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Titre : ArcGIS for environmental and water issues Type de document : Monographie Auteurs : William Bajjali, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2018 Collection : Springer Textbooks in Earth Sciences, Geography and Environment STEGE, ISSN 2510-1315 Importance : 353 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-61158-7 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] ArcGIS
[Termes IGN] ArcPAD
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] géocodage
[Termes IGN] interpolation spatiale
[Termes IGN] ressources en eau
[Termes IGN] SQL
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Editeur) This textbook is a step-by-step tutorial on the applications of Geographic Information Systems (GIS) in environmental and water resource issues. It provides information about GIS and its applications, specifically using the most advanced ESRI GIS technology and its extensions. Eighteen chapters cover GIS applications in the field of earth sciences and water resources in detail from the ground up. Author William Bajjali explains what a GIS is and what it is used for, the basics of map classification, data acquisition, coordinate systems and projections, vectorization, geodatabase and relational database, data editing, geoprocessing, suitability modeling, working with raster, watershed delineation, mathematical and statistical interpolation, and more advanced techniques, tools and extensions such as ArcScan, Topology, Geocoding, Hydrology, Geostatistical Analyst, Spatial Analyst, Network Analyst, 3-D Analyst. ArcPad, ESRI’s cutting-edge mobile GIS software, is covered in detail as well. Each chapter contains concrete case studies and exercises – many from the author’s own work in the United States and Middle East. This volume is targeted toward advanced undergraduates, but could also be useful for professionals and for anyone who utilizes GIS or practices spatial analysis in relation to geology, hydrology, ecology, and environmental sciences. Note de contenu :
1. Introduction to GIS
2. Working with ArcGIS: Classification
3. Map Classification and Layout
4. Data Acquisition and Getting Data into GIS
5. Cordinate Systems and Projections
6. ArcScan
7. Geodatabase
8. Data Editing and Topology
9. Geoprocessing
10. Site Suitability and Modeling
11. Geocoding
12. Working with Raster
13. Spatial Interpolation
14. Watershed Delineation
15. Geostatistical Analysis
16. Proximity and Network Analysis
17. 3-D Analysis
18. Mobile GIS Using ArcPadNuméro de notice : 26286 Affiliation des auteurs : non IGN Autre URL associée : vers Springer Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie DOI : 10.1007/978-3-319-61158-7 En ligne : https://www.dbooks.org/arcgis-for-environmental-and-water-issues-3319611585/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94943 Automated 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)
[article]
Titre : Automated extraction of hydrographically corrected contours for the conterminous United States: the US Geological Survey US Topo product Type de document : Article/Communication Auteurs : Samantha T. Arundel, Auteur ; Philip T. Thiem, Auteur ; Eric W. Constance, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 31 - 55 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] base de données topographiques
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] courbe de niveau
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] hydrographie
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] nivellement
[Termes IGN] précision cartographiqueRésumé : (auteur) The US Topo is a new generation of digital topographic maps delivered by the US Geological Survey (USGS). These maps include contours in the traditional 7.5-min quadrangle format. The process for producing digital elevation contours has evolved over several years, but automated production of contours for the US Topo product began in 2010. This process, which is quite complex yet fairly elegant, automatically chooses the proper USGS quadrangle, captures the corresponding 1/3 as grid points from the national elevation data set (3D Elevation Program), and adjusts elevation data to better fit water features from the National Hydrography Dataset. After additional processing, such as identifying and tagging depressions, constructing proper contours across double-line streams, and omitting contours from water bodies, contours are automatically produced for the quadrangle. The resulting contours are then compared to the contours on the original (legacy) topographic map sheets, or to the 10-m contours from the original map sheets. Where the elevation surface used to generate the contours has been derived from the previously published contours for a quadrangle, the generated contours match the legacy contours quite well. Where newer elevation sources, such as lidar, originate the elevation surface, generated contours may vary significantly from the previous cartographically produced contours due to more accurate representations of the surface, and less reliance on cartographic interpretation. Numéro de notice : A2018-003 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/15230406.2016.1230027 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2016.1230027 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88379
in Cartography and Geographic Information Science > Vol 45 n° 1 (January 2018) . - pp 31 - 55[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Cartographier l'occupation du sol à grande échelle : optimisation de la photo-interprétation par segmentation d'image / Maxime Vitter (2018)
Titre : Cartographier l'occupation du sol à grande échelle : optimisation de la photo-interprétation par segmentation d'image Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Maxime Vitter, Auteur ; Bernard Etlicher, Directeur de thèse ; Christine Jacqueminet, Directeur de thèse Editeur : Université de Lyon Année de publication : 2018 Autre Editeur : Saint-Etienne : Université Jean-Monnet-Saint-Etienne Importance : 313 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université de Lyon préparée au sein de l'Université Jean Monnet de Saint-Etienne, GéographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] Corine Land Cover
[Termes IGN] eCognition
[Termes IGN] formatage
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] mosaïque d'images
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] photo-interprétation assistée par ordinateur
[Termes IGN] recherche et développement
[Termes IGN] segmentation d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Depuis une quinzaine d’années, l’émergence des données de télédétection à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) et la démocratisation des Systèmes d’Information Géographique (SIG) aident à répondre aux nouveaux besoins croissants d’informations spatialisées. Le développement de nouvelles méthodes de cartographie offre une opportunité pour comprendre et anticiper les mutations des surfaces terrestres aux grandes échelles, jusqu’ici mal connues. En France, l’emploi de bases de données spatialisées sur l’occupation du sol à grande échelle (BD Ocsol GE) est devenu incontournable dans les opérations courantes de planification et de suivi des territoires. Pourtant, l’acquisition de ce type de bases de données spatialisées est encore un besoin difficile à satisfaire car les demandes portent sur des productions cartographiques sur-mesure, adaptées aux problématiques locales des territoires. Face à cette demande croissante, les prestataires réguliers de ce type de données cherchent à optimiser les procédés de fabrication avec des techniques récentes de traitements d’image. Cependant, la Photo-Interprétation Assistée par Ordinateur (PIAO) reste la méthode privilégiée des prestataires. En raison de sa grande souplesse, elle répond toujours au besoin de cartographie aux grandes échelles, malgré son coût important. La substitution de la PIAO par des méthodes de production entièrement automatisées est rarement envisagée. Toutefois, les développements récents en matière de segmentation d’images peuvent contribuer à l’optimisation de la pratique de la photo-interprétation. Cette thèse présente ainsi une série d’outils (ou modules) qui participent à l’élaboration d’une assistance à la digitalisation pour l’exercice de photo-interprétation d’une BD Ocsol GE. L’assistance se traduit par la réalisation d’un prédécoupage du paysage à partir d’une segmentation menée sur une image THRS. L’originalité des outils présentés est leur intégration dans un contexte de production fortement contraint. La construction des modules est conduite à travers trois prestations cartographiques à grande échelle commandités par des entités publiques. L’apport de ces outils d’automatisation est analysé à travers une analyse comparative entre deux procédures de cartographie : l’une basée sur une démarche de photo-interprétation entièrement manuelle et la seconde basée sur une photo-interprétation assistée en amont par une segmentation numérique. Les gains de productivité apportés par la segmentation sont, évalués à l’aide d’indices quantitatifs et qualitatifs, sur des configurations paysagères différentes. À des degrés divers, il apparaît que quelque soit le type de paysage cartographié, les gains liés à la cartographie assistée sont substantiels. Ces gains sont discutés, à la fois, d’un point de vue technique et d’un point de vue thématique dans une perspective commerciale. Note de contenu : Introduction générale
Première partie- Les enjeux de production de la cartographie d’occupation du sol à grande échelle en France
Deuxième partie- Optimiser l’exercice de photo-interprétation
Troisième partie- Productivité de la photo-interprétation assistée par segmentation d’image
Conclusion généraleNuméro de notice : 25839 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie : Université de Lyon : 2018 Organisme de stage : ASCONIT nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-02094240 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95200
Titre : Classification of land use from high resolution satellite imagery Type de document : Mémoire Auteurs : Yasser Kotrsi, Auteur ; Arnaud Le Bris , Encadrant ; Nesrine Chehata , Encadrant ; Anne Puissant, Encadrant ; Tristan Postadjian , Encadrant Editeur : Tunis [Tunisie] : Ecole nationale d'ingénieurs de Carthage Année de publication : 2018 Importance : 112 p. Note générale : bibliographie
End Of Studies Project Report, in fulfillment of the requirements for the degree of National engineering diploma in software engineeringLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] bibliothèque logicielle
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] Finistère (29)
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] OpenCV
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) The MATIS team of the LaSTIG Laboratory of the french mapping agency (IGN) has for several years conducted research activities in the field of classification of remote sensing data (aerial or satellite optical images and point clouds 3D lidar) for land use (OCS), in urban and rural areas. With the arrival of the new Sentinel S1 (radar) and S2 (optical) sensors, time series of images are now available free of charge with a high temporal resolution (between 10 and 15 days) and a high spectral resolution for optical images. In addition, the national territory is covered annually by acquisition of SPOT 6-7 images. The CES Artificialisation-urbanization pole Theia aims at the production of a map of land use in urban environment, with a resolution of 10m. Early work based on the fusion of Sentinel 2 time series with very high resolution data (THR) SPOT 6-7, Pleiades led to the detection of artifical spots, as well as well shaped urban objects. It is now a question of better characterizing this urban space by investigating about the relations between those image regions as well as each one’s spatial properties in order to produce a detailed cartography classified into different types of urban fabrics (residential, dense urban, non-dense, industrial, ...). In this study we dive deep through the problematic of the land use classification, its aspects as well the different approaches to characterize the extracted information about it in order to obtain an accurate classification that corresponds well to the expected results. This study therefore focuses on the continuation of previous work and consists in obtaining a detailed cartography in different types of urban fabrics (residential, dense urban, non-dense, industrial, ..). For that, several scientific locks are raised: • Test the data fusion methods previously used for fine mapping of the urban environment. • Develop different multiscale spatial indicators (size of objects, distance between objects, density of objects, presence of vegetation, ...) to describe the city. • Exploit these indicators in order to find different types of neighborhoods and to characterize land use. The calculation of indicators is based in part on SPOT image classifications 6-7 obtained during previous work. Also the Urban Atlas database, which also details urban spaces in urban classes, is used in the learning stage as well as the Corine Land Cover database. Note de contenu : Introduction
1- Project introduction
2- State of the art and background material
3- Available data and study areas
4- Methodology
5- Results and discussions
Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 17187 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire ingénieur Organisme de stage : LaSTIG (IGN) DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98348 Documents numériques
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Classification of land use ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Classification à très haute résolution (THR) spatiale et fusion d'occupation des sols (OCS) / Tristan Postadjian (2018)
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 : Classification à très haute résolution (THR) spatiale et fusion d'occupation des sols (OCS) Type de document : Article/Communication Auteurs : Tristan Postadjian , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Hichem Sahbi, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / 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 optique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) La connaissance de la couverture du sol, bien qu'essentielle comme donnée support aux directives européennes et aux politiques publiques nationales, s'avère coûteuse dans des processus manuels. Des processus automatiques exploitant des données de télédétection s'avèrent donc nécessaires pour un suivi régulier. Ainsi, bénéficiant d'une donnée d'apprentissage massive avec les bases de données géographiques existantes, nous proposons l'utilisation de méthodes de classification automatique avancées de type réseaux de neurones convolutifs profonds (deep learning) pour produire une OCS à large échelle à partir d'images SPOT 6 et 7. Des couvertures annuelles du territoire français par ce capteur sont en effet mises à disposition par le pôle Théia. Un exemple d'utilisation des résultats obtenus pour la détection d'une tache artificialisée par fusion avec une classification de séries temporelles d'images optiques acquises par les satellites Sentinel-2 sera ensuite présenté. Numéro de notice : C2018-028 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=90569 Documents numériques
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Classification à très haute résolution (THR) spatiale et ... - diaporamaAdobe Acrobat PDF Classification à très large échelle d'images satellite à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs / Tristan Postadjian (2018)PermalinkCréation d’un observatoire de l’immobilier d’entreprise et élaboration d’une cartographie des zones d’activités / Antoine Laurendon (2018)PermalinkPermalinkPermalinkDetection and localization of traffic signals with GPS floating car data and Random Forest / Yann Méneroux (2018)PermalinkDevelopment of a Protocol to Convert and Manage Underground Infrastructure Maps into Geographic Information Systems (GIS) Format / Guillemette Fonteix (2018)PermalinkDéveloppement et mise en ligne d’un portail cartographique pour la continuité écologique / Juliette Delannoy (2018)PermalinkDéveloppement de prototypes d’application et de services web en réponse aux enjeux du SIG éolien d’EDF-EN / Valentine Monchiet (2018)PermalinkDomain adaptation for large scale classification of very high resolution satellite images with deep convolutional neural networks / Tristan Postadjian (2018)PermalinkPermalinkExploring the impact of seasonality on urban land-cover mapping using multi-season sentinel-1A and GF-1 WFV images in a subtropical monsoon-climate region / Tao Zhou in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 1 (January 2018)PermalinkExploring the relationship between density and completeness of urban building data in OpenStreetMap for quality estimation / Qi Zhou in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 1-2 (January - February 2018)PermalinkPermalinkFusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl (2018)PermalinkGénéralisation de représentations intermédiaires dans une carte topographique multi-échelle pour faciliter la navigation de l’utilisateur / Marion Dumont (2018)PermalinkLocalisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée / Antoine Fond (2018)PermalinkPermalinkMise en place d’un outil de classification et d’utilisation des données LiDAR pour l’étude du couvert arboré à Florence / Florian Thill (2018)PermalinkModélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire / Fethi Ghazouani (2018)PermalinkMulti-agents systems for cartographic generalization: Feedback from past and on-going research / Cécile Duchêne (2018)Permalink