Descripteur
Termes IGN > 1- Outils - instruments et méthodes > instrument > véhicule > véhicule sans pilote
véhicule sans piloteVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (230)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Apport des nouveaux systèmes GNSS de cartographie du niveau marin à l’exploitation des données altimétriques en zone côtière / Clémence Chupin (2022)
Titre : Apport des nouveaux systèmes GNSS de cartographie du niveau marin à l’exploitation des données altimétriques en zone côtière : application aux Pertuis Charentais et au Lagon de Nouméa Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Clémence Chupin, Auteur ; Valérie Ballu, Directeur de thèse ; Laurent Testut, Directeur de thèse Editeur : La Rochelle : Université de La Rochelle Année de publication : 2022 Importance : 291 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur de l'Université de La Rochelle, Spécialité Terre solide et enveloppes superficiellesLangues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] Charente (16)
[Termes IGN] données 4D
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] données marégraphiques
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] écluse
[Termes IGN] étalonnage des données
[Termes IGN] lagon
[Termes IGN] littoral atlantique (France)
[Termes IGN] milieu marin
[Termes IGN] niveau de la mer
[Termes IGN] Nouméa
[Termes IGN] positionnement absolu
[Termes IGN] positionnement différentiel
[Termes IGN] précision centimétrique
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] signal acoustique
[Vedettes matières IGN] AltimétrieIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Dans un contexte de changement climatique global, la question de l’évolution du niveau marin en zone côtière est essentielle, car dans ces régions se cristallisent des enjeux sociétaux, économiques et environnementaux forts. Pour mieux comprendre la dynamique de ces zones littorales, un des défis est de faire le lien entre les mesures in-situ (notamment celles des marégraphes) et les observations globales des satellites altimétriques. Grâce au développement des techniques GNSS, il est aujourd’hui possible de concevoir des instruments capables de cartographier le niveau de la mer, comblant ainsi le manque d’informations entre la côte et le passage du satellite. Cette thèse présente l’étude approfondie de deux de ces systèmes innovants : la nappe tractée CalNaGeo et le système Cyclopée, embarqué sur le drone marin PAMELi. Grâce à un ensemble de tests approfondis, ces deux instruments ont démontré leur capacité à mesurer le niveau de la mer avec une précision centimétrique. Ces nouvelles observations in-situ offrent de nombreuses perspectives pour comprendre et évaluer la qualité des données altimétriques à l’approche de la côte. En ce sens, nous avons analysé les observations brutes ainsi que les paramètres de correction permettant d’obtenir la hauteur d’eau altimétrique dans deux zones côtières : les Pertuis Charentais et le Lagon de Nouméa. Plus particulièrement à Nouméa, les données in-situ acquises durant la campagne GEOCEAN-NC et celles des marégraphes à terre ont permis de reconstruire une longue série temporelle du niveau de la mer sous le croisement de trois traces satellites. En confrontant les données in-situ et satellite selon les méthodes développées sur les sites de calibration/validation dédiés, nous avons pu réanalyser une vingtaine d’années d’observations altimétriques et réadresser la question du niveau marin relatif et absolu dans cette région. Note de contenu : Introduction
PARTIE I - LE NIVEAU MARIN EN ZONE COTIERE : ENJEUX & MESURES
Chapitre 1. Le niveau marin
1.1. La variation du niveau moyen de la mer
1.2. Le niveau marin à la côte
1.3. Les projections futures
Chapitre 2. L’observation du niveau marin
2.1. Surfaces marines de référence
2.2. La marégraphie
2.3. L'altimétrie
2.4. Les observations de demain
Chapitre 3. Deux zones côtières d’intérêt : les Pertuis Charentais et le Lagon de Nouméa
3.1. Les Pertuis Charentais
3.2. Le lagon de Nouméa
PARTIE II - INSTRUMENTATION GNSS INNOVANTE POUR LA CARTOGRAPHIE DU NIVEAU MARIN
Chapitre 4. Techniques et enjeux du positionnement GNSS
4.1. Principes généraux
4.2. Le positionnement relatif
4.3. Le positionnement absolu
4.4. Positionnement GNSS pour la mesure du niveau marin
Chapitre 5. PAMELi, une plateforme autonome innovante
5.1. Genèse du projet
5.2. Objectifs du projet
5.3. De premières études scientifiques
Chapitre 6. CalNaGéo & Cyclopée : deux systèmes innovants de cartographie du niveau marin
6.1. Instrumentation
6.2. Qualification instrumentale
6.3. Intérêt de PAMELi et CalNaGeo pour la cartographie du niveau marin
PARTIE III - COMPRENDRE ET VALIDER LES DONNEES ALTIMETRIQUES EN ZONE COTIERE
Chapitre 7. Qualité des données altimétriques dans les Pertuis Charentais
7.1. Qualité du retracking
7.2. Simulateur de forme d’onde
Chapitre 8. Observations in situ du niveau marin pour la comparaison altimétrique
8.1. Contexte de la mission
8.2. Mesures in situ du niveau de la mer dans le lagon
8.3.Valider les observations altimétriques avec des mesures in situ
8.4. Evolution du niveau marin au point de comparaison altimétrique
Chapitre 9. Analyse et validation des données altimétriques dans le Lagon de Nouméa
9.1. Qualité des observations altimétriques
9.2. Validation des données altimétriques dans le lagon
9.3. Les données altimétriques dans le Lagon de Nouméa
ConclusionNuméro de notice : 26941 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Terre solide et enveloppes superficielles : Université de La Rochelle : 2022 Organisme de stage : Laboratoire Littoral Environnement et Sociétés LIENSs nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 21/10/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03824906 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102094
