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Deep learning for remote sensing images with open source software / Rémi Cresson (2020)
Titre : Deep learning for remote sensing images with open source software Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Rémi Cresson, Auteur Editeur : Boca Raton, New York, ... : CRC Press Année de publication : 2020 Importance : 164 p. Présentation : Nombreuses illustrations en couleur ISBN/ISSN/EAN : 978-0-367-85848-3 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] image Sentinel
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) In today’s world, deep learning source codes and a plethora of open access geospatial images are readily available and easily accessible. However, most people are missing the educational tools to make use of this resource.This book is the first practical book to introduce deep learning techniques using free open source tools for processing real world remote sensing images. The approaches detailed in this book are generic and can be adapted to suit many different applications for remote sensing image processing, including landcover mapping, forestry, urban studies, disaster mapping, image restoration, etc. Written with practitioners and students in mind, this book helps link together the theory and practical use of existing tools and data to apply deep learning techniques on remote sensing images and data.
Specific Features of this Book:
- The first book that explains how to apply deep learning techniques to public, free available data (Spot-7 and Sentinel-2 images, OpenStreetMap vector data), using open source software (QGIS, Orfeo ToolBox, TensorFlow)
- Presents approaches suited for real world images and data targeting large scale processing and GIS applications
- Introduces state of the art deep learning architecture families that can be applied to remote sensing world, mainly for landcover mapping, but also for generic approaches (e.g. image restoration)
- Suited for deep learning beginners and readers with some GIS knowledge. No coding knowledge is required to learn practical skills.
- Includes deep learning techniques through many step by step remote sensing data processing exercises.Note de contenu :
Introduction
1. Backgrounds
2. Patch Based Classification
3. Semantic Segmentation
4. Image RestorationNuméro de notice : 26551 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Manuel DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97864 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26551-01 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible
Titre : Deep learning for semantic feature extraction in aerial imagery Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ananya Gupta, Auteur ; Hujun Yin, Directeur de thèse ; Simon Watson, Directeur de thèse Editeur : Manchester [Royaume-Uni] : University of Manchester Année de publication : 2020 Importance : 151 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A thesis submitted to the University of Manchester for the degree of Doctor of Philosophy in the faculty of Science and engineeringLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie d'urgence
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Dublin (Irlande ; ville)
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] voxelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Remote sensing provides image and LiDAR data that can be useful for a number of tasks such as disaster mapping and surveying. Deep learning (DL) has been shown to provide good results in extracting knowledge from input data sources by the means of learning intermediate representation features. However, popular DL methods require large scaled datasets for training which are costly and time-consuming to obtain. This thesis investigates semantic knowledge extraction from remote sensing data using DL methods in regimes with limited labelled data. Firstly, semantic segmentation methods are compared and analysed on the task of aerial image segmentation. It is shown that pretraining on ImageNet improves the segmentation results despite the domain shift between ImageNet images and aerial images. A framework for mapping road networks in disaster struck areas is proposed. It uses pre and post disaster imagery and labels from OpenStreetMaps (OSM), forgoing the need for costly manually labelled data. Graph-based methods are used to update the pre-existing road maps from OSM. Experiments on a disaster dataset from Palu, Indonesia show the efficacy of the proposed method. A method for semantic feature extraction from aerial imagery is proposed which is shown to work well for multitemporal high resolution image registration. These feature are able to deal with temporal variations caused by seasonal changes. Methods for tree identification in LiDAR data have been proposed to overcome the need for manually labelled data. The first method works on high density point clouds and uses certain LiDAR data attributes for tree identification, achieving almost 90% accuracy. The second uses a voxel based 3D Convolutional Neural Network on low density LiDAR datasets and is able to identify most large trees. The third method is a scaled version of PointNet++ and achieves an F_score of 82.1 on the ISPRS benchmark, comparable to the state of the art methods but with increased efficiency. Finally, saliency methods used for explainability in image analysis are extended to work on 3D point clouds and voxel-based networks to help aid explainability in this area. It is shown that edge and corner features are deemed important by these networks for classification. These features are also demonstrated to be inherently sparse and pruned easily. Note de contenu : 1- Introduction
2- Background and Literature Review
3- Aerial Image Segmentation with Open Data
4- Aerial Image Registration
5- Tree Annotations in LiDAR Data
6- 3D Point Cloud Feature Explanations
7- Conclusions and Future WorkNuméro de notice : 28302 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Science and Engineering : University of Manchester : 2020 DOI : sans En ligne : https://www.research.manchester.ac.uk/portal/files/184627877/FULL_TEXT.PDF Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98051 Étude préalable à la mise en oeuvre de la qualification des contributions dans les bases de données collaboratives hébergées par l’IGN / Lilian Calas (2020)
Titre : Étude préalable à la mise en oeuvre de la qualification des contributions dans les bases de données collaboratives hébergées par l’IGN Type de document : Mémoire Auteurs : Lilian Calas, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 69 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] BD UNI
[Termes IGN] contributeur
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] production participativeIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Ce document est le résultat d’un travail portant sur l’étude de la qualification des contributions réalisées dans une base de données collaborative, et destinée au projet ≪ Espace collaboratif ≫ de l’IGN. Il s’inscrit dans le cadre d’un stage de 2e année pour le cursus ingénieur de l’ENSG Géomatique. Il met en exergue les méthodes de qualification des contributions au travers d’une synthèse de l’existant dans plusieurs cas de bases de données collaboratives aussi bien à l’IGN que dans le secteur privé. Puis, il présente, grâce aux résultats d’un questionnaire, les avis des utilisateurs de l’Espace collaboratif vis à vis des propositions d’améliorations effectuées. Enfin, des maquettes concrétisent et répondent aux attentes concernant la possible évolution de l’Espace collaboratif. Note de contenu :
Introduction
1. Synthèse de l’existant
1.1 Travaux de l’IGN
1.2 Travaux extérieurs à l’IGN
1.3 OpenStreetMap
1.4 Bilan
2. Espace collaboratif
2.1 État des lieux et propositions
2.2 Maquettage
2.3 Questionnaire
ConclusionNuméro de notice : 26385 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : IGN Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95945 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26385-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
peut être téléchargé
Étude préalable à la mise en oeuvre de la qualification des contributions... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Fuzzy logic Type de document : Monographie Auteurs : Constantin Volosencu, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 Importance : 188 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83968-540-8 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] Inférence floue
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] système expertRésumé : (éditeur) This book promotes new research results in the field of advanced fuzzy logic applications. The book has eight chapters, with the following thematic areas: fuzzy mathematics, adaptive neuro-fuzzy inference system, inference methods, expert systems, electrical systems, and application in management and field-programmable gate array. The introductory chapter aims to recall some algebraic relations that describe fuzzy rule bases and fuzzy blocks as algebraic applications. Other works presented are: a study on the convergence of sequence spaces with respect to intuitionistic fuzzy norms and their topological and algebraic properties; an ANFIS application to identifying the online bearing fault; methods of conditional inference for fuzzy control systems; an application of fuzzy logic and fuzzy expert systems in material synthesis methods; control of electrical systems in conditions of incomplete information regarding the values of diagnostic parameters; a methodology for evaluating the causality of factors in organization management; and a technical study on the functional safety of an FPGA fuzzy logic controller. The authors have published worked examples and case studies resulting from their research in the field. Readers will have access to new solutions and answers to questions related to the emerging field of theoretical fuzzy logic applications and their implementation. Note de contenu : 1- Introductory chapter: Basic properties of fuzzy relations
2- Some topological properties of intuitionistic fuzzy normed spaces
3- ANFIS: Establishing and applying to managing online damage
4- Some methods of fuzzy conditional inference for application to fuzzy control systems
5- Fuzzy logic and fuzzy expert system-based material synthesis
6- Determination of optimal transformation ratios of power system transformers in conditions of incomplete
information regarding the values of diagnostic parameter
7- The fuzzy logic methodology for evaluating the causality of factors in organization management
8- Functional safety of FPGA fuzzy logic controllerNuméro de notice : 28488 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.77460 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.77460 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99189 Génération de cartes tactiles photoréalistes pour personnes déficientes visuelles par apprentissage profond / Gauthier Fillières-Riveau in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)
[article]
Titre : Génération de cartes tactiles photoréalistes pour personnes déficientes visuelles par apprentissage profond Type de document : Article/Communication Auteurs : Gauthier Fillières-Riveau , Auteur ; Jean-Marie Favreau, Auteur ; Vincent Barra, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 105 - 126 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte tactile
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] enrichissement sémantique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] personne malvoyante
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) Les cartes tactiles photoréalistes sont un des outils mobilisés par les personnes en situation de déficience visuelle pour appréhender leur environnement urbain proche, notamment dans le cadre de la mobilité, pour la traversée de carrefours par exemple. Ces cartes sont aujourd’hui principalement fabriquées artisanalement. Dans cet article, nous proposons une approche permettant de produire une segmentation sémantique d’une imagerie aérienne de précision, étape centrale de cette fabrication. Les différents éléments d’intérêt tels que trottoirs, passages piétons, ou îlots centraux sont ainsi localisés et tracés dans l’espace urbain. Nous présentons en particulier comment l’augmentation de cette imagerie par des données vectorielles issues d’OpenStreetMap permet d’obtenir par une technique d’apprentissage profond (réseau adverse génératif conditionnel) des résultats significatifs. Après avoir présenté les enjeux de ce travail et un état de l’art des techniques existantes, nous détaillons l’approche proposée, et nous étudions les résultats obtenus, en comparant en particulier les segmentations obtenues sans et avec enrichissement par données vectorielles. Les résultats sont très prometteurs. Numéro de notice : A2020-827 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3166/rig.2020.00104 En ligne : http://dx.doi.org/10.3166/rig.2020.00104 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97515
in Revue internationale de géomatique > vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020) . - pp 105 - 126[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2020011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible PermalinkGlobal investigation of marine atmospheric boundary layer rolls using Sentinel-1 SAR data / Chen Wang (2020)PermalinkDe l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond / Lionel Matteo (2020)PermalinkPermalinkImaging and diagnostic of sub-wavelength micro-structures, from closed-form algorithms to deep learning / Peipei Ran (2020)PermalinkPermalinkINS/GNSS integration using recurrent fuzzy wavelet neural networks / Parisa Doostdar in GPS solutions, vol 24 n° 1 (January 2020)PermalinkPermalinkPermalinkInteractions between hierarchical learning and visual system modeling : image classification on small datasets / Thalita Firmo Drumond (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkLearning and geometric approaches for automatic extraction of objects from remote sensing images / Nicolas Girard (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkNonparametric Bayesian learning for collaborative robot multimodal introspection / Xuefeng Zhou (2020)PermalinkPermalinkPast and future evolution of French Alpine glaciers in a changing climate: a deep learning glacio-hydrological modelling approach / Jordi Bolibar Navarro (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSatellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)PermalinkPermalinkSpatio-Temporal Prediction of the Epidemic Spread of Dangerous Pathogens Using Machine Learning Methods / Wolfgang B. Hamer in ISPRS International journal of geo-information, Vol 9 n° 1 (January 2020)PermalinkPermalinkSuperpixel-enhanced deep neural forest for remote sensing image semantic segmentation / Li Mi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)PermalinkSystème de traitement d’images temps réel dédié à la mesure de champs denses de déplacements et de déformations / Seyfeddine Boukhtache (2020)PermalinkTorch-Points3D: A modular multi-task framework for reproducible deep learning on 3D point clouds / Thomas Chaton (2020)PermalinkUnderwater field equipment of a network of landmarks optimized for automatic detection by AI / Laurent Beaudoin (2020)PermalinkUnsupervised satellite image time series analysis using deep learning techniques / Ekaterina Kalinicheva (2020)PermalinkLe vandalisme de l'information géographique volontaire : analyse exploratoire et proposition d'une méthodologie de détection automatique / Quy Thy Truong (2020)PermalinkVers une occupation du sol France entière par imagerie satellite à très haute résolution / Tristan Postadjian (2020)PermalinkVery high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkShip identification and characterization in Sentinel-1 SAR images with multi-task deep learning / Clément Dechesne in Remote sensing, Vol 11 n° 24 (December-2 2019)Permalink