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Amélioration de la justesse en nivellement par l’estimation locale des corrections normales ou orthométriques / Thomas Touzé in XYZ, n° 179 (juin 2024)

Public [article]  inXYZ > n° 179 (juin 2024) . - pp 56 - 61 Titre : Amélioration de la justesse en nivellement par l’estimation locale des corrections normales ou orthométriques Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Touzé, Auteur Année de publication : 2024 Article en page(s) : pp 56 - 61 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique [Termes IGN] correction des altitudes [Termes IGN] correction orthométrique [Termes IGN] dénivelée [Termes IGN] gravimètre [Termes IGN] nivellement Résumé : Le problème du nivellement, c’est de savoir comment déduire des accroissements élémentaires de hauteur, mesurés sur le terrain au niveau, les accroissements respectifs des altitudes. En toute rigueur, d’un côté, il faut tenir compte de la pesanteur réelle à la surface de la Terre tandis que de l’autre, on a la pesanteur conventionnelle moyenne servant à la définition des altitudes. Or, si le rapport entre ces deux pesanteurs est très proche de 1, il n’en est pas égal en général. À défaut de recommander l’acquisition d’un gravimètre, nous proposons dans cet article une méthode valable localement permettant d’exprimer les corrections normales et orthométriques des dénivelées géométriques. Une validation expérimentale de ce modèle est d’autant plus souhaitable que le modèle proposé dans le cas des altitudes normales serait tout à fait efficace pour tirer profit des données gravimétriques actuellement disponibles en France afin d’améliorer la justesse des nivellements, grâce à un simple calcul automatisable. Numéro de notice : A2024-17903 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103659 [article]

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112-2024021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Exclu du prêt

Étude des outils permettant la classification d’un nuage de points LiDAR aérien et optimisation de la chaîne de traitement dans le cadre du programme national du LiDAR HD / Evan samzun in XYZ, n° 179 (juin 2024)

Public [article]  inXYZ > n° 179 (juin 2024) . - pp. 35 - 42 Titre : Étude des outils permettant la classification d’un nuage de points LiDAR aérien et optimisation de la chaîne de traitement dans le cadre du programme national du LiDAR HD Type de document : Article/Communication Auteurs : Evan samzun, Auteur Année de publication : 2024 Article en page(s) : pp. 35 - 42 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] classification [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] Lidar [Termes IGN] semis de points Résumé : Ce travail présente une étude portant sur la classification de nuages de points issus d’une acquisition aérienne, en se concentrant sur les données acquises dans le cadre du projet national LiDAR HD. Il réalise une analyse critique des outils proposés par Terrascan et des méthodes pa- ramétriques qui offrent un bon rapport temps/qualité, mais il subsiste des confusions qui demandent un temps de correction conséquent. De plus, les outils Terrascan sont limités à la classification du sol, des bâtiments et d’une partie de la végétation. Il n’est pas proposé de méthodes efficaces pour classifier des éléments de la classe du sursol pérenne, comme les pylônes électriques ou les éoliennes notamment. Pour y remédier, une autre méthode innovante, basée sur les descripteurs 3D est proposée. Cette méthode offre une meilleure détection des bâtiments et permet, en outre, de classifier des éléments du sursol pérenne. Enfin, il est étudié les synergies entre les différents outils testés. Puis les performances d’une IA sont introduites afin de discuter de l’avenir de la classification des nuages de points aériens. Numéro de notice : A2024-17902 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103658 [article]

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Géomaticien en cabinet de géomètres-experts / Esteban Augustin (2024)

Public Titre : Géomaticien en cabinet de géomètres-experts Type de document : Mémoire Auteurs : Esteban Augustin, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2024 Importance : 53 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Rapport de stage de la Licence Pro 2 Géomètre - Géomaticien Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] cartographie [Termes IGN] dessin [Termes IGN] géomatique [Termes IGN] informatique [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] Lidar [Termes IGN] MicMac [Termes IGN] orthophotographie [Termes IGN] photogrammétrie [Termes IGN] Python (langage de programmation) Index. décimale : LPGE Mémoires de Licence professionnelle géomatique et environnement Résumé : L’agence de Eu du cabinet de géomètres-experts EUCLYD développe sa branche « photogrammétrie ». Ce stage participe à ce développement, que ce soit en production ou en recherche et développement. Les chantiers auxquels j’ai participé relèvent de la production d’orthophotographies de façade, de calculs de cubatures et de développement informatique. Des méthodes ainsi que des outils ont été développés durant ce stage, répondant aux besoins de l’entreprise en géomatique. Note de contenu : Introduction 1. Orthophotographies de façades 2. Levers de stocks de carrières de granulats 3. Plan topographique réalisé dans un jumeau numérique 4. Développement d'outils permettant l'automatisation de traitements géomatiques Conclusion Numéro de notice : 24239 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire licence Organisme de stage : Euclyd Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103872

FORMS: Forest Multiple Source height, wood volume, and biomass maps in France at 10 to 30 m resolution based on Sentinel-1, Sentinel-2, and GEDI data with a deep learning approach / Martin Schwartz in Earth System Science Data, vol 15 n° inconnu (2023)  

Public [article]  inEarth System Science Data > vol 15 n° inconnu (2023) Titre : FORMS: Forest Multiple Source height, wood volume, and biomass maps in France at 10 to 30 m resolution based on Sentinel-1, Sentinel-2, and GEDI data with a deep learning approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Martin Schwartz, Auteur ; Philippe Ciais, Auteur ; Aurélien de Truchis, Auteur ; Jérôme Chave, Auteur ; Catherine Ottle, Auteur ; Cédric Vega , Auteur ; Jean-Pierre Wigneron, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] biomasse aérienne [Termes IGN] données allométriques [Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] inventaire forestier national (données France) [Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (auteur) The contribution of forests to carbon storage and biodiversity conservation highlights the need for accurate forest height and biomass mapping and monitoring. In France, forests are managed mainly by private owners and divided into small stands, requiring 10 to 50 m spatial resolution data to be correctly separated. Further, 35 % of the French forest territory is covered by mountains and Mediterranean forests which are managed very extensively. In this work, we used a deep-learning model based on multi-stream remote sensing measurements (NASA’s GEDI LiDAR mission and ESA’s Copernicus Sentinel 1 & 2 satellites) to create a 10 m resolution canopy height map of France for 2020 (FORMS-H). In a second step, with allometric equations fitted to the French National Forest Inventory (NFI) plot data, we created a 30 m resolution above-ground biomass density (AGBD) map (Mg ha-1) of France (FORMS-B). Extensive validation was conducted. First, independent datasets from Airborne Laser Scanning (ALS) and NFI data from thousands of plots reveal a mean absolute error (MAE) of 2.94 m for FORMS-H, which outperforms existing canopy height models. Second, FORMS-B was validated using two independent forest inventory datasets from the Renecofor permanent forest plot network and from the GLORIE forest inventory with MAE of 59.6 Mg ha-1 and 19.6 Mg.ha-1 respectively, providing greater performance than other AGBD products sampled over France. These results highlight the importance of coupling remote sensing technologies with recent advances in computer science to bring material insights to climate-efficient forest management policies. Additionally, our approach is based on open-access data having global coverage and a high spatial and temporal resolution, making the maps reproducible and easily scalable. FORMS products can be accessed from https://doi.org/10.5281/zenodo.7840108 (Schwartz et al., 2023). Numéro de notice : A2023-179 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/essd-2023-196 En ligne : https://doi.org/10.5194/essd-2023-196 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103341 [article]

Deblurring low-light images with events / Chu Zhou in International journal of computer vision, vol 131 n° 5 (May 2023)  

Public [article]  inInternational journal of computer vision > vol 131 n° 5 (May 2023) . - pp 1284 - 1298 Titre : Deblurring low-light images with events Type de document : Article/Communication Auteurs : Chu Zhou, Auteur ; Minggui Teng, Auteur ; Jin Han, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 1284 - 1298 Note générale : bilbiographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] caméra d'événement [Termes IGN] correction d'image [Termes IGN] filtrage du bruit [Termes IGN] flou [Termes IGN] image à basse résolution [Termes IGN] image RVB Résumé : (auteur) Modern image-based deblurring methods usually show degenerate performance in low-light conditions since the images often contain most of the poorly visible dark regions and a few saturated bright regions, making the amount of effective features that can be extracted for deblurring limited. In contrast, event cameras can trigger events with a very high dynamic range and low latency, which hardly suffer from saturation and naturally encode dense temporal information about motion. However, in low-light conditions existing event-based deblurring methods would become less robust since the events triggered in dark regions are often severely contaminated by noise, leading to inaccurate reconstruction of the corresponding intensity values. Besides, since they directly adopt the event-based double integral model to perform pixel-wise reconstruction, they can only handle low-resolution grayscale active pixel sensor images provided by the DAVIS camera, which cannot meet the requirement of daily photography. In this paper, to apply events to deblurring low-light images robustly, we propose a unified two-stage framework along with a motion-aware neural network tailored to it, reconstructing the sharp image under the guidance of high-fidelity motion clues extracted from events. Besides, we build an RGB-DAVIS hybrid camera system to demonstrate that our method has the ability to deblur high-resolution RGB images due to the natural advantages of our two-stage framework. Experimental results show our method achieves state-of-the-art performance on both synthetic and real-world images. Numéro de notice : A2023-210 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s11263-023-01754-5 Date de publication en ligne : 06/02/2023 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-023-01754-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103062 [article]

An agent-based modeling approach for public charging demand estimation and charging station location optimization at urban scale / Zhiyan Yi in Computers, Environment and Urban Systems, vol 101 (April 2023)  

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A unified cycle-slip, multipath estimation, detection and mitigation method for VIO-aided PPP in urban environments / Bo Xu in GPS solutions, vol 27 n° 2 (April 2023)  

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Analyse des performances de levers LiDAR via l’iPad Pro en vue de la réalisation de plans d’intérieurs et de maquettes numériques de bâtiments / Pauline Chardon in XYZ, n° 174 (mars 2023)

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Improved GPS-based single-frequency orbit determination for the CYGNSS spacecraft using GipsyX / Alex V. Conrad in Navigation : journal of the Institute of navigation, vol 70 n° 1 (Spring 2023)  

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Des mesures au sol aux images satellite : quelles données pour étudier la pollution lumineuse ? / Christophe Plotard in XYZ, n° 174 (mars 2023)

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Multiresolution analysis pansharpening based on variation factor for multispectral and panchromatic images from different times / Peng Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 61 n° 3 (March 2023)  

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The importance of co-located VLBI Intensive stations and GNSS receivers / Christopher Dieck in Journal of geodesy, vol 97 n° 3 (March 2023)  

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BDS-3 precise orbit and clock solution at Wuhan University: status and improvement / Jing Guo in Journal of geodesy, vol 97 n° 2 (February 2023)  

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Coastal GNSS-R phase altimetry based on the combination of L1 and L5 signals under high sea states / Yunqiao He in Journal of geodesy, vol 97 n° 2 (February 2023)  

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Multi-nomenclature, multi-resolution joint translation: an application to land-cover mapping / Luc Baudoux in International journal of geographical information science IJGIS, vol 37 n° 2 (February 2023)  

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