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Estimating and interpreting fine-scale gridded population using random forest regression and multisource data / Yun Zhou in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 6 (June 2020)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 6 (June 2020) . - 18 p. Titre : Estimating and interpreting fine-scale gridded population using random forest regression and multisource data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yun Zhou, Auteur ; Mingguo Ma, Auteur ; Kaifang Shi, Auteur ; Zhenyu Peng, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 18 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] cartographie urbaine [Termes descripteurs IGN] catastrophe naturelle [Termes descripteurs IGN] Chine [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] densité de population [Termes descripteurs IGN] données maillées [Termes descripteurs IGN] données multisources [Termes descripteurs IGN] migration humaine [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] point d'intérêt [Termes descripteurs IGN] population urbaine [Termes descripteurs IGN] risque sanitaire [Termes descripteurs IGN] secours d'urgence [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) Gridded population results at a fine resolution are important for optimizing the allocation of resources and researching population migration. For example, the data are crucial for epidemic control and natural disaster relief. In this study, the random forest model was applied to multisource data to estimate the population distribution in impervious areas at a 30 m spatial resolution in Chongqing, Southwest China. The community population data from the Chinese government were used to validate the estimation accuracy. Compared with the other regression techniques, the random forest regression method produced more accurate results (R2 = 0.7469, RMSE = 2785.04 and p Numéro de notice : A2020-308 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9060369 date de publication en ligne : 03/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9060369 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95155 [article]

What, Where, and How to Transfer in SAR Target Recognition Based on Deep CNNs / Zhongling Huang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 4 (April 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 4 (April 2020) . - pp 2324 - 2336 Titre : What, Where, and How to Transfer in SAR Target Recognition Based on Deep CNNs Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhongling Huang, Auteur ; Zongxu Pan, Auteur ; Bin Lei, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 2324 - 2336 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] détection de cible [Termes descripteurs IGN] données multisources [Termes descripteurs IGN] étiquette [Termes descripteurs IGN] image optique [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] source de données [Termes descripteurs IGN] télédétection spatiale [Termes descripteurs IGN] transmission de données Résumé : (auteur) Deep convolutional neural networks (DCNNs) have attracted much attention in remote sensing recently. Compared with the large-scale annotated data set in natural images, the lack of labeled data in remote sensing becomes an obstacle to train a deep network very well, especially in synthetic aperture radar (SAR) image interpretation. Transfer learning provides an effective way to solve this problem by borrowing knowledge from the source task to the target task. In optical remote sensing application, a prevalent mechanism is to fine-tune on an existing model pretrained with a large-scale natural image data set, such as ImageNet. However, this scheme does not achieve satisfactory performance for SAR applications because of the prominent discrepancy between SAR and optical images. In this article, we attempt to discuss three issues that are seldom studied before in detail: 1) what network and source tasks are better to transfer to SAR targets; 2) in which layer are transferred features more generic to SAR targets; and 3) how to transfer effectively to SAR targets recognition. Based on the analysis, a transitive transfer method via multisource data with domain adaptation is proposed in this article to decrease the discrepancy between the source data and SAR targets. Several experiments are conducted on OpenSARShip. The results indicate that the universal conclusions about transfer learning in natural images cannot be completely applied to SAR targets, and the analysis of what and where to transfer in SAR target recognition is helpful to decide how to transfer more effectively. Numéro de notice : A2020-195 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2947634 date de publication en ligne : 20/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2947634 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94863 [article]

A framework for connecting two interoperability universes: OGC Web Feature Services and Linked Data / Luis Vilches-Blazquez in Transactions in GIS, vol 23 n° 1 (February 2019)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 23 n° 1 (February 2019) . - pp 22 - 47 Titre : A framework for connecting two interoperability universes: OGC Web Feature Services and Linked Data Type de document : Article/Communication Auteurs : Luis Vilches-Blazquez, Auteur ; Jhonny Saavedra, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 22 - 47 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] biodiversité [Termes descripteurs IGN] cadre conceptuel [Termes descripteurs IGN] données localisées [Termes descripteurs IGN] données multisources [Termes descripteurs IGN] GML [Termes descripteurs IGN] interopérabilité [Termes descripteurs IGN] partage de données localisées [Termes descripteurs IGN] RDF [Termes descripteurs IGN] regroupement de données [Termes descripteurs IGN] Web des données [Termes descripteurs IGN] Web Feature Service [Termes descripteurs IGN] web sémantique Résumé : (auteur) Diverse studies have shown that about 80% of all available data are related to a spatial location. Most of these geospatial data are available as structured and semi‐structured datasets, and often use distinct data models, are encoded using ad‐hoc vocabularies, and sometimes are being published in non‐standard formats. Hence, these data are isolated within silos and cannot be shared and integrated across organizations and communities. Spatial Data Infrastructures (SDIs) have emerged and contributed to significantly enhance data discovery and accessibility based on OGC (Open Geospatial Consortium) Web services. However, finding, accessing, and using data disseminated through SDIs are still difficult for non‐expert users. Overcoming the current geospatial data challenges involves adopting the best practices to expose, share, and integrate data on the Web, that is, Linked Data. In this article, we have developed a framework for generating, enriching, and exploiting geospatial Linked Data from multiple and heterogeneous geospatial data sources. This proposal allows connecting two interoperability universes (SDIs, more specifically Web Feature Services, WFS, and Semantic Web technologies), which is evaluated through a study case in the (geo)biodiversity domain. Numéro de notice : A2019-089 Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12496 date de publication en ligne : 28/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12496 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92236 [article]

Geospatial data on the web / Linda Van Den Brink (2018)    

Public Titre : Geospatial data on the web Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Linda Van Den Brink, Auteur ; Jantien E. Stoter, Directeur de thèse Editeur : Delft : Netherlands Geodetic Commission NGC Année de publication : 2018 Autre Editeur : Delft [Pays-Bas] : Delft University of Technology Collection : Netherlands Geodetic Commission Publications on Geodesy, ISSN 0165-1706 Importance : 232 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Dissertation for the purpose of obtaining the degree of doctor at Delft University of Technology Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] accès aux données localisées [Termes descripteurs IGN] acquisition de données [Termes descripteurs IGN] assimilation des données [Termes descripteurs IGN] CityGML [Termes descripteurs IGN] données hétérogènes [Termes descripteurs IGN] données localisées [Termes descripteurs IGN] données multisources [Termes descripteurs IGN] données topographiques [Termes descripteurs IGN] harmonisation des données [Termes descripteurs IGN] outil d'aide à la décision [Termes descripteurs IGN] RDF [Termes descripteurs IGN] recherche d'information géographique [Termes descripteurs IGN] réutilisation des données [Termes descripteurs IGN] similitude sémantique [Termes descripteurs IGN] Web des données Résumé : (auteur) Geospatial data is an increasingly important information asset for decisionmaking, from simple every day decisions like where to park your car, to national and international policy on topics like infrastructure and environment.Because of the location aspect, geospatial data is often the linking pin between different datasets and therefore important for data integration. A lot of geospatial data is created, for example, as part of governmental processes and nowadays, also disseminated as open data, traditionally through "Spatial data infrastructures" (SDIs).There is a lot of potential for reusing this data in other domains than the domain and use case for which it was originally created. My main research question was: "How to reuse geospatial data, from different, heterogeneous sources, via the web across communities?" Several aspects of data disseminationmust be addressed before open data is actually in a good position for getting reused. These aspects have been coined the "FAIR principles": findability, accessibility, interoperability, and reusability. Note de contenu : 1- Introduction, research questions and methodology 2- Definition and establishment of a national 3D standard 3- Semantic Harmonisation 4- Geospatial Linked Data 5- Web of Data 6- Discussion, Conclusion and Future work Numéro de notice : 21836 Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : 3D Geo-Information : TU Delft : 2018 DOI : 10.4233/uuid:a0bd364d-f101-4337-91c5-92038b2a6d56 En ligne : https://www.ncgeo.nl/index.php/en/publicatiesgb/publications-on-geodesy/item/278 [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91364

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Un inventaire forestier multisource pour la gestion des territoires / Dinesh Babu Irulappa Pillai Vijayakumar (2018) 

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Localisation d'objets urbains à partir de sources multiples dont des images aériennes / Lionel Pibre (2018)  

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Quality based approach for updating geographic authoritative datasets from crowdsourced GPS traces / Stefan Ivanovic (2018) 

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

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Knowledge-guided consistent correlation analysis of multimode landslide monitoring data / Shuangxi Miao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 11-12 (November - December 2017)  

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Smart cartographic functionality for improving data visualization in map mashups / Nadia H. Panchaud in Cartographica, vol 52 n° 2 (Summer 2017)  

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Evaluation of multisource data for glacier terrain mapping : a neural net approach / Aparna Shukla in Geocarto international, vol 32 n° 5 (May 2017)  

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Rule-guided human classification of Volunteered Geographic Information / Ahmed Loai Ali in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 127 (May 2017)  

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Vers un modèle unifié de données entreposées et de données ouvertes liées. Concepts et expérimentations / Franck Ravat in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 22 n° 2 (mars - avril 2017)  

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A survey on web data linking / Manel Achichi in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 5 - 6 (septembre - décembre 2016)  

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Spaceborne synthetic aperture radar data focusing on multicore-based architectures / Pasquale Imperatore in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 8 (August 2016)  

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