Centre dedocumentation
scientifique

3D building reconstruction from single street view images using deep learning / Hui En Pang in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 112 (August 2022)

Public [article]  inInternational journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 112 (August 2022) . - n° 102859 Titre : 3D building reconstruction from single street view images using deep learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Hui En Pang, Auteur ; Filip Biljecki, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 102859 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] empreinte [Termes IGN] Helsinki [Termes IGN] image Streetview [Termes IGN] maillage [Termes IGN] morphologie urbaine [Termes IGN] précision géométrique (imagerie) [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] segmentation d'image Numéro de notice : A2022-553 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101160 [article]

Évaluation de la qualité de modèles 3D issus de nuages de points / Tania Landes in XYZ, n° 171 (juin 2022)

Public [article]  inXYZ > n° 171 (juin 2022) . - pp 14 - 24 Titre : Évaluation de la qualité de modèles 3D issus de nuages de points Type de document : Article/Communication Auteurs : Tania Landes, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 14 - 24 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] maquette numérique [Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM [Termes IGN] précision géométrique (imagerie) [Termes IGN] qualité du modèle [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] semis de points Résumé : (Auteur) La modélisation 3D répond à la fois à un enjeu économique, mais aussi environnemental, que ce soit à l’échelle du bâtiment ou de la ville. Ces dix dernières années, les techniques d’acquisition ont considérablement évolué du point de vue de leur rapidité, du volume de données à gérer, de l’hétérogénéité des informations acquises par les systèmes multicapteurs, de même que des méthodes de traitement des données. De nouveaux processus sont nés de ces bouleversements, comme le processus “scan-to-BIM”, caractérisant les étapes menant du nuage de points à une maquette numérique intelligente. En adoptant la maquette numérique, intégrée dans un processus collaboratif BIM (Building Information Modeling), les acteurs du bâtiment sont en mesure d’effectuer des simulations et de réduire, en plus des coûts, l’impact environnemental lié aux interventions sur le bâtiment, tout au long de son cycle de vie. En pratique, pour aboutir à une maquette numérique intelligente du bâtiment à partir d’un relevé de l’existant, de nombreux verrous technologiques sont à lever. Dans ce contexte, j’ai eu l’occasion d’encadrer divers travaux de recherches portant sur les thématiques allant de l’acquisition de données 3D (généralement sous forme de nuages de points 3D) à leur traitement, jusqu’à la production de la maquette numérique comme résumé dans le numéro 167 de la revue XYZ [Landes, 2021]. Dans la continuité de ce résumé, et comme l’annonçait la conclusion de ce dernier, cette suite se concentre sur la question de la qualité des livrables 3D détaillés dans [Landes, 2020]. Numéro de notice : A2022-521 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101066 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
112-2022022	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	En circulation Exclu du prêt
112-2022021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Application oriented quality evaluation of Gaofen-7 optical stereo satellite imagery / Jiaojiao Tian in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-1-2022 (2022 edition)  

Public [article]  inISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol V-1-2022 (2022 edition) . - pp 145 - 152 Titre : Application oriented quality evaluation of Gaofen-7 optical stereo satellite imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiaojiao Tian, Auteur ; Xiangyu Zhuo, Auteur ; Xiangtian Yuan, Auteur ; Corentin Henry, Auteur ; Pablo d' Angelo, Auteur ; Thomas Krauss, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 145 - 152 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] Allemagne [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] extraction du réseau routier [Termes IGN] image Gaofen [Termes IGN] image optique [Termes IGN] orientation d'image [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] scène urbaine [Termes IGN] segmentation Résumé : (auteur) GaoFen-7 (GF-7) satellite mission is further expanding the very high resolution 3D mapping application. Carrying the first civilian Chinese sub-meter resolution stereo satellite sensors, GF-7 satellite was launched on November 7, 2019. With 0.65 meter resolution on backward view and 0.8 meter resolution forward view, GF-7 has been designed to meet the demand of natural resource monitoring, land surveying, and other mapping applications in China. The use of GF-7 for 3D city reconstruction is unfortunately restricted by the fixed large stereo view angle of forward and backward cameras with +26 and −5 degrees respectively which is not optimal for dense stereo matching in urban regions. In this paper, we intensively evaluate the quality of the GF-7 datasets by performing a series of urban monitoring applications, including road detection, building extraction and 3D reconstruction. In addition, we propose a 3D reconstruction workflow which uses the land cover classification result to refine the stereo matching result. Six sub-urban regions are selected from the available datasets in the middle of Germany. The results show that basic elements in urban scenes like buildings and roads could be detected from GF-7 datasets with high accuracy. With the proposed workflow, a 3D city model with a visually observed good quality can be delivered. Numéro de notice : A2022-442 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.5194/isprs-annals-V-1-2022-145-2022 Date de publication en ligne : 17/05/2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-1-2022-145-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100776 [article]

City3D: Large-scale building reconstruction from airborne LiDAR point clouds / Jin Huang in Remote sensing, vol 14 n° 9 (May-1 2022)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 14 n° 9 (May-1 2022) . - n° 2254 Titre : City3D: Large-scale building reconstruction from airborne LiDAR point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Jin Huang, Auteur ; Jantien E. Stoter, Auteur ; Ravi Peters, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 2254 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] empreinte [Termes IGN] mur [Termes IGN] polygonale [Termes IGN] primitive géométrique [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] toit [Termes IGN] Triangular Regular Network [Termes IGN] triangulation de Delaunay Résumé : (auteur) We present a fully automatic approach for reconstructing compact 3D building models from large-scale airborne point clouds. A major challenge of urban reconstruction from airborne LiDAR point clouds lies in that the vertical walls are typically missing. Based on the observation that urban buildings typically consist of planar roofs connected with vertical walls to the ground, we propose an approach to infer the vertical walls directly from the data. With the planar segments of both roofs and walls, we hypothesize the faces of the building surface, and the final model is obtained by using an extended hypothesis-and-selection-based polygonal surface reconstruction framework. Specifically, we introduce a new energy term to encourage roof preferences and two additional hard constraints into the optimization step to ensure correct topology and enhance detail recovery. Experiments on various large-scale airborne LiDAR point clouds have demonstrated that the method is superior to the state-of-the-art methods in terms of reconstruction accuracy and robustness. In addition, we have generated a new dataset with our method consisting of the point clouds and 3D models of 20k real-world buildings. We believe this dataset can stimulate research in urban reconstruction from airborne LiDAR point clouds and the use of 3D city models in urban applications. Numéro de notice : A2022-387 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14092254 Date de publication en ligne : 07/05/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14092254 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100667 [article]

Direct photogrammetry with multispectral imagery for UAV-based snow depth estimation / Kathrin Maier in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 186 (April 2022)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 186 (April 2022) . - pp 1 - 18 Titre : Direct photogrammetry with multispectral imagery for UAV-based snow depth estimation Type de document : Article/Communication Auteurs : Kathrin Maier, Auteur ; Andrea Nascetti, Auteur ; Ward van Pelt, Auteur ; Gunhild Rosqvist, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1 - 18 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] bande infrarouge [Termes IGN] épaisseur [Termes IGN] erreur moyenne quadratique [Termes IGN] géoréférencement direct [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] manteau neigeux [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] photogrammétrie aérienne [Termes IGN] positionnement cinématique en temps réel [Termes IGN] qualité du modèle [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] structure-from-motion [Termes IGN] Suède Résumé : (Auteur) More accurate snow quality predictions are needed to economically and socially support communities in a changing Arctic environment. This contrasts with the current availability of affordable and efficient snow monitoring methods. In this study, a novel approach is presented to determine spatial snow depth distribution in challenging alpine terrain that was tested during a field campaign performed in the Tarfala valley, Kebnekaise mountains, northern Sweden, in April 2019. The combination of a multispectral camera and an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) was used to derive three-dimensional (3D) snow surface models via Structure from Motion (SfM) with direct georeferencing. The main advantage over conventional photogrammetric surveys is the utilization of accurate Real-Time Kinematic (RTK) positioning which enables direct georeferencing of the images, and therefore eliminates the need for ground control points. The proposed method is capable of producing high-resolution 3D snow-covered surface models (7 cm/pixel) of alpine areas up to eight hectares in a fast, reliable and affordable way. The test sites’ average snow depth was 160 cm with an average standard deviation of 78 cm. The overall Root-Mean-Square Errors (RMSE) of the snow depth range from 11.52 cm for data acquired in ideal surveying conditions to 41.03 cm in aggravated light and wind conditions. Results of this study suggest that the red components in the electromagnetic spectrum, i.e., the red, red edge, and near-infrared (NIR) band, contain the majority of information used in photogrammetric processing. The experiments highlighted a significant influence of the multi-spectral imagery on the quality of the final snow depth estimation as well as a strong potential to reduce processing times and computational resources by limiting the dimensionality of the imagery through the application of a Principal Component Analysis (PCA) before the photogrammetric 3D reconstruction. The proposed method is part of closing the scale gap between discrete point measurements and regional-scale remote sensing and complements large-scale remote sensing data and snow model output with an adequate validation source. Numéro de notice : A2022-066 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2022.01.020 Date de publication en ligne : 09/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.01.020 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99783 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (3)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
081-2022041	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
081-2022043	DEP-RECP	Revue	LaSTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2022042	DEP-RECF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

GeoRec: Geometry-enhanced semantic 3D reconstruction of RGB-D indoor scenes / Linxi Huan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 186 (April 2022)  

Permalink

Automated 3D reconstruction of LoD2 and LoD1 models for All 10 million buildings of the Netherlands / Ravi Peters in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 3 (March 2022)  

Permalink

A cost-effective method for reconstructing city-building 3D models from sparse Lidar point clouds / Marek Kulawiak in Remote sensing, vol 14 n° 5 (March-1 2022)  

Permalink

Évaluation des apports de l’apprentissage profond au sein d’un service dédié à la numérisation du patrimoine / Maxime Mérizette in XYZ, n° 170 (mars 2022)

Permalink

Exploiting light directionality for image-based 3D reconstruction of non-collaborative surfaces / Ali Karami in Photogrammetric record, vol 37 n° 177 (March 2022)  

Permalink

Traffic sign three-dimensional reconstruction based on point clouds and panoramic images / Minye Wang in Photogrammetric record, vol 37 n° 177 (March 2022)  

Permalink

A 3D segments based algorithm for heterogeneous data registration / Rahima Djahel (2022)  

Permalink

Deep surface reconstruction from point clouds with visibility information / Raphaël Sulzer (2022)  

Permalink

Detecting openings for indoor/outdoor registration / Rahima Djahel (2022)  

Permalink

Learning to represent and reconstruct 3D deformable objects / Jan Bednarik (2022)  

Permalink