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Airborne LiDAR and high resolution multispectral data integration in Eucalyptus tree species mapping in an Australian farmscape / Niva Kiran Verma in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])
[article]
Titre : Airborne LiDAR and high resolution multispectral data integration in Eucalyptus tree species mapping in an Australian farmscape Type de document : Article/Communication Auteurs : Niva Kiran Verma, Auteur ; David Lamb, Auteur ; Priyakant Sinha, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 70 - 90 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Australie
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] dépérissement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Eucalyptus (genre)
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Rapid decline and death of rural Eucalypts trees of all ages and species have been reported in the farmscapes of regional Australia due to various environmental and farming management related factors. The identification of existing farm tree species is important for long term management strategies to provide ecosystem stability in the region. This study explored the feasibility of structural attributes of LiDAR and spectral and spatial characteristics of high resolution remote sensing data to identify and map Eucalyptus tree species. An object based image segmentation and rule-based classification algorithm were developed to delineate tree boundaries and species classification. The integration of two datasets improved the classification accuracy (65%) against their separate classification (52% and 41%, respectively). The identification of tree species will help in getting first-hand information on existing farm trees, which may be used in assessing tree condition in time series related to management practices and complex dieback problem. Numéro de notice : A2022-046 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1700555 Date de publication en ligne : 12/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1700555 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99412
in Geocarto international > vol 37 n° 1 [01/01/2022] . - pp 70 - 90[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2022011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible An assessment of forest loss and its drivers in protected areas on the Copperbelt province of Zambia: 1972–2016 / Darius Phiri in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : An assessment of forest loss and its drivers in protected areas on the Copperbelt province of Zambia: 1972–2016 Type de document : Article/Communication Auteurs : Darius Phiri, Auteur ; Collins Chanda, Auteur ; Vincent R. Nyirenda, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 148 - 166 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aire protégée
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] gestion forestière durable
[Termes IGN] protection de la biodiversité
[Termes IGN] ZambieRésumé : (auteur) In sub-Saharan Africa, protected areas provide a platform for conserving biodiversity. However, these areas are facing massive pressure due to deforestation, and information on forest dynamics and factors driving the changes in protected areas is generally lacking. This study has two objectives: (1) to assess forest cover changes that have occurred between 1972 and 2016 in Copperbelt Province’s protected areas, and (2) understand the drivers of forest cover changes. The study used thematic land cover maps for six selected years, which were classified using an object-based image analysis (OBIA) approach. We also applied a Classification Tree (CT) approach to assess the drivers of forest cover changes using R statistical software. The findings showed that forest cover in protected areas has been characterised by massive deforestation due to various factors. Between 1972 and 2016, primary and secondary forests showed a decrease of 2,226.43 km2 (11.06%) and an increase of 1,082.93 km2 (4.05%), respectively. The major factors driving forest changes include the levels of precipitation, human population density, elevation, distance from roads, towns and rivers. This study presents consistent information for long-term forest monitoring in protected areas, and informs decision-makers on the levels of deforestation and their drivers for effective forest management. Numéro de notice : A2022-092 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2021.2017021 Date de publication en ligne : 21/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2021.2017021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99515
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 148 - 166[article]Analyse haute résolution de la morphologie des paysages et des processus à partir de LiDAR aéroporté répété et simulation hydraulique / Thomas Bernard (2022)
Titre : Analyse haute résolution de la morphologie des paysages et des processus à partir de LiDAR aéroporté répété et simulation hydraulique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thomas Bernard, Auteur ; Dimitri Lague, Directeur de thèse ; Philippe Davy, Directeur de thèse Editeur : Rennes : Université de Rennes 1 Année de publication : 2022 Importance : 253 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université Rennes 1, Spécialité Sciences de la Terre et de l’EnvironnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse du paysage
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] géomorphologie locale
[Termes IGN] modèle hydrographique
[Termes IGN] Nouvelle-Zélande
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télémétrie laser aéroportéIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’objectif fondamental de la géomorphologie est l’identification et la caractérisation des processus façonnant les paysages. En fournissant une représentation 3D haute précision et haute densité des paysages, le LiDAR aéroporté a révolutionné notre capacité à extraire des informations sur la topographie fournissant ainsi de nouvelles opportunités pour l’identification et la compréhension des processus géomorphologiques. Ce potentiel reste sous-exploité dans de nombreuses problématiques en géomorphologie du fait de l’incapacité des méthodes d’analyse actuelles à exploiter la richesse d’information fournie par le LiDAR aéroporté. Cette thèse intègre les derniers développements sur la simulation hydraulique 2D et la détection de changements 3D afin d’améliorer les méthodes d’analyse pour (i) la description de la structure des paysages fluviaux et (ii) l’identification et l’analyse géométrique des glissements de terrain à haute résolution. Les principaux résultats montrent que la simulation hydraulique 2D permet la définition d’indicateurs hydro-géomorphiques prenant pleinement en compte la structure haute résolution des écoulements de surface. Ces indicateurs permettent une meilleure identification des connexions versants-rivières et la caractérisation de la géométrie hydraulique des chenaux. L’intégration de la détection de changement 3D permet d’exploiter la structure 3D des données LiDAR pour la création d’inventaires robustes, complets et objectifs des glissements de terrain. Cette approche permet une meilleure quantification du volume des glissements de terrain en comparaison des approches traditionnelles. Note de contenu : Introduction générale
1- Etat de l'Art et problématiques
2- Apports de la simulation hydraulique 2D dans l’analyse morphologique haute résolution des paysages
3- Détection semi-automatique et analyses géométriques des glissements de terrain à partir de LiDAR aéroporté répété
4- Approche méthodologique préliminaire pour l’analyse morphodynamique des paysages à la suite de perturbations exogènes par LiDAR aéroporté répété et simulation hydraulique 2D
5- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 24024 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de la Terre et de l’Environnement : Rennes 1 : 2022 Organisme de stage : Géosciences DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03783246 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101820 Analysis of pedestrian movements and gestures using an on-board camera to predict their intentions / Joseph Gesnouin (2022)
Titre : Analysis of pedestrian movements and gestures using an on-board camera to predict their intentions Titre original : Analyse des mouvements et gestes des piétons via caméra embarquée pour la prédiction de leurs intentions Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Joseph Gesnouin, Auteur ; Fabien Moutarde, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2022 Importance : 171 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l'Université Paris Sciences et Lettres, Préparée à MINES ParisTech, Spécialité
Informatique temps réel, robotique et automatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] piéton
[Termes IGN] reconnaissance de gestes
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] squelettisation
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The autonomous vehicle (AV) is a major challenge for the mobility of tomorrow. Progress is being made every day to achieve it; however, many problems remain to be solved to achieve a safe outcome for the most vulnerable road users (VRUs). One of the major challenge faced by AVs is the ability to efficiently drive in urban environments. Such a task requires interactions between autonomous vehicles and VRUs to resolve traffic ambiguities. In order to interact with VRUs, AVs must be able to understand their intentions and predict their incoming actions. In this dissertation, our work revolves around machine learning technology as a way to understand and predict human behaviour from visual signals and more specifically pose kinematics. Our goal is to propose an assistance system to the AV that is lightweight, scene-agnostic that could be easily implemented in any embedded devices with real-time constraints. Firstly, in the gesture and action recognition domain, we study and introduce different representations for pose kinematics, based on deep learning models as a way to efficiently leverage their spatial and temporal components while staying in an euclidean grid-space. Secondly, in the autonomous driving domain, we show that it is possible to link the posture, the walking attitude and the future behaviours of the protagonists of a scene without using the contextual information of the scene (zebra crossing, traffic light...). This allowed us to divide by a factor of 20 the inference speed of existing approaches for pedestrian intention prediction while keeping the same prediction robustness. Finally, we assess the generalization capabilities of pedestrian crossing predictors and show that the classical train-test sets evaluation for pedestrian crossing prediction, i.e., models being trained and tested on the same dataset, is not sufficient to efficiently compare nor conclude anything about their applicability in a real-world scenario. To make the research field more sustainable and representative of the real advances to come. We propose new protocols and metrics based on uncertainty estimates under domain-shift in order to reach the end-goal of pedestrian crossing behavior predictors: vehicle implementation. Note de contenu : 1- Introduction
2- Human activity recognition with pose-driven deep learning models
3- From action recognition to pedestrian discrete intention prediction
4- Assessing the generalization of pedestrian crossing predictors
5- ConclusionNuméro de notice : 24066 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique temps réel, robotique et automatique : Paris Sciences et Lettres : 2022 DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03813520 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102091
Titre : Applications of multi-image remote sensing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Roger Mari Molas, Auteur ; Gabriele Facciolo, Directeur de thèse ; Enric Meinhardt-Llopis, Directeur de thèse Editeur : Bures-sur-Yvette : Université Paris-Saclay Année de publication : 2022 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l’Université Paris-Saclay, spécialité Mathématiques AppliquéesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] compensation par faisceaux
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle par fonctions rationnelles
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] reconstruction 3DIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) This thesis studies the problem of 3D reconstruction from a collection of high-resolution satellite images. Satellite multi-view 3D reconstruction requires a very fine control of the acquisition geometry, in order to guarantee the consistency of altitude estimates obtained from different views. The first part of the thesis is therefore devoted to the optimization of the mathematical representation of the acquisition geometry, which usually takes the form of RPC camera models. We propose a bundle adjustment methodology that maximizes the geometric consistency between a set of satellite views and the associated RPC cameras. This methodology incorporates an RPC estimation algorithm that allows the direct composition of the original unrefined models with corrective transformations, without using approximate intermediate representations. The second part of the thesis presents different practical applications of multi-image remote sensing, most of which benefit from the consistency control of the acquisition geometry. The different methods concern the following topics: the detection of volume changes on the Earth's surface across different dates; the geometrically consistent generation of large-scale mosaics built from smaller satellite images; a neural rendering network (NeRF) capable of learning the geometry of a satellite scene in a self-supervised manner and also of synthesizing new realistic views, with the ability to distinguish shadows and transient objects from permanent structures; and a comparison between classic algorithms and supervised deep learning networks for dense stereo matching. As a result, this thesis describes a variety of cutting-edge ideas on the exploitation of optical satellite images that have the potential to improve activities related to large-scale land surface knowledge, such as surveillance, urban planning or natural resource management. The presented methods are evaluated with high-resolution images from the WorldView-3 and SkySat constellations. The implementation of most methods is also released as open-source Python code. Note de contenu : 1- Introduction
2- Introduction (en français)
Part I. Geometric modeling of multi-view satellite imagery
3- Geolocation correction methods for satellite multi-view stereo
4- Bundle adjustment of RPC camera models
5- Robust RPC camera modeling
Part II. Applications of multi-view satellite imagery
6- Automatic stockpile volume monitoring
7- Perfect sensor localization for push-frame image stitching
8- Satellite NeRF
9- Disparity estimation network
10- ConclusionNuméro de notice : 24100 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mathématiques Appliquées : Saclay : 2022 Organisme de stage : Centre Borelli (Saclay) DOI : sans En ligne : https://www.theses.fr/2022UPASM045 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102575 Apprentissage profond pour l'imagerie SAR : du débruitage à l'interprétation de scène / Emanuele Dalsasso (2022)PermalinkPermalinkAttributs de texture extraits d'images multispectrales acquises en conditions d'éclairage non contrôlées : application à l'agriculture de précision / Anis Amziane (2022)PermalinkAutomatic algorithm for georeferencing historical-to-nowadays aerial images acquired in natural environments / Daniela Craciun (2022)PermalinkAutomatic structuring of photographic collections for spatio-temporal monitoring of restoration sites: problem statement and challenges / Laura Willot (2022)PermalinkBuyTheDips : PathLoss for improved topology-preserving deep learning-based image segmentation / Minh On Vu Ngoc (2022)PermalinkCharacteristics of taiga and tundra snowpack in development and validation of remote sensing of snow / Henna-Reetta Hannula (2022)PermalinkCIME: Context-aware geolocation of emergency-related posts / Gabriele Scalia in Geoinformatica, vol 26 n° 1 (January 2022)PermalinkClassification of mediterranean shrub species from UAV point clouds / Juan Pedro Carbonell-Rivera in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)PermalinkContribution to object extraction in cartography : A novel deep learning-based solution to recognise, segment and post-process the road transport network as a continuous geospatial element in high-resolution aerial orthoimagery / Calimanut-Ionut Cira (2022)PermalinkDeep image translation with an affinity-based change prior for unsupervised multimodal change detection / Luigi Tommaso Luppino in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalinkDeep learning based 2D and 3D object detection and tracking on monocular video in the context of autonomous vehicles / Zhujun Xu (2022)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkDetection of windthrown tree stems on UAV-orthomosaics using U-Net convolutional networks / Stefan Reder in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)PermalinkDeveloping the potential of airborne lidar systems for the sustainable management of forests / Karun Dayal (2022)PermalinkDevelopment of object detectors for satellite images by deep learning / Alissa Kouraeva (2022)PermalinkDéveloppement d’outils et de méthodes permettant l’acquisition, le traitement et la diffusion de données issues de levés par drone / Guillaume Feuillatre (2022)PermalinkEffective triplet mining improves training of multi-scale pooled CNN for image retrieval / Federico Vaccaro in Machine Vision and Applications, vol 33 n° 1 (January 2022)PermalinkÉléments pour l'analyse et le traitement d'images : application à l'estimation de la qualité du bois / Rémy Decelle (2022)PermalinkPermalinkPermalinkÉvolution rétrospective et prospective d’un massif dunaire par imagerie multispectrale et LiDAR / Iris Jeuffrard (2022)PermalinkExploring data fusion for multi-object detection for intelligent transportation systems using deep learning / Amira Mimouna (2022)PermalinkPermalinkFusion de données hyperspectrales et panchromatiques dans le domaine réflectif / Yohann Constans (2022)PermalinkGénération d’un jeu de données d’entraînement et mise en oeuvre d’une architecture de détection par deep learning des numéros de parcelles sur les plans du cadastre Napoléonien / Tiecoumba Ibrahim Tamela (2022)PermalinkPermalinkA GIS-based landslide susceptibility mapping and variable importance analysis using artificial intelligent training-based methods / Pengxiang Zhao in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)PermalinkGlobal and climate challenges, graph-based data analysis for multisource information extraction / Morgane Batelier (2022)PermalinkGlobal glacier mass change by spatiotemporal analysis of digital elevation models / Romain Hugonnet (2022)PermalinkGNSS/INS Kalman filter integrity monitoring with uncertain time correlated error processes / Omar Garcia Crespillo (2022)PermalinkGuidelines for the management of cultural heritage using 3D models for the insertion of heterogeneous data / Gianna Bertacchi (2022)PermalinkHistograms of oriented mosaic gradients for snapshot spectral image description / Lulu Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)PermalinkHistorical shoreline analysis and field monitoring at Ennore coastal stretch along the Southeast coast of India / M. 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