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Topographic laser ranging and scanning / Jie Shan (2018)  

Public Titre : Topographic laser ranging and scanning : principles and processing Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Jie Shan, Éditeur scientifique ; Charles K. Toth, Éditeur scientifique Mention d'édition : Second edition Editeur : Boca Raton, New York, ... : CRC Press Année de publication : 2018 Importance : 637 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-315-15438-1 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] contrôle qualité [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] orthorectification [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] télémétrie laser aéroporté [Termes IGN] télémétrie laser terrestre Index. décimale : 33.80 Lasergrammétrie Résumé : (éditeur) This Second Edition, provides a comprehensive discussion of topographic LiDAR principles, systems, data acquisition, and data processing techniques. This edition presents an introduction and summary of various LiDAR systems and their principles and addresses the operational principles of the different components and ranging methods of LiDAR systems. It discusses the subsequent geometric processing of LiDAR data, with particular attention to quality, accuracy, and meeting standards and addresses the theories and practices of information extraction from LiDAR data, including terrain surface generation, forest inventory, orthoimage generation, building reconstruction, and road extraction. Written by leaders in the field, this comprehensive compilation is a must-have reference book for senior undergraduate and graduate students majoring or working in diverse disciplines, such as geomatics, geodesy, natural resources, urban planning, computer vision, and computer graphics. It is also vital resource for researchers who are interested in developing new methods and need in-depth knowledge of laser scanning and data processing and other professionals may gain the same from the broad topics addressed in this book. Note de contenu : 1. Introduction to Laser Ranging, Profiling, and Scanning 2. Terrestrial Laser Scanners 3. Airborne and Spaceborne Laser Profilers and Scanners 4. LiDAR Systems and Calibration 5. Pulsed Laser Altimeter Ranging Techniques and Implications for Terrain Mapping 6. Georeferencing Component of LiDAR Systems 7. Full-Waveform Analysis for Pulsed Laser Systems 8. Strip Adjustment 9. Accuracy, Quality Assurance, and Quality Control of Light Detection and Ranging Mapping 10. Data Management of Light Detection and Ranging 11. LiDAR Data Filtering and Digital Terrain Model Generation 12. Forest Inventory Using Laser Scanning 13. Integration of LiDAR and Photogrammetric Data: Triangulation and Orthorectification 14. Feature Extraction from Light Detection and Ranging Data in Urban Areas 15. Global Solutions to Building Segmentation and Reconstruction 16. Building and Road Extraction from LiDAR Data 17. Progressive Modeling of 3D Building Rooftops from Airborne LiDAR and Imagery 18. A Framework for Automated Construction of Building Models from Airborne LiDAR Measurements 19. Quality of Buildings Extracted from Airborne Laser Scanning Data—Results of an Empirical Investigation on 3D Building Reconstruction Numéro de notice : 26946 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/URBANISME Nature : Manuel DOI : 10.1201/9781315154381 En ligne : https://doi.org/10.1201/9781315154381 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102179

Voir aussi

• Topographic laser ranging and scanning / Jie Shan (2009)  

Assessment of forest canopy vertical structure with multi - scale remote sensing : from the plot to the large area / Phil Wilkes (2016)  

