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Direct and automatic measurements of stem curve and volume using a high-resolution airborne laser scanning system / Eric Hyyppä in Science of remote sensing, vol 5 (June 2022)
[article]
Titre : Direct and automatic measurements of stem curve and volume using a high-resolution airborne laser scanning system Type de document : Article/Communication Auteurs : Eric Hyyppä, Auteur ; Antero Kukko, Auteur ; Harri Kaartinen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 100050 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] diamètre à hauteur de poitrine
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Finlande
[Termes IGN] forêt boréale
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] inventaire forestier local
[Termes IGN] modèle de croissance végétale
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] Picea abies
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] volume en boisRésumé : (auteur) Today, high-quality reference tree measurements, including the position, diameter, height and volume, are cumbersome and slow to carry out, but highly needed for forest inventories based on airborne laser scanning. Mobile laser scanning technologies hold the promise for collecting reference data for forest inventories with an extremely high efficiency. Perhaps, the most efficient approach for reference data collection would be to mount a high-resolution laser scanning system on board an airborne vehicle flying at a low altitude above the forest canopy since this would allow recording reference samples of individual trees with the speed of flight. To demonstrate the potential of this technology, we mounted an in-house developed HeliALS-DW laser scanning system on board a helicopter and collected point cloud data in a boreal forest on three test sites containing a total of 1469 trees. The obtained point clouds incorporated sufficiently many high-quality stem hits for estimating the stem curves and stem volumes of individual trees since the point clouds had a relatively high point density of 2200–3800 echoes/m2, and the scanner had been tilted by 15° from the nadir to increase the possibility of recording stem hits. To automatically estimate the diameters at breast height (DBH) and stem curves of individual trees, we used algorithms designed to tolerate moderate drifts in the trajectory of the laser scanner. Furthermore, the stem volumes of individual trees were computed by using the estimated stem curves and tree heights without any allometric models. Using the proposed methods, we were able to estimate the stem curves with a root-mean-square error (RMSE) of 1.7–2.6 cm (6–9%) while detecting 42–71% of the trees. The RMSE of stem volume estimates was 0.1–0.15 m3 (12–21%). We also showed that the tree detection rate could be improved up to 87–96% for trees with a DBH exceeding 20 cm if slightly larger average errors for the stem attributes were allowed. Our results pave the way for using high-resolution airborne laser scanning for field reference data collection by conducting direct measurements of tree stems with a high efficiency. Numéro de notice : A2022-298 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.srs.2022.100050 Date de publication en ligne : 09/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.srs.2022.100050 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100464
in Science of remote sensing > vol 5 (June 2022) . - n° 100050[article]Évaluation de la qualité de modèles 3D issus de nuages de points / Tania Landes in XYZ, n° 171 (juin 2022)
[article]
Titre : Évaluation de la qualité de modèles 3D issus de nuages de points Type de document : Article/Communication Auteurs : Tania Landes, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 14 - 24 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] précision géométrique (imagerie)
[Termes IGN] qualité du modèle
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) La modélisation 3D répond à la fois à un enjeu économique, mais aussi environnemental, que ce soit à l’échelle du bâtiment ou de la ville. Ces dix dernières années, les techniques d’acquisition ont considérablement évolué du point de vue de leur rapidité, du volume de données à gérer, de l’hétérogénéité des informations acquises par les systèmes multicapteurs, de même que des méthodes de traitement des données. De nouveaux processus sont nés de ces bouleversements, comme le processus “scan-to-BIM”, caractérisant les étapes menant du nuage de points à une maquette numérique intelligente. En adoptant la maquette numérique, intégrée dans un processus collaboratif BIM (Building Information Modeling), les acteurs du bâtiment sont en mesure d’effectuer des simulations et de réduire, en plus des coûts, l’impact environnemental lié aux interventions sur le bâtiment, tout au long de son cycle de vie. En pratique, pour aboutir à une maquette numérique intelligente du bâtiment à partir d’un relevé de l’existant, de nombreux verrous technologiques sont à lever. Dans ce contexte, j’ai eu l’occasion d’encadrer divers travaux de recherches portant sur les thématiques allant de l’acquisition de données 3D (généralement sous forme de nuages de points 3D) à leur traitement, jusqu’à la production de la maquette numérique comme résumé dans le numéro 167 de la revue XYZ [Landes, 2021]. Dans la continuité de ce résumé, et comme l’annonçait la conclusion de ce dernier, cette suite se concentre sur la question de la qualité des livrables 3D détaillés dans [Landes, 2020]. Numéro de notice : A2022-521 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101066
in XYZ > n° 171 (juin 2022) . - pp 14 - 24[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2022021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Prototypage, analyse et qualification d’une solution de photogrammétrie mobile / Guillaume Niederberger in XYZ, n° 171 (juin 2022)
[article]
Titre : Prototypage, analyse et qualification d’une solution de photogrammétrie mobile Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Niederberger, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 43 - 46 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie
[Termes IGN] centrale inertielle
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] logiciel de post-traitement GPS
[Termes IGN] précision centimétrique
[Termes IGN] prototype
[Termes IGN] Raspberry PiRésumé : (Auteur) La photogrammétrie terrestre et statique permet d’effectuer des relevés topographiques de manière rapide et relativement précise. Si l’on ajoute à cela des capteurs tels qu’un GNSS et une centrale inertielle permettant le géoréférencement direct des images, alors on obtient un système de photogrammétrie qui peut s’affranchir de points d’appui. L’avantage d’un tel système est principalement le gain de temps. Ce projet de développement consiste à utiliser une caméra omnidirectionnelle, un GNSS temps réel, une centrale inertielle et un ordinateur de bord. Ce dernier permet de synchroniser les données de navigation et ainsi de garantir une précision des nuages de points de 10 cm en 3D. Le support sur lequel sont fixés tous ces éléments permet une interopérabilité d’utilisations. Il va principalement servir de “backpack”, notamment pour effectuer des récolements de réseaux en fouille ouverte en garantissant de la classe A, ou des relevés de corps de rue entrant dans le programme PCRS de l’IGN. Il est aussi possible de réaliser des relevés de cubatures ou d’effectuer des compléments de photogrammétrie aérienne dont il manquerait des données. Numéro de notice : A2022-525 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101162
in XYZ > n° 171 (juin 2022) . - pp 43 - 46[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2022021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Cliff change detection using siamese KPCONV deep network on 3D point clouds / Iris de Gelis in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-3-2022 (2022 edition)
[article]
Titre : Cliff change detection using siamese KPCONV deep network on 3D point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Iris de Gelis, Auteur ; Zoé Bessin, Auteur ; Pauline Letortu, Auteur ; Marion Jaud, Auteur ; C. Delacourt, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 649 - 656 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] érosion côtière
[Termes IGN] falaise
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] surveillance géologiqueMots-clés libres : KPConv = Kernel Point Convolution Résumé : (auteur) Mainly depending on their lithology, coastal cliffs are prone to changes due to erosion. This erosion could increase due to climate change leading to potential threats for coastal users, assets, or infrastructure. Thus, it is important to be able to understand and characterize cliff face changes at fine scale. Usually, monitoring is conducted thanks to distance computation and manual analysis of each cliff face over 3D point clouds to be able to study 3D dynamics of cliffs. This is time consuming and inclined to each one judgment in particular when dealing with 3D point clouds data. Indeed, 3D point clouds characteristics (sparsity, impossibility of working on a classical top view representation, volume of data, …) make their processing harder than 2D images. Last decades, an increase of performance of machine learning methods for earth observation purposes has been performed. To the best of our knowledge, deep learning has never been used for 3D change detection and categorization in coastal cliffs. Lately, Siamese KPConv brings successful results for change detection and categorization into 3D point clouds in urban area. Although the case study is different by its more random characteristics and its complex geometry, we demonstrate here that this method also allows to extract and categorize changes on coastal cliff face. Results over the study area of Petit Ailly cliffs in Varengeville-sur-Mer (France) are very promising qualitatively as well as quantitatively: erosion is retrieved with an intersection over union score of 83.86 %. Numéro de notice : A2022-444 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5194/isprs-annals-V-3-2022-649-2022 Date de publication en ligne : 17/05/2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-3-2022-649-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100779
in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol V-3-2022 (2022 edition) . - pp 649 - 656[article]K-means clustering based on omnivariance attribute for building detection from airborne lidar data / Renato César Dos santos in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2022 (2022 edition)
[article]
Titre : K-means clustering based on omnivariance attribute for building detection from airborne lidar data Type de document : Article/Communication Auteurs : Renato César Dos santos, Auteur ; Mauricio Galo, Auteur ; A.F. Habib, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 111 - 118 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Building detection is an important process in urban applications. In the last decades, 3D point clouds derived from airborne LiDAR have been widely explored. In this paper, we propose a building detection method based on K-means clustering and the omnivariance attribute derived from eigenvalues. The main contributions lie on the automatic detection without the need for training and optimal neighborhood definition for local attribute estimation. Additionally, one refinement step based on mathematical morphology (MM) operators to minimize the classification errors (commission and omission errors) is proposed. The experiments were conducted in three study areas. In general, the results indicated the potential of proposed method, presenting an average Fscore around 97%. Numéro de notice : A2022-431 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5194/isprs-annals-V-2-2022-111-2022 Date de publication en ligne : 17/05/2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-2-2022-111-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100737
in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol V-2-2022 (2022 edition) . - pp 111 - 118[article]Learning from the past: crowd-driven active transfer learning for semantic segmentation of multi-temporal 3D point clouds / Michael Kölle in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2022 (2022 edition)PermalinkRailway lidar semantic segmentation with axially symmetrical convolutional learning / Antoine Manier in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2022 (2022 edition)PermalinkVirtual laser scanning of dynamic scenes created from real 4D topographic point cloud data / Lukas Winiwarter in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2022 (2022 edition)PermalinkA voxel-based method for the three-dimensional modelling of heathland from lidar point clouds: first results / N. Homainejad in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-3-2022 (2022 edition)Permalink3D lidar point-cloud projection operator and transfer machine learning for effective road surface features detection and segmentation / Heyang Thomas Li in The Visual Computer, vol 38 n° 5 (May 2022)PermalinkCity3D: Large-scale building reconstruction from airborne LiDAR point clouds / Jin Huang in Remote sensing, vol 14 n° 9 (May-1 2022)PermalinkDeveloping a data-fusing method for mapping fine-scale urban three-dimensional building structure / Xinxin Wu in Sustainable Cities and Society, vol 80 (May 2022)PermalinkEfficient convolutional neural architecture search for LiDAR DSM classification / Aili Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 5 (May 2022)PermalinkFusion of optical, radar and waveform LiDAR observations for land cover classification / Huiran Jin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 187 (May 2022)PermalinkIndividual tree detection and estimation of stem attributes with mobile laser scanning along boreal forest roads / Raul de Paula Pires in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 187 (May 2022)Permalink