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Sea level acceleration under the magnifier / Huseyin Baki Iz in Journal of geodetic science, vol 11 n° 1 (January 2021)
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[article]
Titre : Sea level acceleration under the magnifier Type de document : Article/Communication Auteurs : Huseyin Baki Iz, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 7 - 13 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] contrôle statistique
[Termes IGN] données marégraphiques
[Termes IGN] Floride (Etats-Unis)
[Termes IGN] montée du niveau de la mer
[Termes IGN] niveau de la mer
[Termes IGN] positionnement cinématique
[Termes IGN] résiduRésumé : (auteur) Detection and quantification of sea level accelerations at tide gauge stations are needed for assessing anthropogenic contributions to the climate change. Nonetheless, uniform or non-uniform sea level accelerations/decelerations are particularly difficult to discern partly because of their small magnitudes and partly because of the low frequency sea level variations as confounders. Moreover, noisy excursions in the observed sea level variations also exacerbate reliability of estimated sea level accelerations. This study explores the uniformity of a sea level acceleration graphically that is left unmodeled in the residuals of a least squares solution using cumulative sum charts. Key West, USA tide gauge station’s record is studied for a demonstration. The cumulative sum charts of the residuals of a rigorous kinematic model solution without the acceleration parameter revealed its crisp and uniform signature experienced at this station since 1913. Numéro de notice : A2021-437 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1515/jogs-2020-0118 Date de publication en ligne : 24/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.1515/jogs-2020-0118 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97813
in Journal of geodetic science > vol 11 n° 1 (January 2021) . - pp 7 - 13[article]Seasonal flow variability of Greenlandic glaciers : satellite observations and numerical modeling to study driving processes / Anna Derkacheva (2021)
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Titre : Seasonal flow variability of Greenlandic glaciers : satellite observations and numerical modeling to study driving processes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anna Derkacheva, Auteur ; Jérémie Mouginot, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2021 Importance : 151 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, Spécialité Sciences de la Terre et de l’Univers et de l’EnvironnementLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] fonte des glaces
[Termes IGN] glacier
[Termes IGN] Groenland
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] modèle numérique
[Termes IGN] précision métrique
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] variation saisonnière
[Termes IGN] vitesse de déplacementIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les changements récents de la vitesse d'écoulement des glaciers ont une grande influence sur la perte de masse actuelle de la calotte glaciaire du Groenland. Les processus à l'origine de la variabilité de l'écoulement à différentes échelles de temps, ainsi que les conséquences et les rétroactions associées, ne sont pas encore entièrement compris. Ceci est partiellement dû au fait que le manque d'observations fréquentes, précises et à grande échelle limite le développement des modèles numériques. Il est particulièrement difficile de résoudre les fluctuations saisonnières de vitesse, mais il est crucial de mieux contraindre les processus physiques contrôlant l'écoulement de la glace.Cette thèse se concentre donc sur (i) les difficultés qui existent dans l'établissement de séries temporelles saisonnières robustes de la vitesse de surface des glaciers du Groenland à partir d'observations satellitaires, et (ii) l'utilisation de ces séries temporelles dans les modèles numériques pour une meilleure compréhension des facteurs affectant l'écoulement.Les satellites sont capables de couvrir de vastes zones en un temps relativement court et de manière uniforme. Les séries temporelles continues avec une résolution temporelle saisonnière n'ont commencé à être utilisées que récemment, en raison du nombre limité d'acquisitions d'images réalisées auparavant. De plus, les séries temporelles des vitesses dérivées de capteurs individuels restent temporellement incomplètes et relativement bruitées. En combinant trois satellites appropriés (Landsat-8, Sentinel-2 et Sentinel-1) sur trois sites d'étude au Groenland (le secteur de Russell, Upernavik Isstrøm et Petermann Gletscher), nous démontrons qu'il est possible d'obtenir des séries temporelles continues sur toute l'année. Nous montrons également ici qu'en appliquant un post-traitement basé sur la redondance des données à ces ensembles de mesures multi-capteurs, nous sommes en mesure d'obtenir un suivi du mouvement de la surface de la glace avec une résolution temporelle d'environ 2 semaines et une précision moyenne d'environ 10 m/an. Avec de tels paramètres, nous pouvons résoudre la variabilité saisonnière des glaciers du Groenland où les études précédentes n'ont eu qu'un succès limité.L'élaboration