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A data fusion-based framework to integrate multi-source VGI in an authoritative land use database / Lanfa Liu in International Journal of Digital Earth, vol 14 n° 4 (April 2021)  

Public [article]  inInternational Journal of Digital Earth > vol 14 n° 4 (April 2021) . - pp 480 - 509 Titre : A data fusion-based framework to integrate multi-source VGI in an authoritative land use database Type de document : Article/Communication Auteurs : Lanfa Liu, Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Laurence Jolivet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Linda M. See, Auteur Année de publication : 2021 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Article en page(s) : pp 480 - 509 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] base de données d'occupation du sol [Termes IGN] base de données localisées de référence [Termes IGN] données hétérogènes [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] intégration de données [Termes IGN] mise à jour de base de données [Termes IGN] OCS GE [Termes IGN] théorie de Dempster-Shafer Résumé : (auteur) Updating an authoritative Land Use and Land Cover (LULC) database requires many resources. Volunteered geographic information (VGI) involves citizens in the collection of data about their spatial environment. There is a growing interest in using existing VGI to update authoritative databases. This paper presents a framework aimed at integrating multi-source VGI based on a data fusion technique, in order to update an authoritative land use database. Each VGI data source is considered to be an independent source of information, which is fused together using Dempster-Shafer Theory (DST). The framework is tested in the updating of the authoritative land use data produced by the French National Mapping Agency. Four data sets were collected from several in-situ and remote campaigns run between 2018 and 2020 by contributors with varying profiles. The data fusion approach achieved an overall accuracy of 85.6% for the 144 features having at least two contributions when the confidence threshold was set to 0.05. Despite the heterogeneity and limited amount of VGI used, the results are promising, with 99% of the LU polygons updated or enriched. These results show the potential of using multi-source VGI to update or enrich authoritative LU data and potentially LULC data more generally. Numéro de notice : A2021-069 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/17538947.2020.1842524 Date de publication en ligne : 05/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/17538947.2020.1842524 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96522 [article]

Suivi de la dynamique de l’occupation du sol en République de Guinée par imagerie satellitaire Spot : transfert technologique pour le développement d’outils performants d’aide à la décision / Gabriel Jaffrain in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 59 - 80 Titre : Suivi de la dynamique de l’occupation du sol en République de Guinée par imagerie satellitaire Spot : transfert technologique pour le développement d’outils performants d’aide à la décision Type de document : Article/Communication Auteurs : Gabriel Jaffrain, Auteur ; Arthur Leroux, Auteur ; An Vo Quang, Auteur ; Camille Pinet, Auteur ; Belvide Dessagboli, Auteur ; Yvan Gauthier, Auteur ; Adrien Moiret, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 59 - 80 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] aménagement durable [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] cartographie dynamique [Termes IGN] données environnementales [Termes IGN] dynamique spatiale [Termes IGN] Guinée [Termes IGN] image SPOT [Termes IGN] mise à jour de base de données [Termes IGN] outil d'aide à la décision [Termes IGN] politique publique [Termes IGN] précision des données [Termes IGN] surface cultivée Résumé : (Auteur) Comment concilier un développement agricole durable avec la lutte contre le changement climatique et la préservation de la biodiversité ? Pour relever un tel défi, les décideurs politiques, techniques et socio-économiques ont désormais accès à des informations environnementales précises et précieuses. Il s’agit notamment des images satellitaires et des données environnementales produites à partir de ces images. En Guinée, pour mener à bien les politiques publiques de gestion durable des territoires et des ressources naturelles, le gouvernement doit être en mesure de disposer d’informations fiables, cohérentes, précises et aussi actualisées que possible sur l’état et la dynamique de son territoire (artificialisation des sols, extension agricole, déforestation, extraction minière…) et sur l’évolution de certains éléments de la biosphère (forêts, savanes, zones humides, mangroves...). A cet effet, le ministère de l’Agriculture guinéen s’est appuyé sur l’expertise technique française pour élaborer un zonage agroécologique à l’échelle du pays, visant à identifier et quantifier les zones agricoles actuelles, à évaluer le potentiel agricole et obtenir une cartographie de l’occupation du sol et de sa dynamique sur une période de 10 ans (2005-2015). Ce projet a été réalisé sur deux ans dans un cadre partenarial entre une équipe d’experts thématiciens français et une équipe de techniciens et experts guinéens., pour assurer un transfert complet de compétences sur l’ensemble des activités du projet. Cette collaboration a permis la réalisation d’une couche d’occupation du sol et la mise en place d’applications pertinentes dans le domaine de l’agriculture et de l’environnement afin de fournir des outils d’aide à la décision aux multiples acteurs guinéens. Numéro de notice : A2021-664 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.563 Date de publication en ligne : 21/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.563 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98754 [article]

Toward a yearly country-scale CORINE land-cover map without using images: A map translation approach / Luc Baudoux in Remote sensing, Vol 13 n° 6 (March 2021)  

Public [article]  inRemote sensing > Vol 13 n° 6 (March 2021) . - n° 1060 - 32 p. Titre : Toward a yearly country-scale CORINE land-cover map without using images: A map translation approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Luc Baudoux , Auteur ; Jordi Inglada, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Année de publication : 2021 Projets : AI4GEO / , MAESTRIA / Mallet, Clément Article en page(s) : n° 1060 - 32 p. Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] appariement sémantique [Termes IGN] apprentissage dirigé [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] changement d'occupation du sol [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] Corine Land Cover [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] image à haute résolution [Termes IGN] inférence [Termes IGN] mise à jour automatique [Termes IGN] mise à jour de base de données Résumé : (Auteur) CORINE Land-Cover (CLC) and its by-products are considered as a reference baseline for land-cover mapping over Europe and subsequent applications. CLC is currently tediously produced each six years from both the visual interpretation and the automatic analysis of a large amount of remote sensing images. Observing that various European countries regularly produce in parallel their own land-cover country-scaled maps with their own specifications, we propose to directly infer CORINE Land-Cover from an existing map, therefore steadily decreasing the updating time-frame. No additional remote sensing image is required. In this paper, we focus more specifically on translating a country-scale remote sensed map, OSO (France), into CORINE Land Cover, in a supervised way. OSO and CLC not only differ in nomenclature but also in spatial resolution. We jointly harmonize both dimensions using a contextual and asymmetrical Convolution Neural Network with positional encoding. We show for various use cases that our method achieves a superior performance than the traditional semantic-based translation approach, achieving an 81% accuracy over all of France, close to the targeted 85% accuracy of CLC. Numéro de notice : A2021-244 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs13061060 Date de publication en ligne : 11/03/2021 En ligne : https://dx.doi.org/10.3390/rs13061060 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97311 [article]

From local to global: A transfer learning-based approach for mapping poplar plantations at national scale using Sentinel-2 / Yousra Hamrouni in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 171 (January 2021) . - pp 76 - 100 Titre : From local to global: A transfer learning-based approach for mapping poplar plantations at national scale using Sentinel-2 Type de document : Article/Communication Auteurs : Yousra Hamrouni, Auteur ; Eric Paillassa, Auteur ; Véronique Chéret, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 76 - 100 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] base de données forestières [Termes IGN] carte de la végétation [Termes IGN] classification par forêts aléatoires [Termes IGN] couvert forestier [Termes IGN] échantillonnage [Termes IGN] France (administrative) [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] mise à jour de base de données [Termes IGN] Populus (genre) [Termes IGN] série temporelle Résumé : (auteur) Reliable estimates of poplar plantations area are not available at the French national scale due to the unsuitability and low update rate of existing forest databases for this short-rotation species. While supervised classification methods have been shown to be highly accurate in mapping forest cover from remotely sensed images, their performance depends to a great extent on the labelled samples used to build the models. In addition to their high acquisition cost, such samples are often scarce and not fully representative of the variability in class distributions. Consequently, when classification models are applied to large areas with high intra-class variance, they generally yield poor accuracies because of data shift issues. In this paper, we propose the use of active learning to efficiently adapt a classifier trained on a source image to spatially distinct target images with minimal labelling effort and without sacrificing the classification performance. The adaptation consists in actively adding to the initial local model new relevant training samples from other areas in a cascade that iteratively improves the generalisation capabilities of the classifier leading to a global model tailored to these different areas. This active selection relies on uncertainty sampling to directly focus on the most informative pixels for which the algorithm is the least certain of their class labels. Experiments conducted on Sentinel-2 time series revealed their high capacity to identify poplar plantations at a local scale with an average F-score ranging from 89.5% to 99.3%. For large area adaptation, the results showed that when the same number of training samples was used, active learning outperformed random sampling by up to 5% of the overall accuracy and up to 12% of the class F-score. Additionally, and depending on the class considered, the random sampling model required up to 50% more samples to achieve the same performance of an active learning-based model. Moreover, the results demonstrate the suitability of the derived global model to accurately map poplar plantations among other tree species with overall accuracy values up to 14% higher than those obtained with local models. The proposed approach paves the way for a national scale mapping in an operational context. Numéro de notice : A2021-013 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.10.018 Date de publication en ligne : 20/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.10.018 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96417 [article]

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081-2021011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
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081-2021012	DEP-RECF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Lessons learned from a VGI initiative for Land Use monitoring / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2021)  

Public Titre : Lessons learned from a VGI initiative for Land Use monitoring Type de document : Article/Communication Auteurs : Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Marie-Dominique Van Damme , Auteur ; Laurent Jolivet, Auteur Editeur : Paris, ... [Suède] : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2021 Collection : Abstracts of the ICA Projets : 1-Pas de projet / Mallet, Clément Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] données localisées de référence [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] enrichissement sémantique [Termes IGN] mise à jour de base de données [Termes IGN] plateforme collaborative [Termes IGN] surveillance de l'urbanisation [Termes IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) Land Use (LU) mapping and monitoring at fine spatial and temporal resolutions requires many efforts. Remote-sensing based change detection approaches exist (Lu et al., 2014), though use is not trivial and not necessarily related to cover. Considerable interest has then emerged in using Volunteered Geographic Information (VGI) (Goodchild, 2007) as an alternative source of data (Fonte et al., 2013; Fritz et al., 2015). The goal of this paper is to discuss the lessons learned from a VGI data collection initiative which have aimed to collect change and local LU observations (i.e. quarry activity, usage and number of floors of a building, construction in progress) for updating and enriching authoritative LU data. Numéro de notice : C2021-055 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-abs-3-225-2021 Date de publication en ligne : 13/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-abs-3-225-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99393

Production et mise à jour d’un produit BD Forêt V3 par apprentissage profond / Sébastien Giordano (2021) 

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Study of usability of aerial images and high-resolution satellite images in cadastre renewal works in Turkey / Fazil Nacar in Survey review, vol 52 n° 372 (May 2020)  

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Classification of time series of Sentinel-2 images for large scale mapping in Cameroon / Hermann Tagne (2020)  

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Étude préalable à la mise en oeuvre de la qualification des contributions dans les bases de données collaboratives hébergées par l’IGN / Lilian Calas (2020) 

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Information Géographique Volontaire, vers un usage conjoint avec l’information géographique institutionnelle / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2020)  

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Mise en place d'un nouveau protocole relatif à la mise à jour de données géographiques produites par les Directions du Département des Hauts-de-Seine dans le SIG départemental / Gabriel Dousseau (2020) 

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Potential of crowdsourced traces for detecting updates in authoritative geographic data / Stefan Ivanovic (2020)  

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Vers une occupation du sol France entière par imagerie satellite à très haute résolution / Tristan Postadjian (2020)  

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Retours 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)

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La BD Topo à l’heure de la collaboration / Anonyme in Géomatique expert, n° 130-131 (octobre - décembre 2019)

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