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Automatisation du traitement de données "mobile mapping" : extraction d'éléments linéaires et ponctuels / Loïc Elsholz in XYZ, n° 159 (juin 2019)  

Public [article]  inXYZ > n° 159 (juin 2019) . - pp 37 - 43 Titre : Automatisation du traitement de données "mobile mapping" : extraction d'éléments linéaires et ponctuels Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Elsholz, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 37 - 43 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] contrôle qualité [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] image terrestre [Termes descripteurs IGN] objet géographique linéaire [Termes descripteurs IGN] objet géographique ponctuel [Termes descripteurs IGN] SAGA GIS [Termes descripteurs IGN] signalisation routière Résumé : (auteur) Par le passé, la compensation du réseau géodésique classique national se faisait par petits blocs et par fuseau suivant la projection UTM. Cela a engendré une propagation d’erreurs entre les blocs et des altérations linéaires au niveau des zones de jonction entre les fuseaux de la projection UTM. Cet article présente la démarche de traitement et calcul du réseau géodésique classique national Algérien, par un ajustement global (utilisant le programme CHABAKA) suivant un fuseau étendu (utilisant le programme TRANMERCAFE). L’application a concerné un réseau échantillon du réseau géodésique primordial de l’Algérie (réalisé par l’IGN, en 1955). Les résultats obtenus sont illustrés et discutés. Numéro de notice : A2019-289 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans En ligne : http://www.aftopo.org/FR/xyz-4.html Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93156 [article]

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Simultaneous chain-forming and generalization of road networks / Susanne Wenzel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 1 (January 2019) . - pp 19 - 28 Titre : Simultaneous chain-forming and generalization of road networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Susanne Wenzel, Auteur ; Dimitri Bulatov, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 19 - 28 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] algorithme de Douglas-Peucker [Termes descripteurs IGN] analyse de groupement [Termes descripteurs IGN] axe médian [Termes descripteurs IGN] classification bayesienne [Termes descripteurs IGN] extraction du réseau routier [Termes descripteurs IGN] Graz [Termes descripteurs IGN] itération [Termes descripteurs IGN] mise à jour automatique [Termes descripteurs IGN] Munich [Termes descripteurs IGN] objet géographique linéaire [Termes descripteurs IGN] orthoimage [Termes descripteurs IGN] polyligne [Termes descripteurs IGN] primitive géométrique [Termes descripteurs IGN] relation topologique [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] squelettisation [Termes descripteurs IGN] zone urbaine [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Streets are essential entities of urban terrain and their automatic extraction from airborne sensor data is cumbersome because of a complex interplay of geometric, topological, and semantic aspects. Given a binary image representing the road class, centerlines of road segments are extracted by means of skeletonization. The focus of this paper lies in a well-reasoned representation of these segments by means of geometric primitives, such as straight line segments as well as circle and ellipse arcs. Thereby, we aim at a fusion of raw segments to longer chains which better match to the intuitive perception of what a street is. We propose a two-step approach for simultaneous chain-forming and generalization. First, we obtain an over-segmentation of the raw polylines. Then, a model selection approach is applied to decide whether two neighboring segments should be fused to a new geometric entity. For this purpose, we propose an iterative greedy optimization procedure in order to find a strong minimum of a cost function based on a Bayesian information criterion. Starting at the given initial raw segments, we thus can obtain a set of chains describing long alleys and important roundabouts. Within the procedure, topological attributes, such as junctions and neighborhood structures, are consistently updated, in a way that for the greedy optimization procedure, accuracy, model complexity, and topology are considered simultaneously. The results on two challenging datasets indicate the benefits of the proposed procedure and provide ideas for future work. Numéro de notice : A2019-026 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.1.19 date de publication en ligne : 01/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.1.19 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91962 [article]

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Automated extraction of 3D vector topographic feature line from terrain point cloud / Wei Zhou in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 33 n° 10 (October 2018) . - pp 1036 - 1047 Titre : Automated extraction of 3D vector topographic feature line from terrain point cloud Type de document : Article/Communication Auteurs : Wei Zhou, Auteur ; Rencan Peng, Auteur ; Jian Dong, Auteur ; Tao Wang, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1036 - 1047 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] arbre aléatoire minimum [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] ligne caractéristique [Termes descripteurs IGN] lissage de données [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] objet géographique linéaire [Termes descripteurs IGN] repère de Laplace [Termes descripteurs IGN] segmentation par croissance de régions [Termes descripteurs IGN] semis de points Résumé : (auteur) This paper presents an automated topographic feature lines detection method that directly extracts 3D vector topographic feature lines from terrain point cloud. First, signed surface variation (SSV) is introduced to extract the potential feature points. Secondly, the potential feature points are segmented to different clusters by combining region growing segmentation and conditional Euclidean clustering. In order to extract feature points, the potential feature points in each cluster are iteratively thinned using a HC-Laplacian smoothing method with SSV weighted taken into account. Besides, SSV-based and elevation-based simple rules are added for accelerating this thinning process. Finally, the feature lines are obtained by constructing the minimum spanning tree of the extracted feature points. By comparing with manually digitized reference lines, the correctness and the completeness of extracted results are about 80% or even higher, which are much higher than those extracted by D8 algorithm. Numéro de notice : A2019-046 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1325521 date de publication en ligne : 18/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1325521 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92064 [article]

