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Localisation d'objets urbains à partir de sources multiples dont des images aériennes / Lionel Pibre (2018)
Titre : Localisation d'objets urbains à partir de sources multiples dont des images aériennes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lionel Pibre, Auteur ; Marc Chaumont, Auteur Editeur : Montpellier : Université de Montpellier Année de publication : 2018 Importance : 143 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Montpellier en InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] collectivité territoriale
[Termes IGN] diffusion de l'information
[Termes IGN] données multicapteurs
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] télédétection
[Termes IGN] urbanisme
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Cette thèse aborde des problèmes liés à la localisation et la reconnaissance d’objets urbains dans des images multi-sources (optique, infrarouge, Modèle Numérique de Surface) de très haute précision acquises par voie aérienne.Les objets urbains (lampadaires, poteaux, voitures, arbres…) présentent des dimensions, des formes, des textures et des couleurs très variables. Ils peuvent être collés les uns les autres et sont de petite taille par rapport à la dimension d’une image. Ils sont présents en grand nombre mais peuvent être partiellement occultés. Tout ceci rend les objets urbains difficilement identifiables par les techniques actuelles de traitement d’images.Dans un premier temps, nous avons comparé les approches d’apprentissage classiques, composées de deux étapes - extraction de caractéristiques par le biais d’un descripteur prédéfini et utilisation d’un classifieur - aux approches d’apprentissage profond (Deep Learning), et plus précisément aux réseaux de neurones convolutionnels (CNN). Les CNN donnent de meilleurs résultats mais leurs performances ne sont pas suffisantes pour une utilisation industrielle. Nous avons donc proposé deux améliorations.Notre première contribution consiste à combiner de manière efficace les données provenant de sources différentes. Nous avons comparé une approche naïve qui consiste à considérer toutes les sources comme des composantes d’une image multidimensionnelle à une approche qui réalise la fusion des informations au sein même du CNN. Pour cela, nous avons traité les différentes informations dans des branches séparées du CNN. Nous avons ainsi montré que lorsque la base d’apprentissage contient peu de données, combiner intelligemment les sources dans une phase de pré-traitement (nous combinons l'optique et l'infrarouge pour créer une image NDVI) avant de les donner au CNN améliore les performances.Pour notre seconde contribution, nous nous sommes concentrés sur le problème des données incomplètes. Jusque-là, nous considérions que nous avions accès à toutes les sources pour chaque image mais nous pouvons aussi nous placer dans le cas où une source n’est pas disponible ou utilisable pour une image. Nous avons proposé une architecture permettant de prendre en compte toutes les données, même lorsqu’il manque une source sur une ou plusieurs images. Nous avons évalué notre architecture et montré que sur un scénario d’enrichissement, cette architecture permet d'obtenir un gain de plus de 2% sur la F-mesure.Les méthodes proposées ont été testées sur une base de données publique. Elles ont pour objectif d’être intégrées dans un logiciel de la société Berger-Levrault afin d’enrichir les bases de données géographiques et ainsi faciliter la gestion du territoire par les collectivités locales. Note de contenu : 1- Introduction
2- Etat de l'art
3- Comparaison entre des méthodes d’apprentissage automatique classiques et du deep learning
4- Fusion des données
5- Données incomplètes et réseau de neurones convolutionnels
6- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 25785 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Montpellier : 2018 Organisme de stage : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier) / société Berger-Levrault nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018MONTS107 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94985 Mise en évidence de l’activité récente des failles du bassin de Naryn (Kyrgyzstan) à partir de données photogrammétriques Pléiades et drone : un nouvel apport pour l’aléa sismique / Aurélie Médard (2018)
Titre : Mise en évidence de l’activité récente des failles du bassin de Naryn (Kyrgyzstan) à partir de données photogrammétriques Pléiades et drone : un nouvel apport pour l’aléa sismique Type de document : Mémoire Auteurs : Aurélie Médard, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 72 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire d'ingénieur 3e année, master PPMD Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de DéformationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Agisoft Photoscan
[Termes IGN] carte sismologique
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] faille géologique
[Termes IGN] géomorphologie locale
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] Kirghizistan
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] surveillance géologiqueIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (auteur) Ces dernières années, l’essor de la photogrammétrie a permis une démocratisation des modèles numériques 3D. Appliquée aux Géosciences et plus particulièrement au domaine des risques géologiques, elle permet une étude approfondie et une meilleure compréhension des phénomènes naturels ainsi qu’une meilleure mitigation du risque pour la population locale. Sur la base d’images Pléiades et drone, l’objectif de ce stage est de reconstituer des MNS par photogrammétrie et de permettre la détermination de la cinématique de failles actives au Kirghizstan par des mesures précises de décalages de marqueurs géomorphologiques. Note de contenu : 1- Introduction et Problématique
2- Données et méthodes de production de topographie et d’imagerie à très haute résolution
3- Applications de ces données aux failles actives
4- Discussion
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 21867 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Centre Européen de Recherche en Géosciences de l’Environnement CEREGE Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91447 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21867-01 MPPMD Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Mise en évidence de l’activité... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF peut être téléchargé
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Titre : One-two-pixel multi-view image matching for digital surface modelling Type de document : Article/Communication Auteurs : Ewelina Rupnik , Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CFPT 2018, Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection 25/06/2018 28/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 7 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] mesure de similitude
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] points homologues
[Termes IGN] scène
[Termes IGN] UltraCamRésumé : (auteur) Le calcul photogrammétrique de modèle numérique de surface s’effectue en général avec une approche globale ou semi-globale. La fonction d’énergie à ̆a minimiser intègre un terme d’attache aux données, représentant la vraisemblance que deux pixels soient homologues, et un terme de régularisation qui pénalise les variations du relief et représente l’a-priori. L’état de l’art calcule généralement la vraisemblance sur une région autour de chaque pixel en faisant l’hypothèse que le relief est localement constant, ce qui diminue la précision de reconstruction. Cet article pré- sente une nouvelle formulation de la mesure de similarité qui est la combinaison d’un terme "simple pixel" et d’un terme "deux pixel" qui est calculé en même temps que la régularisation. Nous illustrons l’intérêt de cette méthode en l’évaluant sur de scènes issues d’images satellites et aériennes. Numéro de notice : C2018-014 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Date de publication en ligne : 25/06/2018 En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/sites/default/files/ARTICLES/CFPT2018/Oraux/CFPT2018_pa [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90385 Documents numériques
en open access
One-two-pixel multi-view image matching ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Réseaux de neurones convolutionnels profonds pour la détection de petits véhicules en imagerie aérienne / Jean Ogier du Terrail (2018)
Titre : Réseaux de neurones convolutionnels profonds pour la détection de petits véhicules en imagerie aérienne Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jean Ogier du Terrail, Auteur ; Frédéric Jurie, Directeur de thèse Editeur : Caen [France] : Université de Caen Normandie Année de publication : 2018 Importance : 217 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
thèse pour obtenir le diplôme de Doctorat, Spécialité Informatique préparée au sein de l'Université de Caen NormandieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image aérienne à axe vertical
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Cette thèse présente une tentative d'approche du problème de la détection et discrimination des petits véhicules dans des images aériennes en vue verticale par l'utilisation de techniques issues de l'apprentissage profond ou "deep-learning". Le caractère spécifique du problème permet d'utiliser des techniques originales mettant à profit les invariances des automobiles et autres avions vus du ciel.Nous commencerons par une étude systématique des détecteurs dits "single-shot", pour ensuite analyser l'apport des systèmes à plusieurs étages de décision sur les performances de détection. Enfin nous essayerons de résoudre le problème de l'adaptation de domaine à travers la génération de données synthétiques toujours plus réalistes, et son utilisation dans l'apprentissage de ces détecteurs. Note de contenu : 1- Introduction à la détection d’objets dans des images aériennes
2- Détecteurs à un étage pour l’imagerie aérienne
3- Premier détecteur en cascade utilisant un mécanisme d’inférence de l’orientation des véhicules
4- Second détecteur en cascade utilisant des ancres tournantes
5- Données synthétiques et modèles génératifs pour l’entraînement des détecteurs
6- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 25788 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Caen : 2018 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02113872 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94999 Sentinel-2 data analysis and comparison with UAV multispectral images for precision viticulture / Frederica Nonni in GI Forum, vol 2018 n° 1 ([01/01/2018])
[article]
Titre : Sentinel-2 data analysis and comparison with UAV multispectral images for precision viticulture Type de document : Article/Communication Auteurs : Frederica Nonni, Auteur ; Diego Malacarne, Auteur ; Salvatore Eugenio Pappalardo, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 105 -116 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture de précision
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] viticultureRésumé : (auteur) Precision viticulture (PV) requires the use of technologies that can detect the spatial and temporal variability of vineyards and, at the same time, allow useful information to be obtained at sustainable costs. In order to develop a cheap and easy - to - handle operational monitoring scheme for PV, the aim of this work was to evaluate the possibility of using Sentinel-2 multispectral images for long- term vineyard monitoring through the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) . Vigo u r maps of two vineyards located in north eastern Italy were computed from satellite imagery and compared with those derived from UAV multispectral images ; their correspondence was evaluated from qualitative and statistical point s of view. To achieve this, the UAV images were roughly resampled to 10 m pixel size in order to match the spatial resolution of the satellite imagery. Preliminary results show the potential use of open source Sentinel-2 platforms for monitoring vineyards, highlighting links with the information given in the agronomic bulletins and identifying critical areas for crop production. Despite the large differences in spatial resolution, the results of the comparison between the UAV and Sentinel-2 data were promising. However, for long-term vineyard monitoring at territory scale, further studies using multispectral sensor calibration and ground truth data are required. Numéro de notice : A2018-300 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1553/giscience2018_01_s105 En ligne : http://dx.doi.org/10.1553/giscience2018_01_s105 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90398
in GI Forum > vol 2018 n° 1 [01/01/2018] . - pp 105 -116[article]PermalinkSuivi des impacts d’un arasement de barrage sur la végétation riveraine par télédétection à très haute résolution spatiale et temporelle / Marianne Laslier (2018)PermalinkPermalinkAbove-bottom biomass retrieval of aquatic plants with regression models and SfM data acquired by a UAV platform – A case study in Wild Duck Lake Wetland, Beijing, China / Ran Jing in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)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)PermalinkEstimating stand density, biomass and tree species from very high resolution stereo-imagery – towards an all-in-one sensor for forestry applications? / Fabian E. Fassnacht in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 5 (December 2017)PermalinkHigh-resolution aerial image labeling with convolutional neural networks / Emmanuel Maggiori in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 12 (December 2017)PermalinkStand-level wind damage can be assessed using diachronic photogrammetric canopy height models / Jean-Pierre Renaud in Annals of Forest Science, vol 74 n° 4 (December 2017)PermalinkCartographie de la vulnérabilité des bâtiments au risque sismique / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 119 (novembre - décembre 2017)PermalinkChangement climatique et risque inondation / William Halbecq in Géomatique expert, n° 119 (novembre - décembre 2017)PermalinkAutomatic shadow detection in aerial and terrestrial images / Vander Luis de Souza Freitas in Boletim de Ciências Geodésicas, vol 23 n° 4 (oct - dec 2017)PermalinkEfficient structure from motion for oblique UAV images based on maximal spanning tree expansion / San Jiang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 132 (October 2017)PermalinkHyperspectral UAV-imagery and photogrammetric canopy height model in estimating forest stand variables / Sakari Tuominen in Silva fennica, vol 51 n° 5 (2017)PermalinkRegistration of images to Lidar and GIS data without establishing explicit correspondences / Gabor Barsai in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 10 (October 2017)PermalinkDocumentation of heritage buildings using close-range UAV images: dense matching issues, comparison and case studies / Arnadi Murtiyoso in Photogrammetric record, vol 32 n° 159 (September 2017)PermalinkEstudio de precision en la aerotriangulacion de bloques de imagenes obtenidas con UAV / Miguel Angel Lopez Gonzalez in Mapping : Teledetección, medio ambiante, cartografía, sistemas de información geográfica, vol 26 n° 185 (septembrie - octubre 2017)PermalinkA higher order conditional random field model for simultaneous classification of land cover and land use / Lena Albert in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)PermalinkImage matching as a data source for forest inventory – Comparison of semi-global matching and next-generation automatic terrain extraction algorithms in a typical