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scientifique

Dumont d’Urville ITRF co-location site survey Antarctica / Thomas Donal (2019)

Public Titre : Dumont d’Urville ITRF co-location site survey Antarctica Type de document : Rapport Auteurs : Thomas Donal, Auteur Mention d'édition : version 1 Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2019 Collection : Documents techniques du SGM num. 600 82 8657 Importance : 112 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes de référence et réseaux [Termes IGN] Antarctique [Termes IGN] co-positionnement [Termes IGN] International Terrestrial Reference Frame [Termes IGN] station DORIS [Termes IGN] station GNSS [Termes IGN] station permanente Résumé : (auteur) La réalisation ITRF2014 (dernière en date) de l’International Terrestrial Reference System calculée par le Laboratoire de Recherche en Géodésie de l’IGN est le résultat de la combinaison des référentiels terrestres issus des quatre techniques de géodésie spatiale (c’est à dire DORIS, GNSS, SLR et VLBI). Pour réaliser un repère unique, un moyen consiste à ajouter dans la combinaison les résultats de rattachements sur des sites co-localisés. La base scientifique de Dumont d’Urville en Antarctique dispose d'une station DORIS, de deux stations GNSS permanentes et d’un marégraphe GLOSS. Le présent rapport décrit le rattachement de précision réalisé sur ce site en janvier 2019. Note de contenu : 1- Introduction 2- Co-location site description 3- Site survey description 4- Computation 5- Results 6- Appendixes Numéro de notice : 28544 Affiliation des auteurs : IGN (2012-2019) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Rapport de mission nature-HAL : Rapport Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97404

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
28544-01	7D	Livre	SGM	K001	Exclu du prêt

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

Public Titre : Enrichissement d'orthophotographie par des données OpenStreetMap pour l'apprentissage machine Type de document : Article/Communication Auteurs : Gauthier Fillières-Riveau , Auteur ; Vincent Barra, Auteur ; Jean-Marie Favreau, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : SAGEO 2019, Spatial Analysis and GEOmatics 13/11/2019 15/11/2019 Clermont-Ferrand France Open Access Proceedings Importance : pp 71 - 83 Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] enrichissement sémantique [Termes IGN] OpenStreetMap [Termes IGN] orthoimage [Termes IGN] segmentation sémantique Résumé : (Auteur) Les données géographiques présentes dans OpenStreetMap (OSM), décrites à la fois par leur géométrie et de la sémantique, constituent une source d'information essentielle à la fabrication de cartes en relief pour déficients visuels. Cependant, à l'échelle du carrefour, les détails géométriques nécessaires à la modélisation de certains éléments ne sont pas disponibles. L'utilisation de l'imagerie aérienne constitue une source d'information complémentaire, mais impose un traitement d'image sophistiqué. Dans cet article, nous proposons une approche basée sur l'apprentissage profond (réseau adverse génératif conditionnel), en enrichissant les informations présentes dans les orthophotographies par des données sémantiques et géométriques issues d'OSM. Afin de mesurer l'influence de cet enrichissement, nous présentons les résultats de deux séries d'apprentissage, avec et sans enrichissement. Numéro de notice : C2019-026 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-02279628 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94457

Documents numériques

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

Public Titre : European Forest Accounts - Années 2015-2016 : Rapport d’étude Type de document : Rapport Auteurs : Benjamin Piton , Auteur ; Alexandra Niedzwiedz, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2019 Importance : 77 p. Note générale : Convention MTES/SDES-AgroParisTech-IGN-SSP 2018-2019 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] biomasse forestière [Termes IGN] bois énergie [Termes IGN] bois sur pied [Termes IGN] filière bois - forêt [Termes IGN] puits de carbone [Termes IGN] ressources forestières [Termes IGN] volume en bois [Vedettes matières IGN] Economie forestière Résumé : (auteur) AgroParisTech, représenté par le Bureau d’Economie Théorique et Appliquée (BETA), réalise en collaboration avec l’IGN (institut national de l’information géographique et forestière) les comptes européens de la forêts (European Forest Accounts – EFA) pour le compte du Ministère en charge de l’Environnement. Ces EFA sont un ensemble cohérent de tableaux comptables sur la ressource forestière et la filière bois, qui intègrent économie et environnement. Ce rapportage est basé sur le volontariat et son format est défini au niveau européen. Le présent rapport d’étude porte sur les années 2015 et 2016. Il explicite les recommandations d’Eurostat, la méthode utilisée pour compléter les tableaux et une brève analyse des résultats. Numéro de notice : 17596 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Rapport d'étude technique nature-HAL : RappRech DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-02116332/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95408

Voir aussi

• European Forest Accounts - Années 2014-2015 : Rapport d’étude / Benjamin Piton (2018)  
• European Forest Accounts - Années 2016-2017 : Rapport d’étude / Alexandra Niedzwiedz (2020)  

Les exceptions : comment gérer les erreurs en Python [diaporama] / Stéphane Guinard (2019)  

Public Titre : Les exceptions : comment gérer les erreurs en Python [diaporama] Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Stéphane Guinard , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2019 Importance : 14 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Langages informatiques [Termes IGN] erreur [Termes IGN] Python (langage de programmation) Numéro de notice : 25914 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Manuel de cours nature-HAL : Cours DOI : sans En ligne : https://hal.science/cel-02182401 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95939

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

Public Titre : Fast Image and LiDAR alignment based on 3D rendering in sensor topology Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Biasutti , Auteur ; Jean-François Aujol, Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Aurélie Bugeau, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Importance : 9 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie This project has also received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme underthe Marie Skłodowska-Curie grant agreement No 777826. Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] image optique [Termes IGN] semis de points Résumé : (Auteur) Mobile Mapping Systems are now commonly used in large urban acquisition campaigns. They are often equiped with LiDAR sensors and optical cameras, providing very large multimodal datasets. The fusion of both modalities serves different purposes such as point cloud colorization, geometry enhancement or object detection. However, this fusion task cannot be done directly as both modalities are only coarsely registered. This paper presents a fully automatic approach for LiDAR projection and optical image registration refinement based on LiDAR point cloud 3D renderings. First, a coarse 3D mesh is generated from the LiDAR point cloud using the sensor topology. Then, the mesh is rendered in the image domain. After that, a variational approach is used to align the rendering with the optical image. This method achieves high quality results while performing in very low computational time. Results on real data demonstrate the efficiency of the model for aligning LiDAR projections and optical images. Numéro de notice : P2019-002 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : Préprint DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-02100715v1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93283

Documents numériques

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

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International workshop on large scale land cover mapping from remote sensing, 3 décembre 2019 / Mathieu Fauvel (2019)

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

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A large-scale forest dynamic model to estimate wood resources in the French forests based on NFI information / Timothée Audinot (2019)

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Macroalgues intertidales : Apport de la télédétection hyperspectrale pour le suivi sectoriel dans le cadre de la DCE/DCSMM / Arnaud Le Bris (2019)

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Le mémento inventaire forestier, édition 2019 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2019)  

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More surface detail with one-two-pixel matching / Ewelina Rupnik (2019)    

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NIREF 2017 / Johan Leclercq (2019) 

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Optimization of optical clock network for the geopotential determination / Guillaume Lion (2019)

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

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