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Enriching the metadata of map images: a deep learning approach with GIS-based data augmentation / Yingjie Hu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 4 (April 2022)
[article]
Titre : Enriching the metadata of map images: a deep learning approach with GIS-based data augmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Yingjie Hu, Auteur ; Zhipeng Gui, Auteur ; Jimin Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 799 - 821 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] données d'entrainement sans étiquette
[Termes IGN] image cartographique
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] projection
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] Web Map Service
[Termes IGN] web mappingRésumé : (auteur) Maps in the form of digital images are widely available in geoportals, Web pages, and other data sources. The metadata of map images, such as spatial extents and place names, are critical for their indexing and searching. However, many map images have either mismatched metadata or no metadata at all. Recent developments in deep learning offer new possibilities for enriching the metadata of map images via image-based information extraction. One major challenge of using deep learning models is that they often require large amounts of training data that have to be manually labeled. To address this challenge, this paper presents a deep learning approach with GIS-based data augmentation that can automatically generate labeled training map images from shapefiles using GIS operations. We utilize such an approach to enrich the metadata of map images by adding spatial extents and place names extracted from map images. We evaluate this GIS-based data augmentation approach by using it to train multiple deep learning models and testing them on two different datasets: a Web Map Service image dataset at the continental scale and an online map image dataset at the state scale. We then discuss the advantages and limitations of the proposed approach. Numéro de notice : A2022-258 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : https://doi.org/10.1080/13658816.2021.1968407 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2021.1968407 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100231
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 4 (April 2022) . - pp 799 - 821[article]Comparaison des images satellite et aériennes dans le domaine de la détection d’obstacles à la navigation aérienne et de leur mise à jour / Olivier de Joinville in XYZ, n° 170 (mars 2022)
[article]
Titre : Comparaison des images satellite et aériennes dans le domaine de la détection d’obstacles à la navigation aérienne et de leur mise à jour Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier de Joinville , Auteur ; Chloé Marcon, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 36 - 44 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] aéroport
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] BD Topo
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] contrôle qualité
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] Nice
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] réalité de terrainRésumé : (Auteur) Le Service d’information aéronautique (SIA) est un service de la DGAC (Direction générale de l’aviation civile) qui publie et exploite des obstacles à la navigation aérienne afin de sécuriser les vols aux abords des aérodromes. L’article propose une étude comparative entre des données images aériennes (OrthoImages) et des données images satellite (Pléiades et Sentinel) dans les deux domaines suivants : détection d’obstacles (essentiellement végétation et bâtiments) ainsi que leur mise à jour. Il ressort que les images satellite, du fait de leur forte qualité radiométrique et géométrique, offrent un potentiel légèrement supérieur aux images aériennes pour le SIA. De futures études utilisant d’autres capteurs optiques, LiDAR et Radar et des moyens de contrôle plus exhaustifs, devront être menées pour confirmer cette tendance. Numéro de notice : A2022-225 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100191
in XYZ > n° 170 (mars 2022) . - pp 36 - 44[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2022011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Flood monitoring by integration of remote sensing technique and multi-criteria decision making method / Hadi Farhadi in Computers & geosciences, vol 160 (March 2022)
[article]
Titre : Flood monitoring by integration of remote sensing technique and multi-criteria decision making method Type de document : Article/Communication Auteurs : Hadi Farhadi, Auteur ; Ali Esmaeily, Auteur ; Mohammad Najafzadeh, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 105045 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] Electre
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] surveillance hydrologiqueRésumé : (auteur) Traditional methodologies of flood monitoring are generally time-consuming and demanding tasks. In most cases, there is no possibility of flood monitoring in large areas. Due to the major drawbacks of conventional methods in flood detection of large districts, Remote Sensing (RS) has been efficiently employed as the best solution owing to its being synoptic view and cost-effective methodologies. One of the most challenging issues in RS technologies is choosing the optimal spectral bands to detect changes in the natural environment. In this research, Elimination and Choice Expressing Reality (ELECTRE), as one of the most widely used Multi-Criteria Decision Making (MCDM) techniques, was applied to select the optimal bands of Sentinel-2 satellite images for detection of flood-affected areas. For this purpose, the decision-making method was implemented during ten options and six criteria. The properties of the Sentinel-2 satellite images consisted of ten bands (with 10 and 20m spatial resolutions) and the criteria are the signal to noise ratio (SNR) related to sensor, standard deviation, variance, the SNR related to the bands, spatial resolution, and wavelength. Afterward, the ELECTRE technique was used to select six optimal bands among ten bands. The ELECTRE algorithm was programmed in MATLAB programming language that could make decisions with multiple options and multiple criteria. Furthermore, the Support Vector Machine (SVM) classification method, as one of the most powerful Machine Learning (ML) models, has been applied to classify the water bodies related to before and after the flood. According to the results of optimal bands classification, Overall Accuracy (OA) and Kappa Coefficient (KC) for the pre-flood classification were 93.65 percent and 0.923, respectively, and for the post-flood classification, the OA and KC values were 94.52 percent and 0.935 respectively. In the case of before and after flooding, the results of classification model for optimal bands had more accuracy levels in comparison with those obtained by original bands. Generally, it was found that the ELECTRE technique for selecting the best bands of Sentinel-2 satellite images and detection of flood-affected areas, in a short period of time with high accuracy, offers remarkable and consistent results. Numéro de notice : A2022-175 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.cageo.2022.105045 Date de publication en ligne : 29/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.cageo.2022.105045 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99814
in Computers & geosciences > vol 160 (March 2022) . - n° 105045[article]Probabilistic unsupervised classification for large-scale analysis of spectral imaging data / Emmanuel Paradis in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 107 (March 2022)
[article]
Titre : Probabilistic unsupervised classification for large-scale analysis of spectral imaging data Type de document : Article/Communication Auteurs : Emmanuel Paradis, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 102675 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification ISODATA
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] occupation du solRésumé : (auteur) Land cover classification of remote sensing data is a fundamental tool to study changes in the environment such as deforestation or wildfires. A current challenge is to quantify land cover changes with real-time, large-scale data from modern hyper- or multispectral sensors. A range of methods are available for this task, several of them being based on the k-means classification method which is efficient when classes of land cover are well separated. Here a new algorithm, called probabilistic k-means, is presented to solve some of the limitations of the standard k-means. It is shown that the new algorithm performs better than the standard k-means when the data are noisy. If the number of land cover classes is unknown, an entropy-based criterion can be used to select the best number of classes. The proposed new algorithm is implemented in a combination of R and C computer codes which is particularly efficient with large data sets: a whole image with more than 3 million pixels and covering more than 10,000 km2 can be analysed in a few minutes. Four applications with hyperspectral and multispectral data are presented. For the data sets with ground truth data, the overall accuracy of the probabilistic k-means was substantially improved compared to the standard k-means. One of these data sets includes more than 120 million pixels, demonstrating the scalability of the proposed approach. These developments open new perspectives for the large scale analysis of remote sensing data. All computer code are available in an open-source package called sentinel. Numéro de notice : A2022-193 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.jag.2022.102675 Date de publication en ligne : 06/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102675 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99954
in International journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 107 (March 2022) . - n° 102675[article]Sculpting, cutting, expanding, and contracting the map / Nick Lally in Cartographica, Vol 57 n° 1 (Spring 2022)
[article]
Titre : Sculpting, cutting, expanding, and contracting the map Type de document : Article/Communication Auteurs : Nick Lally, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1 - 10 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] communication cartographique
[Termes IGN] interface web
[Termes IGN] interopérabilité
[Termes IGN] lecture de carte
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] révision cartographique
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) "Shaping" is a Web-based tool that enables direct manipulations of cartographic space to sculpt, cut, expand, and contract map regions. Breaking with rigid Euclidean understandings of projected space found in GIS, these operations support creative cartographic work that understands space as fluid, dynamic, relational, and situated. Each operation is described in detail, along with possible use cases informed by literature in geography and cartography. Most manipulations of space found in shaping can be translated into QGIS, enabling the transformation of vector and raster layers of geographic information. By enabling direct and real-time manipulation of cartographic space, shaping acts as an expressive tool that engages with geographic information. It is also an example of how accessible tools can be built that are interoperable with existing GIS while still being useful on their own. Numéro de notice : A2022-247 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3138/cart-2021-0013 Date de publication en ligne : 15/03/2022 En ligne : https://doi.org/10.3138/cart-2021-0013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100194
in Cartographica > Vol 57 n° 1 (Spring 2022) . - pp 1 - 10[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 031-2022011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Simulation d'ouragans et de collectes de déchets sur QGIS pour l'amélioration de la collecte des déchets post-ouragan / Quy Thy Truong in Cartes & Géomatique, n° 247-248 (mars-juin 2022)PermalinkFast local adaptive multiscale image matching algorithm for remote sensing image correlation / Niccolò Dematteis in Computers & geosciences, vol 159 (February 2022)PermalinkALEGORIA: Joint multimodal search and spatial navigation into the geographic iconographic heritage / Florent Geniet (2022)PermalinkPermalinkPermalinkCalibration radiométrique et géométrique d'une caméra fish-eye pour la mesure de l'hémisphère de luminance incidente / Manchun Lei (2022)PermalinkConstruction d’un plugin QGIS de détection d’îlots de chaleur urbains à partir d’images satellitaires de type optique / Houssayn Meriche (2022)PermalinkDéveloppement d’outils et de méthodes permettant l’acquisition, le traitement et la diffusion de données issues de levés par drone / Guillaume Feuillatre (2022)PermalinkPermalinkÉvaluation des grandeurs moyennes caractérisant les infrastructures agroécologiques du Gers / Adrien Dupas (2022)Permalink