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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > extraction de traits caractéristiques > détection de contours
détection de contoursSynonyme(s)extraction de contourVoir aussi |
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Reconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne / Valentin Desbiolles (2020)
Titre : Reconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne Type de document : Mémoire Auteurs : Valentin Desbiolles, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 71 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de fin d'études INSA Strasbourg, Topographie - M2 IRIVLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] corrélation croisée normalisée
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de coins Harris
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] filtre adaptatif
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] orthophotographie
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] voie ferréeIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Ce projet propose une étude sur l’insertion automatique d’objets utiles au fonctionnement d’une voie ferrée dans un plan DAO. Ces objets sont visibles sur des orthophotos acquises par moyens aéroportés (drone ou hélicoptère). La solution se scinde en 2 grands axes : La détection et la localisation des objets d’intérêt sur une orthophoto ; Leurs insertions dans un plan DAO. Ce PFE parcourt ainsi les différentes techniques pour automatiser une phase de reconnaissance de certains éléments cibles sur une image pour finir sur le développement d'une méthode permettant de les reporter dans un plan DAO. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Etude de faisabilité
3- Analyse théorique d'un réseau type MASK R-CNN
4- Entraînement du réseau
5- Déploiement du réseau entraîné
6- Evaluation des résultats et perspectives d'amélioration
ConclusionNuméro de notice : 28580 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : ALTAMETRIS DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4130/1/Rapport_PFE_Desbiolles_G5.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97863
Titre : Remote sensing based building extraction Type de document : Monographie Auteurs : Mohammad Awrangjeb, Auteur ; Xiangyun Hu, Auteur ; Bisheng Yang, Auteur ; Jiaojiao Tian, Auteur Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 442 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03928-383-5 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Editeur) Building extraction from remote sensing data plays an important role in urban planning, disaster management, navigation, updating geographic databases, and several other geospatial applications. Even though significant research has been carried out for more than two decades, the success of automatic building extraction and modeling is still largely impeded by scene complexity, incomplete cue extraction, and sensor dependency of data. Most recently, deep neural networks (DNN) have been widely applied for high classification accuracy in various areas including land-cover and land-use classification. Therefore, intelligent and innovative algorithms are needed for the success of automatic building extraction and modeling. This Special Issue focuses on newly developed methods for classification and feature extraction from remote sensing data for automatic building extraction and 3D. Numéro de notice : 26305 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03928-383-5 Date de publication en ligne : 07/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03928-383-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95064
Titre : Spatial variability in environmental science : patterns, processes, and analyses Type de document : Monographie Auteurs : John P. Tiefenbacher, Éditeur scientifique ; Davod Poreh, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-461-2 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aménagement paysager
[Termes IGN] aquaculture
[Termes IGN] azote
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] écologie forestière
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] ilot thermique urbain
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] photogrammétrie numérique
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] pollution atmosphérique
[Termes IGN] soufre
[Termes IGN] surveillance météorologique
[Termes IGN] ventRésumé : (Editeur) This book includes eight studies that examine the issue of spatial variability in four areas of the environmental sciences – atmospheric science, geological science, biological science, and landscape science. The topics range from monitoring of wind, the urban heat island, and atmospheric pollution, to coastal geomorphology, landscape planning and forest ecology, the problem of introduced species to regional ecologies, and a technique to improve the identification of human constructions in semi-natural landscapes. A small volume can only offer a small glimpse at the activities of scientists and insights into environmental science, but the array of papers herein offers a unique view of the current scholarship. Note de contenu :
1. Coherent Doppler Lidar for Wind Sensing
2. Low-Key Stationary and Mobile Tools for Probing the Atmospheric UHI Effect
3. Mapping and Estimation of Nitrogen and Sulfur Atmospheric Deposition Fluxes in Central Region of the Mexican Bajio
4. Monitoring Storm Impacts on Sandy Coastlines with UAVs
5. Recent Advances in Coastal Survey Techniques: From GNSS to LiDAR and Digital Photogrammetry - Examples on the Northern Coast of France
6. Spatial and Temporal Variability Regarding Forest: From Tree to the Landscape
7. Ecological and Social Impacts of Aquacultural Introduction to Philippines Waters of Pacific Whiteleg Shrimp Penaeus vannamei
8. High-Resolution Object-Based Building Extraction Using PCA of LiDAR nDSM and Aerial PhotosNuméro de notice : 26692 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/URBANISME Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87655 Date de publication en ligne : 21/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87655 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99032 A versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions / Thanh Huy Nguyen (2020)
Titre : A versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thanh Huy Nguyen, Auteur ; Jean-Marc Le Caillec, Directeur de thèse ; Sylvie Daniel, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2020 Autre Editeur : Québec : Université Laval Importance : 173 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure des Mines-Telecom Atlantique Bretagne Pays de la Loire-IMT Atlantique, Spécialité : Signal, Image, VisionLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] recalage de données localisées
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The necessity and importance of representing a scene in 3-D have been exemplified through numerous remote sensing applications, such as urban planning, disaster management, etc. In these applications, LiDAR and optical imagery data have been used extensively. A complementarity existing between airborne LiDAR and aerial/satellite optical imagery datasets motivates the fusion between them, allowing to represent the observed scenes in 3-D with a better precision and completeness. In recent years, automatic building footprint extraction in urban and residential scenes has become a subject of growing interest among the field of 3-D scene representation and reconstruction. With the rising availability of massive amount of data captured by different LiDAR and imagery sensors onboard airborne and spaceborne platforms, new opportunities arise to perform this task on a large scale. However, existing fusion methods generally consider either hybrid acquisition systems consisting of LiDAR and optical cameras rigidly fixed, or datasets acquired from the same platform at identical or very close dates, and having the same spatial resolution. They do not intend to cope with datasets collected from different platforms with different acquisition configuration at different moments, having different spatial resolutions and levels of detail. Such a context is referred to as unconstrained acquisition context. Furthermore, extracting buildings on a large scale is a complex task. Existing methods reported over the years have achieved relatively significant results by assuming building shapes, enforcing geometrical constraints, or limiting on specific urban areas. Such assumptions are no longer applicable when dealing with large-scale datasets. This research work is devoted to the development of a versatile coarse-to-fine registration method between airborne LiDAR and aerial/satellite optical imagery datasets collected in an unsconstrained acquisition context. It aims at overcoming the challenges associated with this context such as the spatial shift between the datasets, the differences of spatial resolution and level of detail, etc. In addition, this research work elaborates an efficient building footprint extraction method, providing a high accuracy level while being an unsupervised method dedicated to largescale applications. The proposed method, called Super-Resolution-based Snake Model (SRSM), consists in an adaptation of snake models—a conventional image segmentation technique—to operate on high-resolution LiDAR-based elevation images generated by a super-resolution process. It pertains the unconstrained data acquisition context, serving as a prime application example. Relevant results have been achieved when rigorously assessing the proposed methods, namely a highly desirable accuracy level compared to existing methods. Note de contenu : Introduction
1- State of the art
2- Coarse-to-fine Registration of Airborne LiDAR and Optical Imagery Data on Urban Scenes
3- Building Extraction Based on the Fusion of Airborne LiDAR and Optical Imagery Data
4- Conclusions and PerspectivesNuméro de notice : 28327 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences Géomatiques : Mines-Télécom Atlantique : 2020 Organisme de stage : Lab-STICC DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03123328/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98401 Residences information extraction from Landsat imagery using the multi-parameter decision tree method / Yujie Yang in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])
[article]
Titre : Residences information extraction from Landsat imagery using the multi-parameter decision tree method Type de document : Article/Communication Auteurs : Yujie Yang, Auteur ; Shijie Wang, Auteur ; Xiaoyong Bai, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1621 - 1633 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] albedo
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] eau
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] ombre
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] seuillage d'imageRésumé : (auteur) The rapid and accurate grasp of changes in residences is crucial for urban planning and urbanisation. However, the traditional methods for extracting residences exists several problems, which lead to inaccurate extraction results. In this study, the Landsat image is used to establish a new method for extracting the residences quickly and accurately. The specific steps are as follows: (1) We calculate surface albedo to exclude the interference of waters and shadows; (2) Using single-band threshold method, we eliminate the interference of shadows; (3) Normalized Difference Vegetation Index is calculated to exclude the effects of vegetation; (4) Roads are removed by calculating the shape index. Verification shows that the accuracy of this extraction method is 92.81%, which is more accurate than the traditional methods and solves the problems existed in the traditional methods. This novel method is a new reference for other land cover research on the technical aspect. Numéro de notice : A2019-528 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1494760 Date de publication en ligne : 07/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1494760 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94106
in Geocarto international > vol 34 n° 14 [30/10/2019] . - pp 1621 - 1633[article]Accurate detection of built-up areas from high-resolution remote sensing imagery using a fully convolutional network / Yihua Tan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkDelineation of vacant building land using orthophoto and lidar data object classification / Dejan Jenko in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)PermalinkImproving public data for building segmentation from Convolutional Neural Networks (CNNs) for fused airborne lidar and image data using active contours / David Griffiths in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkAutomatic building extraction from high-resolution aerial images and LiDAR data using gated residual refinement network / Jianfeng Huang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)PermalinkCoastline extraction from SAR images using robust ridge tracing / Dailiang Wang in Marine geodesy, vol 42 n° 3 (May 2019)PermalinkBuilding detection and regularisation using DSM and imagery information / Yousif A. Mousa in Photogrammetric record, vol 34 n° 165 (March 2019)PermalinkRepeated structure detection for 3D reconstruction of building façade from mobile lidar data / Yanming Chen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 2 (February 2019)PermalinkDétection de fenêtres dans un nuage de points de façade et positionnement semi-automatique dans un logiciel BIM / Julie Thierry (2019)PermalinkIntegration of lidar data and GIS data for point cloud semantic enrichment at the point level / Harith Aljumaily in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)PermalinkPermalink