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Titre : EuroSDR annual report 2017 Type de document : Rapport Auteurs : European Spatial Data Research EuroSDR, Auteur Editeur : Dublin : European Spatial Data Research EuroSDR Année de publication : 2018 Collection : EuroSDR annual report num. 2017 Importance : 51 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] web sémantique
[Termes IGN] web sémantique géolocaliséNuméro de notice : 17509 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Rapport d'activité DOI : sans En ligne : http://www.eurosdr.net/publications/annual-report-2017 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90447
Titre : Forest stand extraction: which optimal remote sensing data source(s)? Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : HYEP / Weber, Christiane Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 7283 - 7285 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Abies (genre)
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Fagus (genre)
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] Picea abies
[Termes IGN] Pinus sylvestris
[Termes IGN] Pseudotsuga menziesii
[Termes IGN] Quercus (genre)
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] Vosges, massif desRésumé : (auteur) It has been now widely assessed in the literature that both multi/hyperspectral optical images and 3D lidar point clouds are necessary inputs for tree species based forest stand detection. Nevertheless, no comprehensive analysis of the genuine relevance of each data source has been performed so far: existing strategies are limited to a single spatial and spectral resolution. This paper investigates which is the optimal combination of geospatial optical images and lidar point clouds. A supervised semantic segmentation framework is fed with various sources (multispectral satellite and airborne images, hyperspectral airborne images, low, medium and high density lidar point clouds), ablation cases are defined, and the discrimination performance of several fusion schemes is assessed under a challenging mountainous area in France. Numéro de notice : C2018-049 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8518803 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8518803 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91272 Documents numériques
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Forest stand extraction ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Un inventaire forestier multisource pour la gestion des territoires / Dinesh Babu Irulappa-Pillai-Vijayakumar (2018)
contenu dans 27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne, France) (2018)
Titre : Un inventaire forestier multisource pour la gestion des territoires Type de document : Article/Communication Auteurs : Dinesh Babu Irulappa-Pillai-Vijayakumar , Auteur ; Jean-Pierre Renaud , Auteur ; François Morneau , Auteur ; Cédric Vega , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : DIABOLO / Packalen, Tuula Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées 22/03/2018 23/03/2018 Champs-sur-Marne France programme sans actes Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] Centre (France administrative)
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] Orléans, forêt domaniale d' (Loiret)
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (Auteur) L’inventaire forestier national permet d’obtenir un portrait précis de l’état des forêts de France métropolitaine. Mais l’échantillon de points est rapidement trop faible pour fournir des estimations statistiques ayant la précision nécessaire à l’échelle des territoires, où s’exercent les décisions. Les méthodes d’inventaire forestier multisource ont été développées afin de résoudre ce problème, sur des territoires circonscrits, en associant aux mesures de terrain des données auxiliaires, généralement issues de la télédétection. Le projet IFM-GT vise à développer et adapter un tel système d’inventaire forestier multisource en France. Ses sorties pourront contribuer à l’élaboration de stratégies de gestion pour des territoires forestiers particuliers, dans le cadre d’étude de ressources, par exemple. Le système s’appuie sur les mesures terrain de l’inventaire, la carte forestière, des images de télédétection 2D et 3D, et des méthodes statistiques de type k plus proches voisins (k-nn). Cette présentation introduira les concepts d’inventaire multisource et présentera la méthodologie développée et testée sur un territoire forestier de la région Centre. Numéro de notice : C2018-033 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91131 Documents numériques
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Un inventaire forestier multisource... - diaporama de présentationAdobe Acrobat PDF
