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Crater detection and registration of planetary images through marked point processes, multiscale decomposition, and region-based analysis / David Solarna in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 9 (September 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 9 (September 2020) . - pp 6039 - 6058 Titre : Crater detection and registration of planetary images through marked point processes, multiscale decomposition, and region-based analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : David Solarna, Auteur ; Alberto Gotelli, Auteur ; Jacqueline Le Moigne, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 6039 - 6058 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] cratère [Termes descripteurs IGN] détection de contours [Termes descripteurs IGN] distance de Hausdorff [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] image multitemporelle [Termes descripteurs IGN] image thermique [Termes descripteurs IGN] Mars (planète) [Termes descripteurs IGN] ondelette [Termes descripteurs IGN] processus ponctuel marqué [Termes descripteurs IGN] séparateur à vaste marge [Termes descripteurs IGN] transformation de Hough [Termes descripteurs IGN] zone d'intérêt Résumé : (auteur) Because of the large variety of planetary sensors and spacecraft already collecting data and with many new and improved sensors being planned for future missions, planetary science needs to integrate numerous multimodal image sources, and, as a consequence, accurate and robust registration algorithms are required. In this article, we develop a new framework for crater detection based on marked point processes (MPPs) that can be used for planetary image registration. MPPs were found to be effective for various object detection tasks in Earth observation, and a new MPP model is proposed here for detecting craters in planetary data. The resulting spatial features are exploited for registration, together with fitness functions based on the MPP energy, on the mean directed Hausdorff distance, and on the mutual information. Two different methods—one based on birth–death processes and region-of-interest analysis and the other based on graph cuts and decimated wavelets—are developed within the proposed framework. Experiments with a large set of images, including 13 thermal infrared and visible images of the Mars surface, 20 semisimulated multitemporal pairs of images of the Mars surface, and a real multitemporal image pair of the Lunar surface, demonstrate the effectiveness of the proposed framework in terms of crater detection performance as well as for subpixel registration accuracy. Numéro de notice : A2020-526 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2970908 date de publication en ligne : 18/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2970908 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95704 [article]

Detection of individual trees in urban alignment from airborne data and contextual information: A marked point process approach / Josselin Aval in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 146 (December 2018) . - pp 197 - 210 Titre : Detection of individual trees in urban alignment from airborne data and contextual information: A marked point process approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Josselin Aval, Auteur ; Jean Demuynck, Auteur ; Emmanuel Zenou, Auteur ; Sophie Fabre, Auteur ; David Sheeren , Auteur ; Mathieu Fauvel, Auteur ; Karine R.M. Adeline, Auteur ; Xavier Briottet , Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 197 - 210 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] arbre urbain [Termes descripteurs IGN] canopée [Termes descripteurs IGN] détection d'arbres [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] hauteur des arbres [Termes descripteurs IGN] houppier [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] prise en compte du contexte [Termes descripteurs IGN] processus ponctuel marqué [Termes descripteurs IGN] système d'information géographique [Termes descripteurs IGN] Toulouse [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (Auteur) With the current expansion of cities, urban trees have an important role for preserving the health of its inhabitants. With their evapotranspiration, they reduce the urban heat island phenomenon, by trapping CO2 emission, improve air quality. In particular, street trees or alignment trees, create shade on the road network, are structuring elements of the cities and decorate the roads. Street trees are also subject to specific conditions as they have little space for growth, are pruned and can be affected by the spread of diseases in single-species plantations. Thus, their detection, identification and monitoring are necessary. In this study, an approach is proposed for mapping these trees that are characteristic of the urban environment. Three areas of the city of Toulouse in the south of France are studied. Airborne hyperspectral data and a Digital Surface Model (DSM) for high vegetation detection are used. Then, contextual information is used to identify the street trees. Indeed, Geographic Information System (GIS) data are considered to detect the vegetation canopies close to the streets. Afterwards, individual street tree crown delineation is carried out by modeling the discriminative contextual features of individual street trees (hypotheses of small angle between the trees and similar heights) based on Marked Point Process (MPP). Compared to a baseline individual tree crown delineation method based on region growing, our method logically provides the best results with F-score values of 91%, 75% and 85% against 70%, 41% and 20% for the three studied areas respectively. Our approach mainly succeeds in identifying the street trees. In addition, the contribution of the angle, the height and the GIS data in the street tree mapping has been studied. The results encourage the use of the angle, the height and the GIS data together. However, with only the angle and the height, the results are similar to those obtained with the inclusion of the GIS data for the first and the second study cases with F-score values of 88%, 79% and 62% against 91%, 75% and 85% for the three study cases respectively. Finally, it is shown that the GIS data only is not sufficient. Numéro de notice : A2018-538 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.09.016 date de publication en ligne : 21/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.09.016 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91552 [article]

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Large scale road network extraction in forested moutainous areas using airborne laser scanning data / António Ferraz (2014)    

Public Titre : Large scale road network extraction in forested moutainous areas using airborne laser scanning data Type de document : Article/Communication Auteurs : António Ferraz , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Congrès : IGARSS 2014, International Geoscience And Remote Sensing Symposium (13 - 18 juillet 2014; Québec) , Commanditaire Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2014 Importance : pp 4315 - 4318 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] extraction du réseau routier [Termes descripteurs IGN] forêt alpestre [Termes descripteurs IGN] France (administrative) [Termes descripteurs IGN] montagne [Termes descripteurs IGN] processus ponctuel marqué [Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes [Termes descripteurs IGN] théorie des graphes Résumé : (auteur) In this work, we present an approach that is able to deal with large-scale road network mapping. While former methods focus on delineating patches of roads without computing a coherent road network, we formulate a very large number of road hypothesis that are pruned using a graph reasoning and weak a priori knowledge on road behavior. The initial solution is computed by means of two machine learning and pattern recognition state-of-the-art methods (namely, Random Forest classification and Marked Point Process) that allow to process very large areas in little time with very satisfactory results. Numéro de notice : C2014-024 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2014.6947444 date de publication en ligne : 06/11/2014 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6947444 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92029

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LIBRJMCMC: an open-source generic C++ library for stochastic optimization / Mathieu Brédif (2012)  

Public contenu dans Proceedings, Commission 3, XXII ISPRS Congress, 25 August – 01 September 2012, Melbourne, Australia / M. Shortis (2012)   Titre : LIBRJMCMC: an open-source generic C++ library for stochastic optimization Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathieu Brédif , Auteur ; Olivier Tournaire, Auteur Congrès : ISPRS 2012, 22th international congress (25 aout - 1er septembre 2012; Melbourne, Australie), Commanditaire Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2012 Collection : International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, ISSN 0252-8231 num. 39-B3 Importance : pp 259 - 264 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Produits informatiques [Termes descripteurs IGN] algorithme du recuit simulé [Termes descripteurs IGN] algorithme RJ-MCMC [Termes descripteurs IGN] bibliothèque logicielle [Termes descripteurs IGN] code source libre [Termes descripteurs IGN] processus ponctuel marqué [Termes descripteurs IGN] programmation stochastique Résumé : (auteur) The LIBRJMCMC is an open source C++ library that solves optimization problems using a stochastic framework. The library is primarily intended for but not limited to research purposes in computer vision, photogrammetry and remote sensing, as it has initially been developed in the context of extracting building footprints from digital elevation models using a marked point process of rectangles. It has been designed to be both highly modular and extensible, and have computational times comparable to a code specifically designed for a particular application, thanks to the powerful paradigms of metaprogramming and generic programming. The proposed stochastic optimization is built on the coupling of a stochastic Reversible-Jump Markov Chain Monte Carlo (RJMCMC) sampler and a simulated annealing relaxation. This framework allows, with theoretical guarantees, the optimization of an unrestricted objective function without requiring any initial solution. The modularity of our library allows the processing of any kind of input data, whether they are 1D signals (e.g. LiDAR or SAR waveforms), 2D images, 3D point clouds... The library user has just to define a few modules describing its domain specific context: the encoding of a configuration (e.g. its object type in a marked point process context), reversible jump kernels (e.g. birth, death, modifications...), the optimized energies (e.g. data and regularization terms) and the probabilized search space given by the reference process. Similar to this extensibility in the application domain, concepts are clearly and orthogonally separated such that it is straightforward to customize the convergence test, the temperature schedule, or to add visitors enabling visual feedback during the optimization. The library offers dedicated modules for marked point processes, allowing the user to optimize a Maximum A Posteriori (MAP) criterion with an image data term energy on a marked point process of rectangles. Numéro de notice : C2012-014 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprsarchives-XXXIX-B3-23-2012 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XXXIX-B3-259-2012 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94277

Approche non supervisée par processus ponctuels marqués pour l'extraction d'objets à partir d'images aériennes et satellitaires / S. Ben Hadj in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 194 (Mai 2011)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 194 (Mai 2011) . - pp 2 - 15 Titre : Approche non supervisée par processus ponctuels marqués pour l'extraction d'objets à partir d'images aériennes et satellitaires Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Ben Hadj, Auteur ; F. Chatelain, Auteur ; Xavier Descombes, Auteur ; Josiane Zerubia, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp 2 - 15 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] algorithme du recuit simulé [Termes descripteurs IGN] classification non dirigée [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] extraction automatique [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image satellite [Termes descripteurs IGN] processus ponctuel marqué [Termes descripteurs IGN] traitement d'image Résumé : (Auteur) Les modèles de processus ponctuels marqués ont été précédemment appliqués avec succès pour résoudre des problèmes d'extraction de réseaux de formes à partir d'images aériennes et satellitaires haute résolution. L'avantage de ces modèles est qu'ils prennent en compte la géométrie des objets à extraire. En particulier, les objets de l'image sont représentés par un ensemble de formes géométriques dont la disposition est gouvernée par deux types d'énergies : une énergie d'attache aux données qui lie les objets à l'image traitée, et une énergie de régularisation qui permet d'introduire des connaissances a priori sur le réseau d'objets. Par ailleurs, des paramètres qui traduisent l'influence de ces énergies sont introduits dans la définition de ce modèle. Afin d'assurer une extraction automatique des objets, une méthode d'estimation des paramètres en question, fondée sur une version stochastique de l'algorithme Espérance-Maximisation, a été étudiée et a conduit à des résultats prometteurs sur un exemple simple de processus ponctuels d'objets circulaires. Nous proposons de prolonger cette étude afin d'extraire des formes géométriques plus générales, i.e. des formes elliptiques et rectangulaires. Nous abordons ainsi plusieurs applications ; à savoir l'extraction de flamants roses, de houppiers d'arbres, de bateaux dans un port maritime, de la trace au sol du bâti ainsi que la détection de tentes de réfugiés. L'originalité majeure de ce travail réside dans la définition des composantes de l'énergie qui permettent de modéliser l'alignement des navires à quai, ainsi que les interactions qui existent entre les bâtiments tout en restant dans un cadre automatique. Numéro de notice : A2011-217 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30995 [article]

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Lidar waveform modeling using a marked point process / Clément Mallet (07/11/2009) 

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A geometric stochastic approach based on marked point processes for road mark detection from high resolution aerial images / Olivier Tournaire in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 6 (November - December 2009)  

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Use Markov random fields for automatic cloud-shadow detection on high resolution / Sylvie Le Hégarat-Mascle in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 4 (July - August 2009)

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Automatic building extraction from DEMs using an object approach and application to the 3D-city modeling / Florent Lafarge in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 3 (May - June 2008)  

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Rectangular road marking detection with marked point processes / Olivier Tournaire (2007)    

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Automatic 3D building reconstruction from DEMs: an application to Pleiades simulations / Florent Lafarge in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 184 (Décembre 2006) 

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