de modèles numériques fiables représentant correctement les processus affectant l’écoulement de la glace nécessite des observations appropriées pour leurs calibrations et validations. Dans le secteur autour de Russell Gletscher, nous explorons la capacité d'une méthode de modélisation numérique existante à utiliser avantageusement les séries temporelles obtenues précédemment pour en déduire les variations saisonnières des conditions sous-glaciaires. Il est largement reconnu qu'ils exercent un contrôle majeur sur la variabilité des débits, cependant, malgré des développements théoriques et de modélisation récente, la contrainte du processus in situ reste une question clé en glaciologie. En appliquant la méthode de contrôle inverse mis en œuvre en modèle d’écoulement glaciaire Elmer/Ice sur des cartes de vitesse bimensuel, nous estimons l'évolution tout au long de l'année de la vitesse de glissement basale des glaciers, de la traction basale et de la pression d'eau sous-glaciaire avec une résolution spatiale détaillée. Notre analyse montre que ces résultats peuvent être utilisés avec succès pour révéler le fonctionnement de l'environnement sous-glaciaire sur différentes échelles de temps et son influence sur la vitesse des glaciers. Ces résultats pourraient également servir de validation intermédiaire pour des modèles couplés plus complexes entre l'écoulement glaciaire et l’hydrologie sous-glaciaire. Note de contenu : Introduction
1. Glaciers
1.1 Glacier definitions
1.2 Glacier motion
1.3 Drivers of velocity change over time
1.4 Summary
2. Satellite observations of the surface ice speed
2.1 Study areas
2.2 Velocity database
2.3 Seasonal variations in surface speed on selected glacier in 2015-2019
3. Modelling of seasonal dynamics of glacier basal environment
3.1 Modelling approaches
3.2 Case study of the Russell sector: ice flow seasonal dynamics
Conclusion & perspectivesNuméro de notice : 26804 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de la Terre et de l’Univers et de l’Environnement : Grenoble Alpes : 2021 Organisme de stage : Institut des Géosciences de l’Environnement IGE nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 03/01/2022 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03508093/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100129 Semantic segmentation of sea ice type on Sentinel-1 SAR data using convolutional neural networks / Alissa Kouraeva (2021)
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Titre : Semantic segmentation of sea ice type on Sentinel-1 SAR data using convolutional neural networks Type de document : Mémoire Auteurs : Alissa Kouraeva, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 40 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] eau de mer
[Termes IGN] géovisualisation
[Termes IGN] glace de mer
[Termes IGN] image Aqua-AMSR
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) La classification des types de glace marine est une composante essentielle de l’observation de la banquise dans les régions polaires. La présente étude cherche à améliorer l’automatisation de la construction de cartes de type de glace (ice charts), d’habitude manuellement réalisées par des experts, en utilisant des réseaux de neurones convolutifs (CNN). Les réseaux utilisent des données radar issues des missions Sentinel-1, et des données micro-ondes passif (AMSR2) en entrée. La cible de ces réseaux est composée de cartes de type de glace utilisées pour la navigation. Une carte de types de glace se présente sous la forme de multiples polygones. Elle montre les concentrations partielles, les stades de développement ainsi que les formes des trois types de glaces dominants. La glace est considérée comme uniforme au sein d’un polygone. Cependant, les cartes de type de glaces ne sont pas une fidèle représentation de la réalité, car les pixels au sein d’un polygone appartiennent à différentes classes. De plus, le niveau de détail d’un polygone est grossier et les experts peuvent faire des erreurs dans la classification du type de glace. Afin de minimiser ce type d’erreur, nous utilisons deux types d’encodage one-hot (binaire et continu) qui améliorent la représentation des types de glace et prennent en compte les incertitudes. Plusieurs configurations de réseaux de neurones sont testées lors de tests de sensibilité. Parmi elles, deux sont retenues car les plus performantes pour trois types de surfaces (eau, glace de première année, glace de plusieurs années) en termes de valeur de précision, de fonction de perte et de visualisation. Note de contenu :
Introduction
1. Data
1.1 Sentinel-1 SAR data
1.2 AMSR2 PMW data
1.3 Ice charts
2. Methods
2.1 Data preprocessing
2.2 Experiments with CNN architecture
3. Results
3.1 Evolution of validation loss
3.2 Evolution of accuracy
3.3 Optimal CNN architectures
3.4 Individual patches inferred from a test image
3.5 Maps of sea ice types inferred from test images
4. Discussion
4.1 Interpretation of SIGRID codes
4.2 Evaluation of CNN performance
4.3 Selection of the best network
4.4 Future work
5. Internship feedback
5.1 General feedback
5.2 Organisation during the internship
A Confusion Matrices
B FiguresNuméro de notice : 26608 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Nansen Environmental and Remote Sensing Center NERSC Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98534 Documents numériques
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Semantic segmentation of sea ice type on Sentinel-1 SAR data... - pdf auteurAdobe Acrobat PDFSensitivity of segmentation of GNSS IWV time series and trend estimates to data properties / Khanh Ninh Nguyen (2021)
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Titre : Sensitivity of segmentation of GNSS IWV time series and trend estimates to data properties Type de document : Article/Communication Auteurs : Khanh Ninh Nguyen, Auteur ; Annarosa Quarello , Auteur ; Olivier Bock
, Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur
Editeur : Munich [Allemagne] : European Geosciences Union EGU Année de publication : 2021 Conférence : EGU 2021, General Assembly 19/04/2021 30/04/2021 en ligne OA Abstracts only Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] teneur intégrée en vapeur d'eau
[Vedettes matières IGN] Traitement de données GNSSNuméro de notice : C2021-003 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-16099https://doi.org/10.5194/egusphere-e [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97597 Sherloc: a knowledge-driven algorithm for geolocating microblog messages at sub-city level / Laura Di Rocco in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)
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[article]
Titre : Sherloc: a knowledge-driven algorithm for geolocating microblog messages at sub-city level Type de document : Article/Communication Auteurs : Laura Di Rocco, Auteur ; Michela Bertolotto, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 84 - 115 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] microblogue
[Termes IGN] répertoire toponymique
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] système à base de connaissances
[Termes IGN] toponyme
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Many solutions for coarse geolocating of users at the time they post a message exist. However, for many important applications, like traffic monitoring and event detection, finer geolocation at the level of city neighborhoods, i.e., at a sub-city level, is needed. Data-driven approaches often do not guarantee good accuracy and efficiency due to the higher number of sub-city level positions to be estimated and the low availability of balanced and large training sets. We claim that external information sources overcome limitations of data-driven approaches in achieving good accuracy for sub-city level geolocation and we present a knowledge-driven approach achieving good results once the reference area of a message is known. Our algorithm, called Sherloc, exploits toponyms in the message, extracts their semantic from a geographic gazetteer, and embeds them into a metric space that captures the semantic distance among them. We identify the semantically closest toponyms to a message and then cluster them with respect to their spatial locations. Sherloc requires no prior training, it can infer the location at sub-city level with high accuracy, and it is not limited to geolocating on a fixed spatial grid. Numéro de notice : A2021-021 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1764003 Date de publication en ligne : 16/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1764003 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96521
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 1 (January 2021) . - pp 84 - 115[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2021011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Spatial characterization and distribution modelling of Ensete ventricosum (wild and cultivated) in Ethiopia / Meron Awoke Eshetae in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])
PermalinkPermalinkSpectral variability in hyperspectral unmixing : Multiscale, tensor, and neural network-based approaches / Ricardo Augusto Borsoi (2021)
PermalinkPermalinkStatistical analysis of vertical land motions and sea level measurements at the coast / Kevin Gobron (2021)
PermalinkSteps-based tree crown delineation by analyzing local minima for counting the trees in very high resolution satellite imagery / Debasish Chakraborty in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])
PermalinkPermalinkStudy of an integrated pre-processing architecture for smart-imaging-systems, in the context of lowpower computer vision and embedded object detection / Luis Cubero Montealegre (2021)
PermalinkSuivi de la rotation des cultures à partir de séries temporelles d’images satellite / Félix Quinton (2021)
PermalinkSuivi des vignes par télédétection de proximité : le deep learning au service de l’agriculture de précision / Sami Beniaouf (2021)
PermalinkSuper-resolution of VIIRS-measured ocean color products using deep convolutional neural network / Xiaoming Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)
PermalinkSupplementary material for: Panoptic segmentation of satellite image time series with convolutional temporal attention networks / Vivien Sainte Fare Garnot (2021)
PermalinkTélédétection hyperspectrale pour l’identification et la caractérisation de minéraux industriels / Ronan Rialland (2021)
PermalinkTélédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes / Arthur Crespin-Boucaud (2021)
