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Termes IGN > géomatique > base de données localisées > attribut
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Segmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)
Titre : Segmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers Titre original : Semantic segmentation of multimodal remote sensing data : case study of forest stands Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2017 Conférence : ORASIS 2017, 16e journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur 12/06/2017 16/06/2017 Colleville-sur-Mer France open access proceedings Importance : 8 p. Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] attribut géomètrique
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] base de données localisées IGN
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (Auteur) La délimitation des peuplements forestiers est une connaissance fondamentale pour la gestion des forêts, pour les politiques publiques, pour l’aménagement du territoire, etc. Cette tâche est encore principalement réalisée manuellement par photo-interprétation d’images géospatiales à (très) haute résolution spatiale (THR). La délimitation des peuplements a été peu abordée dans la littérature, et s’est principalement intéressée, dans des environnements forestiers, à l’extraction individuelle des arbres, qui reste imprécise, et la classification des espèces d’arbres, qui présente des résultats peu satisfaisants. Dans cet article, une méthode fondée sur la fusion des données lidar aéroportées et des images multispectrales THR est proposée pour la délimitation automatique des peuplements forestiers. Les images multispectrales donnent des informations sur les espèces d’arbres, tandis que les nuages de points lidar 3D fournissent des informations géométriques (sur la hauteur principalement). Des attributs multimodaux sont calculés, à la fois au niveau du pixel et de l’objet : les objets sont obtenus à partir d’une sur-segmentation. Une classification supervisée est ensuite effectuée au niveau de l’objet afin de discriminer grossièrement les espèces d’arbres existantes dans chaque zone d’intérêt. Les résultats de la classification sont ensuite traités pour obtenir des zones homogènes avec des frontières lisses par minimisation d’énergie. La formulation de l’énergie comporte deux parties ; une liée à la classification, et une autre dans laquelle des contraintes supplémentaires liées aux attributs précédemment calculés, sont ajoutées. Le modèle énergétique est efficace avec un gain de précision jusqu’à 15% par rapport à la classification au niveau de l’objet. Les résultats de la segmentation utilisant ce modèle ont une précision allant de 96% à 99% par rapport à la Base de Données Forêt de l’IGN. Numéro de notice : C2017-015 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01866680 Format de la ressource électronique : vers HAL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87048 Documents numériques
en open access
C2017-015-Segmentation sémantique - version auteurAdobe Acrobat PDF Segmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)
Titre : Segmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2017 Importance : 220 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat pour obtenir le grade de docteur délivré par l’Université Paris-Est, spécialité doctorale Sciences et Technologies de l’Information GéographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] attribut
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] essence d'arbre
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] zone homogèneIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les peuplements forestiers constituent une entité de base pour l’inventaire forestier statistique et la cartographie. Ils sont définis comme de (grandes) zones forestières (par exemple, de plus de 2 ha) et de composition homogène en termes d’essences d’arbres et d’âge. Leur délimitation précise est généralement effectuée par des opérateurs humains par une analyse visuelle d’images contenant un canal infrarouges à très haute résolution (THR). Cette tâche est fastidieuse, nécessite beaucoup de temps et doit donc être automatisée pour un suivi de l’évolution et une mise à jour plus efficace des bases de données. Une méthode fondée sur la fusion de données lidar aéroportées et d’images multispectrales THR est proposée pour la délimitation automatique de peuplements forestiers contenant une essence dominante (c’est à dire, pure à plus de 75%). Il s’agit en effet d’une tâche préliminaire importante pour la mise à jour de la base de données de la couverture forestière. La méthode est adaptable à la donnée et au paysage étudié. Elle est composée de quatre étapes qui sont analysées en profondeur qui tirent le meilleur parti des différents sources de données de télédétection, à l’aide de processus de fusion à plusieurs niveaux des images optiques VHR et du nuage de points lidar 3D aéroporté mais aussi de l’analyse de la base de données géographique (BD Forêt) décrivant la forêt Française. Des attributs multimodaux sont d’abord extraits et leur pertinence est évaluée. Ces attributs sont ensuite croisée avec une sur-segmentation afin d’obtenir des attributs au niveau de l’objet. Il peut s’agir d’arbres (obtenus à partir du nuage de points) ou de tout autre objet de taille et/ou de forme similaire. En raison du nombre élevé d’attributs, une sélection d’attributs est ensuite effectuée. Elle permet de réduire les temps de calcul, d’améliorer la discrimination ainsi que d’évaluer la pertinence des attributs extraits et la complémentarité des données de télédétection. Une classification supervisée fondée objet est ensuite effectuée avec l’algorithme supervisé des Forêts Aléatoires. Une attention spéciale est apportée à la création du jeu d’apprentissage afin de faire face aux erreurs potentielles de la base de données Forêt. Enfin, le résultat de la classification est ensuite traité afin d’obtenir des zones homogènes avec des frontières lisses. Ce lissage est effectué de manière globale sur l’image en minimisant une énergie, dans laquelle contraintes supplémentaires sont proposées en plus des formulations classiques pour former la fonction d’énergie. Ce problème est reformulé de manière graphique et résolu par une approche de type coupe de graphe. Une étude détaillée des différentes parties de la chaîne de traitement proposée à été réalisée. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée fournit des résultats très satisfaisants en termes d’étiquetage et de délimitation des peuplements, même pour des régions spatialement éloignées et présentant des paysages différents. La méthode proposée permet également d’évaluer la complémentarité des sources de données de télédétection (à savoir le lidar et les images optiques THR). Plusieurs schémas de fusion sont par ailleurs proposés en fonction du niveau de détail souhaité et des éventuelles contraintes opérationnelles (temps de calculs, données). Note de contenu : 1- Introduction
2- State of the art
3- Proposed framework
4- Flowchart assessment
5- Regularization: how to obtain smooth relevant stands?
6- Data fusion
7- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 17504 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences et Technologies de l’Information Géographique : Paris-Est : 2017 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-01760483 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90390 Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 6. Méthodes de traitement de données lidar / Clément Mallet (2017)
contenu dans Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 1. Observation des surfaces continentales par télédétection optique / Nicolas Baghdadi (2017)
Titre de série : Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 6 Titre : Méthodes de traitement de données lidar Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Clément Mallet , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Jean-Stéphane Bailly, Auteur Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2017 Importance : pp 251 - 293 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] attribut
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] déconvolution
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forme d'onde
[Termes IGN] ondelette
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] signal laserRésumé : (Auteur) [Introduction] Ce chapitre présente les principales méthodes d'analyse de données issues de systèmes lidar topographiques et bathymétriques. Ces données peuvent être de deux types : la plupart des systèmes commerciaux délivrent des nuages de points en 3D (systèmes dits "multi-échos") alors qu'un faible nombre d'entre eux fournissent directement le signal laser rétrodiffusé par la surface terrestre (systèmes dits à retour d'onde complète). [...] Numéro de notice : H2017-002 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86436 Deep filter banks for texture recognition, description, and segmentation / Mircea Cimpoi in International journal of computer vision, vol 118 n° 1 (May 2016)
[article]
Titre : Deep filter banks for texture recognition, description, and segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Mircea Cimpoi, Auteur ; Subhransu Maji, Auteur ; Iasonas Kokkinos, Auteur ; Andrea Vedaldi, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 65 – 94 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] accès aux données
