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Institut national de l'information géographique et forestière - IGN
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Affiner la recherche Interroger des sources externesLearning spatio-temporal representations of satellite time series for large-scale crop mapping / Vivien Sainte Fare Garnot (2022)
Titre : Learning spatio-temporal representations of satellite time series for large-scale crop mapping Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2022 Autre Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l’Université Gustave Eiffel, École doctorale n° 532, Mathématiques, Science, et Technologie de l’Information et de la Communication (MSTIC), Spécialité de doctorat : Signal, Image, et AutomatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] série temporelleMots-clés libres : segmentation panotique, mécanisme d'auto-attention, encodage spatio-temporel Résumé : (auteur) L’analyse et le suivi de l’activité agricole d’un territoire nécessitent la production de cartes agricoles précises. Ces cartes identifient les bordures de chaque parcelle ainsi que le type de culture. Ces informations sont précieuses pour une variété d’acteurs et ont des applications allant de la prévision de la production alimentaire à l’allocation de subventions ou à la gestion environnementale. Alors que les premières cartes agricoles nécessitaient un travail de terrain fastidieux, l’essor de l’analyse automatisée des données de télédétection a ouvert la voie à des cartographies à grande échelle. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la cartographie agricole à partir de séries temporelles d’images satellites multispectrales. Dans la plupart des travaux de la dernière décennie, ce problème est abordé à l’aide de modèles d’apprentissage automatique entraînés sur des descripteurs conçus par des experts. Cependant, dans la littérature de vision par ordinateur (VO) et du traitement automatique de la langue (TAL), l’entrainement de modèles d’apprentissage profond à apprendre des représentations à partir des données brutes a constitué un changement de paradigme menant à des performances sans précédent sur une variété de problèmes. De même, l’application de ces modèles d’apprentissage profond aux données de télédétection a considérablement amélioré l’état de l’art pour la cartographie agricole ainsi que d’autres tâches de télédétection. Dans cette thèse, nous soutenons que les méthodes actuelles issues des littérature VO et TAL ignorent certaines des spécificités des données de télédétection et ne devraient pas être appliquées directement. Au contraire, nous prônons le développement de méthodes adaptées, exploitant les structures spatiales, spectrales et temporelles spécifiques des séries temporelles d’images satellites. Nous caractérisons la cartographie agricole successivement comme une classification à la parcelle, une segmentation sémantique et une segmentation panoptique. Pour chacune de ces tâches, nous développons une nouvelle architecture d’apprentissage profond adaptée aux particularités de la tâche et inspirée des avancées récentes de l’apprentissage profond. Nous montrons que nos méthodes établissent un nouvel état de l’art tout en étant plus efficaces que les approches concurrentes. Plus précisément, nous présentons (i) le Pixel-Set Encoder, un encodeur spatial efficace, (ii) le Temporal Attention Encoder (TAE), un encodeur temporel utilisant la self-attention, (iii) le U-net avec TAE, une variation du TAE pour les problèmes de segmentation, et (iv) Parcel-as-Point, un module de segmentation d’instance conçu pour la segmentation panoptique des parcelles. Nous étudions également comment exploiter des séries temporelles multimodales combinant des informations optiques et radar. Nous améliorons ainsi les performances de nos modèles ainsi que leur robustesse aux nuages. Enfin, nous considérons l’arbre hiérarchique qui décrit les relations sémantiques entre les types de culture. Nous présentons une méthode pour inclure cette structure dans le processus d’apprentissage. Sur la classification des cultures ainsi que d’autres problèmes de classification, notre méthode réduit le taux d’erreurs entre les classes sémantiquement éloignées. En plus de ces méthodes, nous introduisons PASTIS, le premier jeu de données en accès libre de séries temporelles d’images satellites multimodales avec des annotations panoptiques de parcelles agricoles. Nous espérons que ce jeu de données, ainsi que les résultats prometteurs présentés dans cette thèse encourageront d’autres travaux de recherche et aideront à produire des cartes agricoles toujours plus précises. Note de contenu : 0- Introduction
