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semis de points
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- Ensemble de points répartis de façon régulière ou quelconque sur une zone géographique donnée. (Glossaire de cartographie / CFC) Ces points peuvent être issus d'images ou de données lidar ...
Synonyme(s)nuage de pointsVoir aussi |
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Deep learning for conifer/deciduous classification of airborne LiDAR 3D point clouds representing individual trees / Hamid Hamraz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)
[article]
Titre : Deep learning for conifer/deciduous classification of airborne LiDAR 3D point clouds representing individual trees Type de document : Article/Communication Auteurs : Hamid Hamraz, Auteur ; Nathan B. Jacobs, Auteur ; Marco A. Contreras, Auteur ; Chase H. Clark, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 219 - 230 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] arbre caducifolié
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] Pinophyta
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) The purpose of this study was to investigate the use of deep learning for coniferous/deciduous classification of individual trees segmented from airborne LiDAR data. To enable processing by a deep convolutional neural network (CNN), we designed two discrete representations using leaf-off and leaf-on LiDAR data: a digital surface model with four channels (DSM × 4) and a set of four 2D views (4 × 2D). A training dataset of tree crowns was generated via segmentation of tree crowns, followed by co-registration with field data. Potential mislabels due to GPS error or tree leaning were corrected using a statistical ensemble filtering procedure. Because the training data was heavily unbalanced (~8% conifers), we trained an ensemble of CNNs on random balanced sub-samples. Benchmarked against multiple traditional shallow learning methods using manually designed features, the CNNs improved accuracies up to 14%. The 4 × 2D representation yielded similar classification accuracies to the DSM × 4 representation (~82% coniferous and ~90% deciduous) while converging faster. Further experimentation showed that early/late fusion of the channels in the representations did not affect the accuracies in a significant way. The data augmentation that was used for the CNN training improved the classification accuracies, but more real training instances (especially coniferous) likely results in much stronger improvements. Leaf-off LiDAR data were the primary source of useful information, which is likely due to the perennial nature of coniferous foliage. LiDAR intensity values also proved to be useful, but normalization yielded no significant improvement. As we observed, large training data may compensate for the lack of a subset of important domain data. Lastly, the classification accuracies of overstory trees (~90%) were more balanced than those of understory trees (~90% deciduous and ~65% coniferous), which is likely due to the incomplete capture of understory tree crowns via airborne LiDAR. In domains like remote sensing and biomedical imaging, where the data contain a large amount of information and are not friendly to human visual system, human-designed features may become suboptimal. As exemplified by this study, automatic, objective derivation of optimal features via deep learning can improve prediction tasks in such domains. Numéro de notice : A2019-547 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.10.011 Date de publication en ligne : 03/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.10.011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94192
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > Vol 158 (December 2019) . - pp 219 - 230[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019123 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019122 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Inside the ice shelf: using augmented reality to visualise 3D lidar and radar data of Antarctica / Alexandra L. Boghosian in Photogrammetric record, vol 34 n° 168 (December 2019)
[article]
Titre : Inside the ice shelf: using augmented reality to visualise 3D lidar and radar data of Antarctica Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexandra L. Boghosian, Auteur ; Martin J. Pratt, Auteur ; Maya A. Becker, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 346 - 364 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Antarctique
[Termes IGN] banquise
[Termes IGN] couplage GNSS-INS
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] glace de mer
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] pas d'échantillonnage au sol
[Termes IGN] réalité augmentée
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] travail coopératif
[Termes IGN] VRMLRésumé : (auteur) From 2015 to 2017, the ROSETTA‐Ice project comprehensively mapped Antarctica's Ross Ice Shelf using IcePod, a newly developed aerogeophysical platform. The campaign imaged the ice‐shelf surface with lidar and its internal structure with ice‐penetrating radar. The ROSETTA‐Ice data was combined with pre‐existing ice surface and bed topography digital elevation models to create the first augmented reality (AR) visualisation of the Antarctic Ice Sheet, using the Microsoft HoloLens. The ROSETTA‐Ice datasets support cross‐disciplinary science that aims to understand 4D processes, namely the change of 3D ice‐shelf structures over time. The work presented here uses AR to visualise this dataset in 3D and highlights how AR can be simultaneously a useful research tool for interdisciplinary geoscience as well as an effective device for science communication education. Numéro de notice : A2019-575 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/phor.12298 Date de publication en ligne : 23/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12298 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94455
in Photogrammetric record > vol 34 n° 168 (December 2019) . - pp 346 - 364[article]Maquette numérique BIM : modélisation 3D de l'aéroport international de Bâle-Mulhouse-Fribourg / Thibault Bavoux in XYZ, n° 161 (décembre 2019)
[article]
Titre : Maquette numérique BIM : modélisation 3D de l'aéroport international de Bâle-Mulhouse-Fribourg Type de document : Article/Communication Auteurs : Thibault Bavoux, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 51 - 56 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] aéroport
[Termes IGN] Alsace (France administrative)
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] travail coopératifRésumé : (Auteur) Avec l'avènement des nouvelles technologies de mesure 3D, telles que les systèmes LIDAR aéroportés, les scanners-lasers ou encore les systèmes de Mobile Mapping, il est de plus en plus facile d'acquérir de la donnée en grande quantité et ce, de manière précise et rapide. En revance, en ce qui concerne la phase de traitement, la tâche se révèle plus fastidieuse et de plus en plus d'acteurs font alors appel à des entreprises spécialisées pour optimiser cette opération longue et complexe. Devant ce constat, FUTURMAP a donc fait du traitement de nuages de points et plus généralement de la cartographie et du traitement de données géospatiales, son coeur de métier. Parmi ses nombreuses activités, la société offre depuis 2015, un service innovant de création de maquettes numériques sous Revit, adapté aux besoins des géomètres-topographes et architectes. Pionnière de la modélisation 3D, elle se pose désormais en véritable spécialiste du BIM "tel-que-construit" en France (BIM : Building Information Modeling). Cet article a donc pour vocation de présenter l'un des projets phares réalisé durant l'année 2018. Numéro de notice : A2019-584 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94553
in XYZ > n° 161 (décembre 2019) . - pp 51 - 56[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2019041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible On the value of corner reflectors and surface models in InSAR precise point positioning / Mengshi Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)
[article]
Titre : On the value of corner reflectors and surface models in InSAR precise point positioning Type de document : Article/Communication Auteurs : Mengshi Yang, Auteur ; Paco Lopez-Dekker, Auteur ; Prabu Dheenathayalan, Auteur ; Mingsheng Liao, Auteur ; Ramon F. Hanssen, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 113 - 122 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] coin réflecteur
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] MNS lidar
[Termes IGN] Pays-Bas
[Termes IGN] point d'appui
[Termes IGN] positionnement ponctuel précis
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) To correctly interpret the estimated displacements in InSAR point clouds, especially in the built environment, these need to be linked to real-world structures. This requires the accurate and precise 3D positioning of each point. Artificial ground control points (GCPs), such as corner reflectors, serve this purpose, but since they require efforts and resources, there is a need for criteria to assess their usefulness. Here we evaluate the value and necessity of using GCPs for different scenarios, concerning the required efforts, and compare this to alternatives such as digital surface models (DSM) and advanced (geo) physical corrections. We consider single-epoch as well as multi-epoch GCP deployment, reflect on the number of GCPs required in relation to the number of SAR data acquisitions, and compare this with digital surface models of different quality levels. Analyzing the geolocation performance using TerraSAR-X and Sentinel-1 data, we evaluate the pros and cons of various deployment options and show that the multi-epoch deployment of a GCP yields optimal geolocalization results in terms of precision, accuracy, and reliability. Numéro de notice : A2019-546 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.10.006 Date de publication en ligne : 25/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.10.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94191
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > Vol 158 (December 2019) . - pp 113 - 122[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019123 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019122 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Comparative study of photogrammetry software in industrial field / Saif Aati in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 221 (novembre 2019)
[article]
Titre : Comparative study of photogrammetry software in industrial field Type de document : Article/Communication Auteurs : Saif Aati , Auteur ; Ewelina Rupnik , Auteur ; Samir Nejim, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 37 - 48 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Agisoft Photoscan
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] ContextCapture
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] logiciel de photogrammétrie
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] photogrammétrie métrologique
[Termes IGN] Pix4D
[Termes IGN] RealityCapture
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) Cet article présente une étude comparative entre différents logiciels de photogrammétrie capables de traiter automatiquement plusieurs images pour générer un nuage de points dense dans le domaine industriel. Dans le cadre d'un projet mené dans l'entreprise Urbica 3D Laser Scanning Survey, quatre jeux de données industrielles ont été réalisés en utilisant les solutions photogrammétriques suivantes : PhotoScan, Pix4DMapper Pro, RealityCapture, MicMac, ReCap Photo et ContextCapture. Chaque jeu de données présente un nombre varié d'images, de résolutions et d'objets d'intérêt de différents niveaux de complexité industrielle. L'évaluation était basée sur trois critères principaux : la précision de l'orientation de l'image, la qualité visuelle et la précision géométrique du nuage de points dense 3D et les différentes caractéristiques du logiciel telles que le temps de traitement et la variabilité des produits de sortie. Numéro de notice : A2019-563 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2019.439 Date de publication en ligne : 02/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2019.439 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94428
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 221 (novembre 2019) . - pp 37 - 48[article]Semiautomatically register MMS LiDAR points and panoramic image sequence using road lamp and lane / Ningning Zhu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 11 (November 2019)PermalinkAutomated fusion of forest airborne and terrestrial point clouds through canopy density analysis / Wenxia Dai in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)PermalinkPostprocessing synchronization of a laser scanning system aboard a UAV / Marcela do Valle Machado in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkAddressing overfitting on point cloud classification using Atrous XCRF / Hasan Asy’ari Arief in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)PermalinkComparison of filtering algorithms used for DTM production from airborne lidar data: a case study in Bergama, Turkey / Baris Suleymanoglu in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)PermalinkEnhanced 3D mapping with an RGB-D sensor via integration of depth measurements and image sequences / Bo Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)PermalinkReview of mobile laser scanning target‐free registration methods for urban areas using improved error metrics / Hoang Long Nguyen in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)PermalinkThe utility of terrestrial photogrammetry for assessment of tree volume and taper in boreal mixedwood forests / Christopher Mulverhill in Annals of Forest Science, Vol 76 n° 3 (September 2019)PermalinkTime-lapse photogrammetry of distributed snow depth during snowmelt / Simon Filhol in Water resources research, vol 55 n° 9 (September 2019)PermalinkAutomatic extraction of accurate 3D tie points for trajectory adjustment of mobile laser scanners using aerial imagery / Zille Hussnain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)Permalink