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Street-Frontage-Net: urban image classification using deep convolutional neural networks / Stephen Law in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 4 (April 2020)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 4 (April 2020) . - pp 681- 707 Titre : Street-Frontage-Net: urban image classification using deep convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Stephen Law, Auteur ; Chanuki Illushka Seresinhe, Auteur ; Yao Shen, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 681- 707 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] espace public [Termes descripteurs IGN] évaluation foncière [Termes descripteurs IGN] extraction de données [Termes descripteurs IGN] façade [Termes descripteurs IGN] habitat urbain [Termes descripteurs IGN] image Streetview [Termes descripteurs IGN] immobilier (secteur) [Termes descripteurs IGN] information géographique [Termes descripteurs IGN] Londres [Termes descripteurs IGN] matrice de confusion [Termes descripteurs IGN] Paris (75) [Termes descripteurs IGN] paysage urbain [Termes descripteurs IGN] urbanisme [Termes descripteurs IGN] vision par ordinateur Résumé : (auteur) Quantifying aspects of urban design on a massive scale is crucial to help develop a deeper understanding of urban designs elements that contribute to the success of a public space. In this study, we further develop the Street-Frontage-Net (SFN), a convolutional neural network (CNN) that can successfully evaluate the quality of street frontage as either being active (frontage containing windows and doors) or blank (frontage containing walls, fences and garages). Small-scale studies have indicated that the more active the frontage, the livelier and safer a street feels. However, collecting the city-level data necessary to evaluate street frontage quality is costly. The SFN model uses a deep CNN to classify the frontage of a street. This study expands on the previous research via five experiments. We find robust results in classifying frontage quality for an out-of-sample test set that achieves an accuracy of up to 92.0%. We also find active frontages in a neighbourhood has a significant link with increased house prices. Lastly, we find that active frontage is associated with more scenicness compared to blank frontage. While further research is needed, the results indicate the great potential for using deep learning methods in geographic information extraction and urban design. Numéro de notice : A2020-110 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1555832 date de publication en ligne : 26/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1555832 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94712 [article]

Cartographie des défoliations du massif forestier du Pays des étangs en Lorraine : Apports potentiels de la télédétection / Thierry Bélouard in Revue forestière française [en ligne], vol 70 n° 5 (2018)  

Public [article]  inRevue forestière française [en ligne] > vol 70 n° 5 (2018) . - pp 473 - 486 Titre : Cartographie des défoliations du massif forestier du Pays des étangs en Lorraine : Apports potentiels de la télédétection Type de document : Article/Communication Auteurs : Thierry Bélouard, Auteur ; Hubert Schmuck, Auteur ; Louis-Michel Nageleisen, Auteur ; Dominique Guyon, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 473 - 486 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse diachronique [Termes descripteurs IGN] BD forêt [Termes descripteurs IGN] carte de la végétation [Termes descripteurs IGN] chênaie [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] défoliation [Termes descripteurs IGN] image Landsat [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image Terra-MODIS [Termes descripteurs IGN] Lorraine [Termes descripteurs IGN] matrice de confusion [Termes descripteurs IGN] Moselle (57) [Termes descripteurs IGN] quercus pedunculata [Termes descripteurs IGN] santé des forêts [Termes descripteurs IGN] Sarrebourg Résumé : (auteur) Depuis le début des années 2000, les chênaies du massif forestier du Pays des étangs en Lorraine, massif essentiellement feuillu, subissent des dépérissements importants, aux causes multiples (insectes défoliateurs, sécheresse et canicule de 2003). La chenille processionnaire du chêne y joue un rôle essentiel en provoquant de nombreuses et importantes défoliations depuis les années 1990. Cette étude exploratoire montre qu’en s’appuyant sur des observations de terrain comme données de référence, une cartographie des défoliations des années 2010 peut être réalisée à partir d’images satellitaires. La méthode s’appuie sur des images à moyenne (MODIS) et haute (Landsat) résolutions spatiales, acquises à plusieurs dates dans l’année, d’une part, et sur une méthode de classification supervisée basée sur les forêts aléatoires d’arbres de décision, d’autre part. Une extrapolation permet d’avoir des indications sur le niveau des défoliations localement. Des améliorations de la méthode sur plusieurs points (meilleure adéquation entre les observations de terrain et les images, utilisation des images satellitaires Sentinel-2, choix des prédicteurs issus des images) sont envisagées afin de l’utiliser pour d’autres forêts subissant également d’importantes défoliations. Numéro de notice : A2018-650 Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.4267/2042/70132 date de publication en ligne : 25/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.4267/2042/70132 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93429 [article]

