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Smart cartographic background symbolization for map mashups in geoportals : A proof of concept by example of landuse representation / Nadia H. Panchaud in Cartographic journal (the), Vol 56 n° 1 (February 2019)  

Public [article]  inCartographic journal (the) > Vol 56 n° 1 (February 2019) . - pp 42 - 58 Titre : Smart cartographic background symbolization for map mashups in geoportals : A proof of concept by example of landuse representation Type de document : Article/Communication Auteurs : Nadia H. Panchaud, Auteur ; Lorenz Hurni, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 42 - 58 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] application composite [Termes descripteurs IGN] cartographie par internet [Termes descripteurs IGN] conception cartographique [Termes descripteurs IGN] geoportail [Termes descripteurs IGN] niveau de gris (image) [Termes descripteurs IGN] saturation de la couleur [Termes descripteurs IGN] sémiologie graphique Résumé : (Auteur) Geospatial data are now widely available to the general public thanks to geoportals and online mapping platforms. However, creating a map involves more than just combining data layers. Thus we develop cartographic functions for geoportals to support better visual hierarchy in user map mashups. This includes a couple of preparatory steps followed by a smart cartographic background symbolization derived from the original layer style. We evaluate different approaches to background symbolization: greyscale, desaturation, and smart background. The different background symbolization methods are analysed with two concrete map examples and evaluated with a survey. The smart background symbolization developed in this work improves the visual hierarchy of the map mashup by reducing the visual importance of the background layers. Numéro de notice : A2019-447 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00087041.2017.1414019 date de publication en ligne : 16/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/00087041.2017.1414019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92793 [article]

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A greyscale voxel model for airborne lidar data applied to building detection / Liying Wang in Photogrammetric record, vol 33 n° 164 (December 2018)  

Public [article]  inPhotogrammetric record > vol 33 n° 164 (December 2018) . - pp 470 - 490 Titre : A greyscale voxel model for airborne lidar data applied to building detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Liying Wang, Auteur ; Yuanding Zhao, Auteur ; Yu Li, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 470 - 490 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] détection du bâti [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] niveau de gris (image) [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] toit [Termes descripteurs IGN] voxel Résumé : (Auteur) The existing binary voxel model algorithm for 3D building detection (3BD) from airborne lidar cannot distinguish between connected buildings and non‐buildings. As a result, a greyscale voxel structure model, using the discretised mean intensity of lidar points, is presented to support subsequent building detection in areas where buildings are adjacent to non‐buildings but with different greyscales. The resulting 3BD algorithm first detects a building roof by selecting voxels characterised by a jump in elevation as seeds, labelling them and their 3D connected regions as rooftop voxels. Then voxels which fall into buffers and possess similar greyscales to that of the corresponding building outline are assigned as building façades. The results for detected buildings are evaluated using lidar data with different densities and demonstrate a high rate of success. Numéro de notice : A2018-622 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/phor.12266 date de publication en ligne : 10/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12266 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92866 [article]

Deep supervised and contractive neural network for SAR image classification / Jie Geng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 4 (April 2017)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 4 (April 2017) . - pp 2442 - 2459 Titre : Deep supervised and contractive neural network for SAR image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Jie Geng, Auteur ; Hongyu Wang, Auteur ; Jianchao Fan, Auteur ; Xiaorui Ma, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 2442 - 2459 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] algorithme Graph-Cut [Termes descripteurs IGN] analyse discriminante [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] filtre de déchatoiement [Termes descripteurs IGN] filtre de Gabor [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] matrice de co-occurence [Termes descripteurs IGN] niveau de gris (image) Résumé : (Auteur) The classification of a synthetic aperture radar (SAR) image is a significant yet challenging task, due to the presence of speckle noises and the absence of effective feature representation. Inspired by deep learning technology, a novel deep supervised and contractive neural network (DSCNN) for SAR image classification is proposed to overcome these problems. In order to extract spatial features, a multiscale patch-based feature extraction model that consists of gray level-gradient co-occurrence matrix, Gabor, and histogram of oriented gradient descriptors is developed to obtain primitive features from the SAR image. Then, to get discriminative representation of initial features, the DSCNN network that comprises four layers of supervised and contractive autoencoders is proposed to optimize features for classification. The supervised penalty of the DSCNN can capture the relevant information between features and labels, and the contractive restriction aims to enhance the locally invariant and robustness of the encoding representation. Consequently, the DSCNN is able to produce effective representation of sample features and provide superb predictions of the class labels. Moreover, to restrain the influence of speckle noises, a graph-cut-based spatial regularization is adopted after classification to suppress misclassified pixels and smooth the results. Experiments on three SAR data sets demonstrate that the proposed method is able to yield superior classification performance compared with some related approaches. Numéro de notice : A2017-176 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2645226 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84748 [article]

