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Auteur Sylvie Daniel |
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A versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions / Thanh Huy Nguyen (2020)
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Titre : A versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thanh Huy Nguyen, Auteur ; Jean-Marc Le Caillec, Directeur de thèse ; Sylvie Daniel, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2020 Autre Editeur : Québec : Université Laval Importance : 173 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure des Mines-Telecom Atlantique Bretagne Pays de la Loire-IMT Atlantique, Spécialité : Signal, Image, VisionLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] recalage de données localisées
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The necessity and importance of representing a scene in 3-D have been exemplified through numerous remote sensing applications, such as urban planning, disaster management, etc. In these applications, LiDAR and optical imagery data have been used extensively. A complementarity existing between airborne LiDAR and aerial/satellite optical imagery datasets motivates the fusion between them, allowing to represent the observed scenes in 3-D with a better precision and completeness. In recent years, automatic building footprint extraction in urban and residential scenes has become a subject of growing interest among the field of 3-D scene representation and reconstruction. With the rising availability of massive amount of data captured by different LiDAR and imagery sensors onboard airborne and spaceborne platforms, new opportunities arise to perform this task on a large scale. However, existing fusion methods generally consider either hybrid acquisition systems consisting of LiDAR and optical cameras rigidly fixed, or datasets acquired from the same platform at identical or very close dates, and having the same spatial resolution. They do not intend to cope with datasets collected from different platforms with different acquisition configuration at different moments, having different spatial resolutions and levels of detail. Such a context is referred to as unconstrained acquisition context. Furthermore, extracting buildings on a large scale is a complex task. Existing methods reported over the years have achieved relatively significant results by assuming building shapes, enforcing geometrical constraints, or limiting on specific urban areas. Such assumptions are no longer applicable when dealing with large-scale datasets. This research work is devoted to the development of a versatile coarse-to-fine registration method between airborne LiDAR and aerial/satellite optical imagery datasets collected in an unsconstrained acquisition context. It aims at overcoming the challenges associated with this context such as the spatial shift between the datasets, the differences of spatial resolution and level of detail, etc. In addition, this research work elaborates an efficient building footprint extraction method, providing a high accuracy level while being an unsupervised method dedicated to largescale applications. The proposed method, called Super-Resolution-based Snake Model (SRSM), consists in an adaptation of snake models—a conventional image segmentation technique—to operate on high-resolution LiDAR-based elevation images generated by a super-resolution process. It pertains the unconstrained data acquisition context, serving as a prime application example. Relevant results have been achieved when rigorously assessing the proposed methods, namely a highly desirable accuracy level compared to existing methods. Note de contenu : Introduction
1- State of the art
2- Coarse-to-fine Registration of Airborne LiDAR and Optical Imagery Data on Urban Scenes
3- Building Extraction Based on the Fusion of Airborne LiDAR and Optical Imagery Data
4- Conclusions and PerspectivesNuméro de notice : 28327 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences Géomatiques : Mines-Télécom Atlantique : 2020 Organisme de stage : Lab-STICC DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03123328/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98401 Revue des descripteurs tridimensionnels (3D) pour la catégorisation des nuages de points acquis avec un système LiDAR de télémétrie mobile / Sylvie Daniel in Geomatica, vol 72 n° 1 (March 2018)
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[article]
Titre : Revue des descripteurs tridimensionnels (3D) pour la catégorisation des nuages de points acquis avec un système LiDAR de télémétrie mobile Type de document : Article/Communication Auteurs : Sylvie Daniel, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1 - 15 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] grande échelle
[Termes IGN] performance
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) La compréhension de nuage de points LiDAR consiste à reconnaitre les objets qui sont présents dans la scène et à associer des interprétations aux nuages d’objets qui le composent. Les données LiDAR acquises en milieu urbain dans des environnements à grande échelle avec des systèmes terrestres de télémétrie mobile présentent plusieurs difficultés propres à ce contexte : chevauchement entre les nuages de points, occlusions entre les objets qui ne sont vus que partiellement, variations de la densité des points. Compte tenu de ces difficultés, beaucoup de descripteurs tridimensionnels (3D) proposés dans la littérature pour la classification et la reconnaissance d’objets voient leurs performances se dégrader dans ce contexte applicatif, car ils ont souvent été introduits et évalués avec des jeux de données portant sur de petits objets. De plus, il y a un manque de comparaison approfondie entre les descripteurs 3D mis en œuvre dans des environnements à grande échelle, ce qui a pour conséquence un manque de connaissance au moment de sélectionner le descripteur 3D le plus adapté à un nuage de points LiDAR acquis dans de tels environnements. Le présent article propose une revue approfondie des travaux portant sur l’application des descripteurs 3D à des données LiDAR acquises en milieu urbain dans des environnements à grande échelle avec des systèmes terrestres de télémétrie mobile. Les principaux descripteurs 3D appliqués dans de tels contextes sont ainsi recensés. Une synthèse de leurs performances et limites est ensuite effectuée de manière comparative sur la base des travaux disponibles dans la littérature. Enfin, une discussion abordant les éléments impactant le plus les performances des descripteurs et des pistes d’amélioration vient compléter cette revue. Numéro de notice : A2018-338 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1139/geomat-2018-0001 Date de publication en ligne : 30/07/2018 En ligne : https://doi.org/10.1139/geomat-2018-0001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90552
in Geomatica > vol 72 n° 1 (March 2018) . - pp 1 - 15[article]Revue des méthodes de prétraitement des données d'imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone / Hachem Agili in Geomatica, vol 68 n° 4 (December 2014)
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[article]
Titre : Revue des méthodes de prétraitement des données d'imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone Type de document : Article/Communication Auteurs : Hachem Agili, Auteur ; Sylvie Daniel, Auteur ; Karem Chokmani, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 331- 343 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] capteur imageur
[Termes IGN] correction géométrique
[Termes IGN] distorsion d'image
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] restauration d'imageRésumé : (auteur) Les systèmes aériens sans pilote, appelés encore drones, se présentent comme une nouvelle tendance dans le domaine de la télédétection et connaissent un essor sans précédent dans le domaine civil depuis le début de la dernière décennie. Ces systèmes permettent de combler plusieurs lacunes de la télédétection aéroportée. En effet, contrairement aux avions, les drones se caractérisent par une facilité et une rapidité de mise en œuvre, et par l’acquisition d’images à très haute résolution spatiale. Ce mode d’acquisition à coûts d’opération très réduits offre également des vols à basses altitudes réduisant ainsi les nuisances atmosphériques et l’effet des nuages fréquemment présents dans les acquisitions aéroportées. Les drones sont utilisés en combinaison avec différents capteurs imageurs. Les capteurs hyperspectraux montés sur ce type de plateforme figurent parmi les solutions en émergence. Comme toute donnée de télédétection, les données d’imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone doivent être corrigées des différentes distorsions et dégradations avant de pouvoir être exploitées. L’utilisation du drone est encore en phase d’exploration et n’a pas encore atteint sa maturité notamment lorsqu’il est combiné avec un capteur hyperspectral. En effet, peu de travaux ont été consacrés à l’étude de ce système et de ses capacités. Cet article propose de passer en revue les différents types de distorsion affectant les données hyperspectrales acquises depuis un drone ainsi que les prétraitements à mettre en œuvre pour les corriger. Numéro de notice : A2015-407 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/cig2014-407 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2014-407 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76894
in Geomatica > vol 68 n° 4 (December 2014) . - pp 331- 343[article]Context-based mobile GeoBI: enhancing business analysis with contextual metrics/statistics and context-based reasoning / Belko Abdoul Aziz Diallo in Geoinformatica, vol 18 n° 2 (April 2014)
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[article]
Titre : Context-based mobile GeoBI: enhancing business analysis with contextual metrics/statistics and context-based reasoning Type de document : Article/Communication Auteurs : Belko Abdoul Aziz Diallo, Auteur ; Thierry Badard , Auteur ; Frédéric Hubert, Auteur ; Sylvie Daniel, Auteur
Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 405 - 433 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] architecture orientée services
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] veille économiqueRésumé : (Auteur) Business professionals are increasingly mobile and should be supported by suitable mobile Decision Support Systems (DSS). In our previous work, we have established that such suitable mobile DSS should be (i) GeoBI(Geospatial Business Intelligence)-enabled and (ii) context-based, and have addressed issues regarding context characterization and context modeling. The present paper deals with mobile GeoBI context-based reasoning. Through realistic scenarios, it highlights (i) the requirement for context-based reasoning to enhance mobile GeoBI experience, (ii) the need for contextual metrics/statistics to help mobile business professionals discover their local context, (iii) the need for crossing business performance metrics with contextual metrics to help mobile business professionals in discovering the context hidden behind business performance figures, and proposes convenient solutions to tackle these needs. Numéro de notice : A2014-230 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-013-0187-x Date de publication en ligne : 13/09/2013 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-013-0187-x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33133
in Geoinformatica > vol 18 n° 2 (April 2014) . - pp 405 - 433[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 057-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible