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Hierarchical classification of pole‐like objects in mobile laser scanning point clouds / Rufei Liu in Photogrammetric record, vol 35 n° 169 (March 2020)
Titre : Hierarchical classification of pole‐like objects in mobile laser scanning point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Rufei Liu, Auteur ; Peng Wang, Auteur ; Zhaojin Yan, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 81 - 107 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] analyse de la valeur
[Termes descripteurs IGN] classification ascendante hiérarchique
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] lidar mobile
[Termes descripteurs IGN] milieu urbain
[Termes descripteurs IGN] semis de points
[Termes descripteurs IGN] valeur propreRésumé : (Auteur) For the classification of pole‐like objects (trees, lamp posts, traffic lights and traffic signs) in mobile laser scanning (MLS) point clouds, a hierarchical classification method is proposed. The method consists of three major steps. (1) The objects’ cylindrical column sections are detected based on the characteristics of arc‐like points using RANSAC after denoising. (2) These detected objects are roughly classified into trees and man‐made poles based on the azimuthal coverage of point clouds above the cylindrical column. (3) Eigenvalue analysis and the principal direction of the upper pole projections are used to differentiate lamp posts, traffic lights and traffic signs. Experimental analysis shows that the method can effectively identify different types of pole‐like objects. Numéro de notice : A2020-133 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/phor.12307 date de publication en ligne : 10/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12307 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94819
in Photogrammetric record > vol 35 n° 169 (March 2020) . - pp 81 - 107[article]
Titre : Automated extraction of lane markings from mobile LiDAR point clouds based on fuzzy inference Type de document : Article/Communication Auteurs : Heidar Rastiveis, Auteur ; Alireza Shams, Auteur ; Wayne A. Sarasua, Auteur ; Jonathan Li, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 149 - 166 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] autoroute
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] extraction automatique
[Termes descripteurs IGN] extraction de points
[Termes descripteurs IGN] extraction du réseau routier
[Termes descripteurs IGN] Inférence floue
[Termes descripteurs IGN] lidar mobile
[Termes descripteurs IGN] modélisation 3D
[Termes descripteurs IGN] semis de points
[Termes descripteurs IGN] transformation de HoughRésumé : (Auteur) Mobile LiDAR systems (MLS) are rapid and accurate technologies for acquiring three-dimensional (3D) point clouds that can be used to generate 3D models of road environments. Because manual extraction of desirable features such as road traffic signs, trees, and pavement markings from these point clouds is tedious and time-consuming, automatic information extraction of these objects is desirable. This paper proposes a novel automatic method to extract pavement lane markings (LMs) using point attributes associated with the MLS point cloud based on fuzzy inference. The proposed method begins with dividing the MLS point cloud into a number of small sections (e.g. tiles) along the route. After initial filtering of non-ground points, each section is vertically aligned. Next, a number of candidate LM areas are detected using a Hough Transform (HT) algorithm and considering a buffer area around each line. The points inside each area are divided into “probable-LM” and “non-LM” clusters. After extracting geometric and radiometric descriptors for the “probable-LM” clusters and analyzing them in a fuzzy inference system, true-LM clusters are eventually detected. Finally, the extracted points are enhanced and transformed back to their original position. The efficiency of the method was tested on two different point cloud datasets along 15.6 km and 9.5 km roadway corridors. Comparing the LMs extracted using the algorithm with the manually extracted LMs, 88% of the LM lines were successfully extracted in both datasets. Numéro de notice : A2020-047 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.12.009 date de publication en ligne : 20/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.12.009 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94558
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 160 (February 2020) . - pp 149 - 166[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2020023 DEP-RECP Revue MATIS Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020022 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Analysis of the usability of mobile laser scanning data in snowy conditions / Mathilde Letard (2019)
Titre : Analysis of the usability of mobile laser scanning data in snowy conditions Type de document : Mémoire Auteurs : Mathilde Letard, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2019 Importance : 67 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] Antarctique
[Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement
[Termes descripteurs IGN] changement climatique
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] lidar mobile
[Termes descripteurs IGN] manteau neigeux
[Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface
[Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrainIndex. décimale : PROJET Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Les modèles climatiques sont essentiels dans la lutte contre le changement climatique, et les connaissances sur les environnements polaires nécessaires à leur création. Le projet GRAVLASER du Finnish Geospatial Research Institute a été créé dans le but d’approfondir la connaissance de l’Antarctique par le biais du LIDAR. Cette étude montre que le LIDAR mobile peut produire des modèles numériques de terrains enneigés de haute résolution et que ceux-ci sont assez précis pour réaliser des mesures de gravité et des études sur la neige. Elle démontre ainsi l’existence d’une option permettant de contourner les obstacles techniques créés par le climat très rude de l’Antarctique tout en permettant d’améliorer les modèles climatiques dans la région. Ce travail explore aussi l’influence des conditions d’acquisition des données et de leur traitement sur les modèles finaux et propose une chaîne de production et des outils de visualisation et de comparaison de ceux-ci. Note de contenu : Introduction
1. Context and characteristics of the study
1.1 Context and presentation of the data
1.2 State of the art on snow covered surfaces modelling
1.3 Method followed
2. Data processing
2.1 Pre-processing
2.2 Creation of the reference surface model
2.3 Testing of different DTM generating methods
3. Analysis of the output and the results
3.1 Results obtained using MLS in snowy conditions
3.2 Discussion
Conclusion
A. GANTT Diagram of the project
B. Calibration proofing
C. Distance threshold
D. Characteristics of the files
E. DTMs comparisons
F. Visualization tool
G. Comparison toolNuméro de notice : 26118 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Finnish Geospatial Research Institute Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93860 Documents numériques
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Analysis of the usability of mobile laser scanning data... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Road safety evaluation through automatic extraction of road horizontal alignments from Mobile LiDAR System and inductive reasoning based on a decision tree Type de document : Article/Communication Auteurs : José Antonio Martin-Jimenez, Auteur ; Santiago Zazo, Auteur ; José Juan Arranz Justel, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 334 - 346 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] accident de la route
[Termes descripteurs IGN] arbre de décision
[Termes descripteurs IGN] cohérence géométrique
[Termes descripteurs IGN] données GNSS
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] Espagne
[Termes descripteurs IGN] extraction du réseau routier
[Termes descripteurs IGN] indice de risque
[Termes descripteurs IGN] lidar mobile
[Termes descripteurs IGN] raisonnement
[Termes descripteurs IGN] sécurité routière
[Termes descripteurs IGN] segmentation
[Termes descripteurs IGN] semis de points
[Termes descripteurs IGN] triangulation de DelaunayRésumé : (auteur) Safe roads are a necessity for any society because of the high social costs of traffic accidents. This challenge is addressed by a novel methodology that allows us to evaluate road safety from Mobile LiDAR System data, taking advantage of the road alignment due to its influence on the accident rate. Automation is obtained through an inductive reasoning process based on a decision tree that provides a potential risk assessment. To achieve this, a 3D point cloud is classified by an iterative and incremental algorithm based on a 2.5D and 3D Delaunay triangulation, which apply different algorithms sequentially. Next, an automatic extraction process of road horizontal alignment parameters is developed to obtain geometric consistency indexes, based on a joint triple stability criterion. Likewise, this work aims to provide a powerful and effective preventive and/or predictive tool for road safety inspections. The proposed methodology was implemented on three stretches of Spanish roads, each with different traffic conditions that represent the most common road types. The developed methodology was successfully validated through as-built road projects, which were considered as “ground truth.” Numéro de notice : A2018-541 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.10.004 date de publication en ligne : 21/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.10.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91565
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 146 (December 2018) . - pp 334 - 346[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018131 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2018133 DEP-EXM Revue MATIS Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018132 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : In-situ measurements from mobile platforms: An emerging approach to address the old challenges associated with forest inventories Type de document : Article/Communication Auteurs : Xinlian Liang, Auteur ; Antero Kukko, Auteur ; Juha Hyyppä, Auteur ; Matti Lehtomäki, Auteur ; Jiri Pyorala, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 97 - 107 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] estimation de précision
[Termes descripteurs IGN] exhaustivité des données
[Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes descripteurs IGN] lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] lidar mobile
[Termes descripteurs IGN] semis de points
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (Auteur) Accurate assessments of forest resources rely on ground truth data that are collected via in-situ measurements, which are fundamental for all other statistical- and/or remote-sensing-based deductions on quantified forest attributes. The major bottleneck of the current in-situ observation system is that the data collection is time consuming, and, thus, limited in extent, which potentially biases any further inferences made. Consequently, conventional field-data-collection approaches can hardly keep pace with the coverage, scale and frequency required for contemporary and future forest inventories. In-situ measurements from mobile platforms seem to be a promising technique to solve this problem and are estimated at least 10 times faster than static techniques (e.g., terrestrial laser scanning, TLS) at the plot level. However, the mobile platforms are still at the very early stages of development, and it is unclear which three-dimensional (3D) forest measurements the mobile systems can provide and at what accuracy. This study presents a quantitative evaluation of the performance of mobile platforms in a variety of forest conditions and through a comparison with state-of-the-art static in-situ observations. Two mobile platforms were used to collect field data, where the same laser-scanning system was both mounted on top of a vehicle and wore by an operator. The static in-situ observation from TLS is used as a baseline for the evaluation. All point clouds involved were processed through the same processing chain and compared to conventional manual measurement. The evaluation results indicate that the mobile platforms can assess homogeneous forests as well as static observations, but they cannot yet assess heterogeneous forest as required by practical applications. The major challenge is twofold: mobile-data coverage and accuracy. Future research should focus on the robust registration techniques between strips, especially in complex forest conditions, since errors of data registration results in significant impacts on tree attributes estimation accuracy. In cases that the spatial inconstancy cannot be eliminated, attributes estimation in single strips, i.e., the multi-single-scan approach, is an alternative. Meanwhile, operator training deserves attention since the data quality from mobile platforms is partly determined by the operators’ selection of trajectory in the field. Numéro de notice : A2018-357 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.04.019 date de publication en ligne : 18/06/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90591
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 143 (September 2018) . - pp 97 - 107[article]Réservation
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