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Potential of crowdsourced traces for detecting updates in authoritative geographic data / Stefan Ivanovic (2020)
Titre : Potential of crowdsourced traces for detecting updates in authoritative geographic data Type de document : Article/Communication Auteurs : Stefan Ivanovic (1988 - 2020) , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur ; Thomas Devogele , Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2020 Collection : Lecture notes in Geoinformation and Cartography, ISSN 1863-2246 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : AGILE 2019, 22nd conference on Geo-information science 17/06/2019 20/06/2019 Limassol Chypre Proceedings Springer Importance : pp 205 - 221 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] aide à la décision
[Termes IGN] appariement de données localisées
[Termes IGN] BD Topo
[Termes IGN] chemin rural
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] données localisées de référence
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] route
[Termes IGN] trace GPSRésumé : (auteur) Crowdsourced traces collected by GPS devices during sports activities are now widely available on different websites. The goal of this paper is to study the potential of crowdsourced traces coming from GPS devices to highlight updates in authoritative geographic data. To reach this goal, an approach based on two steps is proposed. First, a data matching method is applied to match authoritative data and crowdsourced traces. Second, for the non-matched crowdsourced segments composing a trace, different criteria are defined to decide if whether or not, non-matched segments should be considered as an alert for update in authoritative data. The proposed approach is tested on crowdsourced traces and on BDTOPO® authoritative road and path network in mountain area. The results are promising: 727, 1 km of missing paths were found in the test area, which corresponds to 7.7% of the total length of used traces. The discovered missing paths also represent a contribution of 2.4% of the total length of BDTopo® road and path network in the test area. Numéro de notice : C2019-008 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/978-3-030-14745-7_12 Date de publication en ligne : 16/04/2019 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-14745-7_12 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92911 Vers une occupation du sol France entière par imagerie satellite à très haute résolution / Tristan Postadjian (2020)
Titre : Vers une occupation du sol France entière par imagerie satellite à très haute résolution Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Tristan Postadjian , Auteur ; Clément Mallet , Directeur de thèse ; Arnaud Le Bris , Encadrant ; Hichem Sahbi, Encadrant Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2020 Importance : 169 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du titre de Docteur de l'Université Paris-Est, spécialité : Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la CommunicationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données localisées IGN
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] OCS GEIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La connaissance de la couverture des territoires en terme d’occupation des sols est devenue un enjeu majeur du XXIème siècle. Que ce soit à l’échelle nationale ou à une échelle plus globale, les initiatives se multiplient pour proposer des cartographies d’occupation des sols qui répondent à des besoins propres à chacune. Consistant à classer des objets présents sur le sol selon des nomenclatures prédéfinies, la tâche est fastidieuse à l’heure actuelle avec des processus essentiellement manuels ou semi-manuels, nécessaires pour garantir le respect de certaines qualités et spécifications. De son côté, la télédétection spatiale a connu un essor conséquent avec la multiplication des capteurs optiques d’observation de la Terre disponibles et de leur diversité en terme de résolutions spectrale, spatiale et temporelle. Ces capteurs optiques proposent chacun une description de la surface terrestre qui leur est propre, et donc caractérisant un ou plusieurs type(s) d’occupation(s) des sols. Ces types dépendent justement des caractéristiques de ces capteurs, caractéristiques adaptées davantage à l’observation des glaciers, des forêts ou des zones plus urbaines par exemple. Les satellites SPOT 6 et SPOT 7, lancés en 2012 et 2014 respectivement, sont dotés de capteurs optiques à très haute résolution spatiale, et acquièrent des images dans quatre bandes spectrales à haute résolution ainsi qu’une bande panchromatique à très haute résolution, permettant de porter la résolution des quatre canaux spectraux à 1,5 m. L’IGN, à partir de ces acquisitions SPOT disponibles sur le pôle de données surfaces continentales THEIA, produit chaque année une couverture d’orthophotos sur l’ensemble du territoire français. Il apparaît dès lors intéressant d’exploiter cette couverture pour générer une OCS millésimée. La problématique de cartographie de l’occupation des sols automatique à partir d’images aériennes ou satellites occupe la communauté de télédétection depuis longtemps, par le biais de processus de classification supervisés, tels que les SVMs, ou les forêts aléatoires pour, entre autres, la vitesse d’exécution de ces derniers. Mais les résultats obtenus par ces méthodes n’ont pas encore permis une réelle automatisation, notamment en adéquation avec des spécifications existantes (erreurs encore trop importantes). En parallèle de ces algorithmes depuis longtemps utilisés, des méthodes d’apprentissage automatique d’un genre nouveau, bien que reposant sur des concepts remontant aux années 1950, émergent depuis une décennie et sont étroitement liés aux recherches menées en machine learning. L’apprentissage profond, dont il est question ici, a fait ses preuves dans de nombreux domaines depuis le traitement naturel du langage, à la reconnaissance d’objets dans des images. Cet essor récent est la conséquence de la disponibilité de grandes bases de données d’apprentissage, ainsi que la démocratisation de l’utilisation de GPUs et de l’accroissement général des puissances de calcul. Représentants principaux de cette famille d’apprentissage, les réseaux de neurones profonds ont réellement bouleversé le monde actuel au quotidien. Que ce soit au niveau académique en terme de recherche, au niveau sociétal, au travers des smartphones par exemple (reconnaissances vocale, faciale, systèmes de recommandation), ou même au niveau politique, avec les questions déontologiques que cela peut poser en terme de confidentialité des données (RGPD) et de protection des libertés individuelles, l’apprentissage profond est au cœur de technologies utilisées par la plupart des gens, de manière transparente et donc sans que ceux-ci s’en aperçoivent. En effet, pour afficher de telles performances dans tant de domaines, l’inconvénient pratique est le besoin très massif de données d’apprentissage lorsque l’on manipule ces algorithmes. Les bases de données géographiques de l’IGN sont donc une opportunité dans notre cas, permettant d’exploiter au mieux les images très haute résolution monoscopiques acquises par les satellites SPOT 6 et 7 en les classifiant automatiquement par réseaux de neurones profonds appris sur ces mêmes bases de données. C’est cette approche que nous proposons dans ces travaux de thèse, avec une volonté d’étudier cette problématique tout en se plaçant dans un cadre plus large à visée opérationnelle, afin de proposer des cartographies sur de grandes étendues géographiques. Les expérimentations menées répondent aux questions soulevées lorsque l’on cherche à classifier de grandes zones : par exemple, la couverture annuelle SPOT produite par l’IGN étant unique, deux images adjacentes de cette couverture peuvent avoir été acquises à des époques différentes. Également, nous étudions les possibilités de transfert d’apprentissage par fine-tuning qui offre beaucoup d’avantages en matière de charges de calcul et de jeu d’apprentissage. Enfin, dans un contexte de mise à jour automatique de bases de données géographiques, l’exploitation jointe d’images aériennes et de réseaux de neurones profonds est étudiée, avec un accent mis sur la préparation des données d’apprentissage issues des bases de données géographiques de l’IGN qui présentent certains inconvénients. Note de contenu : 1- Introduction
2- Etat de l'art
3- Apprentissage profond sur images satellites très haute résolution
4- Mettre à jour des bases de données d'OCS
5- Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 25964 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Paris-Est : 2020 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 08/12/2020 En ligne : https://theses.hal.science/tel-03045637 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96546 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)
[article]
Titre : Retours d'une campagne in-situ de VGI pour la mise à jour de données d'occupation du sol Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurence Jolivet , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Marie-Dominique Van Damme , Auteur ; Marie Gombert, Auteur ; Simon Fauret, Auteur ; Thierry Saffroy , Auteur Année de publication : 2019 Projets : Landsense / Raimond, Ana-Maria Conférence : ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA, Mapping everything for everyone 15/07/2019 20/07/2019 Tokyo Japon Open Access Proceedings of the ICA Article en page(s) : pp 53 - 58 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] campagne d'observations
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] plateforme collaborativeRésumé : (auteur) L'article présente un travail réalisé dans le cadre du projet européen H2020 2016-2020 LandSense. Le projet a pour but de mettre en place une plateforme collaborative pour le suivi et la mise à jour de données d'occupation du sol, en information sur la couverture et sur l'usage. Cette plateforme vise à permettre la remontée d'informations en occupation du sol par les citoyens ainsi que par des organisations publiques et des entreprises privées. Elle offre l'accès à des bases de données existantes et propose un ensemble de services, par exemple un service en ligne de détection automatique de changements d'occupation du sol entre deux dates (Matheus 2018). L'un des cas d'étude pilote dans LandSense est le suivi des dynamiques urbaines et péri-urbaines en proposant de compléter les données d'autorité existantes. Numéro de notice : A2019-652 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97836
in Cartes & Géomatique > n° 241-242 (décembre 2019) . - pp 53 - 58[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2019022 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 021-2019021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible La BD Topo à l’heure de la collaboration / Anonyme in Géomatique expert, n° 130-131 (octobre - décembre 2019)
[article]
Titre : La BD Topo à l’heure de la collaboration Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 32 - 37 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] BD Topo
[Termes IGN] données ouvertes
[Termes IGN] Institut national de l'information géographique et forestière (France)
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] travail coopératifRésumé : (éditeur) L’IGN, confronté à des contraintes budgétaires de plus en plus fortes, et à la perspective du passage en Open Data, n’a plus d’autre choix que de confier une partie de la mise à jour de la BD Topo, son référentiel socle, à des tiers de confiance. Mais comment, et dans quelles conditions ? C’était le sujet d’une journée organisée à l’IGN pour présenter les futurs acteurs et discuter des enjeux. Numéro de notice : A2019-587 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94528
in Géomatique expert > n° 130-131 (octobre - décembre 2019) . - pp 32 - 37[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-2019051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P002198 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt 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)
[article]
Titre : A filtering-based approach for improving crowdsourced GNSS traces in a data update context Type de document : Article/Communication Auteurs : Stefan Ivanovic (1988 - 2020) , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur ; Thomas Devogele , Auteur Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Raimond, Ana-Maria Article en page(s) : 17 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] approche participative
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] sport
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] trace GPS
[Termes IGN] valeur aberranteRésumé : (auteur) Traces collected by citizens using GNSS (Global Navigation Satellite System) devices during sports activities such as running, hiking or biking are now widely available through different sport-oriented collaborative websites. The traces are collected by citizens for their own purposes and frequently shared with the sports community on the internet. Our research assumption is that crowdsourced GNSS traces may be a valuable source of information to detect updates in authoritative datasets. Despite their availability, the traces present some issues such as poor metadata, attribute incompleteness and heterogeneous positional accuracy. Moreover, certain parts of the traces (GNSS points composing the traces) are results of the displacements made out of the existing paths. In our context (i.e., update authoritative data) these off path GNSS points are considered as noise and should be filtered. Two types of noise are examined in this research: Points representing secondary activities (e.g., having a lunch break) and points representing errors during the acquisition. The first ones we named secondary human behaviour (SHB), whereas we named the second ones outliers. The goal of this paper is to improve the smoothness of traces by detecting and filtering both SHB and outliers. Two methods are proposed. The first one allows for the detection secondary human behaviour by analysing only traces geometry. The second one is a rule-based machine learning method that detects outliers by taking into account the intrinsic characteristics of points composing the traces, as well as the environmental conditions during traces acquisition. The proposed approaches are tested on crowdsourced GNSS traces collected in mountain areas during sports activities. Numéro de notice : A2019-626 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi8090380 Date de publication en ligne : 30/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi8090380 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95359
in ISPRS International journal of geo-information > vol 8 n° 9 (September 2019) . - 17 p.[article]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)PermalinkPermalinkLa signalisation routière intégrée au SIG d’une communauté de communes / Axel Orger in Géomatique expert, n° 125 (novembre - décembre 2018)PermalinkAn 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)PermalinkImproving 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)PermalinkPermalinkDéveloppement et mise en ligne d’un portail cartographique pour la continuité écologique / Juliette Delannoy (2018)PermalinkQuality based approach for updating geographic authoritative datasets from crowdsourced GPS traces / Stefan Ivanovic (2018)PermalinkQuelle collaboration pour les données géographiques ? / Anonyme in Géomatique expert, n° 119 (novembre - décembre 2017)PermalinkAutomatic spatial metadata systems – the case of Australian urban research infrastructure network / Moshen Kalantari in Cartography and Geographic Information Science, Vol 44 n° 4 (July 2017)Permalink