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A review of accuracy assesment for object-based image analysis: from per pixel to per-polygon approaches [review article] / Su Ye in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 141 (July 2018)
[article]
Titre : A review of accuracy assesment for object-based image analysis: from per pixel to per-polygon approaches [review article] Type de document : Article/Communication Auteurs : Su Ye, Auteur ; Robert Gilmore Pontius, Auteur ; Rahul Rakshit, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 137 - 147 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] estimation de précision
[Termes IGN] polygoneRésumé : (Editeur) Object-based image analysis (OBIA) has gained widespread popularity for creating maps from remotely sensed data. Researchers routinely claim that OBIA procedures outperform pixel-based procedures; however, it is not immediately obvious how to evaluate the degree to which an OBIA map compares to reference information in a manner that accounts for the fact that the OBIA map consists of objects that vary in size and shape. Our study reviews 209 journal articles concerning OBIA published between 2003 and 2017. We focus on the three stages of accuracy assessment: (1) sampling design, (2) response design and (3) accuracy analysis. First, we report the literature’s overall characteristics concerning OBIA accuracy assessment. Simple random sampling was the most used method among probability sampling strategies, slightly more than stratified sampling. Office interpreted remotely sensed data was the dominant reference source. The literature reported accuracies ranging from 42% to 96%, with an average of 85%. A third of the articles failed to give sufficient information concerning accuracy methodology such as sampling scheme and sample size. We found few studies that focused specifically on the accuracy of the segmentation. Second, we identify a recent increase of OBIA articles in using per-polygon approaches compared to per-pixel approaches for accuracy assessment. We clarify the impacts of the per-pixel versus the per-polygon approaches respectively on sampling, response design and accuracy analysis. Our review defines the technical and methodological needs in the current per-polygon approaches, such as polygon-based sampling, analysis of mixed polygons, matching of mapped with reference polygons and assessment of segmentation accuracy. Our review summarizes and discusses the current issues in object-based accuracy assessment to provide guidance for improved accuracy assessments for OBIA. Numéro de notice : A2018-286 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.04.002 Date de publication en ligne : 02/07/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90401
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 141 (July 2018) . - pp 137 - 147[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018071 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018073 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018072 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Application of deep learning for object detection / Ajeet Ram Pathak in Procedia Computer Science, vol 132 (2018)
[article]
Titre : Application of deep learning for object detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Ajeet Ram Pathak, Auteur ; Manjusha Pandey, Auteur ; Siddharth Rautaray, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1706 - 1717 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] détection d'objet
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (auteur) The ubiquitous and wide applications like scene understanding, video surveillance, robotics, and self-driving systems triggered vast research in the domain of computer vision in the most recent decade. Being the core of all these applications, visual recognition systems which encompasses image classification, localization and detection have achieved great research momentum. Due to significant development in neural networks especially deep learning, these visual recognition systems have attained remarkable performance. Object detection is one of these domains witnessing great success in computer vision. This paper demystifies the role of deep learning techniques based on convolutional neural network for object detection. Deep learning frameworks and services available for object detection are also enunciated. Deep learning techniques for state-of-the-art object detection systems are assessed in this paper. Numéro de notice : A2018-585 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.procs.2018.05.144 Date de publication en ligne : 08/06/2018 En ligne : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050918308767 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92435
in Procedia Computer Science > vol 132 (2018) . - pp 1706 - 1717[article]Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)
[article]
Titre : Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur Année de publication : 2018 Projets : GeoSud / Article en page(s) : pp 87 - 97 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] contraste local
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] régularisation
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] surface imperméableRésumé : (auteur) La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle permet en effet de tirer le meilleur parti des points forts, respectivement, géométriques et sémantiques de ces deux sources. Le travail proposé ici s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications obtenues respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT 6/7. Ces deux sources sont d'abord analysées indépendamment selon 5 classes, respectivement par Forêt Aléatoire et réseaux de neurones convolutifs. Les résultats sont alors fusionnés afin d'extraire les bâtiments le plus finement possible. Cette étape de fusion inclut une fusion au niveau pixellaire, suivie d'une étape de régularisation spatiale intégrant un terme lié au contraste de l'image. Le résultat obtenu connaît ensuite une seconde fusion afin d'en déduire la-tache urbaine en elle-même : une mesure a priori de zone urbaine est calculée à partir des objets bâtiments détectés au préalable, puis fusionnée avec une classification binaire dérivée de la classification originale des données Sentinel-2. Les résultats montrent bien la complémentarité des deux sources de données ainsi que la pertinence de l'adoption d'une stratégie de fusion tardive. Numéro de notice : A2018-512 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2018.415 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2018.415 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91266
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 217-218 (juin - septembre 2018) . - pp 87 - 97[article]Quality assessment in point feature generalization with pattern preserved / Wenhao Yu in Transactions in GIS, vol 22 n° 3 (June 2018)
[article]
Titre : Quality assessment in point feature generalization with pattern preserved Type de document : Article/Communication Auteurs : Wenhao Yu, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 872 - 888 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] objet géographique ponctuel
[Termes IGN] qualité du processus
