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Import massifs de données dans OpenStreetMap : un phénomène en plein essor / Mamadou Bailo Balde (2021) 

Public Titre : Import massifs de données dans OpenStreetMap : un phénomène en plein essor Type de document : Mémoire Auteurs : Mamadou Bailo Balde, Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Encadrant ; Arnaud Le Guilcher , Encadrant Editeur : Paris : Université de Paris Année de publication : 2021 Importance : 70 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] analyse de données [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] Haute-Garonne (31) [Termes IGN] import de données [Termes IGN] Midi-Pyrénées [Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées [Termes IGN] OpenStreetMap [Termes IGN] outil d'alimentation [Termes IGN] PostgreSQL [Termes IGN] QGIS [Termes IGN] R (langage) [Termes IGN] source de données Index. décimale : DCAR Mémoires de l'ex DESS cartographie et du Master CARTHAGEO Résumé : (auteur) Depuis les débuts du projet d’OpenStreetMap (OSM), les imports massifs se faisaient avec notamment l’import des données AND (Automative Navigation Data) aux Pays-Bas et TIGER (Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing system) aux Etats-Unis (cf. Partie I.1). Par ailleurs, cette pratique s’est accentuée avec l’avènement du Géoweb. En effet, le développement fulgurant et la multiplication des outils de cartographie collaborative et de l’Opendata ont occasionné la croissance du phénomène d’import de données massives dans OSM. Dans cette étude nous analyserons donc les imports de données massives dans OSM. Pour ce faire, nous subdivisons notre travail en trois grandes parties, chacune étant décrite à travers un chapitre. Le premier chapitre porte sur la présentation générale de l’écosystème d’OSM. Il s’agit donc de décrire le modèle de données d’OSM, de présenter les outils d’éditions (y compris les outils d’imports) et les plateformes de téléchargement de données. Le deuxième chapitre s’articulera autour de l’analyse des données massivement importées dans OpenStreetMap. Concrètement, cette analyse se fait à travers l’identification et la typologie des sources de données, l’identification des types de modification et l’analyse de l’évolution des données importées. Enfin, le troisième chapitre porte sur les discussions et les perspectives de l’analyse des imports massifs dans OSM. Note de contenu : Introduction 1- OpenStreetMap, un projet libre et communautaire 2- Analyse des imports massifs de données dans OSM 3- Discussion et perspectives Conclusion Numéro de notice : 17698 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire master cartographie Organisme de stage : LASTIG (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99532

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SemCity Toulouse: a benchmark for building instance segmentation in satellite images / Ribana Roscher in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, V-5 (August 2020)  

Public [article]  inISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > V-5 (August 2020) . - pp 109 - 116 Titre : SemCity Toulouse: a benchmark for building instance segmentation in satellite images Type de document : Article/Communication Auteurs : Ribana Roscher, Auteur ; Michele Volpi, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Lukas Drees, Auteur ; Jan Dirk Wegner, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2020, Commission 5, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Annals Commission 5 Article en page(s) : pp 109 - 116 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes IGN] analyse d'image orientée objet [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] bati [Termes IGN] données d'apprentissage [Termes IGN] instance [Termes IGN] Toulouse [Termes IGN] zone urbaine dense Résumé : (auteur) In order to reach the goal of reliably solving Earth monitoring tasks, automated and efficient machine learning methods are necessary for large-scale scene analysis and interpretation. A typical bottleneck of supervised learning approaches is the availability of accurate (manually) labeled training data, which is particularly important to train state-of-the-art (deep) learning methods. We present SemCity Toulouse, a publicly available, very high resolution, multi-spectral benchmark data set for training and evaluation of sophisticated machine learning models. The benchmark acts as test bed for single building instance segmentation which has been rarely considered before in densely built urban areas. Additional information is provided in the form of a multi-class semantic segmentation annotation covering the same area plus an adjacent area 3 times larger. The data set addresses interested researchers from various communities such as photogrammetry and remote sensing, but also computer vision and machine learning. Numéro de notice : A2020-503 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-V-5-2020-109-2020 Date de publication en ligne : 03/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-5-2020-109-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95639 [article]

Prediction of plant diversity in grasslands using Sentinel-1 and -2 satellite image time series / Mathieu Fauvel in Remote sensing of environment, Vol 237 (February 2020)  

Public [article]  inRemote sensing of environment > Vol 237 (February 2020) . - 13 p. Titre : Prediction of plant diversity in grasslands using Sentinel-1 and -2 satellite image time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathieu Fauvel, Auteur ; Maylis Lopes, Auteur ; Titouan Dubo, Auteur ; Justine Rivers-Moore, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Nicolas Gross, Auteur ; Annie Ouin, Auteur Année de publication : 2020 Projets : SEBIOREF / Ouin, Annie Article en page(s) : 13 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes IGN] biodiversité végétale [Termes IGN] classification par forêts aléatoires [Termes IGN] Haute-Garonne (31) [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image RapidEye [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] indice de diversité [Termes IGN] indice de végétation [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] prairie [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] taxinomie Résumé : (auteur) The prediction of grasslands plant diversity using satellite image time series is considered in this article. Fifteen months of freely available Sentinel optical and radar data were used to predict taxonomic and functional diversity at the pixel scale (10 m × 10 m) over a large geographical extent (40,000 km2). 415 field measurements were collected in 83 grasslands to train and validate several statistical learning methods. The objective was to link the satellite spectro-temporal data to the plant diversity indices. Among the several diversity indices tested, Simpson and Shannon indices were best predicted with a coefficient of determination around 0.4 using a Random Forest predictor and Sentinel-2 data. The use of Sentinel-1 data was not found to improve significantly the prediction accuracy. Using the Random Forest algorithm and the Sentinel-2 time series, the prediction of the Simpson index was performed. The resulting map highlights the intra-parcel variability and demonstrates the capacity of satellite image time series to monitor grasslands plant taxonomic diversity from an ecological viewpoint. Numéro de notice : A2020-004 Affiliation des auteurs : UPEM-LASTIG+Ext (2016-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2019.111536 Date de publication en ligne : 26/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111536 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94296 [article]

Shadow detection and correction using a combined 3D GIS and image processing approach / Safa Ridene in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 3 - 4 (juillet - décembre 2019)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 29 n° 3 - 4 (juillet - décembre 2019) . - pp 241 - 253 Titre : Shadow detection and correction using a combined 3D GIS and image processing approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Safa Ridene, Auteur ; Reda Yaagoubi, Auteur ; Imane Sebari, Auteur ; Audrey Alajouanine, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 241 - 253 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] détection d'ombre [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] Matlab [Termes IGN] ModelBuilder [Termes IGN] orthophotographie [Termes IGN] SIG 3D [Termes IGN] Toulouse Résumé : (Auteur) While shadow can give useful information about size and shape of objects, it can pose problems in feature detection and object detection, thereby, it represents one of the major perturbator phenomenons frequently occurring on images and unfortunately, it is inevitable. “Shadows may lead to the failure of image analysis processes and also cause a poor quality of information which in turn leads to problems in implementation of algorithms.” (Mahajan and Bajpayee, 2015). It also affects multiple image analysis applications, whereby shadow cast by buildings deteriorate the spectral values of the surfaces. Therefore, its presence causes a deterioration in the visual image's quality and limits the information that the former could give. Ignoring the existence of shadows in images may cause serious problems in various visual processing applications such as false objects detection. In this context, many researches have been conducted through years. However, it is still a challenge for analysts all over the world to find a fully automated and efficient method for shadow removal from images. Numéro de notice : A2019-640 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3166/rig.2019.00091 Date de publication en ligne : 03/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2019.00091 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95649 [article]

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Detection of individual trees in urban alignment from airborne data and contextual information: A marked point process approach / Josselin Aval in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 146 (December 2018) . - pp 197 - 210 Titre : Detection of individual trees in urban alignment from airborne data and contextual information: A marked point process approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Josselin Aval, Auteur ; Jean Demuynck, Auteur ; Emmanuel Zenou, Auteur ; Sophie Fabre, Auteur ; David Sheeren , Auteur ; Mathieu Fauvel, Auteur ; Karine R.M. Adeline, Auteur ; Xavier Briottet , Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 197 - 210 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] arbre urbain [Termes IGN] canopée [Termes IGN] détection d'arbres [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] houppier [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] prise en compte du contexte [Termes IGN] processus ponctuel marqué [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] Toulouse [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (Auteur) With the current expansion of cities, urban trees have an important role for preserving the health of its inhabitants. With their evapotranspiration, they reduce the urban heat island phenomenon, by trapping CO2 emission, improve air quality. In particular, street trees or alignment trees, create shade on the road network, are structuring elements of the cities and decorate the roads. Street trees are also subject to specific conditions as they have little space for growth, are pruned and can be affected by the spread of diseases in single-species plantations. Thus, their detection, identification and monitoring are necessary. In this study, an approach is proposed for mapping these trees that are characteristic of the urban environment. Three areas of the city of Toulouse in the south of France are studied. Airborne hyperspectral data and a Digital Surface Model (DSM) for high vegetation detection are used. Then, contextual information is used to identify the street trees. Indeed, Geographic Information System (GIS) data are considered to detect the vegetation canopies close to the streets. Afterwards, individual street tree crown delineation is carried out by modeling the discriminative contextual features of individual street trees (hypotheses of small angle between the trees and similar heights) based on Marked Point Process (MPP). Compared to a baseline individual tree crown delineation method based on region growing, our method logically provides the best results with F-score values of 91%, 75% and 85% against 70%, 41% and 20% for the three studied areas respectively. Our approach mainly succeeds in identifying the street trees. In addition, the contribution of the angle, the height and the GIS data in the street tree mapping has been studied. The results encourage the use of the angle, the height and the GIS data together. However, with only the angle and the height, the results are similar to those obtained with the inclusion of the GIS data for the first and the second study cases with F-score values of 88%, 79% and 62% against 91%, 75% and 85% for the three study cases respectively. Finally, it is shown that the GIS data only is not sufficient. Numéro de notice : A2018-538 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.09.016 Date de publication en ligne : 21/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.09.016 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91552 [article]

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Discordance cartographique, l'exemple de Toulouse / Pierre Clergeot in Géomètre, n° 2136 (mai 2016)

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Apport de la prise en compte de la variabilité intra-classe dans les méthodes de démélange hyperspectral pour l'imagerie urbaine / Charlotte Revel (2016)  

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The iQmulus urban showcase: automatic tree classification and identification in huge mobile mapping point clouds / Jan Böhm (2016)    

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Pratique de la sémiologie et des SIG par des étudiants au travers d'un programme collectif : implication de la promotion des étudiants de licence 3 de géographie de l'Université d'Angers au sein d'un programme de recherche européen / Emilie Bourget in Cartes & Géomatique, n° 222 (décembre 2014)

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Apport de l'imagerie très haute résolution spatiale pour la caractérisation de la densité urbaine / Laurent Bouffier in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 208 (Octobre 2014)  

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Toulouse (France) local tie survey, Version 1 / Kévin Eyermann (2014) 

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Information content of very high resolution SAR images: study of feature extraction and imaging parameters / Corneliu Dimitru in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 8 (August 2013)  

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La photogrammétrie au service de la justice : mesures géométriques du cratère de l'explosion AZF / Michel Kasser in XYZ, n° 122 (mars - mai 2010)

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Change detection in submetric optical images using land cover classification tools / Arnaud Le Bris (2010)

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Le paysage du bas-Comminges au cours des siècles / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 112 (décembre 2009)

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