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Caractérisation du manteau neigeux arctique, suivi climatique et télédétection micro-onde / Céline Vargel (2020)
Titre : Caractérisation du manteau neigeux arctique, suivi climatique et télédétection micro-onde Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Céline Vargel, Auteur ; Ghislain Picard, Directeur de thèse ; Alain Royer, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2020 Autre Editeur : Sherbrooke [Canada] : Université de Sherbrooke Importance : 156 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir les grades de :
docteur de l'Université de Sherbrooke, Spécialité : Physique de la Télédétection
docteur de l'Université Grenoble Alpes, Spécialité : Sciences de la Terre et Univers, EnvironnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Arctique
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquence
[Termes IGN] température au sol
[Termes IGN] température de luminance
[Termes IGN] transfert radiatifIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les régions de hautes latitudes nord se réchauffent de façon plus intense que sur le reste du globe. Ce phénomène, appelé amplification arctique, est dû en partie à la diminution de l'étendue de glace de mer et de la couverture de neige. Par ses changements de pouvoirs réfléchissant et isolant, la neige, présente 9 mois de l'année, pourrait avoir un effet important sur l'augmentation des températures du sol. Le dégel du pergélisol à travers le carbone ainsi libéré serait susceptible d'avoir un impact important sur le climat futur de l'Arctique. Ce projet de recherche a pour objectif d'améliorer le suivi du couvert nival arctique et des températures du sol. À l'heure actuelle, les modèles détaillés d'évolution du manteau neigeux tels que le modèle Crocus ne parviennent pas à reproduire la physique particulière de la neige arctique ce qui conduit à des incertitudes importantes dans la modélisation des températures du sol. De nouvelles paramétrisations physiques ont été implémentées au sein du modèle Crocus pour améliorer la stratification verticale du manteau neigeux en introduisant les effets de la végétation (neige moins dense en profondeur) et les effets du vent (neige plus dense en surface), ainsi que pour modifier la conductivité thermique de la neige. Ces nouvelles paramétrisations permettent une meilleure représentation des températures du sol sous la neige, validée avec un large jeu de données en Alaska, dans l'Arctique canadien et en Sibérie. Les simulations ainsi réalisées à l'aide du modèle Crocus modifié, piloté par la réanalyse météorologique ERA-Interim sur les 39 dernières années (1979-2018), à l'échelle panarctique, montrent une augmentation significative de la densité de la neige au printemps ainsi que de l'humidité de la neige principalement au printemps et en automne, accompagnée d'une diminution significative de la durée d'enneigement. Ces effets cumulés à l'augmentation des températures de l'air entraînent une augmentation des températures du sol allant jusqu'à +0.89 K par décade pour le mois de juin. De façon à pouvoir améliorer le suivi de l'évolution spatiale et temporelle du couvert nival, l'utilisation de données d'observations satellitaires micro-onde est proposée. À partir de l'analyse d'un jeu de données unique de mesures radiométriques en surface associées à la caractérisation in-situ du manteau neigeux (119 snowpits avec des observations simultanées) en zone arctique et subarctique, une paramétrisation optimale du modèle de transfert radiatif SMRT a été définie. En utilisant une longueur de corrélation exponentielle ajustée comme paramètre de microstructure de la neige dans le modèle électromagnétique Improved Born Approximation (IBA), l'étude montre, par rapport aux autres configurations de modèles testées, de meilleurs résultats avec une erreur moyenne (RMSE) inférieure à 30% des observations pour la neige subarctique et 24% pour la neige arctique. Couplées à Crocus, les températures de brillance simulées sur l'ensemble de l'Arctique sont significativement meilleures avec Crocus modifié qu'avec Crocus standard (38 K d'amélioration de l'erreur en moyenne). Ces résultats ouvrent la voie à l'utilisation de l'assimilation des observations micro-onde satellitaires dans le modèle Crocus à grande échelle afin d'améliorer les simulations de densité de la neige arctique, paramètre clef du manteau neigeux influant sur l'évolution des températures du sol sous la neige. Note de contenu : 1. Introduction générale
1.1 La cryosphère dans le système climatique
1.2 L’Arctique dans le contexte du changement climatique
1.3 Problématique
1.4 Objectifs du doctorat
1.5 Organisation du manuscrit de thèse
2. Matériel et Méthode
2.1 Modélisation du manteau neigeux
2.2 Modélisation des températures de brillance de la neige
3. Article 1 : Amélioration des simulations de la climatologie des propriétés de la neige arctique et de la température du sol sur la période 1979-2018 dans la taïga circumpolaire et les zones arctiques
3.1 Résumé de l’article
3.2 Article : Improved simulations of Arctic snow properties and soil temperature climatology over the 1979-2018 period in circumpolar taiga and Arctic areas
3.3 Complément d’analyse à l’article
3.4 Analyse des tendances d’évolution de la température du sol
3.5 Stockage de carbone organique dans le sol
4. Article 2 : Analyse de la microstructure de la neige arctique et subarctique pour des simulations de températures de brillance micro-onde
4.1 Résumé de l’article
4.2 Article : Arctic and Subarctic snow microstructure analysis for microwave brightness temperature simulations
4.3 Complément d’analyse à l’article 2
5. Modélisation micro-onde panarctique
5.1 Introduction
5.2 Méthode
5.3 Résultats
5.4 Discussion
5.5 Conclusion
6. Conclusion et perspectives
6.1 Conclusion
6.2 Contributions originales de la thèse
6.3 Perspectives du projet de recherche
AnnexesNuméro de notice : 26531 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Physique de la Télédétection : Sherbrooke : 2020
Thèse de Doctorat : Sciences de la Terre et Univers, Environnement : Grenoble : 2020Organisme de stage : Centre d’Application et de Recherche en Télédétection (CARTEL) et de L’Institut des Geosciences de l’Environnement (IGE) nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 31/03/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03185802/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97562 Classification of poplar trees with object-based ensemble learning algorithms using Sentinel-2A imagery / H. Tombul in Journal of geodetic science, vol 10 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Classification of poplar trees with object-based ensemble learning algorithms using Sentinel-2A imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : H. Tombul, Auteur ; Ismail Colkesen, Auteur ; Taskin Kavzoglu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 14 - 22 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] analyse canonique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] bande spectrale
[Termes IGN] boosting adapté
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] Populus (genre)
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] Rotation Forest classification
[Termes IGN] segmentation multi-échelle
[Termes IGN] TurquieRésumé : (auteur) The poplar species in the forest ecosystems are one of the most valuable and beneficial species for the society and environment. Conventional methods require high cost, time and labor need, and the results obtained vary and are insu˚cient in terms of achieved accuracy level. Determination of poplar cultivated fields and mapping of their spatial sites play a vital role for decision-makers and planners to enhance the economic and ecological value of poplar trees. The study aims to map Poplar (P. deltoides) cultivated areas in Akyazi district of Sakarya, Turkey province using various combinations of the Sentinel-2A image bands. For this purpose, object-based classification based on multi-resolution segmentation algorithm was utilized to produce image objects and ensemble learning algorithms, namely, Adaboost (AdaB), Random Forest (RF), Rotation Forest (RotFor) and Canonical correlation forest (CCF) were applied to produce thematic maps. In order to analyze the effects of the spectral bands of the Sentinel-2A image on the object-based classification performance, three datasets consisting of different spectral band combinations (i.e. four 10 m bands, six 20 m bands and ten 10m pan-sharpened bands) were used. The results showed that the RotFor and CCF classifiers produced superior classification performances compared to the AdaB and RF classifiers for the band combinations regarded in this study. Moreover, it was found that determination of poplar tree class level accuracy reached to ~94% in terms of F-score. It was also observed that the inclusion of the six spectral bands at 20 m resolution resulted in a noteworthy increase in classification accuracy (up to 6%) compared to single 10m band combination. Numéro de notice : A2020-420 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1515/jogs-2020-0003 Date de publication en ligne : 04/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1515/jogs-2020-0003 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95477
in Journal of geodetic science > vol 10 n° 1 (January 2020) . - pp 14 - 22[article]Comparing supervised learning algorithms for Spatial Nominal Entity recognition / Amine Medad (2020)
Titre : Comparing supervised learning algorithms for Spatial Nominal Entity recognition Type de document : Article/Communication Auteurs : Amine Medad, Auteur ; Mauro Gaio, Auteur ; Ludovic Moncla , Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur ; Yannick Le Nir, Auteur Editeur : Göttingen : Copernicus publications Année de publication : 2020 Collection : AGILE GIScience Series num. vol 1 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : AGILE 2020, 23rd AGILE Conference on Geographic Information Science 16/06/2020 19/06/2020 Chania - Crète Grèce OA Proceedings Importance : 18 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : biblographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] recherche d'information géographique
[Termes IGN] reconnaissance de noms
[Termes IGN] traitement du langage naturelRésumé : (auteur) Discourse may contain both named and nominal entities. Most common nouns or nominal mentions in natural language do not have a single, simple meaning but rather a number of related meanings. This form of ambiguity led to the development of a task in natural language processing known as Word Sense Disambiguation. Recognition and categorisation of named and nominal entities is an essential step for Word Sense Disambiguation methods. Up to now, named entity recognition and categorisation systems mainly focused on the annotation, categorisation and identification of named entities. This paper focuses on the annotation and the identification of spatial nominal entities. We explore the combination of Transfer Learning principle and supervised learning algorithms, in order to build a system to detect spatial nominal entities. For this purpose, different supervised learning algorithms are evaluated with three different context sizes on two manually annotated datasets built from Wikipedia articles and hiking description texts. The studied algorithms have been selected for one or more of their specific properties potentially useful in solving our problem. The results of the first phase of experiments reveal that the selected algorithms have similar performances in terms of ability to detect spatial nominal entities. The study also confirms the importance of the size of the window to describe the context, when word-embedding principle is used to represent the semantics of each word. Numéro de notice : C2020-013 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/agile-giss-1-15-2020 Date de publication en ligne : 15/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/agile-giss-1-15-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95688 Comparison of multi-seasonal Landsat 8, Sentinel-2 and hyperspectral images for mapping forest alliances in Northern California / Matthew L. Clark in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
[article]
Titre : Comparison of multi-seasonal Landsat 8, Sentinel-2 and hyperspectral images for mapping forest alliances in Northern California Type de document : Article/Communication Auteurs : Matthew L. Clark, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 26 - 40 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] Short Waves InfraRedRésumé : (Auteur) The current era of earth observation now provides constellations of open-access, multispectral satellite imagery with medium spatial resolution, greatly increasing the frequency of cloud-free data for analysis. The Landsat satellites have a long historical record, while the newer Sentinel-2 (S2) satellites offer higher temporal, spatial and spectral resolution. The goal of this study was to evaluate the relative benefits of single- and multi-seasonal multispectral satellite data for discriminating detailed forest alliances, as defined by the U.S. National Vegetation Classification system, in a Mediterranean-climate landscape (Sonoma County, California). Results were compared to a companion analysis of simulated hyperspectral satellite data (HyspIRI) for the same study site and reference data (Clark et al., 2018). Experiments used real and simulated S2 and Landsat 8 (L8) data. Simulated S2 and L8 were from HyspIRI images, thereby focusing results on differences in spectral resolution rather than other confounding factors. The Support Vector Machine (SVM) classifier was used in a hierarchical classification of land-cover (Level 1), followed by alliances (Level 2) in forest pixels, and included summer-only and multi-seasonal sets of predictor variables (bands, indices and bands plus indices). Both real and simulated multi-seasonal multispectral variables significantly improved overall accuracy (OA) by 0.2–1.6% for Level 1 tree/no tree classifications and 3.6–25.8% for Level 2 forest alliances. Classifiers with S2 variables tended to be more accurate than L8 variables, particularly for S2, which had 0.4–2.1% and 5.1–11.8% significantly higher OA than L8 for Level 1 tree/no tree and Level 2 forest alliances, respectively. Combining multispectral bands and indices or using just bands was generally more accurate than relying on just indices for classification. Simulated HyspIRI variables from past research had significantly greater accuracy than real L8 and S2 variables, with an average OA increase of 8.2–12.6%. A final alliance-level map used for a deeper analysis used simulated multi-seasonal S2 bands and indices, which had an overall accuracy of 74.3% (Kappa = 0.70). The accuracy of this classification was only 1.6% significantly lower than the best HyspIRI-based classification, which used multi-seasonal metrics (Clark et al., 2018), and there were alliances where the S2-based classifier was more accurate. Within the context of these analyses and study area, S2 spectral-temporal data demonstrated a strong capability for mapping global forest alliances, or similar detailed floristic associations, at medium spatial resolutions (10–30 m). Numéro de notice : A2020-011 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.11.007 Date de publication en ligne : 14/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.11.007 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94399
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 159 (January 2020) . - pp 26 - 40[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Convolutional neural networks for change analysis in earth observation images with noisy labels and domain shifts / Rodrigo Caye Daudt (2020)
Titre : Convolutional neural networks for change analysis in earth observation images with noisy labels and domain shifts Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Rodrigo Caye Daudt, Auteur ; Yann Gousseau, Directeur de thèse Editeur : Paris : Institut Polytechnique de Paris Année de publication : 2020 Importance : 151 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de doctorat de l’Institut Polytechnique de Paris préparée à Telecom Paris, spécialité Informatique, données, intelligence artificielleLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie automatique
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] image multi sources
[Termes IGN] réseau neuronal siamois
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) The analysis of satellite and aerial Earth observation images allows us to obtain precise information over large areas. A multitemporal analysis of such images is necessary to understand the evolution of such areas. In this thesis, convolutional neural networks are used to detect and understand changes using remote sensing images from various sources in supervised and weakly supervised settings. Siamese architectures are used to compare coregistered image pairs and to identify changed pixels. The proposed method is then extended into a multitask network architecture that is used to detect changes and perform land cover mapping simultaneously, which permits a semantic understanding of the detected changes. Then, classification filtering and a novel guided anisotropic diffusion algorithm are used to reduce the effect of biased label noise, which is a concern for automatically generated large-scale datasets. Weakly supervised learning is also achieved to perform pixel-level change detection using only image-level supervision through the usage of class activation maps and a novel spatial attention layer. Finally, a domain adaptation method based on adversarial training is proposed, which succeeds in projecting images from different domains into a common latent space where a given task can be performed. This method is tested not only for domain adaptation for change detection, but also for image classification and semantic segmentation, which proves its versatility. Note de contenu : 1. Introduction
1.1 Context
1.2 Domain
1.3 Objectives
1.4 Publications
2. Related Work
2.1 Computer Vision and Image Analysis
2.2 Machine Learning
2.3 Change Detection Using Remote Sensing Images
2.4 Evaluation Metrics
3. Supervised Change Detection
3.1 Introduction
3.2 ONERA Satellite Change Detection Dataset
3.3 Patch Based Architectures
3.4 Fully Convolutional Architectures
3.5 Experiments
3.6 Conclusion
4. Semantic Change Detection 62
4.1 High Resolution Semantic Change Detection Dataset
4.2 Methodology
4.3 Results
4.4 Conclusion
5. Weakly Supervised Change Detection
5.1 Change Detection with Unreliable Data
5.2 Method
5.3 Experiments
5.4 Analysis
5.5 Conclusion
6. Domain Adaptation for Change Detection
6.1 Motivation
6.2 Unsupervised Domain Adaptation
6.3 Formulation
6.4 Implementation
6.5 Results
6.6 Limitations and Discussion
6.7 Unpaired Translation of Change Detection Images
6.8 Conclusion
7. ConclusionNuméro de notice : 26557 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique, données, intelligence artificielle : Paris : 2020 Organisme de stage : Laboratoire Traitement et Communication de l'Information LTCI nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 12/04/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03105668/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98101 Development of new homogenisation methods for GNSS atmospheric data. Application to the analysis of climate trends and variability / Annarosa Quarello (2020)PermalinkDéveloppement d’outils ad-hoc open source pour des applications Web cartographiques / Bruno Verchère (2020)PermalinkPermalinkÉtude de la vapeur d’eau atmosphérique à partir de données GNSS dans le bassin sud-ouest de l’océan Indien et applications à l’étude du climat et des cyclones tropicaux / Edouard Lees (2020)PermalinkEtudes des dynamiques spatiales d’évolution de l’occupation et de l’utilisation des sols dans la fenêtre lacustre camerounaise du lac Tchad et son arrière-pays à partir des grandes sécheresses sahéliennes de 1970 / Paul Gérard Gbetkom (2020)PermalinkGeoreferenced measurements of building objects with their simultaneous shape detection / Edward Osada in Survey review, Vol 52 n°370 (January 2020)PermalinkDe l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond / Lionel Matteo (2020)PermalinkInteractions between hierarchical learning and visual system modeling : image classification on small datasets / Thalita Firmo Drumond (2020)PermalinkMise en place d'une méthode de détermination de la hauteur d'eau des océans à partir d'un capteur LiDAR aéroporté dans le cadre de la calibration/validation de l'altimètre SWOT / Romain Serthelon (2020)PermalinkMise en place d'un nouveau protocole relatif à la mise à jour de données géographiques produites par les Directions du Département des Hauts-de-Seine dans le SIG départemental / Gabriel Dousseau (2020)PermalinkMise en place d'un système d’auscultation par