Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (1069)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Half a percent of labels is enough: efficient animal detection in UAV imagery using deep CNNs and active learning / Benjamin Kellenberger in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 12 (December 2019)
[article]
Titre : Half a percent of labels is enough: efficient animal detection in UAV imagery using deep CNNs and active learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Benjamin Kellenberger, Auteur ; Diego Marcos, Auteur ; Sylvain Lobry, Auteur ; Devis Tuia, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 9524 - 9533 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] faune locale
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] Namibie
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] recensementRésumé : (auteur) We present an Active Learning (AL) strategy for reusing a deep Convolutional Neural Network (CNN)-based object detector on a new data set. This is of particular interest for wildlife conservation: given a set of images acquired with an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and manually labeled ground truth, our goal is to train an animal detector that can be reused for repeated acquisitions, e.g., in follow-up years. Domain shifts between data sets typically prevent such a direct model application. We thus propose to bridge this gap using AL and introduce a new criterion called Transfer Sampling (TS). TS uses Optimal Transport (OT) to find corresponding regions between the source and the target data sets in the space of CNN activations. The CNN scores in the source data set are used to rank the samples according to their likelihood of being animals, and this ranking is transferred to the target data set. Unlike conventional AL criteria that exploit model uncertainty, TS focuses on very confident samples, thus allowing quick retrieval of true positives in the target data set, where positives are typically extremely rare and difficult to find by visual inspection. We extend TS with a new window cropping strategy that further accelerates sample retrieval. Our experiments show that with both strategies combined, less than half a percent of oracle-provided labels are enough to find almost 80% of the animals in challenging sets of UAV images, beating all baselines by a margin. Numéro de notice : A2019-598 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2927393 Date de publication en ligne : 20/08/2019 En ligne : http://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2927393 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94592
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 12 (December 2019) . - pp 9524 - 9533[article]Retours d'une campagne in-situ de VGI pour la mise à jour de données d'occupation du sol / Laurence Jolivet in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)
[article]
Titre : Retours d'une campagne in-situ de VGI pour la mise à jour de données d'occupation du sol Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurence Jolivet , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Marie-Dominique Van Damme , Auteur ; Marie Gombert, Auteur ; Simon Fauret, Auteur ; Thierry Saffroy , Auteur Année de publication : 2019 Projets : Landsense / Raimond, Ana-Maria Conférence : ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA, Mapping everything for everyone 15/07/2019 20/07/2019 Tokyo Japon Open Access Proceedings of the ICA Article en page(s) : pp 53 - 58 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] campagne d'observations
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] plateforme collaborativeRésumé : (auteur) L'article présente un travail réalisé dans le cadre du projet européen H2020 2016-2020 LandSense. Le projet a pour but de mettre en place une plateforme collaborative pour le suivi et la mise à jour de données d'occupation du sol, en information sur la couverture et sur l'usage. Cette plateforme vise à permettre la remontée d'informations en occupation du sol par les citoyens ainsi que par des organisations publiques et des entreprises privées. Elle offre l'accès à des bases de données existantes et propose un ensemble de services, par exemple un service en ligne de détection automatique de changements d'occupation du sol entre deux dates (Matheus 2018). L'un des cas d'étude pilote dans LandSense est le suivi des dynamiques urbaines et péri-urbaines en proposant de compléter les données d'autorité existantes. Numéro de notice : A2019-652 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97836
in Cartes & Géomatique > n° 241-242 (décembre 2019) . - pp 53 - 58[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2019022 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 021-2019021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible La BD Topo à l’heure de la collaboration / Anonyme in Géomatique expert, n° 130-131 (octobre - décembre 2019)
[article]
Titre : La BD Topo à l’heure de la collaboration Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 32 - 37 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] BD Topo
[Termes IGN] données ouvertes
[Termes IGN] Institut national de l'information géographique et forestière (France)
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] travail coopératifRésumé : (éditeur) L’IGN, confronté à des contraintes budgétaires de plus en plus fortes, et à la perspective du passage en Open Data, n’a plus d’autre choix que de confier une partie de la mise à jour de la BD Topo, son référentiel socle, à des tiers de confiance. Mais comment, et dans quelles conditions ? C’était le sujet d’une journée organisée à l’IGN pour présenter les futurs acteurs et discuter des enjeux. Numéro de notice : A2019-587 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94528
in Géomatique expert > n° 130-131 (octobre - décembre 2019) . - pp 32 - 37[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-2019051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P002198 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Mapping dead forest cover using a deep convolutional neural network and digital aerial photography / Jean-Daniel Sylvain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)
[article]
Titre : Mapping dead forest cover using a deep convolutional neural network and digital aerial photography Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Daniel Sylvain, Auteur ; Guillaume Drolet, Auteur ; Nicolas Brown, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 14 - 26 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] arbre mort
[Termes IGN] base de données forestières
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] feuillu
[Termes IGN] forêt boréale
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] peuplement mélangé
[Termes IGN] Pinophyta
[Termes IGN] Québec (Canada)
[Termes IGN] santé des forêtsRésumé : (Auteur) Tree mortality is an important forest ecosystem variable having uses in many applications such as forest health assessment, modelling stand dynamics and productivity, or planning wood harvesting operations. Because tree mortality is a spatially and temporally erratic process, rates and spatial patterns of tree mortality are difficult to estimate with traditional inventory methods. Remote sensing imagery has the potential to detect tree mortality at spatial scales required for accurately characterizing this process (e.g., landscape, region). Many efforts have been made in this sense, mostly using pixel- or object-based methods. In this study, we explored the potential of deep Convolutional Neural Networks (CNNs) to detect and map tree health status and functional type over entire regions. To do this, we built a database of around 290,000 photo-interpreted trees that served to extract and label image windows from 20 cm-resolution digital aerial images, for use in CNN training and evaluation. In this process, we also evaluated the effect of window size and spectral channel selection on classification accuracy, and we assessed if multiple realizations of a CNN, generated using different weight initializations, can be aggregated to provide more robust predictions. Finally, we extended our model with 5 additional classes to account for the diversity of landcovers found in our study area. When predicting tree health status only (live or dead), we obtained test accuracies of up to 94%, and up to 86% when predicting functional type only (broadleaf or needleleaf). Channel selection had a limited impact on overall classification accuracy, while window size increased the ability of the CNNs to predict plant functional type. The aggregation of multiple realizations of a CNN allowed us to avoid the selection of suboptimal models and help to remove much of the speckle effect when predicting on new aerial images. Test accuracies of plant functional type and health status were not affected in the extended model and were all above 95% for the 5 extra classes. Our results demonstrate the robustness of the CNN for between-scene variations in aerial photography and also suggest that this approach can be applied at operational level to map tree mortality across extensive territories. Numéro de notice : A2019-316 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.07.010 Date de publication en ligne : 02/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.07.010 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93353
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 156 (October 2019) . - pp 14 - 26[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019103 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019102 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Scene context-driven vehicle detection in high-resolution aerial images / Chao Tao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 57 n° 10 (October 2019)
[article]
Titre : Scene context-driven vehicle detection in high-resolution aerial images Type de document : Article/Communication Auteurs : Chao Tao, Auteur ; Li Mi, Auteur ; Yansheng Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 7339 - 7351 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] véhicule automobileRésumé : (auteur) As the spatial resolution of remote sensing images is improving gradually, it is feasible to realize “scene-object” collaborative image interpretation. Unfortunately, this idea is not fully utilized in vehicle detection from high-resolution aerial images, and most of the existing methods may be promoted by considering the variability of vehicle spatial distribution in different image scenes and treating vehicle detection tasks scene-specific. With this motivation, a scene context-driven vehicle detection method is proposed in this paper. At first, we perform scene classification using the deep learning method and, then, detect vehicles in roads and parking lots separately through different vehicle detectors. Afterward, we further optimize the detection results using different postprocessing rules according to different scene types. Experimental results show that the proposed approach outperforms the state-of-the-art algorithms in terms of higher detection accuracy rate and lower false alarm rate. Numéro de notice : A2019-535 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2912985 Date de publication en ligne : 03/06/2019 En ligne : http://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2912985 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94131
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 57 n° 10 (October 2019) . - pp 7339 - 7351[article]A filtering-based approach for improving crowdsourced GNSS traces in a data update context / Stefan Ivanovic in ISPRS International journal of geo-information, vol 8 n° 9 (September 2019)PermalinkSMSM: a similarity measure for trajectory stops and moves / Andre L. Lehmann in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkRelative space-based GIS data model to analyze the group dynamics of moving objects / Mingxiang Feng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 153 (July 2019)PermalinkComputing and querying strict, approximate, and metrically refined topological relations in linked geographic data / Blake Regalia in Transactions in GIS, vol 23 n° 3 (June 2019)PermalinkExploring semantic elements for urban scene recognition: Deep integration of high-resolution imagery and OpenStreetMap (OSM) / Wenzhi Zhao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)PermalinkPatch-based detection of dynamic objects in CrowdCam images / Gagan Kanojia in The Visual Computer, vol 35 n° 4 (April 2019)PermalinkA conceptual framework for studying collective reactions to events in location-based social media / Alexander Dunkel in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019)PermalinkLearning to segment moving objects / Pavel Tokmakov in International journal of computer vision, vol 127 n° 3 (March 2019)PermalinkA framework for connecting two interoperability universes: OGC Web Feature Services and Linked Data / Luis Vilches-Blazquez in Transactions in GIS, vol 23 n° 1 (February 2019)PermalinkPoint clouds for direct pedestrian pathfinding in urban environments / Jesus Balado in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 148 (February 2019)PermalinkPermalinkCorrecting rural building annotations in OpenStreetMap using convolutional neural networks / John E. Vargas-Muñoz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkQuery rewriting for semantic query optimization in spatial databases / Eduardo Mella in Geoinformatica, vol 23 n° 1 (January 2019)PermalinkRapport d'activité 2018 de l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière IGN, 1. Les missions et activités de l'IGN / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2019)PermalinkPermalinkLes systèmes d'information géographique / Christina Aschan-Leygonie (2019)PermalinkTowards visual urban scene understanding for autonomous vehicle path tracking using GPS positioning data / Citlalli Gamez Serna (2019)PermalinkPermalinkGIS approach to publishing commonfacilities plans of land consolidation in the Czech Republic / Arnošt Müller in Geodetski vestnik, vol 62 n° 4 (December 2018 - February 2019)PermalinkRobust vehicle detection in aerial images using bag-of-words and orientation aware scanning / Hailing Zhou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkScene classification based on multiscale convolutional neural network / Yanfei Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkLa signalisation routière intégrée au SIG d’une communauté de communes / Axel Orger in Géomatique expert, n° 125 (novembre - décembre 2018)PermalinkA cross-analysis framework for multi-source volunteered, crowdsourced, and authoritative geographic information : The case study of volunteered personal traces analysis against transport network data / Gloria Bordogna in Geo-spatial Information Science, vol 21 n° 3 (October 2018)PermalinkOntologies pour représenter l’évolution des découpages territoriaux statistiques / Camille Bernard in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 4 (octobre - décembre 2018)PermalinkAn experimental framework for integrating citizen and community science into land cover, land use, and land change detection processes in a national mapping agency / Ana-Maria Olteanu-Raimond in Land, vol 7 n° 3 (September 2018)PermalinkA data model for moving regions of fixed shape in databases / Florian Heinz in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)PermalinkLes peintures murales des lieux de culte du Sud de l’arc alpin du XIVe au XVIe siècle / Océane Acquier in Géomatique expert, n° 124 (septembre - octobre 2018)Permalink«Blockchain» et géomatique / Anonyme in Géomatique expert, n° 122 (mai-juin 2018)PermalinkCombined geo-social search : computing top-k join queries over incomplete information / Yaron Kanza in Geoinformatica, vol 22 n° 3 (July 2018)PermalinkA context-based geoprocessing framework for optimizing meetup location of multiple moving objects along road networks / Shaohua Wang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)PermalinkLabel propagation with ensemble of pairwise geometric relations : towards robust large-scale retrieval of object instances / Xiaomeng Wu in International journal of computer vision, vol 126 n° 7 (July 2018)PermalinkUsing interactions and dynamics for mining groups of moving objects from trajectory data / Corrado Loglisci in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)PermalinkGIS Coop: networks of silvicultural trials for supporting forest management under changing environment / Ingrid Seynave in Annals of Forest Science, vol 75 n° 2 (June 2018)PermalinkRange-image: Incorporating sensor topology for lidar point cloud processing / Pierre Biasutti in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 6 (juin 2018)PermalinkThe map as knowledge base / Dalia E. Varanka in International journal of cartography, vol 4 n° 2 (June 2018)PermalinkWithin- and between-tree variation of wood density components in Pinus nigra at six sites in Portugal / Alexandra Dias in Annals of Forest Science, vol 75 n° 2 (June 2018)PermalinkAttribute trajectory analysis : a framework to analyse attribute changes using trajectory analysis techniques / Long Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 5-6 (May - June 2018)PermalinkAggregate keyword nearest neighbor queries on road networks / Pengfei Zhang in Geoinformatica, vol 22 n° 2 (April 2018)PermalinkClassification of topological relations between spatial objects in two‐dimensional space within the dimensionally extended 9‐intersection model / Jingwei Shen in Transactions in GIS, vol 22 n° 2 (April 2018)PermalinkA spatio-temporal scenario model for emergency decision / Cheng Liu in Geoinformatica, vol 22 n° 2 (April 2018)PermalinkAnalyse de l'incertitude et de la précision thématique de classifications GEOBIA d'une image WorldView-2 / François Messner in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 216 (février 2018)PermalinkImproving the upscaling of land cover maps by fusing uncertainty and spatial structure information / Peijun Sun in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 2 (February 2018)Permalink