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Sherloc: a knowledge-driven algorithm for geolocating microblog messages at sub-city level / Laura Di Rocco in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Sherloc: a knowledge-driven algorithm for geolocating microblog messages at sub-city level Type de document : Article/Communication Auteurs : Laura Di Rocco, Auteur ; Michela Bertolotto, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 84 - 115 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] microblogue
[Termes IGN] répertoire toponymique
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] système à base de connaissances
[Termes IGN] toponyme
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Many solutions for coarse geolocating of users at the time they post a message exist. However, for many important applications, like traffic monitoring and event detection, finer geolocation at the level of city neighborhoods, i.e., at a sub-city level, is needed. Data-driven approaches often do not guarantee good accuracy and efficiency due to the higher number of sub-city level positions to be estimated and the low availability of balanced and large training sets. We claim that external information sources overcome limitations of data-driven approaches in achieving good accuracy for sub-city level geolocation and we present a knowledge-driven approach achieving good results once the reference area of a message is known. Our algorithm, called Sherloc, exploits toponyms in the message, extracts their semantic from a geographic gazetteer, and embeds them into a metric space that captures the semantic distance among them. We identify the semantically closest toponyms to a message and then cluster them with respect to their spatial locations. Sherloc requires no prior training, it can infer the location at sub-city level with high accuracy, and it is not limited to geolocating on a fixed spatial grid. Numéro de notice : A2021-021 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1764003 Date de publication en ligne : 16/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1764003 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96521
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 1 (January 2021) . - pp 84 - 115[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2021011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Spatial characterization and distribution modelling of Ensete ventricosum (wild and cultivated) in Ethiopia / Meron Awoke Eshetae in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])
[article]
Titre : Spatial characterization and distribution modelling of Ensete ventricosum (wild and cultivated) in Ethiopia Type de document : Article/Communication Auteurs : Meron Awoke Eshetae, Auteur ; Binyam Tesfaw Hailu, Auteur ; Sebsebe Demissew, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 60 - 75 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] entropie maximale
[Termes IGN] Ethiopie
[Termes IGN] Musa (genre)
[Termes IGN] surface cultivéeRésumé : (Auteur) Enset (Ensete ventricosum) feeds around 20 million people in Ethiopia and is arguably the most important crop for food security and rural livelihoods in the country. Therefore, it is significant to know its spatial characterization and distribution in the country. We use spatial overlay analysis and the maximum entropy (MaxEnt) model for characterizing and modelling, respectively. Inputs for the model include 26 environmental variables—19 bioclimatic and seven biophysical—in addition to the geospatial location of enset field data. The model result was validated using Receiver Operating Characteristic curve method and the area under the curve (AUC) with 0.842 for cultivated enset and 0.760 (wild enset). The highest prediction (>0.5) of both varieties occurred in the southwestern, south-central and north-eastern parts of Ethiopia—17,293.67 km2 (cultivated) and 40,402 km2 (wild) area. The presence of both enset is probabilistically higher at the tropic-cool/sub-humid Agroecological Zones. Numéro de notice : A2021-051 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1588392 Date de publication en ligne : 10/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1588392 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96773
in Geocarto international > vol 36 n° 1 [01/01/2021] . - pp 60 - 75[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2021011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Suivi de la rotation des cultures à partir de séries temporelles d’images satellite / Félix Quinton (2021)
Titre : Suivi de la rotation des cultures à partir de séries temporelles d’images satellite Type de document : Mémoire Auteurs : Félix Quinton , Auteur ; Loïc Landrieu , Encadrant Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 49 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de stage de fin d’études Cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème année, TSILangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] politique agricole commune
[Termes IGN] recensement agricole
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] subvention
[Termes IGN] variation saisonnièreIndex. décimale : MTSI Mémoires du Master Technologies des Systèmes d'Information Résumé : (auteur) La politique agricole commune (PAC) mise en place dans les pays de l’Union Européenne est chargée de l’attribution de subventions aux agriculteurs des états membres, qui totalisent près de 50 milliards d’euros chaque année. Afin d’attribuer correctement ces subventions, il est nécessaire de recenser les types de cultures présents dans chaque parcelle tous les ans. Une automatisation du processus est donc souhaitable. Les séries temporelles d’images satellite constituent aujourd’hui la principale source de données utilisée pour la surveillance automatique de la Terre et sont de fait, la principale source de données utilisée en classification automatique. Nous proposons une nouvelle approche basée sur l’utilisation des séries temporelles d’images satellites pluriannuelles en opposition aux séries temporelles mono-année utilisées actuellement. Notre approche permet d’améliorer les performances des modèles de 7.7% par rapport aux modèles constituant l’état de l’art actuel. Dans une optique de suivit des cultures à partir d’imagerie satellite, l’utilisation de données pluriannuelles s’impose donc comme une nécessité. Note de contenu :
1- Introduction
2- Etat de l’art de la modélisation mono-annuelle des cultures agricoles
3- Etat de l’art de la modélisation pluriannuelles des cultures agricoles
4- Généralisation Temporelle
5- Modélisation Pluriannuelle
6- Analyse statistique
7- Gestion de projet
8- PerspectivesNuméro de notice : 28424 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Lastig, IGN (Saint-Mandé) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98767 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 28424-01 MTSI Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Suivi de la rotation des cultures... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF Suivi des vignes par télédétection de proximité : le deep learning au service de l’agriculture de précision / Sami Beniaouf (2021)
Titre : Suivi des vignes par télédétection de proximité : le deep learning au service de l’agriculture de précision Type de document : Mémoire Auteurs : Sami Beniaouf, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 65 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de Master PPMD Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de DéformationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] maladie phytosanitaire
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] surveillance de la végétation
[Termes IGN] Vaud (Suisse)
[Termes IGN] viticultureIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (auteur) Au cours des dernières années, les progrès rapides des techniques d'apprentissage en profondeur ont considérablement accéléré l'élan de la détection d'objets, qui constitue la base de nombreuses tâches de vision par ordinateur, telles que la segmentation d'instances, la classification d'images, le suivi d'objets et bien d'autres. Ce travail s’intéresse à l’utilisation de cette technique ainsi que la photogrammétrie terrestre et la télédétection dans le domaine de la viticulture, pour l’extraction et la cartographie d’informations physiologiques lié aux vignes. Cette étude s’est orientée vers la détection de la maladie de Mildiou au moyen d’une caméra multispectrale. Le mildiou de la vigne est causé par l'organisme de type fongique Plasmopara viticola, qui se produit généralement pendant les années excessivement humides et chaudes. Le champignon provoque directement une perte de rendement par la pourriture des feuilles, des grappes et des pousses. La détection d’objets par segmentation en instances a été réalisé en utilisant le modèle d’apprentissage pré-entraîné Mask R-CNN, dont les couches de classification ont été réentraîné avec des images de vignes acquises et labélisées. La méthodologie suivie consiste en l’extraction de masques d’objets des classes d’intérêt en utilisant le modèle entraîné, qui sont ensuite importés séparément sur les images. La reconstruction du nuage de points 3D à partir d’images masquées ensuit la génération d’un nuage de point de la classe cible. En segmentant ces nuages de points par instances, le calcul des coordonnées des barycentres de ces instances sont représentés finalement sur une carte. Note de contenu :
Introduction générale
I- Introduction à la viticulture de précision
I.1- Télédétection
I.2- Optimisation du rendement
I.3- Détection de maladies
I.4- Apprentissage profond
II- Acquisition des images et méthodologie
II.1- Acquisition des images
II.2- Méthodologie
Résultats et analyseNuméro de notice : 28393 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire PPMD Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98747 Documents numériques
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Suivi des vignes par télédétection... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF
Titre : Les synergies de la télédétection optique par drone et satellite : changement d’échelle et application à la conservation des prairies humides Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Emilien Alvarez-Vanhard, Auteur ; Thomas Houet, Directeur de thèse ; Thomas Corpetti, Directeur de thèse Editeur : Rennes : Université de Rennes 2 Année de publication : 2021 Importance : 193 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l’Université de Rennes 2, Spécialité : GéographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] échelle des données
[Termes IGN] étalonnage des données
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] marais
[Termes IGN] phytosociologie
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] réserve naturelle
[Termes IGN] zone humideIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) La technologie drone est une nouvelle source de données de télédétection qui offre de nouvelles perspectives aux sciences de l'observation de la Terre. Elle permet un nouveau régime d'observation flexible et à très haute résolution spatiale qui apparaît comme complémentaire à celui des systèmes satellitaires et favorise l'application du changement d'échelle. Cette thèse a pour objectif d'évaluer l'apport des complémentarités entre drone et satellite pour le suivi des prairies humides - des milieux à fort enjeux écologiques et économiques. Pour cela, les principales synergies entre les données drone et satellite ont été identifiées dans la littérature scientifique. Un jeu de données multi-sources et multi-échelles alliant observations drone, satellitaires et in-situ a été constitué sur le site de la réserve régionale du marais de Sougéal, France. Ainsi, deux synergies adaptées au changement d'échelle - la "calibration de modèle" et la "fusion de données" - ont été appliquées à la cartographie de la structure des prairies humides - la distribution des communautés végétales et les dynamiques d'inondation. Les résultats montrent que le drone apporte une information sur la structure spatiale fine qui est utile pour dépasser les effets de pixels mixtes présents dans les données satellitaires. Par ailleurs, ces synergies facilitent la réalisation de représentations cartographiques qui intègrent la nature graduelle des milieux de prairies humides. Note de contenu : Introduction générale
Chapitre 1 - État-de-l’art : Identification des synergies entre drone et satellite
1.1 Introduction
1.2 Méthodes
1.3 Résultats
1.4 Discussion
1.5 Conclusion
Chapitre 2 - Le potentiel des synergies drone/satellite pour le suivi des prairies humides
2.1 Introduction
2.2 Les problématiques et enjeux du suivi des prairies humides
2.3 Méthodologies appliquées aux synergies drone/satellite
2.4 Site d’étude et données
2.5 Conclusion
Chapitre 3 - Calibration de modèle : Cartographie des communautés végétales de prairie humide
3.1 Introduction
3.2 Matériels
3.3 Méthodes
3.4 Résultats
3.5 Discussion
3.6 Conclusion
Chapitre 4 - Fusion de données : Cartographie des dynamiques d’inondation de prairie humide
4.1 Introduction
4.2 Matériels
4.3 Méthodes
4.4 Résultats
4.5 Discussion
4.6 Conclusion
Conclusion généraleNuméro de notice : 26727 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie : Rennes 2 : 2021 Organisme de stage : Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique LETG nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 10/01/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03519981/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99529 PermalinkPermalinkTélédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes / Arthur Crespin-Boucaud (2021)PermalinkPermalinkThe use of deep machine learning for the automated selection of remote sensing data for the determination of areas of arable land degradation processes distribution / Dimitri I. Rukhovitch in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)PermalinkThreat degree classification according to habitat quality: A case study from the Czech Republic / Pavel Lustyk in Forests, vol 12 n° 1 (January 2021)PermalinkTime-series analysis of massive satellite images : Application to earth observation / Alexandre Constantin (2021)PermalinkVectorization of historical maps using deep edge filtering and closed shape extraction / Yizi Chen (2021)PermalinkAssessing historical maps for characterizing fluvial corridor changes at a regional network scale / Samuel Dunesme in Cartographica, vol 55 n° 4 (Winter 2020)PermalinkBioclimatic modeling of potential vegetation types as an alternative to species distribution models for projecting plant species shifts under changing climates / Robert E. Keane in Forest ecology and management, vol 477 ([01/12/2020])Permalink