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Multi-criteria geographic analysis for automated cartographic generalization / Guillaume Touya in Cartographic journal (the), vol 59 n° 1 (February 2022)
[article]
Titre : Multi-criteria geographic analysis for automated cartographic generalization Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 18 - 34 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] densité du bâti
[Termes IGN] Electre
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Vedettes matières IGN] GénéralisationMots-clés libres : PROMETHEE Résumé : (auteur) Cartographic generalization is a process similar to text summarization that transforms a map when scale is reduced. Cartographic generalization simplifies the map content while preserving as much as possible the initial characteristics and spatial relations of the map. The automation of this process requires a deep understanding of the context of each map feature, which involves different criteria such as the shape of the feature, the semantic nature of the feature, or the spatial patterns of its neighbouring features. This is why multiple criteria decision techniques can be relevant during the process. This paper proposes two use cases of cartographic generalization sub-tasks where multiple criteria decision techniques improve past techniques: the classification of urban building blocks and the ordering of the buildings to keep in the map as a priority. In both use cases, the proposed methods are experimented on large real cartographic datasets, and evaluated in comparison to alternative techniques. Numéro de notice : A2022-075 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00087041.2020.1858608 Date de publication en ligne : 26/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/00087041.2020.1858608 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98217
in Cartographic journal (the) > vol 59 n° 1 (February 2022) . - pp 18 - 34[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 030-2022011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Multi-layer modeling of dense vegetation from aerial LiDAR scans Type de document : Article/Communication Auteurs : Ekaterina Kalinicheva , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : Computer vision foundation CVF Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : EarthVision 2022, Large Scale Computer Vision for Remote Sensing Imagery, workshop joint to CVPR 2022 19/06/2022 24/06/2022 New Orleans Louisiane - Etats-Unis OA Proceedings Importance : pp 1341 - 1350 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] étage de végétation
[Termes IGN] foresterie
[Termes IGN] maillage
[Termes IGN] parcelle forestière
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) The analysis of the multi-layer structure of wild forests is an important challenge of automated large-scale forestry. While modern aerial LiDARs offer geometric information across all vegetation layers, most datasets and methods focus only on the segmentation and reconstruction of the top of canopy. We release WildForest3D, which consists of 29 study plots and over 2000 individual trees across 47 000m2 with dense 3D annotation, along with occupancy and height maps for 3 vegetation layers: ground vegetation, understory, and overstory. We propose a 3D deep net- work architecture predicting for the first time both 3D point- wise labels and high-resolution layer occupancy rasters simultaneously. This allows us to produce a precise estimation of the thickness of each vegetation layer as well as the corresponding watertight meshes, therefore meeting most forestry purposes. Both the dataset and the model are released in open access: https://github.com/ ekalinicheva/multi_layer_vegetation. Numéro de notice : C2022-007 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers CVF Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPRW56347.2022.00140 Date de publication en ligne : 25/04/2022 En ligne : https://arxiv.org/abs/2204.11620 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100509 Multi-modal temporal attention models for crop mapping from satellite time series / Vivien Sainte Fare Garnot in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 187 (May 2022)
[article]
Titre : Multi-modal temporal attention models for crop mapping from satellite time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Année de publication : 2022 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 294 - 305 Note générale : bibliographie
This work was partly supported by ASP, the French Payment Agency.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] Pastis
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surface cultivéeRésumé : (auteur) Optical and radar satellite time series are synergetic: optical images contain rich spectral information, while C-band radar captures useful geometrical information and is immune to cloud cover. Motivated by the recent success of temporal attention-based methods across multiple crop mapping tasks, we propose to investigate how these models can be adapted to operate on several modalities. We implement and evaluate multiple fusion schemes, including a novel approach and simple adjustments to the training procedure, significantly improving performance and efficiency with little added complexity. We show that most fusion schemes have advantages and drawbacks, making them relevant for specific settings. We then evaluate the benefit of multimodality across several tasks: parcel classification, pixel-based segmentation, and panoptic parcel segmentation. We show that by leveraging both optical and radar time series, multimodal temporal attention-based models can outmatch single-modality models in terms of performance and resilience to cloud cover. To conduct these experiments, we augment the PASTIS dataset (Garnot and Landrieu, 2021a) with spatially aligned radar image time series. The resulting dataset, PASTIS-R, constitutes the first large-scale, multimodal, and open-access satellite time series dataset with semantic and instance annotations. (Dataset available at: https://zenodo.org/record/5735646) Numéro de notice : A2022-157 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2022.03.012 Date de publication en ligne : 24/03/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.03.012 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100365
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 187 (May 2022) . - pp 294 - 305[article]Voir aussiRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2022051 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2022053 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2022052 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Neural map style transfer exploration with GANs / Sidonie Christophe in International journal of cartography, vol 8 n° 1 (March 2022)
[article]
Titre : Neural map style transfer exploration with GANs Type de document : Article/Communication Auteurs : Sidonie Christophe , Auteur ; Samuel Mermet , Auteur ; Morgan Laurent, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 18 - 36 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] grille d'échantillonnage
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] style cartographique
[Termes IGN] visualisation cartographique
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) Neural Style Transfer is a Computer Vision topic intending to transfer the visual appearance or the style of images to other images. Developments in deep learning nicely generate stylized images from texture-based examples or transfer the style of a photograph to another one. In map design, the style is a multi-dimensional complex problem related to recognizable visual salient features and topological arrangements, supporting the description of geographic spaces at a specific scale. The map style transfer is still at stake to generate a diversity of possible new styles to render geographical features. Generative adversarial Networks (GANs) techniques, well supporting image-to-image translation tasks, offer new perspectives for map style transfer. We propose to use accessible GAN architectures, in order to experiment and assess neural map style transfer to ortho-images, while using different map designs of various geographic spaces, from simple-styled (Plan maps) to complex-styled (old Cassini, Etat-Major, or Scan50 B&W). This transfer task and our global protocol are presented, including the sampling grid, the training and test of Pix2Pix and CycleGAN models, such as the perceptual assessment of the generated outputs. Promising results are discussed, opening research issues for neural map style transfer exploration with GANs. Numéro de notice : A2022-172 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2022.2031554 Date de publication en ligne : 13/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2022.2031554 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99807
in International journal of cartography > vol 8 n° 1 (March 2022) . - pp 18 - 36[article]Les noms de lieux mentionnés dans des récits de vie de républicains espagnols : distribution géographique et perceptions associées / Laurence Jolivet in Cartes & Géomatique, n° 247-248 (mars-juin 2022)
[article]
Titre : Les noms de lieux mentionnés dans des récits de vie de républicains espagnols : distribution géographique et perceptions associées Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurence Jolivet , Auteur ; Carmen Brando , Auteur Année de publication : 2022 Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie OA Proceedings Article en page(s) : pp 135 - 147 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] Espagne
[Termes IGN] guerre
[Termes IGN] perception
[Termes IGN] récit
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] toponymeRésumé : (Auteur) Les lieux peuvent être définis par différentes caractéristiques telles que les coordonnées géographiques, les éléments du paysage, mais également des informations subjectives relatives à la perception. Le corpus constitué par le Réseau des acteurs de l'histoire et la mémoire de l'immigration (RAHMI) concerne des entretiens oraux décrivant des parcours de Républicains espagnols pendant la guerre civile d'Espagne et la Seconde Guerre mondiale. Ces récits de vie contiennent des noms de lieux, mentionnés par les personnes, correspondant à des noms propres (Npr) ou des noms communs (Nc). Ces noms de lieux peuvent être enrichis par des informations perceptives. Des méthodes linguistiques et statistiques ont été déployées afin d'extraire automatiquement et de caractériser certaines informations dans le texte par le biais d'annotations. L'objectif du travail présenté est d'analyser les distributions géographiques des lieux et des caractéristiques associées, ainsi que de proposer des cartographies illustrant les récits de vie et accompagnant les analyses. Premièrement, la distribution des Npr de lieux a été étudiée, permettant de cibler des échelles spatiales pertinentes et de cartographier une partie ou la totalité du corpus sous l'angle de ces lieux. Deuxièmement, les caractéristiques des Npr de lieux ont été synthétisées : leur type (administratif, topographique), leur étendue spatiale à partir de leur combinaison avec des Nc. Enfin des perceptions, résumées en polarité positive ou négative, ont été identifiées et dans certains cas associées aux Npr de lieux. Les motifs spatiaux de chaque polarité, en plus des Npr sans polarité et donc neutres, ont été cartographiés. La synthèse des annotations, les résultats d'analyse et les cartes proposées constituent des points d'entrée dans le corpus par des lieux mentionnés. Ces témoignages individuels, ainsi que leur valorisation, contribuent à la connaissance de cette période de l'histoire et aux travaux de recherche dédiés. Numéro de notice : A2022-801 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101914
in Cartes & Géomatique > n° 247-248 (mars-juin 2022) . - pp 135 - 147[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2022011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible PermalinkParcel Manager: A parcel reshaping model incorporating design rules of residential development / Maxime Colomb in Transactions in GIS, vol 26 n° 6 (September 2022)PermalinkPerformance analysis of low-cost GNSS stations for structural health monitoring of civil engineering structures / Nicolas Manzini in Structure and Infrastructure Engineering, vol 18 n° 5 ([01/05/2022])PermalinkA pipeline for automated processing of Corona KH-4 (1962-1972) stereo imagery / Sajid Ghuffar in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 8 (August 2022)PermalinkPotential and limitation of PlanetScope images for 2-D and 3-D Earth surface monitoring with example of applications to glaciers and earthquakes / Saif Aati in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 10 (October 2022)PermalinkPredicting vegetation stratum occupancy from airborne LiDAR data with deep learning / Ekaterina Kalinicheva in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 112 (August 2022)PermalinkPreface: The 2022 edition of the XXIVth ISPRS congress / Loïc Landrieu in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-3-2022 (2022 edition)PermalinkPermalinkProceedings of the 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures : EUROSTRUCT 2021. An automated machine learning-based approach for structural novelty detection based on SHM / Nicolas Manzini (2022)PermalinkPermalink