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Classification of aerial photogrammetric 3D point clouds / Carlos Becker in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 5 (mai 2018)
[article]
Titre : Classification of aerial photogrammetric 3D point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Carlos Becker, Auteur ; E. Rosinskaya, Auteur ; N. Häni, Auteur ; E. d' Angelo, Auteur ; Christoph Strecha, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 287 - 295 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] Pix4D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] valeur radiométriqueRésumé : (Auteur) We present a powerful method to extract per-point semantic class labels from aerial photogrammetry data. Labeling this kind of data is important for tasks such as environmental modeling, object classification, and scene understanding. Unlike previous point cloud classification methods that rely exclusively on geometric features, we show that incorporating color information yields a significant increase in accuracy in detecting semantic classes. We test our classification method on four real-world photogrammetry datasets that were generated with Pix4Dmapper, and with varying point densities. We show that off-the-shelf machine learning techniques coupled with our new features allow us to train highly accurate classifiers that generalize well to unseen data, processing point clouds containing 10 million points in less than three minutes on a desktop computer. We also demonstrate that our approach can be used to generate accurate Digital Terrain Models, outperforming approaches based on more simple heuristics such as Maximally Stable Extremal Regions. Numéro de notice : A2018-161 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.84.5.287 Date de publication en ligne : 01/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.5.287 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89793
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 5 (mai 2018) . - pp 287 - 295[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2018051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Putting stock in your survey / Bernard Draeyer in GEO: Geoconnexion international, vol 13 n° 2 (february 2014)
[article]
Titre : Putting stock in your survey Type de document : Article/Communication Auteurs : Bernard Draeyer, Auteur ; Christoph Strecha, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 32 - 34 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] photogrammétrie aérienneRésumé : (Auteur) How accurate is UAV surveying for determining stockpile volume? The authors took up the challenge of comparing UAV imagery with lidar scans to see how they matched up. Numéro de notice : A2014-059 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32964
in GEO: Geoconnexion international > vol 13 n° 2 (february 2014) . - pp 32 - 34[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 062-2014021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible