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Titre : Analyzing and improving Graph Neural Networks Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Guillaume Renton, Auteur ; Sébastien Adam, Auteur Editeur : Université de Rouen Année de publication : 2021 Importance : 130 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le diplôme de Doctorat de l'Université de Rouen Normandie, spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] filtre passe-bande
[Termes IGN] filtre spectral
[Termes IGN] noeud
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] théorie des graphes
[Termes IGN] transformation de Laplace
[Termes IGN] transformation inverseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Although theorised about fifteen years ago, the scientific community’s interest for graph neural networks has only really taken off recently. Those models aim to transpose the representation learning capacity inherent in deep neural network onto graph data, via the learning of hidden states associated with the graph nodes. These hidden states are computed and updated according to the information contained in the neighborhoud of each node.This recent interest for graph neural networks (GNNs) has led to a "jungle" of models and frameworks, making this field of research sometimes confusing. Historically, two main strategies have been explored : the spatial GNNs on one side and the spectral GNNs on the other side. Spatial GNNs, sometimes also called Message Passing Neural Network, are based on the computation of a message which agregates the information contained in the neighborhoud of each node. On the other side, spectral GNNs are based on the spectral graph theory and thus on the graph Laplacian. The eigendecomposition of the graph Laplacian allows to define a graph Fourier transform and its inverse. From these transforms, different filters can be applied on the graph, leading to similar result than filtering on images or signals. In this thesis, we begin by introducing a third category, called spectral rooted spatial convolution. Indeed, some recent methods are taking root in the spectral domain while avoiding to compute the eigendecomposition of the graph Laplacian. This third category leads to question about the fundamental difference between spectral and spatial GNNs. We answer this question by proposing a general model unifying both strategies, showing notably that spectral GNNs are a particular case of spatial GNNs. This unified model also allowed us to propose a spectral analysis of some popular GNNs in the scientificcommunitic, namely GCN, GIN, GAT, ChebNet and CayleyNet. This analysis shows that spatial models are limited to low-pass and high-pass filtering, while spectral models can produce any kind of filters. Those results are then found with the presentation of a toy problem, showing in the first instance the limitation of spatial models to define pass-band filters, and the importance of designing such filters. Those results have led us to propose a method allowing any kind of filter, while limiting the network’s number of parameters. Indeed, even though spectral models are able to design any kind of filtering, each new filter require the add of a new weight matrix in the neural network. In order to reduce the number of parameters, we propose to adapt Depthwise Separable Convolution to graphs through a method called Depthwise Separable Graph Convolution Network. This method is evaluated on both transductive and inductive learning, outperforming state-of-the-arts results.Finally, we propose a method defined in the spatial domain in order to take into account edge attributes. Indeed, this issue has been little studied by the scientific community, and the number of methods allowing to include edge attributes is very small. Our proposal, called Edge Embedding Graph Neural Network, consists in embedding edge attributes into a new space through a first neural network, before using the extracted features in a GNN. This method is evaluated on a particular problem of symbol detection in a graph. Note de contenu : 1- Introduction
2- Background
3- What is a Graph Neural Network ?
4- Graph Neural Networks: Are they Spectral or Spatial ?
5- Depthwise Separable Graph Convolution Network
6- Edge Embedding Graph Neural Network
7- ConclusionNuméro de notice : 15259 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Rouen : 2021 Organisme de stage : Laboratoire LITIS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03346018/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100612 Applications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass / Jose Aranha (2021)
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Titre : Applications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass Type de document : Monographie Auteurs : Jose Aranha, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 276 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0569-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] capital sur pied
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] foresterie
[Termes IGN] forêt boréale
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] Pinus massoniana
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] ThaïlandeRésumé : (éditeur) This Special Issue (SI), entitled "Applications of Remote Sensing Data in Mapping of Forest Growing Stock and Biomass”, resulted from 13 peer-reviewed papers dedicated to Forestry and Biomass mapping, characterization and accounting. The papers' authors presented improvements in Remote Sensing processing techniques on satellite images, drone-acquired images and LiDAR images, both aerial and terrestrial. Regarding the images’ classification models, all authors presented supervised methods, such as Random Forest, complemented by GIS routines and biophysical variables measured on the field, which were properly georeferenced. The achieved results enable the statement that remote imagery could be successfully used as a data source for regression analysis and formulation and, in this way, used in forestry actions such as canopy structure analysis and mapping, or to estimate biomass. This collection of papers, presented in the form of a book, brings together 13 articles covering various forest issues and issues in forest biomass calculation, constituting an important work manual for those who use mixed GIS and RS techniques. Note de contenu : 1- Finer resolution estimation and mapping of mangrove biomass using UAV LiDAR and WorldView-2 data
2- Nondestructive estimation of the above-ground biomass of multiple tree species in boreal forests of China using Terrestrial Laser Scanning
3- Estimating forest aboveground carbon storage in Hang-Jia-Hu using Landsat TM/OLI data and random morest Model
4- Influence of variable selection and forest type on forest aboveground biomass estimation using machine learning algorithms
5- Comparative analysis of seasonal Landsat 8 images for forest aboveground biomass estimation in a subtropical forest
6- Estimating urban vegetation biomass from Sentinel-2A image data
7- Estimation of forest biomass in Beijing (China) using multisource remote sensing and forest inventory data
8- Spatially explicit analysis of trade-offs and synergies among multiple ecosystem services in Shaanxi Valley basin
9- Influence of site-specific conditions on estimation of forest above ground biomass from airborne laser scanning
10- Multi-sensor prediction of stand volume by a hybrid model of support vector machine for regression kriging
11- Applying LiDAR to quantify the plant area index along a successional gradient in a tropical forest of Thailand
12- Shrub biomass estimates in former burnt areas using Sentinel 2 images processing and classification
13- Evaluation of different algorithms for estimating the growing stock volume of pinus massoniana plantations using spectral and spatial information from a SPOT6 imageNuméro de notice : 15305 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0569-5 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0569-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99903 Apports des méthodes d'apprentissage profond pour la reconnaissance automatique des modes d'occupation des sols et d'objets par télédétection en milieu tropical / Guillaume Rousset (2021)
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Titre : Apports des méthodes d'apprentissage profond pour la reconnaissance automatique des modes d'occupation des sols et d'objets par télédétection en milieu tropical Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Guillaume Rousset, Auteur ; Dominique Simpelaere, Directeur de thèse ; M. Mangeas, Directeur de thèse Editeur : Nouméa : Université de Nouvelle-Calédonie Année de publication : 2021 Importance : 180 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur délivré par l’Université de Nouvelle-Calédonie, Discipline InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Arecaceae
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] Extreme Gradient Machine
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] milieu tropical
[Termes IGN] mode d'occupation du sol
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] Nouvelle-Calédonie
[Termes IGN] Para (Brésil)
[Termes IGN] utilisation du solIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le paysage néo-calédonien change rapidement avec le développement de nouveaux projets miniers, l'intensification de l’urbanisation et les impacts d'événements climatiques extrêmes comme les cyclones. Avec la démocratisation et l’accumulation des données satellite et l'avènement des méthodes d'intelligence artificielle, la mise en place de méthodes automatiques de détection devient un outil incontournable pour documenter et surveiller ces changements à l’échelle du territoire de façon régulière, rapide et objective. Parmi ces méthodes, l'apprentissage profond a montré des résultats performants sur des problématiques complexes, notamment sur le traitement d'images à l'aide de ces réseaux de neurones denses convolutionnels. En tenant compte des contraintes liées au traitement de l'imagerie satellite et des problèmes liés aux algorithmes d'apprentissage, l'objectif de la thèse est multiple : contribuer à l'adaptation des techniques d'apprentissage profond à des problématiques de télédétection sur plusieurs points clés de la chaîne de traitement ; estimer les performances de ces techniques par rapport aux méthodes communément utilisées dans le domaine de la télédétection ; et développer des méthodes automatiques de détection pour délivrer des indices fiables à toute exploitation d'une imagerie satellitaire. Cette thèse s'est concentrée sur trois applications : 1) la détection de la couverture et de l'usage des sols sur des données à très haute résolution ; 2) la détection de la couverture des sols en Nouvelle-Calédonie à une fréquence annuelle sur des données à haute résolution ; 3) et la détection de palmiers dans la région Pará du Brésil à l'aide de données simulées informatiquement. Pour la première application, un jeu de données de référence basé sur les données du satellite SPOT 6 a été créé manuellement et mis à disposition de la communauté scientifique pour comparer les techniques de détection des classes d'occupation des sols en milieu tropical insulaire. Les réseaux de neurones denses affichent de meilleures performances notamment dans le cadre de la détection de l'usage des sols qui nécessite un niveau plus élevé de conceptualisation de l'environnement. Pour la deuxième application, une chaîne de détection automatique de la couverture des sols, basée sur un réseau de neurones dense alimenté par des données Sentinel-2, a été réalisée. Ces couvertures sont comparées aux couvertures obtenues par des méthodes semi-automatiques en province Sud de la Nouvelle-Calédonie. Le modèle offre des performances égales sur quelques zones tests, mais des données terrain supplémentaires sont requises pour conforter la fiabilité sur l'ensemble du territoire néo-calédonien. Enfin, pour la dernière application, l'originalité du travail de recherche a consisté à tester l'apport dans la base d'apprentissage d'images satellites de synthèse. Pour cela des images du palmier ont été construites à partir d'un modèle de transfert radiatif. L'utilisation de ces images de synthèse en complément des images Pléiades a permis d'améliorer significativement la précision globale des modèles. Note de contenu : 1- Introduction
2- Le deep learning
3- Classification des occupations du sol
4- Vers une détection de changement du sol
5- Détection du Babaçu au Brésil
6- Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 15277 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Nouvelle-Calédonie : 2021 Organisme de stage : Institut de Recherche pour le Développement IRD DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2021NCAL0006 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101100
Titre : Artificial intelligence methods applied to urban remote sensing and GIS Type de document : Monographie Auteurs : Chang-Wook Lee, Éditeur scientifique ; Hyangsun Han, Éditeur scientifique ; Hoonyol Lee, Éditeur scientifique ; Yu-Chul Park, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 166 p. Format : 16 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-1603-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] Corée du sud
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] espace vert
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] Jakarta (Indonésie)
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] Mexique
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] pollution des eaux
[Termes IGN] réseau local sans fil
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (éditeur) This book is based on Special Issue "Artificial Intelligence Methods Applied to Urban Remote Sensing and GIS" from early 2020 to 2021. This book includes seven papers related to the application of artificial intelligence, machine learning and deep learning algorithms using remote sensing and GIS techniques in urban areas. Note de contenu : 1- Improvement of earthquake risk awareness and seismic literacy of Korean citizens through earthquake vulnerability map from the 2017 Pohang earthquake, South Korea
2- Land subsidence susceptibility mapping in Jakarta using functional and meta-ensemble machine learning algorithm based on time-series InSAR data
3- Integration of InSAR time-series data and GIS to assess Llnd subsidence along subway lines in the Seoul metropolitan area, South Korea
4- Mapping urban green spaces at the metropolitan level using very high resolution satellite imagery and deep learning techniques for semantic segmentation
5- Susceptibility analysis of the Mt. Umyeon landslide area using a physical slope model and probabilistic method
6- Intelligent WSN system for water quality analysis using machine learning algorithms: A case study (Tahuando River from Ecuador)
7- Groundwater potential mapping using remote sensing and GIS-based machine learning techniquesNuméro de notice : 28667 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-1603-5 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-1603-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99870
Titre : Artificial neural networks and evolutionary computation in remote sensing Type de document : Monographie Auteurs : Taskin Kavzoglu, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 256 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03943-828-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (éditeur) Artificial neural networks (ANNs) and evolutionary computation methods have been successfully applied in remote sensing applications since they offer unique advantages for the analysis of remotely-sensed images. ANNs are effective in finding underlying relationships and structures within multidimensional datasets. Thanks to new sensors, we have images with more spectral bands at higher spatial resolutions, which clearly recall big data problems. For this purpose, evolutionary algorithms become the best solution for analysis. This book includes eleven high-quality papers, selected after a careful reviewing process, addressing current remote sensing problems. In the chapters of the book, superstructural optimization was suggested for the optimal design of feedforward neural networks, CNN networks were deployed for a nanosatellite payload to select images eligible for transmission to ground, a new weight feature value convolutional neural network (WFCNN) was applied for fine remote sensing image segmentation and extracting improved land-use information, mask regional-convolutional neural networks (Mask R-CNN) was employed for extracting valley fill faces, state-of-the-art convolutional neural network (CNN)-based object detection models were applied to automatically detect airplanes and ships in VHR satellite images, a coarse-to-fine detection strategy was employed to detect ships at different sizes, and a deep quadruplet network (DQN) was proposed for hyperspectral image classification. Note de contenu : 1- CloudScout: A deep neural network for on-board cloud detection on hyperspectral images
2- Machine learning classification ensemble of multitemporal Sentinel-2 images: The case of a mixed Mediterranean ecosystem
3- Computer vision and deep learning techniques for the analysis of drone-acquired forest images, a transfer learning study
4- Improved SRGAN for remote sensing image super-resolution across locations and sensors
5- Design of feedforward neural networks in the classification of hyperspectral imagery using superstructural optimization
6- Deep quadruplet network for hyperspectral image classification with a small number of samples
7- Mapping the topographic features of mining-related Valley Fills using mask R-CNN deep learning and digital elevation data
8- Improved winter wheat spatial distribution extraction from high-resolution remote sensing imagery using semantic features and statistical analysis
9- Comparative research on deep learning approaches for airplane detection from very high-resolution satellite images
10- A coarse-to-fine network for ship detection in optical remote sensing images
11- Improved remote sensing image classification based on multi-scale feature fusionNuméro de notice : 28443 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-03943-828-0 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03943-828-0 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98893 PermalinkAssessing the interest of a multi-modal gap-filling strategy for monitoring changes in grassland parcels / Anatol Garioud (2021)
PermalinkAssessment of chlorophyll-a concentration from Sentinel-3 satellite images at the Mediterranean Sea using CMEMS open source in situ data / Ioannis Moutzouris-Sidiris in Open geosciences, vol 13 n° 1 (January 2021)
PermalinkAssessment of combining convolutional neural networks and object based image analysis to land cover classification using Sentinel 2 satellite imagery (Tenes region, Algeria) / N. Zaabar (2021)
PermalinkPermalinkAutomated detection of individual Juniper tree location and forest cover changes using Google Earth Engine / Sudeera Wickramarathna in Annals of forest research, vol 64 n° 1 (2021)
PermalinkPermalinkBenchmarking of convolutional neural network approaches for vegetation land cover mapping / Benjamin Carpentier (2021)
PermalinkPermalinkCombining deep learning and mathematical morphology for historical map segmentation / Yizi Chen (2021)
PermalinkConnecting images through time and sources: Introducing low-data, heterogeneous instance retrieval / Dimitri Gominski (2021)
PermalinkPermalinkPermalinkContributions to graph-based hierarchical analysis for images and 3D point clouds / Leonardo Gigli (2021)
PermalinkCorrecting misclassification errors in crowdsourced ecological data: A Bayesian perspective / Edgar Santos-Fernandez in Journal of the Royal Statistical Society: Series C Applied Statistics, vol 70 n° 1 (January 2021)
PermalinkPermalinkDeep learning for wildfire progression monitoring using SAR and optical satellite image time series / Puzhao Zhang (2021)
PermalinkDétection d’ouvertures par segmentation sémantique de nuages de points 3D : apport de l’apprentissage profond / Camille Lhenry (2021)
PermalinkDétection/reconnaissance d'objets urbains à partir de données 3D multicapteurs prises au niveau du sol, en continu / Younes Zegaoui (2021)
PermalinkDétection et reconstruction 3D d’arbres urbains par segmentation de nuages de points : apport de l’apprentissage profond / Victor Alteirac (2021)
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