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Reconnaissance spécifique et cartographie des arbres de la canopée en forêt tropicale en Guyane française par fusion de données lidar et hyperspectrales appliquées aux besoins de la gestion forestière / Anthony Laybros (2021)
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Titre : Reconnaissance spécifique et cartographie des arbres de la canopée en forêt tropicale en Guyane française par fusion de données lidar et hyperspectrales appliquées aux besoins de la gestion forestière Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anthony Laybros, Auteur ; Grégoire Vincent, Directeur de thèse Editeur : Montpellier : Université de Montpellier Année de publication : 2021 Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le doctorat de l'Université de Montpellier, Spécialité Biologie et BiodiversitéLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] détection d'ombre
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] gestion forestière
[Termes IGN] Guyane (département français)
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] lissage de donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) L'Office National des Forêts (ONF) est chargé de la conservation et de la gestion de 6 millions d'hectares de forêts privé en Guyane française. La possibilité de cartographier les espèces dans la canopée par télédétection est d'un intérêt évident, tant appliquées que scientifique. Les inventaires spatialisés à l'échelle du paysage contribueraient à faire progresser les connaissances fondamentales de ce biome complexe et menacé et aiderait à sa gestion durable. Les cartes de distribution d’espèces peuvent être croisées avec les facteurs environnementaux et fournir ainsi des clés d’interprétation des schémas d’organisation des peuplements forestiers. Du point de vue de la gestion, les cartes de distribution des espèces offrent une rationalisation de l'exploitation forestière. La cartographie des espèces commerciales pourrait favoriser des pratiques forestières minimisant l'impact environnemental de l'exploitation. L'identification des espèces permettrait de prioriser les zones particulièrement riches en espèces commerciales, tout en évitant d'ouvrir des pistes d'exploitation dans les zones à faible niveau de ressources exploitables. La télédétection offre également la possibilité de surveiller l’extension des espèces proliférantes, telles que les lianes. Des capteurs hyperspectraux et LiDAR ont été utilisés à bord d’un avion pour identifier les espèces dans les forêts tropicales guyanaises. Une large gamme spectrale issue des capteurs hyperspectraux (400–2500 nm) est mesurée permettant d'avoir de nombreux descripteurs. Le LiDAR embarqué offre une description fine de la structure du couvert, facilitant la segmentation des houppiers. La fusion de ces deux informations améliore la caractérisation de la ressource. Afin de tirer le meilleur parti des données hyperspectrales, différents prétraitements radiométriques ont été évalués. Le lissage spatial et le filtrage des ombres sont les principaux facteurs qui améliorent la discrimination des espèces. L'utilisation de la gamme spectrale complète est également bénéfique. Ces résultats de classification ont été obtenus sur un groupe 20 espèces abondantes. L’identification de ces mêmes espèces en mélange au sein d’un peuplement hyperdiverse a constitué la deuxième étape de ce travail. Nous avons évalué le niveau d'information nécessaire et le degré de confusion tolérable dans les données d’apprentissage afin de retrouver une espèce cible dans une canopée hyperdiverse. Une méthode de classification spécifique a été mise en œuvre pour être insensible à la contamination entre classes focales/non focales. Même dans le cas où la classe non focale contient jusqu’à 5% de pixels de la classe focale (espèce à identifier), les classifieurs se sont révélés efficaces. La troisième étape aborde le problème de la transposabilité des classifieurs d’une acquisition à une autre. La caractérisation des conditions d’acquisition et la prise en compte de leurs effets sont nécessaires pour convertir les données de radiance en réflectance de surface. Cependant cette opération de standardisation reste une étape extrêmement délicate au vue des nombreuses sources de variabilité : état de l’atmosphère, géométrie soleil-capteur et conditions d'éclairement. Nous évaluons en comparant des vols répétés sur le même site, la contribution des diverses caractéristiques d’acquisition à la divergence spectrale entre dates. Ce travail vise à proposer des pistes pour développer des méthodes de reconnaissance d'espèces qui soient plus robustes aux variations des caractéristiques d'acquisition. Note de contenu : ATTENTE DE DIFFUSION DU TEXTE SUR HAL Numéro de notice : 26528 Affiliation des auteurs : non IGN Autre URL associée : vers diaporama 2018 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Biologie et Biodiversité : Montpellier : 2021 Organisme de stage : UMR AMAP nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 02/04/2021 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03188125 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97558 Relation-constrained 3D reconstruction of buildings in metropolitan areas from photogrammetric point clouds / Yuan Li in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)
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[article]
Titre : Relation-constrained 3D reconstruction of buildings in metropolitan areas from photogrammetric point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuan Li, Auteur ; Wu Bo, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 13 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] CityGML
[Termes IGN] contrainte géométrique
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] géomètrie algorithmique
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] relation topologique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] ville intelligenteRésumé : (auteur) The complexity and variety of buildings and the defects of point cloud data are the main challenges faced by 3D urban reconstruction from point clouds, especially in metropolitan areas. In this paper, we developed a method that embeds multiple relations into a procedural modelling process for the automatic 3D reconstruction of buildings from photogrammetric point clouds. First, a hybrid tree of constructive solid geometry and boundary representation (CSG-BRep) was built to decompose the building bounding space into multiple polyhedral cells based on geometric-relation constraints. The cells that approximate the shapes of buildings were then selected based on topological-relation constraints and geometric building models were generated using a reconstructing CSG-BRep tree. Finally, different parts of buildings were retrieved from the CSG-BRep trees, and specific surface types were recognized to convert the building models into the City Geography Markup Language (CityGML) format. The point clouds of 105 buildings in a metropolitan area in Hong Kong were used to evaluate the performance of the proposed method. Compared with two existing methods, the proposed method performed the best in terms of robustness, regularity, and topological correctness. The CityGML building models enriched with semantic information were also compared with the manually digitized ground truth, and the high level of consistency between the results suggested that the produced models will be useful in smart city applications. Numéro de notice : A2021-078 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs13010129 Date de publication en ligne : 01/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13010129 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96820
in Remote sensing > vol 13 n° 1 (January-1 2021) . - n° 13[article]
Titre : Remote Sensing Type de document : Monographie Auteurs : Andrew Hammond, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 Importance : 140 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83880-978-2 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] Amérique du sud
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] biomasse
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] Enhanced vegetation index
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] mésosphère
[Termes IGN] précision stéréoscopique
[Termes IGN] sciences naturelles
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] stratosphère
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] température au sol
[Termes IGN] troposphèreIndex. décimale : 35.00 Télédétection - généralités Résumé : (Editeur) This Edited Volume is a collection of reviewed and relevant research chapters, offering a comprehensive overview of recent developments in the field of Remote Sensing. The book comprises single chapters authored by various researchers and edited by an expert active in this research area. All chapters are complete in themselves but united under a common research study topic. This publication aims at providing a thorough overview of the latest research efforts by international authors on this field of study, and open new possible research paths for further novel developments. Note de contenu : 1. Lidar Observations in South America. Part I - Mesosphere and Stratosphere
2. Lidar Observations in South America. Part II - Troposphere
3. Application of Remote Sensing in Natural Sciences
4. Assessment of Ecological Disturbance Caused by Flood and Fire in Assam Forests, India, Using MODIS Time Series Data of 2001-2011
5. Delineation of Open-Pit Mining Boundaries on Multispectral Imagery
6. Stereoscopic Precision of the Large Format Digital Cameras
7. Remote Sensing Applications in Disease MappingNuméro de notice : 26799 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87829 Date de publication en ligne : 08/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87829 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100066 Remote sensing analysis of small scale dynamic phenomena in the atmospheric boundary layer / Kostas Cheliotis (2021)
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Titre : Remote sensing analysis of small scale dynamic phenomena in the atmospheric boundary layer Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Kostas Cheliotis, Auteur ; Hervé Delbarre, Auteur Editeur : Dunkerque : Université du Littoral-Côte-d'Opale Année de publication : 2021 Importance : 139 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l’Université du Littoral Côte d’Opale, Mention : Physique, Spécialité : Milieux dilués et optiques fondamentalesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Atmosphère
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] balayage laser
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] effet atmosphérique
[Termes IGN] lidar à effet Doppler
[Termes IGN] lidar atmosphérique
[Termes IGN] météorologie
[Termes IGN] ventIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The aim of this thesis project was to study the coherent turbulent structures (convective rolls & streaks) and more generally the medium to large fluctuations in the atmospheric boundary layer using the observations recorded by a single Doppler (wind) lidar during a 2-month campaign in Paris, France. An innovative method was developed in order to classify automatically the radial wind speed patterns visible on the quasi-horizontal lidar scans, based on texture analysis parameters and supervised machine learning algorithms. A 150-case training ensemble was built using ancillary data (satellite pictures and weather observations) to ascertain the manual classification into four types: rolls, thermals, streaks and “others”. The performance of the classification process was assessed on the training ensemble using the 10-fold cross-validation method. A very satisfying 9% error was obtained for the Quadratic Discriminant Analysis algorithm, using only 5 texture analysis parameters classifiers. This process was then applied to classify the whole dataset (4577 lidar scans) and the results showed that the classified structures respected a plausible diurnal cycle and were associated with the meteorological parameters as expected by the theoretical knowledge. The size of the coherent structures in the direction transverse to the mean wind were estimated from the wind spectrums on a four-day case study. They ranged from 400 to 800 m for the cases classified as streaks, and from 1.3 to 2.0 km for the cases classified as rolls. These results pave the way for future long-term studies providing statistical insight on the frequency of occurrence of the different structure types, their physical properties, and their impact on pollutants’ concentrations. Numéro de notice : 28616 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Milieux dilués et optiques fondamentales : Côte d'Opale : France : 2021 Organisme de stage : Laboratoire de Physico-Chimie de l'Atmosphère DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03259369/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99504 Représentation sémantique de données géospatiales au service de l'analyse de changements / Jordan Dorne (2021)
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Titre : Représentation sémantique de données géospatiales au service de l'analyse de changements Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jordan Dorne, Auteur ; Nathalie Aussenac-Gilles, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 2 Jean Jaurès Année de publication : 2021 Importance : 154 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Délivré par l'Université Toulouse 2 - Jean Jaurès, Spécialité Informatique et TélécommunicationsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] observation de la Terre
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] représentation des connaissances
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] web sémantique
[Termes IGN] zone d'intérêtIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La détection de changements à partir d’images satellitaires d’observation de la Terre est une tâche utile pour surveiller des évolutions naturelles ou liées à l’activité humaines, mais aussi l’impact d’événements ponctuels (incendies, inondations, etc.). L’utilisation d’apprentissage automatique pour détecter les zones de changements produit des résultats de plus en plus précis, sans toutefois fournir d’information sur la nature ou la cause de ces changements. Pour répondre à ce type de besoin, notre thèse vise à développer des solutions fondées sur des vocabulaires formels et des ontologies, sur la représentation des connaissances, l'annotation et l'intégration sémantique de méta-données associées aux images satellitaires et plus généralement aux données géolocalisées. En effet, les techniques de sémantisation sont un moyen d’offrir une interprétation intelligente des données. Le cas d’étude retenu pour illustrer l’apport de cette approche est le suivi des changements à différents pas de temps et différentes échelles de restitution. L'objectif est d'enrichir les métadonnées issues des flux d'images en leur associant des catégories conceptuelles qui leur donnent du sens, de les coupler à des pré-traitements qui répondent aux exigences spécifiques à l’étude des changements et de les intégrer à d'autres informations géographiques disponibles (données climatiques et météorologiques, démographiques, etc. suivant les besoins). La thèse vise donc à montrer l'apport des métadonnées sémantiques pour la surveillance des changements, mais aussi à évaluer le passage à l'échelle des techniques de sémantisation, notamment de la représentation des données dans les entrepôts sémantiques. Nous proposons un processus qui gère le cycle complet de génération et exploitation de graphes de connaissances à partir de rasters issus de la télédétection et de données issues de l’open data. Les caractéristiques innovantes de ce processus sont les suivantes : i. Un algorithme permettant l’identification automatique de régions d’intérêts (ROI) associées à des valeurs similaires d’un indicateur calculé à partir d’une image satellite, et assurant ainsi un découpage géographique précis comme référence pour l’intégration de données. ii. Une approche orientée sémantique pour la génération de graphes de connaissances depuis différentes sources. Note de contenu : 1- Introduction
2- Des images satellitaires à l’étude des changements sur la Terre à l’aide du Web sémantique
3- Etat de l’art
4- Proposition
5- Expérimentations
6- Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 15269 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique et Télécommunications : Toulouse 2 : 2021 Organisme de stage : MEthodes et ingénierie des Langues, des Ontologies et du DIscours MELODI (IRIT) DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03618363v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100692 Spectral variability in hyperspectral unmixing : Multiscale, tensor, and neural network-based approaches / Ricardo Augusto Borsoi (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])
PermalinkStudy 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 des vignes par télédétection de proximité : le deep learning au service de l’agriculture de précision / Sami Beniaouf (2021)
PermalinkSUMAC'21: Proceedings of the 3rd Workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents / Valérie Gouet-Brunet (2021)
PermalinkSupplementary material for: Panoptic segmentation of satellite image time series with convolutional temporal attention networks / Vivien Sainte Fare Garnot (2021)
PermalinkTélédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes / Arthur Crespin-Boucaud (2021)
PermalinkPermalinkUnderwater 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)
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