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A multiresolution hierarchical classification algorithm for filtering airborne LiDAR data / Chuanfa Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 82 (August 2013)
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[article]
Titre : A multiresolution hierarchical classification algorithm for filtering airborne LiDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Chuanfa Chen, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 1 - 9 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse multirésolution
[Termes IGN] classification ascendante hiérarchique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] filtrage de points
[Termes IGN] interpolation
[Termes IGN] Kappa de Cohen
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] seuillage de pointsRésumé : (Auteur) We presented a multiresolution hierarchical classification (MHC) algorithm for differentiating ground from non-ground LiDAR point cloud based on point residuals from the interpolated raster surface. MHC includes three levels of hierarchy, with the simultaneous increase of cell resolution and residual threshold from the low to the high level of the hierarchy. At each level, the surface is iteratively interpolated towards the ground using thin plate spline (TPS) until no ground points are classified, and the classified ground points are used to update the surface in the next iteration. 15 groups of benchmark dataset, provided by the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS) commission, were used to compare the performance of MHC with those of the 17 other publicized filtering methods. Results indicated that MHC with the average total error and average Cohen’s kappa coefficient of 4.11% and 86.27% performs better than all other filtering methods. Numéro de notice : A2013-407 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.05.001 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.05.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32545
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 82 (August 2013) . - pp 1 - 9[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2013081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Comparaison entre les méthodes J-SEG et MeanShift : application sur des données THRS / Rabia Sarah Cheriguene in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 203 (Juillet 2013)
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[article]
Titre : Comparaison entre les méthodes J-SEG et MeanShift : application sur des données THRS Type de document : Article/Communication Auteurs : Rabia Sarah Cheriguene, Auteur ; Habib Mahi, Auteur Année de publication : 2013 Conférence : AARSE 2012, 9th international conference of the African Association of Remote Sensing and the Environment 29/10/2012 02/11/2012 El Jadida Maroc open access proceedings Article en page(s) : pp 27 - 32 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] Alger
[Termes IGN] algorithme de décalage moyen
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] ENVI
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) L'avènement des données à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) rend les méthodes de classification basées pixels inadéquates. En effet, la résolution spatiale fine offerte par ces capteurs engendre une forte variablité intra-classes. Afin de pallier cette carence, les méthodes de classification actuelles visent à traiter non pas le pixel individuellement mais à opérer sur les objets (ensemble de pixels) qui composent l'image, on parle alors de classification orientée objets. Généralement, elles sont composées de trois étapes : (1) segmentation ; (2) caractérisation des objets ; et enfin (3) la classification. Dans ce travail, on s'intéresse seulement à la segmentation des données à THRS à travers deux algorithmes de segmentation d'images couleur à savoir : l'algorithme J-SEG et l'algorithme MeanShift. Une étude comparative entre les deux algorithmes a été conduite à la fois sur des données synthétiques et des données réelles acquises par le satellite Quick-Bird sur une région urbaine de la ville d'Alger (Algérie). L'analyse quantitative des résultats de segmentation en utilisant les critères d'évaluation non supervisés de Levin-Nazif et de Borsotti ainsi qu'une évaluation supervisée basée sur un ensemble de référence montre que la segmentation obtenue par l'algorithme MeanShift est meilleure que celle obtenue par l'algorithme J-SEG. Une seconde comparaison a été menée entre l'algorithme MeanShift et la méthode de segmentation multi-échelles implémentée dans le logiciel ENVI Zoom 4.5. Les résultats comparatifs laissent apparaître l'efficacité de l'algorithme MeanShift. Numéro de notice : A2013-681 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2013.27 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2013.27 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32817
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 203 (Juillet 2013) . - pp 27 - 32[article]Filtering airborne LiDAR data by embedding smoothness-constrained segmentation in progressive TIN densification / Jixian Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 81 (July 2013)
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[article]
Titre : Filtering airborne LiDAR data by embedding smoothness-constrained segmentation in progressive TIN densification Type de document : Article/Communication Auteurs : Jixian Zhang, Auteur ; Xiangguo Lin, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 44 - 59 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] densification
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] filtrage du signal
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] traitement automatique de données
[Termes IGN] Triangulated Irregular NetworkRésumé : (Auteur) Progressive TIN densification (PTD) is one of the classic methods for filtering airborne LiDAR point clouds. However, it may fail to preserve ground measurements in areas with steep terrain. A method is proposed to improve the PTD using a point cloud segmentation method, namely segmentation using smoothness constraint (SUSC). The classic PTD has two core steps. The first is selecting seed points and constructing the initial TIN. The second is an iterative densification of the TIN. Our main improvement is embedding the SUSC between these two steps. Specifically, after selecting the lowest points in each grid cell as initial ground seed points, SUSC is employed to expand the set of ground seed points as many as possible, as this can identify more ground seed points for the subsequent densification of the TIN-based terrain model. Seven datasets of ISPRS Working Group III/3 are utilized to test our proposed algorithm and the classic PTD. Experimental results suggest that, compared with the PTD, the proposed method is capable of preserving discontinuities of landscapes and reducing the omission errors and total errors by approximately 10% and 6% respectively, which would significantly decrease the cost of the manual operation required for correcting the result in post-processing. Numéro de notice : A2013-388 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.04.001 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.04.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32526
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 81 (July 2013) . - pp 44 - 59[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2013071 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Independent two-step thresholding of binary images in inter-annual land cover change/no-change identification / Priyakant Sinha in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 81 (July 2013)
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[article]
Titre : Independent two-step thresholding of binary images in inter-annual land cover change/no-change identification Type de document : Article/Communication Auteurs : Priyakant Sinha, Auteur ; Lalit Kumar, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 31 - 43 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] écart type
[Termes IGN] image binaire
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] segmentation binaire
[Termes IGN] seuillage d'imageRésumé : (Auteur) Binary images from one or more spectral bands have been used in many studies for land-cover change/no-change identification in diverse climatic conditions. Determination of appropriate threshold levels for change/no-change identification is a critical factor that influences change detection result accuracy. The most used method to determine the threshold values is based on the standard deviation (SD) from the mean, assuming the amount of change (due to increase or decrease in brightness values) to be symmetrically distributed on a standard normal curve, which is not always true. Considering the asymmetrical nature of distribution histogram for the two sides, this study proposes a relatively simple and easy ‘Independent Two-Step’ thresholding approach for optimal threshold value determination for spectrally increased and decreased part using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) difference image. Six NDVI differencing images from 2007 to 2009 of different seasons were tested for inter-annual or seasonal land cover change/no-change identification. The relative performances of the proposed and two other methods towards the sensitivity of distributions were tested and an improvement of ~3% in overall accuracy and of ~0.04 in Kappa was attained with the Proposed Method. This study demonstrated the importance of consideration of normality of data distributions in land-cover change/no-change analysis. Numéro de notice : A2013-387 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.03.010 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.03.010 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32525
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 81 (July 2013) . - pp 31 - 43[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2013071 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A shape-based segmentation method for mobile laser scanning point clouds / Yang Bisheng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 81 (July 2013)
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[article]
Titre : A shape-based segmentation method for mobile laser scanning point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Yang Bisheng, Auteur ; Zhen Dong, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 19 - 30 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] connexité (topologie)
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] traitement automatique de donnéesRésumé : (Auteur) Segmentation of mobile laser point clouds of urban scenes into objects is an important step for post-processing (e.g., interpretation) of point clouds. Point clouds of urban scenes contain numerous objects with significant size variability, complex and incomplete structures, and holes or variable point densities, raising great challenges for the segmentation of mobile laser point clouds. This paper addresses these challenges by proposing a shape-based segmentation method. The proposed method first calculates the optimal neighborhood size of each point to derive the geometric features associated with it, and then classifies the point clouds according to geometric features using support vector machines (SVMs). Second, a set of rules are defined to segment the classified point clouds, and a similarity criterion for segments is proposed to overcome over-segmentation. Finally, the segmentation output is merged based on topological connectivity into a meaningful geometrical abstraction. The proposed method has been tested on point clouds of two urban scenes obtained by different mobile laser scanners. The results show that the proposed method segments large-scale mobile laser point clouds with good accuracy and computationally effective time cost, and that it segments pole-like objects particularly well. Numéro de notice : A2013-386 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.04.002 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.04.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32524
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 81 (July 2013) . - pp 19 - 30[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2013071 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A generative statistical approach to automatic 3D building roof reconstruction from laser scanning data / Hai Huang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 79 (May 2013)
PermalinkOn the formulation of the alternative hypothesis for geodetic outlier detection / Rüdiger Lehmann in Journal of geodesy, vol 87 n° 4 (April 2013)
PermalinkA framework for the registration and segmentation of heterogeneous lidar data / M. Al-Durgham in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 2 (February 2013)
PermalinkNew approaches for estimating local point density and its impact on lidar data segmentation / Z. Lari in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 2 (February 2013)
PermalinkSegmentation of terrestrial laser scanning data using geometry and image information / S. Barnea in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 76 (February 2013)
PermalinkSupport vector machine for spatial variation / C. Andris in Transactions in GIS, vol 17 n° 1 (February 2013)
PermalinkPermalinkComputer-based synthetic data to assess the tree delineation algorithm from airborne LiDAR survey / L. Wang in Geoinformatica, vol 17 n° 1 (January 2013)
PermalinkTree species discrimination in tropical forests using airborne imaging spectroscopy / Jean-Baptiste Féret in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)
PermalinkImage matching of satellite data based on quadrilateral control networks / A. Sedaghat in Photogrammetric record, vol 27 n° 140 (December 2012 - February 2013)
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