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Automatic scale estimation of structure from motion based 3D models using laser scalers in underwater scenarios / Klemen Istenič in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
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[article]
Titre : Automatic scale estimation of structure from motion based 3D models using laser scalers in underwater scenarios Type de document : Article/Communication Auteurs : Klemen Istenič, Auteur ; Nuno Gracias, Auteur ; Aurélien Arnaubec, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 13 - 25 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] étalonnage
[Termes IGN] faisceau laser
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image sous-marine
[Termes IGN] photogrammétrie sous-marine
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] structure-from-motionRésumé : (Auteur) Improvements in structure-from-motion techniques are enabling many scientific fields to benefit from the routine creation of detailed 3D models. However, for a large number of applications, only a single camera is available for the image acquisition, due to cost or space constraints in the survey platforms. Monocular structure-from-motion raises the issue of properly estimating the scale of the 3D models, in order to later use those models for metrology. The scale can be determined from the presence of visible objects of known dimensions, or from information on the magnitude of the camera motion provided by other sensors, such as GPS. This paper addresses the problem of accurately scaling 3D models created from monocular cameras in GPS-denied environments, such as in underwater applications. Motivated by the common availability of underwater laser scalers, we present two novel approaches which are suitable for different laser scaler configurations. A fully unconstrained method enables the use of arbitrary laser setups, while a partially constrained method reduces the need for calibration by only assuming parallelism on the laser beams and equidistance with the camera. The proposed methods have several advantages with respect to existing methods. By using the known geometry of the scene represented by the 3D model, along with some parameters of the laser scaler geometry, the need for laser alignment with the optical axis of the camera is eliminated. Furthermore, the extremely error-prone manual identification of image points on the 3D model, currently required in image-scaling methods, is dispensed with. The performance of the methods and their applicability was evaluated both on data generated from a realistic 3D model and on data collected during an oceanographic cruise in 2017. Three separate laser configurations have been tested, encompassing nearly all possible laser setups, to evaluate the effects of terrain roughness, noise, camera perspective angle and camera-scene distance on the final estimates of scale. In the real scenario, the computation of 6 independent model scale estimates using our fully unconstrained approach, produced values with a standard deviation of 0,3 %. By comparing the values to the only other possible method currently usable for this dataset, we showed that the consistency of scales obtained for individual lasers is much higher for our approach (0,6 % compared to 4 %). Numéro de notice : A2020-010 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.10.007 Date de publication en ligne : 14/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.10.007 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94397
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 159 (January 2020) . - pp 13 - 25[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : Big data computing for geospatial applications Type de document : Monographie Auteurs : Zhenlong Li, Éditeur scientifique ; Wenwu Tang, Éditeur scientifique ; Qunying Huang, Éditeur scientifique ; et al., Auteur Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 222 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03943-245-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] analyse géovisuelle
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] cyberinfrastructure
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] informatique en nuage
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] représentation géographique
[Termes IGN] réseau sémantiqueRésumé : (éditeur) The convergence of big data and geospatial computing has brought forth challenges and opportunities to Geographic Information Science with regard to geospatial data management, processing, analysis, modeling, and visualization. This book highlights recent advancements in integrating new computing approaches, spatial methods, and data management strategies to tackle geospatial big data challenges and meanwhile demonstrates opportunities for using big data for geospatial applications. Crucial to the advancements highlighted in this book is the integration of computational thinking and spatial thinking and the transformation of abstract ideas and models to concrete data structures and algorithms. Note de contenu : 1- Introduction to Big Data computing for geospatial applications
2- MapReduce-based D-ELT framework to address the challenges of geospatial Big Data
3- High-performance overlay analysis of massive geographic polygons that considers shape complexity in a cloud environment
4- Parallel cellular automata Markov model for land use change prediction over MapReduce framework
5- Terrain analysis in Google Earth Engine: A method adapted for high-gerformance global-scale analysis
6- Integrating geovisual analytics with machine learning for human mobility pattern discovery
7- Social media Big Data mining and spatio-temporal analysis on public emotions for disaster mitigation
8- A novel method of missing road generation in city blocks based on big mobile navigation trajectory data
9- A task-oriented knowledge base for geospatial problem-solving
10- Geographic knowledge graph (GeoKG): A formalized geographic knowledge representation
11- Advanced cyberinfrastructure to enable search of big climate datasets in THREDDSNuméro de notice : 28389 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-03943-245-5 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03943-245-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98688 C band radar crops monitoring at high temporal frequency: first results of the MOCTAR campaign / Pierre-Louis Frison (2020)
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Titre : C band radar crops monitoring at high temporal frequency: first results of the MOCTAR campaign Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre-Louis Frison , Auteur ; Adnane Chakir
, Auteur ; Jamal Ezzahar, Auteur ; Pascal Fanise, Auteur ; Ludovic Villard, Auteur ; Nadia Ouaadi, Auteur ; Saïd Khabba, Auteur ; Mehrez Zribi, Auteur ; et al., Auteur
Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : M2GARSS 2020, Mediterranean and Middle-East Geoscience and Remote Sensing Symposium 09/03/2020 11/03/2020 Tunis Tunisie Proceedings IEEE Importance : pp 310 - 313 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] blé (céréale)
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] Maroc
[Termes IGN] Olea europaea
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] zone semi-arideRésumé : (auteur) This work is focused on the daily cycle of the backscattering radar coefficient over two different crop Mediterranean types: olive trees and wheat, The MOCTAR experiment consists in the acquisitions of radar fully polarimetric interferometric C-band data acquired continuously at 10 min time step from the top of a tower. The study site is located in semiarid region, near Marrakech, in Morocco. Our first results highlight significant daily variations of intensities and temporal decorrelation, and provide a core database to better explain their link with physical variables such as water content and sapflow. Numéro de notice : C2020-033 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/M2GARSS47143.2020.9105177 Date de publication en ligne : 02/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/M2GARSS47143.2020.9105177 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99662 Cattle detection and counting in UAV images based on convolutional neural networks / Wen Shao in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n° 1 (01 - 08 janvier 2020)
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[article]
Titre : Cattle detection and counting in UAV images based on convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Wen Shao, Auteur ; Rei Kawakami, Auteur ; Ryota Yoshihashi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 31 - 52 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bovin
[Termes IGN] chevauchement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] comptage
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] modélisation 3DRésumé : (auteur) For assistance with grazing cattle management, we propose a cattle detection and counting system based on Convolutional Neural Networks (CNNs) using aerial images taken by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). To improve detection performance, we take advantage of the fact that, with UAV images, the approximate size of the objects can be predicted when the UAV’s height from the ground can be assumed to be roughly constant. We resize an image to be fed into the CNN to an optimum resolution determined by the object size and the down-sampling rate of the network, both in training and testing. To avoid repetition of counting in images that have large overlaps to adjacent ones and to obtain the accurate number of cattle in an entire area, we utilize a three-dimensional model reconstructed by the UAV images for merging the detection results of the same target. Experiments show that detection performance is greatly improved when using the optimum input resolution with an F-measure of 0.952, and counting results are close to the ground truths when the movement of cattle is approximately stationary compared to that of the UAV’s. Numéro de notice : A2020-209 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431161.2019.1624858 Date de publication en ligne : 11/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1624858 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94891
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 41 n° 1 (01 - 08 janvier 2020) . - pp 31 - 52[article]Diagnostic qualité et apurement des données de mobilité quotidienne issues de l’enquête mixte et longitudinale Mobi’Kids / Sylvestre Duroudier in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)
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[article]
Titre : Diagnostic qualité et apurement des données de mobilité quotidienne issues de l’enquête mixte et longitudinale Mobi’Kids Type de document : Article/Communication Auteurs : Sylvestre Duroudier, Auteur ; Sonia Chardonnel, Auteur ; Boris Mericskay, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 127 - 148 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] enfant
[Termes IGN] enquête
[Termes IGN] mobilité urbaine
[Termes IGN] modèle sémantique de données
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] trajet (mobilité)Résumé : (auteur) Cet article a pour objectif de présenter la méthodologie de diagnostic qualité et d’apurement des données, expérimentée à partir d’une enquête de mobilité individuelle (programme Mobi’Kids). Une première partie revient sur la démarche suivie et pointe l’enjeu de l’évaluation de la qualité de données hétérogènes issues d’une méthode mixte et longitudinale de collecte (suivis GPS, enquêtes, observations). Une deuxième partie établit un diagnostic qualité selon l’origine (GPS, algorithme, enquête) et la nature des erreurs (complétude, précision, cohérence). Ces typologies permettent, dans une troisième partie, de définir d’une chaîne de traitements reproductible visant à améliorer la qualité interne et externe des données. Numéro de notice : A2021-345 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2020.00105 Date de publication en ligne : 16/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2020.00105 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97589
in Revue internationale de géomatique > vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020) . - pp 127 - 148[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2020011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible PermalinkEfficiency of updating the ionospheric models using total electron content at mid- and sub-auroral latitudes / Daria S. Kotova in GPS solutions, vol 24 n° 1 (January 2020)
PermalinkEstimation of soil surface water contents for intertidal mudflats using a near-infrared long-range terrestrial laser scanner / Kai Tan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
PermalinkFlowering acceleration in native Brazilian tree species for genetic conservation and breeding / Gleidson Guilherme Caldas Mende in Annals of forest research, Vol 63 n° 1 (January - June 2020)
PermalinkPermalinkPermalinkIdentification of alpine glaciers in the central Himalayas using fully polarimetric L-Band SAR data / Guo-Hui Yao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)
PermalinkNonparametric Bayesian learning for collaborative robot multimodal introspection / Xuefeng Zhou (2020)
PermalinkOn the interoperability of IGS products for precise point positioning with ambiguity resolution / Simon Banville in Journal of geodesy, vol 94 n°1 (January 2020)
PermalinkOptimizing arbovirus surveillance using risk mapping and coverage modelling / Joni A. Downs in Annals of GIS, Vol 26 n° 1 (January 2020)
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