2-Publications IGN 2022
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Représentation et combinaison de l'information géographique pour l'apprentissage profond / Azelle Courtial (2022)
Titre : Représentation et combinaison de l'information géographique pour l'apprentissage profond Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : [s.l.] : [s.n.] Année de publication : 2022 Conférence : EGC 2022, 7e atelier GAST, Gestion et Analyse de données Spatiales et Temporelles 25/01/2022 25/01/2022 Blois France OA Proceedings Importance : pp 54 - 65 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] représentation des données
[Termes IGN] tenseur
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) L’apprentissage profond permet maintenant de générer des cartes transformées à partir d’images d’autres cartes. Mais contrairement aux méthodes traditionnelles de prédiction de carte qui reposent sur des couches de données vectorielles stockées dans des bases de données géographiques, l’image ne transmet qu’une vue limitée des informations contenues dans la version vectorielle des données. Dans cet article, nous nous intéressons à la représentation de l’information géographique sous forme de tenseurs pour améliorer la génération de cartes par apprentissage profond. Nous proposons d’abord une stratégie alternative pour la création des données d’apprentissage : un ensemble de masques où chacun décrit les formes et positions d’un type d’objet géographique sur une même portion de carte (bâtiments, routes, ...). Nous étudions ensuite comment combiner de l’information géographique additionnelle dans les mécanismes d’apprentissage pour améliorer l’abstraction des cartes générées. Numéro de notice : C2022-054 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03719234v1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103160 Documents numériques
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Représentation et combinaison de l'IG ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Representing vector geographic information as a tensor for deep learning based map generalisation / Azelle Courtial (2022)
Titre : Representing vector geographic information as a tensor for deep learning based map generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Xiang Zhang, Auteur Editeur : AGILE Alliance Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : AGILE 2022, 25th international AGILE Conference on Geographic Information Science, Artificial intelligence in the service of geospatial technologies 14/06/2022 17/06/2022 Vilnius Lithuanie OA Proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] alignement des données
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] architecture de réseau
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] couche
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] route
[Termes IGN] tenseur
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Recently, many researchers tried to generate (generalised) maps using deep learning, and most of the proposed methods deal with deep neural network architecture choices. Deep learning learns to reproduce examples, so we think that improving the training examples, and especially the representation of the initial geographic information, is the key issue for this problem. Our article extracts some representation issues from a literature review and proposes different ways to represent vector geographic information as a tensor. We propose two kinds of contributions: 1) the representation of information by layers; 2) the representation of additional information. Then, we demonstrate the interest of some of our propositions with experiments that show a visual improvement for the generation of generalised topographic maps in urban areas. Numéro de notice : C2022-024 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/agile-giss-3-32-2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/agile-giss-3-32-2022 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100921 Automatic algorithm for georeferencing historical-to-nowadays aerial images acquired in natural environments / Daniela Craciun (2022)
Titre : Automatic algorithm for georeferencing historical-to-nowadays aerial images acquired in natural environments Type de document : Article/Communication Auteurs : Daniela Craciun , Auteur ; Arnaud Le Bris , 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-B2 Projets : HIATUS / Giordano, Sébastien Conférence : ISPRS 2022, Commission 2, 24th ISPRS international congress, Imaging today, foreseeing tomorrow 06/06/2022 11/06/2022 Nice France OA ISPRS Archives Importance : pp 21 - 28 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] gradient
[Termes IGN] histogramme
[Termes IGN] image ancienne
[Termes IGN] milieu naturel
[Termes IGN] modèle numérique de surfaceRésumé : (auteur) Automatic georeferencing for historical-to-nowadays aerial images represents the main ingredient for supplying territory evolution analysis and environmental monitoring. Existing georeferencing methods based on feature extraction and matching reported successful results for multi-epoch aerial images acquired in structured and man-made environments. While improving the state-of-the-art of the multi-epoch georeferencing problem, such frameworks present several limitations when applied to unstructured scenes, such as natural feature-less environments, characterized by homogenous or texture-less areas. This is mainly due to the lack of structured areas which often results in sparse and ambiguous feature matches, introducing inconsistencies during the pose estimation process. This paper addresses the automatic georeferencing problem for historical aerial images acquired in unstructured natural environments. The research work presented in this paper introduces a feature-less algorithm designed to perform historical-to-nowadays image matching for pose estimation in a fully automatic fashion. The proposed algorithm operates within two stages: (i) 2D patch extraction and matching and (ii) 3D patch-based local alignment. The final output is a set of 3D patch matches and the 3D rigid transformation relating each homologous patches. The obtained 3D point matches are designed to be injected into traditional multi-views pose optimisation engines. Experimental results on real datasets acquired over Fabas area situated in France demonstrate the effectiveness of the proposed method. Our findings illustrate that the proposed georeferencing technique provides accurate results in presence of large periods of time separating historical from nowadays aerial images (up to 48 years time span). Numéro de notice : C2022-020 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-21-2022 Date de publication en ligne : 30/05/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-21-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100846
