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Improving public data for building segmentation from Convolutional Neural Networks (CNNs) for fused airborne lidar and image data using active contours / David Griffiths in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 154 (August 2019) . - pp 70 - 83 Titre : Improving public data for building segmentation from Convolutional Neural Networks (CNNs) for fused airborne lidar and image data using active contours Type de document : Article/Communication Auteurs : David Griffiths, Auteur ; Jan Böhm , Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 70 - 83 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] bati [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection de contours [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] données publiques [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] image RVB [Termes IGN] Royaume-Uni [Termes IGN] scène urbaine [Termes IGN] segmentation sémantique [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] zone rurale Résumé : (Auteur) Robust and reliable automatic building detection and segmentation from aerial images/point clouds has been a prominent field of research in remote sensing, computer vision and point cloud processing for a number of decades. One of the largest issues associated with deep learning methods is the high quantity of data required for training. To help address this we present a method to improve public GIS building footprint labels by using Morphological Geodesic Active Contours (MorphGACs). We demonstrate by improving the quality of building footprint labels for detection and semantic segmentation, more robust and reliable models can be obtained. We evaluate these methods over a large UK-based dataset of 24556 images containing 169835 building instances. This is achieved by training several Mask/Faster R-CNN and RetinaNet deep convolutional neural networks. Networks are supplied with both RGB and fused RGB-lidar data. We offer quantitative analysis on the benefits of the inclusion of depth data for building segmentation. By employing both methods we achieve a detection accuracy of 0.92 (mAP@0.5) and segmentation f1 scores of 0.94 over a 4911 test images ranging from urban to rural scenes. Numéro de notice : A2019-265 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.05.013 Date de publication en ligne : 06/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.05.013 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93079 [article]

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
081-2019081	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible
081-2019083	DEP-RECP	Revue	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2019082	DEP-RECF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Close-range photogrammetry and 3D imaging / Thomas Luhmann (2019)  

Public Titre : Close-range photogrammetry and 3D imaging Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Thomas Luhmann, Auteur ; Stuart Robson, Auteur ; Stephen Kyle, Auteur ; Jan Böhm , Auteur Editeur : Berlin, New York : Walter de Gruyter Année de publication : 2019 Importance : 822 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-11-060724-6 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] analyse d'image numérique [Termes IGN] étalonnage [Termes IGN] image 3D [Termes IGN] instrument de photogrammétrie [Termes IGN] logiciel de photogrammétrie [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] orientation d'image [Termes IGN] photogrammétrie métrologique [Termes IGN] précision des mesures [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] transformation mathématique Index. décimale : 33.30 Photogrammétrie numérique Résumé : (Editeur) This is the third edition of the well-known guide to close-range photogrammetry. It provides a thorough presentation of the methods, mathematics, systems and applications which comprise the subject of close-range photogrammetry, which uses accurate imaging techniques to analyse the three-dimensional shape of a wide range of manufactured and natural objects. Note de contenu : 1. Introduction 2. Mathematical fundamentals 3. Imaging technology 4. Analytical methods 5. Digital image analysis 6. Measuring tasks and systems 7. Measurement design and quality 8. Example applications Numéro de notice : 26341 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours DOI : 10.1515/9783110607253 Accessibilité hors numérique : Non accessible via le SUDOC En ligne : https://doi.org/10.1515/9783110607253 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95700

The iQmulus urban showcase: automatic tree classification and identification in huge mobile mapping point clouds / Jan Böhm (2016)    

Public contenu dans 23th ISPRS international congress, 3. Commission III / Lena Halounova (2016)   Titre : The iQmulus urban showcase: automatic tree classification and identification in huge mobile mapping point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Jan Böhm , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; T. Gierlinger, Auteur ; M. Krämer, Auteur ; R.E. Lindenberg, Auteur ; K. Liu, Auteur ; F. Michel, Auteur ; B. Sirmacek, 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 : IQmulus / Métral, Claudine Conférence : ISPRS 2016, Commission 3, 23th international congress 12/07/2016 19/07/2016 Prague République tchèque ISPRS OA Archives Commission 3 Importance : pp 301 - 307 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] arbre urbain [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] données massives [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] Spark [Termes IGN] Toulouse [Termes IGN] traitement de données localisées Résumé : (auteur) Current 3D data capturing as implemented on for example airborne or mobile laser scanning systems is able to efficiently sample the surface of a city by billions of unselective points during one working day. What is still difficult is to extract and visualize meaningful information hidden in these point clouds with the same efficiency. This is where the FP7 IQmulus project enters the scene. IQmulus is an interactive facility for processing and visualizing big spatial data. In this study, the potential of IQmulus is demonstrated on a laser mobile mapping point cloud of 1 billion points sampling ~ 10 km of street environment in Toulouse, France. After the data is uploaded to the IQmulus Hadoop Distributed File System, a workflow is defined by the user consisting of retiling the data followed by a PCA driven local dimensionality analysis, which runs efficiently on the IQmulus cloud facility using a Spark implementation. Points scattering in 3 directions are clustered in the tree class, and are separated next into individual trees. Five hours of processing at the 12 node computing cluster results in the automatic identification of 4000+ urban trees. Visualization of the results in the IQmulus fat client helps users to appreciate the results, and developers to identify remaining flaws in the processing workflow. Numéro de notice : C2016-041 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLI-B3-301-2016 Date de publication en ligne : 09/06/2016 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B3-301-2016 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91853

