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Scalable surface reconstruction with Delaunay-Graph neural networks / Raphaël Sulzer in Computer graphics forum, vol 40 n° 5 (2021)  

Public [article]  inComputer graphics forum > vol 40 n° 5 (2021) . - pp 157 - 167 Titre : Scalable surface reconstruction with Delaunay-Graph neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Raphaël Sulzer, Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Renaud Marlet, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur Année de publication : 2021 Projets : BIOM / Vallet, Bruno Article en page(s) : pp 157 - 167 Note générale : bibliographie The presentation of this work at SGP 2021 is available at https://youtu.be/KIrCDGhS10o Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] algorithme Graph-Cut [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] prise en compte du contexte [Termes IGN] reconstruction d'objet [Termes IGN] réseau neuronal de graphes [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] tétraèdre [Termes IGN] triangulation de Delaunay Résumé : (auteur) We introduce a novel learning-based, visibility-aware, surface reconstruction method for large-scale, defect-laden point clouds. Our approach can cope with the scale and variety of point cloud defects encountered in real-life Multi-View Stereo (MVS) acquisitions. Our method relies on a 3D Delaunay tetrahedralization whose cells are classified as inside or outside the surface by a graph neural network and an energy model solvable with a graph cut. Our model, making use of both local geometric attributes and line-of-sight visibility information, is able to learn a visibility model from a small amount of synthetic training data and generalizes to real-life acquisitions. Combining the efficiency of deep learning methods and the scalability of energy-based models, our approach outperforms both learning and non learning-based reconstruction algorithms on two publicly available reconstruction benchmarks. Numéro de notice : A2021-400 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/cgf14364 En ligne : https://doi.org/10.1111/cgf.14364 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98219 [article]

Pyramidal framework: guidance for the next generation of GIS spatial-temporal models / Cyril Carré in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 3 (March 2021)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 3 (March 2021) . - n° 188 Titre : Pyramidal framework: guidance for the next generation of GIS spatial-temporal models Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Carré, Auteur ; Younes Hamdani, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 188 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] cadre conceptuel [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] événement [Termes IGN] modèle conceptuel de données spatio-temporelles [Termes IGN] point de vue [Termes IGN] prise en compte du contexte [Termes IGN] SIG dynamique Résumé : (auteur) Over the last decade, innovative computer technologies and the multiplication of geospatial data acquisition solutions have transformed the geographic information systems (GIS) landscape and opened up new opportunities to close the gap between GIS and the dynamics of geographic phenomena. There is a demand to further develop spatio-temporal conceptual models to comprehensively represent the nature of the evolution of geographic objects. The latter involves a set of considerations like those related to managing changes and object identities, modeling possible causal relations, and integrating multiple interpretations. While conventional literature generally presents these concepts separately and rarely approaches them from a holistic perspective, they are in fact interrelated. Therefore, we believe that the semantics of modeling would be improved by considering these concepts jointly. In this work, we propose to represent these interrelationships in the form of a hierarchical pyramidal framework and to further explore this set of concepts. The objective of this framework is to provide a guideline to orient the design of future generations of GIS data models, enabling them to achieve a better representation of available spatio-temporal data. In addition, this framework aims at providing keys for a new interpretation and classification of spatio-temporal conceptual models. This work can be beneficial for researchers, students, and developers interested in advanced spatio-temporal modeling. Numéro de notice : A2021-315 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3390/ijgi10030188 date de publication en ligne : 22/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10030188 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97891 [article]

Urban agglomeration worsens spatial disparities in climate adaptation / Seung-Kyum Kim in Scientific reports, vol 11 (2021)  

Public [article]  inScientific reports > vol 11 (2021) . - n° 8446 Titre : Urban agglomeration worsens spatial disparities in climate adaptation Type de document : Article/Communication Auteurs : Seung-Kyum Kim, Auteur ; Mia M. Bennett, Auteur ; Terry van Gevelt, Auteur ; Paul Joosse, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 8446 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] agglomération [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] disparité [Termes IGN] espace vert [Termes IGN] Kouangtoung (Chine) [Termes IGN] prise en compte du contexte [Termes IGN] vulnérabilité Résumé : (auteur) Many countries promote urban agglomeration to enhance economic competitiveness, but the impacts of this strategy on local climate adaptation remain poorly understood. Here, we use variation in greenspaces to test the effectiveness of climate adaptation policy across climate impacts and vulnerability dimensions. Using satellite imagery and logistic regression, we analyze spatiotemporal correlation between greenspace and climate vulnerability in the Guangdong-Hong Kong-Macau Greater Bay Area, an area comprising ~ 70 million people and 11 cities, making it a useful natural experiment for our study. We find that while greenspace increases proportionally with climate exposure and sensitivity, many cities exhibit discrepancies between greenspace variation and climate vulnerability. Green adaptation funnels into wealthier, less vulnerable areas while bypassing more vulnerable ones, increasing their climate vulnerability and undermining the benefits of urban agglomeration. The results suggest that centrally-planned climate adaptation policy must accommodate local heterogeneity to improve urban sustainability. By neglecting local heterogeneity, urban agglomeration policy risks exacerbating spatial inequalities in climate adaptation. Numéro de notice : A2021-307 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Actes DOI : 10.1038/s41598-021-87739-1 date de publication en ligne : 19/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.1038/s41598-021-87739-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97662 [article]

Télédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes / Arthur Crespin-Boucaud (2021)  

Public Titre : Télédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes : application aux Hautes Terres, à Madagascar Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Arthur Crespin-Boucaud, Auteur ; Agnès Bégue, Directeur de thèse Editeur : AgroParisTech Année de publication : 2021 Importance : 326 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse pour obtenir le grade de docteur délivré par l’institut des sciences et industries du vivant et de l’environnement, Spécialité : Géomatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] agriculture [Termes IGN] analyse d'image orientée objet [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par forêts aléatoires [Termes IGN] données de terrain [Termes IGN] image Pléiades-HR [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] Madagascar [Termes IGN] modèle conceptuel de données [Termes IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes IGN] parcelle agricole [Termes IGN] prise en compte du contexte [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] système complexe [Termes IGN] utilisation du sol Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les méthodes de classification des données de télédétection pour la cartographie de l’occupation des sols reposent sur des mesures de proximité entre pixels ou objets dans un hyperespace spectral dans lequel ils sont projetés en fonction de leur réflectance dans plusieurs bandes spectrales de l'image. La projection en retour des pixels ou des objets vers l'espace géographique permet d'obtenir la carte d’occupation du sol recherchée, avec autant de classes que de régions identifiées comme significatives dans l'hyperespace. Le raisonnement qui sous-tend l'analyse dans l'hyperespace des données satellitaires est que dans ce dernier, les relations de proximité de "signatures spectrales" des objets et des pixels sont plus faciles à mettre en évidence que dans l’espace géographique. Ces méthodes sont particulièrement efficaces pour la cartographie des espaces agricoles caractérisés par de grandes parcelles et par des pratiques culturales homogènes. Cependant, pour une grande partie des Suds, les espaces agricoles sont plus complexes, avec des parcelles généralement plus petites, et une diversité d’usages et d’occupations des sols qui reflète les coutumes et leur adaptation au climat et à la géographie locale. L'efficacité des méthodes de télédétection diminue fortement pour ces systèmes agricoles plus complexes. Afin de repousser ces limites, les recherches actuelles portent sur des méthodes combinant à la fois des séries temporelles d’images satellites et des données contextuelles, telles que des indices de texture, l’altitude ou la pente, dont certaines sont basées sur l’apprentissage profond. Ces développements méthodologiques et techniques poussés utilisent principalement l’information spectrale et n’intègrent que peu les autres types de connaissances agricoles disponibles. Par exemple, on sait que certaines cultures ne poussent qu’à partir d’une altitude ou à proximité des habitations. Aisément identifiables dans l’espace géographique, ces connaissances, à la fois spatiales et temporelles, sont plus difficilement identifiables dans l’hyperespace des données. Cela suggère intuitivement qu'une meilleure prise en compte des connaissances agricoles pourrait améliorer les méthodes de classification pour obtenir des cartes de l'occupation de l’usage des sols plus cohérentes sur le plan agricole. Dans cette thèse, nous explorons la possibilité d'utiliser les connaissances en agriculture, formalisées sous forme de règles, pour améliorer une méthode de classification supervisée pour la cartographie de l'occupation et de l’usage des sols des systèmes agricoles complexes. Dans un premier temps, cette thèse propose un modèle conceptuel permettant de combiner à la fois des méthodes de classification de données de télédétection et de la modélisation spatio-temporelle. Ce modèle est décomposé en quatre modules spatiaux et temporels, chacun correspondant à une méthode visant à améliorer la caractérisation de l’occupation et de l’usage des sols, et pouvant être utilisé indépendamment. Les deux modules spatiaux du modèle sont ensuite appliqués à une zone d’étude agricole située dans la région du Vakinankaratra, sur les Hautes Terres de Madagascar afin d’évaluer l’approche développée. D’un point de vue quantitatif, l’application des deux modules spatiaux n’améliore que très peu la caractérisation des classes d’occupation et d’usage des sols de la zone d’étude, notamment du fait du manque de données de qualité supportant l’application des règles spatiales identifiées. Néanmoins, l'application des modules spatiaux permet une meilleure discrimination entre les cultures pluviales et les espaces de savanes, source de nombreuses confusions avec les méthodes utilisées en traitement de données de télédétection. L'analyse de ces résultats permet de proposer des améliorations pour le modèle conceptuel ainsi que pour son application plus générale aux systèmes agricoles complexes. Note de contenu : Introduction générale 1- Contexte et problématique de la thèse 2- Modèle conceptuel 3- Zone d’étude, matériel et méthodes 4- Méthode d’application des modules à la région des Hautes Terres 5- Résultats d’applications 6- Discussion Conclusion générale Numéro de notice : 28322 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : AgroParisTech : 2021 Organisme de stage : TETIS (Montpellier) DOI : sans En ligne : https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-03306233/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98314

