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Integrating topographic knowledge into point cloud simplification for terrain modelling / Jun Chen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 37 n° 5 (May 2023)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 37 n° 5 (May 2023) . - pp 988 - 1008 Titre : Integrating topographic knowledge into point cloud simplification for terrain modelling Type de document : Article/Communication Auteurs : Jun Chen, Auteur ; Liyang Xiong, Auteur ; Bowen Yin, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 988 - 1008 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données topographiques [Termes IGN] lissage de données [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] Triangulated Irregular Network Résumé : (auteur) Terrain models are widely used to depict the shape of the Earth’s surface. With the development of photogrammetric methods, point cloud data have become one of the most popular data sources for terrain modelling. However, the obtained point clouds are of high density, which often increases redundancy rather than improving accuracy. Therefore, point cloud simplification should be a core component of terrain modelling. This paper proposes a point cloud simplification method by integrating topographic knowledge into terrain modelling (TKPCS). The method contains two steps: (1) topographic knowledge recognition and construction and (2) point cloud simplification using this topographic knowledge for terrain modelling. The proposed approach is benchmarked against improved versions of existing methods to validate its capability and accuracy in digital elevation model construction and terrain derivative extraction. The results show that the simplified points of the TKPCS method can generate finer resolution terrain models with higher accuracy and greater information entropy. The good performance of the TKPCS method is also stable at different scales. This work endeavours to transform perceptive topographic knowledge into a process of point cloud simplification and can benefit future research related to terrain modelling. Numéro de notice : A2023-204 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/13658816.2023.2180801 Date de publication en ligne : 28/02/2023 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2023.2180801 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103138 [article]

Création d’une base de connaissances topographiques à partir des "Instructions nautiques" / Helen Mair Rawsthorne (2023)  

Public Titre : Création d’une base de connaissances topographiques à partir des "Instructions nautiques" Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2023 Conférence : Journée Recherche de l'UGE-IGN-ENSG 2023, 32e journée de la recherche, Jumeaux numérique et anthropocène : données de simulation pour aider à la prise de décision 30/03/2023 Champs-sur-Marne France programme Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] base de connaissances [Termes IGN] données topographiques Résumé : (auteur) Ma thèse de doctorat vise à explorer les potentialités de l’extraction automatique d’information à composante spatiale dans des textes pour construire une base de connaissances géoréférencées. Il s’agit d’extraire, typer et désambiguïser les informations sur les entités topographiques décrites par des textes (type d’entité géographique, nom, relations spatiales avec d’autres entités) et puis les structurer selon un modèle ontologique. Ceci permettra de vérifier la cohérence des informations extraites, d’inférer de nouveaux faits et de répondre à des requêtes sur l’environnement modélisé. Le corpus utilisé pour réalisé ce travail est composé des Instructions nautiques, une serie d'ouvrages publiés par le Service hydrographique et océanographique de la Marine (Shom) qui décrivent l'environnement maritime et comment naviguer autour de la côte. Numéro de notice : C2023-001 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-04055379 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102983

Exploring the addition of airborne Lidar-DEM and derived TPI for urban land cover and land use classification and mapping / Clement E. Akumu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 89 n° 1 (January 2023)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 89 n° 1 (January 2023) . - pp19 - 26 Titre : Exploring the addition of airborne Lidar-DEM and derived TPI for urban land cover and land use classification and mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Clement E. Akumu, Auteur ; Sam Dennis, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp19 - 26 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] données topographiques [Termes IGN] image Landsat-OLI [Termes IGN] milieu urbain [Termes IGN] MNS lidar [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] Tennessee (Etats-Unis) [Termes IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) The classification and mapping accuracy of urban land cover and land use has always been a critical topic and several auxiliary data have been used to improve the classification accuracy. However, to the best of our knowledge, there is limited knowledge of the addition of airborne Light Detection and Ranging (lidar)-Digital Elevation Model (DEM) and Topographic Position Index (TPI) for urban land cover and land use classification and mapping. The aim of this study was to explore the addition of airborne lidar-DEM and derived TPI to reflect data of Landsat Operational Land Imager (OLI) in improving the classification accuracy of urban land cover and land use map- ping. Specifically, this study explored the mapping accuracies of urban land cover and land use classifications derived using: 1) standalone Landsat OLI satellite data; 2) Landsat OLI with acquired airborne lidar-DEM ; 3) Landsat OLI with TPI ; and 4) Landsat OLI with airborne lidar-DEM and derived TPI. The results showed that the addition of airborne lidar-DEM and TPI yielded the best overall urban land cover and land use classification accuracy of about 88%. The findings in this study demonstrated that both lidar-DEM and TPI had a positive impact in improving urban land cover and land use classification. Numéro de notice : A2023-045 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.21-00029R2 Date de publication en ligne : 01/01/2023 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.21-00029R2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102354 [article]

