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Prediction of plant diversity in grasslands using Sentinel-1 and -2 satellite image time series / Mathieu Fauvel in Remote sensing of environment, Vol 237 (February 2020)  

Public [article]  inRemote sensing of environment > Vol 237 (February 2020) . - 13 p. Titre : Prediction of plant diversity in grasslands using Sentinel-1 and -2 satellite image time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathieu Fauvel, Auteur ; Maylis Lopes, Auteur ; Titouan Dubo, Auteur ; Justine Rivers-Moore, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Nicolas Gross, Auteur ; Annie Ouin, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 13 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes descripteurs IGN] biodiversité végétale [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] Haute-Garonne (31) [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] image RapidEye [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] indice de diversité [Termes descripteurs IGN] indice de végétation [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] prairie [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] taxinomie Résumé : (auteur) The prediction of grasslands plant diversity using satellite image time series is considered in this article. Fifteen months of freely available Sentinel optical and radar data were used to predict taxonomic and functional diversity at the pixel scale (10 m × 10 m) over a large geographical extent (40,000 km2). 415 field measurements were collected in 83 grasslands to train and validate several statistical learning methods. The objective was to link the satellite spectro-temporal data to the plant diversity indices. Among the several diversity indices tested, Simpson and Shannon indices were best predicted with a coefficient of determination around 0.4 using a Random Forest predictor and Sentinel-2 data. The use of Sentinel-1 data was not found to improve significantly the prediction accuracy. Using the Random Forest algorithm and the Sentinel-2 time series, the prediction of the Simpson index was performed. The resulting map highlights the intra-parcel variability and demonstrates the capacity of satellite image time series to monitor grasslands plant taxonomic diversity from an ecological viewpoint. Numéro de notice : A2020-004 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2019.111536 date de publication en ligne : 26/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111536 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94296 [article]

A learning approach to evaluate the quality of 3D city models / Oussama Ennafii in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 12 (December 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 12 (December 2019) . - pp 865 - 878 Titre : A learning approach to evaluate the quality of 3D city models Type de document : Article/Communication Auteurs : Oussama Ennafii , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Florent Lafarge, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 865 - 878 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] Bâti-3D [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] détection d'erreur [Termes descripteurs IGN] données localisées [Termes descripteurs IGN] France (administrative) [Termes descripteurs IGN] image à très haute résolution [Termes descripteurs IGN] modèle 3D de l'espace urbain [Termes descripteurs IGN] modèle d'erreur [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] taxinomie Résumé : (Auteur) The automatic generation of three-dimensional (3D) building models from geospatial data is now a standard procedure. An abundance of literature covers the last two decades, and several solutions are now available. However, urban areas are very complex environments. Inevitably, practitioners still have to visually assess, at a city-scale, the correctness of these models and detect frequent reconstruction errors. Such a process relies on experts and is highly time-consuming, with approximately two hours/km 2 per expert. This work proposes an approach for automatically evaluating the quality of 3D building models. Potential errors are compiled in a novel hierarchical and versatile taxonomy. This allows, for the first time, to disentangle fidelity and modeling errors, whatever the level of details of the modeled buildings. The quality of models is predicted using the geometric properties of buildings and, when available, Very High Resolution images and Digital Surface Models. A baseline of handcrafted, yet generic, features is fed into a Random Forest classifier. Both multiclass and multilabel cases are considered: due to the interdependence between classes of errors, it is possible to retrieve all errors at the same time while simply predicting correct and erroneous buildings. The proposed framework was tested on three distinct urban areas in France with more than 3000 buildings. 80%–99% F-score values are attained for the most frequent errors. For scalability purposes, the impact of the urban area composition on the error prediction was also studied, in terms of transferability, generalization, and representativeness of the classifiers. It showed the necessity of multimodal remote sensing data and mixing training samples from various cities to ensure a stability of the detection ratios, even with very limited training set sizes. Numéro de notice : A2019-569 Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.12.865 date de publication en ligne : 01/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.12.865 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94440 [article]

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“Mapping-with”: The Politics of (Counter-)classification in OpenStreetMap / Clancy Wilmott in Cartographic perspectives, n°92 (2019)  

Public [article]  inCartographic perspectives > n°92 (2019) . - 15 p Titre : “Mapping-with”: The Politics of (Counter-)classification in OpenStreetMap Type de document : Article/Communication Auteurs : Clancy Wilmott, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : 15 p Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] analyse sémantique [Termes descripteurs IGN] cartographie collaborative [Termes descripteurs IGN] classification [Termes descripteurs IGN] conception cartographique [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] logique [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] taxinomie [Vedettes matières IGN] Cartologie Résumé : (auteur) In this paper I consider how debates in critical cartography about the classificatory and calculative logics of the map might be renegotiated through the concepts of “making-kin,” “sympoesis,” and the chthonic. Between Haraway’s (2014) Staying With The Trouble and Foucault’s (2002) writings on mathesis and taxinomia in The Order of Things, I argue that a more situated understanding of mapping—as an entanglement between people, tools, landscapes, cultures—might realise a more open, and more attentive, way of mapping. I return to the popular case study, OpenStreetMap, to excavate how the use and misuse of taxonomic and mathematical logics through its collaborative and amateur affordabilities shed light on different ways of sorting-with the world. I argue that, in the unexpected emergence of proposed classifications (and despite the disciplining power of cartographic discourses), roots of a new and more inclusive cartography linger in the archive, waiting to be fertilised. Numéro de notice : A2019-419 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14714/CP92.1451 date de publication en ligne : 24/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.14714/CP92.1451 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93548 [article]

Scalable Evaluation of 3D City Models / Oussama Ennafii (2019)    

Public Titre : Scalable Evaluation of 3D City Models Type de document : Article/Communication Auteurs : Oussama Ennafii , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Florent Lafarge, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Congrès : IGARSS 2019, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium (28 juillet - 2 août 2019; Pacifico Yokohama, Yokohama, Japon) , Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Importance : 4 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] analyse de données [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] fusion d'images [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] image à très haute résolution [Termes descripteurs IGN] modélisation 3D du bâti BIM [Termes descripteurs IGN] taxinomie Résumé : (Auteur) The generation of 3D building models from Very High Resolution geospatial data is now an automatized procedure. However, urban areas are very complex and practitioners still have to visually assess the correctness of these models and detect reconstruction errors. We proposed an approach for automatically evaluating the quality of 3D building models. It is cast as a supervised classification task based on a hierarchical taxonomy and multimodal handcrafted features (building geometry, optical images, height data). In this paper, we evaluate how the urban area composition impacts prediction transferability and scalability of our framework to unseen scenes. This allows to define minimal feature and training sets for a problem where no benchmark data has been released so far. Numéro de notice : C2019-006 Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Poster DOI : 10.1109/IGARSS.2019.8899337 date de publication en ligne : 14/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2019.8899337 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92592

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The necessary yet complex evaluation of 3D city models: a semantic approach / Oussama Ennafii (2019)    

Public contenu dans JURSE 2019, Joint Urban Remote Sensing Event / T. Corpetti (2019)   Titre : The necessary yet complex evaluation of 3D city models: a semantic approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Oussama Ennafii , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Florent Lafarge, Auteur Congrès : JURSE 2019, Joint Urban Remote Sensing Event (22 - 24 mai 2019; Vannes, France) , Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Autre Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Projets : 1-Pas de projet / Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] compréhension de l'image [Termes descripteurs IGN] détection d'anomalie [Termes descripteurs IGN] image à très haute résolution [Termes descripteurs IGN] modèle 3D de l'espace urbain [Termes descripteurs IGN] précision sémantique [Termes descripteurs IGN] taxinomie Résumé : (Auteur) The automatic modeling of urban scenes in 3D from geospatial data has been studied for more than thirty years.However, the output models still have to undergo a tedious task of correction at city scale. In this work, we propose an approach for automatically evaluating the quality of 3D building models.A taxonomy of potential errors is first proposed. Handcrafted features are computed, based on the geometric properties of buildings and, when available, Very High Resolution images and depth data. They are fed into a Random Forest classifier for the prediction of the quality of the models. We tested our framework on three distinct urban areas in France. We can satisfactorily detect, on average 96% of the most frequent errors. Numéro de notice : C2019-001 Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/JURSE.2019.8809002 date de publication en ligne : 22/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/JURSE.2019.8809002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92103

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A taxonomy of quality assessment methods for volunteered and crowdsourced geographic information / Lívia Castro Degrossi in Transactions in GIS, vol 22 n° 2 (April 2018)  

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Toward a working taxonomy of geodesign practice / David Tulloch in Transactions in GIS, vol 21 n° 4 (August 2017)  

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A taxonomy and survey of dynamic graph visualization / Fabian Beck in Computer graphics forum, vol 36 n° 1 (January 2017)  

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3D change detection – Approaches and applications / Rongjun Qin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 122 (December 2016)  

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Deux systèmes d’évaluation du statut de conservation des espèces en France : complémentarité ou redondance ? Cas de la liste rouge et du rapport sur l’état de conservation pour la directive habitats-faune-flore / Renaud Puissauve in Revue d'écologie, vol 71 n° 4 (octobre - décembre 2016)

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Identifying geospatial services across heterogeneous taxonomies / Anand Mehta in Geocarto international, Vol 31 n° 9 - 10 (October - November 2016)  

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Effects of experimental warming on soil respiration and biomass in Quercus variabilis Blume and Pinus densiflora Sieb. et Zucc. seedlings / Nam Jin Noh in Annals of Forest Science [en ligne], vol 73 n° 2 (June 2016)  

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From taxonomies to ontologies: formalizing generalization knowledge for on-demand mapping / Nicholas Gould in Cartography and Geographic Information Science, Vol 43 n° 3 (June 2016)  

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Directional relations and frames of reference / Eliseo Clementini in Geoinformatica, vol 17 n° 2 (April 2013)  

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A hybrid classification matching method for geospatial services / Yandong Wang in Transactions in GIS, vol 16 n° 6 (December 2012)  

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