Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (1139)
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
Fusion of 3D point clouds and hyperspectral data for the extraction of geometric and radiometric features of trees / Eduardo Alejandro Tusa Jumbo (2020)
Titre : Fusion of 3D point clouds and hyperspectral data for the extraction of geometric and radiometric features of trees Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Eduardo Alejandro Tusa Jumbo, Auteur ; Jocelyn Chanussot, Directeur de thèse ; Jean-Matthieu Monnet, Encadrant ; Mauro Dalla Mura, Encadrant ; Jean-Baptiste Barré, Encadrant Editeur : Grenoble : Université de Grenoble Année de publication : 2020 Importance : 153 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de docteur de l'Université Grenoble Alpes, Signal image parole TelecomsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Alpes (France)
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] forêt alpestre
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] inventaire forestier local
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télédétection par lidar
[Termes IGN] télédétection spatialeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Mountain forests provide environmental ecosystem services (EES) to communities: supplying of recreational landscapes, protection against natural hazards, supporting biodiversity conservation, among others. The preservation of these EES through space and time requires a good characterization of the resources. Especially in mountains, stands are very heterogeneous and timber harvesting is economically possible thanks to trees of higher value. This is why we want to be able to map each tree and estimate its characteristics, including quality, which is related to its shape and growth conditions. Field inventories are not able to provide a wall to wall cover of detailed tree-level information on a large scale. On the other hand, remote sensing tools seem to be a promising technology because of the time efficient and the affordable costs for studying forest areas. LiDAR data provide detailed information from the vertical distribution and location of the trees, but it is limited for mapping species. Hyperspectral data are associated to absorption features in the canopy reflectance spectrum, but is not effective for characterizing tree geometry. Hyperspectral and LiDAR systems provide independent and complementary data that are relevant for the assessment of biophysical and biochemical attributes of forest areas. This PhD thesis deals with the fusion of LiDAR and hyperspectral data to characterize individual forest trees. The leading idea is to improve methods to derive forest information at tree-level by extracting geometric and radiometric features. The contributions of this research work relies on: i) an updated review of data fusion methods of LiDAR and hyperspectral data for forest monitoring, ii) an improved 3D segmentation algorithm for delineating individual tree crowns based on Adaptive Mean Shift (AMS3D) and an ellipsoid crown shape model, iii) a criterion for feature selection based on random forests score, 5-fold cross validation and a cumulative error function for forest tree species classification. The two main methods used to derive forest information at tree level are tested with remote sensing data acquired in the French Alps. Note de contenu : 1 Introduction
1.1 Forest
1.2 Principles of remote sensing
1.3 Motivation
1.4 Objectives
1.5 Thesis structure
2. Data Fusion 15
2.1 Principles of fusion
2.2 Low-level
2.3 Medium-level
2.4 High-level
2.5 Applications
3. Material 32
3.1 Field data
3.2 Study areas
3.3 ALS and hyperspectral data
4 ITC Delineation
4.1 Introduction
4.2 MS segmentation
4.3 AMS3D based on crown shape model
4.4 Experimental analysis
4.5 Conclusion
5. Tree Species Classification
5.1 Introduction
5.2 Study area
5.3 Methodology
5.4 Results and discussion
5.5 Conclusions
6. Conclusion and work perspectives
6.1 How data processing methods are applied in each level of data fusion for forest monitoring?
6.2 How a crown shape model can improve the segmentation of individual tree crowns?
6.3 Which feature combination contribute to characterize the forest tree species composition?Numéro de notice : 26582 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal image parole Telecoms : Grenoble : 2020 Organisme de stage : Grenoble Images Parole Signal Automatique GIPSA-lab nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 30/07/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03212453/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98403 De l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond / Lionel Matteo (2020)
Titre : De l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lionel Matteo, Auteur Editeur : Nice : Université Côte d'Azur Année de publication : 2020 Importance : 170 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse en vue de l’obtention du grade de docteur de l'Université Côte d'Azur, en Sciences de la Terre et de l’UniversLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Arizona (Etats-Unis)
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] faille géologique
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image multi sources
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] Nevada (Etats-Unis)
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] stéréo-orthophotographie
[Termes IGN] traitement de semis de pointsIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les failles sismogéniques sont la source des séismes. L'étude de leurs propriétés nous informe donc sur les caractéristiques des forts séismes qu'elles peuvent produire. Les failles sont des objets 3D qui forment des réseaux complexes incluant une faille principale et une multitude de failles et fractures secondaires qui "découpent" la roche environnante à la faille principale. Mon objectif dans cette thèse a été de développer des approches pour aider à étudier cette fracturation secondaire intense. Pour identifier, cartographier et mesurer les fractures et les failles dans ces réseaux, j'ai adressé deux défis : -1) Les failles peuvent former des escarpements topographiques très pentus à la surface du sol, créant des "couloirs" ou des canyons étroits et profond où la topographie et donc, la trace des failles, peut être difficile à mesurer en utilisant des méthodologies standard (comme des acquisitions d'images satellites optiques stéréo et tri-stéréo). Pour répondre à ce défi, j'ai utilisé des acquisitions multi-stéréos avec différentes configurations (différents angles de roulis et tangage, différentes dates et modes d'acquisitions). Notre base de données constituée de 37 images Pléiades dans trois sites tectoniques différents dans l'Ouest américain (Valley of Fire, Nevada ; Granite Dells, Arizona ; Bishop Tuff, California) m'a permis de tester différentes configurations d'acquisitions pour calculer la topographie avec trois approches différentes. En utilisant la solution photogrammétrique open-source Micmac (IGN ; Rupnik et al., 2017), j'ai calculé la topographie sous la forme de Modèles Numériques de Surfaces (MNS) : (i) à partir de combinaisons de 2 à 17 images Pléiades, (ii) en fusionnant des MNS calculés individuellement à partir d'acquisitions stéréo et tri-stéréo, évitant alors l'utilisant d'acquisitions multi-dates et (iii) en fusionnant des nuages de points calculés à partir d'acquisitions tri-stéréos en suivant la méthodologie multi-vues développée par Rupnik et al. (2018). J’ai aussi combiné, dans une dernière approche (iv), des acquisitions tri-stéréos avec la méthodologie multi-vues stéréos du CNES/CMLA (CARS) développé par Michel et al. (2020), en combinant des acquisitions tri-stéréos. A partir de ces quatre approches, j'ai calculé plus de 200 MNS et mes résultats suggèrent que deux acquisitions tri-stéréos ou une acquisition stéréo combinée avec une acquisition tri-stéréo avec des angles de roulis opposés permettent de calculer les MNS avec la surface topographique la plus complète et précise. -2) Couramment, les failles sont cartographiées manuellement sur le terrain ou sur des images optiques et des données topographiques en identifiant les traces curvilinéaires qu'elles forment à la surface du sol. Néanmoins, la cartographie manuelle demande beaucoup de temps, ce qui limite notre capacité à produire cartographies et mesures complètes des réseaux de failles. Pour s'affranchir de ce problème, j'ai adopté une approche d'apprentissage profond, couramment appelé un réseau de neurones convolutifs (CNN) - U-Net, pour automatiser l'identification et la cartographie des fractures et des failles dans des images optiques et des données topographiques. Volontairement, le modèle CNN a été entraîné avec une quantité modérée de fractures et failles cartographiées manuellement à basse résolution et dans un seul type d'images optiques (photographies du sol avec des caméras classiques). A partir d'un grand nombre de tests, j'ai sélectionné le meilleur modèle, MRef et démontre sa capacité à prédire des fractures et des failles précisément dans données optiques et topographiques de différents types et différentes résolutions (photographies prises au sol, avec un drone et par satellite). Le modèle MRef montre de bonnes capacités de généralisations faisant alors de ce modèle un bon outil pour cartographie rapidement et précisément des fractures et des failles dans des images optiques et des données topographiques. Note de contenu : Introduction générale
Partie 1 - Reconstruction 3D haute résolution
1. Introduction
1.1 Les données topographiques, une solution pour analyser la surface terrestre
1.2 Le récent développement de satellites à capteur optique
1.3 La reconstruction 3D à partir d’images optiques : la photogrammétrie
1.4 Problématique du sujet
2. Acquisitions de données et sites d’études
2.1 Acquisitions d’images satellitaires
2.2 Données LiDAR aéroportées
2.3 Acquisitions d’images par drone
2.4 Acquisitions d’images par appareil photo suspendu à une perche
2.5 Acquisitions de points d’appui
2.6 Sites d’études
3. Calcul de MNS et estimation de leur performance
3.1 Micmac (IGN)
3.2 CARS (CNES/CMLA)
3.3 Quatre méthodes pour calculer des MNS
3.4 Performances des MNS
4. Résultats
4.1 MNS calculés avec des acquisitions multi-dates
4.2 Fusion de MNS calculés avec des acquisitions mono-dates
4.3 Reconstruction 3D à partir de nuage de points fusionnés
4.4 Analyses des MNS générés avec CARS
4.5 Comparaison des méthodes B, C et D dans la zone de Canyons de Valley of Fire 65
4.6 Utilisation de 1 à 4 GCPs pour calculer un MNS
4.7 Application de la méthode B aux deux autres sites
5. Discussion
5.1 La reconstruction 3D à partir d’acquisitions multi-dates
5.2 L’impact des méthodes B, C et D dans la performance des MNS finaux
5.3 Les erreurs possibles dans le calcul des erreurs du géoréférencement des MNS
5.4 La comparaison des MNS Pléiades calculés à d’autres MNS
6. Conclusions
Partie 2 - Automatic fault mapping in remote optical images and topographic data with deep learning - submitted to JGR: Solid Earth
7. Introduction
8. Image, topographic and fault data
8.1 Fault Sites
8.2 Optical image and topographic data
8.3 Fault ground truth derived from manual mapping
9. Deep learning methodology
9.1 Principles of Deep Learning and Convolutional Neural Networks
9.2 Architecture of the CNN model used in present study
9.3 Training procedure
9.4 Estimating the performance of the models
10. Defining a “reference model” MRef
10.1 Selecting the most appropriate CNN architecture
10.2 Sensitivity of model performance to training data size
10.3 Sensitivity of model performance to “quality” of training data
10.4 Refrence model
11. Detailed evaluation of reference model fault predictions
11.1 Results in sites A and B
11.2 Predictions in unseen data of similar type
11.3 Predictions in unseen data of different type
12. Discussion
12.1 U-net appropriate for fracture and fault detection in optical images
12.2 Interpreting learnt characteristics of faults and fractures
12.3 Conditions for model generalization
12.4 Uncertainties and model robustness
12.5 Recovering fault hierarchy and connectivity
13 Conclusions
Conclusion généraleNuméro de notice : 26555 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de la Terre et de l'Univers : Côte d'Azur : 2020 Organisme de stage : Géoazur UMR 7329 - Observatoire de la Côte d'Azur nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 02/06/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03245713/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97965 Mise en place d'une méthode de détermination de la hauteur d'eau des océans à partir d'un capteur LiDAR aéroporté dans le cadre de la calibration/validation de l'altimètre SWOT / Romain Serthelon (2020)
Titre : Mise en place d'une méthode de détermination de la hauteur d'eau des océans à partir d'un capteur LiDAR aéroporté dans le cadre de la calibration/validation de l'altimètre SWOT Type de document : Mémoire Auteurs : Romain Serthelon, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2020 Importance : 79 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'Ingénieur CNAM, Spécialité Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] altimétrie satellitaire par laser
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] hauteurs de mer
[Termes IGN] image Sentinel-3
[Termes IGN] mission spatiale
[Termes IGN] positionnement par GNSS
[Termes IGN] positionnement ponctuel précis
[Termes IGN] SWOT
[Termes IGN] télémètre laser aéroportéIndex. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (Auteur) Dans la cadre de la mission SWOT, l’un des objectifs du satellite sera de déterminer la sea surface height (SSH) à partir de mesures. Ce terme représente la hauteur de la surface des océans par rapport à un ellipsoïde de référence. Durant la première phase de l’orbite, une phase de calibration et de validation des mesures du satellite SWOT aura lieu à partir de campagnes aéroportées et terrains (LIDAR, nappe GPS, ...). L’utilisation de la méthode de positionnement GNSS IPPP, dans le traitement de données LiDAR aéroporté, a permis de s’affranchir des contraintes imposées par la méthode DGPS initialement utilisée. Les résultats de SSH obtenus lors de ces travaux permettent d’envisager l’utilisation des mesures LiDAR dans la calibration et la validation des mesures du satellite SWOT. La poursuite de cette étude et surtout la réalisation des comparaisons de SSH proposées dans ce mémoire permettront de confirmer l’intérêt des mesures LiDAR. En outre, elles serviront à valider une méthode de comparaison des données LiDAR et satellitaire de la surface des océans. Note de contenu : Introduction
1. LA MISSION SPATIALE : SWOT
1.1 Les enjeux de la mission spatiale
1.2 Fonctionnement du satellite d’observation SWOT
1.3 Calibration des mesures du satellite SWOT
2. DETERMINATION DE LA SURFACE DES OCEANS PAR LIDAR AEROPORTE
2.1 Présentation des moyens et des ressources utilisés dans ces travaux
2.2 Détermination de la trajectoire de l’aéronef
2.3 analyse des résultats
3. INTEGRATION DES MESURES LIDAR DANS LE PROJET SWOT
3.1 Les produits des missions Sentinel 3
3.2 Méthodes de calibration et validation des mesures satellitaires
ConclusionNuméro de notice : 26757 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : CNRS DOI : sans En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03268346/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99735 Mise en place d'un système d’auscultation par photogrammétrie aérienne et comparaison avec un scanner laser 3D / Benoît Brizard (2020)
Titre : Mise en place d'un système d’auscultation par photogrammétrie aérienne et comparaison avec un scanner laser 3D Type de document : Mémoire Auteurs : Benoît Brizard, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2020 Importance : 73 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplome d'Ingénieur CNAM Spécialité Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] auscultation d'ouvrage
[Termes IGN] CloudCompare
[Termes IGN] déformation d'édifice
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (auteur) À travers un processus photogrammétrique maîtrisé, depuis la prise des photographies à la génération du nuage de points dense avec le logiciel Metashape, ce dernier devient un support de mesure pour pratiquer des auscultations sur des ouvrages. L’algorithme M3C2, implémenté dans le logiciel CloudCompare, permet d’effectuer des calculs de déplacement entre deux nuages de points. Les incertitudes de mesures inhérentes sont considérées dans ce calcul et permettent de produire des cartes des déplacements au seuil de confiance de 95 %. La précision de détection obtenue est de l'ordre de quelques millimètres lors d’une application à un relevé aérien. Cela démontre le potentiel de la photogrammétrie comme moyen d’auscultation précis. Note de contenu : Introduction
1- L'auscultation par photogrammétrie
2- Application à la photogrammétrie terrestre
3- Application à un levé aérien par drone
ConclusionNuméro de notice : 28642 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : Cementys DOI : sans En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03113461/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99731
Titre : Multi-scale point cloud analysis Titre original : Analyse multi-échelle de nuage de points Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thibault Lejemble, Auteur ; Loïc Barthe, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2020 Importance : 142 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue du Doctorat de l'Université de Toulouse en Informatique et TélécommunicationsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse multiéchelle
[Termes IGN] analyse multirésolution
[Termes IGN] anisotropie
[Termes IGN] approche hiérarchique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] géométrie différentielle
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] segmentation en plan
[Termes IGN] segmentation en régions
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] visualisation 3DIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) 3D acquisition techniques like photogrammetry and laser scanning are commonly used in numerous fields such as reverse engineering, archeology, robotics and urban planning. The main objective is to get virtual versions of real objects in order to visualize, analyze and process them easily. Acquisition techniques become more and more powerful and affordable which creates important needs to process efficiently the resulting various and massive3D data. Data are usually obtained in the form of unstructured 3D point cloud sampling the scanned surface. Traditional signal processing methods cannot be directly applied due to the lack of spatial parametrization. Points are only represented by their 3D coordinates without any particular order. This thesis focuses on the notion of scale of analysis defined by the size of the neighborhood used to locally characterize the point-sampled surface. The analysis at different scales enables to consider various shapes which increases the analysis pertinence and the robustness to acquired data imperfections. We first present some theoretical and practical results on curvature estimation adapted to a multi-scale and multi-resolution representation of point clouds. They are used to develop multi-scale algorithms for the recognition of planar and anisotropic shapes such as cylinder sand feature curves. Finally, we propose to compute a global 2D parametrization of the underlying surface directly from the 3D unstructured point cloud. Note de contenu : Introduction
1- Multi-scale differential analysis of point clouds
2- Plane detection using persistence analysis of graph
3- An isotropic features detection using curvature lines
4- Point cloud parametrization
ConclusionNuméro de notice : 28583 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique et Télécommunications : Toulouse 3 : 2020 Organisme de stage : Institut de recherche en informatique de Toulouse En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03170824/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97923 On the adjustment, calibration and orientation of drone photogrammetry and laser-scanning / Emmanuel Clédat (2020)PermalinkPoint cloud registration and mitigation of refraction effects for geomonitoring using long-range terrestrial laser scanning / Ephraim Friedli (2020)PermalinkPratique des relevés en zones urbaines denses intégrant les nouvelles technologies / Théo Laporte (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSimplicial complexes reconstruction and generalisation of 3d lidar data in urban scenes / Stéphane Guinard (2020)PermalinkPermalinkPermalinkThree-dimensional reconstruction of fluvial surface sedimentology and topography using personal mobile laser scanning / Richard David Williams in Earth surface processes and landforms, vol 45 n° 1 (January 2020)PermalinkTorch-Points3D: A modular multi-task framework for reproducible deep learning on 3D point clouds / Thomas Chaton (2020)PermalinkValidation and verification procedures for defining legal 3D boundaries using terrestrial laser scanners / Sam Rondeel in Survey review, Vol 52 n°370 (January 2020)PermalinkA versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions / Thanh Huy Nguyen (2020)PermalinkPermalinkDeep learning for conifer/deciduous classification of airborne LiDAR 3D point clouds representing individual trees / Hamid Hamraz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkInside 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)PermalinkNouvelle 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)Permalink