Evaluating EO1-Hyperion capability for mapping conifer and broadleaved forests / Nicola Puletti in European journal of remote sensing, vol 49 (2016)  

Public [article]  inEuropean journal of remote sensing > vol 49 (2016) . - pp 157 - 169 Titre : Evaluating EO1-Hyperion capability for mapping conifer and broadleaved forests Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicola Puletti, Auteur ; Nicola Camarretta, Auteur ; Piermaria Corona, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 157 - 169 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] feuillu [Termes descripteurs IGN] forêt [Termes descripteurs IGN] image EO1-Hyperion [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] matrice de confusion [Termes descripteurs IGN] pinophyta [Termes descripteurs IGN] régression multivariée par spline adaptative Résumé : (auteur) The objective of the present study is the comparison of the combined use of Earth Observation-1 (EO-1) Hyperion Hyperspectral images with the Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM) and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) classifiers for discriminating forest cover groups, namely broadleaved and coniferous forests. Statistics derived from classification confusion matrix were used to assess the accuracy of the derived thematic maps. We demonstrated that Hyperion data can be effectively used to obtain rapid and accurate large-scale mapping of main forest types (conifers-broadleaved). We also verified higher capability of Hyperion imagery with respect to Landsat data to such an end. Results demonstrate the ability of the three tested classification methods, with small improvements given by SVM in terms of overall accuracy and kappa statistic. Numéro de notice : A2016-832 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article En ligne : http://dx.doi.org/10.5721/EuJRS20164909 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82716 [article]

µ-shapes: Delineating urban neighborhoods using volunteered geographic information / Matt Aadland in Journal of Spatial Information Science (JoSIS), n° 12 (March 2016)  

Public [article]  inJournal of Spatial Information Science (JoSIS) > n° 12 (March 2016) . - pp 29 - 43 Titre : µ-shapes: Delineating urban neighborhoods using volunteered geographic information Type de document : Article/Communication Auteurs : Matt Aadland, Auteur ; Christopher Farah, Auteur ; Kevin Magee, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 29 - 43 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] analyse de variance [Termes descripteurs IGN] centroïde [Termes descripteurs IGN] délimitation [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] matrice de confusion [Termes descripteurs IGN] répertoire toponymique [Termes descripteurs IGN] sous ensemble flou [Termes descripteurs IGN] traitement de données localisées [Termes descripteurs IGN] voisinage (topologie) [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) Urban neighborhoods are a unique form of geography in that their boundaries rely on a social definition rather than a well-defined physical or administrative boundary. Currently, geographic gazetteers capture little more than then the centroid of a neighborhood, limiting potential applications of the data. In this paper, we present µ-shapes, an algorithm that employs fuzzy-set theory to model neighborhood boundaries suitable for populating gazetteers using volunteered geographic information (VGI). The algorithm is evaluated using a reference dataset and VGI from the Map Kibera Project. A confusion matrix comparison between the reference dataset and µ-shape's output demonstrated high sensitivity and accuracy. Analysis of variance indicated that the algorithm was able to distinguish between boundary and interior blocks. This suggests that, given the existing state of GIS technology, the µ-shapes algorithm can enable neighborhood-related queries that incorporate spatial uncertainty, e.g., find all restaurants within the core of a neighborhood. Numéro de notice : A2016-954 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.5311/JOSIS.2016.12.240 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83466 [article]

Assessment of the cover changes and the soil loss potential in European forestland: First approach to derive indicators to capture the ecological impacts on soil-related forest ecosystems / P. Borrelli in Ecological indicators, vol 60 (January 2016)  

Public [article]  inEcological indicators > vol 60 (January 2016) . - pp 1208 - 1220 Titre : Assessment of the cover changes and the soil loss potential in European forestland: First approach to derive indicators to capture the ecological impacts on soil-related forest ecosystems Type de document : Article/Communication Auteurs : P. Borrelli, Auteur ; P. Panagos, Auteur ; J. Langhammer, Auteur ; Bogdan Apostol, Auteur ; B. Schütt, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1208 - 1220 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Ecologie [Termes descripteurs IGN] agronomie [Termes descripteurs IGN] dégradation des sols [Termes descripteurs IGN] écosystème forestier [Termes descripteurs IGN] gestion forestière durable [Termes descripteurs IGN] impact sur l'environnement [Termes descripteurs IGN] indicateur de gestion forestière durable [Termes descripteurs IGN] indicateur environnemental [Termes descripteurs IGN] matrice de confusion [Termes descripteurs IGN] sol [Termes descripteurs IGN] Union Européenne [Termes descripteurs IGN] urbanisation Résumé : (auteur) The Member States of the European Union have committed to the maintenance and protection of forest lands. More precisely, the Member States aim to ensure the sustainable development and management of the EU's forests. For 2013, Eurostat's statistics about primary and secondary wood products in the European forest land (65% thereof privately owned) estimate a roundwood production of 435 million m3 in total. Harmonised information, i.e., spatially and temporarily differentiated, on forestry and wood harvesting activities in the European forests are missing however. This lack of information impedes the scientific assessment of the impacts that forest management practices have on the soil-related forest ecosystems (e.g., accelerated water soil erosion, delivery of inert sediments and pollutants within the drainage network, pauperization of aquatic ecosystems). It also prevents national and European institutions from taking measures aimed at an effective mitigation of the rapidly advancing land degradation. This study provides a first pan-European analysis that delineates the spatial patterns of forest cover changes in 36 countries. The first dynamic assessment of the soil loss potential in the EU-28 forests is reported. The recently published High-resolution Global Forest Cover Loss map (2000–2012) was reprocessed and validated. Results show that the map is a powerful tool to spatiotemporally indicate the forest sectors that are exposed to cover change risks. The accuracy assessment performed by using a confusion matrix based on 2300 reference forest disturbances distributed across Europe shows values of 55.1% (producer accuracy) for the algorithm-derived forest cover change areas with a Kappa Index of Agreement (KIA) of 0.672. New insights into the distribution of the forest disturbance in Europe and the resulting soil loss potential were obtained. The presented maps provide spatially explicit indicators to assess the human-induced impacts of land cover changes and soil losses on the European soil-related forest ecosystems. These insights are relevant (i) to support policy making and land management decisions to ensure a sustainable forest management strategy and (ii) to provide a solid basis for further spatiotemporal investigations of the forestry practices’ impacts on the European forest ecosystems. Numéro de notice : A2016-339 Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.08.053 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81023 [article]

Développement d'outils et de méthodes pour l'estimation de la qualité des résultats de classification / Zhour Najoui (2013)

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Estimation de la qualité des résultats [d'une] classification sous ENVI / Nidal Aburajab (2013)

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Fusion de données lidar et multispectrales / Ophélie Sinagra (2013) 

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Study of land cover datasets / Jean Portemer (2013) 

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Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 3. Traitements appliqués à la photo-interprétation / Olivier de Joinville (2012)

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Classification orientée-objet supervisée d'une forêt avec une sélection guidée d'attributs personnalisés / Olivier de Joinville in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 195 (Novembre 2011)

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Consistency of accuracy assessment indices for soft classification: simulation analysis / J. Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 65 n° 2 (March - April 2010)

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Forest object-oriented classification with customized and automatic attribute selection / Olivier de Joinville (2010)    

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Determination of robust spectral features for identification of urban surface materials in hyperspectral remote sensing data / U. Heiden in Remote sensing of environment, vol 111 n° 4 (28/12/2007)

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Optimizing image resolution to maximize the accuracy of hard classification / K.R. Mccloy in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 8 (August 2007)

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