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
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n° 219-220 - juin - octobre 2019 - Spécial radar (Bulletin de Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection) / Jean-Paul Rudant
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[n° ou bulletin]
est un bulletin de Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection / Société française de photogrammétrie et de télédétection (2004 -)
Titre : n° 219-220 - juin - octobre 2019 - Spécial radar Type de document : Périodique Auteurs : Jean-Paul Rudant , Éditeur scientifique ; Elisabeth Simonetto, Éditeur scientifique
Année de publication : 2019 Langues : Français (fre) Numéro de notice : 018-201901 Affiliation des auteurs : UPEM-LASTIG+Ext (2016-2019) Nature : Numéro de périodique nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans En ligne : https://rfpt.sfpt.fr/index.php/RFPT/issue/view/21 Format de la ressource électronique : URL Bulletin Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=32070 [n° ou bulletin] Contient
- Télédétection radar : de l'image d'intensité initiale au choix du mode de calibration des coefficients de diffusion / Jean-Paul Rudant in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)
- Lettre : Existe-t-il des relations formelles entre coefficients de diffusion radar et facteurs de réflectance en optique ? / Jean-Paul Rudant in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)
- Polarimétrie radar complète et partielle pour le suivi des surfaces terrestres / Pierre-Louis Frison in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)
- Principes de l'interférométrie d'images radar pour la mesure de la topographie et des déplacements du sol et avancées récentes / Elisabeth Simonetto in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)
- Mise en oeuvre d'outils open source pour le suivi opérationnel de l'occupation des sols et de la déforestation à partir des données Sentinel radar optique : études de cas en Guyane et au Togo / Cédric Lardeux in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)
- Observation et suivi de déformations de surface d'origine anthropique par interférométrie radar satellitaire / Daniel Raucoules in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)
SUMAC 2019, 1st workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents / Valérie Gouet-Brunet (2019)
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Titre : SUMAC 2019, 1st workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents Type de document : Article/Communication Auteurs : Valérie Gouet-Brunet , Éditeur scientifique ; Margarita Khokhlova
, Éditeur scientifique ; Liming Chen, Éditeur scientifique ; Sander Münster, Éditeur scientifique ; Sander Münster
Editeur : New York [Etats-Unis] : Association for computing machinery ACM Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : MM 2019, 27th ACM International Conference on Multimedia 21/10/2019 25/10/2019 Nice France Proceedings ACM Importance : pp 2726 - 2727 Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information
[Termes IGN] bibliothèque numérique
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] interface homme-machine
[Termes IGN] multimedia
[Termes IGN] patrimoine culturel
[Termes IGN] patrimoine immobilier
[Termes IGN] recherche scientifique
[Termes IGN] valorisationRésumé : (auteur) SUMAC 2019 is the first workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents. It is held in Nice, France on October 21, 2019 and is co-located with the 27th ACM International Conference on Multimedia. Its objective is to present and discuss the latest and most significant trends and challenges in the analysis, structuring and understanding of multimedia contents dedicated to the valorization of heritage, with the emphasis on the unlocking of and access to the big data of the past. A representative scope of Computer Science methodologies dedicated to the processing of multimedia heritage contents and their exploitation is covered by the works presented, with the ambition of advancing and raising awareness about this fully developing research field. Numéro de notice : 25324 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1145/3343031.3350554 En ligne : https://doi.org/10.1145/3343031.3350554 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93622
Titre : Supervized segmentation with graph-structured deep metric learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Landrieu , Auteur ; Mohamed Boussaha
, Auteur
Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ICML 2019, Workshop on Learning and Reasoning with Graph-Structured Representations in International Conference on Machine Learning 15/06/2019 15/06/2019 Long Beach Californie - Etats-Unis Open Access Proceedings Importance : 15 p. Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) We present a fully-supervized method for learning to segment data structured by an adjacency graph. We introduce the graph-structured contrastive loss, a loss function structured by a ground truth segmentation. It promotes learning vertex embeddings which are homogeneous within desired segments, and have high contrast at their interface. Thus, computing a piecewise-constant approximation of such embeddings produces a graph-partition close to the objective segmentation. This loss is fully backpropagable, which allows us to learn vertex embeddings with deep learning algorithms. We evaluate our methods on a 3D point cloud oversegmentation task, defining a new state-of-the-art by a large margin. These results are based on the published work of Landrieu and Boussaha 2019. Numéro de notice : C2019-050 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Autre URL associée : vers ArXiv Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : 10.48550/arXiv.1905.04014 Date de publication en ligne : 19/05/2019 En ligne : https://graphreason.github.io/papers/4.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92819 Télédétection radar : de l'image d'intensité initiale au choix du mode de calibration des coefficients de diffusion / Jean-Paul Rudant in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)
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[article]
Titre : Télédétection radar : de l'image d'intensité initiale au choix du mode de calibration des coefficients de diffusion Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Paul Rudant , Auteur ; Pierre-Louis Frison
, Auteur
Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 19 - 28 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] correction géométrique
[Termes IGN] correction radiométrique
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] distorsion d'image
[Termes IGN] étalonnage des données
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceRésumé : (auteur) The current period is characterized by an abundance of free access radar data, the use of which is encouraged and facilitated by space agencies, the latter providing free software for image processing and analysis to users. At the same time, several academic or institutional sites offer explanatory resources (courses, software tutorials) on general or targeted topics intended to facilitate the use of images in most fields of application. In this paper, we wish to address and detail a particular point ; that of the physical concept of the radar measurement, through the various software processing proposed during a sequence of georeferencing-calibration of the images. This sequence, which combines geometrical and radiometric aspects, is found for applications relating to the characterization of the various media present on the surface of the ground or to facilitate the analysis of temporal sequences. After presenting the general aspects related to the power measured at the sensor and the various factors influencing this measurement, we will focus on the user practice, by discussing the different choices of coefficients )3 °, y°, offered during a calibration following a geo-referencing, as well as on the taking into account, or not, slope effects in geometric and radiometric corrections affecting the image. Particular attention is paid to the coefficient 7° whose variations as a function of local incidence are considered very low in the case of dense forests. Numéro de notice : A2019-344 Affiliation des auteurs : UPEM-LASTIG (2016-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2019.454 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2019.454 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93381
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 219-220 (juin - octobre 2019) . - pp 19 - 28[article]The necessary yet complex evaluation of 3D city models: a semantic approach / Oussama Ennafii (2019)
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Titre : The necessary yet complex evaluation of 3D city models: a semantic approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Oussama Ennafii , Auteur ; Clément Mallet
, Auteur ; Arnaud Le Bris
, Auteur ; Florent Lafarge, Auteur
Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : JURSE 2019, Joint Urban Remote Sensing Event 22/05/2019 24/05/2019 Vannes France Proceedings IEEE Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] détection d'anomalie
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] précision sémantique
[Termes IGN] taxinomieRésumé : (Auteur) The automatic modeling of urban scenes in 3D from geospatial data has been studied for more than thirty years.However, the output models still have to undergo a tedious task of correction at city scale. In this work, we propose an approach for automatically evaluating the quality of 3D building models.A taxonomy of potential errors is first proposed. Handcrafted features are computed, based on the geometric properties of buildings and, when available, Very High Resolution images and depth data. They are fed into a Random Forest classifier for the prediction of the quality of the models. We tested our framework on three distinct urban areas in France. We can satisfactorily detect, on average 96% of the most frequent errors. Numéro de notice : C2019-001 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/JURSE.2019.8809002 Date de publication en ligne : 22/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/JURSE.2019.8809002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92103 Documents numériques
en open access
The necessary yet complex evaluation of 3D city models - pdf auteurAdobe Acrobat PDFThe orthographic projection model for pose calibration of long focal images / Laura F. Julià in IPOL Journal, Image Processing On Line, vol 9 (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkTime-space tradeoff in deep learning models for crop classification on satellite multi-spectral image time series / Vivien Sainte Fare Garnot (2019)
PermalinkPermalinkTowards improving knowledge capitalization system for sport events legacy / Malika Grim-Yefsah (2019)
PermalinkUrban morpho-types classification from SPOT-6/7 imagery and Sentinel-2 time series / Arnaud Le Bris (2019)
PermalinkPermalinkLe vandalisme dans l’information géographique volontaire, détection de l’IG volontaire vandalisée : du concept à la détection non supervisée d’anomalie / Quy Thy Truong in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 1 (janvier - mars 2019)
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