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Apprentissage profond et IA pour l’amélioration de la robustesse des techniques de localisation par vision artificielle / Achref Elouni (2021)
Titre : Apprentissage profond et IA pour l’amélioration de la robustesse des techniques de localisation par vision artificielle Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Achref Elouni, Auteur ; Michel Dhome, Directeur de thèse Editeur : Clermont-Ferrand : Université Clermont Auvergne Année de publication : 2021 Importance : 121 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur d’Université, Spécialité InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] localisation basée vision
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] points homologues
[Termes IGN] réalité augmentée
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Le travail réalisé dans le cadre de ce doctorat se place dans le contexte d’un projet collaboratif ayant pour objectif la mise au point d’un casque de réalité augmenté. Afin de faire fonctionner un tel dispositif il s’avère nécessaire de calculer la position d’une caméra embarquée dans l’environnent d’intervention de l’utilisateur. Récemment, deux technologies dénommées SLAM (pour « Simultaneous Localization And Mapping ») et SfM (pour « Structure From Motion ») ont fait preuve de performances indéniables pour la reconstruction 3D d’un environnement à partir d’une collection d’images. Nous nous sommes intéressés à elles afin de résoudre le problème délicat de l’initialisation de notre dispositif ou de sa ré-initialisation en cas d’échec du suivi temps réel de la position. En effet, malgré les travaux de recherche réalisés ces dernières années, plusieurs limitations empêchent les système de localisation d’estimer une pose parfaite dans toutes les conditions. Ces conditions incluent les changements légers du contexte comme les variations de la luminosité, du point d’observation ou des modifications géométriques telles que l’ajout d’objets. Pour faire face à ces limitations et afin de proposer une solution facile à déployer,nous avons étudié la possibilité d’intégrer dans le processus de localisation des informations invariantes qui pourraient augmenter la probabilité d’avoir une pose précise. Deux types d’information invariante (sémantique et géométrique) ont été exploitées dans cette thèse pour aider le système de localisation à trouver sa position. Les solutions proposées ont été validées sur plusieurs jeux de données internes et externes (Dubrovnik, Rome, Oxford, Musée) grâce auxquels nous avons pu comparer nos résultats avec les travaux décrits dans l’état de l’art. Deux types d’images requêtes ont été étudiées dans cette thèse : celle composée d’une seule image et celle issue d’un dispositif stéréo. L’avantage d’utiliser une paire stéréo est de pouvoir trianguler des points homologues afin d’extraire leur hauteur et d’exploiter cette dernière dans le processus de localisation. L’autre approche envisagée consiste à utiliser comme invariant le label des pixels obtenu par un algorithme de segmentation sémantique basé sur un réseau de neurones convolutionnel. Dans les deux cas, les résultats obtenus montrent une amélioration sensible sur la précision des poses estimées. Note de contenu : 1. Introduction générale
1.1 Contexte
2. État de l’art
2.1 Le problème de la reconstruction 3D
2.2 Localisation visuelle basée sur l’image
2.3 Conclusion
3. Descripteur géométrique-visuel pour une localisation améliorée ba?sée sur l’image utilisant un a priori sur la verticale
3.1 Introduction
3.2 Méthode proposée
3.3 Étude expérimentale
3.4 Conclusion
4. La segmentation sémantique pour améliorer la localisation visuelle
4.1 Introduction
4.2 Méthode proposée
4.3 Étude expérimentale
4.4 Conclusion
5. La segmentation sémantique pour améliorer la recherche d’image par le contenu
5.1 Introduction
5.2 Méthode proposée
5.3 Étude expérimentale
5.4 Conclusion
6. Conclusion et PerspectivesNuméro de notice : 26763 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Clermont Ferrand : 2021 Organisme de stage : Institut Pascal nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 03/02/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03554182/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99827 Assessment of chlorophyll-a concentration from Sentinel-3 satellite images at the Mediterranean Sea using CMEMS open source in situ data / Ioannis Moutzouris-Sidiris in Open geosciences, vol 13 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Assessment of chlorophyll-a concentration from Sentinel-3 satellite images at the Mediterranean Sea using CMEMS open source in situ data Type de document : Article/Communication Auteurs : Ioannis Moutzouris-Sidiris, Auteur ; Konstantinos Topouzelis, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 85 - 97 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] chlorophylle
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] couleur de l'océan
[Termes IGN] image Envisat-MERIS
[Termes IGN] image Sentinel-3
[Termes IGN] image Sentinel-OLCI
[Termes IGN] Méditerranée, merRésumé : (auteur) The objective of this study is to evaluate the efficiency of two well-known algorithms (Ocean Colour 4 for MERIS [OC4Me] and neural net [NN]) used in the calculation of chlorophyll-a (Chl-a) from the Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) compared to in situ measurements covering the Mediterranean Sea. In situ data set, obtained from the Copernicus Marine Environmental Monitoring Service (CMEMS) and more specifically from the data set with the title INSITU_MED_NRT_OBSERVATIONS_013_035, and Chl-a values at different depths were extracted. The concentration of Chl-a at a penetration depth was calculated. Then, water was classified into two categories, Case-1 and Case-2. For Case-2 waters, the OC4Me presents a moderate correlation with the in situ data for a time window of 0–2 h. In contrast with the NN algorithm, where very weak correlations were calculated, lower values of the statistical index of Bias for Case-1 waters were calculated for the OC4Me algorithm. Higher values of Pearson correlation were calculated (r > 0.5) for OC4Me algorithm than NN. OC4Me performed better than NN. Numéro de notice : A2021-487 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1515/geo-2020-0204 Date de publication en ligne : 29/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1515/geo-2020-0204 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97776
