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Un modèle pour l’intégration spatiale et temporelle de données géolocalisées / Helbert Arenas in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 2 (avril - juin 2018)
[article]
Titre : Un modèle pour l’intégration spatiale et temporelle de données géolocalisées Type de document : Article/Communication Auteurs : Helbert Arenas, Auteur ; Cassia Trojahn, Auteur ; Catherine Comparot, Auteur ; Nathalie Aussenac-Gilles, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 243 - 266 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] modèle sémantique de données
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] SPARQL
[Termes IGN] web sémantiqueRésumé : (Auteur) Le domaine de l’observation de la Terre est en forte évolution. L’Agence spatiale européenne a récemment lancé les satellites des séries Sentinel qui livrent 8 à 10 To de données par jour, ce qui ouvre de nouvelles opportunités dans les domaines de l’environnement, l’urbanisme, l’océanographie, la climatologie, etc. Les applications métier nécessitent de coupler ces images à des données issues de diverses sources, afin de fournir une meilleure aide à la décision pour des actions à effectuer sur les zones observées. Un des défis à relever est alors l’intégration de ces données hétérogènes. Les technologies du Web sémantique fournissent une infrastructure basée sur des standards de représentation de données et des ontologies, qui jouent un rôle clé dans ce contexte. Notre approche sémantique d’intégration de données enrichit les métadonnées des images satellites par des données de sources pertinentes, décrivant les observations de la Terre en réponse à un besoin donné. Nous proposons un vocabulaire sémantique, formalisant des relations spatio-temporelles et support à l’intégration de divers jeux de données géolocalisées. Nous illustrons notre approche avec un cas d’étude basé sur des données météorologiques. Numéro de notice : A2018-255 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2018.00055 Date de publication en ligne : 03/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2018.00055 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90318
in Revue internationale de géomatique > vol 28 n° 2 (avril - juin 2018) . - pp 243 - 266[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2018021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 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 RAPTOR: Row and position tracheid organizer in R [technical note] / Richard L. Peters in Dendrochronologia, vol 47 (February 2018)
[article]
Titre : RAPTOR: Row and position tracheid organizer in R [technical note] Type de document : Article/Communication Auteurs : Richard L. Peters, Auteur ; Daniel Balanzategui, Auteur ; Alexander G. Hurley, Auteur ; Georg von Arx, Auteur ; Angela Luisa Prendin, Auteur ; Henri E. Cuny , Auteur ; Jesper Björklund, Auteur ; David Frank, Auteur ; Patrick Fonti, Auteur Année de publication : 2018 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 10 - 16 Note générale : bbliographie
This work was funded by the Swiss National Science Foundation (Project LOTFOR no. 150205). DB used infra-structure of the Terrestrial Environmental Observatory (TERENO) of the Helmholtz Association and was supported by the Deutsche Forschungsgemeinschaft, DFG, project number HE 7220/1-1.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] fonctionnalité
[Termes IGN] R (langage)Résumé : (auteur) Mechanistic understanding of tree-ring formation and its modelling requires a cellular-based and spatially organized characterization of a tree ring, moving from whole rings, to intra-annual growth zones and individual cells. A tracheidogram is a radial profile of conifer anatomical features, such as lumen area and cell wall thickness, of sequentially- and positionally-ranked tracheids. However, its construction is tedious and time-consuming since image-analysis-based measurements do not recognize the position of cells within a radial file, and present-day tracheidograms must be constructed manually.
Here we present the R-package RAPTOR that complements tracheid anatomical data obtained from quantitative wood anatomy software (e.g., ROXAS, WinCELL, ImageJ), with the specific positional information necessary for the automated construction of tracheidograms. The package includes functions to read and visualize tracheid anatomical data, and uses local search algorithms to ascribe a ranked position to each tracheid in identified radial files. The package also provides functions to ensure that tracheids are adequately aligned for identifying the first tracheid in each radial file, and obtaining the correct ranking of tracheids along each radial file. Additional functions allow automating the analyses for multiple samples and rings (batch mode) and exporting data and plots for quality control.
