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Methods for matching English language addresses / Keshav Ramani in Transactions in GIS, vol 27 n° 2 (april 2023)
[article]
Titre : Methods for matching English language addresses Type de document : Article/Communication Auteurs : Keshav Ramani, Auteur ; Daniel Borrajo, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 347 - 363 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] anglais (langue)
[Termes IGN] appariement d'adresses
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données d'adresses
[Termes IGN] conversion de donnéesRésumé : (auteur) Addresses occupy a niche location within the landscape of textual data, due to the positional importance carried by every word, and the geographic scope it refers to. The task of matching addresses happens every day and is present in various fields such as mail redirection, entity resolution, etc. Our work defines, and formalizes a framework to generate matching and mismatching pairs of addresses in the English language, and use it to evaluate various methods to automatically perform address matching. These methods vary widely from distance-based approaches to deep learning models. By studying the Precision, Recall, and Accuracy metrics of these approaches, we obtain an understanding of the best suited method for this setting of the address matching task. Numéro de notice : A2023-195 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1111/tgis.13027 Date de publication en ligne : 17/03/2023 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.13027 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103080
in Transactions in GIS > vol 27 n° 2 (april 2023) . - pp 347 - 363[article]Point cloud registration for LiDAR and photogrammetric data: A critical synthesis and performance analysis on classic and deep learning algorithms / Ningli Xu in ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol 8 (April 2023)
[article]
Titre : Point cloud registration for LiDAR and photogrammetric data: A critical synthesis and performance analysis on classic and deep learning algorithms Type de document : Article/Communication Auteurs : Ningli Xu, Auteur ; Rongjun Qin, Auteur ; Shuang Song, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : n° 100032 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme ICP
[Termes IGN] chevauchement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] processus gaussien
[Termes IGN] recalage de données localisées
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] superposition de donnéesRésumé : (auteur) Three-dimensional (3D) point cloud registration is a fundamental step for many 3D modeling and mapping applications. Existing approaches are highly disparate in the data source, scene complexity, and application, therefore the current practices in various point cloud registration tasks are still ad-hoc processes. Recent advances in computer vision and deep learning have shown promising performance in estimating rigid/similarity transformation between unregistered point clouds of complex objects and scenes. However, their performances are mostly evaluated using a limited number of datasets from a single sensor (e.g. Kinect or RealSense cameras), lacking a comprehensive overview of their applicability in photogrammetric 3D mapping scenarios. In this work, we provide a comprehensive review of the state-of-the-art (SOTA) point cloud registration methods, where we analyze and evaluate these methods using a diverse set of point cloud data from indoor to satellite sources. The quantitative analysis allows for exploring the strengths, applicability, challenges, and future trends of these methods. In contrast to existing analysis works that introduce point cloud registration as a holistic process, our experimental analysis is based on its inherent two-step process to better comprehend these approaches including feature/keypoint-based initial coarse registration and dense fine registration through cloud-to-cloud (C2C) optimization. More than ten methods, including classic hand-crafted, deep-learning-based feature correspondence, and robust C2C methods were tested. We observed that the success rate of most of the algorithms are fewer than 40% over the datasets we tested and there are still are large margin of improvement upon existing algorithms concerning 3D sparse corresopondence search, and the ability to register point clouds with complex geometry and occlusions. With the evaluated statistics on three datasets, we conclude the best-performing methods for each step and provide our recommendations, and outlook future efforts. Numéro de notice : A2023-149 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.ophoto.2023.100032 Date de publication en ligne : 16/02/2023 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.ophoto.2023.100032 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102808
in ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing > vol 8 (April 2023) . - n° 100032[article]Analyse des performances de levers LiDAR via l’iPad Pro en vue de la réalisation de plans d’intérieurs et de maquettes numériques de bâtiments / Pauline Chardon in XYZ, n° 174 (mars 2023)
[article]
Titre : Analyse des performances de levers LiDAR via l’iPad Pro en vue de la réalisation de plans d’intérieurs et de maquettes numériques de bâtiments Type de document : Article/Communication Auteurs : Pauline Chardon, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 39 - 43 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] espace intérieur
[Termes IGN] lidar mobile
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] téléphone intelligentRésumé : (Auteur) Depuis 2020, Apple intègre désormais un capteur LiDAR dans ses smartphones et tablettes les plus récents. À l’origine dédiée à la réalité augmentée, son utilisation pour les relevés métriques présente aujourd’hui un intérêt croissant. Devant ce constat, la société FUTURMAP a fait le choix de mener une étude approfondie sur le sujet, en collaboration avec un grand groupe spécialisé dans le diagnostic immobilier. L’objectif de cette étude est donc de mettre en place une nouvelle méthode d’acquisition basée sur les technologies LiDAR mobiles, dans le but d’établir un plan d’intérieur ou une maquette numérique 3D. Dans cette étude, nous avons ainsi approfondi la connaissance de ce système de numérisation afin de déterminer un processus de captation fiable des données. Plusieurs éléments ont été étudiés à la suite d’une série de tests afin de déterminer les limites et les contraintes de ce nouveau dispositif. Numéro de notice : A2023-173 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Date de publication en ligne : 01/03/2023 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102851
in XYZ > n° 174 (mars 2023) . - pp 39 - 43[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2023011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Assessing the cognition of movement trajectory visualizations: interpreting speed and direction / Crystal J. Bae in Cartography and Geographic Information Science, Vol 50 n° 2 (March 2023)
[article]
Titre : Assessing the cognition of movement trajectory visualizations: interpreting speed and direction Type de document : Article/Communication Auteurs : Crystal J. Bae, Auteur ; Somayeh Dodge, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 143 - 161 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] cognition
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] visualisation cartographique
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) This paper evaluates cognitively plausible geovisualization techniques for mapping movement data. With the widespread increase in the availability and quality of space-time data capturing movement trajectories of individuals, meaningful representations are needed to properly visualize and communicate trajectory data and complex movement patterns using geographic displays. Many visualization and visual analytics approaches have been proposed to map movement trajectories (e.g. space-time paths, animations, trajectory lines, etc.). However, little is known about how effective these complex visualizations are in capturing important aspects of movement data. Given the complexity of movement data which involves space, time, and context dimensions, it is essential to evaluate the communicative efficiency and efficacy of various visualization forms in helping people understand movement data. This study assesses the effectiveness of static and dynamic movement displays as well as visual variables in communicating movement parameters along trajectories, such as speed and direction. To do so, a web-based survey is conducted to evaluate the understanding of movement visualizations by a nonspecialist audience. This and future studies contribute fundamental insights into the cognition of movement visualizations and inspire new methods for the empirical evaluation of geovisualizations. Numéro de notice : A2023-221 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2022.2157879 Date de publication en ligne : 23/01/2023 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2022.2157879 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103167
in Cartography and Geographic Information Science > Vol 50 n° 2 (March 2023) . - pp 143 - 161[article]ChatGPT pour la géomatique, potentiel d’utilisation et limites / Emmanuel Clédat in XYZ, n° 174 (mars 2023)
[article]
Titre : ChatGPT pour la géomatique, potentiel d’utilisation et limites Type de document : Article/Communication Auteurs : Emmanuel Clédat , Auteur ; Philippe Sablayrolles, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 19 - 23 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] langage naturel (informatique)
[Termes IGN] multilatération
[Termes IGN] parangonnageRésumé : (Auteur) ChatGPT a été le sujet de discussion récurent durant les fêtes de fin d’année 2022 (ou en tout cas le sujet de discussion récurrent chez les geeks !). Certains trouvent cet outil formidable, d’autres dystopique, mais de quoi s’agit-il exactement? C’est ce que l’on appelle un outil conversationnel en langage naturel, c’est-à-dire une intelligence artificielle capable de générer du texte suite à une requête exprimée sous forme d’une ou plusieurs phrases. Numéro de notice : A2023-068 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Date de publication en ligne : 01/03/2023 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102845
in XYZ > n° 174 (mars 2023) . - pp 19 - 23[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2023011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Deriving map images of generalised mountain roads with generative adversarial networks / Azelle Courtial in International journal of geographical information science IJGIS, vol 37 n° 3 (March 2023)PermalinkDomain adaptation in segmenting historical maps: A weakly supervised approach through spatial co-occurrence / Sidi Wu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 197 (March 2023)PermalinkGeneration of concise 3D building model from dense meshes by extracting and completing planar primitives / Xinyi Liu in Photogrammetric record, vol 38 n° 181 (March 2023)PermalinkHow does the design of landmarks on a mobile map influence wayfinding experts’ spatial learning during a real-world navigation task? / Armand Kapaj in Cartography and Geographic Information Science, Vol 50 n° 2 (March 2023)PermalinkMapping population distribution from open address data: application to mainland Portugal / Nelson Mileu in Journal of maps, vol 18 n° 3 (March 2023)PermalinkDes mesures au sol aux images satellite : quelles données pour étudier la pollution lumineuse ? / Christophe Plotard in XYZ, n° 174 (mars 2023)PermalinkNear real-time global ionospheric total electron content modeling and nowcasting based on GNSS observations / Xulei Jin in Journal of geodesy, vol 97 n° 3 (March 2023)PermalinkProgramme LiDAR HD : vers une nouvelle cartographie 3D du territoire / Terry Moreau in XYZ, n° 174 (mars 2023)PermalinkProvenance in GIServices: A semantic web approach / Zhaoyan Wu in ISPRS International journal of geo-information, vol 12 n° 3 (March 2023)PermalinkResidents’ Experiential Knowledge and Its Importance for Decision-Making Processes in Spatial Planning: A PPGIS Based Study / Edyta Bąkowska-Waldmann in ISPRS International journal of geo-information, vol 12 n° 3 (March 2023)Permalink