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City-descriptive input data for urban climate models: Model requirements, data sources and challenges / Valéry Masson in Urban climate, vol 31 (March 2020)
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[article]
Titre : City-descriptive input data for urban climate models: Model requirements, data sources and challenges Type de document : Article/Communication Auteurs : Valéry Masson, Auteur ; Wieke Heldens, Auteur ; Erwan Bocher, Auteur ; Marion Bonhomme, Auteur ; Bénédicte Bucher , Auteur ; et al., Auteur
Année de publication : 2020 Projets : URCLIM / Masson, Valéry Article en page(s) : n° 100536 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] données localisées numériques
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] flore urbaine
[Termes IGN] morphologie urbaine
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] ville
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Cities are particularly vulnerable to meteorological hazards because of the concentration of population, goods, capital stock and infrastructure. Urban climate services require multi-disciplinary and multi-sectorial approaches and new paradigms in urban climate modelling. This paper classifies the required urban input data for both mesoscale state-of-the-art Urban Canopy Models (UCMs) and microscale Obstacle Resolving Models (ORM) into five categories and reviews the ways in which they can be obtained. The first two categories are (1) land cover, and (2) building morphology. These govern the main interactions between the city and the urban climate and the Urban Heat Island. Interdependence between morphological parameters and UCM geometric hypotheses are discussed. Building height, plan and wall area densities are recommended as the main input variables for UCMs, whereas ORMs require 3D building data. Recently, three other categories of urban data became relevant for finer urban studies and adaptation to climate change: (3) building design and architecture, (4) building use, anthropogenic heat and socio-economic data, and (5) urban vegetation data. Several methods for acquiring spatial information are reviewed, including remote sensing, geographic information system (GIS) processing from administrative cadasters, expert knowledge and crowdsourcing. Data availability, data harmonization, costs/efficiency trade-offs and future challenges are then discussed. Numéro de notice : A2020-003 Affiliation des auteurs : LASTIG+Ext (2016-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.uclim.2019.100536 Date de publication en ligne : 19/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.uclim.2019.100536 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94290
in Urban climate > vol 31 (March 2020) . - n° 100536[article]Edge-reinforced convolutional neural network for road detection in very-high-resolution remote sensing imagery / Xiaoyan Lu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 3 (March 2020)
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[article]
Titre : Edge-reinforced convolutional neural network for road detection in very-high-resolution remote sensing imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaoyan Lu, Auteur ; Yanfei Zhong, Auteur ; Zhuo Zheng, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 153 - 160 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] accentuation de contours
[Termes IGN] analyse multiéchelle
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] ombre
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (auteur) Road detection in very-high-resolution remote sensing imagery is a hot research topic. However, the high resolution results in highly complex data distributions, which lead to much noise for road detection—for example, shadows and occlusions caused by disturbance on the roadside make it difficult to accurately recognize road. In this article, a novel edge-reinforced convolutional neural network, combined with multiscale feature extraction and edge reinforcement, is proposed to alleviate this problem. First, multiscale feature extraction is used in the center part of the proposed network to extract multiscale context information. Then edge reinforcement, applying a simplified U-Net to learn additional edge information, is used to restore the road information. The two operations can be used with different convolutional neural networks. Finally, two public road data sets are adopted to verify the effectiveness of the proposed approach, with experimental results demonstrating its superiority. Numéro de notice : A2020-145 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.3.153 Date de publication en ligne : 01/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.3.153 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94774
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 86 n° 3 (March 2020) . - pp 153 - 160[article]Estimation of variance and spatial correlation width for fine-scale measurement error in digital elevation model / Mikhail L. Uss in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 3 (March 2020)
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[article]
Titre : Estimation of variance and spatial correlation width for fine-scale measurement error in digital elevation model Type de document : Article/Communication Auteurs : Mikhail L. Uss, Auteur ; Benoit Vozel, Auteur ; Vladimir V. Lukin, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1941 - 1956 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] corrélation automatique de points homologues
[Termes IGN] courbe épipolaire
[Termes IGN] erreur de mesure
[Termes IGN] image ALOS
[Termes IGN] image TanDEM-X
[Termes IGN] modèle d'erreur
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] mouvement brownien
[Termes IGN] varianceRésumé : (Auteur) In this article, we borrow from the blind noise parameter estimation (BNPE) methodology early developed in the image processing field an original and innovative no-reference approach to estimate digital elevation model (DEM) vertical error parameters without resorting to a reference DEM. The challenges associated with the proposed approach related to the physical nature of the error and its multifactor structure in DEM are discussed in detail. A suitable multivariate method is then developed for estimating the error in gridded DEM. It is built on a recently proposed vectorial BNPE method for estimating spatially correlated noise using noise informative areas and fractal Brownian motion. The new multivariate method is derived to estimate the effect of the stacking procedure and that of the epipolar line error on local (fine-scale) standard deviation and autocorrelation function width of photogrammetric DEM measurement error. Applying the new estimator to Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) GDEM2 and Advanced Land Observing Satellite (ALOS) World 3D DEMs, good agreement of derived estimates with results available in the literature is evidenced. Adopted for TanDEM-X-DEM, estimates obtained agree well with the values provided in the height error map. In future works, the proposed no-reference method for analyzing DEM error can be extended to a larger number of predictors for accounting for other factors influencing remote sensing (RS) DEM accuracy. Numéro de notice : A2020-092 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2951178 Date de publication en ligne : 28/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2951178 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94666
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 3 (March 2020) . - pp 1941 - 1956[article]Les États-Unis remplacent le NAD83 par le NATRF2022 : ce que cela signifie pour le Canada / Caroline Erickson in Geomatica, vol 74 n° 1 (Mars 2020)
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[article]
Titre : Les États-Unis remplacent le NAD83 par le NATRF2022 : ce que cela signifie pour le Canada Type de document : Article/Communication Auteurs : Caroline Erickson, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1 - 8 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes de référence et réseaux
[Termes IGN] Canada
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] North American Datum 1983
[Termes IGN] North American Terrestrial Reference Frame 2022Résumé : (auteur) En 2022, les États-Unis, dans le cadre de la modernisation de leur système de référence, remplaceront le Système de référence géodésique nord-américain de 1983 (NAD83) par un nouveau cadre de référence terrestre nord-américain (NATRF2022), ce qui entraînera des différences de coordonnées horizontales de 1,3 à 1,5 mètre à la frontière canado-américaine par rapport au NAD83 (SCRS) canadien. Jamais auparavant des différences aussi importantes n’avaient existé entre les cadres de référence de nos deux pays. Le présent document examine les raisons pour lesquelles les États-Unis apportent ce changement et examine ensuite la situation du Canada en ce qui concerne les cadres de référence. Il y a des raisons impérieuses pour que le Canada emboîte le pas et passe au NATRF2022 d’ici une décennie, mais cela représente aussi des défis majeurs. Que le Canada suive ou non la même voie, il y a beaucoup de travail à accomplir pour préparer le Canada à l’adoption du NATRF2022 par les États-Unis. Le présent document se veut une première étape pour informer la communauté géospatiale canadienne de la décision des États-Unis d’adopter le NATRF2022 et de ce que cela signifie pour le Canada. Numéro de notice : A2020-841 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1139/geomat-2020-0008 En ligne : https://doi.org/10.1139/geomat-2020-0008 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98318
in Geomatica > vol 74 n° 1 (Mars 2020) . - pp 1 - 8[article]Evaluation of the high-rate GNSS-PPP method for vertical structural motion / Mosbeh R. Kaloop in Survey review, vol 52 n° 371 (March 2020)
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[article]
Titre : Evaluation of the high-rate GNSS-PPP method for vertical structural motion Type de document : Article/Communication Auteurs : Mosbeh R. Kaloop, Auteur ; Cemal Ozer Yigit, Auteur ; Ahmet Anil Dindar, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 159 - 171 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes IGN] antenne GNSS
[Termes IGN] déformation verticale de la croute terrestre
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] ondelette
[Termes IGN] positionnement cinématique en temps réel
[Termes IGN] positionnement par GNSS
[Termes IGN] positionnement ponctuel précis
