Centre dedocumentation
scientifique

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 inconnu ([01/02/2021])  

Public [article]  inInternational Journal of Digital Earth > vol inconnu [01/02/2021] 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 / Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] base de données d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] base de données localisées de référence [Termes descripteurs IGN] données hétérogènes [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] intégration de données [Termes descripteurs IGN] mise à jour de base de données [Termes descripteurs IGN] OCS GE [Termes descripteurs 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 : 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]

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 descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] base de données forestières [Termes descripteurs IGN] carte de la végétation [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] couvert forestier [Termes descripteurs IGN] échantillonnage [Termes descripteurs IGN] France (administrative) [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] mise à jour de base de données [Termes descripteurs IGN] Populus (genre) [Termes descripteurs 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]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (3)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
081-2021011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
081-2021013	DEP-RECP	Revue	MATIS	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2021012	DEP-RECF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

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)  

Public [article]  inSurvey review > vol 52 n° 372 (May 2020) . - pp 191 - 204 Titre : Study of usability of aerial images and high-resolution satellite images in cadastre renewal works in Turkey Type de document : Article/Communication Auteurs : Fazil Nacar, Auteur ; Hakan Karabörk, Auteur ; Tayfun Cay, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 191 - 204 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cadastre étranger [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] données cadastrales [Termes descripteurs IGN] données GPS [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image Worldview [Termes descripteurs IGN] levé topographique [Termes descripteurs IGN] mise à jour de base de données [Termes descripteurs IGN] orthophotographie [Termes descripteurs IGN] Turquie Résumé : (Auteur) If the usability of orthophotos of aerial images and high-resolution satellite images in cadastre renewal works is ensured, the state cadastre can be maintained and constantly updated. For this purpose, three pilot fields in Konya, Adana and Şanlıurfa were selected. In these fields, land surveys were made with a CORS method by using GPS. The coordinates were obtained by using orthophotos in Konya (1/2000 scale) and in Adana (1/5000 scale) and orthophotos with 1/5000 scale obtained from WorldView-2 high-resolution satellite images in Şanlıurfa. One aim was to establish the positional accuracy of the data obtained from digital orthophotos and area accuracy in comparison with cadastral areas by presuming that the land surveys were accurate. In light of the discovered results, comments on the usability of orthophotos obtained from aerial images and high-resolution satellite images in renewal cadastre were made. Numéro de notice : A2020-176 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2018.1536849 date de publication en ligne : 24/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2018.1536849 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94832 [article]

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

Public contenu dans XXIV ISPRS Congress, Commission 3 / Nicolas Paparoditis (2020)   Titre : Classification of time series of Sentinel-2 images for large scale mapping in Cameroon Type de document : Article/Communication Auteurs : Hermann Tagne, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; David Monkam, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. XLIII-B3 Projets : TOSCA Parcelle / Le Bris, Arnaud Conférence : ISPRS 2020, Commission 3, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Archives Commission 3 Importance : pp 633 - 640 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] Cameroun [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification [Termes descripteurs IGN] image optique [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] mise à jour de base de données [Termes descripteurs IGN] série temporelle Résumé : (auteur) Sentinel-2 satellites provide dense image time series exhibiting high spectral, spatial and temporal resolution. These images are in particular of utter interest to map Land-Cover (LC) at large scale. LC maps can now be computed on a yearly basis at the scale of a country with efficient supervised classifiers, assuming suitable training data are available. However, the efficient exploitation of large amount of Sentinel-2 imagery still remain challenging on unexplored areas where state-of-the-art classifiers are prone to fail. This paper focuses on Land-Cover mapping over Cameroon for the purpose of updating the national topographic geodatabase. The ι2 framework is adopted and tested for the specificity of the country. Here, experiments focus on generic classes (five) which enables providing robust focusing masks for higher resolution classifications. Two strategies are compared: (i) a LC map is calculated out of a year long time series and (ii) monthly LC maps are generated and merged into a single yearly map. Satisfactory accuracy scores are obtained, allowing to provide a first step towards finer-grained map retrieval. Numéro de notice : C2020-006 Affiliation des auteurs : LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-633-2020 date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-633-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95656

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

Public Titre : Information Géographique Volontaire, vers un usage conjoint avec l’information géographique institutionnelle : Habilitation à Diriger des Recherches Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur Editeur : Marne- la -Vallée [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2020 Importance : 123 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Synthèse des travaux en vue d'obtenir l'Habilitation à Diriger des Recherches délivrée par l'Université Gustave Eiffel, Spécialité "Sciences et Technologies de l'Information Géographique" Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique [Termes descripteurs IGN] base de données d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] données hétérogènes [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] intégration de données [Termes descripteurs IGN] mise à jour de base de données [Termes descripteurs IGN] montagne [Termes descripteurs IGN] plateforme collaborative [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] source de données Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) [Introduction] Ce mémoire présente une synthèse des recherches que j’ai menées au Laboratoire LaSTIG de l’IGN dans le domaine de la géomatique sur la période 2013 – 2020. Dans ce mémoire, je me concentre sur trois aspects que j’ai traités autour de l’information géographique volontaire : les processus collaboratifs, la qualification et l’intégration de données. Le premier chapitre décrit le contexte, les enjeux, les objectifs scientifiques et la démarche générale suivie dans mes travaux de recherche. […] Note de contenu : Chapitre 1. Introduction 1.1 Contexte 1.2 Enjeux et objectifs scientifiques 1.3 Mon parcours recherche 1.4 Démarche globale et organisation du mémoire Chapitre 2. Information géographique volontaire : des pratiques courantes aux recommandations 2.1 Problématiques et positionnement 2.2 Pratiques courantes de l’information géographique volontaire 2.3 Recommandations et mise en œuvre d’une plateforme collaborative pour la collecte de l’information géographique volontaire Chapitre 3. Qualification de l’information géographique volontaire 3.1 Problématiques et positionnement 3.2 Proposition d’une méthode de qualification de l’information géographique volontaire issue de plateformes d’autorité 3.3 Proposition d’une méthodologie de qualification de l’information géographique volontaire issue de plateformes d’activités sportives Chapitre 4. Intégration de l’information géographique hétérogène 4.1 Problématiques et positionnement 4.2 Identification des mises à jour d’un référentiel du réseau routier d’autorité en utilisant les traces issues des activités sportives 4.3 Mise à jour de données d’occupation du sol d’autorité 4.4 Constitution d’un référentiel métier pour la localisation des victimes en montagne Chapitre 5. Conclusion et perspectives de recherche 5.1 Information géographique volontaire : des pratiques courantes aux recommandations 5.2 Qualification et amélioration de l’information géographique volontaire 5.3 Intégrer différentes sources d’information géographique volontaire et institutionnelle en prenant en compte leur hétérogénéité 5.4 Directions de recherche à long terme Numéro de notice : 26479 Affiliation des auteurs : LaSTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : HDR Note de thèse : HDR : Sciences et Technologies de l’Information Géographique : UGE : 2020 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : HDR DOI : sans date de publication en ligne : 16/12/2020 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03078869 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96668

Documents numériques

en open access Information Géographique Volontaire, vers un usage conjoint... - pdf éditeur Adobe Acrobat PDF

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) 

Permalink

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

Permalink

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

Permalink

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

Permalink

A filtering-based approach for improving crowdsourced GNSS traces in a data update context / Stefan Ivanovic in ISPRS International journal of geo-information, vol 8 n° 9 (September 2019)  

Permalink

Correcting rural building annotations in OpenStreetMap using convolutional neural networks / John E. Vargas-Muñoz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)  

Permalink

Feedbacks on VGI in-situ campaign for updating LULC data / Laurence Jolivet (2019)  

Permalink

La signalisation routière intégrée au SIG d’une communauté de communes / Axel Orger in Géomatique expert, n° 125 (novembre - décembre 2018)

Permalink

An experimental framework for integrating citizen and community science into land cover, land use, and land change detection processes in a national mapping agency / Ana-Maria Olteanu-Raimond in Land, vol 7 n° 3 (September 2018)  

Permalink

Improving the upscaling of land cover maps by fusing uncertainty and spatial structure information / Peijun Sun in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 2 (February 2018)  

Permalink