Centre de documentation
scientifique

City3D: Large-scale building reconstruction from airborne LiDAR point clouds / Jin Huang in Remote sensing, vol 14 n° 9 (May-1 2022)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 14 n° 9 (May-1 2022) . - n° 2254 Titre : City3D: Large-scale building reconstruction from airborne LiDAR point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Jin Huang, Auteur ; Jantien E. Stoter, Auteur ; Ravi Peters, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 2254 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] empreinte [Termes IGN] mur [Termes IGN] polygonale [Termes IGN] primitive géométrique [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] toit [Termes IGN] Triangular Regular Network [Termes IGN] triangulation de Delaunay Résumé : (auteur) We present a fully automatic approach for reconstructing compact 3D building models from large-scale airborne point clouds. A major challenge of urban reconstruction from airborne LiDAR point clouds lies in that the vertical walls are typically missing. Based on the observation that urban buildings typically consist of planar roofs connected with vertical walls to the ground, we propose an approach to infer the vertical walls directly from the data. With the planar segments of both roofs and walls, we hypothesize the faces of the building surface, and the final model is obtained by using an extended hypothesis-and-selection-based polygonal surface reconstruction framework. Specifically, we introduce a new energy term to encourage roof preferences and two additional hard constraints into the optimization step to ensure correct topology and enhance detail recovery. Experiments on various large-scale airborne LiDAR point clouds have demonstrated that the method is superior to the state-of-the-art methods in terms of reconstruction accuracy and robustness. In addition, we have generated a new dataset with our method consisting of the point clouds and 3D models of 20k real-world buildings. We believe this dataset can stimulate research in urban reconstruction from airborne LiDAR point clouds and the use of 3D city models in urban applications. Numéro de notice : A2022-387 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14092254 Date de publication en ligne : 07/05/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14092254 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100667 [article]

Automatic building detection with polygonizing and attribute extraction from high-resolution images / Samitha Daranagama in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 9 (September 2021)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 9 (September 2021) . - n° 606 Titre : Automatic building detection with polygonizing and attribute extraction from high-resolution images Type de document : Article/Communication Auteurs : Samitha Daranagama, Auteur ; Apichon Witayangkurn, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 606 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] algorithme de Douglas-Peucker [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] image à haute résolution [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] lissage de courbe [Termes IGN] orthophotoplan numérique [Termes IGN] polygonation [Termes IGN] segmentation sémantique Résumé : (auteur) Buildings can be introduced as a fundamental element for forming a city. Therefore, up-to-date building maps have become vital for many applications, including urban mapping and urban expansion analysis. With the development of deep learning, segmenting building footprints from high-resolution remote sensing imagery has become a subject of intense study. Here, a modified version of the U-Net architecture with a combination of pre- and post-processing techniques was developed to extract building footprints from high-resolution aerial imagery and unmanned aerial vehicle (UAV) imagery. Data pre-processing with the logarithmic correction image enhancing algorithm showed the most significant improvement in the building detection accuracy for aerial images; meanwhile, the CLAHE algorithm improved the most concerning UAV images. This study developed a post-processing technique using polygonizing and polygon smoothing called the Douglas–Peucker algorithm, which made the building output directly ready to use for different applications. The attribute information, land use data, and population count data were applied using two open datasets. In addition, the building area and perimeter of each building were calculated as geometric attributes. Numéro de notice : A2021-684 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/ijgi10090606 Date de publication en ligne : 14/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10090606 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98410 [article]

Détection et géoréférencement des réseaux enterrés / Chloé Morgat (2021)

Public Titre : Détection et géoréférencement des réseaux enterrés Type de document : Mémoire Auteurs : Chloé Morgat, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 40 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de stage de fin d'études, Cycle géomètre-géomaticien Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie [Termes IGN] cheminement tachéométrique [Termes IGN] éclairage public [Termes IGN] géolocalisation par radar pénétrant GPR [Termes IGN] plan topographique [Termes IGN] polygonation [Termes IGN] positionnement par GPS [Termes IGN] radar pénétrant GPR [Termes IGN] récepteur GPS [Termes IGN] réseau de télécommunication [Termes IGN] réseau technique souterrain [Termes IGN] Rouen [Termes IGN] tachéomètre électronique robotisé Index. décimale : GEOM Mémoires de géomètres civils, géomètres géomaticiens Résumé : (Auteur) Ce rapport présente le stage obligatoire de fin d’étude pour le DTS Géomètre Géomaticien de l’École Nationale des Sciences Géographiques de Champs sur Marne. Ce stage de 12 semaines a été réalisé dans l’un des cabinets d’INGETEC, situé à Bois Guillaume, sous la direction du responsable du métier réseaux et géomatique. L’élaboration de ce rapport a pour principale source la pratique journalière des missions qui m’étaient affectées, axées autour de la détection de réseaux enterrés, mise en parallèle avec les enseignements théoriques de ma formation. Note de contenu : Introduction 1. Le cadre du stage 2. Nouvelle base législative et nouvelle réglementation 2.1 Le Guichet Unique (GU) 2.2 DT / DICT 2.3 Réforme Anti-Endommagement (RAE) 3. Mission principale : Investigation Complémentaires par méthode non intrusive 3.1 Préparation de l’intervention 3.2 Détection de réseaux enterrés 3.3 Marquage – Piquetage 3.4 Géoréférencement 3.5 Restitution DAO 3.6 Rapport d’intervention 4. Sécurité sur le chantier et développement durable Conclusion Numéro de notice : 26574 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire de fin d'études G Organisme de stage : INGETEC Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98386

Traitements et acquisitions de données lasergrammétriques, topométriques et topographiques / Théo Paille (2021) 

Public Titre : Traitements et acquisitions de données lasergrammétriques, topométriques et topographiques Type de document : Mémoire Auteurs : Théo Paille, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 51 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de stage de fin d'études, Cycle géomètre-géomaticien Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie [Termes IGN] données laser [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] lever topographique [Termes IGN] lever topométrique [Termes IGN] maquette numérique [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] polygonation [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] télémétrie laser terrestre Index. décimale : GEOM Mémoires de géomètres civils, géomètres géomaticiens Résumé : (Auteur) Le groupe Novatlas intervient sur divers chantiers tant au niveau national qu’international, avec une activité répartie en différents pôles tels que le Pôle Topographie ou le Pôle Acquisitions 3D. Durant dix semaines, on m'a confié diverses tâches à accomplir autour de relevés topométriques, topographiques et lasergrammétriques. J’ai travaillé avec diverses méthodes d’acquisitions laser et j’ai appliqué différentes méthodes de traitement. Je me suis déplacé sur plusieurs chantiers pour effectuer des relevés et les traiter ensuite via de multiples logiciels. J’ai pu mettre en pratique des connaissances acquises à l’ENSG, telles que le calcul d’une polygonale pour une gare, le relevé et le traitement de nuage de points, ou la méthode de positionnement d’une station pour acquérir un objet dans sa globalité. Note de contenu : INTRODUCTION 1. CONTEXTE REGIONAL 1.1 Géographie de l’Ile de France 1.2 Topographie et Acquisitions 3D en Ile de France 1.3 Contexte du stage 2. NOVATLAS, UN GROUPE PLURIDISCIPLINAIRE 2.1 Cinq pôles d’activités 2.2 Intervention géographique 2.3 Organigramme 3. PRODUCTION PERSONNELLE DANS L’ENTREPRISE 3.1 Matériel mis à disposition au service Acquisitions 3.2 Comment les contraintes environnementales influent-elles sur les relevés topographiques et lasergrammétriques ? 4. BILAN D’EXPERIENCE PROFESSIONNELLE AU SEIN DE NOVATLAS 4.1 De l’ENSG à l’entreprise. Utilisation et application du savoir 4.2 Bilan personnel CONCLUSION ET PERSPECTIVES Numéro de notice : 26570 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Mémoire de fin d'études G Organisme de stage : Novatlas Groupe Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98289

Documents numériques

peut être téléchargé Traitements et acquisitions de données lasergrammétriques, topométriques et topographiques - pdf auteur Adobe Acrobat PDF

Learning and geometric approaches for automatic extraction of objects from remote sensing images / Nicolas Girard (2020)  

Public Titre : Learning and geometric approaches for automatic extraction of objects from remote sensing images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nicolas Girard, Auteur Editeur : Nice : Université Côte d'Azur Année de publication : 2020 Importance : 169 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat Présentée en vue de l’obtention du grade de docteur en Automatique, Traitement du Signal et des Images de l'Université Côte d’Azur Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] alignement [Termes IGN] appariement de données localisées [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] chaîne de traitement [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] erreur [Termes IGN] figure géométrique [Termes IGN] filtrage du bruit [Termes IGN] jeu de données [Termes IGN] polygonation [Termes IGN] réalité de terrain [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] vectorisation Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Creating a digital double of the Earth in the form of a map has many applications in e.g. autonomous driving, automated drone delivery, urban planning, telecommunications, and disaster management. Geographic Information Systems (GIS) are the frameworks used to integrate geolocalized data and represent maps. They represent shapes of objects in a vector representation so that it is as sparse as possible while representing shapes accurately, as well as making it easier to edit than raster data. With the increasing amount of satellite and aerial images being captured every day, automatic methods are being developed to transfer the information found in those remote sensing images into Geographic Information Systems. Deep learning methods for image segmentation are able to delineate the shapes of objects found in images, but they do so with a raster representation, in the form of a mask. Post-processing vectorization methods then convert that raster representation into a vector representation compatible with GIS. Another challenge in remote sensing is to deal with a certain type of noise in the data, which is the misalignment between different layers of geolocalized information (e.g. between images and building cadaster data). This type of noise is frequent due to various errors introduced during the processing of remote sensing data. This thesis develops combined learning and geometric approaches with the purpose to improve automatic GIS mapping from remote sensing images. We first propose a method for correcting misaligned maps over images, with the first motivation for them to match, but also with the motivation to create remote sensing datasets for image segmentation with alignment-corrected ground truth. Indeed training a model on misaligned ground truth would not lead to a nice segmentation, whereas aligned ground truth annotations will result in better segmentation models. During this work we also observed a denoising effect of our alignment model and use it to denoise a misaligned dataset in a self-supervised manner, meaning only the misaligned dataset was used for training. We then propose a simple approach to use a neural network to directly output shape information in the vector representation, in order to by-pass the post-processing vectorization step. Experimental results on a dataset of solar panels show that the proposed network succeeds in learning to regress polygon coordinates, yielding directly vectorial map outputs. Our simple method is limited to predicting polygons with a fixed number of vertices though. While more recent methods for learning directly in the vector representation are not limited to a fixed number of vertices, they still have other limitations in terms of the type of object shapes they can predict. More complex topological cases such as objects with holes or buildings touching each other (with a common wall which is very typical of European city centers) are not handled by these fully deep learning methods. We thus propose a hybrid approach alleviating those limitations by training a neural network to output a segmentation probability map as usual and also to output a frame field aligned with the contours of detected objects (buildings in our case). The frame field constitutes additional shape information learned by the network. We then propose our highly parallelizable polygonization method for leveraging that frame field information to vectorize the segmentation probability map efficiently. Because our polygonization method has access to additional information in the form of a frame field, it can be less complex than other advanced vectorization methods and is thus faster. Lastly, requiring an image segmentation network to also output a frame field only adds two convolutional layers and virtually does not increase inference time, making the use of a frame field only beneficial. Note de contenu : 1- Introduction 2- Building alignment 3- Building alignment from noisy ground truth 4- PolyCNN: learning polygons 5- Frame field learning 6- Polygonization by frame field 7- Conclusions and perspectives Numéro de notice : 28501 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Traitement du Signal et des Images : Côte d’Azur : 2020 Organisme de stage : Inria Sophia-Antipolis nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.inria.fr/tel-03111628/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96940

Pour réconcilier les topographes avec les nombres complexes / Emmanuel Clédat in XYZ, n° 148 (septembre - novembre 2016) 

Permalink

Réalisation de travaux de terrain en milieu montagnard et traitement au bureau / Fanny Pagnier (2016) 

Permalink

Hierarchical polygonization for generating and updating lane-based road network information for navigation from road markings / Anthony G.O. Yeh in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 9 (September 2015)  

Permalink

Relevé d'une l'île de l'archipel de Bréhat / Christophe Dubernay in Géomatique expert, n° 97 (01/03/2014)

Permalink

Spatio-temporal polygonal clustering with space and time as first-class citizens / Deepti Joshi in Geoinformatica, vol 17 n° 2 (April 2013)  

Permalink

Coverage optimization in continuous space facility siting / Alan T. Murray in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 6-7 (july 2007)  

Permalink

Topométrie générale / Roger Duquette (2007)

Permalink

Donnée topographique de la communauté urbaine de Brest / Julien L'haridon (2006)

Permalink

L'intégration complète du GPS et d'un tachéomètre : le Smartstation de Leica / F. Kadded in XYZ, n° 103 (juin - août 2005)

Permalink

L'arrêté qui précise les tolérances des levés / Michel Kasser in Géomètre, vol 2003 n° 12 (décembre 2003)

Permalink