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Graph convolutional autoencoder model for the shape coding and cognition of buildings in maps / Xiongfeng Yan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 3 (March 2021)
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[article]
Titre : Graph convolutional autoencoder model for the shape coding and cognition of buildings in maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiongfeng Yan, Auteur ; Tinghua Ai, Auteur ; Min Yang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 490 - 512 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] apprentissage non-dirigé
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] codage
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] mesure géométrique
[Termes IGN] modélisation du bâti
[Termes IGN] représentation cognitive
[Termes IGN] représentation spatialeRésumé : (auteur) The shape of a geospatial object is an important characteristic and a significant factor in spatial cognition. Existing shape representation methods for vector-structured objects in the map space are mainly based on geometric and statistical measures. Considering that shape is complicated and cognitively related, this study develops a learning strategy to combine multiple features extracted from its boundary and obtain a reasonable shape representation. Taking building data as example, this study first models the shape of a building using a graph structure and extracts multiple features for each vertex based on the local and regional structures. A graph convolutional autoencoder (GCAE) model comprising graph convolution and autoencoder architecture is proposed to analyze the modeled graph and realize shape coding through unsupervised learning. Experiments show that the GCAE model can produce a cognitively compliant shape coding, with the ability to distinguish different shapes. It outperforms existing methods in terms of similarity measurements. Furthermore, the shape coding is experimentally proven to be effective in representing the local and global characteristics of building shape in application scenarios such as shape retrieval and matching. Numéro de notice : A2021-166 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1768260 Date de publication en ligne : 25/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1768260 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97100
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 3 (March 2021) . - pp 490 - 512[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2021031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Systematic error reduction in geometric measurements based on altimetric enrichment of geographical features / Jean-François Girres in Cartographica, vol 53 n° 1 (Spring 2018)
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[article]
Titre : Systematic error reduction in geometric measurements based on altimetric enrichment of geographical features Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-François Girres , Auteur
Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 52 - 61 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] données localisées 2D
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] mesure géométrique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] Triangulated Irregular NetworkRésumé : (Auteur) In most GIS software, geometric measurements (length, area) computed from the geometry of vector objects are performed in two dimensions, which generates systematic underestimates. Several reasons can explain this critical situation: two of these include deficiencies in the geometric modelling of vector data and absence of correctly implemented methods for computing measurements using altitudes. To reduce the systematic error in geometric measurements caused by the omission of altitudes, methods are proposed to (1) enrich the geometry of geographical features using external altimetric data and (2) compute length and area using altitudes. These propositions are implemented in a model that allows any GIS user to take terrain into account in the computation of length and area and estimate the underestimation involved in two-dimensional measurements. Experiments are finally performed to illustrate the functioning of the model and test the impact of the quality of several altimetric data sources. Results demonstrate that freely available digital elevation models reduce measurement error. Based on comparisons with high-resolution databases, the results also show that omitting the terrain is not sufficient to assess the entire measurement error, which is also affected by other processes, such as digitizing error and cartographic projection. Numéro de notice : A2018-207 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3138/cart.53.1.2017-0006 Date de publication en ligne : 21/03/2018 En ligne : https://doi.org/10.3138/cart.53.1.2017-0006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89923
in Cartographica > vol 53 n° 1 (Spring 2018) . - pp 52 - 61[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 031-2018011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Réduction de l'erreur systématique de mesure géométrique par enrichissement altimétrique des données géographiques / Jean-François Girres in Cartes & Géomatique, n° 233 (septembre - novembre 2017)
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[article]
Titre : Réduction de l'erreur systématique de mesure géométrique par enrichissement altimétrique des données géographiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-François Girres , Auteur
Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 85 - 96 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] BD Topo MNT
[Termes IGN] calcul d'itinéraire
[Termes IGN] correction géométrique
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] erreur de mesure
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] mesure géométrique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] qualité des donnéesRésumé : (Auteur) Dans la majorité des logiciels SIG, les mesures géométriques (longueur, surface) calculées à partir de la géométrie des objets vectoriels sont réalisées en deux dimensions, ce qui génère des sous-estimations systématiques. Plusieurs raisons peuvent expliquer cette situation, comme les lacunes en termes de modélisation géométrique des données vectorielles, ou encore l'absence de méthodes correctement implémentées pour calculer ces mesures à l'aide d'altitudes. Afin de réduire l'erreur systématique impliquée par l'omission des altitudes dans les mesures géométriques, cet article propose des méthodes pour (1) enrichir la géométrie des objets géographiques en utilisant des données altimétriques provenant de sources externes, (2) calculer la longueur et la surface à l'aide d'altitudes. Ces propositions sont mises en oeuvre au sein d'un modèle permettant à tout utilisateur de SIG de prendre en compte le terrain dans les calculs de longueur et de surface, et ainsi d'évaluer la sous-estimation systématique impliquée par des mesures géométriques en deux dimensions. Une expérimentation est ensuite réalisée pour illustrer le fonctionnement du modèle et tester l'impact de la qualité de plusieurs sources de données altimétriques sur les mesures géométriques. Les résultats démontrent que les modèles numériques d'élévation disponibles gratuitement permettent de réduire de manière réaliste l'erreur de mesure. Sur la base de comparaisons avec des bases de données à haute résolution, l'expérimentation montre également que l'omission du terrain n'est pas suffisante pour expliquer la totalité de l'erreur de mesure. En effet, ceci suppose de modéliser et combiner d'autres processus accumulés sur des données vectorielles impactant les mesures géométriques, telles que l'erreur de saisie ou encore la projection cartographique. Numéro de notice : A2017-740 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88743
in Cartes & Géomatique > n° 233 (septembre - novembre 2017) . - pp 85 - 96[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2017021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Documents numériques
en open access
Réduction de l'erreur systématique ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDFMultiview marker-free registration of forest terrestrial laser scanner data with embedded confidence metrics / David Kelbe in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 2 (February 2017)
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[article]
Titre : Multiview marker-free registration of forest terrestrial laser scanner data with embedded confidence metrics Type de document : Article/Communication Auteurs : David Kelbe, Auteur ; Jan Van Aardt, Auteur ; Paul Romanczyk, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 729 - 741 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] carte de confiance
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] mesure géométrique
[Termes IGN] New York (Etats-Unis ; état)
[Termes IGN] numérisation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] structure d'un peuplement forestier
[Termes IGN] superpositionRésumé : (Auteur) Terrestrial laser scanning has demonstrated increasing potential for rapid comprehensive measurement of forest structure, especially when multiple scans are spatially registered in order to reduce the limitations of occlusion. Although marker-based registration techniques (based on retro-reflective spherical targets) are commonly used in practice, a blind marker-free approach is preferable, insofar as it supports rapid operational data acquisition. To support these efforts, we extend the pairwise registration approach of our earlier work, and develop a graph-theoretical framework to perform blind marker-free global registration of multiple point cloud data sets. Pairwise pose estimates are weighted based on their estimated error, in order to overcome pose conflict while exploiting redundant information and improving precision. The proposed approach was tested for eight diverse New England forest sites, with 25 scans collected at each site. Quantitative assessment was provided via a novel embedded confidence metric, with a mean estimated root-mean-square error of 7.2 cm and 89% of scans connected to the reference node. This paper assesses the validity of the embedded multiview registration confidence metric and evaluates the performance of the proposed registration algorithm. Numéro de notice : A2017-142 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2614251 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2614251 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84630
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 2 (February 2017) . - pp 729 - 741[article]Systematic effects in laser scanning and visualization by confidence regions / Karl Rudolf Koch in Journal of applied geodesy, vol 10 n° 4 (December 2016)
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[article]
Titre : Systematic effects in laser scanning and visualization by confidence regions Type de document : Article/Communication Auteurs : Karl Rudolf Koch, Auteur ; Jan Martin Brockmann, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 247 – 257 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] carte de confiance
[Termes IGN] covariance
[Termes IGN] densité de probabilité
[Termes IGN] distribution de Gauss
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] ellipsoïde (géodésie)
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] mesure géométrique
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] visualisationRésumé : (auteur) A new method for dealing with systematic effects in laser scanning and visualizing them by confidence regions is derived. The standard deviations of the systematic effects are obtained by repeatedly measuring three-dimensional coordinates by the laser scanner. In addition, autocovariance and cross-covariance functions are computed by the repeated measurements and give the correlations of the systematic effects. The normal distribution for the measurements and the multivariate uniform distribution for the systematic effects are applied to generate random variates for the measurements and random variates for the measurements plus systematic effects. Monte Carlo estimates of the expectations and the covariance matrix of the measurements with systematic effects are computed. The densities for the confidence ellipsoid for the measurements and the confidence region for the measurements with systematic effects are obtained by relative frequencies. They only depend on the size of the rectangular volume elements for which the densities are determined. The problem of sorting the densities is solved by sorting distances together with the densities. This allows a visualization of the confidence ellipsoid for the measurements and the confidence region for the measurements with systematic effects. Numéro de notice : A2016-975 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1515/jag-2016-0012 En ligne : https://doi.org/10.1515/jag-2016-0012 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83682
in Journal of applied geodesy > vol 10 n° 4 (December 2016) . - pp 247 – 257[article]Advanced spatio-temporal filtering techniques for photogrammetric image sequence analysis in civil engineering material testing / F. Liebold in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 111 (January 2016)
PermalinkPermalinkSnow depth estimation based on multipath phase combination of GPS triple-frequency signals / Kegen Yu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 9 (September 2015)
PermalinkPermalinkSurface reconstruction and landslide displacement measurements with Pléiades satellite images / André Stumpf in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 95 (September 2014)
PermalinkDevelopment of a new stereo-panorama system based on off-the-shelf stereo cameras / Amir Shahrokh Amini in Photogrammetric record, vol 29 n° 146 (June - August 2014)
PermalinkA parcel shape index for use in land consolidation planning / Demetris Demetriou in Transactions in GIS, vol 17 n° 6 (December 2013)
PermalinkEstimation de l'imprécision des mesures géométriques de longueur et de surface / Jean-François Girres in Cartes & Géomatique, n° 215 (mars 2013)
PermalinkMesures de déformées initiales de poutres métalliques procédés topométriques au service d'essai statiques / V. Barras in XYZ, n° 133 (décembre 2012 - février 2013)
Permalinkvol 26 n° 136 - December 2011 - February 2012 - Special issue: ISPRS commission V [5] Symposium 2010 close range image measurement techniques (Bulletin de Photogrammetric record) / Remote sensing and photogrammetry society
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