Détail de l'auteur
Auteur Clément Mallet
Commentaire :
Autorités liées :
idHAL :
clement-mallet
idRef :
autre URL :
ORCID :
Scopus :
Publons :
G. Scholar :
DBLP URL :
|
Documents disponibles écrits par cet auteur (146)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Comparison of belief propagation and graph-cut approaches for contextual classification of 3D LIDAR point cloud data / Loïc Landrieu (2017)
Titre : Comparison of belief propagation and graph-cut approaches for contextual classification of 3D LIDAR point cloud data Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Landrieu , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Martin Weinmann, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2017 Autre Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Projets : 1-Pas de projet / Conférence : IGARSS 2017, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium 23/07/2017 28/07/2017 Fort Worth Texas - Etats-Unis Proceedings IEEE Importance : pp 2768 - 2771 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme Graph-Cut
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] champ aléatoire conditionnel
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] test de performance
[Termes IGN] théorie de Dempster-ShaferRésumé : (auteur) In this paper, we focus on the classification of lidar point cloud data acquired via mobile laser scanning, whereby the classification relies on a context model based on a Conditional Random Field (CRF). We present two approximate inference algorithms based on belief propagation, as well as a graph-cut-based approach not yet applied in this context. To demonstrate the performance of our approach, we present the classification results derived for a standard benchmark dataset. These results clearly indicate that the graph-cut-based method is able to retrieve a labeling of higher likelihood in only a fraction of the time needed for the other approaches. The higher likelihood, in turn, translates into a significant gain in the accuracy of the obtained classification. Numéro de notice : C2017-026 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2017.8127571 Date de publication en ligne : 04/12/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2017.8127571 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89289 Documents numériques
en open access
Comparison of belief propagation ... - postprintAdobe Acrobat PDF Fully automatic analysis of archival aerial images : Current status and challenges / Sébastien Giordano (2017)
Titre : Fully automatic analysis of archival aerial images : Current status and challenges Type de document : Article/Communication Auteurs : Sébastien Giordano , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2017 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : JURSE 2017, Joint urban remote sensing event 06/03/2017 08/03/2017 Lausanne Suisse Proceedings IEEE Importance : 4 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] traitement d'imageRésumé : (auteur) Archival aerial images are a unique and relatively unexplored means to generate detailed land-cover information in 3D over the past 100 years. Many long-term environmental monitoring studies can be based on this type of image series. Such data provide a relatively dense temporal sampling of the territories with very high spatial resolution. Furthermore, photogrammetric workflows exist in order to both produce orthoimages and Digital Surface Models, with reasonable interactive actions. However, today, there is no fully automatic pipeline for generating such kind of data. This paper presents the main avenues of research in order to develop such workflow, starting from registration and radiometric issues up to land-cover classification challenges. Numéro de notice : C2017-030 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/JURSE.2017.7924620 Date de publication en ligne : 11/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/JURSE.2017.7924620 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89294 How to combine lidar and very high resolution multispectral images for forest stand segmentation? / Clément Dechesne (2017)
Titre : How to combine lidar and very high resolution multispectral images for forest stand segmentation? Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2017 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IGARSS 2017, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium 23/07/2017 28/07/2017 Fort Worth Texas - Etats-Unis Proceedings IEEE Importance : pp 2772 - 2775 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Forest stands are a basic unit of analysis for forest inventory and mapping. Stands are defined as large forested areas of homogeneous tree species composition and age. Their accurate delineation is usually performed by human operators through visual analysis of very high resolution (VHR) infra-red and visible images. This task is tedious, highly time consuming, and needs to be automated for scalability and efficient updating purposes. The most appropriate fusion of two remote sensing modalities (lidar and multispectral images) is investigated here. The multispectral images give information about the tree species while 3D lidar point clouds provide geometric information. The fusion is operated at three different levels within a semantic segmentation workflow: over-segmentation, classification, and regularization. Results show that over-segmentation can be performed either on lidar or optical images without performance loss or gain, whereas fusion is mandatory for efficient semantic segmentation. Eventually, the fusion strategy dictates the composition and nature of the forest stands, assessing the high versatility of our approach. Numéro de notice : C2017-039 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2017.8127572 Date de publication en ligne : 04/12/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2017.8127572 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91921 Involving different neighborhood types for the analysis of low-level geometric 2D and 3D features and their relevance for point cloud classification / Martin Weinmann (2017)
