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Content-based image retrieval for map georeferencing / Jonas Luft (2021)  

Public Titre : Content-based image retrieval for map georeferencing Type de document : Article/Communication Auteurs : Jonas Luft, Auteur ; Jochen Schiewe, 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 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] carte ancienne [Termes IGN] carte numérisée [Termes IGN] carte topographique [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] géoréférencement indirect [Termes IGN] mesure de similitude [Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu Résumé : (auteur) In recent years, libraries have made great progress in digitising troves of historical maps with high-resolution scanners. Providing user-friendly information access for cultural heritage through spatial search and webGIS requires georeferencing of the hundreds of thousands of digitised maps. Georeferencing is usually done manually by finding “ground control points”, locations in the digital map image, whose identity is unambiguous and can easily be found in modern-day reference geodata/mapping data. To decide whether two symbols from different maps describe the same object, their semantic and spatial relations need to be matched. Automating this process is the only feasible way to georeference the immense quantities of maps in conceivable time. However, automated solutions for spatial matching quickly fail when faced with incomplete data – which is the greatest challenge when comparing maps of different ages or scales. These problems can be overcome by computing map similarity in the image domain. Treating maps as a special case of image processing allows efficient and robust matching and thus identification of geographical regions without the need to explicitly model semantics. We propose a method to encode worldwide reference VGI mapping data as image features, allowing the construction of an efficient lookup index. With this index, content-based image retrieval can be used for both geolocating a given map for georeferencing with high accuracy. We demonstrate our approach on hundreds of map sheets of different historical topographical survey map series, successfully georeferencing most of them within mere seconds. Numéro de notice : C2021-073 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Communication DOI : 10.5194/ica-proc-4-69-2021 Date de publication en ligne : 03/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-proc-4-69-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100007

Automatic 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)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 5 (May 2020) . - pp 947 - 968 Titre : Automatic extraction of road intersection points from USGS historical map series using deep convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Mahmoud Saeedimoghaddam, Auteur ; Tomasz F. Stepinski, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 947 - 968 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] carrefour [Termes IGN] carte ancienne [Termes IGN] carte numérisée [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] Etats-Unis [Termes IGN] extraction du réseau routier [Termes IGN] image RVB [Termes IGN] numérisation automatique [Termes IGN] représentation cartographique [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] vision par ordinateur Résumé : (auteur) Road intersection data have been used across a range of geospatial analyses. However, many datasets dating from before the advent of GIS are only available as historical printed maps. To be analyzed by GIS software, they need to be scanned and transformed into a usable (vector-based) format. Because the number of scanned historical maps is voluminous, automated methods of digitization and transformation are needed. Frequently, these processes are based on computer vision algorithms. However, the key challenges to this are (1) the low conversion accuracy for low quality and visually complex maps, and (2) the selection of optimal parameters. In this paper, we used a region-based deep convolutional neural network-based framework (RCNN) for object detection, in order to automatically identify road intersections in historical maps of several cities in the United States of America. We found that the RCNN approach is more accurate than traditional computer vision algorithms for double-line cartographic representation of the roads, though its accuracy does not surpass all traditional methods used for single-line symbols. The results suggest that the number of errors in the outputs is sensitive to complexity and blurriness of the maps, and to the number of distinct red-green-blue (RGB) combinations within them. Numéro de notice : A2020-205 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1696968 Date de publication en ligne : 28/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1696968 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94882 [article]

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079-2020051	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Inferring the scale and content of a map using deep learning / Guillaume Touya (2020)  

Public contenu dans XXIV ISPRS Congress, Commission 4 / Nicolas Paparoditis (2020)   Titre : Inferring the scale and content of a map using deep learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Florentin Brisebard, Auteur ; Félix Quinton , Auteur ; Azelle Courtial , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B4 Projets : ACTIVmap / Favreau, Jean-Marie Conférence : ISPRS 2020, Commission 4, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Archives Commission 4 Importance : pp 17 - 24 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] carte numérisée [Termes IGN] carte scolaire [Termes IGN] carte tactile [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] échelle cartographique [Termes IGN] formation [Termes IGN] généralisation [Termes IGN] géographie physique [Termes IGN] personne non-voyante Résumé : (auteur) Visually impaired people cannot use classical maps but can learn to use tactile relief maps. These tactile maps are crucial at school to learn geography and history as well as the other students. They are produced manually by professional transcriptors in a very long and costly process. A platform able to generate tactile maps from maps scanned from geography textbooks could be extremely useful to these transcriptors, to fasten their production. As a first step towards such a platform, this paper proposes a method to infer the scale and the content of the map from its image. We used convolutional neural networks trained with a few hundred maps from French geography textbooks, and the results show promising results to infer labels about the content of the map (e.g. "there are roads, cities and administrative boundaries"), and to infer the extent of the map (e.g. a map of France or of Europe). Numéro de notice : C2020-002 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B4-2020-17-2020 Date de publication en ligne : 24/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B4-2020-17-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95391

Elaboration du référentiel hydrographique d’Haïti à partir d'un MNT ASTER / Laurent Polidori in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 205 (Janvier 2014)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 205 (Janvier 2014) . - pp 49 - 57 Titre : Elaboration du référentiel hydrographique d’Haïti à partir d'un MNT ASTER Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Polidori, Auteur ; Maxime Claden, Auteur ; Romain Frelat, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 49 - 57 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer [Termes IGN] bassin hydrographique [Termes IGN] carte numérisée [Termes IGN] carte topographique [Termes IGN] Haïti [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] réseau hydrographique Résumé : (Auteur) L’étude présentée dans cet article a conduit au premier référentiel hydrographique homogène sur Haïti. Une méthode automatisée a été mise en œuvre pour l’extraction du réseau hydrographique et des limites de bassins versants à partir d’un MNT ASTER et d’une carte topographique numérisée. Une analyse statistique des résultats obtenus a révélé les propriétés fractales du relief de la région et a aidé à fixer des seuils pour retenir les bassins versants les plus significatifs. Le contrôle de qualité du réseau hydrographique, réalisé à partir de points de contrôle et d’une comparaison visuelle avec les images de Google Earth, confirme une exactitude géométrique inférieure ou égale au pas d’échantillonnage du MNT initial (de l’ordre de 30 m). Les bassins versants extraits ont en outre fait l’objet d’une codification adaptée, qui permet de proposer au gouvernement haïtien un référentiel hydrographique précis et homogène pour ses études ultérieures. Numéro de notice : A2014-549 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2014.3 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2014.3 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74176 [article]

Problèmes de calage de la carte historique de Rome (1908) à l'échelle 1:5 000 / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 74 (01/04/2010) 

Public [article]  inGéomatique expert > n° 74 (01/04/2010) . - pp 22 - 26 Titre : Problèmes de calage de la carte historique de Rome (1908) à l'échelle 1:5 000 Type de document : Article/Communication Auteurs : Valerio Baiocchi, Auteur ; Keti Lelo, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 22 - 26 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] 1:5.000 [Termes IGN] calage [Termes IGN] carte numérisée [Termes IGN] géoréférencement [Termes IGN] projection [Termes IGN] Rome [Termes IGN] système de référence géodésique [Termes IGN] transformation de coordonnées Résumé : (Auteur) Le géoréférencement de cartes historiques s'effectue généralement par identification et localisation de points identiques sur le fond ancien et moderne. Dans le cas de la carte au 1:5 000 de Rome, datée de 1908, cette méthode immédiate donnait un résultat manifestement erroné, en ce sens que les résidus mesurés était incompatibles avec l'échelle utilisée. De ce fait, nous avons décidé de revenir un siècle en arrière, et de travailler avec les systèmes de projection d'époque, c'est-à-dire de parcourir à l'envers toute l'histoire de l'évolution de ces systèmes. Numéro de notice : A2010-189 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30383 [article]

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Colors of the past: color image segmentation in historical topographic maps based on homogeneity / S. Leyk in Geoinformatica, vol 14 n° 1 (January 2010)  

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La carte topographique française de 1887 à nos jours / Gérard Chappart in Le monde des cartes, n° 191 (mars - mai 2007)

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Méthodes pour réaliser un historique de l'évolution du bâti / F.X. Robin (2007) 

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Conférence ESRI 2006 / Anonyme in Géomatique expert, n° 53 (01/11/2006)

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Géoportail : lancement réussi mais démarrage laborieux / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 79 (septembre 2006)

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Creating a hydrographic network from its cartographic representation: a case study using Ordnance Survey mastermap data / Nicolas Regnauld in International journal of geographical information science IJGIS, vol 20 n° 6 (july 2006)  

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A comparative analysis of scanned maps and imagery for mapping applications / Costas Armenakis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 57 n° 5-6 (April - May 2003)  

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Les données de géomatique : comment bien les choisir ? / Anonyme in Géomatique expert, n° 13 (01/05/2001)

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Cadastre map assembling: a puzzle game resolution / Jean-Marc Viglino (2001)  

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Contribution à l'analyse automatique de documents géographiques scannés : extraction de l'altimétrie / François Dupont (1999)  

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