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Adapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. / Hiyam Elbadri (2018)
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Titre : Adapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. Type de document : Mémoire Auteurs : Hiyam Elbadri, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 56 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] épidémie
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] maladie parasitaire
[Termes IGN] Ouganda
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] risque sanitaire
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] zone à risqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Dans un contexte d’une crise épidémiologique dans les villes d’Afrique sub-saharienne, suivie d’une urbanisation croissante, il paraît essentiel de souligner les facteurs clés au développement de plusieurs maladies. C’est dans ce contexte que le projet REACT existe. Ce dernier a pour but de développer des outils afin de faciliter l’étude des maladies contagieuses telle que la malaria avec des techniques de télédétection. Dans le cadre de ce projet, mon rôle était de créer une chaîne automatisée pour des données de Sentinel 2. En premier lieu, il faut les télécharger puis les pré-traiter pour enfin terminer avec une chaîne déjà existante que je devais adapter et qui permet la classification des données Sentinel 2. Les deux chaînes ont été implémentées via un programme Python et se fondent sur l’utilisation de logiciels libres tels que Grass GIS et R. Dans le cadre du projet, l’étude est appliquée à la ville de Kampala dans l’Ouganda, ville présentant les caractéristiques citées précédemment. Cartographier une zone hétérogène telle que Kampala en utilisant des techniques liées à l’"Object Based Image Analysis" est une méthode efficace pour améliorer notre compréhension de la maladie de la malaria et ce, dans un but d’avoir une meilleure prévisibilité. On obtiendra d’abord une segmentation optimale en utilisant une approche non supervisée. Ensuite, en utilisant une classification liée à cette maladie, nous allons classifier notre image en utilisant 3 classifieurs : SVM Radial, Random Forest et K-nearest Neighbor. S’en suivra une analyse de la précision obtenue pour ces 3 classifieurs. Les résultats seront interprétés de telle sorte qu’on pourra en déduire où se situent les zones à risque de la maladie dans la zone d’étude englobant la ville de Kampala et ses environs. Note de contenu : Introduction
1- Internship Description
2- Data, Methods and Tools
3- Case Study
4- Results
ConclusionNuméro de notice : 21826 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : IGEAT (Université Libre de Bruxelles) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91333 Documents numériques
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Adapting an existing semi-automatized... - pdf auteurAdobe Acrobat PDFAssessing the openness of Spatial Data Infrastructures (SDI) : towards a map of open SDI / Glenn Vancauwenberghe in International Journal of Spatial Data Infrastructures Research, vol 13 (Year 2018)
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[article]
Titre : Assessing the openness of Spatial Data Infrastructures (SDI) : towards a map of open SDI Type de document : Article/Communication Auteurs : Glenn Vancauwenberghe, Auteur ; Kotryna Valečkaitė, Auteur ; Bastiaan Van Loenen, Auteur ; Frederika Welle Donker, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 88 - 100 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Infrastructure de données
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] données ouvertesRésumé : (Auteur) This paper introduces the Open Spatial Data Infrastructure (SDI) Assessment Framework as a new approach for assessing the openness of SDIs. Open SDIs are SDIs in which non-government actors such as businesses, citizens, researchers and non-profit organizations can contribute to the development and implementation of the SDI, use spatial data with as few restrictions as possible and benefit from using these geographic data. A pilot application of the new framework resulted in the Map of Open SDI in Europe, which aims to show the level of openness of national SDIs in Europe. The map could become a relevant and practical tool that shows the status of Open SDIs in Europe and supports decision makers and practitioners in making their own SDI more open. Numéro de notice : A2018-641 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.2902/1725-0463.2018.13.art9 En ligne : http://dx.doi.org/10.2902/1725-0463.2018.13.art9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93304
in International Journal of Spatial Data Infrastructures Research > vol 13 (Year 2018) . - pp 88 - 100[article]Cartographier l'occupation du sol à grande échelle : optimisation de la photo-interprétation par segmentation d'image / Maxime Vitter (2018)
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Titre : Cartographier l'occupation du sol à grande échelle : optimisation de la photo-interprétation par segmentation d'image Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Maxime Vitter, Auteur ; Bernard Etlicher, Directeur de thèse ; Christine Jacqueminet, Directeur de thèse Editeur : Université de Lyon Année de publication : 2018 Autre Editeur : Saint-Etienne : Université Jean-Monnet-Saint-Etienne Importance : 313 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université de Lyon préparée au sein de l'Université Jean Monnet de Saint-Etienne, GéographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] Corine Land Cover
[Termes IGN] eCognition
[Termes IGN] formatage
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] mosaïque d'images
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] photo-interprétation assistée par ordinateur
[Termes IGN] recherche et développement
[Termes IGN] segmentation d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Depuis une quinzaine d’années, l’émergence des données de télédétection à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) et la démocratisation des Systèmes d’Information Géographique (SIG) aident à répondre aux nouveaux besoins croissants d’informations spatialisées. Le développement de nouvelles méthodes de cartographie offre une opportunité pour comprendre et anticiper les mutations des surfaces terrestres aux grandes échelles, jusqu’ici mal connues. En France, l’emploi de bases de données spatialisées sur l’occupation du sol à grande échelle (BD Ocsol GE) est devenu incontournable dans les opérations courantes de planification et de suivi des territoires. Pourtant, l’acquisition de ce type de bases de données spatialisées est encore un besoin difficile à satisfaire car les demandes portent sur des productions cartographiques sur-mesure, adaptées aux problématiques locales des territoires. Face à cette demande croissante, les prestataires réguliers de ce type de données cherchent à optimiser les procédés de fabrication avec des techniques récentes de traitements d’image. Cependant, la Photo-Interprétation Assistée par Ordinateur (PIAO) reste la méthode privilégiée des prestataires. En raison de sa grande souplesse, elle répond toujours au besoin de cartographie aux grandes échelles, malgré son coût important. La substitution de la PIAO par des méthodes de production entièrement automatisées est rarement envisagée. Toutefois, les développements récents en matière de segmentation d’images peuvent contribuer à l’optimisation de la pratique de la photo-interprétation. Cette thèse présente ainsi une série d’outils (ou modules) qui participent à l’élaboration d’une assistance à la digitalisation pour l’exercice de photo-interprétation d’une BD Ocsol GE. L’assistance se traduit par la réalisation d’un prédécoupage du paysage à partir d’une segmentation menée sur une image THRS. L’originalité des outils présentés est leur intégration dans un contexte de production fortement contraint. La construction des modules est conduite à travers trois prestations cartographiques à grande échelle commandités par des entités publiques. L’apport de ces outils d’automatisation est analysé à travers une analyse comparative entre deux procédures de cartographie : l’une basée sur une démarche de photo-interprétation entièrement manuelle et la seconde basée sur une photo-interprétation assistée en amont par une segmentation numérique. Les gains de productivité apportés par la segmentation sont, évalués à l’aide d’indices quantitatifs et qualitatifs, sur des configurations paysagères différentes. À des degrés divers, il apparaît que quelque soit le type de paysage cartographié, les gains liés à la cartographie assistée sont substantiels. Ces gains sont discutés, à la fois, d’un point de vue technique et d’un point de vue thématique dans une perspective commerciale. Note de contenu : Introduction générale
Première partie- Les enjeux de production de la cartographie d’occupation du sol à grande échelle en France
Deuxième partie- Optimiser l’exercice de photo-interprétation
Troisième partie- Productivité de la photo-interprétation assistée par segmentation d’image
Conclusion généraleNuméro de notice : 25839 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie : Université de Lyon : 2018 Organisme de stage : ASCONIT nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-02094240 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95200 Conception d’une méthode radar de suivi bimensuel des déforestations et d’une méthode optique de classification d’occupation des sols / Luc Baudoux (2018)
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Titre : Conception d’une méthode radar de suivi bimensuel des déforestations et d’une méthode optique de classification d’occupation des sols Type de document : Mémoire Auteurs : Luc Baudoux , Auteur
Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 54 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] enjeu
[Termes IGN] Guyane (département français)
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] masque
