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Parcel Manager: A parcel reshaping model incorporating design rules of residential development / Maxime Colomb in Transactions in GIS, vol 26 n° 6 (September 2022)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 26 n° 6 (September 2022) . - pp 2558 - 2597 Titre : Parcel Manager: A parcel reshaping model incorporating design rules of residential development Type de document : Article/Communication Auteurs : Maxime Colomb , Auteur ; Cécile Tannier, Auteur ; Julien Perret , Auteur ; Paul Chapron , Auteur ; Mickaël Brasebin , Auteur Année de publication : 2022 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 2558 - 2597 Note générale : bibliographie This research benefited from the financial support of the I-SITE University Bourgogne Franche-Comté as part of the project PubPrivLands. Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] bâtiment [Termes IGN] code source libre [Termes IGN] construction [Termes IGN] densification [Termes IGN] figure géométrique [Termes IGN] habitat urbain [Termes IGN] logiciel libre [Termes IGN] parcelle cadastrale [Termes IGN] règle d'urbanisme Résumé : (auteur) Parcels are the smallest units of land usually considered for urban development purposes. Analyses at the parcel level allow taking into account the administrative and physical environment of buildings with accuracy (roads, surrounding buildings, local design rules for building construction). In this article, we propose a free and open source software application, namely Parcel Manager, whose aims are twofold: (1) to assess the effects of different parcel reshaping rules and planning principles on the location, the number, and the shape of reshaped parcels; and (2) to provide a basis to assess the potential for new building construction. To this end, Parcel Manager simulates a large variety of parcel reshaping processes, with or without the joint creation of new roads, and produces realistic parcel layouts that represent either infill urban developments, edge expansions, or leapfrog developments. It can be used to determine if the densification of built parcels is feasible or not, regarding planning and design rules as well as the current urban fabric. The current version of Parcel Manager only concerns the reshaping of parcels dedicated to the construction of residential buildings but not other types of buildings. Numéro de notice : A2022-577 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12970 Date de publication en ligne : 03/08/2022 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12970 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101335 [article]

Combining deep learning and mathematical morphology for historical map segmentation / Yizi Chen (2021)  

Public Titre : Combining deep learning and mathematical morphology for historical map segmentation Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Yizi Chen , Auteur ; Edwin Carlinet, Auteur ; Joseph Chazalon, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Bertrand Duménieu , Auteur ; Julien Perret , Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2021 Collection : Lecture notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 num. 12708 Projets : SODUCO / Perret, Julien Conférence : DGMM 2021, 1st International Joint Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology 24/05/2021 27/05/2021 Uppsala Suède Proceedings Springer Importance : pp 79 - 92 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] carte ancienne [Termes IGN] chaîne de traitement [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] données maillées [Termes IGN] morphologie mathématique [Termes IGN] vectorisation Résumé : (auteur) The digitization of historical maps enables the study of ancient, fragile, unique, and hardly accessible information sources. Main map features can be retrieved and tracked through the time for subsequent thematic analysis. The goal of this work is the vectorization step, i.e., the extraction of vector shapes of the objects of interest from raster images of maps. We are particularly interested in closed shape detection such as buildings, building blocks, gardens, rivers, etc. in order to monitor their temporal evolution. Historical map images present significant pattern recognition challenges. The extraction of closed shapes by using traditional Mathematical Morphology (MM) is highly challenging due to the overlapping of multiple map features and texts. Moreover, state-of-the-art Convolutional Neural Networks (CNN) are perfectly designed for content image filtering but provide no guarantee about closed shape detection. Also, the lack of textural and color information of historical maps makes it hard for CNN to detect shapes that are represented by only their boundaries. Our contribution is a pipeline that combines the strengths of CNN (efficient edge detection and filtering) and MM (guaranteed extraction of closed shapes) in order to achieve such a task. The evaluation of our approach on a public dataset shows its effectiveness for extracting the closed boundaries of objects in historical maps. Numéro de notice : H2021-001 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : 10.1007/978-3-030-76657-3_5 Date de publication en ligne : 16/05/2021 En ligne : https://hal.science/hal-03101578v1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96739

ICDAR 2021 competition on historical map segmentation / Joseph Chazalon (2021)  

Public Titre : ICDAR 2021 competition on historical map segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Joseph Chazalon, Auteur ; Edwin Carlinet, Auteur ; Yizi Chen , Auteur ; Julien Perret , Auteur ; Bertrand Duménieu , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Thierry Géraud, Auteur ; Vincent Nguyen, Auteur ; Nam Nguyen, Auteur ; Josef Baloun, Auteur ; Ladislav Lenc, Auteur ; Pavel Král, Auteur Editeur : Le Kremlin Bicêtre : Ecole pour l'Informatique et les Techniques Avancées EPITA Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Perret, Julien Conférence : ICDAR 2021, 16th International Conference on Document Analysis and Recognition 05/09/2021 10/09/2021 Lausanne Suisse Proceedings Springer Importance : 15 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Résumé : (auteur) This paper presents the final results of the ICDAR 2021 Competition on Historical Map Segmentation (MapSeg), encouraging research on a series of historical atlases of Paris, France, drawn at 1/5000 scale between 1894 and 1937. The competition featured three tasks, awarded separately. Task 1 consists in detecting building blocks and was won by the L3IRIS team using a DenseNet-121 network trained in a weakly supervised fashion. This task is evaluated on 3 large images containing hundreds of shapes to detect. Task 2 consists in segmenting map content from the larger map sheet, and was won by the UWB team using a U-Net-like FCN combined with a binarization method to increase detection edge accuracy. Task 3 consists in locating intersection points of geo-referencing lines, and was also won by the UWB team who used a dedicated pipeline combining binarization, line detection with Hough transform, candidate filtering, and template matching for intersection refinement. Tasks 2 and 3 are evaluated on 95 map sheets with complex content. Dataset, evaluation tools and results are available under permissive licensing at https://icdar21-mapseg.github.io/. Numéro de notice : C2021-022 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03256193/document Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98032

Vectorization of historical maps using deep edge filtering and closed shape extraction / Yizi Chen (2021)  

Public Titre : Vectorization of historical maps using deep edge filtering and closed shape extraction Type de document : Article/Communication Auteurs : Yizi Chen , Auteur ; Edwin Carlinet, Auteur ; Joseph Chazalon, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Bertrand Duménieu , Auteur ; Julien Perret , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2021 Projets : SODUCO / Perret, Julien Conférence : ICDAR 2021, 16th International Conference on Document Analysis and Recognition 05/09/2021 10/09/2021 Lausanne Suisse Proceedings Springer Importance : 17 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] carte ancienne [Termes IGN] chaîne de traitement [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] filtrage numérique d'image [Termes IGN] traitement d'image [Termes IGN] vectorisation Résumé : (auteur) Maps have been a unique source of knowledge for centuries. Such historical documents provide invaluable information for analyzing the complex spatial transformation of landscapes over important time frames. This is particularly true for urban areas that encompass multiple interleaved research domains (social sciences, economy, etc.). The large amount and significant diversity of map sources call for automatic image processing techniques in order to extract the relevant objects under a vectorial shape. The complexity of maps (text, noise, digiti-zation artifacts, etc.) has hindered the capacity of proposing a versatile and efficient raster-to-vector approaches for decades. We propose alearnable, reproducible, and reusable solution for the automatic transformation of raster maps into vector objects (building blocks, streets,rivers). It is built upon the complementary strength of mathematical morphology and convolutional neural networks through efficient edge filtering. Even more, we modify ConnNet and combine with deep edgefiltering architecture to make use of pixel connectivity information and built an end-to-end system without requiring any post-processing techniques. In this paper, we focus on the comprehensive benchmark on various architectures on multiple datasets coupled with a novel vectorization step. Our experimental results on a new public dataset using COCO Panoptic metric exhibit very encouraging results confirmedby a qualitative analysis of the success and failure cases of our approach. Code, dataset, results and extra illustrations are freely available at https://github.com/soduco/ICDAR-2021-Vectorization Numéro de notice : C2021-011 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03256073/document Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97988

La biodiversité à l’épreuve des choix d’aménagement : une approche par la modélisation appliquée à la Région Occitanie / Coralie Calvet in Sciences, eaux & territoires, n° 31 (janvier 2020)  

Public [article]  inSciences, eaux & territoires > n° 31 (janvier 2020) . - pp 24 - 32 Titre : La biodiversité à l’épreuve des choix d’aménagement : une approche par la modélisation appliquée à la Région Occitanie Type de document : Article/Communication Auteurs : Coralie Calvet, Auteur ; Vincent Delbar, Auteur ; Paul Chapron , Auteur ; Mickaël Brasebin , Auteur ; Julien Perret , Auteur ; Sylvain Moulherat, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Perret, Julien Article en page(s) : pp 24 - 32 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] aménagement du territoire [Termes IGN] biodiversité [Termes IGN] changement d'occupation du sol [Termes IGN] impact sur l'environnement [Termes IGN] itération [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] Montpellier [Termes IGN] Occitanie (région 2016) [Termes IGN] politique territoriale [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] urbanisation Résumé : (auteur) Le manque de vision et de coordination territoriales est souvent mis en cause pour expliquer les difficultés pratiques auxquelles se heurte l’application de la séquence Éviter-Réduire-Compenser (ERC) en France. C’est dans ce contexte et en accompagnement des acteurs territoriaux et des élus locaux de la région Occitanie, qu’une équipe de recherche interdisciplinaire, mêlant économie, géographie et écologie, a élaboré une méthodologie et des outils afin de mieux anticiper et planifier l’application de la séquence ERC à l’échelle régionale. Numéro de notice : A2020-053 Affiliation des auteurs : LASTIG+Ext (2016-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.14758/SET-REVUE.2020.1.06 Date de publication en ligne : 15/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.14758/SET-REVUE.2020.1.06 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94560 [article]

A scala library for spatial sensitivity analysis / Juste Raimbault (2020)  

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Des empreintes cartographiques : restitution de données géohistoriques à partir de la Carte de France de Cassini, 1750-1789 / Bertrand Duménieu in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)

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A hidden Markov model for matching spatial networks / Benoit Costes in Journal of Spatial Information Science (JoSIS), n° 18 (2019)  

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Engraved footprints from the past. Retrieving cartographic geohistorical data from the Cassini Carte de France, 1750-1789 / Bertrand Duménieu (2019)  

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Fostering the use of methods for geosimulation models sensitivity analysis and validation / Romain Reuillon (2019)  

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Generating urban morphologies at large scales / Juste Raimbault (2019)    

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H24 : un modèle multi-agents pour étudier les effets de la ségrégation sociale et temporelle sur les disparités alimentaires en Ile-de-France / Clémentine Cottineau (2019)    

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Retour d'expérience de l'école OpenMOLE "ExModelo", organisée en partenariat avec le méso-centre du CRIANN / Mathieu Leclaire (2019)  

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Simulation de formes réalistes de développement résidentiel, de l'échelle du bâtiment à celle de l'ensemble d'une région urbaine / Maxime Colomb (2019)  

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Historical collaborative geocoding / Rémi Cura in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 7 (July 2018)    

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