Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (2201)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Éléments pour l'analyse et le traitement d'images : application à l'estimation de la qualité du bois / Rémy Decelle (2022)
Titre : Éléments pour l'analyse et le traitement d'images : application à l'estimation de la qualité du bois Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Rémy Decelle, Auteur ; Isabelle Debled-Rennesson, Auteur ; Fleur Longuetaud, Auteur Editeur : Nancy, Metz : Université de Lorraine Année de publication : 2022 Importance : 214 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du Doctorat de l'Université de Lorraine, Mention InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] aubier
[Termes IGN] cerne
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] duramen
[Termes IGN] filtre
[Termes IGN] grume
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] optimisation par colonie de fourmis
[Termes IGN] qualité du bois
[Termes IGN] représentation discrète
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] seuillageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Dans le contexte du changement climatique et de son atténuation, du développement de la bioéconomie circulaire, et d'une pression accrue qui en découle sur la ressource en bois, un des axes de recherche prioritaire est l'optimisation de la transformation de cette ressource qui peut se faire à différents niveaux. L'objectif ici est d'extraire des informations sur la qualité du bois à partir de l'analyse de sections transversales du grumes ou billons de bois en forêt ou en scierie. Pour estimer cette qualité, plusieurs caractéristiques visibles peuvent être extraites : zones d'aubier et de duramen, position de la moelle et du centre géométrique, le nombre de cernes et leur largeur. Dans un premier temps, nous nous intéressons à la segmentation de la grume dans l'image. Cette segmentation rend plus simple l'analyse des autres caractéristiques et permet de localiser le centre géométrique. Pour cela, nous proposons plusieurs approches. D'abord, des méthodes classiques issues du traitement d'images sont abordées, comme la méthode des K-Means ou les contours actifs. Nous utilisons également des réseaux de neurones convolutifs. Nous montrons l'avantage des réseaux de neurones par rapport à ces deux autres méthodes. La deuxième caractéristique estimée est la zone de duramen (zone centrale plus colorée). Nous proposons une nouvelle couche d'attention pour les réseaux de neurones utilisant la morphologie mathématique moins souvent utilisée. Les couches d'attention ont permis aux réseaux d'être plus performants en se focalisant sur les informations les plus pertinentes. Dans notre cadre, l'objectif de cette couche est double : réduire la quantité de paramètres et augmenter les performances. Notre couche d'attention montre de meilleures performances par rapport à d'autres couches d'attention. Dans un troisième temps, nous proposons d'analyser les cernes. Notre méthode est en trois grandes étapes. D'abord, un lissage directionnel pour rehausser les cernes (tout en gardant au mieux les contours) et réduire à la fois la texture intracernes et les marques de sciage. Puis, un seuillage adaptatif pour déterminer les zones de cernes potentiels. Enfin, un deuxième seuillage afin d'avoir les limites de cernes. À partir de la segmentation finale, l'analyse des cernes (nombre, largeur moyenne, etc.) est rendue possible. Enfin, l'estimation de la position de la moelle est abordée. Nous proposons une nouvelle approche originale basée sur l'algorithme des colonies de fourmis pour estimer la position de la moelle. L'utilisation de cet algorithme permet de s'abstraire d'une étape habituelle, à savoir l'accumulation des normales aux tangentes des cernes. Notre méthode montre de nombreux avantages par rapport aux approches de l'état de l'art, réseaux de neurones inclus. Dans une dernière partie, nous présenterons un travail en géométrie discrète : un filtre directionnel. Il estime les segments les plus longs en tout point d'un ensemble connexe. La présentation de cet outil est fait par le biais d'un filtre. En appliquant ce filtre, nous pouvons estimer des caractéristiques géométriques à l'échelle locale. Cet outil a pour objectif d'être appliqué aux cernes. Note de contenu : Introduction
1- Techniques de segmentation
2- Segmentation : les applications aux bois
3- Nouvelles approches du traitement d’images appliquées au bois
4- Détection de la moelle dans l’image
5- Filtre directionnel discret
6- ConclusionNuméro de notice : 24061 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Université de Lorraine : 2022 Organisme de stage : Laboratoire LORIA DOI : sans En ligne : https://hal.univ-lorraine.fr/tel-03794911/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102036
Titre : EuroSDR annual report 2021 Type de document : Rapport Auteurs : European Spatial Data Research EuroSDR, Auteur Editeur : Dublin : European Spatial Data Research EuroSDR Année de publication : 2022 Collection : EuroSDR annual report num. 2021 Importance : 42 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3DNuméro de notice : 17729 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Rapport d'activité DOI : sans En ligne : http://www.eurosdr.net/sites/default/files/uploaded_files/eurosdr_annual_report_ [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100480
Titre : Event-driven feature detection and tracking for visual SLAM Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ignacio Alzugaray, Auteur Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie
thesis submitted to attain the degree of Doctor of Sciences of ETH ZurichLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] caméra d'événement
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image floue
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] séquence d'images
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Traditional frame-based cameras have become the de facto sensor of choice for a multitude of applications employing Computer Vision due to their compactness, low cost, ubiquity, and ability to provide information-rich exteroceptive measurements. Despite their dominance in the field, these sensors exhibit limitations in common, real-world scenarios where detrimental effects, such as motion blur during high-speed motion or over-/underexposure in scenes with poor illumination, are prevalent. Challenging the dominance of traditional cameras, the recent emergence of bioinspired event cameras has opened up exciting research possibilities for robust perception due to their high-speed sensing, High-Dynamic-Range capabilities, and low power consumption. Despite their promising characteristics, event cameras present numerous challenges due to their unique output: a sparse and asynchronous stream of events, only capturing incremental perceptual changes at individual pixels. This radically different sensing modality renders most of the traditional Computer Vision algorithms incompatible without substantial prior adaptation, as they are initially devised for processing sequences of images captured at fixed frame-rate. Consequently, the bulk of existing event-based algorithms in the literature have opted to discretize the event stream into batches and process them sequentially, effectively reverting to frame-like representations in an attempt to mimic the processing of image sequences from traditional sensors. Such event-batching algorithms have demonstrably outperformed other alternative frame-based algorithms in scenarios where the quality of conventional intensity images is severely compromised, unveiling the inherent potential of these new sensors and popularizing them. To date, however, many newly designed event-based algorithms still rely on a contrived discretization of the event stream for its processing, suggesting that the full potential of event cameras is yet to be harnessed by processing their output more naturally. This dissertation departs from the mere adaptation of traditional frame-based approaches and advocates instead for the development of new algorithms integrally designed for event cameras to fully exploit their advantageous characteristics. In particular, the focus of this thesis lies on describing a series of novel strategies and algorithms that operate in a purely event-driven fashion, \ie processing each event as soon as it gets generated without any intermediate buffering of events into arbitrary batches and thus avoiding any additional latency in their processing. Such event-driven processes present additional challenges compared to their simpler event-batching counterparts, which, in turn, can largely be attributed to the requirement to produce reliable results at event-rate, entailing significant practical implications for their deployment in real-world applications. The body of this thesis addresses the design of event-driven algorithms for efficient and asynchronous feature detection and tracking with event cameras, covering alongside crucial elements on pattern recognition and data association for this emerging sensing modality. In particular, a significant portion of this thesis is devoted to the study of visual corners for event cameras, leading to the design of innovative event-driven approaches for their detection and tracking as corner-events. Moreover, the presented research also investigates the use of generic patch-based features and their event-driven tracking for the efficient retrieval of high-quality feature tracks. All the developed algorithms in this thesis serve as crucial stepping stones towards a completely event-driven, feature-based Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) pipeline. This dissertation extends upon established concepts from state-of-the-art, event-driven methods and further explores the limits of the event-driven paradigm in realistic monocular setups. While the presented approaches solely rely on event-data, the gained insights are seminal to future investigations targeting the combination of event-based vision with other, complementary sensing modalities. The research conducted here paves the way towards a new family of event-driven algorithms that operate efficiently, robustly, and in a scalable manner, envisioning a potential paradigm shift in event-based Computer Vision. Note de contenu : 1- Introduction
