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Auteur Valérie Gouet-Brunet
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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
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C2017-015-Segmentation sémantique - version auteurAdobe Acrobat PDF Segmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)
Titre : Segmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2017 Importance : 220 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat pour obtenir le grade de docteur délivré par l’Université Paris-Est, spécialité doctorale Sciences et Technologies de l’Information GéographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] attribut
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] essence d'arbre
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] zone homogèneIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les peuplements forestiers constituent une entité de base pour l’inventaire forestier statistique et la cartographie. Ils sont définis comme de (grandes) zones forestières (par exemple, de plus de 2 ha) et de composition homogène en termes d’essences d’arbres et d’âge. Leur délimitation précise est généralement effectuée par des opérateurs humains par une analyse visuelle d’images contenant un canal infrarouges à très haute résolution (THR). Cette tâche est fastidieuse, nécessite beaucoup de temps et doit donc être automatisée pour un suivi de l’évolution et une mise à jour plus efficace des bases de données. Une méthode fondée sur la fusion de données lidar aéroportées et d’images multispectrales THR est proposée pour la délimitation automatique de peuplements forestiers contenant une essence dominante (c’est à dire, pure à plus de 75%). Il s’agit en effet d’une tâche préliminaire importante pour la mise à jour de la base de données de la couverture forestière. La méthode est adaptable à la donnée et au paysage étudié. Elle est composée de quatre étapes qui sont analysées en profondeur qui tirent le meilleur parti des différents sources de données de télédétection, à l’aide de processus de fusion à plusieurs niveaux des images optiques VHR et du nuage de points lidar 3D aéroporté mais aussi de l’analyse de la base de données géographique (BD Forêt) décrivant la forêt Française. Des attributs multimodaux sont d’abord extraits et leur pertinence est évaluée. Ces attributs sont ensuite croisée avec une sur-segmentation afin d’obtenir des attributs au niveau de l’objet. Il peut s’agir d’arbres (obtenus à partir du nuage de points) ou de tout autre objet de taille et/ou de forme similaire. En raison du nombre élevé d’attributs, une sélection d’attributs est ensuite effectuée. Elle permet de réduire les temps de calcul, d’améliorer la discrimination ainsi que d’évaluer la pertinence des attributs extraits et la complémentarité des données de télédétection. Une classification supervisée fondée objet est ensuite effectuée avec l’algorithme supervisé des Forêts Aléatoires. Une attention spéciale est apportée à la création du jeu d’apprentissage afin de faire face aux erreurs potentielles de la base de données Forêt. Enfin, le résultat de la classification est ensuite traité afin d’obtenir des zones homogènes avec des frontières lisses. Ce lissage est effectué de manière globale sur l’image en minimisant une énergie, dans laquelle contraintes supplémentaires sont proposées en plus des formulations classiques pour former la fonction d’énergie. Ce problème est reformulé de manière graphique et résolu par une approche de type coupe de graphe. Une étude détaillée des différentes parties de la chaîne de traitement proposée à été réalisée. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée fournit des résultats très satisfaisants en termes d’étiquetage et de délimitation des peuplements, même pour des régions spatialement éloignées et présentant des paysages différents. La méthode proposée permet également d’évaluer la complémentarité des sources de données de télédétection (à savoir le lidar et les images optiques THR). Plusieurs schémas de fusion sont par ailleurs proposés en fonction du niveau de détail souhaité et des éventuelles contraintes opérationnelles (temps de calculs, données). Note de contenu : 1- Introduction
2- State of the art
3- Proposed framework
4- Flowchart assessment
5- Regularization: how to obtain smooth relevant stands?
6- Data fusion
7- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 17504 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences et Technologies de l’Information Géographique : Paris-Est : 2017 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-01760483 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90390 Quelle carte numérique pour le véhicule autonome ? / Pascal Vasseur in Transport environnement circulation TEC, n° 231 (novembre 2016)
[article]
Titre : Quelle carte numérique pour le véhicule autonome ? Type de document : Article/Communication Auteurs : Pascal Vasseur, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Bahman Soheilian , Auteur ; Cédric Demonceaux, Auteur ; Patrick Rives, Auteur Année de publication : 2016 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Transports
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] véhicule sans pilote
[Termes IGN] visualisation 2DRésumé : (auteur) La cartographie devient un enjeu primordial qui se traduit actuellement par des bouleversements très importants chez les équipementiers et constructeurs automobiles ainsi que les sociétés du numérique. Bien que Google Maps reste un acteur central de ce secteur, de nombreuses concurrences s’organisent avec le rachat de Here par Audi, BMW et Daimler, le rapprochement de TomTom et de Bosch, l’acquisition de MapSense par Apple ou encore la récupération de Bing Maps par Uber, sans oublier bien entendu les acteurs tels que l’IGN, OpenStreetMap, Garmin, ViaMichelin. Il est donc intéressant de s’interroger sur ce qui doit constituer une carte numérique pour le véhicule autonome. Numéro de notice : A2016--200 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans En ligne : https://www.revuetec.com/revue/carte-numerique-vehicule-autonome/ Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91910
in Transport environnement circulation TEC > n° 231 (novembre 2016)[article]Forest stand segmentation using airborne lidar data and very high resolution multispectral imagery / Clément Dechesne (2016)
Titre : Forest stand segmentation using airborne lidar data and very high resolution multispectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Alexandre Hervieu , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2016 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 41-B3 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2016, Commission 3, 23th international congress 12/07/2016 19/07/2016 Prague République tchèque ISPRS OA Archives Commission 3 Importance : pp 207 - 214 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] algorithme Graph-Cut
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Forest stands are the basic units for forest inventory and mapping. Stands are large forested areas (e.g., ≥ 2 ha) of homogeneous tree species composition. The accurate delineation of forest stands is usually performed by visual analysis of human operators on very high resolution (VHR) optical images. This work is highly time consuming and should be automated for scalability purposes. In this paper, a method based on the fusion of airborne laser scanning data (or lidar) and very high resolution multispectral imagery for automatic forest stand delineation and forest land-cover database update is proposed. The multispectral images give access to the tree species whereas 3D lidar point clouds provide geometric information on the trees. Therefore, multi-modal features are computed, both at pixel and object levels. The objects are individual trees extracted from lidar data. A supervised classification is performed at the object level on the computed features in order to coarsely discriminate the existing tree species in the area of interest. The analysis at tree level is particularly relevant since it significantly improves the tree species classification. A probability map is generated through the tree species classification and inserted with the pixel-based features map in an energetical framework. The proposed energy is then minimized using a standard graph-cut method (namely QPBO with α-expansion) in order to produce a segmentation map with a controlled level of details. Comparison with an existing forest land cover database shows that our method provides satisfactory results both in terms of stand labelling and delineation (matching ranges between 94% and 99%). Numéro de notice : C2016-040 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLI-B3-207-2016 Date de publication en ligne : 09/06/2016 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B3-207-2016 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91852 Documents numériques
en open access
Forest stand segmentation ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Augmenting vehicle localization accuracy with cameras and 3D road infrastructure database / Lijun Wei (2015)
Titre : Augmenting vehicle localization accuracy with cameras and 3D road infrastructure database Type de document : Article/Communication Auteurs : Lijun Wei , Auteur ; Bahman Soheilian , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2015 Collection : Lecture notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 num. 8925 Conférence : ECCV 2014, 13th European conference on computer vision, workshops 06/09/2014 12/09/2014 Zurich Suisse Proceedings Springer Importance : pp 194 - 208 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes IGN] base de données routières
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] précision de localisation
[Termes IGN] signalisation routière
[Termes IGN] véhicule automobileRésumé : (auteur) Accurate and continuous vehicle localization in urban environments has been an important research problem in recent years. In this paper, we propose a landmark based localization method using road signs and road markings. The principle is to associate the online detections from onboard cameras with the landmarks in a pre-generated road infrastructure database, then to adjust the raw vehicle pose predicted by the inertial sensors. This method was evaluated with data sequences acquired in urban streets. The results prove the contribution of road signs and road markings for reducing the trajectory drift as absolute control points. Numéro de notice : C2014-016 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/978-3-319-16178-5_13 Date de publication en ligne : 19/03/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-16178-5_13 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83180 Detection of abrupt changes in spatial relationships in video sequences / Abdalbassir Abou-Elailah (2015)PermalinkVisual word spatial arrangement for image retrieval and classification / Otávio A.B. Penatti in Pattern recognition, vol 47 n° 2 ([01/02/2014])PermalinkPermalinkManifold harmonic transform and spatial relationships for partial 3D object retrieval / Nguyen-Vu Hoang (April 2014)PermalinkObject detection and localization using a knowledge graph on spatial relationships / Nguyen-Vu Hoang (July 2013)PermalinkSketch-Finder: efficient and effective sketch-based retrieval for large image collections / Carlos Alberto Pimentel Filho (August 2013)PermalinkEmbedding spatial information into image content description for scene retrieval / Nguyen-Vu Hoang in Pattern recognition, vol 43 n° 9 (September 2010)Permalink
- Member of the steering committee of the Time Machine Organisation, association resulting from the CSA Time Machine project. See https://www.timemachine.eu/time-machine-organisation/