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An efficient representation of 3D buildings: application to the evaluation of city models / Oussama Ennafii (2021)
Titre : An efficient representation of 3D buildings: application to the evaluation of city models Type de document : Article/Communication Auteurs : Oussama Ennafii , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Florent Lafarge, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2-2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 2 Importance : pp 329 - 336 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] objet géographique urbain
[Termes IGN] qualité du modèle
[Termes IGN] représentation géométrique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) City modeling consists in building a semantic generalized model of the surface of urban objects. These could be seen as a special case of Boundary representation surfaces. Most modeling methods focus on 3D buildings with Very High Resolution overhead data (images and/or 3D point clouds). The literature abundantly addresses 3D mesh processing but frequently ignores the analysis of such models. This requires an efficient representation of 3D buildings. In particular, for them to be used in supervised learning tasks, such a representation should be scalable and transferable to various environments as only a few reference training instances would be available. In this paper, we propose two solutions that take into account the specificity of 3D urban models. They are based on graph kernels and Scattering Network. They are here evaluated in the challenging framework of quality evaluation of building models. The latter is formulated as a supervised multilabel classification problem, where error labels are predicted at building level. The experiments show for both feature extraction strategy strong and complementary results (F-score > 74% for most labels). Transferability of the classification is also examined in order to assess the scalability of the evaluation process yielding very encouraging scores (F-score > 86% for most labels). Numéro de notice : C2021-010 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-329-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-329-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98035 Apport des méthodes : imagerie drone, LiDAR et imagerie hyperspectrale pour l’étude du littoral vendéen / Mathis Baudis (2021)
Titre : Apport des méthodes : imagerie drone, LiDAR et imagerie hyperspectrale pour l’étude du littoral vendéen Type de document : Mémoire Auteurs : Mathis Baudis, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2021 Importance : 58 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'ingénieur ESGT, spécialité Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] littoral atlantique (France)
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] trait de côte
[Termes IGN] Vendée (85)Index. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (auteur) L’érosion des falaises soulève de plus en plus de problématiques. Il existe de nombreuses études qualitatives sur ce sujet. Ici, l’objectif est de faire une étude quantitative sur le littoral vendéen. Nous allons étudier l’évolution du trait de côte, un épisode érosif fort : la chute d’une arche et l’apport de l’orthorectification d’images hyperspectrales. L’objectif est de coupler les acquisitions issues de drone, de LiDAR terrestre et de caméra hyperspectrale dans le but d’étudier le littoral vendéen. Note de contenu : Introduction
1- Etat des connaissances sur le littoral vendéen
2- Outils et méthodes
3- Présentation des résultats des différents traitements
4- Discussion sur les résultats
ConclusionNuméro de notice : 28695 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/MEMOIRES-CNAM/dumas-03533799v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100466 Apport de la photogrammétrie et de l’intelligence artificielle à la détection des zones amiantées sur les fronts rocheux / Philippe Caudal (2021)
Titre : Apport de la photogrammétrie et de l’intelligence artificielle à la détection des zones amiantées sur les fronts rocheux Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Philippe Caudal, Auteur ; Véronique Merrien-Soukatchoff, Directeur de thèse ; Thomas Dewez, Directeur de thèse ; Elisabeth Simonetto, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2021 Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de Le Mans Université, Spécialité Mécanique des solides, des matériaux, des structures et des surfacesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] amiante
[Termes IGN] analyse structurale
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie 3D
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fracture
[Termes IGN] front rocheux
[Termes IGN] Haute-Corse
[Termes IGN] prospection minérale
[Termes IGN] restitution
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les lois récentes imposent de repérer l’amiante avant travaux. Ce cadre s’applique à l’amiante présent dans les matériaux de construction et dans les roches naturelles. L’objet du projet de thèse est de se placer à l’échelle locale d’un affleurement rocheux afin de proposer une carte 3D des zones amiantifères en exploitant les photographies des sites. Dans son contexte naturel, l’occurrence amiante est présente à la surface des fractures ayant des orientations réglées par l’histoire tectonique locale. Trois axes de recherche ont été suivis. Ils sont basés sur le traitement de nuages de points denses 3D obtenus par photogrammétrie.Le premier axe de recherche s’est focalisé sur la localisation spatiale et la caractérisation de l’orientation et de la fréquence des zones à forte densité de fractures d’un affleurement rocheux. Le deuxième s'est concentré sur l'optimisation des prises de vue pour restituer par photogrammétrie un affleurement rocheux fracturé. La délimitation des zones amiantées sur les photos (2D) a été le point de départ d’un troisième axe de recherche. Cette délimitation a été faite manuellement dans une première phase ; le lien entre les points 3D d’un nuage restitué par photogrammétrie et les pixels des photos utilisées pour sa restitution 3D a permis une cartographie 3D des zones amiantées connues, car identifiées in situ. La délimitation a été ensuite étendue aux zones amiantées n’ayant pas été repérées in situ par apprentissage profond (« Deep Learning »). Une méthodologie intégrant un auto-encodeur (p.ex. U-Net) a été élaborée pour détecter les zones amiantifères sur les photos 2D. À nouveau, la liaison 2D-3D permise par la restitution 3D photogrammétrique a rendu possible une cartographie 3D des zones amiantées. Note de contenu : Introduction générale
1. Minéraux indésirables, dont l’amiante environnemental
1.1 Introduction
1.2 Minéraux indésirables
1.3 Amiante réglementé
1.4 Cas d’études
1.5 Conclusion
2. Caractérisation géométrique de la fracturation
2.1 Introduction
2.2 Bibliographie
2.3 Chaine d’analyse des couloirs de fracturation
2.4 Application de DiscontinuityLab
2.5 Perspectives et limitations
2.6 Conclusion
3. Restitution 3D par photogrammétrie
3.1 Introduction
3.2 Chaine de traitement de restitution 3D par photogrammétrie
3.3 Plateforme de simulation des photos
3.4 Campagne de tests
3.5 Discussion et perspectives
3.6 Conclusion
4. Repérage et détection de l’amiante par IA
4.1 Introduction
4.2 Bibliographie
4.3 Localisation automatique de l’amiante
4.4 Application : cas d’étude en Haute-Corse
4.5 Discussion et perspectives
4.6 Conclusion
Conclusion généraleNuméro de notice : 26802 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mécanique des solides, des matériaux, des structures et des surfaces : Le Mans : 2021 Organisme de stage : Laboratoire Géomatique et Foncier G&F (CNAM Le Mans) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 10/03/2022 En ligne : https://hal.science/tel-03512327v2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100104 Automatic object extraction from airborne laser scanning point clouds for digital base map production / Elyta Widyaningrum (2021)
Titre : Automatic object extraction from airborne laser scanning point clouds for digital base map production Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Elyta Widyaningrum, Auteur Editeur : Delft [Pays-Bas] : Delft University of Technology Année de publication : 2021 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] axe médian
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] squelettisation
[Termes IGN] transformation de Hough
[Termes IGN] vectorisationRésumé : (auteur) A base map provides essential geospatial information for applications such as urban planning, intelligent transportation systems, and disaster management. Buildings and roads are the main ingredients of a base map and are represented by polygons. Unfortunately, manually delineating their boundaries from remote sensing data is time consuming and labour intensive. Airborne laser scanning (ALS) point clouds provide dense and accurate 3D positional information. Automatic extraction of buildings and roads from 3D point clouds is challenging because of their irregular shapes, occlusions in the data, and irregularity of ALS point clouds. This study focuses on two particular objectives: (i) accurate classification of a large volume of ALS 3D point clouds; and (ii) smooth and accurate building and road outline extraction. To achieve the classification objective, we perform point-wise deep learning to classify an ALS point cloud of a complex urban scene in Surabaya, Indonesia. The point cloud is colored by airborne orthophotos. Training data is obtained from an existing 2D topographic base map by a semi-automatic method proposed in this research. A dynamic-graph convolutional neural network is used to classify the point cloud into four classes: bare land, trees, buildings, and roads. We investigate effective input feature combinations for outdoor point cloud classification. A highly acceptable classification result of 91.8% overall accuracy is achieved when using the full combination of RGB color and LiDAR features. To address the objective of outline extraction, we propose building and road outline extraction methods that run directly on ALS point cloud data. For accurate and smooth building outline extraction, we propose two different methods. First, we develop the ordered Hough transform (OHT), which is an extension of the traditional Hough transform, by explicitly incorporating the sequence of points to form the outline. Second, we propose a new method based on Medial Axis Transform (MAT) skeletons which takes advantage of the skeleton points to detect building corners. The OHT method is resistant to noise but it requires prior knowledge on a building’s main directions. On the contrary, the MAT-based method does not require such orientation initialization but is more sensitive to noise on building edges. We compare the results of our building outline extraction methods to an existing RANSAC-based method, in terms of geometric accuracy, completeness of building corners, and computation time, and demonstrate that the MAT-based approach has the highest geometric accuracy, results in more complete building corners, and is slightly faster than other methods. For road network extraction, we develop a method based on skeletonization, which results in complete and continuous road centerlines and boundaries. In our study area, several roads are disrupted and disconnected due to trees. We design a tree-constrained approach to fill road gaps and integrate road width estimated from a medial axis algorithm. Comparison to reference data shows that the proposed method is able to extract almost all existing roads in the study area, and even detects roads that were not present in the reference due to human errors. We conclude that our object extraction methods enable a complete automatic procedure, extracting more accurate building and road outlines from ALS point cloud data. This contributes to a higher automation readiness level for a faster and cheaper base map production. Numéro de notice : 17664 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Sciences : TU Delft: 2021 Date de publication en ligne : 10/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.4233/uuid:8900fac8-a76c-482a-b280-e1758783b5b3 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97984 Building extraction from Lidar data using statistical methods / Haval Abdul-Jabbar Sadeq in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Building extraction from Lidar data using statistical methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Haval Abdul-Jabbar Sadeq, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 33 - 42 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) In this article, a straightforward, intuitive method for lidar data classification and building extraction, based on statistical analysis, is presented. The classification of the point cloud into ground and nonground is begun by individually testing each point within the point cloud using the statistical mean height. In this operation, various window sizes are specified, and the mean is obtained at each size. The points that are above the mean are saved and divided by the number of windows to obtain the proportion. Points are considered non-ground if their proportion is higher than the assigned threshold, and otherwise ground. An algorithm for classifying the obtained nonground point cloud into buildings and trees is also illustrated in this article. First the nonground points are labeled, then each label is tested individually. The process begins with segmenting each label. Then comes testing of whether each segment of points can be fitted within a specific plane. The label of the point cloud is considered a building if the number of segments considered as planes is larger than those considered as nonplanes; otherwise it is classified as a tree. Numéro de notice : A2021-055 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.87.1.33 Date de publication en ligne : 01/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.87.1.33 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96760
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 1 (January 2021) . - pp 33 - 42[article]Réservation
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