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Object extraction and revision by image analysis using existing geodata and knowledge: current status and steps towards operational systems / Emmanuel P. Baltsavias in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 58 n° 3-4 (January - June 2004)
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[article]
Titre : Object extraction and revision by image analysis using existing geodata and knowledge: current status and steps towards operational systems Type de document : Article/Communication Auteurs : Emmanuel P. Baltsavias, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 129 - 151 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] extraction semi-automatique
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbainRésumé : (Auteur) The paper focuses mainly on extraction of important topographic objects, like buildings and roads, that have received much attention the last decade. As main input data, aerial imagery is considered, although other data, like from laser scanner, SAR and high-resolution satellite imagery, can be also used. After a short review of recent image analysis trends, and strategy and overall system aspects of knowledge-based image analysis, the paper focuses on aspects of knowledge that can be used for object extraction: types of knowledge, problems in using existing knowledge, knowledge representation and management, current and possible use of knowledge, upgrading and augmenting of knowledge. Finally, an overview on commercial systems regarding automated object extraction and use of a priori knowledge is given. In spite of many remaining unsolved problems and need for further research and development, use of knowledge and semi-automation are the only viable alternatives towards development of useful object extraction systems, as some commercial systems on building extraction and 3D city modelling as well as advanced, practically oriented research have shown. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2004-047 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2003.09.002 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2003.09.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26575
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 58 n° 3-4 (January - June 2004) . - pp 129 - 151[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-04012 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-04011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Vers une réconciliation des experts et des systèmes : expériences d’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique pour la généralisation et l’intégration des bases de données géographiques / Sébastien Mustière (2004)
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contenu dans Cassini'04, 7ème conférence du GDR SIGMA Géomatique et analyse spatiale / Bernard Bouhet (2004)
Titre : Vers une réconciliation des experts et des systèmes : expériences d’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique pour la généralisation et l’intégration des bases de données géographiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Sébastien Mustière , Auteur ; Anne Ruas
, Auteur
Editeur : Grenoble : Université de Grenoble 1 Joseph Fourier Année de publication : 2004 Conférence : Cassini 2004, 7e conférence du GDR SIGMA Géomatique et analyse spatiale 02/06/2004 04/06/2004 Grenoble France Importance : pp 47 - 52 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] acquisition de connaissances
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] généralisation de base de données
[Termes IGN] intégration de donnéesRésumé : (auteur) L’objectif d’un certain nombre de recherches au laboratoire COGIT de l'IGN est d’automatiser deux processus clés pour la gestion et l'utilisation des bases de données géographiques: la généralisation et l'intégration. Mais le recueil des connaissances nécessaires à ces processus est difficile. Nous décrivons alors une série d'expérimentations effectuées pour acquérir des connaissances sous diverses formes grâce aux méthodes d'apprentissage automatique à partir d'exemples. Un des enseignements de ces expérimentations est que le point clé de l'apprentissage n'est pas la définition de nouveaux algorithmes, ou l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage existants, mais la définition du problème : qu'apprendre, avec quels exemples, et comment en évaluer le résultat ? Nous proposons alors de définir un module, intégré au sein d'un SIG, facilitant le processus d'acquisition de connaissances par apprentissage. Numéro de notice : C2004-018 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81339 Documents numériques
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Vers une réconciliation des expertsAdobe Acrobat PDFL'accès à l'information géographique : l'apport de la modélisation de tâches géographiques / Bénédicte Bucher in Revue internationale de géomatique, vol 13 n° 4 (décembre 2003 – février 2004)
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[article]
Titre : L'accès à l'information géographique : l'apport de la modélisation de tâches géographiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Bénédicte Bucher , Auteur
Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 439 - 460 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] accès aux données localisées
[Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] information géographique
[Termes IGN] modélisation
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] requête spatialeRésumé : (Auteur) L'accès d'utilisateurs à l'information géographique est freiné notablement par l'écart entre les représentations de l'espace géographique dans les bases de données géographiques et dans les activités d'utilisateurs. L'intelligence artificielle propose des solutions techniques efficaces au problème général d'accès à des ressources en information. Une notion-clé est l'intégration dans un même modèle formel de deux catégories de connaissances : les connaissances décrivant un domaine d'intérêt, c'est-à-dire une ontologie (le QUOI), avec les connaissances décrivant les manipulations des objets de ce domaine, c'est-à-dire des connaissances de résolutions de problèmes (le COMMENT). Nous proposons une contribution fondée sur cette notion. Elle consiste en la construction d'un modèle de tâches géographiques, exploité par un environnement de conception coopérative d'utilisations de données géographiques. Numéro de notice : A2003-396 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.13.439-460 En ligne : http://dx.doi.org/10.3166/rig.13.439-460 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26476
in Revue internationale de géomatique > vol 13 n° 4 (décembre 2003 – février 2004) . - pp 439 - 460[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-03041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Knowledge discovery from soil maps using inductive learning / F. Qi in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 8 (december 2003)
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[article]
Titre : Knowledge discovery from soil maps using inductive learning Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Qi, Auteur ; A - Xing Zhu, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 771 - 795 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] carte pédologique
[Termes IGN] cartographie géologique
[Termes IGN] découverte de connaissances
[Termes IGN] échantillonnage d'image
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] histogramme
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] restauration d'imageRésumé : (Auteur) This paper develops a knowledge discovery procedure for extracting knowledge of soil-landscape models from a soil map. It has broad relevance to knowledge discovery from other natural resource maps. The procedure consists of four major steps: data preparation, data preprocessing, pattern extraction, and knowledge consolidation. In order to recover true expert knowledge from the error-prone soil maps, our study pays specific attention to the reduction of representation noise in soil maps. The data preprocessing step has exhibited an important role in obtaining greater accuracy. A specific method for sampling pixels based on modes of environmental histograms has proven to be effective in terms of reducing noise and constructing representative sample sets. Three inductive learning algorithms, the See5 decision tree algorithm, Naïve Bayes, and artificial neural network, are investigated for a comparison concerning learning accuracy and result comprehensibility. See5 proves to be an accurate method and produces the most comprehensible results, which are consistent with the rules (expert knowledge) used in producing the soil map. The incorporation of spatial information into the knowledge discovery process is found not only to improve the accuracy of the extracted knowledge, but also to add to the explicitness and extensiveness of the extracted soil-landscape model. Numéro de notice : A2003-299 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810310001596049 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810310001596049 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22595
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 17 n° 8 (december 2003) . - pp 771 - 795[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-03081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A neural adaptive model for feature extraction and recognition in high resolution remote sensing imagery / E. Binaghi in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 20 (October 2003)
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[article]
Titre : A neural adaptive model for feature extraction and recognition in high resolution remote sensing imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : E. Binaghi, Auteur ; I. Gallo, Auteur ; M. Pepe, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 3947 - 3959 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement de formes
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] système expert
[Termes IGN] variation d'échelleRésumé : (Auteur) Contextual classification methods, which require the extraction of complex spatial information over a range of scales, from fine details in local areas to large features that extend across the image, are necessary in many remote sensing image classification studies. This work presents a supervised adaptive object recognition model which integrates scale-space filtering techniques for feature extraction within a Multilayer Perceptron neural network and the back-propagation learning task of the search of the most adequate filter parameters. The experimental evaluation of the method has been conducted in an easily controlled domain using synthetic imagery, and in the real domain coping with object recognition in high-resolution remote sensing imagery. To investigate whether the strategy can be considered an alternative to conventional procedures the results were compared with those obtained by a well known contextual classification scheme. Numéro de notice : A2003-285 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/0143116031000103808 En ligne : https://doi.org/10.1080/0143116031000103808 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22580
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 24 n° 20 (October 2003) . - pp 3947 - 3959[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-03201 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt ICEAGE: interactive clustering and exploration of large and high-dimensional geodata / D. Guo in Geoinformatica, vol 7 n° 3 (September - November 2003)
PermalinkSynergistic use of Lidar and color aerial photography for mapping urban parcel imperviousness / M.E. Hodgson in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 9 (September 2003)
PermalinkA GIS-embedded system to support land consolidation plans in Galicia / J. Tourino in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 4 (june 2003)
PermalinkGénéralisation cartographique avec des agents qui voient et communiquent / Cécile Duchêne in Technique et science informatiques, TSI : Revue des Sciences et Technologies de l'Information, RSTI, vol 22 n° spécial ([01/05/2003])
PermalinkExpert system house detection in high spatial resolution: Imagery using size, shape, and context / J.A. Tullis in Geocarto international, vol 18 n° 1 (March - May 2003)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkProceedings of the twenty-ninth (29th) International Conference on very large databases, 9 - 12 september 2003, Berlin, Germany / Johann-Christoph Freytag (2003)
PermalinkRéalisation d'une interface de consultation pour les traitements de généralisation / P. Michaux (2003)
Permalink