Détail de l'autorité
ICIP 2008, 15th IEEE International Conference on Image Processing 12/10/2008 15/10/2008 San Diego Californie - Etats-Unis Proceedings IEEE
nom du congrès :
ICIP 2008, 15th IEEE International Conference on Image Processing
début du congrès :
12/10/2008
fin du congrès :
15/10/2008
ville du congrès :
San Diego
pays du congrès :
Californie - Etats-Unis
site des actes du congrès :
|
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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