Titre : Deep learning for radar data exploitation of autonomous vehicle Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Arthur Ouaknine, Auteur ; Florence Tupin, Directeur de thèse ; Patrick Pérez, Directeur de thèse ; Alasdair Newson, Directeur de thèse Editeur : Paris : Institut Polytechnique de Paris Année de publication : 2022 Importance : 195 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l’Institut Polytechnique de Paris, Spécialité Signal, Images, Automatique et robotiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données radar
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] véhicule sans piloteIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) La conduite autonome exige une compréhension détaillée de scènes de conduite complexes. La redondance et la complémentarité des capteurs du véhicule permettent une compréhension précise et robuste de l'environnement, augmentant ainsi le niveau de performance et de sécurité. Cette thèse se concentre sur le RADAR automobile, qui est un capteur actif à faible coût mesurant les propriétés des objets environnants, y compris leur vitesse relative, et qui a l'avantage de ne pas être affecté par des conditions météorologiques défavorables.Avec les progrès rapides de l'apprentissage profond et la disponibilité d'ensembles de données publiques sur la conduite, la capacité de perception des systèmes de conduite basés sur la vision (par exemple, la détection d'objets ou la prédiction de trajectoire) s'est considérablement améliorée. Le capteur RADAR est rarement utilisé pour la compréhension de scène en raison de sa faible résolution angulaire, de la taille, du bruit et de la complexité des données brutes RADAR ainsi que du manque d'ensembles de données disponibles. Cette thèse propose une étude approfondie de la compréhension de scènes RADAR, de la construction d'un jeu de données annotées à la conception d'architectures d'apprentissage profond adaptées.Tout d'abord, cette thèse détaille des approches permettant de remédier au manque de données. Une simulation simple ainsi que des méthodes génératives pour créer des données annotées seront présentées. Elle décrit également le jeu de données CARRADA, composé de données synchronisées de caméra et de RADAR avec une méthode semi-automatique générant des annotations sur les représentations RADAR.%Aujourd'hui, le jeu de données CARRADA est le seul jeu de données fournissant des données RADAR brutes annotées pour des tâches de détection d'objets et de segmentation sémantique.Cette thèse présente ensuite un ensemble d'architectures d'apprentissage profond avec leurs fonctions de perte associées pour la segmentation sémantique RADAR.Elle décrit également une méthode permettant d'ouvrir la recherche sur la fusion des capteurs LiDAR et RADAR pour la compréhension de scènes.Enfin, cette thèse expose une contribution collaborative, le jeu de données RADIal avec RADAR haute définition (HD), LiDAR et caméra synchronisés. Une architecture d'apprentissage profond est également proposée pour estimer le pipeline de traitement du signal RADAR tout en effectuant simultanément un apprentissage multitâche pour la détection d'objets et la segmentation de l'espace libre de conduite. Note de contenu : 1. Introduction
1.1 Context
1.2 Motivations
1.3 Contributions and outlines
2. Background
2.1 RADAR theory
2.2 Recordings and signal processing
2.3 Artificial neural networks
2.4 Convolutional neural network
2.5 Recurrent neural network
2.6 Deep learning
3. Related work
3.1 Diverse applications
3.2 Automotive RADAR datasets
3.3 RADAR object detection
3.4 RADAR semantic segmentation
3.5 Sensor fusion
3.6 Conclusions
4. Proposed automotive RADAR datasets
4.1 RADAR simulation
4.2 RADAR data generation
4.3 CARRADA dataset
4.4 Conclusions
5. RADAR scene understanding
5.1 Multi-view RADAR semantic segmentation
5.2 Sensor fusion
5.3 Conclusions
6. High-definition RADAR
6.1 Motivations
6.2 RADIal dataset
6.3 Proposed method
6.4 Experiments and Results
6.5 Conclusions and discussions
7 Conclusion 125
7.1 Contributions
7.2 Future workNuméro de notice : 26803 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Signal, Images, Automatique et robotique : Palaiseau : 2022 Organisme de stage : Télécom Paris nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 11/03/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03606384 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100125 Robust approach for urban road surface extraction using mobile laser scanning 3D point clouds / Abdul Nurunnabi (2022)
Titre : Robust approach for urban road surface extraction using mobile laser scanning 3D point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Abdul Nurunnabi, Auteur ; Felix Norman Teferle, Auteur ; Roderik Lindenbergh, Auteur ; J. Li, Auteur ; Sisi Zlatanova, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2022 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B1 Conférence : ISPRS 2022, Commission 1, 24th ISPRS international congress, Imaging today, foreseeing tomorrow 06/06/2022 11/06/2022 Nice France OA ISPRS Archives Importance : pp 59 - 66 Note générale : bibliographie
This study is supported by the Project 2019-05-030-24, SOLSTICE - Programme Fonds Européen de Développment Régional (FEDER)/Ministère de l’Economie of the G. D. of LuxembourgLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de couche
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] sécurité routière
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] véhicule sans piloteRésumé : (auteur) Road surface extraction is crucial for 3D city analysis. Mobile laser scanning (MLS) is the most appropriate data acquisition system for the road environment because of its efficient vehicle-based on-road scanning opportunity. Many methods are available for road pavement, curb and roadside way extraction. Most of them use classical approaches that do not mitigate problems caused by the presence of noise and outliers. In practice, however, laser scanning point clouds are not free from noise and outliers, and it is apparent that the presence of a very small portion of outliers and noise can produce unreliable and non-robust results. A road surface usually consists of three key parts: road pavement, curb and roadside way. This paper investigates the problem of road surface extraction in the presence of noise and outliers, and proposes a robust algorithm for road pavement, curb, road divider/islands, and roadside way extraction using MLS point clouds. The proposed algorithm employs robust statistical approaches to remove the consequences of the presence of noise and outliers. It consists of five sequential steps for road ground and non-ground surface separation, and road related components determination. Demonstration on two different MLS data sets shows that the new algorithm is efficient for road surface extraction and for classifying road pavement, curb, road divider/island and roadside way. The success can be rated in one experiment in this paper, where we extract curb points; the results achieve 97.28%, 100% and 0.986 of precision, recall and Matthews correlation coefficient, respectively. Numéro de notice : C2022-019 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-59-2022 Date de publication en ligne : 30/05/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-59-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100845
Titre : A world model enabling information integrity for autonomous vehicles Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Corentin Sanchez, Auteur ; Philippe Bonnifait, Directeur de thèse ; Philippe Xu, Directeur de thèse Editeur : Compiègne : Université de Technologie de Compiègne UTC Année de publication : 2022 Importance : 198 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université de Technologie de Compiègne, Spécialité Automatique et RobotiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] carte routière
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] intégrité des données
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] raisonnement
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] robot mobile
[Termes IGN] sécurité routière
[Termes IGN] véhicule sans pilote
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) To drive in complex urban environments, autonomous vehicles need to understand their driving context. This task, also known as the situation awareness, relies on an internal virtual representation of the world made by the vehicle, called world model. This representation is generally built from information provided by multiple sources. High definition navigation maps supply prior information such as road network topology, geometric description of the carriageway, and semantic information including traffic laws. The perception system provides a description of the space and of road users evolving in the vehicle surroundings. Conjointly, they provide representations of the environment (static and dynamic) and allow to model interactions. In complex situations, a reliable and non-misleading world model is mandatory to avoid inappropriate decision-making and to ensure safety. The goal of this PhD thesis is to propose a novel formalism on the concept of world model that fulfills the situation awareness requirements for an autonomous vehicle. This world model integrates prior knowledge on the road network topology, a lane-level grid representation, its prediction over time and more importantly a mechanism to control and monitor the integrity of information. The concept of world model is present in many autonomous vehicle architectures but may take many various forms and sometimes only implicitly. In some work, it is part of the perception process when in some other it is part of a decisionmaking process. The first contribution of this thesis is a survey on the concept of world model for autonomous driving covering different levels of abstraction for information representation and reasoning. Then, a novel representation is proposed for the world model at the tactical level combining dynamic objects and spatial occupancy information. First, a graph based top-down approach using a high-definition map is proposed to extract the areas of interests with respect to the situation from the vehicle's perspective. It is then used to build a Lane Grid Map (LGM), which is an intermediate space state representation from the ego-vehicle point of view. A top-down approach is chosen to assess and characterize the relevant information of the situation. Additionally to classical free-occupied states, the unknown state is further characterized by the notions of neutralized and safe areas that provide a deeper level of understanding of the situation. Another contribution to the world model is an integrity management mechanism that is built upon the LGM representation. It consists in managing the spatial sampling of the grid cells in order to take into account localization and perception errors and to avoid misleading information. Regardless of the confidence on localization and perception information, the LGM is capable of providing reliable information to decision making in order not to take hazardous decisions.The last part of the situation awareness strategy is the prediction of the world model based on the LGM representation. The main contribution is to show how a classical object-level prediction fits this representation and that the integrity can also be extended at the prediction stage. It is also depicted how a neutralized area can be used in the prediction stage to provide a better situation prediction. The work relies on experimental data in order to demonstrate a real application of a complex situation awareness representation. The approach is evaluated with real data obtained thanks to several experimental vehicles equipped with LiDAR sensors and IMU with RTK corrections in the city of Compi_egne. A high-definition map has also been used in the framework of the SIVALab joint laboratory between Renault and Heudiasyc CNRS-UTC. The world model module has been implemented (with ROS software) in order to fulfll real-time application and is functional on the experimental vehicles for live demonstrations. Note de contenu : General introduction
1- World model for autonomous vehicules
2- An architecture for WM
3- A lane level world model
4- Set-based LGM prediction
General conclusionNuméro de notice : 24089 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Automatique et Robotique : UTC Compiègne : 2022 Organisme de stage : Laboratoire Heudiasyc DOI : sans En ligne : https://www.theses.fr/2022COMP2683 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102509 Trajectory and image-based detection and identification of UAV / Yicheng Liu in The Visual Computer, vol 37 n° 7 (July 2021)
[article]
Titre : Trajectory and image-based detection and identification of UAV Type de document : Article/Communication Auteurs : Yicheng Liu, Auteur ; Luchuan Liao, Auteur ; Hao Wu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] Aves
[Termes IGN] caméra de surveillance PTZ
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] forme caractéristique
[Termes IGN] interférence
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)Résumé : (auteur) Much more attentions have been attracted to the inspection and prevention of unmanned aerial vehicle (UAV) in the wake of increasing high frequency of security accident. Many factors like the interferences and the small fuselage of UAV pose challenges to the timely detection of the UAV. In our work, we present a system that is capable of detecting, recognizing, and tracking an UAV using single camera automatically. For our method, a single pan–tilt–zoom (PTZ) camera detects flying objects and gets their trajectories; then, the trajectory identified as a UAV guides the camera and PTZ to capture the detailed region image of the target. Therefore, the images can be classified into the UAV and interference classes (such as birds) by the convolution neural network classifier trained with our image dataset. For the target recognized as a UAV with the double verification, the radio jammer emits the interferential radio to disturb its control radio and GPS. This system could be applied in some complex environment where many birds and UAV appear simultaneously. Numéro de notice : A2021-541 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s00371-020-01937-y Date de publication en ligne : 29/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00371-020-01937-y Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98020
in The Visual Computer > vol 37 n° 7 (July 2021)[article]PermalinkReal-time multimodal semantic scene understanding for autonomous UGV navigation / Yifei Zhang (2021)PermalinkPermalinkVers un protocole de calibration de caméras statiques à l'aide d'un drone / Jean-François Villeforceix (2021)PermalinkDu drone LiDAR à un nuage de points précis et exact : une chaîne de traitement LiDAR adaptée et quasi automatique / Maxime Lafleur in XYZ, n° 165 (décembre 2020)PermalinkEffects of a navigation spoofing signal on a receiver loop and a UAV spoofing approach / Chao Ma in GPS solutions, Vol 24 n° 3 (July 2020)PermalinkA history of laser scanning, Part 1: space and defense applications / Adam P. Spring in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 7 (July 2020)PermalinkFootprint determination of a spectroradiometer mounted on an unmanned aircraft system / Deepak Gautam in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 5 (May 2020)PermalinkPermalinkRadiometric calibration assessments for UAS-borne multispectral cameras: Laboratory and field protocols / Sen Cao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)PermalinkUAS lidar for ecological restoration of wetlands / Marie de Boisvilliers in GIM international, Vol 33 n° 2 (March - April 2019)PermalinkContribution au développement d’une plateforme web d’analyse réglementaire et de gestion des vols de drones / Yassmine Boudili (2019)PermalinkInvestigating the accuracy of a bathymetric refraction correction on Structure from Motion photogrammetric datasets / Aelaïg Cournez (2019)PermalinkPermalinkTowards visual urban scene understanding for autonomous vehicle path tracking using GPS positioning data / Citlalli Gamez Serna (2019)PermalinkEstimating forest structural attributes using UAV-LiDAR data in Ginkgo plantations / Kun Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)PermalinkGNSS-assisted integrated sensor orientation with sensor pre-calibration for accurate corridor mapping / Yilin Zhou in Sensors, vol 18 n° 9 (September 2018)PermalinkA deep learning approach to DTM extraction from imagery using rule-based training labels / Caroline M. Gevaert in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkDetecting newly grown tree leaves from unmanned-aerial-vehicle images using hyperspectral target detection techniques / Chinsu Lin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkDrones et SIG / Anonyme in Géomatique expert, n° 122 (mai-juin 2018)PermalinkExtracting leaf area index using viewing geometry effects : A new perspective on high-resolution unmanned aerial system photography / Lukas Roth in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 141 (July 2018)PermalinkDeep convolutional neural network training enrichment using multi-view object-based analysis of Unmanned Aerial systems imagery for wetlands classification / Tao Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 139 (May 2018)PermalinkA novel orthoimage mosaic method using a weighted A∗ algorithm : Implementation and evaluation / Maoteng Zheng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)PermalinkAnalyse du risque végétation dans les emprises ferroviaires à partir de données LiDAR acquises par drones / Luc Perrin in XYZ, n° 154 (mars - mai 2018)PermalinkImage classification-based ground filtering of point clouds extracted from UAV-based aerial photos / Volkan Yilmaz in Geocarto international, vol 33 n° 3 (March 2018)PermalinkLittoral, "Ricochet" ausculte / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2155 (février 2018)PermalinkDeep learning based vehicular mobility models for intelligent transportation systems / Jian Zhang (2018)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSentinel-2 data analysis and comparison with UAV multispectral images for precision viticulture / Frederica Nonni in GI Forum, vol 2018 n° 1 ([01/01/2018])PermalinkTERRISCOPE, une nouvelle plateforme mutualisée de recherche en télédétection optique à partir d’avions et de drones / Yannick Boucher (2018)PermalinkPermalinkAbove-bottom biomass retrieval of aquatic plants with regression models and SfM data acquired by a UAV platform – A case study in Wild Duck Lake Wetland, Beijing, China / Ran Jing in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)PermalinkModélisation d'un oppidum sous couvert végétal dense, en Eure-et-Loir, par un LiDAR aéroporté par drone / Isabelle Heitz in XYZ, n° 153 (décembre 2017 - février 2018)PermalinkBIM en réhabilitation : l'atout drone / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2152 (novembre 2017)PermalinkEfficient structure from motion for oblique UAV images based on maximal spanning tree expansion / San Jiang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 132 (October 2017)PermalinkHeight uncertainty in digital terrain modelling with unmanned aircraft systems / Stig-Göran Mårtensson in Survey review, vol 49 n° 355 (October 2017)PermalinkDocumentation of heritage buildings using close-range UAV images: dense matching issues, comparison and case studies / Arnadi Murtiyoso in Photogrammetric record, vol 32 n° 159 (September 2017)Permalinkn° 2150 - septembre 2017 - Dossier : Drones et photogrammétrie, survol technique et réglementaire (Bulletin de Géomètre)PermalinkDrones et photogrammétrie : Un outil dans l’ADN de la profession / Benoît Greuzat in Géomètre, n° 2150 (septembre 2017)PermalinkEstudio de precision en la aerotriangulacion de bloques de imagenes obtenidas con UAV / Miguel Angel Lopez Gonzalez in Mapping : Teledetección, medio ambiante, cartografía, sistemas de información geográfica, vol 26 n° 185 (septembrie - octubre 2017)PermalinkDes règles strictes mais pragmatiques / Benoît Greuzat in Géomètre, n° 2150 (septembre 2017)PermalinkDu travail de pro ! / Benoît Greuzat in Géomètre, n° 2150 (septembre 2017)PermalinkUnimpaired vision / François Gervaix in GEO: Geoconnexion international, vol 16 n° 9 (September 2017)PermalinkEconomics of mapping using small manned and unmanned aerial vehicles / Orrin H. Thomas in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 8 (August 2017)PermalinkSpatial History, deep mapping and digital storytelling: archaeology's future imagined through an engagement with the Digital Humanities / Tiffany Earley-Spadoni in Journal of archaeological science, vol 84 (August 2017)PermalinkImplementation of an IMU aided image stacking algorithm in a digital camera for Unmanned Aerial Vehicles / Ahmad Audi in Sensors, Vol 17 n°7 (july 2017)PermalinkNorthern conifer forest species classification using multispectral data acquired from an unmanned aerial vehicle / Steven E. Franklin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 7 (July 2017)PermalinkSuperresolution for UAV images via adaptive multiple sparse representation and its application to 3-D reconstruction / Muhammad Haris in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 7 (July 2017)PermalinkAn accelerated image matching technique for UAV orthoimage registration / Chung-Hsien Tsai in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 128 (June 2017)PermalinkDrones: climbing to the next level / François Gervaix in GEO: Geoconnexion international, vol 16 n° 6 (June2017)PermalinkI’m walking here! Checking the accuracy of an inertial-based pedestrian navigation system with a drone / Marcin Uradzinski in GPS world, vol 28 n° 6 (June 2017)PermalinkLow aerial imagery – an assessment of georeferencing errors and the potential for use in environmental inventory / Maciej Smaczyński in Geodesy and cartography, vol 66 n° 1 (June 2017)PermalinkThe power of UAVs / Jakub Karas in GEO: Geoconnexion international, vol 16 n° 6 (June2017)PermalinkConférence drones CNAM / Anonyme in Géomatique expert, n° 116 (mai - juin 2017)PermalinkJournées de la Recherche IGN à l'ENSG / Anonyme in Géomatique expert, n° 116 (mai - juin 2017)PermalinkLightweight UAV with on-board photogrammetry and single-frequency GPS positioning for metrology applications / Mehdi Daakir in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 127 (May 2017)PermalinkForestry applications of UAVs in Europe: a review / Chiara Torresan in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 38 n° 8-10 (April 2017)PermalinkUAS, sensors, and data processing in agroforestry: a review towards practical applications / Luis Padua in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 38 n° 8-10 (April 2017)PermalinkActive interseismic shallow deformation of the Pingting terraces (Longitudinal Valley – Eastern Taiwan) from UAV high-resolution topographic data combined with InSAR time series / Benoit Deffontaines in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 8 (2017)PermalinkAssessing the impacts of canopy openness and flight parameters on detecting a sub-canopy tropical invasive plant using a small unmanned aerial system / Ryan L. Perroy in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 125 (March 2017)PermalinkIndustrialisation des processus d'extraction d'objets à partir de données photogrammétriques par drones / Jérémie Brossard in XYZ, n° 150 (mars - mai 2017)PermalinkLe relevé en 3D du pic du Midi d'Ossau par les géomètres-experts des Pyrénées-Atlantiques (2ème épisode) / Bernard Flacelière in XYZ, n° 150 (mars - mai 2017)PermalinkCartographie et interprétation de l'environnement par drone / Martial Sanfourche in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)PermalinkDétection de l'érosion dans un bassin versant agricole par comparaison d'images multidates acquises par drone / Jonathan Lisein in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)PermalinkFaucon noir : retour d'expérience sur une étude de la biodiversité par drone / Laurent Beaudoin in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)PermalinkImplementation of a real-time stacking algorithm in a photogrammetric digital camera for UAVs / Ahmad Audi (2017)PermalinkPermalinkModèle numérique de terrain par drone photogrammétrique sur le littoral de l’île d’Oléron / Steven Humbert (2017)Permalinkn° 213 - 214 - janvier - avril 2017 - Spécial drones (Bulletin de Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection)PermalinkPermalinkCartographie de la dynamique de terroirs villageois à l’aide d’un drone dans les aires protégées de la République démocratique du Congo / Jean Semeki Ngabinzeke in Bois et forêts des tropiques, n° 330 (4e trimestre 2016)PermalinkGenerating a hazard map of dynamic objects using lidar mobile mapping / Alexander Schlichting in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 12 (December 2016)PermalinkHierarchical and adaptive phase correlation for precise disparity estimation of UAV images / Jie Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkLe relevé en 3D du pic du Midi d'Ossau par les géomètres-experts des Pyrénées-Atlantiques / Bernard Flacelière in XYZ, n° 149 (décembre 2016 - février 2017)PermalinkRigorous strip adjustment of UAV-based laserscanning data including time-dependent correction of trajectory errors / Philipp Glira in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 12 (December 2016)PermalinkQuelle carte numérique pour le véhicule autonome ? / Pascal Vasseur in Transport environnement circulation TEC, n° 231 (novembre 2016)PermalinkRelevé topographique des environnements urbains [article originellement paru dans le numéro mai/juin 2016 de la revue italienne GEOMedia] / Luigi Colombo in Géomatique expert, n° 113 (novembre - décembre 2016)PermalinkSkeletal camera network embedded structure-from-motion for 3D scene reconstruction from UAV images / Zhihua Xua in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 121 (November 2016)PermalinkDevelopment of a large-format UAS imaging system with the construction of a one sensor geometry from a multicamera array / Jiann-Yeou Rau in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)PermalinkUne carrière dans les drones / Anonyme in Géomatique expert, n° 112 (septembre - octobre 2016)PermalinkA methodology for near real-time change detection between Unmanned Aerial Vehicle and wide area satellite images / Anastasios L. Fytsilis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkApport des images THRS pour la catégorisation des agro-systèmes complexes à Mayotte / Rafaël Molina in Géomatique expert, n° 111 (juillet- août 2016)PermalinkJournées ESRI transports et infrastructure / Anonyme in Géomatique expert, n° 111 (juillet- août 2016)PermalinkConception de modèles 3D précis pour un suivi 4D optimisé des ouvrages hydrauliques linéaires : intérêt et particularité du drone / Vincent Tournadre in La Houille Blanche, revue internationale de l'eau, vol 2016 n° 3 (juin 2016)PermalinkGeneration of highly accurate digital elevation models with unmanned aerial vehicles / Yuriy Reshetyuk in Photogrammetric record, vol 31 n° 154 (June - August 2016)PermalinkDes nouveaux moyens et des opportunités / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2137 (juin 2016)PermalinkUne nouvelle orientation pour l'enseignement ? / Anonyme in Géomètre, n° 2137 (juin 2016)PermalinkIn search of Georgian artefacts : UAS for archaeological exploration / Ella Doolan in GIM international [en ligne], vol 30 n° 5 (May 2016)PermalinkRemote sensing platforms and sensors: A survey / Charles K. Toth in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 115 (May 2016)PermalinkUAV monitoring of a largescale environmental project / Alan Roberts in GEO: Geoconnexion international, vol 15 n° 5 (May 2016)PermalinkAutonomous relative navigation / Shahram Moafipoor in GPS world, vol 27 n° 4 (April 2016)PermalinkFlying safe : GNSS Robustness for Unmanned Aircraft Systems / Joshua Stubbs in GPS world, vol 27 n° 4 (April 2016)PermalinkPlanes versus trains / Flavien Viguier in GEO: Geoconnexion international, vol 15 n° 4 (April 2016)PermalinkReconstructing a Mythical Past / Andrew Blogg in GIM international [en ligne], vol 30 n° 3 (March 2016)PermalinkSpatial accuracy of UAV- derived orthoimagery and topography: Comparing photogrammetric models processed with direct geo-referencing and ground control points / Chris H. Hugenholtz in Geomatica, vol 70 n° 1 (March 2016)PermalinkUAV monitoring and documentation of a large landslide / Gerald Lindner in Applied geomatics, vol 8 n° 1 (March 2016)PermalinkAntenna pilots UAV / Adrien Perkins in GPS world, vol 27 n° 2 (February 2016)PermalinkReconstructing a church in 3D / Matthias Naumann in GIM international [en ligne], vol 30 n° 2 (February 2016)PermalinkTelespazio aurait-il trouvé la solution pour développer l'usage du spatial / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 174 (février 2016)PermalinkApplication des techniques de photogrammétrie par drone à la caractérisation des ressources forestières / Jonathan Lisein (2016)PermalinkEntwicklung einer direkten Georeferenzierungseinheit zur Positions- und Orientierungbestimmung leichter UAVs in Eichzeit / Christian Eling (2016)PermalinkPermalinkMise en place de procédures automatiques en vue d’accélérer la production des plans topographiques au sein de l’entreprise Techni Drone / Kévin Javerliat (2016)PermalinkStudy of lever-arm effect using embedded photogrammetry and on-board GPS receiver on UAV for metrological mapping purpose and proposal of a free ground measurements calibration procedure / Mehdi Daakir (2016)PermalinkThe art of seeing / Philippe Roy in GEO: Geoconnexion international, vol 15 n° 1 (January 2016)PermalinkThe future of disaster response management / Krista Montgomery in GEO: Geoconnexion international, vol 15 n° 1 (January 2016)PermalinkUtilisation des outils de la télédétection très haute résolution pour le suivi de la végétation sur la zone de compensation écologique Ile Falcon / Clément Boutry (2016)PermalinkApplication of technical measures and software in constructing photorealistic 3D models of historical building using ground-based and aerial (UAV) digital images / Aleksander Zarnowski in Reports on geodesy and geoinformatics, vol 99 (December 2015)PermalinkBuilding cities using UAV / Martin Schwall in Geoinformatics, vol 18 n° 8 (December 2015)PermalinkLe drone fait carrière / Michel Ravelet in Géomètre, n° 2131 (décembre 2015)PermalinkIntergeo 2015 ou la foire du drone / Olivier Reis in XYZ, n° 145 (décembre 2015 - février 2016)PermalinkMapping with small UAS: A point cloud accuracy assessment / Charles K. Toth in Journal of applied geodesy, vol 9 n° 4 (December 2015)PermalinkUAS Experiences in Africa / Marius Schrôder in GIM international [en ligne], vol 29 n° 12 (December 2015)PermalinkDiscrimination of deciduous tree species from time series of unmanned aerial system imagery / Jonathan Lisein in Plos one, vol 10 n° 11 (November 2015)PermalinkUAV real-time: Data use in a lightweight direct georeferencing system / Christian Eling in GPS world, vol 26 n° 11 (November 2015)PermalinkApplying ASPRS accuracy standards to surveys from small unmanned aircraft systems (UAS) / Ken Whitehead in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 10 (October 2015)PermalinkFlying high with a UAS adventurer / Anonyme in Position, n° 79 (October - November 2015)PermalinkLidar Scanning by Helicopter in the USA / Jeff Fagerman in GIM international [en ligne], vol 29 n° 10 (October 2015)PermalinkRevealing a buried historic fort : archeology meets UAS technology / Andrea Sangster in Geoinformatics, vol 18 n° 7 (October - November 2015)PermalinkSurveying a mountain highway with UAS : getting accurate results in a rough area / Matteo Luccio in Geoinformatics, vol 18 n° 7 (October - November 2015)PermalinkAnalysis of different methods for 3D reconstruction of natural surfaces from parallel-axes UAV images / Annette Eltner in Photogrammetric record, vol 30 n° 151 (September - November 2015)PermalinkLe contrôle de la végétation dans les emprises ferroviaires : une approche multi-scalaire / Flavien Viguier in XYZ, n° 144 (septembre - novembre 2015)PermalinkGénération drones / Michel Ravelet in Géomètre, n° 2128 (septembre 2015)PermalinkA place in the sun / Krista Montgomery in GEO: Geoconnexion international, vol 14 n° 8 (September 2015)PermalinkPlanificateur de missions photogrammétriques pour drones ultra-légers (Micro Aerial Vehicle MAV) / F. Gandor in Géomatique suisse, vol 113 n° 9 (septembre 2015)PermalinkTélédétection pour l'agriculture de précision par caméra hyperspectrale miniature / D. Constantin in Géomatique suisse, vol 113 n° 9 (septembre 2015)PermalinkWhere are we? (3) / Lewis Graham in GEO: Geoconnexion international, vol 14 n° 8 (September 2015)PermalinkWeb services for dynamic coloring of UAVSAR images / Jun Wang in Pure and applied geophysics, vol 172 n° 8 (August 2015)PermalinkCastles in the sky / Krista Montgomery in GEO: Geoconnexion international, vol 14 n° 6 (June 2015)PermalinkPermalinkGIS-ready sUAS / Jarlath P. M. O'Neil-Dunne in xyHt, vol 2015 n° 6 (June 2015)PermalinkUAV photogrammetry for topographic monitoring of coastal areas / J.A. Gonçalves in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 104 (June 2015)PermalinkCes drones qui volent pour la recherche / Laure Cailloce in CNRS le journal, n° 280 (Printemps 2015)PermalinkJust the ticket / Robert Parker in GEO: Geoconnexion international, vol 14 n° 4 (April 2015)PermalinkOverview and current status of remote sensing applications based on unmanned aerial vehicles (UAVs) / Gonzalo Pajares in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 4 (April 2015)PermalinkQuand les chercheurs s'intéressent aux drones / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 166 (avril 2015)PermalinkTraining set size, scale, and features in Geographic Object-Based Image Analysis of very high resolution unmanned aerial vehicle imagery / Lei Ma in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 102 (April 2015)PermalinkDéveloppement d'un logiciel de calcul de trajectoire pour un drone / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 103 (mars - avril 2015)PermalinkDrones : une réalité plus contraignante / Michel Ravelet in Géomètre, n° 2123 (mars 2015)PermalinkLes journées de la recherche 2015 à l'IGN / Anonyme in Géomatique expert, n° 103 (mars - avril 2015)PermalinkLe SIG prend de la hauteur / Fanny Perrin d'Arloz in SIGmag, n° 4 (mars 2015)PermalinkAngry birds at altitude / Matthew Wade in GEO: Geoconnexion international, vol 14 n° 1 (January 2015)PermalinkExterior orientation of hyperspectral frame images collected with UAV for forest applications / Adilson Berveglieri (2015)PermalinkFurther adventures in aviation / Lewis Graham in GEO: Geoconnexion international, vol 14 n° 1 (January 2015)PermalinkPermalinkPermalinkMétrologie par photogrammétrie aéroportée légère : application au suivi d'évolution de digues / Vincent Tournadre (2015)PermalinkPermalinkPhotogrammétrie et modélisation 