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Auteur Nesrine Chehata
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PhD student at MATIS, from 2001 to 2005 - then, research fellow at LASTIG
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Génération de modèles numériques de terrain par fusion de données lidar et image / Frédéric Bretar in Traitement du signal, vol 26 n° 2 (2009-2)
[article]
Titre : Génération de modèles numériques de terrain par fusion de données lidar et image Titre original : Generating digital terrain model: joint use of airborne lidar data and optical images Type de document : Article/Communication Auteurs : Frédéric Bretar, Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : 15 p. Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] altitude
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] espace rural
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] flore locale
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] interpolation
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] Morbihan (golfe du)
[Termes IGN] orthoimage couleur
[Termes IGN] pente
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) La représentation numérique de la surface topographique est une donnée de base pour appréhender toute gestion de l'environnement et des risques naturels. En complément de l'image traditionnelle riche en contenu sémantique, la télédétection active lidar fournit des données altimétriques de la surface terrestre à une précision encore inégalée par les techniques stéréoscopiques classiques. Sous la forme d'un nuage de points tri-dimensionnel, nous présentons dans cet article une méthode pour générer un Modèle Numérique de Terrain à partir de ces données lidar conjointement avec des données image. Nous nous intéressons particulièrement aux milieux ruraux peu urbanisés pour lesquels une cartographie grande échelle est un enjeu majeur. L'algorithme que nous proposons est basé sur un filtrage prédictif de Kalman pour lequel la composante temporelle est remplacée par une indexation spatiale. Appliqué au calcul de la pente locale et de l'altitude du terrain, il s'agit de combiner linéairement une «mesure» basée sur l'analyse du nuage de points dans un environnement local cylindrique et une « prédiction » basée sur les calculs déjà effectués. Le facteur de combinaison linéaire est calculé en fonction des incertitudes respectives sur la «mesure» et sur la « prédiction » des états du système. Nous soulignons également l'importance de la prise en compte de la pente locale pour la détermination de la hauteur du sol. Si les données lidar fournissent parfois des informations altimétriques sur le terrain en présence de végétation, la densité de points au sol en présence de végétation dense devient très faible. Nous introduisons alors une adaptation du système de voisinage local basé sur l'intégration de données image et d'intensité lidar au sein d'un prédicteur de zones de végétation haute. Celui-ci s'accroît lorsque la densité de points au sol diminue, augmentant ainsi la probabilité de trouver des points sol. Nous présentons pour finir des résultats prometteurs pour la poursuite de ce travail sur le Golfe du Morbihan. Numéro de notice : A2009-585 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (1940-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans En ligne : http://hdl.handle.net/2042/28812 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33547
in Traitement du signal > vol 26 n° 2 (2009-2) . - 15 p.[article]Documents numériques
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Génération de modèles numériques de terrain ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF en open access
13915_art_generation_mnt_ts_bretar_et_al.pdfAdobe Acrobat PDF A graph cut optimization guided by 3D-features for surface height recovery / Nesrine Chehata in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 2 (March - April 2009)
[article]
Titre : A graph cut optimization guided by 3D-features for surface height recovery Type de document : Article/Communication Auteurs : Nesrine Chehata , Auteur ; Franck Jung , Auteur ; Georges Stamon, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : pp 193 - 203 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] description multiniveau
[Termes IGN] données localisées 2D
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] image à résolution submétrique
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] rapport base hauteurRésumé : (Auteur) This paper aims to present a new approach for automatic urban scene modeling from high-resolution satellite images with focus on building areas. The input data consist of a panchromatic stereo pair of satellite images, with a submetric resolution of 50–70 cm and a low Base to Height ratio B/H [0.05–0.2]. Since a detailed extraction and description of building roofs is complex in a satellite context, we propose to describe the scene by means of a 3D-surface that provides either raster or vector information using different description levels. The main contribution of our approach is the use of 3D-features such as 3D-segments and 3D-facets to guide the optimization process. 3D surface modeling can be formulated as a matching problem that can be solved by graph cut minimization. The novelty consists in the original construction of the graph to combine input 2D data and 3D feature constraints to control the final surface. Complementary features are used. 3D-segments modelize discontinuities and 3D-facets help to regularize the surface by planar patches. The proposed automatic system provides a surface height map with subpixellar precision. Moreover, the system is generic and extensible to other data such as aerial and terrestrial images or to a multiple view context. External databases can also be easily added to the process to constrain the optimization. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2009-098 Affiliation des auteurs : IGN (1940-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2008.10.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2008.10.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29728
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 64 n° 2 (March - April 2009) . - pp 193 - 203[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-09021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-09022 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Airborne lidar feature selection for urban classification using random forests / Nesrine Chehata (2009)
contenu dans ISPRS Workshop Laserscanning'09, Paris, France, September 1-2, 2009 / Frédéric Bretar (2009)
