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Unmixing-based Sentinel-2 downscaling for urban land cover mapping / Fei Xu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)
[article]
Titre : Unmixing-based Sentinel-2 downscaling for urban land cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Fei Xu, Auteur ; Ben Somers, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 133 - 154 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] bande spectrale
[Termes IGN] Berlin
[Termes IGN] Bruxelles
[Termes IGN] cartographie urbaine
[Termes IGN] Cologne
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] matrice de co-occurrence
[Termes IGN] occupation du solRésumé : (auteur) With the launch of Sentinel-2 new opportunities for large scale urban mapping arise. However, the spectral information embedded in the Sentinel-2 20 m spatial resolution bands cannot yet be fully explored in heterogeneous urban landscapes. The 20 m image pixels are often composed of different land covers, resulting in a difficult to interpret mixed pixel spectrum. Here, we propose an unmixing-based image fusion algorithm (UnFuSen2) that self-adapts to the spectral variability of varying land covers and improves the image fusion accuracy by constraining the unmixing equations on the basis of spectral mixing models and the correlation between spectral bands of coarse and fine spatial resolution, respectively. When compared to alternative state-of-the-art downscaling methods UnFuSen2 consistently showed the highest accuracy when applied across test sites in three different European cities (RMSEUnFuSen2 = 203 vs RMSEalternatives = [252, 337]). In a next step, we applied Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) on the downscaled Sentinel-2 image cube (i.e. ten 10 m bands) to generate subpixel urban land cover fractions. We compared our MESMA results against the traditional MESMA output as applied on the original Sentinel-2 image cube (i.e. four 10 m bands and six 20 m bands) and tested its robustness against reference data obtained over all three study sites. Results revealed an average decrease in RMSE of respectively 18% and 8% for impervious surface and vegetation fractions when our approach was compared to the traditional MESMA outcomes. Numéro de notice : A2021-015 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.11.009 Date de publication en ligne : 26/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.11.009 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96419
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 171 (January 2021) . - pp 133 - 154[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2021011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2021013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2021012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Using geometric and semantic attributes for semi-automated tag identification in OpenStreetMap data / Müslüm Hacar (2021)
Titre : Using geometric and semantic attributes for semi-automated tag identification in OpenStreetMap data Type de document : Article/Communication Auteurs : Müslüm Hacar, Auteur Editeur : Cardiff [Royaume-Uni] : Cardiff University Année de publication : 2021 Conférence : GISRUK 2021, 29th GIS research UK annual conference 14/04/2021 16/04/2021 Cardiff online Royaume-Uni OA Proceedings Importance : 6 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] Ankara (Turquie)
[Termes IGN] attribut géomètrique
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] loisir
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (auteur) OpenStreetMap is one of the successful volunteered geographic al information projects. Participants contribute to this crowdsourced project by adding geometric and semantic data. However, both missing geometric and semantic data still cause complete ness problems. In this paper, a semi-automated approach is suggested to identify the values of leisure tag of polygon features. The approach uses geometric (rectangularity, density, area, and distances to bus stop and shop) and semantic (amenity) data and estimates the key values using random forest classifier. In short, the results show that tag identification was conducted in three districts of Ankara with f - score s 78%, 86%, and 87%. Numéro de notice : C2021-082 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.5281/zenodo.4665518 Date de publication en ligne : 06/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.5281/zenodo.4665518 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101043 Assessing historical maps for characterizing fluvial corridor changes at a regional network scale / Samuel Dunesme in Cartographica, vol 55 n° 4 (Winter 2020)
[article]
Titre : Assessing historical maps for characterizing fluvial corridor changes at a regional network scale Type de document : Article/Communication Auteurs : Samuel Dunesme , Auteur ; Hervé Piegay, Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur Année de publication : 2020 Projets : EUR H20'Lyon / Article en page(s) : pp 251 - 265 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] base de données historiques
[Termes IGN] base de données topographiques
[Termes IGN] carte de base
[Termes IGN] corridor biologique
[Termes IGN] données hydrographiques
[Termes IGN] géomorphologie
[Termes IGN] rivière
[Termes IGN] trame bleue
[Termes IGN] vectorisation
[Termes IGN] vingtième siècleRésumé : (Auteur) Fluvial corridor quality assessment requires that historical data be collected at a regional scale. In this article, our goal is to assess potential map resources to explore riverscape changes at a regional network scale and to define key issues in using an automated vectorization protocol to characterize such changes on such a large scale. We consider IGN’s Nouvelle Carte de France a potentially good resource for our objective of two-date (oldest + actual vector database) comparisons on 1:20,000–1:25,000 scale maps, notably when applied at a regional scale. The French IGN corpus is a good example of topographic maps that were produced in the twentieth century in Europe with fairly homogeneous data over a whole national territory. Moreover, the digitization and georeferencing processes applied by IGN are very accurate. The evolution of conventional features is not as significant for the hydrographic theme and should not be a problem for automatic vectorization. The potential temporal coverage is from 1922 to 1993, but the complexity of the sheet divisions, partial revisions, and the heterogeneity of coverage over time prevent multidate analysis. Numéro de notice : A2020-775 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3138/cart-2019-0025 Date de publication en ligne : 22/12/2020 En ligne : https://hal.science/hal-03371776v1 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96689
in Cartographica > vol 55 n° 4 (Winter 2020) . - pp 251 - 265[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 031-2020041 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Cartographic generalization / Monika Sester in Journal of Spatial Information Science, JoSIS, n° 21 (2020)
[article]
Titre : Cartographic generalization Type de document : Article/Communication Auteurs : Monika Sester, Auteur Année de publication : 2020 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] géomètrie algorithmique
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) This short paper gives a subjective view on cartographic generalization, its achievements in the past, and the challenges it faces in the future. Numéro de notice : A2020-849 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.5311/JOSIS.2020.21.716 Date de publication en ligne : 30/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.5311/JOSIS.2020.21.716 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98662
in Journal of Spatial Information Science, JoSIS > n° 21 (2020)[article]Du drone LiDAR à un nuage de points précis et exact : une chaîne de traitement LiDAR adaptée et quasi automatique / Maxime Lafleur in XYZ, n° 165 (décembre 2020)
[article]
Titre : Du drone LiDAR à un nuage de points précis et exact : une chaîne de traitement LiDAR adaptée et quasi automatique Type de document : Article/Communication Auteurs : Maxime Lafleur, Auteur ; Elliot Mugner, Auteur ; Rabine Keyetieu-Nlowe, Auteur ; Nicolas Seube, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 25 -32 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] auscultation d'ouvrage
[Termes IGN] barrage
[Termes IGN] base de données localisées 3D
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] exactitude des données
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] Haute-Loire (43)
[Termes IGN] précision des données
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] sol nuRésumé : (Auteur) Le levé LiDAR présenté dans cet article a été effectué dans le cadre d’une mission d’évaluation de la chaîne de traitement mdInfinity, appliquée à des données acquises par un système drone LiDAR Microdrones. Les différents outils qui constituent cette chaîne de traitement ont été développés et intégrés sur la plateforme de traitement mdInfinity dans une version particulièrement adaptée au système de levé utilisé pour cette mission. Le site utilisé pour cette évaluation est le barrage de Labrioulette (Haute-Garonne), infrastructure située sur la Garonne et exploitée par EDF. Cette zone contient de nombreux éléments sur lesquels la précision et l’exactitude des données LiDAR est primordiale afin d’obtenir un nuage de point exploitable ; notamment la complexité structurelle du barrage (figure 1), les zones sous couvert végétal dense, l’aire de transformation électrique, etc. Pour cette raison, en plus de confirmer la bonne interopérabilité des systèmes LiDAR Microdrones avec les outils de traitement mdInfinity, nous avons tiré profit de cette acquisition pour évaluer les performances de nos algorithmes. Numéro de notice : A2020-770 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96662
in XYZ > n° 165 (décembre 2020) . - pp 25 -32[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2020041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Learning from urban form to predict building heights / Nikola Milojevic-Dupont in Plos one, vol 15 n° 12 (December 2020)PermalinkLegal aspects of registration the time of cadastral data creation or modification / Joanna Reczyńska in Reports on geodesy and geoinformatics, vol 110 n° 1 (December 2020)PermalinkMS-RRFSegNetMultiscale regional relation feature segmentation network for semantic segmentation of urban scene point clouds / Haifeng Luo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)PermalinkA la recherche des "bornes cadastrales" / Michel Ravelet in Géomètre, n° 2186 (décembre 2020)PermalinkSemantic‐based urban growth prediction / Marvin Mc Cutchan in Transactions in GIS, Vol 24 n° 6 (December 2020)PermalinkSemantic trajectory segmentation based on change-point detection and ontology / Yuan Gao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 12 (December 2020)PermalinkSemi-supervised PolSAR image classification based on improved tri-training with a minimum spanning tree / Shuang Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)PermalinkLes stations virtuelles au service de la cartographie mobile / Mathieu Regul in XYZ, n° 165 (décembre 2020)PermalinkVisualization of 3D property data and assessment of the impact of rendering attributes / Stefan Seipel in Journal of Geovisualization and Spatial Analysis, vol 4 n° 2 (December 2020)PermalinkBayesian transfer learning for object detection in optical remote sensing images / Changsheng Zhou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)Permalink