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Titre : Création d’un portail de datavisualisation open source Type de document : Mémoire Auteurs : Benjamin Fau, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 80 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de fin d'étude, cycle Ingénieur 3e année, master CarthagéoLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] analyse des besoins
[Termes IGN] entrepôt de données localisées
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] logiciel libre
[Termes IGN] partage de données localisées
[Termes IGN] portail
[Termes IGN] serveur cartographique (programme)
[Termes IGN] utilisateur
[Termes IGN] visualisation de donnéesIndex. décimale : DCAR Mémoires de l'ex DESS cartographie et du Master CARTHAGEO Résumé : (Auteur) Le monde de la datavisualisation est riche en outils et propose de nombreuses solutions pour qui veut organiser et mettre en forme ses données. Parmi ces solutions, un certain nombre ont fait le choix de suivre les principes du logiciel libre, ou open source. Ces derniers donnent à l’ensemble de la communauté une liberté concernant la visualisation, l’utilisation et la modification du code. Ces outils ont chacun leur domaine d’application, leurs avantages et limites. Ce stage se propose de sélectionner et d’adapter un ensemble de solutions de datavisualisation open source, traitant des données géographiques ou non-géographiques, afin de les faire fonctionner au sein d’un environnement cohérent capable de répondre à une grande diversité de besoins. Note de contenu :
Introduction
1. Présentation du stage
2. Solutions de datavisualisation composant le portail
3. Développement du portail
4. Résultats
ConclusionNuméro de notice : 26698 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Magellium Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99106 Documents numériques
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Création d’un portail de datavisualisation open source - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Deep learning for feature based image matching Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lin Chen, Auteur ; Christian Heipke, Directeur de thèse Editeur : Munich : Bayerische Akademie der Wissenschaften Année de publication : 2021 Collection : DGK - C, ISSN 0065-5325 num. 867 Importance : 159 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Diese Arbeit ist gleichzeitig veröffentlicht in: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz UniversitätHannoverISSN 0174-1454, Nr. 369, Hannover 2021Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] image aérienne oblique
[Termes IGN] orientation d'image
[Termes IGN] orthoimageRésumé : (auteur) Feature based image matching aims at finding matched features between two or more images. It is one of the most fundamental research topics in photogrammetry and computer vision. The matching features area prerequisite for applications such as image orientation, Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and robot vision. A typical feature based matching algorithm is composed of five steps: feature detection, affine shape estimation, orientation, description and descriptor matching. Today, the employment of deep neural network has framed those different steps as machine learning problems and the matching performance has been improved significantly. One of the main reasons why feature based image matching may still prove difficult is the complex change between different images, including geometric and radiometric transformations. If the change between images exceeds a certain level, it will also exceed the tolerance of those aforementioned separate steps and, in turn, cause feature based image matching to fail.
This thesis focuses on improving feature based image matching against large viewpoint and viewing direction change between images. In order to improve the feature based image matching performance under these circumstances, affine shape estimation, orientation and description are solved with deep learning architectures. In particular, Convolutional Neural Networks (CNN) are used. For the affine shape and orientation learning, the main contribution of this thesis is two fold. First, instead of a Siamese CNN, only one branch is needed and the loss is built based on the geometric measures calculated from the mean gradient or second moment matrix. Therefore, for each of the input patches, a global minimum, namely the canonical feature, exists. Second, both the affine shape and orientation are solved simultaneously within one network by combining the loss used for affine shape and orientation learning. To the best of the author’s knowledge, this is the first time these two modules are reported to have been successfully trained simultaneously. For the descriptor learning part, a new weak match is defined. For any input feature patch, a slightly transformed patch that lies far from the input feature patch in descriptor space is defined as a weak match feature. A weak match finder network is proposed to actively find these weak match features. In a following step, the found weak matches are used in the standard descriptor learning framework. In this way, the intra-variance of the appearance of matched feature patch pairs is explored in depth and, accordingly, the invariance of feature descriptors against viewpoint and viewing direction change is improved. The proposed feature based image matching method is evaluated on standard benchmarks and is used to solve for the parameters of image orientation. For the image orientation task, aerial oblique images are taken into account. Through analysis of the experiments conducted for small image blocks, it is shown that deep learning feature based image matching leads to more registered images, more reconstructed 3D points and a more stable block connection.Note de contenu : 1- Introduction
2- Basics
3- Related work
4- Deep learning feature representation
5- Experiments and results
6- Discussion
7- Conclusion and outlookNuméro de notice : 17673 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD dissertation : Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik : Hanovre : 2021 En ligne : https://dgk.badw.de/fileadmin/user_upload/Files/DGK/docs/c-867.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97999 Improving image description with auxiliary modality for visual localization in challenging conditions / Nathan Piasco in International journal of computer vision, vol 29 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Improving image description with auxiliary modality for visual localization in challenging conditions Type de document : Article/Communication Auteurs : Nathan Piasco , Auteur ; Désiré Sidibé, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Cédric Demonceaux, Auteur Année de publication : 2021 Projets : PLaTINUM / Gouet-Brunet, Valérie Article en page(s) : pp 185 - 202 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] localisation basée image
[Termes IGN] localisation basée visionRésumé : (auteur) Image indexing for lifelong localization is a key component for a large panel of applications, including robot navigation, autonomous driving or cultural heritage valorization. The principal difficulty in long-term localization arises from the dynamic changes that affect outdoor environments. In this work, we propose a new approach for outdoor large scale image-based localization that can deal with challenging scenarios like cross-season, cross-weather and day/night localization. The key component of our method is a new learned global image descriptor, that can effectively benefit from scene geometry information during training. At test time, our system is capable of inferring the depth map related to the query image and use it to increase localization accuracy. We show through extensive evaluation that our method can improve localization performances, especially in challenging scenarios when the visual appearance of the scene has changed. Our method is able to leverage both visual and geometric clues from monocular images to create discriminative descriptors for cross-season localization and effective matching of images acquired at different time periods. Our method can also use weakly annotated data to localize night images across a reference dataset of daytime images. Finally we extended our method to reflectance modality and we compare multi-modal descriptors respectively based on geometry, material reflectance and a combination of both. Numéro de notice : A2021-132 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11263-020-01363-6 Date de publication en ligne : 28/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-020-01363-6 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96971
