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Fusion of ground penetrating radar and laser scanning for infrastructure mapping / Dominik Merkle in Journal of applied geodesy, vol 15 n° 1 (January 2021)  

Public [article]  inJournal of applied geodesy > vol 15 n° 1 (January 2021) . - pp 31 - 45 Titre : Fusion of ground penetrating radar and laser scanning for infrastructure mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Dominik Merkle, Auteur ; Carsten Frey, Auteur ; Alexander Reiterer, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 31 - 45 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] base de données localisées 3D [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] espace de Hilbert [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] lever souterrain [Termes IGN] radar pénétrant GPR [Termes IGN] radargrammétrie [Termes IGN] réseau technique souterrain [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] sous-sol [Termes IGN] surface du sol [Termes IGN] système de numérisation mobile Résumé : (auteur) Mobile mapping vehicles, equipped with cameras, laser scanners (in this paper referred to as light detection and ranging, LiDAR), and positioning systems are limited to acquiring surface data. However, in this paper, a method to fuse both LiDAR and 3D ground penetrating radar (GPR) data into consistent georeferenced point clouds is presented, allowing imaging both the surface and subsurface. Objects such as pipes, cables, and wall structures are made visible as point clouds by thresholding the GPR signal’s Hilbert envelope. The results are verified with existing utility maps. Varying soil conditions, clutter, and noise complicate a fully automatized approach. Topographic correction of the GPR data, by using the LiDAR data, ensures a consistent ground height. Moreover, this work shows that the LiDAR point cloud, as a reference, increases the interpretability of GPR data and allows measuring distances between above ground and subsurface structures. Numéro de notice : A2021-044 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1515/jag-2020-0004 date de publication en ligne : 06/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1515/jag-2020-0004 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96771 [article]

Assessment of the accuracy of DTM river bed model using classical surveying measurement and LiDAR: a case study in Poland / Pawel Kotlarz in Survey review, vol 52 n° 372 (May 2020)  

Public [article]  inSurvey review > vol 52 n° 372 (May 2020) . - pp 246 - 252 Titre : Assessment of the accuracy of DTM river bed model using classical surveying measurement and LiDAR: a case study in Poland Type de document : Article/Communication Auteurs : Pawel Kotlarz, Auteur ; Monika Siejka, Auteur ; Monika Mika, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 246 - 252 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] Cracovie (Pologne) [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] lever direct [Termes IGN] lit [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] rivière Résumé : (Auteur) The aim of this paper is to show that natural watercourses surveying gives the best results using integrated measurement methods (classical surveying and LiDAR). The paper contains comparison of the riverbed DTM results obtained using LiDAR data in relation to data derived from direct measurements. The paper involved the performance of appropriate tests on selected structures using integrated measurement techniques – GNSS, tachymetry and LiDAR. The conducted studies showed some limitations method for acquiring data from LiDAR. This is because the method does not enable the determination of measuring points coordinates which describe the topography in places inaccessible for a laser beam. Numéro de notice : A2020-178 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2019.1696515 date de publication en ligne : 01/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2019.1696515 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94840 [article]

Learning and geometric approaches for automatic extraction of objects from remote sensing images / Nicolas Girard (2020)  

Public Titre : Learning and geometric approaches for automatic extraction of objects from remote sensing images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nicolas Girard, Auteur Editeur : Nice : Université Côte d'Azur Année de publication : 2020 Importance : 169 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat Présentée en vue de l’obtention du grade de docteur en Automatique, Traitement du Signal et des Images de l'Université Côte d’Azur Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] alignement [Termes IGN] appariement de données localisées [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] automatisation des processus [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] erreur [Termes IGN] figure géométrique [Termes IGN] filtrage du bruit [Termes IGN] jeu de données [Termes IGN] polygonation [Termes IGN] réalité de terrain [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] télédétection [Termes IGN] vectorisation Résumé : (auteur) Creating a digital double of the Earth in the form of a map has many applications in e.g. autonomous driving, automated drone delivery, urban planning, telecommunications, and disaster management. Geographic Information Systems (GIS) are the frameworks used to integrate geolocalized data and represent maps. They represent shapes of objects in a vector representation so that it is as sparse as possible while representing shapes accurately, as well as making it easier to edit than raster data. With the increasing amount of satellite and aerial images being captured every day, automatic methods are being developed to transfer the information found in those remote sensing images into Geographic Information Systems. Deep learning methods for image segmentation are able to delineate the shapes of objects found in images, but they do so with a raster representation, in the form of a mask. Post-processing vectorization methods then convert that raster representation into a vector representation compatible with GIS. Another challenge in remote sensing is to deal with a certain type of noise in the data, which is the misalignment between different layers of geolocalized information (e.g. between images and building cadaster data). This type of noise is frequent due to various errors introduced during the processing of remote sensing data. This thesis develops combined learning and geometric approaches with the purpose to improve automatic GIS mapping from remote sensing images. We first propose a method for correcting misaligned maps over images, with the first motivation for them to match, but also with the motivation to create remote sensing datasets for image segmentation with alignment-corrected ground truth. Indeed training a model on misaligned ground truth would not lead to a nice segmentation, whereas aligned ground truth annotations will result in better segmentation models. During this work we also observed a denoising effect of our alignment model and use it to denoise a misaligned dataset in a self-supervised manner, meaning only the misaligned dataset was used for training. We then propose a simple approach to use a neural network to directly output shape information in the vector representation, in order to by-pass the post-processing vectorization step. Experimental results on a dataset of solar panels show that the proposed network succeeds in learning to regress polygon coordinates, yielding directly vectorial map outputs. Our simple method is limited to predicting polygons with a fixed number of vertices though. While more recent methods for learning directly in the vector representation are not limited to a fixed number of vertices, they still have other limitations in terms of the type of object shapes they can predict. More complex topological cases such as objects with holes or buildings touching each other (with a common wall which is very typical of European city centers) are not handled by these fully deep learning methods. We thus propose a hybrid approach alleviating those limitations by training a neural network to output a segmentation probability map as usual and also to output a frame field aligned with the contours of detected objects (buildings in our case). The frame field constitutes additional shape information learned by the network. We then propose our highly parallelizable polygonization method for leveraging that frame field information to vectorize the segmentation probability map efficiently. Because our polygonization method has access to additional information in the form of a frame field, it can be less complex than other advanced vectorization methods and is thus faster. Lastly, requiring an image segmentation network to also output a frame field only adds two convolutional layers and virtually does not increase inference time, making the use of a frame field only beneficial. Note de contenu : 1- Introduction 2- Building alignment 3- Building alignment from noisy ground truth 4- PolyCNN: learning polygons 5- Frame field learning 6- Polygonization by frame field 7- Conclusions and perspectives Numéro de notice : 28501 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Traitement du Signal et des Images : Université Côte d’Azur : 2020 Organisme de stage : Inria Sophia-Antipolis nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.inria.fr/tel-03111628/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96940

Un demi-siècle de topographie à la SNCF / Pierre Lasseur in XYZ, n° 160 (septembre 2019)

Public [article]  inXYZ > n° 160 (septembre 2019) . - pp 65 - 78 Titre : Un demi-siècle de topographie à la SNCF Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Lasseur, Auteur ; Flavien Viguier, Auteur ; André Rich, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 65 - 78 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie [Termes IGN] canevas planimétrique [Termes IGN] évolution technologique [Termes IGN] lever topographique [Termes IGN] photogrammétrie [Termes IGN] précision des données [Termes IGN] réseau de nivellement [Termes IGN] réseau ferroviaire Résumé : (Auteur) SNCF a créé en 1970 la division de Topographie. Cette division garante de la qualité des méthodes de topographie et cartographie déployées sur le Réseau Ferré National a dû adapter son outil de travail au gré des évolutioons technologiques et règlementaires avec pour objectif la fourniture de données d'entrée de précision indispensables pour assurer la disponibilité et la sécurité des circulations. Numéro de notice : A2019-479 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93654 [article]

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Quarante ans après ! Equipements et méthodes en topographie / Paul Courbon in XYZ, n° 160 (septembre 2019)

Public [article]  inXYZ > n° 160 (septembre 2019) . - pp 57 - 64 Titre : Quarante ans après ! Equipements et méthodes en topographie Type de document : Article/Communication Auteurs : Paul Courbon, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 57 - 64 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie [Termes IGN] Global Positioning System [Termes IGN] instrument de mesure [Termes IGN] lever des détails [Termes IGN] Lidar [Termes IGN] matériel informatique [Termes IGN] positionnement absolu [Termes IGN] positionnement différentiel [Termes IGN] station permanente [Termes IGN] stockage de données [Termes IGN] tachéomètre électronique [Termes IGN] temps réel Résumé : (Auteur) Cela a un parfum d'Alexandre Dumas ! Avec les années qui s'écoulent et l'âge qui avance, le temps nous semble fuir de plus en plus vite, j'ai l'impression que 1979 c'était hier ! Ô temps suspend ton vol... Cette année-là, je quittais le centre permanent de l'ENSG à Forcalquier que j'avais créé deux ans plus tôt à la demande de Raymond d'Hollander. Il était destiné aux élèves étrangers qui n'ayant pas le niveau requis, ou qui ne pratiquant pas suffisamment la langue française étaient en échec scolaire. Aujourd'hui, bien que ne fonctionnant plus que durant la période estivale, pour les stages de terrain, ce centre existe toujours. Ayant choisi depuis peu d'habiter à Forcalquier, je suis allé évidemment lui rendre visite, avec en tête les anciennes images de 1979. Dans les salles, l'informatique a fait sa révolution. Les micro-ordinateurs ont pris possession de toutes les tables, autrefois vides et réservées au dessin manuel, ou aux feuilles de calcul. Les appareils topographiques les plus modernes ont remplacé les vieux Sanguet, Wild T2, stadias, planchettes, fil invar, décamètres-rubans et autres "monstres" antédiluviens ! Les ordinateurs et leurs deux écrans ont remplacé les deux vieux restituteurs Poivilliers dont nous avions hérité... Coïncidence, comme seul le destin en réserve : en cette même année 1979 était créée l'Association française de topographie, association à laquelle je n'adhérais qu'une vingtaine d'années plus tard. Cette coïncidence de date et les souvenirs du centre ENSG qui lui sont associés, me permettent, mieux que d'autres plus jeunes que moi, de poser un jalon précis dans l'évolution des techniques topographiques. Numéro de notice : A2019-478 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93652 [article]

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Adjustment options for a survey network with magnetic levitation gyro data in an immersed under-sea tunnel / Ji Ma in Survey review, vol 51 n° 367 (July 2019)  

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Analysis of free image-based modelling systems applied to support topographic measurements / José Miguel Caldera-Cordero in Survey review, vol 51 n° 367 (July 2019)  

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Les techniques photogrammétriques au service de l’architecture / Iris Lucas (2019) 

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Point clouds by SLAM-based mobile mapping systems: accuracy and geometric content validation in multisensor survey and stand-alone acquisition / Giulia Sammartano in Applied geomatics, vol 10 n° 4 (December 2018)  

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Accurate area determination in the cadaster: case study of Slovenia / Sandi Berk in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 1 (January 2018)  

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Accuracy analysis of a wireless indoor positioning system using geodetic methods / Przemysław Wagner in Reports on geodesy and geoinformatics, vol 104 n° 1 (December 2017)  

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Effect of occupation time on the horizontal accuracy of a mapping-grade GNSS receiver under dense forest canopy / Robert J. McGaughey in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 12 (December 2017)  

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Etude d'un nouveau procédé pour la mesure et la correction de la réfraction par corrélation d'images / Michel Kasser in XYZ, n° 153 (décembre 2017 - février 2018)

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Production de données topographiques de référence de l'Eurométropole de Strasbourg / Olivier Banaszak in XYZ, n° 153 (décembre 2017 - février 2018)  

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Et Picard sauva la Grand Canal / Guillaume Llorca in Géomètre, n° 2151 (octobre 2017)

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