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Développement d'un modèle de macro-dynamique forestière pour simuler la dynamique des forêts françaises dans un contexte non-stationnaire / Timothée Audinot (2021)
Titre : Développement d'un modèle de macro-dynamique forestière pour simuler la dynamique des forêts françaises dans un contexte non-stationnaire Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Timothée Audinot , Auteur ; Jean-Daniel Bontemps , Directeur de thèse ; Holger Wernsdörfer, Directeur de thèse Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2021 Autre Editeur : Nancy, Metz : Université de Lorraine Projets : MOPROF-CC / Importance : 568 p. Note générale : thèse présentée et soutenue publiquement pour l’obtention du titre de docteur de l'Université de Lorraine dans la spécialité Biologie et écologie des forêts et agrosystèmes Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] discrétisation
[Termes IGN] dynamique de la végétation
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] grande échelle
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Termes IGN] modélisation de la forêt
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] propagation d'incertitude
[Termes IGN] ressources forestières
[Termes IGN] transition écologique
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Contexte : Depuis la révolution industrielle, les forêts européennes connaissent une dynamique d’expansion de leur surface et de leur stock de bois. Cette expansion, conjuguée au changement climatique, entraîne des modifications des processus de dynamique forestière. L’émergence de la bio-économie européenne augure dans ce contexte d’évolutions des stratégies de gestion forestière à l’échelle européenne et nationale. La simulation des ressources forestières futures et de leur pilotage par des modèles à grande échelle spatiale est donc indispensable pour fournir des outils de planification stratégique. En France, les ressources forestières se caractérisent par une diversité marquée par rapport à d’autres pays européens. Le modèle de dynamique forestière MARGOT (MAtrix model of forest Resource Growth and dynamics On the Territory scale), a été mis en place par l’inventaire forestier national (IFN) en 1993 pour simuler les ressources forestières françaises à partir des données de cet inventaire, mais n’a été l’objet que de travaux de recherche restreints depuis son origine. Ses simulations restent limitées à un horizon temporel restreint (inférieur à 30 ans), sous des scénarios de gestion de type business as usual, et ne tenant pas compte des contextes forestiers et environnementaux non-stationnaires.
Objectifs : Cette thèse a pour ambition générale de consacrer un effort de recherche de rupture sur le modèle MARGOT, afin d’aborder les enjeux forestiers actuels. Les objectifs précis sont : i) de déterminer la capacité du modèle MARGOT à restituer l’expansion forestière française sur une période rétrospective longue (1971-2016), ii) de prendre en compte de façon synthétique de l’hétérogénéité des forêts à grande échelle, iii) de prendre en compte le phénomène de densification des forêts dans la dynamique démographique, iv) d’inclure les forçages climatiques externes dans la dynamique de croissance des forêts, v) dans un contexte devenu très incertain, de pouvoir mesurer le niveau d’incertitude des simulations résultant de l’erreur d’échantillonnage de l’inventaire forestier au regard des évolutions tendancielles considérées. Le développement de scénarios de gestion forestière reste hors du champ de ce travail.
Principaux résultats : Une méthode générique de partition des forêts selon leur hétérogénéité géographique et compositionnelle a été mise en place, avec une vocation applicative à d’autres contextes forestiers européens. Une méthode de propagation de l’incertitude d’échantillonnage aux paramètres du modèle, puis aux simulations, a été développée à partir d’approches de ré-échantillonnage de données et de modélisation d’erreurs. Une approche originale d’intégration des phénomènes de densité-dépendance démographique, fondée sur une métrique de densité et la réintroduction d’un concept de « peuplement forestier » adapté à ce modèle, a été développée. Une stratégie d’intégration des forçages climatiques des paramètres démographiques du modèle a été développée à partir d’une approche d’hybridation entrées-sorties avec le modèle fonctionnel CASTANEA pour un sous-ensemble de la forêt française incluant les espèces de chênes, de hêtre, d’épicéa commun, et de pin sylvestre. L’ensemble de ces développements a permis de réduire très notablement le biais de prédiction du modèle initial.
Conclusions : Les développements consentis font du modèle MARGOT un outil d’exploration et de planification plus fiable des ressources forestières, et reposant sur une approche de modélisation originale et unique en Europe. L’utilisation de statistiques forestières anciennes permettra d’évaluer le modèle et de simuler le stock de carbone de la forêt française sur un horizon temporel plus importante (de plus de 100 ans). Une évaluation approfondie des performances de ce nouveau modèle par des simulations intensives doit être conduite.Note de contenu : 1- Introduction
2- Le modèle MARGOT et les données de l'inventaire forestier national français (IFN)
3- Nouvelles méthodes génériques pour la stratification, la paramétrisation et l'évaluation du modèle MARGOT
4- Mesure et propagation de l'incertitude d'échantillonnage de l'inventaire forestier national français sur les paramètres de MARGOT
5- Dynamique temporelle des paramètres démographiques du modèle
6- Prise en compte du climat dans le modèle MARGOT à partir de forçages du modèle fonctionnel CASTANEA
7- Introduction de la densité-dépendance dans le modèle MARGOT
8- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 17616 Affiliation des auteurs : LIF (2020- ) Thématique : FORET/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Biologie et écologie des forêts et agrosystèmes : Lorraine : 2021 Organisme de stage : LIF (IGN) & SILVA nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://docnum.univ-lorraine.fr/public/DDOC_T_2021_0179_AUDINOT.pdf Format de la ressource électronique : URL du pdf Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96956 Dynamic committee machine with fuzzy-c-means clustering for total organic carbon content prediction from wireline logs / Yang Bai in Computers & geosciences, vol 146 (January 2021)
[article]
Titre : Dynamic committee machine with fuzzy-c-means clustering for total organic carbon content prediction from wireline logs Type de document : Article/Communication Auteurs : Yang Bai, Auteur ; Maojin Tan, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 104626 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] schisteRésumé : (auteur) The total organic carbon (TOC) content is of great significance to reflect the hydrocarbon-generation potential in shale reservoirs. The well logs were always used to predict the TOC content, but some linear regression methods do not match well with complex data. The neural network method can improve prediction accuracy, but it always generates unstable prediction models. A static committee machine can reduce errors and uncertainties by combining multiple learners, but the weight of integrating learners is difficult to determine. Therefore, a dynamic committee machine with fuzzy-c-means clustering (DCMF) was proposed to predict the TOC content. Experts in the DCMF include Elman neural network, extreme learning machine, and generalized regression neural network. The fuzzy-c-means clustering algorithm was used as the gate network to perform subtasks decomposition and weights calculation based on input data. The subtasks were used to train more adaptive TOC content prediction models, and the weights were transferred to the combiner to integrate all experts’ outputs into final results. The DCMF was applied in two wells located in the Jiumenchong formation in the Qiannan depression, China. The TOC prediction results using the DCMF method are more accurate than the linear regression method, three individual intelligent algorithms, and the static committee machine. The DCMF also provides a new method for weight calculation by mining potential information of input data. Numéro de notice : A2021-019 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.cageo.2020.104626 Date de publication en ligne : 17/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.cageo.2020.104626 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96512
in Computers & geosciences > vol 146 (January 2021) . - n° 104626[article]
Titre : Dynamic scene understanding using deep neural networks Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ye Lyu, Auteur ; M. George Vosselman, Directeur de thèse ; Michael Ying Yang, Directeur de thèse Editeur : Enschede [Pays-Bas] : International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation ITC Année de publication : 2021 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] champ aléatoire conditionnel
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image vidéo
[Termes IGN] poursuite de cible
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) Scene understanding is an important and fundamental research field in computer vision, which is quite useful for many applications in photogrammetry and remote sensing. It focuses on locating and classifying objects in images, understanding the relationships between them. The higher goal is to interpret what event happens in the scene, when it happens and why it happens, and what should we do based on the information. Dynamic scene understanding is to use information from different time to interpret scenes and answer the above related questions. For modern scene understanding technology, deep learning has shown great potential for such task. "Deep" in deep learning refers to the use of multiple layers in the neural networks. Deep neural networks are powerful as they are highly non-linear function that possess the ability to map from one domain to another quite different domain after proper training. It is the best solution for many fundamental research tasks regarding scene understanding. This ph.D. research also takes advantage of deep learning for dynamic scene understanding. Temporal information plays an important role for dynamic scene understanding. Compared with static scene understanding from images, information distilled from the time dimension provides values in many different ways. Images across consecutive frames have very high correlation, i.e., objects observed in one frame have very high chance to be observed and identified in nearby frames as well. Such redundancy in observation could potentially reduce the uncertainty for object recognition with deep learning based methods, resulting in more consistent inference. High correlation across frames could also improve the chance for recognizing objects correctly. If the camera or the object moves, the object could be observed in multiple different views with different poses and appearance. The information captured for object recognition would be more diverse and complementary, which could be aggregated to jointly inference the categories and the properties of objects. This ph.D. research involves several tasks related to the dynamic scene understanding in computer vision, including semantic segmentation for aerial platform images (chapter 2, 3), video object segmentation and video object detection for common objects in natural scenes (chapter 4, 5), and multi-object tracking and segmentation for cars and pedestrians in driving scenes (chapter 6). Chapter2 investigates how to establish the semantic segmentation benchmark for the UAV images, which includes data collection, data labeling, dataset construction, and performance evaluation with baseline deep neural networks and the proposed multi-scale dilation net. Conditional random field with feature space optimization is used to achieve consistent semantic segmentation prediction in videos. Chapter3 investigates how to better extract the scene context information for etter object recognition performance by proposing the novel bidirectional multiscale attention networks. It achieves better performance by inferring features and attention weights for feature fusing from both higher level and lower level branches. Chapter4 investigates how to simultaneously segment multiple objects across multiple frames by combining memory modules with instance segmentation networks. Our method learns to propagate the target object labels without auxiliary data, such as optical flow, which simplifies the model. Chapter5 investigates how to improve the performance of well-trained object detectors with a light weighted and efficient plug&play tracker for object detection in video. This chapter also investigates how the proposed model performs when lacking video training data. Chapter6 investigates how to improve the performance of detection, segmentation, and tracking by jointly considering top-down and bottom-up inference. The whole pipeline follows the multi-task design, i.e., a single feature extraction backbone with multiple heads for different sub-tasks. Overall, this manuscript has delved into several different computer vision tasks, which share fundamental research problems, including detection, segmentation, and tracking. Based on the research experiments and knowledge from literature review, several reflections regarding dynamic scene understanding have been discussed: The range of object context influence the quality for object recognition; The quality of video data affect the method choice for specific computer vision task; Detection and tracking are complementary for each other. For future work, unified dynamic scene understanding task could be a trend, and transformer plus self-supervised learning is one promising research direction. Real-time processing for dynamic scene understanding requires further researches in order to put the methods into usage for real-world applications. Numéro de notice : 12984 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Geo-Information Science and Earth Observation : Enschede, university of Twente : 2021 DOI : 10.3990/1.9789036552233 Date de publication en ligne : 08/09/2021 En ligne : https://library.itc.utwente.nl/papers_2021/phd/lyu.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100962
Titre : Efficiently distributed watertight surface reconstruction Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Caraffa , Auteur ; Yanis Marchand , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : 3DV 2021, International Conference on 3D Vision 01/12/2021 03/12/2021 Londres online Royaume-Uni Proceedings IEEE Importance : pp 1432 - 1441 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme Graph-Cut
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] scène
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] Spark
[Termes IGN] triangulation de DelaunayRésumé : (auteur) We present an out-of-core and distributed surface reconstruction algorithm which scales efficiently on arbitrarily large point clouds (with optical centres) and produces a 3D watertight triangle mesh representing the surface of the underlying scene. Surface reconstruction from a point cloud is a difficult problem and existing state of the art approaches are usually based on complex pipelines making use of global algorithms (i.e. Delaunay triangulation, graph-cut optimisation). For one of these approaches, we investigate the distribution of all the steps (in particular Delaunay triangulation and graph-cut optimisation) in order to propose a fully scalable method. We show that the problem can be tiled and distributed across a cloud or a cluster of PCs by paying a careful attention to the interactions between tiles and using Spark computing framework. We confirm the efficiency of this approach with an in-depth quantitative evaluation and the successful reconstruction of a surface from a very large data set which combines more than 350 million aerial and terrestrial LiDAR points. Numéro de notice : C2021-037 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/3DV53792.2021.00150 En ligne : https://doi.org/10.1109/3DV53792.2021.00150 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99167 Ensemble learning methods on the space of covariance matrices : application to remote sensing scene and multivariate time series classification / Sara Akodad (2021)
Titre : Ensemble learning methods on the space of covariance matrices : application to remote sensing scene and multivariate time series classification Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Sara Akodad, Auteur ; Christian Germain, Directeur de thèse ; Lionel Bombrun, Directeur de thèse Editeur : Bordeaux : Université de Bordeaux Année de publication : 2021 Importance : 220 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Bordeaux, Spécialité Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie cognitiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] Castanea sativa
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] déformation temporelle dynamique (algorithme)
[Termes IGN] géométrie euclidienne
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] maladie phytosanitaire
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] processus gaussien
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance forestièreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) In view of the growing success of second-order statistics in classification problems, the work of this thesis has been oriented towards the development of learning methods in manifolds. Indeed, covariance matrices are symmetric positive definite matrices that live in a non-Euclidean space. It is therefore necessary to adapt the classical tools of Euclidean geometry to handle this type of data. To do that, we have proposed to exploit the log-Euclidean metric. This latter allows to project the set of covariance matrices on a tangent plane to the manifold defined at a reference point, classically chosen equal to the identity matrix, followed by a vectorization step to obtain the log-Euclidean representation. On this tangent plane, it is possible to define parametric Gaussian models as well as Gaussian mixture models. Nevertheless, this projection on a single tangent plane can induce distortions. In order to overcome this limitation, we have proposed a GMM model composed of several tangent planes, where the reference points are defined by the centers of each cluster.In view of the success of neural networks, in particular convolutional neural networks (CNNs), we have proposed two hybrid transfer learning approaches based on the covariance matrix computed locally and globally on the CNN convolutional layers’ outputs. The local approach relies on the covariance matrices extracted locally on the first layers of a CNN, which are then encoded by the Fisher vectors computed on their log-Euclidean representation, while for the global approach, a single covariance matrix is computed on the feature maps of the CNN deep layers. Moreover, in order to give more importance to the objects of interest present in the images, we proposed to use a covariance matrix weighted by the saliency information. Furthermore, in order to take advantage of both local and global aspects, these two approaches are subsequently combined in an ensemble strategy.On the other hand, the availability of multivariate time series has aroused the interest of the remote sensing community and more generally of machine learning researchers for the development of new learning strategies dedicated to supervised classification. In particular, methods based on the calculation of point-to-point distance between series. Moreover, two series belonging to the same class can evolve in different ways, which can induce temporal distortions (translation, compression, dilation, etc.). To avoid this, warping methods allow to align the time series. In order to extend this approach to time series of covariance matrices, while ensuring invariance to the re-parametrization of the series, we were interested in the TSRVF representation. In the same context, several ensemble methods have been proposed in the literature, including TCK, which relies on similarity computation to classify time series. We have proposed to extend this strategy to covariance matrices by introducing the SO-TCK approach which relies on the log-Euclidean representation of such matrices. Finally, the last axis of this thesis concerns the modeling of temporal trajectories of signals measured by the radar (Sentinel 1) and optical (Sentinel 2) sensors. In particular, we are interested in the forestry problem of the chestnut ink disease in the Montmorency forest. For this purpose, we developed classification and regression models to predict a health status score from the covariance matrix computed on multi-temporal radiometric attributes. Note de contenu : Introduction
1- Riemannian geometry and statistical modeling on the space of Symmetric Positive Definite (SPD) matrices
2- Ensemble learning approaches based on covariance pooling of CNN Features
3- Symmetric positive definite matrix time series classification
4- Forest health monitoring using Sentinel-1 and Sentinel-2 time series
Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 28605 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie cognitique : Bordeaux : 2021 Organisme de stage : IMS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03484011 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99446 Estimation et cartographie d’attributs forestiers haute résolution : Le potentiel des approches multisource / Cédric Vega (2021)PermalinkEvaluation of multipath mitigation performance using signal-to-noise ratio (SNR) based signal selection methods / Valanon Uaratanawong in Journal of applied geodesy, vol 15 n° 1 (January 2021)PermalinkEvaluation of a neural network with uncertainty for detection of ice and water in SAR imagery / Nazanin Asadi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 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)PermalinkEvaluation de la qualité des mesures de croissance pluriannuelles des données d’inventaire forestier national en vue de leur utilisation en monitoring à haute fréquence de la production forestière / Félix Altenhoven (2021)PermalinkEvaluation du stock de carbone aérien dans la végétation à partir de multiples observations satellites micro-ondes / Martin Cubaud (2021)PermalinkExamining the effectiveness of Sentinel-1 and 2 imagery for commercial forest species mapping / Mthembeni Mngadi in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])PermalinkExploration of reinforcement learning algorithms for autonomous vehicle visual perception and control / Florence Carton (2021)PermalinkFinding the most navigable path in road networks / Ramneek Kaur in Geoinformatica, vol 25 n° 1 (January 2021)PermalinkFOSTER - An R package for forest structure extrapolation / Martin Queinnec in Plos one, vol 16 n° 1 (January 2021)PermalinkFrom local to global: A transfer learning-based approach for mapping poplar plantations at national scale using Sentinel-2 / Yousra Hamrouni in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)PermalinkFrom point clouds to high-fidelity models - advanced methods for image-based 3D reconstruction / Audrey Richard (2021)PermalinkFuNet: A novel road extraction network with fusion of location data and remote sensing imagery / Kai Zhou in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 1 (January 2021)PermalinkFusion of ground penetrating radar and laser scanning for infrastructure mapping / Dominik Merkle in Journal of applied geodesy, vol 15 n° 1 (January 2021)PermalinkUne généralisation de la méthode de partage des poids dans le cas où la base de sondage est continue / Philippe Brion (2021)PermalinkGeometric and semantic joint approach for the reconstruction of digital models of buildings / Pierre-Alain Langlois (2021)PermalinkPermalinkGeometric computer vision: omnidirectional visual and remotely sensed data analysis / Pouria Babahajiani (2021)PermalinkGeoreferencing with self-calibration for airborne full-waveform Lidar data using digital elevation model / Qinghua Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 1 (January 2021)PermalinkPermalinkGPS + Galileo + QZSS + BDS tightly combined single-epoch single-frequency RTK positioning / Shaolin Zhu in Survey review, vol 53 n°376 (January 2021)PermalinkPermalinkHidden Markov map matching based on trajectory segmentation with heading homogeneity / Ge Cui in Geoinformatica, vol 25 n° 1 (January 2021)PermalinkHigh accuracy terrestrial positioning based on time delay and carrier phase using wideband radio signals / Han Dun (2021)PermalinkHolographic SAR tomography 3-D reconstruction based on iterative adaptive approach and generalized likelihood ratio test / Dong Feng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkA hybrid approach for recovering high-resolution temporal gravity fields from satellite laser ranging / Anno Löcher in Journal of geodesy, vol 95 n° 1 (January 2021)PermalinkHyperspectral and multispectral image fusion via graph Laplacian-guided coupled tensor decomposition / Yuanyang Bu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkImage matching from handcrafted to deep features: A survey / Jiayi Ma in International journal of computer vision, vol 29 n° 1 (January 2021)PermalinkImpact of forest disturbance on InSAR surface displacement time series / Paula M. Bürgi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkImports massifs de données dans OpenStreetMap : un phénomène en plein essor / Mamadou Bailo Balde (2021)PermalinkImproving traffic sign recognition results in urban areas by overcoming the impact of scale and rotation / Roholah Yazdan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)PermalinkInferencing hourly traffic volume using data-driven machine learning and graph theory / Zhiyan Yi in Computers, Environment and Urban Systems, vol 85 (January 2021)PermalinkInitialization methods of convolutional neural networks for detection of image manipulations / Ivan Castillo Camacho (2021)PermalinkIntegrating multilayer perceptron neural nets with hybrid ensemble classifiers for deforestation probability assessment in Eastern India / Sunil Saha in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 12 n° 1 (2021)PermalinkIntelligent sensors for positioning, tracking, monitoring, navigation and smart sensing in smart cities / Li Tiancheng (2021)PermalinkIntroducing diversion graph for real-time spatial data analysis with location based social networks / Sameera Kannangara (2021)PermalinkPermalinkInvestigation of Sentinel-1 time series for sensitivity to fern vegetation in an European temperate forest / Marlin Mueller (2021)PermalinkLANet: Local attention embedding to improve the semantic segmentation of remote sensing images / Lei Ding in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkLearning-based representations and methods for 3D shape analysis, manipulation and reconstruction / Marie-Julie Rakotosaona (2021)PermalinkPermalinkLearning disentangled representations of satellite image time series in a weakly supervised manner / Eduardo Hugo Sanchez (2021)PermalinkLearning embeddings for cross-time geographic areas represented as graphs / Margarita Khokhlova (2021)PermalinkPermalinkPermalinkLeveraging class hierarchies with metric-guided prototype learning / Vivien Sainte Fare Garnot (2021)PermalinkPermalinkLocal fuzzy geographically weighted clustering: a new method for geodemographic segmentation / George Grekousis in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)PermalinkMachine learning for the distributed and dynamic management of a fleet of taxis and autonomous shuttles / Tatiana Babicheva (2021)PermalinkMask R-CNN and OBIA fusion improves the segmentation of scattered vegetation in very high-resolution optical sensors / Emilio Guirado in Sensors, vol 21 n° 1 (January 2021)PermalinkPermalinkA method of hydrographic survey technology selection based on the decision tree supervised learning / Ivana Golub Medvešek (2021)PermalinkMéthodes et outils pour l’analyse spatiale exploratoire en géolinguistique : contributions aux humanités numériques spatialisées / Clément Chagnaud (2021)PermalinkPermalinkPermalinkModel based signal processing techniques for nonconventional optical imaging systems / Daniele Picone (2021)PermalinkModeling multifrequency GPS multipath fading in land vehicle environments / Vicente Carvalho Lima Filho in GPS solutions, vol 25 n° 1 (January 2021)PermalinkModélisation de l’aire de réception d’une antenne AIS en fonction de données d’altitude et de cartes de prévision de propagation d’ondes VHF / Zackary Vanche (2021)PermalinkModélisation et raisonnement spatial flou pour l’aide à la localisation de victimes en montagne / Mattia Bunel (2021)PermalinkModelling and building of a graph database of multi-source landmarks to help emergency mountain rescuers / Véronique Gendner (2021)PermalinkMonitoring tree-crown scale autumn leaf phenology in a temperate forest with an integration of PlanetScope and drone remote sensing observations / Shengbiao Wu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)PermalinkMultifractal geometry for integrating several challenges of sustainable metropolitan planning / Pierre Frankhauser (2021)PermalinkPermalinkPermalinkNorway spruce seedlings from an Eastern Baltic provenance show tolerance to simulated drought / Roberts Matisons in Forests, vol 12 n° 1 (January 2021)PermalinkObject detection using component-graphs and ConvNets with application to astronomical images / Thanh Xuan Nguyen (2021)PermalinkPermalinkOptimisation et développement des solutions photogrammétriques pour la réalisation des relevés de façade au sein du cabinet ELLIPSE Géomètres-Experts / Guillaume Jeannin (2021)PermalinkPanoptic segmentation of satellite image time series with convolutional temporal attention networks / Vivien Sainte Fare Garnot (2021)PermalinkPerception de scène par un système multi-capteurs, application à la navigation dans des environnements d'intérieur structuré / Marwa Chakroun (2021)PermalinkPerformance of a solution of the direct geodetic problem by Taylor series of Cartesian coordinates / Christian Marx in Journal of geodetic science, vol 11 n° 1 (January 2021)PermalinkPlanimetric simplification and lexicographic optimal chains for 3D urban scene reconstruction / Julien Vuillamy (2021)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkProbabilistic positioning in mobile phone network and its consequences for the privacy of mobility data / Aleksey Ogulenko in Computers, Environment and Urban Systems, vol 85 (January 2021)PermalinkProgrammation d’un système de scannage multiple pilotable et mise en place de tests de qualité pour l’optimisation d’une chaîne de traitement photogrammétrique / Augustin Cosson (2021)PermalinkProposition d’un référentiel de description et de détection de la végétation dans une agglomération / Mathilde Segaud (2021)PermalinkQuantification probabiliste des taux de déformation crustale par inversion bayésienne de données GPS / Colin Pagani (2021)PermalinkRadio base stations and electromagnetic fields: GIS applications and models for identifying possible risk factors and areas exposed. Some exemplifications in Rome / Cristiano Pesaresi in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 1 (January 2021)PermalinkReal-time multimodal semantic scene understanding for autonomous UGV navigation / Yifei Zhang (2021)PermalinkReconnaissance spécifique et cartographie des arbres de la canopée en forêt tropicale en Guyane française par fusion de données lidar et hyperspectrales appliquées aux besoins de la gestion forestière / Anthony Laybros (2021)PermalinkRegNet: a neural network model for predicting regional desirability with VGI data / Wenzhong Shi in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)PermalinkRelation-constrained 3D reconstruction of buildings in metropolitan areas from photogrammetric point clouds / Yuan Li in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)PermalinkPermalinkRemote sensing analysis of small scale dynamic phenomena in the atmospheric boundary layer / Kostas Cheliotis (2021)PermalinkRemotely-sensed rip current dynamics and morphological control in high-energy beach environments / Isaac Rodriguez Padilla (2021)PermalinkPermalinkRetrieving surface soil water content using a soil texture adjusted vegetation index and unmanned aerial system images / Haibin Gu in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)PermalinkA review of image fusion techniques for pan-sharpening of high-resolution satellite imagery / Farzaneh Dadrass Javan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)PermalinkPermalinkPermalinkRoute intersection reduction with connected autonomous vehicles / Sadegh Motallebi in Geoinformatica, vol 25 n° 1 (January 2021)PermalinkPermalinkSea level acceleration under the magnifier / Huseyin Baki Iz in Journal of geodetic science, vol 11 n° 1 (January 2021)Permalink