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59 - 2023 (Bulletin de Photo interprétation, European journal of applied remote sensing)

Public [n° ou bulletin]  est un bulletin de Photo interprétation, European journal of applied remote sensing (2009 -)   Titre : 59 - 2023 Type de document : Périodique Année de publication : 2024 Importance : 43 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7472-3614-0 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] photo-interprétation [Termes IGN] télédétection Numéro de notice : 104-202301 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Numéro de périodique Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=35225 [n° ou bulletin]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
104-2023011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Apport des données Pléiades Neo pour la détection des dommages au bâti : Comparaison avec des données Pléiades-HR sur le séisme au Maroc de septembre 2023 / Stéphanie Battiston ; Mathias Studer in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 226 (2024)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 226 (2024) . - pp 19 - 30 Titre : Apport des données Pléiades Neo pour la détection des dommages au bâti : Comparaison avec des données Pléiades-HR sur le séisme au Maroc de septembre 2023 Type de document : Article/Communication Auteurs : Stéphanie Battiston, Auteur ; Mathias Studer, Auteur Année de publication : 2024 Article en page(s) : pp 19 - 30 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] Centre national d'études spatiales [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] image Pléiades-Neo [Termes IGN] photogrammètre [Termes IGN] télédétection Résumé : Cette étude approfondie de l'utilisation des données satellitaires Pléiades Neo dans la détection des dommages aux bâtiments, comparée aux données Pléiades-HR, s'est concentrée sur l'évaluation des performances de ces deux capteurs suite au séisme au Maroc en septembre 2023. Les résultats indiquent de manière concluante que la résolution spatiale supérieure des images Pléiades Neo améliore significativement l'interprétation du paysage et la détection des dommages dans les zones bâties. En particulier, ce gain en résolution a permis d'identifier 74% de bâtiments endommagés supplémentaires à Marrakech et de rectifier 24% et 11% de la classification des dommages, respectivement dans les secteurs de Marrakech et d'Imidal. L'étude souligne également la capacité de Pléiades Neo à détecter des détails du paysage urbain, comme les créneaux des remparts de la ville, offrant ainsi la possibilité de repérer des dommages sur d'autres objets ou infrastructures de taille équivalente, une capacité qui n'est pas aussi prononcée avec Pléiades-HR. Les résultats illustrent et confirment les avantages substantiels des données Pléiades Neo pour l'évaluation post-catastrophe, avec une précision accrue dans la détection et la caractérisation des dommages au bâti. L'importance de l'angle d'acquisition des images, mais également la complémentarité de Pléiades Neo par rapport à Pléiades-HR dans le contexte de la cartographie d'urgence, ont également été évoquées. Cette étude atteste des avantages des images Pléiades Neo par rapport à Pléiades-HR dans la gestion des dégâts au bâti suite à des événements catastrophiques. Numéro de notice : A-20241930 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103660 [article]

Leveraging deep learning and remote sensing to predict ecosystem types in the NiN framework / Matteo Crespin-Jouan (2024)

Public Titre : Leveraging deep learning and remote sensing to predict ecosystem types in the NiN framework Type de document : Mémoire Auteurs : Matteo Crespin-Jouan, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2024 Importance : 41 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Mémoire d'ingénieur 2e année Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] cartographie [Termes IGN] couverture (données géographiques) [Termes IGN] gradient [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] Sentinel-2 [Termes IGN] télédétection [Termes IGN] végétation Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Ce rapport présente les résultats d’un stage effectué au sein du Geo-Ecology Research Group (GEco) du Muséum d’Histoire Naturelle d’Oslo. Le projet a porté sur l’application de techniques d’apprentissage profond pour classifier les écosystèmes norvégiens en se basant sur les données du système de classification Natur i Norge (NiN). Différentes sources de données ont été utilisées notamment des images aériennes de drones, des photos prises au sol et des données satellitaires Sentinel, afin de prédire les types d’écosystèmes et des gradients environnementaux clés, tels que la richesse en calcaire. L’étude a exploré différentes approches, notamment les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les perceptrons multicouches (MLP), en mettant l’accent sur l’exploitation des informations spectrales plutôt que des caractéristiques spatiales. Les résultats ont mis en évidence les défis liés au travail avec des données limitées et incohérentes, en particulier dans le contexte de classifications très détaillée comme NiN. Bien que les modèles aient montré un certain succès, notamment avec l’utilisation de données hyperspectrales, les résultats ont été limités par la qualité et la cohérence des labels disponibles. Note de contenu : Introduction 1. About the Data, the labels, and the distribution of the labels in the datasets 2. CNNs and vision transformers to leverage shape and texture features 3. A more successful endeavour : a mere mutliplayer perceptron on hyper-spectral satellite images Conclusion Numéro de notice : 24266 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Geo-Ecology Research Group (GEco), at Oslo’s Natural History Museum (NHM) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103901

Assuring the quality of VGI on land use and land cover: experiences and learnings from the LandSense project / Giles M. Foody in Geo-spatial Information Science, vol 26 n° inconnu ([01/08/2023])  

Public [article]  inGeo-spatial Information Science > vol 26 n° inconnu [01/08/2023] . - n° 2100285 Titre : Assuring the quality of VGI on land use and land cover: experiences and learnings from the LandSense project Type de document : Article/Communication Auteurs : Giles M. Foody, Auteur ; Gavin Long, Auteur ; Michael Schultz, Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur Année de publication : 2023 Projets : Landsense / Raimond, Ana-Maria Article en page(s) : n° 2100285 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] assurance qualité [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) The potential of citizens as a source of geographical information has been recognized for many years. Such activity has grown recently due to the proliferation of inexpensive location aware devices and an ability to share data over the internet. Recently, a series of major projects, often cast as citizen observatories, have helped explore and develop this potential for a wide range of applications. Here, some of the experiences and learnings gained from part of one such project, which aimed to further the role of citizen science within Earth observation and help address environmental challenges, LandSense, are shared. The key focus is on quality assurance of citizen generated data on land use and land cover especially to support analyses of remotely sensed data and products. Particular focus is directed to quality assurance checks on photographic image quality, privacy, polygon overlap, positional accuracy and offset, contributor agreement, and categorical accuracy. The discussion aims to provide good practice advice to aid future studies and help fulfil the full potential of citizens as a source of volunteered geographical information (VGI). Numéro de notice : A2023-081 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10095020.2022.2100285 Date de publication en ligne : 21/07/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2022.2100285 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101337 [article]

Mapping territorial vulnerability to wildfires: A participative multi-criteria analysis / Miguel Rivière in Forest ecology and management, vol 539 (July-1 2023)  

Public [article]  inForest ecology and management > vol 539 (July-1 2023) Titre : Mapping territorial vulnerability to wildfires: A participative multi-criteria analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Miguel Rivière, Auteur ; Jonathan Lenglet, Auteur ; Adrien Noirault, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique [Termes IGN] analyse de sensibilité [Termes IGN] analyse multicritère [Termes IGN] cartographie des risques [Termes IGN] incendie de forêt [Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique [Termes IGN] Rhône-Méditerranée-Corse [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] utilisation du sol [Termes IGN] vulnérabilité Numéro de notice : A2023-216 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.foreco.2023.121014 Date de publication en ligne : 22/04/2023 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.foreco.2023.121014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103146 [article]

Drought-vulnerable vegetation increases exposure of disadvantaged populations to heatwaves under global warming: A case study from Los Angeles / Chunyu Dong in Sustainable Cities and Society, vol 93 (June 2023)  

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Diversity and mean specific leaf area of Mediterranean woody vegetation changes in response to summer drought across a double stress gradient: The role of phenotypic plasticity / Alejandro Carrascosa in Journal of vegetation science, vol 34 n° 2 (April 2023)  

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Improvement in crop mapping from satellite image time series by effectively supervising deep neural networks / Sina Mohammadi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 198 (April 2023)  

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Towards global scale segmentation with OpenStreetMap and remote sensing / Munazza Usmani in ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol 8 (April 2023)  

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An experiment on the role of participatory GIS in the adjudication process of customary lands / Kwabena Asiama in Survey review, vol 55 n° 389 (March 2023)  

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A GIS-based model for automated land suitability assessment for main crops in north-western desert of Egypt (case study: south of Al-Dabaa Corridor) / Adel Shalaby in Applied geomatics, vol 15 n° 1 (March 2023)  

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Des mesures au sol aux images satellite : quelles données pour étudier la pollution lumineuse ? / Christophe Plotard in XYZ, n° 174 (mars 2023)

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Multiresolution analysis pansharpening based on variation factor for multispectral and panchromatic images from different times / Peng Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 61 n° 3 (March 2023)  

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Validation of Island 3D-mapping based on UAV spatial point cloud optimization: a case study in Dongluo Island of China / Jian Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 89 n° 3 (March 2023)  

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Amazon forest spectral seasonality is consistent across sensor resolutions and driven by leaf demography / Nathan B. Gonçalves in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 196 (February 2023)  

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