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Deep learning for detecting and classifying ocean objects: application of YoloV3 for iceberg–ship discrimination / Frederik Hass in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 12 (December 2020)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 12 (December 2020) . - n° 758 Titre : Deep learning for detecting and classifying ocean objects: application of YoloV3 for iceberg–ship discrimination Type de document : Article/Communication Auteurs : Frederik Hass, Auteur ; Jamal Jokar Arsanjani, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 758 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] Groenland [Termes IGN] hydrocarbure [Termes IGN] iceberg [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] navire [Termes IGN] océan [Termes IGN] seuillage d'image [Termes IGN] trafic maritime Résumé : (auteur) Synthetic aperture radar (SAR) plays a remarkable role in ocean surveillance, with capabilities of detecting oil spills, icebergs, and marine traffic both at daytime and at night, regardless of clouds and extreme weather conditions. The detection of ocean objects using SAR relies on well-established methods, mostly adaptive thresholding algorithms. In most waters, the dominant ocean objects are ships, whereas in arctic waters the vast majority of objects are icebergs drifting in the ocean and can be mistaken for ships in terms of navigation and ocean surveillance. Since these objects can look very much alike in SAR images, the determination of what objects actually are still relies on manual detection and human interpretation. With the increasing interest in the arctic regions for marine transportation, it is crucial to develop novel approaches for automatic monitoring of the traffic in these waters with satellite data. Hence, this study aims at proposing a deep learning model based on YoloV3 for discriminating icebergs and ships, which could be used for mapping ocean objects ahead of a journey. Using dual-polarization Sentinel-1 data, we pilot-tested our approach on a case study in Greenland. Our findings reveal that our approach is capable of training a deep learning model with reliable detection accuracy. Our methodical approach along with the choice of data and classifiers can be of great importance to climate change researchers, shipping industries and biodiversity analysts. The main difficulties were faced in the creation of training data in the Arctic waters and we concluded that future work must focus on issues regarding training data. Numéro de notice : A2020-808 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9120758 Date de publication en ligne : 19/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9120758 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96953 [article]

From hierarchy to networking: the evolution of the “twenty-first-century Maritime Silk Road” container shipping system / Liehui Wang in Transport reviews, vol 38 n° 4 ([01/07/2018])  

Public [article]  inTransport reviews > vol 38 n° 4 [01/07/2018] . - pp 416 - 435 Titre : From hierarchy to networking: the evolution of the “twenty-first-century Maritime Silk Road” container shipping system Type de document : Article/Communication Auteurs : Liehui Wang, Auteur ; Yan Zhu, Auteur ; César Ducruet, Auteur ; Mattia Bunel , Auteur ; Yui-yip Lau, Auteur Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 416 - 435 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] Chine [Termes IGN] delta de la rivière des perles [Termes IGN] Fleuve bleu (Chine) [Termes IGN] port [Termes IGN] Shanghai (Chine) [Termes IGN] Shenzhen [Termes IGN] théorie des graphes [Termes IGN] trafic maritime [Termes IGN] transport maritime [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (auteur) Container shipping gives a rise of international trade since the 1960s. Based on navigation data start from the mid-1990s to 2016, this paper empirically analyses the spatial pattern of China’s international maritime linkages along the “twenty-first-century Maritime Silk Road”. We interpret such evolutionary dynamics in terms of growth, hierarchical diffusion and networking phases. Networking is a new stage of the evolution of the port system, which is approached based on the graph theory, complex network methods and geomatics, the paper discusses the networking’s basic characteristics: multi-hub spatial agglomeration, the connection of the network develops across space, functional differentiation and a division of labour appear among ports. Our results show that, while the scope of China’s maritime linkages had expanded overtime, more foreign ports become connected to the “Maritime Silk Road”. In addition, the external linkages of domestic ports tend to be dispersed, reflecting upon the decline of Pearl River Delta ports and the rise of Yangtze River Delta ports, with mixed evidence for the Bohai Rim region. Lastly, the analysis underlines the emergence of a polycentric shipping system, from the Hong Kong dominance to the more diversified Shanghai/Ningbo/Shenzhen configuration. Academic and managerial implications are included. Numéro de notice : A2018-660 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01441647.2018.1441923 Date de publication en ligne : 25/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/01441647.2018.1441923 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93839 [article]

Geovisualization of the impact of ship traffic on marine mammals / Nolwenn Le Poulain (2017) 

Public Titre : Geovisualization of the impact of ship traffic on marine mammals : NEME [Noise Exposure to the Marine Environment from Ships] II project Type de document : Mémoire Auteurs : Nolwenn Le Poulain, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2017 Importance : 71 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e année Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] ArcGIS [Termes IGN] Canada [Termes IGN] Cetacea [Termes IGN] impact sur l'environnement [Termes IGN] interface de programmation [Termes IGN] lutte contre le bruit [Termes IGN] milieu marin [Termes IGN] pollution acoustique [Termes IGN] préservation [Termes IGN] trafic maritime [Termes IGN] visualisation 3D [Termes IGN] visualisation dynamique [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) La circulation maritime est le mode de transport le plus utilisé dans le monde pour le convoiement de marchandises. De plus, les ferrys de passagers, notamment lors de croisières et traversées courtes, représentent une part significative dans le transport de personnes. Le trafic maritime produit du bruit sous l’eau pouvant avoir un impact important sur les espèces marines. Le projet NEMES (Noise Exposure to the Marine Environment from Ships) étudie l’impact de l’exposition au bruit généré par le trafic maritime commercial sur les mammifères marins dans les eaux Canadiennes. Mené par une équipe de chercheurs issus de différentes universités canadiennes, le projet NEMES a obtenu des résultats quantifiant et qualifiant l’impact de ce bruit sur les mammifères marins, bruits qui affectent leur mode de vie, leurs réactions et peuvent conduire à leur disparition. Le but de ce stage était de mettre au point une application de géovisualisation narrant les résultats de leur travail afin d’informer et de sensibiliser le grand public. Une Story Map Esri fut développée sur ArcGIS Online. Cette application relate le processus et les recherches conduites par l’équipe et montre les principaux résultats obtenus durant ce projet. En complément de cette Story Map, une visualisation 3D fut implémentée avec le moteur de jeu Unity pour créer une représentation dynamique des sons sous-marins et ainsi permettre aux utilisateurs d’expérimenter un bruit persistant pour comprendre le désagrément sur les mammifères marins. La Story Map pourra être utilisée comme un outil d’éducation qui pourrait changer le comportement et les attitudes vis-à-vis de ce bruit anthropique dans les océans. La visualisation 3D est une approche alternative qui se concentre sur la représentation d’un impact local et tend à être efficace pour faire comprendre au public le problème de l’exposition au bruit sur les mammifères marins. Note de contenu : INTRODUCTION 1. NEMES PROJECT 1.1. Context 1.2. Presentation and results of NEMES I 1.3. NEMES II 2. GEOVISUALIZATION APPLICATION 2.1. Requirement analysis 2.2. Selection of the Application Programming Interface (API) 2.3. Deployment of the Story Map 3. 3D Visualization 3.1. Design process 3.2. Workflow 3.3. Deployment of the visualization CONCLUSION Numéro de notice : 22818 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Memorial University of Newfoundland Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88725

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Ship Traffic Simulation to assess noise exposure of whale populations in Canada / Axel Orger (2017) 

Public Titre : Ship Traffic Simulation to assess noise exposure of whale populations in Canada Type de document : Mémoire Auteurs : Axel Orger, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2017 Importance : 54 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e année Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] application informatique [Termes IGN] Canada [Termes IGN] Cetacea [Termes IGN] durée de trajet [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] navire [Termes IGN] pollution acoustique [Termes IGN] trafic maritime [Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial) [Termes IGN] vitesse de déplacement Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Ce rapport présente la conception d’un outil permettant de simuler des changements du trafic maritime dans une certaine zone géographique, ainsi que de modifier des paramètres de navigation telle que la vitesse moyenne des navires. Cette simulation permettra de générer des données de trafic pouvant servir à évaluer le son cumulé produit par les navires dans le futur, afin d’étudier et d’anticiper son impact sur les mammifères marins. La simulation se base sur des données de trafic existantes captées par un Système d’Identification Automatique (AIS) satellitaire. Avec ces données, l’utilisateur peut sélectionner un ou plusieurs trajets dans le but de modifier ses/leurs caractéristiques. Afin de pouvoir exploiter les enregistrements existants, il est nécessaire de les traduire en trajets complets entre deux ports. Cela constitue la première étape du projet, à savoir le nettoyage des données. Une fois la simulation effectuée, l’ensemble des segments constituant les traces des navires est traduit en grille de densité pour la zone d’étude. Chaque cellule de la grille comporte des informations sur le nombre de bateaux l’ayant traversée, le temps cumulé ou encore la vitesse moyenne. C’est à partir de cette grille de densité que la modélisation du son cumulé produit par les navires pourra être réalisée. Note de contenu : INTRODUCTION 1. DATA AND ANALYSES 1.1. State of the art 1.2. Available Data 1.3. Analysis Work 2. FUNCTIONAL ANALYSIS 2.1. Description of the requirements 2.2. Method used to simulate the traffic 2.3. Functionalities 3. TECHNICAL ANALYSIS 3.1. Tools and data 3.2. Data cleaning scripts 3.3. The simulation CONCLUSION Numéro de notice : 22845 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Memorial University of Newfoundland Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89091

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
22845-01	PROJET	Livre	Centre de documentation	Travaux d'élèves	Disponible

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