Titre : A 3D segments based algorithm for heterogeneous data registration Type de document : Article/Communication Auteurs : Rahima Djahel, Auteur ; Pascal Monasse, Auteur ; Bruno Vallet , 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 Projets : 1-Pas de projet / Giordano, Sébastien 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 129 - 136 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] algorithme du recuit simulé
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] segment de droite
[Termes IGN] superposition de donnéesRésumé : (auteur) Combining image and LiDAR draws increasing interest in surface reconstruction, city and building modeling for constructing 3D virtual reality models because of their complementary nature. However, to gain from this complementarity, these data sources must be precisely registered. In this paper, we propose a new primitive based registration algorithm that takes 3D segments as features. The objective of the proposed algorithm is to register heterogeneous data. The heterogeneity is both in data type (image and LiDAR) and acquisition platform (terrestrial and aerial). Our algorithm starts by extracting 3D segments from LiDAR and image data with state of the art algorithms. Then it clusters the 3D segments of each data according to their directions. The obtained clusters are associated to find possible rotations, then 3D segments from associated clusters are matched in order to find the translation and scale factor minimizing a distance criteria between the two sets of 3D segments. Two optimizers (simulated annealing and RANSAC) are tested to minimize this distance criterion, first on synthetic data, then on real data. The experiments carried out demonstrate the robustness and speed of RANSAC compared to simulated annealing. Numéro de notice : C2022-018 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-129-2022 Date de publication en ligne : 30/05/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-129-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100844
Titre : Detecting openings for indoor/outdoor registration Type de document : Article/Communication Auteurs : Rahima Djahel, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Pascal Monasse, 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 Projets : 1-Pas de projet / Giordano, Sébastien 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 177 - 184 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] lancer de rayons
[Termes IGN] ouverture (bâtiment)
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] segment de droite
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] superposition de donnéesRésumé : (auteur) Indoor/Outdoor modeling of buildings is an important issue in the field of building life cycle management. It is seen as a joint process where the two aspects collaborate to take advantage of their semantic and geometric complementary. This global approach will allow a more complete, correct, precise and coherent reconstruction of the buildings. The first issue of such modeling is thus to precisely register this data. The lack of overlap between indoor and outdoor data is the most encountered obstacle, more so when both data sets are acquired separately and using different types of sensors. As an opening in the façade is the unique common entity that can be seen from inside and outside, it can help the registration of indoor and outdoor point clouds. So it must be automatically, accurately and efficiently extracted. In this paper, we start by proposing a very efficient algorithm to detect openings with great precision in both indoor and outdoor scans. Afterwards, we integrate them in a registration framework. As an opening is defined by a rectangular shape composed of four segments, two horizontal and two vertical, we can write our registration problem as a minimization of a global robust distance between two segment sets and propose a robust approach to minimize this distance using the RANSAC paradigm. Numéro de notice : C2022-023 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-177-2022 Date de publication en ligne : 30/05/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-177-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100849 ALEGORIA: Joint multimodal search and spatial navigation into the geographic iconographic heritage / Florent Geniet (2022)PermalinkPermalinkPermalinkCrossroadsDescriber, automatic textual description of OpenStreetMap intersections / Jérémy Kalsron (2022)PermalinkPermalinkImproving local adaptive filtering method employed in radiometric correction of analogue airborne campaigns / Lâmân Lelégard (2022)PermalinkPermalinkProceedings of the 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures : EUROSTRUCT 2021. An automated machine learning-based approach for structural novelty detection based on SHM / Nicolas Manzini (2022)PermalinkIn situ C-band data for wheat physiological functioning monitoring in the South Mediterranean region / Nadia Ouaadi (2022)PermalinkLarge-scale dimensional metrology for geodesy: First results from the European GeoMetre project / Florian Pollinger (2022)Permalink