1- Spatial and temporal encoding for parcel-based classification
2- Pixel-based segmentation methods
3- Leveraging multiple modalities
4- Leveraging the class hierarchy
5- ConclusionNuméro de notice : 17694 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Signal, Image, et Automatique : Gustave Eiffel : 2021 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 13/01/2022 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/IGN-ENSG/tel-03524429v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99366 Le mémento inventaire forestier, édition 2021 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2022)
Titre : Le mémento inventaire forestier, édition 2021 Type de document : Rapport Auteurs : Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -), Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2022 Importance : 40 p. Format : 11 x 25 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] bois mort
[Termes IGN] bois sur pied
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] France d'outre-mer
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Termes IGN] ressources forestières
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierIndex. décimale : 48.20 Inventaire forestier Résumé : (Editeur) Le mémento de l’inventaire forestier – édition 2021 – rassemble dans 40 pages les principaux chiffres, cartes et informations sur la forêt française issus des campagnes d’inventaire 2016 à 2020 de l’IGN. Note de contenu : SURFACES FORESTIERES
La forêt en Outre-Mer
La forêt en France métropolitaine
L'augmentation de la surface forestière
Le taux de boisement
À qui la forêt appartient-elle ?
ECOSYSTEMES FORESTIERS
La santé des forêts
La diversité des peuplements
La composition des peuplements
Le bois mort sur pied
Le bois mort au sol
La répartition de quelques plantes
RESSOURCES FORESTIERES
Le bois vivant sur pied
L'augmentation de la ressource
Informations sur les principales essences
La production biologique annuelle
Les prélèvements de bois
Quelques données régionalesNuméro de notice : 17695 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : FORET Nature : Rapport statistique nature-HAL : Rapport DOI : sans En ligne : https://inventaire-forestier.ign.fr/spip.php?article583= Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99508 Voir aussi
- Le mémento inventaire forestier, édition 2018 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2018)
- Le mémento inventaire forestier, édition 2017 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2017)
- Le mémento inventaire forestier, édition 2019 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2019)
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mémento inventaire forestier, édition 2021Adobe Acrobat PDF
Titre : Etat et évolution des forêts françaises métropolitaines : indicateurs de gestion durable 2020 Type de document : Rapport Auteurs : Benjamin Piton Mention d'édition : 6e édition Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 3/08/2021 Importance : 306 p. Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] France métropolitaine
[Termes IGN] gestion forestière durable
[Termes IGN] indicateur de gestion forestière durable
[Termes IGN] protection des forêts
[Vedettes matières IGN] Ecologie forestièreNote de contenu : Préface
Fournisseurs de données et partenaires
Pour bien comprendre les indicateurs
Critère 1. Ressources forestières en bois et carbone
1.1. Surface des forêts
1.1.1. Flux de surface des forêts
1.1.2. Répartition géographique des forêts : surfaces et taux de boisement
