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Fusing meter-resolution 4-D InSAR point clouds and optical images for semantic urban infrastructure monitoring / Yuanyuan Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)
[article]
Titre : Fusing meter-resolution 4-D InSAR point clouds and optical images for semantic urban infrastructure monitoring Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuanyuan Wang, Auteur ; Xiao Xiang Zhu, Auteur ; Bernhard Zeisl, Auteur ; Marc Pollefeys, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 14 - 26 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] données 4D
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] géométrie de l'image
[Termes IGN] image à résolution métrique
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] pont
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] surveillance d'ouvrage
[Termes IGN] voie ferrée
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) Using synthetic aperture radar (SAR) interferometry to monitor long-term millimeter-level deformation of urban infrastructures, such as individual buildings and bridges, is an emerging and important field in remote sensing. In the state-of-the-art methods, deformation parameters are retrieved and monitored on a pixel basis solely in the SAR image domain. However, the inevitable side-looking imaging geometry of SAR results in undesired occlusion and layover in urban area, rendering the current method less competent for a semantic-level monitoring of different urban infrastructures. This paper presents a framework of a semantic-level deformation monitoring by linking the precise deformation estimates of SAR interferometry and the semantic classification labels of optical images via a 3-D geometric fusion and semantic texturing. The proposed approach provides the first “SARptical” point cloud of an urban area, which is the SAR tomography point cloud textured with attributes from optical images. This opens a new perspective of InSAR deformation monitoring. Interesting examples on bridge and railway monitoring are demonstrated. Numéro de notice : A2017-018 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2554563 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2554563 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83949
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 1 (January 2017) . - pp 14 - 26[article]