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Titre : Deep learning for anchor detection in multi-scale maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Quentin Potié , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Chaimaa Beladraoui, Auteur ; Amina El-Moutaouakkil, Auteur ; William A Mackaness, Auteur Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2022 Collection : Abstracts of the ICA num. 5 Projets : LostInZoom / Touya, Guillaume Conférence : EuroCarto 2022, European Cartographic Conference 19/09/2022 21/09/2022 Vienne Autriche OA Proceedings Note générale : bibliographie
This project has received funding from the European Research Council (ERC) under the European Union‟s Horizon 2020 research and innovation programme (grant agreement No. 101003012)Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] ancre
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] point de repère
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] visualisation multiéchelle
[Vedettes matières IGN] GénéralisationNuméro de notice : C2022-037 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-abs-5-82-2022 Date de publication en ligne : 14/09/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/ica-abs-5-82-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101622 Detection of windthrown tree stems on UAV-orthomosaics using U-Net convolutional networks / Stefan Reder in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)
[article]
Titre : Detection of windthrown tree stems on UAV-orthomosaics using U-Net convolutional networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Stefan Reder, Auteur ; J.P. Mund, Auteur ; Nicole Albert, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 75 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] branche (arbre)
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] dommage forestier causé par facteurs naturels
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] tempête
[Termes IGN] troncRésumé : (auteur) The increasing number of severe storm events is threatening European forests. Besides the primary damages directly caused by storms, there are secondary damages such as bark beetle outbreaks and tertiary damages due to negative effects on the market. These subsequent damages can be minimized if a detailed overview of the affected area and the amount of damaged wood can be obtained quickly and included in the planning of clearance measures. The present work utilizes UAV-orthophotos and an adaptation of the U-Net architecture for the semantic segmentation and localization of windthrown stems. The network was pre-trained with generic datasets, randomly combining stems and background samples in a copy–paste augmentation, and afterwards trained with a specific dataset of a particular windthrow. The models pre-trained with generic datasets containing 10, 50 and 100 augmentations per annotated windthrown stems achieved F1-scores of 73.9% (S1Mod10), 74.3% (S1Mod50) and 75.6% (S1Mod100), outperforming the baseline model (F1-score 72.6%), which was not pre-trained. These results emphasize the applicability of the method to correctly identify windthrown trees and suggest the collection of training samples from other tree species and windthrow areas to improve the ability to generalize. Further enhancements of the network architecture are considered to improve the classification performance and to minimize the calculative costs. Numéro de notice : A2022-082 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14010075 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14010075 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99476
in Remote sensing > vol 14 n° 1 (January-1 2022) . - n° 75[article]Développement d’outils et de méthodes permettant l’acquisition, le traitement et la diffusion de données issues de levés par drone / Guillaume Feuillatre (2022)
Titre : Développement d’outils et de méthodes permettant l’acquisition, le traitement et la diffusion de données issues de levés par drone Type de document : Mémoire Auteurs : Guillaume Feuillatre, Auteur Editeur : Paris : Université de Paris 1 Panthéon Sorbonne Année de publication : 2022 Autre Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Importance : 56 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Sitographie
Mémoire de licence professionnelle Géomatique et environnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie
[Termes IGN] Agisoft Photoscan
[Termes IGN] bâtiment
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] maillage
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] orthophotographie
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] positionnement cinématique en temps réel
[Termes IGN] spécification de processus
[Termes IGN] webGLIndex. décimale : LPGE Mémoires de Licence professionnelle géomatique et environnement Résumé : (auteur) [...] L’Eurométropole de Strasbourg (EMS) s’est très tôt tournée vers la géomatique. Dès les années 90, la collectivité a su percevoir l’intérêt de cette discipline pour son espace contribuant grandement à la modernisation et à l'efficience du service public. Différentes actions y ont été menées, comme l’inventaire géographique du patrimoine, la connaissance des réseaux, la distribution spatiale d’une donnée statistique, la réalisation de cartes et la diffusion en Open Data de l’intégralité des données. Dans le cadre du projet SIG 3D, la collectivité de Strasbourg oeuvre pour passer d’une représentation plane de son territoire à une représentation en trois dimensions. C’est notamment dans ce cadre qu’est apparue la volonté de mettre en place une chaîne d’acquisition/traitement/diffusion de données issues de drones. Les objectifs de mon stage étaient nombreux. En effet, l’apparition d’une nouvelle compétence au sein de la collectivité a impliqué de nouvelles acquisitions de matériels ainsi que la formation d’une partie de ses agents. Mon principal travail a été de rendre viables et pérennes les procédures de cette chaîne, via mes connaissances et la collaboration avec les agents du service. De plus, il m’a également été confié un travail de développement dans d’autres domaines de captation d’informations géographiques. Note de contenu : Introduction
1- Intérêt d'un LIDAR sur drône
2- Mise en place des procédures drône
3- Traitement des données
4- Diffusion et mise à jour des produits
ConclusionNuméro de notice : 28887 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire licence Organisme de stage : Eurométropole de Strasbourg Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101628 Documents numériques
en open access
Développement d’outils... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF A GIS-based landslide susceptibility mapping and variable importance analysis using artificial intelligent training-based methods / Pengxiang Zhao in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)
[article]
Titre : A GIS-based landslide susceptibility mapping and variable importance analysis using artificial intelligent training-based methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Pengxiang Zhao, Auteur ; Zohreh Masoumi, Auteur ; Maryam Kalantari, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 211 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) Landslides often cause significant casualties and economic losses, and therefore landslide susceptibility mapping (LSM) has become increasingly urgent and important. The potential of deep learning (DL) like convolutional neural networks (CNN) based on landslide causative factors has not been fully explored yet. The main target of this study is the investigation of a GIS-based LSM in Zanjan, Iran and to explore the most important causative factor of landslides in the case study area. Different machine learning (ML) methods have been employed and compared to select the best results in the case study area. The CNN is compared with four ML algorithms, including random forest (RF), artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), and logistic regression (LR). To do so, sixteen landslide causative factors have been extracted and their related spatial layers have been prepared. Then, the algorithms were trained with related landslide and non-landslide points. The results illustrate that the five ML algorithms performed suitably (precision = 82.43–85.6%, AUC = 0.934–0.967). The RF algorithm achieves the best result, while the CNN, SVM, the ANN, and the LR have the best results after RF, respectively, in this case study. Moreover, variable importance analysis results indicate that slope and topographic curvature contribute more to the prediction. The results would be beneficial to planning strategies for landslide risk management. Numéro de notice : A2022-056 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14010211 Date de publication en ligne : 04/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14010211 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99459
in Remote sensing > vol 14 n° 1 (January-1 2022) . - n° 211[article]Global glacier mass change by spatiotemporal analysis of digital elevation models / Romain Hugonnet (2022)
Titre : Global glacier mass change by spatiotemporal analysis of digital elevation models Titre original : Changement de masse des glaciers à l’échelle mondiale par analyse spatiotemporelle de modèles numériques de terrain Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Romain Hugonnet, Auteur ; Etienne Berthier, Directeur de thèse ; Daniel Farinotti, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2022 Autre Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Importance : 244 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, spécialité Océan, Atmosphère, ClimatLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bilan de masse
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] cryosphère
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] fonte des glaces
[Termes IGN] glacier
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] MNS ASTER
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] niveau de la merIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The world's glaciers are shrinking rapidly, with impacts ranging from global sea-level rise and changes in freshwater availability to the alteration of cryospheric hazards. Despite significant advances during the satellite era, the monitoring of the mass changes of glaciers is still hampered by a fragmented coverage of remote sensing estimations and a poor constraint of the errors in related assessments. In this thesis, we present a globally complete and resolved estimate of glacier mass changes by spatiotemporal analysis of digital elevation models. We first develop methods based on spatiotemporal statistics to assess the accuracy and precision of digital elevation models, and to estimate time series of glacier surface elevation. In particular, we introduce a non-stationary spatial framework to estimate and propagate multi-scale spatial correlations in uncertainties of geospatial estimates. We then massively generate digital elevation models from two decades of stereo optical archives covering glaciers worldwide. From those, we estimate time series of surface elevation for all of Earth's glaciers at a resolution of 100 m during 2000-2019. Integrating these time series into volume and mass changes, we identify a significant acceleration of global glacier mass loss, as well as regionally contrasted responses that mirror decadal changes in climatic conditions. Using a large amount of independent, high-precision data, we demonstrate the validity of our analysis to yield reliable and consistent uncertainties at different scales of the spatiotemporal structure of our estimates. We expect our methods to foster robust spatiotemporal analyses, in to identify sources of biases and uncertainties in geospatial assessments. Furthermore, we anticipate our estimates to advance the understanding of the drivers that govern glacier change, and to extend our capabilities of predicting these changes at all scales. Such predictions are critically needed to design adaptive policies on the mitigation of cryospheric impacts in the context of climate change. Note de contenu : General introduction
1- Monitoring Earth’s glaciers: an observational challenge rooted in space and time
2- Analysis of accuracy and precision of digital elevation models
3- Spatiotemporal estimation of glacier surface elevation
Conclusions and outlookNuméro de notice : 24035 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océan, Atmosphère, Climat : Toulouse 3 : 2022 Organisme de stage : LEGOS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03813744 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101852 Historical Vltava River valley–various historical sources within web mapping environment / Jiří Krejčí in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 1 (January 2022)PermalinkLandslide evolution pattern revealed by multi-temporal DSMs obtained from historical aerial images / Michele Santangelo (2022)PermalinkLevé et numérisation du château de Lichtenberg en vue d’une proposition de visite virtuelle du site à des périodes remarquables / Maxime Rocha (2022)PermalinkPermalinkModalités et rythmes d'évolution des falaises des Vaches Noires (Normandie, France) : caractérisation et quantification des dynamiques hydrogravitaires par approches multi-scalaires / Thomas Roulland (2022)PermalinkPhotogrammetric 3D mobile mapping of rail tracks / Philipp Glira in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)PermalinkRecursive Gauss-Helmert model with equality constraints applied to the efficient system calibration of a 3D laser scanner / Sören Vogel in Journal of applied geodesy, vol 16 n° 1 (January 2022)PermalinkSimulation of the meltwater under different climate change scenarios in a poorly gauged snow and glacier-fed Chitral River catchment (Hindukush region) / Huma Hayat in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])PermalinkPermalinkThree-dimensional simulations of rockfalls in Ischia, Southern Italy, and preliminary susceptibility zonation / Massimiliano Alvioli in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkPermalinkBuilding detection with convolutional networks trained with transfer learning / Simon Šanca in Geodetski vestnik, vol 65 n° 4 (December 2021 - February 2022)PermalinkComparative analysis for methods of building digital elevation models from topographic maps using geoinformation technologies / Vadim Belenok in Geodesy and cartography, vol 47 n° 4 (December 2021)PermalinkGIS to identify exposed shoreline sectors to wave impacts: case of El Tarf coast / Abdeldjalil Goumrasa in Applied geomatics, vol 13 n° 4 (December 2021)PermalinkOBIA-based extraction of artificial terrace damages in the Loess plateau of China from UAV photogrammetry / Xuan Fang in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkRelevés d’obstacles à la navigation aérienne au service de l’information aéronautique / Olivier de Joinville in XYZ, n° 169 (décembre 2021)PermalinkThe use of Otsu algorithm and multi-temporal airborne LiDAR data to detect building changes in urban space / Renato César Dos santos in Applied geomatics, vol 13 n° 4 (December 2021)PermalinkFeature matching for multi-epoch historical aerial images: A new pipeline feature detection pipeline in open-source MicMac / Lulin Zhang in Blog de la RFPT, sans n° ([17/11/2021])PermalinkForest structural complexity tool: An open source, fully-automated tool for measuring forest point clouds / Sean Krisanski in Remote sensing, vol 13 n° 22 (November-2 2021)PermalinkAccuracy assessment of RTK-GNSS equipped UAV conducted as-built surveys for construction site modelling / Sander Varbla in Survey review, Vol 53 n° 381 (November 2021)Permalink