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Termes IGN > géomatique > données localisées > données localisées numériques > données laser > données lidar
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Titre : Benefiting from local rigidity in 3D point cloud processing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Zan Gojcic, Auteur Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Année de publication : 2021 Importance : 141 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A thesis submitted to attain the degree of Doctor of Sciences of ETH ZurichLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] capteur actif
[Termes IGN] champ vectoriel
[Termes IGN] déformation d'image
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] enregistrement de données
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] flux
[Termes IGN] image 3D
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] orientation du capteur
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] téléphone intelligent
[Termes IGN] traitement de semis de points
[Termes IGN] voxelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Incorporating 3D understanding and spatial reasoning into (intelligent) algorithms is crucial for solving several tasks in fields such as engineering geodesy, risk assessment, and autonomous driving. Humans are capable of reasoning about 3D spatial relations even from a single 2D image. However, making the priors that we rely on explicit and integrating them into computer programs is very challenging. Operating directly on 3D input data, such as 3D point clouds, alleviates the need to lift 2D data into a 3D representation within the task-specific algorithm and hence reduces the complexity of the problem. The 3D point clouds are not only a better-suited input data representation, but they are also becoming increasingly easier to acquire. Indeed, nowadays, LiDAR sensors are even integrated into consumer devices such as mobile phones. However, these sensors often have a limited field of view, and hence multiple acquisitions are required to cover the whole area of interest. Between these acquisitions, the sensor has to be moved and pointed in a different direction. Moreover, the world that surrounds us is also dynamic and might change as well. Reasoning about the motion of both the sensor and the environment, based on point clouds acquired in two-time steps, is therfore an integral part of point cloud processing. This thesis focuses on incorporating rigidity priors into novel deep learning based approaches for dynamic 3D perception from point cloud data. Specifically, the tasks of point cloud registration, deformation analysis, and scene flow estimation are studied. At first, these tasks are incorporated into a common framework where the main difference is in the level of rigidity assumptions that are imposed on the motion of the scene or
the acquisition sensor. Then, the tasks specific priors are proposed and incorporated into novel deep learning architectures. While the global rigidity can be assumed in point cloud registration, the motion patterns in deformation analysis and scene flow estimation are more complex. Therefore, the global rigidity prior has to be relaxed to local or instancelevel rigidity, respectively. Rigidity priors not only add structure to the aforementioned tasks, which prevents physically implausible estimates and improves the generalization of the algorithms, but in some cases also reduce the supervision requirements. The proposed approaches were quantitatively and qualitatively evaluated on several datasets, and they yield favorable performance compared to the state-of-the-art.Numéro de notice : 28660 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD : Sciences : ETH Zurich : 2021 DOI : sans En ligne : https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/523368 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99817 Building extraction from Lidar data using statistical methods / Haval Abdul-Jabbar Sadeq in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Building extraction from Lidar data using statistical methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Haval Abdul-Jabbar Sadeq, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 33 - 42 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) In this article, a straightforward, intuitive method for lidar data classification and building extraction, based on statistical analysis, is presented. The classification of the point cloud into ground and nonground is begun by individually testing each point within the point cloud using the statistical mean height. In this operation, various window sizes are specified, and the mean is obtained at each size. The points that are above the mean are saved and divided by the number of windows to obtain the proportion. Points are considered non-ground if their proportion is higher than the assigned threshold, and otherwise ground. An algorithm for classifying the obtained nonground point cloud into buildings and trees is also illustrated in this article. First the nonground points are labeled, then each label is tested individually. The process begins with segmenting each label. Then comes testing of whether each segment of points can be fitted within a specific plane. The label of the point cloud is considered a building if the number of segments considered as planes is larger than those considered as nonplanes; otherwise it is classified as a tree. Numéro de notice : A2021-055 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.87.1.33 Date de publication en ligne : 01/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.87.1.33 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96760
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 1 (January 2021) . - pp 33 - 42[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2021011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Calcul de la largeur à pleins bords de grands cours d’eau à partir de MNT LiDAR / Nicolas Fermen (2021)
Titre : Calcul de la largeur à pleins bords de grands cours d’eau à partir de MNT LiDAR Type de document : Mémoire Auteurs : Nicolas Fermen, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2021 Importance : 75 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'ingénieur ESGT, spécialité Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] cartographie automatique
[Termes IGN] Cher (rivière)
[Termes IGN] cours d'eau
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] hydrologie
[Termes IGN] lit majeur
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (auteur) À partir de la première moitié du XIXe siècle, les activités humaines en milieu aquatique (canalisation, barrage, extractions de granulats) n’ont cessé de s’intensifier, engendrant les pressions anthropiques aujourd’hui bien connues. L’étude hydromorphologique du lit des cours d’eau, à travers la géométrie à plein bord (niveau, largeur), permet d’analyser leur réponse érosive et leur adaptation aux divers facteurs perturbant leur dynamique. Il s’agit d’indicateurs essentiels à la compréhension de l’équilibre écologique d’un milieu afin d’assurer le bon état de celui-ci au sens de la Directive Cadre sur l’eau. L’utilisation d’un MNT LiDAR pour l’identification automatique des paramètres à plein bords a permis d’obtenir une cartographie continue des largeurs sur l’ensemble d’une plaine alluviale de grand cours d’eau français. Une approche par profondeur hydraulique reprenant les principes décrits par Faux et al (2009) et De Rosa et al (2019) a été mise en place. L’introduction de nouveaux critères de sélection du niveau à plein bords semble permettre d’appliquer cette méthodologie de manière efficace sur des sites à morphologie complexe. Note de contenu : Introduction
1- Contexte scientifique et sites d’études
2- Méthodes
3- Résultats, discussion et perspectives
ConclusionNuméro de notice : 15287 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : Laboratoire Géomatique et Foncier En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03545779/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101471 Contributions to graph-based hierarchical analysis for images and 3D point clouds / Leonardo Gigli (2021)
Titre : Contributions to graph-based hierarchical analysis for images and 3D point clouds Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Leonardo Gigli, Auteur ; Beatriz Marcotegui, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2021 Importance : 177 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université PSL, Spécialité : Morphologie MathématiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] arbre aléatoire minimum
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] théorie des graphesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Graphs are powerful mathematical structures representing a set of objects and the underlying links between pairs of objects somehow related. They are becoming increasingly popular in data science in general and in particular in image or 3D point cloud analysis. Among the wide spectra of applications, they are involved in most of the hierarchical approaches.Hierarchies are particularly important because they allow us to efficiently organize the information required and to analyze the problems at different levels of detail. In this thesis, we address the following topics. Many morphological hierarchical approaches rely on the Minimum Spanning Tree (MST). We propose an algorithm for MST computation in streaming based on a graph decomposition strategy. Thanks to this decomposition, larger images can be processed or can benefit from partial reliable information while the whole image is not completely available.Recent LiDAR developments are able to acquire large-scale and precise 3D point clouds. Many applications, such as infrastructure monitoring, urban planning, autonomous driving, precision forestry, environmental assessment, archaeological discoveries, to cite a few, are under development nowadays. We introduce a ground detection algorithm and compare it with the state of the art. The impact of reducing the point cloud density with low-cost scanners is studied, in the context of an autonomous driving application. Finally, in many hierarchical methods similarities between points are given as input. However, the metric used to compute similarities influences the quality of the final results. We exploit metric learning as a complementary tool that helps to improve the quality of hierarchies. We demonstrate the capabilities of these methods in two contexts. The first one,a texture classification of 3D surfaces. Our approach ranked second in a task organized by SHREC’20 international challenge. The second one learning the similarity function together with the optimal hierarchical clustering, in a continuous feature-based hierarchical clustering formulation. Note de contenu : Introduction
1- Graph theory and clustering
2- Point clouds
3- Ground and road detection
4- Minimum spanning tree for data streams
5- Metric learning
6- Towards Morphological Convolutions on Graphs
ConclusionsNuméro de notice : 28623 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Morphologie Mathématique : Paris Sciences et Lettres : 2021 Organisme de stage : Centre de Morphologie Mathématique DOI : sans En ligne : https://pastel.hal.science/tel-03512298/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99543 Convex hull: another perspective about model predictions and map derivatives from remote sensing data / Jean-Pierre Renaud (2021)
Titre : Convex hull: another perspective about model predictions and map derivatives from remote sensing data Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Pierre Renaud , Auteur ; Ankit Sagar , Auteur ; Pierre Barbillon, Auteur ; Olivier Bouriaud , Auteur ; Christine Deleuze, Auteur ; Cédric Vega , Auteur Editeur : Vienne [Autriche] : Technische Universität Wien Année de publication : 2021 Collection : Geowissenschaftliche Mitteilungen, ISSN 1811-8380 num. 104 Projets : ARBRE / AgroParisTech (2007 -) Conférence : SilviLaser 2021, 17th conference on Lidar Applications for Assessing and Managing Forest Ecosystems 28/09/2021 30/09/2021 Vienne + online Autriche open access proceedings Projets : DEEPSURF / Pironon, Jacques Importance : pp 71 - 73 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] attribut non spatial
[Termes IGN] convexité
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle linéaireMots-clés libres : enveloppe convexe Résumé : (auteur) [introduction] In forest inventories as well as in the process of building models, obtaining an efficient sample is a central goal to reach precise estimates of forest attributes (Hawbaker et al. 2009, Frazer et al. 2011, Grafström et al. 2014, Saarela et al. 2015, Bouvier et al. 2019). In a model-based approach, a plots sample must cover adequately the variability of the considered forest attributes in order to minimise prediction error. Different strategies have been proposed to efficiently distribute the field sampling units in the auxiliary space of the remote sensing data (e.g. Hawbaker et al. 2009, Grafström et al. 2014). Some authors have proposed to stratify Airborne Laser Scanning data (ALS) to optimize sampling (Hawbaker et al. 2009, Frazer et al. 2011), and Maltamo et al. (2011) compared different field plot selection strategies in order to optimise models precision. Interestingly, White et al. (2013) applied convex hull approach to show uncovered forest structures by the field calibration sampling units, since large prediction errors could be associated with model extrapolations, resulting in potentially biased map derivatives. In this research, we use convex hull to identify the proportion of extrapolated pixels, computed their distance to the calibration domain and estimated bias associated to the linear model predictions on an ALS case study. Numéro de notice : C2021-030 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.34726/wim.1919 Date de publication en ligne : 01/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.34726/wim.1919 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98997 Correction radiométrique et recalage de nuages de points pour la reconstruction tridimensionnelle d'oeuvres du patrimoine culturel / Nathan Sanchiz (2021)PermalinkDeep convolutional neural networks for scene understanding and motion planning for self-driving vehicles / Abdelhak Loukkal (2021)PermalinkDétection d’ouvertures par segmentation sémantique de nuages de points 3D : apport de l’apprentissage profond / Camille Lhenry (2021)PermalinkDétection/reconnaissance d'objets urbains à partir de données 3D multicapteurs prises au niveau du sol, en continu / Younes Zegaoui (2021)PermalinkDétection et reconstruction 3D d’arbres urbains par segmentation de nuages de points : apport de l’apprentissage profond / Victor Alteirac (2021)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkExtraction of street pole-like objects based on plane filtering from mobile LiDAR data / Jingming Tu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkFusion of ground penetrating radar and laser scanning for infrastructure mapping / Dominik Merkle in Journal of applied geodesy, vol 15 n° 1 (January 2021)Permalink