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Restituer les bidonvilles de Nanterre : l’apport d’un outil de visualisation 3D à un projet de sciences sociales / Paul Lecat in Humanités numériques, n° 3 (2021)
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[article]
Titre : Restituer les bidonvilles de Nanterre : l’apport d’un outil de visualisation 3D à un projet de sciences sociales Titre original : Restoring the Shantytowns of Nanterre: Benefits of a 3D Visualisation Tool for a Social Sciences Project Type de document : Article/Communication Auteurs : Paul Lecat, Auteur ; Emile Blettery , Auteur ; Laetitia Delavoipiere, Auteur ; Frédéric Saly-Giocanti, Auteur ; Sylvaine Conord, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet
, Auteur ; Alexandre Devaux
, Auteur ; Mathieu Brédif
, Auteur ; Frédéric Moret, Auteur
Année de publication : 2021 Projets : ITowns / Paparoditis, Nicolas, Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Article en page(s) : n° 1946 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] bidonville
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] morphologie urbaine
[Termes IGN] Nanterre
[Termes IGN] outil logiciel
[Termes IGN] sciences sociales
[Termes IGN] SIG 3D
[Termes IGN] sociologie
[Termes IGN] visualisation 3D
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) Au milieu des années 1950 surgissent à Nanterre les premières cabanes de fortune abritant des travailleurs algériens. Bientôt, ces baraques informelles s’agrègent et finissent par former des ensembles urbains, présentés et administrés comme des bidonvilles, et la ville de Nanterre y est alors durablement associée. Cet article se propose de revenir sur une expérience de recherche interdisciplinaire autour de cet objet d’étude. Des chercheurs en histoire et en sociologie urbaine ont collaboré avec des informaticiens de l’IGN afin d’utiliser et d’enrichir une plateforme de spatialisation et de visualisation de données hétérogènes pour documenter l’histoire de ces bidonvilles et comprendre la formation et la permanence de ces lieux dans la mémoire collective actuelle. Numéro de notice : A2021-308 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.4000/revuehn.1946 Date de publication en ligne : 01/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.4000/revuehn.1946 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97709
in Humanités numériques > n° 3 (2021) . - n° 1946[article]SAR data for tropical forest disturbance alerts in French Guiana: Benefit over optical imagery / Marie Ballère in Remote sensing of environment, Vol 252 (January 2021)
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[article]
Titre : SAR data for tropical forest disturbance alerts in French Guiana: Benefit over optical imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Marie Ballère , Auteur ; Alexandre Bouvet, Auteur ; Stéphane Mermoz, Auteur ; Thuy Le Toan, Auteur ; Thierry Koleck, Auteur ; Caroline Bedeau, Auteur ; Mathilde André, Auteur ; Elodie Forestier, Auteur ; Pierre-Louis Frison
, Auteur ; Cédric Lardeux, Auteur
Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Gouet-Brunet, Valérie Article en page(s) : n° 112159 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] Guyane (département français)
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] temps réelRésumé : (auteur) French Guiana forests cover 8 million hectares. With 98% of emerged land covered by forests, French Guiana is the area with the highest proportion of forest cover in the world. These forests are home to an exceptionally rich and diverse wealth of biodiversity that is both vulnerable and under threat due to high levels of pressure from human activity. As part of the French territory, French Guiana benefits from determined and continuous national efforts in the preservation of biodiversity and the environmental functionalities of ecosystems. The loss and fragmentation of forest cover caused by gold mining (legal and illegal), smallholder agriculture and forest exploitation, are considered as small-scale disturbances, although representing strong effects to vulnerable natural habitats, landscapes, and local populations. To monitor forest management programs and combat illegal deforestation and forest opening near-real time alerts system based on remote sensing data are required. For this large territory under frequent cloud cover, Synthetic-Aperture Radar (SAR) data appear to be the best adapted. In this paper, a method for forest alerts in a near-real time context based on Sentinel-1 data over the whole of French Guiana (83,534 km2) was developed and evaluated. The assessment was conducted for 2 years between 2016 and 2018 and includes comparisons with reference data provided by French Guiana forest organizations and comparisons with the existing University of Maryland Global Land Analysis and Discovery Forest Alerts datasets based on Landsat data. The reference datasets include 1,867 plots covering 2,124.5 ha of gold mining, smallholder agriculture and forest exploitation. The validation results showed high user accuracies (96.2%) and producer accuracies (81.5%) for forest loss detection, with the latter much higher than for optical forest alerts (36.4%). The forest alerts maps were also compared in terms of detection timing, showing systematic temporal delays of up to one year in the optical method compared to the SAR method. These results highlight the benefits of SAR over optical imagery for forest alerts detection in French Guiana. Finally, the potential of the SAR method applied to tropical forests is discussed. The SAR-based map of this study is available on http://cesbiomass.net/. Numéro de notice : A2021-066 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2020.112159 Date de publication en ligne : 05/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112159 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96937
in Remote sensing of environment > Vol 252 (January 2021) . - n° 112159[article]Scalable surface reconstruction with Delaunay-Graph neural networks / Raphaël Sulzer in Computer graphics forum, vol 40 n° 5 (2021)
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[article]
Titre : Scalable surface reconstruction with Delaunay-Graph neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Raphaël Sulzer , Auteur ; Loïc Landrieu
, Auteur ; Renaud Marlet, Auteur ; Bruno Vallet
, Auteur
Année de publication : 2021 Projets : BIOM / Vallet, Bruno Conférence : SGP 2021, Symposium on Geometry Processing 12/07/2021 14/07/2021 Toronto Ontario - Canada open access proceedings Article en page(s) : pp 157 - 167 Note générale : bibliographie
The presentation of this work at SGP 2021 is available at https://youtu.be/KIrCDGhS10oLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] algorithme Graph-Cut
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] tétraèdre
[Termes IGN] triangulation de DelaunayRésumé : (auteur) We introduce a novel learning-based, visibility-aware, surface reconstruction method for large-scale, defect-laden point clouds. Our approach can cope with the scale and variety of point cloud defects encountered in real-life Multi-View Stereo (MVS) acquisitions. Our method relies on a 3D Delaunay tetrahedralization whose cells are classified as inside or outside the surface by a graph neural network and an energy model solvable with a graph cut. Our model, making use of both local geometric attributes and line-of-sight visibility information, is able to learn a visibility model from a small amount of synthetic training data and generalizes to real-life acquisitions. Combining the efficiency of deep learning methods and the scalability of energy-based models, our approach outperforms both learning and non learning-based reconstruction algorithms on two publicly available reconstruction benchmarks. Numéro de notice : A2021-400 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/cgf14364 En ligne : https://doi.org/10.1111/cgf.14364 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98219
in Computer graphics forum > vol 40 n° 5 (2021) . - pp 157 - 167[article]Semantic signatures for large-scale visual localization / Li Weng in Multimedia tools and applications, vol 80 n° 15 (June 2021)
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[article]
Titre : Semantic signatures for large-scale visual localization Type de document : Article/Communication Auteurs : Li Weng , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet
, Auteur ; Bahman Soheilian
, Auteur
Année de publication : 2021 Projets : THINGS2D0 / Gouet-Brunet, Valérie Article en page(s) : pp 22347 - 22372 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement sémantique
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Visual localization is a useful alternative to standard localization techniques. It works by utilizing cameras. In a typical scenario, features are extracted from captured images and compared with geo-referenced databases. Location information is then inferred from the matching results. Conventional schemes mainly use low-level visual features. These approaches offer good accuracy but suffer from scalability issues. In order to assist localization in large urban areas, this work explores a different path by utilizing high-level semantic information. It is found that object information in a street view can facilitate localization. A novel descriptor scheme called “semantic signature” is proposed to summarize this information. A semantic signature consists of type and angle information of visible objects at a spatial location. Several metrics and protocols are proposed for signature comparison and retrieval. They illustrate different trade-offs between accuracy and complexity. Extensive simulation results confirm the potential of the proposed scheme in large-scale applications. This paper is an extended version of a conference paper in CBMI’18. A more efficient retrieval protocol is presented with additional experiment results. Numéro de notice : A2021-787 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11042-020-08992-6 Date de publication en ligne : 07/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11042-020-08992-6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95407
in Multimedia tools and applications > vol 80 n° 15 (June 2021) . - pp 22347 - 22372[article]
Titre : Spatial dataset search: Building a dedicated knowledge graph Type de document : Article/Communication Auteurs : Mehdi Zrhal , Auteur ; Bénédicte Bucher
, Auteur ; Marie-Dominique Van Damme
, Auteur ; Fayçal Hamdi
, Auteur
Editeur : AGILE Alliance Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : AGILE 2021, 24th AGILE Conference on Geographic Information Science 19/07/2021 22/07/2021 Aurora Colorado - Etats-Unis OA Proceedings Importance : 5 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Infrastructure de données
[Termes IGN] découverte de connaissances
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données ouvertes
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] INSPIRE
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] précision sémantique
[Termes IGN] recherche d'information géographique
[Termes IGN] requête spatiale
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] ressources web
[Termes IGN] service web géographique
[Termes IGN] terminologie
[Termes IGN] web des données
[Termes IGN] web sémantique géolocaliséRésumé : (auteur) A growing number of spatial datasets are published every year. These can usually be found in dedicated web portals with different structures and specificities. However, finding the dataset that fits user needs is a real challenge as prior knowledge of these portals is needed to retrieve it efficiently. In this article, we present the problem of spatial dataset search and how the use of a geographic Knowledge Graph could improve it. A proposed direction for future work, ex-tending these contributions, is then presented. Numéro de notice : C2021-008 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/agile-giss-2-43-2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/agile-giss-2-43-2021 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97855 SUMAC'21: Proceedings of the 3rd Workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents / Valérie Gouet-Brunet (2021)
PermalinkSupplementary material for: Panoptic segmentation of satellite image time series with convolutional temporal attention networks / Vivien Sainte Fare Garnot (2021)
PermalinkToward a yearly country-scale CORINE land-cover map without using images: A map translation approach / Luc Baudoux in Remote sensing, Vol 13 n° 6 (March 2021)
PermalinkTowards culture-aware smart and sustainable cities: Integrating historical sources in spatial information infrastructures / Bénédicte Bucher in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 9 (September 2021)
PermalinkTowards efficient indoor/outdoor registration using planar polygons / Rahima Djahel in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2021 (July 2021)
PermalinkUnifying remote sensing image retrieval and classification with robust fine-tuning / Dimitri Gominski (2021)
PermalinkUnmanned aerial vehicles (UAV)-based canopy height modeling under leaf-on and leaf-off conditions for determining tree height and crown diameter (Case study: Hyrcanian mixed forest) / Vahid Nasiri in Canadian Journal of Forest Research, Vol 51 n° 7 (July 2021)
PermalinkVectorization of historical maps using deep edge filtering and closed shape extraction / Yizi Chen (2021)
PermalinkVegetation stratum occupancy prediction from airborne LiDAR 3D point clouds / Ekaterina Kalinicheva (2021)
PermalinkVisual exploration of historical image collections: An interactive approach through space and time / Evelyn Paiz-Reyes (2021)
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