Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (9437)
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
Flood susceptibility mapping using meta-heuristic algorithms / Alireza Arabameri in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : Flood susceptibility mapping using meta-heuristic algorithms Type de document : Article/Communication Auteurs : Alireza Arabameri, Auteur ; Amir Seyed Danesh, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 949 - 974 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] Google Earth
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] optimisation par essaim de particules
[Termes IGN] SAGA GIS
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] traitement de données localisées
[Termes IGN] vulnérabilité
[Termes IGN] zone à risqueRésumé : (auteur) Flood is a common global natural hazard, and detailed flood susceptibility maps for specific watersheds are important for flood management measures. We compute the flood susceptibility map for the Kaiser watershed in Iran using machine learning models such as support vector machine (SVM), Particle swarm optimization (PSO), and genetic algorithm (GA) along with ensembles (PSO-GA and SVM-GA). The application of such machine learning models in flood susceptibility assessment and mapping is analyzed, and future research suggestions are presented. The model of flood susceptibility model was constructed based on fifteen causatives: slope, slope aspect, elevation, plan curvature, land use, and land cover, normalize differences vegetation index (NDVI), convergence index (CI), topographical wetness index (TWI), topographic positioning Index (TPI), drainage density (DD), distance to stream, terrain ruggedness index (TRI), terrain surface texture (TST), geology and stream power index (SPI) and flood inventory data which later is divided by 70% for training the model and 30% for validated the model. The model output was evaluated through sensitivity, specificity, accuracy, precision, Cohen Kappa, F-score, and receiver operating curve (ROC). The evaluation of flood susceptibility mapping through the receiver operating curve method along with flood density shows robust results from support vector machine (0.839), particle swarm optimization (0.851), genetic algorithm (0.874), SVM-GA (0.886), and PSO-GA (0.902). Compared have done with some methods commonly used in this susceptibility assessment. A high-quality, informative database is essential for the classification of flood types in flood susceptibility mapping that is very important and helpful to improve the model performances. The performance of the ensemble PSO-GA is better than that of the machine learning model, yielding a high degree of accuracy (AUC-0.902%). Our approach, therefore, provides a novel method for flood susceptibility studies in other watersheds. Numéro de notice : A2022-300 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2060138 Date de publication en ligne : 11/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2060138 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100383
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 949 - 974[article]From artificial intelligence to artificial human interaction : understand consumer acceptance of smart objects via mental representations of future interactions / Mohamed Hakimi (2022)
Titre : From artificial intelligence to artificial human interaction : understand consumer acceptance of smart objects via mental representations of future interactions Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mohamed Hakimi, Auteur ; Pierre Valette-Florence, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2022 Importance : 397 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, spécialité Science de gestionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] consommation
[Termes IGN] interaction homme-machine
[Termes IGN] internet des objets
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] représentation mentaleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) While we are promised a booming for IoT markets and artificial intelligence, consumers still seem affected by ambivalence and concern regarding their acceptance (Ardelet et al. 2017). These negative attitudes toward smart objects represent a real barrier to adoption (Mani and Chouk 2018). Prior studies have tried to investigate the mechanisms of acceptance and resistance toward smart objects. Yet, they often relied upon a human-oriented perspective to assess this complex phenomenon and didn’t consider the interpersonal nature of consumer-smart object interactions (Novak and Hoffman 2019, Monsurro et al. 2020). The aim of this research is to assess the consumer-smart object anticipated interaction from an object-oriented ontology. The main goal is to explore the mental representations that smart object’s capacities can trigger. We posit that consumers can mentally simulate future interpersonal interactions with the smart object, based on its perceived capacities to affect and to be affected (Hoffman and Novak 2015). To do so, this research has adopted a mixed-method approach. First, we relied upon a projective qualitative technique called Album-OnLine (AOL) to explore the mental representations elicited by a smart object before purchase. Then, two quantitative studies examine the potential influence of smart object’s perceived capacities (Agency) over the emergence of negative attitudes and anxiety toward it, prior to any real-life interaction. Our results suggest that passive resistance toward smart objects and anxiety toward them emerge due to the innovative and agentic capacities expressed by the smart object. A detailed explanation of the phenomenon and avenues for future research are provided for researchers and managers to reduce this state of anticipated anxiety and to promote smart objects’ adoption. Note de contenu : Introduction
