Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (2412)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
A quantitative comparison of regionalization methods / Orhun Aydun in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 11 (November 2021)
[article]
Titre : A quantitative comparison of regionalization methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Orhun Aydun, Auteur ; Mark V. Janikas, Auteur ; Renato Martins Assuncao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 2287 - 2315 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] écorégion
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] partition d'image
[Termes IGN] partitionnement
[Termes IGN] segmentation en régionsRésumé : (auteur) Regionalization is the task of partitioning a set of contiguous areas into spatial clusters or regions. The theoretical and empirical literature focusing on regionalization is extensive, yet few quantitative comparisons have been conducted. We present a simulation study and explore the quality of frequently used and state-of-the-art regionalization algorithms, namely AZP, AZP-SA, AZPTabu, ARISEL, REDCAP, and SKATER, where the number of regions is an exogenous variable. The simulated benchmark data set consists of model realizations that represent various complexities in spatial data. Model families are defined with respect to regions’ shapes, value-mixing between regions, and the number of underlying spatial clusters. We evaluate the performance of different regionalization methods for realizations families using internal and external measures of regionalization quality. A large number of regionalization quality metrics expose a detailed profile of the analyzed methods’ strengths and weaknesses. We investigate the computational efficiency of every method as a function of the number of spatial units studied. We summarize results for different region families and discuss circumstances that make a certain method more desirable. We illustrate different regionalization algorithms’ implications on defining ecological regions for the conterminous US and compare them against expert-defined ecoregions. Numéro de notice : A2021-760 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2021.1905819 Date de publication en ligne : 05/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2021.1905819 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98789
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 11 (November 2021) . - pp 2287 - 2315[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2021111 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Quels besoins de connaissances pour le futur des forêts en France ? Au-delà du plan de relance / Maya Leroy in Revue forestière française, vol 73 n° 1 (2021)
[article]
Titre : Quels besoins de connaissances pour le futur des forêts en France ? Au-delà du plan de relance Type de document : Article/Communication Auteurs : Maya Leroy, Auteur ; Jean-Daniel Bontemps , Auteur ; Elodie Brahic, Auteur ; Jean-Luc Dupouey, Auteur ; Pierre-Michel Forget, Auteur ; Serge Garcia, Auteur ; Valéry Gond, Auteur ; Andreas Nikolaus Kleinschmit von Lengefeld, Auteur ; Guy Landmann, Auteur ; Xavier Morin, Auteur ; Raphaël Pélissier, Auteur ; Nicolas Picard, Auteur ; Pascal Marty, Auteur Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 7 - 19 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] acquisition de connaissances
[Termes IGN] acteurs de la filière bois-forêt
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] conservation des ressources forestières
[Termes IGN] dynamique de la végétation
[Termes IGN] enjeu
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] protection de la biodiversité
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] territoire
[Vedettes matières IGN] ForesterieRésumé : (auteur) Le plan France Relance lancé en septembre 2020 prévoit des mesures forestières sur 2 ans, avec un accent sur la reconstitution des peuplements forestiers sinistrés, affaiblis par les sécheresses ou attaqués par les scolytes. Cependant la crise forestière liée au changement climatique est partie pour durer et les efforts sur les connaissances à acquérir pour aider la forêt à s’adapter au changement climatique devront être poursuivis sur le long terme. Nous identifions quatre enjeux principaux, fortement liés à la préservation de la biodiversité : 1) S’assurer des conditions de succès d’établissement des forêts plantées. 2) Tirer parti des dynamiques naturelles et de la biodiversité pour limiter les risques. 3) Raisonner territorialement, impliquer davantage les acteurs. 4) Connecter les enjeux nationaux aux enjeux économiques mondiaux. Numéro de notice : A2021-794 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.20870/revforfr.2021.4992 En ligne : https://doi.org/10.20870/revforfr.2021.4992 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99092
in Revue forestière française > vol 73 n° 1 (2021) . - pp 7 - 19[article]Documents numériques
en open access
Quels besoins de connaissances pour le futur des forêts en France - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Spatially–encouraged spectral clustering: a technique for blending map typologies and regionalization / Levi John Wolf in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 11 (November 2021)
[article]
Titre : Spatially–encouraged spectral clustering: a technique for blending map typologies and regionalization Type de document : Article/Communication Auteurs : Levi John Wolf, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 2356 - 2373 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] optimisation spatiale
[Termes IGN] régionalisation (segmentation)Résumé : (auteur) Clustering is a central concern in geographic data science and reflects a large, active domain of research. In spatial clustering, it is often challenging to balance two kinds of ‘goodness of fit:’ clusters should have ‘feature’ homogeneity, in that they aim to represent one ‘type’ of observation, and also ‘geographic’ coherence, in that they aim to represent some detected geographical ‘place’. This divides ‘map typologization’ studies, common in geodemographics, from ‘regionalization’ studies, common in spatial optimization and statistics. Recent attempts to simultaneously typologize and regionalize data into clusters with both feature homogeneity and geographic coherence have faced conceptual and computational challenges. Fortunately, new work on spectral clustering can address both regionalization and typologization tasks within the same framework. This research develops a novel kernel combination method for use within spectral clustering that allows analysts to blend smoothly between feature homogeneity and geographic coherence. I explore the formal properties of two kernel combination methods and recommend multiplicative kernel combination with spectral clustering. Altogether, spatially encouraged spectral clustering is shown as a novel kernel combination clustering method that can address both regionalization and typologization tasks in order to reveal the geographies latent in spatially structured data. Numéro de notice : A2021-762 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2021.1934475 Date de publication en ligne : 05/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2021.1934475 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98795
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 11 (November 2021) . - pp 2356 - 2373[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2021111 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Utilisation de l’apprentissage profond dans la modélisation 3D urbaine : partie 2, post-traitement et évaluation / Hamza Ben Addou in Géomatique expert, n° 136 (novembre - décembre 2021)
[article]
Titre : Utilisation de l’apprentissage profond dans la modélisation 3D urbaine : partie 2, post-traitement et évaluation Type de document : Article/Communication Auteurs : Hamza Ben Addou, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 42 -47 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] CityGML
[Termes IGN] classification automatique d'objets
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] emprise au sol
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modèle numérique du bâti
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] niveau de détail
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] primitive géométrique
[Termes IGN] toitRésumé : (Auteur) Post-traitement des données issues de l’algorithme d’apprentissage profond et modélisation 3D urbaine automatique Numéro de notice : A2021-919 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Date de publication en ligne : 01/11/2021 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99335
in Géomatique expert > n° 136 (novembre - décembre 2021) . - pp 42 -47[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-001-P002286 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Détection des forêts dégradées en Guinée à partir des images satellites Sentinel-2 : évaluation de l'apport potentiel des nouveaux capteurs satellitaires optiques et radars / An Vo Quang in Blog de la RFPT, sans n° ([11/10/2021])
[article]
Titre : Détection des forêts dégradées en Guinée à partir des images satellites Sentinel-2 : évaluation de l'apport potentiel des nouveaux capteurs satellitaires optiques et radars Type de document : Article/Communication Auteurs : An Vo Quang, Auteur Année de publication : 2021 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Afrique occidentale
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] dégradation de l'environnement
[Termes IGN] dégradation de la flore
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] forêt alpestre
[Termes IGN] Guinée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) [Contexte] Les travaux de la thèse CIFRE ont été réalisés dans le cadre d'un partenariat entre l'Institut interdisciplinaire de recherche en énergie de Paris (LIED) et IGN FI, une société d'ingénierie géographique (partenaire export de l'IGN - Institut national de l’information géographique et forestière) qui réalise des projets sur tous les continents et dans tous les domaines d'application de la géomatique, notamment l'aménagement du territoire, l'environnement, l'agriculture, l'administration foncière ou la gestion des risques. Plus spécifiquement, les travaux de thèse se sont intégrés au projet de Zonage Agro-Ecologique de Guinée (ZAEG) coordonné par IGN FI et financé par l'Agence Française de Développement (AFD) pour le ministère de l’Agriculture de Guinée. Contrairement à la déforestation, la dégradation forestière implique un changement de la structure forestière sans modification de l'utilisation du sol. Ce changement est subtil et moins visible que la déforestation. La dégradation des forêts est une préoccupation majeure car un potentiel de séquestration du carbone est perdu. Ce phénomène varie en fonction de l'emplacement géographique, des facteurs anthropiques, du climat, des types de forêts impactées, donc il n'existe pas de méthodologie de détection unique pour cartographier la dégradation des forêts à l'échelle mondiale. En Guinée, le principal processus de dégradation est l'exploitation forestière sélective dans la forêt de massif, en plus de la fragmentation de la forêt causée par le changement d'utilisation des terres. L’objectif est d’optimiser les méthodes de photo-interprétation utilisées par IGN FI pour détecter les zones de forêt dégradée. Le suivi du couvert forestier à l'aide des méthodes traditionnelles de télédétection nécessite un coût important en termes d'expertise en photo-interprétation. Nous proposons une approche de suivi par une procédure de classification semi-automatisée avec un coût de photo-interprétation minimum en incluant le contexte pixellaire, en intégrant les données du capteur Sentinel-2, acquises de manière répétitive. Numéro de notice : A2021-679 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Date de publication en ligne : 11/10/2021 En ligne : https://rfpt-sfpt.github.io/blog/sentinel-2/s%C3%A9rie%20temporelle/deep%20learn [...] Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99040
in Blog de la RFPT > sans n° [11/10/2021][article]An internal-external optimized convolutional neural network for arbitrary orientated object detection from optical remote sensing images / Sihang Zhang in Geo-spatial Information Science, vol 24 n° 4 (October 2021)PermalinkDeep-learning-based burned area mapping using the synergy of Sentinel-1&2 data / Qi Zhang in Remote sensing of environment, vol 264 (October 2021)PermalinkA deep multi-modal learning method and a new RGB-depth data set for building roof extraction / Mehdi Khoshboresh Masouleh in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 10 (October 2021)PermalinkDisaster Image Classification by Fusing Multimodal Social Media Data / Zhiqiang Zou in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)PermalinkDisaster intensity-based selection of training samples for remote sensing building damage classification / Luis Moya in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 10 (October 2021)PermalinkEarly detection of pine wilt disease using deep learning algorithms and UAV-based multispectral imagery / Run Yu in Forest ecology and management, vol 497 (October-1 2021)PermalinkField scale wheat LAI retrieval from multispectral Sentinel 2A-MSI and LandSat 8-OLI imagery: effect of atmospheric correction, image resolutions and inversion techniques / Rajkumar Dhakar in Geocarto international, vol 36 n° 18 ([01/10/2021])PermalinkGPRInvNet: Deep learning-based ground-penetrating radar data inversion for tunnel linings / Bin Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 10 (October 2021)PermalinkLandslide susceptibility prediction based on image semantic segmentation / Bowen Du in Computers & geosciences, vol 155 (October 2021)PermalinkA novel method based on deep learning, GIS and geomatics software for building a 3D city model from VHR satellite stereo imagery / Massimiliano Pepe in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)PermalinkSpatial structure system of land use along urban rail transit based on GIS spatial clustering / Yu Gao in European journal of remote sensing, vol 54 sup 2 (2021)PermalinkSpatial thinking in cartography teaching for schoolchildren / Sonia Maria Vanzella Castellar in International journal of cartography, vol 7 n° 3 (October 2021)PermalinkThe integration of GPS/BDS real-time kinematic positioning and visual–inertial odometry based on smartphones / Zun Niu in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)PermalinkUnsupervised self-adaptive deep learning classification network based on the optic nerve microsaccade mechanism for unmanned aerial vehicle remote sensing image classification / Ming Cong in Geocarto international, vol 36 n° 18 ([01/10/2021])PermalinkAssessment and prediction of urban growth for a mega-city using CA-Markov model / Veerendra Yadav in Geocarto international, vol 36 n° 17 ([15/09/2021])PermalinkMapping canopy heights in dense tropical forests using low-cost UAV-derived photogrammetric point clouds and machine learning approaches / He Zhang in Remote sensing, vol 13 n° 18 (September-2 2021)Permalink3D map creation using crowdsourced GNSS data / Terence Lines in Computers, Environment and Urban Systems, vol 89 (September 2021)PermalinkAutomatic building detection with polygonizing and attribute extraction from high-resolution images / Samitha Daranagama in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 9 (September 2021)PermalinkA deep translation (GAN) based change detection network for optical and SAR remote sensing images / Xinghua Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 179 (September 2021)PermalinkGIScience integrated with computer vision for the examination of old engravings and drawings / Motti Zohar in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 9 (September 2021)PermalinkLes journées de la Recherche IGN 2021 / Anonyme in Géomatique expert, n° 135 (septembre 2021)PermalinkA learning-based approach to automatically evaluate the quality of sequential color schemes for maps / Taisheng Chen in Cartography and Geographic Information Science, Vol 48 n° 5 (September 2021)PermalinkMulti-task fully convolutional network for tree species mapping in dense forests using small training hyperspectral data / Laura Elena Cué La Rosa in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 179 (September 2021)PermalinkA multiagent systems with Petri Net approach for simulation of urban traffic networks / Mauricio Flores Geronimo in Computers, Environment and Urban Systems, vol 89 (September 2021)PermalinkStochastic super-resolution for downscaling time-evolving atmospheric fields with a generative adversarial network / Jussi Leinonen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 9 (September 2021)PermalinkTwo hidden layer neural network-based rotation forest ensemble for hyperspectral image classification / Laxmi Narayana Eeti in Geocarto international, vol 36 n° 16 ([01/09/2021])PermalinkUtilisation de l'apprentissage profond dans la modélisation 3D urbaine [Partie 1] / Hamza Ben Addou in Géomatique expert, n° 135 (septembre 2021)PermalinkDeep learning-based image de-raining using discrete Fourier transformation / Prasen Kumar Sharma in The Visual Computer, vol 37 n° 8 (August 2021)PermalinkInvestigating the application of artificial intelligence for earthquake prediction in Terengganu / Suzlyana Marhain in Natural Hazards, vol 108 n° 1 (August 2021)PermalinkMapping essential urban land use categories with open big data: Results for five metropolitan areas in the United States of America / Bin Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 178 (August 2021)PermalinkMeasuring shallow-water bathymetric signal strength in lidar point attribute data using machine learning / Kim Lowell in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 8 (August 2021)PermalinkPredicting user activity intensity using geographic interactions based on social media check-in data / Jing Li in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 8 (August 2021)PermalinkRandom forests with bagging and genetic algorithms coupled with least trimmed squares regression for soil moisture deficit using SMOS satellite soil moisture / Pashrant K. Srivastava in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 8 (August 2021)PermalinkRapid and large-scale mapping of flood inundation via integrating spaceborne synthetic aperture radar imagery with unsupervised deep learning / Xin Jiang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 178 (August 2021)PermalinkScalable surface reconstruction with Delaunay-Graph neural networks / Raphaël Sulzer in Computer graphics forum, vol 40 n° 5 (2021)PermalinkSingle annotated pixel based weakly supervised semantic segmentation under driving scenes / Xi Li in Pattern recognition, vol 116 (August 2021)PermalinkUnsupervised representation high-resolution remote sensing image scene classification via contrastive learning convolutional neural network / Fengpeng Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 8 (August 2021)PermalinkComNet: combinational neural network for object detection in UAV-borne thermal images / Minglei Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 8 (August 2021)PermalinkDetail injection-based deep convolutional neural networks for pansharpening / Liang-Jian Deng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 8 (August 2021)PermalinkUnsupervised denoising for satellite imagery using wavelet directional cycleGAN / Shaoyang Kong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 8 (August 2021)PermalinkAn adaptive filtering algorithm of multilevel resolution point cloud / Youyuan Li in Survey review, Vol 53 n° 379 (July 2021)PermalinkA cellular-automata model for assessing the sensitivity of the street network to natural terrain / Jeeno Soa George in Annals of GIS, vol 27 n° 3 (July 2021)PermalinkConstrained shortest path problems in bi-colored graphs: a label-setting approach / Amin AliAbdi in Geoinformatica, vol 25 n° 3 (July 2021)PermalinkDEM- and GIS-based analysis of soil erosion depth using machine learning / Kieu Anh Nguyen in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 7 (July 2021)PermalinkDigital camera calibration for cultural heritage documentation: the case study of a mass digitization project of religious monuments in Cyprus / Evagoras Evagorou in European journal of remote sensing, vol 54 sup 1 (2021)PermalinkExtracting Shallow-Water Bathymetry from Lidar point clouds using pulse attribute data: Merging density-based and machine learning approaches / Kim Lowell in Marine geodesy, vol 44 n° 4 (July 2021)PermalinkFlood depth mapping in street photos with image processing and deep neural networks / Bahareh Alizadeh Kharazi in Computers, Environment and Urban Systems, vol 88 (July 2021)PermalinkA hierarchical deep learning framework for the consistent classification of land use objects in geospatial databases / Chun Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 177 (July 2021)PermalinkImplementing a mass valuation application on interoperable land valuation data model designed as an extension of the national GDI / Arif Cagdas Aydinoglu in Survey review, Vol 53 n° 379 (July 2021)PermalinkImproving human mobility identification with trajectory augmentation / Fan Zhou in Geoinformatica, vol 25 n° 3 (July 2021)PermalinkMachine learning for inference: using gradient boosting decision tree to assess non-linear effects of bus rapid transit on house prices / Linchuan Yang in Annals of GIS, vol 27 n° 3 (July 2021)PermalinkA multi-layer perceptron neural network to mitigate the interference of time synchronization attacks in stationary GPS receivers / N. Orouji in GPS solutions, vol 25 n° 3 (July 2021)PermalinkMultisensor data fusion for cloud removal in global and all-season Sentinel-2 imagery / Patrick Ebel in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 7 (July 2021)PermalinkPedestrian fowl prediction in open public places using graph convolutional network / Menghang Liu in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 7 (July 2021)PermalinkRemote sensing image colorization using symmetrical multi-scale DCGAN in YUV color space / Min Wu in The Visual Computer, vol 37 n° 7 (July 2021)PermalinkRole of maximum entropy and citizen science to study habitat suitability of jacobin cuckoo in different climate change scenarios / Priyinka Singh in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 7 (July 2021)PermalinkSemiCDNet: A semisupervised convolutional neural network for change detection in high resolution remote-sensing images / Daifeng Peng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 7 (July 2021)PermalinkThree-dimensional reconstruction of single input image based on point cloud / Yu Hou in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 7 (July 2021)PermalinkUsing machine learning to map Western Australian landscapes for mineral exploration / Thomas Albrecht in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 7 (July 2021)PermalinkMarrying deep learning and data fusion for accurate semantic labeling of Sentinel-2 images / Guillemette Fonteix in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2021 (July 2021)PermalinkRoadside tree extraction and diameter estimation with MMS lidar by using point-cloud image / Genki Takahashi in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2021 (July 2021)PermalinkA framework for classification of volunteered geographic data based on user’s need / Nazila Mohammadi in Geocarto international, vol 36 n° 11 ([15/06/2021])PermalinkAn incremental isomap method for hyperspectral dimensionality reduction and classification / Yi Ma in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 6 (June 2021)PermalinkAn innovative and automated method for characterizing wood defects on trunk surfaces using high-density 3D terrestrial LiDAR data / Van-Tho Nguyen in Annals of Forest Science, vol 78 n° 2 (June 2021)PermalinkApplication of feature selection methods and machine learning algorithms for saltmarsh biomass estimation using Worldview-2 imagery / Sikdar M. M. Rasel in Geocarto international, vol 36 n° 10 ([01/06/2021])PermalinkA combined drought monitoring index based on multi-sensor remote sensing data and machine learning / Hongzhu Han in Geocarto international, vol 36 n° 10 ([01/06/2021])PermalinkDeep learning in denoising of micro-computed tomography images of rock samples / Mikhail Sidorenko in Computers & geosciences, vol 151 (June 2021)PermalinkDirect analysis in real-time (DART) time-of-flight mass spectrometry (TOFMS) of wood reveals distinct chemical signatures of two species of Afzelia / Peter Kitin in Annals of Forest Science, vol 78 n° 2 (June 2021)PermalinkEfficient image dataset classification difficulty estimation for predicting deep-learning accuracy / Florian Scheidegger in The Visual Computer, vol 37 n° 6 (June 2021)PermalinkEvaluating the performance of hyperspectral leaf reflectance to detect water stress and estimation of photosynthetic capacities / Jingjing Zhou in Remote sensing, vol 13 n° 11 (June-1 2021)PermalinkMask R-CNN-based building extraction from VHR satellite data in operational humanitarian action: An example related to Covid-19 response in Khartoum, Sudan / Dirk Tiede in Transactions in GIS, Vol 25 n° 3 (June 2021)PermalinkMulti-modal learning in photogrammetry and remote sensing / Michael Ying Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 176 (June 2021)PermalinkMultiscale context-aware ensemble deep KELM for efficient hyperspectral image classification / Bobo Xi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 6 (June 2021)PermalinkPredicting tree species based on the geometry and density of aerial laser scanning point cloud of treetops / Nina Kranjec in Geodetski vestnik, vol 65 n° 2 (June - August 2021)PermalinkPrevention of erosion in mountain basins: A spatial-based tool to support payments for forest ecosystem services / Sandro Sacchelli in Journal of forest science, vol 67 n° 6 (July 2021)PermalinkResolution enhancement for large-scale land cover mapping via weakly supervised deep learning / Qiutong Yu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 6 (June 2021)PermalinkRetrieval of ultraviolet diffuse attenuation coefficients from ocean color using the kernel principal components analysis over ocean / Kunpeng Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 6 (June 2021)PermalinkSimulating multi-exit evacuation using deep reinforcement learning / Dong Xu in Transactions in GIS, Vol 25 n° 3 (June 2021)PermalinkUncertainty management for robust probabilistic change detection from multi-temporal Geoeye-1 imagery / Mahmoud Salah in Applied geomatics, vol 13 n° 2 (June 2021)PermalinkA deep learning model using satellite ocean color and hydrodynamic model to estimate chlorophyll-a concentration / Daeyong Jin in Remote sensing, vol 13 n°10 (May-2 2021)PermalinkAutomatic detection and classification of low-level orographic precipitation processes from space-borne radars using machine learning / Malarvizhi Arulraj in Remote sensing of environment, vol 257 (May 2021)PermalinkCellular automata based land-use change simulation considering spatio-temporal influence heterogeneity of light rail transit construction: A case in Nanjing, China / Jiaming Na in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 5 (May 2021)PermalinkEstimation of some stand parameters from textural features from WorldView-2 satellite image using the artificial neural network and multiple regression methods: a case study from Turkey / Alkan Günlü in Geocarto international, vol 36 n° 8 ([01/05/2021])PermalinkIncreasing efficiency of the robust deformation analysis methods using genetic algorithm and generalised particle swarm optimisation / Mehmed Batilović in Survey review, Vol 53 n° 378 (May 2021)PermalinkIntegrating a forward feature selection algorithm, random forest, and cellular automata to extrapolate urban growth in the Tehran-Karaj region of Iran / Hossein Shafizadeh-Moghadam in Computers, Environment and Urban Systems, vol 87 (May 2021)PermalinkLearning deep semantic segmentation network under multiple weakly-supervised constraints for cross-domain remote sensing image semantic segmentation / Yansheng Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 175 (May 2021)PermalinkLearning from multimodal and multitemporal earth observation data for building damage mapping / Bruno Adriano in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 175 (May 2021)PermalinkMapping and quantification of the dwarf eelgrass Zostera noltii using a random forest algorithm on a SPOT 7 satellite image / Salma Benmokhtar in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 5 (May 2021)PermalinkA novel unsupervised change detection method from remotely sensed imagery based on an improved thresholding algorithm / Sara Khanbani in Applied geomatics, vol 13 n° 1 (May 2021)PermalinkPerformance evaluation of artificial neural networks for natural terrain classification / Perpetual Hope Akwensi in Applied geomatics, vol 13 n° 1 (May 2021)PermalinkQuality assessment of heterogeneous training data sets for classification of urban area with Landsat imagery / Neema Nicodemus Lyimo in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 5 (May 2021)PermalinkRecurrent neural network for rain estimation using commercial microwave links / Hai Victor Habi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 5 (May 2021)PermalinkSemantic hierarchy emerges in deep generative representations for scene synthesis / Ceyuan Yang in International journal of computer vision, vol 129 n° 5 (May 2021)PermalinkA stacked dense denoising–segmentation network for undersampled tomograms and knowledge transfer using synthetic tomograms / Dimitrios Bellos in Machine Vision and Applications, vol 32 n° 3 (May 2021)PermalinkA Voronoi-based method for land-use optimization using semidefinite programming and gradient descent algorithm / Vorapong Suppakitpaisarn in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 5 (May 2021)Permalink