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Predicting temperate forest stand types using only structural profiles from discrete return airborne lidar / Melissa Fedrigo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 136 (February 2018)
[article]
Titre : Predicting temperate forest stand types using only structural profiles from discrete return airborne lidar Type de document : Article/Communication Auteurs : Melissa Fedrigo, Auteur ; Glenn J. Newnham, Auteur ; Nicholas C. Coops, Auteur ; Darius S. Culvenor, Auteur ; Douglas K. Bolton, Auteur ; Craig R. Nitschke, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 106 - 119 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] analyse linéaire des mélanges spectraux
[Termes IGN] Australie
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Eucalyptus (genre)
[Termes IGN] forêt tempérée
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] strate végétaleRésumé : (Auteur) Light detection and ranging (lidar) data have been increasingly used for forest classification due to its ability to penetrate the forest canopy and provide detail about the structure of the lower strata. In this study we demonstrate forest classification approaches using airborne lidar data as inputs to random forest and linear unmixing classification algorithms. Our results demonstrated that both random forest and linear unmixing models identified a distribution of rainforest and eucalypt stands that was comparable to existing ecological vegetation class (EVC) maps based primarily on manual interpretation of high resolution aerial imagery. Rainforest stands were also identified in the region that have not previously been identified in the EVC maps. The transition between stand types was better characterised by the random forest modelling approach. In contrast, the linear unmixing model placed greater emphasis on field plots selected as endmembers which may not have captured the variability in stand structure within a single stand type. The random forest model had the highest overall accuracy (84%) and Cohen’s kappa coefficient (0.62). However, the classification accuracy was only marginally better than linear unmixing. The random forest model was applied to a region in the Central Highlands of south-eastern Australia to produce maps of stand type probability, including areas of transition (the ‘ecotone’) between rainforest and eucalypt forest. The resulting map provided a detailed delineation of forest classes, which specifically recognised the coalescing of stand types at the landscape scale. This represents a key step towards mapping the structural and spatial complexity of these ecosystems, which is important for both their management and conservation. Numéro de notice : A2018-074 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.11.018 Date de publication en ligne : 29/12/2017 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.11.018 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89438
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 136 (February 2018) . - pp 106 - 119[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018023 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018022 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Adapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. / Hiyam Elbadri (2018)
Titre : Adapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. Type de document : Mémoire Auteurs : Hiyam Elbadri, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 56 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] épidémie
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] maladie parasitaire
[Termes IGN] Ouganda
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] risque sanitaire
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] zone à risqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Dans un contexte d’une crise épidémiologique dans les villes d’Afrique sub-saharienne, suivie d’une urbanisation croissante, il paraît essentiel de souligner les facteurs clés au développement de plusieurs maladies. C’est dans ce contexte que le projet REACT existe. Ce dernier a pour but de développer des outils afin de faciliter l’étude des maladies contagieuses telle que la malaria avec des techniques de télédétection. Dans le cadre de ce projet, mon rôle était de créer une chaîne automatisée pour des données de Sentinel 2. En premier lieu, il faut les télécharger puis les pré-traiter pour enfin terminer avec une chaîne déjà existante que je devais adapter et qui permet la classification des données Sentinel 2. Les deux chaînes ont été implémentées via un programme Python et se fondent sur l’utilisation de logiciels libres tels que Grass GIS et R. Dans le cadre du projet, l’étude est appliquée à la ville de Kampala dans l’Ouganda, ville présentant les caractéristiques citées précédemment. Cartographier une zone hétérogène telle que Kampala en utilisant des techniques liées à l’"Object Based Image Analysis" est une méthode efficace pour améliorer notre compréhension de la maladie de la malaria et ce, dans un but d’avoir une meilleure prévisibilité. On obtiendra d’abord une segmentation optimale en utilisant une approche non supervisée. Ensuite, en utilisant une classification liée à cette maladie, nous allons classifier notre image en utilisant 3 classifieurs : SVM Radial, Random Forest et K-nearest Neighbor. S’en suivra une analyse de la précision obtenue pour ces 3 classifieurs. Les résultats seront interprétés de telle sorte qu’on pourra en déduire où se situent les zones à risque de la maladie dans la zone d’étude englobant la ville de Kampala et ses environs. Note de contenu : Introduction
1- Internship Description
2- Data, Methods and Tools
3- Case Study
4- Results
ConclusionNuméro de notice : 21826 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : IGEAT (Université Libre de Bruxelles) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91333 Documents numériques
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Adapting an existing semi-automatized... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Classification of land use from high resolution satellite imagery Type de document : Mémoire Auteurs : Yasser Kotrsi, Auteur ; Arnaud Le Bris , Encadrant ; Nesrine Chehata , Encadrant ; Anne Puissant, Encadrant ; Tristan Postadjian , Encadrant Editeur : Tunis [Tunisie] : Ecole nationale d'ingénieurs de Carthage Année de publication : 2018 Importance : 112 p. Note générale : bibliographie
End Of Studies Project Report, in fulfillment of the requirements for the degree of National engineering diploma in software engineeringLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] bibliothèque logicielle
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] Finistère (29)
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] OpenCV
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) The MATIS team of the LaSTIG Laboratory of the french mapping agency (IGN) has for several years conducted research activities in the field of classification of remote sensing data (aerial or satellite optical images and point clouds 3D lidar) for land use (OCS), in urban and rural areas. With the arrival of the new Sentinel S1 (radar) and S2 (optical) sensors, time series of images are now available free of charge with a high temporal resolution (between 10 and 15 days) and a high spectral resolution for optical images. In addition, the national territory is covered annually by acquisition of SPOT 6-7 images. The CES Artificialisation-urbanization pole Theia aims at the production of a map of land use in urban environment, with a resolution of 10m. Early work based on the fusion of Sentinel 2 time series with very high resolution data (THR) SPOT 6-7, Pleiades led to the detection of artifical spots, as well as well shaped urban objects. It is now a question of better characterizing this urban space by investigating about the relations between those image regions as well as each one’s spatial properties in order to produce a detailed cartography classified into different types of urban fabrics (residential, dense urban, non-dense, industrial, ...). In this study we dive deep through the problematic of the land use classification, its aspects as well the different approaches to characterize the extracted information about it in order to obtain an accurate classification that corresponds well to the expected results. This study therefore focuses on the continuation of previous work and consists in obtaining a detailed cartography in different types of urban fabrics (residential, dense urban, non-dense, industrial, ..). For that, several scientific locks are raised: • Test the data fusion methods previously used for fine mapping of the urban environment. • Develop different multiscale spatial indicators (size of objects, distance between objects, density of objects, presence of vegetation, ...) to describe the city. • Exploit these indicators in order to find different types of neighborhoods and to characterize land use. The calculation of indicators is based in part on SPOT image classifications 6-7 obtained during previous work. Also the Urban Atlas database, which also details urban spaces in urban classes, is used in the learning stage as well as the Corine Land Cover database. Note de contenu : Introduction
1- Project introduction
2- State of the art and background material
3- Available data and study areas
4- Methodology
5- Results and discussions
Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 17187 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire ingénieur Organisme de stage : LaSTIG (IGN) DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98348 Documents numériques
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Classification of land use ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Conception d’une méthode radar de suivi bimensuel des déforestations et d’une méthode optique de classification d’occupation des sols / Luc Baudoux (2018)
Titre : Conception d’une méthode radar de suivi bimensuel des déforestations et d’une méthode optique de classification d’occupation des sols Type de document : Mémoire Auteurs : Luc Baudoux , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 54 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] enjeu
[Termes IGN] Guyane (département français)
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] masque
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] surveillance forestièreIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Dans le cadre de ses missions d’aménagement et de surveillance du territoire, la Direction de l’alimentation, de l’agriculture et de la forêt de Guyane a besoin d’un produit cartographique fiable et régulièrement actualisé. Pour répondre à ce besoin est venue l’idée d’utiliser des techniques de télédétection au sein du service afin de compléter la méthode actuelle basée sur la photo-interprétation. Dans ce contexte, mon stage a eu avec pour objectif principal de développer une méthode de suivi bimensuel des déforestations et pour objectif secondaire de proposer une technique de classification d’occupation des sols. Il fallait également former les agents du service aux concepts sous-jacents ainsi qu’à l’utilisation des scripts développés. L‘étude des déforestations vise à permettre la détection de zones déforestées supérieures à un hectare avec un retard de l’ordre des 