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modèle de simulationSynonyme(s)modèle de prévisionVoir aussi |
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De l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond / Lionel Matteo (2020)
Titre : De l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lionel Matteo, Auteur Editeur : Nice : Université Côte d'Azur Année de publication : 2020 Importance : 170 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse en vue de l’obtention du grade de docteur de l'Université Côte d'Azur, en Sciences de la Terre et de l’UniversLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Arizona (Etats-Unis)
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] faille géologique
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image multi sources
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] Nevada (Etats-Unis)
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] stéréo-orthophotographie
[Termes IGN] traitement de semis de pointsIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les failles sismogéniques sont la source des séismes. L'étude de leurs propriétés nous informe donc sur les caractéristiques des forts séismes qu'elles peuvent produire. Les failles sont des objets 3D qui forment des réseaux complexes incluant une faille principale et une multitude de failles et fractures secondaires qui "découpent" la roche environnante à la faille principale. Mon objectif dans cette thèse a été de développer des approches pour aider à étudier cette fracturation secondaire intense. Pour identifier, cartographier et mesurer les fractures et les failles dans ces réseaux, j'ai adressé deux défis : -1) Les failles peuvent former des escarpements topographiques très pentus à la surface du sol, créant des "couloirs" ou des canyons étroits et profond où la topographie et donc, la trace des failles, peut être difficile à mesurer en utilisant des méthodologies standard (comme des acquisitions d'images satellites optiques stéréo et tri-stéréo). Pour répondre à ce défi, j'ai utilisé des acquisitions multi-stéréos avec différentes configurations (différents angles de roulis et tangage, différentes dates et modes d'acquisitions). Notre base de données constituée de 37 images Pléiades dans trois sites tectoniques différents dans l'Ouest américain (Valley of Fire, Nevada ; Granite Dells, Arizona ; Bishop Tuff, California) m'a permis de tester différentes configurations d'acquisitions pour calculer la topographie avec trois approches différentes. En utilisant la solution photogrammétrique open-source Micmac (IGN ; Rupnik et al., 2017), j'ai calculé la topographie sous la forme de Modèles Numériques de Surfaces (MNS) : (i) à partir de combinaisons de 2 à 17 images Pléiades, (ii) en fusionnant des MNS calculés individuellement à partir d'acquisitions stéréo et tri-stéréo, évitant alors l'utilisant d'acquisitions multi-dates et (iii) en fusionnant des nuages de points calculés à partir d'acquisitions tri-stéréos en suivant la méthodologie multi-vues développée par Rupnik et al. (2018). J’ai aussi combiné, dans une dernière approche (iv), des acquisitions tri-stéréos avec la méthodologie multi-vues stéréos du CNES/CMLA (CARS) développé par Michel et al. (2020), en combinant des acquisitions tri-stéréos. A partir de ces quatre approches, j'ai calculé plus de 200 MNS et mes résultats suggèrent que deux acquisitions tri-stéréos ou une acquisition stéréo combinée avec une acquisition tri-stéréo avec des angles de roulis opposés permettent de calculer les MNS avec la surface topographique la plus complète et précise. -2) Couramment, les failles sont cartographiées manuellement sur le terrain ou sur des images optiques et des données topographiques en identifiant les traces curvilinéaires qu'elles forment à la surface du sol. Néanmoins, la cartographie manuelle demande beaucoup de temps, ce qui limite notre capacité à produire cartographies et mesures complètes des réseaux de failles. Pour s'affranchir de ce problème, j'ai adopté une approche d'apprentissage profond, couramment appelé un réseau de neurones convolutifs (CNN) - U-Net, pour automatiser l'identification et la cartographie des fractures et des failles dans des images optiques et des données topographiques. Volontairement, le modèle CNN a été entraîné avec une quantité modérée de fractures et failles cartographiées manuellement à basse résolution et dans un seul type d'images optiques (photographies du sol avec des caméras classiques). A partir d'un grand nombre de tests, j'ai sélectionné le meilleur modèle, MRef et démontre sa capacité à prédire des fractures et des failles précisément dans données optiques et topographiques de différents types et différentes résolutions (photographies prises au sol, avec un drone et par satellite). Le modèle MRef montre de bonnes capacités de généralisations faisant alors de ce modèle un bon outil pour cartographie rapidement et précisément des fractures et des failles dans des images optiques et des données topographiques. Note de contenu : Introduction générale
Partie 1 - Reconstruction 3D haute résolution
1. Introduction
1.1 Les données topographiques, une solution pour analyser la surface terrestre
1.2 Le récent développement de satellites à capteur optique
1.3 La reconstruction 3D à partir d’images optiques : la photogrammétrie
1.4 Problématique du sujet
2. Acquisitions de données et sites d’études
2.1 Acquisitions d’images satellitaires
2.2 Données LiDAR aéroportées
2.3 Acquisitions d’images par drone
2.4 Acquisitions d’images par appareil photo suspendu à une perche
2.5 Acquisitions de points d’appui
2.6 Sites d’études
3. Calcul de MNS et estimation de leur performance
3.1 Micmac (IGN)
3.2 CARS (CNES/CMLA)
3.3 Quatre méthodes pour calculer des MNS
3.4 Performances des MNS
4. Résultats
4.1 MNS calculés avec des acquisitions multi-dates
4.2 Fusion de MNS calculés avec des acquisitions mono-dates
4.3 Reconstruction 3D à partir de nuage de points fusionnés
4.4 Analyses des MNS générés avec CARS
4.5 Comparaison des méthodes B, C et D dans la zone de Canyons de Valley of Fire 65
4.6 Utilisation de 1 à 4 GCPs pour calculer un MNS
4.7 Application de la méthode B aux deux autres sites
5. Discussion
5.1 La reconstruction 3D à partir d’acquisitions multi-dates
5.2 L’impact des méthodes B, C et D dans la performance des MNS finaux
5.3 Les erreurs possibles dans le calcul des erreurs du géoréférencement des MNS
5.4 La comparaison des MNS Pléiades calculés à d’autres MNS
6. Conclusions
Partie 2 - Automatic fault mapping in remote optical images and topographic data with deep learning - submitted to JGR: Solid Earth
7. Introduction
8. Image, topographic and fault data
8.1 Fault Sites
8.2 Optical image and topographic data
8.3 Fault ground truth derived from manual mapping
9. Deep learning methodology
9.1 Principles of Deep Learning and Convolutional Neural Networks
9.2 Architecture of the CNN model used in present study
9.3 Training procedure
9.4 Estimating the performance of the models
10. Defining a “reference model” MRef
10.1 Selecting the most appropriate CNN architecture
10.2 Sensitivity of model performance to training data size
10.3 Sensitivity of model performance to “quality” of training data
10.4 Refrence model
11. Detailed evaluation of reference model fault predictions
11.1 Results in sites A and B
11.2 Predictions in unseen data of similar type
11.3 Predictions in unseen data of different type
12. Discussion
12.1 U-net appropriate for fracture and fault detection in optical images
12.2 Interpreting learnt characteristics of faults and fractures
12.3 Conditions for model generalization
12.4 Uncertainties and model robustness
12.5 Recovering fault hierarchy and connectivity
13 Conclusions
Conclusion généraleNuméro de notice : 26555 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de la Terre et de l'Univers : Côte d'Azur : 2020 Organisme de stage : Géoazur UMR 7329 - Observatoire de la Côte d'Azur nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 02/06/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03245713/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97965 IWV retrieval from shipborne GPS receiver on hydrographic ship Borda [diaporama] / Olivier Bock (2020)
Titre : IWV retrieval from shipborne GPS receiver on hydrographic ship Borda [diaporama] Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier Bock , Auteur ; Pierre Bosser , Auteur ; Olivier Caumont, Auteur ; Raphaël Legouge, Auteur ; Nicolas Laurain, Auteur Editeur : Munich [Allemagne] : European Geosciences Union EGU Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : EGU 2020, General Assembly, Sharing Geoscience 04/05/2020 08/05/2020 en ligne OA program & abstracts only Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] image Aqua-MODIS
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] navire
