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Automated fusion of forest airborne and terrestrial point clouds through canopy density analysis / Wenxia Dai in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 156 (October 2019) . - pp 94 - 107 Titre : Automated fusion of forest airborne and terrestrial point clouds through canopy density analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Wenxia Dai, Auteur ; Bisheng Yang, Auteur ; Xinlian Liang, Auteur ; Zhen Dong, Auteur ; Ronggang Huang, Auteur ; Yunsheng Wang, Auteur ; Wuyan Li, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 94 - 107 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] algorithme ICP [Termes descripteurs IGN] canopée [Termes descripteurs IGN] données TLS (télémétrie) [Termes descripteurs IGN] Finlande [Termes descripteurs IGN] forêt boréale [Termes descripteurs IGN] fusion de données multisource [Termes descripteurs IGN] image ADAR [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] surveillance forestière Résumé : (Auteur) Airborne laser scanning (ALS) and terrestrial laser scanning (TLS) systems are effective ways to capture the 3D information of forests from complementary perspectives. Registration of the two sources of point clouds is necessary for various forestry applications. Since the forest point clouds show irregular and natural point distributions, standard registration methods working on geometric keypoints (e.g., points, lines, and planes) are likely to fail. Hence, we propose a novel method to register the ALS and TLS forest point clouds through density analysis of the crowns. The proposed method extracts mode-based keypoints by the mean shift method and aligns them by maximum likelihood estimation. Firstly, the differences in the point densities of the ALS and TLS crowns are minimized to produce analogous modes, which represent the local maxima of the underlying probability density function (PDF). The mode-based keypoints are then aligned through the coherent point drift (CPD) algorithm, which is independent of the descriptor similarities and considers the alignment as a maximum likelihood estimation problem. The sets of keypoints derived from the two data sources need not be equal. Finally, the recovered transformation is applied to the original point clouds and refined through the standard iterative closest point (ICP) algorithm. In contrast to some of the existing methods, the proposed method avoids the geometric description of the forest point clouds. Furthermore, additional information such as tree diameter or height is not required to evaluate the similarities. The experiments in this study were conducted in a Scandinavian boreal forest, located in Evo, Finland. The proposed method was tested on four datasets (ALS data: a circle with a diameter of 60 m, multi-scan TLS data: 32 × 32 m) with heterogeneous tree species and structures. The results showed that the proposed probabilistic-based method obtains a good performance with a 3D distance residual of 0.069 m, and improved the accuracy of the registration when compared with the existing methods. Numéro de notice : A2019-318 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.08.008 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.08.008 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93356 [article]

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A CNN-based subpixel level DSM generation approach via single image super-resolution / Yongjun Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 10 (October 2019) . - pp 765 - 775 Titre : A CNN-based subpixel level DSM generation approach via single image super-resolution Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongjun Zhang, Auteur ; Zhi Zheng, Auteur ; Yimin Luo, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 765 - 775 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse de données [Termes descripteurs IGN] appariement d'images [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] fusion de données multisource [Termes descripteurs IGN] limite de résolution radiométrique [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] précision infrapixellaire [Termes descripteurs IGN] reconstruction d'image Résumé : (Auteur) Previous work for subpixel level Digital Surface Model (DSM) generation mainly focused on data fusion techniques, which are extremely limited by the difficulty of multisource data acquisition. Although several DSM super resolution (SR) methods have been developed to ease the problem, a new issue that plenty of DSM samples are needed to train the model is raised. Therefore, considering the original images have vital influence on its DSM's accuracy, we address the problem by directly improving images resolution. Several SR models are refined and brought into the traditional DSM generation process as an image quality improvement stage to construct an easy but effective workflow for subpixel level DSM generation. Experiments verified the validity and significance of bringing SR technology into this kind of application. Statistical analysis also confirmed that a subpixel level DSM with higher fidelity can be obtained more easily compared to directly DSM interpolation. Numéro de notice : A2019-524 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.10.765 date de publication en ligne : 01/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.10.765 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93997 [article]

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Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 11. Decision fusion of remote-sensing data for land cover classification / Arnaud Le Bris (2019)  

Public Titre de série : Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 11 Titre : Decision fusion of remote-sensing data for land cover classification Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Walid Ouerghemmi , Auteur ; Cyril Wendl, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Londres, New York : Academic Press Année de publication : 2019 Importance : pp 341 - 382 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] fusion de données multisource [Termes descripteurs IGN] image à très haute résolution [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image SPOT 6 [Termes descripteurs IGN] image SPOT 7 [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (Auteur) Very high spatial resolution (VHR) multispectral imagery enables a fine delineation of objects and a possible use of texture information. Other sensors provide a lower spatial resolution but an enhanced spectral or temporal information, permitting one to consider richer land cover semantics. So as to benefit from the complementary characteristics of these multimodal sources, a decision late fusion scheme is proposed. This makes it possible to benefit from the full capacities of each sensor, while dealing with both semantic and spatial uncertainties. The different remote-sensing modalities are first classified independently. Separate class membership maps are calculated and then merged at the pixel level, using decision fusion rules. A final label map is obtained from a global regularization scheme in order to deal with spatial uncertainties while conserving the contrasts from the initial images. It relies on a probabilistic graphical model involving a fit-to-data term related to merged class membership measures and an image-based contrast-sensitive regularization term. Conflict between sources can also be integrated into this scheme. Two experimental cases are presented. In the first case one considers the fusion of VHR multispectral imagery with lower spatial resolution hyperspectral imagery for fine-grained land cover classification problem in dense urban areas. In the second case one uses SPOT 6/7 satellite imagery and Sentinel-2 time series to extract urban area footprints through a two-step process: classifications are first merged in order to detect building objects, from which a urban area prior probability is derived and eventually merged to Sentinel-2 classification output for urban footprint detection. Numéro de notice : H2019-002 Thématique : IMAGERIE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : 10.1016/B978-0-12-817358-9.00017-2 date de publication en ligne : 02/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817358-9.00017-2 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93303

A TV prior for high-quality scalable multi-view stereo reconstruction / Andreas Kuhn in International journal of computer vision, vol 124 n° 1 (August 2017)  

Public [article]  inInternational journal of computer vision > vol 124 n° 1 (August 2017) . - pp 2 – 17 Titre : A TV prior for high-quality scalable multi-view stereo reconstruction Type de document : Article/Communication Auteurs : Andreas Kuhn, Auteur ; Heiko Hirschmüller, Auteur ; Daniel Scharstein, Auteur ; Helmut Mayer, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 2 – 17 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse d'image numérique [Termes descripteurs IGN] erreur [Termes descripteurs IGN] fusion d'images [Termes descripteurs IGN] fusion de données multisource [Termes descripteurs IGN] modèle stéréoscopique [Termes descripteurs IGN] reconstruction 3D [Termes descripteurs IGN] visibilité [Termes descripteurs IGN] voxel Résumé : (auteur) We present a scalable multi-view stereo method able to reconstruct accurate 3D models from hundreds of high-resolution input images. Local fusion of disparity maps obtained with semi-global matching enables the reconstruction of large scenes that do not fit into main memory. Since disparity maps may vary widely in quality and resolution, careful modeling of the 3D errors is crucial. We derive a sound stereo error model based on disparity uncertainty, which can vary spatially from tenths to several pixels. We introduce a feature based on total variation that allows pixel-wise classification of disparities into different error classes. For each class, we learn a disparity error distribution from ground-truth data using expectation maximization. We present a novel method for stochastic fusion of data with varying quality by adapting a multi-resolution volumetric fusion process that uses our error classes as a prior and models surface probabilities via an octree of voxels. Conflicts during surface extraction are resolved using visibility constraints and preference for voxels at higher resolutions. Experimental results on several challenging large-scale datasets demonstrate that our method yields improved performance both qualitatively and quantitatively. Numéro de notice : A2017-397 Thématique : IMAGERIE Nature : Article En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-016-0946-x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85934 [article]

Contributions méthodologiques pour la caractérisation des milieux par imagerie optique et lidar / Nesrine Chehata (2017)    

Public Titre : Contributions méthodologiques pour la caractérisation des milieux par imagerie optique et lidar : Habilitation à Diriger des Recherches Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nesrine Chehata , Auteur Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2017 Importance : 219 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Synthèse de travaux présentée en vue d’obtenir l’Habilitation à Diriger des Recherches délivrée par l’Université Paris-Est, Spécialité Informatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] attribut géomètrique [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification orientée objet [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 2D [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] forêt [Termes descripteurs IGN] fusion de données multisource [Termes descripteurs IGN] image optique [Termes descripteurs IGN] littoral [Termes descripteurs IGN] milieu urbain [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] segmentation [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] surface cultivée Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) [Avant-propos] Ce manuscrit présente mon parcours professionnel et une synthèse de mes travaux de recherche actuels et passés et ouvre ensuite les perspectives sur les développements futurs que j’envisage d’approfondir. Mes travaux de recherche portent sur des développements méthodologiques pour le traitement et l’analyse des images et des nuages de points 3D afin de répondre à des applications environnementales. Je m’intéresse tout particulièrement aux données de télédétection optique à Haute et Très Haute Résolution spatiale (HR, THR) et spectrale (hyperspectral, superspectral) et aux données actives type LiDAR pour la caractérisation des milieux par nuages de points 3D. Ces données seront présentées dans le chapitre 3. J’ai fait le choix de regrouper les méthodologies développées suivant trois grands axes de recherche qui correspondent à différentes étapes de la chaîne de traitement des données : 1) calcul et sélection d’attributs, 2) les techniques de segmentation, et 3) les techniques de classification pour la cartographie de l’occupation du Sol (ocs). Ces développements méthodologiques répondent à des besoins thématiques exprimés sur différents milieux : l’urbain, la forêt, le littoral et les milieux cultivés. Le choix des thématiques s’est fait en fonction des institutions dans lesquelles j’ai travaillé et des partenariats établis. Dans le chapitre 1, après la présentation de mon parcours, mon curriculum vitae sera détaillé suivant 4 axes ; les activités pédagogiques, scientifiques, le rayonnement scientifique et enfin les responsabilités scientifiques et administratives. Le chapitre 2 présente les besoins principaux en caractérisation des milieu, qui sont ensuite détaillés par type de milieu. Ces besoins vont justifier le choix des données de télédétection adaptées et vont définir un certain nombre de verrous scientifiques à lever. Les contributions méthodologiques seront présentées au chapitre 3 qui synthétise mes propres développements méthodologiques ainsi que les travaux de doctorants que j’ai co-encadrés. Les trois axes méthodologiques seront détaillés. Pour chaque axe, les verrous sont présentés. Les méthodologies sont d’abord présentées d’un point de vue théorique et ensuite leurs applications sont présentées suivant différents projets de recherche. Mes perspectives de recherches seront ensuite présentées dans le chapitre 4 illustrant les deux grands axes de recherche pour la cartographie de l’ocs à grande et large échelle sur lesquels je souhaite continuer à travailler : 1) l’apprentissage automatique avec intégration de données temporelles et 2) Fusion de données multi-sources. Note de contenu : 1. PARCOURS ET CURRICULUM VITAE 1.1. Parcours 1.2. Curriculum Vitae 2. BESOINS, DONNEES ET ENJEUX SCIENTIFIQUES 2.1. Besoins en cartographie de l'occupation du sol 2.2. Besoins en production de Modèles Numériques de Terrain (MNT) fins 2.3. Les données de télédétection utilisées 2.4. Besoins Vs. données 2.5. Les verrous scientifiques 3. BILAN DES ACTIVITES DE RECHERCHE 3.1. Méthodologies d'élaboration de produits cartographiques par télédétection 3.2. Calcul et sélection d'attributs 3.3. Segmentation 3.4. Classification - Apprentissage automatique Conclusion 4. PERSPECTIVES DE RECHERCHE 4.1. Axe apprentissage automatique 4.2. Axe fusion de données multi-sources 4.3. Axe segmentation sémantique et méthodes d'évaluation appliquées Conclusion 5. ANNEXES 5.1. Axe sélection d'attributs 5.2. Comparaison de données optiques et lidar 5.3. Axe apprentissage automatique 5.4. Axe segmentation Numéro de notice : 22685 Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : HDR Note de thèse : HDR : Informatique : UPE : 2017 Organisme de stage : LaSTIG-MATIS (IGN) En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01494206 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84445

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22685-01	THESE	Livre	Centre de documentation	Thèses	Disponible

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Fusion of graph embedding and sparse representation for feature extraction and classification of hyperspectral imagery / Fulin Luo in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 1 (January 2017)  

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An integrated framework for the spatio–temporal–spectral fusion of remote sensing images / Huanfeng Shen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)  

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On the impact of airborne gravity data to fused gravity field models / Dimitrios Bolkas in Journal of geodesy, vol 90 n° 6 (June 2016)  

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Mapping nocturnal light pollution / Jordi Corbera in GIM international [en ligne], vol 29 n° 11 (November 2015)

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Registration of aerial imagery and lidar data in desert areas using sand ridges / Na Li in Photogrammetric record, vol 30 n° 151 (September - November 2015)  

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Reconstruction de modèles 3D photoréalistes de façades à partir de données image et laser terrestre / Jérôme Demantké (2014)  

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3D range scan enhancement using image-based methods / Steffen Herbort in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 84 (October 2013)

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Object-based fusion of multitemporal multiangle ENVISAT ASAR and HJ-1B multispectral data for urban land-cover mapping / Yifang Ban in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 4 Tome 1 (April 2013)

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A quality prediction method for building model reconstruction using LiDAR data and topographic maps / R. You in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 9 (September 2011)

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Electromagnetic land surface classification through integration of optical and radar remote sensing data / J. Baek in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 4 (April 2011)

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