Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (3921)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Inside the ice shelf: using augmented reality to visualise 3D lidar and radar data of Antarctica / Alexandra L. Boghosian in Photogrammetric record, vol 34 n° 168 (December 2019)
[article]
Titre : Inside the ice shelf: using augmented reality to visualise 3D lidar and radar data of Antarctica Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexandra L. Boghosian, Auteur ; Martin J. Pratt, Auteur ; Maya A. Becker, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 346 - 364 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Antarctique
[Termes IGN] banquise
[Termes IGN] couplage GNSS-INS
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] glace de mer
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] pas d'échantillonnage au sol
[Termes IGN] réalité augmentée
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] travail coopératif
[Termes IGN] VRMLRésumé : (auteur) From 2015 to 2017, the ROSETTA‐Ice project comprehensively mapped Antarctica's Ross Ice Shelf using IcePod, a newly developed aerogeophysical platform. The campaign imaged the ice‐shelf surface with lidar and its internal structure with ice‐penetrating radar. The ROSETTA‐Ice data was combined with pre‐existing ice surface and bed topography digital elevation models to create the first augmented reality (AR) visualisation of the Antarctic Ice Sheet, using the Microsoft HoloLens. The ROSETTA‐Ice datasets support cross‐disciplinary science that aims to understand 4D processes, namely the change of 3D ice‐shelf structures over time. The work presented here uses AR to visualise this dataset in 3D and highlights how AR can be simultaneously a useful research tool for interdisciplinary geoscience as well as an effective device for science communication education. Numéro de notice : A2019-575 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/phor.12298 Date de publication en ligne : 23/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12298 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94455
in Photogrammetric record > vol 34 n° 168 (December 2019) . - pp 346 - 364[article]A learning approach to evaluate the quality of 3D city models / Oussama Ennafii in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 12 (December 2019)
[article]
Titre : A learning approach to evaluate the quality of 3D city models Type de document : Article/Communication Auteurs : Oussama Ennafii , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Florent Lafarge, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 865 - 878 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] Bâti-3D
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] détection d'erreur
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modèle d'erreur
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] taxinomieRésumé : (Auteur) The automatic generation of three-dimensional (3D) building models from geospatial data is now a standard procedure. An abundance of literature covers the last two decades, and several solutions are now available. However, urban areas are very complex environments. Inevitably, practitioners still have to visually assess, at a city-scale, the correctness of these models and detect frequent reconstruction errors. Such a process relies on experts and is highly time-consuming, with approximately two hours/km 2 per expert. This work proposes an approach for automatically evaluating the quality of 3D building models. Potential errors are compiled in a novel hierarchical and versatile taxonomy. This allows, for the first time, to disentangle fidelity and modeling errors, whatever the level of details of the modeled buildings. The quality of models is predicted using the geometric properties of buildings and, when available, Very High Resolution images and Digital Surface Models. A baseline of handcrafted, yet generic, features is fed into a Random Forest classifier. Both multiclass and multilabel cases are considered: due to the interdependence between classes of errors, it is possible to retrieve all errors at the same time while simply predicting correct and erroneous buildings. The proposed framework was tested on three distinct urban areas in France with more than 3000 buildings. 80%–99% F-score values are attained for the most frequent errors. For scalability purposes, the impact of the urban area composition on the error prediction was also studied, in terms of transferability, generalization, and representativeness of the classifiers. It showed the necessity of multimodal remote sensing data and mixing training samples from various cities to ensure a stability of the detection ratios, even with very limited training set sizes. Numéro de notice : A2019-569 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.12.865 Date de publication en ligne : 01/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.12.865 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94440
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 12 (December 2019) . - pp 865 - 878[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2019121 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Documents numériques
peut être téléchargé
A learning approach to evaluate the quality of 3D city models - preprint HALAdobe Acrobat PDF A low‐cost open‐source workflow to generate georeferenced 3D SfM photogrammetric models of rocky outcrops / Laurent Froideval in Photogrammetric record, vol 34 n° 168 (December 2019)
[article]
Titre : A low‐cost open‐source workflow to generate georeferenced 3D SfM photogrammetric models of rocky outcrops Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Froideval, Auteur ; Kevin Pedoja, Auteur ; Franck Garestier, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 365 - 384 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] falaise
[Termes IGN] front rocheux
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] GNSS en mode différentiel
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] logiciel libre
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] Normandie (région 2016)
[Termes IGN] Open MVG
[Termes IGN] point d'appui
[Termes IGN] structure-from-motionRésumé : (auteur) Structure‐from‐Motion (SfM) software and unmanned aerial vehicles (UAVs) have been increasingly adopted in the geosciences. The current mainstream generation of 3D models is still expensive as it relies on UAVs, Differential Global Navigation Satellite System (DGNSS) ground control points and commercial software. This paper proposes an end‐to‐end reproducible SfM workflow with minimal legal, financial or field issues. The procedure avoids both UAVs and DGNSS and relies on open‐source software. Interlocked models of a rocky shore in Normandy, France were generated at different scales and point densities, being georeferenced using free spatial data. A spherical target was used for scaling and assessing the relative accuracy, which was better than 1 cm. Numéro de notice : A2019-576 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/phor.12297 Date de publication en ligne : 27/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12297 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94459
in Photogrammetric record > vol 34 n° 168 (December 2019) . - pp 365 - 384[article]Matching of TerraSAR-X derived ground control points to optical image patches using deep learning / Tatjana Bürgmann in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)
[article]
Titre : Matching of TerraSAR-X derived ground control points to optical image patches using deep learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Tatjana Bürgmann, Auteur ; Wolfgang Koppe, Auteur ; Michael Schmitt, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 241 - 248 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image multicapteur
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] point d'appuiRésumé : (auteur) High resolution synthetic aperture radar (SAR) satellites like TerraSAR-X are capable of acquiring images exhibiting an absolute geolocation accuracy within a few centimeters, mainly because of the availability of precise orbit information and by compensating range delay errors due to atmospheric conditions. In contrast, satellite images from optical missions generally exhibit comparably low geolocation accuracies because of the propagation of errors in angular measurements over large distances. However, a variety of remote sensing applications, such as change detection, surface movement monitoring or ice flow measurements, require precisely geo-referenced and co-registered satellite images. By using Ground Control Points (GCPs) derived from TerraSAR-X, the absolute geolocation accuracy of optical satellite images can be improved. For this purpose, the corresponding matching points in the optical images need to be localized. In this paper, a deep learning based approach is investigated for an automated matching of SAR-derived GCPs to optical image elements. Therefore, a convolutional neural network is pretrained with medium resolution Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery and fine-tuned on precisely co-registered TerraSAR-X and Pléiades training image pairs to learn a common descriptor representation. By using these descriptors, the similarity of SAR and optical image patches can be calculated. This similarity metric is then used in a sliding window approach to identify the matching points in the optical reference image. Subsequently, the derived points can be utilized for co-registration of the underlying images. The network is evaluated over nine study areas showing airports and their rural surroundings from several different countries around the world. The results show that based on TerraSAR-X-derived GCPs, corresponding points in the optical image can automatically and reliably be identified with a pixel-level localization accuracy. Numéro de notice : A2019-548 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.09.010 Date de publication en ligne : 05/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.09.010 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94194
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > Vol 158 (December 2019) . - pp 241 - 248[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019123 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019122 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Un modèle de transcription pour identifier et analyser les objets de référence et les relations spatiales utilisées pour se localiser en montagne / Mattia Bunel in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)
[article]
Titre : Un modèle de transcription pour identifier et analyser les objets de référence et les relations spatiales utilisées pour se localiser en montagne Type de document : Article/Communication Auteurs : Mattia Bunel , Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Marlène Villanova-Oliver, Auteur ; Grégoire Bonhoure, Auteur ; Tiphaine Jouan, Auteur Année de publication : 2019 Projets : CHOUCAS / Olteanu-Raimond, Ana-Maria Conférence : ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA, Mapping everything for everyone 15/07/2019 20/07/2019 Tokyo Japon Open Access Proceedings of the ICA Article en page(s) : pp 107 - 115 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] croquis topographique
[Termes IGN] géoréférencement indirect
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] relation spatiale
[Termes IGN] représentation des connaissances
[Termes IGN] secours d'urgence
[Termes IGN] transcriptionRésumé : (auteur) Le projet CHOUCAS vise à aider les secours en montagne à localiser des victimes décrivant leur position à l'aide de relations spatiales et d'objets géographiques. Dans ce contexte, l'étude présentée dans cet article vise à mieux comprendre les objets de référence et les relations spatiales utilisés pour décrire une position dans un contexte montagneux, dans le but de concevoir des outils pour aider les sauveteurs. Des enregistrements d'appels d'urgence ont été utilisés comme matériel de départ. Le cœur du travail consiste à concevoir un modèle pour transcrire les informations de localisation contenues dans ces appels tout en les structurant. Une première analyse des appels transcrits montre que les relations spatiales statiques projectives ou directionnelles sont les plus utilisées et qu'une classification plus fine des objets de référence et des relations spatiales est nécessaire. Afin de présenter de manière synthétique les informations de localisation contenues dans un appel, une représentation supplémentaire au moyen d'une sketch map (carte schématisée) avec une symbolisation dédiée est proposée. Numéro de notice : A2019-654 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97839
in Cartes & Géomatique > n° 241-242 (décembre 2019) . - pp 107 - 115[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2019022 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 021-2019021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Nouvelle donne aérienne / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2175 (décembre 2019)PermalinkNumérisation, restitution et visualisation en 3D de sites patrimoniaux / Jonathan Chemla in XYZ, n° 161 (décembre 2019)PermalinkOn the value of corner reflectors and surface models in InSAR precise point positioning / Mengshi Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkPotentiel des sources de données collaboratives pour l'intégration de points de repère et des itinéraires pour le sauvetage en zone de montagne / Marie-Dominique Van Damme in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)PermalinkComparative study of photogrammetry software in industrial field / Saif Aati in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 221 (novembre 2019)PermalinkPré-localisation des données pour la modélisation 3D de tunnels : développements et évaluations / Christophe Heinkelé in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 221 (novembre 2019)PermalinkLa Terre en 4D : apport des séries temporelles de modèles numériques d'élévation par photogrammétrie spatiale pour l'étude de la surface terrestre / César Deschamps-Berger in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 221 (novembre 2019)PermalinkSegmenting mangrove ecosystems drone images using SLIC superpixels / Edward Zimudzi in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])PermalinkEstimating pasture biomass and canopy height in brazilian savanna using UAV photogrammetry / Juliana Batistoti in Remote sensing, Vol 11 n° 20 (October-2 2019)PermalinkA CNN-based subpixel level DSM generation approach via single image super-resolution / Yongjun Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkMapping dead forest cover using a deep convolutional neural network and digital aerial photography / Jean-Daniel Sylvain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)PermalinkMultiple-view geospatial comparison using web-based virtual globes / Liangfeng Zhu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)PermalinkRobust multisource remote sensing image registration method based on scene shape similarity / Ming Hao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkUnmanned aerial vehicles (UAVs) for monitoring macroalgal biodiversity: comparison of RGB and multispectral imaging sensors for biodiversity assessments / Leigh Tait in Remote sensing, vol 11 n° 19 (October-1 2019)PermalinkMapping of forest tree distribution and estimation of forest biodiversity using Sentinel-2 imagery in the University Research Forest Taxiarchis in Chalkidiki, Greece / Maria Kampouri in Geocarto international, vol 34 n° 12 ([15/09/2019])PermalinkComparison of filtering algorithms used for DTM production from airborne lidar data: a case study in Bergama, Turkey / Baris Suleymanoglu in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)PermalinkDelineation of vacant building land using orthophoto and lidar data object classification / Dejan Jenko in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)PermalinkUn demi-siècle de topographie à la SNCF / Pierre Lasseur in XYZ, n° 160 (septembre 2019)PermalinkEnhanced 3D mapping with an RGB-D sensor via integration of depth measurements and image sequences / Bo Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)PermalinkGeometric accuracy improvement of WorldView‐2 imagery using freely available DEM data / Mateo Gašparović in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)Permalink