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Termes IGN > géomatique > données localisées > données localisées numériques > données laser > données lidar
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Pré-segmentation pour la classification faiblement supervisée de scènes urbaines à partir de nuages de points 3D LIDAR / Stéphane Guinard (2017)
Titre : Pré-segmentation pour la classification faiblement supervisée de scènes urbaines à partir de nuages de points 3D LIDAR Titre original : Weakly supervised segmentation-aided classification of urban scenes from 3D LIDAR point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Stéphane Guinard , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2017 Conférence : ORASIS 2017, 16e journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur 12/06/2017 16/06/2017 Colleville-sur-Mer France open access proceedings Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] carte de confiance
[Termes IGN] champ aléatoire conditionnel
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Nous traitons le problème de la classification sémantique de nuages de points 3D LIDAR pour les scènes urbaines à partir d'un jeu d'apprentissage limité. Nous introduisons un modèle de segmentation non paramétrique pour les scènes urbaines formées par des objets anthropiques de formes simples. Notre modèle segmente la scène en régions géométriquement homogènes dont la taille est automatiquement déterminée par la complexité de la géométrie locale. Cette segmentation peut ensuite être intégrée dans un CRF (Conditional Random Field) afin de modéliser la structure globale de la scène. Cela nous permet d'agréger, pour chaque groupe de points, les prédictions bruitées d'une classification faiblement supervisée. Nous démontrons l'efficacité de notre méthode sur deux jeux de données en accès libre. Numéro de notice : C2017-033 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://orasis2017.sciencesconf.org/139242/document Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89297 Segmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)
Titre : Segmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers Titre original : Semantic segmentation of multimodal remote sensing data : case study of forest stands Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2017 Conférence : ORASIS 2017, 16e journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur 12/06/2017 16/06/2017 Colleville-sur-Mer France open access proceedings Importance : 8 p. Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] attribut géomètrique
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] base de données localisées IGN
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (Auteur) La délimitation des peuplements forestiers est une connaissance fondamentale pour la gestion des forêts, pour les politiques publiques, pour l’aménagement du territoire, etc. Cette tâche est encore principalement réalisée manuellement par photo-interprétation d’images géospatiales à (très) haute résolution spatiale (THR). La délimitation des peuplements a été peu abordée dans la littérature, et s’est principalement intéressée, dans des environnements forestiers, à l’extraction individuelle des arbres, qui reste imprécise, et la classification des espèces d’arbres, qui présente des résultats peu satisfaisants. Dans cet article, une méthode fondée sur la fusion des données lidar aéroportées et des images multispectrales THR est proposée pour la délimitation automatique des peuplements forestiers. Les images multispectrales donnent des informations sur les espèces d’arbres, tandis que les nuages de points lidar 3D fournissent des informations géométriques (sur la hauteur principalement). Des attributs multimodaux sont calculés, à la fois au niveau du pixel et de l’objet : les objets sont obtenus à partir d’une sur-segmentation. Une classification supervisée est ensuite effectuée au niveau de l’objet afin de discriminer grossièrement les espèces d’arbres existantes dans chaque zone d’intérêt. Les résultats de la classification sont ensuite traités pour obtenir des zones homogènes avec des frontières lisses par minimisation d’énergie. La formulation de l’énergie comporte deux parties ; une liée à la classification, et une autre dans laquelle des contraintes supplémentaires liées aux attributs précédemment calculés, sont ajoutées. Le modèle énergétique est efficace avec un gain de précision jusqu’à 15% par rapport à la classification au niveau de l’objet. Les résultats de la segmentation utilisant ce modèle ont une précision allant de 96% à 99% par rapport à la Base de Données Forêt de l’IGN. Numéro de notice : C2017-015 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01866680 Format de la ressource électronique : vers HAL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87048 Documents numériques
en open access
C2017-015-Segmentation sémantique - version auteurAdobe Acrobat PDF Segmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)
Titre : Segmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2017 Importance : 220 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat pour obtenir le grade de docteur délivré par l’Université Paris-Est, spécialité doctorale Sciences et Technologies de l’Information GéographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] attribut
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] essence d'arbre
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] zone homogèneIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les peuplements forestiers constituent une entité de base pour l’inventaire forestier statistique et la cartographie. Ils sont définis comme de (grandes) zones forestières (par exemple, de plus de 2 ha) et de composition homogène en termes d’essences d’arbres et d’âge. Leur délimitation précise est généralement effectuée par des opérateurs humains par une analyse visuelle d’images contenant un canal infrarouges à très haute résolution (THR). Cette tâche est fastidieuse, nécessite beaucoup de temps et doit donc être automatisée pour un suivi de l’évolution et une mise à jour plus efficace des bases de données. Une méthode fondée sur la fusion de données lidar aéroportées et d’images multispectrales THR est proposée pour la délimitation automatique de peuplements forestiers contenant une essence dominante (c’est à dire, pure à plus de 75%). Il s’agit en effet d’une tâche préliminaire importante pour la mise à jour de la base de données de la couverture forestière. La méthode est adaptable à la donnée et au paysage étudié. Elle est composée de quatre étapes qui sont analysées en profondeur qui tirent le meilleur parti des différents sources de données de télédétection, à l’aide de processus de fusion à plusieurs niveaux des images optiques VHR et du nuage de points lidar 3D aéroporté mais aussi de l’analyse de la base de données géographique (BD Forêt) décrivant la forêt Française. Des attributs multimodaux sont d’abord extraits et leur pertinence est évaluée. Ces attributs sont ensuite croisée avec une sur-segmentation afin d’obtenir des attributs au niveau de l’objet. Il peut s’agir d’arbres (obtenus à partir du nuage de points) ou de tout autre objet de taille et/ou de forme similaire. En raison du nombre élevé d’attributs, une sélection d’attributs est ensuite effectuée. Elle permet de réduire les temps de calcul, d’améliorer la discrimination ainsi que d’évaluer la pertinence des attributs extraits et la complémentarité des données de télédétection. Une classification supervisée fondée objet est ensuite effectuée avec l’algorithme supervisé des Forêts Aléatoires. Une attention spéciale est apportée à la création du jeu d’apprentissage afin de faire face aux erreurs potentielles de la base de données Forêt. Enfin, le résultat de la classification est ensuite traité afin d’obtenir des zones homogènes avec des frontières lisses. Ce lissage est effectué de manière globale sur l’image en minimisant une énergie, dans laquelle contraintes supplémentaires sont proposées en plus des formulations classiques pour former la fonction d’énergie. Ce problème est reformulé de manière graphique et résolu par une approche de type coupe de graphe. Une étude détaillée des différentes parties de la chaîne de traitement proposée à été réalisée. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée fournit des résultats très satisfaisants en termes d’étiquetage et de délimitation des peuplements, même pour des régions spatialement éloignées et présentant des paysages différents. La méthode proposée permet également d’évaluer la complémentarité des sources de données de télédétection (à savoir le lidar et les images optiques THR). Plusieurs schémas de fusion sont par ailleurs proposés en fonction du niveau de détail souhaité et des éventuelles contraintes opérationnelles (temps de calculs, données). Note de contenu : 1- Introduction
2- State of the art
3- Proposed framework
4- Flowchart assessment
5- Regularization: how to obtain smooth relevant stands?
6- Data fusion
7- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 17504 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences et Technologies de l’Information Géographique : Paris-Est : 2017 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-01760483 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90390
Titre : Surface reconstruction based on forest terrestrial LiDAR data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jules Morel, Auteur ; Marc Daniel, Directeur de thèse ; Cédric Vega , Directeur de thèse ; Alexandra Bac, Directeur de thèse Editeur : Aix-en-Provence : Université d'Aix-Marseille Année de publication : 2017 Importance : 178 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A dissertation presented to the Department of Mathématique et Informatique in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in the subject of Computer ScienceLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] distribution de Poisson
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données TLS (télémétrie)
[Termes IGN] fonction de base radiale
[Termes IGN] interpolation
[Termes IGN] modélisation de la forêt
[Termes IGN] placette d'échantillonnage
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] structure d'un peuplement forestier
[Termes IGN] structure de la végétationIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) In recent years, the capacity of LiDAR technology to capture detailed information about forests structure has attracted increasing attention in the field of forest science. In particular, the terrestrial LiDAR arises as a promising tool to retrieve geometrical characteristics of trees at a millimeter level. This thesis studies the surface reconstruction problem from scattered and unorganized point
clouds, captured in forested environment by a terrestrial LiDAR. We propose a sequence of algorithms dedicated to the reconstruction of forests plot attributes model: the ground and the woody structure of trees (i.e. the trunk and the main branches). In practice, our approaches model the surface with implicit function build with radial basis functions to manage the homogeneity and handle the noise of the sample data points. Our first focus is on the reconstruction of the ground surface whose level of detail is based on local complexity, through alternation between scale refinement, filtering and reconstruction. The result arises from the polygonization of the implicit function expressed as the merging of local approximations by compactly supported radial basis function used as partition of unity. Once the ground is modeled, the topology effects can be ignored in the following computation steps that focus on the modeling of trees. Traditionally, the processing of the woody part is achieved by a discrete reconstruction in the form of a stack of independent building blocks. From such a model, our approach developed for the ground is adapted to approximate the woody part of the tree by a more flexible continuous surface. Expressed as an implicit function, the tree model can be refined by an additional computational step in order to describe precisely the geometry. With this in mind, we propose a method dedicated to the fine reconstruction of occluded objects: from 3D samples presenting occlusions,
we use the previously described continuous model to guide a Poisson surface reconstruction. Thus, we guarantee the production of a watertight surface that approximates sharply the point cloud in the visible areas and extrapolates consistently the tree shape in the occlusions.Note de contenu : 1- Introduction
2- Terrestrial LiDAR scanning in forests
3- Survey on surface reconstruction
4- Reconstruction of open surface
5- Geometric model of trees
6- Reconstruction of partially occluded objects
7- Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 25855 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : PhD Thesis: Computer Science : Marseille : 2017 Organisme de stage : Institut Français de Pondichéri (Inde) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017AIXM0039 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95472 Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Ch. 2. Analyse de scènes urbaines avec un véhicule de cartographie mobile / Bruno Vallet (2017)
contenu dans Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 5. Observation des surfaces continentales par télédétection 3 / Nicolas Baghdadi (2017)
Titre de série : Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Ch. 2 Titre : Analyse de scènes urbaines avec un véhicule de cartographie mobile Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Bruno Vallet , Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2017 Importance : pp 75 - 108 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] cartographie urbaine
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] géoréférencement direct
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] orientation du capteur
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] recalage de données localisées
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] Stéréopolis
[Termes IGN] véhicule
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) [Introduction] La cartographie mobile (abrégé CM dans ce chapitre, et communément nommée mobile mapping en anglais) consiste en la numérisation dynamique à très haute résolution spatiale d'environnements complexes (principalement les milieux urbains) à partir d'une plateforme terrestre en déplacement. L'objectif est à la fois d'acquérir des informations très précises et très bien géoréférencées sur les objets d'intérêt et in fine pour des applications requérant cette finesse géométrique (modélisation 3D de villes, piétons et véhicules pour la navigation autonome, numérisation du patrimoine routier, fouilles archéologiques, etc.). Ce chapitre se focalise sur la cartographie mobile routière, mais des méthodes similaires ont été développées, par exemple, pour numériser le réseau ferroviaire à partir de capteurs embarqués sur un train. [...] Numéro de notice : H2017-005 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/URBANISME Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86445 Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 6. Méthodes de traitement de données lidar / Clément Mallet (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 7. Modèles numériques de terrain à partir de données lidar aéroportées / Clément Mallet (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 1. Observation des surfaces continentales par télédétection optique / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 3. Observation des surfaces continentales par télédétection 1 / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 5. Observation des surfaces continentales par télédétection 3 / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkTraitement de données LiDAR pour la modélisation d'indicateurs de biodiversité forestière / Sylvain Jourdana (2017)PermalinkUtilisation conjointe de trains d'ondes LiDAR vert et infrarouge pour la bathymétrie des eaux de très faibles profondeurs / Tristan Allouis in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)PermalinkWeakly supervised segmentation-aided classification of urban scenes from 3D LIDAR point clouds / Stéphane Guinard (2017)PermalinkMapping individual tree health using full-waveform airborne laser scans and imaging spectroscopy: A case study for a floodplain eucalypt forest / Iurii Shendryk in Remote sensing of environment, vol 187 (15 December 2016)PermalinkAdaptive estimation of the stable boundary layer height using combined Lidar and microwave radiometer observations / Umar Saeed in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkAutomatic parameter selection for intensity-based registration of imagery to LiDAR data / Ebadat Ghanbari Parmehr in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkStatistical inference for forest structural diversity indices using airborne laser scanning data and the k-Nearest Neighbors technique / Matteo Mura in Remote sensing of environment, vol 186 (1 December 2016)PermalinkSystematic effects in laser scanning and visualization by confidence regions / Karl Rudolf Koch in Journal of applied geodesy, vol 10 n° 4 (December 2016)PermalinkThe effects of temporal differences between map and ground data on map-assisted estimates of forest area and biomass / Ronald E. McRoberts in Annals of Forest Science, vol 73 n° 4 (December 2016)PermalinkThe open data HELI-DEM DTM for the western alpine area: computation and publication / L. Biagi in Applied geomatics, vol 8 n° 3-4 (December 2016)PermalinkEffective number of layers: A new measure for quantifying three-dimensional stand structure based on sampling with terrestrial LiDAR / Martin Ehbrecht in Forest ecology and management, vol 380 (15 november 2016)PermalinkDu nuage de points à la représentation 3D avec PostGIS / Tom Van Tilburg in Géomatique expert, n° 113 (novembre - décembre 2016)PermalinkRapid updating and improvement of airborne LIDAR DEMs through ground-based SfM 3-D modeling of volcanic features / Stephan Kolzenburg in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 11 (November 2016)PermalinkTraitement des nuages de points sous PostGIS / Ludovic Delauné in Géomatique expert, n° 113 (novembre - décembre 2016)PermalinkAccuracy of tree geometric parameters depending on the LiDAR data density / Edyta Hadas in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)Permalink