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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 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 par croissance de 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 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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081-2019043	DEP-RECP	Revue	MATIS	Dépôt en unité	Exclu du prêt
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Simultaneous chain-forming and generalization of road networks / Susanne Wenzel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 1 (January 2019) . - pp 19 - 28 Titre : Simultaneous chain-forming and generalization of road networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Susanne Wenzel, Auteur ; Dimitri Bulatov, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 19 - 28 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] algorithme de Douglas-Peucker [Termes descripteurs IGN] analyse de groupement [Termes descripteurs IGN] axe médian [Termes descripteurs IGN] classification bayesienne [Termes descripteurs IGN] extraction du réseau routier [Termes descripteurs IGN] Graz [Termes descripteurs IGN] itération [Termes descripteurs IGN] mise à jour automatique [Termes descripteurs IGN] Munich [Termes descripteurs IGN] objet géographique linéaire [Termes descripteurs IGN] orthoimage [Termes descripteurs IGN] polyligne [Termes descripteurs IGN] primitive géométrique [Termes descripteurs IGN] relation topologique [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] squelettisation [Termes descripteurs IGN] zone urbaine [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Streets are essential entities of urban terrain and their automatic extraction from airborne sensor data is cumbersome because of a complex interplay of geometric, topological, and semantic aspects. Given a binary image representing the road class, centerlines of road segments are extracted by means of skeletonization. The focus of this paper lies in a well-reasoned representation of these segments by means of geometric primitives, such as straight line segments as well as circle and ellipse arcs. Thereby, we aim at a fusion of raw segments to longer chains which better match to the intuitive perception of what a street is. We propose a two-step approach for simultaneous chain-forming and generalization. First, we obtain an over-segmentation of the raw polylines. Then, a model selection approach is applied to decide whether two neighboring segments should be fused to a new geometric entity. For this purpose, we propose an iterative greedy optimization procedure in order to find a strong minimum of a cost function based on a Bayesian information criterion. Starting at the given initial raw segments, we thus can obtain a set of chains describing long alleys and important roundabouts. Within the procedure, topological attributes, such as junctions and neighborhood structures, are consistently updated, in a way that for the greedy optimization procedure, accuracy, model complexity, and topology are considered simultaneously. The results on two challenging datasets indicate the benefits of the proposed procedure and provide ideas for future work. Numéro de notice : A2019-026 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.1.19 date de publication en ligne : 01/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.1.19 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91962 [article]

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105-2019011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

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

Public [article]  inGeocarto international > vol 33 n° 10 (October 2018) . - pp 1036 - 1047 Titre : Automated extraction of 3D vector topographic feature line from terrain point cloud Type de document : Article/Communication Auteurs : Wei Zhou, Auteur ; Rencan Peng, Auteur ; Jian Dong, Auteur ; Tao Wang, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1036 - 1047 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] arbre aléatoire minimum [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] ligne caractéristique [Termes descripteurs IGN] lissage de données [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] objet géographique linéaire [Termes descripteurs IGN] repère de Laplace [Termes descripteurs IGN] segmentation par croissance de régions [Termes descripteurs IGN] semis de points Résumé : (auteur) This paper presents an automated topographic feature lines detection method that directly extracts 3D vector topographic feature lines from terrain point cloud. First, signed surface variation (SSV) is introduced to extract the potential feature points. Secondly, the potential feature points are segmented to different clusters by combining region growing segmentation and conditional Euclidean clustering. In order to extract feature points, the potential feature points in each cluster are iteratively thinned using a HC-Laplacian smoothing method with SSV weighted taken into account. Besides, SSV-based and elevation-based simple rules are added for accelerating this thinning process. Finally, the feature lines are obtained by constructing the minimum spanning tree of the extracted feature points. By comparing with manually digitized reference lines, the correctness and the completeness of extracted results are about 80% or even higher, which are much higher than those extracted by D8 algorithm. Numéro de notice : A2019-046 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1325521 date de publication en ligne : 18/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1325521 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92064 [article]

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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)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 22 n° 3 (July 2018) . - pp 589 - 613 Titre : A framework for annotating OpenStreetMap objects using geo-tagged tweets Type de document : Article/Communication Auteurs : Xin Chen, Auteur ; Hoang Vo, Auteur ; Yu Wang, Auteur ; Fusheng Wang, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 589 - 613 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] corpus [Termes descripteurs IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] enrichissement sémantique [Termes descripteurs IGN] géoétiquetage [Termes descripteurs IGN] intégration de données [Termes descripteurs IGN] objet géographique [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] Twitter Résumé : (Auteur) Recent years have witnessed an explosion of geospatial data, especially in the form of Volunteered Geographic Information (VGI). As a prominent example, OpenStreetMap (OSM) creates a free editable map of the world from a large number of contributors. On the other hand, social media platforms such as Twitter or Instagram supply dynamic social feeds at population level. As much of such data is geo-tagged, there is a high potential on integrating social media with OSM to enrich OSM with semantic annotations, which will complement existing objective description oriented annotations to provide a broader range of annotations. In this paper, we propose a comprehensive framework on integrating social media data and VGI data to derive knowledge about geographical objects, specifically, top relevant annotations from tweets for objects in OSM. We first integrate geo-tagged tweets with OSM data with scalable spatial queries running on MapReduce. We propose a frequency based method for annotating boundary based geographic objects (a polygon), and a probability based method for annotating point based geographic objects (Latitude and Longitude), with consideration of noise. We evaluate our methods using a large geo-tagged tweets corpus and representative geographic objects from OSM, which demonstrates promising results through ground-truth comparison and case studies. We are able to produce up to 80% correct names for geographical objects and discover implicitly relevant information, such as popular exhibitions of a museum, the nicknames or visitors’ impression to a tourism attraction. Numéro de notice : A2018-369 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10707-018-0323-8 date de publication en ligne : 20/06/2018 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-018-0323-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90760 [article]

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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Local and global evaluation for remote sensing image segmentation / Tengfei Su in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)  

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A relative evaluation of random forests for land cover mapping in an urban area / Di Shi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 8 (August 2017)  

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Shape-adaptive geometric simplification of heterogeneous line datasets / Timofey Samsonov in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 7-8 (July - August 2017)  

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