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DEM Fusion of elevation REST API data in support of rapid flood modelling / Heather McGrath in Geomatica, vol 70 n° 4 (December 2016)
[article]
Titre : DEM Fusion of elevation REST API data in support of rapid flood modelling Type de document : Article/Communication Auteurs : Heather McGrath, Auteur ; Emmanuel Stefanakis, Auteur ; M. Nastev, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 283 - 297 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] architecture REST
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] Nouveau-Brunswick (Canada)
[Termes IGN] partitionnement
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (auteur) Les modèles numériques d’altitudes (MNA) font partie intégrante de la modélisation des inondations. Les données MNA à haute résolution ne sont pas toujours disponibles ou abordables pour les collectivités et ainsi d’autres sources de données altimétriques sont examinées. Bien que la précision de certaines de ces sources ait été rigoureusement vérifiée (p. ex., SRTM, ASTER), d’autres, telles que les API REST du modèle numérique d’élévation du Canada (MNÉC) de Ressources naturelles Canada et les API REST d’élévations de Google et Bing, n’ont pas encore été correctement évaluées. Les détails concernant la source d’acquisition et la précision sont souvent non publiés pour les API. Pour inclure ces données dans les applications géospatiales afin d’évaluer l’incertitude et la réduire, la fusion des données est examinée. Ainsi, cet article présente une nouvelle méthode de fusion des données altimétriques. La nouvelle méthode intègre les concepts de partitionnement des données et de pondération inverse à la distance (PID) dans le calcul d’une nouvelle surface altimétrique fusionnée. Les résultats des MNA individuels et des MNA fusionnés sont comparés à une surface LiDAR (détection et télémétrie par ondes lumineuses) à haute résolution et aux cartes des inondations pour deux zones d’étude au Nouveau-Brunswick. La comparaison des surfaces individuelles avec celle du LiDAR conclut que les résultats respectent leurs spécifications de précision affichées, les données de Bing calculant les plus petits biais moyens et le MNÉC les plus petits écarts types. La fusion des trois surfaces au moyen de la méthode proposée augmente la corrélation et minimise l’écart type et le biais moyen lorsqu’on la compare au LiDAR, indépendamment du terrain, produisant ainsi un MNA plus précis. Numéro de notice : A2016--133 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/cig2016-402 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2016-402 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85204
in Geomatica > vol 70 n° 4 (December 2016) . - pp 283 - 297[article]Planar-based adaptive down-sampling of point clouds / Yun-Jou Lin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 12 (December 2016)
[article]
Titre : Planar-based adaptive down-sampling of point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Yun-Jou Lin, Auteur ; Ronald R Benziger, Auteur ; Ayman Habib, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 955 - 966 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] densité des points
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] surface plane
[Termes IGN] traitement automatique de données
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (auteur) Derived point clouds from laser scanners and image-based dense-matching techniques usually include tremendous number of points. Processing (e.g., segmenting) such huge dataset is time-consuming and might not be necessary. For example, a planar surface just needs few points to be defined. In contrast, linear/cylindrical and rough features require more points for reliable modeling since during the data acquisition process, only a portion of linear/cylindrical features is present in the point cloud.
This paper introduces an adaptive down-sampling strategy for removing redundant points from high density planar regions while retaining points in planar areas with sparse points and all the points within linear/cylindrical and rough neighborhoods. To demonstrate the feasibility and performance of the proposed procedure, a comparison of segmentation results using original laser and image-based point clouds as well as the adaptively, uniformly, and point-spacing-based down-sampled point clouds are presented while commenting on the computational efficiency and the segmentation quality.Numéro de notice : A2016-984 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.82.12.955 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.82.12.955 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83700
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 82 n° 12 (December 2016) . - pp 955 - 966[article]Enabling point pattern analysis on spatial big data using cloud computing: optimizing and accelerating Ripley’s K function / Guiming Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 11-12 (November - December 2016)
[article]
Titre : Enabling point pattern analysis on spatial big data using cloud computing: optimizing and accelerating Ripley’s K function Type de document : Article/Communication Auteurs : Guiming Zhang, Auteur ; Qunying Huang, Auteur ; A - Xing Zhu, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 2230 - 2252 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] fonction K de Ripley
[Termes IGN] informatique en nuage
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (Auteur) Performing point pattern analysis using Ripley’s K function on point events of large size is computationally intensive as it involves massive point-wise comparisons, time-consuming edge effect correction weights calculation, and a large number of simulations. This article presented two strategies to optimize the algorithm for point pattern analysis using Ripley’s K function and utilized cloud computing to further accelerate the optimized algorithm. The first optimization sorted the points on their x and y coordinates and thus narrowed the scope of searching for neighboring points down to a rectangular area around each point in estimating K function. Using the actual study area in computing edge effect correction weights is essential to estimate an unbiased K function, but is very computationally intensive if the study area is of complex shape. The second optimization reused the previously computed weights to avoid repeating expensive weights calculation. The optimized algorithm was then parallelized using Open Multi-Processing (OpenMP) and hybrid Message Passing Interface (MPI)/OpenMP on the cloud computing platform. Performance testing showed that the optimizations effectively accelerated point pattern analysis using K function by a factor of 8 using both the sequential version and the OpenMP-parallel version of the optimized algorithm. While the OpenMP-based parallelization achieved good scalability with respect to the number of CPU cores utilized and the problem size, the hybrid MPI/OpenMP-based parallelization significantly shortened the time for estimating K function and performing simulations by utilizing computing resources on multiple computing nodes. Computational challenge imposed by point pattern analysis tasks on point events of large size involving a large number of simulations can be addressed by utilizing elastic, distributed cloud resources. Numéro de notice : A2016-752 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1170836 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1170836 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82343
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 11-12 (November - December 2016) . - pp 2230 - 2252[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2016061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Parallel cartographic modeling: a methodology for parallelizing spatial data processing / Eric Shook in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 11-12 (November - December 2016)
[article]
Titre : Parallel cartographic modeling: a methodology for parallelizing spatial data processing Type de document : Article/Communication Auteurs : Eric Shook, Auteur ; Michael E. Hodgson, Auteur ; Shaowen Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 2355 - 2376 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] langage de programmation
[Termes IGN] Map Algebra
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] traitement de données localisées
[Termes IGN] traitement parallèle
[Termes IGN] WebSIGRésumé : (Auteur) This article establishes a new methodological framework for parallelizing spatial data processing called parallel cartographic modeling, which extends the widely adopted cartographic modeling framework. Parallel cartographic modeling adds a novel component called a Subdomain, which serves as the elemental unit of parallel computation. Four operators are also added to express parallel spatial data processing, namely scheduler, decomposition, executor, and iteration. A parallel cartographic modeling language (PCML) is developed based on the parallel cartographic modeling framework, which is designed for usability, programmability, and scalability. PCML is a domain-specific language implemented in Python for the domain of cyberGIS. A key feature of PCML is that it supports automatic parallelization of cartographic modeling scripts; thus, allowing the analyst to develop models in the familiar cartographic modeling language in a Python syntax. PCML currently supports more than 70 operations and new operations can be easily implemented in as little as three lines of PCML code. Experimental results using the National Science Foundation-supported Resourcing Open Geospatial Education and Research computational resource demonstrate that PCML efficiently scales to 16 cores and can process gigabytes of spatial data in parallel. PCML is shown to support multiple decomposition strategies, decomposition granularities, and iteration strategies that be generically applied to any operation implemented in PCML. Numéro de notice : A2016-755 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1172714 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1172714 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82420
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 11-12 (November - December 2016) . - pp 2355 - 2376[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2016061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Semi-supervised hyperspectral classification from a small number of training samples using a co-training approach / Michał Romaszewski in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 121 (November 2016)
[article]
Titre : Semi-supervised hyperspectral classification from a small number of training samples using a co-training approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Michał Romaszewski, Auteur ; Przemysław Głomb, Auteur ; Michał Cholewa, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 60 – 76 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] performanceRésumé : (Auteur) We present a novel semi-supervised algorithm for classification of hyperspectral data from remote sensors. Our method is inspired by the Tracking-Learning-Detection (TLD) framework, originally applied for tracking objects in a video stream. TLD introduced the co-training approach called P-N learning, making use of two independent ‘experts’ (or learners) that scored samples in different feature spaces. In a similar fashion, we formulated the hyperspectral classification task as a co-training problem, that can be solved with the P-N learning scheme. Our method uses both spatial and spectral features of data, extending a small set of initial labelled samples during the process of region growing. We show that this approach is stable and achieves very good accuracy even for small training sets. We analyse the algorithm’s performance on several publicly available hyperspectral data sets. Numéro de notice : A2016--015 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2016.08.011 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.08.011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83877
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 121 (November 2016) . - pp 60 – 76[article]Deep feature extraction and classification of hyperspectral images based on convolutional neural networks / Yushi Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)PermalinkFast and accurate target detection based on multiscale saliency and active contour model for high-resolution SAR images / Song Tu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)PermalinkUne carrière dans les drones / Anonyme in Géomatique expert, n° 112 (septembre - octobre 2016)PermalinkExploration of spatiotemporal and semantic clusters of Twitter data using unsupervised neural networks / Enrico Steiger in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkFinding spatial outliers in collective mobility patterns coupled with social ties / Monica Wachowicz in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkUse of doppler parameters for ship velocity computation in SAR images / Alfredo Renga in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)PermalinkDecentralized detection and monitoring of convoy patterns / Jeremy Yeoman in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)PermalinkGenerative models for road network reconstruction / Colin Kuntzsch in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)PermalinkGeospatial big data handling theory and methods: A review and research challenges / Songnian Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 115 (May 2016)PermalinkReconstruction of itineraries from annotated text with an informed spanning tree algorithm / Ludovic Moncla in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)Permalink