Public Titre : Assessment of forest canopy vertical structure with multi - scale remote sensing : from the plot to the large area Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Phil Wilkes, Auteur Editeur : Enschede [Pays Bas] : University of Twente Année de publication : 2016 Collection : ITC Dissertation num. 280 Importance : 180 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-90-365-4038-4 Note générale : bibliographie Dissertation to obtain the Double-Badged Degree of Doctor at the University of Twente, Enschede, The Netherlands; and RMIT University, Melbourne, Australia Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] allométrie [Termes IGN] canopée [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] inventaire forestier étranger (données) [Termes IGN] ombre [Termes IGN] placette d'échantillonnage [Termes IGN] régression [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] strate végétale [Termes IGN] structure d'un peuplement forestier [Termes IGN] Victoria (Australie) Index. décimale : 33.80 Lasergrammétrie Résumé : (auteur) The attribution of forest structure forms an integral part of international monitoring and reporting obligations with regard to sustainable forest management. Furthermore, detailed information about forest structure allows land managers and forest scientists to determine a forests ability to provide ecosystems services. Currently, forest attribution is achieved using a network of forest inventory plots that are revisited periodically. This approach comprises a sparse sample, both temporally and spatially, that may not capture variance in forest structure. This is particularly true in dynamic native forests where variability in forest structure can be high. In recent years the capability of remote sensing techniques has been realised for sustainable forest management applications. Advantages of a remote sensing approach include synoptic and high temporal coverage as well as reduced costs to the end - user. Furthermore, recent advancement in active sensors, such as Light Detection and Ranging Instruments (LiDAR) have allowed for detailed three - dimensional forest measurement of structure across large areas. This thesis presents new metrics, techniques and acquisition specifications for the attribution of forest canopy over large areas (e.g. comprising two or more forest types where forest structure maybe unknown a priori) using active and passive remote sensing. In particular, the focus is on attributes that quantify the vertical structure of forests; canopy height and canopy vertical structure. Canopy height is a commonly measured multipurpose attribute that is utilised, for example, to estimate biomass. Attribution of the canopy height profile, although less common, is important for mapping habitat suitability, biomass and fire susceptibility. Current techniques to attribute forests tend to be tailored to a particular forest type or location and therefore application of these models across large areas is unreliable. Here the aim is to develop metrics and techniques that are transferable between different forest types and applicable to forests where there is no prior knowledge of forest structure. Here a multi - scale remote sensing approach was taken, where plot scale measurements were upscaled to attribute large areas. Initially, existing LiDAR derived metrics applicable at the plot scale were tested at three 5 km x 5 km study areas in Victoria, Australia where forests cover a broad range of structural types. Results indicate existing metrics of canopy height were applicable across the range of forest types, for example the 95 th percentile of LiDAR derived height estimated inventory measured canopy height with a RMSE of 12% (~5 m). An existing mixture modelling technique to attribute the canopy height profile was found unsuitable when applied across heterogeneously forested landscape. This was due to the inability to parameterise the model correctly without a priori knowledge of forest structure e.g. presence or absence of shade tolerant layers. For this reason a new technique was developed utilising a nonparametric regression of LiDAR derived gap probability that generalised the canopy profile. Taking the second derivative of the regression curve identified locations within the canopy that correspond with canopy strata, this therefore allowed a dynamic attribution of canopy vertical structure. Model output was validated with a crown volume modelling approach at 24 plots, where crown models were parameterised with inventory data and allometry. Results indicate this technique can estimate the number of canopy strata with a RMSE of 0. 41 strata. Furthermore, the new technique met the transferability criteria , as a universal regression coefficient was transferable between forest types with different structural attributes. As LiDAR acquisition that cover large areas will inevitably encounter a range of forest types, parameters for attributing canopy structure that were transferable between forest types were investigated; in particular sampling frequency. To effectively assess a range of pulse densities would require repeat capture over a study area at a range of flying heights , which would be prohibitively expensive. For this reason a new technique was developed that systematically thinned point clouds. This technique differs from previous approaches by allowing simulation of multi - return instruments as well as repeat capture of the same plot. Six sites from around Australia were utilised which covered a broad range of forest types, from open savanna to tropical rainforest. For a suite of metrics, the ability of progressively less dense point clouds ( 4 – 0. 05 pl m - 2 ) to estimate canopy structure was estimated by comparison with higher density data (10 pl m - 2 ). Results indicate that canopy structure can be adequately attributed with data captured at 0.5 pl m - 2 . When pulse densities are Techniques derived at the plot scale were then applied to estimate canopy height across 2.9 million hectares of heterogeneous forest. Canopy height in the study area ranged from 0 – 70 m and comprised forest types from open woodland to tall closed canopy rainforest. LiDAR derived canopy height was used to t rain ensemble regression tree s (random forest) , where predictor datasets included synoptic passive optical imagery and other ancillary spatial datasets , such as Landsat TM and MODIS. Results suggest canopy height can be estimated with a RMSE of 30% (5.5 m) when validated with an independent inventory dataset. This is a similar error to that reported in previous studies for less complex forests and is within the European Space Agency target for canopy height estimation. However, model output did show a systematic error, where the height of short and tall forests were over and underestimated respectively. This was corrected by subtracting a model led estimate of error from the random forest output. Production of a canopy height map over a large area allowed for a consistent product that covered a broad range of forest types, derivation at a 30 m resolution allowed the identification of landscape features such as logging coupes. The presented technique utilised an open source computing framework as well as freely available predictor datasets to facilitate uptake of by land management agencies and forest scientists. Note de contenu : Chapter 1 : Introduction 1.1. General introduction 1.2. Problem statement 1.3. Research questions 1.4. Thesis structure Chapter 2 : Metrics of canopy vertical structure suitable for large area forest attribution 2.1. Introduction 2.1.1. Canopy height 2.1.2. Canopy vertical structure 2.1.3. Aims and objectives 2.2. Materials and methods 2.2.1. Study area 2.2.2. Forest inventory data 2.2.3. Airborne laser scanning data 2.3. Data processing 2.3.1. Canopy height 2.3.2. Canopy vertical structure 2.4. Results 2.4.1. Canopy height 2.4.2. Canopy height profiles 2.5. Discussion 2.6. Conclusion Chapter 3 : Using discrete-return ALS to quantify number of canopy strata across diverse forest types 3.1. Introduction 3.2. Attributing canopy vertical structure 3.3. Application across a diverse forested landscape 3.3.1. ALS acquisition and preprocessing 3.3.2. Pgap from ALS 3.3.3. Derivation of smoothing coefficient (α) 3.3.4. Bootstrapping simulated point clouds 3.3.5. Validation with field inventory 3.4. Results and Discussion 3.4.1. Methodology evaluation 3.4.2. Validation results 3.4.3. Canopy vertical structure as an independent metric 3.5. Conclusion Chapter 4 : Understanding the effects of ALS pulse density for metric retrieval across diverse forest types 4.1. Introduction 4.2. Method 4.2.1. Study area and data capture 4.2.2. Data processing 4.2.3. Metrics 4.3. Results 4.3.1. Canopy height 4.3.2. Canopy cover 4.3.3. Canopy vertical structure 4.3.4. Characteristics of thinned point clouds 4.4. Discussion 4.5. Conclusion Chapter 5 : Mapping forest canopy height across large areas by upscaling ALS estimates with freely available satellite data 5.1. Introduction 5.2. Materials and methods 5.3. Results 5.3.1. Canopy height estimation 5.3.2. Validation with inventory data 5.3.3. Training and validation of random forest using smaller geographic areas 5.3.4. Simulating disparate ALS capture for training a random forest 5.4. Discussion 5.5. Conclusions Chapter 6 : Summary and synthesis 6.1. Summary of results 6.2. Identifying trends in large area forest structure 6.3. Remote sensing in sustainable forest management: a future perspective Numéro de notice : 17249 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Remote sensing : Twente : 2016 Organisme de stage : RMIT DOI : sans En ligne : http://www.itc.nl/library/papers_2016/phd/wilkes.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81928

Error analysis of a mobile terrestrial LiDAR system / M. Leslar in Geomatica, vol 68 n° 3 (September 2014)  

Public [article]  inGeomatica > vol 68 n° 3 (September 2014) . - pp 183 - 194 Titre : Error analysis of a mobile terrestrial LiDAR system Type de document : Article/Communication Auteurs : M. Leslar, Auteur ; B. Hu, Auteur ; J.G. Wang, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 183 - 194 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] analyse de sensibilité [Termes IGN] capteur terrestre [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] lidar mobile [Termes IGN] navigation inertielle [Termes IGN] propagation d'erreur [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] système de numérisation mobile [Termes IGN] télémètre laser terrestre Index. décimale : 33.80 Lasergrammétrie Résumé : (Auteur) La compréhension des effets des erreurs sur les nuages de points du LiDAR terrestre mobile (MTL) n'a pas augmenté avec sa popularité. Dans le présent article, nous avons effectué des analyses globales des erreurs fondées sur la théorie de propagation des erreurs et une étude globale de la sensibilité dans le but de décrire quantitativement les effets, sur le nuage de points, de diverses sources d'erreurs dans un système MTL. Nous avons envisagé deux scénarios, le premier utilisant les incertitudes dans les variables de mesure et de calibration qui sont normalement attendues pour les systèmes MTL qui existent actuellement et le second utilisant une situation idéale où les valeurs de mesure et de calibration ont été bien ajustées. Il a été établi que la proportion la plus élevée d'erreurs dans le nuage de points peut être attribuée aux paramètres de visée et de levier pour les systèmes MTL calibrés en utilisant des méthodes non rigoureuses. Plus particulièrement, dans une condition d'erreurs mal contrôlées, le levier entre le LiDAR et l'axe Z du INS (système de navigation par inertie) et l'angle de roulis entre le LiDAR et l'INS ont contribué à des erreurs plus grandes dans le nuage de points résultant que tout autre paramètre, y compris la position du INS. Dans des conditions d'erreurs fortement contrôlées, la position du INS est devenue la principale source d'erreurs dans le nuage de points. De plus, l'analyse de la variance conditionnelle a démontré que la majorité des erreurs dans un nuage de points peut être attribuée aux variables individuelles. Les erreurs causées par les interactions entre les diverses variables sont minimes et peuvent être considérées comme négligeables. Numéro de notice : A2014-622 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.5623/cig2014-303 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2014-303 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75001 [article]

3D modeling of buildings / Raphaële Heno (2014)  

Public Titre : 3D modeling of buildings : outstanding sites Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Raphaële Heno , Auteur ; Laure Chandelier , Auteur Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2014 Collection : GIS and territorial intelligence Importance : 202 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-84821-536-8 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] acquisition d'images [Termes IGN] acquisition de données [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] bâtiment [Termes IGN] couple stéréoscopique [Termes IGN] données de terrain [Termes IGN] données laser [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] édifice religieux [Termes IGN] élément remarquable [Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] monument historique [Termes IGN] ouvrage d'art [Termes IGN] photogrammétrie architecturale [Termes IGN] point d'appui [Termes IGN] restitution 3D [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] télémétrie laser terrestre [Termes IGN] visualisation 3D Index. décimale : 33.80 Lasergrammétrie Résumé : (Editeur) Conventional topographic databases, obtained by capture on aerial or spatial images provide a simplified 3D modeling of our urban environment, answering the needs of numerous applications (development, risk prevention, mobility management, etc.). However, when we have to represent and analyze more complex sites (monuments, civil engineering works, archeological sites, etc.), these models no longer suffice and other acquisition and processing means have to be implemented. This book focuses on the study of adapted lifting means for “notable buildings”. The methods tackled in this book cover lasergrammetry and the current techniques of dense correlation based on images using conventional photogrammetry. Note de contenu : - Specific Requirements for the 3D Digitization of Outstanding Sites. - 3D Digitization Using Images. - 3D Digitization by Laser Scanner. - Complementarity of Techniques. - Point Cloud Processing. - Management and Use of Surveys. Numéro de notice : 22128 Affiliation des auteurs : ENSG (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours nature-HAL : OuvrScient DOI : 10.1002/9781118648889 Date de publication en ligne : 26/06/2014 Accessibilité hors numérique : Non accessible via le SUDOC En ligne : http://dx.doi.org/10.1002/9781118648889 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=63239

Traduction de

• Numérisation 3D de bâtiments / Raphaële Heno (2014)

Numérisation 3D de bâtiments / Raphaële Heno (2014)

Public Titre : Numérisation 3D de bâtiments : cas des édifices remarquables Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Raphaële Heno , Auteur ; Laure Chandelier , Auteur Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2014 Collection : SIG et intelligence territoriale Importance : 173 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-034-4 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] acquisition d'images [Termes IGN] acquisition de données [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] bâtiment [Termes IGN] couple stéréoscopique [Termes IGN] données de terrain [Termes IGN] données laser [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] édifice religieux [Termes IGN] élément remarquable [Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] monument historique [Termes IGN] ouvrage d'art [Termes IGN] photogrammétrie architecturale [Termes IGN] point d'appui [Termes IGN] restitution 3D [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] télémétrie laser terrestre [Termes IGN] visualisation 3D Index. décimale : 33.80 Lasergrammétrie Résumé : (Editeur) Les bases de données topographiques classiques, obtenues par images aériennes ou spatiales, fournissent une modélisation 3D simplifiée de notre environnement urbain. Ils répondent aux besoins de nombreuses applications, comme l'aménagement, la prévention des risques ou la gestion de la mobilité. Pourtant, lorsqu'il s'agit de représenter et d'analyser des sites plus complexes (monuments, ouvrages d'art, sites archéologiques, etc.), ils ne suffisent plus et d'autres moyens d'acquisition et de traitement doivent être mis en œuvre. Numérisation 3D de bâtiments a pour objet l'étude des moyens de levé adaptés aux édifices remarquables pour en restituer les formes avec un niveau de détail optimal. Les méthodes décrites dans cet ouvrage vont de la lasergrammétrie aux techniques modernes de corrélation dense, en passant par la photogrammétrie traditionnelle. Elles sont appelées à prendre le relais des techniques habituellement mises en œuvre pour la réalisation des bases de données topographiques, dans le cas de commandes spécifiques, comme la description du relief des façades et le relevé 3D complet (intérieur et extérieur) d'un monument. Note de contenu : Chapitre 1. Les besoins spécifiques à la numérisation 3D d'édifices remarquables Chapitre 2. Numérisation à partir d'images Chapitre 3. Numérisation par scanner laser Chapitre 4. Complémentarité des techniques Chapitre 5. Traitement des nuages de points Chapitre 6. Gestion et exploitation des relevés Numéro de notice : 22094 Affiliation des auteurs : ENSG (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours nature-HAL : OuvrScient DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=63227

Traduit sous le titre

• 3D modeling of buildings / Raphaële Heno (2014)  

Implantation d'un projet de desserte forestière en forêt de montagne : les apports du lidar aérien / Alain Munoz in Rendez-vous techniques, n° 39-40 (Hiver-printemps 2013) 

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Le lidar, outil performant pour cartographier la hauteur des peuplements forestiers / Jérôme Bock in Rendez-vous techniques, n° 32 (printemps 2011) 

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Le laser et ses applications / Pascal Besnard (2011)

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Acquisition of 3D topography / Sander J. Oude Elberink (2010)  

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In-flight quality assessment and data processing for airborne laser scanning / Philipp Schaer (2010)  

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Knowledge based building facade reconstruction from laser point clouds and images / Shi Pu (2010)  

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The role of Lidar systems in fuel mapping / António Ferraz (2009)

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Topographic laser ranging and scanning / Jie Shan (2009)  

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Theory and practice on terrestrial laser scanning / Jose Luis Lerma Garcia (2008)

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Application of terrestrial laser scanning for risk mapping / Jose Luis Lerma Garcia (2007)

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