Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (436)
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
A hierarchical deformable deep neural network and an aerial image benchmark dataset for surface multiview stereo reconstruction / Jiayi Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 61 n° 1 (January 2023)
[article]
Titre : A hierarchical deformable deep neural network and an aerial image benchmark dataset for surface multiview stereo reconstruction Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiayi Li, Auteur ; Xin Huang, Auteur ; Yujin Feng, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : n° 5600812 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] approche hiérarchique
[Termes IGN] carte de profondeur
[Termes IGN] déformation d'objet
[Termes IGN] effet de profondeur cinétique
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] réseau neuronal profond
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) Multiview stereo (MVS) aerial image depth estimation is a research frontier in the remote sensing field. Recent deep learning-based advances in close-range object reconstruction have suggested the great potential of this approach. Meanwhile, the deformation problem and the scale variation issue are also worthy of attention. These characteristics of aerial images limit the applicability of the current methods for aerial image depth estimation. Moreover, there are few available benchmark datasets for aerial image depth estimation. In this regard, this article describes a new benchmark dataset called the LuoJia-MVS dataset ( https://irsip.whu.edu.cn/resources/resources_en_v2.php ), as well as a new deep neural network known as the hierarchical deformable cascade MVS network (HDC-MVSNet). The LuoJia-MVS dataset contains 7972 five-view images with a spatial resolution of 10 cm, pixel-wise depths, and precise camera parameters, and was generated from an accurate digital surface model (DSM) built from thousands of stereo aerial images. In the HDC-MVSNet network, a new full-scale feature pyramid extraction module, a hierarchical set of 3-D convolutional blocks, and “true 3-D” deformable 3-D convolutional layers are specifically designed by considering the aforementioned characteristics of aerial images. Overall and ablation experiments on the WHU and LuoJia-MVS datasets validated the superiority of HDC-MVSNet over the current state-of-the-art MVS depth estimation methods and confirmed that the newly built dataset can provide an effective benchmark. Numéro de notice : A2023-117 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2023.3234694 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2023.3234694 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102488
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 61 n° 1 (January 2023) . - n° 5600812[article]Incorporating ideas of structure and meaning in interactive multi scale mapping environments / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol inconnu (2023)
[article]
Titre : Incorporating ideas of structure and meaning in interactive multi scale mapping environments Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Quentin Potié , Auteur ; William A Mackaness, Auteur Année de publication : 2023 Projets : LostInZoom / Touya, Guillaume Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] lisibilité perceptive
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] web mapping
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Web based, slippy, scalable maps are common place. Interacting with such digital maps at varying levels of detail is key to interpretation, and exploration of different geographies. The process of abstraction remains key to the immediate and successful interpretation of their many structures and geographical associations found at any given scale. Meaning is derived from such recognisable structures and map generalisation plays a critical role in communicating an entity's most characteristic and salient qualities. But what are these structures? How (and why) do they change over scale? Why are such questions relevant to automated mapping? In this paper we reflect on the value of perceptual studies and reconsider the context in which map generalisation now takes place. We review developments in pattern recognition techniques and the role played by machine learning techniques in identifying high level structures in abstracted maps. The benefits of their application include derivation of ontological descriptions of landscape, identification and preservation of salient landmarks across scales. We argue that a 'structuralist based approach' provides a more meaningful basis for measuring success and achieving more meaningful outputs. Ultimately the ambition is greater levels of automation in map generalisation, particularly in the context of web based solutions. Numéro de notice : A2023-099 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2023.2215960 Date de publication en ligne : 01/06/2023 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2023.2215960 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103273
in International journal of cartography > vol inconnu (2023)[article]A machine learning method for Arctic lakes detection in the permafrost areas of Siberia / Piotr Janiec in European journal of remote sensing, vol 56 n° 1 (2023)
[article]
Titre : A machine learning method for Arctic lakes detection in the permafrost areas of Siberia Type de document : Article/Communication Auteurs : Piotr Janiec, Auteur ; Jakub Nowosad, Auteur ; Sbigniew Zwoliński, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : n° 2163923 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Arctique
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] lac glaciaire
[Termes IGN] MERIT
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] pergélisol
[Termes IGN] Short Waves InfraRed
[Termes IGN] SibérieRésumé : (auteur) Thermokarst lakes are the main components of the vast Arctic and subarctic landscapes. These lakes can serve as geoindicators of permafrost degradation; therefore, proper lake distribution assessment methods are necessary. In this study, we compared four machine learning methods to improve existing lake detection systems. The northern part of Yakutia was selected as the study area owing to its complex environment. We used data from Landsat 8 and spectral indices to take into account the spectral characteristics of the lakes, and MERIT DEM data to take into account the topography. The lowest accuracy was found for the classification and regression trees (CART) method (overall accuracy = 81%). On the other hand, the random forests (RF) classification provided the best results (overall accuracy = 92%), and only this classification coped well in all problematic areas, such as shaded and humid areas, near steep slopes, burn scars, and rivers. The altitude and bands SWIR1 (Short wave infrared 1), SWIR2 (Short wave infrared 2), and Green were the most important. Spectral indices did not have significant impact on the classification results in the specific conditions of the thermokarst lakes environment. 17,700 lakes were identified with the total area of 271.43 km2. Numéro de notice : A2023-218 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/22797254.2022.2163923 Date de publication en ligne : 19/01/2023 En ligne : https://doi.org/10.1080/22797254.2022.2163923 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103156
in European journal of remote sensing > vol 56 n° 1 (2023) . - n° 2163923[article]Machine learning remote sensing using the random forest classifier to detect the building damage caused by the Anak Krakatau Volcano tsunami / Riantini Virtriana in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 14 n° 1 (2023)
[article]
Titre : Machine learning remote sensing using the random forest classifier to detect the building damage caused by the Anak Krakatau Volcano tsunami Type de document : Article/Communication Auteurs : Riantini Virtriana, Auteur ; Agung Budi Harto, Auteur ; Fiza Wira Atmaja, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 28 - 51 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] données Copernicus
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] Indonésie
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] tsunamiRésumé : (auteur) In Indonesia, tsunamis are frequent events. In 2000–2016, there were 44 tsunami events in Indonesia, with financial losses reaching 43.38 trillion. In 2018, a tsunami occurred in the Sunda Strait due to the eruption of the Anak Krakatau Volcano, which caused many fatalities and much building damage. This study aimed to detect the building damage in the Labuan District, Banten Province. Machine learning methods were used to detect building damage using random forest with object-based techniques. No previous research has combined selected predictors into scenarios; hence, the novelty of this study is combining various random forest predictors to identify the extent of building damage using 14 predictor scenarios. In addition, field surveys were conducted two years and nine months after the tsunami to observe the changes and efforts made. The results of the random forest classification were validated and compared with three datasets, namely xBD, Copernicus, and field survey data. The results of this study can help classify the level of building damage using satellite imagery to improve mitigation in tsunami-prone areas. Numéro de notice : A2023-037 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2147455 Date de publication en ligne : 07/12/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2147455 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102307
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 14 n° 1 (2023) . - pp 28 - 51[article]Modern vectorization and alignment of historical maps: An application to Paris Atlas (1789-1950) / Yizi Chen (2023)
Titre : Modern vectorization and alignment of historical maps: An application to Paris Atlas (1789-1950) Titre original : Vectorisation et alignement modernes des cartes historiques : Une application à l'Atlas de Paris (1789-1950) Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yizi Chen , Auteur ; Julien Perret , Directeur de thèse ; Joseph Chazalon, Directeur de thèse ; Clément Mallet , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2023 Importance : 124 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] alignement des données
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte ancienne
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] contraste local
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] Paris (75)
[Termes IGN] plan de ville
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] vectorisation
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les cartes sont une source unique de connaissances depuis des siècles. Ces documents historiques fournissent des informations inestimables pour analyser des transformations spatiales complexes sur des périodes importantes. Cela est particulièrement vrai pour les zones urbaines qui englobent de multiples domaines de recherche imbriqués : humanités, sciences sociales, etc. La complexité des cartes (texte, bruit, artefacts de numérisation, etc.) a entravé la capacité à proposer des approches de vectorisation polyvalentes et efficaces pendant des décennies. Dans cette thèse, nous proposons une solution apprenable, reproductible et réutilisable pour la transformation automatique de cartes raster en objets vectoriels (îlots, rues, rivières), en nous focalisant sur le problème d'extraction de formes closes. Notre approche s'appuie sur la complémentarité des réseaux de neurones convolutifs qui excellent dans et de la morphologie mathématique, qui présente de solides garanties au regard de l'extraction de formes closes tout en étant très sensible au bruit. Afin d'améliorer la robustesse au bruit des filtres convolutifs, nous comparons plusieurs fonctions de coût visant spécifiquement à préserver les propriétés topologiques des résultats, et en proposons de nouvelles. À cette fin, nous introduisons également un nouveau type de couche convolutive (CConv) exploitant le contraste des images, pour explorer les possibilités de telles améliorations à l'aide de transformations architecturales des réseaux. Finalement, nous comparons les différentes approches et architectures qui peuvent être utilisées pour implémenter chaque étape de notre chaîne de traitements, et comment combiner ces dernières de la meilleure façon possible. Grâce à une chaîne de traitement fonctionnelle, nous proposons une nouvelle procédure d'alignement d'images de plans historiques, et commençons à tirer profit de la redondance des données extraites dans des images similaires pour propager des annotations, améliorer la qualité de la vectorisation, et éventuellement détecter des cas d'évolution en vue d'analyse thématique, ou encore l'estimation automatique de la qualité de la vectorisation. Afin d'évaluer la performance des méthodes mentionnées précédemment, nous avons publié un nouveau jeu de données composé d'images de plans historiques annotées. C'est le premier jeu de données en libre accès dédié à la vectorisation de plans historiques. Nous espérons qu'au travers de nos publications, et de la diffusion ouverte et publique de nos résultats, sources et jeux de données, cette recherche pourra être utile à un large éventail d'applications liées aux cartes historiques. Note de contenu : 1- Introduction
2- Pipeline design for historical map vectorization
3- Learning edges through deep neural architectures
4- Topology-aware loss functions
5- Improving model robustness of deep edge detectors
6- Leveraging redundancies of historical maps
7- Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 10713 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences géographiques : UGE : 2023 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-04106107 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103264 MTMGNN: Multi-time multi-graph neural network for metro passenger flow prediction / Du Yin in Geoinformatica, vol 27 n° 1 (January 2023)PermalinkMulti-information PointNet++ fusion method for DEM construction from airborne LiDAR data / Hong Hu in Geocarto international, vol 38 n° 1 ([01/01/2023])PermalinkPrototype-guided multitask adversarial network for cross-domain LiDAR point clouds semantic segmentation / Zhimin Yuan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 61 n° 1 (January 2023)PermalinkPSMNet-FusionX3 : LiDAR-guided deep learning stereo dense matching on aerial images / Teng Wu (2023)PermalinkRemote sensing techniques for water management and climate change monitoring in drought areas: case studies in Egypt and Tunisia / Lifan Ji in European journal of remote sensing, vol 56 n° 1 (2023)PermalinkSemi-supervised label propagation for multi-source remote sensing image change detection / Fan Hao in Computers & geosciences, vol 170 (January 2023)PermalinkSensing urban soundscapes from street view imagery / Tianhong Zhao in Computers, Environment and Urban Systems, vol 99 (January 2023)PermalinkSimplified automatic prediction of the level of damage to similar buildings affected by river flood in a specific area / David Marín-García in Sustainable Cities and Society, vol 88 (January 2023)PermalinkPermalinkA survey and benchmark of automatic surface reconstruction from point clouds / Raphaël Sulzer (2023)PermalinkTree height-growth trajectory estimation using uni-temporal UAV laser scanning data and deep learning / Stefano Puliti in Forestry, an international journal of forest research, vol 96 n° 1 (January 2023)PermalinkAssessing spatio-temporal mapping and monitoring of climatic variability using SPEI and RF machine learning models / Saadia Sultan Wahlaa in Geocarto international, vol 37 n° 27 ([20/12/2022])PermalinkAbove ground biomass estimation from UAV high resolution RGB images and LiDAR data in a pine forest in Southern Italy / Mauro Maesano in iForest, biogeosciences and forestry, vol 15 n° 6 (December 2022)PermalinkA comparative study on deep-learning methods for dense image matching of multi-angle and multi-date remote sensing stereo-images / Hessah Albanwan in Photogrammetric record, vol 37 n° 180 (December 2022)PermalinkA deep learning framework based on generative adversarial networks and vision transformer for complex wetland classification using limited training samples / Ali Jamali in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 115 (December 2022)PermalinkDiscriminating pure Tamarix species and their putative hybrids using field spectrometer / Solomon G. Tesfamichael in Geocarto international, vol 37 n° 25 ([01/12/2022])PermalinkExtracting built-up land area of airports in China using Sentinel-2 imagery through deep learning / Fanxuan Zeng in Geocarto international, vol 37 n° 25 ([01/12/2022])PermalinkFusion of SAR and multi-spectral time series for determination of water table depth and lake area in peatlands / Katrin Krzepek in PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, vol 90 n° 6 (December 2022)PermalinkHybrid XGboost model with various Bayesian hyperparameter optimization algorithms for flood hazard susceptibility modeling / Saeid Janizadeh in Geocarto international, vol 37 n° 25 ([01/12/2022])PermalinkModelling evacuation preparation time prior to floods: A machine learning approach / R. Sreejith in Sustainable Cities and Society, vol 87 (December 2022)Permalink