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Progressive registration of image features and 3D vector lines for orientation modelling / Wen-Chi Chang in Photogrammetric record, vol 33 n° 161 (March 2018)
[article]
Titre : Progressive registration of image features and 3D vector lines for orientation modelling Type de document : Article/Communication Auteurs : Wen-Chi Chang, Auteur ; Ching-Hui Hung, Auteur ; Liang-Chien Chen, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 66 - 85 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] arc
[Termes IGN] élément d'orientation externe
[Termes IGN] ligne (géométrie)
[Termes IGN] superposition d'imagesRésumé : (Auteur) This paper proposes a progressive method to register image features and three‐dimensional (3D) vector lines for image orientation modelling. Directed at images acquired with an approximate direct‐georeferencing capability, this study employed 3D vector lines extracted from a geographical information system (GIS) database as ground control. The major work comprises three steps: (1) straight lines were parameterised and applied as control in the collinearity condition equations to determine exterior orientation parameters (EOPs); (2) coarse registration employed quadrangle features formed from straight lines to modify the initial EOPs; and (3) a two‐step fine registration, initially involving all line‐feature candidates, followed by the selection of the most probable one from neighbouring lines. Experimental results indicate that the proposed methods can achieve an accuracy of about 2 pixels (close to the accuracy of the employed GIS database) from initial EOPs with more than 800 pixel errors. Accuracy improvements in each step of the proposed coarse‐to‐fine registration are also demonstrated. Numéro de notice : A2018-220 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/phor.12227 Date de publication en ligne : 12/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12227 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90040
in Photogrammetric record > vol 33 n° 161 (March 2018) . - pp 66 - 85[article]Systematic error reduction in geometric measurements based on altimetric enrichment of geographical features / Jean-François Girres in Cartographica, vol 53 n° 1 (Spring 2018)
[article]
Titre : Systematic error reduction in geometric measurements based on altimetric enrichment of geographical features Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-François Girres , Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 52 - 61 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] données localisées 2D
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] mesure géométrique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] Triangulated Irregular NetworkRésumé : (Auteur) In most GIS software, geometric measurements (length, area) computed from the geometry of vector objects are performed in two dimensions, which generates systematic underestimates. Several reasons can explain this critical situation: two of these include deficiencies in the geometric modelling of vector data and absence of correctly implemented methods for computing measurements using altitudes. To reduce the systematic error in geometric measurements caused by the omission of altitudes, methods are proposed to (1) enrich the geometry of geographical features using external altimetric data and (2) compute length and area using altitudes. These propositions are implemented in a model that allows any GIS user to take terrain into account in the computation of length and area and estimate the underestimation involved in two-dimensional measurements. Experiments are finally performed to illustrate the functioning of the model and test the impact of the quality of several altimetric data sources. Results demonstrate that freely available digital elevation models reduce measurement error. Based on comparisons with high-resolution databases, the results also show that omitting the terrain is not sufficient to assess the entire measurement error, which is also affected by other processes, such as digitizing error and cartographic projection. Numéro de notice : A2018-207 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3138/cart.53.1.2017-0006 Date de publication en ligne : 21/03/2018 En ligne : https://doi.org/10.3138/cart.53.1.2017-0006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89923
in Cartographica > vol 53 n° 1 (Spring 2018) . - pp 52 - 61[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 031-2018011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible LRAGE : learning latent relationships with adaptive graph embedding for aerial scene classification / Yuebin Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 2 (February 2018)
[article]
Titre : LRAGE : learning latent relationships with adaptive graph embedding for aerial scene classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuebin Wang, Auteur ; Liqiang Zhang, Auteur ; Xiaohua Tong, Auteur ; Feiping Nie, Auteur ; Haiyang Huang, Auteur ; Jie Mei, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 621 - 634 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification semi-dirigée
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] scèneRésumé : (Auteur) The performance of scene classification relies heavily on the spatial and structural features that are extracted from high spatial resolution remote-sensing images. Existing approaches, however, are limited in adequately exploiting latent relationships between scene images. Aiming to decrease the distances between intraclass images and increase the distances between interclass images, we propose a latent relationship learning framework that integrates an adaptive graph with the constraints of the feature space and label propagation for high-resolution aerial image classification. To describe the latent relationships among scene images in the framework, we construct an adaptive graph that is embedded into the constrained joint space for features and labels. To remove redundant information and improve the computational efficiency, subspace learning is introduced to assist in the latent relationship learning. To address out-of-sample data, linear regression is adopted to project the semisupervised classification results onto a linear classifier. Learning efficiency is improved by minimizing the objective function via the linearized alternating direction method with an adaptive penalty. We test our method on three widely used aerial scene image data sets. The experimental results demonstrate the superior performance of our method over the state-of-the-art algorithms in aerial scene image classification. Numéro de notice : A2018-189 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2752217 Date de publication en ligne : 24/10/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2752217 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89854
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 56 n° 2 (February 2018) . - pp 621 - 634[article]Nouvelle méthode en cascade pour la classification hiérarchique multi-temporelle ou multi-capteur d'images satellitaires haute résolution / Ihsen Hedhli in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 216 (février 2018)
[article]
Titre : Nouvelle méthode en cascade pour la classification hiérarchique multi-temporelle ou multi-capteur d'images satellitaires haute résolution Type de document : Article/Communication Auteurs : Ihsen Hedhli, Auteur ; Gabriele Moser, Auteur ; Josiane Zerubia, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 3 - 17 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] arbre (mathématique)
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] image Cosmo-Skymed
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] modèle statistique
[Termes IGN] résolution multiple
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) Ce papier présente un modèle de classification multi-résolution, multi-date et éventuellement multi-capteur fondé sur une modélisation statistique explicite au travers d'un modèle hiérarchique de champs de Markov construit sur une structure quad-arbre. L'approche proposée consiste en un classifieur bayésien supervisé qui combine un modèle statistique conditionnel par classe et un champ de Markov hiérarchique fusionnant l'information spatio-temporelle et multi-résolution. La méthode proposée intègre des informations pixel par pixel à la même résolution. Cela en se basant sur le critère des Modes Marginales a Posteriori (MPM en anglais), qui vise à affecter à chaque pixel l'étiquette optimale en maximisant récursivement la probabilité marginale a posteriori, étant donné l'ensemble des observations multi-temporelles ou multi-capteur. Une des originalités de l'approche proposée est l'utilisation en cascade de plusieurs quad-arbres, chacun étant associé à une nouvelle image disponible, en vue de caractériser les corrélations associées à des images distinctes. Numéro de notice : A2018-091 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2018.301 Date de publication en ligne : 19/04/2018 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2018.301 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89500
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 216 (février 2018) . - pp 3 - 17[article]Recognition of building group patterns in topographic maps based on graph partitioning and random forest / Xianjin He in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 136 (February 2018)
[article]
Titre : Recognition of building group patterns in topographic maps based on graph partitioning and random forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Xianjin He, Auteur ; Xinchang Zhang, Auteur ; Qinchuan Xin, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 26 - 40 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] Kouangtoung (Chine)
[Termes IGN] partitionnement
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] ville
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (Auteur) Recognition of building group patterns (i.e., the arrangement and form exhibited by a collection of buildings at a given mapping scale) is important to the understanding and modeling of geographic space and is hence essential to a wide range of downstream applications such as map generalization. Most of the existing methods develop rigid rules based on the topographic relationships between building pairs to identify building group patterns and thus their applications are often limited. This study proposes a method to identify a variety of building group patterns that allow for map generalization. The method first identifies building group patterns from potential building clusters based on a machine-learning algorithm and further partitions the building clusters with no recognized patterns based on the graph partitioning method. The proposed method is applied to the datasets of three cities that are representative of the complex urban environment in Southern China. Assessment of the results based on the reference data suggests that the proposed method is able to recognize both regular (e.g., the collinear, curvilinear, and rectangular patterns) and irregular (e.g., the L-shaped, H-shaped, and high-density patterns) building group patterns well, given that the correctness values are consistently nearly 90% and the completeness values are all above 91% for three study areas. The proposed method shows promises in automated recognition of building group patterns that allows for map generalization. Numéro de notice : A2018-073 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.12.001 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.12.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89433
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 136 (February 2018) . - pp 26 - 40[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018023 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018022 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt A typification method for linear pattern in urban building generalisation / Xianyong Gong in Geocarto international, vol 33 n° 2 (February 2018)PermalinkPermalinkCut-Pursuit algorithm for regularizing nonsmooth functionals with graph total variation / Hugo Raguet (2018)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkMixed integer–real least squares estimation for precise GNSS positioning using a modified ambiguity function approach / Krzysztof Nowel in GPS solutions, vol 22 n° 1 (January 2018)PermalinkPermalinkWeighted simplicial complex reconstruction from mobile laser scanning using sensor topology / Stéphane Guinard (2018)PermalinkAn automated displaced proportional circle map using Delaunay triangulation and an algorithm for node overlap removal / David Lamb in Cartographica, vol 52 n° 4 (Winter 2017)Permalink