1.1.3. Surface des forêts par structure forestière
1.1.4. Surface des forêts par essence principale
1.2. Volume de bois sur pied
1.2.1. Volume de bois sur pied par structure forestière
1.2.2. Volume de bois sur pied par essence
1.2.3. Surface terrière des peuplements
1.3. Ressource forestière par classe de maturité
1.3.1. Ressource forestière par classe de maturité et essence
1.4. Contribution de la forêt à l'atténuation de l'effet de serre (bilan carbone)
Critère 2. Santé et vitalité des forêts
2.1. Dépôts atmosphériques en forêt
2.2. Propriétés chimiques des sols forestiers
2.3. Déficit foliaire des principales essences forestières
2.4. Dommages aux peuplements forestiers
2.4.1 Exposition des forêts au risque incendie et dommages liés
2.4.2. Populations d'ongulés sauvages dans les forêts
2.4.3 Expansion de la chenille processionnaire du pin
2.4.4 Surface forestière affectée par la sécheresse
Critère 3. Fonctions de production des forêts
3.1. Production et prélèvements de bois
3.1.1. Exploitabilité des forêts
3.2. Volume et valeur des bois récoltés
3.3. Quantité et valeur des produits forestiers commercialisés autres que le bois
3.4. Valeur des services marchands
3.5. Documents de gestion durable
Critère 4. Diversité biologique des forêts
4.1. Richesse locale en essences forestières
4.1.1. Part en surface terrière de l'essence principale
4.2. Caractère naturel des forêts
4.3. Peuplements à gros bois
4.4. Indigénat des essences forestières
4.5. Bois morts
4.6. Diversité génétique des arbres
4.7. Fragmentation des massifs forestiers
4.8. Espèces menacées
4.9. Forêts protégées pour la biodiversité
4.10 Populations d'oiseaux communs forestiers
Critère 5. Fonctions de protection des forêts
5.1. Forêts de protection
Critère 6. Fonctions socio-économiques des forêts
6.1. Structure de la propriété forestière
6.1.1. Formations dans le secteur forêt-bois
6.1.2. Démarches volontaires de certification de la gestion durable
6.2. Formation de la valeur ajoutée du secteur forêt-bois-papier-ameublement
6.3. Répartition de la valeur ajoutée du secteur forêt-bois-papier-ameublement
6.4. Dépenses publiques en faveur des forêts
6.5. Emplois dans la filière forêt-bois
6.6. Santé et sécurité au travail dans le secteur forêt-bois
6.7. Consommation de bois
6.7.1. Recyclage et récupération
6.8. Importations et exportations
6.9. Energie bois
6.10. Accès du public aux forêts
6.11. Forêts à valeur culturelle ou spirituelle
Annexes
GlossaireNuméro de notice : 17687 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Rapport statistique nature-HAL : Rapport DOI : sans En ligne : https://foret.ign.fr/api/upload/IGD-2020-c255.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98364 Documents numériques
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indicateurs de gestion durable 2020 - pdf auteurAdobe Acrobat PDF30èmes Journées de la Recherche de l'IGN - ENSG dématérialisées du 25 au 28 mai 2021 / Journées Recherche de l'IGN 2021, 30èmes journées (25 - 28 mai 2021; France) (2021)
Titre : 30èmes Journées de la Recherche de l'IGN - ENSG dématérialisées du 25 au 28 mai 2021 : l’information géographique encore + Type de document : Actes de congrès Congrès : Journées Recherche de l'IGN 2021, 30èmes journées (25 - 28 mai 2021; France), Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2021 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2021, 30es Journées 25/05/2021 28/05/2021 en ligne France vidéos des journées Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] géomatique
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] image numérisée
[Termes IGN] modélisation de la forêtRésumé : (éditeur) Les #JRIGN2021 sont l’occasion de faire, comme chaque année depuis 30 ans, le point sur les travaux de recherche des laboratoires de l’IGN-ENSG et de leurs applications dans de nombreux domaines. Pour cette année anniversaire, nous en faisons encore plus et vous proposons une semaine consacrée à l’information géographique encore + : plus d’usages, plus de données, plus d’acteurs, plus d’actualité et plus de précision.
