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Termes IGN > informatique > langage de programmation > langage à objets
langage à objetsSynonyme(s)langage orienté objetVoir aussi |
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Traitement d’image en Python avec RSGISLib / Anonyme in Géomatique expert, n° 121 (mars - avril 2018)
[article]
Titre : Traitement d’image en Python avec RSGISLib Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2018 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] bibliothèque logicielle
[Termes IGN] logiciel de traitement d'image
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] RSGISLibRésumé : (éditeur) Autrefois limités à quelques logiciels commerciaux excessivement onéreux (ENVI …), les outils de traitement d’image se sont progressivement « ouverts » grâce à l’initiative d’universitaires ou de grands groupes désireux de développer la pratique de la télédétection. Numéro de notice : A2018-262 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90319
in Géomatique expert > n° 121 (mars - avril 2018)[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-2018021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P002038 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Adapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. / Hiyam Elbadri (2018)
Titre : Adapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. Type de document : Mémoire Auteurs : Hiyam Elbadri, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 56 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] épidémie
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] maladie parasitaire
[Termes IGN] Ouganda
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] risque sanitaire
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] zone à risqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Dans un contexte d’une crise épidémiologique dans les villes d’Afrique sub-saharienne, suivie d’une urbanisation croissante, il paraît essentiel de souligner les facteurs clés au développement de plusieurs maladies. C’est dans ce contexte que le projet REACT existe. Ce dernier a pour but de développer des outils afin de faciliter l’étude des maladies contagieuses telle que la malaria avec des techniques de télédétection. Dans le cadre de ce projet, mon rôle était de créer une chaîne automatisée pour des données de Sentinel 2. En premier lieu, il faut les télécharger puis les pré-traiter pour enfin terminer avec une chaîne déjà existante que je devais adapter et qui permet la classification des données Sentinel 2. Les deux chaînes ont été implémentées via un programme Python et se fondent sur l’utilisation de logiciels libres tels que Grass GIS et R. Dans le cadre du projet, l’étude est appliquée à la ville de Kampala dans l’Ouganda, ville présentant les caractéristiques citées précédemment. Cartographier une zone hétérogène telle que Kampala en utilisant des techniques liées à l’"Object Based Image Analysis" est une méthode efficace pour améliorer notre compréhension de la maladie de la malaria et ce, dans un but d’avoir une meilleure prévisibilité. On obtiendra d’abord une segmentation optimale en utilisant une approche non supervisée. Ensuite, en utilisant une classification liée à cette maladie, nous allons classifier notre image en utilisant 3 classifieurs : SVM Radial, Random Forest et K-nearest Neighbor. S’en suivra une analyse de la précision obtenue pour ces 3 classifieurs. Les résultats seront interprétés de telle sorte qu’on pourra en déduire où se situent les zones à risque de la maladie dans la zone d’étude englobant la ville de Kampala et ses environs. Note de contenu : Introduction
1- Internship Description
2- Data, Methods and Tools
3- Case Study
4- Results
ConclusionNuméro de notice : 21826 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : IGEAT (Université Libre de Bruxelles) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91333 Documents numériques
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Adapting an existing semi-automatized... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF An (almost) automated process to track the Martians dunes : ac.GetPreciseShifts / Arthur Coqué (2018)
Titre : An (almost) automated process to track the Martians dunes : ac.GetPreciseShifts Type de document : Mémoire Auteurs : Arthur Coqué, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 68 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet, stage pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] dune
[Termes IGN] écart type
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] filtre de Canny
[Termes IGN] image HiRISE
[Termes IGN] Mars (planète)
[Termes IGN] orthoimage géoréférencée
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] paramètre de Haralick
[Termes IGN] Python (langage de programmation)Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Actuellement, la mesure de l’avancement des dunes sur Mars se fait manuellement. C’est une procédure laborieuse qui demande beaucoup de temps et de précision, de telle sorte qu’il est impossible de généraliser cela à la planète entière. Or, les phénomènes derrière ces déplacements (les vents de surface, la saltation…) sont les principaux moteurs de l’évolution des reliefs martiens. Si l’on veut comprendre comment la Planète Rouge est modelée par ces phénomènes atmosphériques sans avoir la pléthore de stations météos disséminées à sa surface, ils nous est nécessaire d’élaborer une technique pour pouvoir suivre les dunes martiennes et caractériser leur déplacement sur plusieurs années et à l’échelle de la planète. Lors de ce stage, je me suis donc attelé à trouver un moyen de mesurer, de manière automatique ou presque (c’est-à-dire sans que l’opérateur répète le même protocole long et compliqué pour chacune des dunes et pour chaque nouvelle acquisition), le déplacement des dunes martiennes, employant des techniques relevant de la télédétection et du traitement d’images. Une fois notre protocole trouvé, il restait encore à l’implémenter, tout en gardant à l’esprit qu’il fallait que cela reste accessible (c’est-à-dire utilisable par un géologue sans compétence particulière en informatique par exemple). C’est dans ce but que j’ai créé un package Python, nommé ac.GPS (ArthurCoqué.GetPreciseShifts) permettant d’effectuer facilement cette tache (ainsi que d’autres fonctions annexes). Note de contenu : Introduction
1- Data presentation
2- Methods
3- Final Process : based on standard deviation of images
4- Results
5- Discussion
ConclusionNuméro de notice : 21806 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Caltech, Pasadena (USA) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91295 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21806-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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An (almost) automated process... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Caractérisation et qualification de Modèles Numériques de Surfaces (MNS) - Analyse de la cohérence avec des masques d’eau / Guillaume Sutter (2018)
Titre : Caractérisation et qualification de Modèles Numériques de Surfaces (MNS) - Analyse de la cohérence avec des masques d’eau Type de document : Mémoire Auteurs : Guillaume Sutter, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 119 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire d'ingénieur 3e année, master PPMD Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de DéformationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Alsace (France administrative)
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] cohérence des données
[Termes IGN] hydrographie
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] Lorraine
[Termes IGN] masque
[Termes IGN] masse d'eau
[Termes IGN] MNS ASTER
[Termes IGN] MNS SRTM
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] Niger (delta intérieur du)
[Termes IGN] pente
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] SWOT
[Termes IGN] test statistique
[Termes IGN] zone d'intérêtIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (auteur) Depuis plusieurs années, les missions satellitaires ont permis de grandes avancées dans le domaine de l’océanographie et de l’hydrologie, notamment concernant la mesure des hauteurs d’eau. La mission SWOT, mentionnée début 2007 et dont le lancement du satellite est prévu d’ici 2021 pour des acquisitions durant 3 ans, a pour objectif d’écrire un nouveau chapitre de l’observation des océans et des surfaces d’eau en utilisant un nouvel instrument satellitaire : un radar interférométrique à large fauchée. Dans le cadre de cette mission, des études préalables sont réalisées et plus particulièrement sur le traitement des données post-acquisition. Lors du traitement des données SWOT, celles-ci sont projetées en géométrie radar. Mon rôle dans la mission est d’apporter une expertise sur la cohérence entre les MNS (Modèles Numériques de Surface) et les masques d’eau afin de minimiser les erreurs dues à la projection. Afin de répondre à cette problématique, mon stage se divise en deux études réalisées sur plusieurs zones :
• La première consiste à comparer les MNS entre eux, en évaluant certains indices statistiques, afin d’établir un classement de ces MNS.
• La seconde consiste à regarder la cohérence des masques d’eau avec ces MNS et d’évaluer quels masques sont les plus intéressants dans le cadre de la mission SWOT.
Ces deux études sont réalisées sur cinq zones du globe afin d’étudier le comportement des masques et des MNS dans différents environnements. Les différentes zones font entre 25 000km² pour l’Alsace-Lorraine et 400 000km² pour le delta intérieur du Niger. Ce stage présente donc une approche innovante de la question car c’est une approche multiéchelle qui est réalisée avec tous d’abord des MNS locaux puis des MNS globaux. Il en est de même pour les masques d’eau. Les traitements ont tout d’abord été réalisés sur une seule zone, puis appliqués sur les quatre autres. Il a donc fallu réaliser des algorithmes généraux pouvant être réutilisés dans d’autres situations. Outre les nombreuses échelles étudiées, le volume de données traité présente sa propre difficulté que ce soit lors du traitement informatique ou de l’interprétation visuelle : plus d’une dizaine de MNS et neuf masques d’eau ont été utilisés durant ce stage. Finalement, il en ressort que le MNS MERIT est le plus cohérent avec le masque de Pekel. Le MNS ASTER est celui qui présente les plus fortes pentes et la moins bonne cohérence avec les masques d’eau.Note de contenu : 1- Introduction Générale
2- État de l’art
3- Caractérisation et qualification de MNS
4- Cohérence avec des masques d’eau
ConclusionNuméro de notice : 21862 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : SERTIT Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91438 Documents numériques
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Caractérisation et qualification de Modèles ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF peut être téléchargé
Caractérisation et qualification de Modèles ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Classification of land use from high resolution satellite imagery Type de document : Mémoire Auteurs : Yasser Kotrsi, Auteur ; Arnaud Le Bris , Encadrant ; Nesrine Chehata , Encadrant ; Anne Puissant, Encadrant ; Tristan Postadjian , Encadrant Editeur : Tunis [Tunisie] : Ecole nationale d'ingénieurs de Carthage Année de publication : 2018 Importance : 112 p. Note générale : bibliographie
End Of Studies Project Report, in fulfillment of the requirements for the degree of National engineering diploma in software engineeringLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] bibliothèque logicielle
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] Finistère (29)
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] OpenCV
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) The MATIS team of the LaSTIG Laboratory of the french mapping agency (IGN) has for several years conducted research activities in the field of classification of remote sensing data (aerial or satellite optical images and point clouds 3D lidar) for land use (OCS), in urban and rural areas. With the arrival of the new Sentinel S1 (radar) and S2 (optical) sensors, time series of images are now available free of charge with a high temporal resolution (between 10 and 15 days) and a high spectral resolution for optical images. In addition, the national territory is covered annually by acquisition of SPOT 6-7 images. The CES Artificialisation-urbanization pole Theia aims at the production of a map of land use in urban environment, with a resolution of 10m. Early work based on the fusion of Sentinel 2 time series with very high resolution data (THR) SPOT 6-7, Pleiades led to the detection of artifical spots, as well as well shaped urban objects. It is now a question of better characterizing this urban space by investigating about the relations between those image regions as well as each one’s spatial properties in order to produce a detailed cartography classified into different types of urban fabrics (residential, dense urban, non-dense, industrial, ...). In this study we dive deep through the problematic of the land use classification, its aspects as well the different approaches to characterize the extracted information about it in order to obtain an accurate classification that corresponds well to the expected results. This study therefore focuses on the continuation of previous work and consists in obtaining a detailed cartography in different types of urban fabrics (residential, dense urban, non-dense, industrial, ..). For that, several scientific locks are raised: • Test the data fusion methods previously used for fine mapping of the urban environment. • Develop different multiscale spatial indicators (size of objects, distance between objects, density of objects, presence of vegetation, ...) to describe the city. • Exploit these indicators in order to find different types of neighborhoods and to characterize land use. The calculation of indicators is based in part on SPOT image classifications 6-7 obtained during previous work. Also the Urban Atlas database, which also details urban spaces in urban classes, is used in the learning stage as well as the Corine Land Cover database. Note de contenu : Introduction
1- Project introduction
2- State of the art and background material
3- Available data and study areas
4- Methodology
5- Results and discussions
Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 17187 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire ingénieur Organisme de stage : LaSTIG (IGN) DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98348 Documents numériques
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Classification of land use ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Development of a Protocol to Convert and Manage Underground Infrastructure Maps into Geographic Information Systems (GIS) Format / Guillemette Fonteix (2018)PermalinkDéveloppement d'un outil de manipulation optimisée de rasters volumineux / Amaury Zarzelli (2018)PermalinkDéveloppement pour l’interface Qgis d’Hydra, logiciel de modélisation hydraulique / Maximilien Jaffrès (2018)PermalinkPermalinkGenerating terrestrial glacier views from historic airphotos for comparison with contemporary ground photographs / Marion Holst (2018)PermalinkHarmonisation de données géographiques hétérogènes décrivant le réseau d’assainissement francilien / Laurie Nino (2018)PermalinkPermalinkMachine learning and pose estimation for autonomous robot grasping with collaborative robots / Victor Talbot (2018)PermalinkTesting, analysis and improvement of FGI-NLS Sentinel-2 data processing chain for land use applications / Emile Blettery (2018)PermalinkUse of satellite image classifications to update and enhance a land cover database / Mohamed Touiti (2018)Permalink