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (auteur) Visual textures have played a key role in image understanding because they convey important semantics of images, and because texture representations that pool local image descriptors in an orderless manner have had a tremendous impact in diverse applications. In this paper, we make several contributions to texture understanding. First, instead of focusing on texture instance and material category recognition, we propose a human-interpretable vocabulary of texture attributes to describe common texture patterns, complemented by a new describable texture dataset for benchmarking. Second, we look at the problem of recognizing materials and texture attributes in realistic imaging conditions, including when textures appear in clutter, developing corresponding benchmarks on top of the recently proposed OpenSurfaces dataset. Third, we revisit classic texture representations, including bag-of-visual-words and the Fisher vectors, in the context of deep learning and show that these have excellent efficiency and generalization properties if the convolutional layers of a deep model are used as filter banks. We obtain in this manner state-of-the-art performance in numerous datasets well beyond textures, an efficient method to apply deep features to image regions, as well as benefit in transferring features from one domain to another. Numéro de notice : A2016--151 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007%2Fs11263-015-0872-3 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-015-0872-3 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85919
in International journal of computer vision > vol 118 n° 1 (May 2016) . - pp 65 – 94[article]Geo-localization using volumetric representations of overhead imagery / Ozge C. Ozcanli in International journal of computer vision, vol 116 n° 3 (February 2016)
[article]
Titre : Geo-localization using volumetric representations of overhead imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Ozge C. Ozcanli, Auteur ; Yi Dong, Auteur ; Joseph L. Mundy, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 226 - 246 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement de formes
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] image 2D
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] prise de vue terrestre
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] test de performanceRésumé : (auteur) This paper addresses the problem of determining the location of a ground level image by using georeferenced overhead imagery. The input query image is assumed to be given with no metadata and the content of the image is to be matched to a priori constructed reference representations. The semantic breakdown of the content of the query image is provided through manual labeling; however, all processing involving the reference imagery and matching are fully automated. In this paper, a volumetric representation is proposed to fuse different modalities of overhead imagery and construct a 3D reference world. Attributes of this reference world such as orientation of the world surfaces, types of land cover, depth order of fronto-parallel surfaces are indexed and matched to the attributes of the surfaces manually marked on the query image. An exhaustive but highly parallelizable matching scheme is proposed and the performance is evaluated on a set of query images located in a coastal region in Eastern United States. The performance is compared to a baseline region reduction algorithm and to a landmark existence matcher that uses a 2D representation of the reference world. The proposed 3D geo-localization framework performs better than the 2D approach for 75 % of the query images. Numéro de notice : A2016--145 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007%2Fs11263-015-0850-9 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-015-0850-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85904
in International journal of computer vision > vol 116 n° 3 (February 2016) . - pp 226 - 246[article]Identification and utilization of land-use type importance for land-use data generalization / Wenxiu Gao in Cartographic journal (the), Vol 53 n° 1 (February 2016)PermalinkRemote Sensing Observations of Continental Surfaces, ch. 6. Airborne lidar data processing / Clément Mallet (2016)PermalinkSymbolisation et généralisation de données de réseau à différentes échelles / Ha Pham in Cartes & Géomatique, n° 226 (décembre 2015)PermalinkAccurate attribute mapping from volunteered geographic information: issues of volunteer quantity and quality / Giles M. Foody in Cartographic journal (the), Vol 52 n° 4 (November 2015)PermalinkSELF: Semantically Enriched Line simpliFication / Emmanuel Stefanakis in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 10 (October 2015)PermalinkCompilation de données radar et optiques pour la cartographie des classes d'occupation du sol aux environs du système lacustre de Bizerte (Tunisie du Nord) / Ibtissem Amri in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 51 n° 2 (juin 2015)PermalinkVariation du niveau d’abstraction dans le cadre de l’opérateur de zoom sémantique / Géraldine Del Mondo in Revue internationale de géomatique, vol 25 n° 2 (juin - août 2015)PermalinkSpatial interpolation to predict missing attributes in GIS using semantic kriging / Shrutilipi Bhattacharjee in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 8 Tome 2 (August 2014)PermalinkOut-of-core GPU-based change detection in massive 3D point clouds / Rico Richter in Transactions in GIS, vol 17 n° 5 (October 2013)PermalinkModèle pour un serveur de données géographiques. Les services web géographiques WMS et WFS / Nissrine Souissi in Revue internationale de géomatique, vol 23 n° 2 (juin - aout 2013)Permalink