in Open geosciences > vol 13 n° 1 (January 2021) . - pp 85 - 97[article]Benchmarking of convolutional neural network approaches for vegetation land cover mapping / Benjamin Carpentier (2021)
Titre : Benchmarking of convolutional neural network approaches for vegetation land cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Benjamin Carpentier, Auteur ; Antoine Masse , Auteur ; Emeric Lavergne, Auteur ; C. Sannier, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2-2021 Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 2 Importance : pp 915 - 922 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) Satellite Image Time Series (SITS) are becoming available at high spatial, spectral and temporal resolutions across the globe by the latest remote sensing sensors. These series of images can be highly valuable when exploited by classification systems to produce frequently updated and accurate land cover maps. The richness of spectral, spatial and temporal features in SITS is a promising source of data for developing better classification algorithms. However, machine learning methods such as Random Forests (RF), despite their fruitful application to SITS to produce land cover maps, are structurally unable to properly handle intertwined spatial, spectral and temporal dynamics without breaking the structure of the data. Therefore, the present work proposes a comparative study of various deep learning algorithms from the Convolutional Neural Network (CNN) family and evaluate their performance on SITS classification. They are compared to the processing chain coined iota2, developed by the CESBIO and based on a RF model. Experiments are carried out in an operational context using with sparse annotations from 290 labeled polygons. Less than 80 000 pixel time series belonging to 8 land cover classes from a year of Sentinel-2 monthly syntheses are used. Results show on a test set of 131 polygons that CNNs using 3D convolutions in space and time are more accurate than 1D temporal, stacked 2D and RF approaches. Best-performing models are CNNs using spatio-temporal features, namely 3D-CNN, 2D-CNN and SpatioTempCNN, a two-stream model using both 1D and 3D convolutions. Numéro de notice : C2021-017 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-915-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-915-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98069 Cartographie de gîsements de matières colorantes utilisées pendant la Préhistoire et configuration de l’application Input de relevés de terrain / Mathilde Waymel (2021)
Titre : Cartographie de gîsements de matières colorantes utilisées pendant la Préhistoire et configuration de l’application Input de relevés de terrain Type de document : Mémoire Auteurs : Mathilde Waymel, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 49 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes IGN] analyse des besoins
[Termes IGN] art rupestre
[Termes IGN] atlas régional
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données géologiques
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] gisement
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] roche
[Termes IGN] valorisation des donnéesIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Les roches riches en fer ont été très utilisées comme matières colorantes en art pariétal durant la Préhistoire. Leur étude est intéressante car elle permet d’aborder des questions d’approvisionnement, de modalité de circulation et de processus de transformation de ces matières. L’équipe du projet Pigmentothèque réalise des échantillonnages de ces roches riches en fer dans de nombreuses formations géologiques puis les décrit et les caractérise. Durant mon stage, j’ai effectué un travail important de structuration des données recueillies, afin de faciliter le remplissage des informations et de rendre une représentation cartographique possible. J’ai configuré un projet QGIS dédié aux relevés de terrain sur l’application Input, reliée au plugin Mergin. Enfin, j’ai réalisé une représentation cartographique des points de prélèvements sous forme d’un atlas, généré grâce à QGIS. Note de contenu :
Introduction
1 Contexte et objectifs
1.1 Présentation du cadre
1.2 Objectifs du stage
1.3 Gestion des objectifs du stage
1.4 Organisation du rapport
2. Structuration et valorisation des données
2.1 Passage sous QGIS
2.2 Structuration des champs
2.3 La carte comme outil de recherche
2.4 Conclusion sur le travail réalisé
3. Application de terrain
3.1 Difficultés rencontrées
3.2 Analyse des besoins et réponse : application Input
3.3 Evaluation de l’application
3.4 Evolution et déploiement de l’application
4. Atlas
4.1 Analyse des besoins
4.2 Réponse aux besoins : QGIS outil de génération semi-automatique d’atlas
4.3 Apport de l’atlas
ConclusionNuméro de notice : 26668 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Laboratoire Environnments, Dynamiques et Territoires de Montagnes EDyTEM Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98911 Documents numériques
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Cartographie de gîsements de matières colorantes utilisées pendant la Préhistoire... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Characterization of mass variations in Antarctica in response to climatic fluctuations from space-based gravimetry and radar altimetry data / Athul Kaitheri (2021)
Titre : Characterization of mass variations in Antarctica in response to climatic fluctuations from space-based gravimetry and radar altimetry data Titre original : Caractérisation des variations de masse en Antarctique en réponse aux fluctuations climatiques à partir des données de gravimétrie spatiale et d’altimétrie radar Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Athul Kaitheri, Auteur ; Anthony Mémin, Directeur de thèse ; Frédérique Rémy, Directeur de thèse Editeur : Nice : Université Côte d'Azur Année de publication : 2021 Importance : 138 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée en vue de l’obtention du grade de docteur de l'Université de Côte d'Azur, Spécialité Sciences de la Planète et de l'UniversLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] altimétrie satellitaire par radar
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] Antarctique
[Termes IGN] calotte glaciaire
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] données GRACE
[Termes IGN] image Envisat
[Termes IGN] levé gravimétrique
[Termes IGN] masse
[Termes IGN] oscillation
[Termes IGN] régressionIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Quantifying the mass balance of the Antarctic Ice Sheet (AIS), and the resulting sea level rise, requires an understanding of inter-annual variability and associated causal mechanisms. This has become more complex and challenging in the backdrop of global climate change. Very few studies have been exploring the influence of climate anomalies on the AIS and only a vague estimate of its impact is available. Usually changes to the ice sheet are quantified using observations from space-borne altimetry and gravimetry missions. In this study, we use data from Envisat (2002 to 2010) and Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) (2002 to 2016) missions to estimate monthly elevation changes and mass changes, respectively. Similar estimates of the changes are made using weather variables (surface mass balance (SMB) and temperature) from a regional climate model (RACMO2.3p2) as inputs to a firn compaction (FC) model. Using the firn compaction model we were able to model the transformation of snow into glacial ice and hence estimate changes in the elevation of the ice sheet using climate parameters. Elevation changes estimated from different techniques are in good agreement with each other across the AIS especially in West Antarctica, Antarctic Peninsula, and along the coasts of East Antarctica. Inter-annual height change patterns are then extracted using for the first time an empirical mode decomposition followed by a reconstruction of modes. These signal on applying least square method revealed a sub-4-year periodic signal in the all the three distinct height change patterns. This was indicative of the influence of the El Niño Southern Oscillation (ENSO), a climate anomaly that alters, among other parameters, moisture transport, sea surface temperature, precipitation, in and around the AIS at similar frequency by alternating between warm and cold conditions. But there existed altering periodic behavior among inter annual height change patterns in the Antarctic Pacific (AP) sector which was found possibly by the influence of multiple climate drivers, like the Amundsen Sea Low (ASL) and the Southern Annular Mode (SAM). A combined analysis of the three distinct estimates using a PCA (principal component analysis) along the coast revealed similar findings. Height change anomaly also appears to traverse eastwards from Coats Land to Pine Island Glacier (PIG) regions passing through Dronning Maud Land (DML) and Wilkes Land (WL) in 6 to 8 years. This is indicative of climate anomaly traversal due to the Antarctic Circumpolar Wave (ACW) which propagates anomalies through the Southern Ocean in 8 to 10 years. Altogether, inter-annual variability in the SMB of the AIS is found to be modulated by multiple competing climate anomalies. Note de contenu : 1. Introduction
1.1 Climate change scenario
1.2 Antarctica
1.3 Thesis overview
2. Height changes from satellite observations
2.1 Observations
2.2 Satellite gravimetry
2.3 Satellite altimetry
3. Height changes from modelling
3.1 Climate Model
3.2 Height changes from RACMO2.3p2 outputs
3.3 Firn densification model
4. Inter-annual variability
4.1 Comparison between height changes
4.2 Extraction of inter annual signals
4.3 Characterizing inter-annual signals
4.4 Principal component analysis
5. Influence of climate anomalies
5.1 El Ni˜no Southern Oscillation
5.2 Southern Annular Mode
5.3 Amundsen Sea Low
5.4 Antarctic Circumpolar Wave
6. General conclusions
6.1 Conclusions
6.2 Future perspectivesNuméro de notice : 26825 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Sciences de la Planète et de l'Univers : Côte d'Azur : 2021 Organisme de stage : Géoazur nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 19/04/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03644306/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100655 Combining deep learning and mathematical morphology for historical map segmentation / Yizi Chen (2021)PermalinkContributions to graph-based hierarchical analysis for images and 3D point clouds / Leonardo Gigli (2021)PermalinkPermalinkDescription et recherche d’image généralisables pour l’interconnexion et l’analyse multi-source / Dimitri Gominski (2021)PermalinkDétection de changement d’occupation du sol à l’aide de données Sentinel en contexte tropical / Lucas Martelet (2021)PermalinkDéveloppement d’une méthode innovante pour l’ajustement des paramètres internes du système de gravimétrie sous-marine GraviMob / Ossama Kharbou (2021)PermalinkPermalinkEvaluating interactive comparison techniques in a multiclass density map for visual crime analytics / Lukas Svicarovic (2021)PermalinkEvaluation of Sentinel-1 & 2 time series for the identification and characterization of ecological continuities, from wooded to crop-dominated landscapes / Audrey Mercier (2021)PermalinkExploiting multi-camera constraints within bundle block adjustment: an experimental comparison / Eleonora Maset (2021)Permalink