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Aleatoric uncertainty estimation for dense stereo matching via CNN-based cost volume analysis / Max Mehltretter in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)
[article]
Titre : Aleatoric uncertainty estimation for dense stereo matching via CNN-based cost volume analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Max Mehltretter, Auteur ; Christian Heipke, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 63 - 75 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] corrélation épipolaire dense
[Termes IGN] couple stéréoscopique
[Termes IGN] courbe épipolaire
[Termes IGN] disparité
[Termes IGN] effet de profondeur cinétique
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] modèle d'incertitude
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] voxelRésumé : (auteur) Motivated by the need to identify erroneous disparity estimates, various methods for the estimation of aleatoric uncertainty in the context of dense stereo matching have been presented in recent years. Especially, the introduction of deep learning based methods and the accompanying significant improvement in accuracy have greatly increased the popularity of this field. Despite this remarkable development, most of these methods rely on features learned from disparity maps only, neglecting the corresponding 3-dimensional cost volumes. However, conventional hand-crafted methods have already demonstrated that the additional information contained in such cost volumes are beneficial for the task of uncertainty estimation. In this paper, we combine the advantages of deep learning and cost volume based features and present a new Convolutional Neural Network (CNN) architecture to directly learn features for the task of aleatoric uncertainty estimation from volumetric 3D data. Furthermore, we discuss and apply three different uncertainty models to train our CNN without the need to provide ground truth for uncertainty. In an extensive evaluation on three datasets using three common dense stereo matching methods, we investigate the effects of these uncertainty models and demonstrate the generality and state-of-the-art accuracy of the proposed method. Numéro de notice : A2021-012 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.11.003 Date de publication en ligne : 18/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.11.003 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96415
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 171 (January 2021) . - pp 63 - 75[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2021011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2021013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2021012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Apport de la photogrammétrie satellite pour la modélisation du manteau neigeux / César Deschamps-Berger (2021)
Titre : Apport de la photogrammétrie satellite pour la modélisation du manteau neigeux Type de document : Thèse/HDR Auteurs : César Deschamps-Berger, Auteur ; Marie Dumont, Directeur de thèse ; Simon Gascoin, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2021 Importance : 266 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Spécialité : Surfaces et interfaces continentales, HydrologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie spatiale
[Termes IGN] avalanche
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] neige
[Termes IGN] Pyrénées (montagne)
[Termes IGN] télédétection électromagnétiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le manteau neigeux en montagne est une ressource importante pour les écosystèmes et les activités humaines comme l'irrigation, l'approvisionnement en eau des populations, la production hydroélectrique et l'économie touristique. Il représente aussi un risque dans les zones exposées aux avalanches. L'étude et le suivi du manteau neigeux en montagne s'appuie souvent sur des réseaux de mesure, des observations par télédétection et de la modélisation. Les avancées récentes en photogrammétrie satellite offrent de nouvelles perspectives pour compléter les réseaux de mesures qui sont souvent insuffisants vis-à-vis de la forte variabilité spatiale du manteau neigeux. Une méthode de cartographie de la hauteur de neige à partir d'images stéréoscopiques Pléiades est présentée et appliquée sur plusieurs sites. La comparaison avec une carte de référence par lidar aéroporté fournit une estimation de l'erreur des produits de photogrammétrie satellite sur un bassin versant de Californie (États-Unis). A l'échelle d'un pixel de 3 m, l'erreur standard est de 0,7 m. L'erreur décroît à ~0,3 m lorsque les mesures sont moyennées sur des surfaces supérieures à 103 m². Avec cette précision, les cartes de hauteur de neige par photogrammétrie satellite permettent d'observer les processus modelant le manteau neigeux en montagne (transport par le vent, avalanche), de mesurer le volume de neige sur des zones de plus 100 km² et de décrire la variabilité spatiale du manteau. Une série de cartes de hauteur de neige est assimilée dans la chaine de modélisation SAFRAN-Crocus afin d'évaluer le potentiel de ces données pour améliorer la représentation spatiale des propriétés physiques du manteau neigeux. Un filtre particulaire est utilisé pour assimiler une carte de hauteur de neige par hiver pendant cinq hivers sur un bassin versant des Pyrénées. L'assimilation corrige des biais dans les précipitations initialement sous-estimées à haute altitude et introduit une variabilité spatiale autrement absente des forçages et des processus modélisés. Cette combinaison innovante de produits de télédétection satellite et d'un modèle complexe spatialisé offre de nouvelles perspectives pour l'estimation de la ressource en eau en montagne et du risque avalanche. Note de contenu : Introduction générale
1- Utilisation de la photogrammétrie satellite pour mesurer les changements de topographie à la surface de la Terre
2- Cartographie de la hauteur de neige avec des images Pléiades
3- Cartographie pluriannuelle de la hauteur de neige dans les Pyrénées
4- Assimilation de cartes de hauteur de neige dans un modèle spatialisé du manteau neigeux
ConclusionNuméro de notice : 28324 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie : Toulouse 3 : 2021 Organisme de stage : CESBIO DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03334086v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98362 Improving traffic sign recognition results in urban areas by overcoming the impact of scale and rotation / Roholah Yazdan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)
[article]
Titre : Improving traffic sign recognition results in urban areas by overcoming the impact of scale and rotation Type de document : Article/Communication Auteurs : Roholah Yazdan, Auteur ; Masood Varshosaz, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 18 - 35 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] corrélation à l'aide de traits caractéristiques
[Termes IGN] corrélation croisée normalisée
[Termes IGN] couple stéréoscopique
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] SIFT (algorithme)
[Termes IGN] signalisation routière
[Termes IGN] SURF (algorithme)
[Termes IGN] Téhéran
[Termes IGN] transformation de Hough
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Automatic detection and recognition of traffic signs have many applications. However, some problems can affect the accuracy of the existing algorithms, such as changes in environmental light conditions, shadows, the presence of objects of the same colour, significant changes in scale and rotation, as well as obstacles in front of the traffic signs. To overcome these difficulties, a reference image database is usually used that includes different modes of appearing the traffic signs in the images. In order to overcome the effects of scale and rotation, in this paper a new method is presented in which only one reference image is needed for each sign to recognise the traffic sign in an image. In the proposed method, imaging is done in stereo. Using the captured image pair, a virtual image is generated which is then used to recognise the sign. As a result, the recognition is carried out with a minimum number of reference images. Experiments show that the proposed algorithm significantly improves recognition results. The traffic signs are recognised with 93.1% accuracy that enjoys a 4.9% improvement over traditional methods. Numéro de notice : A2021-010 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.10.003 Date de publication en ligne : 06/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.10.003 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96304
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 171 (January 2021) . - pp 18 - 35[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2021011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2021013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2021012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : Operational monitoring of gravitational movements with image time series Titre original : Surveillance opérationnelle de mouvements gravitaires par séries temporelles d’images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mathilde Desrues, Auteur ; Jean-Philippe Malet, Directeur de thèse Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2021 Importance : 231 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée en vue de l’obtention du grade en Géosciences - Géophysique de Docteur de l’Université de StrasbourgLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] données géologiques
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] Hautes-Alpes (05)
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] Isère (38)
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] prise de vues en accéléré
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] Savoie (73)
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] structure géologique
[Termes IGN] surveillance géologiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Understanding the dynamics and the behavior of gravitational slope movements is essential to anticipate catastrophic failures and thus to protect lives and infrastructures. Several geodetic techniques already bring some information on the displacement / deformation fields of the unstable slopes. These techniques allow the analysis of the geometrical properties of the moving masses and of the mechanical behavior of the slopes. By combining time series of passive terrestrial imagery and these classical techniques, the amount of collected information is densified and spatially distributed. Digital passive sensors are increasingly used for the detection and the monitoring of gravitational motion. They provide both qualitative information, such as the detection of surface changes, and a quantitative characterization, such as the quantification of the soil displacement by correlation techniques. Our approach consists in analyzing time series of terrestrial images from either a single fixed camera or pair-wise cameras, the latter to obtain redundant and additional information. The time series are processed to detect the areas in which the Kinematic behavior is homogeneous. The slope properties, such as the sliding volume and the thickness of the moving mass, are part of the analysis results to obtain an overview which is as complete as possible. This work is presented around the analysis of four landslides located in the French Alps. It is part of a CIFRE/ANRT agreement between the SAGE Society - Société Alpine de Géotechnique (Gières, France) and the IPGS - Institut de Physique du Globe de Strasbourg / CNRS UMR 7516 (Strasbourg, France). Note de contenu : 1. Remote sensing methods for the monitoring of gravitational movements
1.1 Gravitational movements: risk and challenges
1.2 Landslide monitoring: in-situ measurements and remote sensing
1.3 Time-lapse photography
1.4 Presentation of the use cases: technologies and data
Conclusions
2. Image time series analysis for a monoscopic model
2.1 Introduction
2.2 Methodology
2.3 Combination strategies for processing large image datasets
2.4 Application to use cases: the Chambon and the Pas de l’Ours landslides
2.5 Sensitivity analysis
2.6 Results and Discussion
2.7 Advantages and Limitations of TSM Pipeline
Conclusions
3. A stereoscopic model for landslide analysis: Application to the Montgombert landslide (Savoie, French Alps)
3.1 Foreword
3.2 Stereoscopic model
3.3 Landslide displacement estimation
3.4 Landslide deformation estimation
Conclusions
4. Pre- and post-event monitoring analysis: application to the Cliets rockslide (Savoie, French Alps)
4.1 Case study in the context of monitoring and early-warning
4.2 Time-lapse image analysis
Conclusions
5. Conclusions and perspectives
5.1 General conclusions
5.2 Perspectives
A Caractéristiques des caméras II
B Analyse de sensibilité des paramétres externes sur les résultats de TSM VII
C Série temporelle des déplacements détéctés post événement - glissement des ClietsNuméro de notice : 26767 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géosciences - Géophysique : Strasbourg : 2021 Organisme de stage : Institut de physique du globe de Strasbourg IPGS nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 13/10/2021 En ligne : https://hal.science/tel-03376927/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99864 Remote sensing and GIS / Basudeb Bhatta (2021)
Titre : Remote sensing and GIS Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Basudeb Bhatta, Auteur Mention d'édition : 3ème édition Editeur : Oxford, Londres, ... : Oxford University Press Année de publication : 2021 Importance : 752 p. Format : 24 x 18 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-19-949664-8 Note générale : Bibliographie
additional reading material with Oxford arealLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] airborne multispectral scanner
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] Global Navigation Satellite System
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] Lidar
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] Passive and Active L and S band Sensor
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] Satellite Microwave Radiometer
[Termes IGN] scène 3D
[Termes IGN] stéréoscopie
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] visualisation 3DIndex. décimale : 35.00 Télédétection - généralités Résumé : (Editeur) Beginning with the history and basic concepts of remote sensing and GIS, the book gives an exhaustive coverage of optical, thermal, and microwave remote sensing, global navigation satellite systems (such as GPS and IRNSS), digital photogrammetry, visual image analysis, digital image processing, spatial and attribute data model, geospatial analysis, and planning, implementation, and management of GIS. It also presents the modern trends of remote sensing and GIS with an illustrated discussion on its numerous applications. Note de contenu : 1. Concept of Remote Sensing
1.1 Introduction
1.2 Distance of Remote Sensing
1.3 Definition of Remote Sensing
1.4 Remote Sensing: Art and/or Science
1.5 Data
1.6 Remote Sensing Process
1.7 Source of Energy
1.8 Interaction with Atmosphere
1.9 Interaction with Target
1.9.1 Hemispherical Absorptance, Transmittance, and Reflectan
1.10 Interaction with the Atmosphere Again
1.11 Recording of Energy by Sensor
1.12 Transmission, Reception, and Processing
1.13 Interpretation and Analysis
1.14 Applications of Remote Sensing
1.15 Advantages of Remote Sensing
1.16 Limitations of Remote Sensing
1.17 Ideal Remote Sensing System
2. Types of Remote Sensing and Sensor Characteristics
2.1 Introduction
2.2 Types of Remote Sensing
2.3 Characteristics of Images
2.4 Orbital Characteristics of Satellite
2.5 Remote Sensing Satellites
2.6 Concept of Swath
2.7 Concept of Nadir
2.8 Sensor Resolutions
2.9 Image Referencing System
2.9.1 Path
2.9.2 Row
2.9.3 Orbital Calendar
3. History of Remote Sensing and Indian Space Program
3.1 Introduction
3.2 The Early Age
3.3 The Middle Age
3.4 The Modern Age or Space Age
3.5 Indian Space Program
4. Photographic Imaging
4.1 Introduction
4.2 Camera Systems
4.3 Types of Camera
4.4 Filter
4.5 Film
4.6 Geometry of Aerial Photography
4.7 Ideal Time and Atmosphere for Aerial Remote Sensing
5. Digital Imaging
5.1 Introduction
5.2 Digital Image
5.3 Sensor
5.4 Imaging by Scanning Technique
5.5 Hyper-spectral Imaging
5.6 Imaging By Non-scanning Technique
5.7 Thermal Remote Sensing
5.8 Other Sensors
6. Microwave Remote Sensing
6.1 Introduction
6.2 Passive Microwave Remote Sensing
6.3 Active Microwave Remote Sensing
6.4 Radar Imaging
6.5 Airborne Versus Space-Borne Radars
6.6 Radar Systems
7. Ground-truth Data and Global Positioning System
7.1 Introduction
7.2 Requirements of Ground-Truth Data
7.3 Instruments for Ground Truthing
7.4 Parameters of Ground Truthing
7.5 Factors of Spectral Measurement
7.6 Global Navigation Satellite System
8. Photogrammetry
8.1 Introduction
8.2 Development of Photogrammetry
8.3 Classification of Photogrammetry
8.4 Photogrammetric Process
8.5 Acquisition of Imagery and its Support Data
8.6 Orientation and Triangulation
8.7 Stereo Model Compilation
8.8 Stereoscopic 3D Viewing
8.9 Stereoscopic Measurement
8.10 DTM/DEM Generation
8.11 Contour Map Generation
8.12 Orthorectification
8.13 3D Feature Extraction
8.14 3D Scene Modelling
8.15 Photogrammetry and LiDAR
8.16 Radargrammetry and Radar Interferometry
8.17 Limitations of Photogrammetry
9. Visual Image Interpretation
9.1 Introduction
9.2 Information Extraction by Human and Computer
9.3 Remote Sensing Data Products
9.4 Border or Marginal Information
9.5 Image Interpretation
9.6 Elements of Visual Image Interpretation
9.7 Interpretation Keys
9.8 Generation of Thematic Maps
9.9 Thermal Image Interpretation
9.10 Radar Image Interpretation
10. Digital Image Processing
10.1 Introduction
10.2 Categorization of Image Processing
10.3 Image Processing Systems
10.4 Digital Image
10.5 Media for Digital Data Recording, Storage, and Distribution
10.6 Data Formats of Digital Image
10.7 Header Information
10.8 Display of Digital Image
10.9 Pre-processing
10.10 Image Enhancement
10.11 Image Transformation
10.12 Image Classification
11. Data Integration, Analysis, and Presentation
11.1 Introduction
11.2 Multi-approach of Remote Sensing
11.3 Integration with Ground Truth and Other Ancillary Data
11.4 Integration of Transformed Data
11.5 Integration with GIS
11.6 Process of Remote Sensing Data Analysis
11.7 The Level of Detail
11.8 Limitations of Remote Sensing Data Analysis
11.9 Presentation
12. Applications of Remote Sensing
12.1 Introduction
12.2 Land Cover and Land Use
12.3 Agriculture
12.4 Forestry
12.5 Geology
12.6 Geomorphology
12.7 Urban Applications
12.8 Hydrology
12.9 Mapping
12.10 Oceans and Coastal Monitoring
12.11 Monitoring of Atmospheric Constituents
PART II Geographic Information Systems and Geospatial Analysis
13. Concept of Geographic Information Systems
13.1 Introduction
13.2 Definitions of GIS
13.3 Key Components of GIS
13.4 GIS-An Integration of Spatial and Attribute Information
13.5 GIS-Three Views of Information System
13.6 GIS and Related Terms
13.7 GIS-A Knowledge Hub
13.8 GIS-A Set of Interrelated Subsystems
13.9 GIS-An Information Infrastructure
13.10 Origin of GIS
14. Functions and Advantages of GIS
14.1 Introduction
14.2 Functions of GIS
14.3 Application Areas of GIS
14.4 Advantages of GIS
14.5 Functional Requirements of GIS
14.6 Limitations of GIS
15. Spatial Data Model
15.1 Introduction
15.2 Spatial, Thematic, and Temporal Dimensions of Geographic Data
15.3 Spatial Entity and Object
15.4 Spatial Data Model
15.5 Raster Data Model
15.6 Vector Data Model
15.7 Raster versus Vector
15.8 Object-Oriented Data Model
15.9 File Formats of Spatial Data
16. Attribute Data Management and Metadata Concept
16.1 Introduction
16.2 Concept of Database and DBMS
16.3 Advantages of DBMS
16.4 Functions of DBMS
16.5 File and Data Access
16.6 Data Models
16.7 Database Models
16.8 Data Models in GIS
16.9 Concept of SQL
16.10 Concept of Metadata
17. Process of GIS
17.1 Introduction
17.2 Data Capture
17.3 Data Sources
17.4 Data Encoding Methods
17.5 Linking of Spatial and Attribute Data
17.6 Organizing Data for Analysis
18. Geospatial Analysis
18.1 Introduction
18.2 Geospatial Data Analysis
18.3 Integration and Modelling of Spatial Data
18.4 Geospatial Data Analysis Methods
18.5 Database Query
18.6 Geospatial Measurements
18.7 Overlay Operations
18.8 Network Analysis
18.9 Surface Analysis
18.10 Geostatistics
18.11 Geovisualization
19. Planning, Implementation, and Management of GIS
19.1 Introduction
19.2 Planning of Project
19.3 Implementation of Project
19.4 Management of Project
19.5 Keys for Successful GIS
19.6 Reasons for Unsuccessful GIS
20. Modern Trends of GIS
20.1 Introduction
20.2 Local to Global Concept in GIS
20.3 Increase in Dimensions in GIS
20.4 Linear to Non-linear Techniques in GIS
20.5 Development in Relation between Geometry and Algebra in GIS
20.6 Development of Common Techniques in GIS
20.7 Integration of GIS and Remote Sensing
20.8 Integration of GIS and Multimedia
20.9 3D GIS
20.9.1 Virtual Reality in GIS
20.10 Integration of 3D GIS and Web GIS
20.11 4D GIS and Real-time GIS
20.12 Mobile GIS
20.12.1 Mobile mapping
20.13 Collaborative GIS (CGIS)
21. Change Detection and Geosimulation
21.1 Visual change detection
21.2 Thresholding
21.3 Image difference
21.4 Image regression
21.5 Image ratioing
21.6 Vegetation index differencing
21.7 Principal component differencing
21.8 Multi-temporal image stock classification
21.9 Post classification comparison
21.10 Change vector analysis
21.12 Cellular automata simulation
21.13 Multi-agent simulation
21.14 ANN learning in simulation
Appendix A - Concept of Map, Coordinate System, and Projection
Appendix B - Concept on Mathematical TopicsNuméro de notice : 26518 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel de cours DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97342 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26518-01 35.00 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible Stereophotogrammetry for 2-D building deformation monitoring using Kalman Filter / J.O. Odumosu in Reports on geodesy and geoinformatics, vol 110 n° 1 (December 2020)PermalinkApplication of 30-meter global digital elevation models for compensating rational polynomial coefficients biases / Amin Alizadeh Naeini in Geocarto international, vol 35 n° 12 ([01/09/2020])PermalinkPost‐filtering with surface orientation constraints for stereo dense image matching / Xu Huang in Photogrammetric record, vol 35 n° 171 (September 2020)PermalinkVehicle detection of multi-source remote sensing data using active fine-tuning network / Xin Wu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 167 (September 2020)PermalinkLeveraging photogrammetric mesh models for aerial-ground feature point matching toward integrated 3D reconstruction / Qing Zhu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 166 (August 2020)PermalinkPermalinkFusion d'approches photométriques et géométriques pour la création de modèles 3D / Jean Mélou (2020)PermalinkPermalinkPermalinkUnderwater calibration in near real time: Focus on detection optimized by AI and selection of calibration patterns / Loïca Avanthey (2020)Permalink