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Stereo-imaging network design for precise and dense 3D reconstruction / Ali Hosseininaveh Ahmadabadian in Photogrammetric record, vol 29 n° 147 (September - November 2014)  

Public [article]  inPhotogrammetric record > vol 29 n° 147 (September - November 2014) . - pp 317 - 336 Titre : Stereo-imaging network design for precise and dense 3D reconstruction Type de document : Article/Communication Auteurs : Ali Hosseininaveh Ahmadabadian, Auteur ; S. Robson, Auteur ; Jan Böhm , Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 317 - 336 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] angle de visée [Termes IGN] modèle stéréoscopique [Termes IGN] photogrammétrie terrestre [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] système de référence local Résumé : (Auteur) This paper presents a novel stereo-imaging network design strategy comprising four steps: datum definition, optimum distance estimation, candidate camera position generation, and lastly clustering and selection of vantage viewpoints. An approximate 3D mesh model of an object from a quick low-cost system is used in the first step of the method. An ellipsoid is fitted to the rough model in order to find a suitable imaging distance regarding range- and visibility-related constraints for a stereopair. Next, a set of viewpoints is provided taking into account the ellipsoid and the calculated distance. Finally, camera positions and orientations are defined by clustering and choosing the vantage viewpoints. A system, called “imaging network designer” (IND), has been developed based on this method and is evaluated with two different tests. Results show that IND can provide an imaging network, which fulfils the expected precision for the entire object. Numéro de notice : A2014-491 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1111/phor.12076 Date de publication en ligne : 18/09/2014 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12076 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74080 [article]

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106-2014031	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

vol 76 - February 2013 - Special issue: Terrestrial 3D modelling (Bulletin de ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing) / International society for photogrammetry and remote sensing (1980 -)  

Public [n° ou bulletin]  est un bulletin de ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing / International society for photogrammetry and remote sensing (1980 -) (1990 -)   Titre : vol 76 - February 2013 - Special issue: Terrestrial 3D modelling Type de document : Périodique Auteurs : International society for photogrammetry and remote sensing (1980 -), Auteur ; Fabio Remondino, Éditeur scientifique ; Jan Böhm , Éditeur scientifique Année de publication : 2013 Importance : 102 p. Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie Numéro de notice : 081-201302 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Numéro de périodique En ligne : http://www.sciencedirect.com/science/journal/09242716/76 Format de la ressource électronique : URL sommaire Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=17311 [n° ou bulletin]

Contient

• Model driven reconstruction of roofs from sparse LIDAR point clouds / A. Henn in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 76 (February 2013)  
• Segmentation of terrestrial laser scanning data using geometry and image information / S. Barnea in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 76 (February 2013)  
• Combining terrestrial stereophotogrammetry, DGPS and GIS-based 3D voxel modelling in the volumetric recording of archaeological features / H. Orengo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 76 (February 2013)  
• Ground filtering and vegetation mapping using multi-return terrestrial laser scanning / Francesco Pirotti in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 76 (February 2013)  
• Automatic orientation and 3D modelling from markerless rock art imagery / J. Lerma in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 76 (February 2013)  
• One billion points in the cloud – an octree for efficient processing of 3D laser scans / Jan Elseberg in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 76 (February 2013)  

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081-2013021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Modelbasierte Segmentierung und Objekterkennung aus Distanzbildern / Jan Böhm (2005)  

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An integrated approach for the orientation of terrestrial outdoor scenes / Norbert Haala in GIS Geo-Informations-Systeme, vol 2002 n° 12 (Dezember 2002)

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