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Optimisation et développement des solutions photogrammétriques pour la réalisation des relevés de façade au sein du cabinet ELLIPSE Géomètres-Experts / Guillaume Jeannin (2021)
Titre : Optimisation et développement des solutions photogrammétriques pour la réalisation des relevés de façade au sein du cabinet ELLIPSE Géomètres-Experts Type de document : Mémoire Auteurs : Guillaume Jeannin, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2021 Importance : 88 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de soutenance du Diplôme d’Ingénieur INSA Spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] Agisoft Photoscan
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] mise à l'échelle
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télémètre laser terrestreIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Le plan de façade est une des prestations réalisées par le cabinet ELLIPSE Géomètres-Experts. Ils permettent de positionner tous les éléments de la façade (ouvertures, faîtages, acrotères, bandeaux. Actuellement les relevés de façade sont réalisés au scanner laser terrestre, le nuage de points de point est ensuite digitalisé pour obtenir un plan de façade. La digitalisation étant une activité chronophage, cette étude se propose d’étudier les possibilités de génération d’orthophotographies pouvant remplacer un plan de façade. L’objectif étant de quantifier la qualité et la précision des orthophotographies générées. Différentes façades ont été modélisées afin d’observer les rendus possibles. Ces façades correspondent à des façades types relevées par le cabinet. Les moyens utilisés dans cette étude sont un drone DJI Matrice 200 et un appareil photographique Canon EOS 6D. Les logiciels testés sont des logiciels commerciaux connus du grand public. La précision de l’orientation absolue et l’appariement dense ont été étudiés. Toutes les façades étudiées ont été numérisées à l’aide d’un scanner laser terrestre dans le but d’obtenir un nuage de points de référence. Ce nuage de points sera ensuite comparé aux nuages de points générés par les logiciels de photogrammétrie utilisés afin de quantifier les précisions de la méthode photogrammétrique. Cette précision est centimétrique dans tous les cas, cependant elle diffère selon le moyen d’acquisition utilisé. Cette étude détermine pour quels types de façades et avec quels moyens la photogrammétrie peut être utilisée pour générer des orthophotographies. Note de contenu : 1- Introduction
2- Etat de l'Art
3- Moyens et méthodes
4- Résultats obtenus et amélioration
5- Développement de l'activité photogrammétrique au sein du cabinet
6- conclusionNuméro de notice : 28601 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Cabinet ELLIPSE En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4500/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99430 Optimisation des protocoles de numérisation 3D multi-capteurs et de fusion de données hétérogènes au sein de l'entreprise Premier plan / Elisa Gautron (2021)
Titre : Optimisation des protocoles de numérisation 3D multi-capteurs et de fusion de données hétérogènes au sein de l'entreprise Premier plan Type de document : Mémoire Auteurs : Elisa Gautron, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2021 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de soutenance de diplôme d’Ingénieur INSA spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] aérotriangulation numérique
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image aérienne oblique
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] lever tachéométrique