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A geometric-based approach for road matching on multi-scale datasets using a genetic algorithm / Alireza Chehreghan in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 3 (May 2018)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 45 n° 3 (May 2018) . - pp 255 - 269 Titre : A geometric-based approach for road matching on multi-scale datasets using a genetic algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Alireza Chehreghan, Auteur ; Rahim Ali Abbaspour, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 255 - 269 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] algorithme génétique [Termes descripteurs IGN] analyse de sensibilité [Termes descripteurs IGN] appariement de données localisées [Termes descripteurs IGN] appariement géométrique [Termes descripteurs IGN] données localisées de référence [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] objet géographique linéaire [Termes descripteurs IGN] route Résumé : (Auteur) Object matching is used in various applications including conflation, data quality assessment, updating, and multi-scale analysis. The objective of matching is to identify objects referring to the same entity. This article aims to present an optimization-based linear object-matching approach in multi-scale, multi-source datasets. By taking into account geometric criteria, the proposed approach uses real coded genetic algorithm (RCGA) and sensitivity analysis to identify corresponding objects. Moreover, in this approach, any initial dependency on empirical parameters such as buffer distance, threshold of spatial similarity degree, and weights of criteria is eliminated and, instead, the optimal values for these parameters are calculated for each dataset. Volunteered geographical information (VGI) and authoritative data with different scales and sources were used to assess the efficiency of the proposed approach. According to the results, in addition to an efficient performance in various datasets, the proposed approach was able to appropriately identify the corresponding objects in these datasets by achieving higher F-Score. Numéro de notice : A2018-132 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2017.1324823 date de publication en ligne : 06/06/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2017.1324823 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89662 [article]

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032-2018031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Shape-adaptive geometric simplification of heterogeneous line datasets / Timofey Samsonov in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 7-8 (July - August 2017)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 7-8 (July - August 2017) . - pp 1485 - 1520 Titre : Shape-adaptive geometric simplification of heterogeneous line datasets Type de document : Article/Communication Auteurs : Timofey Samsonov, Auteur ; Olga P. Yakimova, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1485 - 1520 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] algorithme de Douglas-Peucker [Termes descripteurs IGN] données hétérogènes [Termes descripteurs IGN] généralisation automatique de données [Termes descripteurs IGN] généralisation cartographique [Termes descripteurs IGN] limite administrative [Termes descripteurs IGN] objet géographique linéaire [Termes descripteurs IGN] simplification de contour [Termes descripteurs IGN] traitement de données [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) Line generalization is an essential data processing operation in geographic information systems and cartography. Many point reduction and simplification algorithms have been developed for this purpose. During the last three decades, several attempts have been made to develop approaches of generalization that adapt to the geometric properties of the processed lines. They typically incorporate line segmentation based on quantitative descriptions of the line shape. Little attention has been paid to the cases in which heterogeneous lines of different geometric character are mixed in one dataset. One common example is administrative borders, which often contain natural and artificial, smooth and sharp, schematic and non-schematic, and regular and irregular shapes. The tuning of the simplification algorithm based on a quantitative description of the shape would be ineffective here, since different algorithms must be applied to lines of different characters. In this article, we present a general method and generalization model for the simplification of such datasets. The properties of schematism, smoothness and regularity are used to differentiate various line characters. Three line characters, including irregular non-schematic, irregular schematic and regular orthogonal schematic, were selected for the current study. The developed generalization model consists of preprocessing, processing and postprocessing stages. Line segmentation based on the detection of different characters is performed during the preprocessing stage. Then, Li–Openshaw, Douglas–Peucker and orthogonal simplification are applied to the appropriate segments in the processing stage. Postprocessing enables the addition of extra regularity to the simplified shape. A visual and quantitative assessment of the results is provided and demonstrates the effectiveness of the developed approach in comparison with the global application of a single simplification algorithm. Numéro de notice : A2017-309 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1306864 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2017.1306864 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85356 [article]

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079-2017042	RAB	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
079-2017041	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

A simplified linear feature matching method using decision tree analysis, weighted linear directional mean, and topological relationships / Ick-Hoi Kim in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)  

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Enriched geometric simplification of linear features / Rajesh Tamilmani in Geomatica [en ligne], vol 71 n° 1 (March 2017)  

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A method for assessing generalized data accuracy with linear object resolution verification / Tadeusz Chrobak in Geocarto international, vol 32 n° 3 (March 2017)  

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mR-V: Line Simplification through Mnemonic Rasterization / Emmanuel Stefanakis in Geomatica [en ligne], vol 70 n° 4 (December 2016)  

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A measure of average error variance of line features / Eryong Liu in Cartography and Geographic Information Science, Vol 43 n° 4 (September 2016)  

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Conception de modèles 3D précis pour un suivi 4D optimisé des ouvrages hydrauliques linéaires : intérêt et particularité du drone / Vincent Tournadre in La Houille Blanche, revue internationale de l'eau, vol 2016 n° 3 (juin 2016)  

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Prise en compte des mises à jour d’un référentiel dans une base métier : cas des réseaux linaires / Silvio Rousic in Signature, n° 59 (janvier 2016)

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Knowledge formalization for vector data matching using belief theory / Ana-Maria Olteanu-Raimond in Journal of Spatial Information Science (JoSIS), n° 10 (2015)    

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Automatic georeferencing of a heritage of old analog aerial photographs / Isabelle Cléry in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, II-3 (September 2014)    

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Detection of systematic displacements in spatial databases using linear elements / A. Mozas-Calvache in Cartography and Geographic Information Science, vol 41 n° 4 (September 2014)  

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