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Mise en place de l’utilisation d’instruments de mesure 3D dans le cadre d’auscultations de barrages / Cyril Cadiou (2017)
Titre : Mise en place de l’utilisation d’instruments de mesure 3D dans le cadre d’auscultations de barrages Type de document : Mémoire Auteurs : Cyril Cadiou, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2017 Importance : 114 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de soutenance de Diplôme d’Ingénieur INSA Spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie
[Termes IGN] auscultation d'ouvrage
[Termes IGN] barrage
[Termes IGN] détection d'erreur
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] instrument de mesure
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] intersection spatiale
[Termes IGN] pendule
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] tachéomètre
[Termes IGN] télémètre laser terrestreRésumé : (auteur) Ce projet de fin d’études aborde le thème des auscultations de barrages sous deux aspects différents. Tout d’abord, nous nous sommes intéressés à des logiciels de compensation de réseaux d’auscultation, tels que Jag3D et CoMeT, qui permettent d’effectuer des ajustements dits robustes et qui permettent une analyse approfondie des résultats à l’aide d’outils statistiques. Le deuxième point de ce PFE concerne les mesures faites à l’aide de photogrammétrie par drone ou d’un scanner laser terrestre (SLT) permettant d’effectuer une analyse globale du comportement de la voûte du barrage et non plus une analyse ponctuelle à laquelle nous étions limités avec les mesures au tachéomètre. Ces outils ne peuvent être utilisés qu’en complément du tachéomètre mais les perspectives d’avenir sont prometteuses. Note de contenu : Introduction
1- Les barrages en France
2- Méthodes de prise de mesures
3- Méthodes de traitement
4- Organisation et réalisation des mesures
5- Traitement et analyse des données
Conclusion généraleNuméro de notice : 25706 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : dGEma (Montpellier) En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/2724/3/M%C3%A9moire_PFE_Cyril_Cadiou_2017.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94855 Modèle numérique de terrain par drone photogrammétrique sur le littoral de l’île d’Oléron / Steven Humbert (2017)
Titre : Modèle numérique de terrain par drone photogrammétrique sur le littoral de l’île d’Oléron Type de document : Mémoire Auteurs : Steven Humbert, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2017 Importance : 82 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'Ingénieur CNAM, Spécialité Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] Agisoft Photoscan
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] érosion côtière
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] Oléron (Charente-maritime ; île)
[Termes IGN] surveillance du littoral
[Termes IGN] TapiocaRésumé : (auteur) Les récentes évolutions technologiques ont révolutionné les possibilités d’usage de la photogrammétrie. De nouvelles techniques d’acquisitions ont vu le jour. Le LIENSs [Laboratoires LIttoral ENvironnement et Sociétés] a acheté le drone photogrammétrique eBee de Sensefly. Il permet de suivre la côte sableuse du littoral sud-ouest de l’île d’Oléron, l’une des côtes où les plus forts reculs ont été mesurés en France. Cette technique nécessite la prise en compte de divers facteurs (météorologie, marée) lors de la phase de préparation. La plage étant uniforme, l’acquisition est contrainte par la mesure de cibles temporaires repositionnées sur site à chaque campagne. Elles sont nécessaires à l’amélioration de la précision du modèle. Les traitements sont réalisés sous PhotoScan. Diverses fonctionnalités de MicMac ont été testées en vue de comparer les résultats. Les fonctions et paramètres expérimentés ont permis d’obtenir des résultats intermédiaires relativement proches, mais le résultat issu de la reconstruction 3D semble moins fiable, et surtout moins complet avec MicMac. Plusieurs campagnes de mesures ont été menées au cours de l’hiver. Le suivi de l’évolution entre deux époques se fait actuellement par différence de MNS raster. D’autres opportunités sont envisageables, la méthode M3C2, permettant de mesurer des écarts entre deux nuages de points, est incluse dans le logiciel CloudCompare. Déjà approuvée pour comparer ce type d’évolution en milieu naturel, elle semble être une alternative intéressante à la méthode actuelle. Note de contenu : Introduction
1- Contexte : suivi de l’évolution topographique du littoral sud-ouest de l’Île d’Oléron
2- Acquisition de données sur le terrain par drone
3- Traitements photogrammétriques sous Agisoft PhotoScan et MicMac
4- Analyse comparative des logiciels
5- Analyse des changements temporels à partir de données 3D
ConclusionNuméro de notice : 24595 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : Laboratoires LIttoral ENvironnement et Sociétés LIENSs (Université de La Rochelle) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92165 Documents numériques
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Modèle numérique de terrain ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Utilisation d’image THR et drone pour l’étude de la dynamique côtière d’Ouvéa (Île des Loyautés - Nouvelle Calédonie) / Sabrina Bosque (2017)
Titre : Utilisation d’image THR et drone pour l’étude de la dynamique côtière d’Ouvéa (Île des Loyautés - Nouvelle Calédonie) Type de document : Mémoire Auteurs : Sabrina Bosque, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 2 Jean Jaurès Année de publication : 2017 Autre Editeur : Toulouse : Institut National Polytechnique de Toulouse INPT Importance : 102 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Master 2 Géomatique, ScIences Géomatiques en environneMent et Aménagement (SIGMA)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] érosion côtière
[Termes IGN] Extreme Gradient Machine
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] géoréférencement indirect
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] Loyauté (îles)
[Termes IGN] Nouvelle-Calédonie
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] plage
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] trait de côteRésumé : (auteur) Ce stage s’inscrit dans le projet Litto « Mise en place d’un réseau participatif du suivi de rivage : expérimentation dans les îles Loyautés en Nouvelle Calédonie (2014-2017) » émanant à l’appel à projet MOM (Ministère d’Outre-Mer). Dans ce stage, on s’intéresse à l’atoll d’Ouvéa, une des îles Loyautés de la Nouvelle Calédonie. Cet atoll fragile est très sensible aux changements d’origines naturelles et/ou anthropiques qui sont particulièrement visibles sur le système plage. Les objectifs de cette étude sont la détection par classification automatique des dynamiques côtières et l’expérimentation de la complémentarité entre les images des satellites (Worldview-2, Quickbird) et les images des Drones (Phantom 2 et 4). Outre les prétraitements qui ont été nécessaires sur les images satellites (fusion et géoréférencement) et Drones (orthomosaïque), différentes méthodes de classification ont été expérimentées. Parmi ces méthodes « Extreme Gradient Machine » (module XGBoost sous R) présente les meilleurs résultats et permet de créer un modèle applicable à d’autres images basé sur des arbres de décision. L’entrainement du modèle, réalisé à partir de l’image satellite de 2015 atteint une précision de 96,5% et son application sur l'image de 2011 donne un taux de confiance de 72,6%. De la même façon, les résultats obtenus pour les orthomosaïques Drone de 2017 et 2015 présentent les précisions respectives de 92,2% et de 67,6%. Cette étape de classification a permis de réaliser une analyse diachronique sur la dynamique du trait de côte mettant en évidence des zones d’érosions et d’accrétions sur les plages d’Ouvéa. Note de contenu : 1- Introduction
2- Matériel et méthodes
3- Résultats
4- L'analyse diachronique
5- Conclusion
6- PerspectivesNuméro de notice : 24592 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Institut de Recherche pour le Développement / Université de Nouvelle-Calédonie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92163 Documents numériques
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Utilisation d’image THR ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Vision-based detection of aircrafts and UAVs Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Artem Rozantsev, Auteur ; Pascal Fua, Directeur de thèse ; Vincent Lepetit, Directeur de thèse Editeur : Lausanne : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL Année de publication : 2017 Importance : 117 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne pour l'obtention du grade de Docteur ès SciencesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] cube espace-temps
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (auteur) Unmanned Aerial Vehicles are becoming increasingly popular for a broad variety of tasks ranging from aerial imagery to objects delivery. With the expansion of the areas, where drones can be efficiently used, the collision risk with other flying objects increases. Avoiding such collisions would be a relatively easy task, if all the aircrafts in the neighboring airspace could communicate with each other and share their location information. However, it is often the case that either location information is unavailable (e.g. flying in GPS-denied environments) or communication is not possible (e.g. different communication channels or non-cooperative flight scenario). To ensure
flight safety in this kind of situations drones need a way to autonomously detect other objects that are intruding the neighboring airspace. Visual-based collision avoidance is of particular interest as cameras generally consume less power and are more lightweight than active sensor alternatives such as radars and lasers. We have therefore developed a set of increasingly sophisticated algorithms to provide drones with a visual collision avoidance capability. First, we present a novel method for detecting flying objects such as drones and planes that occupy a small part of the camera field of view, possibly move in front of complex backgrounds, and are filmed by a moving camera. In order to be solved this problem requires combining motion and appearance information, as neither of the two alone is capable of providing reliable
enough detections. We therefore propose a machine learning technique that operates on spatiotemporal cubes of image intensities where individual patches are aligned using an object-centric regression-based motion stabilization algorithm. Second, in order to reduce the need to collect a large training dataset and to manual annotate it, we introduce a way to generate realistic synthetic images. Given only a small set of real examples and a coarse 3D model of the object, synthetic data can be generated in arbitrary quantities and further used to supplement real examples for training a detector. The key ingredient of our method is that the synthetically generated images need to be as close as possible to the real ones not in terms of image quality, but according to the features, used by a machine learning algorithm. Third, though the aforementioned approach yields a substantial increase in performance when using Adaboost and DPM detectors, it does not generalize well to Convolutional Neural Networks, which have become the state-of-the-art. This happens because, as we add more and more synthetic data, the CNNs begin to overfit to the synthetic images at the expense of the real ones. We therefore propose a novel deep domain adaptation technique that allows efficiently combining real and synthetic images without overfitting to either of the two. While most of the adaptation techniques aim at learning features that are invariant to the possible difference of the images, coming from different sources (real and synthetic). Unlike those methods, we suggest modeling this difference with a special two-stream architecture. We evaluate our approach on three different
datasets and show its effectiveness for various classification and regression tasks.Note de contenu : Introduction
1- Flying Objects Detection
2- Synthetic Data Generation
3- Domain Adaption for Deep Networks
4- Concluding RemarksNuméro de notice : 25870 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences : Lausanne : Suisse : 2017 En ligne : https://infoscience.epfl.ch/record/227934?ln=fr Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95538 An iterative interpolation deconvolution algorithm for superresolution land cover mapping / Feng Ling in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
[article]
Titre : An iterative interpolation deconvolution algorithm for superresolution land cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Feng Ling, Auteur ; Giles M. Foody, Auteur ; Yong Ge, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 7210 - 7222 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification du maximum a posteriori
[Termes IGN] déconvolution
[Termes IGN] image à ultra haute résolution
[Termes IGN] itérationRésumé : (Auteur) Superresolution mapping (SRM) is a method to produce a fine-spatial-resolution land cover map from coarse-spatial-resolution remotely sensed imagery. A popular approach for SRM is a two-step algorithm, which first increases the spatial resolution of coarse fraction images by interpolation and then determines class labels of fine-resolution pixels using the maximum a posteriori (MAP) principle. By constructing a new image formation process that establishes the relationship between the observed coarse-resolution fraction images and the latent fine-resolution land cover map, it is found that the MAP principle only matches with area-to-point interpolation algorithms and should be replaced by deconvolution if an area-to-area interpolation algorithm is to be applied. A novel iterative interpolation deconvolution (IID) SRM algorithm is proposed. The IID algorithm first interpolates coarse-resolution fraction images with an area-to-area interpolation algorithm and produces an initial fine-resolution land cover map by deconvolution. The fine-spatial-resolution land cover map is then updated by reconvolution, back-projection, and deconvolution iteratively until the final result is produced. The IID algorithm was evaluated with simulated shapes, simulated multispectral images, and degraded Landsat images, including comparison against three widely used SRM algorithms: pixel swapping, bilinear interpolation, and Hopfield neural network. Results show that the IID algorithm can reduce the impact of fraction errors and can preserve the patch continuity and the patch boundary smoothness simultaneously. Moreover, the IID algorithm produced fine-resolution land cover maps with higher accuracies than those produced by other SRM algorithms. Numéro de notice : A2016-928 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2598534 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2598534 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83342
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 12 (December 2016) . - pp 7210 - 7222[article]Automatic parameter selection for intensity-based registration of imagery to LiDAR data / Ebadat Ghanbari Parmehr in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkHierarchical and adaptive phase correlation for precise disparity estimation of UAV images / Jie Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkImaging the internal structure of an alpine glacier via L-band airborne SAR tomography / Stefano Tebaldini in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkAutomatic segment-level tree species recognition using high resolution aerial winter imagery / Anton Kuzmin in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)PermalinkInfluence of tree species complexity on discrimination performance of vegetation indices / Azadeh Ghiyamat in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)PermalinkAn individual tree-based automated registration of aerial images to LiDAR Data in a forested area / Jun-Hak Lee in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 9 (September 2016)PermalinkAutomatic rough georeferencing of multiview oblique and vertical aerial image datasets of urban scenes / Styliani Verykokou in Photogrammetric record, vol 31 n° 155 (September - November 2016)PermalinkUne carrière dans les drones / Anonyme in Géomatique expert, n° 112 (septembre - octobre 2016)PermalinkA methodology for near real-time change detection between Unmanned Aerial Vehicle and wide area satellite images / Anastasios L. Fytsilis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkRemote sensing data as a potential source for establishment of the 3D cadastre in Slovenia / Petra Dobrež in Geodetski vestnik, vol 60 n° 3 (September - November 2016)PermalinkRadiometric correction of airborne radar images over forested terrain with topography / Marc Simard in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 8 (August 2016)PermalinkObject-based image mapping of conifer tree mortality in San Diego county based on multitemporal aerial ortho-imagery / Mary Pyott Freeman in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 7 (juillet 2016)PermalinkSelf-calibration of digital aerial camera using combined orthogonal models / Hadi Babapour in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 117 (July 2016)PermalinkSpectral band selection for urban material classification using hyperspectral libraries / Arnaud Le Bris in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol III-7 (July 2016)PermalinkConception de modèles 3D précis pour un suivi 4D optimisé des ouvrages hydrauliques linéaires : intérêt et particularité du drone / Vincent Tournadre in La Houille Blanche, revue internationale de l'eau, vol 2016 n° 3 (juin 2016)PermalinkImproving sensor fusion : a parametric method for the geometric coalignment of airborne hyperspectral and lidar data / Maximilian Brell in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 6 (June 2016)PermalinkMapping tree species diversity of a tropical montane forest by unsupervised clustering of airborne imaging spectroscopy data / Elisa Schäfer in Ecological indicators, vol 64 (May 2016)PermalinkA meta-analysis and review of the literature on the k-Nearest Neighbors technique for forestry applications that use remotely sensed data / Gherardo Chirici in Remote sensing of environment, vol 176 (April 2016)PermalinkNoise simulation and correction in synthetic airborne TIR Data for mineral quantification / Christoph Hecker in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 3 (March 2016)PermalinkA robust digital watermarking algorithm for copyright protection of aerial photogrammetric images / Pai-Hui Hsu in Photogrammetric record, vol 31 n° 153 (March - May 2016)PermalinkUniformity-based superpixel segmentation of hyperspectral images / Arun M. Saranathan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 3 (March 2016)PermalinkGeo-localization using volumetric representations of overhead imagery / Ozge C. Ozcanli in International journal of computer vision, vol 116 n° 3 (February 2016)PermalinkSeamline determination for high resolution orthoimage mosaicking using watershed segmentation / Wang Mi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 2 (February 2016)PermalinkCompressive sensing for multibaseline polarimetric SAR tomography of forested areas / Xinwu Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)PermalinkDevelopment of a SGM-based multi-view reconstruction framework for aerial imagery / Mathias Rothermel (2016)PermalinkPermalinkMise en place de procédures automatiques en vue d’accélérer la production des plans topographiques au sein de l’entreprise Techni Drone / Kévin Javerliat (2016)PermalinkStudy of lever-arm effect using embedded photogrammetry and on-board GPS receiver on UAV for metrological mapping purpose and proposal of a free ground measurements calibration procedure / Mehdi Daakir (2016)PermalinkApplication of technical measures and software in constructing photorealistic 3D models of historical building using ground-based and aerial (UAV) digital images / Aleksander Zarnowski in Reports on geodesy and geoinformatics, vol 99 (December 2015)PermalinkReal-time atmospheric correction of AVIRIS-NG imagery / Brian D. Bue in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)PermalinkRoad vectorisation from high-resolution imagery based on dynamic clustering using particle swarm optimisation / Fateme Ameri in Photogrammetric record, vol 30 n° 152 (December 2015 - February 2016)PermalinkDiscrimination of deciduous tree species from time series of unmanned aerial system imagery / Jonathan Lisein in Plos one, vol 10 n° 11 (November 2015)PermalinkWide-area mapping of small-scale features in agricultural landscapes using airborne remote sensing / Jerome O’Connell in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)PermalinkRevealing a buried historic fort : archeology meets UAS technology / Andrea Sangster in Geoinformatics, vol 18 n° 7 (October - November 2015)Permalink3D model construction in an urban environment from sparse LiDAR points and aerial photos : a statistical approach / Xuebin Wei in Geomatica, vol 69 n° 3 (september 2015)PermalinkAnalysis of different methods for 3D reconstruction of natural surfaces from parallel-axes UAV images / Annette Eltner in Photogrammetric record, vol 30 n° 151 (September - November 2015)PermalinkLe contrôle de la végétation dans les emprises ferroviaires : une approche multi-scalaire / Flavien Viguier in XYZ, n° 144 (septembre - novembre 2015)PermalinkNote technique : Apport de la photogrammétrie au suivi topographique de la flèche littorale de Joal (Sénégal) / Mamadou Sadio in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 51 n° 3 (septembre 2015)PermalinkPlanificateur de missions photogrammétriques pour drones ultra-légers (Micro Aerial Vehicle MAV) / F. Gandor in Géomatique suisse, vol 113 n° 9 (septembre 2015)PermalinkRegistration of aerial imagery and lidar data in desert areas using sand ridges / Na Li in Photogrammetric record, vol 30 n° 151 (September - November 2015)PermalinkAutomatic registration of optical aerial imagery to a LiDAR point cloud for generation of city models / Bernard O. Abayowa in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 106 (August 2015)PermalinkSequential spectral change vector analysis for iteratively discovering and detecting multiple changes in hyperspectral images / Sicong Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 8 (August 2015)PermalinkApport de modèles numériques de hauteur à l'amélioration de la précision d'inventaires statistiques forestiers / Jean-Pierre Renaud in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)PermalinkApplication of archival aerial photogrammetry to quantify climate forcing of alpine landscapes / Natan Micheletti in Photogrammetric record, vol 30 n° 150 (June - August 2015)PermalinkGIS-ready sUAS / Jarlath P. M. O'Neil-Dunne in xyHt, vol 2015 n° 6 (June 2015)Permalink