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) La problématique est d'identifier les différents critères nécessaires à l'optimisation des processus de numérisation 3D multi-capteurs. L'objectif principal est d'analyser les outils à disposition pour proposer une chaine d'acquisitions et de traitements. Afin que les modèles 3D produits puissent être sûrs et précis à travers une acquisition multi-capteurs, il est nécessaire de maitriser les appareils et les logiciels ainsi que leurs limites pour constituer un modèle 3D dans toutes les situations. Le niveau de détails géométriques est un facteur principal pour l'étude. Il est engendré via les éléments initiaux définissant la résolution, en l'occurrence le « pas de balayage » lasergrammétrique et le pixel-objet photogrammétrique « GSD ». Le projet présente deux sites d'exécution. Le premier au Phare de Biarritz sur lequel est testé un panel d'outils afin de percevoir les avantages et les inconvénients de chacun. Le second une Villa à Biarritz pour tenter de confirmer un protocole évalué à partir du premier site. Les acquisitions ont été réalisées avec une méthode de travail correspondante à la réalité du terrain et de l'entreprise. Dans l'ensemble les résultats obtenus sont corrects à ±2 cm et ont permis des analyses concrètes. Des éléments de réponse ont été trouvés pour expliquer les erreurs des mission antérieures. L'élément principal de la méthodologie est la qualité requise en termes de géoréférencement, avec un échantillon représentatifs de points communs et de contrôles et à la technique topométrique choisie. La finalité est que beaucoup d'appareils présentent des capacités à réaliser des relevé 3D, mais peu d'entre eux peuvent s'associer pour un projet multi-capteurs cohérent et précis. L'essentiel est de connaitre leurs atouts et leurs défauts, afin d'établir une méthodologie adaptée pour une numérisation 3D multi-capteurs et la fusion de données hétérogènes pour un rendu final homogène et juste. Note de contenu : Introduction
1- Numérisation 3D multi-capteurs
2- Etat de l'art
3- Mission 3D multi-capteurs inopérante en cellule urbaine
4- Numérisation 3D multi-capteurs du Phare de Biarritz
5- Numérisation 3D multi-capteurs de la villa
6- Protocole final de numérisation 3D multi-capteurs et de fusion de données hétérogènes
7- Orthophotographies
Conclusion généraleNuméro de notice : 15202 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Premier Plan En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4479/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100471 Remote sensing and GIS / Basudeb Bhatta (2021)
Titre : Remote sensing and GIS Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Basudeb Bhatta, Auteur Mention d'édition : 3ème édition Editeur : Oxford, Londres, ... : Oxford University Press Année de publication : 2021 Importance : 752 p. Format : 24 x 18 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-19-949664-8 Note générale : Bibliographie
additional reading material with Oxford arealLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] airborne multispectral scanner
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] Global Navigation Satellite System
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] Lidar
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] Passive and Active L and S band Sensor
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] Satellite Microwave Radiometer
[Termes IGN] scène 3D
[Termes IGN] stéréoscopie
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] visualisation 3DIndex. décimale : 35.00 Télédétection - généralités Résumé : (Editeur) Beginning with the history and basic concepts of remote sensing and GIS, the book gives an exhaustive coverage of optical, thermal, and microwave remote sensing, global navigation satellite systems (such as GPS and IRNSS), digital photogrammetry, visual image analysis, digital image processing, spatial and attribute data model, geospatial analysis, and planning, implementation, and management of GIS. It also presents the modern trends of remote sensing and GIS with an illustrated discussion on its numerous applications. Note de contenu : 1. Concept of Remote Sensing
1.1 Introduction
1.2 Distance of Remote Sensing
1.3 Definition of Remote Sensing
1.4 Remote Sensing: Art and/or Science
1.5 Data
1.6 Remote Sensing Process
1.7 Source of Energy
1.8 Interaction with Atmosphere
1.9 Interaction with Target
1.9.1 Hemispherical Absorptance, Transmittance, and Reflectan
1.10 Interaction with the Atmosphere Again
1.11 Recording of Energy by Sensor
1.12 Transmission, Reception, and Processing
1.13 Interpretation and Analysis
1.14 Applications of Remote Sensing
1.15 Advantages of Remote Sensing
1.16 Limitations of Remote Sensing
1.17 Ideal Remote Sensing System
2. Types of Remote Sensing and Sensor Characteristics
2.1 Introduction
2.2 Types of Remote Sensing
2.3 Characteristics of Images
2.4 Orbital Characteristics of Satellite
2.5 Remote Sensing Satellites
2.6 Concept of Swath
2.7 Concept of Nadir
2.8 Sensor Resolutions
2.9 Image Referencing System
2.9.1 Path
2.9.2 Row
2.9.3 Orbital Calendar
3. History of Remote Sensing and Indian Space Program
3.1 Introduction
3.2 The Early Age
3.3 The Middle Age
3.4 The Modern Age or Space Age
3.5 Indian Space Program
4. Photographic Imaging
4.1 Introduction
4.2 Camera Systems
4.3 Types of Camera
4.4 Filter
4.5 Film
4.6 Geometry of Aerial Photography
4.7 Ideal Time and Atmosphere for Aerial Remote Sensing
5. Digital Imaging
5.1 Introduction
5.2 Digital Image
5.3 Sensor
5.4 Imaging by Scanning Technique
5.5 Hyper-spectral Imaging
5.6 Imaging By Non-scanning Technique
5.7 Thermal Remote Sensing
5.8 Other Sensors
6. Microwave Remote Sensing
6.1 Introduction
6.2 Passive Microwave Remote Sensing
6.3 Active Microwave Remote Sensing
6.4 Radar Imaging
6.5 Airborne Versus Space-Borne Radars
6.6 Radar Systems
7. Ground-truth Data and Global Positioning System
7.1 Introduction
7.2 Requirements of Ground-Truth Data
7.3 Instruments for Ground Truthing
7.4 Parameters of Ground Truthing
7.5 Factors of Spectral Measurement
7.6 Global Navigation Satellite System
8. Photogrammetry
8.1 Introduction
8.2 Development of Photogrammetry
8.3 Classification of Photogrammetry
8.4 Photogrammetric Process
8.5 Acquisition of Imagery and its Support Data
8.6 Orientation and Triangulation
8.7 Stereo Model Compilation
8.8 Stereoscopic 3D Viewing
8.9 Stereoscopic Measurement
8.10 DTM/DEM Generation
8.11 Contour Map Generation
8.12 Orthorectification
8.13 3D Feature Extraction
8.14 3D Scene Modelling
8.15 Photogrammetry and LiDAR
8.16 Radargrammetry and Radar Interferometry
8.17 Limitations of Photogrammetry
9. Visual Image Interpretation
9.1 Introduction
9.2 Information Extraction by Human and Computer
9.3 Remote Sensing Data Products
9.4 Border or Marginal Information
9.5 Image Interpretation
9.6 Elements of Visual Image Interpretation
9.7 Interpretation Keys
9.8 Generation of Thematic Maps
9.9 Thermal Image Interpretation
9.10 Radar Image Interpretation
10. Digital Image Processing
10.1 Introduction
10.2 Categorization of Image Processing
10.3 Image Processing Systems
10.4 Digital Image
10.5 Media for Digital Data Recording, Storage, and Distribution
10.6 Data Formats of Digital Image
10.7 Header Information
10.8 Display of Digital Image
10.9 Pre-processing
10.10 Image Enhancement
10.11 Image Transformation
10.12 Image Classification
11. Data Integration, Analysis, and Presentation
11.1 Introduction
11.2 Multi-approach of Remote Sensing
11.3 Integration with Ground Truth and Other Ancillary Data
11.4 Integration of Transformed Data
11.5 Integration with GIS
11.6 Process of Remote Sensing Data Analysis
11.7 The Level of Detail
11.8 Limitations of Remote Sensing Data Analysis
11.9 Presentation
12. Applications of Remote Sensing
12.1 Introduction
12.2 Land Cover and Land Use
12.3 Agriculture
12.4 Forestry
12.5 Geology
12.6 Geomorphology
12.7 Urban Applications
12.8 Hydrology
12.9 Mapping
12.10 Oceans and Coastal Monitoring
12.11 Monitoring of Atmospheric Constituents
PART II Geographic Information Systems and Geospatial Analysis
13. Concept of Geographic Information Systems
13.1 Introduction
13.2 Definitions of GIS
13.3 Key Components of GIS
13.4 GIS-An Integration of Spatial and Attribute Information
13.5 GIS-Three Views of Information System
13.6 GIS and Related Terms
13.7 GIS-A Knowledge Hub
13.8 GIS-A Set of Interrelated Subsystems
13.9 GIS-An Information Infrastructure
13.10 Origin of GIS
14. Functions and Advantages of GIS
14.1 Introduction
14.2 Functions of GIS
14.3 Application Areas of GIS
14.4 Advantages of GIS
14.5 Functional Requirements of GIS
14.6 Limitations of GIS
15. Spatial Data Model
15.1 Introduction
15.2 Spatial, Thematic, and Temporal Dimensions of Geographic Data
15.3 Spatial Entity and Object
15.4 Spatial Data Model
15.5 Raster Data Model
15.6 Vector Data Model
15.7 Raster versus Vector
15.8 Object-Oriented Data Model
15.9 File Formats of Spatial Data
16. Attribute Data Management and Metadata Concept
16.1 Introduction
16.2 Concept of Database and DBMS
16.3 Advantages of DBMS
16.4 Functions of DBMS
16.5 File and Data Access
16.6 Data Models
16.7 Database Models
16.8 Data Models in GIS
16.9 Concept of SQL
16.10 Concept of Metadata
17. Process of GIS
17.1 Introduction
17.2 Data Capture
17.3 Data Sources
17.4 Data Encoding Methods
17.5 Linking of Spatial and Attribute Data
17.6 Organizing Data for Analysis
18. Geospatial Analysis
18.1 Introduction
18.2 Geospatial Data Analysis
18.3 Integration and Modelling of Spatial Data
18.4 Geospatial Data Analysis Methods
18.5 Database Query
18.6 Geospatial Measurements
18.7 Overlay Operations
18.8 Network Analysis
18.9 Surface Analysis
18.10 Geostatistics
18.11 Geovisualization
19. Planning, Implementation, and Management of GIS
19.1 Introduction
19.2 Planning of Project
19.3 Implementation of Project
19.4 Management of Project
19.5 Keys for Successful GIS
19.6 Reasons for Unsuccessful GIS
20. Modern Trends of GIS
20.1 Introduction
20.2 Local to Global Concept in GIS
20.3 Increase in Dimensions in GIS
20.4 Linear to Non-linear Techniques in GIS
20.5 Development in Relation between Geometry and Algebra in GIS
20.6 Development of Common Techniques in GIS
20.7 Integration of GIS and Remote Sensing
20.8 Integration of GIS and Multimedia
20.9 3D GIS
20.9.1 Virtual Reality in GIS
20.10 Integration of 3D GIS and Web GIS
20.11 4D GIS and Real-time GIS
20.12 Mobile GIS
20.12.1 Mobile mapping
20.13 Collaborative GIS (CGIS)
21. Change Detection and Geosimulation
21.1 Visual change detection
21.2 Thresholding
21.3 Image difference
21.4 Image regression
21.5 Image ratioing
21.6 Vegetation index differencing
21.7 Principal component differencing
21.8 Multi-temporal image stock classification
21.9 Post classification comparison
21.10 Change vector analysis
21.12 Cellular automata simulation
21.13 Multi-agent simulation
21.14 ANN learning in simulation
Appendix A - Concept of Map, Coordinate System, and Projection
Appendix B - Concept on Mathematical TopicsNuméro de notice : 26518 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel de cours DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97342 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26518-01 35.00 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible
Titre : Robust and fast global image orientation Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Xin Wang, Auteur ; Christian Heipke, Directeur de thèse Editeur : Munich : Bayerische Akademie der Wissenschaften Année de publication : 2021 Collection : DGK - C, ISSN 0065-5325 num. 871 Importance : 141 p. Note générale : bibliographie
Diese Arbeit ist gleichzeitig veröffentlicht in: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover ISSN 0174-1454, Nr. 373, Hannover 2021Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] appariement dense
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] orientation d'image
[Termes IGN] orientation relative
[Termes IGN] rotation
[Termes IGN] structure-from-motion
[Termes IGN] translation
[Termes IGN] valeur aberranteRésumé : (auteur) The estimation of image orientation (also called pose) has always played a crucial role in the field of photogrammetry since it is a fundamental prerequisite for the subsequent works of multi-view dense matching, generating DEM and DSM, etc. In the community of computer vision, the task is also well known as Structure-from-Motion (SfM), which reveals that image pose, while positions of object points are determined interdependently. Despite a lot of efforts over the last decades, it has recently gained the photogrammetrists’ interests again due to the fast-growing number of different resources of images. New challenges are posed for accurately and efficiently orienting various image datasets (e.g., unordered datasets with a large number of images, or images compromised of critical stereo pairs). In this thesis, the relevant ambition is to develop a new fast and robust method for the estimation of image orientation which is capable of coping with different types of datasets. To achieve this goal, the two most time-consuming steps of image orientation are in particular taken care of: (a) image matching and (b) the estimation process. To accelerate the image matching process, a new method employing a random k-d forest is proposed to quickly obtain pairs of overlapping images from an unordered image set. After that, image matching and the estimation of relative orientation parameters are performed only for pairs found to be very likely overlapping. On the other hand, to estimate the image poses in a time efficient manner, a global image orientation strategy is advocated. Its basic idea is to first simultaneously solve all available images’ poses, before a final bundle adjustment is carried out once for refinement. The conventional two-step global approach is pursued in this work, separating the determination of rotation matrices and translation parameters; the former is solved by an existing popular method of Chatterjee and Govindu [2013], and the latter are estimated globally using a newly developed method: translation estimation integrating both the relative translations and tie points. Tie points within triplets are adopted to firstly calculate global unified scale factors for each available pairwise relative translation. Then, analogous to rotation estimation, translations are determined by performing an averaging operation on the scaled relative translations. In order to improve the robustness of the solution, efforts in this thesis are also focused on coping with outliers in the relative orientations (ROs), which global image orientation approaches are particularly sensitive to. A general method based on triplet compatibility with respect to loop closure errors of relative rotations and translations is presented for detecting blunders in relative orientations. Although this procedure eliminated many gross errors in the input ROs, it typically cannot sort out blunders which are caused by repetitive structures and critical configurations, such as inappropriate baselines (very short baseline or baselines parallel to the viewing direction). Therefore, another new method is proposed to eliminate wrong ROs which have resulted from repetitive structures and very short baselines. Two corresponding criteria that indicate the quality of ROs are introduced. Repetitive structure is detected based on counts of conjugate points of the various image pairs, while very short baselines are found by inspecting the intersection angles of corresponding image rays. By analyzing these two criteria, incorrect ROs are detected and eliminated. As correct ROs of image pairs with a wider baseline nearly parallel to both viewing directions can be valuable, a method to identify and keep these ROs is also a part of this research. The validation and evaluation of the proposed method are thoroughly conducted on various benchmarks including ordered and unordered sets of images, images with repetitive structures and inappropriate baselines, etc. In particular, robustness is investigated by demonstrating the efficacy of the corresponding RO outlier detection methods. The performance and time efficiency of determining image orientation are evaluated and compared with several state-of-the-art global image orientation approaches. In summary, based on the experimental results, the developed methods demonstrateto be able to accomplish the image orientation taskfast and robustlyon different kinds of datasets. Numéro de notice : 17672 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD dissertation : Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik : Hanovre : 2021 En ligne : https://dgk.badw.de/fileadmin/user_upload/Files/DGK/docs/c-871.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97997
Titre : Soil erosion : current challenges and future perspectives in a changing world Type de document : Monographie Auteurs : António Vieira, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 Importance : 152 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-300-4 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] Algérie
[Termes IGN] Bénin
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] érosion côtière
[Termes IGN] état du sol
[Termes IGN] Ethiopie
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] Indonésie
[Termes IGN] modèle RUSLE
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] Pix4D
[Termes IGN] protection des sols
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] Rwanda
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Editeur) Soil erosion is a major environmental issue with a worldwide impact and direct and indirect effects on soil productivity and consequently on human survival. Although a natural process, soil erosion has increased significantly due to human intervention, especially in the last centuries, through diverse activities such as intensive agriculture, overgrazing, urban sprawl, deforestation, and industrial and mining activities. Presently, soil erosion and degradation promoted by human action have reached extreme levels, necessitating urgent measures to promote soil conservation and rehabilitation. This book presents perspectives on soil erosion occurring in different parts of the world as well as some successful initiatives and strategies for soil conservation and rehabilitation. Note de contenu :
1. RGB Spectral Indices for the Analysis of Soil Protection by Vegetation Cover against Erosive Processes / Henry Antonio Pacheco Gil and Argenis de Jesús Montilla Pacheco
2. Spatial Estimation of Soil Erosion Risk Using RUSLE/GIS Techniques and Practices Conservation Suggested for Reducing Soil Erosion in Wadi Mina Catchment (Northwest, Algeria) / Ahmed Benchettouh, Sihem Jebari and Lakhdar Kouri
3. Remote Sensing and GIS-Based Soil Loss Estimation Using RUSLE in Bahir Dar Zuria District, Ethiopia / Nurhussen Ahmed Mohammed and Desale Kidane Asmamaw
4. Determination of the Most Priority Conservation Areas Based on Population Pressure and Erosion Hazard Levels in Lesti Sub-Watershed, Malang Regency, Indonesia / Andi Setyo Pambudi
5. The Impacts of Soil Degradation Effects on Phytodiversity and Vegetation Structure on Atacora Mountain Chain in Benin (West Africa) / Farris Okou, Achille Assogbadjo and Brice Augustin Sinsin
6. Erosion Control Success Stories and Challenges in the Context of Sustainable Landscape Management, Rwanda Experience / Jules Rutebuka
7. Biochar: A Sustainable Approach for Improving Soil Health and Environment / Shreya Das, Samanyita Mohanty, Gayatri Sahu, Mausami Rana and Kiran PilliNuméro de notice : 26759 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.91595 Date de publication en ligne : 12/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.91595 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99775 The Influence of camera calibration on nearshore bathymetry estimation from UAV Vvdeos / Gonzalo Simarro in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)PermalinkVisual exploration of historical image collections: An interactive approach through space and time / Evelyn Paiz-Reyes (2021)PermalinkBretagne, la végétation cartographiée / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2185 (novembre 2020)PermalinkBackground tropospheric delay in geosynchronous synthetic aperture radar / Dexin Li in Remote sensing, vol 12 n° 18 (September-2 2020)PermalinkApplication of 30-meter global digital elevation models for compensating rational polynomial coefficients biases / Amin Alizadeh Naeini in Geocarto international, vol 35 n° 12 ([01/09/2020])PermalinkMapping quality prediction for RTK/PPK-equipped micro-drones operating in complex natural environment / Emmanuel Clédat in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 167 (September 2020)PermalinkGeometric distortion of historical images for 3D visualization / Evelyn Paiz-Reyes in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2020 (August 2020)PermalinkOn-Orbit Calibration of Terra MODIS VIS Bands Using Polarization-Corrected Desert Observations / Amit Angal in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 8 (August 2020)PermalinkStructure from motion for complex image sets / Mario Michelini in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 166 (August 2020)PermalinkA worldwide 3D GCP database inherited from 20 years of massive multi-satellite observations / Laure Chandelier in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2020 (August 2020)PermalinkDense stereo matching strategy for oblique images that considers the plane directions in urban areas / Jianchen Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 7 (July 2020)PermalinkAccuracy assessment of real-time kinematics (RTK) measurements on unmanned aerial vehicles (UAV) for direct geo-referencing / Desta Ekaso in Geo-spatial Information Science, vol 23 n° 2 (June 2020)PermalinkGeometric modelling and calibration of a spherical camera imaging system / Derek D. 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