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Machine learning models applied to a GNSS sensor network for automated bridge anomaly detection / Nicolas Manzini in Journal of structural engineering, Vol 148 n° 11 (November 2022)  

Public [article]  inJournal of structural engineering > Vol 148 n° 11 (November 2022) Titre : Machine learning models applied to a GNSS sensor network for automated bridge anomaly detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Manzini, Auteur ; André Orcesi, Auteur ; Christian Thom , Auteur ; Marc-Antoine Brossault, Auteur ; Serge Botton , Auteur ; Miguel Ortiz, Auteur ; John Dumoulin, Auteur Année de publication : 2022 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Note générale : bibliographie EN ATTENTE DU DOCUMENT Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent [Termes IGN] détection d'anomalie [Termes IGN] ouvrage d'art [Termes IGN] pont [Termes IGN] régression [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] surveillance d'ouvrage [Termes IGN] topométrie de précision Résumé : (auteur) Structural health monitoring (SHM) based on global navigation satellite systems (GNSS) is an interesting solution to provide absolute positions at different locations of a structure in a global reference frame. In particular, low-cost GNSS stations for large-scale bridge monitoring have gained increasing attention these last years because recent experiments showed the ability to achieve a subcentimeter accuracy for continuous monitoring with adequate combinations of antennas and receivers. Technical solutions now allow displacement monitoring of long bridges with a cost-effective deployment of GNSS sensing networks. In particular, the redundancy of observations within the GNSS network with various levels of correlations between the GNSS time series makes such monitoring solution a good candidate for anomaly detection based on machine learning models, using several predictive models for each sensor (based on environmental conditions, or other sensors as input data). This strategy is investigated in this paper based on GNSS time series, and an anomaly indicator is proposed to detect and locate anomalous structural behavior. The proposed concepts are applied to a cable-stayed bridge for illustration, and the comparison between multiple tools highlights recurrent neural networks (RNN) as an effective regression tool. Coupling this tool with the proposed anomaly detection strategy enables one to identify and localize both real and simulated anomalies in the considered data set. Numéro de notice : A2022-672 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0003469 En ligne : https://doi.org/10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0003469 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101615 [article]

Challenges and limitations of earthquake-induced building damage mapping techniques using remote sensing images-A systematic review / Sahar S. Matin in Geocarto international, Vol 37 n° 21 ([01/10/2022])  

Public [article]  inGeocarto international > Vol 37 n° 21 [01/10/2022] . - pp 6186 - 6212 Titre : Challenges and limitations of earthquake-induced building damage mapping techniques using remote sensing images-A systematic review Type de document : Article/Communication Auteurs : Sahar S. Matin, Auteur ; Biswajeet Pradhan, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 6186 - 6212 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] cartographie automatique [Termes IGN] cartographie thématique [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] déformation d'édifice [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] dommage matériel [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] image optique [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] secours d'urgence [Termes IGN] séisme Résumé : (auteur) Assessing the extent and level of building damages is crucial to support post-earthquake rescue and relief activities. There is a large body of literature proposing novel frameworks for automating earthquake-induced building damage mapping using high-resolution remote sensing images. Yet, its deployment in real-world scenarios is largely limited to the manual interpretation of images. Although manual interpretation is costly and labor-intensive, it is preferred over automatic and semi-automatic building damage mapping frameworks such as machine learning and deep learning because of its reliability. Therefore, this review paper explores various automatic and semi-automatic building damage mapping techniques with a quest to understand the pros and cons of different methodologies to narrow the gap between research and practice. Further, the research gaps and opportunities are identified for the future development of real-world scenarios earthquake-induced building damage mapping. This review can serve as a guideline for researchers, decision-makers, and practitioners in the emergency management service domain. Numéro de notice : A2022-719 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2021.1933213 Date de publication en ligne : 07/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2021.1933213 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101651 [article]

Le cheminement du douzième parallèle (deuxième partie) : article tiré de Jalon, bulletin de l’association des personnels retraités de l’IGN, n° 146-bis de mai 2022 / Jean-Claude Leblanc in XYZ, n° 172 (septembre 2022)

Public [article]  inXYZ > n° 172 (septembre 2022) . - pp 53 - 61 Titre : Le cheminement du douzième parallèle (deuxième partie) : article tiré de Jalon, bulletin de l’association des personnels retraités de l’IGN, n° 146-bis de mai 2022 Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Claude Leblanc, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 53 - 61 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Nivellement [Termes IGN] astronomie de position [Termes IGN] cheminement altimétrique [Termes IGN] cheminement tellurométrique [Termes IGN] cheminement topographique [Termes IGN] frontière naturelle [Termes IGN] Mali [Termes IGN] mission de terrain [Termes IGN] nivellement direct [Termes IGN] rattachement de station [Termes IGN] Sénégal [Termes IGN] Tchad, lac Résumé : (Auteur) Plus courte et plus animée, cette deuxième mission se composait de 14 personnes de l’IGN, de deux Américains et des personnels locaux. Le chef de la mission était Hervé Guichard qui était en séjour au Centre de Brazzaville ; collègue “fabuleux” (c’était son adjectif favori). Nous sommes arrivés à Fort-Lamy (N’Djamena) le 5 janvier 1968. Le travail reprenait au dernier point observé l’année précédente. Il restait environ 200 km pour rejoindre la frontière Cameroun-Nigéria. Le cheminement passe entre le lac Tchad et Fort-Lamy, zone plus boisée que le trajet précédent. Cette deuxième mission était donc plus légère ; nous étions répartis en deux groupes : la reconnaissance-construction et les autres équipes qui partageaient le même campement. Les nuits sans observation étaient assez festives compte tenu du dynamisme d’Hervé, avec sa guitare. La plus mémorable des soirées fut lors d’un bref séjour d’un officiel américain d’origine allemande. Numéro de notice : A2022-674 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Date de publication en ligne : 01/09/2022 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101638 [article]

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Advancements in underground mine surveys by using SLAM-enabled handheld laser scanners / Artu Ellmann in Survey review, vol 54 n° 385 (July 2022)  

Public [article]  inSurvey review > vol 54 n° 385 (July 2022) . - pp 363 - 374 Titre : Advancements in underground mine surveys by using SLAM-enabled handheld laser scanners Type de document : Article/Communication Auteurs : Artu Ellmann, Auteur ; Kaia Kütimets, Auteur ; Sander Varbla, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 363 - 374 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] arpentage [Termes IGN] carrière souterraine [Termes IGN] cartographie et localisation simultanées [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] Estonie [Termes IGN] géoréférencement [Termes IGN] industrie minière [Termes IGN] mine [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] schiste [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] système de numérisation mobile [Termes IGN] télémètre laser terrestre Résumé : (auteur) Applicability of SLAM (simultaneous localization and mapping) technology for mine surveys and subsequent 3D modelling of post-extracted surfaces is assessed. The resulting surface geometry is validated via terrestrial laser scanner (TLS) acquired reference data. Typical discrepancies remained within 2 and 5 cm in horizontal and vertical directions, respectively. Discrepancies between TLS, SLAM-enabled handheld scanner and conventional surveying results are small and fully satisfy the contemporary accuracy requirements, yet evidence that the conventional mine survey results are affected by the subjectivity of the surveyors. The SLAM-enabled laser scanning hence appears to be the most suitable method for underground mining surveys. Numéro de notice : A2022-537 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2021.1944545 Date de publication en ligne : 07/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2021.1944545 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101093 [article]

Exploring the vertical dimension of street view image based on deep learning: a case study on lowest floor elevation estimation / Huan Ning in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 7 (juillet 2022)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 7 (juillet 2022) . - pp 1317 - 1342 Titre : Exploring the vertical dimension of street view image based on deep learning: a case study on lowest floor elevation estimation Type de document : Article/Communication Auteurs : Huan Ning, Auteur ; Zhenlong Li, Auteur ; Xinyue Ye, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1317 - 1342 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] distorsion d'image [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] hauteur du bâti [Termes IGN] image Streetview [Termes IGN] lever tachéométrique [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] porte Résumé : (auteur) Street view imagery such as Google Street View is widely used in people’s daily lives. Many studies have been conducted to detect and map objects such as traffic signs and sidewalks for urban built-up environment analysis. While mapping objects in the horizontal dimension is common in those studies, automatic vertical measuring in large areas is underexploited. Vertical information from street view imagery can benefit a variety of studies. One notable application is estimating the lowest floor elevation, which is critical for building flood vulnerability assessment and insurance premium calculation. In this article, we explored the vertical measurement in street view imagery using the principle of tacheometric surveying. In the case study of lowest floor elevation estimation using Google Street View images, we trained a neural network (YOLO-v5) for door detection and used the fixed height of doors to measure doors’ elevation. The results suggest that the average error of estimated elevation is 0.218 m. The depthmaps of Google Street View were utilized to traverse the elevation from the roadway surface to target objects. The proposed pipeline provides a novel approach for automatic elevation estimation from street view imagery and is expected to benefit future terrain-related studies for large areas. Numéro de notice : A2022-465 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2021.1981334 Date de publication en ligne : 06/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2021.1981334 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100970 [article]

Mixed geographically and temporally weighted regression for spatio-temporal deformation modelling / Zhijia Yang in Survey review, vol 54 n° 385 (July 2022)  

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Building Information Modelling (BIM) for property valuation: A new approach for Turkish Condominium Ownership / Nida Celik Simsek in Survey review, vol 54 n° 384 (May 2022)  

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City3D: Large-scale building reconstruction from airborne LiDAR point clouds / Jin Huang in Remote sensing, vol 14 n° 9 (May-1 2022)  

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Performance analysis of low-cost GNSS stations for structural health monitoring of civil engineering structures / Nicolas Manzini in Structure and Infrastructure Engineering, vol 18 n° 5 ([01/05/2022])  

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Accuracy issues for spatial update of digital cadastral maps / David Pullar in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 4 (April 2022)  

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Detection of periodic displacements of shell structures with edges using spline surfaces, meshes and point clouds / Grzegorz Lenda in Reports on geodesy and geoinformatics, vol 112 n° 1 (December 2021)  

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Évaluer un récepteur GNSS RTK pour la topographie / Florian Birot in XYZ, n° 169 (décembre 2021)

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Disaster intensity-based selection of training samples for remote sensing building damage classification / Luis Moya in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 10 (October 2021)  

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Automatic building detection with polygonizing and attribute extraction from high-resolution images / Samitha Daranagama in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 9 (September 2021)  

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Relevés de la grotte Cosquer : partie 2, vers une dématérialisation de la grotte par digitalisation des processus et numérisations 3D, comment offrir à la communauté scientifique et au grand public l’accès au plus inaccessible des grands sanctuaires ornés d’Europe / Bertrand Chazaly in XYZ, n° 168 (septembre 2021)

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