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Titre : Conditional random fields for the classification of LiDAR point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Joachim Niemeyer, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Franz Rottensteiner, Auteur ; Uwe Soergel, Auteur
Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2011 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 38/4-W19 Conférence : ISPRS 2011, High-Resolution Earth Imaging for Geospatial Information workshop 14/06/2011 17/06/2011 Hanovre Allemagne OA ISPRS Archives Importance : 6 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] champ aléatoire conditionnel
[Termes IGN] densité des points
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forme d'onde pleine
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] zone urbaine denseRésumé : (auteur) In this paper we propose a probabilistic supervised classification algorithm for LiDAR (Light Detection And Ranging) point clouds. Several object classes (i.e. ground, building and vegetation) can be separated reliably by considering each point's neighbourhood. Based on Conditional Random Fields (CRF) this contextual information can be incorporated into classification process in order to improve results. Since we want to perform a point-wise classification, no primarily segmentation is needed. Therefore, each 3D point is regarded as a graph's node, whereas edges represent links to the nearest neighbours. Both nodes and edges are associated with features and have effect on the classification. We use some features available from full waveform technology such as amplitude, echo width and number of echoes as well as some extracted geometrical features. The aim of the paper is to describe the CRF model set-up for irregular point clouds, present the features used for classification, and to discuss some results. The resulting overall accuracy is about 94 %. Numéro de notice : C2011-069 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication DOI : 10.5194/isprsarchives-XXXVIII-4-W19-209-2011 Date de publication en ligne : 07/09/2012 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XXXVIII-4-W19-209-2011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101398 Conditional random fields for urban scene : Classification with full waveform LiDAR Data / Joachim Niemeyer (2011)
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Titre : Conditional random fields for urban scene : Classification with full waveform LiDAR Data Type de document : Article/Communication Auteurs : Joachim Niemeyer, Auteur ; Jan Dirk Wegner, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Franz Rottensteiner, Auteur ; Uwe Soergel, Auteur
Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2011 Conférence : PIA 2011, ISPRS Conference on Photogrammetric Image Analysis 05/10/2011 07/10/2011 Munich Allemagne OA ISPRS Archives Importance : pp 233 - 244 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] champ aléatoire conditionnel
[Termes IGN] densité des points
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forme d'onde pleine
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] zone urbaine denseRésumé : (auteur) We propose a context-based classification method for point clouds acquired by full waveform airborne laser scanners. As these devices provide a higher point density and additional information like echo width or type of return, an accurate distinction of several object classes is possible. However, especially in dense urban areas correct labelling is a challenging task. Therefore, we incorporate context knowledge by using Conditional Random Fields. Typical object structures are learned in a training step and improve the results of the point-based classification process. We validate our approach with two real-world datasets and by a comparison to Support Vector Machines and Markov Random Fields. Numéro de notice : C2011-033 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication DOI : 10.1007/978-3-642-24393-6_20 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-642-24393-6_20 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85946 Documents numériques
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Conditional random fields for urban scene - postpublicationAdobe Acrobat PDFEfficient estimation of variance and covariance components : A case study for GPS stochastic model evaluation / B. Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 1 Tome 1 (January 2011)
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[article]
Titre : Efficient estimation of variance and covariance components : A case study for GPS stochastic model evaluation Type de document : Article/Communication Auteurs : B. Li, Auteur ; Y. Shen, Auteur ; L. Lou, Auteur Année de publication : 2011 Conférence : IGARSS 2009, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 12/07/2009 17/07/2009 Le Cap Afrique du sud Proceedings IEEE Article en page(s) : pp 203 - 210 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] covariance
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] positionnement par GPS
[Termes IGN] varianceRésumé : (Auteur) The variance and covariance component estimation (VCE) has been extensively investigated. However, in real application, the bottleneck problem is the huge computation burden, particularly when many variance and covariance components are involved for many heterogeneous observations. The objective of this paper is to develop a new method allowing the efficient estimation of variance and covariance components. The core of the new method is to construct an orthogonal complement matrix of the coefficient matrix in a Gauss-Markov model using only the coefficient matrix itself. Therefore, the constructed matrix and the computed discrepancies of measurements with each other, which are the essential inputs for the VCE, are invariant in the iterative procedure of computing the variance and covariance components. As a result, the computation efficiency is significantly improved. As a case study, we apply the new method to evaluate the GPS stochastic model with 15 variance and covariance components demonstrating its superior performance. Comparing with the traditional VCE method, the equivalent results are achievable, and the computation efficiency is improved by 34.2%. In the future, much more sensors will be available, and plentiful data can be acquired. Therefore, the new method will be very promising to efficiently estimate the variance and covariance components of the measurements from the different sensors and reasonably balance their contributions to the fused solution, benefiting the higher time-resolution solutions. Numéro de notice : A2011-049 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2010.2054100 Date de publication en ligne : 12/08/2010 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2010.2054100 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30830
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 49 n° 1 Tome 1 (January 2011) . - pp 203 - 210[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2011011A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Estimating meteorological visibility using cameras: A probabilistic model-driven approach / Nicolas Hautière (2011)
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Titre : Estimating meteorological visibility using cameras: A probabilistic model-driven approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Hautière, Auteur ; Raouf Babari, Auteur ; Eric Dumont, Auteur ; Roland Brémont, Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur
Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2011 Collection : Lecture notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 num. 6495 Conférence : ACCV 2010, 10th Asian Conference on Computer Vision 08/11/2010 12/11/2010 Queenstown Nouvelle-Zélande Proceedings Springer Importance : pp 243 - 254 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] éclairement lumineux
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] projection Lambert
[Termes IGN] visibilitéRésumé : (auteur) Estimating the atmospheric or meteorological visibility distance is very important for air and ground transport safety, as well as for air quality. However, there is no holistic approach to tackle the problem by camera. Most existing methods are data-driven approaches, which perform a linear regression between the contrast in the scene and the visual range estimated by means of reference additional sensors. In this paper, we propose a probabilistic model-based approach which takes into account the distribution of contrasts in the scene. It is robust to illumination variations in the scene by taking into account the Lambertian surfaces. To evaluate our model, meteorological ground truth data were collected, showing very promising results. This works opens new perspectives in the computer vision community dealing with environmental issues. Numéro de notice : C2010-054 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/978-3-642-19282-1_20 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-642-19282-1_20 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101400
Titre : Etalonnage des satellites GPS pour l'ITRF2008 Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Xavier Collilieux , Auteur
Mention d'édition : 1 Editeur : Paris : Institut Géographique National - IGN (1940-2007) Année de publication : 2011 Collection : Publications du LAREG Sous-collection : Memorandum Importance : 26 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] centre de phase
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] International Terrestrial Reference Frame
[Termes IGN] traitement de données GNSSIndex. décimale : 30.61 Systèmes de Positionnement par Satellites du GNSS Résumé : (Auteur) Ce document décrit le processus mis en oeuvre pour calculer la position moyenne des centres de phase des satellites GPS. Des résultats numériques sont également exposés. Note de contenu : 1 Remerciement
2 Contexte
3 Modèle
3.1 Déroulement général d'un calcul
3.2 Cas général et rappel de moindres carrés
3.3 Fixation de paramètres
3.4 Contraintes minimales
3.5 Traitement des Equations normales
3.6 Traitement des Solutions
3.7 Traitement des Solutions sans a priori
4 Application
4.1 Données
4.2 Evaluation de la stratégie
4.2.1 Validation du programme
4.2.2 Fixation des coordonnées ou contraintes minimales ?
4.2.3 Fixer x et y-BCPS ?
4.2.4 Contraintes minimales sur l'origine
4.2.5 Pondération des contraintes minimales
4.2.6 Fixation de certains paramètres satellites
4.3 Résultats
4.3.1 Apport de l'ITRF2008
4.3.2 Résultat avec l'ITRF2008P
4.3.3 Détermination des BCPS pour un nouveau satellite
5 Perspectives
5.1 Mesure du biais d'échelle
5.2 Vers une combinaison hebdomadaire ?Numéro de notice : 10981 Affiliation des auteurs : LAREG (1991-2011) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Manuel DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=62527 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 10981-01 30.61 Livre Centre de documentation Géodésie Disponible Generalization of DEM for terrain analysis using a compound method / Q. Zhou in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 1 (January - February 2011)
PermalinkOrthorectification of VHR optical satellite data exploiting the geometric accuracy of TerraSAR-X data / Peter Reinartz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 1 (January - February 2011)
PermalinkPermalinkThe water vapour intercomparison effort in the framework of the Convective and Orographically-induced Precipitation Study: airborne-to-ground-based and airborne-to-airborne lidar systems / Rohini Bhawar in Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, vol 137 n° S1 (January 2011)
PermalinkPermalinkUtilisation des méthodes de l’astrogéodésie et de la géodésie spatiale pour des études de déformation de l’écorce terrestre / Leila Eissa (2011)
PermalinkAn inter-comparison of zenith tropospheric delays derived from DORIS and GPS data / Olivier Bock in Advances in space research, vol 46 n° 12 (15/12/2010)
PermalinkDORIS/SLR POD modeling improvements for Jason-1 and Jason-2 / Nikita P. Zelensky in Advances in space research, vol 46 n° 12 (15/12/2010)
PermalinkHellenic terrestrial reference system 2007 (HTRS07): a regional realization of ETRS89 over Greece in support of HEPOS / K. Katsampalos in Bulletin of geodesy and geomatics BGG, vol 69 n° 2 - 3 (December 2010)
PermalinkA marked point process for modeling lidar waveforms / Clément Mallet in IEEE Transactions on image processing, vol 19 n° 12 (December 2010)
PermalinkRapid static positioning using GPS and GLONASS / Gerhard Beutler in Bulletin of geodesy and geomatics BGG, vol 69 n° 2 - 3 (December 2010)
PermalinkAnalysing spatio-temporal autocorrelation with LISTA-Viz / F. Hardisty in International journal of geographical information science IJGIS, vol 24 n° 10 (october 2010)
PermalinkSpace-time density of trajectories : exploring spatio-temporal patterns in movement data / Urška Demšar in International journal of geographical information science IJGIS, vol 24 n° 10 (october 2010)
PermalinkAn ensemble approach to space-time interpolation / E. Wentz in International journal of geographical information science IJGIS, vol 24 n° 9 (september 2010)
PermalinkCombining EGM2008 and SRTM/DTM2006.0 residual terrain model data to improve quasigeoid computations in mountainous areas devoid of gravity data / C. Hirt in Journal of geodesy, vol 84 n° 9 (September 2010)
PermalinkDirected movements in probabilistic time geography / Stephan Winter in International journal of geographical information science IJGIS, vol 24 n° 9 (september 2010)
PermalinkEstimation du potentiel des données lidar multiécho pour l'étude de la végétation des marais salés : Etude du biais des données lidar acquises au-dessus de la baie du Mont-Saint-Michel et recherche d'une méthode de correction / Clélia Bilodeau in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 192 (Septembre 2010)
PermalinkGeometric feature extraction by a multimarked point process / Florent Lafarge in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI, vol 32 n° 9 (September 2010)
PermalinkPersistent scatterer interferometry : potential, limits and initial C- and X-band comparison / M. Crosetto in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 76 n° 9 (September 2010)
PermalinkA unified approach to self-calibration of terrestrial laser scanners / Yuriy Reshetyuk in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 65 n° 5 (September - October 2010)
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