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PBNet: Part-based convolutional neural network for complex composite object detection in remote sensing imagery / Xian Sun in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 173 (March 2021)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > Vol 173 (March 2021) . - pp 50 - 65 Titre : PBNet: Part-based convolutional neural network for complex composite object detection in remote sensing imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Xian Sun, Auteur ; Peijin Wang, Auteur ; Cheng Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 50 - 65 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse contextuelle [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] Chine [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] objet géographique complexe [Termes descripteurs IGN] rectangle englobant minimum Résumé : (auteur) In recent years, deep learning-based algorithms have brought great improvements to rigid object detection. In addition to rigid objects, remote sensing images also contain many complex composite objects, such as sewage treatment plants, golf courses, and airports, which have neither a fixed shape nor a fixed size. In this paper, we validate through experiments that the results of existing methods in detecting composite objects are not satisfying enough. Therefore, we propose a unified part-based convolutional neural network (PBNet), which is specifically designed for composite object detection in remote sensing imagery. PBNet treats a composite object as a group of parts and incorporates part information into context information to improve composite object detection. Correct part information can guide the prediction of a composite object, thus solving the problems caused by various shapes and sizes. To generate accurate part information, we design a part localization module to learn the classification and localization of part points using bounding box annotation only. A context refinement module is designed to generate more discriminative features by aggregating local context information and global context information, which enhances the learning of part information and improve the ability of feature representation. We selected three typical categories of composite objects from a public dataset to conduct experiments to verify the detection performance and generalization ability of our method. Meanwhile, we build a more challenging dataset about a typical kind of complex composite objects, i.e., sewage treatment plants. It refers to the relevant information from authorities and experts. This dataset contains sewage treatment plants in seven cities in the Yangtze valley, covering a wide range of regions. Comprehensive experiments on two datasets show that PBNet surpasses the existing detection algorithms and achieves state-of-the-art accuracy. Numéro de notice : A2021-105 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.12.015 date de publication en ligne : 16/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.12.015 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96891 [article]

A spatiotemporal structural graph for characterizing land cover changes / Bin Wu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 2 (February 2021)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 2 (February 2021) . - pp 397 - 425 Titre : A spatiotemporal structural graph for characterizing land cover changes Type de document : Article/Communication Auteurs : Bin Wu, Auteur ; Ballang Yu, Auteur ; Song Shu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 397 - 425 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] changement d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] changement temporel [Termes descripteurs IGN] graphe [Termes descripteurs IGN] New York (Etats-Unis ; état) [Termes descripteurs IGN] objet géographique [Termes descripteurs IGN] voisinage (topologie) Résumé : (auteur) Characterizing landscape patterns and revealing their underlying processes are critical for studying climate change and environmental problems. Previous methods for mapping land cover changes largely focused on the classification of remote sensing images. Therefore, they could not provide information about the evolutionary process of land cover changes. In this paper, we developed a spatiotemporal structural graph (STSG) technique for a comprehensive analysis of land cover changes. First, a land cover neighborhood graph was generated for each snapshot to quantify the spatial relationship between adjacent land cover objects. Then, an object-based temporal tracking algorithm was designed to monitor the temporal changes between land cover objects over time. Finally, land cover evolutionary trajectories, pixel-level land cover change trajectories, and node-wise connectivity changes over time were characterized. We applied the proposed method to analyze land cover changes in Suffolk County, New York from 1996 to 2010. The results demonstrated that STSG can not only characterize and visualize detailed land cover changes spatially but also maintain the temporal sequence and relations of land cover objects in an integrated space-time environment. The proposed STSG provides a useful framework for analyzing land cover changes and can be adapted to characterize and quantify other spatiotemporal phenomena. Numéro de notice : A2021-041 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1778706 date de publication en ligne : 16/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1778706 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96753 [article]

Automatisation du traitement de données "mobile mapping" : extraction d'éléments linéaires et ponctuels / Loïc Elsholz in XYZ, n° 159 (juin 2019)  

Public [article]  inXYZ > n° 159 (juin 2019) . - pp 37 - 43 Titre : Automatisation du traitement de données "mobile mapping" : extraction d'éléments linéaires et ponctuels Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Elsholz, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 37 - 43 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] contrôle qualité [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] image terrestre [Termes descripteurs IGN] objet géographique linéaire [Termes descripteurs IGN] objet géographique ponctuel [Termes descripteurs IGN] SAGA GIS [Termes descripteurs IGN] signalisation routière Résumé : (auteur) Par le passé, la compensation du réseau géodésique classique national se faisait par petits blocs et par fuseau suivant la projection UTM. Cela a engendré une propagation d’erreurs entre les blocs et des altérations linéaires au niveau des zones de jonction entre les fuseaux de la projection UTM. Cet article présente la démarche de traitement et calcul du réseau géodésique classique national Algérien, par un ajustement global (utilisant le programme CHABAKA) suivant un fuseau étendu (utilisant le programme TRANMERCAFE). L’application a concerné un réseau échantillon du réseau géodésique primordial de l’Algérie (réalisé par l’IGN, en 1955). Les résultats obtenus sont illustrés et discutés. Numéro de notice : A2019-289 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans En ligne : http://www.aftopo.org/FR/xyz-4.html Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93156 [article]

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112-2019021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
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Segmentation for Object-Based Image Analysis (OBIA): A review of algorithms and challenges from remote sensing perspective / Mohammad D. Hossain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 150 (April 2019) . - pp 115 - 134 Titre : Segmentation for Object-Based Image Analysis (OBIA): A review of algorithms and challenges from remote sensing perspective Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohammad D. Hossain, Auteur ; Dongmei Chen, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 115 - 134 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] appariement de données localisées [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] classification hybride [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] objet géographique [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] segmentation en régions [Termes descripteurs IGN] segmentation par décomposition-fusion Résumé : (Auteur) Image segmentation is a critical and important step in (GEographic) Object-Based Image Analysis (GEOBIA or OBIA). The final feature extraction and classification in OBIA is highly dependent on the quality of image segmentation. Segmentation has been used in remote sensing image processing since the advent of the Landsat-1 satellite. However, after the launch of the high-resolution IKONOS satellite in 1999, the paradigm of image analysis moved from pixel-based to object-based. As a result, the purpose of segmentation has been changed from helping pixel labeling to object identification. Although several articles have reviewed segmentation algorithms, it is unclear if some segmentation algorithms are generally more suited for (GE)OBIA than others. This article has conducted an extensive state-of-the-art survey on OBIA techniques, discussed different segmentation techniques and their applicability to OBIA. Conceptual details of those techniques are explained along with the strengths and weaknesses. The available tools and software packages for segmentation are also summarized. The key challenge in image segmentation is to select optimal parameters and algorithms that can general image objects matching with the meaningful geographic objects. Recent research indicates an apparent movement towards the improvement of segmentation algorithms, aiming at more accurate, automated, and computationally efficient techniques. Numéro de notice : A2019-138 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.02.009 date de publication en ligne : 23/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.009 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92469 [article]

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081-2019041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
081-2019043	DEP-RECP	Revue	MATIS	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2019042	DEP-RECF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

L'imperfection des données géographiques, 1. Bases théoriques / Mireille Batton-Hubert (2019)

Public Titre de série : L'imperfection des données géographiques, 1 Titre : Bases théoriques Type de document : Monographie Auteurs : Mireille Batton-Hubert, Editeur scientifique ; Eric Desjardin, Editeur scientifique ; François Pinet, Editeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2019 Collection : Systèmes d'information, web et société Importance : 224 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-624-7 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] aide à la décision [Termes descripteurs IGN] données localisées [Termes descripteurs IGN] incertitude des données [Termes descripteurs IGN] information géographique [Termes descripteurs IGN] logique modale [Termes descripteurs IGN] objet géographique [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] représentation des données Index. décimale : 37.10 Bases de données géographiques Résumé : (Editeur) La géomatique est un domaine des sciences qui, depuis une trentaine d’années, s’est intimement intriqué dans notre vie de tous les jours (applications de navigation sur téléphone, données géolocalisées, etc.) au point que l’on oublie souvent les défis qu’elle sous-tend. Au cours des décennies à venir, les volumes générés de données géoréférencées devraient connaître une croissance importante. Cet ouvrage porte sur la notion d’imperfection des données géographiques, un thème important de la géomatique. Il est en effet essentiel de pouvoir définir et représenter l’imperfection que peuvent connaître les données géographiques. En faire abstraction peut entraîner de nombreux risques, par exemple, utiliser une carte contenant des erreurs peut conduire des personnes qui ignorent ces imperfections à se perdre. L’imperfection des données géographiques 1 explore à la fois les aspects théoriques pour une meilleure compréhension des phénomènes et des représentations, et les aspects pratiques/pragmatiques en présentant des exemples et applications concrètes des outils. Note de contenu : 1. Imperfection et information géographique 2. Concepts et terminologies de l’imperfection de l’information géographique 3. Origines de l’imperfection des données géographiques 4. Intégrité et confiance des données géographiques 5. Formalismes et représentation des objets géographiques imparfaits 6. Représentation des diagrammes d’objets géographiques imparfaits 7. Raisonnement algébrique pour des données incertaines 8. Raisonnement en logique modale pour des données incertaines 9. Révision des qualificatifs de l’imparfait pour l’information géographique 10. Le géographe et l’aide à la décision : comment se saisir de la complexité, des incertitudes et des risques ? Numéro de notice : 26246A Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94493

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26246-01A	37.10	Livre	Centre de documentation	Géomatique	Disponible

Simultaneous chain-forming and generalization of road networks / Susanne Wenzel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)  

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Automated extraction of 3D vector topographic feature line from terrain point cloud / Wei Zhou in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)  

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A framework for annotating OpenStreetMap objects using geo-tagged tweets / Xin Chen in Geoinformatica [en ligne], vol 22 n° 3 (July 2018)  

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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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Quality assessment in point feature generalization with pattern preserved / Wenhao Yu in Transactions in GIS, vol 22 n° 3 (June 2018)  

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A geometric-based approach for road matching on multi-scale datasets using a genetic algorithm / Alireza Chehreghan in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 3 (May 2018)  

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Classification of topological relations between spatial objects in two‐dimensional space within the dimensionally extended 9‐intersection model / Jingwei Shen in Transactions in GIS, vol 22 n° 2 (April 2018)  

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3D urban data to assess local urban regulation influence / Mickaël Brasebin in Computers, Environment and Urban Systems, vol 68 (March 2018)  

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Systematic error reduction in geometric measurements based on altimetric enrichment of geographical features / Jean-François Girres in Cartographica, vol 53 n° 1 (Spring 2018)  

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Référencement spatial indirect : modélisation à base de relations et d'objets spatiaux vagues / Mattia Bunel (2018) 

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