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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)
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 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 urbaineRésumé : (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 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
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 146 (December 2018) . - pp 197 - 210[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 : Large scale road network extraction in forested moutainous areas using airborne laser scanning data Type de document : Article/Communication Auteurs : António Ferraz Congrès : IGARSS 2014, International Geoscience And Remote Sensing Symposium (13 - 18 juillet 2014; Québec) 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 graphesRésumé : (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 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 Documents numériques
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Large scale road network extraction... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
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 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 stochastiqueRésumé : (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 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
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'imageRésumé : (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 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30995
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 194 (Mai 2011) . - pp 2 - 15[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-2011021 RAB Revue Centre de documentation En réserve 3L Disponible 018-2011022 RAB Revue Centre de documentation En réserve 3L Disponible
Titre : Lidar waveform modeling using a marked point process Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Mallet Congrès : ICIP 2009, IEEE International Conference on Image Processing (7 - 10 novembre 2009; Le Caire, Egypte) Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 07/11/2009 Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes descripteurs IGN] algorithme du recuit simulé
[Termes descripteurs IGN] chaîne de Markov
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] forme d'onde
[Termes descripteurs IGN] lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes descripteurs IGN] milieu urbain
[Termes descripteurs IGN] processus ponctuel marqué
[Termes descripteurs IGN] reconstruction du signal
[Termes descripteurs IGN] semis de points
[Termes descripteurs IGN] signal laser
[Termes descripteurs IGN] signal lidarRésumé : (Auteur) Lidar waveforms are 1D signal consisting of a train of echoes where each of them correspond to a scattering target of the Earth surface. Modeling these echoes with the appropriate parametric function is necessary to retrieve physical information about these objects and characterize their properties. This paper presents a marked point process based model to reconstruct a lidar signal in terms of a set of parametric functions. The model takes into account both a data term which measures the coherence between the models and the waveforms, and a regularizing term which introduces physical knowledge on the reconstructed signal. We search for the best configuration of functions by performing a Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo sampler coupled with a simulated annealing. Results are finally presented on different kinds of signals in urban areas. Numéro de notice : 13911 Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Communication Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64296 Documents numériques
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