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Auteur Arnaud Le Bris
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Hierarchically exploring the width of spectral bands for urban material classification / Arnaud Le Bris (2017)
Titre : Hierarchically exploring the width of spectral bands for urban material classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Le Bris , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Xavier Briottet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2017 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : JURSE 2017, Joint urban remote sensing event 06/03/2017 08/03/2017 Lausanne Suisse Proceedings IEEE Importance : 4 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] bande spectrale
[Termes IGN] capteur superspectral
[Termes IGN] limite de résolution géométrique
[Termes IGN] limite de résolution radiométrique
[Termes IGN] propriété optique des matériaux
[Termes IGN] réflectance de surface
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] toit
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) In urban areas, material maps, i.e. knowledge concerning the roofing materials or the different kinds of ground areas, are necessary for several city modeling or monitoring applications. Airborne remote sensing techniques appear to be convenient for providing them at a large scale but require an enhanced imagery spectral resolution. A superspectral sensor with a limited number of bands dedicated to urban materials classification could be a solution. Within this context, this study focused on the optimization of this band subset from hyperspectral data, considering both the position of the bands and their width. The used approach first builds a hierarchy of groups of adjacent bands, according to a relevance criterion to decide which adjacent bands must be merged. Then, band selection is performed at the different levels of this hierarchy. Several band configurations are thus explored within this hierarchy. This method was applied to a data set consisting of spectra generated from reflectance spectral signatures of 9 common urban materials collected from 7 spectral libraries. At the end, the potential of a superspectral sensor with wider bands was confirmed. Numéro de notice : C2017-031 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/JURSE.2017.7924628 Date de publication en ligne : 11/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/JURSE.2017.7924628 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89295 How to combine lidar and very high resolution multispectral images for forest stand segmentation? / Clément Dechesne (2017)
Titre : How to combine lidar and very high resolution multispectral images for forest stand segmentation? Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2017 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IGARSS 2017, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium 23/07/2017 28/07/2017 Fort Worth Texas - Etats-Unis Proceedings IEEE Importance : pp 2772 - 2775 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Forest stands are a basic unit of analysis for forest inventory and mapping. Stands are defined as large forested areas of homogeneous tree species composition and age. Their accurate delineation is usually performed by human operators through visual analysis of very high resolution (VHR) infra-red and visible images. This task is tedious, highly time consuming, and needs to be automated for scalability and efficient updating purposes. The most appropriate fusion of two remote sensing modalities (lidar and multispectral images) is investigated here. The multispectral images give information about the tree species while 3D lidar point clouds provide geometric information. The fusion is operated at three different levels within a semantic segmentation workflow: over-segmentation, classification, and regularization. Results show that over-segmentation can be performed either on lidar or optical images without performance loss or gain, whereas fusion is mandatory for efficient semantic segmentation. Eventually, the fusion strategy dictates the composition and nature of the forest stands, assessing the high versatility of our approach. Numéro de notice : C2017-039 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2017.8127572 Date de publication en ligne : 04/12/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2017.8127572 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91921 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
en open access
C2017-015-Segmentation sémantique - version auteurAdobe Acrobat PDF Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 1. Application de l'optique aux milieux urbains / Xavier Briottet (2017)
contenu dans Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 5. Observation des surfaces continentales par télédétection 3 / Nicolas Baghdadi (2017)
Titre de série : Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 1 Titre : Application de l'optique aux milieux urbains Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Xavier Briottet , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Rosa Oltra-Carrio, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Christiane Weber, Auteur Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2017 Projets : HYEP / Weber, Christiane Importance : pp 19 - 74 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] trame verte et bleue
[Termes IGN] urbanismeRésumé : (Auteur) [Introduction] Les villes font face actuellement à divers types d'enjeux : attractivité et développement économique, cadre de vie et renouvellement urbain, qualité de vie des citadins et qualité environnementale du système urbain dans son ensemble. Ces enjeux reflètent les situations, mais aussi les tensions ressenties sur les territoires urbains où tout à la fois la croissance démographique et économique, recherchée pour stabiliser le système urbain, est confrontée à la promotion d'aménagements urbains esthétiques, propices au lien social et assurant la sécurité des usagers, tout en garantissant une réduction des impacts environnementaux liés à l'étalement urbain [WGI 14, WEB 15, MAC 07, WIL 11]. Le processus d'urbanisation, qui a fortement transformé nos paysages au siècle dernier, reste l'élément majeur du 20ème siècle, siècle durant lequel la population urbaine a dépassé la population rurale dans la majorité des pays occidentaux. Numéro de notice : H2017-004 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86443 A two-step decision fusion strategy: application to hyperspectral and multispectral images for urban classification / Walid Ouerghemmi (2017)
contenu dans ISPRS Hannover Workshop: HRIGI 17 – CMRT 17 – ISA 17 – EuroCOW 17 / Christian Heipke (2017)
Titre : A two-step decision fusion strategy: application to hyperspectral and multispectral images for urban classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Walid Ouerghemmi , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2017 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 42-1/W1 Projets : HYEP / Weber, Christiane Conférence : ISPRS 2017, Workshops HRIGI – CMRT – ISA – EuroCOW 06/06/2017 09/06/2017 Hanovre Allemagne ISPRS OA Annals Importance : pp 167 - 174 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] incertitude géométrique
[Termes IGN] précision de la classificationRésumé : (auteur) Very high spatial resolution multispectral images and lower spatial resolution hyperspectral images are complementary sources for urban object classification. The first enables a fine delineation of objects, while the second can better discriminate classes and consider richer land cover semantics. This paper presents a decision fusion scheme taking advantage of both sources classification maps, to produce a better classification map. The proposed method aims at dealing with both semantic and spatial uncertainties and consists in two steps. First, class membership maps are merged at pixel level. Several fusion rules are considered and compared in this study. Secondly, classification is obtained from a global regularization of a graphical model, involving a fit-to-data term related to class membership measures and an image based contrast sensitive regularization term. Results are presented on three datasets. The classification accuracy is improved up to 5 %, with comparison to the best single source classification accuracy. Numéro de notice : C2017-022 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLII-1-W1-167-2017 Date de publication en ligne : 10/06/2017 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-1-W1-167-2017 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89282 Spectral band selection for urban material classification using hyperspectral libraries / Arnaud Le Bris in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol III-7 (July 2016)PermalinkFusion of hyperspectral and VHR multispectral image classifications in urban α–areas / Alexandre Hervieu in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol III-3 (July 2016)PermalinkForest stand segmentation using airborne lidar data and very high resolution multispectral imagery / Clément Dechesne (2016)PermalinkLand Surface Remote Sensing in Urban and Coastal Areas, 1. Optical remote sensing in urban environments / Xavier Briottet (2016)PermalinkDélimitation des parcelles agricoles par classification d'images Pléiades / Nesrine Chehata in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)PermalinkExtraction of optimal spectral bands using hierarchical band merging out of hyperspectral data / Arnaud Le Bris (2015)PermalinkOptimisation de la configuration d’un instrument superspectral aéroporté pour la classification : application au milieu urbain / Arnaud Le Bris (2015)PermalinkA Random Forest class memberships based wrapper band selection criterion : application to hyperspectral / Arnaud Le Bris (2015)PermalinkAgricultural field delimitation using active learning and random forests margin / Karim Ghariani (2014)PermalinkCombining top-down and bottom-up approaches for building detection in a single very high resolution satellite image / Mahmoud Mohammed Sidi Youssef (2014)Permalink