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Correction radiométrique et recalage de nuages de points pour la reconstruction tridimensionnelle d'oeuvres du patrimoine culturel / Nathan Sanchiz (2021)  

Public Titre : Correction radiométrique et recalage de nuages de points pour la reconstruction tridimensionnelle d'oeuvres du patrimoine culturel Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nathan Sanchiz, Auteur ; El-Mustapha Mouaddib, Directeur de thèse Editeur : Amiens [France] : Université de Picardie Jules Verne Année de publication : 2021 Importance : 123 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse en vue d'obtenir le grade de Docteur de l'Université de Picardie Jules Verne, Mention Sciences pour l'ingénieur, Spécialité Robotique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] Amiens [Termes IGN] artefact [Termes IGN] cathédrale [Termes IGN] correction radiométrique [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] intensité lumineuse [Termes IGN] patrimoine culturel [Termes IGN] recalage d'image [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] traitement de nuage de points Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Pour la numérisation d'oeuvres du patrimoine à moyenne et grande échelle, un scanner LiDAR (Light Detection And Ranging) est généralement utilisé. Celui-ci crée une carte de distances (un nuage de points 3D) sur une sphère autour de la position de mesure. De nombreuses mesures sont faites dans la zone autour de l'objet à numériser pour capturer la scène sous différents points de vue d'acquisition. La principale difficulté de la reconstruction d'un modèle tri-dimensionnel à partir des nuages de points acquis, est l'étape dite de recalage. Celle-ci consiste à identifier les transformations géométriques permettant le regroupement des nuages dans un même repère. Pour ce faire, il est nécessaire d'identifier des correspondances entre les zones communes des nuages. Etape difficile qui concentre les efforts de la communauté de recherche. Nous abordons ce problème en utilisant une information secondairement acquise par le LiDAR, l'intensité, comme élement discriminant. Cette information est, par sa nature, insensible aux illuminations externes et liée à la réflectance des matériaux scannés. Cependant, l'intensité est peu utilisable en pratique. Sa dépendance aux paramètres géométriques de mesure et aux traitements internes de l'appareil, la rend fortement liée au point de vue de la mesure. Dans ce travail de recherche, nous proposons différentes méthodes de correction et de calibration radiométriques qui permettent, sous certaines conditions, de rendre l'intensité indépendante du point de vue et de la convertir sur une échelle linéaire. Dans un deuxième temps, nous étudions l'utilisation de cette information dans un processus de recalage. Les résultats montrent que l'intensité corrigée ou calibrée améliore l'identification de correspondances d'un nuage à l'autre. Note de contenu : 1. Introduction 1.1 Avant-propos 1.2 Contexte 1.3 Matériel et données 1.4 Campagnes de numérisation 1.5 Structure du document 2. Étude de l'intensité issue du LiDAR 2.1 Introduction 2.2 Les phénomènes en jeu 2.3 Bases théoriques 2.4 Conclusion 3. Correction radiométrique 3.1 État de l'art et approches proposées 3.2 Résultats expérimentaux 3.3 Linéarisation de l'intensité corrigée 3.4 Conclusion 4. Recalage de nuages de points basé intensité 4.1 Introduction 4.2 Vue d'ensemble 4.3 Recalage basé intensité 4.4 Résultats expérimentaux 4.5 Conclusion 5. Conclusions et perspectives 5.1 Récapitulatif 5.2 Contributions 5.3 Discussion & perspectives de recherche Numéro de notice : 26561 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences pour l'ingénieur, Robotique : Picardie : 2021 Organisme de stage : Agence Nationale de la Recherche ANR nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 31/07/2021 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03307700/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98250

Precise extraction of citrus fruit trees from a Digital Surface Model using a unified strategy: detection, delineation, and clustering / Ali Ozgun Ok in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 9 (September 2020)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 86 n° 9 (September 2020) . - pp 557-569 Titre : Precise extraction of citrus fruit trees from a Digital Surface Model using a unified strategy: detection, delineation, and clustering Type de document : Article/Communication Auteurs : Ali Ozgun Ok, Auteur ; Asli Ozdarici-Ok, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 557-569 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] Citrus limon [Termes IGN] détection de contours [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] extraction d'arbres [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] modèle stochastique [Termes IGN] Turquie Résumé : (Auteur) In this study, we present an original unified strategy for the precise extraction of individual citrus fruit trees from single digital surface model (DSM) input data. A probabilistic method combining the circular shape information with the knowledge of the local maxima in the DSM has been used for the detection of the candidate trees. An active contour is applied within each detected region to extract the borders of the objects. Thereafter, all extracted objects are seamlessly divided into clusters considering a new feature data set formed by (1) the properties of trees, (2) planting parameters, and (3) neighborhood relations. This original clustering stage has led to two new contributions: (1) particular objects or clustered structures having distinctive characters and relationships other than the citrus objects can be identified and eliminated, and (2) the information revealed by clustering can be used to recover missing citrus objects within and/or nearby each cluster. The main finding of this research is that a successful clustering can provide valuable input for identifying incorrect and missing information in terms of citrus tree extraction. The proposed strategy is validated in eight test sites selected from the northern part of Mersin province of Turkey. The results achieved are also compared with the state-of-the-art methods developed for tree extraction, and the success of the proposed unified strategy is clearly highlighted. Numéro de notice : A2020-491 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.9.557 Date de publication en ligne : 01/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.9.557 Format de la ressource électronique : LUR article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95933 [article]

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Advancements in web‐mapping tools for land use and marine spatial planning / Ainhoa González in Transactions in GIS, Vol 24 n° 2 (April 2020)  

Public [article]  inTransactions in GIS > Vol 24 n° 2 (April 2020) . - pp 253-267 Titre : Advancements in web‐mapping tools for land use and marine spatial planning Type de document : Article/Communication Auteurs : Ainhoa González, Auteur ; Christina Kelly, Auteur ; Anna Rymszewicz, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 253-267 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] aménagement du territoire [Termes IGN] analyse multicritère [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] interface web [Termes IGN] milieu marin [Termes IGN] visualisation de données Résumé : (Auteur) Land use and marine spatial planning processes are increasingly supported by systematic assessment techniques, particularly by multi‐criteria spatial analysis methods. This has been facilitated by the growing release and uptake of web‐mapping tools, which contribute to transparent, consistent, and informed planning processes and decisions. This article reviews the usability, functionality, and applicability of contemporary planning web‐mapping tools to identify the state‐of‐the‐art and future prospects. The review reveals that interfaces are increasingly available and intuitively applicable by non‐specialized users. Basic map navigation and data querying functionality is being expanded to incorporate advanced map‐making and online data geoprocessing capabilities that enable deriving new data and insights. However, the majority of published planning web tools are one‐off solutions, and a disconnect between research and practice is rendering many of these inaccessible or obsolete. Despite the significant progress made in advancing their provision in the last decade, there is a need for developing transferable interfaces that are maintained beyond project end dates, for them to effectively and consistently support planning processes. Numéro de notice : A2020-173 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12603 Date de publication en ligne : 01/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12603 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94894 [article]

A discriminative tensor representation model for feature extraction and classification of multispectral LiDAR data / Qingwang Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 3 (March 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 3 (March 2020) . - pp 1568 -1586 Titre : A discriminative tensor representation model for feature extraction and classification of multispectral LiDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Qingwang Wang, Auteur ; Yanfeng Gu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1568 -1586 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] Amérique du nord [Termes IGN] analyse discriminante [Termes IGN] calcul tensoriel [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] classification multibande [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] modèle géométrique [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] tenseur [Termes IGN] vectorisation [Termes IGN] voisinage (topologie) Résumé : (Auteur) Multispectral light detection and ranging (MS-LiDAR) systems open the door to the possibility in the 3-D land cover classification at a finer scale using only point cloud data. This article proposes a model based on the tensor representation for multispectral point cloud classification. The proposed method combines the 3-D local spatial structure of each multispectral point by characterizing the point with a second-order tensor. The first mode of the tensor indicates the spatial location and spectral information of each point (i.e., the row of the second-order tensor) and the second mode denotes the neighborhood geometric and spectral structures (i.e., the column of the second-order tensor). Then we develop a novel tensor manifold discriminant embedding (TMDE) algorithm to extract the geometric–spectral features for multispectral point clouds classification. TMDE solves the mapping matrices of each mode by preserving the intraclass samples’ distribution further making it more compact and maximizing the distance of different classes. Finally, the support vector machine classifier with the extracted features as input is used to implement the classification of multispectral point clouds. Experiments are conducted on two real multispectral point cloud data sets. The experimental results demonstrate that the proposed method can achieve significant improvements in classification accuracies in comparison with several state-of-the-art algorithms. Numéro de notice : A2020-086 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2947081 Date de publication en ligne : 30/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2947081 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94660 [article]

Extraction de caractéristiques sur des images acquises en contexte mobile / Yannick Faula (2020)  

Public Titre : Extraction de caractéristiques sur des images acquises en contexte mobile : application à la reconnaissance de défauts sur ouvrages d’art Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yannick Faula, Auteur ; Véronique Eglin, Directeur de thèse Editeur : Lyon : Institut National des Sciences Appliquées INSA Lyon Année de publication : 2020 Importance : 168 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse de Doctorat de l'Université de Lyon opérée au sein de l’INSA de Lyon, Spécialité Informatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] détection de flou [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] qualité d'image [Termes IGN] seuillage d'image [Termes IGN] surveillance d'ouvrage [Termes IGN] temps réel [Termes IGN] voie ferrée Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Le réseau ferroviaire français dispose d’une infrastructure de grande ampleur qui se compose de nombreux ouvrages d’art. Ces derniers subissent les dégradations du temps et du trafic et font donc l’objet d’une surveillance périodique pour détecter l’apparition de défauts. Aujourd’hui, cette inspection se fait en grande partie, visuellement par des opérateurs experts. Plusieurs entreprises testent de nouveaux vecteurs d’acquisition photo comme le drone, destinés à la surveillance des ouvrages de génie civil. Dans cette thèse, l’objectif principal est de développer un système capable de détecter, localiser et enregistrer d’éventuels défauts de l’ouvrage. Un grand défi est de détecter des défauts sous-pixels comme les fissures en temps réel pour améliorer l’acquisition. Pour cela, une analyse par seuillage local a été conçue pour traiter de grandes images. Cette analyse permet d’extraire des points d’intérêts (Points FLASH : Fast Local Analysis by threSHolding) où une ligne droite peut se faufiler. La mise en relation intelligente de ces points permet de détecter et localiser les fissures fines. Les résultats de détection de fissures de surfaces altérées issues d’images d’ouvrages d’art démontrent de meilleures performances en temps de calcul et robustesse que les algorithmes existants. En amont de l’étape de détection, il est également nécessaire de s’assurer que les images acquises soient de bonne qualité pour réaliser le traitement. Une mauvaise mise au point ou un flou de bougé sont à bannir. Nous avons développé une méthode réutilisant les calculs de la détection en extrayant des mesures de LocalBinaryPatterns(LBP) afin de vérifier la qualité en temps réel. Enfin, pour réaliser une acquisition permettant une reconstruction photogrammétrique, les images doivent avoir un recouvrement suffisant. Notre algorithme, réutilisant les points d’intérêts de la détection, permet un appariement simple entre deux images sans passer par des algorithmes de type RANSAC. Notre méthode est invariante en rotation, translation et à une certaine plage de changements d’échelle. Après l’acquisition, sur les images de qualité optimale, il est possible d’employer des méthodes plus coûteuses en temps comme les réseaux de neurones à convolution. Ces derniers bien qu’incapables d’assurer une détection de fissures en temps réel peuvent être utilisés pour détecter certains types d’avaries. Cependant, le manque de données impose la constitution de notre propre jeu de données. A l’aide d’approches de classification indépendante (classifieurs SVM one-class), nous avons développé un système flexible capable d’évoluer dans le temps, de détecter puis de classifier les différents types de défauts. Aucun système de ce type n’apparaît dans la littérature pour la détection de défauts sur ouvrages d’art. Les travaux réalisés sur l’extraction de caractéristiques sur des images pour la détection de défauts pourront être utiles dans d’autres applications telles que la navigation de véhicules intelligents ou le word-spotting. Note de contenu : 1. Contexte et motivations 1.1 Introduction 1.2 Contexte industriel : Inspection des ouvrages d’art 1.3 Autres domaines d’application des travaux de thèse 1.4 Contributions 1.5 Organisation du mémoire 2. Détection de défauts : les fissures 2.1 Introduction 2.2 Etat de l’art 2.3 Pré-traitement : super-résolution 2.4 Notre contribution : Les points FLASH 3. Détermination de la qualité de l’acquisition 3.1 Introduction 3.2 Etat de l’art 3.3 Détection du flou en temps réel 3.4 Evaluation pour la détection de fissures 3.5 Conclusion 4. Appariement d’images selon FLASH 4.1 Introduction 4.2 État de l’art 4.3 Contribution 4.4 Évaluation 4.5 Conclusion 5. Détection de défauts : les défauts surfaciques 87 5.1 Introduction 5.2 État de l’art sur la caractérisation de texture et la détection de défauts 5.3 Architecture proposée 5.4 Expérimentations 5.5 Spécialisation sur les éclatements de béton 5.6 Conclusion 6. Autres contributions 6.1 Introduction 6.2 Word Spotting 6.3 Détection de lignes droites et de segments orientés 6.4 Conclusion 7. Conclusion et Perspectives Numéro de notice : 26519 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Université de Lyon : 2020 Organisme de stage : LIRIS nature-HAL : Thèse En ligne : http://theses.insa-lyon.fr/publication/2020LYSEI077/these.pdf Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97359

Inversion de données PolSAR en bande P pour l'estimation de la biomasse forestière / Colette Gelas (2020)  

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Modélisation des effets de la compétition interspécifique et des pratiques sylvicoles sur la croissance de jeunes plants forestiers / Jean-Charles Miquel (2020)  

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Prototype de viewer web 3D intégrant le BIM au SIG / Axel Chassard (2020) 

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Deep learning for multi-modal classification of cloud, shadow and land cover scenes in PlanetScope and Sentinel-2 imagery / Yuri Shendryk in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)  

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Enhanced 3D mapping with an RGB-D sensor via integration of depth measurements and image sequences / Bo Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)  

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PPD: Pyramid Patch Descriptor via convolutional neural network / Jie Wan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)  

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Cognitive aspects of human-computer interaction for GIS / Dieter Fritsch (2019)  

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Foundations of deep convolutional models through kernel methods / Alberto Bietti (2019)  

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Rendu réaliste du brouillard / Florent Geniet (2019) 

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Depth-based hand pose estimation : Methods, data, and challenges / James Steven Supančič in International journal of computer vision, vol 126 n° 11 (November 2018)  

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