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The effect of map label language on the visual search of cartographic point symbols / Paweł Cybulski in Cartography and Geographic Information Science, vol 49 n° 3 (May 2022)
[article]
Titre : The effect of map label language on the visual search of cartographic point symbols Type de document : Article/Communication Auteurs : Paweł Cybulski, Auteur ; Vassilios Krassanakis, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 189 - 204 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] étiquette
[Termes IGN] langage cartographique
[Termes IGN] langue
[Termes IGN] lecture de carte
[Termes IGN] oculométrie
[Termes IGN] sémiologie graphique
[Termes IGN] symbole graphique
[Termes IGN] visualisation cartographique
[Vedettes matières IGN] CartologieRésumé : (auteur) The present study aims to examine how the visual search for cartographic symbols is affected by the language of map labels. More specifically, we explore the influence of native language in the performance of a visual search map task which is referred to target point symbol detection. The main research hypothesis is that the relative position of the target symbols plays a significant role in the visual search process, although labels language impacts reaction time. In a controlled laboratory experiment with 38 participants and eye tracking technology, we used maps with labels in participants’ native language (Polish) and in Chinese, which participants could neither read nor write. We find that the detection of target symbols with Chinese labels is faster when the symbol’s location is peripheral. On the other hand, faster detection of target symbols with labels in participants’ native language favors central location. It turned out that having noticed the target symbol, participants fixated on the native language label. For Chinese labels, having seen the target symbol, participants did not fixate on the label. It also turned out that when participants searched for a target symbol located in the peripheral zone, more visual attention was in this zone. However, when the target symbol’s location was central, the participants’ visual attention focused mostly on the central zone. This confirms the significant role of the location of cartographic symbols in the visual search process. Numéro de notice : A2022- 292 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2021.2007419 Date de publication en ligne : 16/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2021.2007419 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100340
in Cartography and Geographic Information Science > vol 49 n° 3 (May 2022) . - pp 189 - 204[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2022031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Meta-learning based hyperspectral target detection using siamese network / Yulei Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 4 (April 2022)
[article]
Titre : Meta-learning based hyperspectral target detection using siamese network Type de document : Article/Communication Auteurs : Yulei Wang, Auteur ; Xi Chen, Auteur ; Fengchao Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 5527913 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] espace euclidien
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] réseau neuronal siamois
[Termes IGN] tripletRésumé : (auteur) When predicting data for which limited supervised information is available, hyperspectral target detection methods based on deep transfer learning expect that the network will not require considerable retraining to generalize to unfamiliar application contexts. Meta-learning is an effective and practical framework for solving this problem in deep learning. This article proposes a new meta-learning based hyperspectral target detection using Siamese network (MLSN). First, a deep residual convolution feature embedding module is designed to embed spectral vectors into the Euclidean feature space. Then, the triplet loss is used to learn the intraclass similarity and interclass dissimilarity between spectra in embedding feature space by using the known labeled source data on the designed three-channel Siamese network for meta-training. The learned meta-knowledge is updated with the prior target spectrum through a designed two-channel Siamese network to quickly adapt to the new detection task. It should be noted that the parameters and structure of the deep residual convolution embedding modules of each channel in the Siamese network are identical. Finally, the spatial information is combined, and the detection map of the two-channel Siamese network is processed by the guiding image filtering and morphological closing operation, and a final detection result is obtained. Based on the experimental analysis of six real hyperspectral image datasets, the proposed MLSN has shown its excellent comprehensive performance. Numéro de notice : A2022-381 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2022.3169970 Date de publication en ligne : 22/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3169970 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100649
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 60 n° 4 (April 2022) . - n° 5527913[article]Automatic extraction of damaged houses by earthquake based on improved YOLOv5: A case study in Yangbi / Yafei Jing in Remote sensing, vol 14 n° 2 (January-2 2022)
[article]
Titre : Automatic extraction of damaged houses by earthquake based on improved YOLOv5: A case study in Yangbi Type de document : Article/Communication Auteurs : Yafei Jing, Auteur ; Yuhuan Ren, Auteur ; Yalan Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 382 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] Yunnan (Chine)Résumé : (auteur) Efficiently and automatically acquiring information on earthquake damage through remote sensing has posed great challenges because the classical methods of detecting houses damaged by destructive earthquakes are often both time consuming and low in accuracy. A series of deep-learning-based techniques have been developed and recent studies have demonstrated their high intelligence for automatic target extraction for natural and remote sensing images. For the detection of small artificial targets, current studies show that You Only Look Once (YOLO) has a good performance in aerial and Unmanned Aerial Vehicle (UAV) images. However, less work has been conducted on the extraction of damaged houses. In this study, we propose a YOLOv5s-ViT-BiFPN-based neural network for the detection of rural houses. Specifically, to enhance the feature information of damaged houses from the global information of the feature map, we introduce the Vision Transformer into the feature extraction network. Furthermore, regarding the scale differences for damaged houses in UAV images due to the changes in flying height, we apply the Bi-Directional Feature Pyramid Network (BiFPN) for multi-scale feature fusion to aggregate features with different resolutions and test the model. We took the 2021 Yangbi earthquake with a surface wave magnitude (Ms) of 6.4 in Yunan, China, as an example; the results show that the proposed model presents a better performance, with the average precision (AP) being increased by 9.31% and 1.23% compared to YOLOv3 and YOLOv5s, respectively, and a detection speed of 80 FPS, which is 2.96 times faster than YOLOv3. In addition, the transferability test for five other areas showed that the average accuracy was 91.23% and the total processing time was 4 min, while 100 min were needed for professional visual interpreters. The experimental results demonstrate that the YOLOv5s-ViT-BiFPN model can automatically detect damaged rural houses due to destructive earthquakes in UAV images with a good performance in terms of accuracy and timeliness, as well as being robust and transferable. Numéro de notice : A2022-104 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14020382 Date de publication en ligne : 14/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14020382 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99577
in Remote sensing > vol 14 n° 2 (January-2 2022) . - n° 382[article]Cartographie dynamique de la topographie de l'océan de surface par assimilation de données altimétriques / Florian Le Guillou (2022)
Titre : Cartographie dynamique de la topographie de l'océan de surface par assimilation de données altimétriques Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Florian Le Guillou, Auteur ; Emmanuel Cosme, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2022 Importance : 217 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, Spécialité : Océan, Atmosphère, HydrologieLangues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] altimétrie satellitaire par radar
[Termes IGN] assimilation des données
[Termes IGN] cartographie dynamique
[Termes IGN] cartographie hydrographique
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] image SWOT
[Termes IGN] modèle dynamique
[Termes IGN] niveau de la mer
[Termes IGN] océanographie dynamique
[Termes IGN] océanographie spatiale
[Termes IGN] relief de la surface de la merIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Depuis plus de 20 ans, l’altimétrie satellitaire nadir a révolutionné notre compréhension de la dynamique océanique de mésoéchelle en produisant des mesures très précises du niveau de la mer (SSH; pour Sea Surface Heigh). Pour un grand nombre d’applications, les données 1D de SSH doivent être interpolées sur des cartes 2D régulières en temps et en espace. Aujourd’hui, ces cartes sont générées quotidiennement à une résolution de 1/4° par un algorithme d’interpolation optimale implémenté de manière opérationnelle au sein du système DUACS. Cependant, la résolution spatiale de ces cartes, principalement limitée par l’échantillonnage de l’altimétrie nadir, ne permet pas d’observer convenablement les structures de sous-mésoéchelle, que l’ont sait essentielles pour la compréhension, la modélisation et la prévision du système climatique. La nouvelle mission altimétrique à large fauchée SWOT (pour Surface Water Ocean Topography) sera lancée à la fin de l’année 2022. SWOT permettra l’observation de processus à des échelles de 15-30 km. Cependant, l’algorithme d’interpolation linéaire actuellement implémenté dans la chaîne DUACS doit être amélioré pour tenir compte de la dynamique non-linéaire des structures rapides de sous-mésoéchelle. De plus, il faudra distinguer les mouvements autour de l’équilibre géostrophique de ceux des ondes de marée interne pour étudier convenablement les dynamiques associées. Dans cette thèse, nous avons exploré la capacité de la mission SWOT à répondre à ses objectifs scientifiques en développant des outils innovants pour cartographier la SSH à haute résolution tout en séparant les dynamiques équilibrée et ondulatoire. Pour cela, la stratégie a été d’inclure la dynamique de l’océan dans les outils de cartographie de SSH sous forme d’assimilation de données avec des modèles physiques simples et adaptés à chaque dynamique. La première étape de notre travail a été d’appliquer la méthode du Back-and-Forth-Nudging (BFN) appliqué à un modèle Quasi-Géostrophique à une couche et demie (méthode dite du BFN-QG) pour cartographier la dynamique équilibrée de la SSH. Cette technique est testée avec des observations simulées et réelles. Les résultats montrent que le BFN-QG permet de réduire substantiellement les erreurs de cartographie comparé au système DUACS et que cette réduction est amplifiée lorsque SWOT est ajouté à la constellation d’altimètres nadirs. Par contre, les données nadirs se révèlent nécessaires pour contraindre les grandes échelles spatiales lorsque les données SWOT sont polluées par des erreurs spatialement corrélées. De plus, les performances sont réduites lorsque la dynamique équilibrée est faiblement énergétique. Dans un second temps, nous avons traité la problématique de séparation des dynamiques équilibrée et ondulatoire. Pour cela, nous avons développé un 4Dvar assimilant les observations de SSH dans un modèle Shallow-Water linéaire pour estimer la dynamique de marée interne (méthode dite du 4Dvar-SW). Un atout essentiel du 4Dvar-SW est sa capacité à estimer la marée interne non-stationnaire. Deux stratégies de séparation sont présentées. La première implémente un algorithme de minimisation alternée qui combine itérativement le BFN-QG et le 4Dvar-SW. Bien que testée dans un contexte idéalisé, cette technique semble prometteuse pour cartographier et séparer les contributions des deux dynamiques. Les résultats montrent que l’échantillonnage temporel des observations est déterminant pour estimer correctement la dynamique de marée interne, et par extension la dynamique équilibrée. La seconde stratégie repose sur l’implémentation d’un 4Dvar global en bases réduites et une contribution additive des deux modèles réduits. Cette technique est testée dans le cadre réaliste de la phase de calibration et validation au large de la Californie et les performances sont une nouvelles fois prometteuses, en particulier pour estimer la composante non-stationnaire de la marée interne. Note de contenu : 1- Introduction
2- Approche méthodologique et outils numériques
3- Cartographie altimétrique haute résolution de la dynamique équilibrée dans le contexte de la mission SWOT
4- Article 2 : Regional mapping of energetic short mesoscale ocean dynamics from altimetry : performances from real observations
5- Article 3 : Joint Estimation of Balanced Motions and Internal Tides From Future Wide-Swath Altimetry
6- Vers la cartographie simultanée des dynamiques équilibrée et de marée interne à partir des données SWOT
7- ConclusionNuméro de notice : 29013 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océan, Atmosphère, Hydrologie : Grenoble : 2022 Organisme de stage : Institut des Géosciences de l’Environnement DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03775828v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101740
Titre : Détection des micro et macroplastiques à partir de mesures spectrales Type de document : Mémoire Auteurs : Martin Cubaud, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 82 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de fin d'études, cycle des ingénieurs ENSG 3ème annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] bande infrarouge
[Termes IGN] déchet
[Termes IGN] dégradation de l'environnement
[Termes IGN] détection d'anomalie
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] matière plastique
[Termes IGN] plateau continental
[Termes IGN] pollution
[Termes IGN] spectrométrieIndex. décimale : MPT Mémoires de fin d'études du Master Méthodes physiques en télédétection Résumé : (Auteur) La pollution plastique pose d’importants problèmes pour les organismes vivants, et nécessite donc d’être surveillée de manière fiable et efficace. Le présent rapport de stage compare différentes méthodes pour détecter et identifier la nature de déchets plastiques à partir d’images hyperspectrales dans l’infrarouge court (SWIR, entre 1 et 2,5 µm) prises par drone au-dessus de surfaces continentales : détection d’anomalies, indices spectraux, détection de cibles et apprentissage automatique. Il s’intéresse également à la quantification de l’abondance sub-pixellique des plastiques, et notamment des microplastiques d’une taille inférieure à 5 mm. Note de contenu : Introduction
1. Analyse des données
1.1 Présentation des données
1.2 Analyse et comparaison de spectres
2. Méthodologie 19
2.1 Réduction de dimension
2.2 Détection des plastiques
2.3 Démélange spectral
2.4 Métriques d’évaluation
3. Résultats
3.1 Détection des plastiques
3.2 Quantification de l’abondance sub-pixellique de plastique
4. Discussion
4.1 Détection et identification
4.2 Identification des polymères
4.3 Quantification de l’abondance sub-pixellique de plastique
ConclusionNuméro de notice : 26936 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Office National d’Etudes et de Recherches Aérospatiales ONERA Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102060 Documents numériques
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Détection des micro et macroplastiques à partir de mesures spectrales - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Explorer les processus de mobilité passée : raisonnement ontologique fondé sur la connaissance des pratiques socioculturelles et des vestiges archéologiques / Laure Nuninger in Revue internationale de géomatique, vol 31 n° 1-2 (janvier - juin 2022)PermalinkFlood susceptibility mapping using meta-heuristic algorithms / Alireza Arabameri in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkIntroduction à la géomatique pour le statisticien : quelques concepts et outils innovants de gestion, traitement et diffusion de l’information spatiale / François Sémécurbe (2022)PermalinkModélisations des écoulements fluviaux adaptées aux observations spatiales et assimilations de données altimétriques / Thibault Malou (2022)PermalinkPreparation of the VENµS satellite data over Israel for the input into the GRASP data treatment algorithm / Maeve Blarel (2022)PermalinkRepresenting vector geographic information as a tensor for deep learning based map generalisation / Azelle Courtial (2022)PermalinkAtelier LiDAR mobile & aéroporté / Pierre Assali in XYZ, n° 169 (décembre 2021)PermalinkSTC-Det: A slender target detector combining shadow and target information in optical satellite images / Zhaoyang Huang in Remote sensing, vol 13 n° 20 (October-2 2021)PermalinkLeast squares adjustment with a rank-deficient weight matrix and Its applicability to image/Lidar data processing / Radhika Ravi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 10 (October 2021)PermalinkSpatial interpolation of mobile positioning data for population statistics / Anto Aasa in Journal of location-based services, vol 15 n° 4 ([01/10/2021])Permalink