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Mapping dead forest cover using a deep convolutional neural network and digital aerial photography / Jean-Daniel Sylvain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 156 (October 2019) . - pp 14 - 26 Titre : Mapping dead forest cover using a deep convolutional neural network and digital aerial photography Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Daniel Sylvain, Auteur ; Guillaume Drolet, Auteur ; Nicolas Brown, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 14 - 26 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] arbre mort [Termes descripteurs IGN] base de données forestières [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] couvert forestier [Termes descripteurs IGN] feuillu [Termes descripteurs IGN] forêt boréale [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] orthoimage [Termes descripteurs IGN] peuplement mélangé [Termes descripteurs IGN] pinophyta [Termes descripteurs IGN] Québec (Canada) [Termes descripteurs IGN] santé des forêts Résumé : (Auteur) Tree mortality is an important forest ecosystem variable having uses in many applications such as forest health assessment, modelling stand dynamics and productivity, or planning wood harvesting operations. Because tree mortality is a spatially and temporally erratic process, rates and spatial patterns of tree mortality are difficult to estimate with traditional inventory methods. Remote sensing imagery has the potential to detect tree mortality at spatial scales required for accurately characterizing this process (e.g., landscape, region). Many efforts have been made in this sense, mostly using pixel- or object-based methods. In this study, we explored the potential of deep Convolutional Neural Networks (CNNs) to detect and map tree health status and functional type over entire regions. To do this, we built a database of around 290,000 photo-interpreted trees that served to extract and label image windows from 20 cm-resolution digital aerial images, for use in CNN training and evaluation. In this process, we also evaluated the effect of window size and spectral channel selection on classification accuracy, and we assessed if multiple realizations of a CNN, generated using different weight initializations, can be aggregated to provide more robust predictions. Finally, we extended our model with 5 additional classes to account for the diversity of landcovers found in our study area. When predicting tree health status only (live or dead), we obtained test accuracies of up to 94%, and up to 86% when predicting functional type only (broadleaf or needleleaf). Channel selection had a limited impact on overall classification accuracy, while window size increased the ability of the CNNs to predict plant functional type. The aggregation of multiple realizations of a CNN allowed us to avoid the selection of suboptimal models and help to remove much of the speckle effect when predicting on new aerial images. Test accuracies of plant functional type and health status were not affected in the extended model and were all above 95% for the 5 extra classes. Our results demonstrate the robustness of the CNN for between-scene variations in aerial photography and also suggest that this approach can be applied at operational level to map tree mortality across extensive territories. Numéro de notice : A2019-316 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.07.010 date de publication en ligne : 02/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.07.010 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93353 [article]

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081-2019101	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
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Delineation of vacant building land using orthophoto and lidar data object classification / Dejan Jenko in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)  

Public [article]  inGeodetski vestnik > vol 63 n° 3 (September - November 2019) . - pp 344 - 378 Titre : Delineation of vacant building land using orthophoto and lidar data object classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Dejan Jenko, Auteur ; Mojca Foški, Auteur ; Krištof Oštir, Auteur ; Žiga Kokalj, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 344 - 378 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] classification orientée objet [Termes descripteurs IGN] couche thématique [Termes descripteurs IGN] détection du bâti [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] logement [Termes descripteurs IGN] orthoimage [Termes descripteurs IGN] Slovénie Résumé : (Auteur) Exact data about the location and area of vacant building land have been a major issue in several Slovene municipalities. This article deals with automatic vacant building land delineation. The presented methodology is based on the object-based classification that derives the land cover layer from orthophoto and laser scanning data. With post-processing and data cleaning in GIS, we create the vacant building land layer. The methodology was tested in study areas in the Municipality of Trebnje. The results were compared to the vacant building land layer generated by visual interpretation (manual vectorisation). We found that the presented methodology of automatic delineation of vacant buildings can speed up the processing and lower the cost of manual vectorisation and, in particular, data updating but we cannot completely replace manual work. Numéro de notice : A2019-500 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.15292/geodetski-vestnik.2019.03.344-378 En ligne : http://dx.doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2019.03.344-378 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93782 [article]

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139-2019031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Topographie et archéologie, du cordeau au tout numérique : plus de 40 ans d'interactions / Bertrand Chazaly in XYZ, n° 160 (septembre 2019)

Public [article]  inXYZ > n° 160 (septembre 2019) . - pp 89 - 95 Titre : Topographie et archéologie, du cordeau au tout numérique : plus de 40 ans d'interactions Type de document : Article/Communication Auteurs : Bertrand Chazaly, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 89 - 95 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie [Termes descripteurs IGN] analyse diachronique [Termes descripteurs IGN] archéologie [Termes descripteurs IGN] bâtiment [Termes descripteurs IGN] carroyage [Termes descripteurs IGN] carte archéologique [Termes descripteurs IGN] cartographie automatique [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] Egypte [Termes descripteurs IGN] évolution technologique [Termes descripteurs IGN] fouille archéologique [Termes descripteurs IGN] grotte [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] orthoimage [Termes descripteurs IGN] photogrammétrie numérique [Termes descripteurs IGN] télédétection par lidar [Termes descripteurs IGN] triangulation Résumé : (Auteur) La topographie et l’archéologie sont intimement liées depuis des décennies. De la station totale au scanner laser 3D, du redressement simple d’images à la photogrammétrie numérique et au drone lidar, les progrès dans les moyens et les méthodes de mesure ont accompagné le développement des stratégies de fouille et apporté à l’archéologue de plus en plus de solutions pour analyser et restituer le site qu’il étudie. Numéro de notice : A2019-481 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93656 [article]

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112-2019031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	En circulation Exclu du prêt
112-2019032	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

High-resolution large-area digital orthophoto map generation using LROC NAC images / Kaichang Di in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 7 (July 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 7 (July 2019) . - pp 481 - 491 Titre : High-resolution large-area digital orthophoto map generation using LROC NAC images Type de document : Article/Communication Auteurs : Kaichang Di, Auteur ; Jia Mengna, Auteur ; Xin Xin, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 481 - 491 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] Chine [Termes descripteurs IGN] compensation par bloc [Termes descripteurs IGN] erreur de positionnement [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] Lune [Termes descripteurs IGN] modèle géométrique de prise de vue [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] orthoimage [Termes descripteurs IGN] orthophotoplan numérique [Termes descripteurs IGN] zone homogène Résumé : (auteur) The Chang'e-5 mission of China is planned to be launched in 2019 to the landing area near Mons Rümker located in Oceanus Procellarum. Aiming to generate a high-resolution and high-quality digital orthophoto map (DOM) of the planned landing area for supporting the mission and various scientific analyses, this study developed a systematic and effective method for large-area seamless DOM production. The mapping results of the Chang'e-5 landing area using over 700 Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) Narrow Angle Camera (NAC) images are presented. The resultant seamless DOM has a resolution of 1.5 m, covers a large area of 20° in longitude and 4° in latitude, and is tied to SLDEM2015. The results demonstrate that the proposed method can reduce the geometric inconsistencies among the LROC NAC images to the subpixel level and the positional errors with respect to the reference digital elevation model to about one grid cell size. Numéro de notice : A2019-257 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.7.481 date de publication en ligne : 01/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.7.481 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93052 [article]

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105-2019071	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

On the positional accuracy and maximum allowable scale of UAV-derived photogrammetric products for archaeological site documentation / Juan Antonio Pérez in Geocarto international, vol 34 n° 6 ([15/05/2019])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 6 [15/05/2019] . - pp 575 - 585 Titre : On the positional accuracy and maximum allowable scale of UAV-derived photogrammetric products for archaeological site documentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Juan Antonio Pérez, Auteur ; Gil Rito Gonçalves, Auteur ; Maria Cristina Charro, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 575 - 585 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement [Termes descripteurs IGN] échelle de prise de vue [Termes descripteurs IGN] Espagne [Termes descripteurs IGN] image de drone [Termes descripteurs IGN] modèle 3D du site [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] orthoimage [Termes descripteurs IGN] précision du positionnement [Termes descripteurs IGN] site archéologique Résumé : (Auteur) Blending photogrammetric and Structure from Motion techniques with Unmanned Aerial Vehicles (UAV) is a commonly used approach for the documentation and analysis of archaeological sites. Using the dense 3D point clouds generated from these techniques, two main photogrammetric products are created: orthophotos and Digital Surfaces Models (DSM). Depending on the UAV technology, the flight parameters, the topography and land cover of the flown area, DSMs and orthophotos are delivered with varying positional accuracies and output scales. In this paper, the positional accuracy and maximum allowable scale of these products generated by complete automation of flight mode and processing workflow are assessed. Moreover, three known International Mapping Standards (IMS) are validated using independent checkpoints, obtained by geodetic Global Navigation Satellite Systems receivers, in two Spanish study areas. The results show that accurate photogrammetric products adapted to the IMS can be successfully obtained by the automation of the photogrammetric workflow. Numéro de notice : A2019-453 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1421714 date de publication en ligne : 09/01/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1421714 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92841 [article]

Robust external calibration of terrestrial laser scanner and digital camera for structural monitoring / Mohammad Omidalizarandi in Journal of applied geodesy, vol 13 n° 2 (April 2019)  

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Vehicle detection in aerial images / Michael Ying Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 4 (avril 2019)  

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Land cover classification in combined elevation and optical images supported by OSM data, mixed-level features, and non-local optimization algorithms / Dimitri Bulatov in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 3 (March 2019)  

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Method for an automatic alignment of imagery and vector data applied to cadastral information in Poland / Juan J. Ruiz-Lendínez in Survey review, vol 51 n° 365 (March 2019)  

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Diffusion and inpainting of reflectance and height LiDAR orthoimages / Pierre Biasutti in Computer Vision and image understanding, vol 179 (February 2019)    

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Seamline network generation based on foreground segmentation for orthoimage mosaicking / Li Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 148 (February 2019)  

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Simultaneous chain-forming and generalization of road networks / Susanne Wenzel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)  

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Les techniques photogrammétriques au service de l’architecture / Iris Lucas (2019) 

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Land cover mapping at very high resolution with rotation equivariant CNNs : Towards small yet accurate models / Diego Marcos in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)  

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Deep multi-task learning for a geographically-regularized semantic segmentation of aerial images / Michele Volpi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)  

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