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Exploring multiscale object-based convolutional neural network (multi-OCNN) for remote sensing image classification at high spatial resolution / Vitor Martins in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 168 (October 2020)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 168 (October 2020) . - pp 56 - 73 Titre : Exploring multiscale object-based convolutional neural network (multi-OCNN) for remote sensing image classification at high spatial resolution Type de document : Article/Communication Auteurs : Vitor Martins, Auteur ; Amy L. Kaleita, Auteur ; Brian K. Gelder, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 56 - 73 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] données multiéchelles [Termes descripteurs IGN] étiquetage sémantique [Termes descripteurs IGN] hétérogénéité environnementale [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] reconnaissance d'objets [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] squelettisation Résumé : (auteur) Convolutional Neural Network (CNN) has been increasingly used for land cover mapping of remotely sensed imagery. However, large-area classification using traditional CNN is computationally expensive and produces coarse maps using a sliding window approach. To address this problem, object-based CNN (OCNN) becomes an alternative solution to improve classification performance. However, previous studies were mainly focused on urban areas or small scenes, and implementation of OCNN method is still needed for large-area classification over heterogeneous landscape. Additionally, the massive labeling of segmented objects requires a practical approach for less computation, including object analysis and multiple CNNs. This study presents a new multiscale OCNN (multi-OCNN) framework for large-scale land cover classification at 1-m resolution over 145,740 km2. Our approach consists of three main steps: (i) image segmentation, (ii) object analysis with skeleton-based algorithm, and (iii) application of multiple CNNs for final classification. Also, we developed a large benchmark dataset, called IowaNet, with 1 million labeled images and 10 classes. In our approach, multiscale CNNs were trained to capture the best contextual information during the semantic labeling of objects. Meanwhile, skeletonization algorithm provided morphological representation (“medial axis”) of objects to support the selection of convolutional locations for CNN predictions. In general, proposed multi-OCNN presented better classification accuracy (overall accuracy ~87.2%) compared to traditional patch-based CNN (81.6%) and fixed-input OCNN (82%). In addition, the results showed that this framework is 8.1 and 111.5 times faster than traditional pixel-wise CNN16 or CNN256, respectively. Multiple CNNs and object analysis have proved to be essential for accurate and fast classification. While multi-OCNN produced a high-level of spatial details in the land cover product, misclassification was observed for some classes, such as road versus buildings or shadow versus lake. Despite these minor drawbacks, our results also demonstrated the benefits of IowaNet training dataset in the model performance; overfitting process reduces as the number of samples increases. The limitations of multi-OCNN are partially explained by segmentation quality and limited number of spectral bands in the aerial data. With the advance of deep learning methods, this study supports the claim of multi-OCNN benefits for operational large-scale land cover product at 1-m resolution. Numéro de notice : A2020-634 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.08.004 date de publication en ligne : 13/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.08.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96057 [article]

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Designing multi-scale maps: lessons learned from existing practices / Marion Dumont in International journal of cartography, Vol 6 n° 1 (March 2020)  

Public [article]  inInternational journal of cartography > Vol 6 n° 1 (March 2020) . - pp 121 - 151 Titre : Designing multi-scale maps: lessons learned from existing practices Type de document : Article/Communication Auteurs : Marion Dumont , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur Année de publication : 2020 Projets : MapMuxing / Touya, Guillaume Article en page(s) : pp 121 - 151 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] analyse visuelle [Termes descripteurs IGN] carte interactive [Termes descripteurs IGN] cognition [Termes descripteurs IGN] données multiéchelles [Termes descripteurs IGN] échelle cartographique [Termes descripteurs IGN] géomatique web [Termes descripteurs IGN] niveau d'abstraction [Termes descripteurs IGN] niveau de détail [Termes descripteurs IGN] représentation multiple [Termes descripteurs IGN] Web Map Tile Service [Termes descripteurs IGN] zoom [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) Mapping applications display multi-scale maps where zooming in and out triggers the display of different maps at different scales. Multi-scale maps strongly augmented the potential uses of maps, compared to the traditional single-scaled paper maps. But the exploration of the multi-scale maps can be cognitively difficult for users because the content of the maps can be very different at different scales. This paper seeks to identify the factors in the design of map content and style that increase or decrease the exploration cognitive load, in order to improve multi-scales map design. We studied sixteen existing examples of multi-scale maps to identify these factors that influence a fluid zooming interaction. Several different analyses were conducted on these sixteen multi-scale maps. We first conducted a guided visual exploration of the maps, and a detailed study of the scales of the maps, to identify general trends of good practices (e.g. the WMTS standard that defines zoom levels is widely used) and potential ways of improvement (e.g. a same map is often used at multiple successive zoom levels). Then, we focused on the visual complexity of the multi-scale maps by analyzing how it varies, continuously or not, across scales, using clutter measures, which showed a peak of complexity at zoom level 12 of the WMTS standard. Finally, we studied how buildings and roads are subject to abstraction changes across scales (e.g. at what zoom level individual buildings turn into built-up areas), which can be one of the causes of exploration difficulties. We identified some good practices to reduce the impact of abstraction changes, for instance by mixing different levels of abstraction in the same map. Numéro de notice : A2020-060 Affiliation des auteurs : LaSTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2020.1717832 date de publication en ligne : 28/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2020.1717832 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94571 [article]

Rendu et représentation graphiques d’informations spatio-temporelles / Sidonie Christophe (2019)    

Public contenu dans HAL Hyper articles en ligne / Centre pour la Communication Scientifique Directe CCSD (2000)   Titre : Rendu et représentation graphiques d’informations spatio-temporelles Type de document : Article/Communication Auteurs : Sidonie Christophe , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur Congrès : JFIGRV 2019, Journées Françaises d’Informatique Graphique et de Réalité Virtuelle (12 - 15 novembre 2019; Marseille, France), Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Importance : 6 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] analyse visuelle [Termes descripteurs IGN] cognition [Termes descripteurs IGN] données hétérogènes [Termes descripteurs IGN] données multiéchelles [Termes descripteurs IGN] données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] niveau d'abstraction [Termes descripteurs IGN] réalité augmentée [Termes descripteurs IGN] rendu (géovisualisation) [Termes descripteurs IGN] représentation cartographique [Termes descripteurs IGN] représentation graphique [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (auteur) Cet article de positionnement expose une partie des questions de recherche et travaux en cours de notre équipe en géovisualisation (équipe GEOVIS du laboratoire LaSTIG), concernant la visualisation et l’analyse visuelle d’informations spatio-temporelles sur le territoire, via l’interaction et l’immersion. Les questions classiques de la géovisualisation perdurent – quelles représentations graphiques, quelles interfaces, quelle qualité. Néanmoins, le contexte a évolué : la complexité des phénomènes et dynamiques physiques, historiques, sociologiques et leurs interactions avec l’espace géographique, ainsi que le volume de données spatiales hétérogènes, et les besoins d’utilisateurs très variés en capacités de vision, perception et cognition nécessitent de faire encore plus converger des domaines connexes sur la représentation graphique et l’exploration de données, pour améliorer les capacités d’analyse visuelle en géovisualisation. En particulier, nous présentons ici des questions et travaux de recherche spécifiques à l’exploration interactive des capacités de rendu et de représentation (carto)graphique de données spatio-temporelles dans le contexte de la géovisualisation. Ces travaux s’appliquent à des problématiques liées à la visualisation des espaces géographiques urbains et à des problématiques d’analyse de dynamiques urbaines (historique, planification) et de dynamiques géophysiques (inondations, météorologie). Ces travaux sont implémentés sur une plateforme open source de visualisation 3D. Numéro de notice : C2019-023 Affiliation des auteurs : LaSTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans date de publication en ligne : 07/11/2019 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02354598 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94168

