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Comparison of three algorithms to estimate tree stem diameter from terrestrial laser scanner data / Joris Ravaglia in Forests, vol 10 n° 7 (July 2019)  

Public [article]  inForests > vol 10 n° 7 (July 2019) . - 19 p. Titre : Comparison of three algorithms to estimate tree stem diameter from terrestrial laser scanner data Type de document : Article/Communication Auteurs : Joris Ravaglia, Auteur ; Richard A. Fournier, Auteur ; Alexandra Bac, Auteur ; Cédric Vega , Auteur ; Jean-François Côté, Auteur ; Alexandre Piboule, Auteur ; Ulysse Rémillard, Auteur Année de publication : 2019 Projets : ARBRE / Article en page(s) : 19 p. Note générale : bibliographie Cédric Vega is supported by a public grant overseen by the French National Research Agency (ANR) as part of the “Investissements d’Avenir” program (ANR-11-LABX-0002-01, Lab of Excellence ARBRE). Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] Canada [Termes descripteurs IGN] diamètre à hauteur de poitrine [Termes descripteurs IGN] diamètre des arbres [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] feuillu [Termes descripteurs IGN] France (administrative) [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes descripteurs IGN] pinophyta [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] transformation de Hough [Termes descripteurs IGN] volume en bois Résumé : (auteur) Terrestrial laser scanners provide accurate and detailed point clouds of forest plots, which can be used as an alternative to destructive measurements during forest inventories. Various specialized algorithms have been developed to provide automatic and objective estimates of forest attributes from point clouds. The STEP (Snakes for Tuboid Extraction from Point cloud) algorithm was developed to estimate both stem diameter at breast height and stem diameters along the bole length. Here, we evaluate the accuracy of this algorithm and compare its performance with two other state-of-the-art algorithms that were designed for the same purpose (i.e., the CompuTree and SimpleTree algorithms). We tested each algorithm against point clouds that incorporated various degrees of noise and occlusion. We applied these algorithms to three contrasting test sites: (1) simulated scenes of coniferous stands in Newfoundland (Canada), (2) test sites of deciduous stands in Phalsbourg (France), and (3) coniferous plantations in Quebec, Canada. In most cases, the STEP algorithm predicted diameter at breast height with higher R2 and lower RMSE than the other two algorithms. The STEP algorithm also achieved greater accuracy when estimating stem diameter in occluded and noisy point clouds, with mean errors in the range of 1.1 cm to 2.28 cm. The CompuTree and SimpleTree algorithms respectively produced errors in the range of 2.62 cm to 6.1 cm and 1.03 cm to 3.34 cm, respectively. Unlike CompuTree or SimpleTree, the STEP algorithm was not able to estimate trunk diameter in the uppermost portions of the trees. Our results show that the STEP algorithm is more adapted to extract DBH and stem diameter automatically from occluded and noisy point clouds. Our study also highlights that SimpleTree and CompuTree require data filtering and results corrections. Conversely, none of these procedures were applied for the implementation of the STEP algorithm. Numéro de notice : A2019-337 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/f10070599 date de publication en ligne : 18/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.3390/f10070599 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93367 [article]

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) 

Public 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 : Paris : 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 Topographe Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] Autocad Map [Termes descripteurs IGN] carte d'intérieur [Termes descripteurs IGN] détection de contours [Termes descripteurs IGN] disposition du bâtiment [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] méthode des moindres carrés [Termes descripteurs IGN] modélisation 3D [Termes descripteurs IGN] programmation par contraintes [Termes descripteurs IGN] Python (langage de programmation) [Termes descripteurs IGN] Ransac (algorithme) [Termes descripteurs IGN] segmentation [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] seuillage [Termes descripteurs IGN] seuillage de points [Termes descripteurs IGN] transformation de Hough Résumé : (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 Conclusion Numéro de notice : 24614 Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : GEOMAT (Fougères) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92181

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Geometrical consistency voting strategy for outlier detection in image matching / Luping Lu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 7 (juillet 2016)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 82 n° 7 (juillet 2016) . - pp 559 - 570 Titre : Geometrical consistency voting strategy for outlier detection in image matching Type de document : Article/Communication Auteurs : Luping Lu, Auteur ; Yong Zhang, Auteur ; Pengjie Tao, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 559 - 570 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] appariement automatique [Termes descripteurs IGN] appariement d'images [Termes descripteurs IGN] cohérence géométrique [Termes descripteurs IGN] détection d'anomalie [Termes descripteurs IGN] point d'appui [Termes descripteurs IGN] transformation de Hough [Termes descripteurs IGN] valeur aberrante Résumé : (Auteur) False matches in tie-point image matching are common. This paper introduces a straightforward and effective prepossessing method to reject false matches from initial matches. The method is based on the idea of Hough transform using only two geometrical consistency parameters, namely, the scale parameter and the rotation parameter between two images. A weighted voting strategy is employed, and it can further improve the robustness of the algorithm. The method can handle a large rate of outliers and produce more robust matches with low complexity. No assumptions with regard to the relative pose between two images are necessary, and large perspective deformation can be handled as well. Experiments with ground reference data show that the algorithm works effectively even when the ratio of inliers is below 10 percent. In these data, the ratio of inliers can be improved from 5 percent to 40 percent on average. Numéro de notice : A2016-517 Thématique : IMAGERIE Nature : Article En ligne : http://dx.doi.org/10.14358/PERS.82.7.559 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81588 [article]

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105-2016072	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
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A multi-scale plane-detection method based on the Hough transform and region growing / Xiaoxu Leng in Photogrammetric record, vol 31 n° 154 (June - August 2016)  

Public [article]  inPhotogrammetric record > vol 31 n° 154 (June - August 2016) . - pp 166 - 192 Titre : A multi-scale plane-detection method based on the Hough transform and region growing Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaoxu Leng, Auteur ; Jun Xiao, Auteur ; Ying Wang, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 166 - 192 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] détection automatique [Termes descripteurs IGN] modélisation 3D [Termes descripteurs IGN] segmentation [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] traitement d'image [Termes descripteurs IGN] transformation de Hough Résumé : (auteur) The detection of planes from 3D point clouds plays an important role in fields such as 3D modelling, rock mechanics, registration and robotics. A multi-scale plane-detection method is proposed, based on extracting growth units using the Hough transform and subsequent region growing into actual plane boundaries. Because the approximate geometric features of the original plane area can be obtained from the growth units, discriminant conditions for adaptive plane growing could be provided for the growing stage. In order to detect physical planes at different scales, a strategy of multi-scale normal estimation is introduced. Simulated icosahedron point clouds, together with actual engineering point clouds, were used to test the performance of the proposed method. Experimental results show that planar point clouds could be detected effectively, especially with rock-mass engineering applications. Numéro de notice : A2016-467 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1111/phor.12145 date de publication en ligne : 17/06/2016 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12145 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81473 [article]

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106-2016021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Rotation-and-scale-invariant airplane detection in high-resolution satellite images based on deep-Hough-forests / Yongtao Yu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 112 (February 2016)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 112 (February 2016) . - pp 50 – 64 Titre : Rotation-and-scale-invariant airplane detection in high-resolution satellite images based on deep-Hough-forests Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongtao Yu, Auteur ; Haiyan Guan, Auteur ; Dawei Zai, Auteur ; Zheng Ji, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 50 – 64 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] aéronef [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] invariant [Termes descripteurs IGN] Rotation Forest classification [Termes descripteurs IGN] transformation de Hough Résumé : (auteur) This paper proposes a rotation-and-scale-invariant method for detecting airplanes from high-resolution satellite images. To improve feature representation capability, a multi-layer feature generation model is created to produce high-order feature representations for local image patches through deep learning techniques. To effectively estimate airplane centroids, a Hough forest model is trained to learn mappings from high-order patch features to the probabilities of an airplane being present at specific locations. To handle airplanes with varying orientations, patch orientation is defined and integrated into the Hough forest to augment Hough voting. The scale invariance is achieved by using a set of scale factors embedded in the Hough forest. Quantitative evaluations on the images collected from Google Earth service show that the proposed method achieves a completeness, correctness, quality, and F1-measure of 0.968, 0.972, 0.942, and 0.970, respectively, in detecting airplanes with arbitrary orientations and sizes. Comparative studies also demonstrate that the proposed method outperforms the other three existing methods in accurately and completely detecting airplanes in high-resolution remotely sensed images. Numéro de notice : A2016-139 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271615001240 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80313 [article]

Automatic 3D modelling of metal frame connections from LiDAR data for structural engineering purposes / M. Cabaleiro in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 96 (October 2014)

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Reconstruct street network from imprecise excavation data using fuzzy Hough transforms / Cyril de Runz in Geoinformatica, vol 18 n° 2 (April 2014)  

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A new method for automatic large scale map updating using mobile mapping imagery / Jianliang Ou in Photogrammetric record, vol 28 n° 143 (September - November 2013)  

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A multi-resolution hybrid approach for building model reconstruction from lidar data / M. Satari in Photogrammetric record, vol 27 n° 139 (September - November 2012)  

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Tree topology representation from TLS point clouds using depth-first search in voxel space / A. Schilling in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 4 (April 2012)  

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Modélisation de façades par analyse conjointe d'images terrestres et de données laser / Antoine Pinte in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 194 (Mai 2011)

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Traitement de l'image et de la vidéo / Rachid Belaroussi (2010)

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Effect of data density, scan angle, and flying height on the accuracy of building extraction using LiDAR data / Bharat Lohani in Geocarto international, vol 23 n° 2 (April - May 2008)

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Introduction au traitement d'images / D. Lingrand (2008)

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Optimisation en traitement du signal et de l'image / P. Siarry (2007)

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