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On the fusion of lidar and aerial color imagery to detect urban vegetation and buildings / Madhurima Bandyopadhyay in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 2 (February 2017)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 83 n° 2 (February 2017) . - pp 123 - 136 Titre : On the fusion of lidar and aerial color imagery to detect urban vegetation and buildings Type de document : Article/Communication Auteurs : Madhurima Bandyopadhyay, Auteur ; Jan Van Aardt, Auteur ; Kerry Cawse-Nicholson, Auteur ; Emmett Lentilucci, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 123 - 136 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] détection du bâti [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] extraction de la végétation [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image en couleur [Termes descripteurs IGN] image RVB [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (Auteur) Three-dimensional (3D) data from light detection and ranging (lidar) sensor have proven advantageous in the remote sensing domain for characterization of object structure and dimensions. Fusion-based approaches of lidar and aerial imagery also becoming popular. In this study, aerial color (RGB) imagery, along with co-registered airborne discrete lidar data were used to separate vegetation and buildings from other urban classes/cover-types, as a precursory step towards the assessment of urban forest biomass. Both spectral and structural features such as object height, distribution of surface normals from the lidar, and a novel vegetation metric derived from combined lidar and RGB imagery, referred to as the lidar-infused vegetation index (LDVI) were used in this classification method. The proposed algorithm was tested on different cityscape regions to verify its robustness. Results showed a good separation of buildings and vegetation from other urban classes with on average an overall classification accuracy of 92 percent, with a kappa statistic of 0.85. These results bode well for the operational fusion of lidar and RGB imagery, often flown on the same platform, towards improved characterization of the urban forest and built environments. Numéro de notice : A2017-039 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.83.2.123 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.83.2.123 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84140 [article]

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Combination of image descriptors for the exploration of cultural photographic collections / Neelanjan Bhowmik in Journal of Electronic Imaging, vol 26 n° 1 (January - February 2017)  

Public [article]  inJournal of Electronic Imaging > vol 26 n° 1 (January - February 2017) . - pp 1 - 13 Titre : Combination of image descriptors for the exploration of cultural photographic collections Type de document : Article/Communication Auteurs : Neelanjan Bhowmik , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Gabriel Bloch, Auteur ; Sylvain Besson, Auteur Année de publication : 2017 Projets : POEME / Da Silva, Jean-Claude Article en page(s) : pp 1 - 13 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] base de données d'images [Termes descripteurs IGN] classification barycentrique [Termes descripteurs IGN] collection [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] moteur de recherche [Termes descripteurs IGN] patrimoine culturel [Termes descripteurs IGN] photographie numérisée [Termes descripteurs IGN] régression [Termes descripteurs IGN] Web des données Résumé : (Auteur) The rapid growth of image digitization and collections in recent years makes it challenging and burdensome to organize, categorize, and retrieve similar images from voluminous collections. Content-based image retrieval (CBIR) is immensely convenient in this context. A considerable number of local feature detectors and descriptors are present in the literature of CBIR. We propose a model to anticipate the best feature combinations for image retrieval-related applications. Several spatial complementarity criteria of local feature detectors are analyzed and then engaged in a regression framework to find the optimal combination of detectors for a given dataset and are better adapted for each given image; the proposed model is also useful to optimally fix some other parameters, such as the k in k-nearest neighbor retrieval. Three public datasets of various contents and sizes are employed to evaluate the proposal, which is legitimized by improving the quality of retrieval notably facing classical approaches. Finally, the proposed image search engine is applied to the cultural photographic collections of a French museum, where it demonstrates its added value for the exploration and promotion of these contents at different levels from their archiving up to their exhibition in or ex situ. Numéro de notice : A2017-189 Affiliation des auteurs : LaSTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1117/1.JEI.26.1.011019 date de publication en ligne : 19/12/2016 En ligne : http://dx.doi.org/10.1117/1.JEI.26.1.011019 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84799 [article]

Handbook on advances in remote sensing and geographic information systems / Margarita N. Favorskaya (2017)

Public Titre : Handbook on advances in remote sensing and geographic information systems : paradigms and applications in forest landscape modeling Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Margarita N. Favorskaya, Auteur ; Lakhmi C. Jain, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2017 Collection : Intelligent Systems Reference Library num. 122 Importance : 415 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-52306-4 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] arbre (flore) [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] éclairage [Termes descripteurs IGN] écosystème forestier [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] image optique [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes descripteurs IGN] lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] logiciel [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] modélisation 3D [Termes descripteurs IGN] ombre [Termes descripteurs IGN] réalité virtuelle [Termes descripteurs IGN] reconstruction d'objet [Termes descripteurs IGN] rendu (géovisualisation) [Termes descripteurs IGN] texturage Index. décimale : 35.41 Applications de télédétection - végétation Résumé : (Editeur) This book presents the latest advances in remote-sensing and geographic information systems and applications. It is divided into four parts, focusing on Airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) and Optical Measurements of Forests; Individual Tree Modelling; Landscape Scene Modelling; and Forest Eco-system Modelling. Given the scope of its coverage, the book offers a valuable resource for students, researchers, practitioners, and educators interested in remote sensing and geographic information systems and applications. Note de contenu : 1 INNOVATIONS IN REMOTE SENSING OF FORESTS 1.1 Introduction 1.2 Chapters Including in the Book 1.3 Conclusions Part 1 - Airborne LiDAR and Optical Measurements of Forest 2 OVERVIEW OF LIDAR TECHNOLOGIES AND EQUIPMENT FOR LAND COVER SCANNING 2.1 Introduction 2.2 Development of LiDAR Technology 2.3 Overview of Airborne Laser Scanning 2.4 Overview of UAV Laser Scanning 2.5 Overview of Terrestrial Laser Scanning 2.6 Comparison of Remote Sensing Techniques for Forest Inventory 2.7 Conclusions 3 SOFTWARE TOOLS FOR TERRAIN AND FOREST MODELLING 3.1 Introduction 3.2 Survey of Software Tools for Terrain Modelling 3.3 Survey of Software Tools for Vegetation Modelling 3.4 Conclusions 4 DATA FUSION FOR EVALUATION OF WOODLAND PARAMETERS 4.1 Introduction 4.2 Related Work 4.3 Generalized Flowchart for Data Fusion of Airborne Laser Scanning, Imaging Spectroscopy, and Imaging Photography 4.4 Representation of Airborne LiDAR and Digital Photography Data 4.5 Method for Crown and Trunk Measurements Active Contour Models 4.6 Experimental Results 4.7 Conclusions Part 2 - Individual Tree Modelling 5 TREE MODELLING IN VIRTUAL REALITY ENVIRONMENT 5.1 Introduction 5.2 Related Work 5.3 Fundamentals of L-Systems 5.4 Procedural Modelling of Broad-Leaved Trees and Shrubs 5.5 Procedural Modelling of Coniferous Trees 5.6 Modelling Results 5.7 Conclusions 6 REALISTIC TREE MODELLING 6.1 Introduction 6.2 Related Work 6.3 Voxel Modelling of Vegetation 6.4 Improvement of Tree Models by Realistic Data 6.5 Experimental Results 6.6 Conclusions Part 3 - Landscape Scene Modelling 7 DIGITAL MODELLING OF TERRAIN SURFACE 7.1 Introduction 7.2 Related Work 7.3 Densification of LiDAR Point Cloud 7.4 Filtering of LiDAR Points 7.5 Generation of Digital Terrain Model 7.6 Experimental Results 7.7 Conclusions 8 TEXTURING OF LANDSCAPE SCENES 8.1 Introduction 8.2 Related Work 8.3 Fundamentals of Texture Mapping 8.4 Multi-resolution Texturing for Digital Earth Surface Model 8.5 Multi-resolution Texturing for Vegetation Models 8.6 Experimental Results 8.7 Conclusions 9 LARGE SCENE RENDERING 9.1 Introduction 9.2 Related Work 9.3 Large Landscape Scene Rendering 9.4 Large Terrain Rendering 9.5 Vegetation Rendering 9.6 Realistic Lighting 9.7 Shaders 9.8 Conclusions 10 SCENE RENDERING UNDER METEOROLOGICAL IMPACTS 10.1 Introduction 10.2 Related Work 10.3 Wind Rendering 10.4 Fog Simulation 10.5 Rain Simulation 10.6 Snow Covering Simulation 10.7 Natural Objects’ Rendering 10.8 Experimental Results 10.9 Conclusions Part 4 - Forest Ecosystem Modelling 11 LIGHTING AND SHADOWS RENDERING IN NATURAL SCENES 11.1 Introduction 11.2 Related Work 11.3 Background of Lighting 11.4 Simulation of Lighting in Modelling Scene 11.5 Simulation of Lighting Changes in Modelling Scene 11.6 Implementation 11.7 Conclusions 12 MODELLING OF FOREST ECOSYSTEMS 12.1 Introduction 12.2 Related Work 12.3 Forest Scene Modelling 12.4 Forest Ecosystems 12.5 Modelling of Living Conditions 12.6 Conclusions Numéro de notice : 22742 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Manuel Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85782