Titre : Involving different neighborhood types for the analysis of low-level geometric 2D and 3D features and their relevance for point cloud classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Martin Weinmann, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Boris Jutzi, Auteur Editeur : Deutsche Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation Année de publication : 2017 Collection : Tagungsbände, ISSN 0942-2870 num. 26 Conférence : DGPF 2017, 37. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF, Kulturelles Erbe erfassen und bewahren - Von der Dokumentation zum virtuellen Rundgang 08/03/2017 10/03/2017 Wurtzbourg Allemagne open access proceedings Importance : pp 179 - 191 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] semis de points Résumé : (auteur) In this paper, we address the automatic interpretation of 3D point cloud data in terms of associating a (semantic) class label to each 3D point. In particular, we aim at analyzing the behavior of standard handcrafted low-level geometric 2D and 3D features for different neighborhood types. For this purpose, we present a framework that considers four neighborhood definitions as the basis for calculating a set of 18 low-level geometric 2D and 3D features which, in turn, are provided as input to three classifiers relying on different learning principles. We demonstrate the performance of our framework on a benchmark dataset for which a labeling with respect to three structural classes (linear, planar and volumetric structures) as well as a labeling with respect to five semantic classes (wire, pole/trunk, façade, ground and vegetation) is available. The derived results clearly reveal that the suitability of the considered neighborhood types and thus the relevance of respectively extracted features with respect to the classification task varies significantly. Numéro de notice : C2017-041 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://www.dgpf.de/src/tagung/jt2017/proceedings/start.html Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91923 Documents numériques
en open access
Involving different neighborhood types ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Segmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)
Titre : Segmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers Titre original : Semantic segmentation of multimodal remote sensing data : case study of forest stands Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , 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 Importance : 8 p. Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] attribut géomètrique
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] base de données localisées IGN
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (Auteur) La délimitation des peuplements forestiers est une connaissance fondamentale pour la gestion des forêts, pour les politiques publiques, pour l’aménagement du territoire, etc. Cette tâche est encore principalement réalisée manuellement par photo-interprétation d’images géospatiales à (très) haute résolution spatiale (THR). La délimitation des peuplements a été peu abordée dans la littérature, et s’est principalement intéressée, dans des environnements forestiers, à l’extraction individuelle des arbres, qui reste imprécise, et la classification des espèces d’arbres, qui présente des résultats peu satisfaisants. Dans cet article, une méthode fondée sur la fusion des données lidar aéroportées et des images multispectrales THR est proposée pour la délimitation automatique des peuplements forestiers. Les images multispectrales donnent des informations sur les espèces d’arbres, tandis que les nuages de points lidar 3D fournissent des informations géométriques (sur la hauteur principalement). Des attributs multimodaux sont calculés, à la fois au niveau du pixel et de l’objet : les objets sont obtenus à partir d’une sur-segmentation. Une classification supervisée est ensuite effectuée au niveau de l’objet afin de discriminer grossièrement les espèces d’arbres existantes dans chaque zone d’intérêt. Les résultats de la classification sont ensuite traités pour obtenir des zones homogènes avec des frontières lisses par minimisation d’énergie. La formulation de l’énergie comporte deux parties ; une liée à la classification, et une autre dans laquelle des contraintes supplémentaires liées aux attributs précédemment calculés, sont ajoutées. Le modèle énergétique est efficace avec un gain de précision jusqu’à 15% par rapport à la classification au niveau de l’objet. Les résultats de la segmentation utilisant ce modèle ont une précision allant de 96% à 99% par rapport à la Base de Données Forêt de l’IGN. Numéro de notice : C2017-015 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01866680 Format de la ressource électronique : vers HAL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87048 Documents numériques
en open access
C2017-015-Segmentation sémantique - version auteurAdobe Acrobat PDF Sols artificialisés et processus d’artificialisation des sols : déterminants, impacts et leviers d’action / Béatrice Béchet (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Ch. 2. Analyse de scènes urbaines avec un véhicule de cartographie mobile / Bruno Vallet (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 6. Méthodes de traitement de données lidar / Clément Mallet (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 7. Modèles numériques de terrain à partir de données lidar aéroportées / Clément Mallet (2017)PermalinkA two-step decision fusion strategy: application to hyperspectral and multispectral images for urban classification / Walid Ouerghemmi (2017)PermalinkLidar detection of individual tree size in tropical forests / António Ferraz in Remote sensing of environment, vol 183 (15 September 2016)PermalinkInternational benchmarking of the individual tree detection methods for modeling 3-D canopy structure for silviculture and forest ecology using airborne laser scanning / Yunsheng Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)PermalinkAirborne lidar estimation of aboveground forest biomass in the absence of field inventory / António Ferraz in Remote sensing, vol 8 n° 8 (August 2016)PermalinkForeword to the Special Issue on 'GeoVision: Computer Vision for Geospatial Applications' / Devis Tuia in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 9 n° 7 (July 2016)PermalinkMapping and characterization of hydrological dynamics in coastal marsh using high temporal resolution Sentinel-1 images / Cécile Cazals in Remote sensing, vol 8 n° 7 (July 2016)Permalinkvol III-3 - July 2016 - [actes] XXIII ISPRS Congress, Commission III, 12–19 July 2016, Prague, Czech Republic (Bulletin de ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences) / Lena HalounovaPermalinkFusion of hyperspectral and VHR multispectral image classifications in urban α–areas / Alexandre Hervieu in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol III-3 (July 2016)PermalinkLarge-scale road detection in forested mountainous areas using airborne topographic lidar data / António Ferraz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 112 (February 2016)PermalinkPermalinkPermalinkDétection à haute résolution spatiale de la desserte forestière en milieu montagneux par lidar aéroporté / Clément Mallet in Forêt entreprise, n° 226 (janvier/février 2016)PermalinkDetection, segmentation and localization of individual trees from MMS point cloud data / Martin Weinmann (2016)PermalinkForest stand segmentation using airborne lidar data and very high resolution multispectral imagery / Clément Dechesne (2016)PermalinkLand Surface Remote Sensing in Urban and Coastal Areas, 2. Urban scene analysis with mobile mapping technology / Bruno Vallet (2016)PermalinkRemote Sensing Observations of Continental Surfaces, ch. 6. Airborne lidar data processing / Clément Mallet (2016)PermalinkRemote Sensing Observations of Continental Surfaces, ch. 7. Digital Terrain Models derived from airborne lidar data / Clément Mallet (2016)PermalinkSegmentation and localization of individual trees from MMS point cloud data acquired in urban areas / Martin Weinmann (2016)PermalinkPermalinkCanopy density model: A new ALS-derived product to generate multilayer crown cover maps / António Ferraz in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)PermalinkEffiziente Interpretation von 3D-Punktwolken durch die Abschätzung der Relevanz von Merkmalen / Martin Weinmann in AVN Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, vol 2015 n° 10 (Oktober 2015)PermalinkEditorial Theme Issue "Multitemporal remote sensing data analysis" / Clément Mallet in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 107 (September 2015)Permalinkvol 107 - September 2015 - Multitemporal remote sensing data analysis (Bulletin de ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing) / Clément MalletPermalinkvol II-3 W5 - October 2015 - [actes] ISPRS Geospatial Week 2015, 28 September–3 October 2015, La Grande Motte, France (Bulletin de ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences) / Clément MalletPermalinkDétection à haute résolution spatiale de la desserte forestière en milieu montagneux / António Ferraz in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)PermalinkSemantic point cloud interpretation based on optimal neighborhoods, relevant features and efficient classifiers / Martin Weinmann in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 105 (July 2015)PermalinkzForest : un prototype de plateforme web de covisualisation Lidar, raster et vecteur à grande échelle / David Vandergucht in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)PermalinkDistinctive 2D and 3D features for automated large-scale scene analysis in urban areas / Martin Weinmann in Computers and graphics, vol 49 (June 2015)PermalinkPublier une contribution scientifique dans la Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection / Clément Mallet in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 210 (Avril 2015)PermalinkContextual classification of point cloud data by exploiting individual 3d neigbourhoods / Martin Weinmann in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 W4 (March 2015)PermalinkFusion of Lidar and SAR data for land-cover mapping in natural environments / Clara Barbanson (2015)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkTropical forest structure characterization using airborne lidar data: an individual tree level approach / António Ferraz (dec 2015)PermalinkDetecting blind building façades from highly overlapping wide angle aerial imagery / Jean-Pascal Burochin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 96 (October 2014)PermalinkMise à jour d’une base de données d’occupation du sol à partir d’une image satellite très haute résolution : application aux données Pléiades / Adrien Gressin in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 208 (Octobre 2014)PermalinkSemantic 3D scene interpretation: A framework combining optimal neighborhood size selection with relevant features / Martin Weinmann in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 (September 2014)PermalinkChange detection in high-resolution land use/land cover geodatabases (at object level) / Emilio Domenech (01/04/2014)PermalinkExtension de l’étiquetage géographique des pixels d’une image par fouille de données / Adrien Gressin in Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, E.26 ([23/01/2014])PermalinkCombining top-down and bottom-up approaches for building detection in a single very high resolution satellite image / Mahmoud Mohammed Sidi Youssef (2014)Permalink
Senior researcher in LaSTIG & head of LaSTIG
HDR defense in 2016
Page perso : https://sites.google.com/view/clementmallet