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Georeferenced measurements of building objects with their simultaneous shape detection / Edward Osada in Survey review, Vol 52 n°370 (Janvier 2020)  

Public [article]  inSurvey review > Vol 52 n°370 (Janvier 2020) . - pp 24 - 30 Titre : Georeferenced measurements of building objects with their simultaneous shape detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Edward Osada, Auteur ; Krzysztof Karsznia, Auteur ; Izabela Karsznia, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 24 - 30 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie [Termes descripteurs IGN] ajustement de paramètres [Termes descripteurs IGN] bâtiment [Termes descripteurs IGN] compensation par moindres carrés [Termes descripteurs IGN] détection de contours [Termes descripteurs IGN] information géographique [Termes descripteurs IGN] mesurage d'angles [Termes descripteurs IGN] méthode robuste [Termes descripteurs IGN] point de nivellement [Termes descripteurs IGN] point GNSS nivelé [Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes Résumé : (auteur) The paper presents a new method of georeferenced measurements of building objects with their simultaneous shape detection. The method is based on a robust adjustment of a linear network localised on the measured object and connected to GNSS-surveyed points deployed near building corners. In the robust adjustment process, the angles of the object physically outlying from their theoretical design values are detected, the remaining angles retain the design values. The performed field surveying experiment underlined the effectiveness of the proposed method. Numéro de notice : A2020-025 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2018.1511033 date de publication en ligne : 17/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2018.1511033 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94473 [article]

Mapping urban fingerprints of odonyms automatically extracted from French novels / Ludovic Moncla in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n°12 (December 2019)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 33 n°12 (December 2019) . - pp 2477 - 2497 Titre : Mapping urban fingerprints of odonyms automatically extracted from French novels Type de document : Article/Communication Auteurs : Ludovic Moncla, Auteur ; Mauro Gaio, Auteur ; Thierry Joliveau, Auteur ; Yves-François Le Lay, Auteur ; Pierre-Olivier Mazagol, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 2477 - 2497 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Toponymie [Termes descripteurs IGN] dix-neuvième siècle [Termes descripteurs IGN] empreinte [Termes descripteurs IGN] extraction automatique [Termes descripteurs IGN] Geoparsing [Termes descripteurs IGN] langage naturel (informatique) [Termes descripteurs IGN] littérature [Termes descripteurs IGN] odonymie [Termes descripteurs IGN] Paris (75) [Termes descripteurs IGN] reconnaissance de noms [Termes descripteurs IGN] route [Termes descripteurs IGN] traitement du langage naturel Résumé : (auteur) In this paper, we propose and discuss a methodology to map the spatial fingerprints of novels and authors based on all of the named urban roads (i.e., odonyms) extracted from novels. We present several ways to explore Parisian space and fictional landscapes by interactively and simultaneously browsing geographical space and literary text. Our project involves building a platform capable of retrieving, mapping and analyzing the occurrences of named urban roads in novels in which the action occurs wholly or partly in Paris. This platform will be used in several areas, such as cultural tourism, urban research, and literary analysis. The paper focuses on extracting named urban roads and mapping the results for a sample of 31 novels published between 1800 and 1914. Two approaches to the annotation of odonyms are compared. First, we describe a proof of concept using queries made via the TXM textual analysis platform. Then, we describe an automatic process using a natural language processing (NLP) method. Additionally, we mention how the geosemantic information annotated from the text (e.g., a structure combining verbs, spatial relations, named entities, adjectives and adverbs) can be used to automatically characterize the semantic content associated with named urban roads. Numéro de notice : A2019-427 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1584804 date de publication en ligne : 17/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1584804 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93560 [article]

Numérisation, restitution et visualisation en 3D de sites patrimoniaux / Jonathan Chemla in XYZ, n° 161 (décembre 2019)

Public [article]  inXYZ > n° 161 (décembre 2019) . - pp 16 - 19 Titre : Numérisation, restitution et visualisation en 3D de sites patrimoniaux Type de document : Article/Communication Auteurs : Jonathan Chemla, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 16 - 19 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] image de drone [Termes descripteurs IGN] patrimoine archéologique [Termes descripteurs IGN] photogrammétrie architecturale [Termes descripteurs IGN] site archéologique [Termes descripteurs IGN] visualisation 3D Résumé : (Auteur) Iconem agit dans les zones où le patrimoine est menacé afin de réaliser rapidement un modèle numérique photoréaliste d'un monument ou d'un site archéologique, en couplant l'utilisation des drones, de la photogrammétrie et des scanners laser. Ce modèle 3D sert d'archive pour la diffusion et l'étude, mais aussi de base à un certain nombre de traitements utiles pour les architectes, les restaurateurs du patrimoine et les scientifiques. Après avoir opéré au Proche-Orient - sur la vieille ville de Mossoul ou le Crac des Chevaliers pour Unesco - ses missions récentes ont couvert des sites en France comme le Mont-Saint-Michel, en Europe, en Afrique du Nord ou encore en Asie du Sud-Est. Numéro de notice : A2019-581 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : Sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94469 [article]

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A building label placement method for 3D visualizations based on candidate label evaluation and selection / Jiangfeng She in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 33 n° 10 (October 2019) . - pp 2033 - 2054 Titre : A building label placement method for 3D visualizations based on candidate label evaluation and selection Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiangfeng She, Auteur ; Xinchi Li, Auteur ; Junyan Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 2033 - 2054 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Rédaction cartographique [Termes descripteurs IGN] bâtiment [Termes descripteurs IGN] géovisualisation [Termes descripteurs IGN] lisibilité perceptive [Termes descripteurs IGN] placement automatique des écritures [Termes descripteurs IGN] point de vue [Termes descripteurs IGN] qualité cartographique [Termes descripteurs IGN] scène 3D [Termes descripteurs IGN] scène urbaine [Termes descripteurs IGN] visibilité Résumé : (auteur) Adding building labels greatly improves the recognizability of buildings and the readability of three-dimensional (3D) city scenes. However, building label placement is much more complex in 3D scenes than in two-dimensional (2D) maps. The annotation effect is influenced by the attributes of the 3D label, building visibility, and the spatial relationship between the building and viewpoint. In this context, automatically generating building labels for 3D scenes during interactions requires highly complex computations. By contrast, evaluating candidate labels and then selecting the suitable label for each building can be effectively implemented. This paper introduces an approach for labeling buildings in 3D scenes based on evaluations of label candidates. The proposed method predefines a candidate label set for each building. These candidates are then evaluated in terms of their attributes and the relationship between the labels and viewpoint at runtime. The best candidate label, or a situational alternative for each building, is then placed in order of comprehensive label priority to avoid annotation conflicts. A series of experiments demonstrate that this method effectively enhances the correlation of labels and buildings, improves interactive efficiency, and realizes a viable global label layout. Numéro de notice : A2019-394 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1606431 date de publication en ligne : 24/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1606431 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93498 [article]

Optimal segmentation of high spatial resolution images for the classification of buildings using random forests / James Bialas in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)  

Public [article]  inInternational journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 82 (October 2019) . - pp Titre : Optimal segmentation of high spatial resolution images for the classification of buildings using random forests Type de document : Article/Communication Auteurs : James Bialas, Auteur ; Thomas Oommen, Auteur ; Timothy C. Havens, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] bâtiment [Termes descripteurs IGN] Christchurch [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] dommage matériel [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] précision de la classification [Termes descripteurs IGN] qualité du processus [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] séisme [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) In the application of machine learning to geographic object based image analysis, several parameters influence overall classifier performance. One of the first parameters is segmentation size—for example, how many pixels should be grouped together to form an image object. Often, trial and error methods are used to obtain segmentation parameters that best delineate the borders of real world objects. Several attempts at automated methods have produced promising results, but manual intervention is still necessary. Meanwhile, numerous measures of segmentation quality have been defined, but their relationship to classifier performance is not then directly shown. For example, as measures of segmentation quality improve, do classification results improve as well? Our work considers the problem of building classification in high resolution aerial imagery of urban areas. Based on user defined training polygons generated with or without a reference segmentation, we have found several measures of segmentation quality and feature performance that can help users narrow the range of appropriate segmentations. Furthermore, our work finds that given this range, performance of machine learning algorithms remains relatively constant for any given segmentation as long as features used for classification are chosen correctly. We find that the range of scale parameters capable of producing an accurate classification is much broader than typically assumed and trial and error methods for finding this parameter may be an acceptable approach. Numéro de notice : A2019-472 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.jag.2019.06.005 date de publication en ligne : 08/06/2019 En ligne : https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.06.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93632 [article]

Topographie et archéologie, du cordeau au tout numérique : plus de 40 ans d'interactions / Bertrand Chazaly in XYZ, n° 160 (septembre 2019)

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Modelling of buildings from aerial LiDAR point clouds using TINs and label maps / Minglei Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)  

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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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RoofN3D: a database for 3D building reconstruction with deep learning / Andreas Wichmann in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 6 (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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Plans-reliefs, ancêtres de la modélisation / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2169 (mai 2019)

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Numérisation et modélisation 3D du Jardin d’Hiver du Musée de la Faïence de Sarreguemines / Valentin Girardet in XYZ, n° 158 (mars 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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