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] traitement de données GNSSRésumé : (auteur) This study aims at the investigation of GNSS-PP method to determine the dynamic characteristics of structures. Cantilever steel bars having lengths of 70, 100 and 120 cm were tested under dynamic excitation. The GNSS was used to measure the natural frequencies and damping values of all the tested cantilever structures. The GNSS data were processed using relative GNSS positioning and PPP methods. The results obtained using these two methods were also compared with the dynamic characteristics obtained by applying the theoretical and finite element (FE) methods. Furthermore, it is investigated the impact of the stable data length before oscillation events on kinematic PPP. The study showed that the maximum difference among the experimental results in terms of natural frequencies proceeded using PPP is 0.08 Hz when compared with the theoretical and FE results. Furthermore, there is no difference between the PPP and relative GNSS positioning in determining the dynamic behaviour of structures eventhough roving GNSS antenna remains motionless for short-time, such as a few-minutes, before an event occurred. Numéro de notice : A2020-080 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2018.1534362 Date de publication en ligne : 19/10/2018 En ligne : https://doi.org/https://doi.org/10.1080/00396265.2018.1534362 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94643
in Survey review > vol 52 n° 371 (March 2020) . - pp 159 - 171[article]A framework for extracting urban functional regions based on multiprototype word embeddings using points-of-interest data / Sheng Hu in Computers, Environment and Urban Systems, vol 80 (March 2020)
PermalinkHierarchical classification of pole‐like objects in mobile laser scanning point clouds / Rufei Liu in Photogrammetric record, vol 35 n° 169 (March 2020)
PermalinkLarge-scale two-phase estimation of wood production by poplar plantations exploiting Sentinel-2 data as auxiliary information / Agnese Marcelli in Silva fennica, vol 54 n° 2 (March 2020)
PermalinkLearning sequential slice representation with an attention-embedding network for 3D shape recognition and retrieval in MLS point clouds / Zhipeng Luo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 161 (March 2020)
PermalinkA novel method of spatiotemporal dynamic geo-visualization of criminal data, applied to command and control centers for public safety / Mayra Salcedo-Gonzalez in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 3 (March 2020)
PermalinkPoststack seismic data denoising based on 3-D convolutional neural network / Dawei Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 3 (March 2020)
PermalinkA precise visual localisation method for the Chinese Chang’e‐4 Yutu‐2 rover / YouQing Ma in Photogrammetric record, vol 35 n° 169 (March 2020)
PermalinkA proposal for modeling indoor–outdoor spaces through indoorGML, open location code and OpenStreetMap / Ruben Cantarero Navarro in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 3 (March 2020)
PermalinkReducing shadow effects on the co-registration of aerial image pairs / Matthew Plummer in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 3 (March 2020)
PermalinkResearch on empirical correction models of GPS Block IIF and BDS satellite inter-frequency clock bias / Xiaopeng Gong in Journal of geodesy, Vol 94 n°3 (March 2020)
PermalinkRoad network structure and ride-sharing accessibility: A network science perspective / Mingshu Wang in Computers, Environment and Urban Systems, vol 80 (March 2020)
PermalinkA sequential Monte Carlo framework for noise filtering in InSAR time series / Mehdi Khaki in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 3 (March 2020)
PermalinkSpecies richness influences the spatial distribution of trees in European forests / Cristina Bastias in Oikos, vol 129 n° 3 (March 2020)
PermalinkUsing real polar ground gravimetry data to solve the GOCE polar gap problem in satellite-only gravity field recovery / Biao Lu in Journal of geodesy, Vol 94 n°3 (March 2020)
PermalinkWarming effects on morphological and physiological performances of four subtropical montane tree species / Yiyong Li in Annals of Forest Science, Vol 77 n° 1 (March 2020)
PermalinkAssessing forest availability for wood supply in Europe / Iciar A. Alberdi in Forest policy and economics, vol 111 (February 2020)
PermalinkAssessing public transit performance using real-time data: spatiotemporal patterns of bus operation delays in Columbus, Ohio, USA / Yongha Park in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 2 (February 2020)
PermalinkCan Carbon Sequestration in Tasmanian “Wet” Eucalypt Forests Be Used to Mitigate Climate Change? Forest Succession, the Buffering Effects of Soils, and Landscape Processes Must Be Taken into Account / Peter D. McIntosh in International journal of forestry research, vol 2020 ([01/02/2020])
PermalinkCan school children support ecological research? Lessons from the Oak Bodyguard citizen science project / Bastien Castagneyrol in Citizen Science: Theory and Practice, vol 5 (2020)
PermalinkCombinatorial optimization applied to VLBI scheduling / A. Corbin in Journal of geodesy, vol 94 n°2 (February 2020)
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