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Self-attention and generative adversarial networks for algae monitoring / Nhut Hai Huynh in European journal of remote sensing, vol 55 n° 1 (2022)
[article]
Titre : Self-attention and generative adversarial networks for algae monitoring Type de document : Article/Communication Auteurs : Nhut Hai Huynh, Auteur ; Gordon Boër, Auteur ; Hauke Schramm, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 10 - 22 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algue
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] plancton
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] réseau neuronal artificielRésumé : (auteur) Water is important for the natural environment and human health. Monitoring algae concentrations yield information on the water quality. Compared with in situ measurements of water quality parameters, which are often complex and expensive, remote sensing techniques, using hyperspectral data analysis, are fast and cost-effective. The objectives of this study are (1) to estimate the algae concentrations from hyperspectral data using deep learning techniques, (2) to investigate the applicability of attention mechanisms in the analysis of hyperspectral data, and (3) to augment the training data using generative adversarial networks (GANs). The results show that the accuracy of deep learning techniques is 7.6% higher than that of simpler artificial neural networks. Compared to noise injection and principal component analysis-based data augmentation, the use of a GAN-based data augmentation method significantly improves the accuracy of algae concentration estimates (>5%). In addition, models with added attention mechanisms yield an on average 3.13% higher accuracy than those without attention techniques. This result demonstrates the improvement of spectral features of artificial hyperspectral data based on the self-attention approach, revealing the potential of attention techniques in hyperspectral remote sensing. Numéro de notice : A2022-097 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/22797254.2021.2010605 Date de publication en ligne : 02/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/22797254.2021.2010605 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99547
in European journal of remote sensing > vol 55 n° 1 (2022) . - pp 10 - 22[article]Semantic segmentation of high-resolution remote sensing images based on a class feature attention mechanism fused with Deeplabv3+ / Zhimin Wang in Computers & geosciences, vol 158 (January 2022)
[article]
Titre : Semantic segmentation of high-resolution remote sensing images based on a class feature attention mechanism fused with Deeplabv3+ Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhimin Wang, Auteur ; Jiasheng Wang, Auteur ; Kun Yang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 104969 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] classe sémantique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image Gaofen
[Termes IGN] raisonnement sémantique
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) Aiming at solving the problems of inaccurate segmentation of edge targets, inconsistent segmentation of different types of targets, and slow prediction efficiency on semantic segmentation of high-resolution remote sensing images by classical semantic segmentation network, this study proposed a class feature attention mechanism fused with an improved Deeplabv3+ network called CFAMNet for semantic segmentation of common features in remote sensing images. First, the correlation between classes is enhanced using the class feature attention module to extract and process different categories of semantic information better. Second, the multi-parallel atrous spatial pyramid pooling structure is used to enhance the correlation between spaces, to extract the context information of different scales of an image better. Finally, the encoder-decoder structure is used to refine the segmentation results. The segmentation effect of the proposed network is verified by experiments on the public data set GaoFen image dataset (GID). The experimental results show that the CFAMNet can achieve the mean intersection over union (MIOU) and overall accuracy (OA) of 77.22% and 85.01%, respectively, on the GID, thus surpassing the current mainstream semantic segmentation networks. Numéro de notice : A2022-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.cageo.2021.104969 Date de publication en ligne : 26/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.cageo.2021.104969 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99269
in Computers & geosciences > vol 158 (January 2022) . - n° 104969[article]Towards synthetic sensing for smart cities : a machine/deep learning-based approach / Faraz Malik Awan (2022)
Titre : Towards synthetic sensing for smart cities : a machine/deep learning-based approach Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Faraz Malik Awan, Auteur ; Noël Crespi, Directeur de thèse ; Roberto Minerva, Directeur de thèse Editeur : Courcouronnes : Télécom SudParis Année de publication : 2022 Importance : 106 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l’Institut Polytechnique de Paris préparée à Telecom SudParis, Spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] Espagne
[Termes IGN] parking
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] pollution acoustique
[Termes IGN] pollution atmosphérique
[Termes IGN] réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] système de transport intelligent
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] ville intelligenteIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) We worked on one of the most significant research directions in Smart City, i.e., Intelligent Transportation System (ITS). ITS encapsulates several domains, such as electronic vehicles notification systems, traffic information, smart parking, and environment. However, in this thesis, we target two of its important domains; i) Smart Parking, and ii) Road Traffic. We started our research with Smart Parking use case. Performing literature review, we realized that different Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) approaches have been used for smart parking solutions. In most of these proposed approaches, enclosed parking areas were targeted with different feature sets to predict the "occupancy rate" in parking areas. It inspired us to conduct a comparative analysis to answer following questions; Given the parking prediction use case, how do the traditional ML models perform as compared to complex DL models? Provided big data, can less complex, traditional ML models outperform complex DL models? How well these models can perform to predict the availability of the individual on-street parking spots rather than predicting the overall occupancy rate of an enclosed parking area. To answer these questions, we choose five well-known classical ML algorithms (K-Nearest Neighbours, Random Forest, Decision Tree) and DL algorithm (Multilayer Perceptron). To take our investigation into depth, we train Ensemble Learning Model, in which we combine all the above-mentioned ML and DL models. A huge parking dataset of city of Santander, Spain, has been used which consists of around 25 million records. We also propose to recommend available parking spots based on the current location of the driver. Moving forward with our research goals, we performed literature review on road traffic and found road traffic associated with air pollution and noise pollution often. However, to the best of our knowledge, air pollution & noise pollution have never been use d in traffic prediction problem. In this part of our research, firstly we used air pollution (CO, NO, NO2, NOx, and O3) along with the atmospheric variables, such as wind speed, wind direction, temperature, and pressure to improve the traffic forecasting in the city of Madrid. This successful experiment motivated us to extend our investigation to another factor, which is also strongly correlated with road traffic i.e., noise pollution. Hence, as an extension of our previous work, in this part of our research, we use noise pollution to improve the traffic prediction in the city of Madrid. Note de contenu : 1- Introduction
2- Parking space prediction using classical ML and deep learning models
3- Road traffic prediction improvement using air pollution and atmospheric data
4- Using noise pollution to improve traffic prediction
5- Conclusion and future workNuméro de notice : 20025 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/URBANISME Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Telecom SudParis : 2022 Organisme de stage : SAMOVAR DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03722891/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101825 Towards urban flood susceptibility mapping using data-driven models in Berlin, Germany / Omar Seleem in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : Towards urban flood susceptibility mapping using data-driven models in Berlin, Germany Type de document : Article/Communication Auteurs : Omar Seleem, Auteur ; Georgy Ayzel, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1640 - 1662 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] Berlin
[Termes IGN] cartographie des risques
[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] inondation
[Termes IGN] pouvoir de résolution géométrique
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (auteur) Identifying urban pluvial flood-prone areas is necessary but the application of two-dimensional hydrodynamic models is limited to small areas. Data-driven models have been showing their ability to map flood susceptibility but their application in urban pluvial flooding is still rare. A flood inventory (4333 flooded locations) and 11 factors which potentially indicate an increased hazard for pluvial flooding were used to implement convolutional neural network (CNN), artificial neural network (ANN), random forest (RF) and support vector machine (SVM) to: (1) Map flood susceptibility in Berlin at 30, 10, 5, and 2 m spatial resolutions. (2) Evaluate the trained models' transferability in space. (3) Estimate the most useful factors for flood susceptibility mapping. The models' performance was validated using the Kappa, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The results indicated that all models perform very well (minimum AUC = 0.87 for the testing dataset). The RF models outperformed all other models at all spatial resolutions and the RF model at 2 m spatial resolution was superior for the present flood inventory and predictor variables. The majority of the models had a moderate performance for predictions outside the training area based on Kappa evaluation (minimum AUC = 0.8). Aspect and altitude were the most influencing factors on the image-based and point-based models respectively. Data-driven models can be a reliable tool for urban pluvial flood susceptibility mapping wherever a reliable flood inventory is available. Numéro de notice : A2022-457 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2097131 Date de publication en ligne : 12/07/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2097131 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101257
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 1640 - 1662[article]
Titre : Traitement possibiliste d'images, application au recalage d'images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Wissal Ben Markouza, Auteur ; Basel Solaiman, Directeur de thèse ; Khaled Bsaïes, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2022 Importance : 151 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure Mines-Télécom Atlantique, Spécialité Signal, image, visionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] sous ensemble flou
[Termes IGN] théorie des possibilitésIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Dans ce travail, nous proposons un système de recalage géométrique possibiliste qui fusionne les connaissances sémantiques et les connaissances au niveau du gris des images à recaler. Les méthodes de recalage géométrique existantes se reposent sur une analyse des connaissances au niveau des capteurs lors de la détection des primitives ainsi que lors de la mise en correspondance. L'évaluation des résultats de ces méthodes de recalage géométrique présente des limites au niveau de la perfection de la précision causées par le nombre important de faux amers. L’idée principale de notre approche proposée est de transformer les deux images à recaler en un ensemble de projections issues des images originales (source et cible). Cet ensemble est composé des images nommées « cartes de possibilité », dont chaque carte comporte un seul contenu et présente une distribution possibiliste d’une classe sémantique des deux images originales. Le système de recalage géométrique basé sur la théorie de possibilités proposé présente deux contextes : un contexte supervisé et un contexte non supervisé. Pour le premier cas de figure nous proposons une méthode de classification supervisée basée sur la théorie des possibilités utilisant les modèles d'apprentissage. Pour le contexte non supervisé, nous proposons une méthode de clustering possibiliste utilisant la méthode FCM-multicentroide. Les deux méthodes proposées fournissent en résultat les ensembles de classes sémantiques des deux images à recaler. Nous créons par la suite, les bases de connaissances pour le système de recalage possibiliste proposé. Nous avons amélioré la qualité du recalage géométrique existant en termes de perfection de précision, de diminution du nombre de faux amers et d'optimisation de la complexité temporelle. Note de contenu : Introduction générale
1- Etat de l'art
2- Recalage d'images : approche géométrique
3- estimation des distributions des possibilités pour le recalage géométrique
4- Systeme de recalage possibiliste
5- Expérimentation et évaluation du système de recalage possibiliste
Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 24088 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, image, vision : Mines-Télécom Atlantique : 2022 Organisme de stage : Laboratoire de Traitement de l'Information Medicale DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03917545 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102480 Efficient occluded road extraction from high-resolution remote sensing imagery / Dejun Feng in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkAutomatic extraction of indoor spatial information from floor plan image: A patch-based deep learning methodology application on large-scale complex buildings / Hyunjung Kim in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkBuilding detection with convolutional networks trained with transfer learning / Simon Šanca in Geodetski vestnik, vol 65 n° 4 (December 2021 - February 2022)PermalinkA comparative approach of support vector machine kernel functions for GIS-based landslide susceptibility mapping / Khalil Valizadeh Kamran in Applied geomatics, vol 13 n° 4 (December 2021)PermalinkDiResNet: Direction-aware residual network for road extraction in VHR remote sensing images / Lei Ding in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 12 (December 2021)PermalinkEarly detection of spruce vitality loss with hyperspectral data: Results of an experimental study in Bavaria, Germany / Kathrin Einzmann in Remote sensing of environment, vol 266 (December 2021)PermalinkEstimation of individual tree stem biomass in an uneven-aged structured coniferous forest using multispectral LiDAR data / Nikos Georgopoulos in Remote sensing, vol 13 n° 23 (December-1 2021)PermalinkFast estimation for robust supervised classification with mixture models / Erwan Giry Fouquet in Pattern recognition letters, vol 152 (December 2021)PermalinkFlexible Gabor-based superpixel-level unsupervised LDA for hyperspectral image classification / Sen Jia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 12 (December 2021)PermalinkA hierarchical deep neural network with iterative features for semantic labeling of airborne LiDAR point clouds / Yetao Yang in Computers & geosciences, vol 157 (December 2021)Permalink