Vector attribute profiles for hyperspectral image classification / Erchan Aptoula in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 6 (June 2016)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 6 (June 2016) . - pp 3208 - 3220 Titre : Vector attribute profiles for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Erchan Aptoula, Auteur ; Mauro Dalla Mura, Auteur ; Sébastien Lefèvre, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 3208 - 3220 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] classification automatique [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] morphologie mathématique [Termes descripteurs IGN] niveau de gris (image) [Termes descripteurs IGN] vecteur propre [Termes descripteurs IGN] végétation Résumé : (Auteur) Morphological attribute profiles are among the most prominent spectral-spatial pixel description methods. They are efficient, effective, and highly customizable multiscale tools based on hierarchical representations of a scalar input image. Their application to multivariate images in general and hyperspectral images in particular has been so far conducted using the marginal strategy, i.e., by processing each image band (eventually obtained through a dimension reduction technique) independently. In this paper, we investigate the alternative vector strategy, which consists in processing the available image bands simultaneously. The vector strategy is based on a vector-ordering relation that leads to the computation of a single max and min tree per hyperspectral data set, from which attribute profiles can then be computed as usual. We explore known vector-ordering relations for constructing such max trees and, subsequently, vector attribute profiles and introduce a combination of marginal and vector strategies. We provide an experimental comparison of these approaches in the context of hyperspectral classification with common data sets, where the proposed approach outperforms the widely used marginal strategy. Numéro de notice : A2016-850 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2015.2513424 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82932 [article]

Décision cumulative pour la vision dynamique des systèmes / Samia Bouchafa in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 202 (Avril 2013)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 202 (Avril 2013) . - pp 2 - 26 Titre : Décision cumulative pour la vision dynamique des systèmes Type de document : Article/Communication Auteurs : Samia Bouchafa, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 2 - 26 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] DECISION CUMULATIVE [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] lever mobile [Termes descripteurs IGN] ligne caractéristique [Termes descripteurs IGN] niveau de gris (image) [Termes descripteurs IGN] photogrammétrie terrestre [Termes descripteurs IGN] primitive géométrique [Termes descripteurs IGN] recalage d'image [Termes descripteurs IGN] vision par ordinateur Résumé : (Auteur) Les travaux présentés dans cette synthèse portent essentiellement sur l'analyse de scènes à partir de caméras mobiles avec pour application immédiate l'apport d'une vision par ordinateur efficace dans les systèmes autonomes. Ils sont le fruit d'une décennie de recherches menées d'abord à l'INRETS (actuellement IFSTTAR : Institut français des sciences el technologies des transports, de l'aménagement et des réseaux) puis à l'Université Paris Sud XI (Institut d'Électronique Fondamentale). L'idée initiale est que l'autonomie d'un système implique, ne serait-ce que pour raisons énergétiques, une faible variété d'opérateurs de perception, dont les algorithmes de vision. Les "primitives" extraites des images seront intrinsèquement robustes et stables vis-à-vis de perturbations variées. Elles doivent de plus anticiper, voire faciliter, un processus de décision à divers niveaux voulu systématique. Les lignes de niveaux répondent parfaitement à ces contraintes : on vérifie sans peine leur robustesse et leur abondance dans une image suggère et alimente un processus de décision cumulatif (manipulant un objet de décision unique : l'histogramme généralisé en espace de vote). Nos efforts se sont alors concentrés sur deux aspects. 1) Le premier concerne la définition d'une méthodologie cohérente dans laquelle un processus primaire d'extraction de lignes de niveaux est enrichi afin de permettre la construction de primitives plus complexes guidée par un modèle de déformation de l'image. Le nombre de composants donc la forme des primitives est fonction directe du nombre de variables caractérisant le mouvement (déformation) à déterminer. 2) Le second intéresse une méthode de décision cumulative unifiée permettant de traiter des thèmes applicatifs de complexité croissante. Nos travaux se déclinent alors en trois niveaux de cumul, chacun associé de manière à un stade particulier de l'analyse d'images. Les thèmes applicatifs traités pour illustrer notre démarche sont de complexité croissante : détection et estimation du mouvement en caméra fixe, recalage d'images en caméra mobile (type de mouvement connu et profondeur des objets contrainte) puis estimation générale du mouvement propre et de la structure de la scène en caméras embarquées sur un véhicule mobile. Les résultats obtenus montrent comment un choix de primitives robustes associé à un processus de décision cumulatif permet la réutilisation des opérateurs dans plusieurs secteurs. Les systèmes proposés ont la particularité d'être compacts et cohérents, propriété recherchée dans les applications considérées. Numéro de notice : A2013-313 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32451 [article]

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018-2013021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
018-2013022	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Topological gradient connection analysis for feature detection / Chao-Yuan Lo in Photogrammetric record, vol 28 n° 141 (March - May 2013)

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Estimating tropical forest biomass with a combination of SAR image texture and Landsat TM data: An assessment of predictions between regions / M. Cutler in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 70 (June 2012)

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Une approche parallèle d'évaluation des paramètres de texture pour l'analyse d'images de grande taille / N. Talla Tankam in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 195 (Novembre 2011)

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Real-time object detection with sub-pixel accuracy using the level set method / F. Burkert in Photogrammetric record, vol 26 n° 134 (June - August 2011)

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Recalage d'un nuage de points de scanner laser terrestre avec une image de bâtiment / Abdelhamid Bennis (2011)  

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Traitement de l'image et de la vidéo / Rachid Belaroussi (2010)

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Striping noise detection and correction of remote sensing images / F. Tsai in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 46 n° 12 (December 2008)

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Verification of topographic road centerline data using ALOS/PRISM images: implementation / H. Fujimura in Bulletin of the Geographical survey institute, vol 56 n° 2 (01/12/2008)

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Land-cover classification in the Brazilian Amazon with the integration of Landsat ETM+ and Radarsat data / Dong Lu in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°23-24 (December 2007)

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Measuring land development in urban regions using graph theoretical and conditional statistical features / C. Unsalan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007)

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