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Termes IGN > géomatique > données localisées > données localisées numériques > données laser > données lidar
données lidarSynonyme(s)levé par lidarVoir aussi |
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Predicting surface fuel models and fuel metrics using Lidar and CIR imagery in a dense, mountainous forest / Marek Jakubowksi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 1 (January 2013)
[article]
Titre : Predicting surface fuel models and fuel metrics using Lidar and CIR imagery in a dense, mountainous forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Marek Jakubowksi, Auteur ; Quinhua Guo, Auteur ; Brandon Collins, Auteur ; Scott Stephens, Auteur ; Maggi Kelly, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 37 - 49 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] biomasse (combustible)
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] interpolation inversement proportionnelle à la distance
[Termes IGN] lutte contre l'incendie
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] PinophytaRésumé : (Auteur) We compared the ability of several classification and regression algorithms to predict forest stand structure metrics and standard surface fuel models. Our study area spans a dense, topographically complex Sierra Nevada mixed-conifer forest. We used clustering, regression trees, and support vector machine algorithms to analyze high density (average 9 pulses/m2), discrete return, small-footprint lidar data, along with multispectral imagery. Stand structure metric predictions generally decreased with increased canopy penetration. For example, from the top of canopy, we predicted canopy height (r2 ! 0.87), canopy cover (r2 ! 0.83), basal area (r2 ! 0.82), shrub cover (r2 ! 0.62), shrub height (r2 ! 0.59), combined fuel loads (r2 ! 0.48), and fuel bed depth (r2 ! 0.35). While the general fuel types were predicted accurately, specific surface fuel model predictions were poor (76 percent and "50 percent correct classification, respectively) using all algorithms. These fuel components are critical inputs for wildfire behavior modeling, which ultimately support forest management decisions. This comprehensive examination of the relative utility of lidar and optical imagery will be useful for forest science and management. Numéro de notice : A2013-004 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.79.1.37 En ligne : http://kellylab.berkeley.edu/storage/papers/2013-Jakubowski-etal-PERS.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32142
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 79 n° 1 (January 2013) . - pp 37 - 49[article]Réalisation d’une application dédiée à l’inspection des tunnels au sein du logiciel 3DReshaper / Jennifer Ludwig (2013)
Titre : Réalisation d’une application dédiée à l’inspection des tunnels au sein du logiciel 3DReshaper Type de document : Mémoire Auteurs : Jennifer Ludwig, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2013 Importance : 59 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de soutenance de Diplôme d'Ingénieur INSA, Spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] application informatique
[Termes IGN] C++
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] profil en travers
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] tunnel
[Termes IGN] visualisation 3DIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (Auteur) L’utilisation des scanners lasers pour les levers d’ouvrages d’art a engendré le besoin de développer de nouveaux outils informatiques spécialisés pour effectuer le traitement et l’exploitation des données 3D levées. 3DReshaper est un logiciel spécialisé dans le traitement de nuages de points et la modélisation 3D. Le but de ce Projet de Fin d’Etudes est de développer pour le logiciel 3DReshaper de nouveaux outils permettant d’effectuer des traitements nécessaires à l’inspection des tunnels. Plusieurs commandes ont été réalisées au cours de ce projet pour permettre de générer des profils en travers sur un tunnel en tout point métrique le long de son axe neutre ainsi que de comparer des profils en travers issus de deux levers d’un tunnel effectués à des temps différents, ou d’un tunnel mesuré avec les profils théoriques. Des développements ont été réalisés pour proposer une visualisation optimale des résultats et rendre possible une impression des profils dans une mise en page spécifique. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'inspection des tunnels
2- Etat du projet et cahier des charges
3- Développements
4- Analyse des résultats
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 18040 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Technodigit Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=50642 Documents numériques
peut être téléchargé
18040_mem_insas_2013__ludwig.pdfAdobe Acrobat PDF Recalage d’images infrarouges thermiques sur un nuage de points issu d’un système laser mobile / Bertrand Ouvrard (2013)
Titre : Recalage d’images infrarouges thermiques sur un nuage de points issu d’un système laser mobile Type de document : Mémoire Auteurs : Bertrand Ouvrard, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2013 Importance : 69 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de soutenance de Diplôme d'Ingénieur INSA, Spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] qualité du processus
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] système de numérisation mobileIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (Auteur) Le LNE (Laboratoire National de Métrologie et d’Essais) en collaboration avec l’INSA de Strasbourg a développé un système de cartographie mobile permettant l’acquisition de données thermiques en milieu urbain. Ce Projet de Fin d’Etudes s’est orienté autour du traitement et du recalage des données infrarouges et laser. Dans un premier temps, les données ont été orientées et géoréférencées. De plus, un grand nombre de traitements ont été effectués de manière à corriger les erreurs inhérentes au système (détection des erreurs compteurs, détection et segmentation des façades du nuage de points). La méthode de recalage proposée va géoréférencer chaque direction associée à chaque pixel IR et attribuer au point laser le plus proche la valeur IR du pixel. Evidemment, l’algorithme développé traite préalablement le nuage de points en fonction des différents temps d’acquisition afin de réduire le volume à traiter. En définitive, une étude est réalisée sur la qualité et l’exactitude du recalage IR effectué. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Le système SYSCAM
3- Géoréférencement des données
4- Méthode de recalage entre les données laser et infrarouge
5- Evaluation de la qualité des modèles produits
Conclusion générale et perspectivesNuméro de notice : 11798 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : LSIIT Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=49748 Documents numériques
peut être téléchargé
11798_mem_insas_2013__ouvrard.pdfAdobe Acrobat PDF
Titre : Road side detection and reconstruction using Lidar sensor Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexandre Hervieu , Auteur ; Bahman Soheilian , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : June 2013 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IV 2013, IEEE Intelligent Vehicles Symposium 23/06/2013 26/06/2013 Gold Coast City Australie Proceedings IEEE Importance : pp 1247 - 1252 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] route
[Termes IGN] trottoirRésumé : (auteur) Road edge localization is key knowledge for automatic road modeling and hence, in the field of autonomous vehicles. In this paper, we investigate the case of road border detection using LIDAR data. The aim is to propose a system recognizing curbs and curb ramps and to reconstruct the missing information in case of occlusion. A prediction/estimation process (inspired by Kalman filter models) has been analyzed. The map of angle deviation to ground normal is considered as a feature set, helping to characterize efficiently curbs while curb ramps and occluded curbs have been handled with the proposed model. Such a method may be used for both road map modeling and driver-assistance systems. A user interface scheme has also been described, providing an effective tool for semi-automatic processing of a large amount of data. Numéro de notice : C2013-042 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IVS.2013.6629637 Date de publication en ligne : 15/10/2013 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IVS.2013.6629637 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80223 Documents numériques
en open access
Road side detection (poster)Adobe Acrobat PDF Le scanner laser 3D : reconnaissance de formes et modélisation de déformations / Matthieu Dujardin (2013)
Titre : Le scanner laser 3D : reconnaissance de formes et modélisation de déformations Type de document : Mémoire Auteurs : Matthieu Dujardin, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2013 Note générale : bibliographie
mémoire d'ingénieur géomètre topographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] 3DReshaper
[Termes IGN] AutoCad Map 3D
[Termes IGN] canalisation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] PointSense Plant
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (auteur) A l heure où la lasergrammétrie apparaît de plus en plus dans le métier de géomètre, des difficultés persistent quant au traitement des données. Afin d obtenir un résultat satisfaisant en termes de plans et de coupes, il est indispensable de modéliser convenablement les divers nuages de points obtenus par le scanner laser 3D. Des algorithmes de reconnaissance de formes peuvent donc être utilisés, à travers des logiciels comme PointCloud, ou encore PointSense Plant développés par la société Kubit. L idée proposée ici consiste à ajuster un modèle CAO sur le nuage de points, pour obtenir un modèle cohérent sur Autocad. D une efficacité impressionnante dans le domaine industriel, notamment en ce qui concerne la reconnaissance de tuyauteries, ce traitement peut servir de base lors d une inspection en trois dimensions d un ouvrage (bac de stockage, plafond en effondrement, tuyaux ayant subis des chocs, ). De cette manière, on peut aisément obtenir une comparaison entre un modèle TQC (Tel Que Construit, issu de la reconnaissance de formes sous Kubit) et un modèle TQS (Tel Que Saisi), constitué du nuage de points brut (maillé ou non) obtenu par le scanner. Numéro de notice : 17362 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-00920445 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84085 Documents numériques
en open access
Le scanner laser 3D : reconnaissance de formesAdobe Acrobat PDF Single strata canopy cover estimation using airborne laser scanning data / António Ferraz (juillet 2013)PermalinkValorisation des données LiDAR/Laser du Système d’Information du Territoire à Genève / Mayeul Gaillet (2013)PermalinkAutomated delineation of individual tree crowns from lidar data by multi-scale analysis and segmentation / L. Jing in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 12 (December 2012)PermalinkLand use classification from lidar data and ortho-images in a rural area / Sandra Bujan in Photogrammetric record, vol 27 n° 140 (December 2012 - February 2013)PermalinkAirborne lidar for natural environments: research and applications in France / C. Puech in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 200 (Novembre 2012)PermalinkAutomated planimetric quality control in high accuracy airborne laser scanning surveys / M. George Vosselman in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 74 (Novembrer 2012)PermalinkEstimating the uncertainty of terrestrial laser scanner measurements / M. Polo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 11 Tome 2 (November 2012)Permalinkn° 200 - Novembre 2012 - Illustrating French achievements in photogrammetry and remote sensing (Bulletin de Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection) / Société française de photogrammétrie et de télédétectionPermalinkLiDAR-Landsat data fusion for large-area assessment of urban land cover: Balancing spatial resolution, data volume and mapping accuracy / K. Singh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 74 (Novembrer 2012)PermalinkA method for detecting windows from mobile lidar data / R. Wang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 11 (November 2012)Permalink