PermalinkTemporal calibration and synchronization of robotic total stations for kinematic multi-sensor-systems / Tomas Thalmann in Journal of applied geodesy, vol 15 n° 1 (January 2021)
PermalinkThe ambiguous sea level rise at Brest’s 212 yearlong record elucidated / Huseyin Baki Iz in Journal of geodetic science, vol 11 n° 1 (January 2021)
PermalinkThe influence of sea-level changes on geodetic datums along the east coast of China / Yang Liu in Marine geodesy, vol 44 n° 1 (January 2021)
PermalinkThe potential of LiDAR and UAV-photogrammetric data analysis to interpret archaeological sites: A case study of Chun Castle in South-West England / Israa Kadhim in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 1 (January 2021)
PermalinkThe spatial structure of socioeconomic disadvantage: a Bayesian multivariate spatial factor analysis / Matthew Quick in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)
PermalinkThe use of deep machine learning for the automated selection of remote sensing data for the determination of areas of arable land degradation processes distribution / Dimitri I. Rukhovitch in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)
PermalinkTime-series analysis of massive satellite images : Application to earth observation / Alexandre Constantin (2021)
PermalinkTopographic, edaphic and climate influences on aspen (Populus tremuloides) drought stress on an intermountain bunchgrass prairie / Andrew Neary in Forest ecology and management, vol 479 ([01/01/2021])
PermalinkToward green cartography & visualization: a semantically-enriched method of generating energy-aware color schemes for digital maps / Yangli Han in Cartography and Geographic Information Science, vol 48 n° 1 (January 2021)
PermalinkTowards a systematic and continuous monitoring of climate change impacts on forest productivity in Europe [diaporama] / Clémentine Ols (2021)
PermalinkPermalinkUnderstanding the geodetic signature of large aquifer systems: Example of the Ozark Plateaus in Central United States / Stacy Larochelle (2021)
PermalinkUnderwater object detection and reconstruction based on active single-pixel imaging and super-resolution convolutional neural network / Mengdi Li in Sensors, vol 21 n° 1 (January 2021)
PermalinkUnifying remote sensing image retrieval and classification with robust fine-tuning / Dimitri Gominski (2021)
PermalinkUnit-level small area estimation of forest inventory with GEDI auxiliary information in France / Shaohui Zhang (2021)
PermalinkUnmixing-based Sentinel-2 downscaling for urban land cover mapping / Fei Xu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)
PermalinkPermalinkUsing geometric and semantic attributes for semi-automated tag identification in OpenStreetMap data / Müslüm Hacar (2021)
PermalinkVariabilité environnementale et botanique de la densité du bois des espèces forestières et variabilité temporelle de la biomasse aérienne des forêts françaises : une analyse sur un échantillon systématique de l’inventaire forestier national / Baptiste Kerfriden (2021)
PermalinkVariations of precipitable water vapor using GNSS CORS in Thailand / Chokchai Trakolkul in Survey review, vol 53 n°376 (January 2021)
PermalinkVolumes by tree species can be predicted using photogrammetric UAS data, Sentinel-2 images and prior field measurements / Mikko Kukkonen in Silva fennica, vol 55 n° 1 (January 2021)
PermalinkPermalinkClimate sensitive single tree growth modeling using a hierarchical Bayes approach and integrated nested Laplace approximations (INLA) for a distributed lag model / Arne Nothdurft in Forest ecology and management, vol 478 ([15/12/2020])
PermalinkCNN-based tree species classification using high resolution RGB image data from automated UAV observations / Sebastian Egli in Remote sensing, vol 12 n° 23 (December-2 2020)
PermalinkAdjusting the regular network of squares resolution to the digital terrain model surface shape / Dariusz Gościewski in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 12 (December 2020)
PermalinkApplication of various strategies and methodologies for landslide susceptibility maps on a basin scale: the case study of Val Tartano, Italy / Vasil Yordanov in Applied geomatics, vol 12 n° 4 (December 2020)
PermalinkAutomated labeling of schematic maps by optimization with knowledge acquired from existing maps / Tian Lan in Transactions in GIS, Vol 24 n° 6 (December 2020)
PermalinkAutomatic building footprint extraction from UAV images using neural networks / Zoran Kokeza in Geodetski vestnik, vol 64 n° 4 (December 2020 - February 2021)
PermalinkBioclimatic modeling of potential vegetation types as an alternative to species distribution models for projecting plant species shifts under changing climates / Robert E. Keane in Forest ecology and management, vol 477 ([01/12/2020])
PermalinkCharacterizing the spatial and temporal variation of the land surface temperature hotspots in Wuhan from a local scale / Chen Yang in Geo-spatial Information Science, vol 23 n° 4 (December 2020)
PermalinkConvolutional Neural Networks accurately predict cover fractions of plant species and communities in Unmanned Aerial Vehicle imagery / Teja Kattenborn in Remote sensing in ecology and conservation, vol 6 n° 4 (December 2020)
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