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Titre : Les synergies de la télédétection optique par drone et satellite : changement d’échelle et application à la conservation des prairies humides Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Emilien Alvarez-Vanhard, Auteur ; Thomas Houet, Directeur de thèse ; Thomas Corpetti, Directeur de thèse Editeur : Rennes : Université de Rennes 2 Année de publication : 2021 Importance : 193 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l’Université de Rennes 2, Spécialité : GéographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] échelle des données
[Termes IGN] étalonnage des données
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] marais
[Termes IGN] phytosociologie
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] réserve naturelle
[Termes IGN] zone humideIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) La technologie drone est une nouvelle source de données de télédétection qui offre de nouvelles perspectives aux sciences de l'observation de la Terre. Elle permet un nouveau régime d'observation flexible et à très haute résolution spatiale qui apparaît comme complémentaire à celui des systèmes satellitaires et favorise l'application du changement d'échelle. Cette thèse a pour objectif d'évaluer l'apport des complémentarités entre drone et satellite pour le suivi des prairies humides - des milieux à fort enjeux écologiques et économiques. Pour cela, les principales synergies entre les données drone et satellite ont été identifiées dans la littérature scientifique. Un jeu de données multi-sources et multi-échelles alliant observations drone, satellitaires et in-situ a été constitué sur le site de la réserve régionale du marais de Sougéal, France. Ainsi, deux synergies adaptées au changement d'échelle - la "calibration de modèle" et la "fusion de données" - ont été appliquées à la cartographie de la structure des prairies humides - la distribution des communautés végétales et les dynamiques d'inondation. Les résultats montrent que le drone apporte une information sur la structure spatiale fine qui est utile pour dépasser les effets de pixels mixtes présents dans les données satellitaires. Par ailleurs, ces synergies facilitent la réalisation de représentations cartographiques qui intègrent la nature graduelle des milieux de prairies humides. Note de contenu : Introduction générale
Chapitre 1 - État-de-l’art : Identification des synergies entre drone et satellite
1.1 Introduction
1.2 Méthodes
1.3 Résultats
1.4 Discussion
1.5 Conclusion
Chapitre 2 - Le potentiel des synergies drone/satellite pour le suivi des prairies humides
2.1 Introduction
2.2 Les problématiques et enjeux du suivi des prairies humides
2.3 Méthodologies appliquées aux synergies drone/satellite
2.4 Site d’étude et données
2.5 Conclusion
Chapitre 3 - Calibration de modèle : Cartographie des communautés végétales de prairie humide
3.1 Introduction
3.2 Matériels
3.3 Méthodes
3.4 Résultats
3.5 Discussion
3.6 Conclusion
Chapitre 4 - Fusion de données : Cartographie des dynamiques d’inondation de prairie humide
4.1 Introduction
4.2 Matériels
4.3 Méthodes
4.4 Résultats
4.5 Discussion
4.6 Conclusion
Conclusion généraleNuméro de notice : 26727 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie : Rennes 2 : 2021 Organisme de stage : Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique LETG nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 10/01/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03519981/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99529
Titre : Système expert et télédétection pour la cartographie des habitats : Apports et valorisations pour la conservation de la biodiversité de l’estuaire de la Loire Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mathieu Le Dez, Auteur ; Marc Robin, Directeur de thèse ; Patrick Launeau, Directeur de thèse Editeur : Nantes : Université de Nantes Année de publication : 2021 Importance : 350 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université de Nantes, spécialité GéographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] conservation des ressources naturelles
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] estuaire
[Termes IGN] habitat d'espèce
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] inventaire
[Termes IGN] Loire (bassin)
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] relevé phytosociologique
[Termes IGN] site Natura 2000
