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29èmes Journées de la Recherche de l'IGN dématérialisées du 5 au 9 octobre 2020 / Journées Recherche IGN, 29es Journées dématérialisées (5 - 9 octobre 2020; Saint-Mandé, France) (2020)    

Public Titre : 29èmes Journées de la Recherche de l'IGN dématérialisées du 5 au 9 octobre 2020 Type de document : Actes de congrès Congrès : Journées Recherche IGN, 29es Journées dématérialisées (5 - 9 octobre 2020; Saint-Mandé, France) , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2020 Langues : Français (fre) Résumé : (éditeur) Chaque année, les journées de la Recherche de l'IGN réunissent chercheurs et spécialistes de l'information géographique. Plateforme d'échange et de réflexion, cet évènement rassemble des experts de disciplines aussi variées que la cartographie, le traitement d'images, l'inventaire forestier ou encore la géodésie. Programme et diaporamas à l'adresse URL. Numéro de notice : 25912 Affiliation des auteurs : IGN (avant 2012) Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Actes nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes En ligne : http://recherche.ign.fr/jr/jr20.php Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95930

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28èmes Journées de la Recherche de l'IGN, Cité Descartes, Marne-la-Vallée, les 18 et 19 avril 2019 / Guillaume Lion (2019)  

Public Titre : 28èmes Journées de la Recherche de l'IGN, Cité Descartes, Marne-la-Vallée, les 18 et 19 avril 2019 Type de document : Actes de congrès Auteurs : Guillaume Lion , Organisateur de réunion, de conférence Congrès : Journées Recherche de l'IGN 2019, 28es Journées (18 - 19 avril 2019; Cité Descartes, Champs-sur-Marne - Marne-la-Vallée, France) , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Langues : Français (fre) Résumé : (éditeur) Chaque année, les journées de la Recherche de l'IGN réunissent chercheurs et spécialistes de l'information géographique. Plateforme d'échange et de réflexion, cet évènement rassemble des experts de disciplines aussi variées que la cartographie, le traitement d'images, l'inventaire forestier ou encore la géodésie. Programme et diaporamas à l'adresse URL. Numéro de notice : 26018 Affiliation des auteurs : IGN (avant 2012) Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Actes nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans En ligne : http://recherche.ign.fr/jr/jr19.php Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92390

Archiving of historical aerial images: current status in Europe [diaporama] / Clément Mallet (2019)  

Public contenu dans Workshop on Geoprocessing and Archiving of historical Aerial Images, IGN-France, Paris, June 3rd to 4th, 2019 / Clément Mallet (2019)   Titre : Archiving of historical aerial images: current status in Europe [diaporama] Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Mallet , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Projets : VOLTA / Vallet, Bruno Importance : 27 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] banque d'images [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] numérisation de photographie [Termes descripteurs IGN] photographie aérienne Numéro de notice : C2019-032 Affiliation des auteurs : LaSTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : http://www.eurosdr.net/sites/default/files/images/inline/01_giordano_mallet.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95518

Challenges in grassland mowing event detection with multimodal Sentinel images / Anatol Garioud (2019)  

Public Titre : Challenges in grassland mowing event detection with multimodal Sentinel images Type de document : Article/Communication Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Silvia Valero, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Congrès : MultiTemp 2019, 10th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images (5 - 7 août 2019; Shanghai, Chine), Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Importance : pp 1 - 4 Format : 21 x 30 cm Note générale : version auteur dans HAL https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02387167 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] détection d'événement [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image RapidEye [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] image TerraSAR-X [Termes descripteurs IGN] méthode robuste [Termes descripteurs IGN] nébulosité [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] Perceptron multicouche [Termes descripteurs IGN] prairie [Termes descripteurs IGN] régression [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal récurrent [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] surveillance de la végétation Résumé : (auteur) Permanent Grasslands (PG) are heterogeneous environments with high spatial and temporal dynamics, subject to increasing environmental challenges. This study aims to identify requirements, key constraining factors and solutions for robust and complete detection of Mowing Events. Remote sensing is a powerful tool to monitor and investigate Near-Real-Time and seasonally PG cover. Here, pros and cons of Sentinel-2 (S2) and Sentinel-1 (S1) time series exploitation for Mowing Events (MowEve) detection are analysed. A deep-based approach is proposed to obtain consistent and homogeneous biophysical parameter times series for MowEve detection. Recurrent Neural Networks are proposed as regression strategy allowing the synergistic integration of optical and Synthetic Aperture Radar data to reconstruct dense NDVI times series. Experimental results corroborates the interest of deriving consistent and homogeneous series of biophysical parameters for subsequent MowEve detection. Numéro de notice : C2019-028 Affiliation des auteurs : LaSTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/Multi-Temp.2019.8866914 date de publication en ligne : 29/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/Multi-Temp.2019.8866914 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94538

A comparison of several spectral and spatial configuration for urban material classification / Arnaud Le Bris (2019)  

Public Titre : A comparison of several spectral and spatial configuration for urban material classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Congrès : JURSE 2019, Joint Urban Remote Sensing Event (22 - 24 mai 2019; Vannes, France) , Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Langues : Anglais (eng) Résumé : (auteur) Urban material maps are useful for several city modeling or monitoring applications and can be retrieved from remote sensing data. This study investigates the impact of spectral and spatial sensor configuration on urban material classification results, comparing several configurations corresponding to existing or envisaged airborne or space sensors. Images corresponding to such sensors were simulated out of an airborne hyperspectral acquisition. At the end, the relevance of an enhanced spectral configuration and especially providing bands from the SWIR domain was proven, as well as the need for a fine spatial resolution to retrieve urban objects. However, the (late) fusion of multispectral imagery at 2 m resolution with hyperspectral data at 8 m resolution was also proven to leads to good results. Numéro de notice : C2019-020 Affiliation des auteurs : LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : http://jurse2019.org/poster-session-2/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92207

Création d’une base de connaissances sur les redécoupages administratifs durant la Révolution française : l’exemple des paroisses constitutionnelles / Antoine Keller (2019)

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Enrichissement d'orthophotographie par des données OpenStreetMap pour l'apprentissage machine / Gauthier Fillières-Riveau (2019)    

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European Forest Accounts - Années 2015-2016 : Rapport d’étude / Benjamin Piton (2019)  

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Les exceptions en Python / Stéphane Guinard (2019)  

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Fast Image and LiDAR alignment based on 3D rendering in sensor topology / Pierre Biasutti (2019)    

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Image based rendering of large historical image collections / Evelyn Paiz-Reyes (2019)    

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Introduction à la programmation orientée objet / Stéphane Guinard (2019)  

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Le mémento inventaire forestier, édition 2019 / IGN (2019)  

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More surface detail with One-Two-Pixel Matching / Ewelina Rupnik (2019)    

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Perspective-n-learned-point: pose estimation from relative depth / Nathan Piasco (2019)    

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