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Exploration of OpenStreetMap missing built-up areas using twitter hierarchical clustering and deep learning in Mozambique / Hao Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 166 (August 2020)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 166 (August 2020) . - pp 41-51 Titre : Exploration of OpenStreetMap missing built-up areas using twitter hierarchical clustering and deep learning in Mozambique Type de document : Article/Communication Auteurs : Hao Li, Auteur ; Benjamin Herfort, Auteur ; Wei Huang, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 41-51 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] analyse de groupement [Termes descripteurs IGN] analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] carte sanitaire [Termes descripteurs IGN] cartographie collaborative [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] géographie sociale [Termes descripteurs IGN] inventaire du bâti [Termes descripteurs IGN] Mozambique [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] Twitter Résumé : (auteur) Accurate and detailed geographical information digitizing human activity patterns plays an essential role in response to natural disasters. Volunteered geographical information, in particular OpenStreetMap (OSM), shows great potential in providing the knowledge of human settlements to support humanitarian aid, while the availability and quality of OSM remains a major concern. The majority of existing works in assessing OSM data quality focus on either extrinsic or intrinsic analysis, which is insufficient to fulfill the humanitarian mapping scenario to a certain degree. This paper aims to explore OSM missing built-up areas from an integrative perspective of social sensing and remote sensing. First, applying hierarchical DBSCAN clustering algorithm, the clusters of geo-tagged tweets are generated as proxies of human active regions. Then a deep learning based model fine-tuned on existing OSM data is proposed to further map the missing built-up areas. Hit by Cyclone Idai and Kenneth in 2019, the Republic of Mozambique is selected as the study area to evaluate the proposed method at a national scale. As a result, 13 OSM missing built-up areas are identified and mapped with an over 90% overall accuracy, being competitive compared to state-of-the-art products, which confirms the effectiveness of the proposed method. Numéro de notice : A2020-350 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.05.007 date de publication en ligne : 07/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.05.007 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95233 [article]

Evaluations of the significant wave height products of HY-2B satellite radar altimeters / Yongjun Jia in Marine geodesy, Vol 43 n° 4 (July 2020)  

Public [article]  inMarine geodesy > Vol 43 n° 4 (July 2020) . - pp 396 - 413 Titre : Evaluations of the significant wave height products of HY-2B satellite radar altimeters Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongjun Jia, Auteur ; Mingsen Lin, Auteur ; Youguang Zhang, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 396 - 413 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] données Jason [Termes descripteurs IGN] précision centimétrique [Termes descripteurs IGN] précision des données Résumé : (Auteur) In the present study, the qualities of the HY-2B along-track significant wave heights (SWH) are assessed, including precision and accuracy. A quality evaluation based on 1 Hz standard deviations is proposed to detect the precision of HY-2B SWH products. The density plots of the (SWH, std) pairs obtained by the HY-2B, Jason-2 and Jason-3 are compared. And the results indicates that the HY-2B SWH root mean square error levels are significantly lower than those observed for the other altimeters. With respect to the SWH obtained from the wave rider buoys, buoys of the National Data Buoy Center (NDBC), Jason-2 and Jason-3, the root mean square errors are 24 cm, 27 cm, 26 cm and 23 cm respectively. The comparison results confirm that the quality of the HY-2B SWH data higher. Numéro de notice : A2020-249 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01490419.2020.1750513 date de publication en ligne : 10/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/01490419.2020.1750513 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95370 [article]

Investigating the quality of reverse geocoding services using text similarity techniques and logistic regression analysis / Batuhan Kilic in Cartography and Geographic Information Science, Vol 47 n° 4 (July 2020)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 47 n° 4 (July 2020) . - pp 336 - 349 Titre : Investigating the quality of reverse geocoding services using text similarity techniques and logistic regression analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Batuhan Kilic, Auteur ; Fatih Gülgen, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 336 - 349 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] exploration de texte [Termes descripteurs IGN] géocodage inverse [Termes descripteurs IGN] géocodage par adresse postale [Termes descripteurs IGN] logique binaire [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] régression [Termes descripteurs IGN] similitude sémantique Résumé : (auteur) Location, usually defined by postal address information or geographic coordinate values, is one of the leading themes in geography. Famous global mapping services such as ArcGIS Online, Bing Maps, Google Maps, or Yandex Maps can provide users with address information of any geographic coordinates using reverse geocoding. The accuracy of retrieved addresses is quite essential for a service user. Several researchers have evaluated the accuracy of the process based on the positional errors between the retrieved and actual addresses. This article proposes a different assessment based on text similarity algorithms. In this study, the authors examine the outcomes of 15 different text similarity algorithms by comparing them with the reference data. They benefit from the binary logistic regression to evaluate the results. At the end of the case study, they conclude that the soft-term frequency/inverse document frequency algorithm is the most appropriate to measure the quality of postal addresses of all tested services. The Jaccard algorithm also produces successful results only for Google and Bing Maps services. Moreover, the study allows the reader to assess the results of reverse geocoding derived from the global map platforms that serve in the test region. Numéro de notice : A2020-339 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2020.1746198 date de publication en ligne : 20/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2020.1746198 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95214 [article]

ALERT: adversarial learning with expert regularization using Tikhonov operator for missing band reconstruction / Litu Rout in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 6 (June 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 6 (June 2020) Titre : ALERT: adversarial learning with expert regularization using Tikhonov operator for missing band reconstruction Type de document : Article/Communication Auteurs : Litu Rout, Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] apprentissage dirigé [Termes descripteurs IGN] bande spectrale [Termes descripteurs IGN] cohérence géométrique [Termes descripteurs IGN] correction d'image [Termes descripteurs IGN] dégradation d'image [Termes descripteurs IGN] pollution acoustique [Termes descripteurs IGN] qualité d'image [Termes descripteurs IGN] reconstruction [Termes descripteurs IGN] régularisation de Tychonoff Résumé : (auteur) The Earth observation using remote sensing is one of the most important technologies to assimilate key attributes about the Earth’s surface. To achieve tangible consequence, the internal building blocks of such a complex system must operate flawlessly. However, due to a dynamically changing environment, degradation in sensor electronics, and extreme weather condition remotely sensed images often miss essential information. As the sensors operate over several years in space the likelihood of sensor degradation persists. This results in commonly observed issues, such as stripe noise, missing partial data, and missing band. Various ground-based solutions have been developed to address these technological bottlenecks individually. In this article, we devise a method, which we call ALERT, to tackle missing band reconstruction. The proposed method reconstructs the missing band with the sole supervision of spectral and spatial priors. We compare the proposed framework with state-of-the-art methods and show compelling improvement both qualitatively and quantitatively. We provide both theoretical and empirical evidence of better performance by regularized adversarial learning as compared to complete supervision. Furthermore, we propose a new residual-dense-block (RDB) module to preserve geometric fidelity and assist in efficient gradient flow. We show that ALERT captures essential features such that the spatial and spectral characteristics of the reconstructed band remains preserved. To critically analyze the generalization we test the performance on two different satellite data sets: Resourcesat-2A and WorldView-2. As per our extensive experimentation, the proposed method achieves 20.72%, 13.81%, 1.05%, 15.91%, and 2.94% improvement in the root mean square error (RMSE), SAM, SSIM, PSNR, and SRE, respectively, over the state-of-the-art model. Numéro de notice : A2020-285 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2963818 date de publication en ligne : 16/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2963818 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95108 [article]

Hétérogénéité des distances : quel impact sur la qualité des relevés lidar aériens et terrestres ? / Laurent Polidori in XYZ, n° 163 (juin 2020)

Public [article]  inXYZ > n° 163 (juin 2020) . - pp 37 - 43 Titre : Hétérogénéité des distances : quel impact sur la qualité des relevés lidar aériens et terrestres ? Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Polidori, Auteur ; Tania Landes, Auteur ; Jérome Verdun, Auteur ; Michel Kasser, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 37 - 43 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] lever aérien [Termes descripteurs IGN] précision des données [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] télémétrie laser aéroporté [Termes descripteurs IGN] télémétrie laser terrestre Résumé : (Auteur) La spécification de qualité d'un nuage de points laser est plus pertinente si tous les points ont des qualités individuelles similaires. Pourtant, en pratique, des hétérogénéités de qualité sont causées par la présence de différents matériaux et par la géométrie de la scène qui engendre des hétérogénéités de distances. Cet article s'intéresse à l'hétérogénéité des distances et à son impact sur l'hétérogénéité de la qualité dans un nuage de points. Les acquisitions aussi bien terrestres qu'aériennes sont considérées. Un indicateur simple est proposé pour caractériser l'hétérogénéité des distances et ses effets sur différents critères de qualité. L'analyse de levés lidar terrestre et aérien typiques montre que l'impact de l'hétérogénéité des distances est plus critique dans le cas terrestre. Finalement, des stratégies sont évoquées pour limiter l'hétérogénéité des distances dans un levé lidar, ainsi que des recommandations pour la mise en œuvre des levés. Numéro de notice : A2020-389 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95487 [article]

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Improved optical image matching time series inversion approach for monitoring dune migration in North Sinai Sand Sea: Algorithm procedure, application, and validation / Eslam Ali in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 164 (June 2020)  

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Optimal lowest astronomical tide estimation using maximum likelihood estimator with multiple ocean models hybridization / Mohammed El-Diasty in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 5 (May 2020)  

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Spatio-temporal evaluation of transport accessibility of the Istanbul metrobus line / Wasim Shoman in Geocarto international, vol 35 n° 6 ([01/05/2020])  

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Reducing multipath effect of low-cost GNSS receivers for monitoring by considering temporal correlations / Li Zhang in Journal of applied geodesy, vol 14 n° 2 (April 2020)  

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Wavelet-adaptive neural subtractive clustering fuzzy inference system to enhance low-cost and high-speed INS/GPS navigation system / Elahe S. Abdolkarimi in GPS solutions, vol 24 n° 2 (April 2020)  

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Extending Processing Toolbox for assessing the logical consistency of OpenStreetMap data / Sukhjit Singh Sehra in Transactions in GIS, Vol 24 n° 1 (February 2020)  

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Micro-tasking as a method for human assessment and quality control in a geospatial data import / Atle Frenvik Sveen in Cartography and Geographic Information Science, vol 47 n° 2 (February 2020)  

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Volcano-seismic transfer learning and uncertainty quantification with bayesian neural networks / Angel Bueno in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 2 (February 2020)  

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Uncertainty analysis of remotely-acquired thermal infrared data to extract the thermal Properties of active lava surfaces / James A. Thompson in Remote sensing, vol 12 n°1 (January 2020)  

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Assessment of inner reliability in the Gauss-Helmert model / Andreas Ettlinger in Journal of applied geodesy, vol 14 n° 1 (January 2020)  

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