15 jours. En raison de la nébulosité quasi permanente en Guyane, j’ai proposé l’utilisation de la technologie satellitaire radar SAR Sentinel 1 capable d’observer le sol même à travers un épais couvert nuageux. Les résultats obtenus sur une zone d’étude de 1300 km2 atteignent un taux de détection de 100% sur l’année 2017 pour les surfaces supérieures à 1 hectare. Le retard estimé de détection est, quant à lui, conforme aux 15 jours escomptés. La classification d’occupation des sols a pour objectif la réalisation d’une cartographie annuelle d’occupation des sols distinguant le cultivé du non cultivé. La solution proposée dans ce rapport repose sur une classification supervisée à partir d’imagerie satellitaire Sentinel 2. Les résultats obtenus parviennent à une première distinction entre le cultivé et le non cultivé, mais la méthode devra être améliorée afin de permettre le traitement automatisé de multiples images et d’augmenter le nombre de classes. Note de contenu : Introduction
1- Contextualisation
2- Méthodologies
3- Analyse des résultats
ConclusionNuméro de notice : 21827 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Direction de l’alimentation, de l’agriculture et de la forêt de Guyane Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91319 Documents numériques
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Conception d’une méthode radar... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Detection and localization of traffic signals with GPS floating car data and Random Forest / Yann Méneroux (2018)
Titre : Detection and localization of traffic signals with GPS floating car data and Random Forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Yann Méneroux , Auteur ; Hiroshi Kanasugi, Auteur ; Guillaume Saint Pierre, Auteur ; Arnaud Le Guilcher , Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur ; Ryosuke Shibasaki, Auteur ; Yugo Kato, Auteur Editeur : Leibniz [Allemagne] : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik Année de publication : 2018 Collection : LIPIcs Leibniz International Proceedings in Informatics, ISSN 1868-8969 num. 114 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : GIScience 2018, 10th International Conference on Geographic Information Science 28/08/2018 31/08/2018 Melbourne Australie Open Access Proceedings Importance : 15 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] base de données routières
[Termes IGN] carte routière
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] guidage de véhicules
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] Japon
[Termes IGN] trace GPS
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] traitement de données localisées
[Termes IGN] villeRésumé : (auteur) As Floating Car Data are becoming increasingly available, in recent years many research works focused on leveraging them to infer road map geometry, topology and attributes. In this paper, we present an algorithm, relying on supervised learning to detect and localize traffic signals based on the spatial distribution of vehicle stop points. Our main contribution is to provide a single framework to address both problems. The proposed method has been experimented with a one-month dataset of real-world GPS traces, collected on the road network of Mitaka (Japan). The results show that this method provides accurate results in terms of localization and performs advantageously compared to the OpenStreetMap database in exhaustivity. Among many potential applications, the output predictions may be used as a prior map and/or combined with other sources of data to guide autonomous vehicles. Numéro de notice : C2018-051 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.4230/LIPIcs.GISCIENCE.2018.11 Date de publication en ligne : 30/07/2018 En ligne : http://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2018/9339/ Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91335 Documents numériques
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Detection and localization of traffic signals ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Exploring the impact of seasonality on urban land-cover mapping using multi-season sentinel-1A and GF-1 WFV images in a subtropical monsoon-climate region / Tao Zhou in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 1 (January 2018)PermalinkFusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl (2018)PermalinkA hybrid training approach for leaf area index estimation via Cubist and random forests machine-learning / Rasmus M. Houborg in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 135 (January 2018)PermalinkPermalinkSuivi des cultures dans le périmètre du Loukkos-Maroc : Apport de la télédétection radar et optique / Siham Acharki (2018)PermalinkSynergie des données Sentinel optiques et radar pour l’observation et l’analyse de la végétation du littoral du Pays de Brest / Antoine Billey (2018)PermalinkFactors affecting forest dynamics in the Iberian Peninsula from 1987 to 2012 : The role of topography and drought / Juan José Vidal-Macua in Forest ecology and management, vol 406 (15 December 2017)PermalinkAn effective ensemble classification framework using random forests and a correlation based feature selection technique / Dibyajyoti Chutia in Transactions in GIS, vol 21 n° 6 (December 2017)PermalinkBuilding extraction from fused LiDAR and hyperspectral data using Random Forest Algorithm / Saeid Parsian in Geomatica, vol 71 n° 4 (December 2017)PermalinkMapping and estimating land change between 2001 and 2013 in a heterogeneous landscape in West Africa: Loss of forestlands and capacity building opportunities / Hèou Maléki Badjana in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 63 (December 2017)Permalink