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Segmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)    

Public Titre : Segmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers Titre original : Semantic segmentation of multimodal remote sensing data : case study of forest stands Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2017 Conférence : ORASIS 2017, 16e journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur 12/06/2017 16/06/2017 Colleville-sur-Mer France open access proceedings Importance : 8 p. Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] arbre (flore) [Termes descripteurs IGN] attribut géomètrique [Termes descripteurs IGN] attribut sémantique [Termes descripteurs IGN] base de données IGN [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] délimitation [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] espèce végétale [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] méthode de réduction d'énergie [Termes descripteurs IGN] peuplement forestier [Termes descripteurs IGN] précision de la classification [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique Résumé : (Auteur) La délimitation des peuplements forestiers est une connaissance fondamentale pour la gestion des forêts, pour les politiques publiques, pour l’aménagement du territoire, etc. Cette tâche est encore principalement réalisée manuellement par photo-interprétation d’images géospatiales à (très) haute résolution spatiale (THR). La délimitation des peuplements a été peu abordée dans la littérature, et s’est principalement intéressée, dans des environnements forestiers, à l’extraction individuelle des arbres, qui reste imprécise, et la classification des espèces d’arbres, qui présente des résultats peu satisfaisants. Dans cet article, une méthode fondée sur la fusion des données lidar aéroportées et des images multispectrales THR est proposée pour la délimitation automatique des peuplements forestiers. Les images multispectrales donnent des informations sur les espèces d’arbres, tandis que les nuages de points lidar 3D fournissent des informations géométriques (sur la hauteur principalement). Des attributs multimodaux sont calculés, à la fois au niveau du pixel et de l’objet : les objets sont obtenus à partir d’une sur-segmentation. Une classification supervisée est ensuite effectuée au niveau de l’objet afin de discriminer grossièrement les espèces d’arbres existantes dans chaque zone d’intérêt. Les résultats de la classification sont ensuite traités pour obtenir des zones homogènes avec des frontières lisses par minimisation d’énergie. La formulation de l’énergie comporte deux parties ; une liée à la classification, et une autre dans laquelle des contraintes supplémentaires liées aux attributs précédemment calculés, sont ajoutées. Le modèle énergétique est efficace avec un gain de précision jusqu’à 15% par rapport à la classification au niveau de l’objet. Les résultats de la segmentation utilisant ce modèle ont une précision allant de 96% à 99% par rapport à la Base de Données Forêt de l’IGN. Numéro de notice : C2017-015 Affiliation des auteurs : LaSTIG MATIS (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01866680 Format de la ressource électronique : vers HAL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87048

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Segmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)  

Public Titre : Segmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2017 Importance : 220 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de doctorat pour obtenir le grade de docteur délivré par l’Université Paris-Est, spécialité doctorale Sciences et Technologies de l’Information Géographique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] attribut [Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] classification orientée objet [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] délimitation [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] essence d'arbre [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] méthode de réduction d'énergie [Termes descripteurs IGN] peuplement forestier [Termes descripteurs IGN] zone homogène Résumé : (auteur) Les peuplements forestiers constituent une entité de base pour l’inventaire forestier statistique et la cartographie. Ils sont définis comme de (grandes) zones forestières (par exemple, de plus de 2 ha) et de composition homogène en termes d’essences d’arbres et d’âge. Leur délimitation précise est généralement effectuée par des opérateurs humains par une analyse visuelle d’images contenant un canal infrarouges à très haute résolution (THR). Cette tâche est fastidieuse, nécessite beaucoup de temps et doit donc être automatisée pour un suivi de l’évolution et une mise à jour plus efficace des bases de données. Une méthode fondée sur la fusion de données lidar aéroportées et d’images multispectrales THR est proposée pour la délimitation automatique de peuplements forestiers contenant une essence dominante (c’est à dire, pure à plus de 75%). Il s’agit en effet d’une tâche préliminaire importante pour la mise à jour de la base de données de la couverture forestière. La méthode est adaptable à la donnée et au paysage étudié. Elle est composée de quatre étapes qui sont analysées en profondeur qui tirent le meilleur parti des différents sources de données de télédétection, à l’aide de processus de fusion à plusieurs niveaux des images optiques VHR et du nuage de points lidar 3D aéroporté mais aussi de l’analyse de la base de données géographique (BD Forêt) décrivant la forêt Française. Des attributs multimodaux sont d’abord extraits et leur pertinence est évaluée. Ces attributs sont ensuite croisée avec une sur-segmentation afin d’obtenir des attributs au niveau de l’objet. Il peut s’agir d’arbres (obtenus à partir du nuage de points) ou de tout autre objet de taille et/ou de forme similaire. En raison du nombre élevé d’attributs, une sélection d’attributs est ensuite effectuée. Elle permet de réduire les temps de calcul, d’améliorer la discrimination ainsi que d’évaluer la pertinence des attributs extraits et la complémentarité des données de télédétection. Une classification supervisée fondée objet est ensuite effectuée avec l’algorithme supervisé des Forêts Aléatoires. Une attention spéciale est apportée à la création du jeu d’apprentissage afin de faire face aux erreurs potentielles de la base de données Forêt. Enfin, le résultat de la classification est ensuite traité afin d’obtenir des zones homogènes avec des frontières lisses. Ce lissage est effectué de manière globale sur l’image en minimisant une énergie, dans laquelle contraintes supplémentaires sont proposées en plus des formulations classiques pour former la fonction d’énergie. Ce problème est reformulé de manière graphique et résolu par une approche de type coupe de graphe. Une étude détaillée des différentes parties de la chaîne de traitement proposée à été réalisée. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée fournit des résultats très satisfaisants en termes d’étiquetage et de délimitation des peuplements, même pour des régions spatialement éloignées et présentant des paysages différents. La méthode proposée permet également d’évaluer la complémentarité des sources de données de télédétection (à savoir le lidar et les images optiques THR). Plusieurs schémas de fusion sont par ailleurs proposés en fonction du niveau de détail souhaité et des éventuelles contraintes opérationnelles (temps de calculs, données). Note de contenu : 1- Introduction 2- State of the art 3- Proposed framework 4- Flowchart assessment 5- Regularization: how to obtain smooth relevant stands? 6- Data fusion 7- Conclusions and perspectives Numéro de notice : 17504 Affiliation des auteurs : LaSTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences et Technologies de l’Information Géographique : Paris-Est : 2017 Organisme de stage : MATIS - LaSTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01760483 Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90390

DEM Fusion of Elevation REST API Data in Support of Rapid Flood Modelling / Heather McGrath in Geomatica [en ligne], vol 70 n° 4 (December 2016)  

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The open data HELI-DEM DTM for the western alpine area: computation and publication / L. Biagi in Applied geomatics, vol 8 n° 3-4 (December 2016)  

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Relative importance analysis of Landsat, waveform LIDAR and PALSAR inputs for deciduous biomass estimation / Alyssa Endres in European journal of remote sensing, vol 49 (2016)  

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Towards fusing uncertain location data from heterogeneous sources / Bing Zhang in Geoinformatica [en ligne], vol 20 n° 2 (April - June 2016)  

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Spatial data fusion in spatial data infrastructures using linked data / Stefan Wiemann in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 3-4 (March - April 2016)  

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Matrix-based discriminant subspace ensemble for hyperspectral image spatial–spectral feature fusion / Renlong Hang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 2 (February 2016)  

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A feature fusion framework for hashing / I-Hong Jhuo (2016)  

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Fusion of hyperspectral images and digital surface models for urban object extraction / Janja Avbelj (2016) 

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Fusion of space-borne multi-baseline and multi-frequency interferometric results based on extended Kalman filter to generate high quality DEMs / Xiaojie Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 111 (January 2016)  

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A merging solution for close-range DEMs to optimize surface coverage and measurement resolution / Stéphane Bertin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 1 (January 2016)

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