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Urban impervious surface estimation from remote sensing and social data / Yan Yu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 12 (December 2018)
[article]
Titre : Urban impervious surface estimation from remote sensing and social data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yan Yu, Auteur ; Jun Li, Auteur ; Changyu Zhu, Auteur ; Antonio J. Plaza, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 771 - 780 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] base de données routières
[Termes IGN] Canton (Kouangtoung)
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] Google Maps
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] surface imperméable
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) We propose an inspiring approach for accurate impervious surface estimation based on the integration of remote sensing and social data. The proposed approach exploits the strengths of two kind of heterogeneous features, i.e., physical features and social features, where the former ones are derived by a morphological attribute profiles-guided spectral mixture analysis model using remote sensing imagery, and the latter ones are obtained from the normalized kernel density of point of interest and vector road datasets. These two features are then integrated using a multivariable linear regression model to estimate impervious surfaces. The proposed method has been tested in the main urban area of Guangzhou, China, in pixel level and parcel level, respectively. The obtained results, with the overall RMSE of 10.98% and 10.90% for pixel level and parcel level, respectively, demonstrate the good performance of integrating remote sensing imagery and social data for mapping of urban impervious surface. Numéro de notice : A2018-549 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.84.12.771 Date de publication en ligne : 01/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.12.771 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91622
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 12 (December 2018) . - pp 771 - 780[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2018121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Using Network Segments in the Visualization of Urban Isochrones / Jeff Allen in Cartographica, vol 53 n° 4 (Winter 2018)
[article]
Titre : Using Network Segments in the Visualization of Urban Isochrones Type de document : Article/Communication Auteurs : Jeff Allen, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 262 - 270 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] accessibilité
[Termes IGN] carte de zones isochrones
[Termes IGN] cartographie urbaine
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données ouvertes
[Termes IGN] mobilité urbaine
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] réseau de transport
[Termes IGN] Toronto
[Termes IGN] transport urbain
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (Auteur) Since the early twentieth century, thematic mapping techniques such as isochrones have been used for visualizing the accessibility and mobility provided by urban transportation networks. These maps typically depict the area accessible from a point within a certain time or distance threshold. This article details a design alternative to conventional isochrones, which links travel times to network edges. Benefits of this technique include highlighting the network structure of transport networks and comparing travel times for different travel scenarios. This article details methods for producing these maps using free and open-source data and software and provides examples of visualizing different accessibility scenarios in Toronto, Canada. Numéro de notice : A2018-576 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Numéro de périodique DOI : 10.3138/cart.53.4.2018-0013 Date de publication en ligne : 20/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.3138/cart.53.4.2018-0013 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92305
in Cartographica > vol 53 n° 4 (Winter 2018) . - pp 262 - 270[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 031-2018041 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Multi-scale object detection in remote sensing imagery with convolutional neural networks / Zhipeng Deng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)
[article]
Titre : Multi-scale object detection in remote sensing imagery with convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhipeng Deng, Auteur ; Hao Sun, Auteur ; Shilin Zhou, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 3 - 22 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] aéroport
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] villeRésumé : (Auteur) Automatic detection of multi-class objects in remote sensing images is a fundamental but challenging problem faced for remote sensing image analysis. Traditional methods are based on hand-crafted or shallow-learning-based features with limited representation power. Recently, deep learning algorithms, especially Faster region based convolutional neural networks (FRCN), has shown their much stronger detection power in computer vision field. However, several challenges limit the applications of FRCN in multi-class objects detection from remote sensing images: (1) Objects often appear at very different scales in remote sensing images, and FRCN with a fixed receptive field cannot match the scale variability of different objects; (2) Objects in large-scale remote sensing images are relatively small in size and densely peaked, and FRCN has poor localization performance with small objects; (3) Manual annotation is generally expensive and the available manual annotation of objects for training FRCN are not sufficient in number. To address these problems, this paper proposes a unified and effective method for simultaneously detecting multi-class objects in remote sensing images with large scales variability. Firstly, we redesign the feature extractor by adopting Concatenated ReLU and Inception module, which can increases the variety of receptive field size. Then, the detection is preformed by two sub-networks: a multi-scale object proposal network (MS-OPN) for object-like region generation from several intermediate layers, whose receptive fields match different object scales, and an accurate object detection network (AODN) for object detection based on fused feature maps, which combines several feature maps that enables small and densely packed objects to produce stronger response. For large-scale remote sensing images with limited manual annotations, we use cropped image blocks for training and augment them with re-scalings and rotations. The quantitative comparison results on the challenging NWPU VHR-10 data set, aircraft data set, Aerial-Vehicle data set and SAR-Ship data set show that our method is more accurate than existing algorithms and is effective for multi-modal remote sensing images. Numéro de notice : A2018-488 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.04.003 Date de publication en ligne : 02/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91224
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 145 - part A (November 2018) . - pp 3 - 22[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018113 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018112 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Semantic labeling in very high resolution images via a self-cascaded convolutional neural network / Yoncheng Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)
[article]
Titre : Semantic labeling in very high resolution images via a self-cascaded convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Yoncheng Liu, Auteur ; Bin Fan, Auteur ; Lingfeng Wang, Auteur ; Jun Bai, Auteur ; Shiming Xiang, Auteur ; Chunhong Pan, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 78 - 95 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) Semantic labeling for very high resolution (VHR) images in urban areas, is of significant importance in a wide range of remote sensing applications. However, many confusing manmade objects and intricate fine-structured objects make it very difficult to obtain both coherent and accurate labeling results. For this challenging task, we propose a novel deep model with convolutional neural networks (CNNs), i.e., an end-to-end self-cascaded network (ScasNet). Specifically, for confusing manmade objects, ScasNet improves the labeling coherence with sequential global-to-local contexts aggregation. Technically, multi-scale contexts are captured on the output of a CNN encoder, and then they are successively aggregated in a self-cascaded manner. Meanwhile, for fine-structured objects, ScasNet boosts the labeling accuracy with a coarse-to-fine refinement strategy. It progressively refines the target objects using the low-level features learned by CNN’s shallow layers. In addition, to correct the latent fitting residual caused by multi-feature fusion inside ScasNet, a dedicated residual correction scheme is proposed. It greatly improves the effectiveness of ScasNet. Extensive experimental results on three public datasets, including two challenging benchmarks, show that ScasNet achieves the state-of-the-art performance. Numéro de notice : A2018-490 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.12.007 Date de publication en ligne : 21/12/2017 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.12.007 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91226
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 145 - part A (November 2018) . - pp 78 - 95[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018113 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018112 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt La signalisation routière intégrée au SIG d’une communauté de communes / Axel Orger in Géomatique expert, n° 125 (novembre - décembre 2018)
[article]
Titre : La signalisation routière intégrée au SIG d’une communauté de communes Type de document : Article/Communication Auteurs : Axel Orger, Auteur ; Romain Stasse, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 22 - 29 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] Maine-et-Loire (49)
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] signalisation routièreRésumé : (Auteur) La Communauté de communes des Vallées du Haut-Anjou (CCVHA), située dans le Maine-et-Loire (49), regroupe trente-six mille habitants pour un territoire de 658 km². Elle dispose depuis peu d’un Système d’Information Géographique (SIG) pour ses dix-sept communes adhérentes (sur trente communes historiques). Le déploiement au 24 juillet 2018 du SIG accessible depuis le web par les élus et agents de l’ensemble de la communauté de communes comporte déjà une centaine d’utilisateurs quotidiens. Numéro de notice : A2018-625 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92917
in Géomatique expert > n° 125 (novembre - décembre 2018) . - pp 22 - 29[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-001-P002099 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Enhancing the resolution of urban digital terrain models using mobile mapping systems / Yu Feng in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol IV-4/W6 (October 2018)PermalinkA cross-analysis framework for multi-source volunteered, crowdsourced, and authoritative geographic information : The case study of volunteered personal traces analysis against transport network data / Gloria Bordogna in Geo-spatial Information Science, vol 21 n° 3 (October 2018)PermalinkA multi‐objective framework for analysis of road network vulnerability for relief facility location during flood hazards : A case study of relief location analysis in Bankura District, India / Omprakash Chakraborty in Transactions in GIS, vol 22 n° 5 (October 2018)PermalinkOntologies pour représenter l’évolution des découpages territoriaux statistiques / Camille Bernard in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 4 (octobre - décembre 2018)PermalinkOpenStreetMap data quality enrichment through awareness raising and collective action tools—experiences from a European project / Amin Mobasheri in Geo-spatial Information Science, vol 21 n° 3 (October 2018)PermalinkPrise en compte des espèces de cohérence nationale trame verte et bleue dans les schémas régionaux de cohérence écologique / Romain Sordello in Revue d'écologie, vol 73 n° 4 (octobre - décembre 2018)PermalinkSpatial discontinuities, health and mobility - What do the Google's POIs and tweets tell us about Bangkok's (Thailand) structures and spatial dynamics? / Alexandre Cebeillac in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 4 (octobre - décembre 2018)PermalinkLa campagne géodésique de SNCF Réseau pour la régénération de son infrastructure : de la préparation à la diffusion / Florian Birot in XYZ, n° 156 (septembre - novembre 2018)PermalinkLa cartographie mobile et le géoréférencement précis de réseaux souterrains / Garance Weller in XYZ, n° 156 (septembre - novembre 2018)PermalinkIntegrating multi-agent evacuation simulation and multi-criteria evaluation for spatial allocation of urban emergency shelters / Jia Yu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)PermalinkMise en oeuvre d’un SIG pour le projet FARMaine (Partie 2) / Adèle Debray in Géomatique expert, n° 124 (septembre - octobre 2018)PermalinkModélisation 3D de la végétation sur le territoire de Rennes Métropole (Partie 2) / Coralie Leblan in Géomatique expert, n° 124 (septembre - octobre 2018)PermalinkPedestrian network information extraction based on VGI / Xuejing Xie in Geomatica, vol 72 n° 3 (September 2018)PermalinkSea-land interdependence in the global maritime network: the case of Australian port cities / Justin Berli in Networks and Spatial Economics, vol 18 n° 3 (September 2018)PermalinkICARE-VEG: A 3D physics-based atmospheric correction method for tree shadows in urban areas / Karine R.M. Adeline in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkIncorporating crown shape information for identifying ash tree species / Haijian Liu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 8 (août 2018)PermalinkProcessing BIM and GIS models in practice: Experiences and recommendations from a geoBIM project in The Netherlands / Ken Arroyo Ohori in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 8 (August 2018)PermalinkThe use of geomatic techniques to improve the management of metro infrastructure / Maria Amparo Núñez-Andrés in Survey review, vol 50 n° 362 (August 2018)PermalinkAerial data acquisition for a digital railway / James Dunthorne in GIM international, vol 32 n° 4 (July - August 2018)PermalinkAltamétris : des drones et des rails / Anonyme in Géomatique expert, n° 122 (mai-juin 2018)Permalink