2- Contribution
3- Conclusion and outlookNuméro de notice : 28699 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Sciences : ETH Zurich : 2022 DOI : sans En ligne : https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/541700 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100470 Exploring data fusion for multi-object detection for intelligent transportation systems using deep learning / Amira Mimouna (2022)
Titre : Exploring data fusion for multi-object detection for intelligent transportation systems using deep learning Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Amira Mimouna, Auteur ; Abdelmalik Taleb-Ahmed, Directeur de thèse ; Najoua Essoukri Ben Amara, Directeur de thèse Editeur : Valenciennes : Université polytechnique Hauts-de-France Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat pour obtenir le grade de Docteur de l'Université polytechnique Hauts-de-France et l'INSA Hauts-de-France et l'Université de Sousse, spécialité Electronique, Acoustique et TélécommunicationsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données publiques
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] profil d'obstacle
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] système de transport intelligent
[Termes IGN] trafic urbain
[Termes IGN] transformation en ondelettes
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] zone d'intérêtIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Building reliable environment perception systems is a crucial task for autonomous driving, especially in dense traffic areas. Researching in this field is evolving increasingly. However, we are at the beginning of a research pathway towards a future generation of intelligent transportation systems. In fact, challenging conditions in real-world driving circumstances, infrastructure monitoring, and accurate real-time system response, are the predominant concerns when developing such systems. Recent improvements and breakthroughs in scene understanding for intelligent transportation systems have been mainly based on deep learning and the fusion of different modalities. In this context, firstly, we introduce OLIMP : A heterOgeneous MuLtimodal Dataset for Advanced EnvIronMent Perception . This is the first public, multimodal and synchronized dataset that includes Ultra Wide-Band (UWB) radar data, acoustic data, narrowband radar data and images. OLIMP comprises 407 scenes and 47,354 synchronized frames, including four categories: pedestrians, cyclists, cars and trams. The dataset presents various challenges related to dense urban traffic such as cluttered environments and differentweather conditions. To demonstrate the usefulness of the introduced dataset, we propose, afterwards, a fusion framework that combines the four modalities for multi object detection. The obtained results are promising and spur for future research. In short range settings, UWB radars represent a promising technology for building reliable obstacle detection systems as they are robust to environmental conditions. However, UWB radars suffer from a segmentation challenge: localizing relevant Regions Of Interests (ROIs) within its signals. Therefore, we put froward a segmentation approach to detect ROIs in an environment perception-dedicated UWB radar as a third contribution. Specifically, we implement a differential entropy analysis to detect ROIs. The obtained results show higher performance in terms of obstacle detection compared to state-of-theart techniques, as well as stable robustness even with low amplitude signals. Subsequently, we propose a novel framework that exploits Recurrent Neural Networks (RNNs) with UWB signals for multiple road obstacle detection as a deep learning-based approach. Features are extracted from the time-frequency domain using the discrete wavelet transform and are forwarded to the Long short-term memory (LSTM) network. The obtained results show that the LSTM-based system outperforms the other implemented related techniques in terms of obstacle detection. Note de contenu : 1- Introduction
2- Environment perception system: State of the art
3- OLIMP: A heterogeneous multimodal dataset for advanced environment perception
4- Multiple object detectors using UWB signals
5- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 15289 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Electronique, Acoustique et Télécommunications : Université polytechnique Hauts-de-France : 2022 Organisme de stage : Institut d'électronique, de microélectronique et de nanotechnologie DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03522730 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101520 Génération d’un jeu de données d’entraînement et mise en oeuvre d’une architecture de détection par deep learning des numéros de parcelles sur les plans du cadastre Napoléonien / Tiecoumba Ibrahim Tamela (2022)
Titre : Génération d’un jeu de données d’entraînement et mise en oeuvre d’une architecture de détection par deep learning des numéros de parcelles sur les plans du cadastre Napoléonien Type de document : Mémoire Auteurs : Tiecoumba Ibrahim Tamela, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 68 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de Master PPMD Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de DéformationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cadastre napoléonien
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] colorimétrie
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] manuscrit
[Termes IGN] parcelle cadastrale
[Termes IGN] planche cadastrale
[Termes IGN] reconnaissance de caractèresIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (auteur) Le laboratoire Géomatique et Foncier est un laboratoire du Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM). Le laboratoire mène des recherches sur deux axes principaux à savoir la géomatique et le droit et l’analyse de l’action publique. C’est dans le cadre de la recherche en géomatique, le laboratoire a initié, pour l’amélioration de sa chaîne GeoVectoMoCad (chaîne de vectorisation, Géoréférencement et Mosaïquage du cadastre), un travail sur la reconnaissance de numéros manuscrits sur les planches cadastrales par apprentissage profond. La détection par apprentissage profond, nécessite un jeu de données, similaire aux données que l’on veut étudier et en grandes quantité, pour permettre au réseau d’apprendre avec une partie des données et de faire de bonnes prédictions sur de nouvelles données. Pour cela, nous générons des données synthétiques en extrayant des fonds de cadastre réel sans chiffres, puis nous augmentons la donnée par des transformations et insérons des chiffres de la base de données DIDA. Puis, nous générons un deuxième jeu de données de sous-images extraites directement du cadastre. Enfin, nous appliquons un algorithme de reconnaissance de numéros sur les deux jeux de données. Après avoir appliqué ces algorithmes, nous présentons les résultats qui montrent de bons résultats de détection, mais parfois des problèmes de détection et de reconnaissance. Nous proposons pour terminer des pistes d’amélioration. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art sur la reconnaissance des chiffres manuscrits des documents anciens
2- Création de jeu de données pour la détection de numéros de parcelles
3- Entrainement et évaluation du modèle sur les données
ConclusionNuméro de notice : 24058 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Laboratoire de Géomatique et Foncier (ESGT-CNAM) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101964 Documents numériques
en open access
Génération d’un jeu de données... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF Histograms of oriented mosaic gradients for snapshot spectral image description / Lulu Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)PermalinkHistorical shoreline analysis and field monitoring at Ennore coastal stretch along the Southeast coast of India / M. Dhananjayan in Marine geodesy, vol 45 n° 1 (January 2022)PermalinkImproving LSMA for impervious surface estimation in an urban area / Jin Wang in European journal of remote sensing, vol 55 n° 1 (2022)PermalinkMapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine / Jiyu Liu in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkMLMT-CNN for object detection and segmentation in multi-layer and multi-spectral images / Majedaldein Almahasneh in Machine Vision and Applications, vol 33 n° 1 (January 2022)PermalinkModélisation du lien entre éruptions et glissements de flancs au Piton de la Fournaise / Quentin Dumont (2022)PermalinkMonitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series / Anatol Garioud (2022)PermalinkMonitoring leaf phenology in moist tropical forests by applying a superpixel-based deep learning method to time-series images of tree canopies / Guangqin Song in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)PermalinkPermalinkMulti-view urban scene classification with a complementary-information learning model / Wanxuan Geng in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 1 (January 2022)PermalinkNovel fuzzy clustering algorithm with variable multi-pixel fitting spatial information for image segmentation / Hang Zhang in Pattern recognition, vol 121 (January 2022)PermalinkA novel unmixing-based hypersharpening method via convolutional neural network / Xiaochen Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)PermalinkA PCA-PD fusion method for change detection in remote sensing multi temporal images / Soltana Achour in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])PermalinkPhotogrammetric point clouds: quality assessment, filtering, and change detection / Zhenchao Zhang (2022)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSenRVM: A multi-modal deep learning regression methodology for continuous vegetation monitoring with dense temporal NDVI time series / Anatol Garioud (2022)PermalinkThe long-term development of temperate woodland creation sites: from tree saplings to mature woodlands / Elisa Fuentes-Montemayor in Forestry, an international journal of forest research, vol 95 n° 1 (January 2022)PermalinkThe use of volunteer geographic information for producing and maintaining authoritative land use and land cover data / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2022)PermalinkPermalinkUrban infrastructure audit: an effective protocol to digitize signalized intersections by mining street view images / Xiao Li in Cartography and Geographic Information Science, vol 49 n° 1 (January 2022)PermalinkUse of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission / Nicolas Gasnier (2022)PermalinkPermalinkVegetation changes in the understory of nitrogen-sensitive temperate forests over the past 70 years / Marina Roth in Forest ecology and management, vol 503 (January-1 2022)PermalinkAdaptive feature weighted fusion nested U-Net with discrete wavelet transform for change detection of high-resolution remote sensing images / Congcong Wang in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkEfficient occluded road extraction from high-resolution remote sensing imagery / Dejun Feng in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkAutomatic registration of mobile mapping system Lidar points and panoramic-image sequences by relative orientation model / Ningning Zhu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 12 (December 2021)PermalinkBuilding detection with convolutional networks trained with transfer learning / Simon Šanca in Geodetski vestnik, vol 65 n° 4 (December 2021 - February 2022)PermalinkDeep learning for toponym resolution: Geocoding based on pairs of toponyms / Jacques Fize in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkDiResNet: Direction-aware residual network for road extraction in VHR remote sensing images / Lei Ding in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 12 (December 2021)PermalinkEarly detection of spruce vitality loss with hyperspectral data: Results of an experimental study in Bavaria, Germany / Kathrin Einzmann in Remote sensing of environment, vol 266 (December 2021)PermalinkFlexible Gabor-based superpixel-level unsupervised LDA for hyperspectral image classification / Sen Jia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 12 (December 2021)PermalinkMSegnet, a practical network for building detection from high spatial resolution images / Bo Yu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 12 (December 2021)PermalinkMulti-model estimation of forest canopy closure by using red edge bands based on Sentinel-2 images / Yiying Hua in Forests, vol 12 n° 12 (December 2021)PermalinkMultigranularity multiclass-layer Markov random field model for semantic segmentation of remote sensing images / Chen Zheng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 12 (December 2021)PermalinkOBIA-based extraction of artificial terrace damages in the Loess plateau of China from UAV photogrammetry / Xuan Fang in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkParticle swarm optimization based water index (PSOWI) for mapping the water extents from satellite images / Mohammad Hossein Gamshadzaei in Geocarto international, vol 36 n° 20 ([01/12/2021])PermalinkReal-time web map construction based on multiple cameras and GIS / Xingguo Zhang in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkSemi-automatic reconstruction of object lines using a smartphone’s dual camera / Mohammed Aldelgawy in Photogrammetric record, Vol 36 n° 176 (December 2021)PermalinkThe use of Otsu algorithm and multi-temporal airborne LiDAR data to detect building changes in urban space / Renato César Dos santos in Applied geomatics, vol 13 n° 4 (December 2021)PermalinkUtility-pole detection based on interwoven column generation from terrestrial mobile Laser scanner data / Siamak Talebi Nahr in Photogrammetric record, Vol 36 n° 176 (December 2021)PermalinkFeature matching for multi-epoch historical aerial images: A new pipeline feature detection pipeline in open-source MicMac / Lulin Zhang in Blog de la RFPT, sans n° ([17/11/2021])PermalinkForest structural complexity tool: An open source, fully-automated tool for measuring forest point clouds / Sean Krisanski in Remote sensing, vol 13 n° 22 (November-2 2021)PermalinkAutomatic tuning of segmentation parameters for tree crown delineation with VHR imagery / Camile Sothe in Geocarto international, vol 36 n° 19 ([01/11/2021])PermalinkEfficient measurement of large-scale decadal shoreline change with increased accuracy in tide-dominated coastal environments with Google Earth Engine / Yongjing Mao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 181 (November 2021)PermalinkFootprint size design of large-footprint full-waveform LiDAR for forest and topography applications: A theoretical study / Xuebo Yang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 11 (November 2021)PermalinkFully automated pose estimation of historical images in the context of 4D geographic information systems utilizing machine learning methods / Ferdinand Maiwald in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 11 (November 2021)PermalinkMulti-objective CNN-based algorithm for SAR despeckling / Sergio Vitale in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 11 (November 2021)PermalinkPose estimation and 3D reconstruction of vehicles from stereo-images using a subcategory-aware shape prior / Maximilian Alexander Coenen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 181 (November 2021)PermalinkA quantitative comparison of regionalization methods / Orhun Aydun in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 11 (November 2021)PermalinkA repeatable change detection approach to map extreme storm-related damages caused by intense surface runoff based on optical and SAR remote sensing: Evidence from three case studies in the South of France / Arnaud Cerbelaud in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 182 (December 2021)PermalinkRobust registration of aerial images and LiDAR data using spatial constraints and Gabor structural features / Bai Zhu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 181 (November 2021)PermalinkSemi-automatic extraction of rural roads under the constraint of combined geometric and texture features / Hai Tan in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 11 (November 2021)PermalinkSeven decades of coastal change at Barter Island, Alaska: Exploring the importance of waves and temperature on erosion of coastal permafrost bluffs / Ann E. Gibbs in Remote sensing, vol 13 n° 21 (November-1 2021)PermalinkUrban land-use analysis using proximate sensing imagery: a survey / Zhinan Qiao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 11 (November 2021)PermalinkSTC-Det: A slender target detector combining shadow and target information in optical satellite images / Zhaoyang Huang in Remote sensing, vol 13 n° 20 (October-2 2021)PermalinkSuperpixel-based regional-scale grassland community classification using genetic programming with Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 multispectral images / Zhenjiang Wu in Remote sensing, vol 13 n° 20 (October-2 2021)PermalinkAdaptive edge preserving maps in Markov random fields for hyperspectral image classification / Chao Pan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 10 (October 2021)PermalinkAn internal-external optimized convolutional neural network for arbitrary orientated object detection from optical remote sensing images / Sihang Zhang in Geo-spatial Information Science, vol 24 n° 4 (October 2021)PermalinkBi- and three-dimensional urban change detection using sentinel-1 SAR temporal series / Meiqin Che in Geoinformatica, vol 25 n° 4 (October 2021)PermalinkA deep multi-modal learning method and a new RGB-depth data set for building roof extraction / Mehdi Khoshboresh Masouleh in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 10 (October 2021)PermalinkDisaster Image Classification by Fusing Multimodal Social Media Data / Zhiqiang Zou in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)PermalinkDisaster intensity-based selection of training samples for remote sensing building damage classification / Luis Moya in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 10 (October 2021)PermalinkExtracting 3D indoor maps with any shape accurately using building information modeling data / Qi Qiu in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)PermalinkA feature based change detection approach using multi-scale orientation for multi-temporal SAR images / R. Vijaya Geetha in European journal of remote sensing, vol 54 sup 2 (2021)PermalinkGeomorphological mapping and anthropogenic landform change in an urbanizing watershed using structure-from-motion photogrammetry and geospatial modeling techniques / Peter G. Chirico in Journal of maps, vol 17 n° 4 (October 2021)PermalinkGPRInvNet: Deep learning-based ground-penetrating radar data inversion for tunnel linings / Bin Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 10 (October 2021)PermalinkA novel method based on deep learning, GIS and geomatics software for building a 3D city model from VHR satellite stereo imagery / Massimiliano Pepe in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)PermalinkPhase unmixing of TerraSAR-X staring spotlight interferograms in building scale for PS height and deformation / Peng Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 180 (October 2021)PermalinkQuantifying historical landscape change with repeat photography: an accuracy assessment of geospatial data obtained through monoplotting / Ulrike Bayr in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 10 (October 2021)PermalinkRecognition of crevasses with high-resolution digital elevation models: Application of geomorphometric modeling and texture analysis / Olga T. Ishalina in Transactions in GIS, vol 25 n° 5 (October 2021)PermalinkAutomatic building detection with polygonizing and attribute extraction from high-resolution images / Samitha Daranagama in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 9 (September 2021)PermalinkClassification of tree species in a heterogeneous urban environment using object-based ensemble analysis and World View-2 satellite imagery / Simbarashe Jombo in Applied geomatics, vol 13 n° 3 (September 2021)PermalinkConiferous and broad-leaved forest distinguishing using L-band polarimetric SAR data / Fang Shang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 9 (September 2021)PermalinkA deep translation (GAN) based change detection network for optical and SAR remote sensing images / Xinghua Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 179 (September 2021)PermalinkDouble adaptive intensity-threshold method for uneven Lidar data to extract road markings / Chengming Ye in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 9 (September 2021)PermalinkMetaheuristics for the positioning of 3D objects based on image analysis of complementary 2D photographs / Arnaud Flori in Machine Vision and Applications, vol 32 n° 5 (September 2021)PermalinkThree-dimensional building change detection using object-based image analysis (case study: Tehran) / Fatemeh Tabib Mahmoudi in Applied geomatics, vol 13 n° 3 (September 2021)PermalinkUtilisation de l'apprentissage profond dans la modélisation 3D urbaine [Partie 1] / Hamza Ben Addou in Géomatique expert, n° 135 (septembre 2021)PermalinkConnecting images through sources: Exploring low-data, heterogeneous instance retrieval / Dimitri Gominski in Remote sensing, vol 13 n° 16 (August-2 2021)PermalinkMonitoring forest disturbance using time-series MODIS NDVI in Michoacán, Mexico / Yao Gao in Geocarto international, vol 36 n° 15 ([15/08/2021])PermalinkBackground segmentation in multicolored illumination environments / Nikolas Ladas in The Visual Computer, vol 37 n° 8 (August 2021)PermalinkMapping essential urban land use categories with open big data: Results for five metropolitan areas in the United States of America / Bin Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 178 (August 2021)PermalinkRapid and large-scale mapping of flood inundation via integrating spaceborne synthetic aperture radar imagery with unsupervised deep learning / Xin Jiang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 178 (August 2021)PermalinkComNet: combinational neural network for object detection in UAV-borne thermal images / Minglei Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 8 (August 2021)PermalinkComparison of classification methods for urban green space extraction using very high resolution worldview-3 imagery / S. Vigneshwaran in Geocarto international, vol 36 n° 13 ([15/07/2021])PermalinkDetecting structural changes induced by Heterobasidion root rot on Scots pines using terrestrial laser scanning / Timo P Pitkänen in Forest ecology and management, vol 492 (July-15 2021)PermalinkCNN-based RGB-D salient object detection: Learn, select, and fuse / Hao Chen in International journal of computer vision, vol 129 n° 7 (July 2021)PermalinkDigital camera calibration for cultural heritage documentation: the case study of a mass digitization project of religious monuments in Cyprus / Evagoras Evagorou in European journal of remote sensing, vol 54 sup 1 (2021)PermalinkFlood depth mapping in street photos with image processing and deep neural networks / Bahareh Alizadeh Kharazi in Computers, Environment and Urban Systems, vol 88 (July 2021)PermalinkFluvial gravel bar mapping with spectral signal mixture analysis / Liza Stančič in European journal of remote sensing, vol 54 sup 1 (2021)PermalinkGlacier elevation change in the Western Qilian mountains as observed by TerraSAR-X/TanDEM-X images / Qibing Zhang in Geocarto international, vol 36 n° 12 ([01/07/2021])Permalink