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GeoMultiTaskNet: remote sensing unsupervised domain adaptation using geographical coordinates / Valerio Marsocci (2023)  

Public Titre : GeoMultiTaskNet: remote sensing unsupervised domain adaptation using geographical coordinates Type de document : Article/Communication Auteurs : Valerio Marsocci, Auteur ; Nicolas Gonthier, Auteur ; Anatol Garioud , Auteur ; Simone Scardapane, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2023 Conférence : CVPR 2023, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition workshops 18/06/2023 22/06/2023 Vancouver Colombie britannique - Canada OA Proceedings Importance : 11 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] base de données d'occupation du sol [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] jeu de données localisées [Termes IGN] métadonnées géographiques [Termes IGN] segmentation sémantique Résumé : (auteur) Land cover maps are a pivotal element in a wide range of Earth Observation (EO) applications. However, annotating large datasets to develop supervised systems for remote sensing (RS) semantic segmentation is costly and time-consuming. Unsupervised Domain Adaption (UDA) could tackle these issues by adapting a model trained on a source domain, where labels are available, to a target domain, without annotations. UDA, while gaining importance in computer vision, is still under-investigated in RS. Thus, we propose a new lightweight model, GeoMultiTaskNet, based on two contributions: a GeoMultiTask module (GeoMT), which utilizes geographical coordinates to align the source and target domains, and a Dynamic Class Sampling (DCS) strategy, to adapt the semantic segmentation loss to the frequency of classes. This approach is the first to use geographical metadata for UDA in semantic segmentation. It reaches state-of-the-art performances (47,22% mIoU), reducing at the same time the number of parameters (33M), on a subset of the FLAIR dataset, a recently proposed dataset properly shaped for RS UDA, used for the first time ever for research scopes here. Numéro de notice : C2023-004 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication DOI : 10.48550/arXiv.2304.07750 En ligne : https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.07750 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103083

Coastal land use and shoreline evolution along the Nador lagoon Coast in Morocco / Khalid El Khalidi in Geocarto international, vol 37 n° 25 ([01/12/2022])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 37 n° 25 [01/12/2022] . - pp 7445 - 7461 Titre : Coastal land use and shoreline evolution along the Nador lagoon Coast in Morocco Type de document : Article/Communication Auteurs : Khalid El Khalidi, Auteur ; Amine Bourhili, Auteur ; Ingrida Bagdanavičiūtė, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 7445 - 7461 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] changement d'occupation du sol [Termes IGN] Corine Land Cover [Termes IGN] érosion côtière [Termes IGN] littoral méditerranéen [Termes IGN] Maroc [Termes IGN] orthoimage [Termes IGN] photographie aérienne [Termes IGN] surveillance du littoral [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] trait de côte [Termes IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) The coastal zone, a highly dynamic and complex environment, has important ecological and jurisdictional implications for governments and coastal managers. Based on the CORINE Land Cover classification system, this paper examined the effects of land use and land cover change (LULC) on the coastlines' dynamics along the ∼24 km barrier island of Nador lagoon on the Mediterranean coast of Morocco during a period of 62 years (1954–2016). The study utilized high-resolution orthoimages in the geographic information system (GIS) environment to characterize coastline evolution and LULC changes. The evolution of the coastline was assessed using a GIS tool, in particular the Digital Shoreline Analysis System (DSAS). The net rates of coastline change were calculated by using statistical methods: the End Point Rate (EPR) and the Linear Regression Rate (LRR). Results concerning the LULC changes showed that agricultural area and beach/dune classes decreased over the entire study period (62 years) by 11.14% and 28.45%, respectively. Urban fabric, shrub, forest, and saltmarsh/peat bog classes increased during the 62 years of evaluation by 2.69%, 19.92%, 16.77%, and 0.19%, respectively. Results regarding coastal analysis indicated that the accretion and erosion processes along the barrier island of the Nador lagoon (∼24km) were observed at 45% (10.6 km) and 55% (12.8 km) of the coastline, respectively. The beaches of Oulad Zehra and Oulad Aissa were characterized by erosion (−0.58 m/yr to −0.57 m/yr respectively), while accretion was observed on the beaches of Boukana and Kariat Arkmane at rates of +2.15 m/yr and +0.82 m/yr, respectively. This study highlighted that natural and anthropogenic processes have a strong influence on the erosion/accretion trends identified along the barrier island of Nador lagoon. The changes in LULC have affected the barrier island of the lagoon in two different forms: (1) a significant spatial conversion due to dune reforestation and (2) a fundamental spatial modification that affects the sea-lagoon connection (inlet) and the construction of new hard engineering structures. Numéro de notice : A2022-927 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/10106049.2021.1974958 Date de publication en ligne : 15/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2021.1974958 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102660 [article]

Retours d'expérience de la mise en place d'une plateforme collaborative pour le suivi de l'usage du sol / Ana-Maria Olteanu-Raimond in Cartes & Géomatique, n° 247-248 (mars-juin 2022)

Public [article]  inCartes & Géomatique > n° 247-248 (mars-juin 2022) . - pp 65 - 67 Titre : Retours d'expérience de la mise en place d'une plateforme collaborative pour le suivi de l'usage du sol Type de document : Article/Communication Auteurs : Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Marie-Dominique Van Damme , Auteur ; Laurence Jolivet , Auteur Année de publication : 2022 Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie OA Proceedings Article en page(s) : pp 65 - 67 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] base de données d'occupation du sol [Termes IGN] changement d'utilisation du sol [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] information géographique [Termes IGN] plateforme collaborative [Termes IGN] Toulouse [Termes IGN] utilisation du sol Résumé : (Auteur) [Résumé de l'intervention faite à Florence lors de la conférence de l'ACI en décembre 2021] La cartographie et le suivi de l'usage du sol (US) à une échelle spatiale et temporelle fine nécessitent beaucoup d'efforts. Des approches de détection de changement s'appuient sur la télédétection (Lu et al., 2014), cependant l'information d'usage n'est pas nécessairement en lien avec l'information de couverture du sol et elle n'est pas triviale. Un intérêt considérable s'est porté sur l'information géographique volontaire (ou volunteered geographic information) (Goodchild, 2007) comme une source de données alternative (Fonte et al., 2013) ; Fritz et al., 2015). L'objectif de cet article est de discuter des retours d'expérience suite à une initiative en information géographique volontaire pour collecter des observations sur des changements et des usages du sol ciblés (par exemple activité en carrière, usage et nombre d'étages d'un bâtiment, construction en cours), ceci afin de mettre à jour et d'enrichir des bases de données d'usage du sol institutionnelles produites par l'IGN. Numéro de notice : A2022-677 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101895 [article]

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Deep-learning based multiple land-cover map translation / Luc Baudoux (2022)  

Public Titre : Deep-learning based multiple land-cover map translation Type de document : Article/Communication Auteurs : Luc Baudoux , Auteur ; Jordi Inglada, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : IGARSS 2022, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium 17/07/2022 22/07/2022 Kuala Lumpur Malaysie Proceedings IEEE Importance : pp 1260 - 1263 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] base de données d'occupation du sol [Termes IGN] cadre conceptuel [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] segmentation sémantique Résumé : (auteur) This paper presents a framework for simultaneously translating multiple land-cover maps into a given one in a supervised way. Conversely to existing approaches working on 1–1 translation, we propose a multi-translation setup that increases the generalizability and translation performance, especially on land-cover maps covering restricted spatial extents. The proposed method mainly assumes that the map of interest spatially overlaps at least with one of the other maps. High performance translation is achieved with a Convolutional Neural Network (CNN) based encoder-decoder frame-work trained with three goals: (i) high-quality translation; (ii) self-reconstruction ability; (iii) mapping of all datasets into a common representation space. Country-scale experimental results show the method effectiveness in translating six highly heterogeneous land-cover maps, achieving significantly better results than the traditional semantic-based method and better results than CNN trained for a 1–1 translation task (+ 9.7% in Overall Accuracy (OA) and +12% in macro F1-score (mF1)). Numéro de notice : C2022-039 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : https://hal.science/hal-03983066v1/document Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS46834.2022.9883056 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS46834.2022.9883056 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101765

FLAIR: French Land cover from Aerial ImageRy - Challenge FLAIR #1: semantic segmentation and domain adaptation / Anatol Garioud (2022)  

Public Titre : FLAIR: French Land cover from Aerial ImageRy - Challenge FLAIR #1: semantic segmentation and domain adaptation Type de document : Article/Communication Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Stéphane Peillet, Auteur ; Eva Bookjans, Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Boris Wattrelos , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2022 Importance : 9 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] base de données d'occupation du sol [Termes IGN] image aérienne à axe vertical [Termes IGN] jeu de données localisées [Termes IGN] segmentation sémantique Résumé : (auteur) [context] The French National Institute of Geographical and Forest Information (IGN) has the mission to document and measure land-cover on French territory and provides referential geographical datasets, including high-resolution aerial images and topographic maps. The monitoring of land-cover plays a crucial role in land management and planning initiatives, which can have significant socio-economic and environmental impact. Together with remote sensing technologies, artificial intelligence (IA) promises to become a powerful tool in determining land-cover and its evolution. IGN is currently exploring the potential of IA in the production of high-resolution land cover maps. Notably, deep learning methods are employed to obtain a semantic segmentation of aerial images. However, territories as large as France imply heterogeneous contexts: variations in landscapes and image acquisition make it challenging to provide uniform, reliable and accurate results across all of France. The FLAIR-one dataset presented is part of the dataset currently used at IGN to establish the French national reference land cover map "Occupation du sol à grande échelle" (OCS- GE). Numéro de notice : P2022-010 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : 10.48550/arXiv.2211.12979 En ligne : https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.12979 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102141

The use of volunteer geographic information for producing and maintaining authoritative land use and land cover data / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2022)  

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Calibration of cellular automata urban growth models from urban genesis onwards - a novel application of Markov chain Monte Carlo approximate Bayesian computation / Jingyan Yu in Computers, Environment and Urban Systems, vol 90 (November 2021)  

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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)  

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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)  

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Contextual land-cover map translation with semantic segmentation / Luc Baudoux (2021)  

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Learning to translate land-cover maps: Several multi-dimensional context-wise solutions / Luc Baudoux (2021)  

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Mapping croplands of Europe, Middle East, Russia, and Central Asia using Landsat, Random Forest, and Google Earth Engine / Aparna R. Phalke in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 167 (September 2020)  

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Conterminous United States land cover change patterns 2001–2016 from the 2016 National Land Cover Database / Collin Homer in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 162 (April 2020)  

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Current challenges in operational very high resolution land-cover mapping / Clément Mallet (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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