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  2. Dissertations / Theses
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  4. Book chapters

Academic literature on the topic 'Classification de l’occupation du sol'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 6 February 2022

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Journal articles on the topic "Classification de l’occupation du sol"

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Njutapvoui, Nourdi, RUDANT Jean Paul, and ONGUENE RAPHAEL. "EVALUATION DU POTENTIEL DES SERIES D’IMAGES MULTI-TEMPORELLES OPTIQUE ET RADAR DES SATELLITES SENTINEL 1 & 2 POUR LE SUIVI D’UNE ZONE CÔTIÈRE EN CONTEXTE TROPICAL : CAS DE L’ESTUAIRE DU CAMEROUN POUR LA PÉRIODE 2015-2020." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection 223 (August 25, 2021): 88–103. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2021.586.

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Abstract:
Ce travail porte sur l’évaluation du potentiel des images multi-temporelles et multi-capteurs (optique et radar) des satellites Sentinel 1 et 2 pour la cartographie de l’occupation du sol et le suivi de l’évolution du trait de côte dans un écosystème tropical sur la période 2015 à 2020. La zone d’étude choisie est l’Estuaire du Cameroun. Cette zone représente un milieu de transition écologique majeur dans la sous-région avec la présence de réserves naturelles protégées (mangroves, forêt dense, zones humides) mais aussi une forte activité anthropique (constructions, agriculture, forêt dégradée). L’approche méthodologique a consisté en une chaine de prétraitements et d’analyses visuelles d’images, suivie d’une combinaison des bandes de chaque capteur, d’une classification supervisée Random Forest pour ébaucher une cartographie de l’occupation du sol et enfin une numérisation du trait de côte. Globalement, les résultats montrent que la classification, avec les images Sentinel 2 en utilisant 10 bandes et en ajoutant 4 indices de végétation, s’avère légèrement plus précise (95.75%) que celle issue des 13 bandes initiales (91.78%). La classification avec les seules images Sentinel 1A double polarisation (VV, VH) conduit à une précision de 78.44%. La combinaison des bandes Sentinel 2A (10 bandes et 4 indices) et Sentinel 1 améliore les résultats et conduit à une précision de 98.76%. Nos résultats montrent aussi que l’utilisation des séries chronologiques d’images multi-temporelles améliore considérablement la précision de classification par rapport à l’usage d’une seule image (mono-date), et cela pour les deux capteurs, soit un gain supplémentaire de 13% et 10% respectivement pour Sentinel-2 et Sentinel-1. Néanmoins ce gain reste faible pour les classes temporellement stables. Les résultats d’analyse de l’évolution du trait de côte montrent que l’estuaire du Cameroun est perturbé selon différents niveaux d’érosion (Cap Cameroun, Partie Nord île Manoka, embouchure de la Sanaga), et d’accrétion (Limbé, et Partie Sud île Manoka) et aussi par de faible variations internes. La fusion des données de télédétection optique et radar dans la discrimination des classes d’occupation du sol, a permis de montrer que les zones de constructions sont les plus vulnérables à l’érosion côtière. Par contre, la présence de la végétation (mangrove, forêt) stabilise et protège la côte d’éventuels risques de cette nature.
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Hoang, Kim Huong, Monique Bernier, Sophie Duchesne, and Minh Y Tran. "Renforcement de la qualité d’information de l’occupation du sol par l’intégration de données satellitaires optiques et radar en support à la modélisation hydrologique." Revue des sciences de l’eau 31, no. 3 (December 10, 2018): 177–99. http://dx.doi.org/10.7202/1054302ar.

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Abstract:
Afin de suivre l’évolution de l’occupation du sol du bassin versant de la rivière Cau (nord du Vietnam), des images HRVIR 2 du satellite SPOT-4 ont été acquises fin novembre 2007 et début janvier 2008. Dans un premier temps, l’approche de classification hiérarchique avec le mode de classification « avec caractéristiques liées aux classes (class-related features) » a été développée et appliquée afin d’extraire sept classes d’occupation du sol pertinentes à la modélisation hydrologique, sans distinguer les rizières des autres types de culture. Cette approche a montré son efficacité, la précision globale de la classification étant de 91 %. Une diminution significative de la confusion entre les milieux urbains, les terres agricoles et les plantations a été remarquée par rapport à une classification antérieure d’une image LANDSAT-7 de 2003, dont la précision globale était de 78 %. Par la suite, afin de distinguer les rizières des autres types de culture, deux séries d’images du satellite RADARSAT-2 en bande-C (double polarisation et polarimétriques) ont été utilisées. Ces images ont été acquises de mai 2009 à mai 2010 et couvrent deux périodes de croissance du riz, soit la période de la principale récolte (saison traditionnelle du riz) et celle du printemps. Pour les images double polarisation, en mode standard (S5), une méthode de seuillage a été appliquée sur la variation temporelle du signal entre les images acquises en début de saison et celles à la mi-saison. Cette méthode a permis de détecter 74 % des rizières de la saison traditionnelle du riz et 63 % des rizières de la saison de riz du printemps, selon une comparaison avec des données statistiques de la province de Thai Nguyen. La précision globale de la classification obtenue, pour toutes les classes d’occupation du sol, est de 71 % pour la saison traditionnelle de riz et de 67 % pour la saison de riz du printemps. Pour les images polarimétriques, en mode fin (FQ21), la matrice de cohérence a été choisie pour identifier les rizières d’une zone hétérogène. La classification a été réalisée à l’aide de l’algorithme SVM (Support Vector Machine). Ces dernières informations ont ensuite été intégrées à la carte thématique dérivée d’images SPOT-4 pour obtenir la carte finale. Cette carte sert directement à la modélisation hydrologique. Les calculs des besoins en eau pour la culture du riz ont montré que les rizières prennent une grande proportion du débit total dans les deux sous-bassins versants utilisés en exemple. Ces calculs montrent l’importance de détecter les rizières si l’on souhaite réaliser des simulations hydrologiques réalistes sur le bassin versant de la rivière Cau et confirment une des hypothèses de nos travaux, qui est que l’identification des rizières sur la carte d’occupation du sol améliore les évaluations et prédictions liées au cycle hydrologique.
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Tiesse, Cyrille Bi, Eboua Narcisse Wandan, and Hyppolite Dibi N’da. "Apport De La Teledetection Pour Le Suivi SpatioTemporel De L’occupation Du Sol Dans La Region Montagneuse Du Tonkpi (Cote D’ivoire)." European Scientific Journal, ESJ 13, no. 15 (May 31, 2017): 310. http://dx.doi.org/10.19044/esj.2017.v13n15p310.

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Abstract:
Objective: This study aims to characterize and to map vegetation cover in the mountainous region of Tonkpi in order to evaluate forest dynamics by remote sensing. Methodology and Results: This work relied on four satellite images of the scene 198-55 Landsat 4 TM 1990 from Landsat 7 ETM+ in 2000, Landsat 5 TM 2011 and Landsat 8 OLI-SHOTS 2015. Based on field data, classification was conducted using the maximum likelihood method in satellite images (OLI-SHOTS, ETM + and TM) in order to map vegetation from 1990 to 2015. These maps were superimposed to the Digital elevation model produced from an ASTER image in order to assess forest dynamics at altitude levels. The diachronic study of land use revealed a change in the landscape with a significant reduction of dense forest (-35.6%) and crop lands and fallow (-42.14%), and an increase of degraded forests (15.13%) and bare soil land and houses (10.46%). Moreover, high altitudes occupy a large proportion (37.7%) of the landscape (12,284 km2 ), followed by medium altitudes (34.6%), and low altitudes (27.7%). Concerning bare soil and homes, there is a large increase of the area at low altitudes (88, 96%) while concerning crops and fallow, the area reduction was more pronounced at high altitudes ( -53.64%). The medium altitudes have the highest rate of increase (51.14%) in degraded forests, and the highest decrease (-43.25%) in the dense forests. Conclusion and Application: The study shows that high altitudes occupy the largest proportion of the total area of the region and a change in the landscape due to human activities. Based on the results, we recommend a spatio-temporal monitoring of the net erosion on the mountains in order to maintain its agricultural potential and fight effectively against erosion.
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Brun, L. Estelle, Djego J. Gaudence, Moussa Gibigaye, and Brice Tente. "Dynamique De L’occupation Du Sol Dans Les Zones Humides De La Commune D’allada Au Sud-Benin (Sites Ramsar 1017 Et 1018)." European Scientific Journal, ESJ 14, no. 12 (April 30, 2018): 59. http://dx.doi.org/10.19044/esj.2018.v14n12p59.

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Abstract:
The wetlands are the integral element of the natural resource of Benin Republic. However, anthropic pressure on those “fragil” environments, contribute to the reducing of their surface and accordingly, to a loss their biodiversity. The target objective is to make cartography of land units from 1990 to 2014 in order to identify the various pressures upon the wet ecosystems. A 2014 Landsat 8 OLI-TIRS image and a 1990 map of Benin land cover were used to establish the cartography. We used the Maximum likelihood algorithm to execute the supervised classification of the landsat image in ERDAS. The mapping of the land’s units in the wetlands was then carried out in ArcGIS. The results revealed that the tree savana have completely disappeared. It represents 11.47 % of the landscape in 1990 against 0 % in 2014. The mosaics of fields and fallows under palm plantations have reduced to -30.42 % in 2014. They represent 66.63 % of the landscape. The land units which progressed are the mosaic of fields and fallow (12.06 %), the swamps (10.47 %), the plantations (5.26 %) and the agglomerations (2.71 %). This shows strong human pressure exerted on the natural vegetation of the wetlands in the Allada district. These results will provide the local authorities with a tool for decision support, for an efficient use and a sustainable management of these natural wet ecosystems.
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Tsewoue, Mélanie Rosine, Martin Tchamba, Marie Louise Avana, and Armand Delanot Tanougong. "Dynamique spatio-temporelle de l’occupation du sol dans le Moungo, Région du Littoral, Cameroun : influence sur l’expansion des systèmes agroforestiers à base de bananiers." International Journal of Biological and Chemical Sciences 14, no. 2 (May 12, 2020): 486–500. http://dx.doi.org/10.4314/ijbcs.v14i2.15.

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Abstract:
La présente étude vise à caractériser, sur 32 ans entre 1986 et 2018, les mutations spatio-temporelles qu’a connu la zone du Moungo dans la Région du Littoral au Cameroun en raison de l’expansion des plantations bananières et des diverses pressions dans l’utilisation des ressources. Les images satellitaires Landsat de 1986, 2001 et 2018 ont été exploitées à l’aide de la télédétection et des SIG. La classification non supervisée a permis d’obtenir huit classes d’occupation du sol (forêt dense, forêt claire, plantation et champs de cultures, sols nus, zone habitée, savane herbeuse et surface d’eau). La tendance évolutive des formations végétales est essentiellement régressive pour les forêts dense et claire avec une diminution de 336 924,51 ha à 272 887,04 ha entre 1986 et 2018, soit un taux de régression de 16,54% de la superficie totale. Par contre, elle est progressive pour les plantations/champs de cultures, savanes herbeuses, et zones habitées dont les superficies sont passées de 50 231,24 ha en 1986 à 111 325,41 ha en 2018 soit un taux de progression de 15,77%. Les facteurs de cette dégradation sont principalement d’ordres humains (agriculture, surpâturage et démographie galopante) et se traduit par la fragmentation des formations végétales naturelles au profit des surfaces cultivées et des zones d’habitations. Mots clés : Classes d’occupation du sol, facteurs de dégradation, Systèmes d’Information Géographique, Moungo-Cameroun. English Title: Spatio-temporal dynamic of land use change in the Moungo division, Littoral Region, Cameroon : influence on the expansion of banana-based agroforestry systems This study aims to characterize, over a 32-year period between 1986 and 2018, the spatial and temporal changes that occurs in the Moungo division located in the Littoral Region of Cameroon has undergone due to expansion bananas plantation and various pressures in the natural resources use. Landsat satellite images from 1986, 2001 and 2018 were exploited using remote sensing and GIS. The unsupervised classification yielded eight land use classes (dense forest, open forest, plantation and croplands, bare soil, inhabited area, herbaceous savannah and water plans). The evolutionary trend of vegetation formations is essentially regressive for dense and open forest with a decrease from 336 924.51 ha to 272 887.04 ha between 1986 and 2018, indicating a regression rate of 16.54% of the total area. On the other hand, it is progressive for plantations/croplands, herbaceous savannas, and inhabited areas, whose areas increased from 50 231.24 ha in 1986 to 111 325.41 ha in 2018, thus an increment rate of 15.77%. The degradation factors are mainly anthropogenic and include agriculture, overgrazing and increasing human population. As a result, the natural vegetation is being fragmented and transformed into cultivated areas and human inhabitations.Keywords : Land use classes, degradation factors, Geographical Information Systems, Moungo-Cameroon.
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Brou, Yao Télesphore, Anas Emram, Laouina Abdellah, Miloud Chaker, Sylvie Coupleux, and Saïd Boujrouf. "Changement des états de surface, précipitations automnales et vulnérabilité des sols dans le bassin versant du Bouregreg au Maroc." Revue des sciences de l’eau 26, no. 2 (June 3, 2013): 81–87. http://dx.doi.org/10.7202/1016060ar.

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Abstract:
Résumé Localisé dans la région de Rabat-Salé-Zemour, le bassin versant du Bouregreg est un espace essentiellement pastoral dans ses parties intérieures montagneuses et une zone agro-pastorale en aval. Les dynamiques paysagères observées sur ce bassin versant, à l’instar de la plupart des bassins versants du Maroc atlantique, sont marquées par une densification des zones de cultures dans les plaines et de leur extension sur les versants. La classification supervisée des images Landsat de 1987 et 2006 a permis de mettre en évidence l’évolution de l’occupation du sol. Sur l’ensemble du bassin versant, entre 1987 et 2006, 15 % des surfaces boisées ont été transformées en espaces agricoles. La prise en compte de la morphologie du bassin versant permet de mettre en évidence la fragilité des paysages agricoles. En effet, près de 39 % des surfaces cultivées sont situées sur des pentes de 5 à 10 % et près de 24 % sur les pentes de 10 à 20 %. Ces terres de culture présentent une quasi-absence de végétation durant la période de préparation des sols et de semis. L’archivage et le suivi à l’échelle saisonnière des NDVI (indice de végétation normalisé) décadaires du capteur Spot végétation sur la période 2001-2009 révèlent un allongement de la période au cours de laquelle les sols sont quasi-dénudés durant les années de sécheresses exceptionnelles. Par ailleurs, l’analyse de la série pluviométrique de la station de Rabat met en évidence une modification du régime des pluies automnales à partir de 1999, marquée notamment par une tendance à l’accroissement des hauteurs de pluie en octobre. Cette situation est susceptible d’accélérer la vulnérabilité des sols dénudés (à pentes fortes) à l’érosion pluviale, notamment à l’occasion d’années particulièrement sèches comme ce fut le cas en 2003 et 2007.
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Vitter, Maxime, and Christine Jacqueminet. "Cartographier l’occupation du sol par photo-interprétation." Revue Internationale de Géomatique 27, no. 2 (April 2017): 151–78. http://dx.doi.org/10.3166/rig.2017.00016.

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Boivin, Daniel J. "De l’occupation du sous-sol urbain à l’urbanisme souterrain." Cahiers de géographie du Québec 33, no. 88 (April 12, 2005): 37–49. http://dx.doi.org/10.7202/021998ar.

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Abstract:
Dans cet article, l'auteur jette les bases d'une réflexion sur l'utilisation de l'espace souterrain en milieu urbain, établissant ainsi une problématique non pas bidimensionnelle (surface) mais bien tridimensionnelle de l'espace. Divers aspects tels que les modifications éventuelles de la trame et de la forme urbaines sont considérés à la lumière des préoccupations d'aménagement qui sont intimement liées aux questions d'utilisation du sol. Plusieurs exemples québécois serviront d'ailleurs à illustrer ce propos. Enfin, une méthodologie est proposée afin de guider les aménagistes et urbanistes dans ce nouveau territoire à occuper. Plusieurs propositions sont en outre formulées afin de mieux gérer l'espace urbain.
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Perret, Julien, Cyril De Runz, Anne Varet-Vitu, Bertrand Dumenieu, Laure Saligny, Pascal Cristofoli, Bastien Lefebvre, and Eric Desjardins. "Etudes des dynamiques de l’occupation du sol. Questionnements, simplifications et limites." Revue internationale de géomatique 25, no. 3 (September 30, 2015): 301–30. http://dx.doi.org/10.3166/rig.25.301-330.

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Courtot, Roland. "Évolution de l’occupation du sol en Provence-Alpes-Côte d’Azur vue du ciel." Méditerranée, no. 105 (July 1, 2005): 105–6. http://dx.doi.org/10.4000/mediterranee.379.

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Dissertations / Theses on the topic "Classification de l’occupation du sol"

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Dugas-Simard, Alain. "Évaluation de quelques sources d’erreur dans un inventaire de l’occupation du sol par terrain agricole à Sainte-Foy (Québec), produit à l’aide d’une image SPOT-1." Mémoire, Université de Sherbrooke, 1991. http://hdl.handle.net/11143/8265.

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Abstract:
Un inventaire de l'occupation du sol pour chaque terrain agricole en milieu périurbain peut être produit par le croisement (automatisé) entre une image satellitaire classifiée et une image des terrains, provenant du cadastre numérisé. Trois sources d'erreur sont examinées. L'erreur planimétrique, créée par la ""rasteurisation"" des polygones-terrain, l'erreur dans les proportions des classes d'occupation du sol due à la résolution spatiale, et l'erreur de la classification elle-même. Les résultats démontrent que chacune de ces erreurs varie en fonction des terrains, donnant des inventaires de qualité inégale. Il est difficile de les corréler avec les dimensions des terrains, et de fixer ainsi des dimensions minimales nécessaires au succès de l'inventaire agricole.
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Roy, Hari Gobinda. "Évolution de l’évolution de l’occupation du sol (1950-2025) et impacts sur l’érosion du sol dans un bassin versant méditerranéen." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016AZUR2024/document.

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Abstract:
La question du changement de la couverture terrestre est devenue importante dans le monde entier au cours des dernières années, non seulement pour les chercheurs, mais aussi pour les planificateurs urbains et les écologistes qui préconisent l'utilisation durable des terres dans l'avenir. En Europe méditerranéenne, les caractéristiques de couverture du sol ont considérablement changé depuis la Seconde Guerre mondiale en raison des activités humaines intensives, de la croissance de la population, et de l'étalement urbain et touristique. La plupart des études antérieures sur les changements de l’occupation du sol dans la région méditerranéenne se sont centrées sur un problème particulier et / ou ont décrit un type spécifique de changement de la couverture terrestre. Peu de recherches ont pris en compte les transformations de plusieurs catégories d’occupation du sol en même temps. De même, rares sont les travaux qui considèrent plusieurs variables dans le changement de l’occupation du sol au cours du temps, au-delà des traditionnels effets de l’altitude et de la pente. Nous souhaitons ici intégrer la variété des catégories et des composantes d’évolution. En outre, si certaines études à propos de la modélisation des mutations de la couverture terrestre se concentrent sur les variables d’influence, peu se penchent sur l’influence de la période historique et des échelles de temps différentes sur la prédiction. Ainsi, dans cette thèse, les changements de l’occupation du sol ont été prédits en utilisant différentes échelles de temps pour évaluer les impacts de la période historique dans la prédiction de la carte de la couverture terrestre d'ici 2025. Enfin, si l’étendue spatiale varie dans les différentes recherches, il semble utile de s’interroger sur les effets de la taille du terrain d’étude et de la résolution des cellules prises en compte, dans la prédiction. Les transformations de l’occupation du sol ont un impact significatif sur la dégradation des terres, y compris l'érosion des sols
The European Mediterranean coastal area has experienced widespread land cover change since 1950 because of rapid urban growth and expansion of tourism. Urban sprawl and other land cover changes occurred due to post-war economic conditions, population migration, and increased tourism. Land cover change has occurred through the interaction of environmental and socio-economic factors, including population growth, urban sprawl, industrial development, and environmental policies. In addition, rapid expansion of tourism during the last six decades has caused significant socioeconomic changes driving land cover change in Euro-Mediterranean areas. Mediterranean countries from Spain to Greece experienced strong urban growth from the 1970’s onwards, and a moderate growth rate is projected to continue into the future. Land cover change can result in environmental changes such as water pollution and soil degradation. Several previous studies have shown that Mediterranean vineyards are particularly vulnerable to soil erosion because of high rainfall intensity and the fact that vineyards are commonly located on steeper slopes and the soil is kept bare during most of the cultivation period (November to April) when precipitation is at its highest. The main objective of this thesis is to predict long-term soil erosion evolution in a Mediterranean context of rapid urban growth and land use change at the catchment scale. In order to achieve this, the following specific aims have been formulated: (i) to analyze the spatial dynamics of land cover change from 1950 to 2008; (ii) to compare the impact of historical time periods on land cover prediction using different time scales; (iii) to test the impacts of spatial extent and cell size on LUCC modeling; and (iv) to predict the impact of land cover change on soil erosion for 2025
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Niamien, N'goran David. "Evaluation du potentiel des données radar multi-paramètres pour la cartographie en milieu tropical : applications en Guyane française et en Côte d’Ivoire." Thesis, Paris Est, 2013. http://www.theses.fr/2013PEST1195/document.

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Abstract:
Depuis 2007, une nouvelle génération de radar satellitaires imageurs plus performants permet de renouveler les approches cartographiques et ce, en particulier, sur les zones tropicales où l'acquisition des images optiques est difficile du fait de la présence quasi permanente de nuages. Ces radars opèrent en différentes longueurs d'onde (bande L, C, X), différentes polarisations et avec des résolutions spatiales variables (Très Haute Résolution à Moyenne Résolution Spatiale).Nos sites d'étude se situent en Guyane française et en Côte d'Ivoire en contexte climatique tropical humide. Sur la Guyane française de nombreuses études antérieures garantissent une connaissance géographique riche et détaillée, nos recherches porteront sur la méthodologie de traitement et d'analyse d'images radar multi-paramètres (longueur d'onde, polarisation, résolution) et de leur exploitation conjointe avec des images optiques très haute résolution spatiale en vue d'effectuer le suivi temporel des milieux rencontrés localement (forêt dense sur socle, plaine littorale, forêt de mangrove, zones humides…).Une fois ce bilan détaillé et argumenté, effectué sur la Guyane, les recherches se porteront sur des zones test en Côte d'Ivoire qui contrairement à la Guyane, ne disposent pas de connaissances géographiques de qualité mais où le climat tropical rend, comme en Guyane, l'usage des images radar incontournable. Le premier chapitre de ce travail décrit les milieux rencontrés sur nos zones d'étude ainsi que les données disponibles sur chacun d'entre eux. Le second chapitre porte sur la méthodologie de traitement et d'analyse d'images radar multi paramètres et de leur exploitation conjointe avec des images optiques très haute résolution spatiale. Deux approches d'évaluation des images y sont discutées. Une première approche, basée sur la photo-interprétation, s'appuie sur les documents cartographiques existants, les levés de terrain pour évaluer visuellement les images. Une seconde approche aborde l'évaluation grâce aux méthodes de classification supervisée pour lesquelles deux techniques ont été utilisées : la classification SVM et la classification orientée objet. Le troisième chapitre est consacré aux applications thématiques des images sur les zones test situées en Guyane française et en Côte d'Ivoire. Y sont abordées la cartographie de l'occupation du sol, le suivi des zones humides littorales et la dynamique côtière et toutes ces applications pouvant conduire à la mise à jour des documents cartographiques existants
Since 2007, the launch of fully polarimetric SAR sensors has significantly improved the potential of satellite SAR data for the vegetation cartography. These sensors allow to make a complete description of the polarization state of the backscattered wave whatever the polarization configuration of the incident wave. Polarimetric data are sensitive to the geometrical structure of the vegetation cover, bringing a significant contribution for vegetation cartography. Different fully polarimetric sensors have been launched since 2007: ComoSkyMed, RADARSAT-2, and PALSAR sensors allowing observations in X, C, and L bands, with spatial resolution ranging from 1 to 30 m. Pilote sites are French Guiana (French) and Ivory coast (West African country) in humid tropical zone. In French Guiana, many studies in the past years guarantee a rich and detailed geographical knowledge, our works concern the multi parameters radar image analysis method (wavelength, polarization, resolution) and their exploitation together with external mapping data in the aim of implementing the temporal survey of the locally encountered environment (dense forest, coastal plains, mangrove forests, wetlands,…). In fact, with 80% of forest cover, French Guyana needs an update of existing cartographic documents to quantify the evolution of his dynamic vegetation. Once this assessment made on the Guyana was detailed and argued, the researches will concern to test zones in Ivory Coast which contrary to the Guyana, do not have geographical quality knowledge but where the tropical climate makes the use of radar images necessary as in Guyana. The first chapter of this work describes the fields met on our areas of study as well as the data available on each of them. Second chapter focuses on the methodology of processing and analysis of multicriterias radar images and their joint exploitation with optical images of very high-spatial resolution. Then, two approaches of evaluation of the images are discussed. A first approach, based on photo-interpretation, relies on the existing cartographic documents and on the land surveys to estimate visually the images. A second approach stating the evaluation thanks to the supervised classification for which two techniques were used: the SVM classification and the object-oriented classification. The third chapter is dedicated to the thematic applications of images on the test areas situated in French Guyana and in Ivory Coast. The mapping of the land use, the follow-up (survey) of the littoral wetlands and the coastal dynamics, all these applications can lead to the update of the existing cartographic documents
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Carleer, Alexandre. "Region-based classification potential for land-cover classification with very high spatial resolution satellite data." Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2006. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/210852.

