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Assessing the interest of a multi-modal gap-filling strategy for monitoring changes in grassland parcels / Anatol Garioud (2021)
Titre : Assessing the interest of a multi-modal gap-filling strategy for monitoring changes in grassland parcels Type de document : Article/Communication Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Silvia Valero, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2021 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IGARSS 2021, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium 11/07/2021 16/07/2021 Bruxelles Belgique Proceedings IEEE Importance : pp 3105 - 3108 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) One key factor to exhaustive vegetation monitoring lies in the dense temporal sampling of the measurements. Areas subject to multiple human interventions, such as grasslands, are particularly concerned. A Recurrent Neural Network multi-sensor regression approach (SenRVM), relying on the systematic acquisitions of Sentinel-1 SAR satellite, has been thereby proposed. It permits to retrieve vegetation indexes, derived from Sentinel-2 optical imagery, despite significant cloud cover and with high sampling (6 days). The benefit of SenRVM for filling gaps in vegetation time-series describing agricultural practices is assessed. The proposed approach is compared with classical mono-sensor optical strategies. We adopt a synthetic dataset with large gaps. This realistically mimicks challenging conditions in grassland exploitation detection. Results obtained both for exploited and stable parcels satisfactorily demonstrate the relevance of our approach. Numéro de notice : C2021-042 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS47720.2021.9554995 Date de publication en ligne : 12/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9554995 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99413 Assessment of combining convolutional neural networks and object based image analysis to land cover classification using Sentinel 2 satellite imagery (Tenes region, Algeria) / N. Zaabar (2021)
Titre : Assessment of combining convolutional neural networks and object based image analysis to land cover classification using Sentinel 2 satellite imagery (Tenes region, Algeria) Type de document : Article/Communication Auteurs : N. Zaabar, Auteur ; Simona Niculescu, Auteur ; M.K. Mihoubi, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2-2021 Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 2 Importance : pp 383 - 389 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] Algérie
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] littoral méditerranéen
[Termes IGN] villeRésumé : (auteur) Land cover maps can provide valuable information for various applications, such as territorial monitoring, environmental protection, urban planning and climate change prevention. In this purpose, remote sensing based on image classification approaches undergoing a high revolution can be dedicated to land cover mapping tasks. Similarly, deep learning models are considerably applied in remote sensing applications; which can automatically learn features from large amounts of data. Prevalently, the Convolutional Neural Network (CNN), have been increasingly performed in image classification. The aim of this study is to apply a new approach to analyse land cover, and extract its features. Experiments carried out on a coastal town located in north-western Algeria (Ténès region). The study area is chosen because of its importance as a part of the national strategy to combat natural hazards, specifically floods. As well as, a simple CNN model with two hidden layers was constructed, combined with an Object-Based Image Analysis (OBIA). In this regard, a Sentinel-2 image was used, to perform the classification, using spectral index combinations. Furthermore, to compare the performance of the proposed approach, an OBIA based on machines learning algorithms mainly Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM), was provided. Results of accuracy assessment of classification showed good values in terms of Overall accuracy and Kappa Index, which reach to 93.1% and 0.91, respectively. As a comparison, CNN-OBIA approach outperformed OBIA based on RF algorithm. Therefore, Final land cover maps can be used as a support tool in regional and national decisions. Numéro de notice : C2021-020 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Communication DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2021-383-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2021-383-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98072 Automated detection of lineaments express geological linear features of a tropical region using topographic fabric grain algorithm and the SRTM DEM / Samy Ismail Elmahdy in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])
[article]
Titre : Automated detection of lineaments express geological linear features of a tropical region using topographic fabric grain algorithm and the SRTM DEM Type de document : Article/Communication Auteurs : Samy Ismail Elmahdy, Auteur ; Mohamed Mostafa Mohamed, Auteur ; Tarig A Ali, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 76 - 95 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte géologique
[Termes IGN] linéament
[Termes IGN] Malaisie
[Termes IGN] milieu tropical
[Termes IGN] MNS SRTM
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] structure géologiqueRésumé : (Auteur) The availability of the large volume of remote sensing data has allowed for the developing of several automated algorithms for detecting linear geological features and more reliable analysis. However, most of the algorithms focus on edge detection and tone change on a satellite image, which represents all geological and non-geological features. In this study, a topographic fabric algorithm, which calculates the slope and aspect at each point in a DEM, is applied for automatically geological linear features mapping in Bau Goldfield, Malaysia using the new version of the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) DEM. A series of topographic fabric input parameters was tested using different combinations of input values in order to decide the optimal parameters that provided the suitable detection parameters, best fit and the highest accuracy. Comparison with the geological map demonstrated that the tested parameters made the algorithm able to automatically detect geological structures. Numéro de notice : A2021-052 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1594393 Date de publication en ligne : 29/05/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1594393 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96776
in Geocarto international > vol 36 n° 1 [01/01/2021] . - pp 76 - 95[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2021011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Benchmarking of convolutional neural network approaches for vegetation land cover mapping / Benjamin Carpentier (2021)
Titre : Benchmarking of convolutional neural network approaches for vegetation land cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Benjamin Carpentier, Auteur ; Antoine Masse , Auteur ; Emeric Lavergne, Auteur ; C. Sannier, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2-2021 Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 2 Importance : pp 915 - 922 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) Satellite Image Time Series (SITS) are becoming available at high spatial, spectral and temporal resolutions across the globe by the latest remote sensing sensors. These series of images can be highly valuable when exploited by classification systems to produce frequently updated and accurate land cover maps. The richness of spectral, spatial and temporal features in SITS is a promising source of data for developing better classification algorithms. However, machine learning methods such as Random Forests (RF), despite their fruitful application to SITS to produce land cover maps, are structurally unable to properly handle intertwined spatial, spectral and temporal dynamics without breaking the structure of the data. Therefore, the present work proposes a comparative study of various deep learning algorithms from the Convolutional Neural Network (CNN) family and evaluate their performance on SITS classification. They are compared to the processing chain coined iota2, developed by the CESBIO and based on a RF model. Experiments are carried out in an operational context using with sparse annotations from 290 labeled polygons. Less than 80 000 pixel time series belonging to 8 land cover classes from a year of Sentinel-2 monthly syntheses are used. Results show on a test set of 131 polygons that CNNs using 3D convolutions in space and time are more accurate than 1D temporal, stacked 2D and RF approaches. Best-performing models are CNNs using spatio-temporal features, namely 3D-CNN, 2D-CNN and SpatioTempCNN, a two-stream model using both 1D and 3D convolutions. Numéro de notice : C2021-017 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-915-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-915-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98069 [Bornage, lever topographique et lever d'intérieur] / Vincent Legrand (2021)
Titre : [Bornage, lever topographique et lever d'intérieur] : Stage en entreprise chez Yann Le Boulaire géomètre-expert Type de document : Mémoire Auteurs : Vincent Legrand, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 46 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de stage de fin d'études, Cycle géomètre-géomaticienLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie
[Termes IGN] Bas-Rhin (67)
[Termes IGN] bornage
[Termes IGN] implantation (topographie)
[Termes IGN] lever tachéométrique
[Termes IGN] plan cadastral numérisé
[Termes IGN] plan topo-foncier
[Termes IGN] positionnement en intérieurIndex. décimale : GEOM Mémoires de géomètres civils, géomètres géomaticiens Résumé : (Auteur) Afin de valider mon Diplôme de Géomètre-Géomaticien à l’ENSG (Ecole Nationale des Sciences Géographiques), j’ai effectué un stage en entreprise d’une durée de 12 semaines dans le cabinet de géomètre-expert « Yann Le Boulaire Géomètre-Expert ». Au cours de ce stage, j’ai pratiqué de nombreuses activités proposées par l’entreprise. En effet, j’ai réalisé des activités de droits fonciers telles que des bornages, des divisions, mais aussi des implantations, des levers topographiques et des levers d’intérieur. J’ai mis en pratique les connaissances acquises au cours de mes deux années de formation à l’ENSG. J’ai également appris la vie en entreprise et la manipulation de différents outils afin de satisfaire les demandes des clients. Ce sont tous ces aspects qui seront décrits tout au long de ce rapport. Note de contenu : INTRODUCTION
1. BORNAGE
2. DIVISION
3. LEVER TOPOGRAPHIQUE
4. IMPLANTATION
5. LEVER D’INTÉRIEUR
6. CALENDRIER DES ACTIVITÉS EFFECTUÉES
CONCLUSIONNuméro de notice : 26568 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire de fin d'études G Organisme de stage : Yann Le Boulaire Géomètre-Expert Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98286 PermalinkCartographie de gîsements de matières colorantes utilisées pendant la Préhistoire et configuration de l’application Input de relevés de terrain / Mathilde Waymel (2021)PermalinkCartographies en mouvement : parcours sensible, narration et participation, ch. 10. Conception de cartes en relief pour les personnes déficientes visuelles / Gauthier Fillières-Riveau (2021)PermalinkCombining deep learning and mathematical morphology for historical map segmentation / Yizi Chen (2021)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkDevelopment and analysis of land-use/land-cover spatio-temporal metrics in urban environments: Exploring urban growth patterns and linkages to socio-economic factors / Marta Sapena Moll (2021)PermalinkDiurnal cycles of C-band temporal coherence and backscattering coefficient over an olive orchard in a semi-arid area: Comparison of in situ and Sentinel-1 radar observations / Adnane Chakir (2021)PermalinkDiurnal cycles of C-band temporal coherence and backscattering coefficient over a wheat field in a semi-arid area / Nadia Ouaadi (2021)PermalinkDrought propagation and its impact on groundwater hydrology of wetlands: a case study on the Doode Bemde nature reserve (Belgium) / Buruk Kitachew Wossenyeleh in Natural Hazards and Earth System Sciences, vol 21 n° 1 (January 2021)PermalinkPermalinkExamining the effectiveness of Sentinel-1 and 2 imagery for commercial forest species mapping / Mthembeni Mngadi in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])PermalinkExtraction of street pole-like objects based on plane filtering from mobile LiDAR data / Jingming Tu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkFrom local to global: A transfer learning-based approach for mapping poplar plantations at national scale using Sentinel-2 / Yousra Hamrouni in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)PermalinkGenerative adversarial networks to generalise urban areas in topographic maps / Azelle Courtial (2021)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalink