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Shadow detection and removal in RGB VHR images for land use unsupervised classification / A. Movia in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)
[article]
Titre : Shadow detection and removal in RGB VHR images for land use unsupervised classification Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Movia, Auteur ; A. Beina, Auteur ; F. Crosilla, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 485 - 495 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] analyse procustéenne
[Termes IGN] anisotropie
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] détection d'ombre
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] factorisation de Cholesky
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image RVBRésumé : (Auteur) Nowadays, high resolution aerial images are widely available thanks to the diffusion of advanced technologies such as UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) and new satellite missions. Although these developments offer new opportunities for accurate land use analysis and change detection, cloud and terrain shadows actually limit benefits and possibilities of modern sensors.
Focusing on the problem of shadow detection and removal in VHR color images, the paper proposes new solutions and analyses how they can enhance common unsupervised classification procedures for identifying land use classes related to the CO2 absorption.
To this aim, an improved fully automatic procedure has been developed for detecting image shadows using exclusively RGB color information, and avoiding user interaction. Results show a significant accuracy enhancement with respect to similar methods using RGB based indexes.
Furthermore, novel solutions derived from Procrustes analysis have been applied to remove shadows and restore brightness in the images. In particular, two methods implementing the so called “anisotropic Procrustes” and the “not-centered oblique Procrustes” algorithms have been developed and compared with the linear correlation correction method based on the Cholesky decomposition.
To assess how shadow removal can enhance unsupervised classifications, results obtained with classical methods such as k-means, maximum likelihood, and self-organizing maps, have been compared to each other and with a supervised clustering procedure.Numéro de notice : A2016-793 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2016.05.004 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.05.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82510
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 119 (September 2016) . - pp 485 - 495[article]A simplified analytical model for a-priori Lidar pointpositioning error estimation and a review of Lidar error source / Mihaela Triglav Cekada in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 75 n° 12 (December 2009)
[article]
Titre : A simplified analytical model for a-priori Lidar pointpositioning error estimation and a review of Lidar error source Type de document : Article/Communication Auteurs : Mihaela Triglav Cekada, Auteur ; F. Crosilla, Auteur ; Mojca Kosmatin-Fras, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : pp 1425 - 1439 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] erreur de positionnement
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] modèle d'erreur
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] source d'erreurRésumé : (Auteur) Although various rigorous lidar error models already exist and examples of a-posteriori studies of lidar data accuracies verified with field-work can be found in the literature, a simple measure to define a-priori error sizes is not available. In this paper, the lidar error contributions are described in detail: the basic systematic error sources, the flight-mission-related error sources, and the target-characteristic-related error sources. A review of the different error-source sizes is drawn from the literature in order to define the boundary conditions for each error size. Schenk’s geolocation equation is used as a basis for deriving a simplified error model. This model enables a quick calculation and gives a-priori plausible values for the average and maximum error size, independent of the scan and heading angles as well as being independent of any specific lidar system’s characteristics. Additionally, some notes are provided for assistance when ordering lidar data, to enable easier a-posteriori quality control. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2009-501 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.75.12.1425 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.75.12.1425 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30130
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 75 n° 12 (December 2009) . - pp 1425 - 1439[article]A robust method for filtering non-ground measurements from airborne Lidar data / F. Crosilla in GIS Geo-Informations-Systeme, vol 2004 n° 12 (Dezember 2004)
[article]
Titre : A robust method for filtering non-ground measurements from airborne Lidar data Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Crosilla, Auteur ; D. Visintini, Auteur ; G. Prearo, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 35 - 41 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme de filtrage
[Termes IGN] ALTM
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] interaction spatiale
[Termes IGN] Italie
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] modèle de régressionRésumé : (Auteur) This paper proposes a new filtering method of non-ground measurements from airborne LIDAR data through a Simultaneous Auto-Regressive (SAR) analytical model and exploiting a Foward Search (FS) algorithm. In SAR models, with respect to classical spatial regression models, the correlation among adjacent measured points is taken into account, by considering two quantities for the measured dataset : a coefficient of spatial interaction and matrix of point adjacency (binary digits for regular grids or real numbers for irregular ones). The method has been implemented using Matlab® language and applied either to differently simulated LIDAR datasets or really measured points, these last acquired with an Optech® ALTM 3033 system in the city of Gorizia (North-east Italy). Numéro de notice : A2004-532 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27049
in GIS Geo-Informations-Systeme > vol 2004 n° 12 (Dezember 2004) . - pp 35 - 41[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 058-04121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible B-spline function analysis and design for high reliable DTM generation / F. Crosilla in GIS Geo-Informations-Systeme, vol 11 n° 4 (August 1998)
[article]
Titre : B-spline function analysis and design for high reliable DTM generation Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Crosilla, Auteur ; I. Barbacetto, Auteur Année de publication : 1998 Article en page(s) : pp 15 - 19 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] automatisation
[Termes IGN] B-Spline
[Termes IGN] erreur de mesure
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] précision
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : Présentation de méthodes automatiques permettant de développer la fiabilité et la précision de MNT. Ces méthodes consistent à déterminer la présence possible d'erreurs de mesure et à choisir le nombre de points acquis et leur position dans l'espace. Un exemple est présenté à l'appui de la méthode proposée. Numéro de notice : A1998-123 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26090
in GIS Geo-Informations-Systeme > vol 11 n° 4 (August 1998) . - pp 15 - 19[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 058-98041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible