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Combining deep learning and mathematical morphology for historical map segmentation / Yizi Chen (2021)
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Titre : Combining deep learning and mathematical morphology for historical map segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Yizi Chen, Auteur ; Edwin Carlinet, Auteur ; Joseph Chazalon, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Bertrand Duménieu
, Auteur ; Julien Perret
, Auteur
Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2021 Projets : SODUCO / Perret, Julien Note générale : bibliographie
soumis à DGMM 2021Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes descripteurs IGN] analyse diachronique
[Termes descripteurs IGN] apprentissage profond
[Termes descripteurs IGN] carte ancienne
[Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement
[Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] détection d'objet
[Termes descripteurs IGN] données maillées
[Termes descripteurs IGN] morphologie mathématique
[Termes descripteurs IGN] vectorisationRésumé : (auteur) The digitization of historical maps enables the study of ancient, fragile, unique, and hardly accessible information sources. Main map features can be retrieved and tracked through the time for subsequent thematic analysis. The goal of this work is the vectorization step, i.e., the extraction of vector shapes of the objects of interest from raster images of maps. We are particularly interested in closed shape detection such as buildings, building blocks, gardens, rivers, etc. in order to monitor their temporal evolution. Historical map images present significant pattern recognition challenges. The extraction of closed shapes by using traditional Mathematical Morphology (MM) is highly challenging due to the overlapping of multiple map features and texts. Moreover, state-of-the-art Convolutional Neural Networks (CNN) are perfectly designed for content image filtering but provide no guarantee about closed shape detection. Also, the lack of textural and color information of historical maps makes it hard for CNN to detect shapes that are represented by only their boundaries. Our contribution is a pipeline that combines the strengths of CNN (efficient edge detection and filtering) and MM (guaranteed extraction of closed shapes) in order to achieve such a task. The evaluation of our approach on a public dataset shows its effectiveness for extracting the closed boundaries of objects in historical maps. Numéro de notice : P2021-001 Affiliation des auteurs : LaSTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint En ligne : https://arxiv.org/abs/2101.02144 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96739 A new segmentation method for the homogenisation of GNSS-derived IWV time-series / Annarosa Quarello (2020)
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Titre : A new segmentation method for the homogenisation of GNSS-derived IWV time-series Type de document : Article/Communication Auteurs : Annarosa Quarello , Auteur ; Olivier Bock
, Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur
Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2020 Importance : 25 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes descripteurs IGN] algorithme d'homogénéisation
[Termes descripteurs IGN] analyse de variance
[Termes descripteurs IGN] changement climatique
[Termes descripteurs IGN] données GNSS
[Termes descripteurs IGN] estimateur
[Termes descripteurs IGN] inférence
[Termes descripteurs IGN] itération
[Termes descripteurs IGN] positionnement ponctuel précis
[Termes descripteurs IGN] programmation dynamique
[Termes descripteurs IGN] série temporelle
[Termes descripteurs IGN] surveillance météorologique
[Termes descripteurs IGN] teneur intégrée en vapeur d'eau
[Termes descripteurs IGN] variation saisonnièreRésumé : (auteur) Homogenization is an important and crucial step to improve the usage of observational data for climate analysis. This work is motivated by the analysis of long series of GNSS Integrated Water Vapour (IWV) data which have not yet been used in this context. This paper proposes a novel segmentation method that integrates a periodic bias and a heterogeneous, monthly varying, variance. The method consists in estimating first the variance using a robust estimator and then estimating the segmentation and periodic bias iteratively. This strategy allows for the use of the dynamic programming algorithm that remains the most efficient exact algorithm to estimate the change-point positions. The statistical performance of the method is assessed through numerical experiments. An application to a real data set of 120 global GNSS stations is presented. The method is implemented in the R package GNSSseg that will be available on the CRAN. Numéro de notice : P2020-005 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : sans En ligne : https://arxiv.org/pdf/2005.04683.pdf Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95078
Titre : A scala library for spatial sensitivity analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Juste Raimbault, Auteur ; Julien Perret , Auteur ; Romain Reuillon, Auteur
Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2020 Importance : 5 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes descripteurs IGN] analyse de sensibilité
[Termes descripteurs IGN] bibliothèque de formes
[Termes descripteurs IGN] modèle de simulation
[Termes descripteurs IGN] modélisation spatiale
[Termes descripteurs IGN] morphologie urbaine
[Termes descripteurs IGN] simulation spatialeRésumé : (auteur) The sensitivity analysis and validation of simulation models require specific approaches in the case of spatial models. We describe the spatialdata scala library providing such tools, including synthetic generators for urban configurations at different scales, spatial networks, and spatial point processes. These can be used to parametrize geosimulation models on synthetic configurations, and evaluate the sensitivity of model outcomes to spatial configuration. The library also includes methods to perturb real data, and spatial statistics indicators, urban form indicators, and network indicators. It is embedded into the OpenMOLE platform for model exploration, fostering the application of such methods without technical constraints. Numéro de notice : P2020-009 Affiliation des auteurs : LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : sans date de publication en ligne : 21/07/2020 En ligne : https://arxiv.org/abs/2007.10667 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95609 Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)
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Titre : Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Tilak , Auteur ; Arnaud Braun
, Auteur ; David Chandler, Auteur ; Nicolas David
, Auteur ; Sylvain Galopin, Auteur ; Amélie Lombard, Auteur ; Camille Parisel, Auteur ; Camille Parisel, Auteur ; Matthieu Porte, Auteur ; Marjorie Robert, Auteur
Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] BD Alti
[Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol
[Termes descripteurs IGN] chaîne de production
[Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement
[Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] corrélation croisée maximale
[Termes descripteurs IGN] étiquette
[Termes descripteurs IGN] Gironde (33)
[Termes descripteurs IGN] image à très haute résolution
[Termes descripteurs IGN] image aérienne
[Termes descripteurs IGN] image multibande
[Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface
[Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique
[Termes descripteurs IGN] vectorisation
[Termes descripteurs IGN] zone d'intérêt
[Termes descripteurs IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) This paper describes a methodology to produce a 7-classes land cover map of urban areas from very high resolution images and limited noisy labeled data. The objective is to make a segmentation map of a large area (a french department) with the following classes: asphalt, bare soil, building, grassland, mineral material (permeable artificialized areas), forest and water from 20cm aerial images and Digital Height Model. We created a training dataset on a few areas of interest aggregating databases, semi-automatic classification, and manual annotation to get a complete ground truth in each class. A comparative study of different encoder-decoder architectures (U-Net, U-Net with Resnet encoders, Deeplab v3+) is presented with different loss functions. The final product is a highly valuable land cover map computed from model predictions stitched together, binarized, and refined before vectorization. Numéro de notice : P2020-006 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : sans En ligne : https://arxiv.org/pdf/2005.05652.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95079 Challenging deep image descriptors for retrieval in heterogeneous iconographic collections / Dimitri Gominski (2019)
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Titre : Challenging deep image descriptors for retrieval in heterogeneous iconographic collections Type de document : Article/Communication Auteurs : Dimitri Gominski , Auteur ; Martyna Poreba
, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet
, Auteur ; Liming Chen, Auteur
Editeur : New York [Etats-Unis] : Association for computing machinery ACM Année de publication : 2019 Autre Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : SUMAC 2019, 1st workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents 21/10/2019 21/10/2019 Nice France Proceedings ACM Importance : pp 31 - 38 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Preprint publié sur ArXiv https://arxiv.org/abs/1909.08866v1Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes descripteurs IGN] analyse visuelle
[Termes descripteurs IGN] apprentissage profond
[Termes descripteurs IGN] base de données d'images
[Termes descripteurs IGN] collection
[Termes descripteurs IGN] descripteur
[Termes descripteurs IGN] données hétérogènes
[Termes descripteurs IGN] exploration de données
[Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes descripteurs IGN] iconographie
[Termes descripteurs IGN] image multi sources
[Termes descripteurs IGN] indexation
[Termes descripteurs IGN] jeu de données
[Termes descripteurs IGN] recherche d'image basée sur le contenuRésumé : (auteur) This article proposes to study the behavior of recent and efficient state-of-the-art deep-learning based image descriptors for content-based image retrieval, facing a panel of complex variations appearing in heterogeneous image datasets, in particular in cultural collections that may involve multi-source, multi-date and multi-view contents. For this purpose, we introduce a novel dataset, namely Alegoria dataset, consisting of 12,952 iconographic contents representing landscapes of the French territory, and encapsultating a large range of intra-class variations of appearance which were finely labelled. Six deep features (DELF, NetVLAD, GeM, MAC, RMAC, SPoC) and a hand-crafted local descriptor (ORB) are evaluated against these variations. Their performance are discussed, with the objective of providing the reader with research directions for improving image description techniques dedicated to complex heterogeneous datasets that are now increasingly present in topical applications targeting heritage valorization. Numéro de notice : C2019-022 Affiliation des auteurs : LaSTIG MATIS (2012-2019) Autre URL associée : ArXiv Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1145/3347317.3357246 date de publication en ligne : 19/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.1145/3347317.3357246 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93623 How IGN (France) computed the so-called "centre of gravity" of physical Europe in 1989 and 2004 / Jean-François Hangouët (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkCyclic asymptotic behaviour of a population reproducing by fission into two equal parts / Etienne Bernard (2017)
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PermalinkConvex programming approach to robust estimation of a multivariate Gaussian model / Samuel Balmand (2016)
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PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkGeomRDF: a geodata converter with a fine-grained structured representation of geometry in the web / Fayçal Hamdi (sept 2014)
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