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Vers une remise en géométrie automatique des prises de vue aériennes historiques photogrammétriques / Arnaud Le Bris in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 217-218 (juin - septembre 2018) . - pp 11 - 23 Titre : Vers une remise en géométrie automatique des prises de vue aériennes historiques photogrammétriques Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Le Bris , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Clément Mallet , Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 11 - 23 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement [Termes descripteurs IGN] géoréférencement indirect [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] orthoimage [Termes descripteurs IGN] photographie aérienne [Termes descripteurs IGN] photographie numérisée [Termes descripteurs IGN] point d'appui Résumé : (auteur) Les prises de vues aériennes photogrammétriques historiques (antérieures aux premières images satellites) sont aujourd’hui disponibles numérisées dans de nombreux pays, le plus souvent de manière totalement libre. Elles sont un outil unique et assez peu exploité pour le suivi des changements 3D de l’occupation des sols au cours du siècle passé. Ces études restent toutefois limitées en termes de surface et de nombre de dates concernées, du fait de l’absence de méthode automatique pour géoréférencer finement les images anciennes. Le principal verrou réside dans l’identification de points d’appui en nombre et en densité suffisants. Dans ce but, cet article propose une approche photogrammétrique en deux étapes. La mise en place absolue des images est d’abord calculée automatiquement de manière approchée à partir des métadonnées basiques associées aux images d’archives. Elle est suivie d’une détection automatique de points d’appui utilisés ensuite pour l’amélioration de ce géoréférencement. Ortho-images et Modèles Numériques de Surface récents sont utilisés comme référence pour toutes les dates. La détection automatique de points d’appui se fait par comparaison de cette ortho-image de référence avec celle obtenue à partir du géoréférencement approché des clichés anciens. Une aérotriangulation de la prise de vues peut alors être calculée à partir de ces points. Nos expérimentations sur deux zones d’étude (urbain et forêt) montrent la validité de notre approche et la bonne qualité des résultats. Elles permettent d’ores et déjà dans de nombreux cas d’applications thématiques l’exploitation des images aériennes historiques en trois dimensions. Numéro de notice : A2018-424 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91006 [article]

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Weighted simplicial complex reconstruction from mobile laser scanning using sensor topology / Stéphane Guinard in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 217-218 (juin - septembre 2018) . - pp 63 - 71 Titre : Weighted simplicial complex reconstruction from mobile laser scanning using sensor topology Type de document : Article/Communication Auteurs : Stéphane Guinard , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 63 - 71 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] complexe simplicial [Termes descripteurs IGN] coplanarité [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] modèle géométrique [Termes descripteurs IGN] pondération [Termes descripteurs IGN] reconstruction 3D [Termes descripteurs IGN] relation topologique [Termes descripteurs IGN] relation topologique 3D [Termes descripteurs IGN] semis de points Résumé : (auteur) Nous présentons une nouvelle méthode pour la reconstruction de complexes simpliciaux (ensembles de points, segments et triangles) à partir de nuages de points 3D obtenus par LiDAR mobile, à balayage plan. Notre méthode utilise la topologie inhérente au capteur LiDAR pour définir une relation spatiale entre les points. Pour cela, nous examinons chaque connexion possible entre points, pondérée en fonction de sa distance au capteur, et les filtrons en privilégiant les structures collinéaires, ou perpendiculaires aux impulsions du laser. Ensuite, nous créons et filtrons des triangles pour chaque triplet de segments connectés entre eux, en fonction de leur coplanarité locale. Nous comparons nos résultats à une reconstruction non pondérée d'un complexe simplicial. Numéro de notice : A2018-497 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91263 [article]

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Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 217-218 (juin - septembre 2018) . - pp 87 - 97 Titre : Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 87 - 97 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] classification pixellaire [Termes descripteurs IGN] contraste local [Termes descripteurs IGN] détection du bâti [Termes descripteurs IGN] fusion d'images [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image SPOT 6 [Termes descripteurs IGN] image SPOT 7 [Termes descripteurs IGN] régularisation [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] surface imperméable Résumé : (auteur) La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle permet en effet de tirer le meilleur parti des points forts, respectivement, géométriques et sémantiques de ces deux sources. Le travail proposé ici s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications obtenues respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT 6/7. Ces deux sources sont d'abord analysées indépendamment selon 5 classes, respectivement par Forêt Aléatoire et réseaux de neurones convolutifs. Les résultats sont alors fusionnés afin d'extraire les bâtiments le plus finement possible. Cette étape de fusion inclut une fusion au niveau pixellaire, suivie d'une étape de régularisation spatiale intégrant un terme lié au contraste de l'image. Le résultat obtenu connaît ensuite une seconde fusion afin d'en déduire la-tache urbaine en elle-même : une mesure a priori de zone urbaine est calculée à partir des objets bâtiments détectés au préalable, puis fusionnée avec une classification binaire dérivée de la classification originale des données Sentinel-2. Les résultats montrent bien la complémentarité des deux sources de données ainsi que la pertinence de l'adoption d'une stratégie de fusion tardive. Numéro de notice : A2018-512 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91266 [article]

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Editorial / Clément Mallet in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 217-218 (juin - septembre 2018) . - pp 1 - 1 Titre : Editorial Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Mallet , Auteur ; Cyrielle Guerin, Auteur ; Emmanuel Trouvé, Auteur ; Jean-Emmanuel Deschaud, Auteur ; Mathieu Fauvel, Auteur ; Mauro Dalla Mura, Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Ronan Fablet, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1 - 1 Langues : Français (fre) Numéro de notice : A2018-513 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91267 [article]

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Classification à très large échelle d’images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs / Tristan Postadjian in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 217-218 (juin - septembre 2018) . - pp 73 - 86 Titre : Classification à très large échelle d’images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs Type de document : Article/Communication Auteurs : Tristan Postadjian , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Hichem Sahbi, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 73 - 86 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] base de données localisées [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] image à très haute résolution [Termes descripteurs IGN] image SPOT 6 [Termes descripteurs IGN] image SPOT 7 [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif Résumé : (auteur) Les algorithmes de classification supervisée d'images satellites constituent un outil fondamental pour le calcul de cartes d'occupation des sols, à toutes les résolutions spatiales existantes. Ils ont permis d'établir la télédétection comme moyen le plus fiable pour la génération de ces cartes. Les récents progrès en apprentissage automatique ont montré les très grandes performances des réseaux de neurones convolutifs pour de nombreuses applications, y compris l'interprétation d'images aériennes et satellites. Le travail présenté dans cet article établit une stratégie quant à l'utilisation d'un réseau de neurone convolutifs pour la classification d'images satellites à très haute résolution spatiale (à savoir SPOT 6/7), couvrant de très larges régions géographiques, avec pour perspective future le calcul de cartes d'occupation des sols à l'échelle d'un pays. Numéro de notice : A2018-514 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91268 [article]

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