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Classification of glacial lakes using integrated approach of DFPS technique and gradient analysis using Sentinel 2A data / Prateek Verma in Geocarto international, vol 34 n° 10 (October 2019)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 10 (October 2019) . - pp 1075 - 1088 Titre : Classification of glacial lakes using integrated approach of DFPS technique and gradient analysis using Sentinel 2A data Type de document : Article/Communication Auteurs : Prateek Verma, Auteur ; Sanjay Kumar Ghosh, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1075 - 1088 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] changement climatique [Termes descripteurs IGN] glacier [Termes descripteurs IGN] Himalaya [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] lac glaciaire [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Water Index [Termes descripteurs IGN] seuillage d'image [Termes descripteurs IGN] Uttarakhand (Inde ; état) Résumé : (auteur) It is important to identify and locate glacial lakes for assessing any potential hazard. This study presents a combination of semi-automatic method Double-Window Flexible Pace Search (DFPS) and edge detection technique to identify glacial lakes using Sentinel 2A satellite data. Initially, Normalized Difference Water Index (NDWI) has been used to identify water and non-water areas, while DFPS and Edge detection technique has been used to identify an optimum threshold value to distinguish between water and shadow areas. The optimal threshold from DFPS process is 0.21, while threshold value of gradient magnitude using edge detection process is 0.318. The number of glacial lakes identified using the above algorithm is in close agreement with previously published results on glacial lakes in Gangotri glacier using different techniques. Thus, a combination of DFPS and edge detection process has successfully segregated glacial lakes from other features present in Gangotri glacier. Numéro de notice : A2019-300 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1469677 date de publication en ligne : 15/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1469677 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93220 [article]

Development and evaluation of a deep learning model for real-time ground vehicle semantic segmentation from UAV-based thermal infrared imagery / Mehdi Khoshboresh Masouleh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 155 (September 2019) . - pp 172 - 186 Titre : Development and evaluation of a deep learning model for real-time ground vehicle semantic segmentation from UAV-based thermal infrared imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Mehdi Khoshboresh Masouleh, Auteur ; Reza Shah-Hosseini, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 172 - 186 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] image de drone [Termes descripteurs IGN] image RVB [Termes descripteurs IGN] image thermique [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] véhicule automobile Résumé : (Auteur) Real-time unmanned aerial vehicles (UAVs)-based thermal infrared images processing, due to high spatial resolution and knowledge of the various infrared radiant energy level distribution of solid bodies, has important applications such as monitoring and control of the various phenomena in different natural situations. One of these applications is monitoring the ground vehicles in cities by using detection or semantic segmentation of them in the thermal images. In this research, our purpose is to improve the performance of deep learning combined model by using Gaussian-Bernoulli Restricted Boltzmann Machine (GB-RBM) specifications for the segmentation of the ground vehicles from UAV-based thermal infrared imagery. The proposed model is studied in three steps. First, designing the proposed model by using an encoder-decoder structure and addition of extracted features from convolutional layers and restricted Boltzmann machine in the network. Second, the implementation of the research goals on four sets of UAV-based thermal infrared imagery named NPU_CS_UAV_IR_DATA that was collected from some streets of China by using FLIR TAU2 thermal infrared sensor in 2017. Finally, analyzing the performance of the proposed model by using five state-of-the-art models in semantic segmentation. The results evaluated the performance of the proposed model as a robust model with the average precision and average processing time of approximately 0.97, and 19.73 s for all datasets, respectively. Numéro de notice : A2019-315 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.07.009 date de publication en ligne : 25/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.07.009 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93341 [article]

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Semantic façade segmentation from airborne oblique images / Yaping Lin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 6 (June 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 6 (June 2019) . - pp 425 - 433 Titre : Semantic façade segmentation from airborne oblique images Type de document : Article/Communication Auteurs : Yaping Lin, Auteur ; Francesco Nex, Auteur ; Michael Ying Yang, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 425 - 433 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] champ aléatoire conditionnel [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] façade [Termes descripteurs IGN] image aérienne oblique [Termes descripteurs IGN] image RVB [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique Résumé : (Auteur) In this paper, oblique airborne images with very high resolution are used to address the problem from aerial views in urban areas. Traditional classification method (i.e., random forests) is compared with state-of-the-art fully convolutional networks (FCNs). Random forests use hand-craft image features including red, green, blue (RGB), scale-invariant feature transform (SIFT), and Texton, and point cloud features consisting of normal vector and planarity extracted from different scales. In contrast, the inputs of FCNs are the RGB bands and the third components of normal vectors. In both cases, three-dimensional (3D) features are projected back into the image space to support the facade interpretation. Fully connected conditional random field (CRF) is finally taken as a post-processing of the FCN to refine the segmentation results. Several tests have been performed and the achieved results show that the models embedding the 3D component outperform the solution using only images. FCNs significantly outperformed random forests, especially for the balcony delineation. Numéro de notice : A2019-247 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.6.425 date de publication en ligne : 01/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.6.425 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93003 [article]