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Recherche en matière d’inventaire forestier [Introduction] / Jean-Daniel Bontemps (2018) 

Public contenu dans 27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne - Marne-la-Vallée, France) (2018)   Titre : Recherche en matière d’inventaire forestier [Introduction] Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Daniel Bontemps , Auteur Congrès : Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne - Marne-la-Vallée, France) , Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2018 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] données multiéchelles [Termes descripteurs IGN] données multisources [Termes descripteurs IGN] inférence statistique [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes descripteurs IGN] optimisation (mathématiques) [Termes descripteurs IGN] sol forestier [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Numéro de notice : C2018-036 Affiliation des auteurs : LIF (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91137

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Progressive visualization of complex 3D models over the internet / Jing Chen in Transactions in GIS, vol 20 n° 6 (December 2016)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 20 n° 6 (December 2016) . - pp 887 - 902 Titre : Progressive visualization of complex 3D models over the internet Type de document : Article/Communication Auteurs : Jing Chen, Auteur ; Jiawei Li, Auteur ; Mo Li, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 887 - 902 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] données maillées [Termes descripteurs IGN] données multiéchelles [Termes descripteurs IGN] image numérique [Termes descripteurs IGN] niveau de détail [Termes descripteurs IGN] rendu automatisé [Termes descripteurs IGN] simulation 3D [Termes descripteurs IGN] Web 3D Service [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (auteur) The online transmission and real-time rendering of complex 3D models have always been a bottleneck which limits the performance of Web 3D simulation systems. To improve the efficiency of data transmission and mesh reconstruction, this article proposes a novel progressive mesh structure. In the first stage of progressive visualization, the base data and the base index generated by vertex clustering simplification are transmitted to the client for the fundamental rendering. Then the incremental data and corresponding indexes at higher levels are transmitted, as the viewpoint approaches the simulation object. The multi-scale incremental data organization benefits the performance and efficiency of the Web 3D simulation system by separately transmitting and reconstructing the corresponding level of mesh details. To demonstrate the adaptability and reliability of this algorithm, we developed an experimental prototype system to conduct a series of experiments. The results of experiments show that the improved progressive mesh structure described in this article takes good advantage of the vertex clustering simplification scheme to increase the efficiency of online transmission and mesh reconstruction, and the average frame rate of the progressive visualization has been increased to some extent, especially for massive data in large scale scenes. Numéro de notice : A2016-996 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/tgis.12185 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83776 [article]

The impact of land use/land cover scale on modelling urban ecosystem services / Darren R. Grafius in Landscape ecology, vol 31 n° 7 (September 2016)  

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Adding intermediate representations in a multi-scale map to enable a smooth zooming / Marion Dumont (2015) 

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Managing Germany's big imagery data / Mladen Stojic in GEO: Geoconnexion international, vol 13 n° 2 (february 2014)

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Fully automated generalization of a 1:50k map from 1:10k data / Jantien E. Stoter in Cartography and Geographic Information Science, vol 41 n° 1 (January 2014)  

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Le ScaleMaster 2.0 : Une extension du modèle ScaleMaster pour gérer des généralisations multi-échelles automatiques / Guillaume Touya in Cartes & Géomatique, n° 217 (septembre 2013)    

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Boundary-constrained multi-scale segmentation method for remote sensing images / Xueliang Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 78 (April 2013)

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Fast construction of global pyramids for very large satellite images / Longgang Xiang in Transactions in GIS, vol 17 n° 2 (April 2013)  

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Variable-scale Geo-information / Martijn Meijers (2011)    

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DTM generalisation : handling large volumes of data for multi-scale mapping / O. Chaudry in Cartographic journal (the), vol 47 n° 4 (November 2010)  

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Detection of roadway sign condition changes using multi-scale sign image matching (M-SIM) / Y.J. Tsai in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 76 n° 4 (April 2010)  

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