Author: "Puissant, Anne" / Publication Year Range: Last 10 years - Searchworks@Jio Institute Digital Library Search Results

Your search keyword '"Puissant, Anne"' showing total 102 results

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102 results on '"Puissant, Anne"'

1. Dealing with Incomplete Land-Cover Database Annotations Applied to Satellite Image Time Series Semantic Segmentation

Author: Colomines, Lucas, Kurtz, Camille, Puissant, Anne, Vincent, Nicole, Goos, Gerhard, Founding Editor, Hartmanis, Juris, Founding Editor, Bertino, Elisa, Editorial Board Member, Gao, Wen, Editorial Board Member, Steffen, Bernhard, Editorial Board Member, Yung, Moti, Editorial Board Member, El Yacoubi, Mounîm, editor, Granger, Eric, editor, Yuen, Pong Chi, editor, Pal, Umapada, editor, and Vincent, Nicole, editor
Published: 2022
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2. Dealing with Incomplete Land-Cover Database Annotations Applied to Satellite Image Time Series Semantic Segmentation

Author: Colomines, Lucas, primary, Kurtz, Camille, additional, Puissant, Anne, additional, and Vincent, Nicole, additional
Published: 2022
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3. Fine-scale Phenology of Urban Trees from Satellite Image Time Series: Towards A Comprehensive Analysis of Influencing Factors

Author: Bressant, Clément, primary, Herrault, Pierre-Alexis, additional, and Puissant, Anne, additional
Published: 2024
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4. Spatio-Temporal Stability Analysis in Satellite Image Times Series

Author: Chelali, Mohamed, Kurtz, Camille, Puissant, Anne, Vincent, Nicole, Goos, Gerhard, Founding Editor, Hartmanis, Juris, Founding Editor, Bertino, Elisa, Editorial Board Member, Gao, Wen, Editorial Board Member, Steffen, Bernhard, Editorial Board Member, Woeginger, Gerhard, Editorial Board Member, Yung, Moti, Editorial Board Member, Lu, Yue, editor, Vincent, Nicole, editor, Yuen, Pong Chi, editor, Zheng, Wei-Shi, editor, Cheriet, Farida, editor, and Suen, Ching Y., editor
Published: 2020
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5. From Pixels to Random Walk Based Segments for Image Time Series Deep Classification

Author: Chelali, Mohamed, Kurtz, Camille, Puissant, Anne, Vincent, Nicole, Goos, Gerhard, Founding Editor, Hartmanis, Juris, Founding Editor, Bertino, Elisa, Editorial Board Member, Gao, Wen, Editorial Board Member, Steffen, Bernhard, Editorial Board Member, Woeginger, Gerhard, Editorial Board Member, Yung, Moti, Editorial Board Member, Lu, Yue, editor, Vincent, Nicole, editor, Yuen, Pong Chi, editor, Zheng, Wei-Shi, editor, Cheriet, Farida, editor, and Suen, Ching Y., editor
Published: 2020
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6. Deep-STaR: Classification of image time series based on spatio-temporal representations

Author: Chelali, Mohamed, Kurtz, Camille, Puissant, Anne, and Vincent, Nicole
Published: 2021
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7. Combining multiple resolutions into hierarchical representations for kernel-based image classification

Author: Cui, Yanwei, Lefevre, Sébastien, Chapel, Laetitia, and Puissant, Anne
Subjects: Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition, Statistics - Machine Learning
Abstract: Geographic object-based image analysis (GEOBIA) framework has gained increasing interest recently. Following this popular paradigm, we propose a novel multiscale classification approach operating on a hierarchical image representation built from two images at different resolutions. They capture the same scene with different sensors and are naturally fused together through the hierarchical representation, where coarser levels are built from a Low Spatial Resolution (LSR) or Medium Spatial Resolution (MSR) image while finer levels are generated from a High Spatial Resolution (HSR) or Very High Spatial Resolution (VHSR) image. Such a representation allows one to benefit from the context information thanks to the coarser levels, and subregions spatial arrangement information thanks to the finer levels. Two dedicated structured kernels are then used to perform machine learning directly on the constructed hierarchical representation. This strategy overcomes the limits of conventional GEOBIA classification procedures that can handle only one or very few pre-selected scales. Experiments run on an urban classification task show that the proposed approach can highly improve the classification accuracy w.r.t. conventional approaches working on a single scale., Comment: International Conference on Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA 2016), University of Twente in Enschede, The Netherlands
Published: 2016

8. Exploring inference of a land use and land cover model trained on MultiSenGE dataset

Author: Wenger, Romain, primary, Puissant, Anne, additional, Weber, Jonathan, additional, Idoumghar, Lhassane, additional, and Forestier, Germain, additional
Published: 2023
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9. Spatio-Temporal Stability Analysis in Satellite Image Times Series

Author: Chelali, Mohamed, primary, Kurtz, Camille, additional, Puissant, Anne, additional, and Vincent, Nicole, additional
Published: 2020
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10. From Pixels to Random Walk Based Segments for Image Time Series Deep Classification

Author: Chelali, Mohamed, primary, Kurtz, Camille, additional, Puissant, Anne, additional, and Vincent, Nicole, additional
Published: 2020
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11. Decision Fusion of Remote-Sensing Data for Land Cover Classification

Author: Le Bris, Arnaud, primary, Chehata, Nesrine, additional, Ouerghemmi, Walid, additional, Wendl, Cyril, additional, Postadjian, Tristan, additional, Puissant, Anne, additional, and Mallet, Clément, additional
Published: 2019
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12. List of Contributors

Author: Ackermann, Hanno, primary, Cao, Yanlong, additional, Cao, Yanpeng, additional, Chehata, Nesrine, additional, Cremers, Daniel, additional, Garcia, Nuno C., additional, Gibert, Jaume, additional, Gomez, Lluis, additional, Gomez, Raul, additional, Gouet-Brunet, Valerie, additional, Guan, Dayan, additional, Huang, Hai, additional, Iwaszczuk, Dorota, additional, Kanezaki, Asako, additional, Karatzas, Dimosthenis, additional, Kniaz, Vladimir V., additional, Knyaz, Vladimir A., additional, Koppanyi, Zoltan, additional, Kuga, Ryohei, additional, Kuhn, Andreas, additional, Le Bris, Arnaud, additional, Mallet, Clément, additional, Matsushita, Yasuyuki, additional, Mayer, Helmut, additional, Michelini, Mario, additional, Morerio, Pietro, additional, Murino, Vittorio, additional, Ojail, Maroun, additional, Ouerghemmi, Walid, additional, Piriou, Erwan, additional, Poreba, Martyna, additional, Postadjian, Tristan, additional, Puissant, Anne, additional, Reinders, Christoph, additional, Rosenhahn, Bodo, additional, Salhi, Imane, additional, Saul, Can Jozef, additional, Schmitz, Matthias, additional, Sugano, Yusuke, additional, Toth, Charles K., additional, Usenko, Vladyslav, additional, von Stumberg, Lukas, additional, Wendl, Cyril, additional, Yang, Jiangxin, additional, Yang, Michael Ying, additional, Yilmaz, Alper, additional, and Zha, Bing, additional
Published: 2019
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13. Comparison of sampling strategies for object-based classification of urban vegetation from Very High Resolution satellite images

Author: Rougier, Simon, Puissant, Anne, Stumpf, André, and Lachiche, Nicolas
Published: 2016
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14. Multimodal and Multitemporal Land Use/Land Cover Semantic Segmentation on Sentinel-1 and Sentinel-2 Imagery: An Application on a MultiSenGE Dataset

Author: Wenger, Romain, primary, Puissant, Anne, additional, Weber, Jonathan, additional, Idoumghar, Lhassane, additional, and Forestier, Germain, additional
Published: 2022
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15. Exploring spatial & temporal inference of a land use and land cover model trained on MultiSenGE dataset

Author: Wenger, Romain, Puissant, Anne, Weber, Jonathan, Forestier, Germain, and Lhassane Idoumghar
Published: 2023
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16. Downscaling scenarios of future land use and land cover changes using a participatory approach: an application to mountain risk assessment in the Pyrenees (France)

Author: Houet, Thomas, Grémont, Marine, Vacquié, Laure, Forget, Yann, Marriotti, Apolline, Puissant, Anne, Bernardie, Séverine, Thiery, Yannick, Vandromme, Rosalie, and Grandjean, Gilles
Published: 2017
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17. Deep Clustering Methods Study Applied to Satellite Images Time Series

Author: Lafabregue, Baptiste, Puissant, Anne, Weber, Jonathan, Forestier, Germain, Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Image, Ville, Environnement (LIVE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche en Informatique Mathématiques Automatique Signal - IRIMAS - UR 7499 (IRIMAS), Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA)), ANR-17-CE23-0015,TIMES,Exploitation de masses de données hétérogènes à haute fréquence temporelle pour l'analyse des changements environnementaux(2017), and Forestier, Germain
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], remote sensing, Deep learning, Image time-series, Clustering, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; Clustering is an essential tool for data analysis and visualization. It is particularly useful in case of a lack of labels, which prevent the use of supervised methods. The analysis of satellite images is particularly prone to this problem, especially when studied as time series, because the access to this type of data is still recent. Among all clustering methods, the ones based on Deep Neural Networks (DNNs) have seen an increasing interest lately, but only a few works have been conducted on time series yet. This paper aims to give more insight on how current clustering methods based on DNNs can be applied to Satellite Images Time Series (SITS) and it shows that with a proper configuration they can perform better compared to classical non-deep methods.
Published: 2022

18. U-Net feature fusion for multi-class semantic segmentation of urban fabrics from Sentinel-2 imagery: an application on Grand Est Region, France

Author: Wenger, Romain, primary, Puissant, Anne, additional, Weber, Jonathan, additional, Idoumghar, Lhassane, additional, and Forestier, Germain, additional
Published: 2022
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19. The Theia 'Digital Soil Mapping' Scientific Expertise Centre of France

Author: Richer-De-Forges, Anne C, Lagacherie, Philippe, Arrouays, Dominique, Bialkowski, Anne, Bourennane, Hocine, Briottet, Xavier, Fouad, Youssef, Gomez, Cécile, Jacquemoud, Stéphane, Lemercier, Blandine, Maisongrande, Philippe, Martelet, Guillaume, Martin, Manuel P, Michot, Didier, Pichelin, Pascal, Saby, Nicolas P. A., Tissoux, Hélène, Vaudour, Emmanuelle, Wadoux, Alexandre M.J.-C., Walter, Christian, Puissant, Anne, Richer-de-Forges, Anne, InfoSol (InfoSol), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM) (BRGM), Unité de Science du Sol (Orléans) (URSols), ONERA / DOTA, Université de Toulouse [Toulouse], ONERA-PRES Université de Toulouse, Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Rennes Angers, Indo-French Cell for Water Sciences (IFCWS), Indian Institute of Science [Bangalore] (IISc Bangalore), Institut de Physique du Globe de Paris (IPGP (UMR_7154)), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de La Réunion (UR)-Institut de Physique du Globe de Paris (IPG Paris)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Laboratoire Image, Ville, Environnement (LIVE), and Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SDU.STU] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences, [SDU.STU]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences
Abstract: International audience; pas de résumé
Published: 2022

20. L'observation multispectrale de la biodiversité urbaine

Author: Puissant, Anne, Gardot, Félix, Herrault, Pierre-Alexis, Muratet, Audrey, Hardion, Laurent, Fleck, Marc, Charnaux, Mina, Hector, Adine, and univOAK, Archive ouverte
Subjects: [INFO.INFO-TI] Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV]
Abstract: L’objectif est de renseigner les aménageurs et gestionnaires, grâce à l’observation multispectrale, de la biodiversité urbaine dans 60 Espaces Herbacés Urbains de l’Eurométropole de Strasbourg. Ceci dans le but de les informer sur les influences de leurs actions sur les capacités des espèces à croître, se maintenir et se reproduire.
Published: 2022

21. Products and services of the URBAN THEIA Scientific Expertise Centre

Author: Puissant, Anne, Catry, Thibault, Cresson, Rémi, Dessay, Nadine, Demagistri, Laurent, Gadal, Sébastien, Le Bris, Arnaud, Ose, Kenji, Pillot, Benjamin, Laboratoire Image, Ville, Environnement (LIVE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Strasbourg (UNISTRA), UMR 228 Espace-Dev, Espace pour le développement, Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Avignon Université (AU)-Université de La Réunion (UR)-Université de Guyane (UG)-Université des Antilles (UA)-Université de Montpellier (UM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Aix Marseille Université (AMU), Études des Structures, des Processus d’Adaptation et des Changements de l’Espace (ESPACE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Avignon Université (AU)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), North-Eastern Federal University, Laboratoire sciences et technologies de l'information géographique (LaSTIG), Ecole des Ingénieurs de la Ville de Paris (EIVP)-École nationale des sciences géographiques (ENSG), Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Université Gustave Eiffel-Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Université Gustave Eiffel, European Space Agency, and CNES THEIA TOSCA AIMCEE (Apport de l’Imagerie satellitaire Multi-Capteurs pour répondre aux Enjeux Environnementaux et sociétaux des socio-systèmes urbains)
Subjects: [SHS.STAT]Humanities and Social Sciences/Methods and statistics, Nordic and Arctic Cities, Urban fabric mapping, Urban remote sensing, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, Validation methods and products, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, Building footprint, THEIA, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Urban change modelling, France, South Cities
Abstract: International audience; The THEIA data and services centre (www.theia-land.fr) is a consortium of 10 French public institutions (CEA, CEREMA, CIRAD, CNES, IGN, INRAE, CNRS, IRD, Météo France, and ONERA) designed to foster the use of Earth Observations data for environmental studies. The “Urban” SEC brings together teams from several research laboratories in France that carry out research and develop innovative data processing methods for urban remote sensing using optical and SAR sensors. They are working on the validation of the urban products provided by the THEIA SDI and try to demonstrate user-tailored applications.
Published: 2022
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22. Multimodal and Multitemporal Land Use/Land Cover Semantic Segmentation on Sentinel-1 and Sentinel-2 Imagery: An Application on a MultiSenGE Dataset.

Author: Wenger, Romain, Puissant, Anne, Weber, Jonathan, Idoumghar, Lhassane, and Forestier, Germain
Subjects: *LAND cover, *LAND use, *OPTICAL radar, *URBAN growth, *MAPS, *NATURE reserves
Abstract: In the context of global change, up-to-date land use land cover (LULC) maps is a major challenge to assess pressures on natural areas. These maps also allow us to assess the evolution of land cover and to quantify changes over time (such as urban sprawl), which is essential for having a precise understanding of a given territory. Few studies have combined information from Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery, but merging radar and optical imagery has been shown to have several benefits for a range of study cases, such as semantic segmentation or classification. For this study, we used a newly produced dataset, MultiSenGE, which provides a set of multitemporal and multimodal patches over the Grand-Est region in France. To merge these data, we propose a CNN approach based on spatio-temporal and spatio-spectral feature fusion, ConvLSTM+Inception-S1S2. We used a U-Net base model and ConvLSTM extractor for spatio-temporal features and an inception module for the spatio-spectral features extractor. The results show that describing an overrepresented class is preferable to map urban fabrics (UF). Furthermore, the addition of an Inception module on a date allowing the extraction of spatio-spectral features improves the classification results. Spatio-spectro-temporal method (ConvLSTM+Inception-S1S2) achieves higher global weighted F 1 S c o r e than all other methods tested. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
Published: 2023
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23. List of Authors

Author: Baghdadi, Nicolas, primary, Blanc, Lilian, additional, Bourgeau-Chavez, Laura, additional, Bourguignon, Anne, additional, Briottet, Xavier, additional, Chevrel, Stéphane, additional, Escadafal, Richard, additional, Foucher, Pierre-Yves, additional, Franc, Alex, additional, Gond, Valery, additional, Herbreteau, Vincent, additional, Ho Tong Minh, Dinh, additional, Kassié, Daouda, additional, Kong, Martin, additional, Latchininsky, Alexandre, additional, Leblon, Brigitte, additional, Malet, Jean-Philippe, additional, Pinel, Virginie, additional, Piou, Cyril, additional, Puissant, Anne, additional, Raucoules, Daniel, additional, San-Miguel-Ayanz, Jesús, additional, Soti, Valérie, additional, Stumpf, André, additional, Tran, Annelise, additional, Travelletti, Julien, additional, and Zribi, Mehrez, additional
Published: 2016
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24. Monitoring of Earth Surface Motion and Geomorphologic Processes by Optical Image Correlation

Author: Stumpf, André, primary, Malet, Jean-Philippe, additional, Puissant, Anne, additional, and Travelletti, Julien, additional
Published: 2016
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25. Influence of Data Representations and Deep Architectures in Image Time Series Classification

Author: Chelali, Mohamed, primary, Kurtz, Camille, additional, Puissant, Anne, additional, and Vincent, Nicole, additional
Published: 2021
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26. Landslide Information System for Disaster Risk Financing: Earth Observation and Modelling Products for Near-Real- Time Assessment

Author: Michaud, Clement, primary, Malet, Jean-Philippe, additional, Oppikofer, Thierry, additional, Emberson, Robert, additional, Kirschbaum, Dalia, additional, Pacini, Fabrizio, additional, Horton, Pascal, additional, Puissant, Anne, additional, Mazzanti, Paolo, additional, Poteau, Melanie, additional, Oulidi, Abder, additional, Chaffai, Abderrahim, additional, and Brahim, Lahsen Ait, additional
Published: 2021
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27. Landslide Hazard Information System for Landslide Disaster Risk Financing: Earth Observation and Modelling Products for Near-Real-Time Assessment

Author: Michoud, Clément, primary, Malet, Jean-Philippe, additional, Kirschbaum, Dalia, additional, Oppikofer, Thierry, additional, Emberson, Robert, additional, Pacini, Fabrizio, additional, Horton, Pascal, additional, Puissant, Anne, additional, Mazzanti, Paolo, additional, Pateau, Mélanie, additional, Oulidi, Abder, additional, Chaffai, Abderrahim, additional, and Ait Brahim, Lahsen, additional
Published: 2021
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28. Classification of spatially enriched pixel time series with convolutional neural networks

Author: Chelali, Mohamed, primary, Kurtz, Camille, additional, Puissant, Anne, additional, and Vincent, Nicole, additional
Published: 2021
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29. Des pixels aux segments pour la classification de séries temporelles d'images via des réseaux de neurones convolutionnels

Author: Chelali, Mohamed, Kurtz, Camille, Puissant, Anne, Vincent, Nicole, Laboratoire d'Informatique Paris Descartes (LIPADE (URP_2517)), Université de Paris (UP), Laboratoire d'Informatique Paris Descartes (LIPADE - EA 2517), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Laboratoire Image, Ville, Environnement [Strasbourg] (LIVE), and Université de Strasbourg (UNISTRA)
Subjects: spatio-temporal features, réseaux deneurones convolutionels, Satellite Image Time Series, marche aléatoire, Random Walk, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Convolutional Neural Networks, Séries Temporelles d’Images Satellites (STIS), caractéristiques spatio-temporelles, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; Image time series, such as Satellite Image Time Series (SITS) or MRI functional sequences in the medical domain, carry both spatial and temporal information of the sensed scene. In many applications such as image classification, taking into account such rich information may be crucial and discrimative during the decision making stage. However , the extraction of spatio-temporal features from image time series is difficult due to the complex representation of the data cube. In this article, we present a strategy based on Random Walk to build a novel segment-based representation of the data, passing from a 2D + t dimension to a 2D one, more easily usable and without loosing too much spatial information. Such new representation is then used to feed a classical Convolutional Neural Network (CNN) in order to learn spatio-temporal features with only 2D convolutions and to classify image time series data for a particular classification problem. The interest of this approach is highlighted on a remote sensing application for the classification and the mapping of complex agricultural crops.; Les séries temporelles d'images, telles que les séries temporelles d'images satellites (STIS) ou les séquences fonctionnelles d'IRM dans le domaine médical, fournissent des informations spatiales et temporelles importantes sur une scène observée. Dans de nombreuses applications telles que la classification d'images, la prise en compte de ces informations peut être cruciale et discriminatoire lors de la prise de décision. Cependant, l'extraction de caractéristiques spatio-temporelles à partir de séries temporelles d'images est difficile en raison de la complexité de la structure du cube de données. Dans cet article, nous présentons une stratégie basée sur les marches aléatoires (Random Walk) pour construire une nouvelle représentation des données reposant sur des segments, passant d'une dimension 2D + t à une dimension 2D, plus facilement manipulable et conservant une information spatiale partielle. Cette nouvelle représentation est ensuite utilisée pour définir des caractéristiques spatio-temporelles dans un réseau de neurones convolutionnel (CNN) classique lors d'un apprentissage bout en bout ayant pour objectif de classer des séries temporelles d'images. L'intérêt de cette approche est mis en évidence sur une application de télédétection pour la classification et la cartographie de parcelles agricoles.
Published: 2020

30. Classification de séries d'images via une représentation spatio-temporelle

Author: Chelali, Mohamed, Kurtz, Camille, Puissant, Anne, Vincent, Nicole, CHELALI, Mohamed, Laboratoire d'Informatique Paris Descartes (LIPADE (URP_2517)), Université de Paris (UP), Laboratoire Image, Ville, Environnement (LIVE), and Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO.INFO-TI] Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [INFO.INFO-NE] Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2020

31. Chapter 11 - Decision Fusion of Remote-Sensing Data for Land Cover Classification

Author: Le Bris, Arnaud, Chehata, Nesrine, Ouerghemmi, Walid, Wendl, Cyril, Postadjian, Tristan, Puissant, Anne, and Mallet, Clément
Published: 2019
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32. Observil - A French network project of urban critical zone observatories

Author: Rodriguez, Fabrice, primary, Nabucet, Jean, additional, Kouadio, Jules, additional, Bechet, Beatrice, additional, Blond, Nadege, additional, Bozonnet, Emmanuel, additional, Chebbo, Ghassan, additional, David, Damien, additional, Guernouti, Sihem, additional, Houet, Thomas, additional, Keravec, Pascal, additional, Lebeau, Thierry, additional, Lipeme-Kouyi, Gislain, additional, Masson, Valery, additional, Puissant, Anne, additional, Richard, Yves, additional, Schwartz, Christophe, additional, and Thomas, Zahra, additional
Published: 2020
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33. Towards a Multi-Temporal Deep Learning Approach for Mapping Urban Fabric Using Sentinel 2 Images

Author: El Mendili, Lamiae, primary, Puissant, Anne, additional, Chougrad, Mehdi, additional, and Sebari, Imane, additional
Published: 2020
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34. Image Time Series Classification based on a Planar Spatio-temporal Data Representation

Author: Chelali, Mohamed, primary, Kurtz, Camille, primary, Puissant, Anne, primary, and Vincent, Nicole, primary
Published: 2020
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35. Is there any room for a long term socio-ecological research on green roofs ?

Author: Charpentier, Isabelle, Blond, Nadège, Combroux, Isabelle, Glatron, Sandrine, Grandchamp, Laurence, Hector, Adine, Puissant, Anne, Wanko, Adrien, Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Réseau nanophotonique et optique, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Matériaux et nanosciences d'Alsace (FMNGE), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), LTSER-FR Zone Atelier Enviironnementale Urbaine (LTSER-FR ZAEU), Laboratoire Image, Ville, Environnement (LIVE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Dynamiques européennes (DynamE), Eurométropole de Strasbourg, École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and charpentier, isabelle
Subjects: [SDE] Environmental Sciences, [SDE]Environmental Sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2019

36. The 'urban' component of the French Land Data and Services Centre (Theia)

Author: Selle Arnaud, Baghdadi Nicolas, Le Bris Arnaud, Puissant Anne, Thierion Vincent, Roujean Jean-Louis, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LaSTIG), École nationale des sciences géographiques (ENSG), Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN), and IEEE
Subjects: Service (business), services, 010504 meteorology & atmospheric sciences, 0211 other engineering and technologies, Urban studies, 02 engineering and technology, Animation, Space (commercial competition), satellite imagery, 01 natural sciences, Structuring, Variety (cybernetics), World Wide Web, Spatial Data Infrastructure (DSI), products, [SDE]Environmental Sciences, Business, Cluster analysis, Dissemination, urban, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: International audience; The THEIA data and services center has been created with the objective of increasing the use of space data by both the science community and the public actors. THEIA is structuring the French science community through 1) a mutualized Service and Data Infrastructure (SDI) distributed between several centers, allowing access to a variety of products; 2) the setup of Regional Animation Networks (RAN) to federate users (scientists and public / private actors) and 3) Scientific Expertise Centres (SEC) clustering virtual research groups on a thematic domain. A strong relationship between SECs and RANs is being developed to both disseminate the outputs to the user communities and aggregate the user needs. The research works carried out for urban studies in three SECs are presented. The works are organized around the design and development of value-added products and services.
Published: 2019

37. Innovative Methods and Products of the ' Urbanization and Artificialization' Scientific Expertise Centre

Author: Puissant, Anne, Le Bris, Arnaud, Thierion, Vincent, Corpetti, Thomas, Catry, Thibault, Gadal, Sébastien, Briottet, Xavier, Cression, Rémy, Baghdadi, Nicolas, Sellé, Arnaud, Laboratoire Image, Ville, Environnement (LIVE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), University of Strasbourg, Laboratoire des Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LaSTIG), École nationale des sciences géographiques (ENSG), Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 (LETG), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN), Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES), Institut de Modélisation et d'Analyses en géo-environnement et santé - Espace Développement (IMAGES-Espace DEV), UMR 228 Espace-Dev, Espace pour le développement, Université de Guyane (UG)-Université des Antilles (UA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Avignon Université (AU)-Université de La Réunion (UR)-Université de Montpellier (UM)-Université de Guyane (UG)-Université des Antilles (UA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Avignon Université (AU)-Université de La Réunion (UR)-Université de Montpellier (UM), Études des Structures, des Processus d’Adaptation et des Changements de l’Espace (ESPACE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Avignon Université (AU)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Aix Marseille Université (AMU), ONERA - The French Aerospace Lab [Toulouse], ONERA, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), CNES THEIA CES Artificialisation-Urbanisation, European Space Agency - Italian Space Agency - European Commission, Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Avignon Université (AU)-Université de La Réunion (UR)-Université de Montpellier (UM)-Université de Guyane (UG)-Université des Antilles (UA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Avignon Université (AU)-Université de La Réunion (UR)-Université de Montpellier (UM)-Université de Guyane (UG)-Université des Antilles (UA), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Brest (UBO)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Nantes (UN)-Université d'Angers (UA)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU), Université des Antilles (UA)-Université de Guyane (UG)-Université de Montpellier (UM)-Université de La Réunion (UR)-Avignon Université (AU)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université des Antilles (UA)-Université de Guyane (UG)-Université de Montpellier (UM)-Université de La Réunion (UR)-Avignon Université (AU)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD), and Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Avignon Université (AU)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Europe, [SHS.STAT]Humanities and Social Sciences/Methods and statistics, Land data service, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Sentinel 2, Urban land cover, Sentinel 1, Urbanisation, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, Remote sensing, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, THEIA
Abstract: International audience; The THEIA Land Data and Services Centre (www.theia-land.fr) is a consortium of 12 French public institutions involved in Earth observation and environmental sciences (CEA, CEREMA, CIRAD, CNES, IGN, INRA, CNRS, IRD, Irstea, Météo France, AgroParisTech, and ONERA). THEIA has been initiated in 2012 with the objective of increasing the use of space data by the scientific community and the public actors. THEIA structured the French scientific community 1) through a mutualized Service and Data Infrastructure (SDI) distributed between several centers, allowing access to a variety of products; 2) through the setup of Regional Animation Networks (RAN) to federate and animate users (scientists and public / private actors) and 3) through Scientific Expertise Centres (SEC) clustering virtual research groups on a thematic domain. One of this SEC is the "Urbanization and Artificialization” Centre clustering experts in multi-sensor urban remote sensing. THEIA in collaboration with ODATIS (Data and Service for the Ocean), ForM@Ter (Data and Service for the Solid Earth), and AERIS (Data and Service for the Atmosphere) form the "Earth System" Research Infrastructure. The objective of this poster is to present recent (>2016) innovations of the URBAN SEC in terms of (1) development of algorithms useful for urban remote sensing using optical and SAR sensors, (2) validation of the urban products provided by the THEIA Land Service and Data Infrastructure, and (3) demonstration of user-tailored applications for urban studies. The Urban Expert Centre brings together researchers and engineers from several institutes: LIVE - Strasbourg, IGN-LaSTIG - Univ. Paris Est, CESBIO – Toulouse, LETG - Rennes, Irstea – Montpellier, TETIS - Montpellier, INP Bordeaux, IRD, ESPACE-DEV - Montpellier, ESPACE - Nice, ONERA. Research results and methods linked to (1) the detection and mapping of the urban footprint at an annual frequency; (2) the identification of urban fabrics, (3) the mapping of green networks within the cities. In parallel, the group proposes to summarize and identify relevant indicators (parameters) dedicated to urban planning and management.
Published: 2019

38. Decision fusion of remote-sensing data for land cover classification (chap. 11)

Author: Le Bris, Arnaud, Chehata, Nesrine, Ouerghemmi, Walid, Wendl, Cyril, Postadjian, Tristan, Puissant, Anne, Mallet, Clément, Laboratoire des Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LaSTIG), École nationale des sciences géographiques (ENSG), Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN), ENSEGID, Institut Polytechnique de Bordeaux, Études des Structures, des Processus d’Adaptation et des Changements de l’Espace (ESPACE), Université Côte d'Azur (UCA)-Avignon Université (AU)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU), Laboratoire Image, Ville, Environnement [Strasbourg] (LIVE), Université de Strasbourg (UNISTRA), Michael Ying Yang, Bodo Rosenhahn, Vittorio Murino, Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Avignon Université (AU)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), and Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO]Computer Science [cs], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2019

39. A Novel Multi-Risk Assessment Web-Tool for Evaluating Future Impacts of Global Change in Mountainous Areas

Author: Grandjean, Gilles, Thomas, L., Bernardie, S., Puissant, Anne, Malet, J.P., Houet, T., Bourrier, Franck, Fort, Myriam, Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM) (BRGM), GEO HYD OLIVET FRA, Partenaires IRSTEA, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Strasbourg (UNISTRA), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 (LETG), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN), Laboratoire des EcoSystèmes et des Sociétés en Montagne (UR LESSEM), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Pôle de recherche pour l'organisation et la diffusion de l'information géographique (PRODIG (UMR_8586 / UMR_D_215 / UM_115)), and Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Atmospheric Science, Decision support system, Geographic information system, 010504 meteorology & atmospheric sciences, decision support system, Computer science, 0211 other engineering and technologies, Vulnerability, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, Representativeness heuristic, landslide hazard, 11. Sustainability, web-platform, lcsh:Science, 0105 earth and related environmental sciences, risk, 021110 strategic, defence & security studies, Land use, business.industry, Impact assessment, Environmental resource management, 15. Life on land, Hazard, 13. Climate action, [SDE]Environmental Sciences, lcsh:Q, Risk assessment, business
Abstract: International audience; In our study, we present a proactive decision support tool able to compute the impacts of different possible scenarios for territories impacted by mountain risks. The objective of this work was to develop and test various hazard and risk assessment methods, and to implement them into a web-application platform able to show possible risks induced by global change on ecosystems and society. Four case studies were selected for their representativeness: One located in a Pyrenean valley, others in the French Alps. Methodology addressed several points. The first one was on the identification of the impacts of global environmental changes (climatic situations, land use, and socio-economic systems) on identified hazards. The second one was on the analysis of these impacts in terms of vulnerability (e.g., the places and the physical modifications of impacted stakes, as well as levels of perturbation). The third one was on the integration of developed methodologies in a single coherent framework in order to investigate and map indicators of vulnerability. The last one was on the development of a demonstration platform with GIS (Geographic Information System) capabilities and usable on the web. The architecture and the main features of the web-platform are detailed within several cases for which hazard and impact assessments are evaluated for not only past and present, but also future periods. This web-tool, mostly dedicated to stakeholders, has proven its usefulness to test various socio-economical pathways, because multiple scenarios, considered as probable in inhabited valleys, can be benchmarked, analyzed, and compared.
Published: 2018
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40. Une plate-forme web pour l'évaluation de la résilience dans les vallées montagneuses touchées par des instabilités de pente

Author: Grandjean, Gilles, Thomas, Loïc, Bernardie, Séverine, Malet, Jean-Philippe, Puissant, Anne, Houet, Thomas, Bourrier, Franck, Fort, Monique, Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM) (BRGM), Société GéoHyd, Institut de physique du globe de Strasbourg (IPGS), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Strasbourg (UNISTRA), Géographie de l'environnement (GEODE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Pôle de recherche pour l'organisation et la diffusion de l'information géographique (PRODIG (UMR_8586 / UMR_D_215 / UM_115)), Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Sorbonne Université (SU)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society
Abstract: International audience; The ANR-SAMCO project aimed to develop a proactive resilience framework enhancing the overall resilience of societies on the impacts of mountain risks. The project elaborated methodological tools to characterize and measure ecosystem and societal resilience from an operative perspective on three mountain representative case studies. To achieve this objective, the methodology was split in several points: (1) the definition of the potential impacts of global environmental changes (climate system, ecosystem e.g. land use, socioeconomic system) on landslide hazards, (2) the analysis of these consequences in terms of vulnerability (e.g. changes in the location and characteristics of the impacted areas and level of their perturbation) and (3) the implementation of a methodology for quantitatively investigating and mapping indicators of mountain slope vulnerability exposed to several hazard types, and the development of a GIS-based demonstration platform available on the web. The strength and originality of the SAMCO project lies in the combination of different techniques, methodologies and models (multi-hazard assessment, risk evolution in time, vulnerability functional analysis, and governance strategies) implemented in a user-oriented web-platform. We present the results of this developments, architecture and functions of the web-tools, the case studies database showing the multi-hazard maps and the stakes at risks. Different kinds of risk were assessed over several area of interest in Alpine or Pyrenean valleys, so that different analyses are presented for current and future periods for which climate change and land-use (economical, geographical and social aspects) scenarios are taken into account. This tool, dedicated to stakeholders, should be used to evaluate resilience of mountainous regions since multiple scenarios can be tested and compared.; Le projet ANR-SAMCO visait à développer un cadre de résilience proactif améliorant la résilience globale des sociétés sur les impacts des risques montagne. Le projet a élaboré des outils méthodologiques pour caractériser et mesurer la résilience des écosystèmes et de la société d'un point de vue opérationnel sur trois études de cas représentatives des montagnes. Pour atteindre cet objectif, la méthodologie a été divisée en plusieurs points: (1) la définition des impacts potentiels des changements environnementaux globaux (système climatique, écosystème, utilisation des sols, système socio-économique) sur les risques de glissements de terrain, (2) (3) la mise en œuvre d'une méthodologie pour l'étude quantitative et la cartographie des indicateurs de la vulnérabilité des pentes de montagne exposées à plusieurs types de dangers, et le développement d'une plateforme de démonstration basée sur le SIG disponible sur le web. La force et l'originalité du projet SAMCO résident dans la combinaison de différentes techniques, méthodologies et modèles (évaluation multi-risques, évolution du risque dans le temps, analyse fonctionnelle de vulnérabilité et stratégies de gouvernance) mises en œuvre dans une plateforme web orientée utilisateur. Nous présentons les résultats de ces développements, l'architecture et les fonctions des outils web, la base de données des études de cas montrant les cartes multi-aléas et les enjeux à risques. Différents types de risques ont été évalués sur plusieurs zones d'intérêt des vallées alpines ou pyrénéennes, de sorte que différentes analyses sont présentées pour les périodes actuelles et futures pour lesquelles les scénarios de changement climatique et d'utilisation des sols (économiques, géographiques et sociaux) sont pris en compte. Cet outil, dédié aux parties prenantes, devrait être utilisé pour évaluer la résilience des régions montagneuses puisque plusieurs scénarios peuvent être testés et comparés.
Published: 2018

41. Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine

Author: Wendl, Cyril, Le Bris, Arnaud, Chehata, Nesrine, Puissant, Anne, Postadjian, Tristan, Méthodes d'Analyses pour le Traitement d'Images et la Stéréorestitution (MATIS), Laboratoire des Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LaSTIG), École nationale des sciences géographiques (ENSG), Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-École nationale des sciences géographiques (ENSG), Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN), ENSEGID, Institut Polytechnique de Bordeaux, Laboratoire Image, Ville, Environnement (LIVE), and Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Fusion tardive, Tache urbaine, Multispectral, Fusion au niveau décision, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Urban area, SPOT 6/7, Classification, Tache artificialisée, Late fusion, Segmentation, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Regularization, Régularisation, Decision fusion, [INFO]Computer Science [cs], Artificialized area, Sentinel-2
Abstract: International audience; La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle permet en effet de tirer le meilleur parti des points forts, respectivement, géométriques et sémantiques de ces deux sources. Le travail proposé ici s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications obtenues respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT 6/7. Ces deux sources sont d'abord analysées indépendamment selon 5 classes, respectivement par Forêt Aléatoire et réseaux de neurones convolutifs. Les résultats sont alors fusionnés afin d'extraire les bâtiments le plus finement possible. Cette étape de fusion inclut une fusion au niveau pixellaire, suivie d'une étape de régularisation spatiale intégrant un terme lié au contraste de l'image. Le résultat obtenu connaît ensuite une seconde fusion afin d'en déduire la tache urbaine en elle-même : une mesure a priori de zone urbaine est calculée à partir des objets bâtiments détectés au préalable, puis fusionnée avec une classification binaire dérivée de la classification originale des données Sentinel-2. Les résultats montrent bien la complémentarité des deux sources de données ainsi que la pertinence de l'adoption d'une stratégie de fusion tardive. Abstract Fusion of very high spatial resolution multispectral (VHR) images with time series of lower spatial resolution images with more spectral bands can improve land cover classification, combining geometric and semantic advantages of both sources, respectively. This study presents a strategy to extract the urban footprint using decision-level fusion of individual classifications on Sentinel-2 and SPOT 6/7 satellite images. First, both sources are classified separately in five classes, using state-of-the-art supervised Random Forest classification and Convolutional Neural Networks. The two results are then merged in order to extract individual buildings with the highest spatial precision conceivable. Secondly, detected buildings are merged again with the Sentinel-2 classification so as to extract the artificialized areas ; the building labels from the regularization step are dilated in order to connect the building objects ; a binary classification is derived from the original Sentinel-2 classification before being reintroduced in a fusion and contrast sensitive regularization process so as to eventually retrieve the urban footprint. Results show well the complementary between both data sources as well as the relevance of the late fusion stategy.
Published: 2018