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Albedo estimation for real-time 3D reconstruction using RGB-D and IR data / Patrick Stotko in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 150 (April 2019) . - pp 213 - 225 Titre : Albedo estimation for real-time 3D reconstruction using RGB-D and IR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Stotko, Auteur ; Michael Weinmann, Auteur ; Reinhard Klein, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 213 - 225 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] albedo [Termes descripteurs IGN] image infrarouge [Termes descripteurs IGN] image RVB [Termes descripteurs IGN] longueur d'onde [Termes descripteurs IGN] méthode de réduction d'énergie [Termes descripteurs IGN] reconstruction 3D [Termes descripteurs IGN] réflectance [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] temps réel [Termes descripteurs IGN] texture d'image Résumé : (Auteur) Reconstructing scenes in real-time using low-cost sensors has gained increasing attention in recent research and enabled numerous applications in graphics, vision, and robotics. While current techniques offer a substantial improvement regarding the quality of the reconstructed geometry, the degree of realism of the overall appearance is still lacking as the reconstruction of accurate surface appearance is highly challenging due to the complex interplay of surface geometry, reflectance properties and surrounding illumination. We present a novel approach that allows the reconstruction of both the geometry and the spatially varying surface albedo of a scene from RGB-D and IR data obtained via commodity sensors. In comparison to previous approaches, our approach offers an improved robustness and a significant speed-up to even fulfill the real-time requirements. For this purpose, we exploit the benefits of scene segmentation to improve albedo estimation due to the resulting better segment-wise coupling of IR and RGB data that takes into account the wavelength characteristics of different materials within the scene. The estimated albedo is directly integrated into the dense volumetric reconstruction framework using a novel weighting scheme to generate high-quality results. In our evaluation, we demonstrate that our approach allows albedo capturing of complicated scenarios including complex, high-frequent and strongly varying lighting as well as shadows. Numéro de notice : A2019-141 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.01.018 date de publication en ligne : 04/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.01.018 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92479 [article]

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Journées de la recherche 2019 / Anonyme in Géomatique expert, n° 127 (avril - mai 2019)

Public [article]  inGéomatique expert > n° 127 (avril - mai 2019) . - pp 23 - 34 Titre : Journées de la recherche 2019 Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 23 - 34 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] base de connaissances [Termes descripteurs IGN] carte de Cassini [Termes descripteurs IGN] données localisées [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] géoréférencement [Termes descripteurs IGN] parcelle agricole [Termes descripteurs IGN] paroisse [Termes descripteurs IGN] photographie argentique [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] segmentation [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] série temporelle Résumé : (Auteur) Cette année, les journées de la recherche de l’IGN ont fait la part belle aux réseaux de neurones – un sujet décidément très à la mode – ainsi qu’à différentes initiatives d’archivage et de consultation des données géographiques anciennes. Numéro de notice : A2019-308 Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93284 [article]

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IFN-001-P002141	PER	Revue	Nogent-sur-Vernisson	Salle périodiques	Exclu du prêt

Segmentation for Object-Based Image Analysis (OBIA): A review of algorithms and challenges from remote sensing perspective / Mohammad D. Hossain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)  

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3D hyperspectral point cloud generation: Fusing airborne laser scanning and hyperspectral imaging sensors for improved object-based information extraction / Maximilian Brell in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)  

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Method for an automatic alignment of imagery and vector data applied to cadastral information in Poland / Juan J. Ruiz-Lendínez in Survey review, vol 51 n° 365 (March 2019)  

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Individual tree detection and crown delineation with 3D information from multi-view satellite Images / Changlin Xiao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)  

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Simultaneous chain-forming and generalization of road networks / Susanne Wenzel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)  

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Automatic building rooftop extraction from aerial images via hierarchical RGB-D priors / Shibiao Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)  

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Change detection based on stacked generalization system with segmentation constraint / Kun Tan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 11 (November 2018)  

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Coupling relationship among scale parameter, segmentation accuracy, and classification accuracy in GeOBIA / Ming Dongping in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 11 (November 2018)  

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Individual tree crown delineation in a highly diverse tropical forest using very high resolution satellite images / Fabien Hubert Wagner in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part B (November 2018)  

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Object-based crop classification using multi-temporal SPOT-5 imagery and textural features with a Random Forest classifier / Huanxue Zhang in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)  

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