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Remote Sensing Observations of Continental Surfaces |
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contenu dans Remote Sensing Observations of Continental Surfaces, vol 1. Optical Remote Sensing of Land Surface / Nicolas Baghdadi (2016)
Titre de série : Remote Sensing Observations of Continental Surfaces, ch. 6 Titre : Airborne lidar data processing Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Clément Mallet Editeur : Londres : ISTE Press Année de publication : 2016 Importance : pp 249 - 298 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] analyse en composantes principales
[Termes descripteurs IGN] attribut
[Termes descripteurs IGN] classification
[Termes descripteurs IGN] déconvolution
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] forme d'onde
[Termes descripteurs IGN] ondelette
[Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes
[Termes descripteurs IGN] segmentation
[Termes descripteurs IGN] semis de points
[Termes descripteurs IGN] signal laserRésumé : (auteur) This chapter introduces the main data analysis methods associated with topographic and bathymetric airborne LiDAR systems. Data delivered by these sensors can be of two types: the majority of commercial systems deliver three-dimensional (3D) point clouds (systems referred to as multiecho), whereas a limited number directly provides the whole laser signal backscattered by the Earth surface (systems referred to as full-waveform (FW)). Numéro de notice : H2016-009 Thématique : IMAGERIE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : 10.1016/B978-1-78548-102-4.50006-5 date de publication en ligne : 07/10/2016 En ligne : https://doi.org/10.1016/B978-1-78548-102-4.50006-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91789
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Titre de série : Remote Sensing Observations of Continental Surfaces, ch. 7 Titre : Digital Terrain Models derived from airborne lidar data Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Clément Mallet Editeur : Londres : ISTE Press Année de publication : 2016 Importance : pp 299 - 320 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] filtrage du bruit
[Termes descripteurs IGN] interpolation
[Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain
[Termes descripteurs IGN] modélisation 3D
[Termes descripteurs IGN] morphologie mathématique
[Termes descripteurs IGN] précision altimétrique
[Termes descripteurs IGN] Triangulated Irregular NetworkRésumé : (auteur) This chapter focuses on the automatic generation of Digital Terrain Models (DTMs) on the basis of the three-dimensional (3D) point clouds generated by airborne topographic LiDAR sensors. A DTM is a mathematical representation (model) of the ground surface, most often in the form of a regular grid, in which a unique elevation value is assigned to each pixel. Thus, objects, including permanent off-ground components such as vegetation and buildings, can be detected. When the latter are included, reference is made to the digital surface model (DSM), used to analyze the ground surface visible from the sky (i.e. the surface which can be obtained natively in standard optical imagery). Numéro de notice : H2016-010 Thématique : IMAGERIE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : 10.1016/B978-1-78548-102-4.50007-7 date de publication en ligne : 07/10/2016 En ligne : https://doi.org/10.1016/B978-1-78548-102-4.50007-7 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91790 Remote Sensing Observations of Continental Surfaces, vol 1. Optical Remote Sensing of Land Surface / Nicolas Baghdadi (2016)
Titre de série : Remote Sensing Observations of Continental Surfaces, vol 1 Titre : Optical Remote Sensing of Land Surface : Techniques and Methods Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Editeur scientifique ; Mehrez Zribi, Editeur scientifique Editeur : Amsterdam [Pays Bas] : Elsevier Année de publication : 2016 Autre Editeur : Londres : ISTE Press Importance : 388 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78548-102-4 Langues : Anglais (eng) Résumé : (éditeur) The considerable progress in instrumentation and in the development of methods for the processing and analysis of data places remote sensing at the center of various international programs for the surveillance and tracking of climatic and anthropogenic changes and effects on the environment. This volume presents optical imaging and LiDAR systems: their instrumentation, physics of measurement, processing methods and data analysis. The estimation of a digital terrain model based on optical images and LiDAR data is also discussed. This book, part of a set of six volumes, has been produced by scientists who are internationally renowned in their fields. It is addressed to students (engineers, Masters, PhD), engineers and scientists, specialists in Earth observation techniques and imaging systems. Through this pedagogical work, the authors contribute to breaking down the barriers that hinder the use of Earth observation data. Note de contenu : 1. Radiometry in the Optical Domain, Xavier Briottet.
2. Multispectral Satellite Image Processing, Kenji Ose, Thomas Corpetti and Laurent Demagistri.
3. Digital Terrain Models from Optical Images, Jean-Marc Delvit and Julien Michel.
4. Processing Hyperspectral Images, Xavier Ceamanos and Silvia Valero.
5. Principle and Physics of the LiDAR Measurement, Patrick Chazette, Julien Totems, Laurent Hespel and Jean-Stéphane Bailly.
6. Airborne LiDAR Data Processing, Clément Mallet, Nesrine Chehata and Jean-Stéphane Bailly.
7. Digital Terrain Models Derived from Airborne LiDAR Data, Clément Mallet and Nicolas DavidNuméro de notice : 17565 Nature : Recueil / ouvrage collectif nature-HAL : OuvrScient Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91788
