Publications du LaSTIG
Les publications antérieures au LaSTIG sont celles des laboratoires qui ont formé le LaSTIG : COGIT, LOEMI et MATIS, à l'exception du LAREG - Vous pouvez affiner la recherche au sein des références
Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche
Designing multi-scale maps: lessons learned from existing practices / Marion Dumont in International journal of cartography, Vol 6 n° 1 (March 2020)
[article]
Titre : Designing multi-scale maps: lessons learned from existing practices Type de document : Article/Communication Auteurs : Marion Dumont , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur Année de publication : 2020 Projets : MapMuxing / Christophe, Sidonie Article en page(s) : pp 121 - 151 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] carte interactive
[Termes IGN] cognition
[Termes IGN] données multiéchelles
[Termes IGN] échelle cartographique
[Termes IGN] géomatique web
[Termes IGN] niveau d'abstraction
[Termes IGN] niveau de détail
[Termes IGN] représentation multiple
[Termes IGN] Web Map Tile Service
[Termes IGN] zoom
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (Auteur) Mapping applications display multi-scale maps where zooming in and out triggers the display of different maps at different scales. Multi-scale maps strongly augmented the potential uses of maps, compared to the traditional single-scaled paper maps. But the exploration of the multi-scale maps can be cognitively difficult for users because the content of the maps can be very different at different scales. This paper seeks to identify the factors in the design of map content and style that increase or decrease the exploration cognitive load, in order to improve multi-scales map design. We studied sixteen existing examples of multi-scale maps to identify these factors that influence a fluid zooming interaction. Several different analyses were conducted on these sixteen multi-scale maps. We first conducted a guided visual exploration of the maps, and a detailed study of the scales of the maps, to identify general trends of good practices (e.g. the WMTS standard that defines zoom levels is widely used) and potential ways of improvement (e.g. a same map is often used at multiple successive zoom levels). Then, we focused on the visual complexity of the multi-scale maps by analyzing how it varies, continuously or not, across scales, using clutter measures, which showed a peak of complexity at zoom level 12 of the WMTS standard. Finally, we studied how buildings and roads are subject to abstraction changes across scales (e.g. at what zoom level individual buildings turn into built-up areas), which can be one of the causes of exploration difficulties. We identified some good practices to reduce the impact of abstraction changes, for instance by mixing different levels of abstraction in the same map. Numéro de notice : A2020-060 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2020.1717832 Date de publication en ligne : 28/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2020.1717832 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94571
in International journal of cartography > Vol 6 n° 1 (March 2020) . - pp 121 - 151[article]
[article]
Titre : Editorial Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Pia Bereuter, Auteur ; Paulo Raposo, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Christophe, Sidonie Article en page(s) : pp 1 - 3 Langues : Anglais (eng) Numéro de notice : A2020-369 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2020.1718914 Date de publication en ligne : 23/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2020.1718914 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95468
in International journal of cartography > Vol 6 n° 1 (March 2020) . - pp 1 - 3[article]
Titre : Epipolar rectification of a generic camera Type de document : Article/Communication Auteurs : Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur ; Ewelina Rupnik , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2020 Importance : 19 p. Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] caméra numérique
[Termes IGN] capteur en peigne
[Termes IGN] compensation par faisceaux
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] couple stéréoscopique
[Termes IGN] courbe épipolaire
[Termes IGN] géométrie épipolaire
[Termes IGN] modèle géométrique de prise de vue
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] points homologues
[Termes IGN] projection
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] vue perspectiveRésumé : (Auteur) We propose a generic method for epipolar resampling that is not tied to a specific camera model. We demonstrate the effectiveness of the approach on a central perspective, pushbroom and pushbroom panoramic camera models. We also devise an epipolarability index that measures the suitability of an image pair for epipolar rectification, and provide a formal derivation of the ambiguity bound to epipolar resampling. Numéro de notice : P2020-010 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : sans Date de publication en ligne : 15/10/2020 En ligne : https://hal.science/hal-02968078 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96096 Documents numériques
en open access
Epipolar rectification of a generic camera - pdf preprint v1Adobe Acrobat PDF Exploring the potential of deep learning segmentation for mountain roads generalisation / Azelle Courtial in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 5 (May 2020)
[article]
Titre : Exploring the potential of deep learning segmentation for mountain roads generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Achraf El Ayedi, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Xiang Zhang, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Christophe, Sidonie Article en page(s) : n° 338 ; 21 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] 1:25.000
[Termes IGN] 1:250.000
[Termes IGN] Alpes (France)
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données routières
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] route
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] symbole graphique
[Termes IGN] virage
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Among cartographic generalisation problems, the generalisation of sinuous bends in mountain roads has always been a popular one due to its difficulty. Recent research showed the potential of deep learning techniques to overcome some remaining research problems regarding the automation of cartographic generalisation. This paper explores this potential on the popular mountain road generalisation problem, which requires smoothing the road, enlarging the bend summits, and schematising the bend series by removing some of the bends. We modelled the mountain road generalisation as a deep learning problem by generating an image from input vector road data, and tried to generate it as an output of the model a new image of the generalised roads. Similarly to previous studies on building generalisation, we used a U-Net architecture to generate the generalised image from the ungeneralised image. The deep learning model was trained and evaluated on a dataset composed of roads in the Alps extracted from IGN (the French national mapping agency) maps at 1:250,000 (output) and 1:25,000 (input) scale. The results are encouraging as the output image looks like a generalised version of the roads and the accuracy of pixel segmentation is around 65%. The model learns how to smooth the output roads, and that it needs to displace and enlarge symbols but does not always correctly achieve these operations. This article shows the ability of deep learning to understand and manage the geographic information for generalisation, but also highlights challenges to come. Numéro de notice : A2020-295 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9050338 Date de publication en ligne : 25/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9050338 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95131
in ISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 5 (May 2020) . - n° 338 ; 21 p.[article]Extended reality in spatial sciences: A review of research challenges and future directions / Arzu Çöltekin in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 7 (July 2020)
[article]
Titre : Extended reality in spatial sciences: A review of research challenges and future directions Type de document : Article/Communication Auteurs : Arzu Çöltekin, Auteur ; Ian M. Lochhead, Auteur ; Marguerite Madden, Auteur ; Sidonie Christophe , Auteur ; Alexandre Devaux , Auteur ; Christopher Pettit, Auteur ; Oliver Lock, Auteur ; Shashwat Shukla, Auteur ; Lukas Herman, Auteur ; Zdenek Stachoň, Auteur ; Petr Kubíček, Auteur ; Dajana Snopková, Auteur ; Sergio Bernardes, Auteur ; Nick Hedley, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Christophe, Sidonie Article en page(s) : n° 439 Note générale : bibliographie
The work in this manuscript has been partially funded by (a) Masaryk University internal research grant MUNI/A/1356/2019, (b) Learning Technologies Grant from the University of Georgia Center for Teaching and Learning and (c) University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland internal research grant “TP3 VR Labs» (T440-0002-100).Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] environnement géographique virtuel
[Termes IGN] réalité augmentée
[Termes IGN] réalité mixte
[Termes IGN] réalité virtuelle
[Termes IGN] recherche et développement
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) This manuscript identifies and documents unsolved problems and research challenges in the extended reality (XR) domain (i.e., virtual (VR), augmented (AR), and mixed reality (MR)). The manuscript is structured to include technology, design, and human factor perspectives. The text is visualization/display-focused, that is, other modalities such as audio, haptic, smell, and touch, while important for XR, are beyond the scope of this paper. We further narrow our focus to mainly geospatial research, with necessary deviations to other domains where these technologies are widely researched. The main objective of the study is to provide an overview of broader research challenges and directions in XR, especially in spatial sciences. Aside from the research challenges identified based on a comprehensive literature review, we provide case studies with original results from our own studies in each section as examples to demonstrate the relevance of the challenges in the current research. We believe that this paper will be of relevance to anyone who has scientific interest in extended reality, and/or uses these systems in their research. Numéro de notice : A2020-418 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9070439 Date de publication en ligne : 15/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9070439 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95527
in ISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 7 (July 2020) . - n° 439[article]Extraction de connaissances pour la description de l'environnement maritime côtier à partir de textes d'aide à la navigation / Léa Lamotte in Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, E.36 (2020)PermalinkPermalinkFeuilles de route de la recherche européenne sur les big geodata du passé [diaporama] / Bénédicte Bucher (2020)PermalinkFlex-ER: A platform to evaluate interaction techniques for immersive visualizations / María-Jesús Lobo in Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, Vol 4 (November 2020)PermalinkForeword to the special issue on paving the way for the future of urban remote sensing / Sébastien Lefèvre in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 13 ([01/01/2020])PermalinkFusion entre bases de données hétérogènes concernant la pollution des sols [diaporama] / Chuanming Dong (2020)PermalinkGénération de cartes tactiles photoréalistes pour personnes déficientes visuelles par apprentissage profond / Gauthier Fillières-Riveau in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)PermalinkGeographies of maritime transport, Ch. 4. Geography versus topology in the evolution of the global container shipping network (1977-2016) / César Ducruet (2020)PermalinkGeometric distortion of historical images for 3D visualization / Evelyn Paiz-Reyes in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2020 (August 2020)PermalinkGeovisualization and harmonic analysis for the exploratory search of localized cyclic recurrences in spatio-temporal event data / Jacques Gautier in Geomatica, vol 74 n° 3 (September 2020)Permalink