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semis de points
Commentaire :
- 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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How to combine lidar and very high resolution multispectral images for forest stand segmentation? / Clément Dechesne (2017)
Titre : How to combine lidar and very high resolution multispectral images for forest stand segmentation? 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 : 2017 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IGARSS 2017, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium 23/07/2017 28/07/2017 Fort Worth Texas - Etats-Unis Proceedings IEEE Importance : pp 2772 - 2775 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Forest stands are a basic unit of analysis for forest inventory and mapping. Stands are defined as large forested areas of homogeneous tree species composition and age. Their accurate delineation is usually performed by human operators through visual analysis of very high resolution (VHR) infra-red and visible images. This task is tedious, highly time consuming, and needs to be automated for scalability and efficient updating purposes. The most appropriate fusion of two remote sensing modalities (lidar and multispectral images) is investigated here. The multispectral images give information about the tree species while 3D lidar point clouds provide geometric information. The fusion is operated at three different levels within a semantic segmentation workflow: over-segmentation, classification, and regularization. Results show that over-segmentation can be performed either on lidar or optical images without performance loss or gain, whereas fusion is mandatory for efficient semantic segmentation. Eventually, the fusion strategy dictates the composition and nature of the forest stands, assessing the high versatility of our approach. Numéro de notice : C2017-039 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2017.8127572 Date de publication en ligne : 04/12/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2017.8127572 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91921 Improving FOSS photogrammetric workflows for processing large image datasets / Oscar Martinez-Rubi in Open Geospatial Data, Software and Standards, vol 2 (2017)
[article]
Titre : Improving FOSS photogrammetric workflows for processing large image datasets Type de document : Article/Communication Auteurs : Oscar Martinez-Rubi, Auteur ; Francesco Nex, Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur ; Ewelina Rupnik , Auteur Année de publication : 2017 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : n° 12 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] appariement de points
[Termes IGN] code source libre
[Termes IGN] compensation par faisceaux
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] logiciel de photogrammétrie
[Termes IGN] logiciel libre
[Termes IGN] points homologues
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Background : In the last decade Photogrammetry has shown to be a valid alternative to LiDAR techniques for the generation of dense point clouds in many applications. However, dealing with large image sets is computationally demanding. It requires high performance hardware and often long processing times that makes the photogrammetric point cloud generation not suitable for mapping purposes at regional and national scale. These limitations are partially overcome by commercial solutions, thanks to the use of expensive and dedicated hardware. Nonetheless, a Free and Open-Source Software (FOSS) photogrammetric solution able to cope with these limitations is still missing.
Methods : In this paper, the bottlenecks of the basic components of photogrammetric workflows -tie-points extraction, bundle block adjustment (BBA) and dense image matching- are tackled implementing FOSS solutions. We present distributed computing algorithms for the tie-points extraction and for the dense image matching. Moreover, we present two algorithms for decreasing the memory needs of the BBA. The various algorithms are deployed on different hardware systems including a computer cluster.
Results and conclusions : The usage of the algorithms presented allows to process large image sets reducing the computational time. This is demonstrated using two different datasets.Numéro de notice : A2017-895 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1186/s40965-017-0024-5 Date de publication en ligne : 15/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1186/s40965-017-0024-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96890
in Open Geospatial Data, Software and Standards > vol 2 (2017) . - n° 12[article]Involving different neighborhood types for the analysis of low-level geometric 2D and 3D features and their relevance for point cloud classification / Martin Weinmann (2017)
Titre : Involving different neighborhood types for the analysis of low-level geometric 2D and 3D features and their relevance for point cloud classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Martin Weinmann, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Boris Jutzi, Auteur Editeur : Deutsche Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation Année de publication : 2017 Collection : Tagungsbände, ISSN 0942-2870 num. 26 Conférence : DGPF 2017, 37. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF, Kulturelles Erbe erfassen und bewahren - Von der Dokumentation zum virtuellen Rundgang 08/03/2017 10/03/2017 Wurtzbourg Allemagne open access proceedings Importance : pp 179 - 191 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] semis de points Résumé : (auteur) In this paper, we address the automatic interpretation of 3D point cloud data in terms of associating a (semantic) class label to each 3D point. In particular, we aim at analyzing the behavior of standard handcrafted low-level geometric 2D and 3D features for different neighborhood types. For this purpose, we present a framework that considers four neighborhood definitions as the basis for calculating a set of 18 low-level geometric 2D and 3D features which, in turn, are provided as input to three classifiers relying on different learning principles. We demonstrate the performance of our framework on a benchmark dataset for which a labeling with respect to three structural classes (linear, planar and volumetric structures) as well as a labeling with respect to five semantic classes (wire, pole/trunk, façade, ground and vegetation) is available. The derived results clearly reveal that the suitability of the considered neighborhood types and thus the relevance of respectively extracted features with respect to the classification task varies significantly. Numéro de notice : C2017-041 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://www.dgpf.de/src/tagung/jt2017/proceedings/start.html Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91923 Documents numériques
en open access
Involving different neighborhood types ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Localisation Basée Vision : de l'hétérogénéité des approches et des données Type de document : Article/Communication Auteurs : Nathan Piasco , Auteur ; Désiré Sidibé, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Cédric Demonceaux, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2017 Conférence : ORASIS 2017, 16e journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur 12/06/2017 16/06/2017 Colleville-sur-Mer France open access proceedings Importance : 9 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] localisation basée vision
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) De nos jours, nous disposons d’une grande diversité de données sur les lieux qui nous entourent. Ces données peuvent être de natures très différentes : une collection d’images, un modèle 3D, un nuage de points colorisés, etc. Lorsque les GPS font défaut, ces informations peuvent être très utiles pour localiser un agent dans son environnement s’il peut lui-même acquérir des informations à partir d’un système de vision. On parle alors de Localisation Basée Vision (LBV). De par la grande hétérogénéité des données acquises et connues sur l’environnement, il existe de nombreux travaux traitant de ce problème. Cet article a pour objet de passer en revue les différentes méthodes récentes pour localiser un système de vision à partir d’une connaissance a priori sur l’environnement dans lequel il se trouve. Numéro de notice : C2017-016 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Date de publication en ligne : 30/06/2017 En ligne : https://orasis2017.sciencesconf.org/139157/document Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87053 Documents numériques
en open access
Localisation Basée Vision - version auteurAdobe Acrobat PDF Mise en place d’un processus de dessin automatisé de plans d’intérieurs à partir de nuages de points acquis par LIDAR / Léa Talec (2017)
Titre : Mise en place d’un processus de dessin automatisé de plans d’intérieurs à partir de nuages de points acquis par LIDAR Type de document : Mémoire Auteurs : Léa Talec, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2017 Importance : 68 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'Ingénieur CNAM, Spécialité Géomètre TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Autocad Map
[Termes IGN] carte d'intérieur
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] seuillage de points
[Termes IGN] transformation de HoughRésumé : (auteur) Afin de pouvoir utiliser les nuages de points, obtenus par scanner dans le but de créer de plans d’intérieur, de manière plus efficace, un programme sous Python a été développé. Il permet de détecter la structure sur une coupe du nuage. Les plans fournis au client, en cas de bâtiments récents, comporte le plus souvent des contraintes sur la structure tels que la perpendicularité, le parallélisme ou l’alignement de différents murs, ce pourquoi ces contraintes ont été intégrées dans le programme pour obtenir un meilleur rendu. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Développement d'une solution d'automatisation
3- Resultats
ConclusionNuméro de notice : 24614 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : GEOMAT (Fougères) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92181 Documents numériques
en open access
Mise en place d’un processus ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Du nuage de points à la maquette numérique de bâtiment : reconstruction 3D semi-automatique de bâtiments existants / Hélène Macher (2017)PermalinkPré-segmentation pour la classification faiblement supervisée de scènes urbaines à partir de nuages de points 3D LIDAR / Stéphane Guinard (2017)PermalinkSegmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)PermalinkPermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 6. Méthodes de traitement de données lidar / Clément Mallet (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 7. Modèles numériques de terrain à partir de données lidar aéroportées / Clément Mallet (2017)PermalinkTraitement de données LiDAR pour la modélisation d'indicateurs de biodiversité forestière / Sylvain Jourdana (2017)PermalinkWeakly supervised segmentation-aided classification of urban scenes from 3D LIDAR point clouds / Stéphane Guinard (2017)Permalink3D change detection – Approaches and applications / Rongjun Qin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 122 (December 2016)PermalinkAutomatic parameter selection for intensity-based registration of imagery to LiDAR data / Ebadat Ghanbari Parmehr in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)Permalink