Au travers de 4 conférences en ligne, 40 présentations de recherche et de posters scientifiques, vous pouvez découvrir les dernières avancées de la recherche.Note de contenu : Replays pendant 3 mois après l'événement :
https://livee.com/chat/ign-jr2021/s_705401?autologin=true&data=v321vryHzZqVVP0RH604txFkflGMTrsvsEqwbGXTH1AWfnGYW6GjS0RSLcAjJqWeOy2j6YRy0tdBHbWi5g-ziQM8QQF03OWk
https://livee.com/event/ign-jr2021/french/s_705401/l/Event-06-ReplaysNuméro de notice : 17649 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Actes nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97819 Documents numériques
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30èmes Journées de la Recherche de l'IGN - pdf auteurAdobe Acrobat PDFAnalysing 18th century hydrographic data: a campaign in the Bay of Biscay, 1750-1751 / Helen Mair Rawsthorne (2021)
Titre : Analysing 18th century hydrographic data: a campaign in the Bay of Biscay, 1750-1751 Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2021 Conférence : Data for History 2021, 4th Data for History conference : Modelling Time, Places, Agents 19/05/2021 30/06/2021 Berlin virtuel Allemagne OA Abstracts only Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] campagne d'observations
[Termes IGN] carte ancienne
[Termes IGN] carte marine
[Termes IGN] données hydrographiques
[Termes IGN] sondage par points
[Termes IGN] Terre-Neuve, île de (Terre-Neuve-et-Labrador)
[Termes IGN] traitement de donnéesRésumé : (auteur) This paper features part of the work carried out for my Master’s thesis in Epistemology, History of Science and Technology. The project was completed during a six-month internship with the Région Nouvelle-Aquitaine as part of the Nouvelle-Aquitaine et Outre-Mers programme. In 2020, the French Service Hydrographique et Océanographique de la Marine (Shom) celebrated its 300th anniversary. The Shom is the French public authority for maritime and coastal geographical reference information. Such information is obtained through specific measurement techniques that have evolved throughout history. The Shom's predecessor, the Dépôt des Cartes et Plans de la Marine, was created in 1720 in order to collect, analyse and compile the documents produced by the maritime community to construct nautical maps. It was in the interest of the royal power of the time to collect mariners’ logbooks to monopolise the information contained inside them. They did this via the Grande Ordonnance de la Marine, established in 1681 and written by Colbert, secretary of the navy under the reign of Louis XIV, which required pilots of vessels to submit all logbooks to the Greffe de l’Amirauté. Then, in 1773 the Dépôt became the sole institution in charge of the production and publication of nautical charts in France. As well as simply collecting logbooks, the Dépôt began producing and enforcing rules and standards on how to log the information inside them. This information would then be regrouped by location and type, and used for the production or correction of nautical charts by Dépôt engineers. Upon discovering inaccuracies on nautical charts during voyages, mariners would often annotate the charts, which would later be subject to discussion and revision by the Dépôt upon their return. When significant errors or deficiencies were identified on published nautical charts, the Dépôt, along with the logistical assistance of the Ministre de la Marine, organised for hydrographic campaigns to be carried out to verify and improve existing nautical charts. In 1750 and 1751, a hydrographic campaign was conducted in the Bay of Biscay by a captain of the French Navy, chosen thanks to his practical navigation experience. The aim was to correct two charts of the region and to carry out landing soundings that could be added to new charts. During the mission, over 350 soundings were carried out in the Bay using a leadline to measure the depth of the water and to record samples of the seabed at different points. For every sounding point, some or all of the following information were recorded in manuscripts written on board the ship: the date, the time, the depth of the water, the nature of the seabed and the geographic position, either with bearings, with geographic coordinates or by dead reckoning. This study presents a methodology for the processing and analysis of the hydrographic data recorded during this campaign. The processing workflow involves numerous steps: the datafication of the information contained in the ship’s documents; the definition of the digitised data via the analysis of the accompanying historical archives of the campaign and the addition of metadata; the standardisation of the digitised data to comply with curent norms; the classification of the digitised data according to modern reference data. The newly interoperable historical data can then be compared and analysed alongside equivalent data collected at different moments in history that have undergone the same data processing. In this project, the historical data from the campaign, once processed, are compared to current data, collected and diffused by the Shom, allowing an analysis of the evolution and the continuities in the bathymetry and sedimentology in the Bay of Biscay. The methodology developed makes use of digital humanities tools, particularly digital cartography tools for visualising the mapping of the processed historical data. Numéro de notice : C2021-005 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03239920 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97795 PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalink
