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RegisTree: a registration algorithm to enhance forest inventory plot georeferencing / Maryem Fadili in Annals of Forest Science [en ligne], vol 76 n° 2 (June 2019)  

Public [article]  inAnnals of Forest Science [en ligne] > vol 76 n° 2 (June 2019) Titre : RegisTree: a registration algorithm to enhance forest inventory plot georeferencing Type de document : Article/Communication Auteurs : Maryem Fadili , Auteur ; Jean-Pierre Renaud, Auteur ; Jérôme Bock, Auteur ; Cédric Vega , Auteur Année de publication : 2019 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] hauteur des arbres [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier national (données France) [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes descripteurs IGN] placette d'échantillonnage [Termes descripteurs IGN] superposition de données Résumé : (auteur) Key message : The accuracy of remote sensing-based models of forest attributes could be improved by controlling the spatial registration of field and remote sensing data. We have demonstrated the potential of an algorithm matching plot-level field tree positions with lidar canopy height models and derived local maxima to achieve a precise registration automatically. Context : The accuracy of remote sensing-based estimates of forest parameters depends on the quality of the spatial registration of the training data. Aims : This study introduces an algorithm called RegisTree to correct field plot positions by matching a spatialized field tree height map with lidar canopy height models (CHMs). Methods : RegisTree is based on a point (field positions) to surface (CHM) adjustment approach modified to ensure that at least one field tree position corresponds to CHM local maxima. Results : RegisTree has been validated with respect to positioning errors and the performance of lidar-derived estimation of plot volume. Overall, RegisTree enabled to register field plots surveyed in a range of forest conditions with a precision of 1.5 m (± 1.23 m), but a higher performance for conifer plots, and a limited efficiency in homogeneous stands, having similar heights. Improved plot positions were found to have a limited impact on volume predictions under the range of tested conditions, with a gain up to 1.3%. Conclusion : RegisTree could be used to improve the forest plot position from field surveys collected with low-grade GPS and to contribute to the development of processing chains of 3D remote sensing-based models of forest parameters. Numéro de notice : A2019-339 Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s13595-019-0814-2 date de publication en ligne : 02/04/2019 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/s13595-019-0814-2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93373 [article]

Smart fusion of terrestrial and UAV data / Michaël Gaudin (2018) 

Public Titre : Smart fusion of terrestrial and UAV data : Development of tools for tie point analysis Type de document : Mémoire Auteurs : Michaël Gaudin, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 43 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] filtrage de points [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] image de drone [Termes descripteurs IGN] image terrestre [Termes descripteurs IGN] MicMac [Termes descripteurs IGN] Point Cloud Library PCL [Termes descripteurs IGN] point de liaison (imagerie) [Termes descripteurs IGN] semis de points clairsemés [Termes descripteurs IGN] superposition de données [Termes descripteurs IGN] voxel Index. décimale : PROJET Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) La fusion de données peut être définie comme le processus d’intégration de plusieurs sources de données afin de produire des informations plus cohérentes, plus précises et plus utiles que celles fournies par n'importe quelle source de données individuelles. Nous sommes intéressés par la fusion de données acquises avec différentes techniques (à différentes densités de points et précisions de mesure) d’une manière "scientifique", et par le développement de nouveaux traitements des données. Nous essayons de fusionner des données hétérogènes et d'obtenir un résultat cohérent. Nous proposons une nouvelle approche pour fusionner les données photogrammétriques issues de différents capteurs, dans notre cas à partir d'images terrestres et d'images de drones. Nous avons développé des outils de calcul d'attributs sur les points caractéristiques, afin de les filtrer grâce à une approche par voxels. Nous avons utilisé MicMac pour les processus photogrammétriques et développé un nouvel outil dans MicMac, Grappa, qui génère un fichier avec les points de liaison et les caractéristiques associées. Nous avons également utilisé Point Cloud Library pour le calcul d’une fonction de saillance 3D, la Différence des Normales. Nous avons travaillé avec une approche par voxels en Python pour le filtrage des points, et nous expérimentons les différents outils sur un ensemble d'images terrestres et drones de la cathédrale de Modène en Italie. Nous analysons enfin les résultats de la reconstruction photogrammétrique et laissons quelques perspectives sur le domaine de la fusion de données. Note de contenu : Introduction 1- Literature review on data fusion 2- Vocabulary 3- Features for data anlaysis 4- Process 5- Sparse point cloudprocessing 6- Voxelisation, analysis and filtering 7- Dense reconstruction 8- Results Conclusion Numéro de notice : 21799 Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Fundazione Bruno Kessler Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91285

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A commune nouvelle, SIG nouveau ? / Anonyme in Géomatique expert, n° 112 (septembre - octobre 2016)

Public [article]  inGéomatique expert > n° 112 (septembre - octobre 2016) . - pp 16 21 Titre : A commune nouvelle, SIG nouveau ? Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 16 21 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] Annecy [Termes descripteurs IGN] BD Adresse [Termes descripteurs IGN] cadastre [Termes descripteurs IGN] intercommunalité [Termes descripteurs IGN] référentiel géographique [Termes descripteurs IGN] réseau technique [Termes descripteurs IGN] superposition de données [Termes descripteurs IGN] système d'information géographique Résumé : (éditeur) La commune d'Annecy est en passe de fusionner avec ses voisines, pour former, au 1er janvier prochain, la commune nouvelle d'Annecy, qui comptera parmi les trente plus grandes villes de France. Cette opération administrative se double naturellement d'une extension du territoire et d'une réorganisation des services : de quoi donner du fil à retordre au géomaticien municipal. Numéro de notice : A2016-760 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82357 [article]

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265-2016051	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
IFN-001-P001888	PER	Revue	Nogent-sur-Vernisson	Salle périodiques	Exclu du prêt

Automatic registration of optical imagery with 3D LiDAR data using statistical similarity / Ebadat Ghanbari Parmehr in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 88 (February 2014) . - pp 28 - 40 Titre : Automatic registration of optical imagery with 3D LiDAR data using statistical similarity Type de document : Article/Communication Auteurs : Ebadat Ghanbari Parmehr, Auteur ; Clive Simpson Fraser, Auteur ; Chunsun Zhang, Auteur ; Joseph Leach, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 28 - 40 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] appariement d'images [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] image optique [Termes descripteurs IGN] similitude [Termes descripteurs IGN] superposition d'images [Termes descripteurs IGN] superposition de données Résumé : (Auteur) The development of robust and accurate methods for automatic registration of optical imagery and 3D LiDAR data continues to be a challenge for a variety of applications in photogrammetry, computer vision and remote sensing. This paper proposes a new approach for the registration of optical imagery with LiDAR data based on the theory of Mutual Information (MI), which exploits the statistical dependency between same- and multi-modal datasets to achieve accurate registration. The MI-based similarity measures quantify dependencies between aerial imagery, and both LiDAR intensity data and 3D point cloud data. The needs for specific physical feature correspondences, which are not always attainable in the registration of imagery with 3D point clouds, are avoided. Current methods for registering 2D imagery to 3D point clouds are first reviewed, after which the mutual MI approach is presented. Particular attention is given to adoption of the Normalised Combined Mutual Information (NCMI) approach as a means to produce a similarity measure that exploits the inherently registered LiDAR intensity and point cloud data so as to improve the robustness of registration between optical imagery and LiDAR data. The effectiveness of local versus global similarity measures is also investigated, as are the transformation models involved in the registration process. An experimental program conducted to evaluate MI-based methods for registering aerial imagery to LiDAR data is reported and the results obtained in two areas with differing terrain and land cover, and with aerial imagery of different resolution and LiDAR data with different point density are discussed. These results demonstrate the potential of the MI and especially the CMI methods for registration of imagery and 3D point clouds, and they highlight the feasibility and robustness of the presented MI-based approach to automated registration of multi-sensor, multi-temporal and multi-resolution remote sensing data for a wide range of applications. Numéro de notice : A2014-082 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32987 [article]

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Towards 3D lidar point cloud registration improvement using optimal neighborhood knowledge / Adrien Gressin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 79 (May 2013)    

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 79 (May 2013) . - pp 240 - 251 Titre : Towards 3D lidar point cloud registration improvement using optimal neighborhood knowledge Type de document : Article/Communication Auteurs : Adrien Gressin, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Jérôme Demantké, Auteur ; Nicolas David , Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 240 - 251 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] algorithme ICP [Termes descripteurs IGN] analyse diachronique [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] superposition de données [Termes descripteurs IGN] valeur propre [Termes descripteurs IGN] voisinage (topologie) Résumé : (Auteur) Automatic 3D point cloud registration is a main issue in computer vision and remote sensing. One of the most commonly adopted solution is the well-known Iterative Closest Point (ICP) algorithm. This standard approach performs a fine registration of two overlapping point clouds by iteratively estimating the transformation parameters, assuming good a priori alignment is provided. A large body of literature has proposed many variations in order to improve each step of the process (namely selecting, matching, rejecting, weighting and minimizing). The aim of this paper is to demonstrate how the knowledge of the shape that best fits the local geometry of each 3D point neighborhood can improve the speed and the accuracy of each of these steps. First, we present the geometrical features that form the basis of this work. These low-level attributes indeed describe the neighborhood shape around each 3D point. They allow to retrieve the optimal size to analyze the neighborhoods at various scales as well as the privileged local dimension (linear, planar, or volumetric). Several variations of each step of the ICP process are then proposed and analyzed by introducing these features. Such variants are compared on real datasets with the original algorithm in order to retrieve the most efficient algorithm for the whole process. Therefore, the method is successfully applied to various 3D lidar point clouds from airborne, terrestrial, and mobile mapping systems. Improvement for two ICP steps has been noted, and we conclude that our features may not be relevant for very dissimilar object samplings. Numéro de notice : A2013-240 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.02.019 date de publication en ligne : 01/04/2013 En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.02.019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32378 [article]

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A framework for the registration and segmentation of heterogeneous lidar data / M. Al-Durgham in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 2 (February 2013)

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Land use classification from lidar data and ortho-images in a rural area / S. Bujan in Photogrammetric record, vol 27 n° 140 (December 2012 - February 2013)

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Point-to-plane registration of terrestrial laser scans / D. Grant in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 72 (August 2012)

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Improving 3D lidar point cloud registration using optimal neighborhood knowledge / Adrien Gressin in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, I-3 (2012)  

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Towards dynamic behavior-based profiling for reducing spatial information overload in map browsing activity / E. Mac Aoidh in Geoinformatica, vol 16 n° 3 (July 2012)

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Fusion of camera images and laser scans for wide baseline 3D scene alignment in urban environments / Michael Ying Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 6 supplement (December 2011)  

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Estimation du potentiel des données lidar multiécho pour l'étude de la végétation des marais salés : Etude du biais des données lidar acquises au-dessus de la baie du Mont-Saint-Michel et recherche d'une méthode de correction / Clélia Bilodeau in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 192 (Septembre 2010)

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A concept for feature based data registration by simultaneous consideration of laser scanner data and photogrammetric images / A. Wendt in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 62 n° 2 (June 2007)

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An integrated approach for modelling and global registration of point clouds / T. Rabbani in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 61 n° 6 (February 2007)

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Photogrammetric and Lidar data registration using linear features / A. Habib in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 6 (June 2005)

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