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Qualification des données LiDAR GEDI pour le suivi de l’impact climatique sur la forêt de Südharz / Iris Jeuffrard (2021)
Titre : Qualification des données LiDAR GEDI pour le suivi de l’impact climatique sur la forêt de Südharz Type de document : Mémoire Auteurs : Iris Jeuffrard, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 51 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Allemagne
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] Coleoptera (ordre)
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] maladie phytosanitaire
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] Thuringe
[Termes IGN] visualisation 3DIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Le département de cartographie, SIG et télédétection de l’Institut de Géographie (appartenant à l’université Georg-August de Göttingen, Allemagne) se consacre au suivi du changement climatique et des écosystèmes terrestres. Bien que leurs projets de recherche concernent les dynamiques de toute la surface terrestre ainsi que les dimensions humaines du changement climatique, l’étude porte sur un écosystème forestier de la région de Südharz. Cette région appartenant au massif montagneux des Harz (centre-nord de l’Allemagne), autrefois sauvage et riche du point de vue écologique, est peuplée d’épicéas fortement impactés par le réchauffement climatique. Ils souffrent de l’infestation de Scolytes, un coléoptère ravageur profitant de l’affaiblissement des arbres par les sécheresses et du modèle de monoculture pour proliférer et décimer les arbres. Dans ce contexte, les équipes du département de cartographie, SIG et télédétection mettent à profit les outils SIG et de télédétection pour repérer et quantifier les zones atteintes afin d’aider les forestiers à gérer au mieux les écosystèmes. Jusqu’à présent les études reposent principalement sur les images Sentinel-2. Cependant le déploiement de la mission GEDI (The Global Ecosystem Dynamics Investigation) sur la Station Spatiale Internationale (ISS) en 2018 apporte de nouvelles perspectives. GEDI produit les premières observations de télémétrie laser à haute résolution de la structure 3D de la Terre : des mesures précises de la hauteur et de la structure verticale de la canopée ainsi que de l’élévation de la surface. Ces données verticales dont on ne dispose pas avec les images satellites traditionnelles, améliorent considérablement la caractérisation de la biodiversité. Les données GEDI ne sont pas encore utilisées par l’équipe, mais peuvent constituer un réel nid d’information pour de futures recherches. L’objectif est donc d’évaluer leur précision et leur intérêt pour le suivi des milieux forestiers. Pour cela les données GEDI Level 2B (Canopy Cover and Vertical Profile Metrics product) de la zone de Südharz de l’été 2019 et de l’été 2020 sont téléchargées, traitées et visualisées dans un SIG ou via des scripts Python. Les attributs GEDI d’évaluation de la biomasse (PAI, Cover, rh100, FHD) sont comparés à des données terrain fournies par l’administration forestière de l’état de Thuringe (Thüringen) puis à des données Sentinel-2 et enfin à une vérité terrain effectuée durant le stage. Les résultats statistiques de corrélation ainsi que la comparaison des données entre 2019 et 2020 offrent une meilleure appréciation de la qualité et de la pertinence des données appliquées au suivi des écosystèmes. Note de contenu : Introduction
1. Données de la mission GEDI
1.1 Présentation de la mission GEDI
1.2 Présentation de la zone d’étude et des données GEDI utilisées
1.3 Préparation des données
2. Exploration des informations
2.1 Observation d’un granule GEDI
2.2 Analyse de corrélation des données GEDI compte tenu de données forestières
2.3 Corrélation des données GEDI et Sentinel-2
2.4 Corrélation des données GEDI et LiDAR aéroporté
3. Validation des données GEDI
3.1 Qualité du suivi temporel grâce aux données GEDI
3.2 Vérité terrain
3.3 Bilan et limites de cette étude
ConclusionNuméro de notice : 26606 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Institut de Géographie (Université de Georg-August en Allemagne) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98508 Documents numériques
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Qualification des données LiDAR GEDI pour le suivi de l’impact climatique... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Spatial Linked Data in Europe: Report from Spatial Linked Data Session at Knowledge Graph in Action, October 6th, 2020, on-line conference / Bénédicte Bucher (February 2021)
Titre : Spatial Linked Data in Europe: Report from Spatial Linked Data Session at Knowledge Graph in Action, October 6th, 2020, on-line conference Type de document : Rapport Auteurs : Bénédicte Bucher , Auteur ; Erwin Folmer, Auteur ; Rob Brennan, Auteur ; Wouter Beek, Auteur ; Elio Hbeich, Auteur ; Falk Würriehausen, Auteur ; Lexi Rowland, Auteur ; Ricardo Alonso Maturana, Auteur ; Elena Alvarado, Auteur ; Raf Buyle, Auteur ; Pasquale Di Donato, Auteur Editeur : Dublin : European Spatial Data Research EuroSDR Année de publication : February 2021 Collection : EuroSDR official publication, ISSN 0257-0505 num. 73 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : KiA 2020, Knowledge Graph in Action: DBpedia, Linked Geodata and Geo-information Integration 06/10/2020 06/10/2020 en ligne Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] SPARQL
[Termes IGN] web des donnéesRésumé : (éditeur) In 2020, the Knowledge Graph in Action (KGiA) online conference was organized as a joint event gathering three annual events with a common interest on producing, consolidating data, and supporting their joint reuse and different specific focuses within this common interest: the DBpedia day which more specifically focuses on advancing DBpedia, the EuroSDR Spatial Linked Data day which more specifically focuses on spatial linked data, and the EuroSDR VGI event which more specifically focuses on volunteered geographic information.
The event was organized around distinct parallel sessions dedicated to each event and joint plenary sessions. During plenary sessions, keynotes related to the modelling and the usage of spatial knowledge, in particular in the form of knowledge graphs, at the junction of these communities. Carsten Hoyer Click from the German Aerospace Center presented the design of a development of a distributed data infrastructure for energy systems analysis. Semantic Web techniques are used to interconnect data from different sources and prepare the integrated data layers needed for energy models. Peter Mooney from Maynooth University presented opportunities for more collaboration and geo-information integration between volunteered geographical information, the governmental agencies and the geospatial research communities. He insists on the complexity of data integration, which is always present even when flowcharts hide this complexity and on the semantics aspect being the more difficult to solve. Here the exploration of machine learning and artificial intelligence are the dominant trend. Marinos Kavouras from the National Technical University of Athens extended upon the need for our society to develop competences to interpret all the data available, in big quantities, to make sense of complex phenomena. He argues that space has been one of the strongest pivotal notions in semantically linking all kinds of data. Developing geospatial literacy skills is needed to empower people with a modern cartographic language, an indispensable communication and cognitive tool. Krzystof Janowicz from the University of California presented the application of knowledge graphs to address challenges at the interface between humans and their environment like for example crisis management. The information currently provided to end users is based on the integration of highly heterogeneous data from different fields of expertise and can lead to misinterpretation. Knowledge graphs and their technologies offer perspectives and lots of challenges still ahead to make data AIready at the level of individual statements instead of merely offering access to datasets, to provide additional contextual background information.
The rest of this report concerns presentations and exchanges that took place during the EuroSDR Spatial Linked Data sessions. EuroSDR is a not for profit association established since 1953 for the purpose of applied research and innovation in spatial data provision, distribution and usage in Europe. It gathers national mapping agencies, research institutes, universities and industries. Its activity on Linked data has two main objectives : 1) assessing the value of this technology in addressing current challenges in spatial data provision, distribution and exploitation, 2) identifying new needs for spatial data provision and distribution that have emerged with this technology. This activity started in 2015 and is grounded on big events -like the KGiA conference-, smaller working sessions, and since 2019 a technical group. EuroSDR LD group gathers participants with an interest in Spatial Linked Data (SLD). SLD can be characterized as a domain of applied research and innovation at the overlap between Linked Data and spatial data. Its finality is data production, sharing and reuse on the Web to support decisions with a geographical characteristic. Space is an important dimension to interconnect different information and achieve the Linked Data vision, for example to valorise linked data of different domains if any spatial footprints can be added to associate them with a geographical context or to detect possible connections between different data not connected otherwise. Vice versa, graph based models are promising approaches to address some unsolved issues in spatial data infrastructures.
The section “National presentations” reports on updates presented by different agencies or partners on latest developments, focusing on a given territory. These developments are either in a prototype stage or were presented as fully operational applications.
The remaining sections report on more technology oriented presentations.
The section entitled “Interfacing more users with data and related technologies” present results and approaches oriented on the appropriation of data by potential users, despite possible silos created by the complexity of data technologies, including linked data, was addressed in several presentations. The self-service GIS vision presented by the Kadaster is to support the querying and exploitation of complex data by more users beyond the limited Geomatics Community. The tools developed by Triply, in particular a wizard, focus on giving access to the potential of Linked data to users who are no LD specialists thanks to user oriented interfaces. Besides, a well known usage of Knowledge Graphs is to improve user access to resources -as on Amazon, AirBnB, Google and other platforms, based on the modelling in a knowledge graph of important knowledge related to the resources and also related to the usage. This can be applied in particular to specific resources: the data themselves. The discovery of “fitted for use” datasets, especially spatial datasets is a pending issue given the wide range of users on the one hand, and the difficulty to broker and compare datasets potentially relevant on the other hand. A new EuroSDR initiative targeting the design of an open European Knowledge Graph of geographical digital assets was presented. It consists of the collaborative creation of an open Knowledge Graph about digital assets in Europe, based on the EuroSDR LD Group sandbox and EuroSDR community as a whole.
The last section reported on GeoSPARQL focused presentations. A key technology associated with Linked Data and the Knowledge Graph is GeoSPARQL. One presentation focused on requirements from the domain of buildings and on the type of spatial queries that should be addressed to 3D linked data. Another presentation concerned the GeoSPARQL benchmark on the EuroSDR sandbox.Note de contenu : 1- Introduction
2- National presentations on spatial linked data activities
3- Interfacing more users with data and related technologies
4- GeoSPARQL focused presentations
5- Discussion and perspectivesNuméro de notice : 17014 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Rapport nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans En ligne : http://www.eurosdr.net/sites/default/files/uploaded_files/eurosdr_publication_nd [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98449 Système de gestion des servitudes d’utilité publique du Bas-Rhin : développement "backend" / Patrick-Franck Namekong-Teulong (2021)
Titre : Système de gestion des servitudes d’utilité publique du Bas-Rhin : développement "backend" Type de document : Mémoire Auteurs : Patrick-Franck Namekong-Teulong, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 50 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] Bas-Rhin (67)
[Termes IGN] données thématiques
[Termes IGN] fonctionnalité
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] PostgreSQL
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] servitude
[Termes IGN] système de gestion de base de donnéesIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) J’ai effectué mon stage pluridisciplinaire de 2ème année au sein du Service Urbanisme et Aménagement (SUA) de la Direction Départementale des Territoires du Bas-Rhin (DDT67), située à Strasbourg. Le SUA est chargé de l’élaboration du point de vue de l'État dans les documents d’urbanisme et assure l’application, le contrôle et la déclinaison au plus près des territoires. Ma position au sein de cette structure était celle de développeur backend d’un système visant à centraliser et à mieux administrer les servitudes d’utilité publique (SUP) du Bas-Rhin. En résumé, mon stage consistait dans un premier temps en la création de la base de données des SUP du département Bas-Rhinois. Ce composant est l’élément central du système et est destiné à accueillir des données spatiales et non-spatiale des servitudes. Pour cela j’ai travaillé avec différents outils dont le SGBD PgAdmin pour l’implémentation et le déploiement de la base sur un serveur PostgreSQL. Dans un deuxième temps, j’ai travaillé avec l’environnement de développement QGIS pour la création des fonctionnalités backend d’un plugin Python destiné à fonctionner sur la base de données. Cet outil de gestion permet non seulement l’administration de la base, mais aussi la consultation et l’export de documents suivant les besoins de l’utilisateur. Pour finir, je me suis assuré de l’utilisation et la pérennisation du système au sein de l’entreprise en réalisant une documentation ainsi que la formation des potentiels utilisateurs. Note de contenu :
Introduction
1. Cadre du stage
2. Analyse effectuée
3. Réalisation et suivi du projet
ConclusionNuméro de notice : 26625 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Direction Départementale des Territoires du Bas-Rhin DDT67 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98589 Documents numériques
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Système de gestion des servitudes d’utilité publique du Bas-Rhin... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Time-series analysis of massive satellite images : Application to earth observation / Alexandre Constantin (2021)
Titre : Time-series analysis of massive satellite images : Application to earth observation Titre original : Analyse de séries temporelles massives d'images satellitaires : Applications à la cartographie des écosystèmes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Alexandre Constantin, Auteur ; Stéphane Girard, Directeur de thèse ; Mathieu Fauvel, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2021 Importance : 136 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse Pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Grenoble Alpes, Specialité : Mathématiques AppliquéesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] covariance
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] processus gaussien
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) This thesis takes place in the context of the processing of the data from Sentinel-2 mission. This mission, initiated by the European Space Agency and launched in 2017, produces an unprecedented amount of Satellite Image Time-Series (SITS). Among the key analyses of these images, this thesis focuses on the classification task, i.e. land use or land cover maps that can be produced using spectro-temporal aspect of the Sentinel-2 SITS.Two main difficulties are identified in this thesis for the process of Sentinel-2 SITS. First, the unprecedented amount of data requires both scalable classifiers and code optimization techniques (such as parallel processing). Second, the acquisition noise (clouds, shadows) combined with the temporal aspect results in irregular and unevenly sampled time-series. Conventional approaches re-sample time-series to a set of time stamps, then they use machine learning techniques to classify vectors at a large-scale (national scale). The main disadvantage of this two-step processing approach is that it increases the number of operations applied to the SITS, implying a more difficult transition to massive amount of data. To a lower extent, the re-sampling step may slightly alter the temporal characteristics of the data.This thesis contributions are the following. We introduce a novel model-based approach with the ability to classify irregularly sampled time-series based on a mixture of multivariate Gaussian processes. A two-step approach has been used, by defining on one hand a model of uni-variate time-series, independent from the spectral wavelength point of view, then by considering on the second hand both spectral and temporal information from SITS. These models allow jointly a reconstruction of unobserved or noisy data. Estimation of both models has been implemented using a parallelized python code to be scalable to large-scale data-sets. The two models are evaluated numerically on Sentinel-2 SITS in terms of classification and reconstruction accuracy and are compared with conventional approaches. Analyses of the results illustrate the relevance of the two models and the benefit of using interpretable parametric models. Note de contenu : General Introduction
1- Satellite image time-series analysis and classification
2- Statistical modelling for time-series classification
3- Model-based classification for irregularly sampled time-series
4- Joint supervised classification and reconstruction of irregularly sampled satellite image times series
5- Mixture of multivariate gaussian processes for classification of irregularly sampled SITS
Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 15280 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mathématiques Appliquées : Grenoble : 2021 Organisme de stage : Laboratoire Jean Kuntzmann DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03682025 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101161 Mapping of land cover with open-source software and ultra-high-resolution imagery acquired with unmanned aerial vehicles / Ned Horning in Remote sensing in ecology and conservation, vol 6 n° 4 (December 2020)
[article]
Titre : Mapping of land cover with open-source software and ultra-high-resolution imagery acquired with unmanned aerial vehicles Type de document : Article/Communication Auteurs : Ned Horning, Auteur ; Erika Fleishman, Auteur ; Peter J. Ersts, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 487 - 497 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] R (langage)Résumé : (auteur) The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) to map and monitor the environment has increased sharply in the last few years. Many individuals and organizations have purchased consumer-grade UAVs, and commonly acquire aerial photographs to map land cover. The resulting ultra-high-resolution (sub-decimeter-resolution) imagery has high information content, but automating the extraction of this information to create accurate, wall-to-wall land-cover maps is quite difficult. We introduce image-processing workflows that are based on open-source software and can be used to create land-cover maps from ultra-high-resolution aerial imagery. We compared four machine-learning workflows for classifying images. Two workflows were based on random forest algorithms. Of these, one used a pixel-by-pixel approach available in ilastik, and the other used image segments and was implemented with R and the Orfeo ToolBox. The other two workflows used fully connected neural networks and convolutional neural networks implemented with Nenetic. We applied the four workflows to aerial photographs acquired in the Great Basin (western USA) at flying heights of 10 m, 45 m and 90 m above ground level. Our focal cover type was cheatgrass (Bromus tectorum), a non-native invasive grass that changes regional fire dynamics. The most accurate workflow for classifying ultra-high-resolution imagery depends on diverse factors that are influenced by image resolution and land-cover characteristics, such as contrast, landscape patterns and the spectral texture of the land-cover types being classified. For our application, the ilastik workflow yielded the highest overall accuracy (0.82–0.89) as assessed by pixel-based accuracy. Numéro de notice : A2020-853 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1002/rse2.144 Date de publication en ligne : 13/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1002/rse2.144 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98682
in Remote sensing in ecology and conservation > vol 6 n° 4 (December 2020) . - pp 487 - 497[article]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)PermalinkPython software tools for GNSS interferometric reflectometry (GNSS-IR) / Angel Martín in GPS solutions, Vol 24 n° 4 (October 2020)PermalinkEstimating 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)PermalinkImproved 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)PermalinkAnalyse hydrologique du réseau de drainage de la zone sud de la métropole nantaise pour une meilleure gestion des eaux pluviales / Anna Guézénoc (2020)PermalinkCalcul 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)Permalink