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Abstract:
Abstract

Since 1999, Very High spatial Resolution satellite data (Ikonos-2, QuickBird and OrbView-3) represent the surface of the Earth with more detail. However, information extraction by multispectral pixel-based classification proves to have become more complex owing to the internal variability increase in the land-cover units and to the weakness of spectral resolution.

Therefore, one possibility is to consider the internal spectral variability of land-cover classes as a valuable source of spatial information that can be used as an additional clue in characterizing and identifying land cover. Moreover, the spatial resolution gap that existed between satellite images and aerial photographs has strongly decreased, and the features used in visual interpretation transposed to digital analysis (texture, morphology and context) can be used as additional information on top of spectral features for the land cover classification.

The difficulty of this approach is often to transpose the visual features to digital analysis.

To overcome this problem region-based classification could be used. Segmentation, before classification, produces regions that are more homogeneous in themselves than with nearby regions and represent discrete objects or areas in the image. Each region becomes then a unit analysis, which makes it possible to avoid much of the structural clutter and allows to measure and use a number of features on top of spectral features. These features can be the surface, the perimeter, the compactness, the degree and kind of texture. Segmentation is one of the only methods which ensures to measure the morphological features (surface, perimeter.) and the textural features on non-arbitrary neighbourhood. In the pixel-based methods, texture is calculated with mobile windows that smooth the boundaries between discrete land cover regions and create between-class texture. This between-class texture could cause an edge-effect in the classification.

In this context, our research focuses on the potential of land cover region-based classification of VHR satellite data through the study of the object extraction capacity of segmentation processes, and through the study of the relevance of region features for classifying the land-cover classes in different kinds of Belgian landscapes; always keeping in mind the parallel with the visual interpretation which remains the reference.

Firstly, the results of the assessment of four segmentation algorithms belonging to the two main segmentation categories (contour- and region-based segmentation methods) show that the contour detection methods are sensitive to local variability, which is precisely the problem that we want to overcome. Then, a pre-processing like a filter may be used, at the risk of losing a part of the information. The “region-growing” segmentation that uses the local variability in the segmentation process appears to be the best compromise for the segmentation of different kinds of landscape.

Secondly, the features calculated thanks to segmentation seem to be relevant to identify some land-cover classes in urban/sub-urban and rural areas. These relevant features are of the same type as the features selected visually, which shows that the region-based classification gets close to the visual interpretation.

The research shows the real usefulness of region-based classification in order to classify the land cover with VHR satellite data. Even in some cases where the features calculated thanks to the segmentation prove to be useless, the region-based classification has other advantages. Working with regions instead of pixels allows to avoid the salt-and-pepper effect and makes the GIS integration easier.

The research also highlights some problems that are independent from the region-based classification and are recursive in VHR satellite data, like shadows and the spatial resolution weakness for identifying some land-cover classes.

Résumé

Depuis 1999, les données satellitaires à très haute résolution spatiale (IKONOS-2, QuickBird and OrbView-3) représentent la surface de la terre avec plus de détail. Cependant, l’extraction d’information par une classification multispectrale par pixel devient plus complexe en raison de l’augmentation de la variabilité spectrale dans les unités d’occupation du sol et du manque de résolution spectrale de ces données. Cependant, une possibilité est de considérer cette variabilité spectrale comme une information spatiale utile pouvant être utilisée comme une information complémentaire dans la caractérisation de l’occupation du sol. De plus, de part la diminution de la différence de résolution spatiale qui existait entre les photographies aériennes et les images satellitaires, les caractéristiques (attributs) utilisées en interprétation visuelle transposées à l’analyse digitale (texture, morphologie and contexte) peuvent être utilisées comme information complémentaire en plus de l’information spectrale pour la classification de l’occupation du sol.

La difficulté de cette approche est la transposition des caractéristiques visuelles à l’analyse digitale. Pour résoudre ce problème la classification par région pourrait être utilisée. La segmentation, avant la classification, produit des régions qui sont plus homogène en elles-mêmes qu’avec les régions voisines et qui représentent des objets ou des aires dans l’image. Chaque région devient alors une unité d’analyse qui permet l’élimination de l’effet « poivre et sel » et permet de mesurer et d’utiliser de nombreuses caractéristiques en plus des caractéristiques spectrales. Ces caractéristiques peuvent être la surface, le périmètre, la compacité, la texture. La segmentation est une des seules méthodes qui permet le calcul des caractéristiques morphologiques (surface, périmètre, …) et des caractéristiques texturales sur un voisinage non-arbitraire. Avec les méthodes de classification par pixel, la texture est calculée avec des fenêtres mobiles qui lissent les limites entre les régions d’occupation du sol et créent une texture interclasse. Cette texture interclasse peut alors causer un effet de bord dans le résultat de la classification.

Dans ce contexte, la recherche s’est focalisée sur l’étude du potentiel de la classification par région de l’occupation du sol avec des images satellitaires à très haute résolution spatiale. Ce potentiel a été étudié par l’intermédiaire de l’étude des capacités d’extraction d’objet de la segmentation et par l’intermédiaire de l’étude de la pertinence des caractéristiques des régions pour la classification de l’occupation du sol dans différents paysages belges tant urbains que ruraux.
Doctorat en sciences agronomiques et ingénierie biologique
info:eu-repo/semantics/nonPublished

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Postadjian, Tristan. "Vers une occupation du sol France entière par imagerie satellite à très haute résolution." Thesis, Paris Est, 2020. http://www.theses.fr/2020PESC2018.

