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Non-stationary extreme value analysis of ground snow loads in the French Alps: a comparison with building standards / Erwann Le Roux in Natural Hazards and Earth System Sciences, vol 20 n° 11 (November 2020)  

Public [article]  inNatural Hazards and Earth System Sciences > vol 20 n° 11 (November 2020) . - pp 2961 – 2977 Titre : Non-stationary extreme value analysis of ground snow loads in the French Alps: a comparison with building standards Type de document : Article/Communication Auteurs : Erwann Le Roux, Auteur ; Guillaume Evin, Auteur ; Nicolas Eckert, Auteur ; Juliette Blanchet, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 2961 – 2977 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] Alpes (France) [Termes descripteurs IGN] changement climatique [Termes descripteurs IGN] construction [Termes descripteurs IGN] épaisseur [Termes descripteurs IGN] estimation des charges [Termes descripteurs IGN] manteau neigeux [Termes descripteurs IGN] norme [Termes descripteurs IGN] sécurité [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] toit [Termes descripteurs IGN] valeur limite Mots-clés libres : Ground snow load  surcharge de neige Résumé : (auteur) In a context of climate change, trends in extreme snow loads need to be determined to minimize the risk of structure collapse. We study trends in 50-year return levels of ground snow load (GSL) using non-stationary extreme value models. These trends are assessed at a mountain massif scale from GSL data, provided for the French Alps from 1959 to 2019 by a meteorological reanalysis and a snowpack model. Our results indicate a temporal decrease in 50-year return levels from 900 to 4200 m, significant in the northwest of the French Alps up to 2100 m. We detect the most important decrease at 900 m with an average of −30 % for return levels between 1960 and 2010. Despite these decreases, in 2019 return levels still exceed return levels designed for French building standards under a stationary assumption. At worst (i.e. at 1800 m), return levels exceed standards by 15 % on average, and half of the massifs exceed standards. We believe that these exceedances are due to questionable assumptions concerning the computation of standards. For example, these were devised with GSL, estimated from snow depth maxima and constant snow density set to 150 kg m−3, which underestimate typical GSL values for the snowpack. Numéro de notice : A2020-713 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5194/nhess-20-2961-2020 date de publication en ligne : 06/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/nhess-20-2961-2020 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96279 [article]

La gratuité, une histoire ancienne... / Anonyme in Géomètre, n° 2182 (juillet - août 2020)

Public [article]  inGéomètre > n° 2182 (juillet - août 2020) . - pp 36 - 36 Titre : La gratuité, une histoire ancienne... Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 36 - 36 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Histoire des sciences et techniques [Termes descripteurs IGN] carte de Cassini [Termes descripteurs IGN] cartographie ancienne [Termes descripteurs IGN] données publiques [Termes descripteurs IGN] Mont-Blanc, massif du Résumé : (Auteur) Mettre gratuitement à disposition une donnée chèrement acquise n'est pas une idée nouvelle. Deux exemples anciens nous le rappellent... Numéro de notice : A2020-432 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95629 [article]

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Exploring the potential of deep learning segmentation for mountain roads generalisation / Azelle Courtial in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 5 (May 2020)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 5 (May 2020) . - n° 338 ; 21 p. Titre : Exploring the potential of deep learning segmentation for mountain roads generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Achraf El Ayedi, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Xiang Zhang, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : n° 338 ; 21 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] 1:25.000 [Termes descripteurs IGN] 1:250.000 [Termes descripteurs IGN] Alpes (France) [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] données routières [Termes descripteurs IGN] données vectorielles [Termes descripteurs IGN] généralisation automatique de données [Termes descripteurs IGN] montagne [Termes descripteurs IGN] route [Termes descripteurs IGN] segmentation [Termes descripteurs IGN] symbole graphique [Termes descripteurs IGN] virage [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Among cartographic generalisation problems, the generalisation of sinuous bends in mountain roads has always been a popular one due to its difficulty. Recent research showed the potential of deep learning techniques to overcome some remaining research problems regarding the automation of cartographic generalisation. This paper explores this potential on the popular mountain road generalisation problem, which requires smoothing the road, enlarging the bend summits, and schematising the bend series by removing some of the bends. We modelled the mountain road generalisation as a deep learning problem by generating an image from input vector road data, and tried to generate it as an output of the model a new image of the generalised roads. Similarly to previous studies on building generalisation, we used a U-Net architecture to generate the generalised image from the ungeneralised image. The deep learning model was trained and evaluated on a dataset composed of roads in the Alps extracted from IGN (the French national mapping agency) maps at 1:250,000 (output) and 1:25,000 (input) scale. The results are encouraging as the output image looks like a generalised version of the roads and the accuracy of pixel segmentation is around 65%. The model learns how to smooth the output roads, and that it needs to displace and enlarge symbols but does not always correctly achieve these operations. This article shows the ability of deep learning to understand and manage the geographic information for generalisation, but also highlights challenges to come. Numéro de notice : A2020-295 Affiliation des auteurs : LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9050338 date de publication en ligne : 25/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9050338 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95131 [article]

Constraint based evaluation of generalized images generated by deep learning / Azelle Courtial (2020)  

Public Titre : Constraint based evaluation of generalized images generated by deep learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Xiang Zhang, Auteur Editeur : ICA Commission on Generalisation and Multiple Representation Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ICA 2020, 23rd Workshop on Map Generalisation and Multiple Representation 05/11/2020 06/11/2020 Delft Pays-Bas Open Access Proceedings Importance : 3 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] 1:25.000 [Termes descripteurs IGN] 1:250.000 [Termes descripteurs IGN] Alpes (France) [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] carte routière [Termes descripteurs IGN] classification pixellaire [Termes descripteurs IGN] données maillées [Termes descripteurs IGN] généralisation automatique de données [Termes descripteurs IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes descripteurs IGN] montagne [Termes descripteurs IGN] précision cartographique [Termes descripteurs IGN] programmation par contraintes [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) The use of deep learning techniques for map generalisation raises new problems regarding the evaluation of the results: (1) images are used as input/output instead of vector data; (2) the deep learning processes do not guarantee results that follow cartographic principles; (3) the deep learning models are black boxes that hide the causal mechanisms. Also, deep learning intern evaluation is mostly based on the realism of the images and the pixel classification accuracy, and none of these criteria is sufficient to evaluate a generalisation process. In this article, we propose an adaptation of the constraint-based evaluation to the images generated by deep learning. Six raster-based constraints are proposed for a mountain road generalisation use case. Numéro de notice : C2020-018 Affiliation des auteurs : LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans date de publication en ligne : 17/11/2020 En ligne : https://varioscale.bk.tudelft.nl/events/icagen2020/ICAgen2020/ICAgen2020_paper_2 [...] Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96380

Apport des mesures du radar à synthèse d'ouverture de Sentinel-1 pour l'étude des propriétés du manteau neigeux / Gaëlle Veyssière (2019)  

Public Titre : Apport des mesures du radar à synthèse d'ouverture de Sentinel-1 pour l'étude des propriétés du manteau neigeux Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Gaëlle Veyssière, Auteur ; Fatima Karbou, Directeur de thèse ; Samuel Morin, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2019 Importance : 115 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse délivré par l'Institut National Polytechnique de Toulouse, Océan, Atmosphère, Climat Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] Alpes (France) [Termes descripteurs IGN] avalanche [Termes descripteurs IGN] coefficient de rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] écho radar [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] manteau neigeux [Termes descripteurs IGN] modèle de rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] prévention des risques [Termes descripteurs IGN] radar à antenne synthétique [Termes descripteurs IGN] ressources en eau Résumé : (auteur) Le suivi de l’évolution du manteau neigeux est directement lié à des enjeux socio-économiques majeurs en zone de montagne. Parmi ces enjeux figure la prévision du risque d’avalanche qui s’appuie principalement sur des observations et sur la connaissance de l’état du manteau neigeux et de son évolution dans le temps. Dans cette thèse, co-financée par le CNES et par Météo- France, nous avons évalué l’apport d’observations de télédétection spatiale active micro-ondes issues du radar à synthèse d’ouverture (SAR) de Sentinel-1, pour suivre l’évolution de certaines propriétés du manteau neigeux. Dans un premier temps, nous avons évalué la chaîne de modélisation SAFRAN-ISBA/Crocus-MEMLS par rapport aux données Sentinel-1 pré-traitées sur 3 saisons hivernales de 2014 à 2017, sur une zone de 2310 km2 à 20 m de résolution dans les Alpes du Nord françaises. Nous avons montré que les données SAR étaient pertinentes pour suivre l’évolution du manteau neigeux et, avons démontré la capacité de la chaîne de modélisation à reproduire les variations du signal observé dans le temps malgré de forts biais négatifs en cas de neige humide. Nous nous sommes intéressés à la valeur ajoutée des observations SAR de Sentinel-1 pour cartographier la neige humide, c’est-à-dire, la neige avec un taux élevé d’eau liquide. Des comparaisons ont été effectuées entre les produits neige humide obtenus par Sentinel-1 et les produits neige de Sentinel-2 distribués par Theia. Cette étude a été menée sur la saison hivernale 2017-2018, qui a connu un enneigement exceptionnel. Ces travaux ouvrent la voie à l’assimilation de données de télédétection SAR dans le modèle de neige Crocus ainsi qu’à une plus grande exploitation de ces données dans le cadre du suivi de l’enneigement pour de multiples applications. Note de contenu : Introduction générale 1- Contexte scientifique, État de l’art des méthodes 2- Évaluation des simulations de coefficients de rétrodiffusion par rapport aux données SAR de Sentinel-1 3- Détection de la neige humide par imagerie SAR 4- Conclusions générales et perspectives Numéro de notice : 25842 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océan, Atmosphère, Climat : Université de Toulouse : 2019 Organisme de stage : Groupe d'étude de l'Atmosphère Météorologique En ligne : http://www.theses.fr/2019INPT0025 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95249

Les peintures murales des lieux de culte du Sud de l’arc alpin du XIVe au XVIe siècle / Océane Acquier in Géomatique expert, n° 124 (septembre - octobre 2018)

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Potential and limits of Sentinel-1 data for small alpine glaciers monitoring / Matthias Jauvin (2018)  

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Restaurer les milieux et prévenir les inondations grâce au génie végétal / Freddy Rey (2018)    

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Determination of a high spatial resolution geopotential model using atomic clock comparisons / Guillaume Lion in Journal of geodesy, vol 91 n° 6 (June 2017)    

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The protective effect of forests against rockfalls across the French Alps: Influence of forest diversity / S. Dupire in Forest ecology and management, vol 382 (15 December 2016)  

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Paul Helbronner, le métronome de l'inutile / Daniel Léon in Pour la science, n° 463 (mai 2016)

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La mesure du Mont-Blanc / Bernard Flacelière in XYZ, n° 145 (décembre 2015 - février 2016)

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Interrogations au sommet / Michel Ravelet in Géomètre, n° 2129 (octobre 2015)

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Multi-method monitoring of Glacier d’Argentière dynamics / Lionel Benoit in Annals of Glaciology, vol 56 n° 70 (October 2015)    

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Genetic differentiation of European larch along an altitudinal gradient in the French Alps / Maxime Nardin in Annals of Forest Science [en ligne], vol 72 n° 5 (July 2015)  

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