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CrossroadsDescriber, automatic textual description of OpenStreetMap intersections / Jérémy Kalsron (2022)
Titre : CrossroadsDescriber, automatic textual description of OpenStreetMap intersections Type de document : Article/Communication Auteurs : Jérémy Kalsron, Auteur ; Jean-Marie Favreau, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : AGILE Alliance Année de publication : 2022 Projets : ACTIVmap / Favreau, Jean-Marie Conférence : AGILE 2022, 25th international AGILE Conference on Geographic Information Science, Artificial intelligence in the service of geospatial technologies 14/06/2022 17/06/2022 Vilnius Lithuanie OA Proceedings Importance : 6 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] intersection spatiale
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] OpenStreetMapRésumé : (Auteur) Crossing an intersection is a challenge for visually impaired people. While tactile maps can be a medium for appropriating this complex space, they benefit from being complemented by audio information. In this paper we propose a data model to describe an intersection, the paths that allow to cross it, and their accessibility attributes. We also present methods to generate this model automatically from OpenStreetMap, by inferring missing data through graph analysis techniques. Finally, we present an implementation, the evaluation of which confirms the ability of the model to generate a compliant description for intersections with enough data. Numéro de notice : C2022-025 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : https://agile-giss.copernicus.org/articles/3/40/2022/ Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/agile-giss-3-40-2022 Date de publication en ligne : 10/06/2022 En ligne : https://hal.science/hal-03694759v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100927 Development of object detectors for satellite images by deep learning / Alissa Kouraeva (2022)
Titre : Development of object detectors for satellite images by deep learning Type de document : Mémoire Auteurs : Alissa Kouraeva, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 57 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire d'ingénieur 3e année, Cycle PPMD Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de DéformationLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] angle d'incidence
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] image Pléiades-Neo
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] recalage d'imageMots-clés libres : Frame Field Learning algorithm Index. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (auteur) With various uses cases in different sectors - marine, cartography, defense - object detection in satellite images is at the heart of image processing methods. This study aims to test existing building detection algorithms and improve them with the final goal being a precise cartography of buildings for 3D reconstruction with a high level of details. The Polygonization by Frame Field Learning algorithm is tested on different types of images: aerial images (50cm resolution), satellite images with 50cm (Pleiades) and 30cm (Pleiades Neo) resolutions. The ground truth is either already provided (Digitanie) or has to be retrieved from open access databases (OSM or BD TOPO IGN). Some problems of ground truth overlap appear in Pleiades neo images due to the relative precision in positioning of different data and also due to the incidence angle, that provides a greater revisiting capability. A re-implementation of the Frame Field Learning algorithm with the PyTorch Lightning framework is done in this study, with different experiments conducted concerning the configuration of the algorithm. Note de contenu : Introduction
1- Data
2- Methods
3- Results and discussion
ConclusionNuméro de notice : 24052 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Airbus Defence and Space Geo SA Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101926 Évaluation de la qualité des données géographiques d'OpenStreetMap à l'aide des méthodes d'apprentissage automatique : cas de la République de Djibouti / Ibrahim Maidaneh Abdi (2022)
Titre : Évaluation de la qualité des données géographiques d'OpenStreetMap à l'aide des méthodes d'apprentissage automatique : cas de la République de Djibouti Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ibrahim Maidaneh Abdi , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Importance : 232 p. Note générale : bibliographie
École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Djibouti
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données localisées numériques
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] qualité des donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La qualité des données de la base OpenStreetMap (OSM) peut être évaluée en comparant les données d'OSM avec les données d'une base de données géographiques de référence. Cependant, en l'absence d'une telle base de référence (cas de Djibouti), la précision spatiale de ces données n'est pas connue. L'objectif de nos travaux est de mettre en place une méthode permettant de déterminer la qualité d'un jeu de données issue d'OSM sans le comparer avec une base de référence. Pour cela, nous cherchons à établir un lien statistique entre des mesures extrinsèques de qualité (calculées en confrontant les données OSM avec des données de référence), et des indicateurs intrinsèques de qualité (calculés en se basant uniquement sur les objets à évaluer), pour disposer d'une estimation des mesures extrinsèques de qualité d'un jeu de données OSM pour lequel il n'y aurait pas de référence. Nous implémentons un modèle d'apprentissage supervisé, amélioré au fil des méthodes d'apprentissages en partant par une régression multiple LASSO vers une classification de type Random Forest en passant par une étude d'autocorrélation spatiale pour aboutir sur une étude de la transférabilité du modèle de classification sur d'autres zones d'études. Le modèle de régression que nous calculons permet d'expliquer 30 % de la variance sur les mesures de qualité d'objets OSM de type bâtiments. Et si l'on agrège des bâtiments dans un voisinage défini, on améliore le score de variance expliquée par la régression jusqu'à 42 %. Quant avec la classification, notre modèle parvient à détecter une mauvaise qualité de saisie de bâtiments à 81,5 % d'AUC. Enfin, les résultats préliminaires testés sur deux zones d'études, montrent que le modèle d'apprentissage se transfère assez bien sur la nouvelle zone d'étude. Numéro de notice : 14332 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences de l’information géographique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 28/03/2023 En ligne : https://theses.hal.science/tel-04048674 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102984 Generating geographical location descriptions with spatial templates: a salient toponym driven approach / Mark M. Hall in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Generating geographical location descriptions with spatial templates: a salient toponym driven approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Mark M. Hall, Auteur ; Christopher B. Jones, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 55 - 85 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Toponymie
[Termes IGN] image Flickr
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] relation spatiale
[Termes IGN] répertoire toponymique
[Termes IGN] saillance
[Termes IGN] toponyme
[Termes IGN] traitement du langage naturelRésumé : (auteur) Natural language descriptions of geographical locations are used frequently in daily life and there is a motivation to create systems that generate such descriptions automatically, for purposes such as documentation of where events have taken place, where a person is located, where photos were taken and where plants and animals are located. Typically location descriptions combine references to named geographical features with vague spatial relational terms, such as near, north of and at that relate locations to the features. Here we describe a system for generating location descriptions, that combines spatial templates, that model the applicability of different spatial relations relative to a reference location, with toponyms in the vicinity of the described location that are selected according to aspects of salience. The toponyms are retrieved from a gazetteer service based on OpenStreetMap for which we create a hierarchical feature classification scheme to facilitate selection of toponyms according to distinctiveness of their feature types and other aspects of salience. The advantages of the approach are demonstrated in a user study, relative to an existing state of the art system and to other baseline approaches that include manually created captions and the automated methods of two widely used photo captioning systems. Numéro de notice : A2022-043 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : TOPONYMIE Nature : Article DOI : 10.1080/13658816.2021.1913498 Date de publication en ligne : 28/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2021.1913498 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99402
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 1 (January 2022) . - pp 55 - 85[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2022011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Photogrammetric 3D mobile mapping of rail tracks / Philipp Glira in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)
[article]
Titre : Photogrammetric 3D mobile mapping of rail tracks Type de document : Article/Communication Auteurs : Philipp Glira, Auteur ; K. ÖlsböckK., Auteur ; T. Kadiofsky, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 352 - 362 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Autriche
[Termes IGN] axe médian
[Termes IGN] compensation par faisceaux
[Termes IGN] compensation par moindres carrés
[Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie)
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] point d'appui
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] réseau ferroviaire
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] voie ferréeRésumé : (auteur) Recent developments in the field of rail vehicles increased the demand for accurate and up-to-date 3D maps of rail track networks. Collision avoidance systems, semi-automated, or fully autonomous rail vehicles strongly benefit from such high quality maps. In this work, we present a fully automatic, photogrammetric method for the 3D reconstruction of rail track segments. More specifically, the center line of the rail track is reconstructed as a georeferenced and continuous 3D cubic spline. The main data inputs are collected while driving the rail vehicle along the segment: (a) images from a front-looking camera and (b) observations from a low-cost GNSS receiver. Optional data inputs can be used to increase the reconstruction accuracy, namely (c) an a priori rail track (e.g. from OpenStreetMap), (d) a digital height model (DHM), and (e) ground control points (GCPs). The rail track is estimated in post processing (offline) by a weighted least squares adjustment (LSA). The core of the LSA is the bundle adjustment of images. It is extended by additional geometric constraints which exploit the geometric relations between the rail track, the rail vehicle, and the camera trajectory. As a consequence, in contrast to many related methods, the rails need not to be visible in the images to map the rail track. We applied the method to reconstruct a 13 km long tram line in Vienna (Austria). We found that the local geometry of the track can be well reconstructed from the image sequence. However, if the low-cost GNSS receiver is used as single georeferencing source, the track shows a strong drift behavior. This drift can significantly be minimized over the entire track if the above mentioned optional data inputs are used. Numéro de notice : A2022-034 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2021.09.006 Date de publication en ligne : 01/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.09.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99327
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 183 (January 2022) . - pp 352 - 362[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2022011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2022013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2022012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt The use of volunteer geographic information for producing and maintaining authoritative land use and land cover data / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2022)PermalinkPoint-of-interest (POI) data validation methods: An urban case study / Lih Wei Yeow in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 11 (November 2021)PermalinkImpact of travel time uncertainties on modeling of spatial accessibility: a comparison of street data sources / Yan Lin in Cartography and Geographic Information Science, vol 48 n° 6 (October 2021)PermalinkAssessment and prediction of urban growth for a mega-city using CA-Markov model / Veerendra Yadav in Geocarto international, vol 36 n° 17 ([15/09/2021])PermalinkBenford’s law and geographical information – the example of OpenStreetMap / Franz-Benjamin Mocnik in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 9 (September 2021)PermalinkMapping essential urban land use categories with open big data: Results for five metropolitan areas in the United States of America / Bin Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 178 (August 2021)PermalinkTowards generating network of bikeways from Mapillary data / Xuan Ding in Computers, Environment and Urban Systems, vol 88 (July 2021)PermalinkA framework for classification of volunteered geographic data based on user’s need / Nazila Mohammadi in Geocarto international, vol 36 n° 11 ([15/06/2021])PermalinkTowards detecting, characterizing, and rating of road class errors in crowd-sourced road network databases / Johanna Guth in Journal of Spatial Information Science (JoSIS), n° 22 (2021)PermalinkDecision-level and feature-level integration of remote sensing and geospatial big data for urban land use mapping / Jiadi Yin in Remote sensing, vol 13 n° 8 (April-2 2021)Permalink