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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > reconstruction 3D > reconstruction d'objet > reconstruction 3D du bâti
reconstruction 3D du bâtiSynonyme(s)reconstruction du batiVoir aussi |
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vol 46 n° 1 - mars 2010 - Aerial and spatial archeology: From the historical photographs to lidar (part 2) (Bulletin de Photo interprétation, European journal of applied remote sensing) / Rosa Lasaponara
[n° ou bulletin]
Titre : vol 46 n° 1 - mars 2010 - Aerial and spatial archeology: From the historical photographs to lidar (part 2) Type de document : Périodique Auteurs : Rosa Lasaponara, Éditeur scientifique ; Mario Hernandez, Éditeur scientifique Année de publication : 2010 Importance : 70 p. Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photo-interprétation
[Termes IGN] archéologie aérienne
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] Europe (géographie politique)
[Termes IGN] phytogéographie
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] télédétection aérienneNuméro de notice : 104-201001 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Numéro de périodique Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=14545 [n° ou bulletin]Contient
- The future of aerial archaeology in Europe / W.S. Hanson in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 46 n° 1 (mars 2010)
- Aerial archaeology in Italy / G. Ceraudo in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 46 n° 1 (mars 2010)
- Contribution d'un système Lidar pour la reconstruction de la trame urbaine d'un village médiéval abandonné / Nicola Masini in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 46 n° 1 (mars 2010)
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 104-2010011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Exclu du prêt Segmentation and reconstruction of polyhedral building roofs from aerial lidar points clouds / A. Sampath in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 48 n° 3 Tome 2 (March 2010)
[article]
Titre : Segmentation and reconstruction of polyhedral building roofs from aerial lidar points clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Sampath, Auteur ; J. Shan, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 1554 - 1567 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] cohérence géométrique
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] diagramme de Voronoï
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] intégrité topologique
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] similitude
[Termes IGN] toitRésumé : (Auteur) This paper presents a solution framework for the segmentation and reconstruction of polyhedral building roofs from aerial LIght Detection And Ranging (lidar) point clouds. The eigenanalysis is first carried out for each roof point of a building within its Voronoi neighborhood. Such analysis not only yields the surface normal for each lidar point but also separates the lidar points into planar and nonplanar ones. In the second step, the surface normals of all planar points are clustered with the fuzzy k-means method. To optimize this clustering process, a potential-based approach is used to estimate the number of clusters, while considering both geometry and topology for the cluster similarity. The final step of segmentation separates the parallel and coplanar segments based on their distances and connectivity, respectively. Building reconstruction starts with forming an adjacency matrix that represents the connectivity of the segmented planar segments. A roof interior vertex is determined by intersecting all planar segments that meet at one point, whereas constraints in the form of vertical walls or boundary are applied to determine the vertices on the building outline. Finally, an extended boundary regularization approach is developed based on multiple parallel and perpendicular line pairs to achieve topologically consistent and geometrically correct building models. This paper describes the detail principles and implementation steps for the aforementioned solution framework. Results of a number of buildings with diverse roof complexities are presented and evaluated. Numéro de notice : A2010-272 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2009.2030180 Date de publication en ligne : 03/11/2009 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2009.2030180 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30466
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 48 n° 3 Tome 2 (March 2010) . - pp 1554 - 1567[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2010031B RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Acquisition of 3D topography : automated 3D road and building reconstruction using airborne laser scanner data and topographic maps Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Sander J. Oude Elberink, Auteur Editeur : Delft : Netherlands Geodetic Commission NGC Année de publication : 2010 Collection : Netherlands Geodetic Commission Publications on Geodesy, ISSN 0165-1706 num. 74 Importance : 172 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-90-6132-318-1 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] données laser
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] télémétrie laser aéroportéIndex. décimale : 33.80 Lasergrammétrie Résumé : (Auteur) Introduction and research goal : Our research covers the automation in acquiring three dimensional (3D) topographic objects. The research tasks focus on two specific objects: roads and buildings. These objects are of high importance in 3D city models as they are two major topographic classes in the urban environment. Our activities are located between: -1. how topographic objects exist in reality; -2. how they are captured in the data, and -3. how they appear in a modelled/virtual world. To accomplish an automated approach, existing 2D topographic maps are upgraded to 3D using airborne laser scanner data. 3D topography also includes multiple heights or even multiple objects on top of each other at a certain location. The essence in the research activities on roads differs basically from those on buildings. For roads the focus is on reconstructing the edges' height of the objects, whereas for buildings the challenge is to reconstruct the 3D polyhedral roof shape inside the building edges.
3D Road reconstruction : When examining 3D road objects, we can expect that multiple road objects cross at a certain location. An automated method for 3D modelling of complex highway interchanges is presented. Laser data and 2D topographic map data are combined in an innovative 3D reconstruction procedure. Complex situations demand for knowledge to guide the automatic reconstruction. This knowledge is used in the fusion procedure to constrain the topological and geometrical properties of the reconstructed 3D model. Laser data has been segmented and filtered before it is fused with map data. In the surface-growing algorithm combining map and laser points, the laser data is assigned to the corresponding road element. Elevations of map points are determined by least squares plane fitting through a selection of neighbouring laser points. Although results are shown using two specific data sources, the algorithm is designed to be capable of dealing with any polygon-based topographic map and any aerial laser scanner data set. Quality analysis is essential for developing a reliable reconstruction process and for a proper use of 3D data. The quality of 3D reconstructed roads strongly depends on accuracy and type of input data and the reconstruction processing steps. We predict the precision of reconstructed map elevations by propagating errors in the input data through the processing steps. Besides this quality prediction, we test the reconstructed model against independent reference data. Differences between these two datasets are explained by the predicted uncertainty in the model. Map point heights can be reconstructed with an average precision of 10 to 15 cm, depending on the laser point configuration.
3D. Building reconstruction : The building reconstruction task contains three main goals: -1. to select laser points belonging to building roofs, -2. to detect the roof structure of that building, and -3. to reconstruct the outlines of the roof. We present a building reconstruction approach, which is based on a target graph matching algorithm as intermediate step to relate laser data with building models. Establishing this relation is important for adding building knowledge to the data. Our targets are topological representations of the most common roof structures which are stored in a database. Laser data is segmented into planar patches. The segments that are selected in the segment-in-polygon algorithm are considered initial roof segments. Topological relations between segments, in terms of intersection lines and height jumps, are represented in a building roof graph. These relations are labelled according to their geometry and that of the segments (e.g. same/opposite normal direction, convex/concave, tilted/horizontal). This graph is matched with the graphs from the target database. Matching results describe which target objects appear topologically in the data. Our target based graph matching algorithm supports the first two goals. The matching algorithm performs a filtering task: data features that topologically correspond with common roof structures are considered to be part of the roof structure of that building. These data features will be transferred to our automated building reconstruction, where the outlines of the roof faces have to be reconstructed. Segments and intersection lines that do not fit to an existing target roof topology will be removed from the further automated reconstruction approach. The reconstruction algorithm covers the third main goal of our building reconstruction task. For the geometric reconstruction, we present two approaches that vary in the amount of information they take from the data. The first, more data driven approach starts with laser data features that have been matched with target models. In general, the matched intersection lines represent the interior of the roof structure, so the task is to find an appropriate solution for the remaining roof edges, e.g. eaves and gutters. Map data is used for selection of roof segments and is taken as location for walls. Therefore we need to split up map polygons in order to build walls that distinguish various height levels, e.g. at step edge locations. The second, more model driven approach reconstructs parameterised building models. This approach relies more on geometric assumptions, such as roof symmetry, but the models can be refined if the data deviates significantly from the model. The target information includes the details on how these deviations are determined and on the thresholds to decide what is significant or not. We present results of 3D reconstructed models, including several quality checks. These quality measures describe the completeness of the match results plus the correctness of assumptions to the roof outline. About 20% of the buildings are affected by segments that did not completely match with the target graphs. In a few of these cases, this is correct because the segment is not representing a roof face. However, in about 40% of these cases, a neighbouring segment that would complete a target match is missing. Adapting processing parameters, such as minimum segment size, may improve the result but it may also disturb other topological relations. Setting the parameters is therefore an important task for the operator. Specially, parameters that define the segmentation algorithm are crucial as the segment is the key data feature in our building reconstruction algorithm. In order to improve our matching algorithm, the likelihood of relations between segments could be included in the attribute list of edges in the roof topology graph. At the moment only information on the geometric appearance of the intersection line is given as attribute value to the corresponding graph edge. Future work includes defining likelihood functions for graph edges and analysing the effect of likelihood attributes.Note de contenu : Part 1: Introduction to acquisition of 3D topography
1 Introduction
1.1 3D Topography
1.2 Scope and limitations
1.3 Input data
1.4 Research problems
1.5 Goal and objectives
1.6 Importance
1.7 Thesis outline
2 Use of 3D topography
2.1 Introduction
2.2 User requirements
2.2.1 Municipality of Den Bosch
2.2.2 Survey Department of Rijkswaterstaat
2.2.3 Water board "Hoogheemraadschap de Stichtsche Rijnlanden"
2.2.4 Topographic Service of the Dutch Cadastre
2.3 Re-using 3D models
2.3.1 Municipality of Den Bosch
2.3.2 Survey Department of Rijkswaterstaat
2.3.3 Water board "Hoogheemraadschap de Stichtsche Rijnlanden"
2.3.4 Topographic Service of the Dutch Cadastre
2.3.5 Availability and distribution
2.3.6 Data fusion
2.3.7 Generalization and filtering
2.3.8 3D Represents as-is situation
2.4 Role of use cases in research project
2.5 Recent developments in using 3D topography
2.6 Conclusions
Part 2: 3D Roads
3 3D Reconstruction of roads
3.1 Introduction
3.2 Related work
3.2.1 Road reconstruction from aerial images
3.2.2 2D Road mapping from laser data
3.2.3 3D Reconstruction from laser data
3.3 Proposed approach
3.4 Data sources
3.4.1 Airborne laser scanner data
3.4.2 Pre-processing laser data
3.4.3 2D Topographic map data
3.4.4 Pre-processing 2D map
3.5 Fusion of map and laser data
3.5.1 Research problems on fusing map and laser data
3.5.2 Proposed fusion algorithm
3.6 3D Reconstruction of polygons
3.6.1 Polygon boundaries
3.6.2 Additional polygons
3.6.3 Assumptions on boundaries
3.6.4 Surfaces
3.7 Results
3.7.1 Interchange "Prins Clausplein"
3.7.2 Interchange "Waterberg"
3.8 Discussion
3.8.1 Parameter settings
3.8.2 Topological correctness
4 Quality analysis on 3D roads
4.1 Error propagation
4.1.1 Quality of plane at map point location
4.1.2 Quality of laser block
4.1.3 Quality of plane model
4.2 Reference data
4.2.1 Height differences between reference data and 3D model
4.3 Testing of predicted quality
4.4 Discussion
Part 3: 3D Buildings
5 Building shape detection
5.1 Introduction
5.1.1 Real buildings vs 3D model representation
5.1.2 Real buildings vs appearance in input data
5.1.3 Appearance in input data vs 3D model representation
5.2 Related work
5.2.1 2D Mapping of building outlines
5.2.2 3D Reconstruction of buildings
5.3 Research problems
5.3.1 Problems on roof shape detection
5.3.2 Problems on scene complexity
5.4 Proposed approach
5.5 Information from map data
5.6 Features from laser data
5.6.1 Segmentation of laser scanner data
5.6.2 Intersection lines
5.6.3 Step edges
5.6.4 Roof topology graph
5.7 Target graphs
5.8 Target based graph matching
5.9 Complete matching results
5.10 Incomplete matching results
6 3D Building Reconstruction
6.1 Introduction
6.2 Components of a roof boundary
6.3 Approach 1: Combine features from complete match results
6.4 Extension of horizontal intersection lines
6.5 Outer boundaries of roof faces
6.5.1 Flat roof faces
6.5.2 Eave construction
6.5.3 Gutter construction
6.6 Dormers and step edges
6.6.1 Simple dormers
6.6.2 Step edges
6.6.3 Step edges for map subdivision
6.7 Reconstruction of walls
6.8 Approach 2: reconstructed targets
6.8.1 Parameterised target models
6.8.2 Use of map data
6.8.3 Limitations
6.8.4 Potential use
6.9 Summary
7 Results and evaluation
7.1 Introduction
7.2 Results
7.2.1 Approach 1: Combined features
7.2.2 Approach 2: Reconstructed targets
7.3 Evaluation
7.3.1 Laser data features
7.3.2 Evaluation on target based matching
7.3.3 Reconstructed models
7.3.4 Problematic situations
7.3.5 Performance in time
7.4 Potential for nation wide 3D building database
7.5 Summary
Part 4: Conclusions and recommendations
8 Conclusions and recommendations
8.1 Conclusions
8.1.1 3D Topographic object reconstruction
8.1.2 3D Road reconstruction
8.1.3 3D Building reconstruction
8.2 RecommendationsNuméro de notice : 10833 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère DOI : sans En ligne : https://www.ncgeo.nl/index.php/en/publicatiesgb/publications-on-geodesy/item/258 [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=62510 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 10833-01 33.80 Livre Centre de documentation Photogrammétrie - Lasergrammétrie Disponible Amélioration d'une base de données d'empreintes de bâtiments pour la reconstruction 3D : une approche par découpe et fusion / Bruno Vallet (2010)
Titre : Amélioration d'une base de données d'empreintes de bâtiments pour la reconstruction 3D : une approche par découpe et fusion Type de document : Article/Communication Auteurs : Bruno Vallet , Auteur ; Didier Boldo , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur Editeur : Association française pour la reconnaissance et l'interprétation des formes AFRIF Année de publication : 2010 Autre Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Projets : Terra Numerica / Conférence : RFIA 2010, 17e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 19/01/2010 22/01/2010 Caen France OA proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] base de données localisées 3D
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] bibliothèque de formes
[Termes IGN] empreinte
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) Dans le contexte de la reconstruction 3D de vastes zones urbaines, l'utilisation d'empreintes de bâtiments s'est montrée utile pour améliorer à la fois la précision et la robustesse des algorithmes utilisés. Cependant, ces empreintes présentent souvent des contradictions avec les données (plus d'un bâtiment dans l'empreinte, cours intérieures, superstructures...). Cet article présente un algorithme rapide et efficace pour améliorer une base de donnée d'empreintes de bâtiment afin de rendre les reconstructions 3D l'utilisant plus faciles, plus précises et plus robustes. Il est basé sur une énergie de segmentation qui est minimisée par une méthode de découpe et de fusion. L'algorithme est évalué sur une vaste zone urbaine d'un kilomètre carré. Numéro de notice : C2010-062 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://projet.liris.cnrs.fr/imagine/pub/proceedings/RFIA-2010/pdf/2A_P3-Vallet. [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64213 Extraction et reconstruction des bâtiments en milieu urbain à partir d’images satellitaires optiques et radar à haute résolution / Hélène Sportouche (2010)
Titre : Extraction et reconstruction des bâtiments en milieu urbain à partir d’images satellitaires optiques et radar à haute résolution Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Hélène Sportouche, Auteur Editeur : Paris [France] : Télécom ParisTech Année de publication : 2010 Importance : 197 p. Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de docteur de Télécom ParisTech, Spécialité : Signal et ImagesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâtiIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Ces travaux s’inscrivent dans le cadre de l’extraction et de la reconstruction 3D des bâtiments en milieu urbain et semi-urbain, à partir d’images satellitaires optiques et RADAR à haute résolution. L’objectif majeur réside dans le développement d’une chaîne complète de traitements semi-automatiques, capable de fournir une reconstruction simple et fiable des bâtiments de la scène, à partir d’une configuration spécifique des données d’entrée, composée d’une image optique et d’une image RADAR, ainsi que d’un modèle numérique de terrain (MNT). Cette configuration restreinte, particulièrement délicate à traiter mais susceptible d’intervenir en milieu opérationnel, lorsque des couples stéréoscopiques, radargrammétriques ou interférométriques sont indisponibles ou inexploitables, a fait l’objet de peu de travaux jusqu’ici recensés dans la littérature. La proposition d’une démarche dédiée à la gestion d’un tel scénario représente donc un intérêt certain pour plusieurs applications de télédétection (cartographie du paysage urbain, détection de changements, simulation de scènes). L’enjeu consiste à bénéficier pleinement du contexte de la fusion de données, en exploitant, de façon appropriée, les complémentarités optiques et RADAR, en vue d’une reconstruction de la scène par combinaison d’informations planimétriques et altimétriques. Notre cadre de travail se limite à celui de la reconstruction de bâtiments simples de type parallélépipédique. La chaîne proposée se décompose en quatre étapes principales, qui correspondent aux quatre contributions majeures de nos travaux : premièrement, une nouvelle méthode, basée sur l’adaptation d’outils morphologiques, géométriques et radiométriques à la problématique considérée, est proposée pour l’étape de détection des bâtiments potentiels en monoscopie optique panchromatique ; deuxièmement, une méthode originale, dédiée à la superposition fine de primitives homologues caractéristiques du bâtiment, est présentée pour l’étape de projection-recalage des emprises optiques potentielles dans la donnée RADAR ; troisièmement, une approche innovante, combinant deux critères RADAR complémentaires, est développée pour l’étape jointe d’estimation des hauteurs des bâtiments et de validation de leur présence sur l’image RADAR ; et, dernièrement, une méthode, fondée sur l’introduction de scores de qualité, est suggérée pour l’étape de qualification des bâtis reconstruits. La chaîne complète est mise en œuvre sur des scènes d’étude issues d’un couple de données réelles Quickbird / TerraSAR-X. Les résultats fournis sont analysés qualitativement et quantitativement (évaluation des performances en terme de détection et de fausse alarme après l’étape de détection des bâtis potentiels et après l’étape de validation, analyse de la précision planimétrique des contours extraits et de la précision altimétrique des hauteurs estimées). À l’issue de la séquence de procédés proposée, nous obtenons une reconstruction globalement satisfaisante des bâtiments composant la scène. Numéro de notice : 17720 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Signal et Images : Télécom ParisTech : 2010 DOI : sans En ligne : https://hal.science/pastel-00564891/ Format de la ressource électronique : vers HAL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100067 A formulation for unsupervised hierarchical segmentation of facade images with periodic models / Jean-Pascal Burochin (2010)PermalinkPermalinkPermalinkStructural approach for building reconstruction from a single DSM / Florent Lafarge in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI, vol 32 n° 1 (January 2010)Permalink3D builbing reconstruction from lidar based on a cell decomposition approach / Martin Kada (01/12/2009)PermalinkGeneration and application of rules for quality dependent facade reconstruction / S. Becker in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 6 (November - December 2009)PermalinkDocumentation Istanbul historic peninsula by kinematic terrestrial laser scanning / T. Kersten in Photogrammetric record, vol 24 n° 126 (June - August 2009)PermalinkMorphology-based building detection from airborne Lidar data / X. Meng in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 75 n° 4 (April 2009)PermalinkAssessing spatial uncertainty of LIDAR-derived building model: a case study in downtown Oklahoma city / M. Cheuk in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 75 n° 3 (March 2009)PermalinkReconstruction of complex shape building from LIDAR data using free forms surfaces / N.A. Akel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 75 n° 3 (March 2009)Permalink