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Segmentation et interprétation de nuages de points pour la modélisation d'environnements urbains / J. Hernandez in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 191 (Mai 2010)
[article]
Titre : Segmentation et interprétation de nuages de points pour la modélisation d'environnements urbains Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Hernandez, Auteur ; B. Marcotegui, Auteur Année de publication : 2010 Conférence : SFPT 2009, Colloque Lidar 20/01/2009 21/01/2009 Le Mans France Article en page(s) : pp 28 - 35 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] artefact
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] Paris (75)
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) Dans cet article, nous présentons une méthode pour la détection et la classification d'artefacts au niveau du sol, comme phase de filtrage préalable à la modélisation d'environnements urbains. La méthode de détection est réalisée sur l'image profondeur, une projection de nuage de points sur un plan image où la valeur du pixel correspond à la distance du point au plan. En faisant l'hypothèse que les artefacts sont situés au sol, ils sont détectés par une transformation de chapeau haut de forme par remplissage de trous sur l'image de profondeur. Les composantes connexes ainsi obtenues sont ensuite caractérisées et une analyse des variables est utilisée pour la sélection des caractéristiques les plus discriminantes. Les composantes connexes sont donc classifiées en quatre catégories (lampadaires, piétons, voitures et «Reste») à l'aide d'un algorithme d'apprentissage supervisé. La méthode a été testée sur des nuages de points de la ville de Paris, en montrant de bons résultats de détection et de classification dans l'ensemble de données. Numéro de notice : A2010-208 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30402
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 191 (Mai 2010) . - pp 28 - 35[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-2010011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Automatic segmentation of Lidar data into coplanar point clusters using an octree-based split-and-merge algorithm / M. Wang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 76 n° 4 (April 2010)
[article]
Titre : Automatic segmentation of Lidar data into coplanar point clusters using an octree-based split-and-merge algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : M. Wang, Auteur ; Yi-Hsing Tseng, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 407 - 420 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] octree
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] segmentation en plan
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) Lidar (light detection and ranging) point cloud data contain abundant three-dimensional (3D) information. Dense distribution of scanned points on object surfaces prominently implies surface features. Particularly, plane features commonly appear in a typical lidar dataset of artificial structures. To explore implicitly contained spatial information, this study developed an automatic scheme to segment a lidar point cloud dataset into coplanar point clusters. The central mechanism of the proposed method is a split-and-merge segmentation based on an octree structure. Plane fitting serves as an engine in the mechanism that evaluates how well a group of points fits to a plane. Segmented coplanar points and derived parameters of their best-fit plane are obtained through the process. This paper also provides algorithms to derive various geometric properties of segmented coplanar points, including inherent properties of a plane, intersections of planes, and properties of point distribution on a plane. Several successful cases of handling airborne and terrestrial lidar data as well as a combination of the two are demonstrated. This method should improve the efficiency of object modelling using lidar data. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2010-121 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.76.4.407 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.76.4.407 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30317
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 76 n° 4 (April 2010) . - pp 407 - 420[article]Segmentation and reconstruction of polyhedral building roofs from aerial lidar points clouds / A. Sampath in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 48 n° 3 Tome 2 (March 2010)
[article]
Titre : Segmentation and reconstruction of polyhedral building roofs from aerial lidar points clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Sampath, Auteur ; J. Shan, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 1554 - 1567 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] cohérence géométrique
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] diagramme de Voronoï
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] intégrité topologique
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] similitude
[Termes IGN] toitRésumé : (Auteur) This paper presents a solution framework for the segmentation and reconstruction of polyhedral building roofs from aerial LIght Detection And Ranging (lidar) point clouds. The eigenanalysis is first carried out for each roof point of a building within its Voronoi neighborhood. Such analysis not only yields the surface normal for each lidar point but also separates the lidar points into planar and nonplanar ones. In the second step, the surface normals of all planar points are clustered with the fuzzy k-means method. To optimize this clustering process, a potential-based approach is used to estimate the number of clusters, while considering both geometry and topology for the cluster similarity. The final step of segmentation separates the parallel and coplanar segments based on their distances and connectivity, respectively. Building reconstruction starts with forming an adjacency matrix that represents the connectivity of the segmented planar segments. A roof interior vertex is determined by intersecting all planar segments that meet at one point, whereas constraints in the form of vertical walls or boundary are applied to determine the vertices on the building outline. Finally, an extended boundary regularization approach is developed based on multiple parallel and perpendicular line pairs to achieve topologically consistent and geometrically correct building models. This paper describes the detail principles and implementation steps for the aforementioned solution framework. Results of a number of buildings with diverse roof complexities are presented and evaluated. Numéro de notice : A2010-272 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2009.2030180 Date de publication en ligne : 03/11/2009 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2009.2030180 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30466
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 48 n° 3 Tome 2 (March 2010) . - pp 1554 - 1567[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2010031B RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 3D segmentation of forest structure using an adaptive mean shift based procedure / António Ferraz (2010)
contenu dans Proceedings Silvilaser 2010, The 10th International Conference on LiDAR Applications for Assessing Forest Ecosystems, September 14th - 17th, 2010 Freiburg, Germany / Barbara Koch (2010)
Titre : 3D segmentation of forest structure using an adaptive mean shift based procedure Type de document : Article/Communication Auteurs : António Ferraz , Auteur ; Frédéric Bretar, Auteur ; Stéphane Jacquemoud, Auteur ; Gil Rito-Gonçalves , Auteur ; Luisa Pereira, Auteur Editeur : Fribourg [Allemagne] : University of Freiburg Année de publication : 2010 Conférence : SilviLaser 2010, 10th International Conference on LiDAR Applications for Assessing Forest Ecosystems 14/09/2010 17/09/2010 Fribourg Allemagne Importance : pp 281 - 291 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme de décalage moyen
[Termes IGN] barycentre
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Eucalyptus globulus
[Termes IGN] Pinus pinaster
[Termes IGN] Portugal
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] strate végétaleRésumé : (auteur) Plant communities display a vertical structure based on the size and growth pattern of the dominant species. To a large extent, this pattern, called vertical stratification, depends on the climatic zone. Vertical structure analysis consists in detecting the number of layers and their limits within a forest stand. So far, there is a lack of robust approaches applied to airborne laser scanning (ALS) data that properly segment the different strata of forests having complex structures. In this study, we propose a procedure to characterize vertical forest stratification based on the mean shift (MS) algorithm. The MS is a non-linear filter that searches for local density maxima (modes). It is a non-parametric and unsupervised approach, which only requires a single criterion, the kernel bandwidth. Since the forest point cloud is a multi-modal distribution, the MS is used to find the modes which are supposed to be the barycenters of vegetation features. Once achieved, the modes are grouped together according to height range and the corresponding ALS points are assigned to each vegetation strata. Due to their complex pattern, using a single scale over the whole space is not recommended for the analysis of such environments. On this basis, the modes are computed using a variable kernel bandwidth according to the forest pattern. To depict such a pattern, we propose a new technique that segments the main forest layers at the plot level: overstory, understory, and surface vegetation. The procedure has been carried out on 45 plots of a Portuguese forest mainly composed of eucalyptus (Eucalyptus globulus) and pine (Pinus pinaster) trees that can be strongly populated by understory and surface vegetation. Numéro de notice : C2010-020 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83729 Documents numériques
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3D segmentation of forest structure ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : 3D segmentation of forest structure using a mean-shift based algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : António Ferraz , Auteur ; Frédéric Bretar, Auteur ; Stéphane Jacquemoud, Auteur ; Gil Gonçalves, Auteur ; Luisa Pereira, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2010 Conférence : ICIP 2010, 17th IEEE International Conference on Image Processing 25/09/2010 29/09/2010 Hong Kong Allemagne Proceedings IEEE Importance : pp 1413 - 1416 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme de décalage moyen
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] strate végétale
[Termes IGN] structure d'un peuplement forestierRésumé : (auteur) Consistent and accurate information on 3D forest canopy structure is required by many applications like forest inventory, management, logging, fuel mapping, habitat studies or biomass estimate. Compared to other remote sensing techniques (e.g., SAR or photogrammetry), airborne laser scanning is an adapted tool to provide such information by generating a three-dimensional georeferenced point cloud. Vertical structure analysis consists in detecting the number of layers within a forest stand and their limits. Until now, there is no approach that properly segments the different strata of a forest. In this study, we directly work on the 3D point cloud and we propose a mean shift (MS) based procedure for vertical forest segmentation. The approach that is carried out on complex forest plots improves the discrimination of vegetation strata. Numéro de notice : C2010-060 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2010.5651310 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2010.5651310 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101942 Conception et développement d'un outil de modification de la segmentation routière / K. Guillotte in Geomatica, vol 63 n° 4 (December 2009)PermalinkPositioning localities based on spatial assertions / Y. Liu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 23 n°11-12 (november 2009)PermalinkRange of categorical associations for comparison of maps with mixed pixels / Robert Gilmore Pontius in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 75 n° 8 (August 2009)PermalinkAn adaptive approach to topographic feature extraction from Digital Terrain Models / Y. Song in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 75 n° 3 (March 2009)PermalinkRegion based segmentation of Quickbird multispectral imagery through band ratios and fuzzy comparison / B. Wuest in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 1 (January - February 2009)PermalinkL'information géographique et les entrepôts de données / Sandro Bimonte in Le monde des cartes, n° 198 (décembre 2008)PermalinkClassification fonctionnelle des Public Participation GIS / A. Turkucu in Revue internationale de géomatique, vol 18 n° 4 (septembre – novembre 2008)PermalinkDetection, characterization, and modeling vegetation in urban areas from high-resolution aerial imagery / Corina Iovan in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 1 n° 3 (2008)PermalinkGeneralization-oriented road line classification by means of an artificial neural network / J.L. Garcia Balboa in Geoinformatica, vol 12 n° 3 (September - November 2008)PermalinkRegionalization with dynamically constrained agglomerative clustering and partitioning (REDCAP) / D. Guo in International journal of geographical information science IJGIS, vol 22 n° 6-7 (june 2008)Permalink