Titre : Large-scale point cloud semantic segmentation with superpoint graphs Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Landrieu , Auteur ; Martin Simonovsky, Auteur Editeur : Computer vision foundation CVF Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Packalen, Tuula Conférence : CVPR 2018, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 18/06/2018 22/06/2018 Salt Lake City Utah - Etats-Unis Open Access Proceedings Importance : pp 4558 - 4567 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsMots-clés libres : superpoint graph (SPG) Résumé : (auteur) We propose a novel deep learning-based framework to tackle the challenge of semantic segmentation of largescale point clouds of millions of points. We argue that the organization of 3D point clouds can be efficiently captured by a structure called superpoint graph (SPG), derived from a partition of the scanned scene into geometrically homogeneous elements. SPGs offer a compact yet rich representation of contextual relationships between object parts, which is then exploited by a graph convolutional network. Our framework sets a new state of the art for segmenting outdoor LiDAR scans (+11.9 and +8.8 mIoU points for both Semantic3D test sets), as well as indoor scans (+12.4 mIoU points for the S3DIS dataset). Numéro de notice : C2018-050 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : http://openaccess.thecvf.com/CVPR2018_search.py/https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00479 Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPR.2018.00479 Date de publication en ligne : 28/03/2018 En ligne : https://arxiv.org/abs/1711.09869v2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91310 Voir aussiDocuments numériques
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Large-scale point cloud semantic segmentation ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Mise en place d’un outil de classification et d’utilisation des données LiDAR pour l’étude du couvert arboré à Florence / Florian Thill (2018)
Titre : Mise en place d’un outil de classification et d’utilisation des données LiDAR pour l’étude du couvert arboré à Florence Type de document : Mémoire Auteurs : Florian Thill, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 41 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] espace vert
[Termes IGN] Florence
[Termes IGN] gestion urbaine
[Termes IGN] Global Mapper
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] surveillance de la végétation
[Termes IGN] visualisation cartographiqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) La Commune de Florence a mis en place le site Mapstore2 (http://mapstore2.comune.fi.it) qui permet aux utilisateur de visualiser de nombreuses couches de données grâce à une carte interactive. Ces données sont ajoutées et mises à jour par le Service des Informations Territoriales (SIT), qui se charge également de la maintenance du site. Dans le cadre de la gestion des espaces verts, la Commune de Florence a besoin d’un outil qui permette d’étudier le couvert arboré de la ville. Et ce en utilisant un jeu de données LIDAR prélevées en 2017. Afin de faciliter la mise à jour des données dans les années futures, le traitement des données LIDAR doit être entièrement automatisé. L’idée est de pouvoir non seulement classifier les données d’une année et étudier le couvert arboré pour cette année, mais aussi comparer entre elles deux campagnes de relevé LIDAR, et voir l’évolution du couvert arboré. Note de contenu : Introduction
1- Traitement des données et qualification des résultats
2- Analyse thématique : étude du couvert arboré
3- Discussion
ConclusionNuméro de notice : 21808 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : commune de Florence Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91297 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21808-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Mise en place d’un outil de classification...- pdf auteurAdobe Acrobat PDF On the production of semantic and textured 3D meshes of large scale urban environments from mobile mapping images and LIDAR scans / Mohamed Boussaha (2018)PermalinkPermalinkSimulation 3D de la constructibilité et utilisations pour l’aménagement [diaporama] / Mickaël Brasebin (2018)PermalinkSuivi et conservation du patrimoine historique et culturel / Jocelyn Le Maître (2018)PermalinkSuperPoint Graph : segmentation sémantique de nuages de points LiDAR à grande échelle / Loïc Landrieu (2018)PermalinkPermalinkWeighted simplicial complex reconstruction from mobile laser scanning using sensor topology / Stéphane Guinard (2018)PermalinkObject-based classification of terrestrial laser scanning point clouds for landslide monitoring / Andreas Mayr in Photogrammetric record, vol 32 n° 160 (December 2017)PermalinkAlgebraic method to speed up robust algorithms: example of laser-scanned point clouds / B. Palancz in Survey review, vol 49 n° 357 (December 2017)PermalinkArea-based estimation of growing stock volume in Scots pine stands using ALS and airborne image-based point clouds / Paweł Hawryło in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 5 (December 2017)Permalink