42. Upgrading of an index-oriented methodology for consequence analysis of natural hazards: application to the Upper Guil catchment (southern French Alps)

Author: Carlier, Benoit, Puissant, Anne, Dujarric, Constance, Arnaud-Fassetta, Gilles, Pôle de recherche pour l'organisation et la diffusion de l'information géographique (PRODIG (UMR_8586 / UMR_D_215 / UM_115)), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Image, Ville, Environnement (LIVE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Pôle de recherche pour l'organisation et la diffusion de l'information géographique (PRODIG), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris-Sorbonne (UP4)-AgroParisTech-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Sorbonne Université (SU)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-AgroParisTech-Université Paris-Sorbonne (UP4)-École pratique des hautes études (EPHE)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1)
Subjects: lcsh:GE1-350, lcsh:Geology, [SHS.SOCIO]Humanities and Social Sciences/Sociology, lcsh:G, lcsh:QE1-996.5, [SDE]Environmental Sciences, lcsh:Geography. Anthropology. Recreation, lcsh:Environmental technology. Sanitary engineering, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, lcsh:TD1-1066, lcsh:Environmental sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract: Vulnerability is a complex concept involving a variety of disciplines from both the physical and socio-economic sciences. Currently, two opposite trends exist: the physical approach in which vulnerability is analysed as a sum of potential impacts on elements at risk and the social approach in which vulnerability is mostly viewed as a combination of socio-economic variables determining people's ability to anticipate, cope with and recover from a catastrophic event. Finding a way to combine these two approaches is a key issue for a global vulnerability assessment. In this paper we propose to combine elements from these two approaches through the analysis of the potential consequences of a high-magnitude flood event (recurrence interval (RI) > 100 years) on human and material stakeholders. To perform our analysis, we choose to upgrade an existing index, the Potential Damage Index (PDI; Puissant et al., 2013), by including social criteria. The PDI was originally developed to assess the physical consequences of hazards on the elements at risk (people, building and lands). It is based on the calculation of three sub-indices representing different types of direct and indirect consequences: physical injury consequences (PIC), structural and functional consequences (SFC), indirect functional consequences (IC). Here, we propose to add a fourth sub-index representing the social consequences. This new sub-index, called social consequences (SC) is obtained by combining criteria derived from INSEE French census data and a risk-perception survey conducted in the field. By combining the four indices (PIC, SFC, IC and SC), we managed to create a new index called the Potential Consequences Index (PCI). The new PCI was tested on the Upper Guil catchment to assess the consequences of a high-magnitude flood event (RI > 100 years). Results of the PDI were compared with the PCI and show significant differences. The upgrade to the PDI method provided us with many inputs. The introduction of elements from social vulnerability added an extra dimension to the total consequence map. It allowed us to qualify the potential physical consequences (physical injury, structural and functional consequences) on elements at risk by considering the global resilience of local communities.
Published: 2018

43. Fusion of Sentinel-1 and Sentinel-2 image time series for permanent and temporary surface water mapping

Author: Bioresita, Filsa, primary, Puissant, Anne, additional, Stumpf, André, additional, and Malet, Jean-Philippe, additional
Published: 2019
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44. The ‘urban’ component of the French Land Data and Services Centre (THEIA)

Author: Puissant, Anne, primary, Selle, Arnaud, additional, Baghdadi, Nicolas, additional, Thierion, Vincent, additional, Le Bris, Arnaud, additional, and Roujean, Jean-Louis, additional
Published: 2019
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45. Urban land cover analysis from satellite image time series based on temporal stability

Author: Chelali, Mohamed, primary, Kurtz, Camille, additional, Puissant, Anne, additional, and Vincent, Nicole, additional
Published: 2019
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46. Sols artificialisés et processus d'artificialisation des sols : déterminants, impacts et leviers d'action. Rapport

Author: Béchet, Béatrice, Le Bissonnais, Yves, Ruas, Anne, Aguilera, Anne, André, M., Andrieu, Hervé, Ay, Jean-Sauveur, Baumont, C., Barbe, Eric, Vidal Beaudet, Laure, BELTON-CHEVALLIER, Leslie, Berthier, E., Billet, Philippe, Bonin, Olivier, Cavailhes, Jean, Chancibault, K., Cohen, Marianne, Coisnon, Thomas, Colas, Robert, CORNU, Sophie, Cortet, Jérôme, Dablanc, Laetitia, Darly, Ségolène, Delolme, Cécile, Fack, Gabrielle, Fromin, Nathalie, GADAL, Sébastien, Gauvreau, Benoit, Geniaux, Ghislain, Gilli, Frédéric, Guelton, Sonia, Guérois, Marianne, Hedde, Mickael, Houet, Thomas, Humbertclaude, S., Jolivet, Laurence, Keller, Catherine, LeBerre, Iwan, Madec, Pierre, Mallet, Clément, Marty, Pauline, Mering, Catherine, Musy, Marjorie, Oueslati, Walid, Paty, Sonia, Polèse, Mario, Pumain, Denise, Puissant, Anne, Riou, Stéphane, Rodriguez, Fabrice, Ruban, Véronique, Salanié, Julien, Schwartz, Christophe, Sotura, Aurélie, Thébert, Mariane, Thévenin, Thomas, Thisse, Jacques, Vergnes, Alan, Christiane, Weber, Werey, Caty, Desrousseaux, Maylis, Institut de Recherche en Sciences et Techniques de la Ville - FR 2488 (IRSTV), Université d'Angers (UA)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-École nationale supérieure d'architecture de Nantes (ENSA Nantes)-La Rochelle Université (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Laboratoire Instrumentation, Simulation et Informatique Scientifique (IFSTTAR/COSYS/LISIS), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Communauté Université Paris-Est, Laboratoire Ville, Mobilité, Transport (LVMT ), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-École des Ponts ParisTech (ENPC), Laboratoire Transports et Environnement (IFSTTAR/AME/LTE), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université de Lyon, Centre d'Economie et de Sociologie Rurales Appliquées à l'Agriculture et aux Espaces Ruraux (CESAER), Etablissement National d'Enseignement Supérieur Agronomique de Dijon (ENESAD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire d'Economie de Dijon [Dijon] (LEDi), Université de Bourgogne (UB)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de Recherche Environnement Physique de la plante Horticole (EPHOR), Université d'Angers (UA)-AGROCAMPUS OUEST, Centre d'Etudes et d'Expertise sur les Risques, l'Environnement, la Mobilité et l'Aménagement (Cerema), Environnement Ville Société (EVS), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Espaces, Nature et Culture (ENeC), Université Paris-Sorbonne (UP4)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGROCAMPUS OUEST, Laboratoire Dynamiques Sociales et Recomposition des Espaces (LADYSS), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Paris Nanterre (UPN)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre européen de recherche et d'enseignement des géosciences de l'environnement (CEREGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Aix Marseille Université (AMU)-Collège de France (CdF (institution))-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Systèmes Productifs, Logistique, Organisation des Transports et Travail (IFSTTAR/AME/SPLOTT), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Laboratoire d'Ecologie des Hydrosystèmes Naturels et Anthropisés (LEHNA), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'économie de la Sorbonne-Cachan École Normale Supérieure Paris-Saclay (CES-Cachan), Centre d'économie de la Sorbonne (CES), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay (ENS Paris Saclay)-Partenaires INRAE, Aix Marseille Université (AMU), Études des Structures, des Processus d’Adaptation et des Changements de l’Espace (ESPACE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Avignon Université (AU)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Acoustique Environnementale (IFSTTAR/AME/LAE), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université de Lyon-PRES Université Nantes Angers Le Mans (UNAM), Unité de recherche d'Écodéveloppement (ECODEVELOPPEMENT), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Sciences Po (Sciences Po), LAB'URBA (LAB'URBA), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Géographie-cités (GC (UMR_8504)), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecologie Fonctionnelle et Biogéochimie des Sols (Eco&Sols), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Montpellier (ENSA M), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique (LETG - Rennes), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 (LETG), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN), Centre de Recherche en Economie et en Statistique (CREST-INSEE), Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE), Cartographie et Géomatique (COGIT), Laboratoire des Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LaSTIG), École nationale des sciences géographiques (ENSG), Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-École nationale des sciences géographiques (ENSG), Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN), Observatoire français des conjonctures économiques (Sciences Po) (OFCE), Méthodes d'Analyses pour le Traitement d'Images et la Stéréorestitution (MATIS), Délégation à l'Expertise scientifique collective, à la Prospective et aux Etudes (UAR), Pôle de recherche pour l'organisation et la diffusion de l'information géographique (PRODIG (UMR_8586 / UMR_D_215 / UM_115)), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Centre d'Etudes et d'Expertise sur les Risques, l'Environnement, la Mobilité et l'Aménagement - Equipe-projet BPE (Cerema Equipe-projet BPE), Groupe d'analyse et de théorie économique (GATE Lyon Saint-Étienne), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Urbanisation Culture Société - INRS (INRS-UCS), Institut National de la Recherche Scientifique [Québec] (INRS), Laboratoire Image, Ville, Environnement (LIVE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Eau et Environnement (IFSTTAR/GERS/EE), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-PRES Université Nantes Angers Le Mans (UNAM), Laboratoire Sols et Environnement (LSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - École d'économie de la Sorbonne (UP1 UFR02), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Théoriser et modéliser pour aménager (UMR 6049) (ThéMA), Université de Bourgogne (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Catholic University of Leuven - Katholieke Universiteit Leuven (KU Leuven), Gestion Territoriale de l'Eau et de l'environnement (UMR GESTE), École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), INRA, ESCo Artificialisation des sols, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Environnement, Ville, Société (EVS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Paris School of Economics (PSE), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Groupe d'Analyse et de Théorie Economique Lyon - Saint-Etienne (GATE Lyon Saint-Étienne), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université d'Angers (UA)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Université de La Rochelle (ULR)-EC. ARCHIT. NANTES-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université d'Angers (UA), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon), Aix Marseille Université (AMU)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Collège de France (CdF (institution))-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), PRES Université Nantes Angers Le Mans (UNAM)-Université de Lyon-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Montpellier (ENSA M)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Observatoire français des conjonctures économiques (OFCE), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bourgogne (UB), Université de La Rochelle (ULR)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Nantes (UN)-École nationale supérieure d'architecture de Nantes (ENSA Nantes)-Université d'Angers (UA), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), AGROCAMPUS OUEST-Université d'Angers (UA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bourgogne (UB)-Université de Franche-Comté (UFC), Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-EC. ARCHIT. NANTES-Université d'Angers (UA)-Université de La Rochelle (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Communauté Université Paris-Est-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), École des Ponts ParisTech (ENPC)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Avignon Université (AU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU), and Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)
Subjects: Processus, [SHS.STAT]Humanities and Social Sciences/Methods and statistics, Urbanisation, [SDV.SA.AEP]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agriculture, economy and politics, 04 agricultural and veterinary sciences, PARIS team, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, 010501 environmental sciences, Mesures, [SDV.SA.SDS]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Soil study, 01 natural sciences, Déterminants, Politique et actions, RAPPORT, Impacts, 040103 agronomy & agriculture, Artificialisation des sols, 0401 agriculture, forestry, and fisheries, France, 0105 earth and related environmental sciences
Published: 2017

47. Fusion tardive d'images SPOT-6/7 et de données multi-temporelles Sentinel-2 pour la détection de la tâche urbaine

Author: Le Bris, Arnaud, primary, Wendl, Cyril, additional, Chehata, Nesrine, additional, Puissant, Anne, additional, and Postadjian, Tristan, additional
Published: 2018
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48. Geodetic monitoring of the Adroit landslide, Barcelonnette, French Southern Alps

Author: Ferhat, Gilbert, Malet, Jean-Philippe, Puissant, Anne, Caubet, Delphine, Hubert, Emilie, Ferhat, Gilbert, Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Institut de physique du globe de Strasbourg (IPGS), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecole et Observatoire des Sciences de la Terre (EOST), and Université de Strasbourg (UNISTRA)
Subjects: [SDU.STU.GP]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geophysics [physics.geo-ph], [SDU.STU.GP] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geophysics [physics.geo-ph], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2017

49. 5 - Monitoring of Earth Surface Motion and Geomorphologic Processes by Optical Image Correlation

Author: Stumpf, André, Malet, Jean-Philippe, Puissant, Anne, and Travelletti, Julien
Published: 2016
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50. THE USE OF SENTINEL-2 IMAGERY FOR TOTAL SUSPENDED SOLIDS (TSS) ESTIMATION IN PORONG RIVER, SIDOARJO

Author: Bioresita, Filsa, primary, Firdaus, Hana Sugiastu, additional, Pribadi, Cherie Bhekti, additional, Hariyanto, Teguh, additional, and Puissant, Anne, additional
Published: 2018
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