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (Auteur) Geographical features often show certain spatial patterns on a map in terms of the arrangement of point symbols. These patterns are essentially related to the underlying geographical processes and landscapes. Thus, when deriving small‐scale maps from a large‐scale map, one of the most important constraints that cartographers or systems should follow is to retain the basic patterns of point objects on the target map. However, no research in the literature currently evaluates the quality of point feature generalization in terms of spatial pattern. This study proposes an approach to quantitatively measure the pattern change after generalization. The basic idea of the approach is to extend advanced image analysis techniques (e.g., texture recognition) to measure the patterns of point objects in a map space. Specifically, there are two main steps: firstly, the original space is converted into the raster space by utilizing a regularly spaced grid (i.e., a grayscale image) with cell attributes representing the local intensity level of point features; secondly, the texture analysis operation is performed on the grid to obtain the feature descriptors of the point pattern. The experimental results demonstrate that the proposed approach is effective in comparing the point patterns before and after generalization. Numéro de notice : A2018-581 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12339 Date de publication en ligne : 17/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12339 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92329
in Transactions in GIS > vol 22 n° 3 (June 2018) . - pp 872 - 888[article]Large scale textured mesh reconstruction from mobile mapping images and LIDAR scans / Mohamed Boussaha in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol IV-2 (June 2018)
[article]
Titre : Large scale textured mesh reconstruction from mobile mapping images and LIDAR scans Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohamed Boussaha , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Patrick Rives, Auteur Année de publication : 2018 Projets : PLaTINUM / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : ISPRS 2018, TC II Mid-term Symposium, Towards Photogrammetry 2020 04/06/2018 07/06/2018 Riva del Garda Italie ISPRS OA Annals Article en page(s) : pp 49 - 56 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] architecture pipeline (processeur)
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] grande échelle
[Termes IGN] maillage
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] Rouen
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (auteur) The representation of 3D geometric and photometric information of the real world is one of the most challenging and extensively studied research topics in the photogrammetry and robotics communities. In this paper, we present a fully automatic framework for 3D high quality large scale urban texture mapping using oriented images and LiDAR scans acquired by a terrestrial Mobile Mapping System (MMS). First, the acquired points and images are sliced into temporal chunks ensuring a reasonable size and time consistency between geometry (points) and photometry (images). Then, a simple, fast and scalable 3D surface reconstruction relying on the sensor space topology is performed on each chunk after an isotropic sampling of the point cloud obtained from the raw LiDAR scans. Finally, the algorithm proposed in (Waechter et al., 2014) is adapted to texture the reconstructed surface with the images acquired simultaneously, ensuring a high quality texture with no seams and global color adjustment. We evaluate our full pipeline on a dataset of 17 km of acquisition in Rouen, France resulting in nearly 2 billion points and 40000 full HD images. We are able to reconstruct and texture the whole acquisition in less than 30 computing hours, the entire process being highly parallel as each chunk can be processed independently in a separate thread or computer. Numéro de notice : A2018-329 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-IV-2-49-2018 Date de publication en ligne : 28/05/2018 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-2-49-2018 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90471
in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol IV-2 (June 2018) . - pp 49 - 56[article]Accurate facade feature extraction method for buildings from three-dimensional point cloud data considering structural information / Yongzhi Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 139 (May 2018)PermalinkAn object-based approach for mapping forest structural types based on low-density LiDAR and multispectral imagery / Luis Angel Ruiz in Geocarto international, vol 33 n° 5 (May 2018)PermalinkDeep convolutional neural network training enrichment using multi-view object-based analysis of Unmanned Aerial systems imagery for wetlands classification / Tao Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 139 (May 2018)PermalinkBinary patterns encoded convolutional neural networks for texture recognition and remote sensing scene classification / Rama Rao Nidamanuri in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)PermalinkGeneric rule-sets for automated detection of urban tree species from very high-resolution satellite data / Razieh Shojanoori in Geocarto international, vol 33 n° 4 (April 2018)PermalinkContextual classification using photometry and elevation data for damage detection after an earthquake event / Ewelina Rupnik in European journal of remote sensing, vol 51 n° 1 (2018)PermalinkGenerative street addresses from satellite imagery / İlke Demir in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 3 (March 2018)PermalinkIntegrated image matching and segmentation for 3D surface reconstruction in urban areas / Lei Ye in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, Vol 84 n° 3 (March 2018)PermalinkSelf-shadowing of a spacecraft in the computation of surface forces : An example in planetary geodesy / Georges Balmino in Artificial satellites, vol 53 n° 1 (March 2018)PermalinkSensitivity analysis of pansharpening in hyperspectral change detection / Seyd Teymoor Seydi in Applied geomatics, vol 10 n° 1 (March 2018)PermalinkMultisource remote sensing data classification based on convolutional neural network / Xiaodong Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 2 (February 2018)PermalinkPredicting temperate forest stand types using only structural profiles from discrete return airborne lidar / Melissa Fedrigo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 136 (February 2018)PermalinkActive learning-based optimized training library generation for object-oriented image classification / Rajeswari Balasubramaniam in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)PermalinkAdapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. / Hiyam Elbadri (2018)PermalinkAn (almost) automated process to track the Martians dunes : ac.GetPreciseShifts / Arthur Coqué (2018)PermalinkAutomated extraction of hydrographically corrected contours for the conterminous United States: the US Geological Survey US Topo product / Samantha T. Arundel in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 1 (January 2018)PermalinkCaractérisation et qualification de Modèles Numériques de Surfaces (MNS) - Analyse de la cohérence avec des masques d’eau / Guillaume Sutter (2018)PermalinkCartographier l'occupation du sol à grande échelle : optimisation de la photo-interprétation par segmentation d'image / Maxime Vitter (2018)PermalinkComparative study of visual saliency maps in the problem of classification of architectural images with Deep CNNs / Abraham Montoya Obeso (2018)PermalinkConception d’une méthode radar de suivi bimensuel des déforestations et d’une méthode optique de classification d’occupation des sols / Luc Baudoux (2018)PermalinkDecision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection / Cyril Wendl (2018)PermalinkPermalinkDetection and area estimation for photovoltaic panels in urban hyperspectral remote sensing data by an original NMF-based unmixing method / Moussa Sofiane Karoui (2018)PermalinkDétection de changement par imagerie radar sur les zones naturelles et agricoles en milieu tropical / Jérôme Lebreton (2018)PermalinkPermalinkFacade 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