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Termes IGN > géomatique > données localisées > données localisées numériques > données laser > données lidar
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iTowns, le nouveau moteur de visualisation 3D de données géospatiales du Géoportail / Mirela Konini in Responsabilité et environnement, n° 94 (Avril 2019)
[article]
Titre : iTowns, le nouveau moteur de visualisation 3D de données géospatiales du Géoportail Type de document : Article/Communication Auteurs : Mirela Konini , Auteur ; Alexandre Devaux , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur Année de publication : 2019 Projets : ITowns / Paparoditis, Nicolas Article en page(s) : pp 14 - 18 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] application web
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] géoportail
[Termes IGN] iTowns
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] plateforme collaborative
[Termes IGN] simulation
[Termes IGN] urbanisme
[Termes IGN] visite virtuelle
[Termes IGN] visualisation 3DRésumé : (auteur) La visualisation est un mode privilégié de l’interaction des utilisateurs avec l’information géographique, et sa représentation efficace est d’autant plus importante que les données sont massives et hétérogènes et que les utilisateurs et les usages sont variés. Au-delà de la visualisation de données 2D sur un écran ou une carte papier, la visualisation de données 3D pose de nouveaux défis et nécessite des outils appropriés : volume des données, multiplicité des formats, stylisation et gestion des parties visibles, modes d’interaction et de navigation ... iTowns est une plateforme technologique de l’IGN qui permet de visualiser des données géographiques 3D via le Web et propose des fonctions d’interaction avancées dans un environnement métrologique. Initialement développé par les laboratoires de recherche de l’IGN comme un outil de visualisation de données images et LiDAR issues de la cartographie mobile (c’est-à-dire acquises au moyen d’un véhicule équipé de capteurs), iTowns a évolué et permet aujourd’hui de naviguer de façon immersive au sein d’un très grand volume de données 3D, et ce dans toute la gamme d’échelles, depuis l’espace jusqu’au sol. Des interfaces sont également disponibles pour la manipulation de ces données. Désormais moteur de visualisation 3D du Géoportail (1), iTowns s’enrichit continuellement de nouvelles fonctionnalités : en sus de la visualisation en 3D du territoire pour le grand public, il permet de développer des applications Web à usage professionnel pour covisualiser différents types de données, les annoter, procéder à des analyses, des mesures ... Numéro de notice : A2019-101 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : 10.3917/re1.094.0014 Date de publication en ligne : 12/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.3917/re1.094.0014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92405
in Responsabilité et environnement > n° 94 (Avril 2019) . - pp 14 - 18[article]Documents numériques
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iTowns... - pdf editeurAdobe Acrobat PDF Learning high-level features by fusing multi-view representation of MLS point clouds for 3D object recognition in road environments / Zhipeng Luo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)
[article]
Titre : Learning high-level features by fusing multi-view representation of MLS point clouds for 3D object recognition in road environments Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhipeng Luo, Auteur ; Jonathan Li, Auteur ; Zhenlong Xiao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 44 - 58 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] jointure spatiale
[Termes IGN] objet 3D
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] représentation multiple
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) Most existing 3D object recognition methods still suffer from low descriptiveness and weak robustness although remarkable progress has made in 3D computer vision. The major challenge lies in effectively mining high-level 3D shape features. This paper presents a high-level feature learning framework for 3D object recognition through fusing multiple 2D representations of point clouds. The framework has two key components: (1) three discriminative low-level 3D shape descriptors for obtaining multi-view 2D representation of 3D point clouds. These descriptors preserve both local and global spatial relationships of points from different perspectives and build a bridge between 3D point clouds and 2D Convolutional Neural Networks (CNN). (2) A two-stage fusion network, which consists of a deep feature learning module and two fusion modules, for extracting and fusing high-level features. The proposed method was tested on three datasets, one of which is Sydney Urban Objects dataset and the other two were acquired by a mobile laser scanning (MLS) system along urban roads. The results obtained from comprehensive experiments demonstrated that our method is superior to the state-of-the-art methods in descriptiveness, robustness and efficiency. Our method achieves high recognition rates of 94.6%, 93.1% and 74.9% on the above three datasets, respectively. Numéro de notice : A2019-137 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.01.024 Date de publication en ligne : 16/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.01.024 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92468
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 150 (April 2019) . - pp 44 - 58[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019043 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019042 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Orléans monte sa maquette virtuelle / Anonyme in Géomatique expert, n° 127 (avril - mai 2019)
[article]
Titre : Orléans monte sa maquette virtuelle Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 43 - 47 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] floutage
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] Orléans
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] système de numérisation mobile
[Termes IGN] ville intelligente
[Termes IGN] visualisation 3DRésumé : (Auteur) La ville de Jeanne d’Arc a décidé de se lancer dans la mode de la Smart City. Et pour cela, une des premières étapes est de constituer une base d’images aussi précises que possible. Une tâche qu’elle a confiée à la société néerlandaise Cyclomedia. Numéro de notice : A2019-310 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93287
in Géomatique expert > n° 127 (avril - mai 2019) . - pp 43 - 47[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-001-P002141 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Robust external calibration of terrestrial laser scanner and digital camera for structural monitoring / Mohammad Omidalizarandi in Journal of applied geodesy, vol 13 n° 2 (April 2019)
[article]
Titre : Robust external calibration of terrestrial laser scanner and digital camera for structural monitoring Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohammad Omidalizarandi, Auteur ; Boris Kargoll, Auteur ; Jens-André Paffenholz, Auteur ; Ingo Neumann, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 105 - 130 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] algorithme espérance-maximisation
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] élément d'orientation externe
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] modèle de Gauss-Helmert
[Termes IGN] modèle de Gauss-Markov
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) In the last two decades, the integration of a terrestrial laser scanner (TLS) and digital photogrammetry, besides other sensors integration, has received considerable attention for deformation monitoring of natural or man-made structures. Typically, a TLS is used for an area-based deformation analysis. A high-resolution digital camera may be attached on top of the TLS to increase the accuracy and completeness of deformation analysis by optimally combining points or line features extracted both from three-dimensional (3D) point clouds and captured images at different epochs of time. For this purpose, the external calibration parameters between the TLS and digital camera needs to be determined precisely. The camera calibration and internal TLS calibration are commonly carried out in advance in the laboratory environments. The focus of this research is to highly accurately and robustly estimate the external calibration parameters between the fused sensors using signalised target points. The observables are the image measurements, the 3D point clouds, and the horizontal angle reading of a TLS. In addition, laser tracker observations are used for the purpose of validation. The functional models are determined based on the space resection in photogrammetry using the collinearity condition equations, the 3D Helmert transformation and the constraint equation, which are solved in a rigorous bundle adjustment procedure. Three different adjustment procedures are developed and implemented: (1) an expectation maximization (EM) algorithm to solve a Gauss-Helmert model (GHM) with grouped t-distributed random deviations, (2) a novel EM algorithm to solve a corresponding quasi-Gauss-Markov model (qGMM) with t-distributed pseudo-misclosures, and (3) a classical least-squares procedure to solve the GHM with variance components and outlier removal. The comparison of the results demonstrates the precise, reliable, accurate and robust estimation of the parameters in particular by the second and third procedures in comparison to the first one. In addition, the results show that the second procedure is computationally more efficient than the other two. Numéro de notice : A2019-145 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1515/jag-2018-0038 Date de publication en ligne : 02/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.1515/jag-2018-0038 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92472
in Journal of applied geodesy > vol 13 n° 2 (April 2019) . - pp 105 - 130[article]The stochastic model for Global Navigation Satellite Systems and terrestrial laser scanning observations: A proposal to account for correlations in least squares adjustment / Gaël Kermarrec in Journal of applied geodesy, vol 13 n° 2 (April 2019)
[article]
Titre : The stochastic model for Global Navigation Satellite Systems and terrestrial laser scanning observations: A proposal to account for correlations in least squares adjustment Type de document : Article/Communication Auteurs : Gaël Kermarrec, Auteur ; Ingo Neumann, Auteur ; Hamza Alkhatib, Auteur ; Steffen Schön, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 93 - 104 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] analyse de variance
[Termes IGN] compensation par faisceaux
[Termes IGN] compensation par moindres carrés
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] matrice
[Termes IGN] modèle stochastiqueRésumé : (Auteur) The best unbiased estimates of unknown parameters in linear models have the smallest expected mean-squared errors as long as the residuals are weighted with their true variance–covariance matrix. As this condition is rarely met in real applications, the least-squares (LS) estimator is less trustworthy and the parameter precision is often overoptimistic, particularly when correlations are neglected. A careful description of the physical and mathematical relationships between the observations is, thus, necessary to reach a realistic solution and unbiased test statistics. Global Navigation Satellite Systems and terrestrial laser scanners (TLS) measurements show similarities and can be both processed in LS adjustments, either for positioning or deformation analysis. Thus, a parallel between stochastic models for Global Navigation Satellite Systems observations proposed previously in the case of correlations and functions for TLS range measurements based on intensity values can be drawn. This comparison paves the way for a simplified way to account for correlations for a use in LS adjustment. Numéro de notice : A2019-144 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1515/jag-2018-0019 Date de publication en ligne : 24/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.1515/jag-2018-0019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92471
in Journal of applied geodesy > vol 13 n° 2 (April 2019) . - pp 93 - 104[article]3D hyperspectral point cloud generation: Fusing airborne laser scanning and hyperspectral imaging sensors for improved object-based information extraction / Maximilian Brell in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)PermalinkForest degradation and biomass loss along the Chocó region of Colombia / Victoria Meyer in Carbon Balance and Management, vol 14 (March 2019)PermalinkGeometric comparison and quality evaluation of 3D models of indoor environments / H. Tran in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)PermalinkMise en place de procédures automatisées pour les reports topographiques en milieu ferroviaire à partir de données photogrammétriques et LiDAR acquises par drones / Marion Hinaux in XYZ, n° 158 (mars 2019)PermalinkModelling the effects of fundamental UAV flight parameters on LiDAR point clouds to facilitate objectives-based planning / Jeremy J. Sofonia in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)PermalinkA new waveform decomposition method for multispectral LiDAR / Shalei Song in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)PermalinkSEH-SDB : a semantically enriched historical spatial database for documentation and preservation of monumental heritage based on CityGML / Reda Yaagoubi in Applied geomatics, vol 11 n° 1 (March 2019)PermalinkStem-leaf segmentation and phenotypic trait extraction of individual maize using terrestrial LiDAR data / Shichao Jin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 3 (March 2019)PermalinkUAS lidar for ecological restoration of wetlands / Marie de Boisvilliers in GIM international, Vol 33 n° 2 (March - April 2019)PermalinkUtilizing a discrete global grid system for handling point clouds with varying locations, times, and levels of detail / Neeraj Sirdeshmukh in Cartographica, vol 54 n° 1 (Spring 2019)Permalink