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Des relevés sur mesure pour la sentinelle des Pyrénées / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2209 (janvier 2023)

Public [article]  inGéomètre > n° 2209 (janvier 2023) . - pp 14 - 16 Titre : Des relevés sur mesure pour la sentinelle des Pyrénées Type de document : Article/Communication Auteurs : Marielle Mayo, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 14 - 16 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] cartographie 3D [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] infiltration [Termes IGN] ouvrage d'art [Termes IGN] Pyrénées-orientales (66) [Termes IGN] surveillance d'ouvrage Résumé : (Auteur) A Villefranche-de-Conflent, une mission de diagnostic s’est appuyée sur les relevés d’un cabinet de géomètres-experts pour repérer les dégradions liées aux infiltrations d’eau subies par les fortifications de Vauban. Les restaurations vont pouvoir commencer... Numéro de notice : A2023-061 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Date de publication en ligne : 01/01/2023 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102353 [article]

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063-2023011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Détermination de la déviation de la verticale sur le barrage de Plan d’Aval, sans aucune instrumentation spéciale, avec une précision de 0,4 mgon / Thomas Touzé in XYZ, n° 173 (décembre 2022)

Public [article]  inXYZ > n° 173 (décembre 2022) . - pp 30 - 34 Titre : Détermination de la déviation de la verticale sur le barrage de Plan d’Aval, sans aucune instrumentation spéciale, avec une précision de 0,4 mgon Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Touzé, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 30 - 34 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes IGN] barrage [Termes IGN] déviation de la verticale [Termes IGN] données GNSS [Termes IGN] incertitude de position [Termes IGN] lever tachéométrique [Termes IGN] surveillance d'ouvrage Résumé : (Editeur) Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode de détermination de la déviation de la verticale à partir de mesures tachéométriques corrigées de la réfraction et de lignes de base GNSS. Si l’état de l’art est bien respecté, une précision de l’ordre de 0,3 mgon (1’’) sur une visée de 1 km semble tout à fait atteignable. Nous présentons ainsi les résultats obtenus lors de la surveillance de deux barrages EDF dans les Alpes ayant permis de déterminer la déviation de la verticale avec une incertitude à 68 % de 0,4 mgon (1.3’’) et en cohérence avec la valeur déduite du géoïde. Numéro de notice : A2022-914 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102277 [article]

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112-2022041	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

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) . - n° 3469 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 / Article en page(s) : n° 3469 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]

Positioning performance of GNSS-PPP and PPP-AR methods for determining the vertical displacements / Burak Akpinar in Survey review, vol 55 n° 388 (January 2023)  

Public [article]  inSurvey review > vol 55 n° 388 (January 2023) Titre : Positioning performance of GNSS-PPP and PPP-AR methods for determining the vertical displacements Type de document : Article/Communication Auteurs : Burak Akpinar, Auteur Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] ouvrage d'art [Termes IGN] positionnement par GNSS [Termes IGN] positionnement ponctuel précis [Termes IGN] précision millimétrique [Termes IGN] résolution d'ambiguïté [Termes IGN] surveillance d'ouvrage Résumé : (auteur) This study investigates the accuracy of vertical displacements monitored by Global Navigation Satellite Systems (GNSS) precise point positioning (PPP) with float-ambiguity solution and with ambiguity resolution (PPP-AR). For this purpose, a simulation was designed. The static GNSS observations were collected at a test point during different observation times over seven periods involving vertical displacements produced with a precision of less than one mm. Each set of GNSS observations was processed with both GNSS-PPP and PPP-AR methods. The results revealed that RMS values of PPP-AR solutions are about twice better than RMS values of PPP solution for all observation times and all vertical displacement values. Numéro de notice : A2022-033 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1080/00396265.2021.2010018 Date de publication en ligne : 13/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2021.2010018 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99295 [article]

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

Public [article]  inSurvey review > vol 54 n° 385 (July 2022) . - pp 290 - 300 Titre : Mixed geographically and temporally weighted regression for spatio-temporal deformation modelling Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhijia Yang, Auteur ; Wujiao Dai, Auteur ; Wenkun Yu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 290 - 300 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie [Termes IGN] auscultation d'ouvrage [Termes IGN] barrage [Termes IGN] déformation d'édifice [Termes IGN] méthode fondée sur le noyau [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes IGN] régression géographiquement pondérée [Termes IGN] surveillance d'ouvrage Résumé : (auteur) When the regression coefficient of independent variable has both global stationarity and spatio-temporal non-stationarity properties, the deformation model based on the geographically and temporally weighted regression (GTWR) will no longer be applicable. In order to resolve this problem, we propose an improved method to establish the spatio-temporal deformation model using mixed geographically and temporally weighted regression (MGTWR). In this method, both the global regression coefficient and the variable regression coefficient are selected for regression coefficient hypothesis test, and the local linear two-step estimation method is used to fit the MGTWR model. A dam deformation modelling example shows that the MGTWR model improves the average prediction accuracy by 57.6% compared to the GTWR model when the regression coefficients have both global stationarity and spatio-temporal non-stationarity properties. Numéro de notice : A2022-534 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2021.1935578 Date de publication en ligne : 10/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2021.1935578 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101090 [article]

Ajustement en bloc des données de stations totales et de récepteurs GNSS dans les études de déformation / Joël Van Cranenbroeck in XYZ, n° 171 (juin 2022)

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Efficient dike monitoring using terrestrial SFM photogrammetry / Laurent Froideval in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2022 (2022 edition)  

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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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Evaluating the 3D integrity of underwater structure from motion workflows / Ian M. Lochhead in Photogrammetric record, vol 37 n° 177 (March 2022)  

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Proceedings of the 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures : EUROSTRUCT 2021. An automated machine learning-based approach for structural novelty detection based on SHM / Nicolas Manzini (2022)  

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Récepteurs GNSS bas coût pour la surveillance des grands ponts / Nicolas Manzini in XYZ, n° 167 (juin 2021)

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Increasing efficiency of the robust deformation analysis methods using genetic algorithm and generalised particle swarm optimisation / Mehmed Batilović in Survey review, Vol 53 n° 378 (May 2021)  

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Learning from multimodal and multitemporal earth observation data for building damage mapping / Bruno Adriano in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 175 (May 2021)  

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Comprehensive time-series analysis of bridge deformation using differential satellite radar interferometry based on Sentinel-1 / Matthias Schlögl in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 172 (February 2021)  

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Reclaimed-airport surface-deformation monitoring by improved permanent-scatterer interferometric synthetic-aperture radar: a case study of Shenzhen Bao'an international airport, China / Lu Miao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 2 (February 2021)  

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