Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (4870)
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
Constraint based evaluation of generalized images generated by deep learning / Azelle Courtial (2020)
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 IGN] 1:25.000
[Termes IGN] 1:250.000
[Termes IGN] Alpes (France)
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte routière
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] précision cartographique
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] réseau routier
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (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 : UGE-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 Creating a web mapping portal to manage Malta’s underwater cultural heritage / Mélissa Dupuis (2020)
Titre : Creating a web mapping portal to manage Malta’s underwater cultural heritage Type de document : Mémoire Auteurs : Mélissa Dupuis, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 33 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] archéologie sous-marine
[Termes IGN] architecture client-serveur
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] carte interactive
[Termes IGN] Cascading Style Sheets CSS
[Termes IGN] HTML
[Termes IGN] Javascript (langage de script)
[Termes IGN] Malte
[Termes IGN] patrimoine archéologique
[Termes IGN] portail
[Termes IGN] site archéologiqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Depuis la fin du XXème siècle, de nombreux vestiges archéologiques ont été retrouvés au large des côtes maltaises. Ces sites varient d’un naufrage phénicien vieux de 2700 ans, le plus ancien de la Méditerranée centrale, à des dizaines d’avions échoués, des épaves modernes ou des navires de la Première Guerre mondiale. Ils sont le témoin de l’activité humaine des différentes civilisations qui ont vécu sur l’archipel à travers les siècles et font de Malte le conservateur d’une ressource culturelle unique, bien préservée et mondialement reconnue. Conscient de cette responsabilité, le gouvernement maltais a lancé en 2019 l’unité UCHU (the Underwater Cultural Heritage Unit) dans le but de protéger le patrimoine maritime de Malte, réglementer son accès aux plongeurs et accroître son appréciation publique par des outils de sensibilisation. Cette initiative est à l’origine de nombreux projets d’identification des sites sous-marins qui mènent à l’utilisation de la géomatique. C’est dans le cadre de ce vaste programme de protection des données maritimes que s’inscrit mon stage au sein du service archéologique de l’Université de Malte. Il m’est demandé de concevoir une base de données géographique des vestiges maritimes maltais retrouvés à ce jour accessibles depuis un portail web. Ce portail web a pour vocation de partager publiquement les données produites par les chercheurs de l’Université sur une carte interactive mais aussi de permettre aux membres de l’Université de mettre à jour les informations qui s’y trouvent. Il devra également autoriser à des acteurs privilégiés, comme les membres du gouvernement, l’accès à des données confidentielles. Ce travail de web mapping utilisera donc une interface de connexion. Note de contenu :
Introduction
1. Needs identification
1.1 Department of Classics and Archaeology
1.2 Project objectives
1.3 Future users
2. Developed solution
2.1 Specifications
2.2 Client side
2.3 Server side
3. Outcome and project management
3.1 Outcome
3.2 Project management
ConclusionNuméro de notice : 26411 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Department of Classics and Archaeology (University of Malta) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96273 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26411-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
peut être téléchargé
Creating a web mapping portal to manage... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Current challenges in operational very high resolution land-cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2-2020 Projets : MAESTRIA / Mallet, Clément Conférence : ISPRS 2020, Commission 2, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Annals Commission 2 Importance : pp 703 - 710 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] image à très haute résolutionRésumé : (auteur) Many land-cover products have been made available for a large range of end-users over the last ten years, even at global scales. In particular, remote sensing data analysis has proved to be the most feasible solution for automation purposes, at multiple spatial scales. However, current solutions are not sufficient for designing better products, adapted to real-case applications, operational constraints, and the generation of services, built upon these core layers. In this paper, we review the main requirements and the recent changes in remote sensing for the specific case of very high resolution land-cover mapping. We also comment current and evaluate challenges for the optimal exploitation of Earth Observation images with the aim of automatically generating maps tailored to specific end-users’ needs. We advocate for more challenging large-scale benchmarks and for human-in-the-loop solutions. Numéro de notice : C2020-007 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-703-2020 Date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-703-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95657 Deep learning for remote sensing images with open source software / Rémi Cresson (2020)
Titre : Deep learning for remote sensing images with open source software Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Rémi Cresson, Auteur Editeur : Boca Raton, New York, ... : CRC Press Année de publication : 2020 Importance : 164 p. Présentation : Nombreuses illustrations en couleur ISBN/ISSN/EAN : 978-0-367-85848-3 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] image Sentinel
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) In today’s world, deep learning source codes and a plethora of open access geospatial images are readily available and easily accessible. However, most people are missing the educational tools to make use of this resource.This book is the first practical book to introduce deep learning techniques using free open source tools for processing real world remote sensing images. The approaches detailed in this book are generic and can be adapted to suit many different applications for remote sensing image processing, including landcover mapping, forestry, urban studies, disaster mapping, image restoration, etc. Written with practitioners and students in mind, this book helps link together the theory and practical use of existing tools and data to apply deep learning techniques on remote sensing images and data.
