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Termes IGN > géomatique > données localisées > données localisées numériques > données laser
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3D urban scene understanding by analysis of LiDAR, color and hyperspectral data / David Duque-Arias (2021)
Titre : 3D urban scene understanding by analysis of LiDAR, color and hyperspectral data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : David Duque-Arias, Auteur ; Beatriz Marcotegui, Directeur de thèse ; Jean-Emmanuel Deschaud, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2021 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université PSL, Spécialité : Morphologie MathématiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse de scène 3D
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] modélisation géométrique de prise de vue
[Termes IGN] monde virtuel
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Point clouds have attracted the interest of the research community over the last years. Initially, they were mostly used for remote sensing applications. More recently, thanks to the development of low-cost sensors and the publication of some open source libraries, they have become very popular and have been applied to a wider range of applications. One of them is the autonomous vehicle where many efforts have been made in the last century to make it real. A very important bottleneck nowadays for the autonomous vehicle is the evaluation of the proposed algorithms. Due to the huge number of possible scenarios, it is not feasible to perform it in real life. An alternative is to simulate virtual environments where all possible configurations can be set up beforehand. However, they are not as realistic as the real world is. In this thesis, we studied the pertinence of including hyperspectral images in the creation of new virtual environments. Furthermore, we proposed new methods to improve 3D scene understanding for autonomous vehicles. During this research, we addressed the following topics. Firstly, we analyzed the spectrum in color and hyperspectral images because it provides a description about the electromagnetic radiation at different frequencies. Some applications rely only on visible colors. In other cases, such as the characterization of materials, the study of the invisible range is required. For this purpose, we proposed a simplified spectrum representation that preserves its diversity, the Graph-based color lines (GCL) model. Secondly, we studied the integration of hyperspectral images, color images and point clouds in urban scenes. The analysis was carried out by using the data acquired during this thesis in the context of the REPLICA project FUI 24. We inspected spectral signatures of different objects and reflectance histograms of the images. The obtained results demonstrate that urban scenes are challenging scenarios for current technology of hyperspectral cameras due to the presence of uncontrolled light conditions and moving actors. Thirdly, we worked with 3D point clouds from urban scenes that have proved to be a reliable type of data, much less sensitive to illumination variations than cameras. They are more accurate than color images and permit to obtain precise 3D models of urban environments. Deep learning techniques are very popular in this domain. A key element of these techniques is the loss function that drives the optimization process. We proposed two new loss functions to perform semantic segmentation tasks: power Jaccard loss and hierarchical loss. They obtained a higher performance in evaluated scenarios than classical losses not only in 3D point clouds but also in color and gray scale images. Moreover, we proposed a new dataset (Paris Carla 3D Dataset) composed of synthetic and real point clouds from urban scenes. It is expected to be used by the research community for different automatic tasks such as semantic segmentation, instance segmentation and scene completion. Finally, we conducted a detailed analysis of the influence of RGB features in semantic segmentation of urban point clouds. We compared several training scenarios and identified that color systematically improves the performance in certain classes. It demonstrates that including a more detailed description of the spectrum, when the hyperspectral cameras technology increases its sensitivity, can be useful to improve scene description of urban scenes. Note de contenu : 1- Introduction
2- Data used in this thesis
3- Graph based color lines (GCL)
4- Study of REPLICA data
5- Power Jaccard losses for semantic segmentation
6- Segmentation of point clouds
7- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 28464 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE/URBANISME Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Morphologie Mathématique : Paris sciences et lettres : 2021 Organisme de stage : Centre de Morphologie Mathématique DOI : sans En ligne : https://pastel.hal.science/tel-03434199/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99076 Acquisition lasergrammétrique d’ouvrages d’art pour l’interopérabilité BIM-SIG, cas pratique du syndicat mixte "Routes de Guadeloupe" / Sonia Sermanson (2021)
Titre : Acquisition lasergrammétrique d’ouvrages d’art pour l’interopérabilité BIM-SIG, cas pratique du syndicat mixte "Routes de Guadeloupe" Type de document : Mémoire Auteurs : Sonia Sermanson, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2021 Importance : 76 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de soutenance de diplôme d'ingénieur INSA spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] données laser
[Termes IGN] données routières
[Termes IGN] Guadeloupe
[Termes IGN] interopérabilité
[Termes IGN] jumeau numérique
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] ModelBuilder
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] système d'information géographiqueIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Cette étude, portant sur les interactions entre les domaines du BIM et du SIG, s’inscrit dans une volonté de valoriser les modèles numériques 3D réalisés selon le processus BIM. Son contexte implique le syndicat mixte « Routes de Guadeloupe », qui souhaite valoriser ces modèles. Ce sujet propose donc des applications et des solutions, notamment à travers le service SIG et l'unité de surveillance d’ouvrage de ce syndicat mixte. C’est donc dans une optique d’exploitation-maintenance que se projette cet écrit. Le sujet retrace les étapes de la production de la donnée 3D à son exploitation, en passant par les phases d’acquisition, de traitement, de définition de modélisation, et d’intégration dans l’environnement d'un SIG. Note de contenu : Introduction
1- Contexte de l'étude
2- Etat de l'art
3- Acquisition et traitement des données
4- Les modèles BIM d'ouvrages d'art dans le SIG
Conclusion généraleNuméro de notice : 28607 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : SL Topo En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4522/2/Memoire_PFE_BIM_SIG_SERMANSON_SONIA.pd [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99452 Applications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass / Jose Aranha (2021)
Titre : Applications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass Type de document : Monographie Auteurs : Jose Aranha, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 276 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0569-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] capital sur pied
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] foresterie
[Termes IGN] forêt boréale
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] Pinus massoniana
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] ThaïlandeRésumé : (éditeur) This Special Issue (SI), entitled "Applications of Remote Sensing Data in Mapping of Forest Growing Stock and Biomass”, resulted from 13 peer-reviewed papers dedicated to Forestry and Biomass mapping, characterization and accounting. The papers' authors presented improvements in Remote Sensing processing techniques on satellite images, drone-acquired images and LiDAR images, both aerial and terrestrial. Regarding the images’ classification models, all authors presented supervised methods, such as Random Forest, complemented by GIS routines and biophysical variables measured on the field, which were properly georeferenced. The achieved results enable the statement that remote imagery could be successfully used as a data source for regression analysis and formulation and, in this way, used in forestry actions such as canopy structure analysis and mapping, or to estimate biomass. This collection of papers, presented in the form of a book, brings together 13 articles covering various forest issues and issues in forest biomass calculation, constituting an important work manual for those who use mixed GIS and RS techniques. Note de contenu : 1- Finer resolution estimation and mapping of mangrove biomass using UAV LiDAR and WorldView-2 data
2- Nondestructive estimation of the above-ground biomass of multiple tree species in boreal forests of China using Terrestrial Laser Scanning
3- Estimating forest aboveground carbon storage in Hang-Jia-Hu using Landsat TM/OLI data and random morest Model
4- Influence of variable selection and forest type on forest aboveground biomass estimation using machine learning algorithms
5- Comparative analysis of seasonal Landsat 8 images for forest aboveground biomass estimation in a subtropical forest
6- Estimating urban vegetation biomass from Sentinel-2A image data
7- Estimation of forest biomass in Beijing (China) using multisource remote sensing and forest inventory data
8- Spatially explicit analysis of trade-offs and synergies among multiple ecosystem services in Shaanxi Valley basin
9- Influence of site-specific conditions on estimation of forest above ground biomass from airborne laser scanning
10- Multi-sensor prediction of stand volume by a hybrid model of support vector machine for regression kriging
11- Applying LiDAR to quantify the plant area index along a successional gradient in a tropical forest of Thailand
12- Shrub biomass estimates in former burnt areas using Sentinel 2 images processing and classification
13- Evaluation of different algorithms for estimating the growing stock volume of pinus massoniana plantations using spectral and spatial information from a SPOT6 imageNuméro de notice : 15305 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0569-5 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0569-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99903 Apport des méthodes : imagerie drone, LiDAR et imagerie hyperspectrale pour l’étude du littoral vendéen / Mathis Baudis (2021)
Titre : Apport des méthodes : imagerie drone, LiDAR et imagerie hyperspectrale pour l’étude du littoral vendéen Type de document : Mémoire Auteurs : Mathis Baudis, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2021 Importance : 58 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'ingénieur ESGT, spécialité Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] littoral atlantique (France)
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] trait de côte
[Termes IGN] Vendée (85)Index. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (auteur) L’érosion des falaises soulève de plus en plus de problématiques. Il existe de nombreuses études qualitatives sur ce sujet. Ici, l’objectif est de faire une étude quantitative sur le littoral vendéen. Nous allons étudier l’évolution du trait de côte, un épisode érosif fort : la chute d’une arche et l’apport de l’orthorectification d’images hyperspectrales. L’objectif est de coupler les acquisitions issues de drone, de LiDAR terrestre et de caméra hyperspectrale dans le but d’étudier le littoral vendéen. Note de contenu : Introduction
1- Etat des connaissances sur le littoral vendéen
2- Outils et méthodes
3- Présentation des résultats des différents traitements
4- Discussion sur les résultats
ConclusionNuméro de notice : 28695 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/MEMOIRES-CNAM/dumas-03533799v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100466
Titre : Assessment of renewable energy resources with remote sensing Type de document : Monographie Auteurs : Fernando Ramos Martins, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 244 p. Format : 16 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0481-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] climat
[Termes IGN] détection des nuages
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] énergie éolienne
[Termes IGN] énergie géothermique
[Termes IGN] énergie renouvelable
[Termes IGN] énergie solaire
[Termes IGN] Extreme Gradient Machine
[Termes IGN] hydroélectricité
[Termes IGN] image GOES
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] prévision météorologique
[Termes IGN] rayonnement solaire
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (éditeur) The book “Assessment of Renewable Energy Resources with Remote Sensing" focuses on disseminating scientific knowledge and technological developments for the assessment and forecasting of renewable energy resources using remote sensing techniques. The eleven papers inside the book provide an overview of remote sensing applications on hydro, solar, wind and geothermal energy resources and their major goal is to provide state of art knowledge to contribute with the renewable energy resource deployment, especially in regions where energy demand is rapidly expanding. Renewable energy resources have an intrinsic relationship with local environmental features and the regional climate. Even small and fast environment and/or climate changes can cause significant variability in power generation at different time and space scales. Methodologies based on remote sensing are the primary source of information for the development of numerical models that aim to support the planning and operation of an electric system with a substantial contribution of intermittent energy sources. In addition, reliable data and knowledge on renewable energy resource assessment are fundamental to ensure sustainable expansion considering environmental, financial and energetic security. Note de contenu : 1- Enhancement of cloudless skies frequency over a large tropical reservoir in Brazil
2- On the land-sea contrast in the surface solar radiation (SSR) in the Baltic region
3- Real-time automatic cloud detection using a low-cost sky camera
4- Attenuation factor estimation of direct normal irradiance combining sky camera images and mathematical models in an inter-tropical area
5- Multistep-ahead solar radiation forecasting scheme based on the light gradient boosting machine: A case study of Jeju Island
6- Modified search strategies assisted crossover whale optimization algorithm with selection operator for parameter extraction of solar photovoltaic models
7- Industry experience of developing day-ahead photovoltaic plant forecasting system based on machine learning
8- The global wind resource observed by scatterometer
9- Coastal wind measurements using a single scanning LiDAR
10- Characterizing geological heterogeneities for geothermal purposes through combined geophysical prospecting methods
11- A computational workflow for generating a voxel-based design approach based on subtractive shading envelopes and attribute information of point cloud dataNuméro de notice : 28653 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0481-0 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0481-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99795 Automatic object extraction from airborne laser scanning point clouds for digital base map production / Elyta Widyaningrum (2021)PermalinkPermalinkBuilding extraction from Lidar data using statistical methods / Haval Abdul-Jabbar Sadeq in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 1 (January 2021)PermalinkCalcul de la largeur à pleins bords de grands cours d’eau à partir de MNT LiDAR / Nicolas Fermen (2021)PermalinkContributions to graph-based hierarchical analysis for images and 3D point clouds / Leonardo Gigli (2021)PermalinkConvex hull: another perspective about model predictions and map derivatives from remote sensing data / Jean-Pierre Renaud (2021)PermalinkCorrection radiométrique et recalage de nuages de points pour la reconstruction tridimensionnelle d'oeuvres du patrimoine culturel / Nathan Sanchiz (2021)PermalinkDeep convolutional neural networks for scene understanding and motion planning for self-driving vehicles / Abdelhak Loukkal (2021)PermalinkDétection d’ouvertures par segmentation sémantique de nuages de points 3D : apport de l’apprentissage profond / Camille Lhenry (2021)PermalinkDétection/reconnaissance d'objets urbains à partir de données 3D multicapteurs prises au niveau du sol, en continu / Younes Zegaoui (2021)Permalink