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Model-based analysis–synthesis for realistic tree reconstruction and growth simulation / Corina Iovan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 52 n° 2 (February 2014) . - pp 1438 - 1450 Titre : Model-based analysis–synthesis for realistic tree reconstruction and growth simulation Type de document : Article/Communication Auteurs : Corina Iovan , Auteur ; Paul-Henri Cournède, Auteur ; Thomas Guyard, Auteur ; Benoit Bayol, Auteur ; Didier Boldo , Auteur ; Matthieu Cord, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 1438 - 1450 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse d'image orientée objet [Termes IGN] arbre (flore) [Termes IGN] arbre urbain [Termes IGN] croissance des arbres [Termes IGN] détection d'arbres [Termes IGN] dynamique de la végétation [Termes IGN] extraction de la végétation [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] modèle de croissance végétale [Termes IGN] reconstruction d'objet Résumé : (auteur) Due to complexity, vegetation analysis and reconstruction of remote sensing data are challenging problems. Using architectural tree models combined with model inputs estimated from aerial image analysis, this paper presents an analysis-synthesis approach for urban vegetation detection, modeling, and reconstruction. Tree species, height, and crown size information are extracted by aerial image analysis. These variables serve for model inversion to retrieve plant age, climatic growth conditions, and competition with neighbors. Functional-structural individual-based tree models are used to reconstruct and visualize virtual trees and their time evolutions realistically in a 3-D viewer rendering the models with geographical coordinates in the reconstructed scene. Our main contributions are: 1) a novel approach for generating plant models in 3-D reconstructed scenes based on the analysis of the geometric properties of the data, and 2) a modeling workflow for the reconstruction and growth simulation of vegetation in urban or natural environments. Numéro de notice : A2014-815 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2013.2251467 Date de publication en ligne : 12/04/2013 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2251467 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92035 [article]

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065-2014021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Individual tree segmentation over large areas using airborne LiDAR point cloud and very high resolution optical imagery / Yuchu Qin (2014)    

Public Titre : Individual tree segmentation over large areas using airborne LiDAR point cloud and very high resolution optical imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuchu Qin, Auteur ; António Ferraz , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Corina Iovan , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2014 Conférence : IGARSS 2014, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 13/07/2014 18/07/2014 Québec Québec - Canada Proceedings IEEE Importance : pp 800 - 803 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] algorithme de décalage moyen [Termes IGN] arbre (flore) [Termes IGN] chaîne de traitement [Termes IGN] détection d'arbres [Termes IGN] diamètre des arbres [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] France (administrative) [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] image optique [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes IGN] peuplement forestier [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] Ventoux, Mont Résumé : (auteur) Timely and accurate measurements of forest parameters are critical for ecosystem studies, sustainable forest resources management, monitoring and planning. This paper presents a processing chain for individual tree segmentation over large areas with airborne LiDAR 3D point cloud and very high resolution (VHR) optical imagery. The proposed processing chain consists of forest stand level delineation with optical imagery, individual tree segmentation with Canopy Height Model (CHM) derived from LiDAR point cloud, rough characterization of trees at forest stand level, and point clustering of individual tree with an Adaptive Mean Shift 3D (AMS3D) algorithm. The processing chain is developed with the expectation of supporting operational forest inventory at individual tree level. Experiment is conducted using LiDAR data acquired in Ventoux region, France. Results suggest that the proposed processing chain can be successfully adopted for individual tree characterization over large areas with different forest stands. Numéro de notice : C2014-025 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2014.6946545 Date de publication en ligne : 06/11/2014 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6946545 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92034

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Moving and calling: Mobile phone data quality measurements and spatiotemporal uncertainty in human mobility studies / Corina Iovan (2013)  

Public contenu dans Geographic Information Science at the Heart of Europe / Danny Vandenbroucke (2013)   Titre : Moving and calling: Mobile phone data quality measurements and spatiotemporal uncertainty in human mobility studies Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Corina Iovan , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Thomas Couronné, Auteur ; Zbigniew Smoreda, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2013 Importance : pp 247 - 265 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] échantillonnage de données [Termes IGN] incertitude géométrique [Termes IGN] incertitude temporelle [Termes IGN] mobilité urbaine [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] téléphonie mobile Résumé : (auteur) In the past few years, mobile network data are considered as a useful complementary source of information for human mobility research. Mobile phone datasets contain massive amount of spatiotemporal localization of millions of users. The analyze of such huge amount of data for mobility studies reveals many issues such as time computation, users sampling, spatiotemporal heterogeneities, semantic incompleteness. In this chapter, two issues are addressed: (1) location sampling aiming at decreasing computation time without losing useful information on the one hand and to eliminate data considered as noise in the other hand and (2) users sampling whose goal is to select users having relevant information. For the first issue two measures allowing eliminating redundant information and ping-pong positions are proposed. The second issue requires the definition of a set of measures allowing estimating mobile phone data quality. New methods to qualify mobile phone data at local and global level are proposed. The methods are tested on one-day mobile phone data coming from technical mobile network probes. Numéro de notice : H2013-004 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Chapître / contribution DOI : 10.1007/978-3-319-00615-4_14 Date de publication en ligne : 12/05/2013 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-00615-4_14 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80190

Détection et caractérisation de la végétation en milieu urbain à partir d'images aériennes haute résolution / Corina Iovan (2009)  

Public Titre : Détection et caractérisation de la végétation en milieu urbain à partir d'images aériennes haute résolution Titre original : Detection and characterisation of vegetation in urban areas from high resolution aerial imagery Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Corina Iovan , Auteur ; Matthieu Cord, Directeur de thèse ; Didier Boldo , Encadrant Editeur : Saint-Mandé : Institut Géographique National - IGN (2008-2011) Année de publication : 2009 Autre Editeur : Paris : Université de Paris 6 Pierre et Marie Curie Importance : 204 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie thèse de doctorat pour obtenir le titre de docteur de l'université Pierre et Marie Curie, spécialité : Informatique, Télécommunication et électronique Funding: IGN & Terra Numerica Project, Cap Digital Business Cluster Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse d'image orientée objet [Termes IGN] arbre (flore) [Termes IGN] caractérisation [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] extraction de la végétation [Termes IGN] houppier [Termes IGN] image à ultra haute résolution [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] intégration de données [Termes IGN] milieu urbain [Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] texture d'image Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La modélisation 3D des zones urbaines est un enjeu actuel important pour de nombreuses applications liées à l'aménagement du territoire, l'urbanisme ou la gestion de l'environnement. Un large éventail de méthodes de traitement automatique d'images aériennes a été proposé depuis plusieurs années pour la reconstruction 3D d’environnements urbains. Ces approches sont aussi nombreuses que variées, tant en ce qui concerne le type de données utilisées que sur le plan du degré d'automatisation de la méthode. Cependant, la plupart des modélisations se limitent aux objets créés par l'homme (bâti, route...). Or la végétation est également très importante pour la compréhension des zones urbaines. Les modèles urbains 3D peuvent être améliorés par l’intégration de la végétation, avec une description précise de la disposition des arbres et des espèces. Cette thèse présente le développement d’un système hiérarchique d'analyse d'images aériennes couleur et infrarouge pour la détection et la caractérisation de la végétation en vue de la modélisation 3D des milieux urbains. Le premier module de ce système a pour fonction de détecter les zones de végétation. L’approche adoptée repose sur une méthode de classification supervisée utilisant les Séparateurs à Vaste Marge (SVM) que nous comparons aux approches traditionnelles de télédétection. Les modules suivants ont pour but de caractériser ces zones de végétation. La séparation en végétation haute (arbre) et végétation basse (pelouse) repose sur un critère de texture calculé sur le modèle numérique de surface (MNS). Ensuite, une étape d'extraction de houppiers faisant intervenir un algorithme de croissance de régions intégrant des caractéristiques géométriques d’arbres est présentée. Des paramètres morphologiques (la hauteur, le diamètre de la couronne, la localisation du tronc des arbres) sont estimés pour chaque houppier. Les différentes espèces d’arbres sont ensuite déterminées par un système de classification supervisée. Dans ce domaine, nous avons étudié l’apport des caractéristiques radiométriques, de texture, ainsi que de leur fusion. L'ensemble des informations extraites par ce système (paramètres morphologiques, type de végétation et espèce) est utilisé pour enrichir un modèle 3D urbain avec des modèles de végétation réalistes. Numéro de notice : 19933 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Informatique, Télécommunication et électronique : Paris 6 : 2009 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://corinaiovan.com/publications/09_PhD_Iovan.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86246

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
19933-01	K317	Livre	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
19933-02	THESE	Livre	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Detection, characterization, and modeling vegetation in urban areas from high-resolution aerial imagery / Corina Iovan in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 1 n° 3 (2008)    

Public [article]  inIEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing > vol 1 n° 3 (2008) . - pp 206 - 213 Titre : Detection, characterization, and modeling vegetation in urban areas from high-resolution aerial imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Corina Iovan , Auteur ; Didier Boldo , Auteur ; Matthieu Cord, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 206 - 213 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse d'image numérique [Termes IGN] caractérisation [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] détection d'arbres [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] image infrarouge couleur [Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] segmentation en régions [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) Research in the area of 3D city modelling from remote sensed data greatly developed in recent years with an emphasis on systems dealing with the detection and representation of man-made objects, such as buildings and streets. While these systems produce accurate representations of urban environments, they ignore information about the vegetation component of a city. This paper presents a complete image analysis system which, from high-resolution color infrared (CIR) digital images, and a Digital Surface Model (DSM), extracts, segments and classifies vegetation in high density urban areas, with very high reliability. The process starts with the extraction of all vegetation areas using a supervised classification system based on a Support Vector Machines (SVM) classifier. The result of this first step is further on used to separate trees from lawns using texture criteria computed on the DSM. Tree crown borders are identified through a robust region growing algorithm based on tree-shape criteria. A SVM classifier gives the species class for each tree region previously identified. This classification is used to enhance the appearance of 3D city models by a realistic representation of vegetation according to the vegetation land use, shape and tree species. Numéro de notice : A2008-657 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1109/JSTARS.2008.2007514 En ligne : https://doi.org/10.1109/JSTARS.2008.2007514 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99064 [article]

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Modélisation de la végétation en milieu urbain : détection et caractérisation à partir d'images aériennes haute résolution couleur et infra-rouge / Corina Iovan in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 189 (Mars 2008)

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Detection, segmentation and characterisation of vegetation in high-resolution aerial images for 3D city modelling / Corina Iovan (2008)    

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Automatic extraction and classification of vegetation areas from high resolution images in urban areas / Corina Iovan (2007)  

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Automatic extraction of urban vegetation structures from high resolution imagery and digital elevation models / Corina Iovan (2007)  

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Evaluation of the potential of Pleiades system for 3D city models production: building, vegetation and extraction / Mélanie Durupt in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 184 (Décembre 2006)    

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