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Comparison of filtering algorithms used for DTM production from airborne lidar data: a case study in Bergama, Turkey / Baris Suleymanoglu in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)  

Public [article]  inGeodetski vestnik > vol 63 n° 3 (September - November 2019) . - pp 395 - 414 Titre : Comparison of filtering algorithms used for DTM production from airborne lidar data: a case study in Bergama, Turkey Type de document : Article/Communication Auteurs : Baris Suleymanoglu, Auteur ; Metin Soycan, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 395 - 414 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] algorithme de filtrage [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] convolution (signal) [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] test de performance [Termes descripteurs IGN] Turquie Résumé : (Auteur) A light detection and ranging (lidar) system is one of the most important technologies used for generating digital terrain models (DTMs). The point cloud data obtained by these systems consist of data gathered from ground and nonground features. To create a DTM with high resolution and accuracy, ground and nonground data must be separated. Numerous filtering algorithms have been developed for this purpose. The aim of this study was testing the filtering performance of six different filtering algorithms in four different test areas with different land cover were selected that had topographical features and characteristics. The algorithms were adaptive triangulated irregular network (ATIN), elevation threshold with an expand window (ETEW), maximum local slope (MLS), progressive morphology (PM), iterative polynomial fitting (IPF), and multiscale curvature classification (MCC) algorithms. In the results, all the filters performed well on a smooth surface and produced more errors in complex urban areas and rough terrain with dense vegetation. The IPF filtering algorithm generated the best results for the first three test areas (smooth landscape, urban areas and agricultural areas), while ETEW performed best in the fourth test area (steep areas with dense vegetation and infrastructure). Numéro de notice : A2019-502 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.15292/geodetski-vestnik.2019.03.395-414 En ligne : http://dx.doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2019.03.395-414 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93784 [article]

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Recurrent neural networks to correct satellite image classification maps / Emmanuel Maggiori in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 9 (September 2017)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 9 (September 2017) . - pp 4962 - 4971 Titre : Recurrent neural networks to correct satellite image classification maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Emmanuel Maggiori, Auteur ; Guillaume Charpiat, Auteur ; Yuliya Tarabalka, Auteur ; Pierre Alliez, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 4962 - 4971 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] convolution (signal) [Termes descripteurs IGN] itération [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif Résumé : (Auteur) While initially devised for image categorization, convolutional neural networks (CNNs) are being increasingly used for the pixelwise semantic labeling of images. However, the proper nature of the most common CNN architectures makes them good at recognizing but poor at localizing objects precisely. This problem is magnified in the context of aerial and satellite image labeling, where a spatially fine object outlining is of paramount importance. Different iterative enhancement algorithms have been presented in the literature to progressively improve the coarse CNN outputs, seeking to sharpen object boundaries around real image edges. However, one must carefully design, choose, and tune such algorithms. Instead, our goal is to directly learn the iterative process itself. For this, we formulate a generic iterative enhancement process inspired from partial differential equations, and observe that it can be expressed as a recurrent neural network (RNN). Consequently, we train such a network from manually labeled data for our enhancement task. In a series of experiments, we show that our RNN effectively learns an iterative process that significantly improves the quality of satellite image classification maps. Numéro de notice : A2017-659 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2697453 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2017.2697453 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87070 [article]

Analyse et traitement des signaux / E. Tisserand (2008)

Public Titre : Analyse et traitement des signaux : méthodes et applications au son et à l'image : cours et exercices corrigés Type de document : Guide/Manuel Auteurs : E. Tisserand, Auteur ; J.F. Pautex, Auteur ; P. Schweitzer, Auteur Mention d'édition : 2 Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2008 Collection : Sciences Sup Sous-collection : Sciences de l'ingénieur Importance : 316 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-052437-2 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal [Termes descripteurs IGN] acquisition d'images [Termes descripteurs IGN] analyse spectrale [Termes descripteurs IGN] compression d'image [Termes descripteurs IGN] convolution (signal) [Termes descripteurs IGN] échantillonnage de signal [Termes descripteurs IGN] filtrage du signal [Termes descripteurs IGN] onde acoustique [Termes descripteurs IGN] signal analogique [Termes descripteurs IGN] signal numérique [Termes descripteurs IGN] traitement d'image [Termes descripteurs IGN] transformation de Fourier Résumé : (Editeur) Cet ouvrage s'adresse aux étudiants en fin de 1er cycle (Licence, DUT, BTS) et en début de Master. Son contenu est adapté aux formations en automatique, électronique, informatique, physique et mathématiques appliquées. Du multimédia aux télécommunications, du capteur à la mesure, du contrôle industriel à l'imagerie médicale, la plupart des secteurs scientifiques et techniques exploitent les méthodes d'analyse et de traitement des signaux. La connaissance et la maîtrise de cette discipline sont devenues indispensables aux techniciens, ingénieurs et chercheurs. Les objectifs de cet ouvrage sont les suivants : proposer une approche scientifique des signaux sonores et des images ; comprendre les opérations d'échantillonnage, de quantification et de synthèse d'un signal ; analyser ses composantes spectrales et mesurer ses relations de dépendance ; maîtriser et appliquer les méthodes de filtrage analogiques et numériques. Dans cette nouvelle édition actualisée, des nouveautés sont introduites : la modélisation de la transformation 3D/2D, la calibration géométrique d'une prise de vue, la représentation d'un signal dans une base quelconque et la transformation de Hilbert. Une place plus importante est consacrée aux exercices d'application qui complètent chaque chapitre. Note de contenu : - Propriétés et acquisition des signaux sonores - Acquisitions et représentation des images - Echantillonnage, quantification et restitution des signaux - Analyse corrélative des signaux - Décomposition et analyse spectrale des signaux - Filtrage des signaux analogiques - Filtres numériques à réponse impulsionnelle finie - Prédiction linéaire et filtrage adaptatif des signaux - Traitements des images numériques Numéro de notice : 20505 Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46798

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Detection and vectorization of roads from lidar data / S. Clode in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 5 (May 2007)

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 73 n° 5 (May 2007) . - pp 517 - 535 Titre : Detection and vectorization of roads from lidar data Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Clode, Auteur ; Franz Rottensteiner, Auteur ; P. Kootsookos, Auteur ; E. Zelniker, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 517 - 535 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] Australie [Termes descripteurs IGN] axe médian [Termes descripteurs IGN] convolution (signal) [Termes descripteurs IGN] détection automatique [Termes descripteurs IGN] détection de contours [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] extraction du réseau routier [Termes descripteurs IGN] lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] milieu urbain [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] vectorisation Résumé : (Auteur) A method for the automatic detection and vectorization of roads from lidar data is presented. To extract roads from a lidar point cloud, a hierarchical classification technique is used to classify the lidar points progressively into road and non-road points. During the classification process, both intensity and height values are initially used. Due to the homogeneous and consistent nature of roads, a local point density is introduced to finalize the classification. The resultant binary classification is then vectorized by convolving a complex-valued disk named the Phase Coded Disk (PCD) with the image to provide three separate pieces of information about the road. The centerline and width of the road are obtained from the resultant magnitude image while the direction is determined from the corresponding phase image, thus completing the vectorized road model. All algorithms used are described and applied to two urban test sites. Completeness values of 0.88 and 0.79 and correctness values of 0.67 and 0.80 were achieved for the classification phase of the process. The vectorization of the classified results yielded RMS values of 1.56 m and 1.66 m, completeness values of 0.84 and 0.81 and correctness values of 0.75 and 0.80 for two different data sets. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2007-244 Thématique : IMAGERIE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28607 [article]

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A multi-resolution approach for filtering LiDAR altimetry data / José L. Silvan-Cardenas in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 61 n° 1 (October 2006)

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 61 n° 1 (October 2006) . - pp 11 - 22 Titre : A multi-resolution approach for filtering LiDAR altimetry data Type de document : Article/Communication Auteurs : José L. Silvan-Cardenas, Auteur ; L. Wang, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 11 - 22 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] convolution (signal) [Termes descripteurs IGN] données altimétriques [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] filtrage du signal [Termes descripteurs IGN] gradient de pente [Termes descripteurs IGN] lissage de données [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] transformation multiéchelle de Hermite Résumé : (Auteur) Discrimination of above-ground objects from terrain has proven to be surprisingly difficult to automate in computers, especially for large areas of varied terrain characteristics. Several methods have been developed for filtering the LiDAR data, of which three approaches are more prevalent: linear prediction, slope based and morphological filtering. A common ground to all these approaches is that the range of scales at which feature variations exist tends to be smaller than the range of scales at which terrain variations exist. In this paper, a model-based approach is described in which multiscale gradient of the surface variation is computed and used to adaptively erode the gridded LiDAR data within a multi-resolution, analysis–synthesis framework, namely the multiscale Hermite transform (MHT). The method was tested over nineteen datasets, including urban and forest areas. An average coefficient of agreement was computed over all datasets and compared with that obtained from other methods. Results showed that the proposed method was within the top three among nine methods tested. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2006-438 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28162 [article]

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081-06071	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Hierarchical recovery of digital terrain models from single and multiple return lidar data / Y. Hu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 4 (April 2005)

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Décomposition de signaux aléatoires stationnaires et non-stationnaires / Philippe Courmontagne (2005)

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Théorie élémentaire du signal / Luc Jolivet (2005)

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Analyse et traitement des signaux / E. Tisserand (2004)

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Cartographie des rizières d'une zone des hautes terres centrales de Madagascar pour la détermination des zones à risque du paludisme / F. Thomas (2004)

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Etude de méthodes d'inversion des données du Tams (télémètre laser aéroporté à champ large) pour la surveillance des mouvements verticaux du sol / Luc Mathis (2002)

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Modex / Stéphane Mallat (1998)

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Combination of solutions for geodetic and geodynamic applications of the Global Positioning System (GPS) / Elmar Brockmann (1996)  

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Bestimmung von Beschleunigungen auf einem bewegten Träger durch GPS und digitale Filterung / K. Hehl (1992)

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Traitement des données du radar aéroporté à synthèse d'ouverture E-sar / M. Duran (1991)

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