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Termes IGN > informatique > langage de programmation
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fusionImage: An R package for pan‐sharpening images in open source software / Fulgencio Cánovas‐García in Transactions in GIS, Vol 24 n° 5 (October 2020)
[article]
Titre : fusionImage: An R package for pan‐sharpening images in open source software Type de document : Article/Communication Auteurs : Fulgencio Cánovas‐García, Auteur ; Paúl Pesántez‐Cobos, Auteur ; Francisco Alonso‐Sarría, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1185-1207 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme de Gram-Schmidt
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] filtre passe-haut
[Termes IGN] logiciel libre
[Termes IGN] pansharpening (fusion d'images)
[Termes IGN] pouvoir de résolution géométrique
[Termes IGN] R (langage)Résumé : (Auteur) The objective of this article is to evaluate the performance of three pan‐sharpening algorithms (high‐pass filter, principal component analysis and Gram–Schmidt) to increase the spatial resolution of five types of multispectral images and to evaluate the results in terms of color, coherence and spatial sharpness, both qualitatively and quantitatively. A secondary objective is to present an implementation of the aforementioned pan‐sharpening techniques within the open source software R. From a qualitative point of view, pan‐sharpening of images with a high spatial resolution ratio give better results than those whose spatial resolution ratio is 2. According to the quantitative evaluation, there is no pan‐sharpening methodology that obtains optimal results simultaneously for all types of images used. The results of the spectral and spatial ERGAS index vary for four out of the five types of images analyzed. The results show that none of the methods implemented in this work can be considered a priori better than the others. At the same time, this work indicates the importance of both qualitative and quantitative assessment. Numéro de notice : A2020-499 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12676 Date de publication en ligne : 15/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12676 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96206
in Transactions in GIS > Vol 24 n° 5 (October 2020) . - pp 1185-1207[article]Python software tools for GNSS interferometric reflectometry (GNSS-IR) / Angel Martín in GPS solutions, Vol 24 n° 4 (October 2020)
[article]
Titre : Python software tools for GNSS interferometric reflectometry (GNSS-IR) Type de document : Article/Communication Auteurs : Angel Martín, Auteur ; Raquel Luján, Auteur ; Ana Belén Anquela, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 7 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] antenne GNSS
[Termes IGN] format RINEX
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] réflectométrie par GNSSRésumé : (auteur) Global Navigation Satellite System (GNSS) interferometric reflectometry, also known as the GNSS-IR, uses data from geodetic-quality GNSS antennas to extract information about the environment surrounding the antenna. Soil moisture monitoring is one of the most important applications of the GNSS-IR technique. This manuscript presents the main ideas and implementation decisions needed to write the Python code for software tools that transform RINEX format observation and navigation files into an appropriate format for GNSS-IR (which includes the SNR observations and the azimuth and elevation of the satellites) and to determine the reflection height and the adjusted phase and amplitude values of the interferometric wave for each individual satellite track. The main goal of the manuscript is to share the software with the scientific community to introduce new users to the GNSS-IR technique. Numéro de notice : A2020-523 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10291-020-01010-0 Date de publication en ligne : 20/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10291-020-01010-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95696
in GPS solutions > Vol 24 n° 4 (October 2020) . - 7 p.[article]Estimating spatio-temporal air temperature in London (UK) using machine learning and earth observation satellite data / Rochelle Schneider dos Santos in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 88 (June 2020)
[article]
Titre : Estimating spatio-temporal air temperature in London (UK) using machine learning and earth observation satellite data Type de document : Article/Communication Auteurs : Rochelle Schneider dos Santos, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 10 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme du gradient
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] chaleur
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] ilot thermique urbain
[Termes IGN] image Aqua-MODIS
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] Londres
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] mortalité
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] politique publique
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] santé
[Termes IGN] station météorologique
[Termes IGN] température au sol
[Termes IGN] température de l'air
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Urbanisation generates greater population densities and an increase in anthropogenic heat generation. These factors elevate the urban–rural air temperature (Ta) difference, thus generating the Urban Heat Island (UHI) phenomenon. Ta is used in the fields of public health and epidemiology to quantify deaths attributable to heat in cities around the world: the presence of UHI can exacerbate exposure to high temperatures during summer periods, thereby increasing the risk of heat-related mortality. Measuring and monitoring the spatial patterns of Ta in urban contexts is challenging due to the lack of a good network of weather stations. This study aims to produce a parsimonious model to retrieve maximum Ta (Tmax) at high spatio-temporal resolution using Earth Observation (EO) satellite data. The novelty of this work is twofold: (i) it will produce daily estimations of Tmax for London at 1 km2 during the summertime between 2006 and 2017 using advanced statistical techniques and satellite-derived predictors, and (ii) it will investigate for the first time the predictive power of the gradient boosting algorithm to estimate Tmax for an urban area. In this work, 6 regression models were calibrated with 6 satellite products, 3 geospatial features, and 29 meteorological stations. Stepwise linear regression was applied to create 9 groups of predictors, which were trained and tested on each regression method. This study demonstrates the potential of machine learning algorithms to predict Tmax: the gradient boosting model with a group of five predictors (land surface temperature, Julian day, normalised difference vegetation index, digital elevation model, solar zenith angle) was the regression model with the best performance (R² = 0.68, MAE = 1.60 °C, and RMSE = 2.03 °C). This methodological approach is capable of being replicated in other UK cities, benefiting national heat-related mortality assessments since the data (provided by NASA and the UK Met Office) and programming languages (Python) sources are free and open. This study provides a framework to produce a high spatio-temporal resolution of Tmax, assisting public health researchers to improve the estimation of mortality attributable to high temperatures. In addition, the research contributes to practice and policy-making by enhancing the understanding of the locations where mortality rates may increase due to heat. Therefore, it enables a more informed decision-making process towards the prioritisation of actions to mitigate heat-related mortality amongst the vulnerable population. Numéro de notice : A2020-448 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.jag.2020.102066 Date de publication en ligne : 10/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102066 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95524
in International journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 88 (June 2020) . - 10 p.[article]Improved supervised learning-based approach for leaf and wood classification from LiDAR point clouds of forests / Sruthi M. Krishna Moorthy in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 5 (May 2020)
[article]
Titre : Improved supervised learning-based approach for leaf and wood classification from LiDAR point clouds of forests Type de document : Article/Communication Auteurs : Sruthi M. Krishna Moorthy, Auteur ; Kim Calders, Auteur ; Matheus B. Vicari, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 3057 - 3070 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] atmosphère terrestre
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] faisceau laser
[Termes IGN] feuille (végétation)
[Termes IGN] foresterie
[Termes IGN] forêt de feuillus
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] transfert radiatifRésumé : (auteur) Accurately classifying 3-D point clouds into woody and leafy components has been an interest for applications in forestry and ecology including the better understanding of radiation transfer between canopy and atmosphere. The past decade has seen an increase in the methods attempting to classify leaves and wood in point clouds based on radiometric or geometric features. However, classification purely based on radiometric features is sensor-specific, and the method by which the local neighborhood of a point is defined affects the accuracy of classification based on geometric features. Here, we present a leaf-wood classification method combining geometrical features defined by radially bounded nearest neighbors at multiple spatial scales in a machine learning model. We compared the performance of three different machine learning models generated by the random forest (RF), XGBoost, and lightGBM algorithms. Using multiple spatial scales eliminates the need for an optimal neighborhood size selection and defining the local neighborhood by radially bounded nearest neighbors makes the method broadly applicable for point clouds of varying quality. We assessed the model performance at the individual tree- and plot-level on field data from tropical and deciduous forests, as well as on simulated point clouds. The method has an overall average accuracy of 94.2% on our data sets. For other data sets, the presented method outperformed the methods in literature in most cases without the need for additional postprocessing steps that are needed in most of the existing methods. We provide the entire framework as an open-source python package. Numéro de notice : A2020-232 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2947198 Date de publication en ligne : 31/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2947198 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94970
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 5 (May 2020) . - pp 3057 - 3070[article]Analyse hydrologique du réseau de drainage de la zone sud de la métropole nantaise pour une meilleure gestion des eaux pluviales / Anna Guézénoc (2020)
Titre : Analyse hydrologique du réseau de drainage de la zone sud de la métropole nantaise pour une meilleure gestion des eaux pluviales Type de document : Mémoire Auteurs : Anna Guézénoc, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2020 Importance : 65 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplome d'Ingénieur CNAM Spécialité Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] BD Topo
[Termes IGN] eau pluviale
[Termes IGN] grille
[Termes IGN] maillage
[Termes IGN] MapBasic
[Termes IGN] modèle hydrographique
[Termes IGN] Nantes
[Termes IGN] réseau d'assainissement
[Termes IGN] réseau de drainage
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] urbanisationIndex. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (auteur) La croissance urbaine est un phénomène d’échelle mondiale. Elle résulte de deux mouvements : la croissance démographique globale et l’exode rural. Aujourd’hui plus de 55% de la population mondiale vit en zone urbaine (Banque Mondiale, 2018). D’ici 2050, deux personnes sur trois habiteront probablement dans les villes (Nations Unies, 2018). Actuellement les villes les plus peuplées sont dans l’axe Asie, Afrique, Amérique Latine, mais le mouvement est le même en France, où la population se concentre dans les grandes métropoles. Note de contenu : Introduction
I- Contexte de l'étude
II- Application de l'outil TOHR à la zone Sud de Nantes Métropole
III- L'étude des bassins versants
ConclusionNuméro de notice : 28643 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : Université Gustave Eiffel DOI : sans En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03116352/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99732 Calcul d’une emprise de carte à partir du texte d’un article de presse / Clément Beauvallet (2020)PermalinkCreating a web mapping portal to manage Malta’s underwater cultural heritage / Mélissa Dupuis (2020)PermalinkCreation of inspirational Web Apps that demonstrate the functionalities offered by the ArcGIS API for JavaScript / Arthur Genet (2020)PermalinkCréation d’un outil d’interrogation du référentiel régional pédologique de Bretagne pour estimation du stock de carbone organique du sol / Louise Grall (2020)PermalinkDevelopment of new homogenisation methods for GNSS atmospheric data. Application to the analysis of climate trends and variability / Annarosa Quarello (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkRestitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie à partir de mesures au sol et en altitude / Christophe Samboun (2020)PermalinkA factor model approach for the joint segmentation with between‐series correlation / Xavier Collilieux in Scandinavian Journal of Statistics, vol 46 n° 3 (September 2019)PermalinkPpC: a new method to reduce the density of lidar data. Does it affect the DEM accuracy? / Sandra Bujan in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)PermalinkSpatially-explicit sensitivity and uncertainty analysis in a MCDA-based flood vulnerability model / Mariana Madruga de bruto in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkBridging open source tools and geoportals for interactive spatial data analytics / Bing She in Geo-spatial Information Science, vol 22 n° 3 (August 2019)PermalinkMise en oeuvre d'outils open source pour le suivi opérationnel de l'occupation des sols et de la déforestation à partir des données Sentinel radar optique : études de cas en Guyane et au Togo / Cédric Lardeux in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)PermalinkThe simplicity of modern audiovisual web cartography : An example with the open-source JavaScript library leaflet.js / Dennis Edler in KN, Journal of Cartography and Geographic Information, vol 69 n° 1 (May 2019)PermalinkGeographic Knowledge Graph (GeoKG): A formalized geographic knowledge representation / Shu Wang in ISPRS International journal of geo-information, vol 8 n° 4 (April 2019)PermalinkThe possibility of measuring the dynamic response of structures using non-contact geodetic method / Bostjan Kovacic in Geodetski vestnik, vol 63 n° 1 (March - May 2019)PermalinkLeaf area density from airborne LiDAR: Comparing sensors and resolutions in a temperate broadleaf forest ecosystem / Aaron G. Kamoske in Forest ecology and management, vol 433 (15 February 2019)PermalinkDeveloping an optimized texture mapping for photorealistic 3D buildings / Jungil Lee in Transactions in GIS, vol 23 n° 1 (February 2019)PermalinkContribution au développement d’une plateforme web d’analyse réglementaire et de gestion des vols de drones / Yassmine Boudili (2019)PermalinkPermalinkGéomatique webmapping en open source / David Collado (2019)PermalinkPermalinkPermalinkA method for checking the quality of geographic metadata based on ISO 19157 / Manuel A. Ureña-Cámara in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 1-2 (January - February 2019)PermalinkPermalinkPermalinkRéorganisation du SIG et valorisation des données du Parc Naturel Régional du Gâtinais français / Paul Roux (2019)PermalinkSimultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography / Thibaud Toullier (2019)PermalinkA spatiotemporal calculus for reasoning about land-use trajectories / Adeline Marinho Maciel in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 1-2 (January - February 2019)PermalinkVectorisation du cadastre ancien : restructuration de la chaîne de traitement, implémentation d’une nouvelle méthode de détection et utilisation de la théorie des graphes / Antony Chalais (2019)PermalinkWebscraping, bigdata et analyse spatiale de données immobilières : réponse à un projet ESPON au sein de l'UMS RIATE / Marc Lieury (2019)PermalinkPrecise DEM extraction from Svalbard using 1936 high oblique imagery / Luc Girod in Geoscientific instrumentation methods and data systems, vol 7 n° 4 ([01/10/2018])PermalinkThe design and testing of 3DmoveR: an experimental tool for usability studies of interactive 3D maps / Lukas Herman in Cartographic perspectives, n° 90 ([01/10/2018])PermalinkModélisation 3D de la végétation sur le territoire de Rennes Métropole (Partie 2) / Coralie Leblan in Géomatique expert, n° 124 (septembre - octobre 2018)PermalinkCAVIAR: an R package for checking, displaying and processing wood-formation-monitoring data / Cyrille B.K. Rathgeber in Tree Physiology, vol 38 n° 8 (August 2018)PermalinkDesign and implementation of a 4D Web application for analytical visualization of smart city applications / Syed Monjur Murshed in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 7 (July 2018)PermalinkVoronoi tessellation on the ellipsoidal earth for vector data / Christos Kastrisios in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)PermalinkThe map as knowledge base / Dalia E. Varanka in International journal of cartography, vol 4 n° 2 (June 2018)PermalinkGeodetic VLBI with an artificial radio source on the Moon : a simulation study / Grzegorz Klopotek in Journal of geodesy, vol 92 n° 5 (May 2018)PermalinkSynchronising geometric representations for map mashups using relative positioning and Linked Data / Weiming Huang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 5-6 (May - June 2018)Permalink