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Improving public data for building segmentation from Convolutional Neural Networks (CNNs) for fused airborne lidar and image data using active contours / David Griffiths in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 154 (August 2019) . - pp 70 - 83 Titre : Improving public data for building segmentation from Convolutional Neural Networks (CNNs) for fused airborne lidar and image data using active contours Type de document : Article/Communication Auteurs : David Griffiths, Auteur ; Jan Boehm, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 70 - 83 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] détection de contours [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] données publiques [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] image RVB [Termes descripteurs IGN] Royaume-Uni [Termes descripteurs IGN] scène urbaine [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] zone rurale Résumé : (Auteur) Robust and reliable automatic building detection and segmentation from aerial images/point clouds has been a prominent field of research in remote sensing, computer vision and point cloud processing for a number of decades. One of the largest issues associated with deep learning methods is the high quantity of data required for training. To help address this we present a method to improve public GIS building footprint labels by using Morphological Geodesic Active Contours (MorphGACs). We demonstrate by improving the quality of building footprint labels for detection and semantic segmentation, more robust and reliable models can be obtained. We evaluate these methods over a large UK-based dataset of 24556 images containing 169835 building instances. This is achieved by training several Mask/Faster R-CNN and RetinaNet deep convolutional neural networks. Networks are supplied with both RGB and fused RGB-lidar data. We offer quantitative analysis on the benefits of the inclusion of depth data for building segmentation. By employing both methods we achieve a detection accuracy of 0.92 (mAP@0.5) and segmentation f1 scores of 0.94 over a 4911 test images ranging from urban to rural scenes. Numéro de notice : A2019-265 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.05.013 date de publication en ligne : 06/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.05.013 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93079 [article]

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Correcting rural building annotations in OpenStreetMap using convolutional neural networks / John E. Vargas-Muñoz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 147 (January 2019) . - pp 283 - 293 Titre : Correcting rural building annotations in OpenStreetMap using convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : John E. Vargas-Muñoz, Auteur ; Sylvain Lobry, Auteur ; Alexandre X. Falcão, Auteur ; Devis Tuia, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 283 - 293 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] champ aléatoire de Markov [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] correction géométrique [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] habitat rural [Termes descripteurs IGN] mise à jour de base de données [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] Tanzanie [Termes descripteurs IGN] Zimbabwe [Termes descripteurs IGN] zone rurale Résumé : (auteur) Rural building mapping is paramount to support demographic studies and plan actions in response to crisis that affect those areas. Rural building annotations exist in OpenStreetMap (OSM), but their quality and quantity are not sufficient for training models that can create accurate rural building maps. The problems with these annotations essentially fall into three categories: (i) most commonly, many annotations are geometrically misaligned with the updated imagery; (ii) some annotations do not correspond to buildings in the images (they are misannotations or the buildings have been destroyed); and (iii) some annotations are missing for buildings in the images (the buildings were never annotated or were built between subsequent image acquisitions). First, we propose a method based on Markov Random Field (MRF) to align the buildings with their annotations. The method maximizes the correlation between annotations and a building probability map while enforcing that nearby buildings have similar alignment vectors. Second, the annotations with no evidence in the building probability map are removed. Third, we present a method to detect non-annotated buildings with predefined shapes and add their annotation. The proposed methodology shows considerable improvement in accuracy of the OSM annotations for two regions of Tanzania and Zimbabwe, being more accurate than state-of-the-art baselines. Numéro de notice : A2019-038 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.11.010 date de publication en ligne : 06/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.11.010 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91975 [article]

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Mise en oeuvre d’un SIG pour le projet FARMaine (Partie 2) / Adèle Debray in Géomatique expert, n° 124 (septembre - octobre 2018)

Public [article]  inGéomatique expert > n° 124 (septembre - octobre 2018) . - pp 14 - 33 Titre : Mise en oeuvre d’un SIG pour le projet FARMaine (Partie 2) Type de document : Article/Communication Auteurs : Adèle Debray, Auteur ; Jean-Michel Follin, Auteur ; Benjamin Balland, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 14 - 33 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes descripteurs IGN] analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] base de données localisées [Termes descripteurs IGN] bassin hydrographique [Termes descripteurs IGN] classification ascendante hiérarchique [Termes descripteurs IGN] parcelle cadastrale [Termes descripteurs IGN] politique publique [Termes descripteurs IGN] Registre parcellaire graphique [Termes descripteurs IGN] Zone Naturelle d'Intérêt Ecologique Fantastique et Floristique [Termes descripteurs IGN] zone rurale Résumé : (éditeur) Le projet FARMaine est un projet pluridisciplinaire fi nancé dans le cadre du Programme de recherche PSDR 4 (Pour et Sur le Développement Régional) décliné à l’échelle du Grand Ouest. Il cherche à étudier les impacts fonciers, agricoles et paysagers des politiques publiques environnementales sur les fonds de vallée du bassin versant de la Maine, plus particulièrement sur les systèmes d’élevages extensifs. Ce projet s’appuie sur l’étude de quatre zones : les Basses Vallées Angevines (BVA), la vallée du Loir, la vallée de l’Oudon et la vallée du Sarthon-Alpes mancelles. Les outils mis en place dans le cadre de cette étude devront pouvoir être réutilisés dans des bassins versants similaires. Le présent travail vise à évaluer, grâce à un SIG, quel est l’impact des politiques publiques environnementales sur le paysage et le parcellaire des zones concernées. Numéro de notice : A2018-421 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90891 [article]

Voir aussi

• Mise en oeuvre d’un SIG pour le projet FARMaine (Partie 1) / Adèle Debray in Géomatique expert, n° 123 (juillet - août 2018)

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IFN-001-P002084	PER	Revue	Nogent-sur-Vernisson	Salle périodiques	Exclu du prêt

A new model for cadastral surveying using crowdsourcing / K. Apostolopoulos in Survey review, vol 50 n° 359 (March 2018)  

Public [article]  inSurvey review > vol 50 n° 359 (March 2018) . - pp 122 - 133 Titre : A new model for cadastral surveying using crowdsourcing Type de document : Article/Communication Auteurs : K. Apostolopoulos, Auteur ; M. Geli, Auteur ; P. Petrelli, Auteur ; Chryssy Potsiou, Auteur ; C. Ioannidis, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 122 - 133 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] ArcGIS [Termes descripteurs IGN] banlieue [Termes descripteurs IGN] BoundGeometry [Termes descripteurs IGN] cadastre étranger [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] Grèce [Termes descripteurs IGN] jeu [Termes descripteurs IGN] périphérie urbaine [Termes descripteurs IGN] production participative [Termes descripteurs IGN] zone rurale [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) A ‘fit-for-purpose’ approach is developed, tested and presented for cadastral surveys through increased owners’ participation using new technology and m-government services. Three case studies are reported, for urban, suburban and rural areas, with a combined use of two mobile applications: a commercial software package (ESRI’s Collector for ArcGIS) and an opensource self-developed application named BoundGeometry. The parameters of time, quality and accuracy are assessed and the identified difficulties are classified. It is concluded that the method is applicable both in developed and developing countries, and each time adjustable to the available infrastructure. Numéro de notice : A2018-179 Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/00396265.2016.1253522 date de publication en ligne : 15/11/2016 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2016.1253522 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89823 [article]

Retrieving spatial variations of land surface temperatures from satellite data–Cairo region, Egypt / Mohamed E. Hereher in Geocarto international, vol 32 n° 5 (May 2017)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 32 n° 5 (May 2017) . - pp 556 - 568 Titre : Retrieving spatial variations of land surface temperatures from satellite data–Cairo region, Egypt Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohamed E. Hereher, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 556 - 568 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse diachronique [Termes descripteurs IGN] Egypte [Termes descripteurs IGN] image Terra-MODIS [Termes descripteurs IGN] Le Caire [Termes descripteurs IGN] température de surface [Termes descripteurs IGN] zone industrielle [Termes descripteurs IGN] zone rurale Résumé : (Auteur) Cairo region is characterized by a range of physiographic features, including: flat agricultural lands, bare sandy deserts, highlands, calcareous terrains and urban land use. A time series data-set (300 images) acquired from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer for the period July 2002–June 2015 were utilized to retrieve the spatial variations in the mean land surface temperature (LST) for the above-mentioned surface features. Results showed that vegetation, topography and surface albedo have negative correlations with LST. Vegetation/LST correlation has the maximum regression coefficient (R2 = 0.68) and albedo/LST has the minimum (R2 = 0.03). Cultivated lands reveal the lowest mean LST (40 °C) of Cairo region. There is a considerable urban heat island formed at Helwan south of Cairo, where heavy industries are settled. Industrial activities raised the mean LST of the region by at least 4 °C than the surrounding urban lands. Numéro de notice : A2017-273 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1161077 date de publication en ligne : 17/03/2016 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2016.1161077 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85301 [article]

Context-dependent detection of non-linearly distributed points for vegetation classification in airborne LiDAR / Denis Horvat in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 116 (June 2016)  

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vol 93 n° 2 - juin - août 2016 - Allemagne : vers une territorialité durable ? (2e partie) (Bulletin de Bulletin de l'association de géographes français, Géographies) / samuel Depraz

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Le plan de mobilité rurale / Cécile Clément-Werny (2016)

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Temporal decorrelation in L-, C-, and X-band satellite radar interferometry for pasture on drained cs / Yu Morishita in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)  

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Digging into the history of VGI data-sets: results from a worldwide study on OpenStreetMap mapping activity / Simon Gröchenig in Journal of location-based services, vol 8 n° 3 ([01/11/2014])

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Optimisation de transport à la demande dans des territoires polarisés / Rémy Chevrier in Cartes & Géomatique, n° 215 (mars 2013)  

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Empirical evidence on agricultural land-use change in Sardinia, Italy, from GIS-based analysis and a Tobit model / Corrado Zoppi in Cartographica, vol 47 n° 4 (December 2012)  

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An advanced algorithm for deformation estimation in non-urban areas / K. Goel in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 73 (September 2012)

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Near real-time flood detection in urban and rural areas using high-resolution synthetic aperture radar images / D.C. Mason in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 8 (August 2012)  

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La France des friches / Annik Schnitzler (2012)

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