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Generating vague neighbourhoods through data mining of passive web data / Paul Brindley in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 3-4 (March - April 2018)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 3-4 (March - April 2018) . - pp 498 - 523 Titre : Generating vague neighbourhoods through data mining of passive web data Type de document : Article/Communication Auteurs : Paul Brindley, Auteur ; James Goulding, Auteur ; M. L. Wilson, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 498 - 523 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] adresse postale [Termes IGN] base de données d'adresses [Termes IGN] exploration de données géographiques [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] limite indéterminée [Termes IGN] recherche d'information géographique [Termes IGN] structure sociale [Termes IGN] voisinage (relation topologique) [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (Auteur) Neighbourhoods have been described as ‘the building blocks of public services society’. Their subjective nature, however, and the resulting difficulties in collecting data, means that in many countries there are no officially defined neighbourhoods either in terms of names or boundaries. This has implications not only for policy but also business and social decisions as a whole. With the absence of neighbourhood boundaries many studies resort to using standard administrative units as proxies. Such administrative geographies, however, often have a poor fit with those perceived by residents. Our approach detects these important social boundaries by automatically mining the Web en masse for passively declared neighbourhood data within postal addresses. Focusing on the United Kingdom (UK), this research demonstrates the feasibility of automated extraction of urban neighbourhood names and their subsequent mapping as vague entities. Importantly, and unlike previous work, our process does not require any neighbourhood names to be established a priori. Numéro de notice : A2018-043 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1400549 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2017.1400549 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89264 [article]

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079-2018022	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
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Multisource remote sensing data classification based on convolutional neural network / Xiaodong Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 2 (February 2018)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 56 n° 2 (February 2018) . - pp 937 - 949 Titre : Multisource remote sensing data classification based on convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaodong Xu, Auteur ; Wei Li, Auteur ; Qiong Ran, Auteur ; Qian Du, Auteur ; Lianru Gao, Auteur ; Bing Zhang, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 937 - 949 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] réseau neuronal convolutif Résumé : (Auteur) As a list of remotely sensed data sources is available, how to efficiently exploit useful information from multisource data for better Earth observation becomes an interesting but challenging problem. In this paper, the classification fusion of hyperspectral imagery (HSI) and data from other multiple sensors, such as light detection and ranging (LiDAR) data, is investigated with the state-of-the-art deep learning, named the two-branch convolution neural network (CNN). More specific, a two-tunnel CNN framework is first developed to extract spectral-spatial features from HSI; besides, the CNN with cascade block is designed for feature extraction from LiDAR or high-resolution visual image. In the feature fusion stage, the spatial and spectral features of HSI are first integrated in a dual-tunnel branch, and then combined with other data features extracted from a cascade network. Experimental results based on several multisource data demonstrate the proposed two-branch CNN that can achieve more excellent classification performance than some existing methods. Numéro de notice : A2018-191 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2756851 Date de publication en ligne : 16/10/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2756851 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89856 [article]

Automated delineation of wildfire areas using Sentinel-2 satellite imagery / Mira Weirather in GI Forum, vol 2018 n° 1 ([01/01/2018])  

Public [article]  inGI Forum > vol 2018 n° 1 [01/01/2018] . - pp 251 - 262 Titre : Automated delineation of wildfire areas using Sentinel-2 satellite imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Mira Weirather, Auteur ; Gunter Zeug, Auteur ; Thomas Schneider, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 251 - 262 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Copernicus (programme européen) [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] incendie de forêt [Termes IGN] informatique en nuage Résumé : (auteur) Climate change will bring many changes to the world. For example, the frequency and severity of natural hazards and related disasters are expected to increase globally. Wildfires already affect thousands of people every year and cause billions of Euros’ worth of damage. It is therefore paramount to develop measures that help deal with the consequences of wildfires. Forests being the largest terrestrial ecosystem in the European Union and providing many ecosystem services, their loss due to wildfires is of serious concern. In this study, an algorithm to extract the burned area of wildfire events is presented. It was developed on the basis of three fire events in 2017. The procedure is fully automated, from downloading suitable data to determining the burned area by applying the differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) on open Sentinel-2 satellite imagery from the European Copernicus programme. First results show good performance and encourage its further development and application. It is planned that the output of our mapping will feed into and be used in calibrating wildfire simulations during longer fire events. Numéro de notice : A2018-302 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1553/giscience2018_01_s251 En ligne : https://doi.org/10.1553/giscience2018_01_s251 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90400 [article]

Fusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl (2018)    

Public Titre : Fusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : GeoSud / Conférence : CFPT 2018, Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection 25/06/2018 28/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 8 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] bati [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] classification pixellaire [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] fusion d'images [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image SPOT 6 [Termes IGN] image SPOT 7 [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] réseau neuronal convolutif [Termes IGN] tachèle [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) La fusion d’images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d’images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d’améliorer la classification de l’occupation du sol. Elle tire en effet le meilleur parti des points forts géométriques et sémantiques de ces deux sources. Ce travail s’intéresse à un processus d’extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications calculées respectivement à partir d’images satellitaires Sentinel-2 et SPOT-6/7. Ces deux sources sont d’abord classées indépendamment selon 5 classes, respectivement par forêts aléatoires et réseaux de neurones convolutifs. Les résultats sont alors fusionnés afin d’extraire les bâtiments le plus finement possible. Cette étape de fusion inclut une fusion au niveau pixellaire suivie d’une étape de régularisation spatiale intégrant un terme lié au contraste de l’image. Le résultat obtenu connaît ensuite une seconde fusion afin d’en déduire la tache urbaine : une mesure a priori de se trouver en zone urbaine est calculée à partir des objets bâtiments détectés précédemment et fusionnée avec une classification binaire dérivée de la classification originale des données Sentinel-2. Numéro de notice : C2018-010 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Date de publication en ligne : 25/06/2018 En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/sites/default/files/ARTICLES/CFPT2018/Oraux/CFPT2018_pa [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90381

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Géolocalisation précise basée image : une approche de type “seconde itération du processus photogrammétrique” / Truong Giang Nguyen (2018) 

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Comparison of Landsat-8, ASTER and Sentinel 1 satellite remote sensing data in automatic lineaments extraction: A case study of Sidi Flah-Bouskour inlier, Moroccan Anti Atlas / Zakaria Adiri in Advances in space research, vol 60 n° 11 (1 December 2017)  

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Towards a multi-scale approach for an Earth observation-based assessment of natural resource exploitation in conflict regions / Elisabeth Schoepfer in Geocarto international, vol 32 n° 10 (October 2017)  

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A graph-based approach to detect spatiotemporal dynamics in satellite image time series / Fabio Guttler in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)  

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Simultaneous extraction of roads and buildings in remote sensing imagery with convolutional neural networks / Rasha Alshehhi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)  

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Analytical and numerical investigations on the accuracy and robustness of geometric features extracted from 3D point cloud data / André Dittrich in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)  

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Industrialisation des processus d'extraction d'objets à partir de données photogrammétriques par drones / Jérémie Brossard in XYZ, n° 150 (mars - mai 2017) 

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Object-based water body extraction model using Sentinel-2 satellite imagery / Gordana Kaplan in European journal of remote sensing, vol 50 n° 1 (2017)  

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Raft cultivation area extraction from high resolution remote sensing imagery by fusing multi-scale region-line primitive association features / Wang Min in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 123 (January 2017)  

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Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 1. Observation des surfaces continentales par télédétection optique / Nicolas Baghdadi (2017)

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Extracting building patterns with multilevel graph partition and building grouping / Shihong Du in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 122 (December 2016)  

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