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Delineation of groundwater potential zones using remote sensing and GIS-based data-driven models / Samira Ghorbani Nejad in Geocarto international, vol 32 n° 2 (February 2017)
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[article]
Titre : Delineation of groundwater potential zones using remote sensing and GIS-based data-driven models Type de document : Article/Communication Auteurs : Samira Ghorbani Nejad, Auteur ; Fatemeh Falah, Auteur ; Mania Daneshfar, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 167 - 187 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] base de données topographiques
[Termes IGN] carte hydrogéologique
[Termes IGN] eau souterraine
[Termes IGN] géomorphologie locale
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] modèle orienté objet
[Termes IGN] ressources en eau
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] théorie de Dempster-ShaferRésumé : (auteur) The rapid increase in human population has increased the groundwater resources demand for drinking, agricultural and industrial purposes. The main purpose of this study is to produce groundwater potential map (GPM) using weights-of-evidence (WOE) and evidential belief function (EBF) models based on geographic information system in the Azna Plain, Lorestan Province, Iran. A total number of 370 groundwater wells with discharge more than 10 m3s−1were considered and out of them, 256 (70%) were randomly selected for training purpose, while the remaining114 (30%) were used for validating the model. In next step, the effective factors on the groundwater potential such as altitude, slope aspect, slope angle, curvature, distance from rivers, drainage density, topographic wetness index, fault distance, fault density, lithology and land use were derived from the spatial geodatabases. Subsequently, the GPM was produced using WOE and EBF models. Finally, the validation of the GPMs was carried out using areas under the ROC curve (AUC). Results showed that the GPM prepared using WOE model has the success rate of 73.62%. Similarly, the AUC plot showed 76.21% prediction accuracy for the EBF model which means both the models performed fairly good predication accuracy. The GPMs are useful sources for planners and engineers in water resource management, land use planning and hazard mitigation purpose. Numéro de notice : A2017-133 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2015.1132481 Date de publication en ligne : 25/01/2016 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2015.1132481 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85199
in Geocarto international > vol 32 n° 2 (February 2017) . - pp 167 - 187[article]Effect of training class label noise on classification performances for land cover mapping with satellite image time series / Charlotte Pelletier in Remote sensing, vol 9 n° 2 (February 2017)
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[article]
Titre : Effect of training class label noise on classification performances for land cover mapping with satellite image time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Charlotte Pelletier, Auteur ; Silvia Valero, Auteur ; Jordi Inglada, Auteur ; Nicolas Champion , Auteur ; Claire Marais-Sicre, Auteur ; Gérard Dedieu, Auteur
Année de publication : 2017 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 1 - 24 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image SPOT 4
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) Supervised classification systems used for land cover mapping require accurate reference databases. These reference data come generally from different sources such as field measurements, thematic maps, or aerial photographs. Due to misregistration, update delay, or land cover complexity, they may contain class label noise, i.e., a wrong label assignment. This study aims at evaluating the impact of mislabeled training data on classification performances for land cover mapping. Particularly, it addresses the random and systematic label noise problem for the classification of high resolution satellite image time series. Experiments are carried out on synthetic and real datasets with two traditional classifiers: Support Vector Machines (SVM) and Random Forests (RF). A synthetic dataset has been designed for this study, simulating vegetation profiles over one year. The real dataset is composed of Landsat-8 and SPOT-4 images acquired during one year in the south of France. The results show that both classifiers are little influenced for low random noise levels up to 25%–30%, but their performances drop down for higher noise levels. Different classification configurations are tested by increasing the number of classes, using different input feature vectors, and changing the number of training instances. Algorithm complexities are also analyzed. The RF classifier achieves high robustness to random and systematic label noise for all the tested configurations; whereas the SVM classifier is more sensitive to the kernel choice and to the input feature vectors. Finally, this work reveals that the cross-validation procedure is impacted by the presence of class label noise. Numéro de notice : A2017-896 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : doi.org/10.3390/rs9020173 Date de publication en ligne : 18/02/2017 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs9020173 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91880
in Remote sensing > vol 9 n° 2 (February 2017) . - pp 1 - 24[article]EuroSDR contributions to ISPRS Congress XXIII, 12 - 19 July 2016, Special Session 12 – EuroSDR Prague, Czech Republic / European Spatial Data Research EuroSDR (02/2017)
