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GIS-based multicriteria evaluation for earthquake response: a case study of expert opinion in Vancouver, Canada / Blake Byron Walker in Natural Hazards, Vol 105 n° 2 (January 2021)
[article]
Titre : GIS-based multicriteria evaluation for earthquake response: a case study of expert opinion in Vancouver, Canada Type de document : Article/Communication Auteurs : Blake Byron Walker, Auteur ; Nadine Schuurman, Auteur ; David Swanlund, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 2075 - 2091 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] allocation
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] cartographie collaborative
[Termes IGN] cartographie d'urgence
[Termes IGN] planification urbaine
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] secours d'urgence
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] Vancouver (Colombie britannique)
[Termes IGN] zone à risqueRésumé : (auteur) GIS-based multicriteria evaluation (MCE) provides a framework for analysing complex decision problems by quantifying variables of interest to score potential locations according to their suitability. In the context of earthquake preparedness and post-disaster response, MCE has relied mainly on uninformed or non-expert stakeholders to identify high-risk zones, prioritise areas for response, or highlight vulnerable populations. In this study, we compare uninformed, informed non-expert, and expert stakeholders’ responses in MCE modelling for earthquake response planning in Vancouver, Canada. Using medium- to low-complexity MCE models, we highlight similarities and differences in the importance of infrastructural and socioeconomic variables, emergency services, and liquefaction potential between a non-weighted MCE, a medium-complexity informed non-expert MCE, and a low-complexity MCE informed by 35 local earthquake planning and response experts from governmental and non-governmental organisations. Differences in the observed results underscore the importance of accessible, expert-informed approaches for prioritising locations for earthquake response planning and for the efficient and geographically precise allocation of resources. Numéro de notice : A2021-203 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11069-020-04390-1 Date de publication en ligne : 30/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11069-020-04390-1 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97164
in Natural Hazards > Vol 105 n° 2 (January 2021) . - pp 2075 - 2091[article]Analysing 18th century hydrographic data: a campaign in the Bay of Biscay, 1750-1751 / Helen Mair Rawsthorne (2021)
Titre : Analysing 18th century hydrographic data: a campaign in the Bay of Biscay, 1750-1751 Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2021 Conférence : Data for History 2021, 4th Data for History conference : Modelling Time, Places, Agents 19/05/2021 30/06/2021 Berlin virtuel Allemagne OA Abstracts only Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] campagne d'observations
[Termes IGN] carte ancienne
[Termes IGN] carte marine
[Termes IGN] données hydrographiques
[Termes IGN] sondage par points
[Termes IGN] Terre-Neuve, île de (Terre-Neuve-et-Labrador)
[Termes IGN] traitement de donnéesRésumé : (auteur) This paper features part of the work carried out for my Master’s thesis in Epistemology, History of Science and Technology. The project was completed during a six-month internship with the Région Nouvelle-Aquitaine as part of the Nouvelle-Aquitaine et Outre-Mers programme. In 2020, the French Service Hydrographique et Océanographique de la Marine (Shom) celebrated its 300th anniversary. The Shom is the French public authority for maritime and coastal geographical reference information. Such information is obtained through specific measurement techniques that have evolved throughout history. The Shom's predecessor, the Dépôt des Cartes et Plans de la Marine, was created in 1720 in order to collect, analyse and compile the documents produced by the maritime community to construct nautical maps. It was in the interest of the royal power of the time to collect mariners’ logbooks to monopolise the information contained inside them. They did this via the Grande Ordonnance de la Marine, established in 1681 and written by Colbert, secretary of the navy under the reign of Louis XIV, which required pilots of vessels to submit all logbooks to the Greffe de l’Amirauté. Then, in 1773 the Dépôt became the sole institution in charge of the production and publication of nautical charts in France. As well as simply collecting logbooks, the Dépôt began producing and enforcing rules and standards on how to log the information inside them. This information would then be regrouped by location and type, and used for the production or correction of nautical charts by Dépôt engineers. Upon discovering inaccuracies on nautical charts during voyages, mariners would often annotate the charts, which would later be subject to discussion and revision by the Dépôt upon their return. When significant errors or deficiencies were identified on published nautical charts, the Dépôt, along with the logistical assistance of the Ministre de la Marine, organised for hydrographic campaigns to be carried out to verify and improve existing nautical charts. In 1750 and 1751, a hydrographic campaign was conducted in the Bay of Biscay by a captain of the French Navy, chosen thanks to his practical navigation experience. The aim was to correct two charts of the region and to carry out landing soundings that could be added to new charts. During the mission, over 350 soundings were carried out in the Bay using a leadline to measure the depth of the water and to record samples of the seabed at different points. For every sounding point, some or all of the following information were recorded in manuscripts written on board the ship: the date, the time, the depth of the water, the nature of the seabed and the geographic position, either with bearings, with geographic coordinates or by dead reckoning. This study presents a methodology for the processing and analysis of the hydrographic data recorded during this campaign. The processing workflow involves numerous steps: the datafication of the information contained in the ship’s documents; the definition of the digitised data via the analysis of the accompanying historical archives of the campaign and the addition of metadata; the standardisation of the digitised data to comply with curent norms; the classification of the digitised data according to modern reference data. The newly interoperable historical data can then be compared and analysed alongside equivalent data collected at different moments in history that have undergone the same data processing. In this project, the historical data from the campaign, once processed, are compared to current data, collected and diffused by the Shom, allowing an analysis of the evolution and the continuities in the bathymetry and sedimentology in the Bay of Biscay. The methodology developed makes use of digital humanities tools, particularly digital cartography tools for visualising the mapping of the processed historical data. Numéro de notice : C2021-005 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03239920v1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97795 Apport de la photogrammétrie satellite pour la modélisation du manteau neigeux / César Deschamps-Berger (2021)
Titre : Apport de la photogrammétrie satellite pour la modélisation du manteau neigeux Type de document : Thèse/HDR Auteurs : César Deschamps-Berger, Auteur ; Marie Dumont, Directeur de thèse ; Simon Gascoin, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2021 Importance : 266 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Spécialité : Surfaces et interfaces continentales, HydrologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie spatiale
[Termes IGN] avalanche
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] neige
[Termes IGN] Pyrénées (montagne)
[Termes IGN] télédétection électromagnétiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le manteau neigeux en montagne est une ressource importante pour les écosystèmes et les activités humaines comme l'irrigation, l'approvisionnement en eau des populations, la production hydroélectrique et l'économie touristique. Il représente aussi un risque dans les zones exposées aux avalanches. L'étude et le suivi du manteau neigeux en montagne s'appuie souvent sur des réseaux de mesure, des observations par télédétection et de la modélisation. Les avancées récentes en photogrammétrie satellite offrent de nouvelles perspectives pour compléter les réseaux de mesures qui sont souvent insuffisants vis-à-vis de la forte variabilité spatiale du manteau neigeux. Une méthode de cartographie de la hauteur de neige à partir d'images stéréoscopiques Pléiades est présentée et appliquée sur plusieurs sites. La comparaison avec une carte de référence par lidar aéroporté fournit une estimation de l'erreur des produits de photogrammétrie satellite sur un bassin versant de Californie (États-Unis). A l'échelle d'un pixel de 3 m, l'erreur standard est de 0,7 m. L'erreur décroît à ~0,3 m lorsque les mesures sont moyennées sur des surfaces supérieures à 103 m². Avec cette précision, les cartes de hauteur de neige par photogrammétrie satellite permettent d'observer les processus modelant le manteau neigeux en montagne (transport par le vent, avalanche), de mesurer le volume de neige sur des zones de plus 100 km² et de décrire la variabilité spatiale du manteau. Une série de cartes de hauteur de neige est assimilée dans la chaine de modélisation SAFRAN-Crocus afin d'évaluer le potentiel de ces données pour améliorer la représentation spatiale des propriétés physiques du manteau neigeux. Un filtre particulaire est utilisé pour assimiler une carte de hauteur de neige par hiver pendant cinq hivers sur un bassin versant des Pyrénées. L'assimilation corrige des biais dans les précipitations initialement sous-estimées à haute altitude et introduit une variabilité spatiale autrement absente des forçages et des processus modélisés. Cette combinaison innovante de produits de télédétection satellite et d'un modèle complexe spatialisé offre de nouvelles perspectives pour l'estimation de la ressource en eau en montagne et du risque avalanche. Note de contenu : Introduction générale
1- Utilisation de la photogrammétrie satellite pour mesurer les changements de topographie à la surface de la Terre
2- Cartographie de la hauteur de neige avec des images Pléiades
3- Cartographie pluriannuelle de la hauteur de neige dans les Pyrénées
4- Assimilation de cartes de hauteur de neige dans un modèle spatialisé du manteau neigeux
ConclusionNuméro de notice : 28324 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie : Toulouse 3 : 2021 Organisme de stage : CESBIO DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03334086v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98362 Apports des méthodes d'apprentissage profond pour la reconnaissance automatique des modes d'occupation des sols et d'objets par télédétection en milieu tropical / Guillaume Rousset (2021)
Titre : Apports des méthodes d'apprentissage profond pour la reconnaissance automatique des modes d'occupation des sols et d'objets par télédétection en milieu tropical Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Guillaume Rousset, Auteur ; Dominique Simpelaere, Directeur de thèse ; M. Mangeas, Directeur de thèse Editeur : Nouméa : Université de Nouvelle-Calédonie Année de publication : 2021 Importance : 180 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur délivré par l’Université de Nouvelle-Calédonie, Discipline InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Arecaceae
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] Extreme Gradient Machine
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] milieu tropical
[Termes IGN] mode d'occupation du sol
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] Nouvelle-Calédonie
[Termes IGN] Para (Brésil)
[Termes IGN] utilisation du solIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le paysage néo-calédonien change rapidement avec le développement de nouveaux projets miniers, l'intensification de l’urbanisation et les impacts d'événements climatiques extrêmes comme les cyclones. Avec la démocratisation et l’accumulation des données satellite et l'avènement des méthodes d'intelligence artificielle, la mise en place de méthodes automatiques de détection devient un outil incontournable pour documenter et surveiller ces changements à l’échelle du territoire de façon régulière, rapide et objective. Parmi ces méthodes, l'apprentissage profond a montré des résultats performants sur des problématiques complexes, notamment sur le traitement d'images à l'aide de ces réseaux de neurones denses convolutionnels. En tenant compte des contraintes liées au traitement de l'imagerie satellite et des problèmes liés aux algorithmes d'apprentissage, l'objectif de la thèse est multiple : contribuer à l'adaptation des techniques d'apprentissage profond à des problématiques de télédétection sur plusieurs points clés de la chaîne de traitement ; estimer les performances de ces techniques par rapport aux méthodes communément utilisées dans le domaine de la télédétection ; et développer des méthodes automatiques de détection pour délivrer des indices fiables à toute exploitation d'une imagerie satellitaire. Cette thèse s'est concentrée sur trois applications : 1) la détection de la couverture et de l'usage des sols sur des données à très haute résolution ; 2) la détection de la couverture des sols en Nouvelle-Calédonie à une fréquence annuelle sur des données à haute résolution ; 3) et la détection de palmiers dans la région Pará du Brésil à l'aide de données simulées informatiquement. Pour la première application, un jeu de données de référence basé sur les données du satellite SPOT 6 a été créé manuellement et mis à disposition de la communauté scientifique pour comparer les techniques de détection des classes d'occupation des sols en milieu tropical insulaire. Les réseaux de neurones denses affichent de meilleures performances notamment dans le cadre de la détection de l'usage des sols qui nécessite un niveau plus élevé de conceptualisation de l'environnement. Pour la deuxième application, une chaîne de détection automatique de la couverture des sols, basée sur un réseau de neurones dense alimenté par des données Sentinel-2, a été réalisée. Ces couvertures sont comparées aux couvertures obtenues par des méthodes semi-automatiques en province Sud de la Nouvelle-Calédonie. Le modèle offre des performances égales sur quelques zones tests, mais des données terrain supplémentaires sont requises pour conforter la fiabilité sur l'ensemble du territoire néo-calédonien. Enfin, pour la dernière application, l'originalité du travail de recherche a consisté à tester l'apport dans la base d'apprentissage d'images satellites de synthèse. Pour cela des images du palmier ont été construites à partir d'un modèle de transfert radiatif. L'utilisation de ces images de synthèse en complément des images Pléiades a permis d'améliorer significativement la précision globale des modèles. Note de contenu : 1- Introduction
2- Le deep learning
3- Classification des occupations du sol
4- Vers une détection de changement du sol
5- Détection du Babaçu au Brésil
6- Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 15277 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Nouvelle-Calédonie : 2021 Organisme de stage : Institut de Recherche pour le Développement IRD DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2021NCAL0006 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101100
Titre : Artificial intelligence methods applied to urban remote sensing and GIS Type de document : Monographie Auteurs : Chang-Wook Lee, Éditeur scientifique ; Hyangsun Han, Éditeur scientifique ; Hoonyol Lee, Éditeur scientifique ; Yu-Chul Park, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 166 p. Format : 16 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-1603-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] Corée du sud
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] espace vert
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] Jakarta (Indonésie)
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] Mexique
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] pollution des eaux
[Termes IGN] réseau local sans fil
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (éditeur) This book is based on Special Issue "Artificial Intelligence Methods Applied to Urban Remote Sensing and GIS" from early 2020 to 2021. This book includes seven papers related to the application of artificial intelligence, machine learning and deep learning algorithms using remote sensing and GIS techniques in urban areas. Note de contenu : 1- Improvement of earthquake risk awareness and seismic literacy of Korean citizens through earthquake vulnerability map from the 2017 Pohang earthquake, South Korea
2- Land subsidence susceptibility mapping in Jakarta using functional and meta-ensemble machine learning algorithm based on time-series InSAR data
3- Integration of InSAR time-series data and GIS to assess Llnd subsidence along subway lines in the Seoul metropolitan area, South Korea
4- Mapping urban green spaces at the metropolitan level using very high resolution satellite imagery and deep learning techniques for semantic segmentation
5- Susceptibility analysis of the Mt. Umyeon landslide area using a physical slope model and probabilistic method
6- Intelligent WSN system for water quality analysis using machine learning algorithms: A case study (Tahuando River from Ecuador)
7- Groundwater potential mapping using remote sensing and GIS-based machine learning techniquesNuméro de notice : 28667 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-1603-5 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-1603-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99870 Automated detection of individual Juniper tree location and forest cover changes using Google Earth Engine / Sudeera Wickramarathna in Annals of forest research, vol 64 n° 1 (2021)PermalinkDeep learning for wildfire progression monitoring using SAR and optical satellite image time series / Puzhao Zhang (2021)PermalinkFOSTER - An R package for forest structure extrapolation / Martin Queinnec in Plos one, vol 16 n° 1 (January 2021)PermalinkPermalinkInferencing hourly traffic volume using data-driven machine learning and graph theory / Zhiyan Yi in Computers, Environment and Urban Systems, vol 85 (January 2021)PermalinkLocal fuzzy geographically weighted clustering: a new method for geodemographic segmentation / George Grekousis in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)PermalinkQuantification probabiliste des taux de déformation crustale par inversion bayésienne de données GPS / Colin Pagani (2021)PermalinkPermalinkPermalinkSea level acceleration under the magnifier / Huseyin Baki Iz in Journal of geodetic science, vol 11 n° 1 (January 2021)Permalink