Personne :
Daniel, Sylvie

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Nom de famille
Daniel
Prénom
Sylvie
Affiliation
Université Laval. Département des sciences géomatiques
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Identifiant Canadiana
ncf10831597
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Résultats de recherche

Voici les éléments 1 - 7 sur 7
  • Publication
    Accès libre
    Revue des descripteurs tridimensionnels (3D) pour la catégorisation des nuages de points acquis avec un système LiDAR de télémétrie mobile
    (Canadian Institute of Geomatics., 2018-07-30) Daniel, Sylvie
    La compréhension de nuage de points LiDAR consiste à reconnaitre les objets qui sont présents dans la scène et à associer des interprétations aux nuages d’objets qui le composent. Les données LiDAR acquises en milieu urbain dans des environnements à grande échelle avec des systèmes terrestres de télémétrie mobile présentent plusieurs difficultés propres à ce contexte : chevauchement entre les nuages de points, occlusions entre les objets qui ne sont vus que partiellement, variations de la densité des points. Compte tenu de ces difficultés, beaucoup de descripteurs tridimensionnels (3D) proposés dans la littérature pour la classification et la reconnaissance d’objets voient leurs performances se dégrader dans ce contexte applicatif, car ils ont souvent été introduits et évalués avec des jeux de données portant sur de petits objets. De plus, il y a un manque de comparaison approfondie entre les descripteurs 3D mis en œuvre dans des environnements à grande échelle ce qui a pour conséquence un manque de connaissance au moment de sélectionner le descripteur 3D le plus adapté à un nuage de points LiDAR acquis dans de tels environnements. Le présent article propose une revue approfondie des travaux portant sur l’application des descripteurs 3D à des données LiDAR acquises en milieu urbain dans des environnements à grande échelle avec des systèmes terrestres de télémétrie mobile. Les principaux descripteurs 3D appliqués dans de tels contextes sont ainsi recensés. Une synthèse de leurs performances et limites est ensuite effectuée de manière comparative sur la base des travaux disponibles dans la littérature. Enfin, une discussion abordant les éléments impactant le plus les performances des descripteurs et des pistes d’amélioration vient compléter cette revue.
  • Publication
    Accès libre
    Super-resolution-based snake model—an unsupervised method for large-scale building extraction using airborne LiDAR Data and optical image
    (MDPI, 2020-05-26) Nguyen, Thanh Huy; Daniel, Sylvie; Gueriot, Didier; Sintes, Christophe; Le Caillec, Jean-Marc
    Automatic extraction of buildings in urban and residential scenes has become a subject of growing interest in the domain of photogrammetry and remote sensing, particularly since the mid-1990s. Active contour model, colloquially known as snake model, has been studied to extract buildings from aerial and satellite imagery. However, this task is still very challenging due to the complexity of building size, shape, and its surrounding environment. This complexity leads to a major obstacle for carrying out a reliable large-scale building extraction, since the involved prior information and assumptions on building such as shape, size, and color cannot be generalized over large areas. This paper presents an efficient snake model to overcome such a challenge, called Super-Resolution-based Snake Model (SRSM). The SRSM operates on high-resolution Light Detection and Ranging (LiDAR)-based elevation images—called z-images—generated by a super-resolution process applied to LiDAR data. The involved balloon force model is also improved to shrink or inflate adaptively, instead of inflating continuously. This method is applicable for a large scale such as city scale and even larger, while having a high level of automation and not requiring any prior knowledge nor training data from the urban scenes (hence unsupervised). It achieves high overall accuracy when tested on various datasets. For instance, the proposed SRSM yields an average area-based Quality of 86.57% and object-based Quality of 81.60% on the ISPRS Vaihingen benchmark datasets. Compared to other methods using this benchmark dataset, this level of accuracy is highly desirable even for a supervised method. Similarly desirable outcomes are obtained when carrying out the proposed SRSM on the whole City of Quebec (total area of 656 km2), yielding an area-based Quality of 62.37% and an object-based Quality of 63.21%.
  • Publication
    Restreint
    La formation et la recherche en acquisition et traitement de données géomatiques au Département des sciences géomatiques de l’Université Laval
    (Association canadienne des sciences géomatiques, 2007-09-01) Boulianne, Michel; Santerre, Rock; Mostafavi, Mir Abolfazl; Daniel, Sylvie; Viau, Alain; Cocard, Marc
    De nombreux projets de recherche en acquisition et traitement de données géomatiques ont cours au Département des sciences géomatiques de l’Université Laval. Les projets se sont particulièrement diversifiés ces dernières décennies. Une description des principaux projets passés et actuels est présentée. Ceux-ci se rapportent principalement aux domaines du positionnement par satellites, de la photogrammétrie, de l’imagerie numérique et de la télédétection. Ces projets couvrent autant les aspects fondamentaux en géomatique que des applications concrètes et novatrices dans divers domaines (agriculture, architecture, archéologie, auscultation topographique, performances sportives, etc.). Finalement, quelques projets intégrateurs qui allient plusieurs disciplines de la géomatique sont présentés et démontrent la synergie de ces disciplines d’acquisition et de traitement de données géomatiques.
  • Publication
    Restreint
    Où va l’enseignement de la géomatique? Vers des infrastructures géospatiales d’enseignement de la géomatique
    (Canadian Institute of Geomatics, 2007-09-01) Santerre, Rock; Chrisman, Nicholas; Roche, Stéphane; Daniel, Sylvie; Bédard, Yvan; Roy, Francis
    Sur la base d’une expérience de 100 ans de formation en géomatique à l’Université Laval, certaines tendances en matière d’enseignement peuvent être extraites. Cet article aborde le contenu des cours universitaires en géomatique et les méthodes d’enseignement de cette discipline. Le contenu des cours doit s’ajuster à la convergence des technologies considérant, entre autres exemples, que les moyens de localisation sont intégrés dans des appareils ubiquistes de plus en plus miniaturisés. Un enjeu important dans la conception de l’enseignement est la « demi-vie » du matériel pédagogique enseigné. D’égale importance est le contexte sociétal de l’utilisation des technologies géomatiques. En même temps, les méthodes d’enseignement doivent évoluer à cause des pressions exercées par les changements technologiques. Une conclusion importante est que l’enseignement de la géomatique requiert des investissements substantiels dans les infrastructures géospatiales
  • Publication
    Accès libre
    Multidimensional Web GIS approach for citizen participation on urban evolution
    (MDPI AG, 2019-05-30) Daniel, Sylvie; Lafrance, Frederick; Dragićević, Suzana
    Web-mapping has been widely used to facilitate citizen participation in smart cities. Web-mapping has evolved from 2D static maps towards more dynamic and immersive 3D worlds such as virtual globes and scenes. Although current technologies allow us to build multidimensional representations, there is still a lack of research studies on how to further leverage them to foster citizen participation. Information on space–time changes can be an important asset for a successful citizen participation process. Citizens may need to track the evolution of their city over space and time, and how their participation will impact the urban planning and decision-making process. Consequently, the main objective of this research study is to design and develop a multidimensional (2D, 3D, 4D) web-mapping platform where citizens can better assess and understand the spatiotemporal evolution of their cities. User testing was conducted to assess the multidimensional representation of the animations used, and the spatiotemporal mechanism and interface features. Results showed that it is recommended to integrate spatiotemporal simulations to citizen participation platforms so citizens can better assess the impacts of their choices. We also assessed that 3D does not always communicate information better than 2D. Future work will aim at testing the platform in a consultation process with a representative sample of participants.
  • Publication
    Accès libre
    Coarse-to-fine registration of airborne LiDAR data and optical imagery on urban scenes
    (IEEE, 2020-05-28) Nguyen, Thanh Huy; Daniel, Sylvie; Guériot, Didier; Sintès, Christophe; Le Caillec, Jean-Marc
    Applications based on synergistic integration of optical imagery and LiDAR data are receiving a growing interest from the remote sensing community. However, a misaligned integration of these datasets fails to fully profit from the potential of both sensors. An optimum fusion of optical imagery and LiDAR data requires an accurate registration. This is a complex problem since a versatile solution is still missing, especially when data are collected at different times, from different platforms, under different acquisition configurations. This article presents a coarse-to-fine registration method of optical imagery with airborne LiDAR data acquired in such context. First, a coarse registration involves processes of extraction and matching of building candidates from the two datasets. Then, a mutual-information-based fine registration is carried out. It involves a superresolution approach applied to LiDAR data to generate images with the same resolution as the optical image, and a local approach of transformation model estimation. The proposed method succeeds at overcoming the challenges associated with this difficult context. For instance, considering the experimented airborne LiDAR (2011) and orthorectified aerial imagery (2016) datasets, their spatial shift is reduced by 48.15% after the proposed coarse registration. Moreover, the incompatibility of size and spatial resolution is well addressed by the superresolution. Finally, a high accuracy of dataset alignment is also achieved, highlighted by a 40-cm error based on a check-point assessment and a 64-cm error based on a check-pair-line assessment. These promising results enable further researches for a complete fusion methodology between these datasets in this challenging context.
  • Publication
    Accès libre
    Robust Building-based Registration of Airborne LiDAR Data and Optical Imagery on Urban Scenes
    (IEEE, 2019-08-02) Nguyen, Thanh Huy; Daniel, Sylvie; Gueriot, Didier; Sintès, Christophe; Le Caillec, Jean-Marc
    The motivation of this paper is to address the problem of registering airborne LiDAR data and optical aerial or satellite imagery acquired from different platforms, at different times, with different points of view and levels of detail. In this paper, we present a robust registration method based on building regions, which are extracted from optical images using mean shift segmentation, and from LiDAR data using a 3D point cloud filtering process. The matching of the extracted building segments is then carried out using Graph Transformation Matching (GTM) which allows to determine a common pattern of relative positions of segment centers. Thanks to this registration, the relative shifts between the data sets are significantly reduced, which enables a subsequent fine registration and a resulting high-quality data fusion.