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Improving urban land cover mapping with the fusion of optical and SAR data based on feature selection strategy / Qing Ding in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Improving urban land cover mapping with the fusion of optical and SAR data based on feature selection strategy Type de document : Article/Communication Auteurs : Qing Ding, Auteur ; Zhenfeng Shao, Auteur ; Xiao Huang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 17 - 28 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] cartographie urbaine
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] précision de la classificationRésumé : (Auteur) Taking the Futian District as the research area, this study proposed an effective urban land cover mapping framework fusing optical and SAR data. To simplify the model complexity and improve the mapping results, various feature selection methods were compared and evaluated. The results showed that feature selection can eliminate irrelevant features, increase the mean correlation between features slightly, and improve the classification accuracy and computational efficiency significantly. The recursive feature elimination-support vector machine (RFE-SVM) model obtained the best results, with an overall accuracy of 89.17% and a kappa coefficient of 0.8695, respectively. In addition, this study proved that the fusion of optical and SAR data can effectively improve mapping and reduce the confusion between different land covers. The novelty of this study is with the insight into the merits of multi-source data fusion and feature selection in the land cover mapping process over complex urban environments, and to evaluate the performance differences between different feature selection methods. Numéro de notice : A2022-061 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.21-00030R2 Date de publication en ligne : 01/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.21-00030R2 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99703
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 88 n° 1 (January 2022) . - pp 17 - 28[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2022011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Interactive HGIS platform union of Lublin (1569): A geomatic solution for discovering the Jagiellonian heritage of the city / Jakub Kuna in Journal of Cultural Heritage, vol 53 (January–February 2022)
[article]
Titre : Interactive HGIS platform union of Lublin (1569): A geomatic solution for discovering the Jagiellonian heritage of the city Type de document : Article/Communication Auteurs : Jakub Kuna, Auteur ; Jacek Jeremicz, Auteur ; Dagmara Kociuba, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 47 - 71 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] archives
[Termes IGN] base de données historiques
[Termes IGN] base de données orientée objet
[Termes IGN] base de données spatiotemporelles
[Termes IGN] carte ancienne
[Termes IGN] carte interactive
[Termes IGN] patrimoine culturel
[Termes IGN] Pologne
[Termes IGN] seizième siècle
[Termes IGN] système d'information historique
[Termes IGN] WebSIGRésumé : (auteur) Lublin in the period of the Lublin Union (1569) is an interdisciplinary research project conducted by the “Grodzka Gate – NN Theatre” Centre in Lublin as a part of the celebration of the 450th anniversary of signing the Union of Lublin Act - one of the most important historical events in 16th-century Europe, during which the Polish-Lithuanian Commonwealth was constituted. This paper aims to present the research process by which an innovative Historical GIS web platform, based on an object-orientated database design, was tested and refined. The portal uses four pillars of spatial-temporal databases (events, people, places, sources) to collect data and develop historical narratives presenting various events in the history of the city and the region. The idea behind the project was to develop an Internet portal that would acknowledge modern users with the historical event of the Union of Lublin from the perspective of the then resident of Lublin. What is known about the 16th-century Lublin? What did the city and its surroundings look like? Who lived in Lublin? Who used to visit it? What architectural elements and traces of cultural heritage have been saved to this day? The reconstruction of the 16th-century urban space was carried out using the retrogression method of 11 early plans and maps of Lublin, verified and supplemented with the latest archaeological findings, accurate architectural research (geo-radar, laser scanning) and an extensive archival query. Thanks to the Historical GIS technology, the research results have been published in the form of a universal platform (www.teatrnn.pl/unia-lubelska), with an interactive web-map of 16th-century Lublin (Google Maps API implementation) and modelling urban facilities with 3D technology (SketchUp & Unity). The designed technological solution is scalable, making it possible to search and combine individual records (e.g. person-event-address) as well as entire groups of records on higher hierarchical levels (social groups - sequences of events - multifaceted maps). The portal editing panel is dedicated to humanists (historians, journalists, sociologists, etc.) without specialist knowledge of GIS. The functions integrated with the CMS facilitate mapping the content collected in the database and embedding the narration in an adequate context of the historical space. As a result, editors preparing a thematic article have a searchable set of documents, facts, people and places at their disposal, and their task is to fill the narrative with descriptive content. This is a universal model for building deep maps and spatial narratives. Numéro de notice : A2022-373 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.culher.2021.11.001 Date de publication en ligne : 27/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.culher.2021.11.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100618
in Journal of Cultural Heritage > vol 53 (January–February 2022) . - pp 47 - 71[article]Learning spatio-temporal representations of satellite time series for large-scale crop mapping / Vivien Sainte Fare Garnot (2022)
Titre : Learning spatio-temporal representations of satellite time series for large-scale crop mapping Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Clément Mallet , Directeur de thèse ; Nesrine Chehata , Directeur de thèse ; Loïc Landrieu , Encadrant Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l’Université Gustave Eiffel, École doctorale n° 532, Mathématiques, Science, et Technologie de l’Information et de la Communication (MSTIC), Spécialité de doctorat : Signal, Image, et AutomatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] série temporelleMots-clés libres : segmentation panotique mécanisme d'auto-attention encodage spatio-temporel Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’analyse et le suivi de l’activité agricole d’un territoire nécessitent la production de cartes agricoles précises. Ces cartes identifient les bordures de chaque parcelle ainsi que le type de culture. Ces informations sont précieuses pour une variété d’acteurs et ont des applications allant de la prévision de la production alimentaire à l’allocation de subventions ou à la gestion environnementale. Alors que les premières cartes agricoles nécessitaient un travail de terrain fastidieux, l’essor de l’analyse automatisée des données de télédétection a ouvert la voie à des cartographies à grande échelle. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la cartographie agricole à partir de séries temporelles d’images satellites multispectrales. Dans la plupart des travaux de la dernière décennie, ce problème est abordé à l’aide de modèles d’apprentissage automatique entraînés sur des descripteurs conçus par des experts. Cependant, dans la littérature de vision par ordinateur (VO) et du traitement automatique de la langue (TAL), l’entrainement de modèles d’apprentissage profond à apprendre des représentations à partir des données brutes a constitué un changement de paradigme menant à des performances sans précédent sur une variété de problèmes. De même, l’application de ces modèles d’apprentissage profond aux données de télédétection a considérablement amélioré l’état de l’art pour la cartographie agricole ainsi que d’autres tâches de télédétection. Dans cette thèse, nous soutenons que les méthodes actuelles issues des littérature VO et TAL ignorent certaines des spécificités des données de télédétection et ne devraient pas être appliquées directement. Au contraire, nous prônons le développement de méthodes adaptées, exploitant les structures spatiales, spectrales et temporelles spécifiques des séries temporelles d’images satellites. Nous caractérisons la cartographie agricole successivement comme une classification à la parcelle, une segmentation sémantique et une segmentation panoptique. Pour chacune de ces tâches, nous développons une nouvelle architecture d’apprentissage profond adaptée aux particularités de la tâche et inspirée des avancées récentes de l’apprentissage profond. Nous montrons que nos méthodes établissent un nouvel état de l’art tout en étant plus efficaces que les approches concurrentes. Plus précisément, nous présentons (i) le Pixel-Set Encoder, un encodeur spatial efficace, (ii) le Temporal Attention Encoder (TAE), un encodeur temporel utilisant la self-attention, (iii) le U-net avec TAE, une variation du TAE pour les problèmes de segmentation, et (iv) Parcel-as-Point, un module de segmentation d’instance conçu pour la segmentation panoptique des parcelles. Nous étudions également comment exploiter des séries temporelles multimodales combinant des informations optiques et radar. Nous améliorons ainsi les performances de nos modèles ainsi que leur robustesse aux nuages. Enfin, nous considérons l’arbre hiérarchique qui décrit les relations sémantiques entre les types de culture. Nous présentons une méthode pour inclure cette structure dans le processus d’apprentissage. Sur la classification des cultures ainsi que d’autres problèmes de classification, notre méthode réduit le taux d’erreurs entre les classes sémantiquement éloignées. En plus de ces méthodes, nous introduisons PASTIS, le premier jeu de données en accès libre de séries temporelles d’images satellites multimodales avec des annotations panoptiques de parcelles agricoles. Nous espérons que ce jeu de données, ainsi que les résultats prometteurs présentés dans cette thèse encourageront d’autres travaux de recherche et aideront à produire des cartes agricoles toujours plus précises. Note de contenu : 0- Introduction
1- Spatial and temporal encoding for parcel-based classification
2- Pixel-based segmentation methods
3- Leveraging multiple modalities
4- Leveraging the class hierarchy
5- ConclusionNuméro de notice : 17694 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Signal, Image, et Automatique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 13/01/2022 En ligne : https://hal.science/tel-03524429v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99366 Mapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine / Jiyu Liu in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : Mapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiyu Liu, Auteur ; David Freudenberger, Auteur ; Lim Samsung, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1867 - 1897 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] approche hiérarchique
[Termes IGN] Australie
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] incendie
[Termes IGN] Indien (océan)
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] utilisation du sol
[Termes IGN] zone sinistréeRésumé : (auteur) In Australia, fire has become part of the natural ecosystem. Severe fires have devastated Australia's unique forest ecosystems due to the global climate change. In this study, we integrated a multi-resolution segmentation method and a hierarchical classification framework based on expert-based knowledge to classify the burned areas and land-uses in Kangaroo Island, South Australia. Using an object-based image classification framework that combines colour and shape features from input layers, we demonstrated that the objects segmented from the multi-source data lead to a higher accuracy in classification with an overall accuracy of 90.2% and a kappa coefficient of 85.2%. On the other hand, the single source data from post-fire Landsat-8 imagery showed an overall accuracy of 87.4% which is also statistically acceptable. According to our experiment results, more than 30.44% of the study area was burned during the 2019–2020 ‘Black-Summer’ fire season in Australia. Among the burned areas, high severity accounted for 12.14%, moderate severity for 11.48%, while low severity was 6.82%. For unburned areas, farmland accounted for 45.52% of the study area, of which about one-third was affected by the disturbances other than fire. The remaining area consists of 19.42% unaffected forest, 3.48% building and bare land, and 1.14% water. The comparison analysis shows that our object-based image classification framework takes full advantage of the multi-source data and generates the edges of burned areas more clearly, which contributes to the improved fire management and control. Numéro de notice : A2022-873 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2098066 Date de publication en ligne : 02/08/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2098066 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102171
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 1867 - 1897[article]
Titre : Mapping narrations – Narrating maps : Concepts of the world in the Middle Ages and the early Modern Period Type de document : Monographie Auteurs : Ingrid Baumgärtner, Auteur ; Daniel Gneckow, Auteur ; Anna Hollenbach, Auteur ; et al., Auteur Editeur : Berlin, New York : Walter de Gruyter Année de publication : 2022 Importance : 386 pages Présentation : color illustrations, color maps Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-5015-1601-6 Note générale : bibliographie
traduit de l'allemandLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie ancienne
[Termes IGN] mappemonde
[Termes IGN] Moyen-Age
[Termes IGN] portulan
[Termes IGN] représentation cartographiqueRésumé : (éditeur) This volume offers the author's central articles on the medieval and early modern history of cartography for the first time in English translation. A first group of essays gives an overview of medieval cartography and illustrates the methods of cartographers. Another analyzes world maps and travel accounts in relation to mapped spaces. A third examines land surveying, cartographical practices of exploration, and the production of Portolan atlases. Note de contenu : PART I: VISUALIZING THE KNOWN AND THE UNKNOWN: REPRESENTATIONS AND IDEAS OF THE WORLD
1- The World in Maps: Change and Continuity in the Middle Ages
2- Winds and Continents: Concepts for Structuring the World and Its Parts
3- Amazons in Medieval World Maps
4- From the Journey to the Map and Back: Creative Processes and Cultural Practices
PART II: SYMBOLIC, NARRATIVE, AND SPIRITUAL FUNCTIONS OF CARTOGRAPHY: EUROPE AND THE HOLY LAND
5- Graphic Form and Significance: Europe in the World Maps of Beatus of Liébana and Ranulf Higden
6- Mapping Narratives: Jerusalem in Medieval Mapped Spaces
7- Travel Accounts, Maps, and Diagrams: Burchard of Mount Sion and the Holy Land
PART III: BETWEEN THE OLD AND THE NEW WORLD: MAPS AS MEANS OF POWER
8- New Maps for New Worlds? Cartographic Practices of Exploration
9- Battista Agnese’s Portolan Atlases
10- Cartography as Politics: The Topographic Land Survey in Hesse around 1600Numéro de notice : 24067 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie DOI : 10.1515/9781501516016 En ligne : https://doi.org/10.1515/9781501516016 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102096 PermalinkModalités et rythmes d'évolution des falaises des Vaches Noires (Normandie, France) : caractérisation et quantification des dynamiques hydrogravitaires par approches multi-scalaires / Thomas Roulland (2022)PermalinkMonitoring and analysis of crop irrigation dynamics in Central Italy through the use of MODIS NDVI data / Marta Chiesi in European journal of remote sensing, vol 55 n° 1 (2022)PermalinkMonitoring forest-savanna dynamics in the Guineo-Congolian transition area of the centre region of Cameroon / Le Bienfaiteur Sagang Takougoum (2022)PermalinkPermalinkPlanning coastal Mediterranean stone pine (Pinus pinea L.) reforestations as a green infrastructure: combining GIS techniques and statistical analysis to identify management options / Luigi Portoghesi in Annals of forest research, vol 65 n° 1 (January - June 2022)PermalinkPredicting AIS reception using tropospheric propagation forecast and machine learning / Zackary Vanche (2022)PermalinkRepresenting vector geographic information as a tensor for deep learning based map generalisation / Azelle Courtial (2022)PermalinkPermalinkPermalinkUtilisations multiples de FME pour automatiser les traitements d’une collectivité / Emma Bolmin (2022)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkApplication of a hand-held LiDAR scanner for the urban cadastral detail survey in digitized cadastral area of Taiwan urban city / Shih-Hong Chio in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkMapping temperate forest tree species using dense Sentinel-2 time series / Jan Hemmerling in Remote sensing of environment, vol 267 (December-15 2021)PermalinkModeling post-logging height growth of black spruce-dominated boreal forests by combining airborne LiDAR and time since harvest maps / Batistin Bour in Forest ecology and management, vol 502 (December-15 2021)PermalinkComparative analysis for methods of building digital elevation models from topographic maps using geoinformation technologies / Vadim Belenok in Geodesy and cartography, vol 47 n° 4 (December 2021)PermalinkEvaluating narrative in geoportals for territorial public policies / Luis Manuel Batista in Cartographica, vol 56 n° 4 (Winter 2021)Permalink