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A proposal for modeling indoor–outdoor spaces through indoorGML, open location code and OpenStreetMap / Ruben Cantarero Navarro in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 3 (March 2020)
[article]
Titre : A proposal for modeling indoor–outdoor spaces through indoorGML, open location code and OpenStreetMap Type de document : Article/Communication Auteurs : Ruben Cantarero Navarro, Auteur ; Ana Rubio Ruiz, Auteur ; Javier Dorado Chaparro, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 21 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] CityGML
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] format Industry foudation classes IFC
[Termes IGN] indoorGML
[Termes IGN] internet des objets
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] positionnement en intérieur
[Termes IGN] représentation spatiale
[Termes IGN] ville intelligente
[Termes IGN] WiFiRésumé : (auteur) Traditionally, the standards of spatial modeling are oriented to represent the quantitative information of space. However, in recent years an increasingly common challenge is appearing: flexibly and appropriately integrating quantitative information that goes beyond the purely geometric. This problem has been aggravated due to the success of new paradigms such as the Internet of Things. This adds an additional challenge to the representation of this information due to the need to represent characteristic information of the space from different points of view in a model, such as WiFi coverage, dangerous surroundings, etc. While this problem has already been addressed in indoor spaces with the IndoorGML standard, it remains to be solved in outdoor and indoor–outdoor spaces. We propose to take the advantages proposed in IndoorGML, such as cellular space or multi-layered space model representation, to outdoor spaces in order to create indoor–outdoor models that enable the integration of heterogeneous information that represents different aspects of space. We also propose an approach that gives more flexibility in spatial representation through the integration of standards such as OpenLocationCode for the division of space. Further, we suggest a procedure to enrich the resulting model through the information available in OpenStreetMap. Numéro de notice : A2020-257 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9030169 Date de publication en ligne : 12/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9030169 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95013
in ISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 3 (March 2020) . - 21 p.[article]Diagnostic qualité et apurement des données de mobilité quotidienne issues de l’enquête mixte et longitudinale Mobi’Kids / Sylvestre Duroudier in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)
[article]
Titre : Diagnostic qualité et apurement des données de mobilité quotidienne issues de l’enquête mixte et longitudinale Mobi’Kids Type de document : Article/Communication Auteurs : Sylvestre Duroudier, Auteur ; Sonia Chardonnel, Auteur ; Boris Mericskay, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 127 - 148 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] enfant
[Termes IGN] enquête
[Termes IGN] mobilité urbaine
[Termes IGN] modèle sémantique de données
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] trajet (mobilité)Résumé : (auteur) Cet article a pour objectif de présenter la méthodologie de diagnostic qualité et d’apurement des données, expérimentée à partir d’une enquête de mobilité individuelle (programme Mobi’Kids). Une première partie revient sur la démarche suivie et pointe l’enjeu de l’évaluation de la qualité de données hétérogènes issues d’une méthode mixte et longitudinale de collecte (suivis GPS, enquêtes, observations). Une deuxième partie établit un diagnostic qualité selon l’origine (GPS, algorithme, enquête) et la nature des erreurs (complétude, précision, cohérence). Ces typologies permettent, dans une troisième partie, de définir d’une chaîne de traitements reproductible visant à améliorer la qualité interne et externe des données. Numéro de notice : A2021-345 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2020.00105 Date de publication en ligne : 16/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2020.00105 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97589
in Revue internationale de géomatique > vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020) . - pp 127 - 148[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2020011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible
Titre : Geovisualization: multidimensional exploration of the territory Type de document : Article/Communication Auteurs : Sidonie Christophe , Auteur Editeur : Setúbal [Portugal] : Science and Technology Publications - Scitepress Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : IVAPP 2020, 11th International Conference on Information Visualization Theory and Applications 27/02/2020 29/02/2020 La Vallette Malte Proceedings ScitePress Importance : pp 325 - 332 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] analyse multidimensionnelle
[Termes IGN] cognition
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] immersion
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) The purpose of this position paper is to emphasize the remaining challenges for geovisualization in an evolutive context of data, users and spatio-temporal problems to solve in an interdisciplinary approach. Geovisualization is the visualization of spatio-temporal data, phenomena and dynamics on earth, based on the user interaction with heterogeneous data, and their capacities of perception and cognition. This implies to bring closer together knowledge, concepts and models from related scientific visualization domains, for a better understanding, interpretation and analysis of spatio-temporal phenomena on earth. We currently face and cross several types of complexities, regarding spaces, data, models and tools. Our position here, based on past and on-going works, as first proofs of concept, is to model a multidimensional exploration of the territory, because integrating explorations of uses, styles, interaction and immersion capacities, until various ’points of view’ on the represented spatio-temporal phenomenon. Numéro de notice : C2020-001 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5220/0009355703250332 En ligne : https://doi.org/10.5220/0009355703250332 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94611 Information Géographique Volontaire, vers un usage conjoint avec l’information géographique institutionnelle / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2020)
