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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 ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] filtrage de points
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] Point Cloud Library PCL
[Termes IGN] points homologues
[Termes IGN] semis de points clairsemés
[Termes IGN] superposition de données
[Termes IGN] voxelIndex. décimale : PROJET Mémoires : 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
ConclusionNuméro de notice : 21799 Affiliation des auteurs : non IGN 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 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21799-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Smart fusion of terrestrial... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF A commune nouvelle, SIG nouveau ? / Anonyme in Géomatique expert, n° 112 (septembre - octobre 2016)
[article]
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 IGN] Annecy
[Termes IGN] BD Adresse
[Termes IGN] cadastre
[Termes IGN] intercommunalité
[Termes IGN] référentiel géographique
[Termes IGN] réseau technique
[Termes IGN] superposition de données
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (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 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82357
in Géomatique expert > n° 112 (septembre - octobre 2016) . - pp 16 21[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-2016051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 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)
[article]
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 IGN] appariement d'images
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] similitude
[Termes IGN] superposition d'images
[Termes IGN] superposition de donnéesRésumé : (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 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.11.015 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.11.015 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32987
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 88 (February 2014) . - pp 28 - 40[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 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)
[article]
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 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 240 - 251 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme ICP
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] superposition de données
[Termes IGN] valeur propre
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)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 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) 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
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 79 (May 2013) . - pp 240 - 251[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2013051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 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)
[article]
Titre : A framework for the registration and segmentation of heterogeneous lidar data Type de document : Article/Communication Auteurs : M. Al-Durgham, Auteur ; A. Habib, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 135 - 145 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] densité des points
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] superposition de donnéesRésumé : (Auteur) Lidar has been established over the past few years as a mainstream tool for the acquisition of three dimensional point data. Besides the conventional mapping missions, lidar has proven to be very useful for a wide spectrum of applications such as forestry, urban planning, structural deformation analysis, and reverse engineering. In the context of a nation-wide dataset, it is safe to assume that multiple laser scanners are under different conditions to collect the data. Current registration and segmentation algorithms assume homogeneity in the local point density and accuracy which is an invalid assumption that cannot be tolerated. As a consequence of the wide range of lidar sensors currently available, it is becoming crucial to develop algorithms for the registration and segmentation of lidar data with significantly varying characteristics (i.e., varying point density and accuracy). In this paper, a methodology for the optimal registration and segmentation of heterogeneous lidar data is presented. An example of integrating airborne and terrestrial laser scans is presented and followed by a discussion of the pros of the integration process. Numéro de notice : A2013-075 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.79.2.135 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.79.2.135 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32213
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 79 n° 2 (February 2013) . - pp 135 - 145[article]Land use classification from lidar data and ortho-images in a rural area / Sandra Bujan in Photogrammetric record, vol 27 n° 140 (December 2012 - February 2013)PermalinkPoint-to-plane registration of terrestrial laser scans / D. Grant in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 72 (August 2012)PermalinkImproving 3D lidar point cloud registration using optimal neighborhood knowledge / Adrien Gressin in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol I-3 (2012)PermalinkTowards dynamic behavior-based profiling for reducing spatial information overload in map browsing activity / E. Mac Aoidh in Geoinformatica, vol 16 n° 3 (July 2012)PermalinkFusion 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)PermalinkA two-step displacement correction algorithm for registration of lidar point clouds and aerial images without orientation parameters / H. Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 76 n° 10 (October 2010)PermalinkEstimation 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)PermalinkMethods for fine registration of cadastre graphs to images / Roger Trias-Sanz in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI, vol 29 n° 11 (November 2007)PermalinkA 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)PermalinkAn 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)Permalink