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scientifique

Products and services of the Urban THEIA Scientific Expertise Centre / Anne Puissant (2022)    

Public Titre : Products and services of the Urban THEIA Scientific Expertise Centre Type de document : Article/Communication Auteurs : Anne Puissant, Auteur ; Thibault Catry, Auteur ; Rémi Cresson, Auteur ; Nadine Dessay, Auteur ; Laurent Demagistri, Auteur ; Sébastien Gadal, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Kenji Ose, Auteur ; Benjamin Pillot, Auteur Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2022 Conférence : LPS 2022, ESA Living Planet Symposium 22/05/2022 27/05/2022 Bonn Allemagne programme sans actes Note générale : projet AIMCEE (Apport de l’Imagerie satellitaire Multi-Capteurs pour répondre aux Enjeux Environnementaux et sociétaux des socio-systèmes urbains) Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] image satellite Résumé : (auteur) The THEIA data and services centre (www.theia-land.fr) is a consortium of 12 French public institutions involved in Earth observation and environmental sciences (CEA, CEREMA, CIRAD, CNES, IGN, INRA, CNRS, IRD, Irstea, Météo France, AgroParisTech, and ONERA). THEIA was initiated in 2012 with the objective of increasing the use of space data by the scientific community and the public actors. The first years allowed structuring the national science and user communities, pooling resources to facilitate access to data and processing capacities, federating various previously unrelated initiatives, and disseminating the French achievements nationally and internationally. The THEIA Land Data and Services Centre (www.theia-land.fr) is a consortium of 12 French public institutions involved in Earth observation and environmental sciences (CEA, CEREMA, CIRAD, CNES, IGN, INRAE, CNRS, IRD, Irstea, Météo France, AgroParisTech, and ONERA). THEIA has been initiated with the objective of increasing the use of space data by the scientific community and the public actors. The Scientific Expertise Centers (SEC) cluster research groups on various thematic domains. The "Urban” SEC gathers experts in multi-sensor urban remote sensing. Researchers of this group have structured their works around the development of algorithms useful for urban remote sensing using optical and SAR sensors to propose “urban products” at three different spatial scales: (1) the urban footprint, (2) the urban fabrics and (3) the urban objects. The objective of this poster is to present recent (>2019) advances of the URBAN SEC at these three scales. For the first two, the proposed methods are adapted to the geographic context of urban cities (West Cities, South Cities first and North Cities). For each spatial scale, the objective is to propose validated scientific products already available or in the near-term through the THEIA Land Service and Data Infrastructure. At the macro-scale (urban footprint), an unsupervised automated approach is currently under development at Espace-DEV - Montpellier, and funded by a CNES project (TOSCA DELICIOSA). This method is derived from the FOTO algorithm originally developed to differentiate vegetation textures in HR and VHR satellite images (Couteron et al. 2006, Lang et al., 2019). It has been optimized and packaged into the FOTOTEX Python Open-Source library. The method is very well suited for areas with no or few urban settlement data or with quickly growing informal settlements. No training dataset is required, and the urban footprint can be identified from only one satellite image as long as it is not covered by clouds. For Western Cities where training datasets are available, the Urba-Opt processing chain based on an automatic and object-oriented approach has been deployed on HPC infrastructure and produce annually (since 2018) an urban settlement product which is available through the A2S dissemination infrastructure and on the Urban SEC of Theia land data and service Infrastructure. An ongoing research between LIVE and Espace Dev Labs focused on the interest to use the FOTOTEX result as training data in the Urba-Opt processing chain to propose an updated product of urban settlement for South cities. At the scales of urban fabrics, products are under research activities The LIVE lab. In the context of an ongoing PhD thesis (ANR TIMES) and Tosca project (CNES 2019-2022) Sentinel-2 single-date images are used to assess two semantic segmentation networks (U-Net) that we combined using feature fusion between a from scratch network and a pre-trained network on ImageNet. Three spectral or textural indices have been added to the both networks in order to improve the classification results. The results showed a performance gain for the fusion methods. The research activities are ongoing in order to test the S1 imagery and temporal series for training in a deep architecture. The IGN-LaSTIG - Univ. Paris Est has focused on the use of Sentinel-2 and VHR mono-temporal SPOT products to retrieve land cover information related to urban density. First, images undergo a U-net based semantic segmentation at urban object level to retrieve ‘topographic’ classes (buildings, roads, vegetation, …). Generalized information about urban fabrics is then derived out of these land cover maps thanks to another CNN architecture. Both a building density measure and a simplified Urban Atlas like land cover map are calculated. The UMR ESPACE has focused on the machine learning modeling of the evolution of urban territories of Arctic (Yakutsk) and North-Eastern Europe (Baltic States and Kaliningrad) cities since the post-Soviet period at two scales: those of the built-up area with high spatial resolution SPOT 6/7 images, and of the urban structures based on the use of Landsat 5 TM, Landsat 8 OLI, and Sentinel 2 MSI images. Environmental (urban vegetation), economic (agricultural transformation), and morphometric indexes have been developed to characterize the processes of urban restructuring (densification, renovation) and expansion of post-Soviet cities. A comparative analysis of the machine learning algorithms used was done on the South-East Baltic cities to evaluate their performance. At the scale of urban object (3), a map of building with their functions is proposed by the TETIS laboratory. The study targets the retrieval of buildings footprint using deep convolutional neural networks for semantic segmentation, from Spot-6/7 images (1,5m spacing), on the entire France mainland. A single model has been trained and validated from 1.2k Spot-6/7 scenes and 20M images patches. The LIVE Lab has focused on the detection of urban changes from tri-stereoscopic Pléiades imagery through 2017 to 2020. A processing chain based on a Random Forest classifiers (ImCLASS) has been tested and the impact of the height attribute to detect changes has been evaluated to characterize changes into three thematic classes of changes. Numéro de notice : C2022-016 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://express.converia.de/frontend/index.php?page_id=22745&additions_conferenc [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100842

