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Determination of building flood risk maps from LiDAR mobile mapping data / Yu Feng in Computers, Environment and Urban Systems, vol 93 (April 2022)  

Public [article]  inComputers, Environment and Urban Systems > vol 93 (April 2022) . - n° 101759 Titre : Determination of building flood risk maps from LiDAR mobile mapping data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yu Feng, Auteur ; Qing Xiao, Auteur ; Claus Brenner, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 101759 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] bâtiment [Termes IGN] cartographie d'urgence [Termes IGN] cartographie des risques [Termes IGN] classification semi-dirigée [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] façade [Termes IGN] infiltration [Termes IGN] inondation [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] prévention des risques [Termes IGN] risque naturel [Termes IGN] segmentation sémantique Résumé : (auteur) With increasing urbanization, flooding is a major challenge for many cities today. Based on forecast precipitation, topography, and pipe networks, flood simulations can provide early warnings for areas and buildings at risk of flooding. Basement windows, doors, and underground garage entrances are common places where floodwater can flow into a building. Some buildings have been prepared or designed considering the threat of flooding, but others have not. Therefore, knowing the heights of these facade openings helps to identify places that are more susceptible to water ingress. However, such data is not yet readily available in most cities. Traditional surveying of the desired targets may be used, but this is a very time-consuming and laborious process. Instead, mobile mapping using LiDAR (light detection and ranging) is an efficient tool to obtain a large amount of high-density 3D measurement data. To use this method, it is required to extract the desired facade openings from the data in a fully automatic manner. This research presents a new process for the extraction of windows and doors from LiDAR mobile mapping data. Deep learning object detection models are trained to identify these objects. Usually, this requires to provide large amounts of manual annotations. In this paper, we mitigate this problem by leveraging a rule-based method. In a first step, the rule-based method is used to generate pseudo-labels. A semi-supervised learning strategy is then applied with three different levels of supervision. The results show that using only automatically generated pseudo-labels, the learning-based model outperforms the rule-based approach by 14.6% in terms of F1-score. After five hours of human supervision, it is possible to improve the model by another 6.2%. By comparing the detected facade openings' heights with the predicted water levels from a flood simulation model, a map can be produced which assigns per-building flood risk levels. Thus, our research provides a new geographic information layer for fine-grained urban emergency response. This information can be combined with flood forecasting to provide a more targeted disaster prevention guide for the city's infrastructure and residential buildings. To the best of our knowledge, this work is the first attempt to achieve such a large scale, fine-grained building flood risk mapping. Numéro de notice : A2022-196 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2022.101759 Date de publication en ligne : 01/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2022.101759 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99964 [article]

Layout graph model for semantic façade reconstruction using laser point clouds / Hongchao Fan in Geo-spatial Information Science, vol 24 n° 3 (July 2021)  

Public [article]  inGeo-spatial Information Science > vol 24 n° 3 (July 2021) . - pp 403 - 421 Titre : Layout graph model for semantic façade reconstruction using laser point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Hongchao Fan, Auteur ; Yuefeng Wang, Auteur ; Jianya Gong, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 403 - 421 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] algorithme du recuit simulé [Termes IGN] appariement de graphes [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] enrichissement sémantique [Termes IGN] façade [Termes IGN] processus stochastique [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti Résumé : (auteur) Building façades can feature different patterns depending on the architectural style, functionality, and size of the buildings; therefore, reconstructing these façades can be complicated. In particular, when semantic façades are reconstructed from point cloud data, uneven point density and noise make it difficult to accurately determine the façade structure. When investigating façade layouts, Gestalt principles can be applied to cluster visually similar floors and façade elements, allowing for a more intuitive interpretation of façade structures. We propose a novel model for describing façade structures, namely the layout graph model, which involves a compound graph with two structure levels. In the proposed model, similar façade elements such as windows are first grouped into clusters. A down-layout graph is then formed using this cluster as a node and by combining intra- and inter-cluster spacings as the edges. Second, a top-layout graph is formed by clustering similar floors. By extracting relevant parameters from this model, we transform semantic façade reconstruction to an optimization strategy using simulated annealing coupled with Gibbs sampling. Multiple façade point cloud data with different features were selected from three datasets to verify the effectiveness of this method. The experimental results show that the proposed method achieves an average accuracy of 86.35%. Owing to its flexibility, the proposed layout graph model can deal with different types of façades and qualities of point cloud data, enabling a more robust and accurate reconstruction of façade models. Numéro de notice : A2021-724 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/10095020.2021.1922316 Date de publication en ligne : 14/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2021.1922316 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98644 [article]

Parsing of urban facades from 3D point clouds based on a novel multi-view domain / Wei Wang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 4 (April 2021)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 4 (April 2021) . - pp 283-293 Titre : Parsing of urban facades from 3D point clouds based on a novel multi-view domain Type de document : Article/Communication Auteurs : Wei Wang, Auteur ; Yuan Xu, Auteur ; Yingchao Ren, Auteur ; Gang Wang, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 283-293 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] façade [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] milieu urbain [Termes IGN] précision de la classification [Termes IGN] segmentation hiérarchique [Termes IGN] segmentation multi-échelle [Termes IGN] semis de points Résumé : (Auteur) Recently, performance improvement in facade parsing from 3D point clouds has been brought about by designing more complex network structures, which cost huge computing resources and do not take full advantage of prior knowledge of facade structure. Instead, from the perspective of data distribution, we construct a new hierarchical mesh multi-view data domain based on the characteristics of facade objects to achieve fusion of deep-learning models and prior knowledge, thereby significantly improving segmentation accuracy. We comprehensively evaluate the current mainstream method on the RueMonge 2014 data set and demonstrate the superiority of our method. The mean intersection-over-union index on the facade-parsing task reached 76.41%, which is 2.75% higher than the current best result. In addition, through comparative experiments, the reasons for the performance improvement of the proposed method are further analyzed. Numéro de notice : A2021-333 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.87.4.283 Date de publication en ligne : 01/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.87.4.283 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97531 [article]

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Implementation of close range photogrammetry using modern non-metric digital cameras for architectural documentation / Mariem A. Elhalawani in Geodesy and cartography, vol 47 n° 1 (January 2021)  

Public [article]  inGeodesy and cartography > vol 47 n° 1 (January 2021) . - pp 45 - 53 Titre : Implementation of close range photogrammetry using modern non-metric digital cameras for architectural documentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Mariem A. Elhalawani, Auteur ; Zaki M. Zeidan, Auteur ; Ashraf A. Beshr, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 45 - 53 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] caméra numérique [Termes IGN] Egypte [Termes IGN] façade [Termes IGN] longueur focale [Termes IGN] monument historique [Termes IGN] mosquée [Termes IGN] photogrammétrie architecturale [Termes IGN] point d'appui [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] station de travail de photogrammétrie numérique Résumé : (auteur) The development of applied geodetic techniques for mapping and documentation of historical structures, buildings and sites is an important and vital purpose for contribution of any recording of cultural heritage for any country such as Egypt. This is done to preserve and restore any valuable architectural or other cultural monument, as a support to architectural, archaeological and other art-historical research throughout the ages. The purpose of this paper is to use close range photogrammetry technique (CRP) to reconstruct 3D model of architectural and historical mosque facade and comparing the accuracy of using digital commercial non-metric cameras with different resolutions and metric camera with flatbed scanner and photogrammetric scanner for architectural building documentation. El-Nasr Mosque façade in Mansoura city, Egypt was chosen as a case study in this paper. At first, twenty five points were selected at mosque façade at different elevations and distributed at different façade surfaces and observed using total station. Some of these points were selected as control points and the others were selected as check points to validate the results. Effect of control point’s number on image processing and analysis is also studied. Three cameras positions were selected for imaging to get the full details of mosque façade. Close range Digital Workstation (CDW) program was used for processing and analysis of multiple images. The results are indicated that close range photogrammetry using metric camera with photogrammetry scanner instead of flatbed scanner in technique is accurate enough to be beneficial in 3D architectural building documentation. Digital cameras with CRP technique give up different accuracy that depends mainly on the resolution of cameras and camera specifications. Numéro de notice : A2021-452 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3846/gac.2021.11269 Date de publication en ligne : 26/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.3846/gac.2021.11269 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97873 [article]

Optimisation et développement des solutions photogrammétriques pour la réalisation des relevés de façade au sein du cabinet ELLIPSE Géomètres-Experts / Guillaume Jeannin (2021)  

Public Titre : Optimisation et développement des solutions photogrammétriques pour la réalisation des relevés de façade au sein du cabinet ELLIPSE Géomètres-Experts Type de document : Mémoire Auteurs : Guillaume Jeannin, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2021 Importance : 88 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Mémoire de soutenance du Diplôme d’Ingénieur INSA Spécialité Topographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] acquisition d'images [Termes IGN] Agisoft Photoscan [Termes IGN] façade [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] mise à l'échelle [Termes IGN] orthoimage [Termes IGN] télémètre laser terrestre Index. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Le plan de façade est une des prestations réalisées par le cabinet ELLIPSE Géomètres-Experts. Ils permettent de positionner tous les éléments de la façade (ouvertures, faîtages, acrotères, bandeaux. Actuellement les relevés de façade sont réalisés au scanner laser terrestre, le nuage de points de point est ensuite digitalisé pour obtenir un plan de façade. La digitalisation étant une activité chronophage, cette étude se propose d’étudier les possibilités de génération d’orthophotographies pouvant remplacer un plan de façade. L’objectif étant de quantifier la qualité et la précision des orthophotographies générées. Différentes façades ont été modélisées afin d’observer les rendus possibles. Ces façades correspondent à des façades types relevées par le cabinet. Les moyens utilisés dans cette étude sont un drone DJI Matrice 200 et un appareil photographique Canon EOS 6D. Les logiciels testés sont des logiciels commerciaux connus du grand public. La précision de l’orientation absolue et l’appariement dense ont été étudiés. Toutes les façades étudiées ont été numérisées à l’aide d’un scanner laser terrestre dans le but d’obtenir un nuage de points de référence. Ce nuage de points sera ensuite comparé aux nuages de points générés par les logiciels de photogrammétrie utilisés afin de quantifier les précisions de la méthode photogrammétrique. Cette précision est centimétrique dans tous les cas, cependant elle diffère selon le moyen d’acquisition utilisé. Cette étude détermine pour quels types de façades et avec quels moyens la photogrammétrie peut être utilisée pour générer des orthophotographies. Note de contenu : 1- Introduction 2- Etat de l'Art 3- Moyens et méthodes 4- Résultats obtenus et amélioration 5- Développement de l'activité photogrammétrique au sein du cabinet 6- conclusion Numéro de notice : 28601 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Cabinet ELLIPSE En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4500/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99430

Building facade reconstruction using crowd-sourced photos and two-dimensional maps / Wu Jie in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 11 (November 2020)  

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Street-Frontage-Net: urban image classification using deep convolutional neural networks / Stephen Law in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 4 (April 2020)  

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Contribution à la segmentation et à la modélisation 3D du milieu urbain à partir de nuages de points / Tania Landes (2020)  

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Co‐registration of panoramic mobile mapping images and oblique aerial images / Phillipp Jende in Photogrammetric record, vol 34 n° 166 (June 2019)  

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Semantic façade segmentation from airborne oblique images / Yaping Lin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 6 (June 2019)  

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Fusion of thermal imagery with point clouds for building façade thermal attribute mapping / Dong Lin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)  

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Developing an optimized texture mapping for photorealistic 3D buildings / Jungil Lee in Transactions in GIS, vol 23 n° 1 (February 2019)  

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Repeated structure detection for 3D reconstruction of building façade from mobile lidar data / Yanming Chen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 2 (February 2019)  

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Recalage conjoint de données de cartographie mobile et de modèles 3D de bâtiments / Miloud Mezian (2019)  

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Construction control and documentation of facade elements using terrestrial laser scanning / Ján Erdélyi in Applied geomatics, vol 10 n° 2 (June 2018)  

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