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Titre : Event-driven feature detection and tracking for visual SLAM Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ignacio Alzugaray, Auteur Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie
thesis submitted to attain the degree of Doctor of Sciences of ETH ZurichLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] caméra d'événement
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image floue
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] séquence d'images
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Traditional frame-based cameras have become the de facto sensor of choice for a multitude of applications employing Computer Vision due to their compactness, low cost, ubiquity, and ability to provide information-rich exteroceptive measurements. Despite their dominance in the field, these sensors exhibit limitations in common, real-world scenarios where detrimental effects, such as motion blur during high-speed motion or over-/underexposure in scenes with poor illumination, are prevalent. Challenging the dominance of traditional cameras, the recent emergence of bioinspired event cameras has opened up exciting research possibilities for robust perception due to their high-speed sensing, High-Dynamic-Range capabilities, and low power consumption. Despite their promising characteristics, event cameras present numerous challenges due to their unique output: a sparse and asynchronous stream of events, only capturing incremental perceptual changes at individual pixels. This radically different sensing modality renders most of the traditional Computer Vision algorithms incompatible without substantial prior adaptation, as they are initially devised for processing sequences of images captured at fixed frame-rate. Consequently, the bulk of existing event-based algorithms in the literature have opted to discretize the event stream into batches and process them sequentially, effectively reverting to frame-like representations in an attempt to mimic the processing of image sequences from traditional sensors. Such event-batching algorithms have demonstrably outperformed other alternative frame-based algorithms in scenarios where the quality of conventional intensity images is severely compromised, unveiling the inherent potential of these new sensors and popularizing them. To date, however, many newly designed event-based algorithms still rely on a contrived discretization of the event stream for its processing, suggesting that the full potential of event cameras is yet to be harnessed by processing their output more naturally. This dissertation departs from the mere adaptation of traditional frame-based approaches and advocates instead for the development of new algorithms integrally designed for event cameras to fully exploit their advantageous characteristics. In particular, the focus of this thesis lies on describing a series of novel strategies and algorithms that operate in a purely event-driven fashion, \ie processing each event as soon as it gets generated without any intermediate buffering of events into arbitrary batches and thus avoiding any additional latency in their processing. Such event-driven processes present additional challenges compared to their simpler event-batching counterparts, which, in turn, can largely be attributed to the requirement to produce reliable results at event-rate, entailing significant practical implications for their deployment in real-world applications. The body of this thesis addresses the design of event-driven algorithms for efficient and asynchronous feature detection and tracking with event cameras, covering alongside crucial elements on pattern recognition and data association for this emerging sensing modality. In particular, a significant portion of this thesis is devoted to the study of visual corners for event cameras, leading to the design of innovative event-driven approaches for their detection and tracking as corner-events. Moreover, the presented research also investigates the use of generic patch-based features and their event-driven tracking for the efficient retrieval of high-quality feature tracks. All the developed algorithms in this thesis serve as crucial stepping stones towards a completely event-driven, feature-based Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) pipeline. This dissertation extends upon established concepts from state-of-the-art, event-driven methods and further explores the limits of the event-driven paradigm in realistic monocular setups. While the presented approaches solely rely on event-data, the gained insights are seminal to future investigations targeting the combination of event-based vision with other, complementary sensing modalities. The research conducted here paves the way towards a new family of event-driven algorithms that operate efficiently, robustly, and in a scalable manner, envisioning a potential paradigm shift in event-based Computer Vision. Note de contenu : 1- Introduction
2- Contribution
3- Conclusion and outlookNuméro de notice : 28699 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Sciences : ETH Zurich : 2022 DOI : sans En ligne : https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/541700 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100470 Fusion de données hyperspectrales et panchromatiques dans le domaine réflectif / Yohann Constans (2022)
Titre : Fusion de données hyperspectrales et panchromatiques dans le domaine réflectif Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yohann Constans, Auteur ; Xavier Briottet , Directeur de thèse ; Yannick Deville, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2022 Importance : 302 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Spécialité PhysiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse combinatoire (maths)
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] hétérogénéité spatiale
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] pansharpening (fusion d'images)
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] pouvoir de résolution géométrique
[Termes IGN] qualité d'image
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] réflexion (rayonnement)Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les capteurs satellitaires ne pouvant acquérir des images d'observation de la Terre à hautes résolutions spatiale et spectrale, une solution consiste à combiner une image panchromatique (PAN) à haute résolution spatiale avec une image hyperspectrale (HS) à haute résolution spectrale, pour générer une nouvelle image hautement résolue spatialement et spectralement. Ce procédé de fusion, appelé pansharpening HS, présente toutefois certaines limitations, parmi lesquelles la gestion des pixels HS mixtes, particulièrement présents en milieu urbain. Cette thèse a pour objectif de développer et valider une nouvelle méthode de pansharpening HS dans le domaine réflectif [0,4 - 2,5 µm] optimisant la reconstruction des pixels mixtes. Pour ce faire, une méthode de la littérature appelée Spatially Organized Spectral Unmixing (SOSU) a été choisie comme point de départ. Elle est basée sur des étapes de prétraitement de démélange spectral et de réorganisation spatiale des pixels mixtes, et une étape de fusion appelée Gain. Afin d'évaluer les méthodes de fusion, des jeux de données simulés présentant plusieurs niveaux de complexité spatiale et acquis par différents instruments ont été construits à partir de données aéroportées existantes. D'autre part, un protocole robuste d'évaluation de performances a été proposé. Il est basé sur le protocole de Wald et l'application de critères de qualité à différentes échelles spatiales et sur différents domaines spectraux, et il est complété par un produit à valeur ajoutée (cartes d'occupation des sols par classification supervisée). Des améliorations ont été apportées à SOSU pour l'adapter progressivement à des scènes de complexité spatiale élevée. Une nouvelle approche de réorganisation spatiale par analyse combinatoire a été proposée pour le traitement des milieux agricoles à péri-urbains. Des améliorations supplémentaires ont été apportées pour le traitement des milieux urbains, en modélisant notamment l'analyse combinatoire comme un problème d'optimisation et ont conduit à la méthode Combinatorial OptimisatioN for 2D ORganisation (CONDOR). Les performances de cette méthode ont été évaluées et comparées à celles de méthodes de référence. Elles ont révélé des améliorations visuelles et numériques de la qualité de la reconstruction et ont montré que la limitation la plus importante provient de la non-représentation du domaine SWIR [1,0 - 2,5 µm] dans l'image PAN en entrée de la fusion. Un nouveau choix d'instrumentation, reposant sur l'utilisation d'une seconde voie PAN dans le domaine SWIR II [2,0 - 2,5 µm], a ainsi été introduit pour dépasser cette limitation. Les méthodes Gain-2P et CONDOR-2P, extensions des méthodes Gain et CONDOR prenant en compte cette seconde voie PAN, ont été développées. L'analyse des résultats a révélé l'apport conséquent de ces deux méthodes étendues (jusqu'à 60 % et 45 % d'amélioration par rapport à leurs versions initiales sur des données respectivement péri-urbaines et urbaines) ainsi que l'amélioration de la qualité de l'image fusionnée avec CONDOR-2P par rapport à Gain-2P (jusqu'à 9 % d'amélioration). Enfin, une étude de sensibilité a été menée afin d'évaluer la robustesse des méthodes proposées vis-à-vis des défauts et caractéristiques instrumentaux (rapport de résolutions spatiales, déregistration, bruit et fonction de transfert de modulation), en choisissant des configurations représentatives des instruments satellitaires existants. Malgré la sensibilité de l'ensemble des méthodes aux différents paramètres, les analyses ont montré que CONDOR-2P obtient quasi-systématiquement la meilleure qualité de reconstruction, et se révèle particulièrement robuste vis-à-vis de l'augmentation du rapport de résolutions spatiales (10 % d'amélioration par rapport à Gain-2P pour une valeur de 8 en milieu péri-urbain). Note de contenu : 1- Introduction
2- Etat de l'Art
3- Construction de jeux de données de complexité variable
4- Développement d'une procédure robuste d'évaluation de performances
5- Evolution de SOSU pour des scènes de complexité spatiale réduite : CASTOR
6- Evolutions de CASTOR pour des scènes urbaines : CONDOR
7- Prise en compte d'une seconde voie PAN dans le domaine spectral SWIR II
8- Etude de sensibilité
9- Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 24019 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Physique : Toulouse : 2022 Organisme de stage : ISAE-ONERA OLIMPES DOI : sans En ligne : https://www.theses.fr/2022ESAE0023 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101791 Generating GPS decoupled clock products for precise point positioning with ambiguity resolution / Shuai Liu in Journal of geodesy, vol 96 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Generating GPS decoupled clock products for precise point positioning with ambiguity resolution Type de document : Article/Communication Auteurs : Shuai Liu, Auteur ; Yunbin Yan, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 6 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] erreur de phase
[Termes IGN] horloge du récepteur
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] onde porteuse
[Termes IGN] positionnement cinématique
[Termes IGN] positionnement ponctuel précis
[Termes IGN] résolution d'ambiguïtéRésumé : (auteur) Carrier-phase integer ambiguity resolution (AR) is the key to improving the positioning accuracy of precise point positioning (PPP). However, in theory, the integer property of ambiguities in PPP are destroyed due to the absorption of phase biases. In this study, we analyzed a set of clock products consisting of a code clock, phase clock and wide-lane (WL) bias based on the decoupled clock (DCK) model, to facilitate PPP AR. The determination of the datum of the receiver clock as well as ambiguity were analyzed in detail to arrive at ways to eliminate rank deficiency. To fix ambiguity at the server end, we propose an approach by rounding directly with “fixing solution” (FS) and “partial ambiguity hold” (PAH) strategies, to increase the fixing rate and avoid the biased solution resulting from ambiguity datum loss. With respect to the International GNSS Service (IGS) legacy clocks, the mean standard deviations (STDs) of the phase clock and code clock were about 0.02 and 1.05 ns respectively, while the WL bias was about 0.12 cycles. Additionally, the convergence speed and stability of the decoupled phase clock are significantly improved compared with the conventional PPP model. Experiments on PPP positioning performance were conducted using 1 week of GPS data from more than 100 stations, considering the IGS weekly solutions as a benchmark. The ambiguity-fixed PPP with decoupled clocks had almost the same accuracy as the integer-recovered clock model, but the average accuracy improvements compared with the conventional PPP model in the east, north, and up components were 59.2, 32.4, and 20.3%, respectively, in the static mode, and approximately 38.0, 26.2, and 19.2% in the kinematic mode. These results demonstrate that users can achieve ambiguity-fixed solutions and obtain high-precision positioning coordinates with our decoupled clock products. Numéro de notice : A2022-093 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-021-01593-7 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-021-01593-7 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99517
in Journal of geodesy > vol 96 n° 1 (January 2022) . - n° 6[article]Global canopy height regression and uncertainty estimation from GEDI LIDAR waveforms with deep ensembles / Nico Lang in Remote sensing of environment, vol 268 (January 2022)
[article]
Titre : Global canopy height regression and uncertainty estimation from GEDI LIDAR waveforms with deep ensembles Type de document : Article/Communication Auteurs : Nico Lang, Auteur ; Nicolai Kalischek, Auteur ; John Armston, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n* 112760 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] forme d'onde
[Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar
[Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) NASA's Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) is a key climate mission whose goal is to advance our understanding of the role of forests in the global carbon cycle. While GEDI is the first space-based LIDAR explicitly optimized to measure vertical forest structure predictive of aboveground biomass, the accurate interpretation of this vast amount of waveform data across the broad range of observational and environmental conditions is challenging. Here, we present a novel supervised machine learning approach to interpret GEDI waveforms and regress canopy top height globally. We propose a probabilistic deep learning approach based on an ensemble of deep convolutional neural networks (CNN) to avoid the explicit modelling of unknown effects, such as atmospheric noise. The model learns to extract robust features that generalize to unseen geographical regions and, in addition, yields reliable estimates of predictive uncertainty. Ultimately, the global canopy top height estimates produced by our model have an expected RMSE of 2.7 m with low bias. Numéro de notice : A2022-086 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.rse.2021.112760 Date de publication en ligne : 03/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112760 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99495
in Remote sensing of environment > vol 268 (January 2022) . - n* 112760[article]High-resolution canopy height map in the Landes forest (France) based on GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 data with a deep learning approach / Martin Schwartz (2022)
Titre : High-resolution canopy height map in the Landes forest (France) based on GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 data with a deep learning approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Martin Schwartz, Auteur ; Philippe Ciais, Auteur ; Catherine Ottle, Auteur ; Aurélien de Truchis, Auteur ; Cédric Vega , Auteur ; Ibrahim Fayad, Auteur ; Martin Brandt, Auteur ; Rasmus Fensholt, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur ; François Morneau , Auteur ; David Morin, Auteur ; Dominique Guyon, Auteur ; Sylvia Dayau, Auteur ; Jean-Pierre Wigneron, Auteur Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Landes de Gascogne
[Termes IGN] PinophytaRésumé : (auteur) In intensively managed forests in Europe, where forests are divided into stands of small size and may show heterogeneity within stands, a high spatial resolution (10 - 20 meters) is arguably needed to capture the differences in canopy height. In this work, we developed a deep learning model based on multi-stream remote sensing measurements to create a high-resolution canopy height map over the "Landes de Gascogne" forest in France, a large maritime pine plantation of 13,000 km2 with flat terrain and intensive management. This area is characterized by even-aged and mono-specific stands, of a typical length of a few hundred meters, harvested every 35 to 50 years. Our deep learning U-Net model uses multi-band images from Sentinel-1 and Sentinel-2 with composite time averages as input to predict tree height derived from GEDI waveforms. The evaluation is performed with external validation data from forest inventory plots and a stereo 3D reconstruction model based on Skysat imagery available at specific locations. We trained seven different U-net models based on a combination of Sentinel-1 and Sentinel-2 bands to evaluate the importance of each instrument in the dominant height retrieval. The model outputs allow us to generate a 10 m resolution canopy height map of the whole "Landes de Gascogne" forest area for 2020 with a mean absolute error of 2.02 m on the Test dataset. The best predictions were obtained using all available satellite layers from Sentinel-1 and Sentinel-2 but using only one satellite source also provided good predictions. For all validation datasets in coniferous forests, our model showed better metrics than previous canopy height models available in the same region. Numéro de notice : P2022-002 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : 10.48550/arXiv.2212.10265 Date de publication en ligne : 20/12/2022 En ligne : https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.10265 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102850 Histograms of oriented mosaic gradients for snapshot spectral image description / Lulu Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)PermalinkLarge-scale dimensional metrology for geodesy: First results from the European GeoMetre project / Florian Pollinger (2022)PermalinkMulti-frequency quadrifilar helix antennas for cm-accurate GNSS positioning / Lambert Wanninger in Journal of applied geodesy, vol 16 n° 1 (January 2022)PermalinkA multipath and thermal noise joint error characterization and exploitation for low-cost GNSS PVT estimators in urban environment / Eustachio Roberto Matera (2022)PermalinkNon-linear GNSS signal processing applied to land observation with high-rate airborne reflectometry / Hamza Issa (2022)PermalinkA novel unmixing-based hypersharpening method via convolutional neural network / Xiaochen Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)PermalinkOn-orbit BDS signals and transmit antenna gain analysis for a geostationary satellite / Meng Wang in Advances in space research, vol 69 n° 7 (April 2022)PermalinkPredicting AIS reception using tropospheric propagation forecast and machine learning / Zackary Vanche (2022)PermalinkRecursive Gauss-Helmert model with equality constraints applied to the efficient system calibration of a 3D laser scanner / Sören Vogel in Journal of applied geodesy, vol 16 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalink