Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (3782)
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
Titre : Prestation SIG : les enjeux de la cartographie Type de document : Mémoire Auteurs : Aymeric Dutremble, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 33 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] Géomatique web
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] numérisation manuelle
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] plan local d'urbanisme
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] site web
[Termes IGN] stockage de données
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] web mappingIndex. décimale : GEOM Mémoires de géomètres civils, géomètres géomaticiens Résumé : (Auteur) En conclusion de mes deux années de scolarité dans le cycle géomètre-géomaticien, je me suis orienté vers une entreprise orientée en SIG (Système d’Information Géographique). L’objectif de mon stage à ALTERMAP était de commencer le développement d’une application de webmapping tout en continuant la recherche et le traitement des données pour ce projet. Le but était aussi de me faire découvrir un maximum de facettes de la prestation dans le domaine du SIG. Note de contenu : Introduction
1. Numérisation de Plan Local d’Urbanisme
1.1 Présentation et explication
1.2 Méthode
2. Projet Où-Vivre ©
2.1 Présentation du projet
2.2 Recherche, traitement et sotckage des données
2.3 Création du site web
ConclusionNuméro de notice : 26349 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Mémoire de fin d'études G Organisme de stage : Altermap Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95758 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26349-01 GEOM Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
peut être téléchargé
Prestation SIG... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Refondre les politiques publiques avec le numérique / Gilles Babinet (2020)
Titre : Refondre les politiques publiques avec le numérique : administration territoriale, Etat, citoyens Type de document : Monographie Auteurs : Gilles Babinet, Auteur Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2020 Collection : Les beaux livres du savoir Importance : 240 p. Format : 16 x 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-082076-4 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Administration
[Termes IGN] collectivité territoriale
[Termes IGN] document numérique
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données ouvertes
[Termes IGN] évolution technologique
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] politique publique
[Termes IGN] sécurité informatique
[Termes IGN] support numérique
[Termes IGN] Union EuropéenneIndex. décimale : 20.00 Administration - généralités Résumé : (Auteur) 5G, démarches administratives en ligne, formation au numérique... la transformation digitale occupe une place prépondérante en France. Pourtant, l'Etat, les administrations territoriales et hospitalières rencontrent d'importantes difficultés pour mettre en oeuvre des services numériques. Les réformes se heurtent à des niveaux hétérogènes de compétences des administrations, à une capacité programmatique limitée des acteurs politiques et hauts fonctionnaires, et plus encore à une forte dissonance culturelle entre le monde de l'administration publique et celui du numérique. Mais si ces cultures sont différentes, elles ne sont pas incompatibles. Afin d'accélérer la transformation digitale au sein des institutions publiques et mettre en place les processus nécessaires pour une bonne transition, ce livre, riche en exemples et mises en situations, vulgarise le numérique et propose des outils concrets. Il développe une culture numérique générale, avant de présenter les technologies qui sont au coeur de la révolution digitale. Plus concrètement, il décrypte l'administration numérique des territoires français, et permet de comprendre les enjeux essentiels et nécessaires du management de la transformation (change management). Note de contenu : Introduction - Numérique pour l'Etat et numérique pour les territoires
1. Introduction au numérique
- Histoire de la révolution digitale
- Le management digital
- La souveraineté numérique
- Focus Estonie
- Le numérique dans l'Union européenne
- RGPD
- Le numérique dans la fonction publique française
2. Outils et technologies
- Technologie : notions clés
- Big data et intelligence artificielle
- Blockchain
- Cybersécurité
- Open Source
- Open Data
3. Administration publique et enjeux des territoires
3.1 Administration numérique française
- Numérique pour l'Etat et numérique pour les territoires
- DCANT
- La santé numérique dans le territoire
- Focus : l'identité numérique
3.2 Territoire français : service essentiel face au numérique
- Efficacité énergétique
- Environnement et agriculture
- Fracture et numérique
- Formation et transformation
- Accès et déploiement des réseaux
- Statistique publique et big data
- Transport, logistique, économie circulaire et territoires
4. Change management
- Gouvernance, vision et pensée design
- Top management et gouvernance
- Gestion du capital humain
- Exemple de workshopNuméro de notice : 26437 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : SOCIETE NUMERIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96370 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26437-01 20.00 Livre Centre de documentation Organisation d'entreprise Disponible Regional-scale forest mapping over fragmented landscapes using global forest products and Landsat time series classification / Viktor Myroniuk in Remote sensing, vol 12 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Regional-scale forest mapping over fragmented landscapes using global forest products and Landsat time series classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Viktor Myroniuk, Auteur ; Mykola Kutia, Auteur ; Arbi J. Sarkissian, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 24 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bande infrarouge
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] plaine
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] UkraineRésumé : (auteur) Satellite imagery of 25–30 m spatial resolution has been recognized as an effective tool for monitoring the spatial and temporal dynamics of forest cover at different scales. However, the precise mapping of forest cover over fragmented landscapes is complicated and requires special consideration. We have evaluated the performance of four global forest products of 25–30 m spatial resolution within three flatland subregions of Ukraine that have different forest cover patterns. We have explored the relationship between tree cover extracted from the global forest change (GFC) and relative stocking density of forest stands and justified the use of a 40% tree cover threshold for mapping forest in flatland Ukraine. In contrast, the canopy cover threshold for the analogous product Landsat tree cover continuous fields (LTCCF) is found to be 25%. Analysis of the global forest products, including discrete forest masks Global PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map (JAXA FNF) and GlobeLand30, has revealed a major misclassification of forested areas under severe fragmentation patterns of landscapes. The study also examined the effectiveness of forest mapping over fragmented landscapes using dense time series of Landsat images. We collected 1548 scenes of Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) for the period 2014–2016 and composited them into cloudless mosaics for the following four seasons: yearly, summer, autumn, and April–October. The classification of images was performed in Google Earth Engine (GEE) Application Programming Interface (API) using random forest (RF) classifier. As a result, 30 m spatial resolution forest mask for flatland of Ukraine was created. The user’s and producer’s accuracy were estimated to be 0.910 ± 0.015 and 0.880 ± 0.018, respectively. The total forest area for the flatland Ukraine is 9440.5 ± 239.4 thousand hectares, which is 3% higher than official data. In general, we conclude that the Landsat-derived forest mask performs well over fragmented landscapes if forest cover of the territory is higher than 10–15% Numéro de notice : A2020-225 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs12010187 Date de publication en ligne : 05/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12010187 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94940
in Remote sensing > vol 12 n° 1 (January 2020) . - 24 p.[article]
Titre : Remote Sensing Applications for Agriculture and Crop Modelling Type de document : Monographie Auteurs : Piero Toscano, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 310 p. ISBN/ISSN/EAN : ISBN 978-3-03928-227-2 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] carte d'utilisation du sol
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] engrais chimique
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] surface cultivéeRésumé : (éditeur) Crop models and remote sensing techniques have been combined and applied in agriculture and crop estimation on local and regional scales, or worldwide, based on the simultaneous development of crop models and remote sensing. The literature shows that many new remote sensing sensors and valuable methods have been developed for the retrieval of canopy state variables and soil properties from remote sensing data for assimilating the retrieved variables into crop models. At the same time, remote sensing has been used in a staggering number of applications for agriculture. This book sets the context for remote sensing and modelling for agricultural systems as a mean to minimize the environmental impact, while increasing production and productivity. The eighteen papers published in this Special Issue, although not representative of all the work carried out in the field of Remote Sensing for agriculture and crop modeling, provide insight into the diversity and the complexity of developments of RS applications in agriculture. Five thematic focuses have emerged from the published papers: yield estimation, land cover mapping, soil nutrient balance, time-specific management zone delineation and the use of UAV as agricultural aerial sprayers. All contributions exploited the use of remote sensing data from different platforms (UAV, Sentinel, Landsat, QuickBird, CBERS, MODIS, WorldView), their assimilation into crop models (DSSAT, AQUACROP, EPIC, DELPHI) or on the synergy of Remote Sensing and modeling, applied to cardamom, wheat, tomato, sorghum, rice, sugarcane and olive. The intended audience is researchers and postgraduate students, as well as those outside academia in policy and practice. Numéro de notice : 25747 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif En ligne : https://www.mdpi.com/books/pdfview/book/2023 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94932 Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)
Titre : Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention Type de document : Article/Communication Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : Computer vision foundation CVF Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CVPR 2020, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 14/06/2020 19/06/2020 en ligne Chine Open Access Proceedings Importance : pp 12325 - 12334 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] géocodage
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] politique agricole commune
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) Satellite image time series, bolstered by their growing availability, are at the forefront of an extensive effort towards automated Earth monitoring by international institutions. In particular, large-scale control of agricultural parcels is an issue of major political and economic importance. In this regard, hybrid convolutional-recurrent neural architectures have shown promising results for the automated classification of satellite image time series.We propose an alternative approach in which the convolutional layers are advantageously replaced with encoders operating on unordered sets of pixels to exploit the typically coarse resolution of publicly available satellite images. We also propose to extract temporal features using a bespoke neural architecture based on self-attention instead of recurrent networks. We demonstrate experimentally that our method not only outperforms previous state-of-the-art approaches in terms of precision, but also significantly decreases processing time and memory requirements. Lastly, we release a large openaccess annotated dataset as a benchmark for future work on satellite image time series. Numéro de notice : C2020-016 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv/vers CVF Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPR42600.2020.01234 Date de publication en ligne : 05/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01234 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94225 Documents numériques
en open access
Satellite image time series classification - pdf préprintAdobe Acrobat PDF Streambank topography: an accuracy assessment of UAV-based and traditional 3D reconstructions / Benjamin U. Meinen in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n° 1 (01 - 08 janvier 2020)PermalinkPermalinkTest du potentiel de l’imagerie satellite haute résolution pour le suivi des mouvements gravitaires des falaises crayeuses de Seine-Maritime / Zoé Stroebele (2020)PermalinkTrajectoires paysagères des cônes de déjection torrentiels des Alpes du nord (Maurienne et Tarentaise) / Thérèse Hugerot (2020)PermalinkUso de QGIS en la teledetección, Vol. 4. QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego / Nicolas Baghdadi (2020)PermalinkVers une occupation du sol France entière par imagerie satellite à très haute résolution / Tristan Postadjian (2020)PermalinkVery high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)PermalinkAn implicit radar convolutional burn index for burnt area mapping with Sentinel-1 C-band SAR data / Puzhao Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkCombining Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite image time series for land cover mapping via a multi-source deep learning architecture / Dino Lenco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkDes empreintes cartographiques : restitution de données géohistoriques à partir de la Carte de France de Cassini, 1750-1789 / Bertrand Duménieu in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)Permalink