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Camera orientation, calibration and inverse perspective with uncertainties: a Bayesian method applied to area estimation from diverse photographs / Grégoire Guillet in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 159 (January 2020) . - pp 237 - 255 Titre : Camera orientation, calibration and inverse perspective with uncertainties: a Bayesian method applied to area estimation from diverse photographs Type de document : Article/Communication Auteurs : Grégoire Guillet, Auteur ; Thomas Guillet, Auteur ; Ludovic Ravanel, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 237 - 255 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] ajustement de paramètres [Termes descripteurs IGN] appariement d'images [Termes descripteurs IGN] autocorrélation spatiale [Termes descripteurs IGN] distorsion d'image [Termes descripteurs IGN] estimation bayesienne [Termes descripteurs IGN] étalonnage de chambre métrique [Termes descripteurs IGN] figuration de la densité [Termes descripteurs IGN] fonction inverse [Termes descripteurs IGN] image 2D [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] incertitude géométrique [Termes descripteurs IGN] longueur focale [Termes descripteurs IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] orientation externe [Termes descripteurs IGN] photographie numérique [Termes descripteurs IGN] vue 3D [Termes descripteurs IGN] vue perspective Résumé : (Auteur) Large collections of images have become readily available through modern digital catalogs, from sources as diverse as historical photographs, aerial surveys, or user-contributed pictures. Exploiting the quantitative information present in such wide-ranging collections can greatly benefit studies that follow the evolution of landscape features over decades, such as measuring areas of glaciers to study their shrinking under climate change. However, many available images were taken with low-quality lenses and unknown camera parameters. Useful quantitative data may still be extracted, but it becomes important to both account for imperfect optics, and estimate the uncertainty of the derived quantities. In this paper, we present a method to address both these goals, and apply it to the estimation of the area of a landscape feature traced as a polygon on the image of interest. The technique is based on a Bayesian formulation of the camera calibration problem. First, the probability density function (PDF) of the unknown camera parameters is determined for the image, based on matches between 2D (image) and 3D (world) points together with any available prior information. In a second step, the posterior distribution of the feature area of interest is derived from the PDF of camera parameters. In this step, we also model systematic errors arising in the polygon tracing process, as well as uncertainties in the digital elevation model. The resulting area PDF therefore accounts for most sources of uncertainty. We present validation experiments, and show that the model produces accurate and consistent results. We also demonstrate that in some cases, accounting for optical lens distortions is crucial for accurate area determination with consumer-grade lenses. The technique can be applied to many other types of quantitative features to be extracted from photographs when careful error estimation is important. Numéro de notice : A2020-015 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.11.013 date de publication en ligne : 02/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.11.013 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94404 [article]

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081-2020011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
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Implementing Moran eigenvector spatial filtering for massively large georeferenced datasets / Daniel A. Griffith in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 33 n° 9 (September 2019) . - pp 1703 - 1717 Titre : Implementing Moran eigenvector spatial filtering for massively large georeferenced datasets Type de document : Article/Communication Auteurs : Daniel A. Griffith, Auteur ; Yongwan Chun, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1703 - 1717 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] approximation [Termes descripteurs IGN] autocorrélation spatiale [Termes descripteurs IGN] filtrage numérique d'image [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] image Landsat-TM [Termes descripteurs IGN] régression linéaire [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] tessellation [Termes descripteurs IGN] vecteur propre Mots-clés libres : Moran eigenvector spatial filtering Résumé : (auteur) Moran eigenvector spatial filtering (MESF) furnishes an alternative method to account for spatial autocorrelation in linear regression specifications describing georeferenced data, although spatial auto-models also are widely used. The utility of this MESF methodology is even more impressive for the non-Gaussian models because its flexible structure enables it to be easily applied to generalized linear models, which include Poisson, binomial, and negative binomial regression. However, the implementation of MESF can be computationally challenging, especially when the number of geographic units, n, is large, or massive, such as with a remotely sensed image. This intensive computation aspect has been a drawback to the use of MESF, particularly for analyzing a remotely sensed image, which can easily contain millions of pixels. Motivated by Curry, this paper proposes an approximation approach to constructing eigenvector spatial filters (ESFs) for a large spatial tessellation. This approximation is based on a divide-and-conquer approach. That is, it constructs ESFs separately for each sub-region, and then combines the resulting ESFs across an entire remotely sensed image. This paper, employing selected specimen remotely sensed images, demonstrates that the proposed technique provides a computationally efficient and successful approach to implement MESF for large or massive spatial tessellations. Numéro de notice : A2019-388 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.1080/13658816.2019.1593421 date de publication en ligne : 02/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1593421 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93479 [article]

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079-2019072	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
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Uncertainty in the effects of the modifiable areal unit problem under different levels of spatial autocorrelation : a simulation study / Sang-Il Lee in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 5-6 (May - June 2019)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > Vol 33 n° 5-6 (May - June 2019) . - pp 1135 - 1154 Titre : Uncertainty in the effects of the modifiable areal unit problem under different levels of spatial autocorrelation : a simulation study Type de document : Article/Communication Auteurs : Sang-Il Lee, Auteur ; Monghyeon Lee, Auteur ; Yongwan Chun, Auteur ; Daniel A. Griffith, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1135 - 1154 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] autocorrélation spatiale [Termes descripteurs IGN] incertitude géométrique [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] problème d'unité zonale modifiable Résumé : (Auteur) The objective of this paper is to investigate uncertainties surrounding relationships between spatial autocorrelation (SA) and the modifiable areal unit problem (MAUP) with an extensive simulation experiment. Especially, this paper aims to explore how differently the MAUP behaves for the level of SA focusing on how the initial level of SA at the finest spatial scale makes a significant difference to the MAUP effects on the sample statistics such as means, variances, and Moran coefficients (MCs). The simulation experiment utilizes a random spatial aggregation (RSA) procedure and adopts Moran spatial eigenvectors to simulate different SA levels. The main findings are as follows. First, there are no substantive MAUP effects for means. However, the initial level of SA plays a role for the zoning effect, especially when extreme positive SA is present. Second, there is a clear and strong scale effect for the variances. However, the initial SA level plays a non-negligible role in how this scale effect deploys. Third, the initial SA level plays a crucial role in the nature and extent of the MAUP effects on MCs. A regression analysis confirms that the initial SA level makes a substantial difference to the variability of the MAUP effects. Numéro de notice : A2019-444 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1542699 date de publication en ligne : 13/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1542699 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92779 [article]

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079-2019052	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
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Méthode d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs / Yann Méneroux (2019)  

Public Titre : Méthode d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yann Méneroux , Auteur ; Sébastien Mustière , Directeur de thèse ; Guillaume Saint Pierre, Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2019 Importance : 292 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Paris Est préparée dans le cadre de l'Ecole Doctorale Mathématiques et STIC Spécialité : Signal, Image, Automatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] autocorrélation spatiale [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] décomposition empirique du signal [Termes descripteurs IGN] détection automatique [Termes descripteurs IGN] données GPS [Termes descripteurs IGN] Map Matching [Termes descripteurs IGN] modèle mathématique [Termes descripteurs IGN] navigation pédestre [Termes descripteurs IGN] ondelette de Haar [Termes descripteurs IGN] récepteur GPS [Termes descripteurs IGN] régression quantile [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] signalisation routière [Termes descripteurs IGN] trace GPS [Termes descripteurs IGN] vitesse de déplacement Résumé : (auteur) Avec la démocratisation des appareils connectés équipés d'un récepteur GPS, de grandes quantités de trajectoires de véhicules deviennent disponibles, notamment via les flottes de véhicules professionnels et les applications mobiles collaboratives de navigation et d'assistance à la conduite. Récemment, les techniques dites de map inference, visant à dériver de l'information cartographique à partir de ces traces GPS, tendent à compléter, voire à remplacer les techniques traditionnelles. Initialement restreintes à la construction de la géométrie des routes, elles sont progressivement utilisées pour enrichir les réseaux existants, et en particulier pour construire une base de données numérique de la signalisation verticale. La connaissance fine et exhaustive de l'infrastructure routière est un prérequis indispensable dans de nombreux domaines : pour les gestionnaires de réseaux et les décideurs dans le cadre de travaux d'aménagement, pour les usagers avec le calcul précis des temps de parcours, mais aussi, plus récemment, dans le cadre du véhicule autonome. Dans ce contexte, les méthodes d'apprentissage statistique apportent une perspective intéressante et garantissent l’adaptabilité de l'approche aux différents cas d'utilisation et à la grande variabilité des données rencontrées en pratique. L'objectif de ce travail de thèse est d'étudier le potentiel de cette classe de méthodes, pour la détection automatique de la signalisation routière, en temps différé, à partir d'un ensemble de profils de vitesse GPS. Le premier cas d'application est celui de la détection des feux de circulation, étendu par la suite a d'autre types de signalisation comme les passages piétons. En premier lieu, nous travaillons sur un jeu de données expérimental de haute qualité, à l'aide duquel nous étudions les performances de plusieurs classifieurs et nous comparons deux représentations mathématiques des données : une approche classique de reconnaissance d'image et une approche fonctionnelle consistant à agréger et à décomposer les signaux de profils de vitesses sur une base d'ondelettes de Haar. Les résultats obtenus montrent la pertinence de l'approche fonctionnelle, en particulier lorsqu'elle est combinée à l'algorithme des forêts aléatoires, en termes de fiabilité de détection et de temps de calcul. L'approche est alors appliquée sur d'autres types d'éléments de l'infrastructure. Dans un second temps, nous tentons d'adapter la méthode proposée sur le cas de données observationnelles, i.e. acquises en environnement non-contrôlé, pour lesquelles nous cherchons également à estimer la position des feux de signalisation par régression statistique. Les résultats montrent la sensibilité de l'approche axe sur l'apprentissage face à des données fortement bruitées ainsi que la difficulté liée à la définition de l'emprise spatiale des instances individuelles sur un réseau routier complexe. Nous tentons de lever ce second verrou à l'aide d'approches globales fondées sur une segmentation d'image par réseau de neurones convolutionnel. Enfin, nous expérimentons une approche permettant d'exploiter. L'autocorrélation spatiale des variables cibles sur les instances individuelles à l'aide de la topologie du graphe routier et en modélisant la zone d'étude sous forme d'un champ de Markov conditionnel. Les résultats obtenus montrent une amélioration des performances de détection par rapport à l'apprentissage non-structuré. Ces travaux de thèse ont également suscité le développement de méthodes originales de prétraitement des trajectoires GPS (filtrage, interpolation, débiaisage et recalage sur un réseau routier de référence) ainsi que l'élaboration de critères objectifs d'évaluation de la qualité de ces pré-traitements. Note de contenu : 1- Cadre général et enjeux de la thèse 2- Méthodes et algorithmes pour le pré-traitement des trajectoires GPS 3- Comparaison des approches image et fonctionnelle en conditions expérimentale 4- Etude du potentiel des méthodes d'apprentissage sur un cas opérationnel 5- Approches globales : réseaux de neurones artificiels etb apprentissage structuré Numéro de notice : 25687 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de Doctorat : Mathématiques et STIC : Spécialité : Signal, Image, Automatique : Paris-Est : 2019 Organisme de stage : IGN (Saint-Mandé) nature-HAL : Thèse date de publication en ligne : 28/02/2020 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02493936 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94716

Uncertainty modeling and analysis of surface area calculation based on a regular grid digital elevation model (DEM) / Chang Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 9-10 (September - October 2018) . - pp 1837 - 1859 Titre : Uncertainty modeling and analysis of surface area calculation based on a regular grid digital elevation model (DEM) Type de document : Article/Communication Auteurs : Chang Li, Auteur ; Sisi Zhao, Auteur ; Qing Wang, Auteur ; Wenzhong Shi, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1837 - 1859 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] autocorrélation spatiale [Termes descripteurs IGN] incertitude des données [Termes descripteurs IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] propagation d'erreur Résumé : (Auteur) In the field of digital terrain analysis (DTA), the principle and method of uncertainty in surface area calculation (SAC) have not been deeply developed and need to be further studied. This paper considers the uncertainty of data sources from the digital elevation model (DEM) and SAC in DTA to perform the following investigations: (a) truncation error (TE) modeling and analysis, (b) modeling and analysis of SAC propagation error (PE) by using Monte-Carlo simulation techniques and spatial autocorrelation error to simulate DEM uncertainty. The simulation experiments show that (a) without the introduction of the DEM error, higher DEM resolution and lower terrain complexity lead to smaller TE and absolute error (AE); (b) with the introduction of the DEM error, the DEM resolution and terrain complexity influence the AE and standard deviation (SD) of the SAC, but the trends by which the two values change may be not consistent; and (c) the spatial distribution of the introduced random error determines the size and degree of the deviation between the calculated result and the true value of the surface area. This study provides insights regarding the principle and method of uncertainty in SACs in geographic information science (GIScience) and provides guidance to quantify SAC uncertainty. Numéro de notice : A2018-305 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1469136 date de publication en ligne : 04/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1469136 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90448 [article]

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Manuel d'analyse spatiale / Vincent Loonis (2018)    

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An evaluation of sampling and full enumeration strategies for Fisher Jenks classification in big data settings / Sergio J. Rey in Transactions in GIS, vol 21 n° 4 (August 2017)  

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How does spatial scale affect species richness modelling? A test using remote sensing data and geostatistics / M. Marcantonio in Annali di Botanica, vol 7 (2017)  

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GNSS interferometric radio occultation / Manuel Martín-Neira in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)  

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R et espace : Traitement de l’information géographique / Groupe Element R (2014)    

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Spatial patterns and demographic indicators of effective social media content during the Horsethief Canyon fire of 2012 / Joshua Kent in Cartography and Geographic Information Science, vol 40 n° 2 (March 2013)  

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Improving the assessment of ICESat water altimetry accuracy accounting for autocorrelation / Hani Abdallah in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 6 (November 2011)  

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Spatial patterns and eco-epidemiological systems – part 1: multi-scale spatial modelling of the occurrence of Chagas disease insect vectors / Emmanuel Roux in Geospatial Health, vol 6 n° 1 (November 2011)  

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Spatial patterns and eco-epidemiological systems – part 2: multi-scale spatial modelling of the occurrence of Chagas disease insect vectors / Emmanuel Roux in Geospatial Health, vol 6 n° 1 (November 2011)  

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Exploring population spatial concentrations in Northern Ireland by community background and other characteristics: an application of geographically weighted spatial statistics / C.D. Lloyd in International journal of geographical information science IJGIS, vol 24 n°7-8 (july 2010)  

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