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Titre : Artificial intelligence methods applied to urban remote sensing and GIS Type de document : Monographie Auteurs : Chang-Wook Lee, Éditeur scientifique ; Hyangsun Han, Éditeur scientifique ; Hoonyol Lee, Éditeur scientifique ; Yu-Chul Park, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 166 p. Format : 16 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-1603-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] Corée du sud
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] espace vert
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] Jakarta (Indonésie)
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] Mexique
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] pollution des eaux
[Termes IGN] réseau local sans fil
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (éditeur) This book is based on Special Issue "Artificial Intelligence Methods Applied to Urban Remote Sensing and GIS" from early 2020 to 2021. This book includes seven papers related to the application of artificial intelligence, machine learning and deep learning algorithms using remote sensing and GIS techniques in urban areas. Note de contenu : 1- Improvement of earthquake risk awareness and seismic literacy of Korean citizens through earthquake vulnerability map from the 2017 Pohang earthquake, South Korea
2- Land subsidence susceptibility mapping in Jakarta using functional and meta-ensemble machine learning algorithm based on time-series InSAR data
3- Integration of InSAR time-series data and GIS to assess Llnd subsidence along subway lines in the Seoul metropolitan area, South Korea
4- Mapping urban green spaces at the metropolitan level using very high resolution satellite imagery and deep learning techniques for semantic segmentation
5- Susceptibility analysis of the Mt. Umyeon landslide area using a physical slope model and probabilistic method
6- Intelligent WSN system for water quality analysis using machine learning algorithms: A case study (Tahuando River from Ecuador)
7- Groundwater potential mapping using remote sensing and GIS-based machine learning techniquesNuméro de notice : 28667 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-1603-5 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-1603-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99870
Titre : Can graph convolution networks learn spatial relations? Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Xiang Zhang, Auteur Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2021 Collection : Abstracts of the ICA num. 3 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] alignement
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] relation spatiale
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] réseau routier
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) [introduction] Maps are composed of spatially related geographic objects. Spatial relations are key information for human as they support the description of relative locations: the house is to the east of the city centre, near the interchange, or at the end of the path. Consequently, preserving these spatial relations is important during map generalisation. For example, building typification is a generalisation operation that seeks to reduce the quantity of building while preserving relation between and within homogeneous buildings groups (Regnauld, 2001). Building or road patterns are remarkable distributions of elements in the map from which high-level concepts and semantics (e.g. landuse types and urban morphology) can be inferred. Such patterns can be characterized by spatial relations (e.g. proximity, similarity and continuity of these elements) and hence are visually easy to identify by a human. To identify these patterns automatically is important for automated map generalisation (Christophe and Ruas, 2002). However, it remains challenging to devise algorithms that can resemble the human level performance. The goal of this paper is to illustrate the potential of graph convolutional networks (GCN) for the identification of patterns and relations important for map generalisation with two use cases: building patterns detection, and road segment selection. Both tasks require some degree of understanding of the spatial relations between map objects. Hence, our experiments constitute a first step in exploring the capability of deep neural network for learning representations of spatial relations. Numéro de notice : C2021-045 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-abs-3-60-2021 Date de publication en ligne : 13/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-abs-3-60-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99420
contenu dans Recueil des contributions, Colloque international Tous (im)mobiles, tous cartographes ? Approches cartographiques des mobilités, des circulations, des flux et des déplacements : Méthodes, outils, représentations, pratiques et usages / Françoise Bahoken (2021)
Titre : Le carrefour dont vous êtes le héros Type de document : Article/Communication Auteurs : Jérémy Kalsron, Auteur ; Jean-Marie Favreau, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2021 Projets : ACTIVmap / Favreau, Jean-Marie Conférence : Cartomob 2021, colloque international Tous (im)mobiles, tous cartographes ? Approches cartographiques des mobilités, des circulations, des flux et des déplacements : Méthodes, outils, représentations, pratiques et usages 14/06/2021 16/06/2021 Toulouse online France OA Proceedings Importance : p 175 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] carrefour
[Termes IGN] carte en relief
[Termes IGN] carte interactive
[Termes IGN] description multiniveau
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] personne malvoyanteRésumé : (auteur) Au sein de la ville, la traversée d’une voie de circulation nécessite une attention particulière pour une personne en situation de déficience visuelle. Les espaces ouverts, tels que les places ou les carrefours, présentent une configuration des voies dont la difficulté d’appropriation est accrue, rendant la traversée très ardue (Ratelle et al., 2018). Les instructeurs de locomotion établissent en général une typologie des carrefours pour permettre une appréhension rapide de leur configuration. Nous avons enquêté auprès de la communauté liée à la déficience visuelle pour obtenir des détails sur les données à considérer lors de la traversée d’un carrefour par un non-voyant. Les témoignages collectés nous ont permis d’élaborer une grammaire de description de carrefour découpée en deux volets : une description générale qui s’intéresse à la typologie du carrefour et ses voies, et des descriptions de traversées présentant l’enchaînement des éléments et obstacles qui les composent. Cette grammaire a été implémentée sous forme d’un site web intitulé « Le carrefour dont vous êtes le héros » pour proposer une exploration virtuelle interactive d’un carrefour de Clermont-Ferrand. Nous proposons de mettre en scène ces descriptions à partir d’une carte en relief interactive (Brock et al., 2014) qui permettra à l’utilisateur de solliciter les messages pour explorer le carrefour. Numéro de notice : C2021-025 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98813 Documents numériques
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Le carrefour dont vous êtes le héros - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Le carrefour dont vous êtes le héros : description de carrefours pour les personnes déficientes visuelles / Jérémy Kalsron (2021)
Titre : Le carrefour dont vous êtes le héros : description de carrefours pour les personnes déficientes visuelles Type de document : Article/Communication Auteurs : Jérémy Kalsron, Auteur ; Jean-Marie Favreau, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Paris, Toulouse, ... : Centre national de la recherche scientifique CNRS Année de publication : 2021 Projets : ACTIVmap / Favreau, Jean-Marie Conférence : SAGEO 2021, 16th spatial analysis and geomatics conference 05/05/2021 07/05/2021 La Rochelle en ligne France open access proceedings Importance : pp 271 - 273 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] carrefour
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] personne malvoyante
[Termes IGN] traitement du langage naturelMots-clés libres : génération automatique de texte Numéro de notice : C2021-021 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://apps.univ-lr.fr/actes/ged/colloques/docWeb/2105041945.0/SAGEO2021_Actes_ [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98253 Documents numériques
en open access
Le carrefour dont vous êtes le héros - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Détection et géoréférencement des réseaux enterrés / Chloé Morgat (2021)
Titre : Détection et géoréférencement des réseaux enterrés Type de document : Mémoire Auteurs : Chloé Morgat, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 40 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de stage de fin d'études, Cycle géomètre-géomaticienLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie
[Termes IGN] cheminement tachéométrique
[Termes IGN] éclairage public
[Termes IGN] géolocalisation par radar pénétrant GPR
[Termes IGN] plan topographique
[Termes IGN] polygonation
[Termes IGN] positionnement par GPS
[Termes IGN] radar pénétrant GPR
[Termes IGN] récepteur GPS
[Termes IGN] réseau de télécommunication
[Termes IGN] réseau technique souterrain
[Termes IGN] Rouen
[Termes IGN] tachéomètre électronique robotiséIndex. décimale : GEOM Mémoires de géomètres civils, géomètres géomaticiens Résumé : (Auteur) Ce rapport présente le stage obligatoire de fin d’étude pour le DTS Géomètre Géomaticien de l’École Nationale des Sciences Géographiques de Champs sur Marne. Ce stage de 12 semaines a été réalisé dans l’un des cabinets d’INGETEC, situé à Bois Guillaume, sous la direction du responsable du métier réseaux et géomatique. L’élaboration de ce rapport a pour principale source la pratique journalière des missions qui m’étaient affectées, axées autour de la détection de réseaux enterrés, mise en parallèle avec les enseignements théoriques de ma formation. Note de contenu : Introduction
1. Le cadre du stage
2. Nouvelle base législative et nouvelle réglementation
2.1 Le Guichet Unique (GU)
2.2 DT / DICT
2.3 Réforme Anti-Endommagement (RAE)
3. Mission principale : Investigation Complémentaires par méthode non intrusive
3.1 Préparation de l’intervention
3.2 Détection de réseaux enterrés
3.3 Marquage – Piquetage
3.4 Géoréférencement
3.5 Restitution DAO
3.6 Rapport d’intervention
4. Sécurité sur le chantier et développement durable
ConclusionNuméro de notice : 26574 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire de fin d'études G Organisme de stage : INGETEC Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98386 Dynamic mechanism of blown sand hazard formation at the Jieqiong section of the Lhasa–Shigatse railway / Shengbo Xie in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 12 n° 1 (2021)PermalinkExpérience professionnelle en bureau d'étude / Hugo Cornille (2021)PermalinkExtraction of street pole-like objects based on plane filtering from mobile LiDAR data / Jingming Tu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkFinding the most navigable path in road networks / Ramneek Kaur in Geoinformatica, vol 25 n° 1 (January 2021)PermalinkFusion of ground penetrating radar and laser scanning for infrastructure mapping / Dominik Merkle in Journal of applied geodesy, vol 15 n° 1 (January 2021)PermalinkGeomorphic analysis of Xiadian buried fault zone in Eastern Beijing plain based on SPOT image and unmanned aerial vehicle (UAV) data / Yanping Wang in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 12 n° 1 (2021)PermalinkHidden Markov map matching based on trajectory segmentation with heading homogeneity / Ge Cui in Geoinformatica, vol 25 n° 1 (January 2021)PermalinkPermalinkMachine learning for the distributed and dynamic management of a fleet of taxis and autonomous shuttles / Tatiana Babicheva (2021)PermalinkPermalink