[Termes IGN] système expertIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’inventaire et la cartographie des habitats sont des processus essentiels pour la mise en oeuvre des politiques de conservation de la nature. Les méthodes actuelles, basées sur des prospections de terrain, sont difficilement applicables sur de vastes territoires et jugées inadaptées à un suivi régulier et harmonisé des habitats. L’objectif de cette thèse est d’explorer des approches innovantes afin de faciliter l’inventaire et la cartographie des habitats sur de grands sites naturels, en prenant comme cas d’étude le site Natura 2000 ‘Estuaire de la Loire’. Un système expert a été développé pour l’identification de relevés phytosociologiques afin d’établir la typologie des habitats du site. Cette démarche a permis de rattacher de manière formelle 1843 relevés de végétation à 89 habitats EUNIS et 17 habitats d’intérêt communautaire. Des images satellites Sentinel-2 et des données aéroportées hyperspectrales et LiDAR ont été exploitées pour spatialiser les habitats du site par télédétection. Ces différentes données, aux caractéristiques complémentaires (résolutions spatiales, résolutions spectrales, répétitivité, 3D), ont permis de cartographier avec une très grande précision la majorité des habitats des 24 000 ha de l’estuaire de la Loire. L’application de ces nouvelles approches démontre l’intérêt d’associer les systèmes experts et la télédétection pour typifier et cartographier des habitats de façon rentable et reproductible favorisant une gestion concertée du site Natura 2000. Note de contenu : Introduction générale
1- Elaboration de la typologie des habitats de l’estuaire de la Loire
2- Cartographie des habitats de l’estuaire de la Loire par télédétection
3- Analyse des usages de la cartographie des végétations et des habitats par les praticiens
Synthèse et conclusion généraleNuméro de notice : 28665 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie : Nantes : 2021 Organisme de stage : LETG Littoral DOI : sans En ligne : https://archive.bu.univ-nantes.fr/pollux/show/show?id=eb664035-71eb-4900-a09d-7c [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99861
Titre : Tectonics of cartography Type de document : Article/Communication Auteurs : Jasmine Desclaux-Salachas, Auteur ; Lucile Bataille, Auteur Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2021 Collection : Proceedings of the ICA num. 4 Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie
[Termes IGN] atlas
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] conception cartographiqueRésumé : (auteur) Probably by dint of seductive appearances and overflowing passion for cartography, by dint of instant accessibility to all kind of maps and any graphic representations commonly called ‘maps’ and finally by dint of confusions between what is an IMAGE and what is a DATA, everyone forgets that, at the dawn of a cartographic project, ‘THE MAP STILL DOESN’T EXIST’. For it to exist, a scope of collective work and essential skills are necessary. First of all, the aim of a mapping project must be identified. Its specifications, statement of requirements, its schedule of conditions must be sealed by a contract between an orderer and a cartographer. The objective of this presentation is to recall how a keyboard is neither a magic thought nor a magic wand. Clicking on it will never finalize our work without us, cartographers, but engages us to follow series of timeless execution process over the entire duration of the cartographic production, in anticipating each action. Our work consists in making every effort, by all the necessary technical and human means, to gather the knowledge of a subject (or several) to ‘Map-draw’ with the ultimate goal of returning this acquired knowledge to the readers. Their eye has to find at first glance the information sought. Indeed, the more beautiful and easier to grasp the map is, the more it will be consulted with pleasure. Through a range of cartographic memories, the following characteristic examples of out-of-standard cartographic productions will detail the pertinence of this meticulous cartographical articulation. Numéro de notice : C2021-063 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.5194/ica-proc-4-28-2021 Date de publication en ligne : 03/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-proc-4-28-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99397 Télédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes / Arthur Crespin-Boucaud (2021)
Titre : Télédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes : application aux Hautes Terres, à Madagascar Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Arthur Crespin-Boucaud, Auteur ; Agnès Bégue, Directeur de thèse Editeur : Paris, Nancy, ... : AgroParisTech (2007 -) Année de publication : 2021 Importance : 326 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de docteur délivré par l’institut des sciences et industries du vivant et de l’environnement, Spécialité : GéomatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Madagascar
[Termes IGN] modèle conceptuel de données
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] système complexe
[Termes IGN] utilisation du solIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les méthodes de classification des données de télédétection pour la cartographie de l’occupation des sols reposent sur des mesures de proximité entre pixels ou objets dans un hyperespace spectral dans lequel ils sont projetés en fonction de leur réflectance dans plusieurs bandes spectrales de l'image. La projection en retour des pixels ou des objets vers l'espace géographique permet d'obtenir la carte d’occupation du sol recherchée, avec autant de classes que de régions identifiées comme significatives dans l'hyperespace. Le raisonnement qui sous-tend l'analyse dans l'hyperespace des données satellitaires est que dans ce dernier, les relations de proximité de "signatures spectrales" des objets et des pixels sont plus faciles à mettre en évidence que dans l’espace géographique. Ces méthodes sont particulièrement efficaces pour la cartographie des espaces agricoles caractérisés par de grandes parcelles et par des pratiques culturales homogènes. Cependant, pour une grande partie des Suds, les espaces agricoles sont plus complexes, avec des parcelles généralement plus petites, et une diversité d’usages et d’occupations des sols qui reflète les coutumes et leur adaptation au climat et à la géographie locale. L'efficacité des méthodes de télédétection diminue fortement pour ces systèmes agricoles plus complexes. Afin de repousser ces limites, les recherches actuelles portent sur des méthodes combinant à la fois des séries temporelles d’images satellites et des données contextuelles, telles que des indices de texture, l’altitude ou la pente, dont certaines sont basées sur l’apprentissage profond. Ces développements méthodologiques et techniques poussés utilisent principalement l’information spectrale et n’intègrent que peu les autres types de connaissances agricoles disponibles. Par exemple, on sait que certaines cultures ne poussent qu’à partir d’une altitude ou à proximité des habitations. Aisément identifiables dans l’espace géographique, ces connaissances, à la fois spatiales et temporelles, sont plus difficilement identifiables dans l’hyperespace des données. Cela suggère intuitivement qu'une meilleure prise en compte des connaissances agricoles pourrait améliorer les méthodes de classification pour obtenir des cartes de l'occupation de l’usage des sols plus cohérentes sur le plan agricole. Dans cette thèse, nous explorons la possibilité d'utiliser les connaissances en agriculture, formalisées sous forme de règles, pour améliorer une méthode de classification supervisée pour la cartographie de l'occupation et de l’usage des sols des systèmes agricoles complexes. Dans un premier temps, cette thèse propose un modèle conceptuel permettant de combiner à la fois des méthodes de classification de données de télédétection et de la modélisation spatio-temporelle. Ce modèle est décomposé en quatre modules spatiaux et temporels, chacun correspondant à une méthode visant à améliorer la caractérisation de l’occupation et de l’usage des sols, et pouvant être utilisé indépendamment. Les deux modules spatiaux du modèle sont ensuite appliqués à une zone d’étude agricole située dans la région du Vakinankaratra, sur les Hautes Terres de Madagascar afin d’évaluer l’approche développée. D’un point de vue quantitatif, l’application des deux modules spatiaux n’améliore que très peu la caractérisation des classes d’occupation et d’usage des sols de la zone d’étude, notamment du fait du manque de données de qualité supportant l’application des règles spatiales identifiées. Néanmoins, l'application des modules spatiaux permet une meilleure discrimination entre les cultures pluviales et les espaces de savanes, source de nombreuses confusions avec les méthodes utilisées en traitement de données de télédétection. L'analyse de ces résultats permet de proposer des améliorations pour le modèle conceptuel ainsi que pour son application plus générale aux systèmes agricoles complexes. Note de contenu : Introduction générale
1- Contexte et problématique de la thèse
2- Modèle conceptuel
3- Zone d’étude, matériel et méthodes
4- Méthode d’application des modules à la région des Hautes Terres
5- Résultats d’applications
6- Discussion
Conclusion généraleNuméro de notice : 28322 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : AgroParisTech : 2021 Organisme de stage : TETIS (Montpellier) DOI : sans En ligne : https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-03306233/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98314
Titre : The treasure map of the citizen childhood Type de document : Article/Communication Auteurs : Jasmine Desclaux-Salachas, Auteur Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2021 Collection : Proceedings of the ICA num. 4 Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] citoyen
[Termes IGN] enfant
[Termes IGN] PalestineRésumé : (auteur) We are cartographers, trained and dedicated to our respective institutions around the world. Our cartographic works are gradually being developed, combining our multiple professional scientific and artistic skills, in the service of citizen information through the production of our maps. The performance of our works, submitted to the confidentiality of informations and data bases we process, remains invisible to public. In our complex job, confidentiality is a rule we first respect. We don’t usually explain our sophisticated manufacturing processes. Only our final result counts: THE MAP, completed, faithful to its project, editable, interpretable and memorizable at a first glance of its users. Among the Ecomuseum scientific team that was created in Battir, Palestine, after 2003, there was no cartographer. The team of young Palestinian professionals in architecture and civil engineering, just graduated, was armed with the rigour of their newly acquired knowledge, armed with their human freedom and citizen convictions. Isolated from everything they produced their collections of topographic maps from their own local survey. After the recall of its exceptional frame, this presentation aims to demonstrate how, through mapping-workshops open to everyone at the Public Library of their village, the children of Battir created their “Treasure Map” from their local proprietary geospatialized data they extend to neighbouring villages. Numéro de notice : C2021-064 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.5194/ica-proc-4-27-2021 Date de publication en ligne : 03/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-proc-4-27-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99396 The use of deep machine learning for the automated selection of remote sensing data for the determination of areas of arable land degradation processes distribution / Dimitri I. Rukhovitch in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)PermalinkThreat degree classification according to habitat quality: A case study from the Czech Republic / Pavel Lustyk in Forests, vol 12 n° 1 (January 2021)PermalinkTime-series analysis of massive satellite images : Application to earth observation / Alexandre Constantin (2021)PermalinkVectorization of historical maps using deep edge filtering and closed shape extraction / Yizi Chen (2021)PermalinkAssessing historical maps for characterizing fluvial corridor changes at a regional network scale / Samuel Dunesme in Cartographica, vol 55 n° 4 (Winter 2020)PermalinkBioclimatic modeling of potential vegetation types as an alternative to species distribution models for projecting plant species shifts under changing climates / Robert E. Keane in Forest ecology and management, vol 477 ([01/12/2020])PermalinkConvolutional Neural Networks accurately predict cover fractions of plant species and communities in Unmanned Aerial Vehicle imagery / Teja Kattenborn in Remote sensing in ecology and conservation, vol 6 n° 4 (December 2020)PermalinkForest cover mapping based on a combination of aerial images and Sentinel-2 satellite data compared to National Forest Inventory data / Selina Ganz in Forests, vol 11 n° 12 (December 2020)PermalinkMapping forest tree species in high resolution UAV-based RGB-imagery by means of convolutional neural networks / Felix Schiefer in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 170 (December 2020)PermalinkMapping of land cover with open-source software and ultra-high-resolution imagery acquired with unmanned aerial vehicles / Ned Horning in Remote sensing in ecology and conservation, vol 6 n° 4 (December 2020)PermalinkThe effect of different sampling schemes on estimation precision of snow water equivalent (SWE) using geostatistics techniques in a semi-arid region of Iran / Hojatolah Ganjkhanlo in Geocarto international, vol 35 n° 16 ([01/12/2020])PermalinkAnalyse de la déforestation dans la périphérie ouest de la réserve de biosphère du Dja au Cameroun, à partir d'une série multi-annuelle d'images Landsat / Eric Wilson Tegno Nguekam in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)PermalinkCartographie des cultures dans le périmètre du Loukkos (Maroc) : apport de la télédétection radar et optique / Siham Acharki in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)PermalinkBretagne, la végétation cartographiée / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2185 (novembre 2020)PermalinkCombination of Landsat 8 OLI and Sentinel-1 SAR time-series data for mapping paddy fields in parts of West and Central Java provinces, Indonesia / Sanjiwana Arjasakusuma in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)PermalinkEnlightened mapping? Maps in the Europe of the enlightenment / Peter Michael Barber in Cartographic journal (the), Vol 57 n° 4 (November 2020)PermalinkLandslide susceptibility mapping using Naïve Bayes and Bayesian network models in Umyeonsan, Korea / Sunmin Lee in Geocarto international, vol 35 n° 15 ([01/11/2020])PermalinkMapping the fantastic great Southern continent, 1760–1777: A study in enlightenment geography / Vanessa Collingridge in Cartographic journal (the), Vol 57 n° 4 (November 2020)PermalinkMapping tree species deciduousness of tropical dry forests combining reflectance, spectral unmixing, and texture data from high-resolution imagery / Astrid Helena Huechacona-Ruiz in Forests, vol 11 n°11 (November 2020)PermalinkWorldwide detection of informal settlements via topological analysis of crowdsourced digital maps / Satej Soman in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)PermalinkObject-based classification of mixed forest types in Mongolia / E. Nyamjargal in Geocarto international, vol 35 n° 14 ([15/10/2020])PermalinkTime series potential assessment for biophysical characterization of orchards and crops in a mixed scenario with Sentinel-1A SAR data / Hemant Sahu in Geocarto international, vol 35 n° 14 ([15/10/2020])PermalinkFollow the road: historical GIS for evaluating the development of routes in the Negev region during the twentieth century / Motti Zohar in Cartography and Geographic Information Science, vol 47 n° 6 (October 2020)PermalinkForest clear-cuts as habitat for farmland birds and butterflies / Dafne Ram in Forest ecology and management, vol 473 ([01/10/2020])PermalinkGEBCO Gridded Bathymetric Datasets for mapping Japan Trench geomorphology by means of GMT scripting toolset / Polina Lemenkova in Geodesy and cartography, vol 46 n° 3 (October 2020)PermalinkNew measures for analysis and comparison of shape distortion in world map projections / Melih Basaraner in Cartography and Geographic Information Science, vol 47 n° 6 (October 2020)PermalinkRoad network simplification for location-based services / Abdeltawab M. Hendawi in Geoinformatica, vol 24 n° 4 (October 2020)PermalinkSchool cartography in Brazil and its inclusive perspective / Imre Josef Demhardt in International journal of cartography, vol 6 n° 3 (October 2020)PermalinkUncertainty of forested wetland maps derived from aerial photography / Stephen P. Prisley in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 10 (October 2020)PermalinkUse of visible and near-infrared reflectance spectroscopy models to determine soil erodibility factor (K) in an ecologically restored watershed / Qinghu Jiang in Remote sensing, vol 12 n° 18 (September-2 2020)PermalinkAncient forest statistics provide centennial perspective over the status and dynamics of forest area in France / Timothée Audinot in Annals of Forest Science, vol 77 n° 3 (September 2020)PermalinkAssessing local trends in indicators of ecosystem services with a time series of forest resource maps / Matti Katila in Silva fennica, vol 54 n° 4 (September 2020)PermalinkCombining optical and radar satellite image time series to map natural vegetation: savannas as an example / Maylis Lopes in Remote sensing in ecology and conservation, vol 6 n° 3 (September 2020)PermalinkComparison of tree-based classification algorithms in mapping burned forest areas / Dilek Kucuk Matci in Geodetski vestnik, vol 64 n° 3 (September - November 2020)PermalinkDecolonizing world heritage maps using indigenous toponyms, stories, and interpretive attributes / Mark Palmer in Cartographica, vol 55 n° 3 (Fall 2020)PermalinkEvaluation of crop mapping on fragmented and complex slope farmlands through random forest and object-oriented analysis using unmanned aerial vehicles / Re-Yang Lee in Geocarto international, vol 35 n° 12 ([01/09/2020])PermalinkLocal color and morphological image feature based vegetation identification and its application to human environment street view vegetation mapping, or how green is our county? / Istvan G. Lauko in Geo-spatial Information Science, vol 23 n° 3 (September 2020)PermalinkMapping 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)PermalinkMining regional patterns of land use with adaptive adjacent criteria / Xinmeng Tu in Cartography and Geographic Information Science, Vol 47 n° 5 (September 2020)PermalinkSemi-automatic building extraction from WorldView-2 imagery using taguchi optimization / Hasan Tonbul in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 9 (September 2020)PermalinkAccuracies of support vector machine and random forest in rice mapping with Sentinel-1A, Landsat-8 and Sentinel-2A datasets / Lamin R. Mansaray in Geocarto international, vol 35 n° 10 ([01/08/2020])PermalinkAmbiguous use of geographical information systems for the rectification of large-scale geometric maps / Anders Wästfelt in Cartographic journal (the), Vol 57 n° 3 (August 2020)PermalinkCan ensemble techniques improve coral reef habitat classification accuracy using multispectral data? / Mohammad Shawkat Hossain in Geocarto international, vol 35 n° 11 ([01/08/2020])PermalinkDetecting abandoned farmland using harmonic analysis and machine learning / Heeyeun Yoon in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 166 (August 2020)PermalinkDevelopment and application of a new mangrove vegetation index (MVI) for rapid and accurate mangrove mapping / Alvin B. Baloloy in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 166 (August 2020)PermalinkExploration of OpenStreetMap missing built-up areas using twitter hierarchical clustering and deep learning in Mozambique / Hao Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 166 (August 2020)PermalinkLanduse and land cover identification and disaggregating socio-economic data with convolutional neural network / Jingtao Yao in Geocarto international, vol 35 n° 10 ([01/08/2020])PermalinkSmall‐area patch‐merging method accounting for both local constraints and the overall area balance / Chengming Li in Transactions in GIS, Vol 24 n° 4 (August 2020)PermalinkCan we characterize river corridor evolution at a continental scale from historical topographic maps? A first assessment from the comparison of four countries / J. Horacio Garcia in River Research and Applications, vol 36 n° 6 (July 2020)PermalinkCartographie des surfaces pastorales à l’aide des données Sentinel 2 L3A et des données ouvertes : Promesses et réalités / Urcel Kalenga Tshingomba in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 3-4 (juillet - décembre 2020)PermalinkEvaluating techniques for mapping island vegetation from unmanned aerial vehicle (UAV) images: Pixel classification, visual interpretation and machine learning approaches / S.M. Hamylton in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 89 (July 2020)PermalinkExploratory bivariate and multivariate geovisualizations of a social vulnerability index / Georgianna Strode in Cartographic perspectives, n° 95 (July 2020)PermalinkLa gratuité, une histoire ancienne... / Anonyme in Géomètre, n° 2182 (juillet - août 2020)PermalinkImproved crop classification with rotation knowledge using Sentinel-1 and -2 time series / Sébastien Giordano in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 7 (July 2020)PermalinkMapping the condition of macadamia tree crops using multi-spectral UAV and WorldView-3 imagery / Kasper Johansen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 165 (July 2020)PermalinkMapping the French green infrastructure – an exercise in homogenizing heterogeneous regional data / Lucille Billon in International journal of cartography, Vol 6 n° 2 (July 2020)PermalinkRoles of horizontal and vertical tree canopy structure in mitigating daytime and nighttime urban heat island effects / Jike Chen in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 89 (July 2020)PermalinkThe image of subsurface geology / Ane Bang-Kittilsen in International journal of cartography, Vol 6 n° 2 (July 2020)PermalinkTriangulation network of 1929–1944 of the first 1:500 urban map of València / Miriam Villar-Cano in Survey review, vol 52 n° 373 (July 2020)PermalinkAn integrated approach for detection and prediction of greening situation in a typical desert area in China and its human and climatic factors analysis / Lei Zhou in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 6 (June 2020)PermalinkCartographic inference: a peircean perspective / Gordon A. Cromley in Cartographica, vol 55 n° 2 (Summer 2020)PermalinkFine-grained landuse characterization using ground-based pictures: a deep learning solution based on globally available data / Shivangi Srivastava in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 6 (June 2020)PermalinkHydrogeology of the western Po plain (Piedmont, NW Italy) / Domenico Antonio De Luca in Journal of maps, vol 16 n° 2 ([01/06/2020])PermalinkMapping aboveground biomass and its prediction uncertainty using LiDAR and field data, accounting for tree-level allometric and LiDAR model errors / Svetlana Saarela in Forest ecosystems, vol 7 (2020)PermalinkMapping forest age using National Forest Inventory, airborne laser scanning, and Sentinel-2 data / Johannes Schumacher in Forest ecosystems, vol 7 (2020)PermalinkSketch maps for searching in spatial data / Ali Zare Zardiny in Transactions in GIS, Vol 24 n° 3 (June 2020)PermalinkStorytelling for making cartographic design decisions for climate change communication in the United States / Carolyn Fish in Cartographica, vol 55 n° 2 (Summer 2020)PermalinkTraffic signal detection from in-vehicle GPS speed profiles using functional data analysis and machine learning / Yann Méneroux in International Journal of Data Science and Analytics JDSA, vol 10 n° 1 (June 2020)PermalinkAutomatic extraction of road intersection points from USGS historical map series using deep convolutional neural networks / Mahmoud Saeedimoghaddam in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 5 (May 2020)PermalinkComment cartographier l’occupation du sol en vue de modéliser les réseaux écologiques ? Méthodologie générale et cas d’étude en Île-de-France / Chloé Thierry in Sciences, eaux & territoires, article hors-série n° 65 (mai 2020)PermalinkFootprint determination of a spectroradiometer mounted on an unmanned aircraft system / Deepak Gautam in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 5 (May 2020)PermalinkIncorporating Sentinel-1 SAR imagery with the MODIS MCD64A1 burned area product to improve burn date estimates and reduce burn date uncertainty in wildland fire mapping / Kristofer Lasko in Geocarto international, vol 35 n° 6 ([01/05/2020])PermalinkDe l’intérêt des cartographies de végétation pour l’apport de connaissance sur la f!ore menacée. L’exemple de la vallée de la Saône aval (01 et 69) / Mathias Voirin in Nouvelles Archives de la Flore jurassienne et du nord-est de la France, n° 18 (2020)PermalinkIntertidal topography mapping using the waterline method from Sentinel-1 & -2 images: The examples of Arcachon and Veys Bays in France / Edward Salameh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 163 (May 2020)PermalinkOptimal lowest astronomical tide estimation using maximum likelihood estimator with multiple ocean models hybridization / Mohammed El-Diasty in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 5 (May 2020)PermalinkUsing GIS for disease mapping and clustering in Jeddah, Saudi Arabia / Abdulkader Murad in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 5 (May 2020)PermalinkCombining radar and optical imagery to map oil palm plantations in Sumatra, Indonesia, using the Google Earth Engine / Thuan Sarzynski in Remote sensing, vol 12 n° 7 (April 2020)PermalinkGeological map generalization driven by size constraints / Azimjon Sayidov in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 4 (April 2020)PermalinkUse of automated change detection and VGI sources for identifying and validating urban land use change / Ana-Maria Olteanu-Raimond in Remote sensing, vol 12 n° 7 (April 2020)PermalinkAn original method for tree species classification using multitemporal multispectral and hyperspectral satellite data / Olga Grigorieva in Silva fennica, vol 54 n° 2 (March 2020)PermalinkA discriminative tensor representation model for feature extraction and classification of multispectral LiDAR data / Qingwang Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 3 (March 2020)PermalinkLes missions photogrammétriques réalisées par drone au centimètre sans points de calage au sol / Olivier Degueldre in XYZ, n° 162 (mars 2020)PermalinkQuels plans de comparaison à Paris avant le nivellement général de la France ? / Alain Coulomb in XYZ, n° 162 (mars 2020)PermalinkA convolutional neural network approach for counting and geolocating citrus-trees in UAV multispectral imagery / Lucas Prado Osco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 160 (February 2020)PermalinkData scale as cartography: a semi-automatic approach for thematic web map creation / Auriol Degbelo in Cartography and Geographic Information Science, vol 47 n° 2 (February 2020)PermalinkEstimating wheat yields in Australia using climate records, satellite image time series and machine learning methods / Elisa Kamir in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 160 (February 2020)PermalinkPromoting environmental justice through Integrated mapping approaches: the map of water conflicts in Andalusia (Spain) / Belen Pedregal in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 2 (February 2020)PermalinkThe "Incense Road" from Petra to Gaza: an analysis using GIS and Cost functions / Motti Zohar in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 2 (February 2020)PermalinkTypology of meteorological weather forecast maps printed in world newspapers / Jaromir Kolejka in Cartographic journal (the), Vol 57 n° 1 (February 2020)PermalinkSpatial visualization of quantitative landscape changes in an industrial region between 1827 and 1883. Case study Katowice, southern Poland / Paweł Cybulski in Journal of maps, vol 16 n° 1 ([02/01/2020])PermalinkAnalyse automatique du couvert végétal pour la gestion du risque végétation en milieu ferroviaire à partir d'imagerie aérienne / Hélène Rouillon (2020)PermalinkApplication of machine learning techniques for evidential 3D perception, in the context of autonomous driving / Edouard Capellier (2020)PermalinkCartographie des essences forestières à partir de séries temporelles d’images satellitaires à hautes résolutions : stabilité des prédictions, autocorrélation spatiale et cohérence avec la phénologie observée in situ / Nicolas Karasiak (2020)PermalinkClassification of poplar trees with object-based ensemble learning algorithms using Sentinel-2A imagery / H. Tombul in Journal of geodetic science, vol 10 n° 1 (January 2020)PermalinkClassification of time series of Sentinel-2 images for large scale mapping in Cameroon / Hermann Tagne (2020)Permalink