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Detection 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
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Detection and localization of traffic signals ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Estimating the volume of an open-pit mine using UAV photogrammetry Type de document : Mémoire Auteurs : Marion Brunet, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 77 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] extraction
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] interpolation
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] mine
[Termes IGN] minerai
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] Pix4D
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] Triangulated Irregular Network
[Termes IGN] Viet Nam
[Termes IGN] volume (grandeur)Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Le but de ce travail est d’estimer, en utilisant des outils photogrammétriques et des SIG, le volume de minerais ayant été extrait d’une mine à ciel ouvert en 6 mois. Le lieu étudié est la mine Ta Zon, située dans la province de Binh Thuan au sud du Vietnam. La méthode suivie a été de construire des MNS et MNT à deux moments différents dans le temps, pour pouvoir les comparer. Un premier MNS a été construit par interpolation à partir d’une carte topographique fournie par la compagnie minière, datant de décembre 2017, à l’aide de QGIS. Pour construire le deuxième MNS, une acquisition par drone a été conduite en juin 2018. Le drone utilisé était le Phantom 4 Pro de la marque DJI. Une fois les photos prises, elles ont été traitées à la fois avec Pix4D Mapper et avec MicMac. Ces deux logiciels ont été utilisés pour pouvoir comparer leurs performances quant à la production d’une reconstruction 3D, d’une orthomosaïque et d’un MNS. Le traitement des images avec Pix4D était très rapide et très simple, et les produits en résultant étaient de bonne qualité. L’utilisation de MicMac a été plus compliquée en raison des spécificités du terrain et du grand nombre de données à traiter. Le traitement des données n’a pas pu être mené à son terme, mais cela a permis de mettre le doigt sur des difficultés pouvant survenir dans d’autres acquisitions par drone du même type ; et de trouver des méthodes pour en résoudre certaines. Une fois les divers MNS obtenus, le SIG GRASS a été utilisé pour soustraire un raster obtenu en juin 2018, à un raster obtenu en décembre 2017. Cela permet d’obtenir un raster contenant les différences d’altitude entre les deux, soit le minerai qui a été extrait. Puis le volume de ce raster a été calculé, toujours en utilisant GRASS. Le résultat trouvé est de l’ordre de 40 000 m3 de minerais extraits en 6 mois, ce qui correspond environ aux chiffres fournis par la mine. Cependant, l’erreur d’estimation de ce volume est de l’ordre de 50 000m3. Cela est dû au fait que les données utilisées manquent de précision, notamment car lors de l’acquisition par drone, seul un point d’appui a pu être utilisé. De plus, les MNE créés par interpolation présentent des imprécisions causées par l’interpolation par triangulation (TIN). Enfin, les MNE ne sont pas les meilleurs outils pour décrire des reliefs accidentés. Une autre solution est proposée, comparant des nuages de points avec l’outil M3C2 de CloudCompare. Il pourrait être intéressant d’explorer cette piste dans des travaux futurs. Note de contenu : Introduction
1- Context of the study
2- Building the 3D model
3- Estimating the extracted volume
ConclusionNuméro de notice : 21801 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Ho Chi Minh City University of Technology Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91287 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21801-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Estimating the volume of an open-pit mine... - pdf auteurAdobe Acrobat PDFEstimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées / Ronghai Hu (2018)
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Titre : Estimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ronghai Hu, Auteur Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2018 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur de l'Université de Strasbourg, Spécialité : TélédétectionLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] agrégation de données
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] balayage laser
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] longueur de trajet
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télédétection
[Termes IGN] télémétrie laser aéroporté
[Termes IGN] télémétrie laser terrestreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’indice de surface foliaire (Leaf Area Index, LAI), défini comme la moitié de la surface foliaire par unité de surface de sol, est un paramètre clé du cycle écologique de la Terre, et sa précision d'acquisition a toujours la nécessité et la possibilité d'amélioration. La technologie du scanner laser actif offre une possibilité d'obtention cohérente du LAI à plusieurs échelles, car le scanner laser terrestre et le scanner laser aéroporté fonctionnent sur le même mécanisme physique. Cependant, les informations tridimensionnelles du scanner laser ne sont pas complètement explorées dans les méthodes actuelles et les théories traditionnelles ont besoin d'adaptation. Dans cette thèse, le modèle de distribution de longueur de trajet est introduit pour corriger l'effet d’agrégation, et il est appliqué aux données du scanner laser terrestre et du scanner laser aéroporté. La méthode d'obtention de la distribution de longueur de trajet de différentes plates-formes est étudiée et le modèle de récupération cohérent est établi. Cette méthode permet d’améliorer la mesure du LAI des arbres individuels dans les zones urbaines et la cartographie LAI dans les forêts naturelles, et ses résultats sont cohérents à différentes échelles. Le modèle devrait faciliter la détermination cohérente de l'indice de surface foliaire des forêts à l'aide de données au sol et aéroportées. Note de contenu : 1- Introduction
2- Review of indirect methods for Leaf Area Index Measurement
3- Modelling Leaf Area Index based on path length distribution
4- Estimating leaf area of an individual tree in urban areas using Terrestrial Laser Scanner and path length distribution model
5- Quantifying clumping effect and estimating Leaf Area Index using Airborne Laser Scanner and path length distribution model
6- Summary and perspectiveNuméro de notice : 25711 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Télédétection : Strasbourg : 2018 Organisme de stage : Laboratoire Icube nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018STRAD021 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94866 Estimation of surface roughness over bare agricultural soil from Sentinel-1 data / Mohammad Choker (2018)
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Titre : Estimation of surface roughness over bare agricultural soil from Sentinel-1 data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mohammad Choker, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Directeur de thèse ; Mehrez Zribi, Directeur de thèse Editeur : Paris, Nancy, ... : AgroParisTech (2007 -) Année de publication : 2018 Importance : 214 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Institut des Sciences et Industries du Vivant et de l'Environnement, AgroParisTech, GéomatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] écho radar
[Termes IGN] état de surface du sol
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image Cosmo-Skymed
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] modèle de rétrodiffusion
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] rugosité du sol
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Spatial remote sensing is of paramount importance for mapping and monitoring environmental problems. Its interest lies in the ability of space satellite sensors in providing permanent information of the planet, at local, regional and global scales. Also, it provides spatial and repetitive territories visions and ecosystem views. Radar remote sensing has shown great potential in recent years for the characterization of soil surface conditions. The state of the soil surface, in particular moisture and roughness, has a fundamental influence on the distribution of rainfall between infiltration, surface retention and runoff. In addition, it plays an essential role in surface hydrological processes and those associated with erosion and evapotranspiration processes. Characterization and consideration of these surface conditions have been recently considered as an important issue for physically based modeling of hydrological processes or for surface-atmosphere coupling. In this context and for several years, several scientific studies have shown the potential of active microwave data for estimation of the soil moisture and the surface roughness.New SAR (Synthetic Aperture Radar) systems have opened new perspectives for earth observation through improved spatial resolution (metric on TerraSAR-X and COSMO-SkyMed) and temporal resolution (TerraSAR-X, COSMO-SkyMed, Sentinel-1) . The recent availability of new Sentinel-1 C-band radar sensors (free and open access) makes it essential to evaluate the potential of Sentinel-1 data for the characterization of soil surface conditions and in particular surface roughness.The work revolves around three parts. The first part consist of evaluation of the most used radar backscattering models (IEM, Oh, Dubois, and AIEM) using a wide dataset of SAR data and experimental soil measurements. This evaluation gives the ability to find the most robust backscattering model that simulates the radar signal with good agreement in order to use later in the inversion procedure of the radar signal for estimating the soil roughness. The second research axe of this thesis consists of proposing an empirical radar backscattering model for HH, HV and VV polarizations. This new model will be developed using a large real dataset. This new model also will be used in the inversion procedure of the radar signal for estimating the soil roughness. The last axe of this thesis consists of producing a method to invert the radar signal using neural networks. The objective is to evaluate the potential of Sentinel-1 data for estimating surface roughness. These neural networks will be trained using wide synthetic dataset produced from the radar backscattering models chosen (IEM calibrated by Baghdadi and the new proposed model) and validated using two datasets: one synthetic dataset and one real (Sentinel 1 images and in-situ measurements). The real datasets are collected from Tunisia (Kairouan) and France (Versailles). Note de contenu : 1- Introduction
2- Generalities
3- Evaluation of radar backscattering models
4- A new empirical model for radar scattering from bare soil surfaces
5- Estimation of soil roughness using neural networks from sentinel-1 SAR data
6- General conclusion and perspectivesNuméro de notice : 25595 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : Paris : 2018 Organisme de stage : TETIS (Montpellier) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02293194/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95218 Exploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area / Saygin Abdikan in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)
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[article]
Titre : Exploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area Type de document : Article/Communication Auteurs : Saygin Abdikan, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 21 - 37 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (Auteur) Remote sensing data utilize valuable information via various satellite sensors that have different specifications. Image fusion allows the user to combine different spatial and spectral resolutions to improve the information for purposes such as forest monitoring and land cover mapping. In this study, I assessed the contribution of dual-polarized Advanced Land Observing Satellite/Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar data to multispectral Landsat imagery. The research investigated the separability of forested areas using different image fusion techniques. Quality analysis of the fused images was conducted using qualitative and quantitative analyses. I applied the support vector machine image classification method for land cover mapping. Among all methods examined, the à trous wavelet transform method best differentiated the forested area with an overall accuracy (OA) of 94.316%, while Landsat had an OA of 92.626%. The findings of this study indicated that optical-SAR-fused images improve land cover classification, which results in higher quality forest inventory data and mapping. Numéro de notice : A2018-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1222635 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2016.1222635 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89199
in Geocarto international > vol 33 n° 1 (January 2018) . - pp 21 - 37[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Exploring 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)
PermalinkPermalinkPermalinkGénéralisation de représentations intermédiaires dans une carte topographique multi-échelle pour faciliter la navigation de l’utilisateur / Marion Dumont (2018)
PermalinkPermalinkPermalinkUn inventaire forestier multisource pour la gestion des territoires / Dinesh Babu Irulappa-Pillai-Vijayakumar (2018)
PermalinkPermalinkPermalinkMATRICIEL, Lieux des migrants à travers des récits de vie : mots, perceptions, émotions, cartes / Catherine Dominguès (2018)
PermalinkMéthodes d'inventaire multisource : améliorer la précision des estimations de l'IFN et atteindre l'échelle des territoires [diaporama] / Cédric Vega (2018)
PermalinkMultiobjective subpixel land-cover mapping / Ailong Ma in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)
PermalinkQGIS in Remote Sensing, Volume 4. QGIS and Applications in Water and Risks / Nicolas Baghdadi (2018)
PermalinkRéalisation d’un atlas interactif pour la Direction Générale d’Île-de-France de SNCF Réseau / Léa Dumas (2018)
PermalinkS’approprier un nouveau territoire par l’usage de l’information géographique en DREAL : Changement d’échelle et changement de pratiques / Cécile Cot in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 1 (janvier - mars 2018)
PermalinkSatellite remote sensing of the variability of the continental hydrology cycle in the lower Mekong basin over the last two decades / Binh Pham-Duc (2018)
PermalinkSuperpixel partitioning of very high resolution satellite images for large-scale classification perspectives with deep convolutional neural networks / Tristan Postadjian (2018)
PermalinkSynergie des données Sentinel optiques et radar pour l’observation et l’analyse de la végétation du littoral du Pays de Brest / Antoine Billey (2018)
PermalinkPermalinkToponym matching through deep neural networks / Rui Santos in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 1-2 (January - February 2018)
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