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Mapping seasonal agricultural land use types using deep learning on Sentinel-2 image time series / Misganu Debella-Gilo in Remote sensing, Vol 13 n° 2 (January-2 2021)
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[article]
Titre : Mapping seasonal agricultural land use types using deep learning on Sentinel-2 image time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Misganu Debella-Gilo, Auteur ; Arnt Kristian Gjertsen, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 289 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] carte d'utilisation du sol
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Norvège
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] Soil Adjusted Vegetation Index
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] utilisation du sol
[Termes IGN] variation saisonnièreRésumé : (auteur) The size and location of agricultural fields that are in active use and the type of use during the growing season are among the vital information that is needed for the careful planning and forecasting of agricultural production at national and regional scales. In areas where such data are not readily available, an independent seasonal monitoring method is needed. Remote sensing is a widely used tool to map land use types, although there are some limitations that can partly be circumvented by using, among others, multiple observations, careful feature selection and appropriate analysis methods. Here, we used Sentinel-2 satellite image time series (SITS) over the land area of Norway to map three agricultural land use classes: cereal crops, fodder crops (grass) and unused areas. The Multilayer Perceptron (MLP) and two variants of the Convolutional Neural Network (CNN), are implemented on SITS data of four different temporal resolutions. These enabled us to compare twelve model-dataset combinations to identify the model-dataset combination that results in the most accurate predictions. The CNN is implemented in the spectral and temporal dimensions instead of the conventional spatial dimension. Rather than using existing deep learning architectures, an autotuning procedure is implemented so that the model hyperparameters are empirically optimized during the training. The results obtained on held-out test data show that up to 94% overall accuracy and 90% Cohen’s Kappa can be obtained when the 2D CNN is applied on the SITS data with a temporal resolution of 7 days. This is closely followed by the 1D CNN on the same dataset. However, the latter performs better than the former in predicting data outside the training set. It is further observed that cereal is predicted with the highest accuracy, followed by grass. Predicting the unused areas has been found to be difficult as there is no distinct surface condition that is common for all unused areas. Numéro de notice : A2021-198 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs13020289 Date de publication en ligne : 15/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13020289 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97149
in Remote sensing > Vol 13 n° 2 (January-2 2021) . - n° 289[article]Using Sentinel-2 images to estimate topography, tidal-stage lags and exposure periods over large intertidal areas / José P. Granadeiro in Remote sensing, Vol 13 n° 2 (January-2 2021)
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[article]
Titre : Using Sentinel-2 images to estimate topography, tidal-stage lags and exposure periods over large intertidal areas Type de document : Article/Communication Auteurs : José P. Granadeiro, Auteur ; João Belo, Auteur ; Mohamed Henriques, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 320 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bathymétrie
[Termes IGN] carte bathymétrique
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] estran
[Termes IGN] Guinée-Bissao
[Termes IGN] habitat (nature)
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] topographie localeRésumé : (auteur) Intertidal areas provide key ecosystem services but are declining worldwide. Digital elevation models (DEMs) are important tools to monitor the evolution of such areas. In this study, we aim at (i) estimating the intertidal topography based on an established pixel-wise algorithm, from Sentinel-2 MultiSpectral Instrument scenes, (ii) implementing a set of procedures to improve the quality of such estimation, and (iii) estimating the exposure period of the intertidal area of the Bijagós Archipelago, Guinea-Bissau. We first propose a four-parameter logistic regression to estimate intertidal topography. Afterwards, we develop a novel method to estimate tide-stage lags in the area covered by a Sentinel-2 scene to correct for geographical bias in topographic estimation resulting from differences in water height within each image. Our method searches for the minimum differences in height estimates obtained from rising and ebbing tides separately, enabling the estimation of cotidal lines. Tidal-stage differences estimated closely matched those published by official authorities. We re-estimated pixel heights from which we produced a model of intertidal exposure period. We obtained a high correlation between predicted and in-situ measurements of exposure period. We highlight the importance of remote sensing to deliver large-scale intertidal DEM and tide-stage data, with relevance for coastal safety, ecology and biodiversity conservation. Numéro de notice : A2021-197 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs13020320 Date de publication en ligne : 19/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13020320 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97148
in Remote sensing > Vol 13 n° 2 (January-2 2021) . - n° 320[article]
Titre : Advanced sensors for real-time monitoring applications Type de document : Monographie Auteurs : Olga Korostynska, Éditeur scientifique ; Alex Mason, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 350 p. Format : 16 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0427-8 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] capteur actif
[Termes IGN] capteur imageur
[Termes IGN] capteur ultrasonore
[Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie)
[Termes IGN] surveillance
[Termes IGN] temps réelRésumé : (éditeur) It is impossible to imagine the modern world without sensors, or without real-time information about almost everything—from local temperature to material composition and health parameters. We sense, measure, and process data and act accordingly all the time. In fact, real-time monitoring and information is key to a successful business, an assistant in life-saving decisions that healthcare professionals make, and a tool in research that could revolutionize the future. To ensure that sensors address the rapidly developing needs of various areas of our lives and activities, scientists, researchers, manufacturers, and end-users have established an efficient dialogue so that the newest technological achievements in all aspects of real-time sensing can be implemented for the benefit of the wider community. This book documents some of the results of such a dialogue and reports on advances in sensors and sensor systems for existing and emerging real-time monitoring applications. Note de contenu : 1- Real-time water quality monitoring with chemical sensors
2- Body condition score estimation based on regression analysis using a 3D camera
3- Wireless module for nondestructive testing/structural health monitoring applications based on solitary waves
4- Quantified activity measurement for medical use in movement disorders through IR-UWB radar sensor
5- Pre-pressure optimization for ultrasonic motors based on multi-sensor fusion
6- On-line monitoring of pipe wall thinning by a high temperature ultrasonic waveguide system at the flow accelerated corrosion proof facility
7- A low-cost continuous turbidity monitor
8- Laboratory calibration and field validation of soil water content and salinity measurements using the 5TE sensor
9- Quantitative analysis of elements in fertilizer using laser-induced breakdown spectroscopy coupled with support vector regression model
10- Univariate and multivariate analysis of phosphorus element in fertilizers using laser-induced breakdown spectroscopy
11- The efficiency of color space channels to quantify color and color intensity change in liquids, pH strips, and lateral flow assays with smartphones
12- An innovative ultrasonic apparatus and technology for diagnosis of freeze-drying process
13- Temperature and strain correlation of bridge parallel structure based on vibrating wire strain sensor
14- Train hunting related fast degradation of a railway crossing—condition monitoring and numerical verification
15- Correlation analysis and verification of railway crossing condition monitoring
16- A novel monitoring approach for train tracking and incursion detection in underground structures based on ultra-weak FBG sensing array
17- Digital approach to rotational speed measurement using an electrostatic sensor
18- Multi-factor operating condition recognition using 1D convolutional long short-term network
19- Comprehensive improvement of the sensitivity and detectability of a large-aperture electromagnetic wear particle detector
20- Analysis of satellite compass error’s spectrumNuméro de notice : 28598 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0427-8 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0427-8 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99377
Titre : L’Alpe d’Huez: A benchmark for topographic map generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur
Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2021 Conférence : ICA 2021, 24th ICA Workshop on Map Generalisation and Multiple Representation 13/12/2021 13/12/2021 Florence Italie OA Proceedings Importance : 2 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] bâtiment
[Termes IGN] CartAGen (plateforme de généralisation)
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] généralisation cartographique
[Termes IGN] Institut national de l'information géographique et forestière (France)
[Termes IGN] test de performance
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) L’Alpe d’Huez is a ski resort in the French Alps, and it is also famous among cyclists for the number of bends in the road to the ski resort. It is a good location to evaluate the capabilities of map generalisation tools, as the surroundings contain urban, rural and mountainous areas, and it was chosen 15 years ago as one of the four datasets to benchmark map generalisation software (Stoter et al., 2009). The EuroSDR benchmark used data from IGN France, the French National Mapping Agency (NMA). At that time, open science policies were not popular in NMAs, but now they release their dataset with open licenses, so it is a good opportunity to create an open benchmark for topographic map generalisation. Numéro de notice : C2021-065 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03522475/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99524 Amélioration des systèmes de suivi des cultures à l’aide de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage profond / Yawogan Gbodjo (2021)
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Titre : Amélioration des systèmes de suivi des cultures à l’aide de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage profond Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yawogan Gbodjo, Auteur ; Dino Lenco, Directeur de thèse Editeur : Montpellier : Université de Montpellier Année de publication : 2021 Importance : 165 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur en Informatique de l'Université de MontpellierLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] image PlanetScope
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] production agricole
[Termes IGN] rendement agricole
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surface cultivéeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les systèmes de suivi des cultures jouent un rôle essentiel dans l'évaluation de la production agricole dans le monde. De nos jours, la disponibilité de plusieurs sources d'information satellitaire à large échelle, à haute résolution spatiale et à forte répétitivité temporelle, conjointe à l'essor des techniques d'apprentissage profond, offrent de nouvelles perspectives aux systèmes de suivi des cultures pour l'évaluation de la production agricole. Dans cette thèse, nous explorons des pistes méthodologiques pour améliorer le suivi de la production agricole à partir de la télédétection multi-source et des techniques d'apprentissage profond. Nous proposons deux méthodes pour caractériser l'occupation du sol et identifier les surfaces cultivées. La première approche est basée sur des réseaux de neurones récurrents équipés de mécanismes d'attention, employant des séries temporelles multi-sources radar et optique ainsi que des connaissances spécifiques de domaine. La seconde approche repose sur des réseaux de neurones convolutifs et explore davantage la combinaison multi-source et surtout multi-échelle grâce à l'intégration d'une source optique à très haute résolution spatiale. Nous évaluons ces méthodes à des échelles territoriale et locale en ayant systématiquement un regard croisé sur des sites d'études contrastés en agriculture conventionnelle et petite agriculture familiale. Nous menons également un travail d'investigation sur l'estimation et la prévision des rendements des surfaces cultivées, à l'échelle locale de la petite agriculture familiale en employant des séries temporelles multi-sources radar et optique. Dans ce contexte en outre limité par la disponibilité de données de référence, nous évaluons le potentiel de méthodes d'apprentissage profond par rapport à des approches traditionnellement utilisées. Globalement, l'évaluation des approches proposées pour identifier les surfaces cultivées montre que les techniques d'apprentissage profond semblent mieux adaptées que les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique pour tirer parti de la complémentarité des données multi-sources, multi-temporelles et multi-échelles à mesure qu'il y ait une quantité suffisante de données pour leur entraînement supervisé. Le travail d'investigation réalisé pour l'estimation et la prévision des rendements n'a par contre pas révélé de plus-value manifeste dans l'emploi de ces méthodes. Dans ce dernier cas, le contexte limité en données d'entraînement semble en être la principale explication. Note de contenu : Introduction
1- Télédétection et apprentissage automatique
2- Sites d’étude et données utilisées
3- Caractérisation de l’occupation du sol
4- Suivi des rendements en petite agriculture familiale
Conclusion et PerspectivesNuméro de notice : 15240 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Montpellier : 2021 Organisme de stage : TETIS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03589421/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100474 An attempt to define perceptive and sensitive mapping through lived space experiments / Catherine Dominguès (2021)
PermalinkPermalinkAnalyse de la dynamique d’embroussaillement des pelouses calcaires par traitement d’images / Théo Mesure (2021)
PermalinkAnalyse spatio-temporaire des dégradations et évolution des forêts par télédétection : cas du Parc National de Theniet El Had (Algérie) / Faouzi Berrichi in Bulletin des sciences géographiques, n° 32 (2019 - 2021)
PermalinkAnalysing 18th century hydrographic data: a campaign in the Bay of Biscay, 1750-1751 / Helen Mair Rawsthorne (2021)
PermalinkPermalinkApplications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass / Jose Aranha (2021)
PermalinkApport des données satellitaires Sentinel-1 et Sentinel-2 pour la détection des surfaces irriguées et l'estimation des besoins et des consommations en eau des cultures d'été dans les zones tempérées / Yann Pageot (2021)
PermalinkApport de la modélisation physique pour la cartographie de la biodiversité végétale en forêts tropicales par télédétection optique / Dav Ebengo Mwampongo (2021)
PermalinkApport de la photogrammétrie satellite pour la modélisation du manteau neigeux / César Deschamps-Berger (2021)
PermalinkApport de la télédétection pour la simulation spatialisée des composantes du bilan carbone des cultures et des effets d'atténuation biogéochimiques et biogéophysiques des cultures intermédiaires / Gaétan Pique (2021)
PermalinkApports des méthodes d'apprentissage profond pour la reconnaissance automatique des modes d'occupation des sols et d'objets par télédétection en milieu tropical / Guillaume Rousset (2021)
PermalinkApprentissage profond et IA pour l’amélioration de la robustesse des techniques de localisation par vision artificielle / Achref Elouni (2021)
PermalinkPermalinkPermalinkAssessing the interest of a multi-modal gap-filling strategy for monitoring changes in grassland parcels / Anatol Garioud (2021)
PermalinkAssessment of chlorophyll-a concentration from Sentinel-3 satellite images at the Mediterranean Sea using CMEMS open source in situ data / Ioannis Moutzouris-Sidiris in Open geosciences, vol 13 n° 1 (January 2021)
PermalinkAssessment of combining convolutional neural networks and object based image analysis to land cover classification using Sentinel 2 satellite imagery (Tenes region, Algeria) / N. Zaabar (2021)
PermalinkAutomated detection of lineaments express geological linear features of a tropical region using topographic fabric grain algorithm and the SRTM DEM / Samy Ismail Elmahdy in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])
PermalinkBenchmarking of convolutional neural network approaches for vegetation land cover mapping / Benjamin Carpentier (2021)
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