Specific Features of this Book:
- The first book that explains how to apply deep learning techniques to public, free available data (Spot-7 and Sentinel-2 images, OpenStreetMap vector data), using open source software (QGIS, Orfeo ToolBox, TensorFlow)
- Presents approaches suited for real world images and data targeting large scale processing and GIS applications
- Introduces state of the art deep learning architecture families that can be applied to remote sensing world, mainly for landcover mapping, but also for generic approaches (e.g. image restoration)
- Suited for deep learning beginners and readers with some GIS knowledge. No coding knowledge is required to learn practical skills.
- Includes deep learning techniques through many step by step remote sensing data processing exercises.Note de contenu :
Introduction
1. Backgrounds
2. Patch Based Classification
3. Semantic Segmentation
4. Image RestorationNuméro de notice : 26551 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Manuel DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97864 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26551-01 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible
Titre : Deep learning for semantic feature extraction in aerial imagery Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ananya Gupta, Auteur ; Hujun Yin, Directeur de thèse ; Simon Watson, Directeur de thèse Editeur : Manchester [Royaume-Uni] : University of Manchester Année de publication : 2020 Importance : 151 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A thesis submitted to the University of Manchester for the degree of Doctor of Philosophy in the faculty of Science and engineeringLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie d'urgence
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Dublin (Irlande ; ville)
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] voxelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Remote sensing provides image and LiDAR data that can be useful for a number of tasks such as disaster mapping and surveying. Deep learning (DL) has been shown to provide good results in extracting knowledge from input data sources by the means of learning intermediate representation features. However, popular DL methods require large scaled datasets for training which are costly and time-consuming to obtain. This thesis investigates semantic knowledge extraction from remote sensing data using DL methods in regimes with limited labelled data. Firstly, semantic segmentation methods are compared and analysed on the task of aerial image segmentation. It is shown that pretraining on ImageNet improves the segmentation results despite the domain shift between ImageNet images and aerial images. A framework for mapping road networks in disaster struck areas is proposed. It uses pre and post disaster imagery and labels from OpenStreetMaps (OSM), forgoing the need for costly manually labelled data. Graph-based methods are used to update the pre-existing road maps from OSM. Experiments on a disaster dataset from Palu, Indonesia show the efficacy of the proposed method. A method for semantic feature extraction from aerial imagery is proposed which is shown to work well for multitemporal high resolution image registration. These feature are able to deal with temporal variations caused by seasonal changes. Methods for tree identification in LiDAR data have been proposed to overcome the need for manually labelled data. The first method works on high density point clouds and uses certain LiDAR data attributes for tree identification, achieving almost 90% accuracy. The second uses a voxel based 3D Convolutional Neural Network on low density LiDAR datasets and is able to identify most large trees. The third method is a scaled version of PointNet++ and achieves an F_score of 82.1 on the ISPRS benchmark, comparable to the state of the art methods but with increased efficiency. Finally, saliency methods used for explainability in image analysis are extended to work on 3D point clouds and voxel-based networks to help aid explainability in this area. It is shown that edge and corner features are deemed important by these networks for classification. These features are also demonstrated to be inherently sparse and pruned easily. Note de contenu : 1- Introduction
2- Background and Literature Review
3- Aerial Image Segmentation with Open Data
4- Aerial Image Registration
5- Tree Annotations in LiDAR Data
6- 3D Point Cloud Feature Explanations
7- Conclusions and Future WorkNuméro de notice : 28302 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Science and Engineering : University of Manchester : 2020 DOI : sans En ligne : https://www.research.manchester.ac.uk/portal/files/184627877/FULL_TEXT.PDF Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98051 Développement d’une méthode d’intégration systématique des capteurs dans le BIM pour les constructions durables / Yasmine El Khadraoui (2020)PermalinkDiagnostic qualité et apurement des données de mobilité quotidienne issues de l’enquête mixte et longitudinale Mobi’Kids / Sylvestre Duroudier in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)PermalinkPermalinkEtude de la norme LADM, potentiel futur modèle pour les cadastres suisse et français / Jean Lou Combe (2020)PermalinkÉtude préalable à la mise en oeuvre de la qualification des contributions dans les bases de données collaboratives hébergées par l’IGN / Lilian Calas (2020)PermalinkEtudes des dynamiques spatiales d’évolution de l’occupation et de l’utilisation des sols dans la fenêtre lacustre camerounaise du lac Tchad et son arrière-pays à partir des grandes sécheresses sahéliennes de 1970 / Paul Gérard Gbetkom (2020)PermalinkPermalinkFusion entre bases de données hétérogènes concernant la pollution des sols [diaporama] / Chuanming Dong (2020)PermalinkGénération de cartes tactiles photoréalistes pour personnes déficientes visuelles par apprentissage profond / Gauthier Fillières-Riveau in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)PermalinkPermalinkPermalinkImage processing applications in object detection and graph matching: from Matlab development to GPU framework / Beibei Cui (2020)PermalinkInformation Géographique Volontaire, vers un usage conjoint avec l’information géographique institutionnelle / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2020)PermalinkPermalinkJahresbericht 2019 des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie / Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (2020)PermalinkPermalinkLearning and geometric approaches for automatic extraction of objects from remote sensing images / Nicolas Girard (2020)PermalinkMapGenOnto: A shared ontology for map generalisation and multi-scale visualisation / Guillaume Touya (2020)PermalinkPermalinkUn modèle spatio-temporel hybride de SIG temporel : application à la géomorphologie marine / Younes Hamdani (2020)PermalinkPermalinkModélisation sémantique et programmation générative pour une simulation multi-agent dans le contexte de gestion de catastrophe / Claire Prudhomme in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)PermalinkModelling perceived risks to personal privacy from location disclosure on online social networks / Fatma S. Alrayes in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 1 (January 2020)PermalinkOptimiser la gestion conjointe de la voirie et des réseaux enterrés à l'aide de la géomatique : conception d'un référentiel spatial de voirie / Antonin Pavard (2020)PermalinkPotential of crowdsourced traces for detecting updates in authoritative geographic data / Stefan Ivanovic (2020)PermalinkPermalinkRapport d'activité 2019 de l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière IGN / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2020)PermalinkRecherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois / Margarita Khokhlova (2020)PermalinkRevealing the Correlation between Population Density and the Spatial Distribution of Urban Public Service Facilities with Mobile Phone Data / Yi Shi in ISPRS International journal of geo-information, Vol 9 n° 1 (January 2020)PermalinkA spatially explicit database of wind disturbances in European forests over the period 2000–2018 / Giovanni Forzieri in Earth System Science Data, vol 12 n° 1 (January 2020)PermalinkPermalinkPermalinkUsing remote sensing to assess the effect of time of day on the spatial and temporal variation of LST in urban areas / Akram Abdulla (2020)PermalinkLe vandalisme de l'information géographique volontaire : analyse exploratoire et proposition d'une méthodologie de détection automatique / Quy Thy Truong (2020)PermalinkVers une occupation du sol France entière par imagerie satellite à très haute résolution / Tristan Postadjian (2020)PermalinkVery high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)PermalinkCombining Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite image time series for land cover mapping via a multi-source deep learning architecture / Dino Lenco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkDes empreintes cartographiques : restitution de données géohistoriques à partir de la Carte de France de Cassini, 1750-1789 / Bertrand Duménieu in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)PermalinkExtracting urban landmarks from geographical datasets using a random forests classifier / Yue Lin in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 12 (December 2019)PermalinkA learning approach to evaluate the quality of 3D city models / Oussama Ennafii in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 12 (December 2019)PermalinkUn modèle de transcription pour identifier et analyser les objets de référence et les relations spatiales utilisées pour se localiser en montagne / Mattia Bunel in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)PermalinkQuantification of the adjacency effect on measurements in the thermal infrared region / Xiaopo Zheng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 12 (December 2019)PermalinkRetours d'une campagne in-situ de VGI pour la mise à jour de données d'occupation du sol / Laurence Jolivet in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)PermalinkAn approach for establishing correspondence between OpenStreetMap and reference datasets for land use and land cover mapping / Qi Zhou in Transactions in GIS, Vol 23 n° 6 (November 2019)PermalinkContext pyramidal network for stereo matching regularized by disparity gradients / Junhua Kang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)PermalinkDeep learning for multi-modal classification of cloud, shadow and land cover scenes in PlanetScope and Sentinel-2 imagery / Yuri Shendryk in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)PermalinkNew method for environmental monitoring in armed conflict zones: a case study of Syria / Samira Mobaied in Environmental Monitoring and Assessment, vol 191 n° 11 (November 2019)PermalinkSemiautomatically register MMS LiDAR points and panoramic image sequence using road lamp and lane / Ningning Zhu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 11 (November 2019)PermalinkSoil and vegetation scattering contributions in L-Band and P-Band polarimetric SAR observations / S. Hamed Alemohammad in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkThe influence of sampling design on spatial data quality in a geographic citizen science project / Greg Brown in Transactions in GIS, Vol 23 n° 6 (November 2019)PermalinkPotential of Landsat-8 and Sentinel-2A composite for land use land cover analysis / Divyesh Varade in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])PermalinkResidences information extraction from Landsat imagery using the multi-parameter decision tree method / Yujie Yang in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])PermalinkEstimating pasture biomass and canopy height in brazilian savanna using UAV photogrammetry / Juliana Batistoti in Remote sensing, Vol 11 n° 20 (October-2 2019)PermalinkImprovement of a location-aware recommender system using volunteered geographic information / Sepehr Honarparvar in Geocarto international, vol 34 n° 13 ([15/10/2019])PermalinkLa BD Topo à l’heure de la collaboration / Anonyme in Géomatique expert, n° 130-131 (octobre - décembre 2019)PermalinkCaractériser et suivre qualitativement et quantitativement les haies et le bocage en France / Sophie Morin in Sciences, eaux & territoires, n° 30 (octobre 2019)PermalinkConsidering spatiotemporal processes in big data analysis: Insights from remote sensing of land cover and land use / Alexis Comber in Transactions in GIS, Vol 23 n° 5 (October 2019)PermalinkSaliency-guided deep neural networks for SAR image change detection / Jie Geng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 57 n° 10 (October 2019)PermalinkSimulation of urban expansion via integrating artificial neural network with Markov chain – cellular automata / Tingting Xu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)PermalinkA space-time varying graph for modelling places and events in a network / Ikechukwu Maduako in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)PermalinkAnalysis of positional uncertainty of road networks in volunteered geographic information with a statistically defined buffer-zone method / Wen-Bin Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkCultures of Enthusiasm: An Ethnographic Study of Amateur Map-Maker Communities / Mike Duggan in Cartographica, vol 54 n° 3 (Fall 2019)PermalinkDelineation of vacant building land using orthophoto and lidar data object classification / Dejan Jenko in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)PermalinkDetecting and mapping traffic signs from Google Street View images using deep learning and GIS / Andrew Campbell in Computers, Environment and Urban Systems, vol 77 (september 2019)PermalinkEvolution des techniques topographiques à EDF depuis les 40 dernières années / Rémy Boudon in XYZ, n° 160 (septembre 2019)PermalinkA filtering-based approach for improving crowdsourced GNSS traces in a data update context / Stefan Ivanovic in ISPRS International journal of geo-information, vol 8 n° 9 (September 2019)PermalinkFree and open-source GIS technologies for the management of woody biomass / Michele Mangiameli in Applied geomatics, vol 11 n° 3 (September 2019)PermalinkPlace and sentiment-based life story analysis: From the Spanish republican army to the French resistance / Catherine