managed boreal forest environment / Mari Kukkonen in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 60 (August 2017)PermalinkImproving Finnish multi-source national forest inventory by 3D aerial imaging / Sakari Tuominen in Silva fennica, vol 51 n° 4 (2017)PermalinkLearning and transferring deep joint spectral–spatial features for hyperspectral classification / Jingxiang Yang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 8 (August 2017)PermalinkLearning sensor-specific spatial-spectral features of hyperspectral images via convolutional neural networks / Shaohui Mei in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 8 (August 2017)PermalinkParallax-tolerant aerial image georegistration and efficient camera pose refinement—without piecewise homographies / Hadi AliAkbarpour in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 8 (August 2017)PermalinkPotential application of remote sensing in monitoring ecosystem services of forests, mangroves and urban areas / Ram Avtar in Geocarto international, vol 32 n° 8 (August 2017)PermalinkImplementation of an IMU aided image stacking algorithm in a digital camera for Unmanned Aerial Vehicles / Ahmad Audi in Sensors, Vol 17 n°7 (july 2017)PermalinkNorthern conifer forest species classification using multispectral data acquired from an unmanned aerial vehicle / Steven E. Franklin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 7 (July 2017)PermalinkAn accelerated image matching technique for UAV orthoimage registration / Chung-Hsien Tsai in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 128 (June 2017)PermalinkAutomatic measurement of control points for aerial image orientation / Adilson Berveglieri in Photogrammetric record, vol 32 n° 158 (June - july 2017)PermalinkEnhancement of low visibility aerial images using histogram truncation and an explicit Retinex representation for balancing contrast and color consistency / Changjiang Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 128 (June 2017)PermalinkLow aerial imagery – an assessment of georeferencing errors and the potential for use in environmental inventory / Maciej Smaczyński in Geodesy and cartography, vol 66 n° 1 (June 2017)PermalinkTélédétection et photogrammétrie pour l'étude de la dynamique de l’occupation du sol dans le bassin versant de l’oued Chiba (Cap-Bon, Tunisie) / Anis Gasmi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 215 (mai - août 2017)PermalinkDetermining tree height and crown diameter from high-resolution UAV imagery / Dimitrios Panagiotidis in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 38 n° 8-10 (April 2017)PermalinkMapping forest attributes using data from stereophotogrammetry of aerial images and field data from the national forest inventory / Jonas Bohlin in Silva fennica, vol 51 n° 2 (2017)PermalinkSemantic segmentation of forest stands of pure species combining airborne lidar data and very high resolution multispectral imagery / Clément Dechesne in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)PermalinkActive interseismic shallow deformation of the Pingting terraces (Longitudinal Valley – Eastern Taiwan) from UAV high-resolution topographic data combined with InSAR time series / Benoit Deffontaines in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 8 (2017)PermalinkAttribute profiles on derived features for urban land cover classification / Bharath Bhushan Damodaran in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 3 (March 2017)PermalinkMapping forest attributes using data from stereophotogrammetry of aerial images and field data from the national forest inventory / Jonas Bohlin in Silva fennica, vol 51 n° 2 (2017)PermalinkUsing vector building maps to aid in generating seams for low-attitude aerial orthoimage mosaicking: Advantages in avoiding the crossing of buildings / Dongliang Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 125 (March 2017)PermalinkCharacterizing vegetation canopy structure using airborne remote sensing data / Debsunder Dutta in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 2 (February 2017)PermalinkEuroSDR contributions to ISPRS Congress XXIII, 12 - 19 July 2016, Special Session 12 – EuroSDR Prague, Czech Republic / European Spatial Data Research EuroSDR (02/2017)PermalinkOn the fusion of lidar and aerial color imagery to detect urban vegetation and buildings / Madhurima Bandyopadhyay in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 2 (February 2017)PermalinkCartographie et interprétation de l'environnement par drone / Martial Sanfourche in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)PermalinkCentimetric absolute localization using Unmanned Aerial Vehicles with airborne photogrammetry and on-board GPS / Mehdi Daakir (2017)PermalinkEmbedding user-generated content into oblique airborne photogrammetry-based 3D city model / Jianming Liang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 1-2 (January - February 2017)PermalinkFaucon noir : retour d'expérience sur une étude de la biodiversité par drone / Laurent Beaudoin in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)PermalinkImplantation dans le matériel de fonctionnalités temps-réel dans une caméra intelligente ultralégère spécialisée pour la prise de vue aérienne / Ahmad Audi (2017)Permalink