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Titre : Deep learning for remote sensing images with open source software Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Rémi Cresson, Auteur Editeur : Boca Raton, New York, ... : CRC Press Année de publication : 2020 Importance : 164 p. Présentation : Nombreuses illustrations en couleur ISBN/ISSN/EAN : 978-0-367-85848-3 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] image Sentinel
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) In today’s world, deep learning source codes and a plethora of open access geospatial images are readily available and easily accessible. However, most people are missing the educational tools to make use of this resource.This book is the first practical book to introduce deep learning techniques using free open source tools for processing real world remote sensing images. The approaches detailed in this book are generic and can be adapted to suit many different applications for remote sensing image processing, including landcover mapping, forestry, urban studies, disaster mapping, image restoration, etc. Written with practitioners and students in mind, this book helps link together the theory and practical use of existing tools and data to apply deep learning techniques on remote sensing images and data.
Specific Features of this Book:
- The first book that explains how to apply deep learning techniques to public, free available data (Spot-7 and Sentinel-2 images, OpenStreetMap vector data), using open source software (QGIS, Orfeo ToolBox, TensorFlow)
- Presents approaches suited for real world images and data targeting large scale processing and GIS applications
- Introduces state of the art deep learning architecture families that can be applied to remote sensing world, mainly for landcover mapping, but also for generic approaches (e.g. image restoration)
- Suited for deep learning beginners and readers with some GIS knowledge. No coding knowledge is required to learn practical skills.
- Includes deep learning techniques through many step by step remote sensing data processing exercises.Note de contenu :
Introduction
1. Backgrounds
2. Patch Based Classification
3. Semantic Segmentation
4. Image RestorationNuméro de notice : 26551 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Manuel DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97864 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26551-01 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible
Titre : Deep learning for semantic feature extraction in aerial imagery Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ananya Gupta, Auteur ; Hujun Yin, Directeur de thèse ; Simon Watson, Directeur de thèse Editeur : Manchester [Royaume-Uni] : University of Manchester Année de publication : 2020 Importance : 151 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A thesis submitted to the University of Manchester for the degree of Doctor of Philosophy in the faculty of Science and engineeringLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie d'urgence
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Dublin (Irlande ; ville)
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] voxelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Remote sensing provides image and LiDAR data that can be useful for a number of tasks such as disaster mapping and surveying. Deep learning (DL) has been shown to provide good results in extracting knowledge from input data sources by the means of learning intermediate representation features. However, popular DL methods require large scaled datasets for training which are costly and time-consuming to obtain. This thesis investigates semantic knowledge extraction from remote sensing data using DL methods in regimes with limited labelled data. Firstly, semantic segmentation methods are compared and analysed on the task of aerial image segmentation. It is shown that pretraining on ImageNet improves the segmentation results despite the domain shift between ImageNet images and aerial images. A framework for mapping road networks in disaster struck areas is proposed. It uses pre and post disaster imagery and labels from OpenStreetMaps (OSM), forgoing the need for costly manually labelled data. Graph-based methods are used to update the pre-existing road maps from OSM. Experiments on a disaster dataset from Palu, Indonesia show the efficacy of the proposed method. A method for semantic feature extraction from aerial imagery is proposed which is shown to work well for multitemporal high resolution image registration. These feature are able to deal with temporal variations caused by seasonal changes. Methods for tree identification in LiDAR data have been proposed to overcome the need for manually labelled data. The first method works on high density point clouds and uses certain LiDAR data attributes for tree identification, achieving almost 90% accuracy. The second uses a voxel based 3D Convolutional Neural Network on low density LiDAR datasets and is able to identify most large trees. The third method is a scaled version of PointNet++ and achieves an F_score of 82.1 on the ISPRS benchmark, comparable to the state of the art methods but with increased efficiency. Finally, saliency methods used for explainability in image analysis are extended to work on 3D point clouds and voxel-based networks to help aid explainability in this area. It is shown that edge and corner features are deemed important by these networks for classification. These features are also demonstrated to be inherently sparse and pruned easily. Note de contenu : 1- Introduction
