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Characterizing vegetation canopy structure using airborne remote sensing data / Debsunder Dutta in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 2 (February 2017)
[article]
Titre : Characterizing vegetation canopy structure using airborne remote sensing data Type de document : Article/Communication Auteurs : Debsunder Dutta, Auteur ; Kunxuan Wang, Auteur ; Esther Lee, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1160 - 1178 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] densité de la végétation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] feuille (végétation)
[Termes IGN] forêt ripicole
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] structure d'un peuplement forestier
[Termes IGN] voxelRésumé : (Auteur) Vegetation canopy structure plays an important role in the partitioning of incident solar radiation, photosynthesis, transpiration, and other scalar fluxes. The vertical foliage distribution of the plant canopy is represented by leaf area density (LAD), which is defined as the one-sided leaf area per unit volume. Airborne light detection and ranging (LiDAR) offers the possibility to characterize the 3-D variation of LAD over space, which still remains a challenge to estimate. Moreover, the low density of point cloud data generally offered by airborne LiDAR may be insufficient for accurate LAD estimation in dense overlapping forest canopies. We develop a method for the estimation of the LAD profile using a combination of airborne LiDAR and hyperspectral data using a feature-based data fusion approach. After identifying vegetation species using hyperspectral data, point cloud LiDAR data is used in a “tree-shaped” voxel approach to characterize the LAD of trees in a riparian forest setting. We also propose a set of relationships on simple geometry of overlap for the construction of tree shaped voxels. In a forest setting with overlapping canopies, the results indicate that the tree-shaped voxels are better able to attribute the LAD to the upper and middle parts of the overall canopy as well as individual tall and short trees compared with traditional cylindrical voxels. Numéro de notice : A2017-147 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2620478 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2620478 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84635
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 2 (February 2017) . - pp 1160 - 1178[article]Integrating elevation data and multispectral high-resolution images for an improved hybrid Land Use/Land Cover mapping / Mirco Sturari in European journal of remote sensing, vol 50 n° 1 (2017)
[article]
Titre : Integrating elevation data and multispectral high-resolution images for an improved hybrid Land Use/Land Cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Mirco Sturari, Auteur ; Emanuele Frontoni, Auteur ; Roberto Pierdicca, Auteur ; Adriano Mancini, Auteur ; Eva Savina Malinverni, Auteur ; Anna Nora Tassetti, Auteur ; Primo Zingaretti, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1 - 17 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification hybride
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] occupation du solRésumé : (Auteur) The combination of elevation data together with multispectral high-resolution images is a new methodology for obtaining land use/land cover classification. It represents a step forward for both the accuracy and automation of LULC applications and allows users to setup thematic assignments through rules based on feature attributes and human expert interpretation of land usage. The synergy between different types of information means that LiDAR can give new hints at both the segmentation and hybrid classification steps, leading to a joint use of multispectral, spatial and elevation data. The output is a thematic map characterized by a custom-designed legend that is able to discriminate between land cover classes with similar spectral characteristics (level 3 of the CLC legend). Experimental results from a hilly farmland area with some urban structures (Musone river basin, Ancona, Italy) are used to highlight how the proposed methodology enhances land cover classification in heterogeneous environments. Numéro de notice : A2017-043 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/22797254.2017.1274572 En ligne : http://doi.org/10.1080/22797254.2017.1274572 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84213
in European journal of remote sensing > vol 50 n° 1 (2017) . - pp 1 - 17[article]On the fusion of lidar and aerial color imagery to detect urban vegetation and buildings / Madhurima Bandyopadhyay in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 2 (February 2017)
[article]
Titre : On the fusion of lidar and aerial color imagery to detect urban vegetation and buildings Type de document : Article/Communication Auteurs : Madhurima Bandyopadhyay, Auteur ; Jan Van Aardt, Auteur ; Kerry Cawse-Nicholson, Auteur ; Emmett Lentilucci, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 123 - 136 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image en couleur
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) Three-dimensional (3D) data from light detection and ranging (lidar) sensor have proven advantageous in the remote sensing domain for characterization of object structure and dimensions. Fusion-based approaches of lidar and aerial imagery also becoming popular. In this study, aerial color (RGB) imagery, along with co-registered airborne discrete lidar data were used to separate vegetation and buildings from other urban classes/cover-types, as a precursory step towards the assessment of urban forest biomass. Both spectral and structural features such as object height, distribution of surface normals from the lidar, and a novel vegetation metric derived from combined lidar and RGB imagery, referred to as the lidar-infused vegetation index (LDVI) were used in this classification method. The proposed algorithm was tested on different cityscape regions to verify its robustness. Results showed a good separation of buildings and vegetation from other urban classes with on average an overall classification accuracy of 92 percent, with a kappa statistic of 0.85. These results bode well for the operational fusion of lidar and RGB imagery, often flown on the same platform, towards improved characterization of the urban forest and built environments. Numéro de notice : A2017-039 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.83.2.123 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.83.2.123 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84140
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 83 n° 2 (February 2017) . - pp 123 - 136[article]Contributions méthodologiques pour la caractérisation des milieux par imagerie optique et lidar / Nesrine Chehata (2017)
Titre : Contributions méthodologiques pour la caractérisation des milieux par imagerie optique et lidar : Habilitation à Diriger des Recherches Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nesrine Chehata , Auteur Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2017 Importance : 219 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Synthèse de travaux présentée en vue d’obtenir l’Habilitation à Diriger des Recherches délivrée par l’Université Paris-Est, Spécialité InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] attribut géomètrique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 2D
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] surface cultivéeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) [Avant-propos] Ce manuscrit présente mon parcours professionnel et une synthèse de mes travaux de recherche actuels et passés et ouvre ensuite les perspectives sur les développements futurs que j’envisage d’approfondir. Mes travaux de recherche portent sur des développements méthodologiques pour le traitement et l’analyse des images et des nuages de points 3D afin de répondre à des applications environnementales. Je m’intéresse tout particulièrement aux données de télédétection optique à Haute et Très Haute Résolution spatiale (HR, THR) et spectrale (hyperspectral, superspectral) et aux données actives type LiDAR pour la caractérisation des milieux par nuages de points 3D. Ces données seront présentées dans le chapitre 3. J’ai fait le choix de regrouper les méthodologies développées suivant trois grands axes de recherche qui correspondent à différentes étapes de la chaîne de traitement des données : 1) calcul et sélection d’attributs, 2) les techniques de segmentation, et 3) les techniques de classification pour la cartographie de l’occupation du Sol (ocs). Ces développements méthodologiques répondent à des besoins thématiques exprimés sur différents milieux : l’urbain, la forêt, le littoral et les milieux cultivés. Le choix des thématiques s’est fait en fonction des institutions dans lesquelles j’ai travaillé et des partenariats établis. Dans le chapitre 1, après la présentation de mon parcours, mon curriculum vitae sera détaillé suivant 4 axes ; les activités pédagogiques, scientifiques, le rayonnement scientifique et enfin les responsabilités scientifiques et administratives. Le chapitre 2 présente les besoins principaux en caractérisation des milieu, qui sont ensuite détaillés par type de milieu. Ces besoins vont justifier le choix des données de télédétection adaptées et vont définir un certain nombre de verrous scientifiques à lever. Les contributions méthodologiques seront présentées au chapitre 3 qui synthétise mes propres développements méthodologiques ainsi que les travaux de doctorants que j’ai co-encadrés. Les trois axes méthodologiques seront détaillés. Pour chaque axe, les verrous sont présentés. Les méthodologies sont d’abord présentées d’un point de vue théorique et ensuite leurs applications sont présentées suivant différents projets de recherche. Mes perspectives de recherches seront ensuite présentées dans le chapitre 4 illustrant les deux grands axes de recherche pour la cartographie de l’ocs à grande et large échelle sur lesquels je souhaite continuer à travailler : 1) l’apprentissage automatique avec intégration de données temporelles et 2) Fusion de données multi-sources. Note de contenu : 1. PARCOURS ET CURRICULUM VITAE
1.1. Parcours
1.2. Curriculum Vitae
2. BESOINS, DONNEES ET ENJEUX SCIENTIFIQUES
2.1. Besoins en cartographie de l'occupation du sol
2.2. Besoins en production de Modèles Numériques de Terrain (MNT) fins
2.3. Les données de télédétection utilisées
2.4. Besoins Vs. données
2.5. Les verrous scientifiques
3. BILAN DES ACTIVITES DE RECHERCHE
3.1. Méthodologies d'élaboration de produits cartographiques par télédétection
3.2. Calcul et sélection d'attributs
3.3. Segmentation
3.4. Classification - Apprentissage automatique
Conclusion
4. PERSPECTIVES DE RECHERCHE
4.1. Axe apprentissage automatique
4.2. Axe fusion de données multi-sources
4.3. Axe segmentation sémantique et méthodes d'évaluation appliquées
Conclusion
5. ANNEXES
5.1. Axe sélection d'attributs
5.2. Comparaison de données optiques et lidar
5.3. Axe apprentissage automatique
5.4. Axe segmentationNuméro de notice : 22685 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : HDR Note de thèse : HDR : Informatique : UPE : 2017 nature-HAL : HDR DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01494206/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84445 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22685-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible Détection de l'érosion dans un bassin versant agricole par comparaison d'images multidates acquises par drone / Jonathan Lisein in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)
[article]
Titre : Détection de l'érosion dans un bassin versant agricole par comparaison d'images multidates acquises par drone Type de document : Article/Communication Auteurs : Jonathan Lisein , Auteur ; Nathalie Pineux, Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 133 - 141 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] compensation par faisceaux
[Termes IGN] corrélation automatique de points homologues
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] érosion
[Termes IGN] géomorphologie locale
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] relief
[Termes IGN] structure-from-motionRésumé : (auteur) L'émergence des drones comme outils de cartographie rapide, de par leur capacité à répondre à des besoins très spécifiques, offre de nombreuses opportunités aux scientifiques. Par ailleurs, les récentes évolutions des techniques de photogrammétrie et de vision par ordinateur permettent, à partir de prises de vues aériennes stéréoscopiques, de fournir aux géomorphologues et aux hydrologues des données topographiques à haute résolution (Tarolli, 2014). En effet, les algorithmes d'orientation externe (structure from motion en anglais, Snavely et al. (2008)) permettent la détermination automatique de la position et de l'orientation des prises de vue d'une collection d'images se recouvrant. La corrélation dense automatique permet ensuite, depuis un bloc d'images orientées, de modéliser finement le relief. L'utilisation en géomorphologie de drones pour la modélisation du relief en est encore à ses premiers souffles, mais montre un potentiel très intéressant. La précision des mesures photogrammétriques rivalise en effet avec les relevés LiDAR, pour un coût d'acquisition significativement moins élevé. Cette recherche se focalise sur deux objectifs. Le premier est de déterminer si la précision des mesures photogrammétriques issues d'images acquises avec un mini-drone permet la détection de changement de relief très fin via la comparaison d'acquisitions multi-dates. Le deuxième objectif, plus spécifique, est de déterminer la manière la plus optimale de paramétrer la compensation par faisceaux avec points d'appui au sein de la suite photogrammétrique open-source MICMAC. Numéro de notice : A2017-049 Affiliation des auteurs : LASTIG LOEMI+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2017.196 Date de publication en ligne : 26/04/2017 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2017.196 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84228
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 213 - 214 (janvier - avril 2017) . - pp 133 - 141[article]Development of a sampling protocol for monitoring snow melt using photogrammetry / Guillaume Sutter (2017)PermalinkEtude de l'impact d'un projet de développement sur les propriétés avoisinantes / Sylvain Jourdan (2017)PermalinkHigh-quality seamless DEM generation blending SRTM-1, ASTER GDEM v2 and ICESat/GLAS observations / Linwei Yue in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 123 (January 2017)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkDu nuage de points à la maquette numérique de bâtiment : reconstruction 3D semi-automatique de bâtiments existants / Hélène Macher (2017)PermalinkSegmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)PermalinkSegmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Ch. 2. Analyse de scènes urbaines avec un véhicule de cartographie mobile / Bruno Vallet (2017)Permalink