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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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Titre : Conditional random fields for the classification of LiDAR point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Joachim Niemeyer, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Franz Rottensteiner, Auteur ; Uwe Soergel, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2011 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 38/4-W19 Conférence : ISPRS 2011, High-Resolution Earth Imaging for Geospatial Information workshop 14/06/2011 17/06/2011 Hanovre Allemagne OA ISPRS Archives Importance : 6 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] champ aléatoire conditionnel
[Termes IGN] densité des points
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forme d'onde pleine
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] zone urbaine denseRésumé : (auteur) In this paper we propose a probabilistic supervised classification algorithm for LiDAR (Light Detection And Ranging) point clouds. Several object classes (i.e. ground, building and vegetation) can be separated reliably by considering each point's neighbourhood. Based on Conditional Random Fields (CRF) this contextual information can be incorporated into classification process in order to improve results. Since we want to perform a point-wise classification, no primarily segmentation is needed. Therefore, each 3D point is regarded as a graph's node, whereas edges represent links to the nearest neighbours. Both nodes and edges are associated with features and have effect on the classification. We use some features available from full waveform technology such as amplitude, echo width and number of echoes as well as some extracted geometrical features. The aim of the paper is to describe the CRF model set-up for irregular point clouds, present the features used for classification, and to discuss some results. The resulting overall accuracy is about 94 %. Numéro de notice : C2011-069 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication DOI : 10.5194/isprsarchives-XXXVIII-4-W19-209-2011 Date de publication en ligne : 07/09/2012 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XXXVIII-4-W19-209-2011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101398 Conditional random fields for urban scene : Classification with full waveform LiDAR Data / Joachim Niemeyer (2011)
Titre : Conditional random fields for urban scene : Classification with full waveform LiDAR Data Type de document : Article/Communication Auteurs : Joachim Niemeyer, Auteur ; Jan Dirk Wegner, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Franz Rottensteiner, Auteur ; Uwe Soergel, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2011 Conférence : PIA 2011, ISPRS Conference on Photogrammetric Image Analysis 05/10/2011 07/10/2011 Munich Allemagne OA ISPRS Archives Importance : pp 233 - 244 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] champ aléatoire conditionnel
[Termes IGN] densité des points
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forme d'onde pleine
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] zone urbaine denseRésumé : (auteur) We propose a context-based classification method for point clouds acquired by full waveform airborne laser scanners. As these devices provide a higher point density and additional information like echo width or type of return, an accurate distinction of several object classes is possible. However, especially in dense urban areas correct labelling is a challenging task. Therefore, we incorporate context knowledge by using Conditional Random Fields. Typical object structures are learned in a training step and improve the results of the point-based classification process. We validate our approach with two real-world datasets and by a comparison to Support Vector Machines and Markov Random Fields. Numéro de notice : C2011-033 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication DOI : 10.1007/978-3-642-24393-6_20 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-642-24393-6_20 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85946 Documents numériques
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Conditional random fields for urban scene - postpublicationAdobe Acrobat PDF Contributions to the 3D city modeling. 3D polyhedral building model reconstruction from aerial images & 3D facade modeling from terrestrial 3D point cloud and images / Karim Hammoudi (2011)
Titre : Contributions to the 3D city modeling. 3D polyhedral building model reconstruction from aerial images & 3D facade modeling from terrestrial 3D point cloud and images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Karim Hammoudi , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Directeur de thèse ; Bahman Soheilian , Encadrant Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2011 Importance : 234 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Ph.D. Thesis submitted for the degree of Doctor of Philosophy in Signal and Image Processing from the Université Paris-EstLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] canalisation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] polyèdre
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] route
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] système de numérisation mobile
[Termes IGN] texturage
[Termes IGN] toitIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) L'objectif principal de ce travail est le développement de recherches en modélisation 3D du bâti. En particulier, la recherche en reconstruction 3D de bâtiment est un sujet très développé depuis les années 90. Malgré tout, il paraît nécessaire de poursuivre les recherches dans cet axe étant donnée que les approches actuelles consacrées à la reconstruction 3D de bâtiment (bien qu'efficaces) rencontrent encore des difficultés en terme de généralisation, de cohérence et de précision. Par ailleurs, les récents développements des systèmes d'acquisitions de rues tel que les systèmes de cartographie mobile ouvrent de nouvelles perspectives d'amélioration de la modélisation des bâtiments dans le sens ou les données terrestres (très précises et résolues) peuvent être exploitées avec davantage de cohérence (en comparaison à l'aérien) pour enrichir les modèles de bâtiments au niveau des façades (la géométrie, la texture). Ainsi, des approches de modélisation aériennes et terrestres sont individuellement proposées. Au niveau aérien, nous décrivons une approche directe et dépourvu d'extraction et d'assemblage de primitives géométriques en vue de la reconstruction 3D de modèles polyédriques simples de bâtiments à partir d'un jeu d'images aériennes calibrées. Au niveau terrestre, plusieurs approches qui décrivent essentiellement un pipeline pour la modélisation 3D des façades urbaines sont proposées; à savoir, la segmentation et classification de nuage de rues urbaines, la modélisation géométrique des façades urbaines et le texturage des façades urbaines comportant des occultations causées par d'autres objets du mobilier urbain. Note de contenu : I Introduction
1 Introduction
1.1 Global context
1.1.1 Towards 3D Mapping
1.2 Specific Context of the Thesis
1.1.1 Positioning of the Thesis in the IGN Research
1.3 Problem Statement
1.4 Major Contributions
1.5 Organization of the Thesis
II Aerial Building Modeling
2 Extracting 3D Polyhedral Building Models from Aerial Images
2.1 Introduction and Motivation
2.1.1 Chapter Contribution
2.2 Related Work
2.3 Problem Statement and Model Parametrization
2.4 Proposed Approach
2.4.1 Multiscopic Context and 3D to 2D Projection
2.4.2 Measuring Model-to-Data Consistency
2.4.3 Computing the Polyhedral Building Model
2.5 Experimental Results and Performance Study
2.5.1 Input Dataset
2.5.2 Reconstructed 3D Models and Convergence Study
2.5.3 Accuracy Evaluation
2.5.4 Performance in the Presence of Image Noise
2.5.5 Performance according to the Image Resolution
2.5.6 Performance in the Presence of Superstructures
2.5.7 Performance in the Presence of Significant Shadows
2.6 Conclusions
2.6.1 Contribution
2.6.2 Future Work
III Terrestrial Facade Modeling
3 Properties of Terrestrial Urban Laser Data
3.1 Urban Street Facades Modeling
3.1.1 A Priori Knowledge on Street Facades
3.2 Dataset Acquired by the Mobile Mapping System
3.2.1 The IGN Street Mobile Mapping System
3.2.2 Acquisition Protocol, Collected Data and their Management
3.3 Exploiting Laser Data: Challenges and Difficulties
3.3.1 Laser Reflectance
3.3.2 Variability of Point Density
3.3.3 Data Redundancy
3.3.4 Static and Mobile Occlusions
3.3.5 Visibility and Coverage of Urban Objects
3.3.6 3D Data Misalignment
3.4 Conclusion
4 Segmenting and Classifying Terrestrial Urban Street Point Cloud
4.1 Introduction and motivation
4.2 Related Work
4.3 Proposed Approaches
4.3.1 3D Data Pre-processing
4.3.2 Accumulation Map Generation (Euclidean)
4.3.3 Map-based Segmentation into Vertical and Surface Clusters
4.3.4 Approach 1: Direct Urban Point Cloud Segmentation from the Cadastral Map
4.3.5 Approach 2: Model-less Urban Point Cloud Segmentation
4.4 Experimental Results and Performance Study
4.4.1 Experimental setup
4.4.2 Performance of Major Segmentation Stages
4.4.3 Overall Analysis and Accuracy Assessment
4.5 Conclusions
4.5.1 Contribution
5 Facade Modeling and Occlusion-free Texturing from Image and Laser Data
5.1 Introduction and Motivation
5.1.1 Compatibility and Divergence between Aerial-based Building Modeling and Ground-based Facade Modeling
5.1.2 Related Work
5.2 Terrestrial-based Facade Modeling
5.2.1 Problem Statement and Main Objectives
5.2.2 Related Work
5.3 Proposed approach
5.3.1 Parametrization of Street Facade Models vs. Facade LOD
5.3.2 Generating Aerial/Terrestrial Compatible Facade Models
5.3.3 Limitations of Laser Data in Facade Top Delimitation
5.3.4 Investigations for Generating Facade Models adapted for the Walk-through Street Visualization
5.3.5 Generating Occlusion-free Facade Textures
5.4 Experimental Results and Performance Study
5.4.1 Generated Wire-Frame 3D mode
5.4.2 Accuracy Evaluation
5.4.3 Performance in Enhancing Facade LOD from Laser Data
5.4.4 Image-based Skyline Detection
5.4.5 Generated Occlusion-free Texture
5.5 Conclusions
5.5.1 Contribution
5.5.2 Future Works
IV Conclusion and Future Works
6 Conclusion and Future Works
6.1 Synthesis of Researches and Contributions
6.1.1 The Generation of Simple Polyhedral Building Models from Aerial Images
6.1.2 The Segmentation of Urban Street in Terrestrial Laser Data
6.1.3 The Facade Modeling from Terrestrial Multi-source Data
6.2 Future Works
6.2.1 An Unified Pipeline for the Facade Modeling
6.2.2 The Full Enfranchisement of the Conventional Cadastral Map (Man-made) in the Facade Model Generation
6.2.3 The Fusing of Generated Aerial-based Building Models and Terrestrial-based Facade Models
6.2.4 The Enhancement of LoD in the Facade Models
6.3 Work Outcomes
V AppendixNuméro de notice : 14432 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Signal and Image Processing : Paris Est : 2011 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-00682442v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45250
Titre : Dimensionality based scale selection in 3d Lidar point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Jérôme Demantké , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Nicolas David , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2011 Collection : International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, ISSN 0252-8231 num. XXXVIII-5 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2011, Workshop Laser Scanning 29/08/2011 31/08/2011 Calgary Canada OA ISPRS Archives Importance : 6 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] analyse multiéchelle
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] tenseur
[Termes IGN] valeur propre
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Résumé : (Auteur) This paper presents a multi-scale method that computes robust geometric features on lidar point clouds in order to retrieve the optimal neighborhood size for each point. Three dimensionality features are calculated on spherical neighborhoods at various radius sizes. Based on combinations of the eigenvalues of the local structure tensor, they describe the shape of the neighborhood, indicating whether the local geometry is more linear (1D), planar (2D) or volumetric (3D). Two radius-selection criteria have been tested and compared for finding automatically the optimal neighborhood radius for each point. Besides, such procedure allows a dimensionality labelling, giving significant hints for classification and segmentation purposes. The method is successfully applied to 3D point clouds from airborne, terrestrial, and mobile mapping systems since no a priori knowledge on the distribution of the 3D points is required. Extracted dimensionality features and labellings are then favorably compared to those computed from constant size neighborhoods. Numéro de notice : C2011-041 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprsarchives-XXXVIII-5-W12-97-2011 Date de publication en ligne : 03/09/2012 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XXXVIII-5-W12-97-2011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64320 Documents numériques
en open access
14254_ctap_laser_scanning_2011_mallet.pdfAdobe Acrobat PDF
contenu dans Photogrammetric image analysis PIA 11, Munich, Germany, October 5-7, 2011 / Uwe Stilla (2011)
Titre : Interpretation of 2D and 3D building details on facade and roofs Type de document : Article/Communication Auteurs : Philip Meixner, Auteur ; Franz W. Leberl, Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2011 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 38-3/W22 Conférence : PIA 2011, ISPRS Conference on Photogrammetric Image Analysis 05/10/2011 07/10/2011 Munich Allemagne OA ISPRS Archives Importance : pp 137 - 142 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photo-interprétation
[Termes IGN] couple stéréoscopique
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] habitat urbain
[Termes IGN] image aérienne à axe vertical
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] photo-interprétation assistée par ordinateur
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] toitRésumé : (auteur) Current Internet-inspired mapping data are in the form of street maps, orthophotos, 3D models or street-side images and serve to support mostly search and navigation. Yet the only mapping data that currently can really be searched are the street maps via their addresses and coordinates. The orthophotos, 3D models and street-side images represent predominantly “eye candy” with little added value to the Internet-user. We are interested in characterizing the elements of the urban space from imagery. In this paper, we discuss the use of street side imagery and aerial imagery to develop descriptions of urban spaces, initially of building facades and roofs. We present methods (a) to segment facades using high-overlap street side facade images, (b) to map facades and facade details from vertical aerial images, and (c) to characterize roofs by their type and details, also from aerial photography. This paper describes a method of roof segmentation with the goal of assigning each roof to a specific architectural style. Questions of the use of the attic space, or the placement of solar panels, are of interest. It is of interest that roofs have recently been mapped using LiDAR point clouds. We demonstrate that aerial images are a useful and economical alternative to LiDAR for the characterization of buildingroofs, and that they also contain very valuable information about facades. Numéro de notice : C2011-039 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprsarchives-XXXVIII-3-W22-137-2011 Date de publication en ligne : 26/04/2013 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XXXVIII-3-W22-137-2011 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92346 Documents numériques
en open access
Interpretation of 2D and 3D building... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Recalage d'un nuage de points de scanner laser terrestre avec une image de bâtiment / Abdelhamid Bennis (2011)PermalinkRelevance of airborne lidar and multispectral image data for urban scene classification using random forests / Li Guo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 1 (January - February 2011)PermalinkOrientation and 3D modelling from markerless terrestrial images : combining accuracy with automation / Luigi Barazzetti in Photogrammetric record, vol 25 n° 132 (December 2010 - February 2011)PermalinkA low-cost multi-sensoral mobile mapping system and its feasibility for tree measurements / Anttoni Jaakkola in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 65 n° 6 (November - December 2010)PermalinkPoint clouds : Lidar versus 3D vision / A. Irschara in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 76 n° 10 (October 2010)PermalinkReigning in 3D point clouds with the LAS format / A. Chambers in Geoinformatics, vol 13 n° 7 (01/10/2010)PermalinkA two-step displacement correction algorithm for registration of lidar point clouds and aerial images without orientation parameters / H. Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 76 n° 10 (October 2010)PermalinkL'aspect mobile d'un scanner laser terrestre / M. Alshawa in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 192 (Septembre 2010)PermalinkBackscatter coefficient as an attribute for the classification of full-waveform airborne laser scanning data in urban areas / C. Alexander in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 65 n° 5 (September - October 2010)PermalinkColorisation et texturation temps réel d'environnements urbains par système mobile avec scanner laser et caméra fish-eye / Jean-Emmanuel Deschaud in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 192 (Septembre 2010)Permalink