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International benchmarking of terrestrial laser scanning approaches for forest inventories / Xinlian Liang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)
[article]
Titre : International benchmarking of terrestrial laser scanning approaches for forest inventories Type de document : Article/Communication Auteurs : Xinlian Liang, Auteur ; Juha Hyyppä, Auteur ; Harri Kaartinen, Auteur ; Matti Lehtomäki, Auteur ; Jiri Pyorala, Auteur ; Norbert Pfeifer, Auteur ; Markus Holopainen, Auteur ; Gabor Brolly, Auteur ; Francesco Pirotti, Auteur ; Jan Hackenberg , Auteur Année de publication : 2018 Projets : DIABOLO / Packalen, Tuula Article en page(s) : pp 137 - 179 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] algorithmique
[Termes IGN] benchmark spatial
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] semis de points
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (Auteur) The last two decades have witnessed increasing awareness of the potential of terrestrial laser scanning (TLS) in forest applications in both public and commercial sectors, along with tremendous research efforts and progress. It is time to inspect the achievements of and the remaining barriers to TLS-based forest investigations, so further research and application are clearly orientated in operational uses of TLS. In such context, the international TLS benchmarking project was launched in 2014 by the European Spatial Data Research Organization and coordinated by the Finnish Geospatial Research Institute. The main objectives of this benchmarking study are to evaluate the potential of applying TLS in characterizing forests, to clarify the strengths and the weaknesses of TLS as a measure of forest digitization, and to reveal the capability of recent algorithms for tree-attribute extraction. The project is designed to benchmark the TLS algorithms by processing identical TLS datasets for a standardized set of forest attribute criteria and by evaluating the results through a common procedure respecting reliable references. Benchmarking results reflect large variances in estimating accuracies, which were unveiled through the 18 compared algorithms and through the evaluation framework, i.e., forest complexity categories, TLS data acquisition approaches, tree attributes and evaluation procedures. The evaluation framework includes three new criteria proposed in this benchmarking and the algorithm performances are investigated through combining two or more criteria (e.g., the accuracy of the individual tree attributes are inspected in conjunction with plot-level completeness) in order to reveal algorithms’ overall performance. The results also reveal some best available forest attribute estimates at this time, which clarify the status quo of TLS-based forest investigations. Some results are well expected, while some are new, e.g., the variances of estimating accuracies between single-/multi-scan, the principle of the algorithm designs and the possibility of a computer outperforming human operation. With single-scan data, i.e., one hemispherical scan per plot, most of the recent algorithms are capable of achieving stem detection with approximately 75% completeness and 90% correctness in the easy forest stands (easy plots: 600 stems/ha, 20 cm mean DBH). The detection rate decreases when the stem density increases and the average DBH decreases, i.e., 60% completeness with 90% correctness (medium plots: 1000 stem/ha, 15 cm mean DBH) and 30% completeness with 90% correctness (difficult plots: 2000 stems/ha, 10 cm mean DBH). The application of the multi-scan approach, i.e., five scans per plot at the center and four quadrant angles, is more effective in complex stands, increasing the completeness to approximately 90% for medium plots and to approximately 70% for difficult plots, with almost 100% correctness. The results of this benchmarking also show that the TLS-based approaches can provide the estimates of the DBH and the stem curve at a 1–2 cm accuracy that are close to what is required in practical applications, e.g., national forest inventories (NFIs). In terms of algorithm development, a high level of automation is a commonly shared standard, but a bottleneck occurs at stem detection and tree height estimation, especially in multilayer and dense forest stands. The greatest challenge is that even with the multi-scan approach, it is still hard to completely and accurately record stems of all trees in a plot due to the occlusion effects of the trees and bushes in forests. Future development must address the redundant yet incomplete point clouds of forest sample plots and recognize trees more accurately and efficiently. It is worth noting that TLS currently provides the best quality terrestrial point clouds in comparison with all other technologies, meaning that all the benchmarks labeled in this paper can also serve as a reference for other terrestrial point clouds sources. Numéro de notice : A2018-400 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.06.021 Date de publication en ligne : 24/07/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.06.021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90829
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 144 (October 2018) . - pp 137 - 179[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018103 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018102 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Application of deep learning for object detection / Ajeet Ram Pathak in Procedia Computer Science, vol 132 (2018)
[article]
Titre : Application of deep learning for object detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Ajeet Ram Pathak, Auteur ; Manjusha Pandey, Auteur ; Siddharth Rautaray, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1706 - 1717 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (auteur) The ubiquitous and wide applications like scene understanding, video surveillance, robotics, and self-driving systems triggered vast research in the domain of computer vision in the most recent decade. Being the core of all these applications, visual recognition systems which encompasses image classification, localization and detection have achieved great research momentum. Due to significant development in neural networks especially deep learning, these visual recognition systems have attained remarkable performance. Object detection is one of these domains witnessing great success in computer vision. This paper demystifies the role of deep learning techniques based on convolutional neural network for object detection. Deep learning frameworks and services available for object detection are also enunciated. Deep learning techniques for state-of-the-art object detection systems are assessed in this paper. Numéro de notice : A2018-585 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.procs.2018.05.144 Date de publication en ligne : 08/06/2018 En ligne : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050918308767 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92435
in Procedia Computer Science > vol 132 (2018) . - pp 1706 - 1717[article]Large-scale supervised learning for 3D Point cloud labeling : Semantic3d.Net / Timo Hackel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 5 (mai 2018)
[article]
Titre : Large-scale supervised learning for 3D Point cloud labeling : Semantic3d.Net Type de document : Article/Communication Auteurs : Timo Hackel, Auteur ; Jan Dirk Wegner, Auteur ; Nikolay Savinov, Auteur ; Lubor Ladicky, Auteur ; Konrad Schindler, Auteur ; Marc Pollefeys, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 297 - 308 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) In this paper, we review current state-of-the-art in 3D point cloud classification, present a new 3D point cloud classification benchmark data set of single scans with over four billion manually labeled points, and discuss first available results on the benchmark. Much of the stunning recent progress in 2D image interpretation can be attributed to the availability of large amounts of training data, which have enabled the (supervised) learning of deep neural networks. With the data set presented in this paper, we aim to boost the performance of CNNs also for 3D point cloud labeling. Our hope is that this will lead to a breakthrough of deep learning also for 3D (geo-) data. The semantic3D.net data set consists of dense point clouds acquired with static terrestrial laser scanners. It contains eight semantic classes and covers a wide range of urban outdoor scenes, including churches, streets, railroad tracks, squares, villages, soccer fields, and castles. We describe our labeling interface and show that, compared to those already available to the research community, our data set provides denser and more complete point clouds, with a much higher overall number of labeled points. We further provide descriptions of baseline methods and of the first independent submissions, which are indeed based on CNNs, and already show remarkable improvements over prior art. We hope that semantic3D.net will pave the way for deep learning in 3D point cloud analysis, and for 3D representation learning in general. Numéro de notice : A2018-162 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.84.5.297 Date de publication en ligne : 01/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.5.297 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89795
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 5 (mai 2018) . - pp 297 - 308[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2018051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A survey on visual-based localization : on the benefit of heterogeneous data / Nathan Piasco in Pattern recognition, vol 74 (February 2018)
[article]
Titre : A survey on visual-based localization : on the benefit of heterogeneous data Type de document : Article/Communication Auteurs : Nathan Piasco , Auteur ; Désiré Sidibé, Auteur ; Cédric Demonceaux, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Année de publication : 2018 Projets : PLaTINUM / Gouet-Brunet, Valérie Article en page(s) : pp 90 - 109 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] localisation basée vision
[Termes IGN] modélisation 3DRésumé : (Auteur) We are surrounded by plenty of information about our environment. From these multiple sources, numerous data could be extracted: set of images, 3D model, coloured points cloud ... When classical localization devices failed (e.g. GPS sensor in cluttered environments), aforementioned data could be used within a localization framework. This is called Visual Based Localization (VBL). Due to numerous data types that can be collected from a scene, VBL encompasses a large amount of different methods. This paper presents a survey about recent methods that localize a visual acquisition system according to a known environment. We start by categorizing VBL methods into two distinct families: indirect and direct localization systems. As the localization environment is almost always dynamic, we pay special attention to methods designed to handle appearances changes occurring in a scene. Thereafter, we highlight methods exploiting heterogeneous types of data. Finally, we conclude the paper with a discussion on promising trends that could permit to a localization system to reach high precision pose estimation within an area as large as possible. Numéro de notice : A2018-006 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.patcog.2017.09.013 Date de publication en ligne : 08/09/2017 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.09.013 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88971
in Pattern recognition > vol 74 (February 2018) . - pp 90 - 109[article]Quality based approach for updating geographic authoritative datasets from crowdsourced GPS traces / Stefan Ivanovic (2018)
Titre : Quality based approach for updating geographic authoritative datasets from crowdsourced GPS traces Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Stefan Ivanovic (1988 - 2020) , Auteur ; Thomas Devogele , Directeur de thèse ; Sébastien Mustière , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2018 Importance : 152 p. Note générale : Bibliographie
thèse pour obtenir le grade de docteur de l'Université de Paris-Est, spécialité Sciences et technologies de l'information géographiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] appariement de données localisées
[Termes IGN] BD Topo
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] précision planimétrique
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] voie de communication
[Termes IGN] Vosges, massif desIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Ces dernières années, le besoin de données géographiques de référence a significativement augmenté. Pour y répondre, il est nécessaire de mettre jour continuellement les données de référence existantes. Cette tâche est coûteuse tant financièrement que techniquement. Pour ce qui concerne les réseaux routiers, trois types de voies sont particulièrement complexes à mettre à jour en continu : les chemins piétonniers, les chemins agricoles et les pistes cyclables. Cette complexité est due à leur nature intermittente (elles disparaissent et reparaissent régulièrement) et à l’hétérogénéité des terrains sur lesquels elles se situent (forêts, haute montagne, littoral, etc.). En parallèle, le volume de données GPS produites par crowdsourcing et disponibles librement augmente fortement. Le nombre de citoyens enregistrant leurs positions, notamment leurs traces GPS, est en augmentation, particulièrement dans le contexte d’activités sportives. Ces traces sont rendues accessibles sur les réseaux sociaux, les blogs ou les sites d’associations touristiques. Cependant, leur usage actuel est limité à des mesures et analyses simples telles que la durée totale d’une trace, la vitesse ou l’élévation moyenne. Les raisons principales de ceci sont la forte variabilité de la précision planimétrique des points GPS ainsi que le manque de protocoles de collecte et de métadonnées (par ex. la précision du récepteur GPS). Le contexte de ce travail est l’utilisation de traces GPS de randonnées pédestres ou à vélo, collectées par des volontaires, pour détecter des mises à jours potentielles de chemins piétonniers, de voies agricoles et de pistes cyclables dans des données de référence. Une attention particulière est portée aux voies existantes dans le monde réel mais absentes du référentiel. L’approche proposée se compose de trois étapes. La première consiste à évaluer et améliorer la qualité des traces GPS acquises par la communauté. Cette qualité a été augmentée en filtrant (1) les points GPS aberrants à l’aide d’un approche basée sur l’apprentissage automatique et (2) les points GPS qui résultent d’une activité humaine secondaire (i.e. des micro-déplacements en dehors de l’itinéraire principal). Les points restants sont ensuite évalués en terme de précision planimétrique en utilisant la même méthode proposée pour la détection des points aberrants. La seconde étape permet de détecter de potentielles mises à jour. Pour cela, nous proposons une solution d’appariement par distance tampon croissante. Cette distance est adaptée à la précision planimétrique des points GPS classifiés pour prendre en compte l’hétérogénéité de la précision des traces GPS. Nous obtenons ainsi les parties des traces n’ayant pas été appariées aux réseaux de voies des données de référence. Ces parties sont alors considérées comme de potentielles voies manquantes dans les données de référence. Enfin, nous proposons dans la troisième étape une méthode de décision multicritère visant à accepter ou rejeter ces mises à jour possibles. Cette méthode attribue un degré de confiance à chaque voie manquante potentielle. L’approche proposée dans ce travail a été évaluée sur un ensemble de trace GPS multi-sources acquises par crowdsourcing dans le massif des Vosges. Les voies manquantes dans les données de références IGN BDTOPO® ont été détectées avec succès et proposées comme mises à jour potentielles. Note de contenu : INTRODUCTION
1. EVALUATION OF SPATIAL DATA QUALITY
1.1 Introduction
1.2 State of the art of spatial VGI data quality assessment
1.3 A practical study of VGI traces completeness
1.4 Proposal of an approach for assessing spatial quality of VGI traces
1.5 Conclusion
2. DATA MATCHING
2.1 Goal of data matching
2.3 Data matching approach for detection of missing roads
2.4 Data matching results
2.5 Conclusion
3. DECISION MAKING
3.1 Definition of criteria for decision making
3.2 Combination of the criteria
3.3 Highlights of updates – missing roads detected
3.4 Conclusion
CONCLUSIONNuméro de notice : 22950 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Sciences et technologies de l'information géographique : Paris-Est : 2018 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-01940246 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91049 Restitution 4D du Château du Kagenfels par combinaison de l’existant et d’hypothèses archéologiques pour une visite virtuelle du site / Théo Benazzi (2018)PermalinkStory Maps & Co. Un état de l’art de la cartographie des récits sur Internet / Sébastien Caquard in Mappemonde, n° 121 (juillet 2017)PermalinkTechniques de modélisation et d’analyse d’exigences spatiotemporelles / Mounir Touzani in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 22 n° 4 (juillet - août 2017)PermalinkEuroSDR contributions to ISPRS Congress XXIII, 12 - 19 July 2016, Special Session 12 – EuroSDR Prague, Czech Republic / European Spatial Data Research EuroSDR (02/2017)PermalinkDéveloppement d'un outil de lecture et de traitement des observations satellitaires des capteurs "Ocean & Land Colour Imager" et "Multi-Spectral Imager" / Gabriel Calassou (2017)PermalinkEtude et méthodes d'intégration et d'interaction de données 3D complexes type "nuages de points" vers un web SIG / Victor Lambert (2017)PermalinkPermalinkReview of the state of the art and future prospects of the ground-based GNSS meteorology in Europe / Guergana Guerova in Atmospheric measurement techniques, vol 9 n° 11 (November 2016)PermalinkIntegrating indoor and outdoor spaces for pedestrian navigation guidance: A review / Ann Vanclooster in Transactions in GIS, vol 20 n° 4 (August 2016)PermalinkCrowdsourcing, citizen science or volunteered geographic information? The current state of crowdsourced geographic information / Linda M. See in ISPRS International journal of geo-information, vol 5 n° 5 (May 2016)PermalinkTowards sustainable mobility behavior: research challenges for location-aware information and communication technology / Paul Weiser in Geoinformatica, vol 20 n° 2 (April - June 2016)PermalinkCohérence logique dans les systèmes OLAP spatiaux : un état de l’art / Sandro Bimonte in Revue internationale de géomatique, vol 26 n° 1 (janvier - mars 2016)PermalinkConstruction du profil social de l’utilisateur dans un contexte dynamique. Application d’une méthode de pondération temporelle / Marie-Françoise Canut in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 2 (mars - avril 2016)PermalinkSIG & BIM : une alliance nécessaire pour le bien commun. Ou le BIM, y passer ou y rester / Hervé Halbout in Géomatique expert, n° 109 (mars - avril 2016)PermalinkPermalinkEvaluation of NER systems for the recognition of place mentions in French thematic corpora / Carmen Brando (2016)PermalinkLocalisation d’entités nommées historiques par analyse multi-critères et prise en compte des imprécisions / Sébastien Nogueira (2016)PermalinkSurveillance de santé structurale des ouvrages d’art incluant les systèmes de positionnement par satellites / Camille Favre (2016)PermalinkUtilisation des outils de la télédétection très haute résolution pour le suivi de la végétation sur la zone de compensation écologique Ile Falcon / Clément Boutry (2016)PermalinkAn advanced systematic literature review on spatiotemporal analyses of twitter-data / Enrico Steiger in Transactions in GIS, vol 19 n° 6 (December 2015)Permalink