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GeoNat v1.0: A dataset for natural feature mapping with artificial intelligence and supervised learning / Samantha T. Arundel in Transactions in GIS, Vol 24 n° 3 (June 2020)
[article]
Titre : GeoNat v1.0: A dataset for natural feature mapping with artificial intelligence and supervised learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Samantha T. Arundel, Auteur ; Wenwen Li, Auteur ; Sizhe Wang, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 556 - 572 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] cartographie topographique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] collecte de données
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] géobalise
[Termes IGN] toponyme
[Termes IGN] United States Geological SurveyRésumé : (Auteur) Machine learning allows “the machine” to deduce the complex and sometimes unrecognized rules governing spatial systems, particularly topographic mapping, by exposing it to the end product. Often, the obstacle to this approach is the acquisition of many good and labeled training examples of the desired result. Such is the case with most types of natural features. To address such limitations, this research introduces GeoNat v1.0, a natural feature dataset, used to support artificial intelligence‐based mapping and automated detection of natural features under a supervised learning paradigm. The dataset was created by randomly selecting points from the U.S. Geological Survey’s Geographic Names Information System and includes approximately 200 examples each of 10 classes of natural features. Resulting data were tested in an object‐detection problem using a region‐based convolutional neural network. The object‐detection tests resulted in a 62% mean average precision as baseline results. Major challenges in developing training data in the geospatial domain, such as scale and geographical representativeness, are addressed in this article. We hope that the resulting dataset will be useful for a variety of applications and shed light on training data collection and labeling in the geospatial artificial intelligence domain. Numéro de notice : A2020-245 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12633 Date de publication en ligne : 08/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12633 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95307
in Transactions in GIS > Vol 24 n° 3 (June 2020) . - pp 556 - 572[article]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)
[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 IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] analyse du paysage
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes 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]Use of automated change detection and VGI sources for identifying and validating urban land use change / Ana-Maria Olteanu-Raimond in Remote sensing, vol 12 n° 7 (April 2020)
[article]
Titre : Use of automated change detection and VGI sources for identifying and validating urban land use change Type de document : Article/Communication Auteurs : Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; L. See, Auteur ; M. Schultz, Auteur ; Giles M. Foody, Auteur ; M. Riffler, Auteur ; T. Gasber, Auteur ; Laurence Jolivet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Yann Méneroux , Auteur ; Lanfa Liu, Auteur ; Marc Poupée , Auteur ; Marie Gombert, Auteur Année de publication : 2020 Projets : Landsense / Raimond, Ana-Maria Article en page(s) : n° 1186 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] carte d'utilisation du sol
[Termes IGN] cartographie collaborative
[Termes IGN] changement d'utilisation du sol
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] estimation de précision
[Termes IGN] science citoyenne
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) Land use and land cover (LULC) mapping is often undertaken by national mapping agencies, where these LULC products are used for different types of monitoring and reporting applications. Updating of LULC databases is often done on a multi-year cycle due to the high costs involved, so changes are only detected when mapping exercises are repeated. Consequently, the information on LULC can quickly become outdated and hence may be incorrect in some areas. In the current era of big data and Earth observation, change detection algorithms can be used to identify changes in urban areas, which can then be used to automatically update LULC databases on a more continuous basis. However, the change detection algorithm must be validated before the changes can be committed to authoritative databases such as those produced by national mapping agencies. This paper outlines a change detection algorithm for identifying construction sites, which represent ongoing changes in LU, developed in the framework of the LandSense project. We then use volunteered geographic information (VGI) captured through the use of mapathons from a range of different groups of contributors to validate these changes. In total, 105 contributors were involved in the mapathons, producing a total of 2778 observations. The 105 contributors were grouped according to six different user-profiles and were analyzed to understand the impact of the experience of the users on the accuracy assessment. Overall, the results show that the change detection algorithm is able to identify changes in residential land use to an adequate level of accuracy (85%) but changes in infrastructure and industrial sites had lower accuracies (57% and 75 %, respectively), requiring further improvements. In terms of user profiles, the experts in LULC from local authorities, researchers in LULC at the French national mapping agency (IGN), and first-year students with a basic knowledge of geographic information systems had the highest overall accuracies (86.2%, 93.2%, and 85.2%, respectively). Differences in how the users approach the task also emerged, e.g., local authorities used knowledge and context to try to identify types of change while those with no knowledge of LULC (i.e., normal citizens) were quicker to choose ‘Unknown’ when the visual interpretation of a class was more difficult. Numéro de notice : A2020-243 Affiliation des auteurs : LASTIG+Ext (2016-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs12071186 Date de publication en ligne : 07/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12071186 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95217
in Remote sensing > vol 12 n° 7 (April 2020) . - n° 1186[article]Reducing shadow effects on the co-registration of aerial image pairs / Matthew Plummer in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 3 (March 2020)
[article]
Titre : Reducing shadow effects on the co-registration of aerial image pairs Type de document : Article/Communication Auteurs : Matthew Plummer, Auteur ; Douglas A. Stow, Auteur ; Emmanuel Storey, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 177 - 186 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] correction des ombres
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] effet d'ombre
[Termes IGN] enregistrement de données
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] intensité lumineuse
[Termes IGN] masque
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] SIFT (algorithme)Résumé : (auteur) Image registration is an important preprocessing step prior to detecting changes using multi-temporal image data, which is increasingly accomplished using automated methods. In high spatial resolution imagery, shadows represent a major source of illumination variation, which can reduce the performance of automated registration routines. This study evaluates the statistical relationship between shadow presence and image registration accuracy, and whether masking and normalizing shadows leads to improved automatic registration results. Eighty-eight bitemporal aerial image pairs were co-registered using software called Scale Invariant Features Transform (SIFT) and Random Sample Consensus (RANSAC) Alignment (SARA). Co-registration accuracy was assessed at different levels of shadow coverage and shadow movement within the images. The primary outcomes of this study are (1) the amount of shadow in a multi-temporal image pair is correlated with the accuracy/success of automatic co-registration; (2) masking out shadows prior to match point select does not improve the success of image-to-image co-registration; and (3) normalizing or brightening shadows can help match point routines find more match points and therefore improve performance of automatic co-registration. Normalizing shadows via a standard linear correction provided the most reliable co-registration results in image pairs containing substantial amounts of relative shadow movement, but had minimal effect for pairs with stationary shadows. Numéro de notice : A2020-147 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.4.177 Date de publication en ligne : 01/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.4.177 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94776
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 86 n° 3 (March 2020) . - pp 177 - 186[article]Détection et vectorisation automatiqued’objets linéaires dans des nuages de points de voirie / Etienne Barçon (2020)
Titre : Détection et vectorisation automatiqued’objets linéaires dans des nuages de points de voirie Type de document : Mémoire Auteurs : Etienne Barçon, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 110 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de fin d'études d'Ingénieur INSA, spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] corrélation croisée normalisée
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] polyligne
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] seuillage d'image
[Termes IGN] trottoir
[Termes IGN] vectorisationIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Ce mémoire présente une méthode de détection automatique des marquages et des glissières dans un environnement autoroutier, à partir d'un nuage de points. L'approche employée utilise essentiellement des outils de traitement d'images. Le nuage de points est converti en images d’intensité et images d’altitudes par une projection verticale sur un plan. La détection des marquages au sol est effectuée par seuillage des images d’intensité. La détection des glissières s’effectue en plusieurs temps, une détection des objets linéaires en 2D puis une vectorisation 3D à partir de profils, à l’aide des images d’altitudes. Les résultats obtenus sont convaincants bien que perfectibles. La méthode mise en place est jugée généralisable à d’autres objets comme les murs et les bordures de trottoir. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Développements
3- Résultats obtenus et analyse
4- Perspectives d'améliorations
ConclusionNuméro de notice : 28517 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : TT Géomètres-Experts (Paris) DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4144/ Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97292 PermalinkNational scale identification and characterization of braided rivers in New Zealand using Google Earth Engine / Alexis Jean (2020)PermalinkReconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne / Valentin Desbiolles (2020)PermalinkUnderwater field equipment of a network of landmarks optimized for automatic detection by AI / Laurent Beaudoin (2020)PermalinkAutomatic determination of stream networks from DEMs by using road network data to locate culverts / Ville Mäkinen in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 1-2 (January - February 2019)PermalinkDétection de fenêtres dans un nuage de points de façade et positionnement semi-automatique dans un logiciel BIM / Julie Thierry (2019)PermalinkEarth observation, remote sensing and geoscientific ground investigations for archaeological and heritage research / Deodato Tapete (2019)PermalinkMéthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs / Yann Méneroux (2019)PermalinkA statistical approach to preprocess and enhance C-band SAR images in order to detect automatically marine oil slicks / Zhour Najoui in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 5 (May 2018)PermalinkPermalinkVers une remise en géométrie automatique des anciennes campagnes aériennes photogrammétriques / Arnaud Le Bris (2018)PermalinkPartial polygon pruning of hydrographic features in automated generalization / Alexander K. Stum in Transactions in GIS, vol 21 n° 5 (October 2017)PermalinkUnsupervised domain adaptation for early detection of drought stress in hyperspectral images / P. Schmitter in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 131 (September 2017)PermalinkInterference localization from space: part 2 applications / Luca Canzian in Inside GNSS, vol 12 n° 1 (January - February 2017)PermalinkPermalinkInterference localization from space: theoretical background / Luca Canzian in Inside GNSS, vol 11 n° 6 (November - December 2016)PermalinkA method for automated snow avalanche debris detection through use of synthetic aperture radar (SAR) imaging / Hannah Vickers in Earth and space science, vol 3 n° 11 (November 2016)PermalinkA probabilistic approach to detect mixed periodic patterns from moving object data / Jun Li in Geoinformatica, vol 20 n° 4 (October - December 2016)PermalinkAutomatic recognition of long period events from volcano tectonic earthquakes at Cotopaxi volcano / Román A. Lara-Cueva in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)PermalinkTowards automated detection of visual cadastral boundaries / Yismaw Wassie in GIM international [en ligne], vol 30 n° 8 (August 2016)Permalink