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Guide de bonnes pratiques sur la gestion des données de la recherche / Groupe de travail Atelier Données (France) (2021)  

Public Titre : Guide de bonnes pratiques sur la gestion des données de la recherche Type de document : Monographie Auteurs : Groupe de travail Atelier Données (France), Auteur Mention d'édition : version 1.0 - Janvier 2021 Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2021 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Société de l'information [Termes IGN] accès aux données [Termes IGN] données environnementales [Termes IGN] recherche scientifique [Termes IGN] reproductibilité [Termes IGN] réutilisation des données Résumé : (auteur) En janvier 2021, le groupe de travail publie le « guide de bonnes pratiques sur les données de la recherche » qui présente les différentes actions faites par les réseaux autour de la gestion des données. Ce guide reprend les 7 étapes définies dans le document « Cartographie des actions des réseaux métiers autour de la gestion des données » proposé en 2017. Numéro de notice : 17615 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE/POSITIONNEMENT/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : sans Date de publication en ligne : 26/01/2021 En ligne : https://mi-gt-donnees.pages.math.unistra.fr/guide/00-introduction.html Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96950

Operational monitoring of gravitational movements with image time series / Mathilde Desrues (2021)  

Public Titre : Operational monitoring of gravitational movements with image time series Titre original : Surveillance opérationnelle de mouvements gravitaires par séries temporelles d’images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mathilde Desrues, Auteur ; Jean-Philippe Malet, Directeur de thèse Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2021 Importance : 231 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse présentée en vue de l’obtention du grade en Géosciences - Géophysique de Docteur de l’Université de Strasbourg Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] données géologiques [Termes IGN] effondrement de terrain [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] Hautes-Alpes (05) [Termes IGN] image RVB [Termes IGN] image terrestre [Termes IGN] Isère (38) [Termes IGN] modèle stéréoscopique [Termes IGN] prise de vues en accéléré [Termes IGN] risque naturel [Termes IGN] Savoie (73) [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] structure géologique [Termes IGN] surveillance géologique Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Understanding the dynamics and the behavior of gravitational slope movements is essential to anticipate catastrophic failures and thus to protect lives and infrastructures. Several geodetic techniques already bring some information on the displacement / deformation fields of the unstable slopes. These techniques allow the analysis of the geometrical properties of the moving masses and of the mechanical behavior of the slopes. By combining time series of passive terrestrial imagery and these classical techniques, the amount of collected information is densified and spatially distributed. Digital passive sensors are increasingly used for the detection and the monitoring of gravitational motion. They provide both qualitative information, such as the detection of surface changes, and a quantitative characterization, such as the quantification of the soil displacement by correlation techniques. Our approach consists in analyzing time series of terrestrial images from either a single fixed camera or pair-wise cameras, the latter to obtain redundant and additional information. The time series are processed to detect the areas in which the Kinematic behavior is homogeneous. The slope properties, such as the sliding volume and the thickness of the moving mass, are part of the analysis results to obtain an overview which is as complete as possible. This work is presented around the analysis of four landslides located in the French Alps. It is part of a CIFRE/ANRT agreement between the SAGE Society - Société Alpine de Géotechnique (Gières, France) and the IPGS - Institut de Physique du Globe de Strasbourg / CNRS UMR 7516 (Strasbourg, France). Note de contenu : 1. Remote sensing methods for the monitoring of gravitational movements 1.1 Gravitational movements: risk and challenges 1.2 Landslide monitoring: in-situ measurements and remote sensing 1.3 Time-lapse photography 1.4 Presentation of the use cases: technologies and data Conclusions 2. Image time series analysis for a monoscopic model 2.1 Introduction 2.2 Methodology 2.3 Combination strategies for processing large image datasets 2.4 Application to use cases: the Chambon and the Pas de l’Ours landslides 2.5 Sensitivity analysis 2.6 Results and Discussion 2.7 Advantages and Limitations of TSM Pipeline Conclusions 3. A stereoscopic model for landslide analysis: Application to the Montgombert landslide (Savoie, French Alps) 3.1 Foreword 3.2 Stereoscopic model 3.3 Landslide displacement estimation 3.4 Landslide deformation estimation Conclusions 4. Pre- and post-event monitoring analysis: application to the Cliets rockslide (Savoie, French Alps) 4.1 Case study in the context of monitoring and early-warning 4.2 Time-lapse image analysis Conclusions 5. Conclusions and perspectives 5.1 General conclusions 5.2 Perspectives A Caractéristiques des caméras II B Analyse de sensibilité des paramétres externes sur les résultats de TSM VII C Série temporelle des déplacements détéctés post événement - glissement des Cliets Numéro de notice : 26767 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géosciences - Géophysique : Strasbourg : 2021 Organisme de stage : Institut de physique du globe de Strasbourg IPGS nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 13/10/2021 En ligne : https://hal.science/tel-03376927/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99864

Predicting future urban drought under climate change / Changsen Zhao (2021)  

Public Titre : Predicting future urban drought under climate change Titre original : Prédire les sécheresses urbaines dans le contexte du changement climatique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Changsen Zhao, Auteur ; Françoise Nerry, Directeur de thèse ; Zhao-Liang Li, Directeur de thèse Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2021 Importance : 145 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie, résumé long en français Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Strasbourg, Discipline Sciences de l'Imagerie, Spécialité Télédétection Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] Chine [Termes IGN] données GLDAS [Termes IGN] données GRACE [Termes IGN] eau de surface [Termes IGN] eau souterraine [Termes IGN] estimation statistique [Termes IGN] fusion de données multisource [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] image satellite [Termes IGN] milieu urbain [Termes IGN] réseau neuronal artificiel [Termes IGN] sécheresse [Termes IGN] série temporelle Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) De nombreuses villes du monde manquent de données et ne peuvent donc pas prévoir avec précision les sécheresses urbaines futures (UD) dans le contexte des changements climatiques. Par conséquent, cette thèse a mis en avant un nouveau cadre pour prédire l’UD future. En couplant des images de satellites et de drones, nous avons présenté deux ensembles de nouvelles méthodes pour l’estimation des eaux de surface disponibles ; en couplant les données issues du satellite GRACE de la NASA et l’ensemble de données GLDAS, nous avons proposé une nouvelle méthode de prévision des eaux souterraines disponibles. Toutes les méthodes ont été vérifiées en utilisant des observations au sol et des données fournies par GRACE dans trois grandes villes du bassin du fleuve Jaune, en Chine. Avec ces méthodes, nous avons reconstitué des séries de données sur les eaux de surface et souterraines disponibles pour les trois villes au cours de la période 1948-2001, lorsque les données disponibles sur l’eau sont manquantes. Avec ces données reconstituées sur la disponibilité de l’eau et les projections de consommation d’eau, nous avons prédit l’UD de trois grandes villes en Chine en 2030 et 2050 en exploitant un réseau neuronal artificiel sur la base de scénarios climatiques CMIP5. Les résultats montrent que l'UD sera plus sévère en 2030 qu'en 2050. Note de contenu : Chapter 1 - Introduction 1.1 Background 1.2 Objectives 1.3 State of the art of drought assessment and prediction 1.4 Large-scaled drought assessment with multi-source data inclusive of satellite imageries 1.5 Assessment of water consumption 1.6 Flow chart and outline of the dissertation research Chapter 2 - Data and study area 2.1 Data collection and verification 2.2 Characteristics of study area Chapter 3 - Estimation of surface freshwater available 3.1 Retrieval of long-termed streamflow for the three representative cities 3.2 Surface freshwater available (FWA) for the three representative cities 3.3 Summary Chapter 4 - Estimation of underground freshwater available 4.1 Determining factors driving the variation of underground FWA (vertical water flux) 4.2 Extension of data series of underground FWA 4.3 Summary Chapter 5 - Calculation of water consumption 5.1 Estimation of water quantity sustaining household 5.2 Estimation of water quantity for industry 5.3 Estimation of water quantity consumed by ecosystems 5.4 Estimation of total water consumption 5.5 Summary Chapter 6 - Prediction of urban drought in 2030 and 2050 6.1 Prediction of freshwater available 6.2 Prediction of water consumption 6.3 Future urban drought in the year 2030 and 2050 6.4 Summary Chapter 7 - Conclusions and perspectives 7.1 Main conclusions 7.2 Perspectives Numéro de notice : 26945 Affiliation des auteurs : non IGN Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Discipline Sciences de l'Imagerie, Spécialité Télédétection : Strasbourg : 2021 Organisme de stage : ICube, Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 12/09/2022 En ligne : https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2021/Zhao_Changsen_ [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102146

