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Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)
Titre : Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention Type de document : Article/Communication Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : Computer vision foundation CVF Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CVPR 2020, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 14/06/2020 19/06/2020 en ligne Chine Open Access Proceedings Importance : pp 12325 - 12334 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] géocodage
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] politique agricole commune
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) Satellite image time series, bolstered by their growing availability, are at the forefront of an extensive effort towards automated Earth monitoring by international institutions. In particular, large-scale control of agricultural parcels is an issue of major political and economic importance. In this regard, hybrid convolutional-recurrent neural architectures have shown promising results for the automated classification of satellite image time series.We propose an alternative approach in which the convolutional layers are advantageously replaced with encoders operating on unordered sets of pixels to exploit the typically coarse resolution of publicly available satellite images. We also propose to extract temporal features using a bespoke neural architecture based on self-attention instead of recurrent networks. We demonstrate experimentally that our method not only outperforms previous state-of-the-art approaches in terms of precision, but also significantly decreases processing time and memory requirements. Lastly, we release a large openaccess annotated dataset as a benchmark for future work on satellite image time series. Numéro de notice : C2020-016 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv/vers CVF Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPR42600.2020.01234 Date de publication en ligne : 05/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01234 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94225 Documents numériques
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Satellite image time series classification - pdf préprintAdobe Acrobat PDF Simplicial complexes reconstruction and generalisation of 3d lidar data in urban scenes / Stéphane Guinard (2020)
Titre : Simplicial complexes reconstruction and generalisation of 3d lidar data in urban scenes Titre original : Reconstruction et généralisation de complexes simpliciaux à partir de scans lidar de scènes urbaines Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Stéphane Guinard , Auteur ; Bruno Vallet , Directeur de thèse ; Laurent Caraffa , Encadrant Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie
École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la CommunicationLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] classification basée sur les régions
[Termes IGN] complexe simplicial
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] simplification de maillageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Grâce à leur résolution et à leur accessibilité toujours meilleures, les capteurs LiDAR sont de plus en plus utilisés pour cartographier les villes. En effet, ces capteurs sont capables de réaliser efficacement des acquisitions à haut résolution, qui peuvent ensuite être utilisées pour produire des reconstructions géométriquement détaillées de scènes complexes. Cependant, une telle reconstruction nécessite d’organiser les données avec une structure de données adaptée, comme des nuages de points ou des maillages. Les nuages de points fournissent une représentation compacte des données, mais leur nature discrète empêche certaines applications telles que la visualisation ou la simulation. Les maillages permettent une représentation continue des surfaces, mais ne sont pas bien adaptés à la représentation d’objets complexes, dont le niveau de détail peut dépasser la résolution de l’acquisition. Pour remédier à ces limitations, nous proposons de reconstruire une géométrie continue uniquement lorsque suffisamment d’informations géométriques sont disponibles. Cela nous amène à créer une reconstruction mêlant triangles, arêtes et points. Nous appelons une telle collection d’objets un complexe simplicial. Dans cette thèse, nous étudions la création de modèles 3D de scènes urbaines géométriquement détaillés, basés sur des complexes simpliciaux. Nous montrons que les complexes simpliciaux sont une alternative appropriée aux maillages. En effet, ils sont rapides à calculer et peuvent être simplifiés tout en conservant une grande fidélité géométrique par rapport aux données d’entrée. Nous soutenons que les complexes simples transmettent de précieuses informations géométriques qui peuvent à leur tour être utilisées pour la sémantisation des nuages de points 3D. Nous pensons également qu’ils peuvent servir de base pour des reconstructions multi-échelles de scènes urbaines. Nous présentons d’abord un algorithme efficace pour le calcul de complexes simpliciaux à partir d’acquisitions LiDAR de scènes urbaines. Comme les complexes simpliciaux reconstruits peuvent être très lourds, ils peuvent être difficiles à traiter sur un ordinateur standard. Pour relever ce défi, nous étudions différentes approches pour les généraliser spatialement, en approximant de grandes zones géométriquement simples par des primitives simples. À cette fin, nous proposons un nouvel algorithme pour calculer des approximations planaires par morceaux de nuages de points 3D, basé sur une approche d’optimisation globale. Ensuite, nous proposons deux applications différentes des complexes simpliciaux. La première est une méthode de polygonalisation améliorant la création de modèles 3D légers mais géométriquement précis. La seconde est une méthode de classification faiblement supervisée utilisant des descripteurs 3D locaux et globaux. Numéro de notice : 17613 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Géographie, Sciences de l'information et de la communication : Paris-Est : 2020 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 30/09/2020 En ligne : https://theses.hal.science/tel-02953672 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95943 Simulation d’éclairements des surfaces ombrées en zone urbaine par transfert radiatif 3D (modèle DART) / Yulu Xi (2020)
Titre : Simulation d’éclairements des surfaces ombrées en zone urbaine par transfert radiatif 3D (modèle DART) Type de document : Mémoire Auteurs : Yulu Xi, Auteur ; Manchun Lei , Encadrant Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 58 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de Master PPMD Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de DéformationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] correction atmosphérique
[Termes IGN] correction des ombres
[Termes IGN] correction radiométrique
[Termes IGN] détection d'ombre
[Termes IGN] éclairement lumineux
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] modulation du signal
[Termes IGN] réflectance urbaine
[Termes IGN] réflexion (rayonnement)
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] simulation 3DIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (Auteur) La télédétection optique en zone urbaine est très impactée par l’hétérogénéité spatiale au sol. Plus précisément, les conditions d’illumination à la surface sont plus compliquées à cause de la variation topographique. L’obstruction du rayonnement solaire direct réduit fortement l’éclairement reçu par des surfaces ombrées, mais l’effet de multi-réflexion peut y ajouter une contribution non négligeable. L’analyse sur l’éclairement des surfaces ombrée en fonction de la distribution de luminance du ciel et la multi-réflexion permet de mieux corriger la radiométrie d’images de télédétection en zone urbaine, pourtant il est difficile de séparer la contribution de chaque facteur dans les vraies mesures. A l’aide de la modélisation de transfert radiatif 3D, on peut simuler le transfert du rayonnement dans une scène urbaine, et extraire les différentes contributions de l’éclairement, en maitrisant tous les propriétés optiques et géométriques de la scène. L’objectif de ce stage est donc de simuler les images en éclairement reçu par la surface des scènes urbaines qui contient de l’ombre. On utilise le modèle DART pour réaliser des simulations d’éclairements des scènes urbaines, afin d’évaluer l’éclairement des surfaces ombrées en fonction des facteurs environnementaux (ciel, bâtiments, ...). Le travail consiste en l’apprentissage du DART, l’étude sur la paramètrisation du DART, la conception des scènes, la conception des simulations et l’extraction des résultats. Note de contenu : Introduction
1. Notions de base physique
1.1 Glossaire
1.2 Modélisation du signal
2. Modèle DART
2.1 Présentation générale
2.2 Fonctionnalités principales
2.3 Paramétrisations
2.4 Choix des paramètres pour notre étude
3. Conception des scènes de simulation
3.1 Idée principale de conception
3.2 Scènes simplifiées
3.3 Paramètres susceptibles d’influencer l’éclairement de la scène
3.4 Scènes complexes
3.5 Création des objets d’une scène
3.6 Extraction des différents composants dans les résultats de simulation
4. Résultats de simulation
4.1 Comparaison des performances de différentes paramétrisations
4.2 Distribution de luminance du ciel
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 26451 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Mémoire PPMD Organisme de stage : LaSTIG (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96505 Documents numériques
peut être téléchargé
Simulation d’éclairements ... - pdf version dépôtAdobe Acrobat PDF Système de traitement d’images temps réel dédié à la mesure de champs denses de déplacements et de déformations / Seyfeddine Boukhtache (2020)
Titre : Système de traitement d’images temps réel dédié à la mesure de champs denses de déplacements et de déformations Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Seyfeddine Boukhtache, Auteur ; Michel Grédiac, Directeur de thèse ; François Berry, Directeur de thèse Editeur : Clermont-Ferrand : Université Clermont Auvergne Année de publication : 2020 Importance : 169 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de docteur de l'Université Clermont Auvergne, Spécialité Électronique et Architecture de SystèmesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] déformation de surface
[Termes IGN] effet thermique
[Termes IGN] interpolation linéaire
[Termes IGN] métrologie
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] temps réelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette thèse s’inscrit dans un cadre pluridisciplinaire. Elle traite de la problématique du temps réel et de celle des performances métrologiques en traitement d’images numériques. Elle s'intéresse plus particulièrement à la photomécanique. Il s'agit d'une discipline récente visant à développer et à utiliser au mieux des systèmes de mesure de champs entiers de petits déplacements et de petites déformations en surface de solides soumis à des sollicitations thermomécaniques. La technique utilisée dans cette thèse est la corrélation des images numériques (CIN), qui se trouve être l'une des plus employées dans cette communauté. Elle représente cependant des limitations à savoir un temps de calcul prohibitif et des performances métrologiques améliorables afin d'atteindre celles des capteurs ponctuels classiques comme les jauges de déformation.Ce travail s'appuie sur deux axes d'étude pour relever ce défi. Le premier repose sur l'optimisation de l'interpolation d'images qui est le traitement le plus coûteux dans la CIN. Une accélération est proposée en utilisant une implémentation matérielle parallélisée sur FPGA, tout en tenant compte de la consommation des ressources matérielles et de la précision. La principale conclusion est qu'un seul FPGA (dans les limites technologiques actuelles) ne suffit pas à implémenter l'intégralité de l'algorithme CIN. Un second axe d'étude a donc été proposé. Il vise à développer et à utiliser des réseaux de neurones convolutifs pour tenter d'atteindre à la fois des performances métrologiques meilleures que la CIN et un traitement en temps réel. Cette deuxième étude a montré l'efficacité d'un tel outil pour la mesure des champs de déplacements et de déformations. Elle ouvre de nouvelles perspectives en termes de performances métrologiques et de rapidité des systèmes de mesure de champs. Note de contenu : Introduction générale
1. Traitement sous-pixellique et performances métrologiques
1.1 Les approches à performance sous-pixelique
1.2 Techniques d’interpolation
1.3 Métrologie par vision
1.4 Le cas particulier de mesure métrologique en photomécanique
1.5 Conclusion
2. Implémentation matérielle : précision et ressources matérielles
2.1 Plateformes matérielles
2.2 Réduire la complexité de calcul : techniques d’approximation
2.3 Précision arithmétique
2.4 Processus d’optimisation de la représentation en virgule fixe
2.5 Conclusion
3. FPGA-based architecture for bi-cubic interpolation : the best trade-off between precision and hardware resource consumption
3.1 Introduction
3.2 Bi-cubic interpolation
3.3 Previous studies
3.4 Proposed architecture
3.5 Resource utilization and precision analysis
3.6 Results
3.7 Conclusion
4. Alternatives to bi-cubic interpolation considering FPGA hardware resource consumption
4.1 Introduction
4.2 Bi-cubic interpolation
4.3 Previous works
4.4 Approximation of the cubic kernel with n-piecewise linear functions
4.5 Combining cubic and linear interpolations
4.6 Results
4.7 Conclusion
5. When Deep Learning Meets Digital Image Correlation
5.1 Introduction
5.2 A short primer on deep learning
5.3 A brief review of CNN-based methods for optical flow estimation
5.4 Dataset
5.5 Fine-tuning networks of the literature
5.6 Tailoring FlowNetS to estimate displacement fields
5.7 Spatial resolution and metrological performance indicator
5.8 Assessing the generalization capability
5.9 Computing time
5.10 Conclusion
6. Conclusion générale et perspectives
6.1 Conclusion
6.2 PerspectivesNuméro de notice : 26530 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Électronique et Architecture de Systèmes : Clermont Auvergne : 2020 Organisme de stage : Sigma Clermont nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 27/03/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03180484/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97561 Underwater calibration in near real time: Focus on detection optimized by AI and selection of calibration patterns / Loïca Avanthey (2020)
Titre : Underwater calibration in near real time: Focus on detection optimized by AI and selection of calibration patterns Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïca Avanthey, Auteur ; Laurent Beaudoin, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Conférence : IGARSS 2020, 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium 26/09/2020 02/10/2020 Waikoloa, Hawaï Etats-Unis proceedings IEEE Importance : n° 9324519 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie
[Termes IGN] capteur imageur
[Termes IGN] couple stéréoscopique
[Termes IGN] dioptre
[Termes IGN] étalonnage
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] scène sous-marineRésumé : (auteur) The 3D reconstruction of underwater scenes from pairs of stereoscopic images requires to model the sensor. To take into account the refraction in the environment and to be compatible with the operational field constraints, we use the compensated pinhole model (the diopter is considered as an additional lens) whose parameters are estimated by an in situ calibration with a pattern. In this article, we propose an optimization by AI of the pattern detection to have real-time feedback and a process which selects on the fly the shots allowing to improve the estimation quality of the model so the manipulation can be stopped when sufficient number of relevant images has been reached. We present the results obtained on a database made up of 60,000 images taken in swimming pools and at sea. Numéro de notice : C2020-039 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS39084.2020.9324519 Date de publication en ligne : 17/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS39084.2020.9324519 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102625 Using remote sensing to assess the effect of time of day on the spatial and temporal variation of LST in urban areas / Akram Abdulla (2020)PermalinkUso de QGIS en la teledetección, Vol. 2. QGIS y sus aplicaciones en la agricultura y la silvicultura / Nicolas Baghdadi (2020)PermalinkUso de QGIS en la teledetección, Vol. 4. QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego / Nicolas Baghdadi (2020)PermalinkA versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions / Thanh Huy Nguyen (2020)PermalinkVery high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)PermalinkPermalinkPermalinkAn implicit radar convolutional burn index for burnt area mapping with Sentinel-1 C-band SAR data / Puzhao Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkCombining Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite image time series for land cover mapping via a multi-source deep learning architecture / Dino Lenco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkCombining thermal imaging with photogrammetry of an active volcano using UAV: an example from Stromboli, Italy / Zoë E. Wakeford in Photogrammetric record, vol 34 n° 168 (December 2019)PermalinkMatching of TerraSAR-X derived ground control points to optical image patches using deep learning / Tatjana Bürgmann in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkA two-scale approach for estimating forest aboveground biomass with optical remote sensing images in a subtropical forest of Nepal / Upama A. Koju in Journal of Forestry Research, vol 30 n° 6 (December 2019)PermalinkA double-strategy-check active learning algorithm for hyperspectral image classification / Ying Cui in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 11 (November 2019)PermalinkIntroducing spatial regularization in SAR tomography reconstruction / Clément Rambour in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkUnsupervised classification of multispectral images embedded with a segmentation of panchromatic images using localized clusters / Ting Mao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkPotential of Landsat-8 and Sentinel-2A composite for land use land cover analysis / Divyesh Varade in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])PermalinkEstimating pasture biomass and canopy height in brazilian savanna using UAV photogrammetry / Juliana Batistoti in Remote sensing, Vol 11 n° 20 (October-2 2019)PermalinkEvolution of sand encroachment using supervised classification of Landsat data during the period 1987–2011 in a part of Laâyoune-Tarfaya basin of Morocco / Ali Aydda in Geocarto international, vol 34 n° 13 ([15/10/2019])PermalinkAutomatic canola mapping using time series of Sentinel 2 images / Davoud Ashourloo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)PermalinkA building label placement method for 3D visualizations based on candidate label evaluation and selection / Jiangfeng She in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)PermalinkUn été brûlant sous l’oeil des satellites / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2173 (octobre 2019)PermalinkA machine learning approach to detect crude oil contamination in a real scenario using hyperspectral remote sensing / Ran Pelta in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkRobust multisource remote sensing image registration method based on scene shape similarity / Ming Hao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkUnmanned aerial vehicles (UAVs) for monitoring macroalgal biodiversity: comparison of RGB and multispectral imaging sensors for biodiversity assessments / Leigh Tait in Remote sensing, vol 11 n° 19 (October-1 2019)PermalinkMapping of forest tree distribution and estimation of forest biodiversity using Sentinel-2 imagery in the University Research Forest Taxiarchis in Chalkidiki, Greece / Maria Kampouri in Geocarto international, vol 34 n° 12 ([15/09/2019])PermalinkPartial linear NMF-based unmixing methods for detection and area estimation of photovoltaic panels in urban hyperspectral remote sensing data / Moussa Sofiane Karoui in Remote sensing, vol 11 n° 18 (September 2019)PermalinkDevelopment and evaluation of a deep learning model for real-time ground vehicle semantic segmentation from UAV-based thermal infrared imagery / Mehdi Khoshboresh Masouleh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)PermalinkEnhanced 3D mapping with an RGB-D sensor via integration of depth measurements and image sequences / Bo Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)PermalinkExploring the synergy between Landsat and ASAR towards improving thematic mapping accuracy of optical EO data / Alexander Cass in Applied geomatics, vol 11 n° 3 (September 2019)PermalinkGeometric accuracy improvement of WorldView‐2 imagery using freely available DEM data / Mateo Gašparović in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)PermalinkImplementing Moran eigenvector spatial filtering for massively large georeferenced datasets / Daniel A. Griffith in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkIntegration of LiDAR and multispectral images for rapid exposure and earthquake vulnerability estimation. Application in Lorca, Spain / Yolanda Torres in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 81 (September 2019)PermalinkLearning and adapting robust features for satellite image segmentation on heterogeneous data sets / Sina Ghassemi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkPreparing the holoLens for user studies : an augmented reality interface for the spatial adjustment of holographic objects in 3D indoor environments / Julian Keil in KN, Journal of Cartography and Geographic Information, vol 69 n° 3 (September 2019)PermalinkSentinel-2 sharpening using a reduced-rank method / Magnus Orn Ulfarsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkUnmanned aerial system multispectral mapping for low and variable solar irradiance conditions: Potential of tensor decomposition / Sheng Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)PermalinkIndividual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data / Sitinor Atikah Nordin in Geocarto international, vol 34 n° 11 ([15/08/2019])PermalinkImproving public data for building segmentation from Convolutional Neural Networks (CNNs) for fused airborne lidar and image data using active contours / David Griffiths in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkLocal climate zone-based urban land cover classification from multi-seasonal Sentinel-2 images with a recurrent residual network / Chunping Qiu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkUne nouvelle méthode de vectorisation du cadastre ancien / Antony Chalais in Géomatique expert, n° 129 (août - septembre 2019)PermalinkPyramid scene parsing network in 3D: Improving semantic segmentation of point clouds with multi-scale contextual information / Hao Fang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkMapping the wavelength position of mineral features in hyperspectral thermal infrared data / Christoph Hecker in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 79 (July 2019)PermalinkOcclusion probability in operational forest inventory field sampling with ForeStereo / Fernando Montes in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 7 (July 2019)PermalinkStructural segmentation and classification of mobile laser scanning point clouds with large variations in point density / Yuan Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 153 (July 2019)PermalinkSemantic façade segmentation from airborne oblique images / Yaping Lin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 6 (June 2019)PermalinkUsing Sentinel-1A DInSAR interferometry and Landsat 8 data for monitoring water level changes in two lakes in Crete, Greece / D.D. Alexakis in Geocarto international, vol 34 n° 7 ([01/06/2019])PermalinkDigital surface model generation from high resolution multi-view stereo satellite imagery / Ke Gong in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 5 (May 2019)PermalinkExploring semantic elements for urban scene recognition: Deep integration of high-resolution imagery and OpenStreetMap (OSM) / Wenzhi Zhao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)PermalinkFusion of thermal imagery with point clouds for building façade thermal attribute mapping / Dong Lin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)PermalinkMulti-temporal image change mining based on evidential conflict reasoning / Fatma Haouas in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)PermalinkPairwise coarse registration of point clouds in urban scenes using voxel-based 4-planes congruent sets / Yusheng Xu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)PermalinkRetrieving soil surface roughness with the Hapke photometric model: Confrontation with the ground truth / Sébastien Labarre in Remote sensing of environment, vol 225 (May 2019)PermalinkVirtual Support Vector Machines with self-learning strategy for classification of multispectral remote sensing imagery / Christian Geiss in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)PermalinkAlbedo estimation for real-time 3D reconstruction using RGB-D and IR data / Patrick Stotko in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)Permalink3D hyperspectral point cloud generation: Fusing airborne laser scanning and hyperspectral imaging sensors for improved object-based information extraction / Maximilian Brell in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)PermalinkConditional random field and deep feature learning for hyperspectral image classification / Fahim Irfan Alam in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 3 (March 2019)PermalinkHyperspectral image classification with squeeze multibias network / Leyuan Fang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 3 (March 2019)PermalinkLearning to segment moving objects / Pavel Tokmakov in International journal of computer vision, vol 127 n° 3 (March 2019)PermalinkA novel sharpening approach for superresolving multiresolution optical images / Claudia Paris in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 3 (March 2019)PermalinkSemantic understanding of scenes through the ADE20K dataset / Bolei Zhou in International journal of computer vision, vol 127 n° 3 (March 2019)PermalinkTree species classification in tropical forests using visible to shortwave infrared WorldView-3 images and texture analysis / Matheus Pinheiro Ferreira in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)PermalinkComplete 3D scene parsing from an RGBD image / Chuhang Zou in International journal of computer vision, vol 127 n° 2 (February 2019)PermalinkEfficiently annotating object images with absolute size information using mobile devices / Martin Hofmann in International journal of computer vision, vol 127 n° 2 (February 2019)PermalinkImproving LiDAR classification accuracy by contextual label smoothing in post-processing / Nan Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 148 (February 2019)PermalinkLearning spectral-spatial-temporal features via a recurrent convolutional neural network for change detection in multispectral imagery / Lichao Mou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 2 (February 2019)PermalinkSmart cartographic background symbolization for map mashups in geoportals : A proof of concept by example of landuse representation / Nadia H. Panchaud in Cartographic journal (the), Vol 56 n° 1 (February 2019)PermalinkTree cover mapping using hybrid fuzzy C-means method and multispectral satellite images / Linda Gulbe in Baltic forestry, vol 25 n° 1 ([01/02/2019])PermalinkPermalink3D radiative transfer modeling over complex vegetation canopies and forest reconstruction from LIDAR measurements / Jianbo Qi (2019)PermalinkPermalinkAilanthus altissima mapping from multi-temporal very high resolution satellite images / Cristina Tarantino in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)PermalinkArchival aerial photogrammetric surveys, a data source to study land use/cover evolution over the last century : opportunities and issues / Arnaud Le Bris (2019)PermalinkPermalinkChallenges in grassland mowing event detection with multimodal Sentinel images / Anatol Garioud (2019)PermalinkDétection et localisation d'objets 3D par apprentissage profond en topologie capteur / Pierre Biasutti (2019)PermalinkPermalinkPermalinkEstimation de profondeur à partir d'images monoculaires par apprentissage profond / Michel Moukari (2019)PermalinkEvaluating the capability of the Sentinel 2 data for soil organic carbon prediction in croplands / Fabio Castaldi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)PermalinkExploitation of hyperspectral data for assessing vegetation health under exposure to petroleum hydrocarbons / Guillaume Lassalle (2019)PermalinkPermalinkPermalinkGeographic Information Systems in Geospatial Intelligence, ch. 5. Spectral optimization of airborne multispectral camera for land cover classification: automatic feature selection and spectral band clustering / Arnaud Le Bris (2019)PermalinkPermalinkPermalinkIndividual tree detection and crown delineation with 3D information from multi-view satellite Images / Changlin Xiao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)PermalinkIntegration of lidar data and GIS data for point cloud semantic enrichment at the point level / Harith Aljumaily in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)PermalinkPermalinkInternational workshop on large scale land cover mapping from remote sensing, 3 décembre 2019 / Mathieu Fauvel (2019)PermalinkJoint analysis of SAR and optical satellite images time series for grassland event detection / Anatol Garioud (2019)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkMacroalgues intertidales : Apport de la télédétection hyperspectrale pour le suivi sectoriel dans le cadre de la DCE/DCSMM / Arnaud Le Bris (2019)PermalinkMonitoring crops water needs at high spatio-temporal resolution by synergy of optical / thermal and radar observations / Abdelhakim Amazirh (2019)PermalinkPermalinkPermalinkPotentialités de l’imagerie couleur embarquée pour la détection et la cartographie des maladies fongiques de la vigne / Florent Abdelghafour (2019)PermalinkSemantic aware quality evaluation of 3D building models : Modeling and simulation / Oussama Ennafii (2019)PermalinkSensitivity of urban material classification to spatial and spectral configurations from visible to short-wave infrared / Arnaud Le Bris (2019)PermalinkSimultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography / Thibaud Toullier (2019)PermalinkSoftware comparison for underwater archaeological photogrammetric applications / Marinos Vlachos (2019)PermalinkSpectral unmixing with perturbed endmembers / Reza Arablouei in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)PermalinkTowards visual urban scene understanding for autonomous vehicle path tracking using GPS positioning data / Citlalli Gamez Serna (2019)PermalinkTraitement d'images multispectrales et spatialisation des données pour la caractérisation de la matière organique des phases solides naturelles / Kevin Jacq (2019)PermalinkUnderstanding of atmospheric systems with efficient numerical methods for observation and prediction / Lei-Ming Ma (2019)PermalinkAutomatic building rooftop extraction from aerial images via hierarchical RGB-D priors / Shibiao Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkDetection of individual trees in urban alignment from airborne data and contextual information: A marked point process approach / Josselin Aval in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)PermalinkA greyscale voxel model for airborne lidar data applied to building detection / Liying Wang in Photogrammetric record, vol 33 n° 164 (December 2018)PermalinkRemote sensing scene classification using multilayer stacked covariance pooling / Nanjun He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkDepth-based hand pose estimation : Methods, data, and challenges / James Steven Supančič in International journal of computer vision, vol 126 n° 11 (November 2018)PermalinkIndividual tree crown delineation in a highly diverse tropical forest using very high resolution satellite images / Fabien Hubert Wagner in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part B (November 2018)PermalinkMulti-scale object detection in remote sensing imagery with convolutional neural networks / Zhipeng Deng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)PermalinkA new deep convolutional neural network for fast hyperspectral image classification / Mercedes Eugenia Paoletti in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)PermalinkPan-sharpening via deep metric learning / Yinghui Xing in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)PermalinkA semi-supervised generative framework with deep learning features for high-resolution remote sensing image scene classification / Wei Han in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)PermalinkA 3D convolutional neural network method for land cover classification using LiDAR and multi-temporal Landsat imagery / Zewei Xu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)PermalinkEstimating forest canopy cover in black locust (Robinia pseudoacacia L.) plantations on the loess plateau using random forest / Qingxia Zhao in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)PermalinkEstimation of forest above-ground biomass by geographically weighted regression and machine learning with Sentinel imagery / Lin Chen in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)PermalinkNovel fusion approach on automatic object extraction from spatial data: case study Worldview-2 and TOPO5000 / Umut Gunes Sefercik in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)PermalinkThe design and testing of 3DmoveR: an experimental tool for usability studies of interactive 3D maps / Lukas Herman in Cartographic perspectives, n° 90 ([01/10/2018])PermalinkAugmented reality meets computer vision : efficient data generation for urban driving scenes / Hassan Abu Alhaija in International journal of computer vision, vol 126 n° 9 (September 2018)PermalinkLa cartographie mobile et le géoréférencement précis de réseaux souterrains / Garance Weller in XYZ, n° 156 (septembre - novembre 2018)PermalinkConfigurable 3D scene synthesis and 2D image rendering with per-pixel ground truth using stochastic grammars / Chenfanfu Jiang in International journal of computer vision, vol 126 n° 9 (September 2018)PermalinkFusion of images and point clouds for the semantic segmentation of large-scale 3D scenes based on deep learning / Rui Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 143 (September 2018)Permalink3-D deep learning approach for remote sensing image classification / Amina Ben Hamida in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 8 (August 2018)PermalinkComparison of high-density LiDAR and satellite photogrammetry for forest inventory / Grant D. Pearse in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkA deep neural network with spatial pooling (DNNSP) for 3-D point cloud classification / Zhen Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 8 (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)PermalinkICARE-VEG: A 3D physics-based atmospheric correction method for tree shadows in urban areas / Karine R.M. Adeline in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkRobust detection and affine rectification of planar homogeneous texture for scene understanding / Shahzor Ahmad in International journal of computer vision, vol 126 n° 8 (August 2018)PermalinkSpectral-spatial classification of hyperspectral images using wavelet transform and hidden Markov random fields / Elham Kordi Ghasrodashti in Geocarto international, vol 33 n° 8 (August 2018)PermalinkEvolutionary approach for detection of buried remains using hyperspectral images / Leon Dozal in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 7 (juillet 2018)PermalinkExploring geo-tagged photos for land cover validation with deep learning / Hanfa Xing in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 141 (July 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)PermalinkMulti-scale assessment of invasive plant species diversity using Pléiades 1A, RapidEye and Landsat-8 data / Siddhartha Khare in Geocarto international, vol 33 n° 7 (July 2018)PermalinkReal-time relative mobile target positioning using GPS-assisted stereo videogrammetry / Bahadir Ergun in Survey review, vol 50 n° 361 (July 2018)PermalinkUsing UAVs for map creation and updating: A case study in Rwanda / Mila Koeva in Survey review, vol 50 n° 361 (July 2018)PermalinkFusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)PermalinkSDF-2-SDF registration for real-time 3D reconstruction from RGB-D data / Miroslava Slavcheva in International journal of computer vision, vol 126 n° 6 (June 2018)PermalinkVers une remise en géométrie automatique des prises de vue aériennes historiques photogrammétriques / Arnaud Le Bris in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)PermalinkA voxel- and graph-based strategy for segmenting man-made infrastructures using perceptual grouping laws: comparison and evaluation / Yusheng Xu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 6 (juin 2018)PermalinkSensor-topology based simplicial complex reconstruction from mobile laser scanning / Stéphane Guinard in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol IV-2 (June 2018)PermalinkAccurate facade feature extraction method for buildings from three-dimensional point cloud data considering structural information / Yongzhi Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 139 (May 2018)PermalinkClassification of aerial photogrammetric 3D point clouds / Carlos Becker in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 5 (mai 2018)PermalinkHackAIR : towards raising awareness about air quality in Europe by developing a collective online platform / Evangelos Kosmidis in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 5 (May 2018)PermalinkLarge-scale supervised learning for 3D Point cloud labeling : Semantic3d.Net / Timo Hackel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 5 (mai 2018)PermalinkBinary patterns encoded convolutional neural networks for texture recognition and remote sensing scene classification / Rama Rao Nidamanuri in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)PermalinkClose-range hyperspectral image analysis for the early detection of stress responses in individual plants in a high-throughput phenotyping platform / Mohd Shahrimie Mohd Asaari in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)PermalinkReal-time accurate 3D head tracking and pose estimation with consumer RGB-D cameras / David Joseph Tan in International journal of computer vision, vol 126 n° 2-4 (April 2018)PermalinkRevue des descripteurs tridimensionnels (3D) pour la catégorisation des nuages de points acquis avec un système LiDAR de télémétrie mobile / Sylvie Daniel in Geomatica, vol 72 n° 1 (March 2018)PermalinkSaint-Quentin-en-Yvelines à 2,5 cm / Anonyme in Géomatique expert, n° 121 (mars - avril 2018)PermalinkTowards automatic SAR-optical stereogrammetry over urban areas using very high resolution imagery / Chunping Qiu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)PermalinkVideo event recognition and anomaly detection by combining gaussian process and hierarchical dirichlet process models / Michael Ying Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 4 (April 2018)PermalinkMapping tree cover with Sentinel-2 data using the Support Vector Machine (SVM) / Anna Mirończuk in Geoinformation issues, Vol 9 n° 1 (2017)PermalinkSensitivity analysis of pansharpening in hyperspectral change detection / Seyd Teymoor Seydi in Applied geomatics, vol 10 n° 1 (March 2018)PermalinkUnderstanding the temporal dimension of the red-edge spectral region for forest decline detection using high-resolution hyperspectral and Sentinel-2a imagery / Pablo J. Zarco-Tejada in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 137 (March 2018)PermalinkEstimating forest standing biomass in savanna woodlands as an indicator of forest productivity using the new generation WorldView-2 sensor / Timothy Dube in Geocarto international, vol 33 n° 2 (February 2018)PermalinkFine-grained object recognition and zero-shot learning in remote sensing imagery / Gencer Sumbul in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 2 (February 2018)PermalinkLittoral, "Ricochet" ausculte / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2155 (février 2018)PermalinkLRAGE : learning latent relationships with adaptive graph embedding for aerial scene classification / Yuebin Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 2 (February 2018)PermalinkMultisource remote sensing data classification based on convolutional neural network / Xiaodong Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 2 (February 2018)PermalinkActive learning-based optimized training library generation for object-oriented image classification / Rajeswari Balasubramaniam in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)PermalinkPermalinkColorisation of LiDAR point cloud / Mathieu Brédif (2018)PermalinkComparative study of visual saliency maps in the problem of classification of architectural images with Deep CNNs / Abraham Montoya Obeso (2018)PermalinkCrop-rotation structured classification using multi-source sentinel images and LPIS for crop type mapping / Simon Bailly (2018)PermalinkDetection and area estimation for photovoltaic panels in urban hyperspectral remote sensing data by an original NMF-based unmixing method / Moussa Sofiane Karoui (2018)PermalinkPermalinkExploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area / Saygin Abdikan in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkFusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl (2018)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkMachine learning and pose estimation for autonomous robot grasping with collaborative robots / Victor Talbot (2018)PermalinkMultiobjective subpixel land-cover mapping / Ailong Ma in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)PermalinkPermalinkQGIS in Remote Sensing, Volume 2. QGIS and applications in agriculture and forest / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkQGIS in Remote Sensing, Volume 4. QGIS and Applications in Water and Risks / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkRectified feature matching for spherical panoramic images / Tzu-Yi Chuang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 1 (January 2018)PermalinkPermalinkA stixel approach for enhancing semantic image segmentation using prior map information / Sylvain Jonchery (2018)PermalinkSuperpixel partitioning of very high resolution satellite images for large-scale classification perspectives with deep convolutional neural networks / Tristan Postadjian (2018)PermalinkTélédétection multispectrale et hyperspectrale des eaux littorales turbides / Morgane Larnicol (2018)PermalinkTERRISCOPE, une nouvelle plateforme mutualisée de recherche en télédétection optique à partir d’avions et de drones / Yannick Boucher (2018)PermalinkTesting, analysis and improvement of FGI-NLS Sentinel-2 data processing chain for land use applications / Emile Blettery (2018)PermalinkPermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Ch. 2. Apports du MNT topo-bathymétrique pour l'évolution bio-géomorphologique des marais d'Ichkeul (Tunisie) / Zeineb Kassouk (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 2. QGIS et applications en agriculture et forêt / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 4. QGIS et applications en eau et risques / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkArea-based estimation of growing stock volume in Scots pine stands using ALS and airborne image-based point clouds / Paweł Hawryło in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 5 (December 2017)PermalinkBuilding extraction from fused LiDAR and hyperspectral data using Random Forest Algorithm / Saeid Parsian in Geomatica, vol 71 n° 4 (December 2017)Permalink