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scientifique

Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)  

Public 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 , Auteur ; Arnaud Braun , Auteur ; David Chandler , Auteur ; Nicolas David , Auteur ; Sylvain Galopin , Auteur ; Amélie Lombard, Auteur ; Camille Parisel , Auteur ; Camille Parisel , Auteur ; Matthieu Porte , Auteur ; Marjorie Robert, Auteur 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 urbaine Résumé : (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

Automatic mapping and innovative on-demand mapping services at IGN France / Sylvain Lafay in Cartography and Geographic Information Science, Vol 42 n° 1 (January 2015)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 42 n° 1 (January 2015) . - pp 54 - 68 Titre : Automatic mapping and innovative on-demand mapping services at IGN France Type de document : Article/Communication Auteurs : Sylvain Lafay , Auteur ; Arnaud Braun , Auteur ; David Chandler , Auteur ; Michaël Michaud, Auteur ; Lucille Ricaud, Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 54 - 68 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] GeoServer [Termes IGN] légende cartographique [Termes IGN] modèle cartographique [Termes IGN] Styled Layer Descriptor [Termes IGN] Web Map Service Résumé : (auteur) Mapmaking has become widespread through the Internet, resulting in a wide range of cartographic quality. To achieve better quality, mapmaking needs tools and online services for intuitive and efficient on-demand mapping. A project team at IGN, the French National Mapping Agency, is working on producing a digital cartographic model (DCM) from various existing databases and maps on which such tools and services are based. This DCM ranges from detailed topographic maps to small general road maps. GeoServer Web Map Service capabilities were used extensively to produce quality maps with various legends. Special care was taken to make a default legend suitable for customer data overlays, both on-screen and on paper. Web-based interface prototypes were built to guide users in choosing colors and creating their own original map legends. Users can also rely on a growing catalog of harmonious color palettes and map samples as sources of inspiration. Numéro de notice : A2015-234 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2014.980442 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2014.980442 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76227 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
032-2015011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible