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n°3 - novembre 2025 - Sécurité - Ponts sous surveillance (Bulletin de Novendi)

Public [n° ou bulletin]  est un bulletin de Novendi / Ordre des géomètres-experts (France) (2025 -)   Titre : n°3 - novembre 2025 - Sécurité - Ponts sous surveillance Type de document : Périodique Année de publication : 2025 Importance : 68 p. ISBN/ISSN/EAN : 00167967 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] carbone [Termes IGN] cartographie [Termes IGN] cimetière [Termes IGN] climat [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] mutation [Termes IGN] pont [Termes IGN] urbanisme Résumé : Vieillissants et fragilisés par le climat, les ponts français font l’objet d’une vigilance renforcée. Collectivités, ingénieurs et acteurs de la mesure unissent leurs efforts pour observer, comprendre et prévenir les risques. Note de contenu : 1. Comprendre L’actualité en bref Le bulletin d’abonnement Aménagement - Malmené à Paris, le ZAN fait sa place dans les collectivités Environnement - "La forêt française reste un puits de carbone, mais la tendance est à la baisse" Logement - Littoral breton 2. Approfondir - Sécurité : Ponts sous surveillance 3. Transformer Aménagement - À Riyad, le métro transforme la ville Technologie - Google AlphaEarth : l’IA qui change la donne ? Cadre de vie - Face au bruit, une lutte en sourdine Territoires - Villeurbanne, symbole de la métropole multipolaire Usages - Les cimetières en voie de mutation Logement - Entre succès et volonté de régulation, le coliving en question Urbanisme - « Le périphérique : un espace à la fois monumental et atypique » 4. Explorer Vu du ciel - Les agences spatiales au chevet de nos forêts Avis d’expert - « Le logement social se heurte à une crise de pilotage politique » Décryptage - L’actu juridique Juridique - Modification après achèvement : que peuvent faire les copropriétés ? Produits et services Tendances Évasion Les annonces classées Numéro de notice : 063-202511 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Numéro de périodique Accessibilité : Non accessible via le SUDOC Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=35296 [n° ou bulletin]

n° 2237 - juillet - août 2025 - Reconquérir nos entrées de ville (Bulletin de Géomètre)

Public [n° ou bulletin]  est un bulletin de Géomètre / Ordre des géomètres-experts (France) (1959 - 2025)   Titre : n° 2237 - juillet - août 2025 - Reconquérir nos entrées de ville Type de document : Périodique Année de publication : 2025 Importance : 60 p. Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] attractivité (aménagement) [Termes IGN] biodiversité [Termes IGN] droit foncier [Termes IGN] géomètre [Termes IGN] géomètre-expert [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] métropole [Termes IGN] urbanisme Résumé : Enseignes criardes, ronds-points, parkings, files de voitures : nos entrées de ville racontent un modèle d’aménagement aujourd’hui à bout de souffle. Mais ces espaces offrent aussi de nouvelles opportunités. A l’heure des mobilités douces, du verdissement urbain et de la sobriété foncière, un basculement s’opère, et des opportunités émergent pour les professionnels de l’aménagement. Note de contenu : 1. Actualités - L’actualité en bref - Logement - La cour des comptes passe le DPE au crible - Urbanisme - "Métropole 2045" : 4 hypothèses pour repenser la ville - Sobriété foncière - L'avenir du ZAN au cœur d'une course de vitesse - Profession 2. Le dossier du mois - Entrées de ville : la nécessaire transformation 3. Panorama - Le bulletin d'abonnement - Territoires - La transformation urbaine au secours de Roubaix / Le bail à construction, un outil actif de sobriété foncière / Réensabler contre l'érosion - Cadre de vie - Repenser la ville à la lumière de la nuit / La conception bioclimatique pour rafraichir nos villes - Technologie - Mobile mapping et IA, un duo gagnant ! - Avis d'experte 4. Connaissances - Vu du ciel - Patrimoine - Vient de paraître - Juridique - En direct des sociétés - Produits et services - Les annonces classées Numéro de notice : 063-202507 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : URBANISME Nature : Numéro de périodique Date de publication en ligne : 01/07/2025 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=35275 [n° ou bulletin]

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
063-2025071	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Exclu du prêt

Rapport d'activité 2024 de l'Institut national de l'information géographique et forestière / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2025)    

Public Titre : Rapport d'activité 2024 de l'Institut national de l'information géographique et forestière Type de document : Rapport Auteurs : Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -), Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2025 Importance : 36 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Histoire IGN [Termes IGN] biodiversité [Termes IGN] borne cadastrale [Termes IGN] cartographie [Termes IGN] DORIS [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] Institut national de l'information géographique et forestière (France) [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] inventaire forestier national (données France) Index. décimale : 42.40 Histoire IGN Résumé : Cap sur une cartographie souveraine ! Lancement de l’application Cartes IGN, décollage de la Géoplateforme, avancées technologiques et utilisation croissante de l’IA, publication d’études majeures sur la forêt française, essor de plusieurs géocommuns d’intérêt public… En cette année olympique, les équipes de l’IGN se sont une nouvelle fois mobilisées pour doter la Nation d’une cartographie souveraine, utile à la connaissance du territoire et à son pilotage pour la transition écologique. Découvrez ici une sélection de faits marquants ainsi que les traditionnels bilans social, budgétaire, comptable et les indicateurs de performance. Numéro de notice : 24453 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Rapport d'activité DOI : sans En ligne : https://www.calameo.com/read/0011885825cf2f122c86a Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=104119

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• Rapport d'activité 2023 de l'Institut national de l'information géographique et forestière / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2024)    

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n° 320 - septembre - octobre 2024 (Bulletin de Echanger)

Public [n° ou bulletin]  Titre : n° 320 - septembre - octobre 2024 Type de document : Périodique Année de publication : 2024 Importance : 32 p. Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] cartographie numérique [Termes IGN] intelligence artificielle Numéro de notice : 156-202404 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Nature : Numéro de périodique Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=35190 [n° ou bulletin]

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
156-2024041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Étude des outils permettant la classification d’un nuage de points LiDAR aérien et optimisation de la chaîne de traitement dans le cadre du programme national du LiDAR HD / Evan samzun in XYZ, n° 179 (juin 2024)

Public [article]  inXYZ > n° 179 (juin 2024) . - pp. 35 - 42 Titre : Étude des outils permettant la classification d’un nuage de points LiDAR aérien et optimisation de la chaîne de traitement dans le cadre du programme national du LiDAR HD Type de document : Article/Communication Auteurs : Evan samzun, Auteur Année de publication : 2024 Article en page(s) : pp. 35 - 42 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] classification [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] Lidar [Termes IGN] semis de points Résumé : Ce travail présente une étude portant sur la classification de nuages de points issus d’une acquisition aérienne, en se concentrant sur les données acquises dans le cadre du projet national LiDAR HD. Il réalise une analyse critique des outils proposés par Terrascan et des méthodes pa- ramétriques qui offrent un bon rapport temps/qualité, mais il subsiste des confusions qui demandent un temps de correction conséquent. De plus, les outils Terrascan sont limités à la classification du sol, des bâtiments et d’une partie de la végétation. Il n’est pas proposé de méthodes efficaces pour classifier des éléments de la classe du sursol pérenne, comme les pylônes électriques ou les éoliennes notamment. Pour y remédier, une autre méthode innovante, basée sur les descripteurs 3D est proposée. Cette méthode offre une meilleure détection des bâtiments et permet, en outre, de classifier des éléments du sursol pérenne. Enfin, il est étudié les synergies entre les différents outils testés. Puis les performances d’une IA sont introduites afin de discuter de l’avenir de la classification des nuages de points aériens. Numéro de notice : A2024-17902 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103658 [article]

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
112-2024021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Exclu du prêt

Leveraging deep learning and remote sensing to predict ecosystem types in the NiN framework / Matteo Crespin-Jouan (2024) 

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Rapport d'activité 2023 de l'Institut national de l'information géographique et forestière / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2024)    

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Research on map emotional semantics using deep learning approach / Daping Xi in Cartography and Geographic Information Science, Vol 50 n° 5 (June 2023)  

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FORMS: Forest Multiple Source height, wood volume, and biomass maps in France at 10 to 30 m resolution based on Sentinel-1, Sentinel-2, and GEDI data with a deep learning approach / Martin Schwartz in Earth System Science Data, vol 15 n° inconnu (2023)  

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Optimized position estimation in mobile multipath environments using machine learning / Nesreen I. Ziedan in Navigation : journal of the Institute of navigation, vol 70 n° 2 (Summer 2023)  

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Deblurring low-light images with events / Chu Zhou in International journal of computer vision, vol 131 n° 5 (May 2023)  

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Transform paper-based cadastral data into digital systems using GIS and end-to-end deep learning techniques / Joseph Mango in International journal of geographical information science IJGIS, vol 37 n° 5 (May 2023)  

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Automatic generation of outline-based representations of landmark buildings with distinctive shapes / Peng Ti in International journal of geographical information science IJGIS, vol 37 n° 4 (April 2023)  

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Evaluating future railway-induced urban growth of twelve cities using multiple SLEUTH models with open-source geospatial inputs / Alvin Christopher G. Varquez in Sustainable Cities and Society, vol 91 (April 2023)  

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Improvement in crop mapping from satellite image time series by effectively supervising deep neural networks / Sina Mohammadi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 198 (April 2023)  

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