Contribution à la segmentation et à la modélisation 3D du milieu urbain à partir de nuages de points / Tania Landes (2020)  

Public Titre : Contribution à la segmentation et à la modélisation 3D du milieu urbain à partir de nuages de points : Habilitation à Diriger les Recherches Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Tania Landes, Auteur ; Nicolas Paparoditis , Encadrant Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 134 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Synthèse des travaux en vue d'obtenir l'Habilitation à Diriger des Recherches délivrée par l'Université de Strasbourg, Sciences de l’Ingénieur, Spécialité Topographie, Géomatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] acquisition de données [Termes IGN] arbre urbain [Termes IGN] climat urbain [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] espace intérieur [Termes IGN] façade [Termes IGN] jumeau numérique [Termes IGN] maquette numérique [Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain [Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM [Termes IGN] qualité géométrique (image) [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] reconstruction d'objet [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] semis de points Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) La modélisation 3D répond à la fois à un enjeu économique mais aussi environnemental, que ce soit à l'échelle du bâtiment ou de la ville. Ces dix dernières années, les techniques d'acquisitions ont considérablement évolué du point de vue de leur rapidité, du volume de données à gérer, de l’hétérogénéité des informations acquises par les systèmes multi-capteurs, de même que les méthodes de traitement des données. De nouveaux processus sont nés de ces bouleversements, comme le processus « scan-to-BIM » caractérisant les étapes menant du nuage de points à une maquette numérique intelligente. En adoptant la maquette numérique, intégrée dans un processus collaboratif BIM (Building Information Modeling), les acteurs du bâtiment sont en mesure d’effectuer des simulations et de réduire, en plus des coûts, l’impact environnemental lié aux interventions sur le bâtiment, tout au long de son cycle de vie. En pratique, pour aboutir à une maquette numérique intelligente du bâtiment à partir d’un relevé de l’existant, de nombreux verrous technologiques sont à lever. Dans ce contexte, j'ai eu la chance d’encadrer divers travaux de recherches portant sur les thématiques de l’acquisition de données 3D (généralement sous formes de nuages de points 3D) à leur traitement, jusqu’à la production de la maquette numérique. Au travers des thèses que j’ai eu l’occasion de suivre, j’ai participé à la création et la mise en œuvre de chaînes de traitements de nuages de points acquis par LiDAR aéroporté, LiDAR terrestre et autres capteurs 3D. Ces travaux ont permis d’aboutir au développement de systèmes d’acquisitions innovants (thèse Mittet, 2015), d’algorithmes de consolidations (thèses Hullo, 2013 et Lachat, 2019), de segmentation et de modélisations de nuages de points pour la reconstruction de bâtiments (thèse Tarsha-Kurdi, 2008), de façades (thèse Boulaassal, 2010) et d’intérieurs de bâtiments (thèse Macher, 2017). La question de l’évaluation de la qualité des modèles a été abordée dans chacune des thèses, en particulier à l’échelle du bâtiment entier (thèse Mohamed, 2013). Souhaitant mettre au profit de problématiques environnementales l’expérience acquise au travers de l’ensemble de ces travaux de la phase de relevés à celle de la production de la maquette numérique, le regard longtemps focalisé sur le bâtiment s’est alors tourné vers d’autres objets urbains que sont les arbres en ville, avec l’ambition de les reconstruire en 3D. Ce défi audacieux a été relevé, grâce à l’impulsion de spécialistes en climatologie urbaine de l’équipe ICube-TRIO. Il finalement permis de créer un nouvel axe de recherche au sein de notre équipe : l’apport de la lasergrammétrie à la modélisation du climat urbain. En répondant au besoin, pour les modèles de simulation du climat urbain, de disposer de reconstructions 3D fidèles des arbres, nous avons, par la même occasion, été initiés à l’impact des arbres sur la création de microclimats urbains. Débutée à l’échelle de l’arbre et d’un parc (thèse Bournez, 2018), l’étude se poursuit actuellement à l’échelle de la ville et de la région (thèse Philipps, en cours). Nous rappellerons, dans la première partie de ce mémoire, les avancées majeures dans chaque étape de la chaîne de traitements mise en place, avant de proposer des perspectives de recherche. Dans le processus du « scan-to-BIM », la segmentation essentiellement géométrique méritera d’être enrichie d’information sémantique pour aboutir à une maquette numérique de bâtiment intelligente, appelée également « jumeau numérique ». Les efforts que nous mènerons en ce sens seront également profitables aux modèles climatiques urbains, ces derniers exigeant notamment la connaissance de la géométrie urbaine. Le tout sera accompagné d’un souci permanent de maîtriser les erreurs affectant la chaîne de traitement et par voie de conséquence les modèles qui en découlent. Au vu de la sensibilité grandissante de nos pays européens à une économie verte, qui se traduit notamment par l’accompagnement de la transition énergétique, l’avenir laisse entrevoir de belles perspectives d’évolution aux thématiques de recherche de notre équipe. Note de contenu : Partie 1 : Synthèse des travaux de recherche 1. Introduction générale 2. Acquisition de données 3. Consolidation et/ou géoréférencement de nuages de points 4. Prétraitement de nuages de points 5. Segmentation et classification 6. Modélisation de nuages de points 7. Evaluation de la qualité des résultats 8. Conclusion générale et perspectives 9. Références citées dans le mémoire 10. Liste complète des travaux publiés depuis 1999 Partie 2 : Curriculum Vitae et synthèse des activités de maître de conférences 1. Curriculum vitae 2. Activités d’ENSEIGNEMENT 3. Activités de RECHERCHE 4. Activités ADMINISTRATIVES au sein de l’INSA Strasbourg ANNEXES Numéro de notice : 26554 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/URBANISME Nature : HDR Note de thèse : HDR : Topographie, Géomatique : Strasbourg : 2020 Organisme de stage : Laboratoire des Sciences de l’Ingénieur, de l’Informatique et de l’Imagerie (ICUBE, UMR 7357) nature-HAL : HDR Date de publication en ligne : 27/04/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03210034/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97904

Geospatial recording and point cloud classification of heritage buildings / Arnadi Murtiyoso (2020)  

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Exploitation de séries temporelles d'images multi-sources pour la cartographie des surfaces en eau / Filsa Bioresita (2019)  

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New evidences for active folding in SW Taiwan from Sentinel-1 InSAR / Erwan Pathier (2019)    

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Suivi géodésique des réservoirs souterrains / Eric Henrion (2019)  

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Estimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées / Ronghai Hu (2018)  

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Du nuage de points à la maquette numérique de bâtiment : reconstruction 3D semi-automatique de bâtiments existants / Hélène Macher (2017)  

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Aide à la conception de légendes personnalisées et originales : proposition d'une méthode coopérative pour le choix des couleurs [diaporama] / Sidonie Christophe (2009)

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Déclinaison de la logique trame verte et bleue au territoire du parc naturel régional des Vosges du nord : application et modélisation sur la trame « milieu forestier » / Marie Vaxelaire (2009) 

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Application d’aide à la conception de légendes / Catherine Dominguès (2006)

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L'apport de données spatiales pour une base de données ethniographiques / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2006)

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