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Titre : Registration of heterogenous data for urban modeling Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Rahima Djahel, Auteur ; Pascal Monasse, Directeur de thèse ; Bruno Vallet , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole des Ponts ParisTech Année de publication : 2022 Projets : BIOM / Vallet, Bruno Importance : 160 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur à l'École des Ponts ParisTech, spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] espace intérieur
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] primitive géométrique
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segment de droiteIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette thèse fait partie du projet Modelisation Intérieur/Extérieur de Bâtiments (BIOM) qui vise à la modélisation automatique et simultanée de l’intérieur et de l’extérieur de bâtiments à partir de données hétérogènes. L'hétérogénéité est à la fois dans le type de données (image et Light Detection and Ranging (LiDAR)) et la plate-forme d'acquisition: acquisition terrestre intérieure/extérieure ou aérienne. Le premier enjeu d'une telle modélisation est donc de recaler précisément ces données. Les travaux menés ont confirmé que l'environnement et le type de données conditionnent le choix de l'algorithme de recalage. Notre contribution consiste à exploiter les propriétés fondamentales des données et des plateformes d'acquisition afin de proposer des solutions potentielles à tous les problèmes de recalage rencontrés par le projet. Comme dans un environnement de bâtiments la plupart des objets sont composés de primitives géométriques (polygones planaires, lignes droites, ouvertures), nous avons choisi d'introduire des algorithmes de recalage reposant sur ces primitives. L'idée de base de ces algorithmes consiste en la définition d'une énergie globale entre les primitives extraites à partir des jeux de données à recaler et la proposition d'une méthode robuste pour optimiser cette énergie basée sur le paradigme RANSAC. Notre contribution va de la proposition de méthodes robustes pour extraire les primitives sélectionnées à l'intégration de ces primitives dans un cadre de recalage efficace. Nos solutions ont dépassé les limites des algorithmes existants et ont prouvé leur efficacité pour résoudre les problèmes rencontrés par le projet, tels que le recalage intérieur/extérieur, le recalage d'image/LiDAR et le recalage aérien/terrestre. Note de contenu : 1. Context and research problem
1.1 Introduction
1.2 BIOM project
1.3 Objectives
1.4 Building Information Modeling
1.5 Registration problem
1.6 Images registration
1.7 Point clouds registration
1.8 Contributions
1.9 Thesis outline
1.10 Publication List
2. Data description
2.1 Introduction
2.2 Image data
2.3 LiDAR data
2.4 Conclusion
3. Primitives detection
3.1 Introduction
3.2 Classification of primitives extraction methods
3.3 Performance evaluation
3.4 Planar polygons extraction
3.5 3D line segment detection from LIDAR data
3.6 3D lines segments detection and reconstruction from image data
3.7 Openings detection
3.8 Conclusion
4. Indoor/Outdoor Registration
4.1 Introduction
4.2 State of the art
4.3 Data
4.4 Planar polygons based registration
4.5 Openings based registration
4.6 Hybrid solution
4.7 Conclusion
5. Image/LiDAR data Registration 104
5.1 Introduction
5.2 State of the art
5.3 Overview and contributions
5.4 3D Segment Extraction
5.5 3D segments based registration
5.6 Iterative Closest Line (ICL)
5.7 Evaluation and discussion
5.8 Conclusion
6. Aerial/Terrestrial registration
6.1 Introduction
6.2 State of the art
6.3 3D segment extraction from heterogeneous image data
6.4 3D segments based algorithm adaptation
6.5 Evaluation and discussion
6.6 Conclusion
7. Conclusion
7.1 Contributions
7.2 Future work
Appendices
A. Implementation
B. MLSD ImprovementNuméro de notice : 26842 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : ENPC : 2022 Organisme de stage : Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge LIGM nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 30/08/2022 En ligne : https://pastel.hal.science/tel-03764907/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101526
Titre : Remote sensing in applications of geoinformation Type de document : Monographie Auteurs : Silas Michaelides, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2022 Importance : 174 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-2325-5 Note générale : Bibliographie
This book is a printed edition of the Special Issue Remote Sensing in Applications of Geoinformation that was published in Remote SensingLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] écosystème urbain
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbainIndex. décimale : 35.40 Applications de télédétection - généralités Résumé : (Editeur) Remote sensing, especially from satellites, is a source of invaluable data which can be used to generate synoptic information for virtually all parts of the Earth, including the atmosphere, land, and ocean. In the last few decades, such data have evolved as a basis for accurate information about the Earth, leading to a wealth of geoscientific analysis focusing on diverse applications. Geoinformation systems based on remote sensing are increasingly becoming an integral part of the current information and communication society. The integration of remote sensing and geoinformation essentially involves combining data provided from both, in a consistent and sensible manner. This process has been accelerated by technologically advanced tools and methods for remote sensing data access and integration, paving the way for scientific advances in a broadening range of remote sensing exploitations in applications of geoinformation. This volume hosts original research focusing on the exploitation of remote sensing in applications of geoinformation. The emphasis is on a wide range of applications, such as the mapping of soil nutrients, detection of plastic litter in oceans, urban microclimate, seafloor morphology, urban forest ecosystems, real estate appraisal, inundation mapping, and solar potential analysis. Note de contenu : - Vis-NIR Spectroscopy and Satellite Landsat-8 OLI Data to Map Soil Nutrients in Arid Conditions: A Case Study of the Northwest Coast of Egypt / Elsayed Said Mohamed, A. A El Baroudy, T. El-beshbeshy, M. Emam, A. A. Belal, Abdelaziz Elfadaly, Ali A. Aldosari, Abdelraouf. M. Ali and Rosa Lasaponara
- Investigating Detection of Floating Plastic Litter from Space Using Sentinel-2 Imagery / Kyriacos Themistocleous, Christiana Papoutsa, Silas Michaelides and Diofantos Hadjimitsis
- A New Approach for Understanding Urban Microclimate by Integrating Complementary Predictors at Different Scales in Regression and Machine Learning Models /8 Lucille Alonso and Florent Renard
- Automatic Pattern Recognition of Tectonic Lineaments in Seafloor Morphology to Contribute in the Structural Analysis of Potentially Hydrocarbon-Rich Areas / Eleni Kokinou and Costas Panagiotakis
- Integrating Remote Sensing and Street View Images to Quantify Urban Forest Ecosystem Services / Elena Barbierato, Iacopo Bernetti, Irene Capecchi and Claudio Saragosa
- Sensitivity Analysis of Machine Learning Models for the Mass Appraisal of Real Estate. Case Study of Residential Units in Nicosia, Cyprus / Thomas Dimopoulos, Nikolaos P. Bakas
- Automatic Inundation Mapping Using Sentinel-2 Data Applicable to Both Camargue and Donana Biosphere Reserves / Georgios A. Kordelas, Ioannis Manakos, Gaëtan Lefebvre and Brigitte Poulin
- The Application of LiDAR Data for the Solar Potential Analysis Based on Urban 3D Model / I˜naki Prieto, Jose Luis Izkara and Elena UsobiagaNuméro de notice : 26796 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/URBANISME Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-2326-2 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-2326-2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100057 Représentation et combinaison de l'information géographique pour l'apprentissage profond / Azelle Courtial (2022)
Titre : Représentation et combinaison de l'information géographique pour l'apprentissage profond Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : [s.l.] : [s.n.] Année de publication : 2022 Conférence : EGC 2022, 7e atelier GAST, Gestion et Analyse de données Spatiales et Temporelles 25/01/2022 25/01/2022 Blois France OA Proceedings Importance : pp 54 - 65 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] représentation des données
[Termes IGN] tenseur
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) L’apprentissage profond permet maintenant de générer des cartes transformées à partir d’images d’autres cartes. Mais contrairement aux méthodes traditionnelles de prédiction de carte qui reposent sur des couches de données vectorielles stockées dans des bases de données géographiques, l’image ne transmet qu’une vue limitée des informations contenues dans la version vectorielle des données. Dans cet article, nous nous intéressons à la représentation de l’information géographique sous forme de tenseurs pour améliorer la génération de cartes par apprentissage profond. Nous proposons d’abord une stratégie alternative pour la création des données d’apprentissage : un ensemble de masques où chacun décrit les formes et positions d’un type d’objet géographique sur une même portion de carte (bâtiments, routes, ...). Nous étudions ensuite comment combiner de l’information géographique additionnelle dans les mécanismes d’apprentissage pour améliorer l’abstraction des cartes générées. Numéro de notice : C2022-054 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03719234v1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103160 Documents numériques
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Représentation et combinaison de l'IG ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Representing vector geographic information as a tensor for deep learning based map generalisation / Azelle Courtial (2022)
Titre : Representing vector geographic information as a tensor for deep learning based map generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Xiang Zhang, Auteur Editeur : AGILE Alliance Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Vallet, Bruno Conférence : AGILE 2022, 25th international AGILE Conference on Geographic Information Science, Artificial intelligence in the service of geospatial technologies 14/06/2022 17/06/2022 Vilnius Lithuanie OA Proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] alignement des données
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] architecture de réseau
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] couche
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] route
[Termes IGN] tenseur
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Recently, many researchers tried to generate (generalised) maps using deep learning, and most of the proposed methods deal with deep neural network architecture choices. Deep learning learns to reproduce examples, so we think that improving the training examples, and especially the representation of the initial geographic information, is the key issue for this problem. Our article extracts some representation issues from a literature review and proposes different ways to represent vector geographic information as a tensor. We propose two kinds of contributions: 1) the representation of information by layers; 2) the representation of additional information. Then, we demonstrate the interest of some of our propositions with experiments that show a visual improvement for the generation of generalised topographic maps in urban areas. Numéro de notice : C2022-024 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/agile-giss-3-32-2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/agile-giss-3-32-2022 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100921 Robust approach for urban road surface extraction using mobile laser scanning 3D point clouds / Abdul Nurunnabi (2022)
Titre : Robust approach for urban road surface extraction using mobile laser scanning 3D point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Abdul Nurunnabi, Auteur ; Felix Norman Teferle, Auteur ; Roderik Lindenbergh, Auteur ; J. Li, Auteur ; Sisi Zlatanova, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2022 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B1 Conférence : ISPRS 2022, Commission 1, 24th ISPRS international congress, Imaging today, foreseeing tomorrow 06/06/2022 11/06/2022 Nice France OA ISPRS Archives Importance : pp 59 - 66 Note générale : bibliographie
This study is supported by the Project 2019-05-030-24, SOLSTICE - Programme Fonds Européen de Développment Régional (FEDER)/Ministère de l’Economie of the G. D. of LuxembourgLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de couche
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] sécurité routière
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] véhicule sans piloteRésumé : (auteur) Road surface extraction is crucial for 3D city analysis. Mobile laser scanning (MLS) is the most appropriate data acquisition system for the road environment because of its efficient vehicle-based on-road scanning opportunity. Many methods are available for road pavement, curb and roadside way extraction. Most of them use classical approaches that do not mitigate problems caused by the presence of noise and outliers. In practice, however, laser scanning point clouds are not free from noise and outliers, and it is apparent that the presence of a very small portion of outliers and noise can produce unreliable and non-robust results. A road surface usually consists of three key parts: road pavement, curb and roadside way. This paper investigates the problem of road surface extraction in the presence of noise and outliers, and proposes a robust algorithm for road pavement, curb, road divider/islands, and roadside way extraction using MLS point clouds. The proposed algorithm employs robust statistical approaches to remove the consequences of the presence of noise and outliers. It consists of five sequential steps for road ground and non-ground surface separation, and road related components determination. Demonstration on two different MLS data sets shows that the new algorithm is efficient for road surface extraction and for classifying road pavement, curb, road divider/island and roadside way. The success can be rated in one experiment in this paper, where we extract curb points; the results achieve 97.28%, 100% and 0.986 of precision, recall and Matthews correlation coefficient, respectively. Numéro de notice : C2022-019 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-59-2022 Date de publication en ligne : 30/05/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-59-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100845 Three-dimensional simulations of rockfalls in Ischia, Southern Italy, and preliminary susceptibility zonation / Massimiliano Alvioli in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkTowards sustainable forestry: Using a spatial Bayesian belief network to quantify trade-offs among forest-related ecosystem services / Catherine Frizzle in Journal of Environmental Management, vol 301 ([01/01/2022])PermalinkApplication of a hand-held LiDAR scanner for the urban cadastral detail survey in digitized cadastral area of Taiwan urban city / Shih-Hong Chio in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkModeling post-logging height growth of black spruce-dominated boreal forests by combining airborne LiDAR and time since harvest maps / Batistin Bour in Forest ecology and management, vol 502 (December-15 2021)PermalinkLa 3D dans tous ses états [à Cergy-Pontoise] / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2197 (décembre 2021)PermalinkAssessing the agreement of ICESat-2 terrain and canopy height with airborne lidar over US ecozones / Lonesome Malambo in Remote sensing of environment, vol 266 (December 2021)PermalinkAtelier LiDAR mobile & aéroporté / Pierre Assali in XYZ, n° 169 (décembre 2021)PermalinkAutomatic registration of mobile mapping system Lidar points and panoramic-image sequences by relative orientation model / Ningning Zhu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 12 (December 2021)PermalinkPermalinkEstimation of individual tree stem biomass in an uneven-aged structured coniferous forest using multispectral LiDAR data / Nikos Georgopoulos in Remote sensing, vol 13 n° 23 (December-1 2021)PermalinkA hierarchical deep neural network with iterative features for semantic labeling of airborne LiDAR point clouds / Yetao Yang in Computers & geosciences, vol 157 (December 2021)PermalinkMapping tropical forest trees across large areas with lightweight cost-effective terrestrial laser scanning / Shengli Tao in Annals of Forest Science, vol 78 n° 4 (December 2021)PermalinkLe Mont-Blanc mesuré au LiDAR héliporté / Mathieu Peyréga in XYZ, n° 169 (décembre 2021)PermalinkLa photogrammétrie appliquée au récolement des réseaux enterrés : retour d’expérience d’une méthode industrialisée / Jérôme Leroux in XYZ, n° 169 (décembre 2021)PermalinkPoint clouds for use in Building Information Models (BIM) / Robert Klinc in Geodetski vestnik, vol 65 n° 4 (December 2021 - February 2022)PermalinkRelevés d’obstacles à la navigation aérienne au service de l’information aéronautique / Olivier de Joinville in XYZ, n° 169 (décembre 2021)PermalinkThe use of Otsu algorithm and multi-temporal airborne LiDAR data to detect building changes in urban space / Renato César Dos santos in Applied geomatics, vol 13 n° 4 (December 2021)PermalinkUtility-pole detection based on interwoven column generation from terrestrial mobile Laser scanner data / Siamak Talebi Nahr in Photogrammetric record, Vol 36 n° 176 (December 2021)PermalinkForest structural complexity tool: An open source, fully-automated tool for measuring forest point clouds / Sean Krisanski in Remote sensing, vol 13 n° 22 (November-2 2021)PermalinkAccuracy assessment of RTK-GNSS equipped UAV conducted as-built surveys for construction site modelling / Sander Varbla in Survey review, Vol 53 n° 381 (November 2021)Permalink