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Decision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection / Cyril Wendl (2018)
Titre : Decision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 1734 - 1737 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) Fusion of very high spatial resolution multispectral (VHR) images and lower spatial resolution image time series with more spectral bands can improve land cover classification’ combining geometric and semantic advantages of both sources. This study presents a workflow to extract the extent of urban areas using decision-level fusion of individual classifications on Sentine12 (S2) and SPOT6 satellite images. First, both sources are classified individually in five classes, using state-of-the-art supervised classification approaches and Convolutional Neural Networks. Obtained results are merged in order to extract buildings as accurately as possible. Then, detected buildings are merged again with the S2 classification to extract urban area; a prior to be in an urban area is derived from these building objects and merged with a binary classification derived from the original S2 classification. Both fusions involve a per pixel decision level fusion followed by a contrast sensitive regularization. Numéro de notice : C2018-046 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8517476 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8517476 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91269
contenu dans 27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne, France) (2018)
Titre : Désoccultation de nuages de points en topologie capteur Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Biasutti , Auteur ; Aurélie Bugeau, Auteur ; Jean-François Aujol, Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées 22/03/2018 23/03/2018 Champs-sur-Marne France programme sans actes Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] lidar mobile
[Termes IGN] représentation cartographique 2D
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) Ce travail présente une méthode pour la désoccultation d'objets mobiles dans des scènes 3D LiDAR acquises par un dispositif de cartographie mobile. Ce problème est généralement traité directement dans l'espace 3D. Nous proposons ici une approche alternative qui repose sur une représentation 2D en topologie capteur du nuage de points 3D, ce qui permet de réutiliser de nombreuses approches développées pour le traitement d'images 2D. Le nuage de points 3D, représenté par une image 2D de profondeur, est ensuite segmenté par une méthode basée histogramme afin d'extraire le masque des objets à supprimer. Enfin, une méthode d'inpainting variationnel est utilisée pour supprimer ces objets et estimer la profondeur de la scène derrière eux. Numéro de notice : C2018-092 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91612 Documents numériques
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Désoccultation de nuages de points... - diaporama de présentationAdobe Acrobat PDF Detection and area estimation for photovoltaic panels in urban hyperspectral remote sensing data by an original NMF-based unmixing method / Moussa Sofiane Karoui (2018)
Titre : Detection and area estimation for photovoltaic panels in urban hyperspectral remote sensing data by an original NMF-based unmixing method Type de document : Article/Communication Auteurs : Moussa Sofiane Karoui, Auteur ; Fatima Zohra Benhalouche, Auteur ; Yannick Deville, Auteur ; Khelifa Djerriri, Auteur ; Xavier Briottet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : HYEP / Weber, Christiane Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 1640 - 1643 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] factorisation de matrice non-négative
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] panneau photovoltaïque
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Hyperspectral remote sensing data offer unique opportunities for the characterization of land surface in urban areas. However, no hyperspectral-unmixing based studies have been conducted to automatically detect photovoltaic panels, which represent one of the important components of energy systems in such areas. In this paper, a hyperspectral-unmixing based method is proposed to detect photovoltaic panels and to estimate their areas. This approach is based on an original multiplicative nonnegative matrix factorization (NMF) algorithm with some known photovoltaic panel spectra. The proposed method can be considered as a partial/informed NMF approach. Experiments are conducted on realistic synthetic and real data to evaluate the performance of the proposed approach. In both cases, obtained results show that the proposed method yields much better overall performance than a method from the literature. Numéro de notice : C2018-047 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8518204 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8518204 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91270 Détection de changement par imagerie radar sur les zones naturelles et agricoles en milieu tropical / Jérôme Lebreton (2018)
Titre : Détection de changement par imagerie radar sur les zones naturelles et agricoles en milieu tropical Type de document : Mémoire Auteurs : Jérôme Lebreton, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 45 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
rapport de stage de fin d'études, Cycle géomètre-géomaticienLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] Arecaceae
[Termes IGN] composition colorée
[Termes IGN] comptage
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] Gabon
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] milieu tropical
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] rendement agricole
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceIndex. décimale : GEOM Mémoires de géomètres civils, géomètres géomaticiens Résumé : (auteur) Dans le cadre du Challenge Numérique « Suivi des plantations dans les pays en développements» piloté par Booster Nova, L’Avion Jaune porte un projet nommé « Palmap » pour le groupe Olam International. Ce projet comprend un volet de développement de solutions permettant le suivi de la culture de palmiers à huile et un volet sur le suivi des mesures compensatoires de préservation de l’environnement naturel autour des plantations en utilisant des données vues du ciel (drones) combinées avec des données collectées sur le terrain et des données satellites. Olam International est une société singapourienne de négoce en produits agroalimentaires, qui gère des plantations (cacao, caoutchouc, huile de palme, amandes, noix de cajou, …) dans plusieurs pays. L’huile de palme est la plus consommée au monde et est considérée comme la source principale d’huile parmi les autres végétaux. Le Gabon s’est ainsi lancé dans cette production dû à un besoin essentiel de développer son agriculture afin de diversifier son économie. La production d’huile de palme est destinée principalement au marché local et à la sous région. Note de contenu : 1- Présentation
2- Contexte
3- Images radar
4- Analyse des données radarNuméro de notice : 21941 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études G Organisme de stage : L’Avion Jaune Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91741 Documents numériques
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Détection de changement par imagerie... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Effective and annotation efficient deep learning for image understanding Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Spyridon Gidaris, Auteur ; Nikos Komodakis, Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2018 Importance : 236 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l’Université Paris-Est, Domaine : Traitement du Signal et des ImagesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Recent development in deep learning have achieved impressive results on image understanding tasks. However, designing deep learning architectures that will effectively solve the image understanding tasks of interest is far from trivial. Even more, the success of deep learning approaches heavily relies on the availability of large-size manually labeled (by humans) data. In this context, the objective of this dissertation is to explore deep learning based approaches for core image understanding tasks that would allow to increase the effectiveness with which they are performed as well as to make their learning process more annotation efficient, i.e., less dependent on the availability of large amounts of manually labeled training data. We first focus on improving the state-of-the-art on object detection. More specifically, we attempt to boost the ability of object detection systems to recognize (even difficult) object instances by proposing a multi-region and semantic segmentation-aware ConvNet-based representation that is able to capture a diverse set of discriminative appearance factors. Also, we aim to improve the localization accuracy of object detection systems by proposing iterative detection schemes and a novel localization model for estimating the bounding box of the objects. We demonstrate that the proposed technical novelties lead to significant improvements in the object detection performance of PASCAL and MS COCO benchmarks. Regarding the pixel-wise image labeling problem, we explored a family of deep neural network architectures that perform structured prediction by learning to (iteratively) improve some initial estimates of the output labels. The goal is to identify which is the optimal architecture for implementing such deep structured prediction models. In this context, we propose to decompose the label improvement task into three steps: 1) detecting the initial label estimates that are incorrect, 2) replacing the incorrect labels with new ones, and finally 3) refining the renewed labels by predicting residual corrections w.r.t. them. We evaluate the explored architectures on the disparity estimation task and we demonstrate that the proposed architecture achieves state-of-the-art results on the KITTI 2015 benchmark.In order to accomplish our goal for annotation efficient learning, we proposed a self-supervised learning approach that learns ConvNet-based image representations by training the ConvNet to recognize the 2d rotation that is applied to the image that it gets as input. We empirically demonstrate that this apparently simple task actually provides a very powerful supervisory signal for semantic feature learning. Specifically, the image features learned from this task exhibit very good results when transferred on the visual tasks of object detection and semantic segmentation, surpassing prior unsupervised learning approaches and thus narrowing the gap with the supervised case.Finally, also in the direction of annotation efficient learning, we proposed a novel few-shot object recognition system that after training is capable to dynamically learn novel categories from only a few data (e.g., only one or five training examples) while it does not forget the categories on which it was trained on. In order to implement the proposed recognition system we introduced two technical novelties, an attention based few-shot classification weight generator, and implementing the classifier of the ConvNet based recognition model as a cosine similarity function between feature representations and classification vectors. We demonstrate that the proposed approach achieved state-of-the-art results on relevant few-shot benchmarks. Note de contenu : Introduction
1- Effective deep learning for image understanding
2- Annotation deep learning for image understandingNuméro de notice : 25835 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Domaine : Traitement du Signal et des Images : Paris-Est : 2018 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018PESC1143 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95174 Facade repetition detection in a fronto-parallel view with fiducial lines extraction / Hongfei Xiao in Neurocomputing, vol 273 (January 2018)PermalinkFrom Google Maps to a fine-grained catalog of street trees / Steve Branson in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 135 (January 2018)PermalinkPermalinkLocalisation d'objets urbains à partir de sources multiples dont des images aériennes / Lionel Pibre (2018)PermalinkLocalisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée / Antoine Fond (2018)PermalinkMachine learning and pose estimation for autonomous robot grasping with collaborative robots / Victor Talbot (2018)PermalinkModélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire / Fethi Ghazouani (2018)PermalinkObject-based superresolution land-cover mapping from remotely sensed imagery / Yuehong Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)PermalinkRaffinement de la localisation d’images provenant de sites participatifs pour la mise à jour de SIG urbain / Bernard Semaan (2018)PermalinkRéseaux de neurones convolutionnels profonds pour la détection de petits véhicules en imagerie aérienne / Jean Ogier du Terrail (2018)PermalinkPermalinkPermalinkSpatio-temporal grid mining applied to image classification and cellular automata analysis / Romain Deville (2018)PermalinkSuperpixel partitioning of very high resolution satellite images for large-scale classification perspectives with deep convolutional neural networks / Tristan Postadjian (2018)PermalinkPermalinkUse of satellite image classifications to update and enhance a land cover database / Mohamed Touiti (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Ch. 2. Apports du MNT topo-bathymétrique pour l'évolution bio-géomorphologique des marais d'Ichkeul (Tunisie) / Zeineb Kassouk (2018)PermalinkUtilisation de véhicules traceurs pour la détection et la localisation de l'infrastructure routière par apprentissage automatique / Yann Méneroux (2018)PermalinkObject-based classification of terrestrial laser scanning point clouds for landslide monitoring / Andreas Mayr in Photogrammetric record, vol 32 n° 160 (December 2017)PermalinkAutomatic registration of images to untextured geometry using average shading gradients / Tobias Plötz in International journal of computer vision, vol 125 n° 1-3 (December 2017)Permalink