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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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Estimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées / Ronghai Hu (2018)
Titre : Estimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ronghai Hu, Auteur Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2018 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur de l'Université de Strasbourg, Spécialité : TélédétectionLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] agrégation de données
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] balayage laser
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] longueur de trajet
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télédétection
[Termes IGN] télémétrie laser aéroporté
[Termes IGN] télémétrie laser terrestreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’indice de surface foliaire (Leaf Area Index, LAI), défini comme la moitié de la surface foliaire par unité de surface de sol, est un paramètre clé du cycle écologique de la Terre, et sa précision d'acquisition a toujours la nécessité et la possibilité d'amélioration. La technologie du scanner laser actif offre une possibilité d'obtention cohérente du LAI à plusieurs échelles, car le scanner laser terrestre et le scanner laser aéroporté fonctionnent sur le même mécanisme physique. Cependant, les informations tridimensionnelles du scanner laser ne sont pas complètement explorées dans les méthodes actuelles et les théories traditionnelles ont besoin d'adaptation. Dans cette thèse, le modèle de distribution de longueur de trajet est introduit pour corriger l'effet d’agrégation, et il est appliqué aux données du scanner laser terrestre et du scanner laser aéroporté. La méthode d'obtention de la distribution de longueur de trajet de différentes plates-formes est étudiée et le modèle de récupération cohérent est établi. Cette méthode permet d’améliorer la mesure du LAI des arbres individuels dans les zones urbaines et la cartographie LAI dans les forêts naturelles, et ses résultats sont cohérents à différentes échelles. Le modèle devrait faciliter la détermination cohérente de l'indice de surface foliaire des forêts à l'aide de données au sol et aéroportées. Note de contenu : 1- Introduction
2- Review of indirect methods for Leaf Area Index Measurement
3- Modelling Leaf Area Index based on path length distribution
4- Estimating leaf area of an individual tree in urban areas using Terrestrial Laser Scanner and path length distribution model
5- Quantifying clumping effect and estimating Leaf Area Index using Airborne Laser Scanner and path length distribution model
6- Summary and perspectiveNuméro de notice : 25711 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Télédétection : Strasbourg : 2018 Organisme de stage : Laboratoire Icube nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018STRAD021 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94866
Titre : Estimation de visibilité dans un nuage de points LiDAR Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Biasutti , Auteur ; Jean-François Aujol, Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Aurélie Bugeau, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Conférence : CFPT 2018, Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection 25/06/2018 28/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 3 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] angle de visée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] visibilité
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Résumé : (auteur) Cet article présente une nouvelle méthodologie pour l’estimation de la visibilité de chaque point d’un nuage de points LiDAR depuis une position de prise de vue donnée, correspondant au centre optique d’une caméra pour la fusion de données LiDAR et optiques. Le nuage est d’abord projeté dans le plan image de cette caméra. Nous introduisons un critère sur le voisinage pour déterminer automatiquement quels points sont visibles dans cette vue. Numéro de notice : C2018-008 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/programmeCFPT Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90341 Documents numériques
en open access
Estimation de visibilité ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Forest stand extraction: which optimal remote sensing data source(s)? Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : HYEP / Weber, Christiane Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 7283 - 7285 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Abies (genre)
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Fagus (genre)
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] Picea abies
[Termes IGN] Pinus sylvestris
[Termes IGN] Pseudotsuga menziesii
[Termes IGN] Quercus (genre)
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] Vosges, massif desRésumé : (auteur) It has been now widely assessed in the literature that both multi/hyperspectral optical images and 3D lidar point clouds are necessary inputs for tree species based forest stand detection. Nevertheless, no comprehensive analysis of the genuine relevance of each data source has been performed so far: existing strategies are limited to a single spatial and spectral resolution. This paper investigates which is the optimal combination of geospatial optical images and lidar point clouds. A supervised semantic segmentation framework is fed with various sources (multispectral satellite and airborne images, hyperspectral airborne images, low, medium and high density lidar point clouds), ablation cases are defined, and the discrimination performance of several fusion schemes is assessed under a challenging mountainous area in France. Numéro de notice : C2018-049 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8518803 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8518803 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91272 Documents numériques
