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Expérience professionnelle en bureau d'étude / Hugo Cornille (2021)

Public Titre : Expérience professionnelle en bureau d'étude Type de document : Mémoire Auteurs : Hugo Cornille, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 37 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de stage de fin d'études, Cycle géomètre-géomaticien Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie [Termes IGN] acquisition de données [Termes IGN] Autocad Map [Termes IGN] balise [Termes IGN] chantier [Termes IGN] contrôle qualité [Termes IGN] dessin assisté par ordinateur [Termes IGN] lever topographique [Termes IGN] plan de récolement [Termes IGN] plan topographique [Termes IGN] positionnement par GNSS [Termes IGN] précision centimétrique [Termes IGN] QGIS [Termes IGN] radiolocalisation [Termes IGN] réseau technique souterrain [Termes IGN] restitution [Termes IGN] Seine-et-Marne (77) [Termes IGN] Val-de-Marne (94) Index. décimale : GEOM Mémoires de géomètres civils, géomètres géomaticiens Résumé : (Auteur) Pour finaliser mes deux années d’études au sein du cycle Géomètre-Géomaticien à l’ENSG, j’ai choisi d’effectuer mon stage en entreprise dans le bureau d’études SECTEUR, pour une durée de douze semaines. Ce stage, orienté vers le domaine de la topographie, m’a permis de mettre une nouvelle fois en pratique et d’approfondir, à travers plusieurs chantiers, un grand nombre de notions acquises lors des enseignements suivis à l'école. De plus, j’ai pu acquérir de nouvelles connaissances dans le cadre d’un projet topographique réalisé en autonomie. Par ailleurs, ce stage m’a donné l’occasion de découvrir de manière très approfondie les domaines de la détection de réseaux et de la surveillance de balisage de chantier, deux secteurs d’activité qui m'étaient jusqu'alors méconnus. Note de contenu : Introduction 1. Topographie 1.1 Préparation de chantier 1.2 Terrain 1.3 Dessin 2. Détection de réseaux 2.1 Législation 2.2 Méthode & Terrain 2.3 Dessin 3. Surveillance de balisage de chantier 3.1 Principe & Projet Tzen 3 3.2 Terrain & Fiche de rendu Conclusion Numéro de notice : 26566 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Mémoire de fin d'études G Organisme de stage : SECTEUR (Groupe PCM Ingénierie) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98284

Relevé 3D et classification de nuages de points de patrimoine bâti / Arnadi Murtiyoso in XYZ, n° 164 (septembre 2020)

Public [article]  inXYZ > n° 164 (septembre 2020) Titre : Relevé 3D et classification de nuages de points de patrimoine bâti Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnadi Murtiyoso, Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] Agisoft Photoscan [Termes IGN] contrôle qualité [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] monument historique [Termes IGN] patrimoine immobilier [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] semis de points Résumé : (auteur) La documentation du patrimoine bâti a beaucoup évolué ces dernières années grâce au développement de nouveaux capteurs 3D et de nouvelles techniques de relevé 3D. Les données 3D contribuent à la création d'archives fiables et tangibles des sites et des monuments historiques. Vu l'importance des données 3D dans la documentation du patrimoine bâti, le contrôle de qualité est un aspect primordial qui devrait être abordé avant d'entreprendre le traitement du nuage de points. L'étude est ainsi divisée en deux parties. La première partie concerne principalement l'acquisition et le contrôle de qualité des données. Un point important sera l'intégration de la photogrammétrie et de la lasergrammétrie dans le contexte de la documentation d'un site historique à différentes échelles. La deuxième partie de l'article va aborder le traitement de nuages de points, plus particulièrement la segmentation et la classification de nuages de points. L'aspect échelles de notre approche est importante, car dans beaucoup de cas, un bâtiment remarquable se situe dans un quartier historique qui nécessite une segmentation échelles. En combinant ces deux parties, nous avons considéré l'ensemble du processus allant de l'acquisition de données 3D jusqu'à la segmentation et la classification en entités à plusieurs échelles. Numéro de notice : A2020-553 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95821 [article]

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112-2020031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
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An improved RANSAC algorithm for extracting roof planes from airborne lidar data / Sibel Canaz Sevgen in Photogrammetric record, vol 35 n° 169 (March 2020)  

Public [article]  inPhotogrammetric record > vol 35 n° 169 (March 2020) . - pp 40 - 57 Titre : An improved RANSAC algorithm for extracting roof planes from airborne lidar data Type de document : Article/Communication Auteurs : Sibel Canaz Sevgen, Auteur ; Fevzi Karsli, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 40 - 57 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Algorithmique [Termes IGN] bord décollé (toit) [Termes IGN] contrôle qualité [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] Ransac (algorithme) [Termes IGN] segmentation en régions [Termes IGN] semis de points Résumé : (Auteur) The extraction of building roof planes from lidar data has become a popular research topic with random sample consensus (RANSAC) being one of the most commonly adopted algorithms. RANSAC extracts full planes, which is problematic when there are other points outside the plane boundary but within the plane space. This study proposes an improved RANSAC (I‐RANSAC) algorithm by removing points that do not belong to the roof plane. I‐RANSAC selects a random point from the extracted roof plane and then searches for its neighbours within a given threshold to identify and remove outliers. The new algorithm was tested with 14 buildings from two datasets, where quality control measures showed significant improvement over standard RANSAC. Numéro de notice : A2020-131 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Numéro de périodique nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/phor.12296 date de publication en ligne : 13/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12296 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94815 [article]

Micro-tasking as a method for human assessment and quality control in a geospatial data import / Atle Frenvik Sveen in Cartography and Geographic Information Science, vol 47 n° 2 (February 2020)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > vol 47 n° 2 (February 2020) . - pp 141 - 152 Titre : Micro-tasking as a method for human assessment and quality control in a geospatial data import Type de document : Article/Communication Auteurs : Atle Frenvik Sveen, Auteur ; Anne Sofie Strom Erichsen, Auteur ; Terje Midtbo, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 141 - 152 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] algorithme de filtrage [Termes IGN] chevauchement [Termes IGN] contrôle qualité [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] évaluation des données [Termes IGN] import de données [Termes IGN] OpenStreetMap [Termes IGN] précision des données [Termes IGN] production participative Résumé : (auteur) Crowd-sourced geospatial data can often be enriched by importing open governmental datasets as long as they are up-to date and of good quality. Unfortunately, merging datasets is not straight forward. In the context of geospatial data, spatial overlaps pose a particular problem, as existing data may be overwritten when a naïve, automated import strategy is employed. For example: OpenStreetMap has imported over 100 open geospatial datasets, but the requirement for human assessment makes this a time-consuming process which requires experienced volunteers or training. In this paper, we propose a hybrid import workflow that combines algorithmic filtering with human assessment using the micro-tasking method. This enables human assessment without the need for complex tools or prior experience. Using an online experiment, we investigated how import speed and accuracy is affected by volunteer experience and partitioning of the micro-task. We conclude that micro-tasking is a viable method for massive quality assessment that does not require volunteers to have prior experience working with geospatial data. Numéro de notice : A2020-058 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2019.1659187 date de publication en ligne : 16/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2019.1659187 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94575 [article]

Geospatial recording and point cloud classification of heritage buildings / Arnadi Murtiyoso (2020)  

Public Titre : Geospatial recording and point cloud classification of heritage buildings Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Arnadi Murtiyoso, Auteur ; Pierre Grussenmeyer, Directeur de thèse Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 185 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Strasbourg en Sciences de l'Ingénieur, Topographie et Géomatique Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] acquisition de données [Termes IGN] contrôle qualité [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] monument historique [Termes IGN] patrimoine immobilier [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] semis de points Résumé : (auteur) The documentation of built heritage has seen a significant development these past few decades due to advancements in new 3D sensors and 3D recording techniques. 3D data serve as reliable and tangible archive for historical sites and monuments. Since 3D data have such importance in the field of heritage documentation, quality control is paramount and must be performed before any point cloud processing is even planned to be conducted. The thesis is therefore divided into two parts. The first part concerned mainly the data acquisition and quality control of the point cloud data using the two techniques most commonly used, i.e. photogrammetry and laser scanning. A particular emphasis was also put on the integration of photogrammetry and laser scanning within the context of a multi-scalar documentation of a heritage site. The second part will address the processing of the resulting point cloud, particularly its segmentation and classification. The multi-scalar approach proposed in this thesis is an important point to note, as in many cases a historical building of interest is located in a historical neighbourhood; thus the requirement for a multi-scalar segmentation. By combining these two parts, the thesis had attempted to address the 3D workflow of heritage sites in a holistic manner, from the 3D data acquisition up to the resulting point clouds' segmentation and classification into individual entities in various scale steps. Note de contenu : Introduction I- Geospatial recording and quality control 1- Geospatial recording for heritage 2- Quality control in photogrammetry 3- Integration of Photogrammetry and LaserScanning II- Point cloud processing algorithms 4- The M_HERACLES tool box 5- From Heritage Complex to Heritage buildings 6- From Heritage buildings to architectural elements Conclusions Numéro de notice : 28514 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de Doctorat : Topographie et Géomatique : Université de Strasbourg : 2020 Organisme de stage : Laboratoire ICube (Strasbourg) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02953668/document Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97253

Systematic errors in SLR data and their impact on the ILRS products / Vincenza Luceri in Journal of geodesy, vol 93 n°11 (November 2019)  

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Multi-GNSS real-time clock estimation using sequential least square adjustment with online quality control / Wenju Fu in Journal of geodesy, vol 93 n°7 (July 2019)  

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Automatisation du traitement de données "mobile mapping" : extraction d'éléments linéaires et ponctuels / Loïc Elsholz in XYZ, n° 159 (juin 2019)  

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Le réseau GPS permanent (RGP) de l'IGN / Sébastien Saur in Géomètre, n° 2168 (avril 2019)

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Teria : la géolocalisation de haute précision / Paul Chambon in Géomètre, n° 2168 (avril 2019)

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An image-pyramid-based raster-to-vector conversion (IPBRTVC) framework for consecutive-scale cartography and synchronized generalization of classic objects / Chang Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 3 (March 2019)  

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Application de la loi de Benford au contrôle de qualité des modèles numériques de terrain / Laurent Polidori in XYZ, n° 158 (mars 2019)

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A comparative study between least square and total least square methods for time-series analysis and quality control of sea level observations / Mahmoud Pirooznia in Marine geodesy, vol 42 n° 2 (March 2019)  

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Contrôle qualité des cartes de l’Agro Pontino avant bonification / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 125 (novembre - décembre 2018)

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Quality control and new data-quality measures for the aesthetics of a Croatian topographic map at the scale of 1:25,000 / Branko Puceković in International journal of cartography, vol 3 n° 2 (December 2017)  

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