Titre : Information Géographique Volontaire, vers un usage conjoint avec l’information géographique institutionnelle : Habilitation à Diriger des Recherches Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2020 Importance : 123 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Synthèse des travaux en vue d'obtenir l'Habilitation à Diriger des Recherches délivrée par l'Université Gustave Eiffel, Spécialité "Sciences et Technologies de l'Information Géographique"Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] plateforme collaborative
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] source de donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) [Introduction] Ce mémoire présente une synthèse des recherches que j’ai menées au Laboratoire LaSTIG de l’IGN dans le domaine de la géomatique sur la période 2013 – 2020. Dans ce mémoire, je me concentre sur trois aspects que j’ai traités autour de l’information géographique volontaire : les processus collaboratifs, la qualification et l’intégration de données. Le premier chapitre décrit le contexte, les enjeux, les objectifs scientifiques et la démarche générale suivie dans mes travaux de recherche. […] Note de contenu : Chapitre 1. Introduction
1.1 Contexte
1.2 Enjeux et objectifs scientifiques
1.3 Mon parcours recherche
1.4 Démarche globale et organisation du mémoire
Chapitre 2. Information géographique volontaire : des pratiques courantes aux recommandations
2.1 Problématiques et positionnement
2.2 Pratiques courantes de l’information géographique volontaire
2.3 Recommandations et mise en œuvre d’une plateforme collaborative pour la collecte de l’information géographique volontaire
Chapitre 3. Qualification de l’information géographique volontaire
3.1 Problématiques et positionnement
3.2 Proposition d’une méthode de qualification de l’information géographique volontaire issue de plateformes d’autorité
3.3 Proposition d’une méthodologie de qualification de l’information géographique volontaire issue de plateformes d’activités sportives
Chapitre 4. Intégration de l’information géographique hétérogène
4.1 Problématiques et positionnement
4.2 Identification des mises à jour d’un référentiel du réseau routier d’autorité en utilisant les traces issues des activités sportives
4.3 Mise à jour de données d’occupation du sol d’autorité
4.4 Constitution d’un référentiel métier pour la localisation des victimes en montagne
Chapitre 5. Conclusion et perspectives de recherche
5.1 Information géographique volontaire : des pratiques courantes aux recommandations
5.2 Qualification et amélioration de l’information géographique volontaire
5.3 Intégrer différentes sources d’information géographique volontaire et institutionnelle en prenant en compte leur hétérogénéité
5.4 Directions de recherche à long termeNuméro de notice : 26479 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : HDR Note de thèse : HDR : Sciences et Technologies de l’Information Géographique : UGE : 2020 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : HDR DOI : sans Date de publication en ligne : 16/12/2020 En ligne : https://hal.science/tel-03078869 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96668 Learning and adapting robust features for satellite image segmentation on heterogeneous data sets / Sina Ghassemi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)
[article]
Titre : Learning and adapting robust features for satellite image segmentation on heterogeneous data sets Type de document : Article/Communication Auteurs : Sina Ghassemi, Auteur ; Attilio Friandrotti, Auteur ; Gianluca Francini, Auteur ; Enrico Magli, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 6517 - 6529 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] coût
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] image binaire
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation binaire
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] test de performanceRésumé : (auteur) This paper addresses the problem of training a deep neural network for satellite image segmentation so that it can be deployed over images whose statistics differ from those used for training. For example, in postdisaster damage assessment, the tight time constraints make it impractical to train a network from scratch for each image to be segmented. We propose a convolutional encoder–decoder network able to learn visual representations of increasing semantic level as its depth increases, allowing it to generalize over a wider range of satellite images. Then, we propose two additional methods to improve the network performance over each specific image to be segmented. First, we observe that updating the batch normalization layers’ statistics over the target image improves the network performance without human intervention. Second, we show that refining a trained network over a few samples of the image boosts the network performance with minimal human intervention. We evaluate our architecture over three data sets of satellite images, showing the state-of-the-art performance in binary segmentation of previously unseen images and competitive performance with respect to more complex techniques in a multiclass segmentation task. Numéro de notice : A2019-341 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2906689 Date de publication en ligne : 17/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2906689 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93379
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 9 (September 2019) . - pp 6517 - 6529[article]Challenging deep image descriptors for retrieval in heterogeneous iconographic collections / Dimitri Gominski (2019)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkVision-based localization with discriminative features from heterogeneous visual data / Nathan Piasco (2019)PermalinkAssessing the structural differences between tropical forest types using Terrestrial Laser Scanning / Mathieu Decuyper in Forest ecology and management, vol 429 (1 December 2018)PermalinkA cross-analysis framework for multi-source volunteered, crowdsourced, and authoritative geographic information : The case study of volunteered personal traces analysis against transport network data / Gloria Bordogna in Geo-spatial Information Science, vol 21 n° 3 (October 2018)PermalinkA deep neural network with spatial pooling (DNNSP) for 3-D point cloud classification / Zhen Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 8 (August 2018)PermalinkA survey on visual-based localization : on the benefit of heterogeneous data / Nathan Piasco in Pattern recognition, vol 74 (February 2018)PermalinkAppariement automatique de données hétérogènes: textes, traces GPS et ressources géographiques / Amine Medad (2018)Permalink