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Local color and morphological image feature based vegetation identification and its application to human environment street view vegetation mapping, or how green is our county? / Istvan G. Lauko in Geo-spatial Information Science, vol 23 n° 3 (September 2020)  

Public [article]  inGeo-spatial Information Science > vol 23 n° 3 (September 2020) . - pp 222 - 236 Titre : Local color and morphological image feature based vegetation identification and its application to human environment street view vegetation mapping, or how green is our county? Type de document : Article/Communication Auteurs : Istvan G. Lauko, Auteur ; Adam Honts, Auteur ; Jacob Beihoff, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 222 - 236 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] carte de la végétation [Termes descripteurs IGN] cartographie urbaine [Termes descripteurs IGN] couleur (variable spectrale) [Termes descripteurs IGN] densité de la végétation [Termes descripteurs IGN] extraction de la végétation [Termes descripteurs IGN] gestion urbaine [Termes descripteurs IGN] image panoramique [Termes descripteurs IGN] image Streetview [Termes descripteurs IGN] indicateur environnemental [Termes descripteurs IGN] indice de végétation [Termes descripteurs IGN] Milwaukee [Termes descripteurs IGN] paysage urbain [Termes descripteurs IGN] rayonnement proche infrarouge Résumé : (auteur) Measuring the amount of vegetation in a given area on a large scale has long been accomplished using satellite and aerial imaging systems. These methods have been very reliable in measuring vegetation coverage accurately at the top of the canopy, but their capabilities are limited when it comes to identifying green vegetation located beneath the canopy cover. Measuring the amount of urban and suburban vegetation along a street network that is partially beneath the canopy has recently been introduced with the use of Google Street View (GSV) images, made accessible by the Google Street View Image API. Analyzing green vegetation through the use of GSV images can provide a comprehensive representation of the amount of green vegetation found within geographical regions of higher population density, and it facilitates an analysis performed at the street-level. In this paper we propose a fine-tuned color based image filtering and segmentation technique and we use it to define and map an urban green environment index. We deployed this image processing method and, using GSV images as a high-resolution GIS data source, we computed and mapped the green index of Milwaukee County, a 3,082 km2 urban/suburban county in Wisconsin. This approach generates a high-resolution street-level vegetation estimate that may prove valuable in urban planning and management, as well as for researchers investigating the correlation between environmental factors and human health outcomes. Numéro de notice : A2020-563 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10095020.2020.1805367 date de publication en ligne : 24/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2020.1805367 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95880 [article]

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]

Combining spatiotemporal fusion and object-based image analysis for improving wetland mapping in complex and heterogeneous urban landscapes / Meng Zhang in Geocarto international, vol 34 n° 10 ([15/07/2019])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 10 [15/07/2019] . - pp 1144 - 1161 Titre : Combining spatiotemporal fusion and object-based image analysis for improving wetland mapping in complex and heterogeneous urban landscapes Type de document : Article/Communication Auteurs : Meng Zhang, Auteur ; Yongnian Zeng, Auteur ; Wei Huang, Auteur ; Songnian Li, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1144 - 1161 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] Chine [Termes descripteurs IGN] données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] fusion d'images [Termes descripteurs IGN] hétérogénéité [Termes descripteurs IGN] image Landsat-8 [Termes descripteurs IGN] image Landsat-OLI [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] paysage urbain [Termes descripteurs IGN] zone humide Résumé : (auteur) Remote sensing has been proven promising in wetland mapping. However, conventional methods in a complex and heterogeneous urban landscape usually use mono temporal Landsat TM/ETM + images, which have great uncertainty due to the spectral similarity of different land covers, and pixel-based classifications may not meet the accuracy requirement. This paper proposes an approach that combines spatiotemporal fusion and object-based image analysis, using the spatial and temporal adaptive reflectance fusion model to generate a time series of Landsat 8 OLI images on critical dates of sedge swamp and paddy rice, and the time series of MODIS NDVI to calculate phenological parameters for identifying wetlands with an object-based method. The results of a case study indicate that different types of wetlands can be successfully identified, with 92.38%. The overall accuracy and 0.85 Kappa coefficient, and 85% and 90% for the user’s accuracies of sedge swamp and paddy respectively. Numéro de notice : A2019-302 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1474275 date de publication en ligne : 17/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1474275 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93222 [article]

Apports des SIG pour la restitution de quelques éléments du paysage à Paris / Léa Hermenault in Cartes & Géomatique, n° 238 (Décembre 2018)

Public [article]  inCartes & Géomatique > n° 238 (Décembre 2018) . - pp 85 - 97 Titre : Apports des SIG pour la restitution de quelques éléments du paysage à Paris Type de document : Article/Communication Auteurs : Léa Hermenault, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 85 - 97 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] cartographie urbaine [Termes descripteurs IGN] données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] îlot urbain [Termes descripteurs IGN] Paris (75) [Termes descripteurs IGN] paysage urbain [Termes descripteurs IGN] plan de ville Résumé : (Auteur) Si les documents planimétriques représentant Paris sont très nombreux, leur diversité rend parfois difficile les analyses et les travaux de restitution du paysage urbain ancien. Parce qu'ils permettent de faciliter l'analyse des données cartographiées, mais aussi la comparaison entre les différents corpus, les Systèmes d'information Géographique (SIG) permettent de passer outre certaines de ces difficultés, ainsi qu'en témoignent les trois restitutions d'éléments du paysage parisien ancien (occupation du sol, îlots et encombrement des rues) qui sont développés dans cette publication. Numéro de notice : A2018-584 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92368 [article]

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021-2018041	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
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Designing an integrated urban growth prediction model: a scenario-based approach for preserving scenic landscapes / Sepideh Saeidi in Geocarto international, vol 33 n° 12 (December 2018)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 33 n° 12 (December 2018) . - pp 1381 - 1397 Titre : Designing an integrated urban growth prediction model: a scenario-based approach for preserving scenic landscapes Type de document : Article/Communication Auteurs : Sepideh Saeidi, Auteur ; Seyed Hamed Mirkarimi, Auteur ; Marjan Mohammadzadeh, Auteur ; Abdolrassoul Salmanmahiny, Auteur ; Colin Arrowsmith, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1381 - 1397 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] automate cellulaire [Termes descripteurs IGN] croissance urbaine [Termes descripteurs IGN] Iran [Termes descripteurs IGN] méthode d'étalonnage basée sur le modèle [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] paysage urbain [Termes descripteurs IGN] Perceptron multicouche [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel Résumé : (auteur) This study demonstrates the integration of landscape aesthetic quality and probable urban growth patterns in urban landscape modelling. This was performed using SLEUTH as a scenario-based urban growth model in Gorgan City of Iran. Future urbanization was predicted under developing three different scenarios including historical, managed and aesthetically sound urban growth up to the year 2030. Multi-Layer Perceptron neural network model was conducted for mapping the aesthetic suitability of the study area. The aesthetic suitability layer was used in the third scenario of SLEUTH model as the excluded layer to protect the scenic patches in future. The results showed that by correct implementation of urban growth policies, 323 ha in the second scenario and 650 ha in the third scenario would be saved. This integrated model would help the planners for a better management of urban landscapes as a Spatial Decision Support System. Numéro de notice : A2019-050 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1353647 date de publication en ligne : 24/07/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1353647 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92071 [article]

Caractériser l'agriculture périurbaine pour mieux l'intégrer à la planification urbaine : propositions méthodologiques / Esther Sanz Sanz in Espace géographique, vol 46 n° 2 (avril - juin 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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Geodesign in parametric modeling of urban landscape / Ana clara Mourão Moura in Cartography and Geographic Information Science, Vol 42 n° 4 (September 2015)  

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Geospatial analysis of urban landscape patterns in three major cities of Southeast Asia / Ronald C. Estoque in Tsukuba geoenvironmental sciences, vol 10 (december 2014) 

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vol 79 n° 2 - February 2013 - Special issue : Three-dimensional national landscape mapping (Bulletin de Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS) / American society for photogrammetry and remote sensing

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L'image dans la ville : l'affichage mural et ses contextes à Santiago du Chili / P. Velasquez in Le monde des cartes, n° 204 (juin 2010)

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Méthode de constitution de bases de données historiques pour le suivi des tissus urbains / Anne Puissant in Géomatique expert, n° 75 (01/06/2010)

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Information géographique et dynamiques urbaines, 2. Tome 2, Accessibilité, environnement, paysage et valeur foncière / M. Theriault (2008)

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Comparative tempo-spatial pattern analysis: CTSPA / Y. Xie in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 1-2 (january 2007)

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Image misregistration error in change measurements / H. Wang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 9 (September 2005)

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