RAPTOR allows tracheidogram users to take advantage of the latest generation of cell anatomical measuring systems. With this R-package we aim to facilitate the construction of more robust and versatile tracheidograms for the benefit of the research community.Numéro de notice : A2018-666 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.dendro.2017.10.003 Date de publication en ligne : 15/11/2017 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.dendro.2017.10.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94257
in Dendrochronologia > vol 47 (February 2018) . - pp 10 - 16[article]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
peut être téléchargé
Adapting an existing semi-automatized... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Amélioration des calculs GNSS à façon du SGN Type de document : Mémoire Auteurs : Mathilde Kremp, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 97 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] Géodésie spatiale
[Termes IGN] Bernese
[Termes IGN] coordonnées cartésiennes géocentriques
[Termes IGN] dénivelée
[Termes IGN] double différence
[Termes IGN] international GPS service for geodynamics
[Termes IGN] LGO
[Termes IGN] ligne de base
[Termes IGN] PERL
[Termes IGN] réseau géodésique permanent de l'IGN
[Termes IGN] résolution d'ambiguïté
[Termes IGN] traitement de données GNSS
[Termes IGN] troposphèreIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (auteur) Le Service de Géodésie et Nivellement (SGN) de l’IGN dispose d’une chaîne automatique de post-traitement de données GNSS. Ce processus existe en deux versions : d’une part, le calcul en ligne, proposé au grand public et une version utilisée en interne. Sur cette dernière, des options de calcul peuvent être précisées. Le calcul s’est construit au fil des années et des mises à jour contextuelles ont été associées à la géodésie (système de référence, logiciels, techniques). L’objectif de ce stage est d’améliorer les résultats obtenus, notamment sur les courtes lignes de base et en cas de forte dénivelée. Note de contenu : Introduction
1- Contexte - Présentation des supports
2- Tests réalisés
3- Qualification des résultats
ConclusionNuméro de notice : 21860 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Service de Géodésie et Nivellement, IGN Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91429 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21860-01 MPPMD Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
peut être téléchargé
Amélioration des calculs GNSS... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF An (almost) automated process to track the Martians dunes : ac.GetPreciseShifts / Arthur Coqué (2018)PermalinkPermalinkCaractérisation et qualification de Modèles Numériques de Surfaces (MNS) - Analyse de la cohérence avec des masques d’eau / Guillaume Sutter (2018)PermalinkPermalinkDevelopment 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)PermalinkPermalinkPermalinkMachine learning and pose estimation for autonomous robot grasping with collaborative robots / Victor Talbot (2018)PermalinkPermalinkSystèmes d'information géographique / Yves Auda (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)PermalinkA GIS-based fire spread simulator integrating a simplified physical wildland fire model and a wind field model / D. Prieto Herráez in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 11-12 (November - December 2017)PermalinkGeolokit: An interactive tool for visualising and exploring geoscientific data in Google Earth / Antoine Triantafyllou in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 62 (October 2017)PermalinkHub Labels on the database for large-scale graphs with the COLD framework / Alexandros Efentakis in Geoinformatica, vol 21 n° 4 (October - December 2017)PermalinkUne chaîne de données pour évaluer la qualité des données OSM. Partie 1 : Extraction des données et description / Damien Garaud in Géomatique expert, n° 117 (juillet - août 2017)PermalinkEnhancing spatial accuracy of mobile phone data using multi-temporal dasymetric interpolation / Olle Järv in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 7-8 (July - August 2017)PermalinkPopularity-aware collective keyword queries in road networks / Sen Zhao in Geoinformatica, vol 21 n° 3 (July - September 2017)Permalinkvol 21 n° 3 - July - September 2017 - Special issue [included] on Map interaction (Bulletin de Geoinformatica) / Christian KrayPermalinkA virtual globe-based visualization and interactive framework for a small craft navigation assistance system in the near sea / Xinzhu Liu in Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition), n° (April 2017)PermalinkAutomatisation de l’acquisition et du traitement des images Sentinel-2 pour le calcul d’indices de végétation aidant à la prévention des pics de paludisme à Madagascar / Charlotte Wolff (2017)PermalinkPermalinkDéveloppement d'un outil cartographique dasymétrique pour la modélisation de la répartition de densité de population / Safa Fennia (2017)PermalinkEtude et méthodes d'intégration et d'interaction de données 3D complexes type "nuages de points" vers un web SIG / Victor Lambert (2017)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkMise en place d’un processus de dessin automatisé de plans d’intérieurs à partir de nuages de points acquis par LIDAR / Léa Talec (2017)PermalinkModèles géographiques avec le langage Mathematica / André Dauphiné (2017)PermalinkTraitement de données LiDAR pour la modélisation d'indicateurs de biodiversité forestière / Sylvain Jourdana (2017)PermalinkUtilisation de données satellites dans le combat contre l'esclavage moderne / Florent Negrel-Teodori (2017)PermalinkUtilisation d’image THR et drone pour l’étude de la dynamique côtière d’Ouvéa (Île des Loyautés - Nouvelle Calédonie) / Sabrina Bosque (2017)PermalinkUtilisation d’un modèle numérique de hauteur en stratification des données de l’Inventaire Forestier National / Sophie Georges (2017)PermalinkParallel cartographic modeling: a methodology for parallelizing spatial data processing / Eric Shook in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 11-12 (November - December 2016)PermalinkPermalinkAn interactive tool for semi-automatic feature extraction of hyperspectral data / Zoltan Kovacs in Open geosciences, vol 8 n° 1 (January - July 2016)PermalinkFrom taxonomies to ontologies: formalizing generalization knowledge for on-demand mapping / Nicholas Gould in Cartography and Geographic Information Science, Vol 43 n° 3 (June 2016)PermalinkA generic model to exploit urban regulation knowledge / Mickaël Brasebin in ISPRS International journal of geo-information, vol 5 n° 2 (February 2016)PermalinkQualitative GIS: An Open Framework Using SpatiaLite and Open Source GIS / Ryan Garnett in Transactions in GIS, vol 20 n° 1 (February 2016)PermalinkPermalinkPermalinkA computational introduction to digital image processing / Alasdair McAndrew (2016)PermalinkPermalinkJoining spatial distribution visualisation tools with social media data using free and open source software : extended abstract / Mayra Zurbaran (2016)PermalinkPermalinkMise en place de procédures automatiques en vue d’accélérer la production des plans topographiques au sein de l’entreprise Techni Drone / Kévin Javerliat (2016)PermalinkA multiscale masking method for point geographic data / K.C. Clarke in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 1-2 (January - February 2016)PermalinkPermalinkModélisation, simulation et analyse de propriétés de réseaux orbitèles / Didier Josselin in Revue internationale de géomatique, vol 25 n° 4 (octobre - décembre 2015)PermalinkOpenEventMap: A volunteered location-based service / Katereh Polous in Cartographica, vol 50 n° 4 (Winter 2015)PermalinkA dimension-independent extrusion algorithm using generalised maps / Ken Arroyo Ohori in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 7 (July 2015)PermalinkPython pour les néophytes (12) / Anonyme in Géomatique expert, n° 104 (mai - juin 2015)PermalinkState of the art [web mapping] / Steve Pepple in GEO: Geoconnexion international, vol 14 n° 5 (May 2015)PermalinkPython GNSS receiver: An object-oriented software platform suitable for multiple receivers / Eliot Wycoff in GPS world, vol 26 n° 2 (February 2015)PermalinkApplications mobiles avec Cordova et PhoneGap / Sébastien Pittion (2015)PermalinkAutomatisation des cartes d’incidences Natura 2000 sur le Massif de Fontainebleau / Yann Petit (2015)PermalinkPermalinkModalités de représentation en 3D de données issues du SIG2D, pour la conception et la simulation / Olivier Jest (2015)PermalinkA novel approach for generating routable road maps from vehicle GPS traces / Jing Wang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 1 (January 2015)PermalinkPermalinkPostGIS : Introduction / Fabien Guerreiro (2015)PermalinkPermalinkPermalinkPython pour les néophytes (11), interfaces graphiques / Anonyme in Géomatique expert, n° 102 (janvier - février 2015)PermalinkPermalinkPermalinkA student's guide to Python for physical modeling / Jesse M. 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