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Deep learning for multi-modal classification of cloud, shadow and land cover scenes in PlanetScope and Sentinel-2 imagery / Yuri Shendryk in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 157 (November 2019) . - pp 124 - 136 Titre : Deep learning for multi-modal classification of cloud, shadow and land cover scenes in PlanetScope and Sentinel-2 imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuri Shendryk, Auteur ; Yannik Rist, Auteur ; Catherine Ticehurst, Auteur ; Peter Thorburn, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 124 - 136 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] Amazonie [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] Australie [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] détection d'ombre [Termes descripteurs IGN] état de l'art [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] image PlanetScope [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] nuage [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] zone tropicale humide Résumé : (Auteur) With the increasing availability of high-resolution satellite imagery it is important to improve the efficiency and accuracy of satellite image indexing, retrieval and classification. Furthermore, there is a need for utilizing all available satellite imagery in identifying general land cover types and monitoring their changes through time irrespective of their spatial, spectral, temporal and radiometric resolutions. Therefore, in this study, we developed deep learning models able to efficiently and accurately classify cloud, shadow and land cover scenes in different high-resolution ( Numéro de notice : A2019-494 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.08.018 date de publication en ligne : 17/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.08.018 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93727 [article]

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Enhanced 3D mapping with an RGB-D sensor via integration of depth measurements and image sequences / Bo Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 9 (September 2019) . - pp 633 - 642 Titre : Enhanced 3D mapping with an RGB-D sensor via integration of depth measurements and image sequences Type de document : Article/Communication Auteurs : Bo Wu, Auteur ; Xuming Ge, Auteur ; Linfu Xie, Auteur ; Wu Chen, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 633 - 642 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] carte d'intérieur [Termes descripteurs IGN] carte de profondeur [Termes descripteurs IGN] cartographie 3D [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] état de l'art [Termes descripteurs IGN] image RVB [Termes descripteurs IGN] intégration de données [Termes descripteurs IGN] modélisation 3D [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] séquence d'images [Termes descripteurs IGN] Simultaneous Localisation And Mapping [Termes descripteurs IGN] structure-from-motion Résumé : (Auteur) State-of-the-art visual simultaneous localization and mapping (SLAM) techniques greatly facilitate three-dimensional (3D) mapping and modeling with the use of low-cost red-green-blue-depth (RGB-D) sensors. However, the effective range of such sensors is limited due to the working range of the infra-red (IR) camera, which provides depth information, and thus the practicability of such sensors in 3D mapping and modeling is limited. To address this limitation, we present a novel solution for enhanced 3D mapping using a low-cost RGB-D sensor. We carry out state-of-the-art visual SLAM to obtain 3D point clouds within the mapping range of the RGB-D sensor and implement an improved structure-from-motion (SfM) on the collected RGB image sequences with additional constraints from the depth information to produce image-based 3D point clouds. We then develop a feature-based scale-adaptive registration to merge the gained point clouds to further generate enhanced and extended 3D mapping results. We use two challenging test sites to examine the proposed method. At these two sites, the coverage of both generated 3D models increases by more than 50% with the proposed solution. Moreover, the proposed solution achieves a geometric accuracy of about 1% in a measurement range of about 20 m. These positive experimental results not only demonstrate the feasibility and practicality of the proposed solution but also its potential. Numéro de notice : A2019-415 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.9.633 date de publication en ligne : 01/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.9.633 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93542 [article]

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PPD: Pyramid Patch Descriptor via convolutional neural network / Jie Wan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 9 (September 2019) . - pp 673 - 686 Titre : PPD: Pyramid Patch Descriptor via convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Jie Wan, Auteur ; Alper Yilmaz, Auteur ; Lei Yan, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 673 - 686 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] appariement d'images [Termes descripteurs IGN] benchmark spatial [Termes descripteurs IGN] données localisées de référence [Termes descripteurs IGN] échantillonnage [Termes descripteurs IGN] état de l'art [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image satellite [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif Résumé : (Auteur) Local features play an important role in remote sensing image matching, and handcrafted features have been excessively used in this area for a long time. This article proposes a pyramid convolutional neural triplet network that extracts a 128-dimensional deep descriptor that significantly improves the matching performance. The proposed approach first extracts deep descriptors of the anchor patches and corresponding positive patches in a batch using the proposed pyramid convolutional neural network. Following this step, the approaches chooses the closest negative patch for each anchor patch and corresponding positive patch pair to form the triplet sample based on the descriptor distances among all other image patches in the batch. These triplets are used to optimize the parameters of the network using a new loss function. We evaluated the proposed deep descriptors on two benchmark data sets (Brown and HPatches) as well as real image data sets. The results reveal that the proposed descriptor achieves the state-of-the-art performance on the Brown data set and a comparatively very high performance on the HPatches data set. The proposed approach finds more correct matches than the classical handcrafted feature descriptors on aerial image pairs and is observed to be robust to variations in the viewpoint and illumination. Numéro de notice : A2019-416 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.9.673 date de publication en ligne : 01/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.9.673 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93543 [article]