Titre : Airborne lidar feature selection for urban classification using random forests Type de document : Article/Communication Auteurs : Nesrine Chehata , Auteur ; Li Guo, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2009 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 38-3/W8 Conférence : ISPRS 2009, Workshop LaserScanning 01/09/2009 02/09/2009 Paris France OA Archives proceedings Importance : pp 207 - 212 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] lidar à retour d'onde complèteRésumé : (Auteur) Various multi-echo and Full-waveform (FW) lidar features can be processed. In this paper, multiple classifers are applied to lidar feature selection for urban scene classification. Random forests are used since they provide an accurate classification and run efficiently on large datasets. Moreover, they return measures of variable importance for each class. The feature selection is obtained by backward elimination of features depending on their importance. This is crucial to analyze the relevance of each lidar feature for the classification of urban scenes. The Random Forests classification using selected variables provide an overall accuracy of 94.35%. Numéro de notice : C2009-005 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVIII/3-W8/papers/207_laserscanning09.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=65045
Titre : Lidar data classification using hierarchical K-means clustering Type de document : Article/Communication Auteurs : Frédéric Bretar, Auteur ; Nicolas David , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2008 Collection : International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, ISSN 0252-8231 num. 37-B3 Conférence : ISPRS 2008, 21st ISPRS world congress 03/07/2008 11/07/2008 Pékin Chine OA ISPRS Archives Importance : pp 325 - 330 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] classification ascendante hiérarchique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] filtrage de points
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] pente
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) This paper deals with lidar point cloud filtering and classification for modelling the Terrain and more generally for scene segmentation. In this study, we propose to use the well-known K-means clustering algorithm that filters and segments (point cloud) data. The K-means clustering is well adapted to lidar data processing, since different feature attributes can be used depending on the desired classes. Attributes may be geometric or textural when processing only 3D-point cloud but also spectral in case of joint use of optical images and lidar data. The algorithm is based on a fixed neighbourhood size that can deal with steep relief covered by dense vegetation, mountainous area and terrains which present micro-relieves. The novelty of our algorithm consists in providing a hierarchical splitting clustering to extract ground points. The number of cluster splits is used to qualify automatically the classification reliability. This point is rarely treated in previous works. Moreover landscape predictors such as slope map are used to locally refine the classification. Finally, the methodology is extended to a multi-scale framework. The hierarchical clustering is processed from coarse DTM resolution to finer one. This implementation improves the algorithm robustness and ensures reliable ground estimation. Quantitative and qualitative results are presented on the ISPRS data set. Numéro de notice : 10664 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVII/congress/3b_pdf/65.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64215 Documents numériques
en open access
10664_isprs_2008_chehata.pdfAdobe Acrobat PDF Terrain modeling from lidar data: Hierarchical K-means filtering and Markovian regularization / Nesrine Chehata (2008)
Titre : Terrain modeling from lidar data: Hierarchical K-means filtering and Markovian regularization Type de document : Article/Communication Auteurs : Nesrine Chehata , Auteur ; Frédéric Bretar, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2008 Conférence : ICIP 2008, 15th IEEE International Conference on Image Processing 12/10/2008 15/10/2008 San Diego Californie - Etats-Unis Proceedings IEEE Importance : pp 1900 - 1903 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] modèle numérique de terrainRésumé : (auteur) Lidar 3D point cloud corresponds to the terrestrial topography, including true ground and objects belonging either to vegetated areas or to human made features. This paper deals with DTM (digital terrain model) production. First step filtering data into ground and off-ground points is based on a multi-resolution coarse-to-fine approach. The K-means algorithm is used in a hierarchical way that provides robust data filtering. The number of cluster splits is used to automatically qualify the filtering reliability. This point is rarely treated in previous works. Secondly, a regularization process over ground points generates an accurate DTM on a regular grid. The fine DTM is processed with ground points without using classical interpolation algorithms. In fact, a Markovian regularization minimizes a global energy that confronts the terrain regularity and the goodness of fit to the data. It also depends on the filtering reliability. Conclusive results are presented on vegetated and mountainous areas and provide realistic terrain models. Numéro de notice : C2008-043 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2008.4712151 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2008.4712151 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103445 Cartographic product evaluation: an operational system with different checking levels / Nesrine Chehata in Traitement du signal, vol 24 n° 5 (Octobre 2007)PermalinkDigital terrain model on vegetated areas: joint use of airborne Lidar data and optical images / Frédéric Bretar (2007)PermalinkDétection et reconstruction de facettes 3D par approche hiérarchique par régions, à partir de couples d'images satellite THR / Nesrine Chehata in Bulletin d'information scientifique et technique de l'IGN, n° 75 (mars 2006)PermalinkInterprétation de scènes urbaines à partir d'images satellitaires THR : reconstruction de facettes 3D et optimisation globale 3D / Nesrine Chehata in Bulletin d'information scientifique et technique de l'IGN, n° 75 (mars 2006)PermalinkSegmentation multi-échelles d'images et applications / Laurent Guigues in Bulletin d'information scientifique et technique de l'IGN, n° 75 (mars 2006)PermalinkHybrid digital elevation model production guided by 3D-primitives: a global optimization algorithm using graph cuts / Nesrine Chehata (2005)PermalinkModélisation 3D de scènes urbaines à partir d'images satellitaires à très haute résolution / Nesrine Chehata (2005)PermalinkGénération de MNE hybrides (Raster/Vecteur) : optimisation à base de flots de graphes contrainte par des primitives 3D / Nesrine Chehata in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 176 (Décembre 2004)PermalinkA region-based matching approach for 3D-roof reconstruction from high resolution satellite stereo pairs / Nesrine Chehata (2003)PermalinkExtraction of 3D primitives from stereopairs of satellite images for automatic reconstruction of buildings / Nesrine Chehata (2002)Permalink