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Flood susceptibility mapping using meta-heuristic algorithms / Alireza Arabameri in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : Flood susceptibility mapping using meta-heuristic algorithms Type de document : Article/Communication Auteurs : Alireza Arabameri, Auteur ; Amir Seyed Danesh, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 949 - 974 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] Google Earth
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] optimisation par essaim de particules
[Termes IGN] SAGA GIS
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] traitement de données localisées
[Termes IGN] vulnérabilité
[Termes IGN] zone à risqueRésumé : (auteur) Flood is a common global natural hazard, and detailed flood susceptibility maps for specific watersheds are important for flood management measures. We compute the flood susceptibility map for the Kaiser watershed in Iran using machine learning models such as support vector machine (SVM), Particle swarm optimization (PSO), and genetic algorithm (GA) along with ensembles (PSO-GA and SVM-GA). The application of such machine learning models in flood susceptibility assessment and mapping is analyzed, and future research suggestions are presented. The model of flood susceptibility model was constructed based on fifteen causatives: slope, slope aspect, elevation, plan curvature, land use, and land cover, normalize differences vegetation index (NDVI), convergence index (CI), topographical wetness index (TWI), topographic positioning Index (TPI), drainage density (DD), distance to stream, terrain ruggedness index (TRI), terrain surface texture (TST), geology and stream power index (SPI) and flood inventory data which later is divided by 70% for training the model and 30% for validated the model. The model output was evaluated through sensitivity, specificity, accuracy, precision, Cohen Kappa, F-score, and receiver operating curve (ROC). The evaluation of flood susceptibility mapping through the receiver operating curve method along with flood density shows robust results from support vector machine (0.839), particle swarm optimization (0.851), genetic algorithm (0.874), SVM-GA (0.886), and PSO-GA (0.902). Compared have done with some methods commonly used in this susceptibility assessment. A high-quality, informative database is essential for the classification of flood types in flood susceptibility mapping that is very important and helpful to improve the model performances. The performance of the ensemble PSO-GA is better than that of the machine learning model, yielding a high degree of accuracy (AUC-0.902%). Our approach, therefore, provides a novel method for flood susceptibility studies in other watersheds. Numéro de notice : A2022-300 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2060138 Date de publication en ligne : 11/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2060138 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100383
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 949 - 974[article]Homogeneous tree height derivation from tree crown delineation using Seeded Region Growing (SRG) segmentation / Muhamad Farid Ramli in Geo-spatial Information Science, vol 23 n° 3 (September 2020)
[article]
Titre : Homogeneous tree height derivation from tree crown delineation using Seeded Region Growing (SRG) segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Muhamad Farid Ramli, Auteur ; Khairul Nizam Tahar, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 195 - 208 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] Arecaceae
[Termes IGN] croissance des arbres
[Termes IGN] diamètre des arbres
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] Malaisie
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] pas d'échantillonnage au sol
[Termes IGN] point d'appui
[Termes IGN] positionnement cinématique en temps réel
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] SAGA GIS
[Termes IGN] segmentation en régionsRésumé : (auteur) The demand for tree height derivation is increasing year by year, especially for large plantation and forest area. The conventional method needs a long time to complete tree measurement for large forest area, especially when using a pole, measuring tape, rangefinder, clinometer, and tree climbing. This study aims to evaluate the height of oil palm tree based on crown diameter by using a multi-rotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Digital Elevation Model (DEM) and orthophoto were generated by using Agisoft software, while oil palm tree crown diameter was delineated by using seed generation with Quantum Geographic Information System (QGIS) and Seeded Region Growing (SRG) segmentation methods in the System for Automated Geoscientific Analysis (SAGA). The study validates the results between the actual tree height and tree height estimated from UAV. The results showed that the orthophoto was successfully generated with a Ground Sampling Distance (GSD) of 2.95 cm and 129 tree crowns were successfully analyzed. The accuracy of the tree height as compared to the actual measurement was 57.7 cm. In conclusion, UAV images are capable of determining the tree height after going through the correct procedure to help foresters in their daily task. Numéro de notice : A2020-562 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10095020.2020.1805366 Date de publication en ligne : 24/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2020.1805366 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95878
in Geo-spatial Information Science > vol 23 n° 3 (September 2020) . - pp 195 - 208[article]Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 1. QGIS y las herramientas genéricas / Nicolas Baghdadi (2020)
Titre de série : Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 1 Titre : QGIS y las herramientas genéricas Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Mehrez Zribi, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2020 Importance : 316 p. Format : 16 x 24 cm Note générale : Bibliographie Langues : Espagnol (spa) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] Geospatial data abstraction library
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] SAGA GISIndex. décimale : 37.35 Logiciels SIG Résumé : (éditeur) Este libro inicia la serie Utilización del QGIS en la teledetección, cuyo objetivo es facilitar la apropiación y el uso operativo del QGIS (Quantum Geographic Information System) en el campo de la teledetección. Este volumen define el principio del funcionamiento del QGIS y las librerías fundamentales más utilizadas en el procesamiento de imágenes y geomática: GDAL, GRASS, SAGA y OTB. Por lo tanto, presenta muchas funcionalidades que se aplicarán en muchos casos prácticos de teledetección y análisis espacial. Apoyado por científicos altamente técnicos, QGIS y las herramientas genéricas está dirigido a estudiantes (maestrías, escuelas de ingeniería, doctorados), ingenieros e investigadores que ya utilizan sistemas de información geográfica. Además de los textos, los lectores tendrán acceso a datos y herramientas que permiten la realización completa de todos los enfoques científicos descritos, así como capturas de pantalla de cada ventana que ilustran las manipulaciones necesarias para la realización de las aplicaciones. Note de contenu : 1. Introducción a QGIS
2. Introducción a las herramientas GDAL bajo QGIS
3. Software GRASS en QGIS
4. Uso de los módulos SAGA GIS en QGIS
5. Uso de las aplicaciones Orfeo ToolBox
6. Distribución de un mapa del uso de la tierra según LizMap
7. Dos extensiones de QGIS para aplicaciones en salud: GeoHealth y QuickOSMNuméro de notice : 14251A Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96574 Automatisation du traitement de données "mobile mapping" : extraction d'éléments linéaires et ponctuels / Loïc Elsholz in XYZ, n° 159 (juin 2019)
[article]
Titre : Automatisation du traitement de données "mobile mapping" : extraction d'éléments linéaires et ponctuels Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Elsholz, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 37 - 43 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] contrôle qualité
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] objet géographique linéaire
[Termes IGN] objet géographique ponctuel
[Termes IGN] SAGA GIS
[Termes IGN] signalisation routièreRésumé : (auteur) Par le passé, la compensation du réseau géodésique classique national se faisait par petits blocs et par fuseau suivant la projection UTM. Cela a engendré une propagation d’erreurs entre les blocs et des altérations linéaires au niveau des zones de jonction entre les fuseaux de la projection UTM. Cet article présente la démarche de traitement et calcul du réseau géodésique classique national Algérien, par un ajustement global (utilisant le programme CHABAKA) suivant un fuseau étendu (utilisant le programme TRANMERCAFE). L’application a concerné un réseau échantillon du réseau géodésique primordial de l’Algérie (réalisé par l’IGN, en 1955). Les résultats obtenus sont illustrés et discutés. Numéro de notice : A2019-289 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans En ligne : http://www.aftopo.org/FR/xyz-4.html Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93156
in XYZ > n° 159 (juin 2019) . - pp 37 - 43[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2019021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre de série : QGIS in Remote Sensing, Volume 1 Titre : QGIS and generic tools Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Mehrez Zribi, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2018 Importance : 316 p. Format : 16 x 24 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] Geospatial data abstraction library
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] SAGA GISIndex. décimale : 37.35 Logiciels SIG Résumé : (éditeur) These four volumes present innovative thematic applications implemented using the open source software QGIS. These are applications that use remote sensing over continental surfaces. The volumes detail applications of remote sensing over continental surfaces, with a first one discussing applications for agriculture. A second one presents applications for forest, a third presents applications for the continental hydrology, and finally the last volume details applications for environment and risk issues. Note de contenu : - Introduction to QGIS
- Introduction to GDAL Tools in QGIS
- GRASS GIS Software with QGIS
- The Use of SAGA GIS Modules in QGIS
- Orfeo ToolBox Applications
- Online Publication of a Land Cover Map Using LizMap
- GeoHealth and QuickOSM, Two QGIS Plugins for Health ApplicationsNuméro de notice : 17565A Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : 10.1002/9781119457091 Date de publication en ligne : 19/01/2018 En ligne : http://dx.doi.org/10.1002/9781119457091 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91953 Voir aussi
- QGIS in Remote Sensing, Volume 2. QGIS and applications in agriculture and forest / Nicolas Baghdadi (2018)
- QGIS in Remote Sensing, Volume 3. QGIS and Applications in Territorial Planning / Nicolas Baghdadi (2018)
- QGIS in Remote Sensing, Volume 4. QGIS and Applications in Water and Risks / Nicolas Baghdadi (2018)
- Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 1. QGIS et outils génériques / Nicolas Baghdadi (2018)
- Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 1. QGIS y las herramientas genéricas / Nicolas Baghdadi (2020)
Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 1. QGIS et outils génériques / Nicolas Baghdadi (2018)Permalink