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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > zone d'intérêt
zone d'intérêtSynonyme(s)région d'intérêt |
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Overcoming lidar’s Big data problem / Rick Harrison in GEO: Geoconnexion international, vol 14 n° 9 (October 2015)
[article]
Titre : Overcoming lidar’s Big data problem Type de document : Article/Communication Auteurs : Rick Harrison, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 27 - 28 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] zone d'intérêtRésumé : (éditeur) Lidar can measure surfaces incredibly accurately, but it can produce huge amounts of data as a result, slowing down software, sometimes to the point of unusability. Here, Rick Harrison reveals eight simple steps to cut the problem down to size Numéro de notice : A2015-655 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78259
in GEO: Geoconnexion international > vol 14 n° 9 (October 2015) . - pp 27 - 28[article]Triangulating social multimedia content for event localization using Flickr and Twitter / George Panteras in Transactions in GIS, vol 19 n° 5 (October 2015)
[article]
Titre : Triangulating social multimedia content for event localization using Flickr and Twitter Type de document : Article/Communication Auteurs : George Panteras, Auteur ; Sarah Wise, Auteur ; Xu Lu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 694 – 715 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] catastrophe naturelle
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] image Flickr
[Termes IGN] orientation d'image
[Termes IGN] réseau social
[Termes IGN] Twitter
[Termes IGN] zone d'intérêtRésumé : (auteur) The analysis of social media content for the extraction of geospatial information and event-related knowledge has recently received substantial attention. In this article we present an approach that leverages the complementary nature of social multimedia content by utilizing heterogeneous sources of social media feeds to assess the impact area of a natural disaster. More specifically, we introduce a novel social multimedia triangulation process that uses both Twitter and Flickr content in an integrated two-step process: Twitter content is used to identify toponym references associated with a disaster; this information is then used to provide approximate orientation for the associated Flickr imagery, allowing us to delineate the impact area as the overlap of multiple view footprints. In this approach, we practically crowdsource approximate orientations from Twitter content and use this information to orient Flickr imagery accordingly and identify the impact area through viewshed analysis and viewpoint integration. This approach enables us to avoid computationally intensive image analysis tasks associated with traditional image orientation, while allowing us to triangulate numerous images by having them pointed towards the crowdsourced toponym location. The article presents our approach and demonstrates its performance using a real-world wildfire event as a representative application case study. Numéro de notice : A2015-683 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12122 En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/tgis.12122 Format de la ressource électronique : Url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78316
in Transactions in GIS > vol 19 n° 5 (October 2015) . - pp 694 – 715[article]Understanding chorematic diagrams : towards a taxonomy / Andreas W. Reimer in Cartographic journal (the), vol 47 n° 4 (November 2010)
[article]
Titre : Understanding chorematic diagrams : towards a taxonomy Type de document : Article/Communication Auteurs : Andreas W. Reimer, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 330 - 350 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes IGN] cartogramme
[Termes IGN] cartologie
[Termes IGN] chorème
[Termes IGN] conception cartographique
[Termes IGN] histoire de la cartographie
[Termes IGN] schéma conceptuel de données
[Termes IGN] taxinomie
[Termes IGN] zone d'intérêtRésumé : (Auteur) Chorematic diagrams are prospective candidates for communicating highly generalised geographic information about a given region of interest. Chorematic diagrams were popularized in France as the graphical artefacts of a specific school of geographic thought established by Roger Brunet, with GIP-RECLUS as his institutional backing. Although many maps were created and a lively debate ensued, only few consolidated cartographic findings were generated and even less were made known to the international scientific community. This article presents a contextualizing review and proposes a cartographic taxonomy aimed at being a first step towards efforts for the automated generation of chorematic diagrams. Numéro de notice : A2010-542 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1179/000870410X12825500202896 Date de publication en ligne : 29/11/2013 En ligne : https://doi.org/10.1179/000870410X12825500202896 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30734
in Cartographic journal (the) > vol 47 n° 4 (November 2010) . - pp 330 - 350[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 030-2010041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Extraction de panneaux de signalisation routière dans des images couleurs Type de document : Article/Communication Auteurs : Bahman Soheilian , Auteur ; Aurore Arlicot, Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur Editeur : Association française pour la reconnaissance et l'interprétation des formes AFRIF Année de publication : 2010 Autre Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Conférence : RFIA 2010, 17e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 19/01/2010 22/01/2010 Caen France OA proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement de formes
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] filtrage du rayonnement
[Termes IGN] image en couleur
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] signalisation routière
[Termes IGN] zone d'intérêtRésumé : (Auteur) Dans cet article, nous présentons un algorithme robuste de détection et de reconnaissance de type de panneaux de signalisation routière à partir d'images en couleur. Notre approche est basée sur un appariement avec des modèles géométriques et radiométriques de panneaux. La stratégie générale est composée d'un enchaînement en cascade de trois grandes étapes. La première d'entre elles détecte les pixels d'une couleur donnée et permet d'obtenir des régions d'intérêt dans l'image. La seconde étape consiste à détecter des formes géométriques connues de panneaux (cercles, triangles, carrés) par une technique de type RANSAC dans les régions d'intérêts précédemment obtenues. Cette étape propose des candidats potentiels de panneaux qui seront évalués dans l'étape finale. Cette étape cherche à apparier par corrélation d'images, chaque candidat avec le bon panneau parmi l'ensemble des panneaux de références de même forme. Nous présentons des résultats sur des images de rues acquises par un véhicule de numérisation mobile en milieu urbain. Nous discuterons enfin des performances du système en termes de détection et robustesse. Numéro de notice : 10660 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://projet.liris.cnrs.fr/imagine/pub/proceedings/RFIA-2010/pdf/7A_P52-Soheil [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64211 Documents numériques
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10660_rfia_2010_soheilian.pdfAdobe Acrobat PDF Evaluation de la classification WISHART sur des données radar polarimétriques et application au Gabon / G. Roussel (2008)
Titre : Evaluation de la classification WISHART sur des données radar polarimétriques et application au Gabon Type de document : Mémoire Auteurs : G. Roussel, Auteur Editeur : Champs/Marne : Université de Marne-la-Vallée Année de publication : 2008 Importance : 62 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de master 2ème année, domaine sciences et technologies, mention systèmes d'information, spécialité sciences de l'information géographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] C++
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données polarimétriques
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] Gabon
[Termes IGN] géoréférencement indirect
[Termes IGN] IDL
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] loi de Wishart
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] zone d'intérêtIndex. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (Auteur) Le stage s'est déroulé dans l'enceinte de l'Université de Marne-la-Vallée, au sein de l'équipe OTIG (Observation de la Terre et Informatique Géographique}. Mon objectif et ait de développer des outils de télédétection et de traitement d'images dans le cadre d'une étude thématique des forêts d'Afrique Centrale. Etant donné la couverture nuageuse qui caractérise cette région de l'Afrique pendant la majeure partie de l'année, il était tout naturel de nous tourner quasi exclusivement vers l'imagerie radar, et notamment la polarimétrie radar. Cela nous a également permis d'étudier les apports de ce type d'imagerie dans le cadre de problèmes de classification. Le thématicien avec qui je travaillais (Calvin Dikongo Ndjomba) étant parti au Gabon pour rassembler des données sur le terrain, je me suis tout d'abord attaché à évaluer un algorithme de classification très largement utilisé pour les données polarimétriques : l'algorithme de Wishart. Après en avoir développé une implémentation en IDL/C++, j'ai entrepris de le comparer à un algorithme réalisé au laboratoire OTIG et basé sur les SVM (Support Vector Machine) au moyen d'un simulateur de données Wishart programmé par mes soins. La conclusion do cette étude est que si l'algorithme de Wishart est efficace dans le cadre de données polarimétriques simulées et statistiquement homogènes, la qualité de ses résultats baisse très fortement dans le cas de données réelles, ce qui voudrait dire que les données polarimétriques réelles ne sont pas totalement conformes à la distribution de Wishart comme on le pensait. J'ai également participé au processus d'élaboration de régions d'intérêt à partir des points GPS pris sur le terrain, ceci en vue d'effectuer une classification supervisée sur la forêt de la Mondah au Gabon. Note de contenu : 1 Présentation du stage
1.1 L'entreprise
1.1.1 L'université de Marne-la-vallée
1.1.2 Le laboratoire G2I
1.2 Stage
1.2.1 Contexte
1.2.2 Objectifs
2 Apport de la polarimétrie pour la classification d'images RADAR
2.1 Qu'est-ce que la polarimétrie ?
2.2 Les algorithmes de classification
2.2.1 Wishart
2.2.2 Support Vector Machines
2.2.3 Implémentation du classifieur Wishart
2.2.4 Résultats
2.3 Simulation de données polarimétriques synthétiques
2.3.1 Mise en oeuvre
2.3.2 Résultats et bilan
3 Intégration des données terrain au processus de classification d'image de la Mondah
3.1 Zone d'étude et données terrain
3.1.1 La Forêt classée de la Mondah
3.1.2 Les données terrain
3.2 Géolocalisation des données et création de régions d'intérêt
3.3 Classification des données
A Wishart en détails
A.1 Initialisation
A.1.1 Lecture des paramètres
A. 1.2 Création des objets image
A.2 Corps du programme
B Interface graphique
B.1 Réalisation d'une interface graphique en IDL
B1.1 Principes de base
B.2 Ajout d'une fonctionnalité à ENVI
C DonnéesNuméro de notice : 13649 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire Master 2 IG Organisme de stage : Laboratoire Observation de la Terre et Information Géographique UMLV Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=50083 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 13649-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Utilisation de la télédétection optique et radar pour étudier la déforestation en Afrique centrale / Quentin Page (2008)PermalinkReal-time speed limit sign recognition based on locally adaptive thresholding and depth-first-search / J. Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 4 (April 2005)PermalinkAn experimental study on content-based image classication for image databases / R.D. Holowczak in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 6 (June 2002)PermalinkPermalinkCompression sélective d'images segmentées : Application au codage d'images infrarouges pour le renseignement / Yann Dieulangard (1998)PermalinkPermalink