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A discriminative tensor representation model for feature extraction and classification of multispectral LiDAR data / Qingwang Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 3 (March 2020)
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[article]
Titre : A discriminative tensor representation model for feature extraction and classification of multispectral LiDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Qingwang Wang, Auteur ; Yanfeng Gu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1568 -1586 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Amérique du nord
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] calcul tensoriel
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification multibande
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] modèle géométrique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] tenseur
[Termes IGN] vectorisation
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Résumé : (Auteur) Multispectral light detection and ranging (MS-LiDAR) systems open the door to the possibility in the 3-D land cover classification at a finer scale using only point cloud data. This article proposes a model based on the tensor representation for multispectral point cloud classification. The proposed method combines the 3-D local spatial structure of each multispectral point by characterizing the point with a second-order tensor. The first mode of the tensor indicates the spatial location and spectral information of each point (i.e., the row of the second-order tensor) and the second mode denotes the neighborhood geometric and spectral structures (i.e., the column of the second-order tensor). Then we develop a novel tensor manifold discriminant embedding (TMDE) algorithm to extract the geometric–spectral features for multispectral point clouds classification. TMDE solves the mapping matrices of each mode by preserving the intraclass samples’ distribution further making it more compact and maximizing the distance of different classes. Finally, the support vector machine classifier with the extracted features as input is used to implement the classification of multispectral point clouds. Experiments are conducted on two real multispectral point cloud data sets. The experimental results demonstrate that the proposed method can achieve significant improvements in classification accuracies in comparison with several state-of-the-art algorithms. Numéro de notice : A2020-086 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2947081 Date de publication en ligne : 30/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2947081 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94660
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 3 (March 2020) . - pp 1568 -1586[article]Les missions photogrammétriques réalisées par drone au centimètre sans points de calage au sol / Olivier Degueldre in XYZ, n° 162 (mars 2020)
[article]
Titre : Les missions photogrammétriques réalisées par drone au centimètre sans points de calage au sol Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier Degueldre, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 29 - 35 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] point d'appui
[Termes IGN] qualité du signal
[Termes IGN] récepteur GNSS
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) Avant toute mission photogrammétrique aérienne, il est indispensable de déterminer précisément la position de points de calage au sol. Ces derniers sont généralement mesurés lors de levés topographiques et servent à la mise à échelle et au recalage du modèle numérique dans le référentiel cartographique souhaité. Lors de ce travail de fin d’études, nous avons étudié la possibilité de nous passer de ces points de calage via l’utilisation d’un récepteur GNSS embarqué sur drone. L’atteinte de cet objectif apporterait un gain non négligeable en termes de rapidité et de rentabilité dans les missions photogrammétriques actuelles. Numéro de notice : A2020-868 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99340
in XYZ > n° 162 (mars 2020) . - pp 29 - 35[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2020011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Morphological tessellation as a way of partitioning space: Improving consistency in urban morphology at the plot scale / Martin Fleischmann in Computers, Environment and Urban Systems, vol 80 (March 2020)
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[article]
Titre : Morphological tessellation as a way of partitioning space: Improving consistency in urban morphology at the plot scale Type de document : Article/Communication Auteurs : Martin Fleischmann, Auteur ; Alessandra Feliciotti, Auteur ; Ombretta Romice, Auteur ; Sergio Porta, Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] empreinte
[Termes IGN] information géographique
[Termes IGN] morphologie urbaine
[Termes IGN] morphométrie
[Termes IGN] parcelle cadastrale
[Termes IGN] tessellation
[Termes IGN] Zurich (Suisse)Résumé : (auteur) Urban Morphometrics (UMM) is an expanding area of urban studies that aims at representing and measuring objectively the physical form of cities to support evidence-based research. An essential step in its development is the identification of a suitable spatial unit of analysis, where suitability is determined by its degree of reliability, universality, accessibility and significance in capturing essential urban form patterns. In Urban Morphology such unit is found in the plot, a fundamental component in the morphogenetic of urban settlements. However, the plot is a conceptually and analytically ambiguous concept and a kind of spatial information often unavailable or inconsistently represented across geographies, issues that limit its reliability and universality and hence its suitability for Urban Morphometric applications. This calls for alternative methods of deriving a spatial unit able to convey reliable plot-scale information, possibly comparable with that provided by plots. This paper presents Morphological Tessellation (MT), an objectively and universally applicable method that derives a spatial unit named Morphological Cell (MC) from widely available data on building footprint only and tests its informational value as proxy data in capturing plot-scale spatial properties of urban form. Using the city of Zurich (CH) as case study we compare MT to the cadastral layer on a selection of morphometric characters capturing different geometrical and configurational properties of urban form, to test the degree of informational similarity between MT and cadastral plots. Findings suggest that MT can be considered an efficient informational proxy for cadastral plots for many of the tested morphometric characters, that there are kinds of plot-scale information only plots can provide, as well as kinds only morphological tessellation can provide. Overall, there appears to be clear scope for application of MT as fundamental spatial unit of analysis in Urban Morphometrics, opening the way to large-scale urban morphometric analysis. Numéro de notice : A2020-192 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2019.101441 Date de publication en ligne : 23/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2019.101441 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94854
in Computers, Environment and Urban Systems > vol 80 (March 2020)[article]Quels plans de comparaison à Paris avant le nivellement général de la France ? / Alain Coulomb in XYZ, n° 162 (mars 2020)
[article]
Titre : Quels plans de comparaison à Paris avant le nivellement général de la France ? Type de document : Article/Communication Auteurs : Alain Coulomb , Auteur
Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 69 - 74 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes de référence et réseaux
[Termes IGN] carte d'Etat-Major
[Termes IGN] dix-neuvième siècle
[Termes IGN] histoire des sciences et techniques
[Termes IGN] Nivellement Général de la France
[Termes IGN] Paris (75)
[Termes IGN] rattachement métrologique
[Termes IGN] repère de nivellementRésumé : (Auteur) Dans le n° 161 d'XYZ (4ème trimestre 2019), nous avons évoqué les 500 repères de nivellement scellés à Paris dans les années 1830 dont les cotes étaient rapportées à un plan de comparaison situé à 50 m au-dessus du niveau légal des eaux du bassin de la Villette. Mais cette opération était à peine terminée que se posait déjà la question de l'adoption d'une autre référence, et par suite la création d'autres repères de nivellement. C'est ce que nous allons découvrir dans cet article. Le contexte dans lequel sont scellés ces nouveaux repères de nivellement comprend l'extension de la capitale, le souhait de juguler plus facilement les fièvres de ses habitants et enfin la nécessité de rattacher le nivellement de Paris à ceux de la carte de France. Numéro de notice : A2020-869 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99341
in XYZ > n° 162 (mars 2020) . - pp 69 - 74[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2020011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A convolutional neural network approach for counting and geolocating citrus-trees in UAV multispectral imagery / Lucas Prado Osco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 160 (February 2020)
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[article]
Titre : A convolutional neural network approach for counting and geolocating citrus-trees in UAV multispectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Lucas Prado Osco, Auteur ; Mauro Dos Santos de Arruda, Auteur ; José Marcato Junior, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 97 - 106 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Brésil
[Termes IGN] carte de confiance
[Termes IGN] Citrus (genre)
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] inventaire de la végétation
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] vergerRésumé : (Auteur) Visual inspection has been a common practice to determine the number of plants in orchards, which is a labor-intensive and time-consuming task. Deep learning algorithms have demonstrated great potential for counting plants on unmanned aerial vehicle (UAV)-borne sensor imagery. This paper presents a convolutional neural network (CNN) approach to address the challenge of estimating the number of citrus trees in highly dense orchards from UAV multispectral images. The method estimates a dense map with the confidence that a plant occurs in each pixel. A flight was conducted over an orchard of Valencia-orange trees planted in linear fashion, using a multispectral camera with four bands in green, red, red-edge and near-infrared. The approach was assessed considering the individual bands and their combinations. A total of 37,353 trees were adopted in point feature to evaluate the method. A variation of σ (0.5; 1.0 and 1.5) was used to generate different ground truth confidence maps. Different stages (T) were also used to refine the confidence map predicted. To evaluate the robustness of our method, we compared it with two state-of-the-art object detection CNN methods (Faster R-CNN and RetinaNet). The results show better performance with the combination of green, red and near-infrared bands, achieving a Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE), R2 and Normalized Root-Mean-Squared Error (NRMSE) of 2.28, 9.82, 0.96 and 0.05, respectively. This band combination, when adopting σ = 1 and a stage (T = 8), resulted in an R2, MAE, Precision, Recall and F1 of 0.97, 2.05, 0.95, 0.96 and 0.95, respectively. Our method outperforms significantly object detection methods for counting and geolocation. It was concluded that our CNN approach developed to estimate the number and geolocation of citrus trees in high-density orchards is satisfactory and is an effective strategy to replace the traditional visual inspection method to determine the number of plants in orchards trees. Numéro de notice : A2020-045 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.12.010 Date de publication en ligne : 18/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.12.010 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94525
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 160 (February 2020) . - pp 97 - 106[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020023 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020022 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Data scale as cartography: a semi-automatic approach for thematic web map creation / Auriol Degbelo in Cartography and Geographic Information Science, vol 47 n° 2 (February 2020)
PermalinkEstimating wheat yields in Australia using climate records, satellite image time series and machine learning methods / Elisa Kamir in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 160 (February 2020)
PermalinkPromoting environmental justice through Integrated mapping approaches: the map of water conflicts in Andalusia (Spain) / Belen Pedregal in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 2 (February 2020)
PermalinkThe "Incense Road" from Petra to Gaza: an analysis using GIS and Cost functions / Motti Zohar in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 2 (February 2020)
PermalinkTypology of meteorological weather forecast maps printed in world newspapers / Jaromir Kolejka in Cartographic journal (the), Vol 57 n° 1 (February 2020)
PermalinkSpatial visualization of quantitative landscape changes in an industrial region between 1827 and 1883. Case study Katowice, southern Poland / Paweł Cybulski in Journal of maps, vol 16 n° 1 ([02/01/2020])
PermalinkAnalyse automatique du couvert végétal pour la gestion du risque végétation en milieu ferroviaire à partir d'imagerie aérienne / Hélène Rouillon (2020)
PermalinkApplication of machine learning techniques for evidential 3D perception, in the context of autonomous driving / Edouard Capellier (2020)
PermalinkCartographie des essences forestières à partir de séries temporelles d’images satellitaires à hautes résolutions : stabilité des prédictions, autocorrélation spatiale et cohérence avec la phénologie observée in situ / Nicolas Karasiak (2020)
PermalinkClassification of poplar trees with object-based ensemble learning algorithms using Sentinel-2A imagery / H. Tombul in Journal of geodetic science, vol 10 n° 1 (January 2020)
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