Catalogue en ligne IGN

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contenu dans ISPRS Hannover Workshop: HRIGI 17 – CMRT 17 – ISA 17 – EuroCOW 17 / Christian Heipke (2017)

Titre :	Weakly supervised segmentation-aided classification of urban scenes from 3D LIDAR point clouds
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Stéphane Guinard , Auteur ; Loïc Landrieu , 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. 42-1/W1
Conférence :	ISPRS 2017 Workshops HRIGI – CMRT – ISA – EuroCOW 06/06/2017 09/06/2017 Hanovre Allemagne ISPRS OA Archives
Importance :	pp 151 - 157
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] carte de confiance [Termes IGN] champ aléatoire conditionnel [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] scène urbaine [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] semis de points
Résumé :	(auteur) We consider the problem of the semantic classification of 3D LiDAR point clouds obtained from urban scenes when the training set is limited. We propose a non-parametric segmentation model for urban scenes composed of anthropic objects of simple shapes, partionning the scene into geometrically-homogeneous segments which size is determined by the local complexity. This segmentation can be integrated into a conditional random field classifier (CRF) in order to capture the high-level structure of the scene. For each cluster, this allows us to aggregate the noisy predictions of a weakly-supervised classifier to produce a higher confidence data term. We demonstrate the improvement provided by our method over two publicly-available large-scale data sets.
Numéro de notice :	C2017-034
Affiliation des auteurs :	LASTIG MATIS (2012-2019)
Thématique :	IMAGERIE
Nature :	Communication
nature-HAL :	ComAvecCL&ActesPubliésIntl
DOI :	10.5194/isprs-archives-XLII-1-W1-151-2017
Date de publication en ligne :	31/05/2017
En ligne :	https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-1-W1-151-2017
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89327

Voir aussi

Pré-segmentation pour la classification faiblement supervisée de scènes urbaines à partir de nuages de points 3D LIDAR / Stéphane Guinard (2017)

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Titre :	Pré-segmentation pour la classification faiblement supervisée de scènes urbaines à partir de nuages de points 3D LIDAR
Titre original :	Weakly supervised segmentation-aided classification of urban scenes from 3D LIDAR point clouds
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Stéphane Guinard , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur
Editeur :	Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-)
Année de publication :	2017
Conférence :	ORASIS 2017, 16e journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur 12/06/2017 16/06/2017 Colleville-sur-Mer France open access proceedings
Langues :	Français (fre)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] carte de confiance [Termes IGN] champ aléatoire conditionnel [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] scène urbaine [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] semis de points
Résumé :	(auteur) Nous traitons le problème de la classification sémantique de nuages de points 3D LIDAR pour les scènes urbaines à partir d'un jeu d'apprentissage limité. Nous introduisons un modèle de segmentation non paramétrique pour les scènes urbaines formées par des objets anthropiques de formes simples. Notre modèle segmente la scène en régions géométriquement homogènes dont la taille est automatiquement déterminée par la complexité de la géométrie locale. Cette segmentation peut ensuite être intégrée dans un CRF (Conditional Random Field) afin de modéliser la structure globale de la scène. Cela nous permet d'agréger, pour chaque groupe de points, les prédictions bruitées d'une classification faiblement supervisée. Nous démontrons l'efficacité de notre méthode sur deux jeux de données en accès libre.
Numéro de notice :	C2017-033
Affiliation des auteurs :	LASTIG MATIS (2012-2019)
Autre URL associée :	vers HAL
Thématique :	IMAGERIE
Nature :	Communication
nature-HAL :	ComAvecCL&ActesPubliésNat
DOI :	sans
En ligne :	https://orasis2017.sciencesconf.org/139242/document
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89297

Voir aussi

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contenu dans ISPRS Hannover Workshop: HRIGI 17 – CMRT 17 – ISA 17 – EuroCOW 17 / Christian Heipke (2017)

Titre :	A two-step decision fusion strategy: application to hyperspectral and multispectral images for urban classification
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Walid Ouerghemmi , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Clément Mallet , 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. 42-1/W1
Projets :	HYEP / Weber, Christiane
Conférence :	ISPRS 2017, Workshops HRIGI – CMRT – ISA – EuroCOW 06/06/2017 09/06/2017 Hanovre Allemagne ISPRS OA Annals
Importance :	pp 167 - 174
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] classification orientée objet [Termes IGN] fusion d'images [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] incertitude géométrique [Termes IGN] précision de la classification
Résumé :	(auteur) Very high spatial resolution multispectral images and lower spatial resolution hyperspectral images are complementary sources for urban object classification. The first enables a fine delineation of objects, while the second can better discriminate classes and consider richer land cover semantics. This paper presents a decision fusion scheme taking advantage of both sources classification maps, to produce a better classification map. The proposed method aims at dealing with both semantic and spatial uncertainties and consists in two steps. First, class membership maps are merged at pixel level. Several fusion rules are considered and compared in this study. Secondly, classification is obtained from a global regularization of a graphical model, involving a fit-to-data term related to class membership measures and an image based contrast sensitive regularization term. Results are presented on three datasets. The classification accuracy is improved up to 5 %, with comparison to the best single source classification accuracy.
Numéro de notice :	C2017-022
Affiliation des auteurs :	LASTIG MATIS+Ext (2012-2019)
Thématique :	IMAGERIE
Nature :	Communication
nature-HAL :	ComAvecCL&ActesPubliésIntl
DOI :	10.5194/isprs-archives-XLII-1-W1-167-2017
Date de publication en ligne :	10/06/2017
En ligne :	https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-1-W1-167-2017
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89282

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contenu dans ISPRS Hannover Workshop: HRIGI 17 – CMRT 17 – ISA 17 – EuroCOW 17 / Christian Heipke (2017)

Titre :	Second iteration of photogrammetric pipeline to enhance the accuracy of image pose estimation
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Truong Giang Nguyen , Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur ; Jean-Michaël Muller , 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. 42-1/W1
Projets :	1-Pas de projet / Weber, Christiane
Conférence :	ISPRS 2017 Workshops HRIGI – CMRT – ISA – EuroCOW 06/06/2017 09/06/2017 Hanovre Allemagne ISPRS OA Archives
Importance :	pp 225 - 230
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] chaîne de traitement [Termes IGN] estimation de pose [Termes IGN] itération [Termes IGN] précision de l'estimation
Résumé :	(auteur) In classical photogrammetric processing pipeline, the automatic tie point extraction plays a key role in the quality of achieved results. The image tie points are crucial to pose estimation and have a significant influence on the precision of calculated orientation parameters. Therefore, both relative and absolute orientations of the 3D model can be affected. By improving the precision of image tie point measurement, one can enhance the quality of image orientation. The quality of image tie points is under the influence of several factors such as the multiplicity, the measurement precision and the distribution in 2D images as well as in 3D scenes. In complex acquisition scenarios such as indoor applications and oblique aerial images, tie point extraction is limited while only image information can be exploited. Hence, we propose here a method which improves the precision of pose estimation in complex scenarios by adding a second iteration to the classical processing pipeline. The result of a first iteration is used as a priori information to guide the extraction of new tie points with better quality. Evaluated with multiple case studies, the proposed method shows its validity and its high potiential for precision improvement.
Numéro de notice :	C2017-057
Affiliation des auteurs :	LASTIG LOEMI (2012-2019)
Thématique :	IMAGERIE/INFORMATIQUE
Nature :	Communication
nature-HAL :	ComAvecCL&ActesPubliésIntl
DOI :	10.5194/isprs-archives-XLII-1-W1-225-201
En ligne :	https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-1-W1-225-201
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97402

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