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Rendu réaliste du brouillard / Florent Geniet (2019) 

Public Titre : Rendu réaliste du brouillard Type de document : Mémoire Auteurs : Florent Geniet, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2019 Importance : 29 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] brouillard [Termes descripteurs IGN] état de l'art [Termes descripteurs IGN] image de synthèse [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel [Termes descripteurs IGN] système de transport intelligent Index. décimale : PROJET Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Dans l’optique du développement de la voiture intelligente, WMG cherche à créer un capeur capable de fonctionner par temps de brouillard. Le développement de ce capteur fait intervenir le deep learning, il faut donc pouvoir entrainer ce capteur sur différentes situations de brouillard. C’est pourquoi le développement d’un système de génération d’images de synthèse de brouillard physiquement réaliste est intéressant car il permet de faire cet entrainement sans avoir besoin de créer un brouillard artificiel, ou d’en attendre un naturel. Le but de mon stage est donc de rechercher les éléments physiques caractérisant un brouillard, et ensuite d’ajouter dans le système de lancer de rayon PBRT le code correspondant à la génération de brouillard physiquement réaliste. Note de contenu : Introduction 1. Cadre de travail 1.1 Présentation de WMG 1.2 Problématique 2. Base scientifique et technique 2.1 Aspects techniques 2.2 Etat de l’art 3. Mise en oeuvre 3.1 Méthodologie 3.2 Résultats Conclusion Numéro de notice : 26142 Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Warwick Manufacturing Group WMG Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93934

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Depth-based hand pose estimation : Methods, data, and challenges / James Steven Supančič in International journal of computer vision, vol 126 n° 11 (November 2018)  

Public [article]  inInternational journal of computer vision > vol 126 n° 11 (November 2018) . - pp 1180 - 1198 Titre : Depth-based hand pose estimation : Methods, data, and challenges Type de document : Article/Communication Auteurs : James Steven Supančič, Auteur ; Grégory Rogez, Auteur ; Yi Yang, Auteur ; Jamie Shotton, Auteur ; Deva Ramanan, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1180 - 1198 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] estimation de pose [Termes descripteurs IGN] état de l'art [Termes descripteurs IGN] image RVB [Termes descripteurs IGN] plus proche voisin (algorithme) Résumé : (Auteur) Hand pose estimation has matured rapidly in recent years. The introduction of commodity depth sensors and a multitude of practical applications have spurred new advances. We provide an extensive analysis of the state-of-the-art, focusing on hand pose estimation from a single depth frame. To do so, we have implemented a considerable number of systems, and have released software and evaluation code. We summarize important conclusions here: (1) Coarse pose estimation appears viable for scenes with isolated hands. However, high precision pose estimation [required for immersive virtual reality and cluttered scenes (where hands may be interacting with nearby objects and surfaces) remain a challenge. To spur further progress we introduce a challenging new dataset with diverse, cluttered scenes. (2) Many methods evaluate themselves with disparate criteria, making comparisons difficult. We define a consistent evaluation criteria, rigorously motivated by human experiments. (3) We introduce a simple nearest-neighbor baseline that outperforms most existing systems. This implies that most systems do not generalize beyond their training sets. This also reinforces the under-appreciated point that training data is as important as the model itself. We conclude with directions for future progress. Numéro de notice : A2018-596 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11263-018-1081-7 date de publication en ligne : 12/04/2018 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-018-1081-7 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92523 [article]

International benchmarking of terrestrial laser scanning approaches for forest inventories / Xinlian Liang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)  

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Application of deep learning for object detection / Ajeet Ram Pathak in Procedia Computer Science, vol 132 (2018)  

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Large-scale supervised learning for 3D Point cloud labeling : Semantic3d.Net / Timo Hackel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 5 (mai 2018)  

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A survey on visual-based localization : on the benefit of heterogeneous data / Nathan Piasco in Pattern recognition, vol 74 (February 2018)  

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

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Story Maps & Co. Un état de l’art de la cartographie des récits sur Internet / Sébastien Caquard in Mappemonde [en ligne], n° 121 (juillet 2017)  

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Techniques de modélisation et d’analyse d’exigences spatiotemporelles / Mounir Touzani in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 22 n° 4 (juillet - août 2017)  

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EuroSDR contributions to ISPRS Congress XXIII, 12 - 19 July 2016, Special Session 12 – EuroSDR Prague, Czech Republic / European Spatial Data Research EuroSDR (02/2017)  

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Développement d'un outil de lecture et de traitement des observations satellitaires des capteurs "Ocean & Land Colour Imager" et "Multi-Spectral Imager" / Gabriel Calassou (2017) 

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Etude et méthodes d'intégration et d'interaction de données 3D complexes type "nuages de points" vers un web SIG / Victor Lambert (2017) 

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