Descripteur
Termes IGN > imagerie
imagerie
Commentaire :
Terme regroupant photographies et images issues de différents capteurs.
|
Documents disponibles dans cette catégorie (7757)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Modélisation et reconstitution 3D de vestiges du Struthof en relation avec le PCR à partir d’éléments historiques / Yassine Seddik (2021)
Titre : Modélisation et reconstitution 3D de vestiges du Struthof en relation avec le PCR à partir d’éléments historiques Type de document : Mémoire Auteurs : Yassine Seddik, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2021 Importance : 80 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de soutenance du Diplôme d’Ingénieur INSA Spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Alsace (France administrative)
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image ancienne
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] modèle 3D du site
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modélisation du bâti
[Termes IGN] patrimoine archéologique
[Termes IGN] patrimoine culturel
[Termes IGN] photogrammétrie terrestre
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] tunnelIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Le camp de Natzweiler-Struthof est le seul camp de concentration en Alsace, en France. En 1941, lorsque la construction de ce camp a commencé, le régime nazi avait déjà mis en place plusieurs camps de concentration dans les territoires annexés. Le but de ce camp était principalement d'interner la résistance jugée dangereuse pour le régime. D'un point de vue chronologique, le camp a intégré en mai 1941 ses premiers prisonniers. Ils furent condamnés à effectuer des travaux inhumains jusqu'à l'évacuation du camp le 2 septembre 1944. Le camp de Natzweiler-Struthof était associé à une carrière de granit où l'on trouve encore les fondations en béton d'anciens bâtiments ainsi que trois galeries creusées à l'explosif. Le travail de numérisation vise à archiver, analyser et comprendre l'organisation et le fonctionnement pour aboutir à une reconstitution 3D du site. En 2018, le site du Struthof a entamé un grand projet de restauration. Pour la première fois dans ce camp, un diagnostic archéologique a alors été réalisé dans le but de comprendre les aménagements encore existants et de supposer la présence d'autres éléments aujourd'hui détruits. Afin d'approfondir les connaissances sur ce camp, la Direction régionale des affaires culturelles a autorisé en 2020 la réalisation d'une prospection accompagnée d'une étude du bâti dans une zone encore vierge de toute recherche : la carrière. Actuellement, cette partie du camp présente les vestiges de trois bâtiments et de trois galeries. Pour en savoir plus sur ces éléments et indirectement sur la vie du camp et de ses prisonniers, cette étude montre la démarche adoptée pour préparer la reconstitution et modélisation 3D des bâtiments et des galeries. Note de contenu : 1- Etat de l'Art
2- Acquisition de données
3- Modélisation des galeries souterraines
4- Reconstruction des bâtiments sur MAYA
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 28604 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : ICube En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4521/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99445 Monitoring tree-crown scale autumn leaf phenology in a temperate forest with an integration of PlanetScope and drone remote sensing observations / Shengbiao Wu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)
[article]
Titre : Monitoring tree-crown scale autumn leaf phenology in a temperate forest with an integration of PlanetScope and drone remote sensing observations Type de document : Article/Communication Auteurs : Shengbiao Wu, Auteur ; Jing Wang, Auteur ; Zhengbing Yan, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 36 - 48 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] feuille (végétation)
[Termes IGN] forêt tempérée
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] image Aqua-MODIS
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image PlanetScope
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] photosynthèse
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance forestièreRésumé : (auteur) In temperate forests, autumn leaf phenology signals the end of leaf growing season and shows large variability across tree-crowns, which importantly mediates photosynthetic seasonality, hydrological regulation, and nutrient cycling of forest ecosystems. However, critical challenges remain with the monitoring of autumn leaf phenology at the tree-crown scale due to the lack of spatially explicit information for individual tree-crowns and high (spatial and temporal) resolution observations with nadir view. Recent availability of the PlanetScope constellation with a 3 m spatial resolution and near-daily nadir view coverage might help address these observational challenges, but remains underexplored. Here we developed an integration of PlanetScope with drone observations for improved monitoring of crown-scale autumn leaf phenology in a temperate forest in Northeast China. This integration includes: 1) visual identification of individual tree-crowns (and species) from drone observations; 2) extraction of time series of PlanetScope vegetation indices (VIs) for each identified tree-crown; 3) derivation of three metrics of autumn leaf phenology from the extracted VI time series, including the start of fall (SOF), middle of fall (MOF), and end of fall (EOF); and 4) accuracy assessments of the PlanetScope-derived phenology metrics with reference from local phenocams. Our results show that (1) the PlanetScope-drone integration captures large inter-crown phenological variations, with a range of 28 days, 25 days, and 30 days for SOF, MOF, and EOF, respectively, (2) the extracted crown-level phenology metrics strongly agree with those derived from local phenocams, with a root-mean-square-error (RMSE) of 4.1 days, 3.0 days and 5.4 days for SOF, MOF, and EOF, respectively, and (3) PlanetScope maps large variations in autumn leaf phenology over the entire forest landscape with spatially explicit information. These results demonstrate the ability of our proposed method in monitoring the large spatial heterogeneity of crown-scale autumn leaf phenology in the temperate forest, suggesting the potential of using high-resolution satellites to advance crown-scale phenology studies over large geographical areas. Numéro de notice : A2021-011 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.10.017 Date de publication en ligne : 13/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.10.017 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96305
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 171 (January 2021) . - pp 36 - 48[article]Exemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2021011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2021013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2021012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Multi-modal temporal attention models for crop mapping from satellite time series / Vivien Sainte Fare Garnot (2021)
Titre : Multi-modal temporal attention models for crop mapping from satellite time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2021 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] Pastis
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (auteur) Optical and radar satellite time series are synergetic: optical images contain rich spectral information, while C-band radar captures useful geometrical information and is immune to cloud cover. Motivated by the recent success of temporal attention-based methods across multiple crop mapping tasks, we propose to investigate how these models can be adapted to operate on several modalities. We implement and evaluate multiple fusion schemes, including a novel approach and simple adjustments to the training procedure, significantly improving performance and efficiency with little added complexity. We show that most fusion schemes have advantages and drawbacks, making them relevant for specific settings. We then evaluate the benefit of multimodality across several tasks: parcel classification, pixel-based segmentation, and panoptic parcel segmentation. We show that by leveraging both optical and radar time series, multimodal temporal attention-based models can outmatch single-modality models in terms of performance and resilience to cloud cover. To conduct these experiments, we augment the PASTIS dataset with spatially aligned radar image time series. The resulting dataset, PASTIS-R, constitutes the first large-scale, multimodal, and open-access satellite time series dataset with semantic and instance annotations. Numéro de notice : P2021-005 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : sans Date de publication en ligne : 14/12/2021 En ligne : https://arxiv.org/abs/2112.07558v1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99392
Titre : Multispectral object detection Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Heng Zhang, Auteur ; Elisa Fromont, Directeur de thèse ; Sébastien Lefèvre, Directeur de thèse Editeur : Rennes : Université de Rennes 1 Année de publication : 2021 Importance : 114 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée en vue de l’obtention du grade de docteur en Informatique de l'Université de Rennes 1Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chambre de prise de vue thermique
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données d'entrainement sans étiquette
[Termes IGN] efficacité
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] qualité du modèle
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Only using RGB cameras for automatic outdoor scene analysis is challenging when, for example, facing insufficient illumination or adverse weather. To improve the recognition reliability, multispectral systems add additional cameras (e.g. infra-red) and perform object detection from multispectral data. Although multispectral scene analysis with deep learning has been shown to have a great potential, there are still many open research questions and it has not been widely deployed in industrial contexts. In this thesis, we investigated three main challenges about multispectral object detection: (1) the fast and accurate detection of objects of interest from images; (2) the dynamic and adaptive fusion of information from different modalities;(3) low-cost and low-energy multispectral object detection and the reduction of its manual annotation efforts. In terms of the first challenge, we first optimize the label assignment of the object detection training with a mutual guidance strategy between the classification and localization tasks; we then realize an efficient compression of object detection models including the teacher-student prediction disagreements in a feature-based knowledge distillation framework. With regard to the second challenge, three different multispectral feature fusion schemes are proposed to deal with the most difficult fusion cases where different cameras provide contradictory information. For the third challenge, a novel modality distillation framework is firstly presented to tackle the hardware and software constraints of current multispectral systems; then a multi-sensor-based active learning strategy is designed to reduce the labeling costs when constructing multispectral datasets. Note de contenu : 1. Introduction
1.1 Context and motivations
1.2 Thesis outline
2. Deep learning background
2.1 General object detection
2.2 Multispectral object detection
2.3 Knowledge distillation
2.4 Active learning
2.5 Datasets
3. Efficient object detection on embedded devices
3.1 Best practices for training object detection models
3.2 Mutual Guidance for Anchor Matching
3.3 Prediction Disagreement aware Feature Distillation
3.4 Experimental results
4. Information fusion from multispectral data
4.1 Multispectral Fusion with Cyclic Fuse-and-Refine
4.2 Progressive Spectral Fusion
4.3 Experimental results for CFR and PS-Fuse
4.4 Guided Attentive Feature Fusion
4.5 Experimental results for GAFF
5. Sensors and annotations: low cost multispectral data processing
5.1 Deep Active Learning from Multispectral Data
5.2 Low-cost Multispectral Scene Analysis with Modality Distillation
6. Conclusions and future works
6.1 Conclusions
6.2 Application to remote sensing data
6.3 PerspectivesNuméro de notice : 26765 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Rennes 1 : 2021 Organisme de stage : (IRISA) INRIA nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 17/01/2022 En ligne : https://hal.science/tel-03530257/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99855 Near-real-time identification of the drivers of deforestation in French Guiana / Marie Ballère (2021)
Titre : Near-real-time identification of the drivers of deforestation in French Guiana Type de document : Article/Communication Auteurs : Marie Ballère , Auteur ; Stéphane Mermoz, Auteur ; Alexandre Bouvet, Auteur ; Thierry Koleck, Auteur Editeur : Munich [Allemagne] : European Geosciences Union EGU Année de publication : 2021 Conférence : EGU 2021, General Assembly 19/04/2021 30/04/2021 en ligne OA Abstracts only Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] exploitation forestière
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] Guyane (département français)
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] mine d'or
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] urbanisationNuméro de notice : C2021-004 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-16015 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97598 A new method for improving the performance of an ionospheric model developed by multi-instrument measurements based on artificial neural network / Wang Li in Advances in space research, vol 67 n° 1 (January 2021)PermalinkObject detection using component-graphs and ConvNets with application to astronomical images / Thanh Xuan Nguyen (2021)PermalinkPermalinkOptimisation et développement des solutions photogrammétriques pour la réalisation des relevés de façade au sein du cabinet ELLIPSE Géomètres-Experts / Guillaume Jeannin (2021)PermalinkOptimisation des protocoles de numérisation 3D multi-capteurs et de fusion de données hétérogènes au sein de l'entreprise Premier plan / Elisa Gautron (2021)PermalinkPerception de scène par un système multi-capteurs, application à la navigation dans des environnements d'intérieur structuré / Marwa Chakroun (2021)PermalinkPlanimetric simplification and lexicographic optimal chains for 3D urban scene reconstruction / Julien Vuillamy (2021)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkProduction et mise à jour d’un produit BD Forêt V3 par apprentissage profond / Sébastien Giordano (2021)PermalinkProgrammation d’un système de scannage multiple pilotable et mise en place de tests de qualité pour l’optimisation d’une chaîne de traitement photogrammétrique / Augustin Cosson (2021)PermalinkProposition d’un référentiel de description et de détection de la végétation dans une agglomération / Mathilde Segaud (2021)PermalinkQualification des données LiDAR GEDI pour le suivi de l’impact climatique sur la forêt de Südharz / Iris Jeuffrard (2021)PermalinkRapport d'activité 2020 de l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière IGN, 1. Activité / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2021)PermalinkReal-time multimodal semantic scene understanding for autonomous UGV navigation / Yifei Zhang (2021)PermalinkReconnaissance spécifique et cartographie des arbres de la canopée en forêt tropicale en Guyane française par fusion de données lidar et hyperspectrales appliquées aux besoins de la gestion forestière / Anthony Laybros (2021)PermalinkPermalinkRemote sensing and GIS / Basudeb Bhatta (2021)PermalinkPermalinkPermalinkRemotely-sensed rip current dynamics and morphological control in high-energy beach environments / Isaac Rodriguez Padilla (2021)PermalinkRendu basé image d'images historiques / Maria Scarlleth Gomes de Castro (2021)PermalinkReprésentation sémantique de données géospatiales au service de l'analyse de changements / Jordan Dorne (2021)PermalinkRetrieving surface soil water content using a soil texture adjusted vegetation index and unmanned aerial system images / Haibin Gu in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)PermalinkA review of image fusion techniques for pan-sharpening of high-resolution satellite imagery / Farzaneh Dadrass Javan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)PermalinkSAR data for tropical forest disturbance alerts in French Guiana: Benefit over optical imagery / Marie Ballère in Remote sensing of environment, Vol 252 (January 2021)PermalinkPermalinkSeasonal flow variability of Greenlandic glaciers : satellite observations and numerical modeling to study driving processes / Anna Derkacheva (2021)PermalinkSemantic segmentation of sea ice type on Sentinel-1 SAR data using convolutional neural networks / Alissa Kouraeva (2021)PermalinkPermalinkPermalinkSpatio-temporal analysis of urbanization using GIS and remote sensing in developing countries / Yuji Murayama (2021)PermalinkSpectral variability in hyperspectral unmixing : Multiscale, tensor, and neural network-based approaches / Ricardo Augusto Borsoi (2021)PermalinkSteps-based tree crown delineation by analyzing local minima for counting the trees in very high resolution satellite imagery / Debasish Chakraborty in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])PermalinkStructure-from-motion-derived digital surface models from historical aerial photographs: A new 3D application for coastal dune monitoring / Edoardo Grottoli in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)PermalinkSuivi de la déforestation à partir de données Sentinel-1 en contexte tropical / Lucile Auzeméry (2021)PermalinkSuivi de la rotation des cultures à partir de séries temporelles d’images satellite / Félix Quinton (2021)PermalinkPermalinkSuivi des vignes par télédétection de proximité : le deep learning au service de l’agriculture de précision / Sami Beniaouf (2021)PermalinkSUMAC'21: Proceedings of the 3rd Workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents / Valérie Gouet-Brunet (2021)PermalinkSuper-resolution of VIIRS-measured ocean color products using deep convolutional neural network / Xiaoming Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkPermalinkPermalinkTélédétection hyperspectrale pour l’identification et la caractérisation de minéraux industriels / Ronan Rialland (2021)Permalink