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Forest stand extraction ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Foveon VS Bayer: Comparison of 3D reconstruction performances Type de document : Mémoire Auteurs : Pierre Bodin, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 43 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet, stage pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] caméra numérique
[Termes IGN] filtre de Bayer
[Termes IGN] géométrie de l'image
[Termes IGN] longueur d'onde
[Termes IGN] pas d'échantillonnage au sol
[Termes IGN] qualité radiométrique (image)
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] test de performanceIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) La plupart des appareils photos modernes capturent les longueurs d’onde du monde à travers un filtre coloré appelé communément filtre de Bayer. Un tel dispositif attribue à chaque photo-site une valeur radiométrique correspondant à un seul canal (rouge, vert ou bleu). Les valeurs manquantes sont reconstituées par interpolation lors d’un traitement appelé dé-matriçage. Certains appareils, notamment ceux développés par Sigma, utilisent les propriétés du silicone pour capturer, dans chaque photo-site, des informations issues de toutes les longueurs d’onde du monde. Il s’agit de la technologie Foveon. L’objectif de mon travail est de comparer les performances de ces deux types de technologies pour la reconstruction de modèle 3D. Les appareils photos utilisés sont le Nikon D90 (technologie Bayer) et le Sigma Sd1 Merill (technologie Foveon). Le travail effectué se décompose en deux phases, une première phase d’évaluation de la qualité de l’information reconstruite par les algorithmes de dé-matriçage, dans un contexte image. La deuxième compare les performances des appareils photos pour la reconstruction de modèle 3d pour un site test de type mur-peint. Note de contenu : Introduction
1- Bayer and Foveon
2- Demosaicing testing
3- Point Clouds comparison
ConclusionNuméro de notice : 21805 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Cyprus University of Technology (Chypre) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91294 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21805-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Foveon VS Bayer... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Large-scale point cloud semantic segmentation with superpoint graphs Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Landrieu , Auteur ; Martin Simonovsky, Auteur Editeur : Computer vision foundation CVF Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Weber, Christiane Conférence : CVPR 2018, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 18/06/2018 22/06/2018 Salt Lake City Utah - Etats-Unis Open Access Proceedings Importance : pp 4558 - 4567 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsMots-clés libres : superpoint graph (SPG) Résumé : (auteur) We propose a novel deep learning-based framework to tackle the challenge of semantic segmentation of largescale point clouds of millions of points. We argue that the organization of 3D point clouds can be efficiently captured by a structure called superpoint graph (SPG), derived from a partition of the scanned scene into geometrically homogeneous elements. SPGs offer a compact yet rich representation of contextual relationships between object parts, which is then exploited by a graph convolutional network. Our framework sets a new state of the art for segmenting outdoor LiDAR scans (+11.9 and +8.8 mIoU points for both Semantic3D test sets), as well as indoor scans (+12.4 mIoU points for the S3DIS dataset). Numéro de notice : C2018-050 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : http://openaccess.thecvf.com/CVPR2018_search.py/https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00479 Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPR.2018.00479 Date de publication en ligne : 28/03/2018 En ligne : https://arxiv.org/abs/1711.09869v2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91310 Voir aussiDocuments numériques
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Large-scale point cloud semantic segmentation ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Machine learning and pose estimation for autonomous robot grasping with collaborative robots / Victor Talbot (2018)PermalinkOn the production of semantic and textured 3D meshes of large scale urban environments from mobile mapping images and LIDAR scans / Mohamed Boussaha (2018)PermalinkPermalinkSuivi et conservation du patrimoine historique et culturel / Jocelyn Le Maître (2018)PermalinkSuivi des impacts d’un arasement de barrage sur la végétation riveraine par télédétection à très haute résolution spatiale et temporelle / Marianne Laslier (2018)PermalinkSuperPoint Graph : segmentation sémantique de nuages de points LiDAR à grande échelle / Loïc Landrieu (2018)PermalinkTesting, analysis and improvement of FGI-NLS Sentinel-2 data processing chain for land use applications / Emile Blettery (2018)PermalinkWeighted simplicial complex reconstruction from mobile laser scanning using sensor topology / Stéphane Guinard (2018)PermalinkObject-based classification of terrestrial laser scanning point clouds for landslide monitoring / Andreas Mayr in Photogrammetric record, vol 32 n° 160 (December 2017)PermalinkAbove-bottom biomass retrieval of aquatic plants with regression models and SfM data acquired by a UAV platform – A case study in Wild Duck Lake Wetland, Beijing, China / Ran Jing in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)Permalink