in International journal of computer vision > vol 29 n° 1 (January 2021) . - pp 185 - 202[article]Incorporating memory-based preferences and point-of-interest stickiness into recommendations in location-based social networks / Hang Zhang in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Incorporating memory-based preferences and point-of-interest stickiness into recommendations in location-based social networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Hang Zhang, Auteur ; Mingxin Gan, Auteur ; Xi Sun, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 10 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] approche participative
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] filtrage d'information
[Termes IGN] interprétation (psychologie)
[Termes IGN] mémoire
[Termes IGN] mobilité humaine
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] réseau social géodépendant
[Termes IGN] tourismeRésumé : (auteur) In location-based social networks (LBSNs), point-of-interest (POI) recommendations facilitate access to information for people by recommending attractive locations they have not previously visited. Check-in data and various contextual factors are widely taken into consideration to obtain people’s preferences regarding POIs in existing POI recommendation methods. In psychological effect-based POI recommendations, the memory-based attenuation of people’s preferences with respect to POIs, e.g., the fact that more attention is paid to POIs that were checked in to recently than those visited earlier, is emphasized. However, the memory effect only reflects the changes in an individual’s check-in trajectory and cannot discover the important POIs that dominate their mobility patterns, which are related to the repeat-visit frequency of an individual at a POI. To solve this problem, in this paper, we developed a novel POI recommendation framework using people’s memory-based preferences and POI stickiness, named U-CF-Memory-Stickiness. First, we used the memory-based preference-attenuation mechanism to emphasize personal psychological effects and memory-based preference evolution in human mobility patterns. Second, we took the visiting frequency of POIs into consideration and introduced the concept of POI stickiness to identify the important POIs that reflect the stable interests of an individual with respect to their mobility behavior decisions. Lastly, we incorporated the influence of both memory-based preferences and POI stickiness into a user-based collaborative filtering framework to improve the performance of POI recommendations. The results of the experiments we conducted on a real LBSN dataset demonstrated that our method outperformed other methods. Numéro de notice : A2021-148 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi10010036 Date de publication en ligne : 15/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10010036 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97056
in ISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 1 (January 2021) . - n° 10[article]Une méthodologie et un outil d'évaluation du niveau de "FAIRness" pour les ressources sémantiques : le cas d'AgroPortal / Emna Amdouni (2021)
Titre : Une méthodologie et un outil d'évaluation du niveau de "FAIRness" pour les ressources sémantiques : le cas d'AgroPortal Type de document : Article/Communication Auteurs : Emna Amdouni, Auteur ; Clément Jonquet, Auteur Editeur : Montpellier : Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier LIRMM Année de publication : 2021 Conférence : IC 2021, 32es journées francophones d'Ingénierie des connaissances 30/06/2021 02/07/2021 Bordeaux France OA Proceedings Importance : pp 11 - 19 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Société de l'information
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] portail
[Termes IGN] recherche scientifique
[Termes IGN] référentiel sémantique
[Termes IGN] reproductibilité
[Termes IGN] science ouverteMots-clés libres : principes FAIR Résumé : (auteur) Les principes "FAIR" définissent un ensemble de caractéristiques que les données et leurs métadonnées devraient présenter pour être Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables. Également, suivant le principe I2, une ontologie, et plus généralement une ressource sémantique, devrait aussi être "FAIR". Des critères spécifiques aux ontologies commencent à apparaître, mais il n'existe toujours pas de mécanismes pour évaluer le degré de mise en oeuvre de ces principes. Nous proposons une approche d'évaluation automatique du niveau de "FAIRness" d'une ontologie qui se base sur une représentation riche et structurée des métadonnées. Nous nous reposons sur le modèle de métadonnées MOD et avons développé un prototype pour AgroPortal, un portail de ressources sémantiques et d'ontologies en agronomie. Numéro de notice : C2021-083 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE/POSITIONNEMENT/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Communication DOI : sans Date de publication en ligne : 21/05/2021 En ligne : https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-03232615/document Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101058 PermalinkMise en place d’une infrastructure de données spatiales sur le risque de piqures de tiques / Lilian Calas (2021)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkEvaluating geo-tagged Twitter data to analyze tourist flows in Styria, Austria / Johannes Scholz in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)PermalinkSea surface temperature and high water temperature occurrence prediction using a long short-term memory model / Minkyu Kim in Remote sensing, vol 12 n° 21 (November 2020)PermalinkRoad network simplification for location-based services / Abdeltawab M. Hendawi in Geoinformatica, vol 24 n° 4 (October 2020)PermalinkSensor tasking for search and catalog maintenance of geosynchronous space objects / Han Cai in Acta Astronautica, vol 175 (October 2020)PermalinkUrban Wi-Fi fingerprinting along a public transport route / Guenther Retscher in Journal of applied geodesy, vol 14 n° 4 (October 2020)PermalinkVolunteered geographic information research in the first decade: a narrative review of selected journal articles in GIScience / Yingwei Yan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 9 (September 2020)PermalinkNovel communication channel model for signal propagation and loss through layered earth / David O. LeVan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 8 (August 2020)PermalinkTourism land use simulation for regional tourism planning using POIs and cellular automata / Hong Shi in Transactions in GIS, Vol 24 n° 4 (August 2020)PermalinkComplete and accurate data correction for seamless mosaicking of airborne hyperspectral images: A case study at a mining site in Inner Mongolia, China / Kun Tan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 165 (July 2020)PermalinkInteroperable information model for geovisualization and interaction in XR environments / Daeil Seo in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 7 (July 2020)PermalinkSIMuRG: System for Ionosphere Monitoring and Research from GNSS / Yury V. Yasyukevich in GPS solutions, Vol 24 n° 3 (July 2020)PermalinkThe map is the story: the U-shaped line in western news media coverage of the geopolitics of the South China Sea / Peter Vujakovic in International journal of cartography, Vol 6 n° 2 (July 2020)PermalinkThe position of sound in audiovisual maps: an experimental study of performance in spatial memory / Nils Siepmann in Cartographica, vol 55 n° 2 (Summer 2020)PermalinkFusing adjacent-track InSAR datasets to densify the temporal resolution of time-series 3-D displacement estimation over mining areas with a prior deformation model and a generalized weighting least-squares method / Yuedong Wang in Journal of geodesy, vol 94 n° 5 (May 2020)PermalinkCrowdsource mapping of target buildings in hazard: the utilization of smartphone technologies and geographic services / Mohammad H. Vahidnia in Applied geomatics, vol 12 n° 1 (April 2020)PermalinkGeological map generalization driven by size constraints / Azimjon Sayidov in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 4 (April 2020)PermalinkStreet-Frontage-Net: urban image classification using deep convolutional neural networks / Stephen Law in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 4 (April 2020)PermalinkMulti-Spatial Resolution Satellite and sUAS Imagery for Precision Agriculture on Smallholder Farms in Malawi / Brad G. Peter in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 2 (February 2020)PermalinkSemantic relatedness algorithm for keyword sets of geographic metadata / Zugang Chen in Cartography and Geographic Information Science, vol 47 n° 2 (February 2020)PermalinkSpatial visualization of quantitative landscape changes in an industrial region between 1827 and 1883. Case study Katowice, southern Poland / Paweł Cybulski in Journal of maps, vol 16 n° 1 ([02/01/2020])PermalinkAnalyse, structuration et sémantisation des images aériennes [diaporama] / Valérie Gouet-Brunet (2020)PermalinkCartographie sémantique hybride de scènes urbaines à partir de données image et Lidar / Mohamed Boussaha (2020)PermalinkCreating a web mapping portal to manage Malta’s underwater cultural heritage / Mélissa Dupuis (2020)PermalinkCréation d’un outil d’interrogation du référentiel régional pédologique de Bretagne pour estimation du stock de carbone organique du sol / Louise Grall (2020)PermalinkPermalinkImproved indoor positioning based on range-free RSSI fingerprint method / Marcin Uradzinski in Journal of geodetic science, vol 10 n° 1 (January 2020)PermalinkIndividual internet usage and the availability of online content of local interest: A multilevel approach / Emmanouil Tranos in Computers, Environment and Urban Systems, vol 79 (January 2020)PermalinkPermalinkOptimisation des services de positionnement GNSS pour les opérations offshore d’Exploration Production de Total / Gautier Jolain (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSUMAC'20 : Proceedings of the 2nd Workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents / Valérie Gouet-Brunet (2020)PermalinkMeasuring differential access to facilities between population groups using spatial Lorenz curves and related indices / Gordon A. Cromley in Transactions in GIS, Vol 23 n° 6 (November 2019)PermalinkMapping the wavelength position of mineral features in hyperspectral thermal infrared data / Christoph Hecker in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 79 (July 2019)PermalinkAudiovisual cartography : Established and new multimedia approaches to represent soundscapes / Dennis Edler in KN, Journal of Cartography and Geographic Information, vol 69 n° 1 (May 2019)PermalinkDévelopper l’Afrique, grâce au recensement des stations GNSS permanentes / Derrick Koome in XYZ, n° 158 (mars 2019)PermalinkLe nivellement de Saint-Germain-en-Laye / Alain Coulomb in XYZ, n° 158 (mars 2019)Permalink