Dominguès in Revue française des sciences de l'information et de la communication, vol 17 (2019)PermalinkPPD: Pyramid Patch Descriptor via convolutional neural network / Jie Wan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)PermalinkReview of mobile laser scanning target‐free registration methods for urban areas using improved error metrics / Hoang Long Nguyen in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)PermalinkValidating the use of object-based image analysis to map commonly recognized landform features in the United States / Samantha T. Arundel in Cartography and Geographic Information Science, Vol 46 n° 5 (September 2019)PermalinkQuantifying the impact of trees on land surface temperature: a downscaling algorithm at city-scale / Elena Barbierato in European journal of remote sensing, vol 52 n° 4 (2019)PermalinkAutomatic extraction of accurate 3D tie points for trajectory adjustment of mobile laser scanners using aerial imagery / Zille Hussnain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkImproving 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)PermalinkLocal climate zone-based urban land cover classification from multi-seasonal Sentinel-2 images with a recurrent residual network / Chunping Qiu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)Permalink“Mapping-with”: The Politics of (Counter-)classification in OpenStreetMap / Clancy Wilmott in Cartographic perspectives, n° 92 (2019)PermalinkPyramid scene parsing network in 3D: Improving semantic segmentation of point clouds with multi-scale contextual information / Hao Fang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkAnalysis of collaboration networks in OpenStreetMap through weighted social multigraph mining / Quy Thy Truong in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 7 - 8 (July - August 2019)PermalinkIs deep learning the new agent for map generalization? / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol 5 n° 2-3 (July - November 2019)PermalinkMultiscale cartographic visualization of harmonized datasets / Peter Kunz in International journal of cartography, vol 5 n° 2-3 (July - November 2019)PermalinkPotential of crowdsourced data for integrating landmarks and routes for rescue in mountain areas / Marie-Dominique Van Damme in International journal of cartography, vol 5 n° 2-3 (July - November 2019)PermalinkVGI contributors’ awareness of geographic information quality and its effect on data quality: a case study from Japan / Jun Yamashita in International journal of cartography, vol 5 n° 2-3 (July - November 2019)PermalinkComprehensive evaluation of soil moisture retrieval models under different crop cover types using C-band synthetic aperture radar data / P. Kumar in Geocarto international, vol 34 n° 9 ([15/06/2019])PermalinkAutomatisation du traitement de données "mobile mapping" : extraction d'éléments linéaires et ponctuels / Loïc Elsholz in XYZ, n° 159 (juin 2019)PermalinkComputing and querying strict, approximate, and metrically refined topological relations in linked geographic data / Blake Regalia in Transactions in GIS, vol 23 n° 3 (June 2019)PermalinkA hidden Markov model for matching spatial networks / Benoit Costes in Journal of Spatial Information Science (JoSIS), n° 18 (2019)PermalinkA new stochastic simulation algorithm for image-based classification : Feature-space indicator simulation / Qing Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 152 (June 2019)PermalinkRoofN3D: a database for 3D building reconstruction with deep learning / Andreas Wichmann in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 6 (June 2019)PermalinkThe legal boundary cadastre in Austria: a success story? / Julius Ernst in Geodetski vestnik, vol 63 n° 2 (June - August 2019)PermalinkThe simplicity of modern audiovisual web cartography : An example with the open-source JavaScript library leaflet.js / Dennis Edler in KN, Journal of Cartography and Geographic Information, vol 69 n° 1 (May 2019)PermalinkBIM-Tracker: A model-based visual tracking approach for indoor localisation using a 3D building model / Debaditya Acharya in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)PermalinkDe la carte de Cassini à la géoplateforme de l’État / Daniel Bursaux in Responsabilité et environnement, n° 94 (Avril 2019)PermalinkLearning high-level features by fusing multi-view representation of MLS point clouds for 3D object recognition in road environments / Zhipeng Luo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)PermalinkMulti‐temporal transport network models for accessibility studies / Diego Bogado Tomasiello in Transactions in GIS, vol 23 n° 2 (April 2019)PermalinkMultilane roads extracted from the OpenStreetMap urban road network using random forests / Yongyang Xu in Transactions in GIS, vol 23 n° 2 (April 2019)Permalink