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] surveillance forestièreIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Dans le cadre de ses missions d’aménagement et de surveillance du territoire, la Direction de l’alimentation, de l’agriculture et de la forêt de Guyane a besoin d’un produit cartographique fiable et régulièrement actualisé. Pour répondre à ce besoin est venue l’idée d’utiliser des techniques de télédétection au sein du service afin de compléter la méthode actuelle basée sur la photo-interprétation. Dans ce contexte, mon stage a eu avec pour objectif principal de développer une méthode de suivi bimensuel des déforestations et pour objectif secondaire de proposer une technique de classification d’occupation des sols. Il fallait également former les agents du service aux concepts sous-jacents ainsi qu’à l’utilisation des scripts développés. L‘étude des déforestations vise à permettre la détection de zones déforestées supérieures à un hectare avec un retard de l’ordre des 15 jours. En raison de la nébulosité quasi permanente en Guyane, j’ai proposé l’utilisation de la technologie satellitaire radar SAR Sentinel 1 capable d’observer le sol même à travers un épais couvert nuageux. Les résultats obtenus sur une zone d’étude de 1300 km2 atteignent un taux de détection de 100% sur l’année 2017 pour les surfaces supérieures à 1 hectare. Le retard estimé de détection est, quant à lui, conforme aux 15 jours escomptés. La classification d’occupation des sols a pour objectif la réalisation d’une cartographie annuelle d’occupation des sols distinguant le cultivé du non cultivé. La solution proposée dans ce rapport repose sur une classification supervisée à partir d’imagerie satellitaire Sentinel 2. Les résultats obtenus parviennent à une première distinction entre le cultivé et le non cultivé, mais la méthode devra être améliorée afin de permettre le traitement automatisé de multiples images et d’augmenter le nombre de classes. Note de contenu : Introduction
1- Contextualisation
2- Méthodologies
3- Analyse des résultats
ConclusionNuméro de notice : 21827 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Direction de l’alimentation, de l’agriculture et de la forêt de Guyane Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91319 Documents numériques
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Conception d’une méthode radar... - pdf auteurAdobe Acrobat PDFDetection and localization of traffic signals with GPS floating car data and Random Forest / Yann Méneroux (2018)
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Titre : Detection and localization of traffic signals with GPS floating car data and Random Forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Yann Méneroux , Auteur ; Hiroshi Kanasugi, Auteur ; Guillaume Saint Pierre, Auteur ; Arnaud Le Guilcher
, Auteur ; Sébastien Mustière
, Auteur ; Ryosuke Shibasaki, Auteur ; Yugo Kato, Auteur
Editeur : Leibniz [Allemagne] : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik Année de publication : 2018 Collection : LIPIcs Leibniz International Proceedings in Informatics, ISSN 1868-8969 num. 114 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : GIScience 2018, 10th International Conference on Geographic Information Science 28/08/2018 31/08/2018 Melbourne Australie Open Access Proceedings Importance : 15 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] base de données routières
[Termes IGN] carte routière
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] guidage de véhicules
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] Japon
[Termes IGN] trace GPS
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] traitement de données localisées
[Termes IGN] villeRésumé : (auteur) As Floating Car Data are becoming increasingly available, in recent years many research works focused on leveraging them to infer road map geometry, topology and attributes. In this paper, we present an algorithm, relying on supervised learning to detect and localize traffic signals based on the spatial distribution of vehicle stop points. Our main contribution is to provide a single framework to address both problems. The proposed method has been experimented with a one-month dataset of real-world GPS traces, collected on the road network of Mitaka (Japan). The results show that this method provides accurate results in terms of localization and performs advantageously compared to the OpenStreetMap database in exhaustivity. Among many potential applications, the output predictions may be used as a prior map and/or combined with other sources of data to guide autonomous vehicles. Numéro de notice : C2018-051 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.4230/LIPIcs.GISCIENCE.2018.11 Date de publication en ligne : 30/07/2018 En ligne : http://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2018/9339/ Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91335 Documents numériques
en open access
Detection and localization of traffic signals ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDFEstimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées / Ronghai Hu (2018)
PermalinkEstimation of surface roughness over bare agricultural soil from Sentinel-1 data / Mohammad Choker (2018)
PermalinkExploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area / Saygin Abdikan in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)
PermalinkExploring the impact of seasonality on urban land-cover mapping using multi-season sentinel-1A and GF-1 WFV images in a subtropical monsoon-climate region / Tao Zhou in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 1 (January 2018)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkUn inventaire forestier multisource pour la gestion des territoires / Dinesh Babu Irulappa-Pillai-Vijayakumar (2018)
PermalinkPermalinkMéthodes d'inventaire multisource : améliorer la précision des estimations de l'IFN et atteindre l'échelle des territoires [diaporama] / Cédric Vega (2018)
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