3D à partir d'images drone au sein de TPLM-3D / Thibaut Dudka (2015)PermalinkAcquisition par drone pour les relevés topographiques / Marie Grob in XYZ, n° 141 (décembre 2014 - février 2015)PermalinkDrones : quels usages pour la topographie ? / Guy Houin in XYZ, n° 141 (décembre 2014 - février 2015)PermalinkLes drones révolutionnent l'administration foncière, une cartographie sur mesure / Kathrine Kelm in XYZ, n° 141 (décembre 2014 - février 2015)PermalinkEvaluating tree detection and segmentation routines on very high resolution UAV LiDAR data / Luke Wallace in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 12 (December 2014)PermalinkEvaluation of UAV photogrammetric accuracy for mapping and earthworks computations / Chris Cryderman in Geomatica, vol 68 n° 4 (December 2014)PermalinkHigh resolution imagery collection for post-disaster studies utilizing unmanned aircraft systems (UAS) / Stuart M. Adams in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 12 (December 2014)PermalinkPermalinkMétrologie par photogrammétrie aéroportée légère appliquée aux digues : optimiser l'auscultation des ouvrages / Paul-Henri Faure in XYZ, n° 141 (décembre 2014 - février 2015)PermalinkMulti-UAV surveillance over forested regions / Vengatesan Govindaraju in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 12 (December 2014)PermalinkA precise state transition model for aircraft navigation / Abhijit Sinha in Geomatica, vol 68 n° 4 (December 2014)Permalinkn° 3 - décembre 2014 - Quelle 3D pour quel usage ? (Bulletin de SIGmag)PermalinkRetrieval of spectral reflectance of high resolution multispectral imagery acquired with an autonomous unmanned aerial vehicle: AggieAir™ / Bushra Zaman in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 12 (December 2014)PermalinkRevue des méthodes de prétraitement des données d'imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone / Hachem Agili in Geomatica, vol 68 n° 4 (December 2014)PermalinkPermalinkUtilisation des drones pour la surveillance des ouvrages de production d'EDF dans le domaine du génie civil / Rémy Boudon in XYZ, n° 141 (décembre 2014 - février 2015)PermalinkUtilisation et intérêts des drones dans un cabinet de géomètres-experts, Archimed-GE / Nicolas Fehrenbach in XYZ, n° 141 (décembre 2014 - février 2015)PermalinkIncontournables drones / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 159 (01/09/2014)PermalinkUnmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing: A review / Ismael Colomina in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 92 (June 2014)PermalinkUAV shipboard landing with RTK: a carrier phase compensates for wind and wave motion / Chiu-Jung Huang in GPS world, vol 25 n° 5 (May 2014)PermalinkModélisation de la canopée forestière par photogrammétrie depuis des images acquises par drone / Jonathan Lisein in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 206 (Avril 2014)PermalinkPhotogrammetry or lidar? / Fabrice Marre in GEO: Geoconnexion international, vol 13 n° 2 (february 2014)PermalinkPutting stock in your survey / Bernard Draeyer in GEO: Geoconnexion international, vol 13 n° 2 (february 2014)PermalinkBasal area and biomass estimates of loblolly pine stands using L-band UAVSAR / William L. Marks in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 1 (January 2014)PermalinkLes drones aériens / Lionel Chauprade (2014)PermalinkLes drones / Rodolphe Jobard (2014)PermalinkPermalinkA photogrammetric workflow for the creation of a forest canopy height model from small unmanned aerial system imagery / Jonathan Lisein in Forests, vol 4 n° 4 (december 2013)PermalinkLevés de bâti par drones dans un contexte post-sismique / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 95 (01/11/2013)PermalinkLes drones, un vrai potentiel pour les géomètres / Michel Kasser in Géomètre, n° 2107 (octobre 2013)PermalinkFixing UAV photogrammetry / Kirill Rottenberg in GEO: Geoconnexion international, vol 12 n° 9 (october 2013)PermalinkHybride Navigationssysteme für Navigation, Regelung und direkte Georeferenzierung / Manfred Bäumker in ZFV, Zeitschrift für Geodäsie, Geoinformation und Landmanagement, vol 138 n° 5 (01/09/2013)PermalinkUsing video acquired from an unmanned aerial vehicle (UAV) to measure fracture orientation in an open-pit mine / Tara McLeod in Geomatica, vol 67 n° 3 (September 2013)PermalinkA hybrid approach to UAV data / Debora Caldarelli in GEO: Geoconnexion international, vol 12 n° 7 (july - august 2013)PermalinkR-Pod, essais en forêt dense ivoirienne avec un drone / N. Delley in Géomatique suisse, vol 111 n° 2 (01/02/2013)PermalinkAn automatic approach to UAV flight planning and control for photogrammetric applications: A test case in the Asturias region (Spain) / David Hernandez-Lopez in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 1 (January 2013)PermalinkMise en oeuvre des prises de vues aériennes par drone pour le suivi de site archéologique / Anna Mouget (2013)PermalinkPermalinkIntroduction to a portable stereo mapping system for unmanned vehicles / Julien Li-Chee-Ming in Geomatica, vol 66 n° 4 (December 2012)PermalinkNouveaux jeux de drones / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 142 (décembre 2012)PermalinkEnabling UAV-based 3D mapping, Pix4D / Anonyme in GIM international, vol 26 n° 7 (July 2012)PermalinkMonitoring water stress and fruit quality in an orange orchard under regulated deficit irrigation using narrow-band structural and physiological remote sensing indices / S. Stagakis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 71 (July 2012)PermalinkForum de photogrammétrie / Anonyme in Géomatique expert, n° 86 (01/05/2012)PermalinkUAV flight over Singapore: a pilot study / Armin W. Gruen in Geoinformatics, vol 15 n° 3 (01/04/2012)PermalinkUnmanned aerial vehicles: from toys to tools / Armin W. Gruen in Geoinformatics, vol 15 n° 1 (01/01/2012)Permalink