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ICIP 2009, 16th IEEE International Conference on Image Processing 07/11/2009 10/11/2009 Le Caire Egypte Proceedings IEEE
nom du congrès :
ICIP 2009, 16th IEEE International Conference on Image Processing
début du congrès :
07/11/2009
fin du congrès :
10/11/2009
ville du congrès :
Le Caire
pays du congrès :
Egypte
site des actes du congrès :
|
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Contribution of airborne full-waveform Lidar and image data for urban scene classification / Nesrine Chehata (07/11/2009)
Titre : Contribution of airborne full-waveform Lidar and image data for urban scene classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Nesrine Chehata , Auteur ; Li Guo, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : New York [Etats-Unis] : IEEE Signal Processing Society Année de publication : 07/11/2009 Conférence : ICIP 2009, 16th IEEE International Conference on Image Processing 07/11/2009 10/11/2009 Le Caire Egypte Proceedings IEEE Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] impulsion laser
[Termes IGN] lidar à retour d'onde complète
[Termes IGN] orthoimage couleur
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] signal lidarRésumé : (Auteur) Airborne lidar systems have become an alternative source for the acquisition of altimeter data. In addition to multi-echo laser scanner systems, full-waveform systems are able to record the whole backscattered signal for each emitted laser pulse. These data provide more information about the structure and the physical properties of the surface. This paper is focused on the classification of full-waveform lidar and airborne image data on urban scenes. Random forests are used since they provide an accurate classification and run efficiently on large datasets. Moreover, they provide measures of variable importance for each class. This is crucial to analyze the relevance of each feature for the classification of urban scenes. Random Forests provide more accurate results than Support Vector Machines with an overall accuracy of 95.75%. The most relevant features show the contribution of lidar waveforms for classifying dense urban scenes and improve the classification accuracy for all classes. Numéro de notice : C2009-047 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2009.5414234 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2009.5414234 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64291 Documents numériques
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Contribution of airborne full-waveform Lidar ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Lidar waveform modeling using a marked point process Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Mallet , Auteur ; Florent Lafarge, Auteur ; Uwe Soergel, Auteur ; Christian Heipke, Auteur ; Frédéric Bretar, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 07/11/2009 Conférence : ICIP 2009, 16th IEEE International Conference on Image Processing 07/11/2009 10/11/2009 Le Caire Egypte Proceedings IEEE Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] algorithme du recuit simulé
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forme d'onde
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] processus ponctuel marqué
[Termes IGN] reconstruction du signal
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] signal laser
[Termes IGN] signal lidarRésumé : (Auteur) Lidar waveforms are 1D signal consisting of a train of echoes where each of them correspond to a scattering target of the Earth surface. Modeling these echoes with the appropriate parametric function is necessary to retrieve physical information about these objects and characterize their properties. This paper presents a marked point process based model to reconstruct a lidar signal in terms of a set of parametric functions. The model takes into account both a data term which measures the coherence between the models and the waveforms, and a regularizing term which introduces physical knowledge on the reconstructed signal. We search for the best configuration of functions by performing a Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo sampler coupled with a simulated annealing. Results are finally presented on different kinds of signals in urban areas. Numéro de notice : C2009-048 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2009.5413380 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2009.5413380 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64296 Documents numériques
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Lidar waveform modeling ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Automatic estimation of fine terrain models from multiple high-resolution satellite images / Nicolas Champion (2009)
Titre : Automatic estimation of fine terrain models from multiple high-resolution satellite images Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Champion , Auteur ; Didier Boldo , Auteur ; Georges Stamon, Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2009 Conférence : ICIP 2009, 16th IEEE International Conference on Image Processing 07/11/2009 10/11/2009 Le Caire Egypte Proceedings IEEE Importance : pp 577 - 580 Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] estimateur
[Termes IGN] image à résolution submétrique
[Termes IGN] image en couleur
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] précision des données
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] simulation Pleiades
[Termes IGN] Toulouse
[Termes IGN] valeur aberranteRésumé : (Auteur) In this paper, we present an automatic method for deriving Digital Terrain Models (DTM) from Digital Surface Models (DSM). The DTM generation is formalized here as the minimization of a given energy, defined by a data term and a regularization term. The main contribution of this paper lies in the specific module, introduced in the data term in order to filter outliers (non ground points present in the original DSM) so that the final terrain surface best fits true ground points (inliers). The method is here introduced and tested on a vegetated and hilly area. A comparison to ground truth is also performed and shows the geometric accuracy and the robustness of the approach. Numéro de notice : C2009-046 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2009.5413875 Date de publication en ligne : 17/02/2010 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2009.5413875 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64295 Documents numériques
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Automatic estimation of fine terrain models ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF