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Crowdsourcing-based application to solve the problem of insufficient training data in deep learning-based classification of satellite images / Ekrem Saralioglu in Geocarto international, vol 37 n° 18 ([01/09/2022])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 37 n° 18 [01/09/2022] . - pp 5433 - 5452 Titre : Crowdsourcing-based application to solve the problem of insufficient training data in deep learning-based classification of satellite images Type de document : Article/Communication Auteurs : Ekrem Saralioglu, Auteur ; Oguz Gungor, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 5433 - 5452 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] acquisition d'images [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] approche participative [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] couleur (variable spectrale) [Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique) [Termes IGN] étiquette [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] OpenStreetMap [Termes IGN] pixel [Termes IGN] plateforme collaborative [Termes IGN] texture d'image [Termes IGN] Worldview Résumé : (auteur) In order to solve insufficient training data problem in remote sensing, a web platform was created so that registered users can generate labeled data for various classes in a dynamic structure. Users were asked to select representative pixel groups for the forest, hazelnut, shadow, soil, tea, and building classes with the polygon tool, and then assign a class label corresponding to each created polygon thanks to the help document displaying descriptive information regarding the locations, colors, textures and distributions of the classes in the image. Crowdsourcing was again used to test the accuracy of the tagged data produced by crowdsourcing. The created data set was overlaid with the original WV-2 image, and the correctness of the labels ​​of the polygons was once visually verified. Finally, the WV-2 image, consisting of 40 patches, was classified with CNN and an average of over 95% accuracy was achieved. Numéro de notice : A2022-702 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2021.1917006 Date de publication en ligne : 26/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2021.1917006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101561 [article]

Trop de satellites ? / T. Rousselin in SIG la lettre, n° 90 (octobre 2007)

Public [article]  inSIG la lettre > n° 90 (octobre 2007) . - pp 5 - 6 Titre : Trop de satellites ? Type de document : Article/Communication Auteurs : T. Rousselin, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 5 - 6 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Technologies spatiales [Termes IGN] image à résolution métrique [Termes IGN] image Ikonos [Termes IGN] image Quickbird [Termes IGN] Landsat [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] Radarsat [Termes IGN] SAR-LUPE [Termes IGN] SPOT5 [Termes IGN] Worldview Résumé : (Auteur) En octobre 2007, le cinquantenaire du premier bip-bip spatial est l'occasion de célébrations nostalgiques. Depuis le lancement de Spoutnik-1 le 4 octobre 1957, suivi de très près par la première image d'observation de la terre le 1er avril 1960, l'observation spatiale est devenue un des éléments clés de l'utilisation de l'espace, tant civil que militaire. Copyright SIG La Lettre Numéro de notice : A2007-408 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28771 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
286-07081	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible