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La cartographie du relief : Une gageure technique et des solutions / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2212 (avril 2023)
Titre : La cartographie du relief : Une gageure technique et des solutions Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Polidori, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 38 - 48 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] crue
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] nuage
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] photogrammétrie terrestre
[Termes IGN] précision des données
[Termes IGN] qualité du modèle
[Termes IGN] représentation du relief
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télémétrie laserRésumé : (Editeur) La reconstruction d’éléments tridimensionnels a fait l’objet de nombreux développements, avec des applications dans des domaines aussi variés que l’architecture, la géologie et l’anatomie, mais c’est au relief terrestre que l’on s’inté?resse dans ce dossier. Ainsi, une grande variété de techniques de mesure (photogrammétrie, radar, lidar), mises en œuvre depuis des satellites, des avions, des drones ou à même le sol, adaptées aux différentes échelles et aux différents paysages, permettent de cartographier le relief terrestre sous la forme de nuages de points. Ceux-ci servent à construire des modèles numériques de terrain (sol) ou de surface (canopée forestière, toits), utilisés dans de nombreux domaines, pourvus qu’ils respectent des exigences de qualité comme la précision des altitudes ou la cohérence de l’hydrographie. L’évolution des instruments d’observation et des algorithmes de traitement étend les possibilités de production de modèles de relief et leur usage pour la gestion des territoires. Dans ce contexte, la formation technique constitue le nouvel enjeu pour améliorer le dialogue entre les producteurs et les consommateurs. Numéro de notice : A2023-174 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Date de publication en ligne : 01/04/2023 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102977
in Géomètre > n° 2212 (avril 2023) . - pp 38 - 48[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 063-2023041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Évaluation de la qualité de modèles 3D issus de nuages de points Type de document : Article/Communication Auteurs : Tania Landes, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 14 - 24 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] précision géométrique (imagerie)
[Termes IGN] qualité du modèle
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) La modélisation 3D répond à la fois à un enjeu économique, mais aussi environnemental, que ce soit à l’échelle du bâtiment ou de la ville. Ces dix dernières années, les techniques d’acquisition ont considérablement évolué du point de vue de leur rapidité, du volume de données à gérer, de l’hétérogénéité des informations acquises par les systèmes multicapteurs, de même que des méthodes de traitement des données. De nouveaux processus sont nés de ces bouleversements, comme le processus “scan-to-BIM”, caractérisant les étapes menant du nuage de points à une maquette numérique intelligente. En adoptant la maquette numérique, intégrée dans un processus collaboratif BIM (Building Information Modeling), les acteurs du bâtiment sont en mesure d’effectuer des simulations et de réduire, en plus des coûts, l’impact environnemental lié aux interventions sur le bâtiment, tout au long de son cycle de vie. En pratique, pour aboutir à une maquette numérique intelligente du bâtiment à partir d’un relevé de l’existant, de nombreux verrous technologiques sont à lever. Dans ce contexte, j’ai eu l’occasion d’encadrer divers travaux de recherches portant sur les thématiques allant de l’acquisition de données 3D (généralement sous forme de nuages de points 3D) à leur traitement, jusqu’à la production de la maquette numérique comme résumé dans le numéro 167 de la revue XYZ [Landes, 2021]. Dans la continuité de ce résumé, et comme l’annonçait la conclusion de ce dernier, cette suite se concentre sur la question de la qualité des livrables 3D détaillés dans [Landes, 2020]. Numéro de notice : A2022-521 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101066
in XYZ > n° 171 (juin 2022) . - pp 14 - 24[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2022021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 
Titre : Direct photogrammetry with multispectral imagery for UAV-based snow depth estimation Type de document : Article/Communication Auteurs : Kathrin Maier, Auteur ; Andrea Nascetti, Auteur ; Ward van Pelt, Auteur ; Gunhild Rosqvist, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1 - 18 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] bande infrarouge
[Termes IGN] épaisseur
[Termes IGN] erreur moyenne quadratique
[Termes IGN] géoréférencement direct
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] positionnement cinématique en temps réel
[Termes IGN] qualité du modèle
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] structure-from-motion
[Termes IGN] SuèdeRésumé : (Auteur) More accurate snow quality predictions are needed to economically and socially support communities in a changing Arctic environment. This contrasts with the current availability of affordable and efficient snow monitoring methods. In this study, a novel approach is presented to determine spatial snow depth distribution in challenging alpine terrain that was tested during a field campaign performed in the Tarfala valley, Kebnekaise mountains, northern Sweden, in April 2019. The combination of a multispectral camera and an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) was used to derive three-dimensional (3D) snow surface models via Structure from Motion (SfM) with direct georeferencing. The main advantage over conventional photogrammetric surveys is the utilization of accurate Real-Time Kinematic (RTK) positioning which enables direct georeferencing of the images, and therefore eliminates the need for ground control points. The proposed method is capable of producing high-resolution 3D snow-covered surface models (7 cm/pixel) of alpine areas up to eight hectares in a fast, reliable and affordable way. The test sites’ average snow depth was 160 cm with an average standard deviation of 78 cm. The overall Root-Mean-Square Errors (RMSE) of the snow depth range from 11.52 cm for data acquired in ideal surveying conditions to 41.03 cm in aggravated light and wind conditions. Results of this study suggest that the red components in the electromagnetic spectrum, i.e., the red, red edge, and near-infrared (NIR) band, contain the majority of information used in photogrammetric processing. The experiments highlighted a significant influence of the multi-spectral imagery on the quality of the final snow depth estimation as well as a strong potential to reduce processing times and computational resources by limiting the dimensionality of the imagery through the application of a Principal Component Analysis (PCA) before the photogrammetric 3D reconstruction. The proposed method is part of closing the scale gap between discrete point measurements and regional-scale remote sensing and complements large-scale remote sensing data and snow model output with an adequate validation source. Numéro de notice : A2022-066 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2022.01.020 Date de publication en ligne : 09/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.01.020 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99783
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 186 (April 2022) . - pp 1 - 18[article]Exemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2022041 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2022043 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2022042 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : VD-LAB: A view-decoupled network with local-global aggregation bridge for airborne laser scanning point cloud classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Jihao Li, Auteur ; Martin Weinmann, Auteur ; Xian Sun, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 19 - 33 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] agrégation de détails
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] qualité du modèle
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télémétrie laser aéroportéRésumé : (Auteur) Airborne Laser Scanning (ALS) point cloud classification is a valuable and practical task in the fields of photogrammetry and remote sensing. It takes an extremely important role in many applications of surveying, monitoring, planning, production and living. Recently, driven by the wave of deep learning, the classification of ALS point clouds has also been gradually shifting from traditional feature design to careful deep network architecture construction. Although significant progress has been achieved by leveraging deep learning technology, there are still some matters demanding prompt solution: (1) the coupling phenomenon of high-level semantic features from multiple field-of-views; (2) information propagation without aggregated local–global features in different levels of symmetrical structure; (3) quite serious class-imbalanced distribution problems in large-scale ALS point clouds. In this paper, to tackle these matters, we propose a novel View-Decoupled Network with Local–global Aggregation Bridge (VD-LAB) model. More concretely, a View-Decoupled (VD) grouping method is set at the deepest layer of the network. Then, we establish a Local–global Aggregation Bridge (LAB) between down-sampling path and up-sampling path of the same level. After that, a Self-Amelioration (SA) loss is taken as the optimization objective to train the whole model in an end-to-end manner. Extensive experiments on four challenging ALS point cloud datasets (LASDU, US3D, ISPRS 3D and GML) demonstrate that our VD-LAB is able to achieve state-of-the-art performance in terms of Overall Accuracy (OA) and mean -score (e.g., reaching 88.01% and 78.42% for LASDU dataset, respectively) with very few model parameters and it possesses a strong generalization capability. In addition, the visualization of achieved results also reveals more satisfactory classification for some categories, such as Water in the US3D dataset and Powerline in the ISPRS 3D dataset. Ultimately, the effect of each module in VD-LAB is assessed in detailed ablation analyses as well. Numéro de notice : A2022-067 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2022.01.012 Date de publication en ligne : 10/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.01.012 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99789
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 186 (April 2022) . - pp 19 - 33[article]Exemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2022041 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2022043 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2022042 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : Un désordre complexe à modéliser Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Polidori, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 30 - 37 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Mathématique
[Termes IGN] approximation
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] estimation de position
[Termes IGN] géométrie fractale
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] milieu naturel
[Termes IGN] modélisation environnementale
[Termes IGN] qualité du modèleRésumé : (Auteur) L’histoire est riche sur le rôle de la mesure dans la compréhension des phénomènes naturels, comme pour le cas des objets ou phénomènes rebelles à la modélisation. Mais comment mesurer des structures géologiques irrégulières, des arbres, des espèces, des épidémies, etc.? Pour diverses raisons, il est difficile de mesurer les objets naturels en termes de grandeurs géométriques, de la longueur d’un fleuve au volume d’un arbre et de son feuillage. Ces difficultés conduisent parfois à des simplifications dans l’acquisition et l’exploitation de la donnée, la précision recherchée n’étant généralement pas importante. D’où parfois un recours aux relations allométriques lorsque l’objet n’est pas directement mesurable voire inaccessible (biomasse d’un arbre à partir de son diamètre, poids d’un fœtus en cours de grossesse à partir d’une dimension sur l’échographie...). En outre, avec les débuts de l’informatique dans les années 1970, est apparu un outillage mathématique adapté à la complexité du monde réel (géostatistique, géométrie fractale, logique floue...). L’important étant de toujours avoir conscience des limites de la mesure sur les éléments naturels. Numéro de notice : A2021-892 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Date de publication en ligne : 01/12/2021 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99249
in Géomètre > n° 2197 (décembre 2021) . - pp 30 - 37[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 063-2021111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalink
