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Development of a single-wavelength airborne bathymetric LiDAR: System design and data processing / Kai Guo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 185 (March 2022)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 185 (March 2022) . - pp 62 - 84 Titre : Development of a single-wavelength airborne bathymetric LiDAR: System design and data processing Type de document : Article/Communication Auteurs : Kai Guo, Auteur ; Qingquan Li, Auteur ; Shisheng Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 62 - 84 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] forme d'onde pleine [Termes IGN] Hainan (Chine) [Termes IGN] lever bathymétrique [Termes IGN] lidar bathymétrique [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] signal lidar [Termes IGN] traitement de données Résumé : (auteur) Airborne laser bathymetry (ALB) is employed to measure shallow depth water by using a high sampling rate and point density. Thus, the problems of using traditional detection methods in inaccessible areas can be avoided. This study focuses on practical solutions for receiving echo signals, identifying target echoes, and integrating land and underwater terrain point cloud data in coastal environments. Optimization of the system design and its data processing scheme is undertaken to improve the performance of the receiving system based on a single-band ALB system developed by the authors at Shenzhen University. A flight experiment over eastern Hainan Island was conducted, during which the effectiveness of the proposed strategy was verified. Finally, the technical characteristics of the self-developed system are summarized to provide a reliable reference source for the subsequent industrialization and production of related marine light detection and ranging (LiDAR) laser systems. Numéro de notice : A2022-134 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2022.01.011 Date de publication en ligne : 29/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.01.011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99730 [article]

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081-2022031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

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)

Public [article]  inXYZ > n° 168 (septembre 2021) . - pp 33 - 43 Titre : 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 Type de document : Article/Communication Auteurs : Bertrand Chazaly, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 33 - 43 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] archéologie sous-marine [Termes IGN] art rupestre [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] grotte [Termes IGN] lever bathymétrique [Termes IGN] lever souterrain [Termes IGN] Litto3D [Termes IGN] maquette numérique [Termes IGN] Marseille [Termes IGN] modélisation 3D Résumé : (Auteur) Les numérisations 3D réalisées dans la grotte Cosquer depuis 2010 relèvent d’une démarche de dématérialisation des données graphiques à caractère scientifique acquises dans le monument. La réflexion sur la digitalisation des processus permettant cette dématérialisation est alimentée par le dialogue régulier avec ses utilisateurs et par le progrès incessant des moyens et méthodes de captation, d’exploitation et de partage des données. Numéro de notice : A2021-844 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Numéro de périodique DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99119 [article]

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112-2021031	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Measuring shallow-water bathymetric signal strength in lidar point attribute data using machine learning / Kim Lowell in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 8 (August 2021)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 8 (August 2021) . - pp 1592 - 1610 Titre : Measuring shallow-water bathymetric signal strength in lidar point attribute data using machine learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Kim Lowell, Auteur ; Brian Calder, Auteur ; Anthony Lyons, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1592 - 1610 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] bathymétrie laser [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] Extreme Gradient Machine [Termes IGN] Floride (Etats-Unis) [Termes IGN] hydrographie [Termes IGN] lever bathymétrique [Termes IGN] semis de points Résumé : (auteur) The goal of this work was to evaluate if routinely collected but seldom used airborne lidar metadata – ‘point attribute data’ (PAD) – analyzed using machine learning/artificial intelligence can improve extraction of shallow-water (less than 20 m) bathymetry from lidar point clouds. Extreme gradient boosting (XGB) models relating PAD to an existing bathymetry/not bathymetry classification were fitted and evaluated for four areas near the Florida Keys. The PAD examined include ‘pulse specific’ information such as the return intensity and PAD describing flight path consistency. The R2 values for the XGB models were between 0.34 and 0.74. Global classification accuracies were above 80% although this reflected a sometimes extreme Bathy/NotBathy imbalance that inflated global accuracy. This imbalance was mitigated by employing a probability decision threshold (PDT) that equalizes the true positive (Bathy) and true negative (NotBathy) rates. It was concluded that 1) the strength of the bathymetric signal in the PAD should be sufficient to increase accuracy of density-based lidar point cloud bathymetry extraction methods and 2) ML can successfully model the relationship between the PAD and the Bathy/NotBathy classification. A method is also presented to examine the spatial and feature-space distribution of errors that will facilitate quality assurance and continuous improvement. Numéro de notice : A2021-548 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1867147 Date de publication en ligne : 30/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1867147 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98061 [article]

Extracting Shallow-Water Bathymetry from Lidar point clouds using pulse attribute data: Merging density-based and machine learning approaches / Kim Lowell in Marine geodesy, vol 44 n° 4 (July 2021)  

Public [article]  inMarine geodesy > vol 44 n° 4 (July 2021) . - pp 259 - 286 Titre : Extracting Shallow-Water Bathymetry from Lidar point clouds using pulse attribute data: Merging density-based and machine learning approaches Type de document : Article/Communication Auteurs : Kim Lowell, Auteur ; Brian Calder, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 259 - 286 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] angle d'incidence [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] bathymétrie laser [Termes IGN] classification barycentrique [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] Extreme Gradient Machine [Termes IGN] Floride (Etats-Unis) [Termes IGN] lever bathymétrique [Termes IGN] profondeur [Termes IGN] semis de points Résumé : (auteur) To automate extraction of bathymetric soundings from lidar point clouds, two machine learning (ML1) techniques were combined with a more conventional density-based algorithm. The study area was four data “tiles” near the Florida Keys. The density-based algorithm determined the most likely depth (MLD) for a grid of “estimation nodes” (ENs). Unsupervised k-means clustering determined which EN’s MLD depth and associated soundings represented ocean depth rather than ocean surface or noise to produce a preliminary classification. An extreme gradient boosting (XGB) model was fitted to pulse return metadata – e.g. return intensity, incidence angle – to produce a final Bathy/NotBathy classification. Compared to an operationally produced reference classification, the XGB model increased global accuracy and decreased the false negative rate (FNR) – i.e. undetected bathymetry – that are most important for nautical navigation for all but one tile. Agreement between the final XGB and operational reference classifications ranged from 0.84 to 0.999. Imbalance between Bathy and NotBathy was addressed using a probability decision threshold that equalizes the FNR and the true positive rate (TPR). Two methods are presented for visually evaluating differences between the two classifications spatially and in feature-space. Numéro de notice : A2021-525 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1080/01490419.2021.1925790 Date de publication en ligne : 25/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/01490419.2021.1925790 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97964 [article]

Horizontal calibration of vessels with UASs / Casey O'Heran in Marine geodesy, vol 44 n° 2 (March 2021)  

Public [article]  inMarine geodesy > vol 44 n° 2 (March 2021) . - pp 91 - 107 Titre : Horizontal calibration of vessels with UASs Type de document : Article/Communication Auteurs : Casey O'Heran, Auteur ; Brian Calder, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 91 - 107 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] balayage laser [Termes IGN] bathymétrie laser [Termes IGN] carte bathymétrique [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] étalonnage d'instrument [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] navire [Termes IGN] point d'appui [Termes IGN] réalité de terrain [Termes IGN] structure-from-motion Résumé : (auteur) Knowledge of offset vectors from vessel mounted sonars, to systems such as Inertial Measurement Units and Global Navigation Satellite Systems is crucial for accurate ocean mapping applications. Traditional survey methods, such as employing laser scanners or total stations, are used to determine professional vessel offset distances reliably. However, for vessels of opportunity that are collecting volunteer bathymetric data, it is beneficial to consider survey methods that may be less time consuming, less expensive, or which do not involve bringing the vessel into a dry dock. Thus, this article explores two alternative methods that meet this criterion for horizontally calibrating vessels. Unmanned Aircraft Systems (UASs) were used to horizontally calibrate a vessel with both Structure from Motion photogrammetry and aerial lidar while the vessel was moored to a floating dock. Estimates of the horizontal deviations from ground truth, were obtained by comparing the horizontal distances between targets on a vessel, acquired by the UAS methods, to multiple ground truth sources: a survey-grade terrestrial laser scan and fiberglass tape measurements. The investigated methods were able to achieve horizontal deviations on the order of centimeters with the use of Ground Control Points. Numéro de notice : A2021-266 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/01490419.2021.187933 Date de publication en ligne : 04/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/01490419.2021.1879330 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97320 [article]

Determination of the under water position of objects by reflectorless total stations / Štefan Rákay in Survey review, vol 53 n°376 (January 2021)  

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A method of hydrographic survey technology selection based on the decision tree supervised learning / Ivana Golub Medvešek (2021)  

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Shallow water bathymetry derived from green wavelength terrestrial laser scanner / Theodore Panagou in Marine geodesy, Vol 43 n° 5 (September 2020)  

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Développement de la photogrammétrie et d'analyses d'images pour l'étude et le suivi d'habitats marins / Guilhem Marre (2020)  

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sUAS-based remote rensing of river discharge using thermal particle image velocimetry and bathymetric lidar / Paul J. Kinzel in Remote sensing, vol 11 n° 19 (October-1 2019)  

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Utilisation de la photogrammétrie numérique pour la modélisation de fonds mobiles de modèles physiques / Maxime Cartier Xatard in XYZ, n° 154 (mars - mai 2018)

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Utilisation conjointe de trains d'ondes LiDAR vert et infrarouge pour la bathymétrie des eaux de très faibles profondeurs / Tristan Allouis in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)  

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Wave period and coastal bathymetry using wave propagation on optical images / Céline Danilo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 11 (November 2016)  

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Cartographie, les profondeurs en 3D / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2139 (septembre 2016)

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La mission Topex-Poséidon d'altimétrie spatiale / Anonyme in Géomètre, n° 2139 (septembre 2016)

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