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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données > segmentation > segmentation sémantique
segmentation sémantiqueSynonyme(s)étiquetage sémantique étiquetage de données |
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Modélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire / Fethi Ghazouani (2018)
Titre : Modélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Fethi Ghazouani, Auteur ; Basel Solaiman, Directeur de thèse ; Imed Riadh Farah, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2018 Autre Editeur : Université Bretagne Loire Importance : 245 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale des Mines-Télécom Atlantique, Spécialité : Signal, Image, VisionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse des risques
[Termes IGN] découverte de connaissances
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] dynamique spatiale
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] raisonnement spatiotemporel
[Termes IGN] représentation du changement
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] utilisation du solIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels fait partie des sujets de recherche pour le suivi et l’interprétation des changements affectant le globe terrestre. Pour cela, l’exploitation des images satellitaires se présente comme un moyen efficace qui aide à l’étude la dynamique des phénomènes spatio-temporels qui peuvent se produire sur la surface de la Terre notamment l’urbanisation, la déforestation, l’inondation, la désertification, etc. Ces données fournissent des informations multi-spectrales, multi-capteurs, multi-temporelles et multi-résolutions permettant une bonne classification de la couverture du sol. La modélisation et l’interprétation de la dynamique de changement de ces données permettent l’extraction des connaissances importantes qui seront utilisées pour l’aménagement territoire et comme un support pour promouvoir la bonne gestion de l’occupation/l’utilisation des sols et pour souligner des politiques de prise de décisions pour protéger la surface de la Terre contre divers risques et catastrophes naturelles. Divers modèles et approches ont été proposés pour modéliser les évolutions des objets spatio-temporels. Toutes fois, chaque modèle présente une capacité limitée pour capturer l’évolution des différentes caractéristiques de l’environnement, en plus la structure de représentation utilisée par chaque modèle ne permet pas de saisir complètement la sémantique de l’évolution d’un objet spatio-temporel. C’est dans ce cadre que se situent les travaux de notre thèse qui s’intéresse à la modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels pour l’interprétation des changements en imagerie satellitaire. Ainsi, deux principaux défis sont à lever dans cette thèse : le premier concerne la modélisation de la dynamique des objets et des phénomènes spatio-temporels. Cela revient à trouver le modèle adéquat permettant de représenter les différents concepts. Le deuxième défi concerne l’interprétation sémantique d’images satellites pour l’interprétation des changements en imagerie satellitaire. Cela pose les questions suivantes : comment extraire les connaissances d’une scène d’images ? Et quelle est la meilleure stratégie à suivre pour interpréter les changements ? Dans ce travail, nous proposons une architecture ontologiques multi-niveaux pour la représentation et la modélisation des objets et des processus spatio-temporels dynamiques. L’approche proposée consiste à utiliser différents niveaux d’ontologies : une ontologie de domaine de télédétection permettant de représenter les concepts du domaine et leurs relations, une ontologie de processus modélisant les phénomènes dynamiques et une ontologie de haut niveau utilisée pour distinguer les concepts statiques et dynamiques. Nous proposons également, une nouvelle stratégie d’interprétation sémantiques de scènes d’images satellites pour l’interprétation de changements. L’approche proposée permet la description sémantique du contenu de scènes d’images à travers un mécanisme de raisonnement inférentiel tout en se guidant par les connaissances a priori et contextuelles formulées dans l’ontologie. Une spécificité de cette approche est qu’elle permet l’extraction des connaissances dans différents niveaux d’abstraction de l’image, c’est-àdire, à partir du niveau perceptuel (niveau bas) de l’image jusqu’au niveau sémantique plus élevé (niveau de changement). Le cadre applicatif concerne l’interprétation sémantique d’une scène d’images satellites pour l’interprétation des phénomènes de changements, tels que l’urbanisation et la déforestation. Le résultat obtenu est une carte de changements qui pourra guider une meilleure gestion de l’utilisation/couverture des sols. Note de contenu : Introduction générale
I- Etat de l'art
1- Détection et suivi de changements des objets spatio-temporels en imagerie satellitaire
2- Modélisation de la dynamique des objets
spatio-temporels
II- Contributions
3- Modélisation de la dynamique spatio-temporelle à base des ontologies en imagerie satellitaire
4- Une nouvelle stratégie pour l’interprétation Sémantique de changements en imagerie satellitaire
5- Expérimentation et évaluation de la méthodologie proposée
Conclusion Générale et PerspectivesNuméro de notice : 25950 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Signal, Image, Vision : Rennes : 2018 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018IMTA0122 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96317
Titre : Segmentation sémantique à grande échelle par graphes de superpoints Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Landrieu , Auteur ; Martin Simonovsky, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : RFIAP 2018, Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception 01/06/2018 01/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Nous proposons dans cet article une méthode pour la segmentation sémantique de nuages de millions de points basée sur l’apprentissage profond. Nous introduisons une nouvelle structure pour les nuages de points 3D appelée graphe de superpoints (superpoint graph, ou SPG), capable d’encoder de manière compacte l’organisation d’un nuage de points en sous-objets interconnectés. Notre méthode définit un nouvel état de l’art pour la segmentation sémantique de scans LiDAR aussi bien en extérieur (+11:9 et +8:8 points de mIoU pour les deux ensembles de tests de Semantic3D [13]), ainsi qu’en extérieur (+12:4 points de mIoU pour les acquisitions S3DIS [2]). Cet article est une traduction de l’article [25]. Numéro de notice : C2018-061 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Date de publication en ligne : 28/06/2018 En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/programmeRFIAP Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91381 Voir aussiDocuments numériques
en open access
Segmentation sémantique à grande échelle ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF A stixel approach for enhancing semantic image segmentation using prior map information / Sylvain Jonchery (2018)
Titre : A stixel approach for enhancing semantic image segmentation using prior map information Type de document : Article/Communication Auteurs : Sylvain Jonchery, Auteur ; Guillaume Bresson, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Rafal Żbikowski, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : ICARCV 2018, 15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision 10/11/2018 21/11/2018 Singapour Singapour Proceedings IEEE Importance : pp 1715 - 1720 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) A key problem for autonomous car navigation is the understanding, at an object level, of the current driving situation. Addressing this issue requires the extraction of meaningful information from on-board stereo imagery by classifying the fundamental elements of urban scenes into semantic categories that can more easily be interpreted and be reflected upon (streets, buildings, pedestrians, vehicles, signs, etc.). A probabilistic method is proposed to fuse a coarse prior 3D map data with stereo imagery classification. A novel fusion architecture based on the Stixel framework is presented for combining semantic pixel-wise segmentation from a convolutional neural network (CNN) with depth information obtained from stereo imagery while integrating coarse prior depth and label information. The proposed approach was tested on a manually labeled data set in urban environments. The results show that the classification accuracy of the fundamental elements composing the urban scene was significantly enhanced by this method compared to what is obtained from the semantic pixel-wise segmentation of a CNN alone. Numéro de notice : C2018-094 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICARCV.2018.8581150 Date de publication en ligne : 20/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICARCV.2018.8581150 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94247 SuperPoint Graph : segmentation sémantique de nuages de points LiDAR à grande échelle / Loïc Landrieu (2018)
contenu dans 27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne, France) (2018)
Titre : SuperPoint Graph : segmentation sémantique de nuages de points LiDAR à grande échelle Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Landrieu , Auteur ; Martin Simonovsky, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées 22/03/2018 23/03/2018 Champs-sur-Marne France programme sans actes Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) SuperPoint Graph est un nouvel algorithme permettant la sémantisation précise de très grands volumes de nuages de points acquis par LiDAR. Il repose sur une partition du nuage en formes simples à l'aide d'un modèle d'énergie globale, qui permet de réduire considérablement la taille et la complexité des entrées. Une représentation profonde de chaque forme est obtenue grâce à un réseau de neurones spécialisé dans le traitement de petits nuages de points. Enfin, un réseau de réseaux de neurones récurrents spatialement structuré permet d'exploiter les relations contextuelles entre formes. La précision des résultats obtenus a permis à SuperPoint Graph de se hisser à la tête de plusieurs benchmarks internationaux. Numéro de notice : C2018-088 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91540 Documents numériques
en open access
SuperPoint Graph - diaporama de présentationAdobe Acrobat PDF Open land cover from OpenStreetMap and remote sensing / Michael Schultz in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 63 (December 2017)
[article]
Titre : Open land cover from OpenStreetMap and remote sensing Type de document : Article/Communication Auteurs : Michael Schultz, Auteur ; Janek Voss, Auteur ; Michael Auer, Auteur ; Sarah Carter, Auteur ; Alexander Zipf, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 206 - 213 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] Bade-Wurtemberg (Allemagne)
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) OpenStreetMap (OSM) tags were used to produce a global Open Land Cover (OLC) product with fractional data gaps available at osmlanduse.org. Data gaps in the global OLC map were filled for a case study in Heidelberg, Germany using free remote sensing data, which resulted in a land cover (LC) prototype with complete coverage in this area. Sixty tags in the OSM were used to allocate a Corine Land Cover (CLC) level 2 land use classification to 91.8% of the study area, and the remaining gaps were filled with remote sensing data. For this case study, complete are coverage OLC overall accuracy was estimated 87%, which performed better than the CLC product (81% overall accuracy) of 2012. Spatial thematic overlap for the two products was 84%. OLC was in large parts found to be more detailed than CLC, particularly when LC patterns were heterogeneous, and outperformed CLC in the classification of 12 of the 14 classes. Our OLC product represented data created in different periods; 53% of the area was 2011–2016, and 46% of the area was representative of 2016–2017. Numéro de notice : A2017-638 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.jag.2017.07.014 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86989
in International journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 63 (December 2017) . - pp 206 - 213[article]Mapping theories of transformative learning / Daniel Casebeer in Cartographica, vol 52 n° 3 (Fall 2017)PermalinkJoint classification and contour extraction of large 3D point clouds / Timo Hackel in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)PermalinkVertical stratification of forest canopy for segmentation of understory trees within small-footprint airborne LiDAR point clouds / Hamid Hamraz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)PermalinkA novel semisupervised active-learning algorithm for hyperspectral image classification / Zengmao Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 6 (June 2017)PermalinkUrban 3D segmentation and modelling from street view images and LiDAR point clouds / Pouria Babahajiani in Machine Vision and Applications, sans n° ([01/06/2017])PermalinkGeometric features and their relevance for 3D point cloud classification / Martin Weinmann in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol IV-1/W1 (May 2017)PermalinkSemantic segmentation of forest stands of pure species combining airborne lidar data and very high resolution multispectral imagery / Clément Dechesne in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)PermalinkCartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions : identification et traitement des données mal étiquetées / Charlotte Pelletier (2017)PermalinkHow to combine lidar and very high resolution multispectral images for forest stand segmentation? / Clément Dechesne (2017)PermalinkRéseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur / Damien Fourure (2017)PermalinkSegmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)PermalinkFrom Aristotle to semantic analysis / Allan Gajadhar in Research information, n° 85 (August - September 2016)PermalinkPermalinkLabel embedding : a frugal baseline for text recognition / Jose A. Rodriguez-Serrano in International journal of computer vision, vol 113 n° 3 (July 2015)PermalinkECM et big data : vers le big ECM / Christophe Dutheil in Archimag, n° 282 (mars 2015)PermalinkMapping large spatial flow data with hierarchical clustering / Xi Zhu in Transactions in GIS, vol 18 n° 3 (June 2014)PermalinkExtension de l’étiquetage géographique des pixels d’une image par fouille de données / Adrien Gressin in Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, E.26 ([23/01/2014])PermalinkAnalyse sémantique de nuages de points 3D dans le milieu urbain : sol, façades, objets urbains et accessibilité / Andres Felipe Serna Morales (2014)PermalinkAssessing the veracity of methods for extracting place semantics from Flickr tags / William A Mackaness in Transactions in GIS, vol 17 n° 4 (August 2013)PermalinkObject-based image analysis of high-resolution satellite images using modified cloud basis function neural network and probabilistic relaxation labeling process / A. Rizvi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 12 Tome 1 (December 2011)PermalinkHow to enhance cartographic visualisations of natural hazards assessment results / M. Kunz in Cartographic journal (the), vol 48 n° 1 (February 2011)PermalinkPermalinkA semantic and language-based representation of an environmental scene / J.M. Le Yaouanc in Geoinformatica, vol 14 n° 3 (July 2010)PermalinkPositioning localities based on spatial assertions / Y. Liu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 23 n°11-12 (november 2009)PermalinkL'information géographique et les entrepôts de données / Sandro Bimonte in Le monde des cartes, n° 198 (décembre 2008)PermalinkExtraction et Gestion des Connaissances, EGC 2008, 8es journées francophones, 29 janvier 2008, Sophia Antipolis, France / Marie-Aude Aufaure Portier (2008)PermalinkTraitements sémantiques pour l'information géographique, textes et cartes / P. Enjalbert in Revue internationale de géomatique, vol 16 n° 2 (juin – août 2006)PermalinkA model-driven approach to management of integrated metadata-spatial data in the context of spatial infrastructures / Chouaieb Najar (2006)PermalinkPlate-forme AFIA, Nice, 30 mai - 3 juin 2005, 5. Posters IC 2005, 16es Journées Francophones Ingénierie des Connaissances, 30 mai - 3 juin 2005, Nice, France / Marie-Christine Jaulent (2005)PermalinkMéthodes avancées pour les systèmes de recherche d'informations / Madjid Ihadjadene (2004)PermalinkIntroduction à l'analyse de l'image / M. Joly (2001)PermalinkParole et dialogue homme-machine / W. Minker (2001)Permalink