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

Public Titre : Potential of crowdsourced traces for detecting updates in authoritative geographic data Type de document : Article/Communication Auteurs : Stefan Ivanovic , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur ; Thomas Devogele, Auteur Congrès : AGILE 2019, 22nd conference on Geo-information science (17 - 20 juin 2019; Limassol, Chypre) , Commanditaire Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2020 Collection : Lecture notes in Geoinformation and Cartography, ISSN 1863-2246 Importance : pp 205 - 221 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] aide à la décision [Termes descripteurs IGN] appariement de données localisées [Termes descripteurs IGN] BD Topo [Termes descripteurs IGN] chemin rural [Termes descripteurs IGN] contenu généré par les utilisateurs [Termes descripteurs IGN] données localisées de référence [Termes descripteurs IGN] mise à jour de base de données [Termes descripteurs IGN] montagne [Termes descripteurs IGN] route [Termes descripteurs IGN] trace GPS Résumé : (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 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

Sea-Land Segmentation Using Deep Learning Techniques for Landsat-8 OLI Imagery / Ting Yang in Marine geodesy, Vol 43 n° 1 (janvier 2020)  

Public [article]  inMarine geodesy > Vol 43 n° 1 (janvier 2020) . - 29 p. Titre : Sea-Land Segmentation Using Deep Learning Techniques for Landsat-8 OLI Imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Ting Yang, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 29 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] Chine [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] données localisées de référence [Termes descripteurs IGN] extraction automatique [Termes descripteurs IGN] image Landsat-OLI [Termes descripteurs IGN] littoral [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique Résumé : (auteur) Automated coastline extraction from optical satellites is fundamental to coastal mapping, and sea-land segmentation is the core technology of coastline extraction. Deep convolutional neural networks (DCNNs) have performed well in semantic segmentation in recent years. However, sea-land segmentation using deep learning techniques remains a challenging task, due to the lack of a benchmark dataset and the difficulty of deciding which semantic segmentation model to use. We present a comparative framework of sea-land segmentation to Landsat-8 OLI imagery via semantic segmentation in deep learning techniques. Three issues are investigated: (1) constructing a sea-land benchmark dataset using Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) imagery consisting of 18,000 km2 of coastline around China; (2) evaluating the feasibility and performance of sea-land segmentation by comparing the accuracy assessment, time complexity, spatial complexity and stability of state-of-the-art DCNNs methods; (3) choosing the most suitable semantic segmentation model for sea-land segmentation in accordance with Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC) model selection. Results show that the average test accuracy achieves over 99% accuracy, and the mean Intersection over Unions (mean IoU) is above 92%. These findings demonstrate that the Fully Convolutional DenseNet (FC-DenseNet) performs better than other state-of-the-art methods in sea-land segmentation, based on both AIC and BIC. Considering training time efficiency, DeeplabV3+ performs better for sea-land segmentation. The sea-land segmentation benchmark dataset is available at: https://pan.baidu.com/s/1BlnHiltOLbLKe4TG8lZ5xg. Numéro de notice : A2020-051 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1080/01490419.2020.1713266 date de publication en ligne : 20/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/01490419.2020.1713266 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94518 [article]

PPD: Pyramid Patch Descriptor via convolutional neural network / Jie Wan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 9 (September 2019) . - pp 673 - 686 Titre : PPD: Pyramid Patch Descriptor via convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Jie Wan, Auteur ; Alper Yilmaz, Auteur ; Lei Yan, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 673 - 686 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] appariement d'images [Termes descripteurs IGN] benchmark spatial [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] données localisées de référence [Termes descripteurs IGN] échantillonnage d'image [Termes descripteurs IGN] état de l'art [Termes descripteurs IGN] extraction de données [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image satellite [Termes descripteurs IGN] jeu de données localisées Résumé : (Auteur) Local features play an important role in remote sensing image matching, and handcrafted features have been excessively used in this area for a long time. This article proposes a pyramid convolutional neural triplet network that extracts a 128-dimensional deep descriptor that significantly improves the matching performance. The proposed approach first extracts deep descriptors of the anchor patches and corresponding positive patches in a batch using the proposed pyramid convolutional neural network. Following this step, the approaches chooses the closest negative patch for each anchor patch and corresponding positive patch pair to form the triplet sample based on the descriptor distances among all other image patches in the batch. These triplets are used to optimize the parameters of the network using a new loss function. We evaluated the proposed deep descriptors on two benchmark data sets (Brown and HPatches) as well as real image data sets. The results reveal that the proposed descriptor achieves the state-of-the-art performance on the Brown data set and a comparatively very high performance on the HPatches data set. The proposed approach finds more correct matches than the classical handcrafted feature descriptors on aerial image pairs and is observed to be robust to variations in the viewpoint and illumination. Numéro de notice : A2019-416 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.9.673 date de publication en ligne : 01/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.9.673 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93543 [article]

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A cross-analysis framework for multi-source volunteered, crowdsourced, and authoritative geographic information : The case study of volunteered personal traces analysis against transport network data / Gloria Bordogna in Geo-spatial Information Science, vol 21 n° 3 (October 2018)  

Public [article]  inGeo-spatial Information Science > vol 21 n° 3 (October 2018) . - pp 257 - 271 Titre : A cross-analysis framework for multi-source volunteered, crowdsourced, and authoritative geographic information : The case study of volunteered personal traces analysis against transport network data Type de document : Article/Communication Auteurs : Gloria Bordogna, Auteur ; Steven Capelli, Auteur ; Daniele E. Ciriello, Auteur ; Guiseppe Psaila, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 257 - 271 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] Bergame [Termes descripteurs IGN] cadre conceptuel [Termes descripteurs IGN] données hétérogènes [Termes descripteurs IGN] données localisées de référence [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] étiquetage sémantique [Termes descripteurs IGN] JSON [Termes descripteurs IGN] mobilité urbaine [Termes descripteurs IGN] requête spatiale [Termes descripteurs IGN] réseau de transport [Termes descripteurs IGN] trace numérique Résumé : (Auteur) The paper discusses the need of a high-level query language to allow analysts, geographers and, in general, non-programmers to easily cross-analyze multi-source VGI created by means of apps, crowd-sourced data from social networks and authoritative geo-referenced data, usually represented as JSON data sets (nowadays, the de facto standard for data exported by social networks). Since an easy to use high-level language for querying and manipulating collections of possibly geo-tagged JSON objects is still unavailable, we propose a truly declarative language, named J-CO-QL, that is based on a well-defined execution model. A plug-in for a GIS permits to visualize geo-tagged data sets stored in a NoSQL database such as MongoDB; furthermore, the same plug-in can be used to write and execute J-CO-QL queries on those databases. The paper introduces the language by exemplifying its operators within a real study case, the aim of which is to understand the mobility of people in the neighborhood of Bergamo city. Cross-analysis of data about transportation networks and VGI from travelers is performed, by means of J-CO-QL language, capable to manipulate and transform, combine and join possibly geo-tagged JSON objects, in order to produce new possibly geo-tagged JSON objects satisfying users’ needs. Numéro de notice : A2018-646 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10095020.2017.1374703 date de publication en ligne : 21/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2017.1374703 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93316 [article]

Rapport sur les données géographiques souveraines / Anonyme in Géomatique expert, n° 124 (septembre - octobre 2018)

Public [article]  inGéomatique expert > n° 124 (septembre - octobre 2018) . - pp 8 - 12 Titre : Rapport sur les données géographiques souveraines Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 8 - 12 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] données localisées de référence [Termes descripteurs IGN] données localisées souveraines Résumé : (éditeur) Comme évoqué dans le dernier numéro, la mission parlementaire menée par Valéria Faure-Muntian a rendu son rapport au Premier ministre. Cette mission portait sur « les données géographiques souveraines ». Quels sont les principaux points à retenir ? Tentative de synthèse. Numéro de notice : A2018-420 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90890 [article]

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A geometric-based approach for road matching on multi-scale datasets using a genetic algorithm / Alireza Chehreghan in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 3 (May 2018)  

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Crowdsourcing in National Mapping : workshop report / Peter Mooney (2018)  

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DAMA-DMBOK: data management body of knowledge / Dama international (2017)

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Novel tool for examination of data completeness based on a comparative study of VGI data and official building datasets / Joanna Nowak Da Costa in Geodetski vestnik, vol 60 n° 3 (September - November 2016)  

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How should NMCAs adapt to alternative sources for NMCA data? / Joep Crompvoets (2016)  

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Quality evaluation of VGI using authoritative data : A comparison with land use data in Southern Germany / Helen Dorn in ISPRS International journal of geo-information, vol 4 n°3 (September 2015)  

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Matching authority and VGI road networks using an extended node-based matching algorithm / Ehsan Abdolmajidi in Geo-spatial Information Science, vol 18 n° 2 (August 2015)  

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Impact des nouvelles technologies sur le développement de la mensuration officielle en Suisse [2/3] / Béatrice Simos-Rapin in Géomatique suisse, vol 113 n° 2 (février 2015)

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Detection of potential updates of authoritative spatial databases by fusion of Volunteered Geographical Information from different sources / Stefan Ivanovic (2015)    

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Matching disparate geospatial datasets and validating matches using spatial logic / Heshan Du (2015)

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