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Termes IGN > sciences humaines et sociales > économie > macroéconomie > secteur secondaire > chaîne de production
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Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)
Titre : Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Tilak Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Autre Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B3 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2020, Commission 3, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Archives Commission 3 Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] BD Alti
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] chaîne de production
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] corrélation croisée maximale
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] Gironde (33)
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] vectorisation
[Termes IGN] zone d'intérêt
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) This paper describes a methodology to produce a 7-classes land cover map of urban areas from very high resolution images and limited noisy labeled data. The objective is to make a segmentation map of a large area (a french department) with the following classes: asphalt, bare soil, building, grassland, mineral material (permeable artificialized areas), forest and water from 20cm aerial images and Digital Height Model. We created a training dataset on a few areas of interest aggregating databases, semi-automatic classification, and manual annotation to get a complete ground truth in each class. A comparative study of different encoder-decoder architectures (U-Net, U-Net with Resnet encoders, Deeplab v3+) is presented with different loss functions. The final product is a highly valuable land cover map computed from model predictions stitched together, binarized, and refined before vectorization. Numéro de notice : C2020-038 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-201-2020 Date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-201-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95079
Titre : DIDRO, un outil intégré pour l'auscultation des digues par drone Type de document : Article/Communication Auteurs : D. Boggio, Auteur ; J.L. Sorin, Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny Editeur : Paris [France] : Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement INRAE (2020-) Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : Digues 2019, 3ème Colloque sur les digues maritimes et fluviales de protection contre les inondations 20/03/2019 21/03/2019 Aix-en-Provence France Open Access Proceedings Importance : 6 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] auscultation d'ouvrage
[Termes IGN] chaîne de production
[Termes IGN] digue
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] risque technologiqueRésumé : (auteur) L'usage des drones se démocratise, ouvrant pour les gestionnaires de digues des perspectives de reconnaissance et d'auscultation de leurs ouvrages par voie aérienne à des coûts d'opération raisonnables. L'instrumentation de mesure se miniaturise, son coût diminue, et permet une vision globale et profonde des infrastructures, souvent au-delà de ce que peut détecter l'humain, ou avant que les conséquences d'une anomalie majeure ne soient visibles à l'oeil nu. DIDRO est un consortium de chercheurs et d'industriels, réunis sous l'impulsion d'opérateurs de drones et de gestionnaires de digues. Trois ans de travaux ont permis de mettre au point des techniques d'acquisition d'image et d'interprétation des résultats pour l'aide à la détection de désordres sur les ouvrages. Cette communication présente le dispositif d'acquisition de données par drones et les outils d'aide à la décision issus d'une acquisition de données par drones. Deux drones volants à usage professionnel sont évalués et leurs caractéristiques comparées, afin d'en dresser les conditions d'utilisation et le type d'équipement qu'ils peuvent embarquer. Des capteurs adaptés à l'auscultation des digues sont également présentés. Les phénomènes qu'ils permettent de mettre en évidence sont décrits, ainsi que les protocoles d'acquisition de mesures et d'analyse des données recueillies. L'outil drone équipé, associé à une plateforme numérique d'analyse de données métier, est un allié précieux du gestionnaire de digues dans la collecte d'informations concordantes à grande échelle, lui permettant de cibler les zones sensibles de l'ouvrage. Numéro de notice : C2019-052 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : 10.5281/zenodo.2530658 En ligne : https://digues2019.inrae.fr/wp-content/uploads/2019/11/47_DIDRO_Digues_2019.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96548 
Titre : On the production of semantic and textured 3D meshes of large scale urban environments from mobile mapping images and LIDAR scans Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohamed Boussaha Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : PLaTINUM / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : RFIAP 2018, Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception 01/06/2018 01/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chaîne de production
[Termes IGN] cohérence des données
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] rééchantillonnage
[Termes IGN] sémantisation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] tessellation
[Termes IGN] texturage
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) In this paper, we present a fully automatic framework for the reconstruction of a 3D mesh, its texture mapping and its semantization using oriented images and LiDAR scans acquired in a large urban area by a terrestrial Mobile Mapping System (MMS). First, the acquired points and images are sliced into temporal chunks ensuring a reasonable size and time consistency between geometry (points) and photometry (images). Then, a simple and fast 3D surface reconstruction relying on the sensor space topology is performed on each chunk after an isotropic sampling of the point cloud obtained from the raw LiDAR scans. The method of Waechter et al. is subsequently adapted to texture the reconstructed surface with the images acquired simultaneously, ensuring a high quality texture and global color adjustment. Finally based on the texturing scheme a per-texel semantization is conducted on the final model. Numéro de notice : C2018-024 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/programmeRFIAP Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90490 Documents numériques
en open access
On the production of semantic ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Road network selection for medium scales using an extended stroke-mesh combination algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Stefan A. Benz, Auteur ; Robert Weibel, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 323 - 339 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] 1:10.000
[Termes IGN] 1:50.000
[Termes IGN] chaîne de production
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] maillage
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] SwisstopoRésumé : (auteur) The road network is an essential feature class in topographic maps and databases. Road network selection for smaller scales forms a prerequisite for all other generalization operators and is thus a fundamental operation in the overall process of topographic map and database production. The objective of this paper was to develop an algorithm for automated road network selection from a large-scale (1:10,000) to a medium-scale database (1:50,000). The project was pursued in collaboration with swisstopo, the national mapping agency of Switzerland. Three algorithms (a stroke-based, a mesh-based, and a combined stroke-mesh algorithm) were implemented from the literature and analyzed using swisstopo’s large-scale TLM3D spatial database, with requirements set forth by expert cartographers. Initial experiments showed that the combination algorithm performed best, yet still it could not meet all requirements. Therefore, extensions to the basic stroke-mesh algorithm were developed, significantly improving the selection result with real-world, large test databases. Three extensions introduce modifications to the stroke-mesh combination algorithm. Furthermore, two extensions include external feature classes, ensuring accessibility of points of interest and appropriate network density representation in settlement areas, respectively. The results were evaluated by expert cartographers, who concluded that the proposed approach is ready to be deployed in production at swisstopo. Numéro de notice : A2014-428 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/15230406.2014.928482 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2014.928482 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=73965
in Cartography and Geographic Information Science > vol 41 n° 4 (September 2014) . - pp 323 - 339[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2014041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Abstracting geographic information in a data rich world, ch. 11. Generalisation in practice within national mapping agencies / Cécile Duchêne (2014)
Titre de série : Abstracting geographic information in a data rich world, ch. 11 Titre : Generalisation in practice within national mapping agencies Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Cécile Duchêne Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2014 Collection : Lecture notes in Geoinformation and Cartography, ISSN 1863-2246 Importance : pp 329 - 391 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] chaîne de production
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] représentation multiple
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) National Mapping Agencies (NMAs) are still among the main end users of research into automated generalisation, which is transferred into their production lines via various means. This chapter includes contributions from seven NMAs, illustrating how automated generalisation is used in practice within their partly or fully automated databases and maps production lines, what results are currently being obtained and what further developments are on-going or planned. A contribution by the European Joint Research Center reports on the use of multiple representation and generalisation in the context of the implementation of the European INSPIRE directive. The chapter finishes with a synthesis of recent achievements, as well as future challenges that NMAs have begun to tackle. Numéro de notice : H2014-008 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : 10.1007/978-3-319-00203-3_11 Date de publication en ligne : 01/04/2014 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-00203-3_11 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78635 Mise en oeuvre d'une chaîne de calcul de production de nuages de points denses / Emmanuel Habets (2012)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkWorkshop on production partnership management, Ordnance Survey, Southampton, 7-9 November 2007, England / Ray Patrucco (2008)
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