photogrammétrie aérienne et comparaison avec un scanner laser 3D / Benoît Brizard (2020)PermalinkPermalinkPermalinkA new cellular automata framework of urban growth modeling by incorporating statistical and heuristic methods / Yongjiu Feng in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 1 (January 2020)PermalinkNew quantitative indices from 3D modeling by photogrammetry to monitor coral reef environments / Isabel Urbina-Barreto (2020)PermalinkPast and future evolution of French Alpine glaciers in a changing climate: a deep learning glacio-hydrological modelling approach / Jordi Bolibar Navarro (2020)PermalinkPermalinkRealistic modeling of power transmission lines with geographic information systems / Joram Schito (2020)PermalinkPermalinkRobust deformation monitoring of bridge structures using MEMS accelerometers and image-assisted total stations / Mohammad Omidalizarandi (2020)PermalinkRobust pose estimation and calibration of catadioptric cameras with spherical mirrors / Sagi Filin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 1 (January 2020)PermalinkPermalinkSubsidence is determined in the heart of the Central Valley using Post Processed Static and Precise Point Positioning techniques / Y. Facio in Journal of applied geodesy, vol 14 n° 1 (January 2020)PermalinkTrajectoires paysagères des cônes de déjection torrentiels des Alpes du nord (Maurienne et Tarentaise) / Thérèse Hugerot (2020)PermalinkFaut-il des relevés de flore exhaustifs pour caractériser et cartographier l'acidité et les propriétés nutritionnelles des sols ? / Paulina E. Pinto in Rendez-vous techniques, n° 61-62 (hiver - printemps 2019)PermalinkModelling of the timeseries of GNSS coordinates and their interaction with average magnitude earthquakes / Sanja Tucikesic in Geodetski vestnik, Vol 63 n° 4 (December 2019)PermalinkNovel adaptive histogram trend similarity approach for land cover change detection by using bitemporal very-high-resolution remote sensing images / Zhi Yong Lv in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 12 (December 2019)PermalinkComparative study of photogrammetry software in industrial field / Saif Aati in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 221 (novembre 2019)PermalinkComparison between convolutional neural networks and random forest for local climate zone classification in mega urban areas using Landsat images / Cheolhee Yoo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)PermalinkRobust acquisition at GPS receivers in unsafe locations using complex wavelet transform / M. Moazedi in Survey review, vol 51 n° 369 (November 2019)PermalinkUtilisation des SIG et de la télédétection pour la cartographie de la susceptibilité aux mouvements d'instabilité de versant dans l'Ouest montagneux de la Côte d'Ivoire / Boyossoro Hélène Kouadio in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 221 (novembre 2019)PermalinkComparative analysis of the accuracy of surface soil moisture estimation from the C- and L-bands / Mohammad El Hajj in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkMulti-sensor prediction of Eucalyptus stand volume: A support vector approach / Guilherme Silverio Aquino de Souza in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)PermalinkPerformance of Galileo-only dual-frequency absolute positioning using the fully serviceable Galileo constellation / Tomasz Hadas in GPS solutions, vol 23 n° 4 (October 2019)PermalinkSimulation of urban expansion via integrating artificial neural network with Markov chain – cellular automata / Tingting Xu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)PermalinkChange detection work-flow for mapping changes from arable lands to permanent grasslands with advanced boosting methods / Jiří Šandera in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)PermalinkComparison of filtering algorithms used for DTM production from airborne lidar data: a case study in Bergama, Turkey / Baris Suleymanoglu in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)PermalinkEvaluation of global geopotential models: a case study for India / Ropesh Goyal in Survey review, vol 51 n° 368 (September 2019)PermalinkLearning and adapting robust features for satellite image segmentation on heterogeneous data sets / Sina Ghassemi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkPPD: Pyramid Patch Descriptor via convolutional neural network / Jie Wan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)PermalinkSentinel-2 sharpening using a reduced-rank method / Magnus Orn Ulfarsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkSize-density trajectories for even-aged sessile oak (Quercus petraea (Matt.) Liebl.) and common beech (Fagus sylvatica L.) stands revealing similarities and differences in the mortality process / François Ningre in Annals of Forest Science, Vol 76 n° 3 (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)PermalinkThe Parallel SBAS approach for Sentinel-1 interferometric wide swath deformation time-series generation: algorithm description and products quality assessment / Michele Manunta in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkTopographie et archéologie, du cordeau au tout numérique : plus de 40 ans d'interactions / Bertrand Chazaly in XYZ, n° 160 (septembre 2019)Permalink