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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]

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)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 86 n° 11 (November 2020) . - pp 677 - 694 Titre : Building facade reconstruction using crowd-sourced photos and two-dimensional maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Wu Jie, Auteur ; Junya Mao, Auteur ; Song Chen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 677 - 694 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] Chine [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] données vectorielles [Termes IGN] édition en libre accès [Termes IGN] façade [Termes IGN] image multi sources [Termes IGN] implémentation (informatique) [Termes IGN] reconstruction 2D du bâti [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] semis de points Résumé : (Auteur) To address the high-cost problem of the current three-dimensional (3D) reconstruction for urban buildings, a new technical framework is proposed to generate 3D building facade information using crowd-sourced photos and two-dimensional (2D) building vector data in this paper. The crowd-sourced photos mainly consisted of Tencent street view images and other-source photos, which were collected from three platforms, including search engines, social media, and mobile phones. The photos were selected and grouped first, and then a structure from motion algorithm was used for 3D reconstruction. Finally, the reconstructed point clouds were registered with 2D building vector data. The test implementation was conducted in the Jianye District of Nanjing, China, and the generated point clouds showed a good fit with the true values. The proposed 3D reconstruction method represents a multi-sourced data integration process. The advantage of the proposed approach lies in the open source and low-cost data used in this study. Numéro de notice : A2020-708 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.11.677 date de publication en ligne : 01/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.11.677 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96393 [article]

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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)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 4 (April 2020) . - pp 681- 707 Titre : Street-Frontage-Net: urban image classification using deep convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Stephen Law, Auteur ; Chanuki Illushka Seresinhe, Auteur ; Yao Shen, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 681- 707 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] espace public [Termes IGN] évaluation foncière [Termes IGN] extraction de données [Termes IGN] façade [Termes IGN] habitat urbain [Termes IGN] image Streetview [Termes IGN] immobilier (secteur) [Termes IGN] information géographique [Termes IGN] Londres [Termes IGN] matrice de confusion [Termes IGN] Paris (75) [Termes IGN] paysage urbain [Termes IGN] urbanisme [Termes IGN] vision par ordinateur Résumé : (auteur) Quantifying aspects of urban design on a massive scale is crucial to help develop a deeper understanding of urban designs elements that contribute to the success of a public space. In this study, we further develop the Street-Frontage-Net (SFN), a convolutional neural network (CNN) that can successfully evaluate the quality of street frontage as either being active (frontage containing windows and doors) or blank (frontage containing walls, fences and garages). Small-scale studies have indicated that the more active the frontage, the livelier and safer a street feels. However, collecting the city-level data necessary to evaluate street frontage quality is costly. The SFN model uses a deep CNN to classify the frontage of a street. This study expands on the previous research via five experiments. We find robust results in classifying frontage quality for an out-of-sample test set that achieves an accuracy of up to 92.0%. We also find active frontages in a neighbourhood has a significant link with increased house prices. Lastly, we find that active frontage is associated with more scenicness compared to blank frontage. While further research is needed, the results indicate the great potential for using deep learning methods in geographic information extraction and urban design. Numéro de notice : A2020-110 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1555832 date de publication en ligne : 26/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1555832 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94712 [article]

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

Public Titre : Contribution à la segmentation et à la modélisation 3D du milieu urbain à partir de nuages de points : Habilitation à Diriger les Recherches Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Tania Landes, Auteur ; Nicolas Paparoditis , Encadrant Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 134 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Synthèse des travaux en vue d'obtenir l'Habilitation à Diriger des Recherches délivrée par l'Université de Strasbourg, Sciences de l’Ingénieur, Spécialité Topographie, Géomatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] acquisition de données [Termes IGN] arbre urbain [Termes IGN] climat urbain [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] espace intérieur [Termes IGN] façade [Termes IGN] maquette numérique [Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain [Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM [Termes IGN] qualité géométrique (image) [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] reconstruction d'objet [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] semis de points Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (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'acquisitions 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 multi-capteurs, de même que les 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 la chance d’encadrer divers travaux de recherches portant sur les thématiques de l’acquisition de données 3D (généralement sous formes de nuages de points 3D) à leur traitement, jusqu’à la production de la maquette numérique. Au travers des thèses que j’ai eu l’occasion de suivre, j’ai participé à la création et la mise en œuvre de chaînes de traitements de nuages de points acquis par LiDAR aéroporté, LiDAR terrestre et autres capteurs 3D. Ces travaux ont permis d’aboutir au développement de systèmes d’acquisitions innovants (thèse Mittet, 2015), d’algorithmes de consolidations (thèses Hullo, 2013 et Lachat, 2019), de segmentation et de modélisations de nuages de points pour la reconstruction de bâtiments (thèse Tarsha-Kurdi, 2008), de façades (thèse Boulaassal, 2010) et d’intérieurs de bâtiments (thèse Macher, 2017). La question de l’évaluation de la qualité des modèles a été abordée dans chacune des thèses, en particulier à l’échelle du bâtiment entier (thèse Mohamed, 2013). Souhaitant mettre au profit de problématiques environnementales l’expérience acquise au travers de l’ensemble de ces travaux de la phase de relevés à celle de la production de la maquette numérique, le regard longtemps focalisé sur le bâtiment s’est alors tourné vers d’autres objets urbains que sont les arbres en ville, avec l’ambition de les reconstruire en 3D. Ce défi audacieux a été relevé, grâce à l’impulsion de spécialistes en climatologie urbaine de l’équipe ICube-TRIO. Il finalement permis de créer un nouvel axe de recherche au sein de notre équipe : l’apport de la lasergrammétrie à la modélisation du climat urbain. En répondant au besoin, pour les modèles de simulation du climat urbain, de disposer de reconstructions 3D fidèles des arbres, nous avons, par la même occasion, été initiés à l’impact des arbres sur la création de microclimats urbains. Débutée à l’échelle de l’arbre et d’un parc (thèse Bournez, 2018), l’étude se poursuit actuellement à l’échelle de la ville et de la région (thèse Philipps, en cours). Nous rappellerons, dans la première partie de ce mémoire, les avancées majeures dans chaque étape de la chaîne de traitements mise en place, avant de proposer des perspectives de recherche. Dans le processus du « scan-to-BIM », la segmentation essentiellement géométrique méritera d’être enrichie d’information sémantique pour aboutir à une maquette numérique de bâtiment intelligente, appelée également « jumeau numérique ». Les efforts que nous mènerons en ce sens seront également profitables aux modèles climatiques urbains, ces derniers exigeant notamment la connaissance de la géométrie urbaine. Le tout sera accompagné d’un souci permanent de maîtriser les erreurs affectant la chaîne de traitement et par voie de conséquence les modèles qui en découlent. Au vu de la sensibilité grandissante de nos pays européens à une économie verte, qui se traduit notamment par l’accompagnement de la transition énergétique, l’avenir laisse entrevoir de belles perspectives d’évolution aux thématiques de recherche de notre équipe. Note de contenu : Partie 1 : Synthèse des travaux de recherche 1. Introduction générale 2. Acquisition de données 3. Consolidation et/ou géoréférencement de nuages de points 4. Prétraitement de nuages de points 5. Segmentation et classification 6. Modélisation de nuages de points 7. Evaluation de la qualité des résultats 8. Conclusion générale et perspectives 9. Références citées dans le mémoire 10. Liste complète des travaux publiés depuis 1999 Partie 2 : Curriculum Vitae et synthèse des activités de maître de conférences 1. Curriculum vitae 2. Activités d’ENSEIGNEMENT 3. Activités de RECHERCHE 4. Activités ADMINISTRATIVES au sein de l’INSA Strasbourg ANNEXES Numéro de notice : 26554 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/URBANISME Nature : HDR Note de thèse : HDR : Topographie, Géomatique : Strasbourg : 2020 Organisme de stage : Laboratoire des Sciences de l’Ingénieur, de l’Informatique et de l’Imagerie (ICUBE, UMR 7357) nature-HAL : HDR date de publication en ligne : 27/04/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03210034/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97904

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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Accurate facade feature extraction method for buildings from three-dimensional point cloud data considering structural information / Yongzhi Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 139 (May 2018)  

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Use of LiDAR for calculating solar irradiance on roofs and façades of buildings at city scale: Methodology, validation, and analysis / Liang Cheng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)  

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Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée / Antoine Fond (2018)  

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