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Auteur David Chandler |
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Affiner la recherche Interroger des sources externesVery high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)
Titre : Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Tilak Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] BD Alti
[Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol
[Termes descripteurs IGN] chaîne de production
[Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement
[Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] corrélation croisée maximale
[Termes descripteurs IGN] étiquette
[Termes descripteurs IGN] Gironde (33)
[Termes descripteurs IGN] image à très haute résolution
[Termes descripteurs IGN] image aérienne
[Termes descripteurs IGN] image multibande
[Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface
[Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique
[Termes descripteurs IGN] vectorisation
[Termes descripteurs IGN] zone d'intérêt
[Termes descripteurs IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) This paper describes a methodology to produce a 7-classes land cover map of urban areas from very high resolution images and limited noisy labeled data. The objective is to make a segmentation map of a large area (a french department) with the following classes: asphalt, bare soil, building, grassland, mineral material (permeable artificialized areas), forest and water from 20cm aerial images and Digital Height Model. We created a training dataset on a few areas of interest aggregating databases, semi-automatic classification, and manual annotation to get a complete ground truth in each class. A comparative study of different encoder-decoder architectures (U-Net, U-Net with Resnet encoders, Deeplab v3+) is presented with different loss functions. The final product is a highly valuable land cover map computed from model predictions stitched together, binarized, and refined before vectorization. Numéro de notice : P2020-006 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : sans En ligne : https://arxiv.org/pdf/2005.05652.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95079
Titre : Automatic mapping and innovative on-demand mapping services at IGN France Type de document : Article/Communication Auteurs : Sylvain Lafay, Auteur ; Arnaud Braun Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 54 - 68 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes descripteurs IGN] GeoServer
[Termes descripteurs IGN] légende cartographique
[Termes descripteurs IGN] modèle cartographique
[Termes descripteurs IGN] Styled Layer Descriptor
[Termes descripteurs IGN] Web Map ServiceRésumé : (auteur) Mapmaking has become widespread through the Internet, resulting in a wide range of cartographic quality. To achieve better quality, mapmaking needs tools and online services for intuitive and efficient on-demand mapping. A project team at IGN, the French National Mapping Agency, is working on producing a digital cartographic model (DCM) from various existing databases and maps on which such tools and services are based. This DCM ranges from detailed topographic maps to small general road maps. GeoServer Web Map Service capabilities were used extensively to produce quality maps with various legends. Special care was taken to make a default legend suitable for customer data overlays, both on-screen and on paper. Web-based interface prototypes were built to guide users in choosing colors and creating their own original map legends. Users can also rely on a growing catalog of harmonious color palettes and map samples as sources of inspiration. Numéro de notice : A2015-234 Affiliation des auteurs : IGN (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2014.980442 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2014.980442 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76227
in Cartography and Geographic Information Science > Vol 42 n° 1 (January 2015) . - pp 54 - 68[article]Réservation
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