2- Background and Literature Review
3- Aerial Image Segmentation with Open Data
4- Aerial Image Registration
5- Tree Annotations in LiDAR Data
6- 3D Point Cloud Feature Explanations
7- Conclusions and Future WorkNuméro de notice : 28302 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Science and Engineering : University of Manchester : 2020 DOI : sans En ligne : https://www.research.manchester.ac.uk/portal/files/184627877/FULL_TEXT.PDF Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98051 Détection et vectorisation automatiqued’objets linéaires dans des nuages de points de voirie / Etienne Barçon (2020)
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Titre : Détection et vectorisation automatiqued’objets linéaires dans des nuages de points de voirie Type de document : Mémoire Auteurs : Etienne Barçon, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 110 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de fin d'études d'Ingénieur INSA, spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] corrélation croisée normalisée
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] polyligne
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] seuillage d'image
[Termes IGN] trottoir
[Termes IGN] vectorisationIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Ce mémoire présente une méthode de détection automatique des marquages et des glissières dans un environnement autoroutier, à partir d'un nuage de points. L'approche employée utilise essentiellement des outils de traitement d'images. Le nuage de points est converti en images d’intensité et images d’altitudes par une projection verticale sur un plan. La détection des marquages au sol est effectuée par seuillage des images d’intensité. La détection des glissières s’effectue en plusieurs temps, une détection des objets linéaires en 2D puis une vectorisation 3D à partir de profils, à l’aide des images d’altitudes. Les résultats obtenus sont convaincants bien que perfectibles. La méthode mise en place est jugée généralisable à d’autres objets comme les murs et les bordures de trottoir. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Développements
3- Résultats obtenus et analyse
4- Perspectives d'améliorations
ConclusionNuméro de notice : 28517 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : TT Géomètres-Experts (Paris) DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4144/ Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97292 Détermination conjointe des inondations et du type d’eau au moyen de l’imagerie multi-spectrale / Sabrine Amzil (2020)
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Titre : Détermination conjointe des inondations et du type d’eau au moyen de l’imagerie multi-spectrale Type de document : Mémoire Auteurs : Sabrine Amzil, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 92 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de soutenance de diplôme d'ingénieur INSA spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Amazone (fleuve)
[Termes IGN] Amazonie
[Termes IGN] image Aqua-MODIS
[Termes IGN] image en couleur
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] indice d'humidité
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) L’Amazonie, en Amérique du Sud, est connue pour ses plaines d’inondations et ses régimes saisonniers de précipitations très irréguliers à cause de plusieurs facteurs naturels et anthropiques. Les eaux amazoniennes se caractérisent non seulement par leurs grandes étendues mais également par la diversité des couleurs de ses fleuves et affluents. Ce projet de fin d’études vise à déterminer conjointement l’extension des inondations et les types d’eaux du bassin amazonien (eaux claires, laiteuses, noires, ...) par analyse de séries temporelles d’images multispectrales acquises par le capteur MODIS des satellites Aqua et Terra au cours de l’année 2017. La détection des inondations a été réalisée en se basant sur une combinaison d’indices spectraux NDVI, SWIb et AWEI après la recherche des valeurs seuils de chacun de ces indices. Tandis que la classification des types d’eaux s’effectue en fonction de la réponse de la valeur moyenne mensuelle du SWIb. Cette étude nous permet donc de mieux comprendre le bilan hydrologique et sédimentaire des zones d’inondation et fleuves amazoniens en se basant uniquement sur les apports de la télédétection optique. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Création des méthodes de détection et classification des eaux
3- Evaluation et validation de la méthode
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 28577 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : LEGOS (Toulouse) DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4187/1/M%C3%A9moire_PFE_AMZIL.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97884 Development of a GIS and model-based method for optimizing the selection of locations for drinking water extraction by means of riverbank filtration / Yan Zhou (2020)
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Titre : Development of a GIS and model-based method for optimizing the selection of locations for drinking water extraction by means of riverbank filtration Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yan Zhou, Auteur Editeur : Dresde [Allemagne] : Technische Universität Dresden Année de publication : 2020 Importance : 181 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A dissertation in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor rerum naturaliumLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] assainissement
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] eau de surface
[Termes IGN] eau potable
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] gestion de l'eau
[Termes IGN] krigeage
[Termes IGN] riveRésumé : (auteur) The lack of safe drinking water worldwide has drawn the attention of decision makers to riverbank filtration (RBF) for its many advantages in purifying surface water. This study provides an overview of the hydrogeologic, fluvial, and environmental influences on the performance of RBF systems and aims to develop a model for RBF site selection. Using multi-attribute utility theory (MAUT), this study structured the RBF siting problem and assessed a multiplicative utility function for the decision maker. In a case study, geostatistical methods were used to acquire the necessary data and geographic information systems (GIS) were used to screen sites suitable for RBF implementation. Those suitable sites were then evaluated and ranked using the multi-attribute utility model. The result showed that sites can be identified as most preferred among the selected suitable sites based on their expected utility values. This study definitively answers the question regarding the capability of MAUT in RBF site selection. Further studies are needed to verify the influences of the attributes on the performance of RBF systems. Note de contenu : 1- Introduction
2- Fundamentals and Literature Review
3- Developing a Multi-attribute Utility Model for RBF Site Selection
4- Case Study
5- Conclusions and RecommendationsNuméro de notice : 28610 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Environmental Science : Technische Universität Dresden : 2020 DOI : sans En ligne : http://d-nb.info/1227833202/34 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99477 Development of new homogenisation methods for GNSS atmospheric data. Application to the analysis of climate trends and variability / Annarosa Quarello (2020)
PermalinkDéveloppement d’outils ad-hoc open source pour des applications Web cartographiques / Bruno Verchère (2020)
PermalinkDéveloppement de la photogrammétrie et d'analyses d'images pour l'étude et le suivi d'habitats marins / Guilhem Marre (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkEstimation of metabolic flows of urban environment based on fuzzy expert knowledge / Igor Patrakeyev in Geodesy and cartography, vol 46 n° 1 (January 2020)
PermalinkPermalinkÉtude de la vapeur d’eau atmosphérique à partir de données GNSS dans le bassin sud-ouest de l’océan Indien et applications à l’étude du climat et des cyclones tropicaux / Edouard Lees (2020)
PermalinkEtudes des dynamiques spatiales d’évolution de l’occupation et de l’utilisation des sols dans la fenêtre lacustre camerounaise du lac Tchad et son arrière-pays à partir des grandes sécheresses sahéliennes de 1970 / Paul Gérard Gbetkom (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkFlowering acceleration in native Brazilian tree species for genetic conservation and breeding / Gleidson Guilherme Caldas Mende in Annals of forest research, Vol 63 n° 1 (January - June 2020)
PermalinkPermalinkPermalinkGénération de cartes tactiles photoréalistes pour personnes déficientes visuelles par apprentissage profond / Gauthier Fillières-Riveau in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)
PermalinkGeographies of maritime transport, Ch. 4. Geography versus topology in the evolution of the global container shipping network (1977-2016) / César Ducruet (2020)
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PermalinkGeoreferenced measurements of building objects with their simultaneous shape detection / Edward Osada in Survey review, Vol 52 n°370 (January 2020)
PermalinkPermalinkPermalinkGlobal iterative geometric calibration of a linear optical satellite based on sparse GCPs / Yingdong Pi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)
PermalinkIdentification of alpine glaciers in the central Himalayas using fully polarimetric L-Band SAR data / Guo-Hui Yao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)
PermalinkDe l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond / Lionel Matteo (2020)
PermalinkImage processing applications in object detection and graph matching: from Matlab development to GPU framework / Beibei Cui (2020)
PermalinkPermalinkImaging and diagnostic of sub-wavelength micro-structures, from closed-form algorithms to deep learning / Peipei Ran (2020)
PermalinkImproved indoor positioning based on range-free RSSI fingerprint method / Marcin Uradzinski in Journal of geodetic science, vol 10 n° 1 (January 2020)
PermalinkIndividual tree detection and classification for mapping pine wilt disease using multispectral and visible color imagery acquired from unmanned aerial vehicle / Takeshi Hoshikawa in Journal of The Remote Sensing Society of Japan, vol 40 n° 1 (2020)
PermalinkPermalinkINS/GNSS integration using recurrent fuzzy wavelet neural networks / Parisa Doostdar in GPS solutions, vol 24 n° 1 (January 2020)
PermalinkPermalinkPermalinkInteractions between hierarchical learning and visual system modeling : image classification on small datasets / Thalita Firmo Drumond (2020)
PermalinkPermalinkInversion de données PolSAR en bande P pour l'estimation de la biomasse forestière / Colette Gelas (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkLearning and geometric approaches for automatic extraction of objects from remote sensing images / Nicolas Girard (2020)
PermalinkPermalinkLightweight temporal self-attention for classifying satellite images time series / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)
PermalinkLow-frequency desert noise intelligent suppression in seismic data based on multiscale geometric analysis convolutional neural network / Yuxing Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)
PermalinkPermalinkPermalinkModélisation des effets de la compétition interspécifique et des pratiques sylvicoles sur la croissance de jeunes plants forestiers / Jean-Charles Miquel (2020)
PermalinkPermalinkModelling perceived risks to personal privacy from location disclosure on online social networks / Fatma S. Alrayes in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 1 (January 2020)
PermalinkPermalinkPermalinkA new cellular automata framework of urban growth modeling by incorporating statistical and heuristic methods / Yongjiu Feng in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 1 (January 2020)
PermalinkA new segmentation method for the homogenisation of GNSS-derived IWV time-series / Annarosa Quarello (2020)
PermalinkNonparametric Bayesian learning for collaborative robot multimodal introspection / Xuefeng Zhou (2020)
PermalinkOn the adjustment, calibration and orientation of drone photogrammetry and laser-scanning / Emmanuel Clédat (2020)
PermalinkOn the joint exploitation of optical and SAR satellite imagery for grassland monitoring / Anatol Garioud (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkA polyhedra-based model for moving regions in databases / Florian Heinz in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 1 (January 2020)
PermalinkPermalinkPotential of UAV photogrammetry for characterization of forest canopy structure in uneven-aged mixed conifer–broadleaf forests / Sadeepa Jayathunga in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n° 1 (01 - 08 janvier 2020)
PermalinkPrecise local quasigeoid modelling using GNSS/levelling height anomalies and gravity data / Marek Trojanowicz in Survey review, Vol 52 n°370 (January 2020)
PermalinkProbabilistic pose estimation and 3D reconstruction of vehicles from stereo images / Maximilian Alexander Coenen (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkRealistic modeling of power transmission lines with geographic information systems / Joram Schito (2020)
PermalinkPermalinkRecherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois / Margarita Khokhlova (2020)
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PermalinkReconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne / Valentin Desbiolles (2020)
PermalinkRegional-scale forest mapping over fragmented landscapes using global forest products and Landsat time series classification / Viktor Myroniuk in Remote sensing, vol 12 n° 1 (January 2020)
PermalinkPermalinkRéponses de la productivité des forêts aux fluctuations météorologiques : biais et surestimations des estimations de terrain / Olivier Bouriaud (2020)
PermalinkRobust deformation monitoring of bridge structures using MEMS accelerometers and image-assisted total stations / Mohammad Omidalizarandi (2020)
PermalinkRobust pose estimation and calibration of catadioptric cameras with spherical mirrors / Sagi Filin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 1 (January 2020)
PermalinkSatellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)
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PermalinkPermalinkSemi-kinematic geodetic reference frame based on the ITRF2014 for Malaysia / M. Azhari in Journal of geodetic science, vol 10 n° 1 (January 2020)
PermalinkSimplicial complexes reconstruction and generalisation of 3d lidar data in urban scenes / Stéphane Guinard (2020)
PermalinkSmoothing algorithms for navigation, localisation and mapping based on high-grade inertial sensors / Paul Chauchat (2020)
PermalinkPermalinkSpatio-Temporal Prediction of the Epidemic Spread of Dangerous Pathogens Using Machine Learning Methods / Wolfgang B. Hamer in ISPRS International journal of geo-information, Vol 9 n° 1 (January 2020)
PermalinkPermalinkPermalinkSuperpixel-enhanced deep neural forest for remote sensing image semantic segmentation / Li Mi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
PermalinkSystème de traitement d’images temps réel dédié à la mesure de champs denses de déplacements et de déformations / Seyfeddine Boukhtache (2020)
PermalinkPermalinkThe certitude of a global sea level acceleration during the satellite altimeter era / Huseyin Baki Iz in Journal of geodetic science, vol 10 n° 1 (January 2020)
PermalinkUncertainty analysis of remotely-acquired thermal infrared data to extract the thermal Properties of active lava surfaces / James A. Thompson in Remote sensing, vol 12 n° 1 (January 2020)
PermalinkUnsupervised satellite image time series analysis using deep learning techniques / Ekaterina Kalinicheva (2020)
PermalinkUso de QGIS en la teledetección, Vol. 2. QGIS y sus aplicaciones en la agricultura y la silvicultura / Nicolas Baghdadi (2020)
PermalinkVers une occupation du sol France entière par imagerie satellite à très haute résolution / Tristan Postadjian (2020)
PermalinkVery high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)
PermalinkPermalinkShip identification and characterization in Sentinel-1 SAR images with multi-task deep learning / Clément Dechesne in Remote sensing, Vol 11 n° 24 (December-2 2019)
PermalinkAn implicit radar convolutional burn index for burnt area mapping with Sentinel-1 C-band SAR data / Puzhao Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)
PermalinkAn indoor navigation model and its network extraction / Filippo Mortari in Applied geomatics, Vol 11 n° 4 (December 2019)
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