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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)
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[article]
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] TwitterRésumé : (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 Affiliation des auteurs : non IGN 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
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 166 (August 2020) . - pp 41-51[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020081 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2020083 DEP-RECP Revue MATIS Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020082 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt A cyber-enabled spatial decision support system to inventory mangroves in Mozambique: coupling scientific workflows and cloud computing / Wenwu Tang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)
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[article]
Titre : A cyber-enabled spatial decision support system to inventory mangroves in Mozambique: coupling scientific workflows and cloud computing Type de document : Article/Communication Auteurs : Wenwu Tang, Auteur ; Wenpeng Feng, Auteur ; Meijuan Jia, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 907 - 938 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] informatique en nuage
[Termes descripteurs IGN] inventaire de la végétation
[Termes descripteurs IGN] lever des détails
[Termes descripteurs IGN] mangrove
[Termes descripteurs IGN] modélisation
[Termes descripteurs IGN] Mozambique
[Termes descripteurs IGN] synergiciel
[Termes descripteurs IGN] système d'aide à la décision
[Termes descripteurs IGN] Zambèze (fleuve)
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Mangroves are an important terrestrial carbon reservoir with numerous ecosystem services. Yet, it is difficult to inventory mangroves because of their low accessibility. A sampling approach that produces accurate assessment while maximizing logistical integrity of inventory operation is often required. Spatial decision support systems (SDSSs) provide support for integrating such a sampling design of fieldwork with operational considerations and evaluation of alternative scenarios. However, this fieldwork design driven by SDSS is often computationally intensive and repetitive. In this study, we develop a cyber-enabled SDSS framework to facilitate the computationally challenging fieldwork design that requires the efficacious selection of base camps and plots for the inventory of mangroves. Our study area is the Zambezi River Delta, Mozambique. Cyber-enabled capabilities, including scientific workflows and cloud computing, are integrated with the SDSS. Scientific workflows enable the automation of data and modeling tasks in the SDSS. Cloud computing offers on-demand computational support for interoperation among stakeholders for collaborative scenario evaluation for the fieldwork design of mangrove inventory. Further, this framework allows for harnessing high-performance computing capabilities for accelerating the fieldwork design. The cyber-enabled framework provides significant merits in terms of effective coordination among science and logistical teams, assurance of meeting inventory objectives, and an objective basis to collectively and efficaciously evaluate alternative scenarios. Numéro de notice : A2017-237 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1250900 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1250900 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85171
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 5-6 (May-June 2017) . - pp 907 - 938[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2017031 RAB Revue Centre de documentation En réserve 3L Disponible High-resolution forest canopy height estimation in an African blue carbon ecosystem / David Lagomasino in Remote sensing in ecology and conservation, vol 1 n° 1 (October 2015)
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[article]
Titre : High-resolution forest canopy height estimation in an African blue carbon ecosystem Type de document : Article/Communication Auteurs : David Lagomasino, Auteur ; Temilola Fatoyinbo, Auteur ; Seung-Kuk Lee, Auteur ; Marc Simard, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 51 - 60 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes descripteurs IGN] biomasse
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] estimation statistique
[Termes descripteurs IGN] hauteur des arbres
[Termes descripteurs IGN] mangrove
[Termes descripteurs IGN] MNS SRTM
[Termes descripteurs IGN] MozambiqueRésumé : (auteur) Mangrove forests are one of the most productive and carbon dense ecosystems that are only found at tidally inundated coastal areas. Forest canopy height is an important measure for modeling carbon and biomass dynamics, as well as land cover change. By taking advantage of the flat terrain and dense canopy cover, the present study derived digital surface models (DSMs) using stereo-photogrammetric techniques on high-resolution spaceborne imagery (HRSI) for southern Mozambique. A mean-weighted ground surface elevation factor was subtracted from the HRSI DSM to accurately estimate the canopy height in mangrove forests in southern Mozambique. The mean and H100 tree height measured in both the field and with the digital canopy model provided the most accurate results with a vertical error of 1.18-1.84 m, respectively. Distinct patterns were identified in the HRSI canopy height map that could not be discerned from coarse shuttle radar topography mission canopy maps even though the mode and distribution of canopy heights were similar over the same area. Through further investigation, HRSI DSMs have the potential of providing a new type of three-dimensional dataset that could serve as calibration/validation data for other DSMs generated from spaceborne datasets with much larger global coverage. HSRI DSMs could be used in lieu of Lidar acquisitions for canopy height and forest biomass estimation, and be combined with passive optical data to improve land cover classifications. Numéro de notice : A2015--101 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1002/rse2.3 En ligne : http://doi.org/10.1002/rse2.3 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87170
in Remote sensing in ecology and conservation > vol 1 n° 1 (October 2015) . - pp 51 - 60[article]Documents numériques
en open access
High-resolution forest canopy height estimation - pdf éditeurAdobe Acrobat PDFDéveloppement d'outils et de méthodes pour l'estimation de la qualité des résultats de classification / Zhour Najoui (2013)
Titre : Développement d'outils et de méthodes pour l'estimation de la qualité des résultats de classification : application à l'évaluation de la dégradation de la forêt en Côte d'Ivoire Type de document : Mémoire Auteurs : Zhour Najoui, Auteur Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2013 Importance : 83 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de master 2ème année Electronique, Télécommunication, Géomatique, spécialité Information géographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] classification dirigée
[Termes descripteurs IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes descripteurs IGN] Côte d'Ivoire
[Termes descripteurs IGN] déboisement
[Termes descripteurs IGN] forêt tropicale
[Termes descripteurs IGN] IDL
[Termes descripteurs IGN] image Landsat
[Termes descripteurs IGN] matrice de confusion
[Termes descripteurs IGN] MozambiqueIndex. décimale : DSIG Mémoires de master 2 IG, de master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (Auteur) Pour de meilleurs résultats, plusieurs classifications supervisées ont été faites à plusieurs reprises sur une même région (province de Niassa, au Mozambique) avec le changement de plusieurs paramètres (régions d'intérêts, classes, masques) pour trouver la meilleure façon d'avoir une bonne classification. Les parcelles de référence peuvent être issues de plusieurs sources (photos aériennes, travail sur le terrain ...). Après leur acquisition, ces parcelles de référence sont censées être homogènes, mais ce n'est pas toujours le cas. Les statistiques données par la matrice de confusion quant à la qualité des parcelles sous-référence (erreurs d'omission et de commission) donnent des informations générales sur la qualité de chaque parcelle de référence. Afin de générer les statistiques de qualité pour chaque sous-parcelle, un script IDL a été conçu pour résoudre ce problème. Les procédures qui ont été établies à partir de l'étude critique du projet de classification sur la Niassa, le rapport de contrôle des parcelles de référence généré par le script IDL ainsi que le rapport des meilleures pratiques ont été utilisés pour étudier la dégradation des forêts dans la Côte d'Ivoire par des images Landsat. Note de contenu : 1 Introduction
2 Présentation de l'entreprise
2.1 Projets
2.1.1 Etudes
2.1.2 Education
2.1.3 Production cartographique
2.1.4 Développement
2.1.5 Communication
2.2 Partenaires
2.3 Moyens techniques et environnement scientifique
3 Etude critique d'un projet passé : niassa (mozambique)
3.1 Zone d'étude (NIASSA, Mozambique)
3.2 Classifications
3.2.1 Le Maximum de Vraisemblance
3.2.2 Données d'entrée : Landsat
3.2.2.1 Plan de position
3.2.3 Prétraitement des données
3.2.3.1 Reprojection
3.2.3.2 Application des masques
3.3 Résultats et analyse
3.3.1.1 Analyse des classifications sur Niassa
3.3.1.2 Effet des différents masques sur les classifications
4 Procédures contrôle qualité
4.1 Programme JAVA « confusionMatrix » : Parsing
4.1.1 Production de la matrice de confusion avec ENVI
4.1.2 Amélioration de la matrice de confusion
4.2 Analyse des parcelles
4.2.1 Problématique
4.2.2 Outil « vt_classif_parcel_report_v19.pro» d'examen des parcelles
4.2.2.1 Principe
4.2.2.2 Données d'entrées
4.2.2.3 Lancement du programme
4.2.2.4 Capacités du programme
5 Application : côte d'ivoire
5.1 Contexte général
5.2 Méthodologie
5.2.1 Description de l'instrument ETM+
5.2.2 Approche de classification
5.3 Sélection et prétraitement des données
5.4 Parcelles de référence (Apprentissage)
5.5 Classification
5.5.1 Priorité 1
5.5.2 Priorité 2
5.5.3 Priorités
5.6 Statistiques et analyse des résultats
6 ConclusionNuméro de notice : 18956 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : VisioTerra Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=51022 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 18956-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Unconventional development of a cadastre / C.T.G. Trindade in GIM international, vol 19 n° 2 (February 2005)
[article]
Titre : Unconventional development of a cadastre Type de document : Article/Communication Auteurs : C.T.G. Trindade, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 32 - 35 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cadastre étranger
[Termes descripteurs IGN] acquisition de données
[Termes descripteurs IGN] approche participative
[Termes descripteurs IGN] banlieue
[Termes descripteurs IGN] cartographie cadastrale
[Termes descripteurs IGN] coût
[Termes descripteurs IGN] image satellite
[Termes descripteurs IGN] mise à jour cartographique
[Termes descripteurs IGN] Mozambique
[Termes descripteurs IGN] plan cadastral
[Termes descripteurs IGN] planification urbaineRésumé : (Auteur) In the city of Manica, a planning exercise based on the principles of participatory community planning is currently taking place in the Josina Machel neighbourhood. The city is one of the municipalities of the country with its own administrative autonomy, with limited financial resources. One of the objectives is a systematic survey of informal settlements surrounding the centre of the city. Compared to normal cadastral surveys, the approach presented here can be qualified as unconventional. Numéro de notice : A2005-035 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27173
in GIM international > vol 19 n° 2 (February 2005) . - pp 32 - 35[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 061-05021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Révision cartographique à l'aide d'une image SPOT multispectrale, région de Pequenos Libombos, Mozambique / Roberto William Kachamila (1992)
PermalinkPermalinkFire detection using data from the NOAA-N satellites / M. Matson in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 8 n° 7 (July 1987)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalink