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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > modèle numérique de terrain
modèle numérique de terrainSynonyme(s)MNT ;DTM DGMVoir aussi |
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Compactly representing massive terrain models as TINs in CityGML / Kavisha Kumar in Transactions in GIS, vol 22 n° 5 (October 2018)
[article]
Titre : Compactly representing massive terrain models as TINs in CityGML Type de document : Article/Communication Auteurs : Kavisha Kumar, Auteur ; Hugo Ledoux, Auteur ; Jantien E. Stoter, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1152 - 1178 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] CityGML
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] module d'extension
[Termes IGN] relation topologique
[Termes IGN] Triangulated Irregular Network
[Termes IGN] UML
[Termes IGN] XML schemaRésumé : (Auteur) Terrains form an important part of 3D city models. GIS practitioners often model terrains with 2D grids. However, TINs (Triangulated Irregular networks) are also increasingly used in practice. One such example is the 3D city model of the Netherlands (3DTOP10NL), which covers the whole country as one massive triangulation with more than one billion triangles. Due to the massive size of terrain datasets, the main issue is how to efficiently store and maintain them. The international 3D GIS standard CityGML allows us to store TINs using the Simple Feature representation. However, we argue that it is not appropriate for storing massive TINs and has limitations. We focus in this article on an improved storage representation for massive terrain models as TINs. We review different data structures for compactly representing TINs and explore how they can be implemented in CityGML as an ADE (Application Domain Extension) to efficiently store massive terrains. We model our extension using UML, and XML schemas for the extension are automatically derived from these UML models. Experiments with massive real‐world terrains show that, with this approach, we can compress CityGML files up to a factor of ~20 with one billion+ triangles, and our method has the added benefit of explicitly storing the topological relationships of a TIN model. Numéro de notice : A2018-572 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12456 Date de publication en ligne : 11/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12456 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92296
in Transactions in GIS > vol 22 n° 5 (October 2018) . - pp 1152 - 1178[article]A deep learning approach to DTM extraction from imagery using rule-based training labels / Caroline M. Gevaert in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)
[article]
Titre : A deep learning approach to DTM extraction from imagery using rule-based training labels Type de document : Article/Communication Auteurs : Caroline M. Gevaert, Auteur ; Claudio Persello, Auteur ; M. George Vosselman, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 106 - 123 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de règles
[Termes IGN] benchmark spatial
[Termes IGN] Dar-es-Salam (Tanzanie)
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] échantillonnage d'image
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] Kigali (Rwanda)
[Termes IGN] Lombardie
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (Auteur) Existing algorithms for Digital Terrain Model (DTM) extraction still face difficulties due to data outliers and geometric ambiguities in the scene such as contiguous off-ground areas or sloped environments. We postulate that in such challenging cases, the radiometric information contained in aerial imagery may be leveraged to distinguish between ground and off-ground objects. We propose a method for DTM extraction from imagery which first applies morphological filters to the Digital Surface Model to obtain candidate ground and off-ground training samples. These samples are used to train a Fully Convolutional Network (FCN) in the second step, which can then be used to identify ground samples for the entire dataset. The proposed method harnesses the power of state-of-the-art deep learning methods, while showing how they can be adapted to the application of DTM extraction by (i) automatically selecting and labelling dataset-specific samples which can be used to train the network, and (ii) adapting the network architecture to consider a larger surface area without unnecessarily increasing the computational burden. The method is successfully tested on four datasets, indicating that the automatic labelling strategy can achieve an accuracy which is comparable to the use of manually labelled training samples. Furthermore, we demonstrate that the proposed method outperforms two reference DTM extraction algorithms in challenging areas. Numéro de notice : A2018-298 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.06.001 Date de publication en ligne : 15/06/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.06.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90410
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 142 (August 2018) . - pp 106 - 123[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018083 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018082 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt A method of downscaling temperature maps based on analytical hillshading for use in species distribution modelling / Ángel M. Felicísimo in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 4 (July 2018)
[article]
Titre : A method of downscaling temperature maps based on analytical hillshading for use in species distribution modelling Type de document : Article/Communication Auteurs : Ángel M. Felicísimo, Auteur ; Miguel A. Martín-Tardío, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 329 - 338 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes IGN] carte climatique
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] estompage analytique
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] rayonnement solaire
[Termes IGN] températureRésumé : (Auteur) Climate maps have been widely used for the construction of species distribution models. These maps derive from interpolation of data collected by meteorological stations. The sparse distribution of stations generates maps with coarse spatial resolution that are unable to detect microclimates or areas that can serve as plant or animal refuges. This work proposes a method for downscaling temperature maps using the solar radiation falling upon hillsides as predictor for the influence of relief on local variability. Solar irradiance is estimated from a digital elevation model of the study area using a routine based on analytical hillshading. Some examples of downscaling from 1 km to 25 m spatial resolution are shown. The results are compared with the surface temperature maps from Landsat 8 satellite imagery. Numéro de notice : A2018-134 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2017.1338620 Date de publication en ligne : 19/06/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2017.1338620 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89666
in Cartography and Geographic Information Science > Vol 45 n° 4 (July 2018) . - pp 329 - 338[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2018041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Le trait de côte recule, la carte suit ... / Hubert d' Erceville in SIGmag, n° 17 (juin 2018)
[article]
Titre : Le trait de côte recule, la carte suit ... Type de document : Article/Communication Auteurs : Hubert d' Erceville, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 26 - 33 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] trait de côteRésumé : (éditeur) De nombreux organismes étudient le recul du littoral français. Les SIG en général et ArcGis en particulier sont utilisés pour intégrer et diffuser gratuitement ces données auprès de tous les siggistes travaillant pour de nombreux métiers. Architectes et urbanisme, biologistes et botanistes, géomorphologues, gestionnaires de ports ou de bords de mer, assureurs, en ont besoin pour évaluer l'impact des risques physiques, sociaux et financiers. L'évaluation du trait de côte fait l'objet d'une attention particulière, même s'il n'a pour l'instant aucune définition et reconnaissance officielle. Numéro de notice : A2018-277 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90357
in SIGmag > n° 17 (juin 2018) . - pp 26 - 33[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 147-2018021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Classification of aerial photogrammetric 3D point clouds / Carlos Becker in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 5 (mai 2018)
[article]
Titre : Classification of aerial photogrammetric 3D point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Carlos Becker, Auteur ; E. Rosinskaya, Auteur ; N. Häni, Auteur ; E. d' Angelo, Auteur ; Christoph Strecha, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 287 - 295 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] Pix4D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] valeur radiométriqueRésumé : (Auteur) We present a powerful method to extract per-point semantic class labels from aerial photogrammetry data. Labeling this kind of data is important for tasks such as environmental modeling, object classification, and scene understanding. Unlike previous point cloud classification methods that rely exclusively on geometric features, we show that incorporating color information yields a significant increase in accuracy in detecting semantic classes. We test our classification method on four real-world photogrammetry datasets that were generated with Pix4Dmapper, and with varying point densities. We show that off-the-shelf machine learning techniques coupled with our new features allow us to train highly accurate classifiers that generalize well to unseen data, processing point clouds containing 10 million points in less than three minutes on a desktop computer. We also demonstrate that our approach can be used to generate accurate Digital Terrain Models, outperforming approaches based on more simple heuristics such as Maximally Stable Extremal Regions. Numéro de notice : A2018-161 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.84.5.287 Date de publication en ligne : 01/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.5.287 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89793
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 5 (mai 2018) . - pp 287 - 295[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2018051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Comparison of the performances of ground filtering algorithms and DTM generation from a UAV-based point cloud / Cigdem Serifoglu Yilmaz in Geocarto international, vol 33 n° 5 (May 2018)PermalinkLiDAR, a technology to assist with smart cities and climate change resilience: a case study in an urban metropolis / Ryan Garnett in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 5 (May 2018)PermalinkLocal curvature entropy-based 3D terrain representation using a comprehensive Quadtree / Giyu Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 139 (May 2018)PermalinkError-regulated multi-pass DInSAR analysis for landslide risk assessment / Jung Rack Kim in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 4 (April 2018)PermalinkSaint-Quentin-en-Yvelines à 2,5 cm / Anonyme in Géomatique expert, n° 121 (mars - avril 2018)PermalinkCartographier le relief sous les forêts, et le substrat sous les déserts de sable : les attentes de la mission radar Biomass / Laurent Polidori in XYZ, n° 154 (mars - mai 2018)PermalinkPermalinkCaractérisation et qualification de Modèles Numériques de Surfaces (MNS) - Analyse de la cohérence avec des masques d’eau / Guillaume Sutter (2018)PermalinkPermalinkUn inventaire forestier multisource pour la gestion des territoires / Dinesh Babu Irulappa-Pillai-Vijayakumar (2018)PermalinkQGIS in Remote Sensing, Volume 4. QGIS and Applications in Water and Risks / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkSystèmes d'information géographique / Yves Auda (2018)PermalinkPermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Ch. 2. Apports du MNT topo-bathymétrique pour l'évolution bio-géomorphologique des marais d'Ichkeul (Tunisie) / Zeineb Kassouk (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 4. QGIS et applications en eau et risques / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkVector-based approach for combining ascending and descending persistent scatterers interferometric point measurements / Michael Foumelis in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)PermalinkModélisation d'un oppidum sous couvert végétal dense, en Eure-et-Loir, par un LiDAR aéroporté par drone / Isabelle Heitz in XYZ, n° 153 (décembre 2017 - février 2018)PermalinkHeight uncertainty in digital terrain modelling with unmanned aircraft systems / Stig-Göran Mårtensson in Survey review, vol 49 n° 355 (October 2017)PermalinkVisibility widgets for unveiling occluded data in 3D terrain visualization / Martin Röhlig in Journal of Visual Languages and Computing, vol 42 (October 2017)PermalinkEffects of using different sources of remote sensing and geographic information system data on urban stormwater 2D–1D modeling / Yi Hong in Applied sciences, vol 7 n° 9 (September 2017)PermalinkReconstruction of time-varying tidal flat topography using optical remote sensing imageries / Kuo-Hsin Tseng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 131 (September 2017)PermalinkRéduction de l'erreur systématique de mesure géométrique par enrichissement altimétrique des données géographiques / Jean-François Girres in Cartes & Géomatique, n° 233 (septembre - novembre 2017)PermalinkTerrain model reconstruction from terrestrial LiDAR data using radial basis functions / Jules Morel in IEEE Computer graphics and applications, vol 37 n° 5 ([01/09/2017])PermalinkImage matching as a data source for forest inventory – Comparison of semi-global matching and next-generation automatic terrain extraction algorithms in a typical managed boreal forest environment / Mari Kukkonen in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 60 (August 2017)PermalinkPermalinkApproximation algorithms for visibility computation and testing over a terrain / Sharareh Alipour in Applied geomatics, vol 9 n° 1 (March 2017)PermalinkActive interseismic shallow deformation of the Pingting terraces (Longitudinal Valley – Eastern Taiwan) from UAV high-resolution topographic data combined with InSAR time series / Benoit Deffontaines in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 8 (2017)PermalinkLe relevé en 3D du pic du Midi d'Ossau par les géomètres-experts des Pyrénées-Atlantiques (2ème épisode) / Bernard Flacelière in XYZ, n° 150 (mars - mai 2017)PermalinkCaractérisation de la végétation de Rennes Métropole par relevé LiDAR en vue de sa modélisation / Clément Doceul (2017)PermalinkContributions méthodologiques pour la caractérisation des milieux par imagerie optique et lidar / Nesrine Chehata (2017)PermalinkHandbook on advances in remote sensing and geographic information systems / Margarita N. Favorskaya (2017)PermalinkPermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 7. Modèles numériques de terrain à partir de données lidar aéroportées / Clément Mallet (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 1. Observation des surfaces continentales par télédétection optique / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 2. Observation des surfaces continentales par télédétection micro-onde / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkUtilisation d’un modèle numérique de hauteur en stratification des données de l’Inventaire Forestier National / Sophie Georges (2017)PermalinkRelevé topographique des environnements urbains [article originellement paru dans le numéro mai/juin 2016 de la revue italienne GEOMedia] / Luigi Colombo in Géomatique expert, n° 113 (novembre - décembre 2016)PermalinkGeneralized terrain topography in radar scattering models / Mariko S. Burgin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)PermalinkA new adaptive method to filter terrestrial laser scanner point clouds using morphological filters and spectral information to conserve surface micro-topography / Emilio Rodríguez-Caballero in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 117 (July 2016)PermalinkAutomated bias-compensation approach for pushbroom sensor modeling using digital elevation model / Kwan-Young Oh in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 6 (June 2016)PermalinkExpérience pratique de la réalisation du projet démonstrateur « LiDAR forestier » / Didier Canteloup in Rendez-vous techniques, n° 50 (Hiver 2016)PermalinkMonitoring of a laboratory-scale inland-delta formation using a structured-light system / Devrim Akca in Photogrammetric record, vol 31 n° 154 (June - August 2016)PermalinkPredicting palustrine wetland probability using random forest machine learning and digital elevation data-derived terrain variables / Aaron E. Maxwell in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 6 (June 2016)PermalinkHybrid terrain rendering based on the external edge primitive / E.G. Paredes in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)PermalinkOn the interest of penetration depth, canopy area and volume metrics to improve Lidar-based models of forest parameters / Cédric Vega in Remote sensing of environment, vol 175 (15 March 2016)Permalink