[Termes IGN] teneur intégrée en vapeur d'eauRésumé : (auteur) This work aims to provide a quick review of different experiments conducted in the past for the estimation of integrated water vapor content from shipborne GNSS receiver. This state of the art will be confronted with results obtained using GPS data acquired by the French Hydrographic Ship Borda on a cruise over Atlantic Ocean and Mediterranean Sea, from Brest to Toulon in August 2015; the estimated IWV are compared with satellite observations (MODIS) and outputs from numerical weather prediction models (ERAI, ERA5, Arpege, Arome); while differences between GPS and MODIS retrievals reach almost 4 kg/m2 in terms of RMS, agreement is generally much better with numerical models (2 up to 3 kg/m2 in terms of RMS). Use of real-time orbit and clocks product is also investigated in order to assess the performance of near real-time GPS-IWV estimation for NWP purposes. We will draw out the prospects in terms of possibilities and opportunities for the use of shipborne GNSS IWV for meteorology and climatology. Numéro de notice : C2020-022 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/egusphere-egu2020-7518 Date de publication en ligne : 16/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-7518 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96580 La modélisation en géographie / Denise Pumain (2020)
Titre : La modélisation en géographie : villes et territoires Type de document : Monographie Auteurs : Denise Pumain, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2020 Collection : Méthodologies de modélisation en sciences sociales num. 2 Importance : 246 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-672-8 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] conception cartographique
[Termes IGN] échelle géographique
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] territoire
[Termes IGN] ville
[Termes IGN] visualisation dynamiqueIndex. décimale : 37.20 Analyse spatiale et ses outils Résumé : (Editeur) La modélisation des villes et des territoires a beaucoup progressé depuis 20 ans grâce aux systèmes d’information géographique, à la mise à disposition sur Internet de grandes masses de données géolocalisées, et à la montée en performance des méthodes informatiques pour la simulation et l’exploration des modèles dynamiques. La modélisation en géographie explique les différentes étapes de la construction de ces modèles, depuis leurs bases conceptuelles jusqu’à leurs utilisations pratiques, permettant de mieux comprendre les formes d’organisation et les processus de l’évolution des villes et territoires. Cet ouvrage rend ainsi accessibles les fondements théoriques de la construction et les délicates opérations de la sélection d’un modèle, les applications des fractales et des lois d’échelle à la connaissance de la morphologie des villes et l’organisation des transports urbains. Il présente en détail des méthodes inédites de construction et d’exploration des modèles et de visualisation des données et des résultats. Note de contenu : 1. La complexité en géographie
2. Choisir des modèles pour expliquer les dynamiques des villes et des territoires
3. Effets de la distance et dépendance d’échelles dans les modèles géographiques de villes et de territoires
4. Modélisation territoriale incrémentale
5. Méthodes d’exploration des modèles de simulation
6. Visualiser les modèlesNuméro de notice : 26337 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95353 ContientRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26337-01 37.20 Livre Centre de documentation Géomatique Disponible La modélisation en géographie : villes et territoires, ch. 4. Modélisation territoriale incrémentale / Clémentine Cottineau (2020)
Titre de série : La modélisation en géographie : villes et territoires, ch. 4 Titre : Modélisation territoriale incrémentale Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Clémentine Cottineau, Auteur ; Paul Chapron , Auteur ; Marion Le Texier, Auteur ; Sébastien Rey-Coyrehourcq, Auteur Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2020 Collection : Méthodologies de modélisation en sciences sociales num. 2 Projets : 1-Pas de projet / Importance : pp 103 - 130 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] conception cartographique
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] territoireNote de contenu : 4.1. Introduction
4.2. La carte et le territoire
4.2.1. Modéliser comme on cartographie : sélection et schématisation
4.2.2. La représentation du territoire en entrée du modèle
4.2.3. La représentation du territoire en sortie du modèle
4.3. Modèles de territoires en général et en particulier : expliquer par les modèles en géographie
4.3.1. L’explication géographique par la modélisation territoriale : contingence historique et non-ergodicité
4.3.2. Typologie générale/particulière/singulière
4.4. La modélisation territoriale incrémentale
4.4.1. Identifier l’objet, l’échelle, le motif singulier et les faits stylisés à reproduire
4.4.2. Recueillir les différentes explications théoriques
4.4.3. Hiérarchiser les processus d’interactions entre agents
4.4.4. Hiérarchiser les processus d’interactions des agents avec l’environnement
4.4.5. Implémenter les mécanismes et leurs alternatives formelles
4.4.6. Combiner, simuler, comparer
4.5. Enjeux et limites de la multimodélisation
4.5.1. La malédiction combinatoire
4.5.2. Le coût humain et technique
4.5.3. Subjectivité du choix des incréments
4.5.4. Comparer des modèles de structures différentes
4.5.5. Partage et accumulation du savoir
4.6. ConclusionNuméro de notice : H2020-003 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95320 Modélisation sémantique et programmation générative pour une simulation multi-agent dans le contexte de gestion de catastrophe / Claire Prudhomme in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)
[article]
Titre : Modélisation sémantique et programmation générative pour une simulation multi-agent dans le contexte de gestion de catastrophe Type de document : Article/Communication Auteurs : Claire Prudhomme, Auteur ; Ana Roxin, Auteur ; Christophe Cruz, Auteur ; Frank Boochs, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 37 - 65 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] gestion de crise
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle sémantique de données
[Termes IGN] répartition géographique
[Termes IGN] système multi-agents
[Termes IGN] web sémantique géolocaliséRésumé : (Auteur) La gestion de catastrophe nécessite une préparation collaborative entre les divers intervenants. Les exercices collaboratifs visent à entraîner les intervenants à appliquer les plans préparés ainsi qu’à identifier les problèmes et points d’améliorations potentiels. Ces exercices étant coûteux, la simulation informatique est un outil permettant d’optimiser la préparation à l’aide d’une plus grande diversité de cas. Cependant, les travaux de recherche centrés sur la simulation et la gestion de catastrophe sont spécialisés sur un problème spécifique plutôt que sur l’optimisation globale des plans préparés. Cette limite s’explique par le défi que constitue la réalisation d’un modèle de simulation capable de représenter et de s’adapter à une large diversité de plans provenant de diverses disciplines. Les travaux présentés dans cet article répondent à ce défi en adaptant le modèle de simulation en fonction des informations et des plans de gestion de catastrophes intégrés dans une base de connaissances. Le modèle de simulation généré est ensuite programmé automatiquement afin d’exécuter des expériences de simulation. Les résultats sont ensuite analysés afin de générer de nouvelles connaissances et d’enrichir les plans de gestion de catastrophe dans un cycle vertueux. Cet article présente une preuve de concept sur le plan national français NOVI (NOmbreuses VIctimes), pour lequel les expériences de simulation ont permis de savoir quel est l’impact de la répartition des médecins sur l’application du plan et d’identifier la meilleure répartition. Numéro de notice : A2020-828 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3166/rig.2020.00102 Date de publication en ligne : 16/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2020.00102 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97557
in Revue internationale de géomatique > vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020) . - pp 37 - 65[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2020011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Modelling forest dynamics to assess and improve forest management at a regional scale: an analysis of forest changes in Wallonia (southern Belgium) / Jérôme Perin (2020)PermalinkA new cellular automata framework of urban growth modeling by incorporating statistical and heuristic methods / Yongjiu Feng in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 1 (January 2020)PermalinkPast and future evolution of French Alpine glaciers in a changing climate: a deep learning glacio-hydrological modelling approach / Jordi Bolibar Navarro (2020)PermalinkPermalinkSpatio-Temporal Prediction of the Epidemic Spread of Dangerous Pathogens Using Machine Learning Methods / Wolfgang B. Hamer in ISPRS International journal of geo-information, Vol 9 n° 1 (January 2020)PermalinkPermalinkApplication of photogrammetry to generate quantitative geobody data in ephemeral fluvial systems / Charlotte L. Priddy in Photogrammetric record, vol 34 n° 168 (December 2019)PermalinkA web-based integrated modeling and simulation method for forest growth research / Zaiyang Ma in Earth and space science, vol 6 n° 11 (November 2019)PermalinkIntroducing a vertical land motion model for improving estimates of sea level rates derived from tide gauge records affected by earthquakes / Anna Klos in GPS solutions, vol 23 n° 4 (October 2019)PermalinkSimulation of urban expansion via integrating artificial neural network with Markov chain – cellular automata / Tingting Xu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)Permalink