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Perceptually shaded slope maps for the visualization of digital surface models / Thomas J. Pingel in Cartographica, vol 49 n° 4 (December 2014)  

Public [article]  inCartographica > vol 49 n° 4 (December 2014) . - pp 225 - 240 Titre : Perceptually shaded slope maps for the visualization of digital surface models Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas J. Pingel, Auteur ; Keith C. Clarke, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 225 - 240 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] analyse visuelle [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] estompage automatique [Termes descripteurs IGN] lisibilité perceptive [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] ombre [Termes descripteurs IGN] relief [Termes descripteurs IGN] représentation du relief [Termes descripteurs IGN] visualisation de données Résumé : (Auteur) Although shaded relief, or hillshaded, images are a widely used method to represent high-resolution (~1-m) digital surfaces derived from airborne laser (or LiDAR) scans, such displays may become difficult to interpret when they include surface features like buildings, roadways, and natural vegetation. One possible alternative as a visualization of such surface models is a representation based on slope shading – the steeper, the darker – but attenuated to the perceptual bias of overestimation of slope. The empirical work presented here demonstrates that Perceptually Shaded Slope Maps (PSSMs) perform as well or better than either hillshaded or hypsometric images on map-reading tasks, including profile estimation and mental rotation. Numéro de notice : A2014-650 Thématique : IMAGERIE Nature : Article En ligne : http://dx.doi.org/10.3138/carto.49.4.2141 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75098 [article]

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An improved simple morphological filter for the terrain classification of airborne LIDAR data / Thomas J. Pingel in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 77 (March 2013)

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 77 (March 2013) . - pp 21 - 30 Titre : An improved simple morphological filter for the terrain classification of airborne LIDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas J. Pingel, Auteur ; Keith C. Clarke, Auteur ; William A. Mcbride, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 21 - 30 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] réalité virtuelle Résumé : (Auteur) Terrain classification of LIDAR point clouds is a fundamental problem in the production of Digital Elevation Models (DEMs). The Simple Morphological Filter (SMRF) addresses this problem by applying image processing techniques to the data. This implementation uses a linearly increasing window and simple slope thresholding, along with a novel application of image inpainting techniques. When tested against the ISPRS LIDAR reference dataset, SMRF achieved a mean 85.4% Kappa score when using a single parameter set and 90.02% when optimized. SMRF is intended to serve as a stable base from which more advanced progressive filters can be designed. This approach is particularly effective at minimizing Type I error rates, while maintaining acceptable Type II error rates. As a result, the final surface preserves subtle surface variation in the form of tracks and trails that make this approach ideally suited for the production of DEMs used as ground surfaces in immersive virtual environments. Numéro de notice : A2013-112 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32250 [article]

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