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Abstract:
La connaissance de la couverture des territoires en terme d’occupation des sols est devenue un enjeu majeur du XXIème siècle. Que ce soit à l’échelle nationale ou à une échelle plus globale, les initiatives se multiplient pour proposer des cartographies d’occupation des sols qui répondent à des besoins propres à chacune. Consistant à classer des objets présents sur le sol selon des nomenclatures prédéfinies, la tâche est fastidieuse à l’heure actuelle avec des processus essentiellement manuels ou semi-manuels, nécessaires pour garantir le respect de certaines qualités et spécifications. La télédétection spatiale a connu un essor conséquent avec la multiplication des capteurs optiques d’observation de la Terre disponibles et de leur diversité en terme de résolutions spectrale, spatiale et temporelle. Ces capteurs optiques proposent chacun une description de la surface terrestre qui leur est propre. Les satellites SPOT 6 et SPOT 7 sont dotés de capteurs optiques à très haute résolution spatiale, et acquièrent des images dans quatre bandes spectrales à très haute résolution après pan-sharpening (1,5m). L’IGN, à partir de ces acquisitions SPOT disponibles sur le pôle de données surfaces continentales THEIA, produit chaque année une couverture d’orthophotos sur l’ensemble du territoire français. La problématique de cartographie de l’occupation des sols automatique à partir d’images aériennes ou satellites occupe la communauté de télédétection depuis longtemps, par le biais de processus de classification supervisés, tels que les SVMs, ou les forêts aléatoires pour, entre autres, la vitesse d’exécution de ces derniers. Mais les résultats obtenus par ces méthodes n'ont pas encore permis une réelle automatisation, notamment en adéquation avec des spécifications existantes (erreurs encore trop importantes). En parallèle de ces algorithmes depuis longtemps utilisés, des méthodes d’apprentissage automatique d’un genre nouveau, bien que reposant sur des concepts remontant aux années 1950, émergent depuis une décennie. L’apprentissage profond a fait ses preuves dans de nombreux domaines depuis le traitement naturel du langage, à la reconnaissance d’objets dans des images. Cet essor récent est la conséquence de la disponibilité de grandes bases de données d'apprentissage, ainsi que la croissance globale des puissances de calcul. Représentants principaux de cette famille d’apprentissage, les réseaux de neurones profonds ont un impact au quotidien. Que ce soit au niveau académique en terme de recherche, au niveau sociétal, au travers des smartphones par exemple, ou même au niveau politique, avec les questions déontologiques que cela peut poser en terme de confidentialité des données (RGPD) et de protection des libertés individuelles, l'apprentissage profond est au cœur de technologies utilisées par la plupart des gens à leur insu. En effet, pour afficher de telles performances dans tant de domaines, ces algorithmes nécessitent de gros volumes de données. Les bases de données géographiques de l’IGN sont donc une opportunité dans notre cas, permettant d’exploiter au mieux les images très haute résolution monoscopiques acquises par les satellites SPOT 6 et 7 en les classifiant automatiquement par réseaux de neurones profonds appris sur ces mêmes bases de données. C’est cette approche que nous proposons dans ces travaux de thèse, avec une volonté d’étudier cette problématique tout en se plaçant dans un cadre plus large à visée opérationnelle. Nous étudions les possibilités de transfert d’apprentissage qui offre beaucoup d’avantages en matière de charges de calcul et de jeu d’apprentissage. Enfin, l’exploitation jointe d’images aériennes et de réseaux de neurones profonds est étudiée, avec un accent mis sur la préparation des données d’apprentissage issues des bases de données géographiques de l’IGN qui présentent certains inconvénients
For political or environmental matters, land cover mapping has become more and more important since the beginning of the XXIst century. This mapping consists in, given a set of land cover classes, classifying ground-level objects according to these classes. Adressing very various applications, from a local scale (city-wise) to a more global scale (world-wide), several projects have been initiated so as to build land cover maps that would fit one of these applications. However, the current means to achieve this mapping are mainly manual, leading to high cost of production both in terms of man power and processing time. The task of building relevant land cover maps lies also in being able to monitor various phenomena in time, but acquiring data can be expansive for frequent updates or computation of maps at large scale. Yet, remote sensors have multiplied for the past two decades and the panel of such sensors is very wide and diverse in a spectral way and in terms of resolution. Among them, optical sensors boarded on Earth observation satellites acquire images in the visible and infrared spectrums, with high revisit time capabilities. SPOT 6 and 7 were launched in 2012 and 2014 respectively, and offer very high resolution images at 1.5m, in four bands. The French Mapping Agency computes each year a full France coverage from the SPOT data available through the THEIA data portal. Although this task has been widely studied in the past by the remote sensing community, by the means of supervised classifiers such as SVMs or random forests, none of the results have yet led to truly automated and satisfying maps that match existing specifications due to mislabelling errors that occur too often. In terms of methodology, the deep learning, and more specifically deep neural networks have proved to be far more efficient than other machine learning algorithms in various fields of research, from computer vision to natural language processing and system recommendation. These days, deep learning has become a part of everyday life, not only for academic research purposes, but also it society where it runs in the background of our smartphones for various tasks. Such ubiquity raises ethical issues: in particular, users’ browsing habits and behaviours are often monitored without them knowing to feed these algorithms. This heavy need for data is what allows deep learning to sketch more accurately a user behaviour, thus leading to more suitable commercial offers based on a history of purchases for instance.In our work, the French Mapping Agency topographic databases represent a real opportunity to massively train deep neural networks on the SPOT monoscopic very high resolution images, so as to produce land cover maps. The works reported in this dissertation are focused on this problematic of land cover mapping with deep neural networks on SPOT 6 and 7 data, with the additional constraint of tackling this task in a more general operational environment (large scale land cover mapping). This latter point ensures that the conducted experiments address occurring questions when classifying large geographic areas. For instance, a specific SPOT coverage is made of one image per territory, which means adjacent areas can have been acquired at different dates, leading to strong appearance discrepancies. Transfer learning is a tool that can help a lot in lots of scenarii so as to reduce both time computation and needs for training samples. Finally, in a context of the automatic update or re-computation of existing topographic database, the use of aerial images in deep neural networks is assessed in several tasks, with an emphasis on the training dataset conception from topographic database that can include some drawbacks
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Trias-Sanz, Roger. "Semi-automatic rural land cover classification from high resolution remote sensing images." Paris 5, 2006. http://www.theses.fr/2006PA05S005.

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Abstract:
Cette thèse présente un chaine d'analyse d'image qui, à partir d'images numériques à haute résolution et à trois ou quatre canaux (50 cm, couleur et, dans certains cas, proche infrarouge), mais aussi en s'appuyant sur le parcellaire cadastral, rend une segmentation des images en parcelles agraires (champs, forêts, vignes,. . . ) et une classification de celles-ci, avec une très haute fiabilité, et attribue à chaque segment classifié une mesure qui indique la confiance que le système a en cette classification. Elle inclut une étude sur l'intérêt de la texture et les espaces de couleur pour la segmentation et la classification, deux méthodes de recalage de graphes sur une image, un modèle de probabilité novateur et ses algorthmes de classification par régions associées, et un éstimateur très précis de la période et de l'orientation
This thesis presents a complete image analisys system which, from high-resolution 3 or 4-channel digital images (50 cm, colour and optionally near infrared), and using the cadastre database, segments the images into agriculturally-homogeneous regions, (fields, forests, vines, and so on) and classifies these regions, tagging each classified region with a confidence measure which indicates the system's confidence in each classification. It includes a study of the value of texture features and transformed colour spaces for segmentation and classification, two methods for registering a graph onto an image, a novel probability model and associated per-region classification algorithms, and a high precision period and orientation estimator
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Regnier, Julie. "Variabilité de la réponse sismique : de la classification des sites au comportement non-linéaire des sols." Phd thesis, Université Paris-Est, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00906072.

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Abstract:
La configuration géologique des couches de sol proches de la surface peut modifier fortement le mouvement sismique en surface (effets de site lithologiques). Ces effets de sites peuvent être évalués numériquement ou empiriquement. Ce travail s'inscrit dans la thématique de l'évaluation des effets de site lithologiques et de la variabilité de la réponse sismique des sites. Il se base principalement sur l'analyse d'enregistrements de séismes. Nous avons étudié dans un premier temps la variabilité de la réponse sismique, par classe de sites et pour des mouvements sismique faibles (variabilité inter-sites), puis une partie de la variabilité inter-évènements en un site, due aux effets du comportement non-linéaire des sols. Enfin, nous avons inversé les courbes de réponse du site afin de préciser à quelles profondeurs le comportement du sol est non-linéaire. La base de données accélérométriques KiK-net (Japon) est constituée de 688 forages instrumentés avec un capteur en surface et un autre en fond de puits. Cette configuration en réseau vertical permet de calculer en chacun des sites la courbe de réponse empirique du forage. Ce réseau a été choisi compte tenu du nombre important de sites instrumentés, du nombre de séismes enregistrés (plus de 46 000 enregistrements ont été recueillis et analysés) et de l'existence de caractérisation géotechnique des sites (profils de vitesse de propagation des ondes de cisaillement et de compression).L'analyse de la variabilité de la réponse sismique par classe de site nous a permis de préciser les paramètres qui seraient à mesurer afin d'améliorer l'évaluation des effets de site. En régime linéaire, il s'agit du gradient du profil de vitesse calculé jusqu'à 30 m (B30) ou 100 m (B100) et de la fréquence de résonance fondamentale (f0). Ces paramètres pourraient être utilisés afin de réduire la variabilité inter-sites du mouvement sismique en surface (i.e. variabilité dans les GMPEs Equations prédictives du mouvement sismique).L'analyse de la variabilité inter-évènement associée au comportement non-linéaire des sols nous a fourni les paramètres pertinents pour l'analyse des sites en régime non-linéaire : B30, l'amplification maximale (Apred) et la fréquence associée (fpred). Cette analyse a également montré : - que le PGA (Peak Ground Acceleration, accélération maximale du sol) est un paramètre pertinent pour l'étude des effets du comportement non-linéaire des sols sur la réponse des sites. - que, quelque soit le site, le comportement non-linéaire des sols affecte la courbe de réponse du site à partir d'accélérations modérées (75 cm/s2 en fond de puits). - que la caractérisation non-linéaire d'un site, en vue de l'évaluation des effets de sites, pourrait être réduite à la caractérisation des couches de sol superficielles. Cette dernière assertion peut avoir une influence importante pour la caractérisation non-linéaire des sites. Elle a été confirmée par l'inversion comparée des fonctions de transfert forages linéaires et non-linéaires. Finalement, notre travail a également montré :* que l'analyse de sensibilité de la colonne de sol " à priori " est un bon outil pour déterminer la résolution de l'inversion compte tenu des informations disponibles ainsi que les paramètres du sol contrôlant les pics d'amplification.* que l'utilisation conjointe de l'analyse de sensibilité et de la comparaison des fonctions de transfert, sans étape d'inversion, pouvait être suffisante pour évaluer les profondeurs où le sol peut avoir un comportement non-linéaire important
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Veith, Susanne R., France M. Berruex, Eric Hughes, and Sotiris E. Pratsinis. "Modelling aroma release from silica Sol-Gel particles using self-diffusion data obtained under magic angle spinning conditions." Diffusion fundamentals 3 (2005) 27, S. 1-2, 2005. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A14318.

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Leblanc, Philippe. "Méthode de classification de la difficulté des terrains en fonction des obstacles jonchant le sol des sites forstiers à dégager." Thesis, Université Laval, 2007. http://www.theses.ulaval.ca/2007/24157/24157.pdf.

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Serna, Morales Andrés Felipe. "Analyse sémantique de nuages de points 3D dans le milieu urbain : sol, façades, objets urbains et accessibilité." Thesis, Paris, ENMP, 2014. http://www.theses.fr/2014ENMP0052/document.

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Abstract:
Les plus grandes villes au monde disposent de plans 2D très détaillés des rues et des espaces publics. Ces plans contiennent des informations relatives aux routes, trottoirs, façades et objets urbains tels que, entre autres, les lampadaires, les panneaux de signalisation, les poteaux, et les arbres.De nos jours, certaines autorités locales, agences nationales de cartographie et sociétés privées commencent à adjoindre à leurs cartes de villes des informations en 3D, des choix de navigation et d'accessibilité.En comparaison des premiers systèmes de scanning en 3D d'il y a 30 ans, les scanners laser actuels sont moins chers, plus rapides et fournissent des nuages de points 3D plus précis et plus denses.L'analyse de ces données est difficile et laborieuse, et les méthodes semi-automatiques actuelles risquent de ne pas être suffisamment précises ni robustes. C'est en ce sens que des méthodes automatiques pour l'analyse urbaine sémantique en 3D sont nécessaires.Cette thèse constitue une contribution au domaine de l'analyse sémantique de nuages de points en 3D dans le cadre d'un environnement urbain.Nos méthodes sont basées sur les images d'élévation et elles illustrent l'efficacité de la morphologie mathématique pour développer une chaîne complète de traitement en 3D, incluant 6 étapes principales:i)~filtrage et pré-traitement;ii)~segmentation du sol et analyse d'accessibilité;iii)~segmentation des façades;iv)~détection d'objets;v)~segmentation d'objets;vi)~classification d'objets.De plus, nous avons travaillé sur l'intégration de nos résultats dans une chaîne de production à grande échelle.Ainsi, ceux-ci ont été incorporés en tant que ``shapefiles'' aux Systèmes d'Information Géographique et exportés en tant que nuages de points 3D pour la visualisation et la modélisation.Nos méthodes ont été testées d'un point de vue qualitatif et quantitatif sur plusieurs bases de données issues de l'état de l'art et du projet TerraMobilita.Nos résultats ont montré que nos méthodes s'avèrent précises, rapides et surpassent les travaux décrits par la littérature sur ces mêmes bases.Dans la conclusion, nous abordons également les perspectives de développement futur
Most important cities in the world have very detailed 2D urban plans of streets and public spaces.These plans contain information about roads, sidewalks, facades and urban objects such as lampposts, traffic signs, bollards, trees, among others.Nowadays, several local authorities, national mapping agencies and private companies have began to consider justifiable including 3D information, navigation options and accessibility issues into urban maps.Compared to the first 3D scanning systems 30 years ago, current laser scanners are cheaper, faster and provide more accurate and denser 3D point clouds.Urban analysis from these data is difficult and tedious, and existing semi-automatic methods may not be sufficiently precise nor robust.In that sense, automatic methods for 3D urban semantic analysis are required.This thesis contributes to the field of semantic analysis of 3D point clouds from urban environments.Our methods are based on elevation images and illustrate how mathematical morphology can be exploited to develop a complete 3D processing chain including six main steps:i)~filtering and preprocessing;ii)~ground segmentation and accessibility analysis;iii)~facade segmentation,iv)~object detection;v)~object segmentation;and, vi)~object classification.Additionally, we have worked on the integration of our results into a large-scale production chain. In that sense, our results have been exported as 3D point clouds for visualization and modeling purposes and integrated as shapefiles into Geographical Information Systems (GIS).Our methods have been qualitative and quantitative tested in several databases from the state of the art and from TerraMobilita project.Our results show that our methods are accurate, fast and outperform other works reported in the literature on the same databases.Conclusions and perspectives for future work are discussed as well
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Books on the topic "Classification de l’occupation du sol"

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Pédologie: Sol, végétation, environnement. 3rd ed. Paris: Masson, 1991.

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Canada Committee on Ecological Land Classification. Canada Committee on Ecological Land Classification : achievements (1976-1989) and long-term plan =: Comité canadien de la classification écologique du territoire (CCCET) : réalisations (de 1976 à 1989) et plan à long terme. Ottawa, Ont: Environment Canada = Environnement Canada, 1989.

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Land registration and cadastral systems: Tools for land information and management. Harlow, Essex, England: Longman Scientific and Technical, 1991.

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1946-, Cauboue Madeleine, Canadian Forest Service. Quebec Region., Service canadien des forêts. Région du Québec., Laurentian Forestry Centre, and Centre de foresterie des Laurentides., eds. Terminology of ecological land classification in Canada =: Terminologie de la classification écologique des terres au Canada. Sainte-Foy, Qué: Natural Resources Canada, Canadian Forest Service = Ressources naturelles Canada, Service canadien des forêts, 1996.

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Merriam-Webster. Dic Webster's American Dictionary. Smithmark Publishers, 1999.

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Book chapters on the topic "Classification de l’occupation du sol"

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Georges-Leroy, Murielle. "18. Lidar et histoire de l’occupation du sol en Lorraine." In L’archéologie au laboratoire, 243–53. La Découverte, 2013. http://dx.doi.org/10.3917/dec.thieb.2013.01.0243.

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Gieysztor, Aleksander. "Toponymie de l’occupation du sol et des franchises en Pologne médiévale." In Toponymie et défrichements, 65–69. Presses universitaires du Midi, 1988. http://dx.doi.org/10.4000/books.pumi.22332.

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"La population de la Bagoué, l’occupation du sol et les structures foncières." In Les charrues de la Bagoué, 51–88. IRD Éditions, 1991. http://dx.doi.org/10.4000/books.irdeditions.15602.

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THOMPSON, M. Diane, Goze Bertin BÉNIÉ, and Robert V. Dams. "Cartographie de la forêt et de l’occupation du sol en milieu tropical par radar à synthèse d’ouverture." In Télédétection de l'environnement dans l'espace francophone, 163–80. Presses de l'Université du Québec, 2011. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv18pgwp2.19.

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Polidori, Laurent, Jean-Marie Fotsing, and Jean-François Orru. "Annexe 15. Déforestation et orpaillage : apport de la télédétection pour la surveillance de l’occupation du sol en Guyane française." In Le mercure en Amazonie, 473–94. IRD Éditions, 2001. http://dx.doi.org/10.4000/books.irdeditions.2547.

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Ramponi, Cécile. "L’occupation du sol dans l’est lyonnais de la fin de l’âge du bronze à la fin de l’âge du fer." In De l’âge du Bronze à l’âge du Fer en France et en Europe occidentale (Xe-VIIe siècle av. J.-C.), 143–64. ARTEHIS Éditions, 2009. http://dx.doi.org/10.4000/books.artehis.18141.

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Aubry, Bruno, Véronique Théron, and Vincent Tessier. "Évolution chronologique et organisation spatiale de l’occupation du sol de la commune de Saint-Pierre-de-Varengeville (Seine-Maritime), de la Préhistoire à nos jours." In Journées archéologiques de Haute-Normandie. Conches-en-Ouche, 5 et 6 juin 2015, 191–208. Presses universitaires de Rouen et du Havre, 2016. http://dx.doi.org/10.4000/books.purh.4212.

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