Améliorer la recherche de victimes en montagne grâce à la gestion d'hypothèses et à la géovisualisation / Matthieu Viry in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)  

Public [article]  inCartes & Géomatique > n° 241-242 (décembre 2019) . - pp 79 - 89 Titre : Améliorer la recherche de victimes en montagne grâce à la gestion d'hypothèses et à la géovisualisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Matthieu Viry, Auteur ; Marlène Villanova-Oliver, Auteur ; Jacques Gautier , Auteur ; Matthew Sreeves, Auteur ; Paule-Annick Davoine, Auteur Année de publication : 2019 Projets : CHOUCAS / Olteanu-Raimond, Ana-Maria Conférence : ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA, Mapping everything for everyone 15/07/2019 20/07/2019 Tokyo Japon Open Access Proceedings of the ICA Article en page(s) : pp 79 - 89 Note générale : bibliographie voir la version anglaise https://doi.org/10.5194/ica-proc-2-138-2019 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] algorithme de filtrage [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] incertitude géométrique [Termes IGN] interface graphique [Termes IGN] montagne [Termes IGN] outil d'aide à la décision [Termes IGN] prise en compte du contexte [Termes IGN] prototype [Termes IGN] secours d'urgence [Termes IGN] zone géographique [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (auteur) Cet article s'inscrit dans le cadre d'un programme de recherche visant à améliorer la localisation de victimes en montagne. Après avoir passé en revue les enjeux scientifiques qui sont les nôtres, nous proposons un prototype d'interface caractérisé par la transformation d'indices de localisation en filtres spatiaux, leur addition dans un ou plusieurs scénarios de recherche pour créer des zones de localisation probable ainsi que la possibilité de gérer simultanément plusieurs hypothèses de recherche. Enfin nous discutons des améliorations possibles, sur la base de tests utilisateurs. Numéro de notice : A2019-655 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02980427 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97248 [article]

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021-2019021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Contextual filtering methods based on the subbands and subspaces decomposition of complex SAR interferograms / Saoussen Belhadj-Aissa in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 12 n° 12 (December 2019)  

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Improvement of a location-aware recommender system using volunteered geographic information / Sepehr Honarparvar in Geocarto international, vol 34 n° 13 ([15/10/2019])  

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Pyramid scene parsing network in 3D: Improving semantic segmentation of point clouds with multi-scale contextual information / Hao Fang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)  

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Detection of individual trees in urban alignment from airborne data and contextual information: A marked point process approach / Josselin Aval in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)  

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A context-based geoprocessing framework for optimizing meetup location of multiple moving objects along road networks / Shaohua Wang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)  

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TAGGS : grouping tweets to improve global geoparsing for disaster response / Jens A. de Bruijn in Journal of Geovisualization and Spatial Analysis, vol 2 n° 1 (June 2018)  

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A voxel- and graph-based strategy for segmenting man-made infrastructures using perceptual grouping laws: comparison and evaluation / Yusheng Xu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 6 (juin 2018)  

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Context-aware automated interpretation of elaborate natural language descriptions of location through learning from empirical data / Kristin Stock in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 5-6 (May - June 2018)  

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Inference and analysis across spatial supports in the big data era : Uncertain point observations and geographic contexts / Colin Robertson in Transactions in GIS, vol 22 n° 2 (April 2018)  

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Contextual classification using photometry and elevation data for damage detection after an earthquake event / Ewelina Rupnik in European journal of remote sensing, vol 51 n° 1 (2018)  

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