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Titre : EuroSDR contributions to ISPRS Congress XXIII, 12 - 19 July 2016, Special Session 12 – EuroSDR Prague, Czech Republic Type de document : Actes de congrès Auteurs : European Spatial Data Research EuroSDR, Auteur Congrès : ISPRS 2016, 23th international congress (12 - 19 juillet 2016; Prague, République tchèque), Commanditaire Editeur : Dublin : European Spatial Data Research EuroSDR Année de publication : 02/2017 Collection : EuroSDR official publication, ISSN 0257-0505 num. 66 Importance : 130 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] image aérienne oblique
[Termes IGN] organisme cartographique national
[Termes IGN] orthoimageNote de contenu : - Truedop – a new quality step for official orthophotos / Sven Baltrusch
- High density aerial image matching: state-of-the-art and future prospects / Norbert Haala, Stefan Cavegn
- Changing the production pipeline – use of oblique aerial cameras for mapping purposes / K. Moe, I. Toschi, D. Poli, F. Lago, C. Schreiner, K. Legat, F. Remondino
- Oblique aerial imagery for NMA – some best practices / F. Remondino, I. Toschi, M. Gerke, F. Nex, D. Holland, A. McGill, J. Talaya Lopez, A. Magarinos
- Automated generalisation within NMAS in 2016 / Jantien Stoter, Vincent van Altena, Marc Post, Dirk Burghardt, Cecile Duchêne
- State-of-the-art of 3D national mapping in 2016 / Jantien Stoter, Bruno Vallet, Thomas Lithen, Maria Pla, Piotr Wozniak, Tobias Kellenberger, Andre Streilein, Risto Ilves, Hugo Ledoux
- EuroSDR – the pan-European network for mapping agencies and academia / A. Streilein, F. Remondino, N. Pfeifer, J.A. Trollvik, J. Stoter, J. Crompvoets, M. PotůčkováNuméro de notice : 17374 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Actes En ligne : http://www.eurosdr.net/sites/default/files/uploaded_files/pub66_eurosdr-isprs-xx [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84314 Integrating elevation data and multispectral high-resolution images for an improved hybrid Land Use/Land Cover mapping / Mirco Sturari in European journal of remote sensing, vol 50 n° 1 (2017)
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[article]
Titre : Integrating elevation data and multispectral high-resolution images for an improved hybrid Land Use/Land Cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Mirco Sturari, Auteur ; Emanuele Frontoni, Auteur ; Roberto Pierdicca, Auteur ; Adriano Mancini, Auteur ; Eva Savina Malinverni, Auteur ; Anna Nora Tassetti, Auteur ; Primo Zingaretti, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1 - 17 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification hybride
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] occupation du solRésumé : (Auteur) The combination of elevation data together with multispectral high-resolution images is a new methodology for obtaining land use/land cover classification. It represents a step forward for both the accuracy and automation of LULC applications and allows users to setup thematic assignments through rules based on feature attributes and human expert interpretation of land usage. The synergy between different types of information means that LiDAR can give new hints at both the segmentation and hybrid classification steps, leading to a joint use of multispectral, spatial and elevation data. The output is a thematic map characterized by a custom-designed legend that is able to discriminate between land cover classes with similar spectral characteristics (level 3 of the CLC legend). Experimental results from a hilly farmland area with some urban structures (Musone river basin, Ancona, Italy) are used to highlight how the proposed methodology enhances land cover classification in heterogeneous environments. Numéro de notice : A2017-043 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/22797254.2017.1274572 En ligne : http://doi.org/10.1080/22797254.2017.1274572 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84213
in European journal of remote sensing > vol 50 n° 1 (2017) . - pp 1 - 17[article]Statistical Relational Learning of Grammar Rules for 3D Building Reconstruction / Youness Dehbi in Transactions in GIS, vol 21 n° 1 (February 2017)
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[article]
Titre : Statistical Relational Learning of Grammar Rules for 3D Building Reconstruction Type de document : Article/Communication Auteurs : Youness Dehbi, Auteur ; Fabian Hadiji, Auteur ; Gerhard Gröger, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 134 – 150 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] modèle sémantique de données
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] restitution lasergrammétrique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] traitement d'imageRésumé : (auteur) The automatic interpretation of 3D point clouds for building reconstruction is a challenging task. The interpretation process requires highly structured models representing semantics. Formal grammars can describe structures as well as the parameters of buildings and their parts. We propose a novel approach for the automatic learning of weighted attributed context-free grammar rules for 3D building reconstruction, supporting the laborious manual design of rules. We separate structure from parameter learning. Specific Support Vector Machines (SVMs) are used to generate a weighted context-free grammar and predict structured outputs such as parse trees. The grammar is extended by parameters and constraints, which are learned based on a statistical relational learning method using Markov Logic Networks (MLNs). MLNs enforce the topological and geometric constraints. MLNs address uncertainty explicitly and provide probabilistic inference. They are able to deal with partial observations caused by occlusions. Uncertain projective geometry is used to deal with the uncertainty of the observations. Learning is based on a large building database covering different building styles and façade structures. In particular, a treebank that has been derived from the database is employed for structure learning. Numéro de notice : A2017-163 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12200 En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/tgis.12200 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84693
in Transactions in GIS > vol 21 n° 1 (February 2017) . - pp 134 – 150[article] PermalinkAnalyse de séries temporelles d’images Sentinel et intégration de connaissances pour la classification en milieu agricole / Simon Bailly (2017)
PermalinkAutomatisation de l’acquisition et du traitement des images Sentinel-2 pour le calcul d’indices de végétation aidant à la prévention des pics de paludisme à Madagascar / Charlotte Wolff (2017)
PermalinkBuilding social networks in volunteered geographic information communities: What contributor behaviours reveal about crowdsourced data quality / Quy Thy Truong (2017)
PermalinkCaractérisation de la végétation de Rennes Métropole par relevé LiDAR en vue de sa modélisation / Clément Doceul (2017)
PermalinkPermalinkCitizen empowered mapping, ch. 1. Level of details harmonization operations in OpenStreetMap based large scale maps / Guillaume Touya (2017)
PermalinkCombination of image descriptors for the exploration of cultural photographic collections / Neelanjan Bhowmik in Journal of Electronic Imaging, vol 26 n° 1 (January - February 2017)
PermalinkContinuously generalizing buildings to built-up areas by aggregating and growing / Dongliang Peng (2017)
PermalinkContributions méthodologiques pour la caractérisation des milieux par imagerie optique et lidar / Nesrine Chehata (2017)
PermalinkCréation et mutualisation d’outils cartographiques supports au développement de parcs éoliens en France / Anne-Thérèse Auger (2017)
PermalinkElaboration d'outils d'analyse en vue d'optimiser les collectes de sang pour les segments grand public et professionnel / Séverine Fougeirol (2017)
PermalinkEtude et méthodes d'intégration et d'interaction de données 3D complexes type "nuages de points" vers un web SIG / Victor Lambert (2017)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkFinding dense locations in symbolic indoor tracking data: modeling, indexing, and processing / Tanvir Ahmed in Geoinformatica, vol 21 n° 1 (January - March 2017)
PermalinkGéomatique et géo-décisionnel appliqués au Référentiel des territoires du département de l’Hérault / Stanislas Cheptou (2017)
PermalinkHomogeneizing GPS integrated water vapour time series: methodology and benchmarking the algorithms on synthetic datasets / Roeland Van Malderen (2017)
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PermalinkImproving FOSS photogrammetric workflows for processing large image datasets / Oscar Martinez-Rubi in Open Geospatial Data, Software and Standards, vol 2 (2017)
PermalinkInterconnexion et visualisation de ressources géoréférencées du Web de données à l’aide d’un référentiel topographique de support / Abdelfettah Feliachi (2017)
PermalinkMapping and the citizen sensor, ch 4. Production of topographic maps with VGI: quality management and automation / Guillaume Touya (2017)
PermalinkPermalinkMatching plot-level tree maps with 3D remote sensing data for assessing and estimating forest parameters / Cédric Vega (2017)
PermalinkMise en place d’une base de données sur les caractéristiques hydromorphologiques de cours d’eau en tête de bassin versant / Amélie Valsangiacomo (2017)
PermalinkMise en place de l’utilisation d’instruments de mesure 3D dans le cadre d’auscultations de barrages / Cyril Cadiou (2017)
PermalinkPermalinkProgressive block graying and landmarks enhancing as intermediate representations between buildings and urban areas / Guillaume Touya (2017)
PermalinkRapport d'activité 2015 de l'Institut national de l'information géographique et forestière IGN / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2017)
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PermalinkRapport d'activité 2016 de l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière IGN / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2017)
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PermalinkPermalinkSegmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)
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PermalinkSegmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)
PermalinkSimulation et évaluation de l’influence de documents d’aménagements sur la qualité des milieux écologiques / Jennifer Benchetrit (2017)
PermalinkSols artificialisés et processus d’artificialisation des sols : déterminants, impacts et leviers d’action / Béatrice Béchet (2017)
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PermalinkPermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 6. Méthodes de traitement de données lidar / Clément Mallet (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 3. Observation des surfaces continentales par télédétection 1 / Nicolas Baghdadi (2017)
PermalinkThe International Encyclopedia of Geography: People, The Earth, Environment, and Technology, ch. Map Generalization / William A Mackaness (2017)
PermalinkUtilisation d’un modèle numérique de hauteur en stratification des données de l’Inventaire Forestier National / Sophie Georges (2017)
PermalinkPermalinkPermalinkAutomatic parameter selection for intensity-based registration of imagery to LiDAR data / Ebadat Ghanbari Parmehr in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
PermalinkClutter and map legibility in automated cartography : a research agenda / Guillaume Touya in Cartographica, vol 51 n° 4 (Winter 2016)
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PermalinkExposure-related forest-steppe: A diverse landscape type determined by topography and climate / Martin Hais in Journal of Arid Environments, vol 135 (December 2016)
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