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Estimating the volume of an open-pit mine using UAV photogrammetry / Marion Brunet (2018) 

Public Titre : Estimating the volume of an open-pit mine using UAV photogrammetry Type de document : Mémoire Auteurs : Marion Brunet, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 77 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] carte topographique [Termes descripteurs IGN] estimation de quantité [Termes descripteurs IGN] extraction [Termes descripteurs IGN] GRASS [Termes descripteurs IGN] image de drone [Termes descripteurs IGN] interpolation [Termes descripteurs IGN] MicMac [Termes descripteurs IGN] mine [Termes descripteurs IGN] minerai [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] Pix4D [Termes descripteurs IGN] QGIS [Termes descripteurs IGN] reconstruction 3D [Termes descripteurs IGN] Triangulated Irregular Network [Termes descripteurs IGN] Viet Nam [Termes descripteurs IGN] volume (grandeur) Index. décimale : PROJET Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Le but de ce travail est d’estimer, en utilisant des outils photogrammétriques et des SIG, le volume de minerais ayant été extrait d’une mine à ciel ouvert en 6 mois. Le lieu étudié est la mine Ta Zon, située dans la province de Binh Thuan au sud du Vietnam. La méthode suivie a été de construire des MNS et MNT à deux moments différents dans le temps, pour pouvoir les comparer. Un premier MNS a été construit par interpolation à partir d’une carte topographique fournie par la compagnie minière, datant de décembre 2017, à l’aide de QGIS. Pour construire le deuxième MNS, une acquisition par drone a été conduite en juin 2018. Le drone utilisé était le Phantom 4 Pro de la marque DJI. Une fois les photos prises, elles ont été traitées à la fois avec Pix4D Mapper et avec MicMac. Ces deux logiciels ont été utilisés pour pouvoir comparer leurs performances quant à la production d’une reconstruction 3D, d’une orthomosaïque et d’un MNS. Le traitement des images avec Pix4D était très rapide et très simple, et les produits en résultant étaient de bonne qualité. L’utilisation de MicMac a été plus compliquée en raison des spécificités du terrain et du grand nombre de données à traiter. Le traitement des données n’a pas pu être mené à son terme, mais cela a permis de mettre le doigt sur des difficultés pouvant survenir dans d’autres acquisitions par drone du même type ; et de trouver des méthodes pour en résoudre certaines. Une fois les divers MNS obtenus, le SIG GRASS a été utilisé pour soustraire un raster obtenu en juin 2018, à un raster obtenu en décembre 2017. Cela permet d’obtenir un raster contenant les différences d’altitude entre les deux, soit le minerai qui a été extrait. Puis le volume de ce raster a été calculé, toujours en utilisant GRASS. Le résultat trouvé est de l’ordre de 40 000 m3 de minerais extraits en 6 mois, ce qui correspond environ aux chiffres fournis par la mine. Cependant, l’erreur d’estimation de ce volume est de l’ordre de 50 000m3. Cela est dû au fait que les données utilisées manquent de précision, notamment car lors de l’acquisition par drone, seul un point d’appui a pu être utilisé. De plus, les MNE créés par interpolation présentent des imprécisions causées par l’interpolation par triangulation (TIN). Enfin, les MNE ne sont pas les meilleurs outils pour décrire des reliefs accidentés. Une autre solution est proposée, comparant des nuages de points avec l’outil M3C2 de CloudCompare. Il pourrait être intéressant d’explorer cette piste dans des travaux futurs. Note de contenu : Introduction 1- Context of the study 2- Building the 3D model 3- Estimating the extracted volume Conclusion Numéro de notice : 21801 Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Ho Chi Minh City University of Technology Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91287

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Hyperspectral UAV-imagery and photogrammetric canopy height model in estimating forest stand variables / Sakari Tuominen in Silva fennica, vol 51 n° 5 (2017)  

Public [article]  inSilva fennica > vol 51 n° 5 (2017) Titre : Hyperspectral UAV-imagery and photogrammetric canopy height model in estimating forest stand variables Type de document : Article/Communication Auteurs : Sakari Tuominen, Auteur ; Andras Balazs, Auteur ; Eija Honkavaara, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] classification barycentrique [Termes descripteurs IGN] drone [Termes descripteurs IGN] estimation de quantité [Termes descripteurs IGN] étalonnage radiométrique [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] image RVB [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes descripteurs IGN] peuplement forestier [Termes descripteurs IGN] photogrammétrie numérique [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (auteur) Remote sensing using unmanned aerial vehicle (UAV) -borne sensors is currently a highly interesting approach for the estimation of forest characteristics. 3D remote sensing data from airborne laser scanning or digital stereo photogrammetry enable highly accurate estimation of forest variables related to the volume of growing stock and dimension of the trees, whereas recognition of tree species dominance and proportion of different tree species has been a major complication in remote sensing-based estimation of stand variables. In this study, the use of UAV-borne hyperspectral imagery was examined in combination with a high-resolution photogrammetric canopy height model in estimating forest variables of 298 sample plots. Data were captured from eleven separate test sites under weather conditions varying from sunny to cloudy and partially cloudy. Both calibrated hyperspectral reflectance images and uncalibrated imagery were tested in combination with a canopy height model based on RGB camera imagery using the k-nearest neighbour estimation method. The results indicate that this data combination allows accurate estimation of stand volume, mean height and diameter: the best relative RMSE values for those variables were 22.7%, 7.4% and 14.7%, respectively. In estimating volume and dimension-related variables, the use of a calibrated image mosaic did not bring significant improvement in the results. In estimating the volumes of individual tree species, the use of calibrated hyperspectral imagery generally brought marked improvement in the estimation accuracy; the best relative RMSE values for the volumes for pine, spruce, larch and broadleaved trees were 34.5%, 57.2%, 45.7% and 42.0%, respectively. Numéro de notice : A2017-645 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14214/sf.7721 En ligne : https://doi.org/10.14214/sf.7721 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87000 [article]

Modified residual method for the estimation of noise in hyperspectral images / Asad Mahmood in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 3 (March 2017) . - pp 1451 - 1460 Titre : Modified residual method for the estimation of noise in hyperspectral images Type de document : Article/Communication Auteurs : Asad Mahmood, Auteur ; Amandine Robin, Auteur ; Michael Sears, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1451 - 1460 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] bande spectrale [Termes descripteurs IGN] bruit blanc [Termes descripteurs IGN] corrélation [Termes descripteurs IGN] corrélation automatique de points homologues [Termes descripteurs IGN] estimation de quantité [Termes descripteurs IGN] filtrage du bruit [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] matrice de covariance [Termes descripteurs IGN] résidu Résumé : (Auteur) Many hyperspectral image processing algorithms (e.g., detection, classification, endmember extraction, and so on) are generally designed with the assumption of no spectral or spatial correlation in noise. However, previous studies have shown the presence of nonnegligible correlation between the noise samples in different spectral bands, especially between noises in adjacent bands, and that most of the well-known intrinsic dimension estimation algorithms give poor estimates in the presence of correlated noise. Thus, there is a need to tackle the specific case of spectrally correlated noise for noise estimation. We show, in this paper, that the commonly employed hyperspectral noise estimation algorithm based on regression residuals can be significantly affected by spectrally correlated noise and we suggest a modified approach that proves to be robust to noise correlation. Furthermore, the proposed method improves the noise variance estimates in comparison to the classic residual method even for the case of uncorrelated noise. Simulation results show that the estimation error is reduced at times by a factor of 5 when there is high spectral correlation in the noise. Our proposed per-pixel noise estimator requires an estimate of the noise covariance matrix, and for this, we also propose a method to estimate the noise covariance matrix. Simulation results demonstrate that the per-pixel noise estimates obtained via the use of estimated noise statistics are almost as good as those obtained via use of the true statistics. Numéro de notice : A2017-155 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2624505 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84690 [article]

The scale of VGI in map production: A perspective on European national mapping agencies / Ana-Maria Olteanu-Raimond in Transactions in GIS, vol 21 n° 1 (February 2017)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 21 n° 1 (February 2017) . - pp 74 – 90 Titre : The scale of VGI in map production: A perspective on European national mapping agencies Type de document : Article/Communication Auteurs : Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Glen Hart, Auteur ; Giles M. Foody, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 74 – 90 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] complètement [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] estimation de quantité [Termes descripteurs IGN] mise à jour [Termes descripteurs IGN] organisme cartographique national [Termes descripteurs IGN] qualité des données Résumé : (auteur) The perspective of European National Mapping Agencies (NMA) on the role of citizen sensing in map production was explored. The NMAs varied greatly in their engagement with the community generating volunteered geographic information (VGI) and in their future plans. From an assessment of NMA standard practices, it was evident that much VGI was acquired with a positional accuracy that, while less than that typically acquired by NMAs, actually exceeded the requirements of the nominal data capture scale used by most NMAs. Opportunities for VGI use in map revision and updating were evident, especially for agencies that use a continuous rather than cyclical updating policy. Some NMAs had also developed systems to engage with citizen sensors and examples are discussed. Only rarely was VGI used to collect data on features beyond the standard set used by the NMAs. The potential role of citizen sensing and so its current scale of use by NMAs is limited by a series of concerns, notably relating to issues of data quality, the nature and motivation of the contributors, legal issues, the sustainability of data source, and employment fears of NMA staff. Possible priorities for future research and development are identified to help ensure that the potential of VGI in mapping is realized. Numéro de notice : A2017-161 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12189 En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/tgis.12189 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84685 [article]

Extraction of structural and dynamic properties of forests from polarimetric-interferometric SAR data affected by temporal decorrelation / Marco Lavalle in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 9 (September 2015)

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 9 (September 2015) . - pp 4752 - 4767 Titre : Extraction of structural and dynamic properties of forests from polarimetric-interferometric SAR data affected by temporal decorrelation Type de document : Article/Communication Auteurs : Marco Lavalle, Auteur ; S. Hensley, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 4752 - 4767 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] bande L [Termes descripteurs IGN] cohérence spectrale [Termes descripteurs IGN] décorrélation [Termes descripteurs IGN] estimation de quantité [Termes descripteurs IGN] hauteur des arbres [Termes descripteurs IGN] Massachusetts (Etats-Unis) [Termes descripteurs IGN] Pol-INSAR [Termes descripteurs IGN] polarimétrie radar Résumé : (Auteur) This paper addresses the important yet unresolved problem of estimating forest properties from polarimetric-interferometric radar images affected by temporal decorrelation. We approach the problem by formulating a physical model of the polarimetric-interferometric coherence that incorporates both volumetric and temporal decorrelation effects. The model is termed random-motion-over-ground (RMoG) model, as it combines the random-volume-over-ground (RVoG) model with a Gaussian-statistic motion model of the canopy elements. Key features of the RMoG model are: 1) temporal decorrelation depends on the vertical structure of forests; 2) volumetric and temporal coherences are not separable as simple multiplicative factors; and 3) temporal decorrelation is complex-valued and changes with wave polarization. This third feature is particularly important as it allows compensating for unknown levels of temporal decorrelation using multiple polarimetric channels. To estimate model parameters such as tree height and canopy motion, we propose an algorithm that minimizes the least square distance between model predictions and complex coherence observations. The algorithm was applied to L-band NASA's Uninhabited Aerial Vehicle Synthetic Aperture Radar data acquired over the Harvard Forest (Massachussetts, USA). We found that the RMS difference at stand level between estimated RMoG-model tree height and NASA's lidar Laser Vegetation and Ice Sensor tree height was within 12% of the lidar-derived height, which improved significantly the RMS difference of 37% obtained using the RVoG model and ignoring temporal decorrelation. This result contributes to our ability of estimating forest biomass using in-orbit and forthcoming polarimetric-interferometric radar missions. Numéro de notice : A2015-524 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77535 [article]

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A novel negative abundance‐oriented hyperspectral unmixing algorithm / Rubén Marrero in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 7 (July 2015)

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Lidar with multi-temporal MODIS provide a means to upscale predictions of forest biomass / Le Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 102 (April 2015)  

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Effects of LiDAR point density and landscape context on estimates of urban forest biomass / Kunwar K. Singh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 101 (March 2015)

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Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data / Gaia Vaglio Laurin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 89 (March 2014)

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