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Geomorphology and (palaeo-)hydrography of the Southern Atbai plain and western Eritrean Highlands (Eastern Sudan/Western Eritrea) / Stefano Costanzo in Journal of maps, Vol 17 n° 2 (February 2021)
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[article]
Titre : Geomorphology and (palaeo-)hydrography of the Southern Atbai plain and western Eritrean Highlands (Eastern Sudan/Western Eritrea) Type de document : Article/Communication Auteurs : Stefano Costanzo, Auteur ; Andrea Zerboni, Auteur ; Mauro Cremaschi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 51 - 62 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes descripteurs IGN] analyse du paysage
[Termes descripteurs IGN] carte géomorphologique
[Termes descripteurs IGN] ère quaternaire
[Termes descripteurs IGN] Erythrée
[Termes descripteurs IGN] hydrographie
[Termes descripteurs IGN] montagne
[Termes descripteurs IGN] roche
[Termes descripteurs IGN] Sahel
[Termes descripteurs IGN] Soudan
[Termes descripteurs IGN] tectoniqueRésumé : (auteur) We present the geomorphology of the Southern Atbai Plain (Eastern Sudan) and the western edge of the Eritrean Highlands (Western Eritrea), in the eastern Sahel. The mountainous area consists of Paleo-Proterozoic gneiss and Neo-Proterozoic igneous rocks and meta-volcanic assemblages shaped as inselbergs and whaleback landforms by weathering. Bare-rock hills emerge from a gentle glacis that oversees the Southern Atbai alluvial plain, located between the Atbara and Gash Rivers. The plain features the SSE-NNW-oriented endorheic terminal fan of the Gash River and is crossed by intricate Early to Late Pleistocene paleochannels, whose evolution was controlled by the interplay between Quaternary regional tectonics and arid to humid climatic and environmental oscillations. The map is intended to interpret the evolution of local landscape, thus representing a tool for reconstructing the spatial and temporal distribution of Late Quaternary archaeological features and their functional relationships with the fossil fluvial system and the western foothills. Numéro de notice : A2021-201 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/17445647.2020.1869112 date de publication en ligne : 17/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/17445647.2020.1869112 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97156
in Journal of maps > Vol 17 n° 2 (February 2021) . - pp 51 - 62[article]Arctic tsunamis threaten coastal landscapes and communities – survey of Karrat Isfjord 2017 tsunami effects in Nuugaatsiaq, western Greenland / Mateusz C. Strzelecki in Natural Hazards and Earth System Sciences, vol 20 n° 9 (September 2020)
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[article]
Titre : Arctic tsunamis threaten coastal landscapes and communities – survey of Karrat Isfjord 2017 tsunami effects in Nuugaatsiaq, western Greenland Type de document : Article/Communication Auteurs : Mateusz C. Strzelecki, Auteur ; Marek W. Jaskólski, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 2521 - 2534 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes descripteurs IGN] analyse du paysage
[Termes descripteurs IGN] Arctique
[Termes descripteurs IGN] changement climatique
[Termes descripteurs IGN] dégradation des sols
[Termes descripteurs IGN] détection de changement
[Termes descripteurs IGN] effondrement de terrain
[Termes descripteurs IGN] érosion côtière
[Termes descripteurs IGN] fjord
[Termes descripteurs IGN] Groenland
[Termes descripteurs IGN] inondation
[Termes descripteurs IGN] littoral
[Termes descripteurs IGN] paysage
[Termes descripteurs IGN] risque naturel
[Termes descripteurs IGN] toundra
[Termes descripteurs IGN] tsunamiRésumé : (auteur) On the 17 June 2017, a massive landslide which mobilized 35–58 million m3 of material entered the Karrat Isfjord in western Greenland. It triggered a tsunami wave with a runup height exceeding 90 m close to the landslide, ca. 50 m on the opposite shore of the fjord. The tsunami travelled ca. 32 km along the fjord and reached the settlement of Nuugaatsiaq with ca. 1–1.5 m high waves which flooded the terrain up to 9 m a.s.l. (above sea level). Tsunami waves were powerful enough to destroy the community infrastructure, impact fragile coastal tundra landscape, and unfortunately injure several inhabitants and cause four deaths. Our field survey carried out 25 months after the event results in documentation of the previously unreported scale of damage in the settlement (ca. 48 % of infrastructure objects including houses and administration buildings were destroyed by the tsunami). We have observed a recognizable difference in the concentration of tsunami deposit accumulations between areas of the settlement overwashed by the wave and areas of runup and return flow. The key tsunami effects preserved in the coastal landscape were eroded coastal bluffs, gullied and dissected edges of cliffed coast in the harbour, and tundra vegetation compressed by boulders or icebergs rafted onshore during the event. Numéro de notice : A2020-612 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5194/nhess-20-2521-2020 date de publication en ligne : 24/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/nhess-20-2521-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95979
in Natural Hazards and Earth System Sciences > vol 20 n° 9 (September 2020) . - pp 2521 - 2534[article]A review of assessment methods for cellular automata models of land-use change and urban growth / Xiaohua Tong in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 5 (May 2020)
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[article]
Titre : A review of assessment methods for cellular automata models of land-use change and urban growth Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaohua Tong, Auteur ; Yongjiu Feng, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 866 - 898 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes descripteurs IGN] analyse de sensibilité
[Termes descripteurs IGN] analyse du paysage
[Termes descripteurs IGN] automate cellulaire
[Termes descripteurs IGN] changement d'occupation du sol
[Termes descripteurs IGN] croissance urbaine
[Termes descripteurs IGN] dynamique de la végétation
[Termes descripteurs IGN] dynamique spatiale
[Termes descripteurs IGN] Kappa de Cohen
[Termes descripteurs IGN] matrice
[Termes descripteurs IGN] modèle de simulation
[Termes descripteurs IGN] population urbaine
[Termes descripteurs IGN] propagation d'erreurRésumé : (auteur) Cellular automata (CA) models are in growing use for land-use change simulation and future scenario prediction. It is necessary to conduct model assessment that reports the quality of simulation results and how well the models reproduce reliable spatial patterns. Here, we review 347 CA articles published during 1999–2018 identified by a Scholar Google search using ‘cellular automata’, ‘land’ and ‘urban’ as keywords. Our review demonstrates that, during the past two decades, 89% of the publications include model assessment related to dataset, procedure and result using more than ten different methods. Among all methods, cell-by-cell comparison and landscape analysis were most frequently applied in the CA model assessment; specifically, overall accuracy and standard Kappa coefficient respectively rank first and second among all metrics. The end-state assessment is often criticized by modelers because it cannot adequately reflect the modeling ability of CA models. We provide five suggestions to the method selection, aiming to offer a background framework for future method choices as well as urging to focus on the assessment of input data and error propagation, procedure, quantitative and spatial change, and the impact of driving factors. Numéro de notice : A2020-204 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1684499 date de publication en ligne : 05/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1684499 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94880
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 5 (May 2020) . - pp 866 - 898[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2020051 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Automated terrain feature identification from remote sensing imagery: a deep learning approach / Wenwen Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 4 (April 2020)
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[article]
Titre : Automated terrain feature identification from remote sensing imagery: a deep learning approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Wenwen Li, Auteur ; Chia-Yu Hsu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 637 - 660 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes descripteurs IGN] analyse du paysage
[Termes descripteurs IGN] apprentissage profond
[Termes descripteurs IGN] base de données d'images
[Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] compréhension de l'image
[Termes descripteurs IGN] détection automatique
[Termes descripteurs IGN] détection d'objet
[Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes descripteurs IGN] intelligence artificielleRésumé : (auteur) Terrain feature detection is a fundamental task in terrain analysis and landscape scene interpretation. Discovering where a specific feature (i.e. sand dune, crater, etc.) is located and how it evolves over time is essential for understanding landform processes and their impacts on the environment, ecosystem, and human population. Traditional induction-based approaches are challenged by their inefficiency for generalizing diverse and complex terrain features as well as their performance for scalable processing of the massive geospatial data available. This paper presents a new deep learning (DL) approach to support automatic detection of terrain features from remotely sensed images. The novelty of this work lies in: (1) a terrain feature database containing 12,000 remotely sensed images (1,000 original images and 11,000 derived images from data augmentation) that supports data-driven model training and new discovery; (2) a DL-based object detection network empowered by ensemble learning and deep and deeper convolutional neural networks to achieve high-accuracy object detection; and (3) fine-tuning the model’s characteristics and behaviors to identify the best combination of hyperparameters and other network factors. The introduction of DL into geospatial applications is expected to contribute significantly to intelligent terrain analysis, landscape scene interpretation, and the maturation of spatial data science. Numéro de notice : A2020-108 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1542697 date de publication en ligne : 07/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1542697 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94708
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 4 (April 2020) . - pp 637 - 660[article]Recherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois / Margarita Khokhlova (2020)
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Titre : Recherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois Type de document : Article/Communication Auteurs : Margarita Khokhlova, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Nathalie Abadie
, Auteur ; Liming Chen, Auteur
Editeur : Vannes : Université de Bretagne Sud Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : RFIAP 2020, Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception 23/06/2020 26/06/2020 Vannes France Open Access Proceedings Importance : 11 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] analyse du paysage
[Termes descripteurs IGN] appariement d'images
[Termes descripteurs IGN] architecture de réseau
[Termes descripteurs IGN] BD ortho
[Termes descripteurs IGN] BD Topo
[Termes descripteurs IGN] classification barycentrique
[Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] détection de changement
[Termes descripteurs IGN] données multitemporelles
[Termes descripteurs IGN] géolocalisation
[Termes descripteurs IGN] image aérienne
[Termes descripteurs IGN] image multitemporelle
[Termes descripteurs IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes descripteurs IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) Cet article présente un réseau multimodal qui met en correspondance des images aériennes de territoires urbains et ruraux français prises à environ 15 ans d'intervalle. Il devrait être invariant à un large éventail de changements, tels que l'évolution du paysage au fil des années. Il exploite les images originales et les régions sémantiquement segmentées et étiquetées. Le coeur de la méthode est un réseau siamois qui apprend à extraire des caractéristiques des paires d'images correspondantes dans le temps et des paires non correspondantes. Ces descripteurs sont suffisamment discriminants pour qu'un simple classifieur k-NN suffise comme critère de géo-correspondance final. Dans cet article, nous dé-montrons que notre descripteur siamois surpasse les autres descripteurs d'images en termes de recherche d'images par contenu à travers le temps. Numéro de notice : C2020-003 Affiliation des auteurs : LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://cap-rfiap2020.sciencesconf.org/data/RFIAP_2020_paper_21.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95446 Voir aussiDocuments numériques
en open access
rfiap2020_21_cameraready.pdfAdobe Acrobat PDF PermalinkThe effect of topography and elevation on viewsheds in mountain landscapes using geovisualization / Loukas-Moysis Misthos in International journal of cartography, vol 5 n° 1 (March 2019)
PermalinkDe l'agrandissement des exploitations agricoles à la transformation des paysages de bocage : analyse comparative des recompositions foncières et paysagères en Normandie / Thibault Preux (2019)
PermalinkPermalinkEn aménagement urbain, "ce qui reste, c'est ce qui se voit" / Sébastien Le Pape in Géomètre, n° 2125 (mai 2015)
PermalinkPermalinkGeographic information systems and landscape architectural design and scholarship. A source of heritage and tension / David Tulloch in Revue internationale de géomatique, vol 22 n° 2 (Juin - août 2012)
Permalinkvol 25 n° 6-7 - june - july 2011 - Object-based landscape analysis (Bulletin de International journal of geographical information science IJGIS) / Paul Aplin
PermalinkFrom the redwood forest to the Gulf Stream waters: human signature nearly ubiquitous in representative US landscapes / Jeffrey A. Cardille in Frontiers in ecology and the environment, vol 8 n° 3 (April 2010)
PermalinkTranslating land use change to landscape change for a scenario study in Europe / K.P. Overmars in Revue internationale de géomatique, vol 18 n° 3 (septembre -novembre 2008)
PermalinkPermalinkRecording our changing landscape : problems and propspects for the digital era / Christopher Board (1994)
PermalinkPermalinkModélisation des connaissances et raisonnements pour l'analyse des paysages agraires à partir de données satellitaires / Françoise Le Ber (1993)
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