Centre dedocumentation
scientifique

Directionally constrained fully convolutional neural network for airborne LiDAR point cloud classification / Congcong Wen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 162 (April 2020)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 162 (April 2020) . - pp 50 - 62 Titre : Directionally constrained fully convolutional neural network for airborne LiDAR point cloud classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Congcong Wen, Auteur ; Lina Yang, Auteur ; Xiang Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 50 - 62 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] contrainte de direction [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] étiquetage sémantique [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] plus proche voisin (algorithme) [Termes descripteurs IGN] précision de la classification [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] traitement de nuage de points Résumé : (auteur) Point cloud classification plays an important role in a wide range of airborne light detection and ranging (LiDAR) applications, such as topographic mapping, forest monitoring, power line detection, and road detection. However, due to the sensor noise, high redundancy, incompleteness, and complexity of airborne LiDAR systems, point cloud classification is challenging. Traditional point cloud classification methods mostly focus on the development of handcrafted point geometry features and employ machine learning-based classification models to conduct point classification. In recent years, the advances of deep learning models have caused researchers to shift their focus towards machine learning-based models, specifically deep neural networks, to classify airborne LiDAR point clouds. These learning-based methods start by transforming the unstructured 3D point sets to regular 2D representations, such as collections of feature images, and then employ a 2D CNN for point classification. Moreover, these methods usually need to calculate additional local geometry features, such as planarity, sphericity and roughness, to make use of the local structural information in the original 3D space. Nonetheless, the 3D to 2D conversion results in information loss. In this paper, we propose a directionally constrained fully convolutional neural network (D-FCN) that can take the original 3D coordinates and LiDAR intensity as input; thus, it can directly apply to unstructured 3D point clouds for semantic labeling. Specifically, we first introduce a novel directionally constrained point convolution (D-Conv) module to extract locally representative features of 3D point sets from the projected 2D receptive fields. To make full use of the orientation information of neighborhood points, the proposed D-Conv module performs convolution in an orientation-aware manner by using a directionally constrained nearest neighborhood search. Then, we design a multiscale fully convolutional neural network with downsampling and upsampling blocks to enable multiscale point feature learning. The proposed D-FCN model can therefore process input point cloud with arbitrary sizes and directly predict the semantic labels for all the input points in an end-to-end manner. Without involving additional geometry features as input, the proposed method demonstrates superior performance on the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS) 3D labeling benchmark dataset. The results show that our model achieves a new state-of-the-art performance on powerline, car, and facade categories. Moreover, to demonstrate the generalization abilities of the proposed method, we conduct further experiments on the 2019 Data Fusion Contest Dataset. Our proposed method achieves superior performance than the comparing methods and accomplishes an overall accuracy of 95.6% and an average F1 score of 0.810. Numéro de notice : A2020-119 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.02.004 date de publication en ligne : 18/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.02.004 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94743 [article]

Review of mobile laser scanning target‐free registration methods for urban areas using improved error metrics / Hoang Long Nguyen in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric record > vol 34 n° 167 (September 2019) . - pp 282 – 303 Titre : Review of mobile laser scanning target‐free registration methods for urban areas using improved error metrics Type de document : Article/Communication Auteurs : Hoang Long Nguyen, Auteur ; David Belton, Auteur ; Petra Helmholz, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 282 – 303 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] algorithme ICP [Termes descripteurs IGN] appariement de points [Termes descripteurs IGN] erreur de mesure [Termes descripteurs IGN] qualité du processus [Termes descripteurs IGN] traitement de nuage de points [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Mots-clés libres : The aim of the registration process is to obtain the transformation parameters to transform captured point clouds to their correct positions. Résumé : (auteur) Registration is one of the most important tasks in mobile laser scanning (MLS) point cloud processing. This paper firstly reviews existing target‐free matching techniques as well as methods to evaluate the quality of the registration. Next, a new error metric is introduced that takes into account the residuals of check planes as well as their orientation. Experiments using real datasets in combination with reference data were performed to evaluate the suitability of these metrics. The proposed error metric proved to be more suitable for evaluating the quality of point cloud registration than state‐of‐the‐art equivalents. The results also indicate that least squares plane fitting is the best technique for MLS point cloud registration. Numéro de notice : A2019-498 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/phor.12293 date de publication en ligne : 10/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12293 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93760 [article]

Relevé de la grotte glacée de Cenote Abyss dans les Dolomites / Farouk Kadded in XYZ, n° 157 (décembre 2018 - février 2019)

Public [article]  inXYZ > n° 157 (décembre 2018 - février 2019) . - pp 57 - 60 Titre : Relevé de la grotte glacée de Cenote Abyss dans les Dolomites Type de document : Article/Communication Auteurs : Farouk Kadded, Auteur ; Tommasso Santagata, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 57 - 60 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] 3DReshaper [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] glace [Termes descripteurs IGN] grotte [Termes descripteurs IGN] image de drone [Termes descripteurs IGN] instrumentation Leica [Termes descripteurs IGN] Italie [Termes descripteurs IGN] positionnement par GNSS [Termes descripteurs IGN] spéléologie [Termes descripteurs IGN] traitement de nuage de points Résumé : (auteur) The abyss of Conturines, alsoknown as Cenote Abyss, represents one of the deepest and lagest caves of the Dolomites.This 280 m deep cave is characterized by a huge ice deposit, which makes it of major interest for the study of paleoclimate and modern climate change in this region of the Alps.The cave was discovered in 1994 after the abrupt empying of a lake at 2940 m. In 2015, a research project began to monitor the long-term movements an d volume changes of this ice deposit and to understand the microclimate of the cave. With two expeditions organized in October 2015 and September 2016, a complete study of the cave was carried out using a 3D laser scanner HDS7000 in 2015 and a scanner ScanStation P40 in 2016. Installation of barometric datalodgers, temperature and humidity in different areas of the cave provide a one-year record of the microclimate. In addtion, pollen traps have been installed to study the current flow of pollen on and inside the cave while preliminary analyzes of pollen grains held in the ice are in progress. The Cenote Abyss Ice Caves Research Project aim to shed light on the changing climate of the Dolomites over the past several hundred years, perhaps thousands of years, as well as on environmental changes more recent events that led to the melting of the cave glacier. Numéro de notice : A2018-546 Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91582 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
112-2018041	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
112-2018042	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Suivi et conservation du patrimoine historique et culturel / Jocelyn Le Maître (2018)

Public Titre : Suivi et conservation du patrimoine historique et culturel Type de document : Mémoire Auteurs : Jocelyn Le Maître, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 68 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e année Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie terrestre [Termes descripteurs IGN] conservation du patrimoine [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] Espagne [Termes descripteurs IGN] étalonnage de chambre métrique [Termes descripteurs IGN] image panoramique [Termes descripteurs IGN] lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] masque [Termes descripteurs IGN] modèle 3D du site [Termes descripteurs IGN] monument historique [Termes descripteurs IGN] patrimoine immobilier [Termes descripteurs IGN] Photoshop [Termes descripteurs IGN] prise de vue terrestre [Termes descripteurs IGN] scène virtuelle [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] traitement de nuage de points Index. décimale : PROJET Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Durant le cadre de ce stage de 10,5 semaines, j’ai appris à manipuler les différentes géotechnologies utilisées par le groupe TIDOP dans le cadre de la conservation préventive du patrimoine historique et culturel, en particulier au service du projet sud-européen HeritageCARE. L’objectif était d’aider dans le travail d’acquisition et de traitement le groupe de recherche TIDOP, basé à Avila en Espagne. Il fallait réunir les données traitant des monuments dont le groupe avait la charge. Cela est passé par la réalisation de panoramiques et de nuages de points 3D, tout ceci au service de visites virtuelles permettant de décrire chaque monument. Il a donc fallu apprendre à maîtriser les géotechnologies utilisées, afin d’avoir le savoir-faire nécessaire à construire à partir d’un appareil photo et du logiciel Hugin des panoramiques de qualité associées aux monuments à l’étude. Il a fallu également apprendre à s’adapter à la situation concernant les nombreux logiciels de traitement de nuages de points, leurs atouts et leurs faiblesses. Dans ce rapport, on montrera aussi des tentatives d’optimisation des prises de vue ou de la coloration des nuages de points, ces techniques originales fonctionnant plus ou moins bien. Durant la période du stage, plusieurs monuments ont reçu une visite virtuelle associée, notamment la muraille d’Avila et l’université de Salamanque. Ces monuments d’importance sont des vitrines pour le projet HeritageCARE. Note de contenu : Introduction 1- Projets et contexte 2- Constituer des visites virtuelles 3- La gestion de nuages de points Numéro de notice : 21824 Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : TIDOP, Avila (Espagne) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91329

Documents numériques

peut être téléchargé Suivi et conservation du patrimoine... - pdf auteur Adobe Acrobat PDF

peut être téléchargé Suivi et conservation du patrimoine... - pdf auteur Adobe Acrobat PDF

A review of the use of terrestrial laser scanning application for change detection and deformation monitoring of structures / Wallace Mukupa in Survey review, vol 49 n° 353 (June 2017)  

Public [article]  inSurvey review > vol 49 n° 353 (June 2017) . - pp 99 - 116 Titre : A review of the use of terrestrial laser scanning application for change detection and deformation monitoring of structures Type de document : Article/Communication Auteurs : Wallace Mukupa, Auteur ; Gethin W. Roberts, Auteur ; Craig M. Hancock, Auteur ; K. Al-Manasir, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 99 - 116 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] déformation d'objet [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] géoréférencement direct [Termes descripteurs IGN] positionnement en intérieur [Termes descripteurs IGN] surveillance d'ouvrage [Termes descripteurs IGN] télémétrie laser terrestre [Termes descripteurs IGN] traitement de nuage de points Résumé : (Auteur) Change detection and deformation monitoring is an active area of research within the field of engineering surveying and other overlapping areas such as structural and civil engineering. This paper reviews the application of terrestrial laser scanning in the monitoring of structures and discusses registration and georeferencing of scan data. Past terrestrial laser scanning research work has shown trends in addressing issues such as accurate registration and georeferencing of scans, error modelling, point cloud processing techniques for deformation analysis, scanner calibration and detection of millimetre deformations. However, several issues are still open to investigation such as robust methods of point cloud processing for detecting change and deformation, incorporation of measurement geometry in deformation measurements, design of data acquisition and quality assessment for precise measurements and modelling the environmental effects on the performance of laser scanning. A three-stage process model for deformation analysis is proposed as conceptualised from the material reviewed. Numéro de notice : A2017-067 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/00396265.2015.1133039 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2015.1133039 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84289 [article]

The D-FCM partitioned D-BSP tree for massive point cloud data access and rendering / Yi Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 120 (october 2016)  

Permalink

Slicing method for curved façade and window extraction from point clouds / S.M. Iman Zolanvari in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)  

Permalink

Mise en place de procédures automatiques en vue d’accélérer la production des plans topographiques au sein de l’entreprise Techni Drone / Kévin Javerliat (2016)

Permalink

Point cloud server (PCS) : point clouds in-base management and processing / Rémi Cura in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, II-3 W5 (October 2015)  

Permalink

3D visualization of multivariate data / Harald Sanftmann (2012) 

Permalink