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Urban land cover/use mapping and change detection analysis using multi-temporal Landsat OLI with Lidar-DEM and derived TPI / Clement E. Akumu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 4 (April 2022)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 88 n° 4 (April 2022) . - pp 243 - 253 Titre : Urban land cover/use mapping and change detection analysis using multi-temporal Landsat OLI with Lidar-DEM and derived TPI Type de document : Article/Communication Auteurs : Clement E. Akumu, Auteur ; Sam Dennis, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 243 - 253 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] changement d'occupation du sol [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] données multitemporelles [Termes IGN] données topographiques [Termes IGN] image Landsat-OLI [Termes IGN] milieu urbain [Termes IGN] MNS lidar [Termes IGN] Tennessee (Etats-Unis) [Termes IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) The mapping and change detection of land cover and land use are essential for urban management. The aim of this study was to map and monitor the spatial and temporal change in urban land cover and land use in Davidson County, Tennessee in the periods of 2013, 2016, and 2020. The urban land cover and land use categories were classified and mapped using Random Forest algorithm. A combination of Landsat Operational Land Imager (OLI) satellite data with Light Detection and Ranging (lidar)-Digital Elevation Model (DEM) and derived Topographic Position Index (TPI) were used in the classification and monitoring of urban land cover and land use change. The urban land cover and land use types were mapped with average overall accuracies of about 87% in 2020, 85% in 2016 and 2013. The overall accuracy increased by around 8%, 9%, and 6% in 2020, 2016, and 2013 classifications respectively when lidarDEMand derived TPIwere added to Landsat OLIsatellite data in the classification relative to standalone Landsat OLI. Total change occurred in about 63% of Davidson County between 2016 and 2020 with significant net gains and losses among land cover and land use types. This information could support land use planning. Numéro de notice : A2022-286 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.21-00042R3 Date de publication en ligne : 04/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.21-00042R3 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100320 [article]

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Estimation of the height datum geopotential value of Hong Kong using the combined Global Geopotential Models and GNSS/levelling data / Panpan Zhang in Survey review, vol 54 n° 383 (March 2022)  

Public [article]  inSurvey review > vol 54 n° 383 (March 2022) . - pp 106 - 116 Titre : Estimation of the height datum geopotential value of Hong Kong using the combined Global Geopotential Models and GNSS/levelling data Type de document : Article/Communication Auteurs : Panpan Zhang, Auteur ; Lifeng Bao, Auteur ; Dongmei Guo, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 106 - 116 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique [Termes IGN] données GNSS [Termes IGN] données GOCE [Termes IGN] données GRACE [Termes IGN] données topographiques [Termes IGN] Earth Gravity Model 2008 [Termes IGN] géoïde altimétrique [Termes IGN] Hong-Kong [Termes IGN] MNS SRTM [Termes IGN] modèle de géopotentiel local [Termes IGN] nivellement [Termes IGN] système de référence altimétrique Résumé : (auteur) The advent of the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) and Gravity field and steady-state Ocean Circulation Exploration (GOCE) has changed the global contribution in the determination of high-accuracy global geopotential models (GGMs). In this paper, a spectral expansion method is used to determine the combined GGMs, using the high-resolution EGM2008 model and residual terrain model (RTM) to effectively bridge the spectral gap between the satellite and terrestrial data. The accuracy of the combined GGMs shows improvement compared with GOCE/GRACE-based GGMs and EGM2008 in determining the geopotential of the Hong Kong Principal Datum (HKPD). As a result of the DIR_R5/EGM2008/RTM model and GNSS/levelling, the geopotential value of HKPD is estimated to be 62,636,860.52 m2s−2 with respect to the global geoid W0 = 62,636,853.4 m2s−2. Therefore, the vertical offset between the HKPD and global geoid is about −72.8 cm, which means that the HKPD is 72.8 cm below the global height datum. Numéro de notice : A2022-238 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1080/00396265.2021.1884794 Date de publication en ligne : 17/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2021.1884794 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100162 [article]

ReBankment: displacing embankment lines from roads and rivers with a least squares adjustment / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol 8 n° 1 (March 2022)  

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GazPNE: annotation-free deep learning for place name extraction from microblogs leveraging gazetteer and synthetic data by rules / Xuke Hu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 2 (February 2022)  

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3D geovisualization for visual analysis of urban climate / Sidonie Christophe in Cybergeo, European journal of geography, vol 2022 ([01/01/2022])  

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Un désordre complexe à modéliser / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2197 (décembre 2021)

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Quantifying coherence between TDM90, SRTM90 and ASTER90 / Umut Gunes Sefercik in Geocarto international, vol 36 n° 15 ([15/08/2021])  

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Remote sensing method for extracting topographic information on tidal flats using spatial distribution features / Yang Lijun in Marine geodesy, vol 44 n° 5 (September 2021)  

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Tree height growth modelling using LiDAR-derived topography information / Milan Kobal in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 6 (June 2021)  

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Basin-scale high-resolution extraction of drainage networks using 10-m Sentinel-2 imagery / Zifeng Wang in Remote sensing of environment, Vol 255 (March 2021)  

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Agricultural land partitioning model based on irrigation efficiency using a multi‐objective artificial bee colony algorithm / Mehrdad Bijandi in Transactions in GIS, Vol 25 n° 1 (February 2021)  

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A regional spatiotemporal analysis of large magnitude snow avalanches using tree rings / Erich Peitzsch in Natural Hazards and Earth System Sciences, Vol 21 n° 2 (February 2021)  

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