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L'information aéronautique à ciel ouvert / Pascal Sénard (2019)
Titre : L'information aéronautique à ciel ouvert : Cartes, publications et données aéronautiques de référence (1910 - 2010) Type de document : Monographie Auteurs : Pascal Sénard, Éditeur scientifique Editeur : Paris : Direction Générale de l'Aviation Civile Année de publication : 2019 Collection : Mémoire de l'Aviation Civile, ISSN 1956 87 46 Importance : 237 p. Format : 24 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-11-155074-2 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Transports
[Termes IGN] aéronautique (secteur)
[Termes IGN] aéronef
[Termes IGN] automatisation
[Termes IGN] aviation civile
[Termes IGN] carte aéronautique
[Termes IGN] données aéronautiques
[Termes IGN] évolution technologique
[Termes IGN] navigation aérienne
[Termes IGN] système d'informationIndex. décimale : BOLI Beaux livres Note de contenu :
Introduction
Livre 1 - Des "instructions" à l'information aéronautique
Livre 2 - Du feuillet à la donnée (1960 - 2010)Numéro de notice : 24875 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Recueil / ouvrage collectif Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92764 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 24875-02 BOLI Livre Centre de documentation Grands livres Disponible 24875-01 BOLI Livre Centre de documentation Grands livres Disponible Investigating the accuracy of a bathymetric refraction correction on Structure from Motion photogrammetric datasets / Aelaïg Cournez (2019)
Titre : Investigating the accuracy of a bathymetric refraction correction on Structure from Motion photogrammetric datasets : River Feshie, Scotland Type de document : Mémoire Auteurs : Aelaïg Cournez, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2019 Importance : 79 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] correction automatique
[Termes IGN] correction des altitudes
[Termes IGN] données bathymétriques
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] Ecosse
[Termes IGN] géomorphologie locale
[Termes IGN] réfraction de l'eau
[Termes IGN] rivière
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’étude géomorphologique des rivières est essentielle dans la préservation des milieux naturels et de la biodiversité fluviale. Dans ce contexte, de nombreuses technologies sont développées afin de surveiller ces espaces aux cours des années et d’étudier leurs dynamiques hydrauliques et sédimentaires. L’essor des innovations en photogrammétrie permettent aujourd’hui de modéliser aisément un environnement à l’échelle d’une rivière sous forme d’un nuage de points 3D géo-référencés à partir d’acquisitions par drone. Or les données bathymétriques issues de ces acquisitions restent entachées d’une forte erreur en élévation due au phénomène de réfraction optique ayant lieu à l’interface entre l’air et l’eau. Ces dernières années, plusieurs algorithmes permettant de corriger cette erreur virent le jour tel que celui proposé par J.T. Dietrich. Or, à ce jour, cet algorithme ne fut testé que sur des portions de rivières limitées (200 mètres). Le but de ce projet de stage fut donc d’évaluer les performances de cet algorithme en termes de correction de l’élévation sur une portion d’environ deux kilomètres de rivière à chenaux en tresse et d’évaluer notamment les erreurs dues à la végétation et aux bassins profonds. Note de contenu : Introduction
1. Methods: Fieldwork
1.1 Study area
1.2 2019 surveys
1.3 Resulting datasets
1.4 Historic survey data
2. Methods: Processing
2.1 Topographic modelling
2.2 Water surface modelling
2.3 Pre-process steps before Dietrich algorithm execution
2.4 Description of Dietrich algorithm
3. Results
3.1 Elevation correction
3.2 Elevation errors and depth
3.3 Elevation errors associated with vegetation and complex bank heights
3.4 Elevation errors and geomorphic units
ConclusionNuméro de notice : 26122 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Geographical and Earth Sciences School (University of Glasgow) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93863 Documents numériques
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Investigating the accuracy of a bathymetric refraction correction... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Mobile Mapping Technologies Type de document : Monographie Auteurs : Pablo Rodriguez-Gonzalvez, Éditeur scientifique ; Erica Nocerino, Éditeur scientifique ; Isabella Toschi, Éditeur scientifique ; Kai-Wei Chiang, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2019 Importance : 334 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03928-019-3 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] carte d'intérieur
[Termes IGN] cartographie pour écran mobile
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] positionnement en intérieur
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télémétrie laser terrestreRésumé : (Editeur) Mobile Mapping technologies have seen a rapid growth of research activity and interest in the last years, due to the increased demand of accurate, dense and geo-referenced 3D data. Their main characteristic is the ability of acquiring 3D information of large areas dynamically. This versatility has expanded their application fields from the civil engineering to a broader range (industry, emergency response, cultural heritage...), which is constantly widening. This increased number of needs, some of them specially challenging, is pushing the Scientific Community, as well as companies, towards the development of innovative solutions, ranging from new hardware / open source software approaches and integration with other devices, up to the adoption of artificial intelligence methods for the automatic extraction of salient features and quality assessment for performance verification The aim of the present book is to cover the most relevant topics and trends in Mobile Mapping Technology, and also to introduce the new tendencies of this new paradigm of geospatial science. Numéro de notice : 26322 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-03928-019-3 Date de publication en ligne : 07/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03928-019-3 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95150 Rapport d'activité 2018 de l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière IGN, 2. Panorama 2018 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2019)
Titre de série : Rapport d'activité 2018 de l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière IGN, 2 Titre : Panorama 2018 Type de document : Rapport Auteurs : Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -), Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2019 Format : 11 x 25 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Histoire IGN
[Termes IGN] aménagement du territoire
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] projet
[Termes IGN] randonnée
[Termes IGN] référentiel à très grande échelle
[Termes IGN] Time-geography
[Termes IGN] université
[Termes IGN] véhicule automobileIndex. décimale : 42.40 Histoire IGN Note de contenu : Un futur stimulant
Soutenir la mise en oeuvre des politiques publiques
Co-produire des services innovants
QNuméro de notice : 28619B Affiliation des auteurs : IGN (2012-2019) Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Rapport d'activité DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99512 Voir aussiRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 28619-01B 42.40 Livre Centre de documentation Histoire Disponible 28619-02B 42.40 Livre Centre de documentation Histoire Disponible Towards visual urban scene understanding for autonomous vehicle path tracking using GPS positioning data / Citlalli Gamez Serna (2019)
Titre : Towards visual urban scene understanding for autonomous vehicle path tracking using GPS positioning data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Citlalli Gamez Serna, Auteur ; Yassine Ruichek, Directeur de thèse Editeur : Dijon : Université Bourgogne Franche-Comté UBFC Année de publication : 2019 Importance : 178 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université Bourgogne Franche-Comté préparée à l'Université de Technologie de Belfort-Montbéliard, InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] instance
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] récepteur GPS
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] signalisation routière
[Termes IGN] système de transport intelligent
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)
[Termes IGN] véhicule sans pilote
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] vision stéréoscopique
[Termes IGN] vitesseMots-clés libres : suivi d'itinéraire Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) This PhD thesis focuses on developing a path tracking approach based on visual perception and localization in urban environments. The proposed approach comprises two systems. The first one concerns environment perception. This task is carried out using deep learning techniques to automatically extract 2D visual features and use them to learn in order to distinguish the different objects in the driving scenarios. Three deep learning techniques are adopted: semantic segmentation to assign each image pixel to a class, instance segmentation to identify separated instances of the same class and, image classification to further recognize the specific labels of the instances. Here our system segments 15 object classes and performs traffic sign recognition. The second system refers to path tracking. In order to follow a path, the equipped vehicle first travels and records the route with a stereo vision system and a GPS receiver (learning step). The proposed system analyses off-line the GPS path and identifies exactly the locations of dangerous (sharp) curves and speed limits. Later after the vehicle is able to localize itself, the vehicle control module together with our speed negotiation algorithm, takes into account the information extracted and computes the ideal speed to execute. Through experimental results of both systems, we prove that, the first one is capable to detect and recognize precisely objects of interest in urban scenarios, while the path tracking one reduces significantly the lateral errors between the learned and traveled path. We argue that the fusion of both systems will ameliorate the tracking approach for preventing accidents or implementing autonomous driving. Note de contenu : I- Context and problems
1- Introduction
II- Contribution
2- Proposed datasets
3- Traffic sign classification
4- Visual perception system for urban environments
5- Dynamic speed adaptation system for path tracking based on curvature
information and speed limits
III- Conclusions and future works
6- Conclusions and future worksNuméro de notice : 25967 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : UBFC : 2019 Organisme de stage : CIAD Dijon nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02160966/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96587 A vélo au travers des Andes, pour OpenStreetMap / Anonyme in Géomatique expert, n° 126 (janvier - février 2019)PermalinkUn algorithme pour battre le record du SwissTrainChallenge : poser le pied dans chacun des 26 cantons le plus rapidement possible en utilisant uniquement des transports publics / Emmanuel Clédat in XYZ, n° 157 (décembre 2018 - février 2019)PermalinkEstimating forest structural attributes using UAV-LiDAR data in Ginkgo plantations / Kun Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)PermalinkRobust vehicle detection in aerial images using bag-of-words and orientation aware scanning / Hailing Zhou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkGNSS-assisted integrated sensor orientation with sensor pre-calibration for accurate corridor mapping / Yilin Zhou in Sensors, vol 18 n° 9 (September 2018)PermalinkA deep learning approach to DTM extraction from imagery using rule-based training labels / Caroline M. Gevaert in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkDetecting newly grown tree leaves from unmanned-aerial-vehicle images using hyperspectral target detection techniques / Chinsu Lin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkDrones et SIG / Anonyme in Géomatique expert, n° 122 (mai-juin 2018)PermalinkExtracting leaf area index using viewing geometry effects : A new perspective on high-resolution unmanned aerial system photography / Lukas Roth in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 141 (July 2018)PermalinkDe la navigation connectée à la voiture autonome - partie 2 Et mon tout est un véhicule autonome / Hubert d' Erceville in SIGmag, n° 17 (juin 2018)PermalinkA simple line clustering method for spatial analysis with origin-destination data and its application to bike-sharing movement data / Biao He in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 6 (June 2018)PermalinkUsing kites for 3-D mapping of gullies at decimetre-resolution over several square kilometres: a case study on the Kamech catchment, Tunisia / Denis Feurer in Natural Hazards and Earth System Sciences, vol 18 n° 6 ([01/06/2018])PermalinkDeep convolutional neural network training enrichment using multi-view object-based analysis of Unmanned Aerial systems imagery for wetlands classification / Tao Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 139 (May 2018)PermalinkA novel orthoimage mosaic method using a weighted A∗ algorithm : Implementation and evaluation / Maoteng Zheng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)PermalinkAnalyse du risque végétation dans les emprises ferroviaires à partir de données LiDAR acquises par drones / Luc Perrin in XYZ, n° 154 (mars - mai 2018)PermalinkImage classification-based ground filtering of point clouds extracted from UAV-based aerial photos / Volkan Yilmaz in Geocarto international, vol 33 n° 3 (March 2018)PermalinkDe la navigation connectée à la voiture autonome - partie 1 la navigation au coeur de l'automobile / Hubert d' Erceville in SIGmag, n° 16 (mars 2018)PermalinkLittoral, "Ricochet" ausculte / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2155 (février 2018)PermalinkDeep learning based vehicular mobility models for intelligent transportation systems / Jian Zhang (2018)PermalinkDesign and implementation of a model predictive observer for AHRS / Jafar Keighobadi in GPS solutions, vol 22 n° 1 (January 2018)Permalink