1- A theoretical approach of consumer-smart object interaction
2- Studying the simulated relational outcomes of consumer-smart objects anticipated relationships: Conceptual framework and methodology
General discussionNuméro de notice : 24070 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Science de gestion : Grenoble : 2022 Organisme de stage : CERAG DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03790489 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102125 Génération d’un jeu de données d’entraînement et mise en oeuvre d’une architecture de détection par deep learning des numéros de parcelles sur les plans du cadastre Napoléonien / Tiecoumba Ibrahim Tamela (2022)
Titre : Génération d’un jeu de données d’entraînement et mise en oeuvre d’une architecture de détection par deep learning des numéros de parcelles sur les plans du cadastre Napoléonien Type de document : Mémoire Auteurs : Tiecoumba Ibrahim Tamela, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 68 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de Master PPMD Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de DéformationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cadastre napoléonien
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] colorimétrie
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] manuscrit
[Termes IGN] parcelle cadastrale
[Termes IGN] planche cadastrale
[Termes IGN] reconnaissance de caractèresIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (auteur) Le laboratoire Géomatique et Foncier est un laboratoire du Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM). Le laboratoire mène des recherches sur deux axes principaux à savoir la géomatique et le droit et l’analyse de l’action publique. C’est dans le cadre de la recherche en géomatique, le laboratoire a initié, pour l’amélioration de sa chaîne GeoVectoMoCad (chaîne de vectorisation, Géoréférencement et Mosaïquage du cadastre), un travail sur la reconnaissance de numéros manuscrits sur les planches cadastrales par apprentissage profond. La détection par apprentissage profond, nécessite un jeu de données, similaire aux données que l’on veut étudier et en grandes quantité, pour permettre au réseau d’apprendre avec une partie des données et de faire de bonnes prédictions sur de nouvelles données. Pour cela, nous générons des données synthétiques en extrayant des fonds de cadastre réel sans chiffres, puis nous augmentons la donnée par des transformations et insérons des chiffres de la base de données DIDA. Puis, nous générons un deuxième jeu de données de sous-images extraites directement du cadastre. Enfin, nous appliquons un algorithme de reconnaissance de numéros sur les deux jeux de données. Après avoir appliqué ces algorithmes, nous présentons les résultats qui montrent de bons résultats de détection, mais parfois des problèmes de détection et de reconnaissance. Nous proposons pour terminer des pistes d’amélioration. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art sur la reconnaissance des chiffres manuscrits des documents anciens
2- Création de jeu de données pour la détection de numéros de parcelles
3- Entrainement et évaluation du modèle sur les données
ConclusionNuméro de notice : 24058 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Laboratoire de Géomatique et Foncier (ESGT-CNAM) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101964 Documents numériques
en open access
Génération d’un jeu de données... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF
Titre : Generic programming in modern C++ for image processing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Michaël Roynard, Auteur ; Thierry Géraud, Directeur de thèse ; Edwin Carlinet, Directeur de thèse Editeur : Paris : Sorbonne Université Année de publication : 2022 Importance : 237 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Doctoral thesis submitted to fufill the requirements for the degree of Doctor of Sorbonne Université with the doctoral speciality of "Software Engineering and Image Processing"Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Langages informatiques
[Termes IGN] C++
[Termes IGN] langage de programmation
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] programmation informatique
[Termes IGN] taxinomie
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) C++ is a multi-paradigm language that enables the initiated programmer to set up efficient image processing algorithms. This language strength comes from several aspects. C++ is high-level, which enables developing powerful abstractions and mixing different programming styles to ease the development. At the same time, C++ is low-level and can fully take advantage of the hardware to deliver the best performance. It is also very portable and highly compatible which allows algorithms to be called from high-level, fast-prototyping languages such as Python or Matlab. One of the most fundamental aspects where C++ really shines is generic programming. Generic programming makes it possible to develop and reuse bricks of software on objects (images) of different natures (types) without performance loss. Nevertheless,conciliating the aspects of genericity, efficiency, and simplicity is not trivial. Modern C++ (post-2011) has brought new features that made the language simpler and more powerful. In this thesis, we first explore one particular C++20aspect: the concepts, in order to build a concrete taxonomy of image related types and algorithms. Second, we explore another addition to C++20, ranges (and views), and we apply this design to image processing algorithms and image types in order to solve issues such as how hard it is to customize/tweak image processing algorithms. Finally, we explore possibilities regarding how we can offer a bridge between static (compile-time) generic C++ code and dynamic (runtime) Python code. We offer our own hybrid solution and benchmark its performance as well as discuss what can be done in the future with JIT technologies. Considering those three axes, we will address the issue regarding the way to conciliate generic programming, efficiency and ease of use. Note de contenu : I Context and History of Generic programming
1- Introduction
2- Generic programming (genericity)
II Applying Generic programming for Image processing in the static world
3- Taxonomy for Image Processing: Image types and algorithms
4- Image views
III Bringing Generic programming to the dynamic world
5- A bridge between the static world and the dynamic world
6- Conclusion and continuationNuméro de notice : 24083 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : PhD thesis : Software Engineering and Image Processing : Sorbonne Université : 2022 Organisme de stage : EPITA DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03922670 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102391
Titre : De la géomatique en bureau d’étude Type de document : Mémoire Auteurs : Laure Germain-Thomas, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 44 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de fin d'études, cycle des ingénieurs ENSG 3ème année, Master DDMEG Développement Durable, Management Environnemental et GéomatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] cartographie dynamique
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] Illustrator
[Termes IGN] Lizmap
[Termes IGN] partage de données localisées
[Termes IGN] QGISIndex. décimale : DDMEG Mémoires du Master Développement Durable, Management Environnemental et Géomatique Résumé : (Auteur) L’organisme d’accueil de mon stage est Ingérop, un bureau d’étude en ingénierie qui travaille notamment sur d’importants projets de mobilité. Plus précisément, j’ai travaillé au sein d’un département nommé "Ville et Territoire", qui accorde un intérêt particulier à la pluridisciplinarité de ses études. L’enjeu principal de mon stage était l’apport des données géographiques aux études de planification des mobilités. L’ouverture croissante des données fournit un terrain d’innovation vaste, qui permet de donner des clés d’analyse et de compréhension. J’ai cherché à comprendre comment ces données géographiques pouvaient servir de support d’analyse, et à réfléchir à des pistes d’amélioration des procédures qui sont aujourd’hui appliquées à ces données géographiques. Note de contenu :
1. Introduction
1.1 Présentation d’Ingérop, bureau d’étude en ingénierie
1.2 Le rôle du SIG
1.3 Objectifs du stage
1.4 Organisation du rapport
2. Les données géographiques au service d’un bureau d’étude en ingénierie
2.1 Les données géographiques : outil indispensable à tout diagnostic territorial
2.2 Utilisation de données géographiques dans le cadre de projets connexes
3. Le partage de l’information géographique : développement d’une cartographie dynamique
3.1 État de l’art : quelles solutions pour quels besoins ?
3.2 Lizmap : deux problématiques, une solution unique
3.3 Le déploiement d’une solution de cartographie dynamique
4. Les limites de l’utilisation de la géomatique en bureau d’étude
4.1 Les limites organisationnelles
4.2 Les limites environnementales
5. Conclusion, perspectives et ouvertureNuméro de notice : 26926 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Ingérop Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102005 Documents numériques
en open access
De la géomatique en bureau d’étude - pdf auteurAdobe Acrobat PDF A GIS-based landslide susceptibility mapping and variable importance analysis using artificial intelligent training-based methods / Pengxiang Zhao in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)PermalinkGlobal and climate challenges, graph-based data analysis for multisource information extraction / Morgane Batelier (2022)PermalinkGlobal canopy height regression and uncertainty estimation from GEDI LIDAR waveforms with deep ensembles / Nico Lang in Remote sensing of environment, vol 268 (January 2022)PermalinkGuidelines for the management of cultural heritage using 3D models for the insertion of heterogeneous data / Gianna Bertacchi (2022)PermalinkHarmonisation de la production cartographique dans le cadre des Programmes d’Actions de Prévention des Inondations / Nils Deslandes (2022)PermalinkA hierarchical model for semantic trajectories and event extraction in indoor and outdoor spaces / Hassan Noureddine (2022)PermalinkHigh-resolution canopy height map in the Landes forest (France) based on GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 data with a deep learning approach / Martin Schwartz (2022)PermalinkHistorical Vltava River valley–various historical sources within web mapping environment / Jiří Krejčí in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 1 (January 2022)PermalinkIdentifying map users with eye movement data from map-based spatial tasks: user privacy concerns / Hua Liao in Cartography and Geographic Information Science, vol 49 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalinkImproving local adaptive filtering method employed in radiometric correction of analogue airborne campaigns / Lâmân Lelégard (2022)PermalinkImproving urban land cover mapping with the fusion of optical and SAR data based on feature selection strategy / Qing Ding in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 1 (January 2022)PermalinkIncorporation of spatial anisotropy in urban expansion modelling with cellular automata / Jinqu Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalinkInteractive HGIS platform union of Lublin (1569): A geomatic solution for discovering the Jagiellonian heritage of the city / Jakub Kuna in Journal of Cultural Heritage, vol 53 (January–February 2022)PermalinkInteractive semantic segmentation of aerial images with deep neural networks / Gaston Lenczner (2022)PermalinkIntroduction à la géomatique pour le statisticien : quelques concepts et outils innovants de gestion, traitement et diffusion de l’information spatiale / François Sémécurbe (2022)PermalinkPermalinkLandslide evolution pattern revealed by multi-temporal DSMs obtained from historical aerial images / Michele Santangelo (2022)PermalinkLearning multi-view aggregation in the wild for large-scale 3D semantic segmentation / Damien Robert (2022)PermalinkLearning spatio-temporal representations of satellite time series for large-scale crop mapping / Vivien Sainte Fare Garnot (2022)PermalinkPermalinkPermalinkLevé et numérisation du château de Lichtenberg en vue d’une proposition de visite virtuelle du site à des périodes remarquables / Maxime Rocha (2022)PermalinkPermalinkPermalinkMise en place d’outils collaboratifs pour une maquette BIM orientée 7D en vue de l’exploitation et de la maintenance des infrastructures de transport public / Eva Ivanova (2022)PermalinkMLMT-CNN for object detection and segmentation in multi-layer and multi-spectral images / Majedaldein Almahasneh in Machine Vision and Applications, vol 33 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalinkModeling of precipitable water vapor from GPS observations using machine learning and tomography methods / Mir Reza Ghaffari Razin in Advances in space research, vol 69 n° 7 (April 2022)PermalinkPermalinkMonitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series / Anatol Garioud (2022)PermalinkMonitoring leaf phenology in moist tropical forests by applying a superpixel-based deep learning method to time-series images of tree canopies / Guangqin Song in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)PermalinkPermalinkPermalinkMulti-view urban scene classification with a complementary-information learning model / Wanxuan Geng in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 1 (January 2022)PermalinkNew Fuzzy-AHP Matlab based graphical user interface (GUI) for a broad range of users: Sample applications in the environmental field / Meryem Tahri in Computers & geosciences, vol 158 (January 2022)PermalinkNumérique versus symbolique : dialogue ontologique entre deux approches / Hélène Mathian in Revue internationale de géomatique, vol 31 n° 1-2 (janvier - juin 2022)PermalinkUne ontologie orientée objet pour la modélisation des socio-écosystèmes / Eric Masson in Revue internationale de géomatique, vol 31 n° 1-2 (janvier - juin 2022)PermalinkOptimization of deep neural networks: A functional perspective with applications in image classification / Simon Roburin (2022)PermalinkA PCA-PD fusion method for change detection in remote sensing multi temporal images / Soltana Achour in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])PermalinkPhotogrammetric point clouds: quality assessment, filtering, and change detection / Zhenchao Zhang (2022)PermalinkPredicting AIS reception using tropospheric propagation forecast and machine learning / Zackary Vanche (2022)PermalinkA prediction model for surface deformation caused by underground mining based on spatio-temporal associations / Min Ren in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkPreparation of the VENµS satellite data over Israel for the input into the GRASP data treatment algorithm / Maeve Blarel (2022)PermalinkProceedings of the 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures : EUROSTRUCT 2021. An automated machine learning-based approach for structural novelty detection based on SHM / Nicolas Manzini (2022)PermalinkPython software to transform GPS SNR wave phases to volumetric water content / Angel Martín in GPS solutions, vol 26 n° 1 (January 2022)PermalinkRéappropriation de la donnée spatiale de la Communauté d’Agglomération de Coulommiers Pays de Brie / Mathieu Defaye (2022)PermalinkPermalinkRecursive Gauss-Helmert model with equality constraints applied to the efficient system calibration of a 3D laser scanner / Sören Vogel in Journal of applied geodesy, vol 16 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalinkRemise en forme des données géographiques des biotopes en milieu ouvert du Luxembourg / Alexandre Nghien (2022)PermalinkPermalinkPermalinkReplication and the search for the laws in the geographic sciences / Peter Kedron in Annals of GIS, vol 28 n° 1 (January 2022)PermalinkReprésentation et combinaison de l'information géographique pour l'apprentissage profond / Azelle Courtial (2022)PermalinkRepresenting vector geographic information as a tensor for deep learning based map generalisation / Azelle Courtial (2022)PermalinkPermalinkRévision de la chaîne de valorisation des données en système d’information décisionnel / Quentin Courtiade (2022)PermalinkPermalinkScaling up and evaluating surface reconstruction from point clouds of open scenes / Yanis Marchand (2022)PermalinkPermalinkPermalinkSelf-attention and generative adversarial networks for algae monitoring / Nhut Hai Huynh in European journal of remote sensing, vol 55 n° 1 (2022)PermalinkSemantic segmentation of high-resolution remote sensing images based on a class feature attention mechanism fused with Deeplabv3+ / Zhimin Wang in Computers & geosciences, vol 158 (January 2022)PermalinkSimulation of dispersion effects by considering interactions of pedestrians and bicyclists using an agent space model / Mingwei Liu in Computers, Environment and Urban Systems, vol 91 (January 2022)PermalinkPermalinkSpatiotemporal analysis of precipitable water vapor using ANFIS and comparison against voxel-based tomography and radiosonde / Mir Reza Ghaffari Razin in GPS solutions, vol 26 n° 1 (January 2022)PermalinkStudying informativeness of satellite image texture for sea ice state retrieval using deep learning methods / Clément Fougerouse (2022)PermalinkToward enhanced ecodesign of urban project thanks to City Information Modelling / Alexandre Mielniczek (2022)PermalinkTowards expressive graph neural networks : Theory, algorithms, and applications / Georgios Dasoulas (2022)PermalinkTowards synthetic sensing for smart cities : a machine/deep learning-based approach / Faraz Malik Awan (2022)PermalinkUnsupervised generative models for data analysis and explainable artificial intelligence / Mohanad Abukmeil (2022)PermalinkUrban infrastructure audit: an effective protocol to digitize signalized intersections by mining street view images / Xiao Li in Cartography and Geographic Information Science, vol 49 n° 1 (January 2022)PermalinkUtilisations multiples de FME pour automatiser les traitements d’une collectivité / Emma Bolmin (2022)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkAdaptive feature weighted fusion nested U-Net with discrete wavelet transform for change detection of high-resolution remote sensing images / Congcong Wang in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkEfficient occluded road extraction from high-resolution remote sensing imagery / Dejun Feng in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkLa 3D dans tous ses états [à Cergy-Pontoise] / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2197 (décembre 2021)PermalinkAnalyzing contextual linking of heterogeneous information models from the domains BIM and UIM / Stefan F. Beck in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkAutomatic extraction of indoor spatial information from floor plan image: A patch-based deep learning methodology application on large-scale complex buildings / Hyunjung Kim in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkBuilding a collaborative online catalogue of geoportals in Brazil / Eduardo Silverio da Silva in Boletim de Ciências Geodésicas, vol 27 n° 4 ([01/12/2021])PermalinkBuilding detection with convolutional networks trained with transfer learning / Simon Šanca in Geodetski vestnik, vol 65 n° 4 (December 2021 - February 2022)PermalinkComparative analysis for methods of building digital elevation models from topographic maps using geoinformation technologies / Vadim Belenok in Geodesy and cartography, vol 47 n° 4 (December 2021)PermalinkA comparative approach of support vector machine kernel functions for GIS-based landslide susceptibility mapping / Khalil Valizadeh Kamran in Applied geomatics, vol 13 n° 4 (December 2021)PermalinkDeep learning for toponym resolution: Geocoding based on pairs of toponyms / Jacques Fize in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkDigitizing and visualizing sketch map data: A semi-structured approach to qualitative GIS / Christopher Prener in Cartographica, vol 56 n° 4 (Winter 2021)PermalinkDiResNet: Direction-aware residual network for road extraction in VHR remote sensing images / Lei Ding in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 12 (December 2021)PermalinkEvaluating narrative in geoportals for territorial public policies / Luis Manuel Batista in Cartographica, vol 56 n° 4 (Winter 2021)PermalinkFast estimation for robust supervised classification with mixture models / Erwan Giry Fouquet in Pattern recognition letters, vol 152 (December 2021)PermalinkA GIS-remote sensing approach for forest fire risk assessment: case of Bizerte region, Tunisia / Salwa Saidi in Applied geomatics, vol 13 n° 4 (December 2021)PermalinkA hierarchical deep neural network with iterative features for semantic labeling of airborne LiDAR point clouds / Yetao Yang in Computers & geosciences, vol 157 (December 2021)PermalinkImproving soil moisture retrieval from GNSS-interferometric reflectometry: parameters optimization and data fusion via neural network / Yajie Shi in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 42 n° 23 (1-10 December 2021)Permalink