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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > restauration d'image > rééchantillonnage
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Fusion of GNSS and InSAR time series using the improved STRE model: applications to the San Francisco bay area and Southern California / Huineng Yan in Journal of geodesy, vol 96 n° 7 (July 2022)
[article]
Titre : Fusion of GNSS and InSAR time series using the improved STRE model: applications to the San Francisco bay area and Southern California Type de document : Article/Communication Auteurs : Huineng Yan, Auteur ; Wujiao Dai, Auteur ; Lei Xie, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 47 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] faille géologique
[Termes IGN] filtrage spatiotemporel
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] rééchantillonnage
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) The spatio-temporal random effects (STRE) model is a classic dynamic filtering model, which can be used to fuse GNSS and InSAR deformation data. The STRE model uses a certain time span of high spatial resolution Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) time series data to establish a spatial model and then obtain a deformation result with high spatio-temporal resolution through the state transition equation recursively in time domain. Combined with the Kalman filter, the STRE model is continuously updated and modified in time domain to obtain higher accuracy result. However, it relies heavily on the prior information and personal experience to establish an accurate spatial model. To the authors' knowledge, there are no publications which use the STRE model with multiple sets of different deformation monitoring data to verify its applicability and reliability. Here, we propose an improved STRE model to automatically establish accurate spatial model to improve the STRE model, then apply it to the fusion of GNSS and InSAR deformation data in the San Francisco Bay Area covering approximately 6000 km2 and in Southern California covering approximately 100,000 km2. Our experimental results show that the improved STRE model can achieve good fusion effects in both study areas. For internal inspection, the average error RMS values in the two regions are 0.13 mm and 0.06 mm for InSAR and 2.4 and 2.8 mm for GNSS, respectively; for Jackknife cross-validation, the average error RMS values are 6.0 and 1.3 mm for InSAR and 4.3 and 4.8 mm for GNSS in the two regions, respectively. We find that the deformation rate calculated from the fusion results is highly consistent with the existing studies, the significant difference in the deformation rate on both sides of the major faults in the two regions can be clearly seen, and the area with abnormal deformation rate corresponds well to the actual situation. These results indicate that the improved STRE model can reduce the reliance on prior information and personal experience, realize the effective fusion of GNSS and InSAR deformation data in different regions, and also has the advantages of high accuracy and strong applicability. Numéro de notice : A2022-553 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/s00190-022-01636-7 Date de publication en ligne : 05/07/2022 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-022-01636-7 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101165
in Journal of geodesy > vol 96 n° 7 (July 2022) . - n° 47[article]Utilisation de la photogrammétrie numérique pour la modélisation de fonds mobiles de modèles physiques / Maxime Cartier Xatard in XYZ, n° 154 (mars - mai 2018)
[article]
Titre : Utilisation de la photogrammétrie numérique pour la modélisation de fonds mobiles de modèles physiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Maxime Cartier Xatard, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 22 - 30 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] Agisoft Photoscan
[Termes IGN] CloudCompare
[Termes IGN] lever bathymétrique
[Termes IGN] Loire (bassin)
[Termes IGN] modélisation de prise de vue
[Termes IGN] photogrammétrie sous-marine
[Termes IGN] plan de vol
[Termes IGN] rééchantillonnage
[Termes IGN] réfraction de l'eau
[Termes IGN] sédiment
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] surface de l'eauRésumé : (Auteur) La photogrammétrie est un domaine en plein essor. L'arrivée des drones sur le marché a permis un grand bond en avant dans le progrès des techniques d'acquisition et ainsi diversifier l'utilisation traditionnelle qui lui était réservé jusqu'à présent. La question se pose aujourd'hui quant à son utilisation en bathymétrie. Ce projet de fin d'étude au sein de la CNR s'articule suivant deux axes : l'acquisition et le traitement des données. Une solution d'acquisition photogrammétrique à travers l'eau et adaptée à l'échelle d'un modèle physique est d'abord développé. Dans un second temps, une chaîne de traitement des photos et un algorithme de correction de la réfraction sur les données sont combinés pour obtenir des résultats utilisables en aval pour des études sédimentaires. Des protocoles pour chaque étape sont alors rédigés pour les futures études. Numéro de notice : A2018-084 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89454
in XYZ > n° 154 (mars - mai 2018) . - pp 22 - 30[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible On the production of semantic and textured 3D meshes of large scale urban environments from mobile mapping images and LIDAR scans / Mohamed Boussaha (2018)
Titre : On the production of semantic and textured 3D meshes of large scale urban environments from mobile mapping images and LIDAR scans Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohamed Boussaha , Auteur ; Eduardo Fernandez-Moral, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Patrick Rives, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : PLaTINUM / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : RFIAP 2018, Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception 01/06/2018 01/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chaîne de production
[Termes IGN] cohérence des données
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] rééchantillonnage
[Termes IGN] sémantisation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] tessellation
[Termes IGN] texturage
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) In this paper, we present a fully automatic framework for the reconstruction of a 3D mesh, its texture mapping and its semantization using oriented images and LiDAR scans acquired in a large urban area by a terrestrial Mobile Mapping System (MMS). First, the acquired points and images are sliced into temporal chunks ensuring a reasonable size and time consistency between geometry (points) and photometry (images). Then, a simple and fast 3D surface reconstruction relying on the sensor space topology is performed on each chunk after an isotropic sampling of the point cloud obtained from the raw LiDAR scans. The method of Waechter et al. is subsequently adapted to texture the reconstructed surface with the images acquired simultaneously, ensuring a high quality texture and global color adjustment. Finally based on the texturing scheme a per-texel semantization is conducted on the final model. Numéro de notice : C2018-024 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/programmeRFIAP Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90490 Documents numériques
en open access
On the production of semantic ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Implantation dans le matériel de fonctionnalités temps-réel dans une caméra intelligente ultralégère spécialisée pour la prise de vue aérienne / Ahmad Audi (2017)
Titre : Implantation dans le matériel de fonctionnalités temps-réel dans une caméra intelligente ultralégère spécialisée pour la prise de vue aérienne Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ahmad Audi , Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Directeur de thèse ; Christian Thom , Directeur de thèse Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2017 Note générale : bibliographie
thèse de doctorat UPE, École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication, Spécialité : ́Electronique, Optronique et SystèmeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] caméra numérique
[Termes IGN] circuit intégré
[Termes IGN] flou
[Termes IGN] fonctionnalité
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] orientation relative
[Termes IGN] photogrammétrie numérique
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] rééchantillonnage
[Termes IGN] temps réelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Au cours des dernières années, les drones civils sont devenus un outil intéressant dans la photographie aérienne et dans les travaux de photogrammétrie. Cela a poussé le LOEMI (Laboratoire d’Opto-Electronique, Métrologie et Instrumentation) de l’IGN (Institut National de l’Information Géographique et Forestière) à mettre au point une nouvelle caméra aérienne mieux adaptée pour l’exploitation photogrammétrique et métrologique des images que les caméras grand public. Cette caméra est composée essentiellement d’un capteur CMOS “global-shutter”, d’une centrale inertielle IMU, et d’un système sur puce (FPGA + 2 CPUs) pour la gestion de l’acquisition des images. Ce SoC/FPGA ouvre la porte à l’implémentation temps-réel des algorithmes de traitement d’image. Parmi les travaux futurs de l’IGN, on peut distinguer certaines applications qui nécessitent l’acquisition des images aériennes avec un temps d’exposition long, comme par exemple les prises de vue aériennes en bande spectrale étroite et les prises de vue aériennes de nuit. Ce type de prises de vue manifeste un flou de bougé dans les images dû aux mouvements erratiques du drone. Cette thèse consiste en l’implémentation dans la caméra légère de l’IGN d’un algorithme qui permet de remédier à ce problème de flou de bougé. La première partie de ce travail a été consacrée au développement de la méthode qui consiste à acquérir plusieurs images avec un temps de pose court, puis utiliser un algorithme de traitement d’image afin de générer une image empilée finale avec l’équivalent d’un temps de pose long. Les paramètres des orientations correctes pour le ré-échantillonnage des images sont obtenus par l’estimation de la transformation géométrique entre la première image et la nième image à partir des points d’intérêts détectés par FAST dans la première image et les points homologues obtenus par corrélation dans les autres images accélérées par les capteurs inertiels intégrés à la caméra. Afin d’augmenter la vitesse de traitement de calcul de notre algorithme, certaines phases sont accélérées en les implémentant dans le matériel (SoC/FPGA). Les résultats obtenus sur des jeux de tests acquis avec un drone type Copter 1B UAV et la caméra ultra-légère de l'IGN montrent que l'image finale empilée ne présente pas un flou de bougé. Les résultats de temps des différentes phases de l'algorithme montrent aussi que l'exécution de notre algorithme a un temps quasi-nulle. Un des sous-produits intéressants de ces travaux est la ré-étalonnage des capteurs IMU. Note de contenu : 1 Introduction
2 Contexte et objectifs
3 Etat de l’art
4 Plateforme matérielle
5 Description de l’algorithme de stacking
6 Implémentation en co-design de l’algorithme dans la caméra
7 Résultats
8 ConclusionNuméro de notice : 17188 Affiliation des auteurs : LASTIG LOEMI (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Electronique, Optronique et Système : UPE : 2017 Organisme de stage : LOEMI (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-01670060 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99204 Implementation of a real-time stacking algorithm in a photogrammetric digital camera for UAVs / Ahmad Audi (2017)
Titre : Implementation of a real-time stacking algorithm in a photogrammetric digital camera for UAVs Type de document : Article/Communication Auteurs : Ahmad Audi , Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur ; Christophe Meynard , Auteur ; Christian Thom , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2017 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 42-2/W6 Conférence : ISPRS 2017, International Conference on Unmanned Aerial Vehicles in Geomatics 04/09/2017 07/09/2017 Bonn Allemagne ISPRS OA Archives Importance : pp 13 - 19 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] chambre métrique
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] flou
[Termes IGN] GPS-INS
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] points homologues
[Termes IGN] rééchantillonnage
[Termes IGN] rotation d'objetRésumé : (auteur) In the recent years, unmanned aerial vehicles (UAVs) have become an interesting tool in aerial photography and photogrammetry activities. In this context, some applications (like cloudy sky surveys, narrow-spectral imagery and night-vision imagery) need a longexposure time where one of the main problems is the motion blur caused by the erratic camera movements during image acquisition. This paper describes an automatic real-time stacking algorithm which produces a high photogrammetric quality final composite image with an equivalent long-exposure time using several images acquired with short-exposure times. Our method is inspired by feature-based image registration technique. The algorithm is implemented on the light-weight IGN camera, which has an IMU sensor and a SoC/FPGA. To obtain the correct parameters for the resampling of images, the presented method accurately estimates the geometrical relation between the first and the Nth image, taking into account the internal parameters and the distortion of the camera. Features are detected in the first image by the FAST detector, than homologous points on other images are obtained by template matching aided by the IMU sensors. The SoC/FPGA in the camera is used to speed up time-consuming parts of the algorithm such as features detection and images resampling in order to achieve a real-time performance as we want to write only the resulting final image to save bandwidth on the storage device. The paper includes a detailed description of the implemented algorithm, resource usage summary, resulting processing time, resulting images, as well as block diagrams of the described architecture. The resulting stacked image obtained on real surveys doesn’t seem visually impaired. Timing results demonstrate that our algorithm can be used in real-time since its processing time is less than the writing time of an image in the storage device. An interesting by-product of this algorithm is the 3D rotation estimated by a photogrammetric method between poses, which can be used to recalibrate in real-time the gyrometers of the IMU. Numéro de notice : C2017-037 Affiliation des auteurs : LASTIG LOEMI (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLII-2-W6-13-2017 Date de publication en ligne : 23/08/2017 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W6-13-2017 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91886 Optimizing the spatial resolution of WorldView-2 imagery for discriminating forest vegetation at subspecies level in KwaZulu-Natal, South Africa / Romano Lottering in Geocarto international, vol 31 n° 7 - 8 (July - August 2016)PermalinkMultispectral sensor spectral resolution simulations for generation of hyperspectral vegetation indices from Hyperion data / Prabir Das in Geocarto international, vol 30 n° 5 - 6 (May - July 2015)PermalinkEmploying ground and satellite-based QuickBird data and Random forest to discriminate five tree species in a Southern African Woodland / Samuel Adelabu in Geocarto international, vol 30 n° 3 - 4 (March - April 2015)PermalinkManual of photogrammetry, sixth edition / J. Chris Mcglone (2013)PermalinkAnalyse multi-temporelle de la base de données photogrammétrique du Piton de la Fournaise (île de la Réunion) / Simon Moser (2012)PermalinkSRTM resample with short distance-low nugget kriging / C.H. Grohmann in International journal of geographical information science IJGIS, vol 22 n° 8-9 (august 2008)PermalinkComputation of random errors in digital terrain models / J. Bjorke in Geoinformatica, vol 11 n° 3 (September - November 2007)PermalinkAnalysis of artifacts in sub-pixel remote sensing image registration / Jordi Inglada in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 184 (Décembre 2006)PermalinkAssessing resampling accuracy of categorical data using random points / J.C. Seong in Cartography and Geographic Information Science, vol 32 n° 4 (October 2005)PermalinkManual of photogrammetry, fifth edition / J. Chris Mcglone (2004)Permalink