The team's research focuses on all of the methods and tools used to acquire georeferenced, structured and radiometrically corrected data . This research integrates the design and production of innovative instruments , the calibration of these instruments, the problems of localization and matching, the electromagnetic modeling of the signal making it possible to physically interpret the data, the problems of indexing, multi-criteria structuring, surface and structure reconstruction and semantization . The team is interested in the three main modalities of physical data acquisition (image, Lidar, Radar) whatever the point of view (satellite, aerial, drone, mobile and fixed terrestrial, indoor and outdoor).
Les recherches de l'équipe s'intéressent à l'ensemble des méthodes et outils permettant d'acquérir des données géoréférencées, structurées et corrigées radiométriquement. Ces recherches intègrent la conception et la réalisation d'instruments innovants, la calibration de ces instruments, les problématiques de localisation et d'appariement, la modélisation électromagnétique du signal permettant d'interpréter physiquement les données, les problématiques d'indexation, de structuration multi-critère, de reconstruction de surface et de structure et de sémantisation. L'équipe s'intéresse aux trois principales modalités d'acquisition de données physiques (image, Lidar, Radar) quel que soit le point de vue (satellite, aérien, drone, terrestre mobile et fixe, intérieur et extérieur).
Keywords: data acquisition, instrumentation, physical sensors, capteurs physiques, geometry processing, radiometry, metrology, calibration, (geo)localization, content indexing, matching, descriptors, multi-criteria structuring, surface and structure reconstruction, semantization
Mots clef : acquisition, instrumentation, capteurs physiques, géométrie radiométrie, métrologie, étalonnage, (géo)localisation, descripteurs, appariement, indexation par contenu, structuration multi-critères, reconstruction de surface et de structure, sémantisation
Responsable de l'équipe: Head of the team: Bruno Vallet
In terms of instrumental development , the team works on the design, production and calibration of new instruments for the acquisition of metrological data making it possible to answer scientific questions / locks not taken into account by existing systems . This work, which integrates research and innovation, goes from the initial design to the development of prototypes usable by specialists.
En terme instrumental, l'équipe travaille à la conception, réalisation et calibration d'instruments nouveaux pour l'acquisition de données métrologiques permettant de répondre à des questions/verrous scientifiques non pris en compte par les systèmes existants. Ces travaux, qui intègrent recherche et innovation, vont de la conception initiale jusqu'au développement de prototypes utilisables par des spécialistes.
The value of geographic data comes from their location and their interoperability (with each other and with other given sources). Data matching , in the broadest sense, is one of the key steps to achieving these goals. The team is developing research on a wide spectrum of matching methods to advance the state of the art and make it more precise, more robust, more general. This research potentially relates to all modalities (image, Lidar, Radar) and their crossing, all points of view (satellite, aerial, drone, road, terrestrial interior and exterior), all scales and all temporalities (old data up to current). The methodological spectrum of the team research on matching covers in particular the extraction of primitives , the sparse pairing of these primitives, the dense (photogrammetric) matching of localized data to generate 3D modeling, 2D pairing (optical and radar) for calculating distortions , pairing with databases, content indexing for digging in large databases image data (especially historical data).
La valeur des données géographiques vient de leur localisation et de leur interopérabilité (entre elles et avec d'autres sources données). L'appariement de données, au sens le plus large, est une des étapes clé pour atteindre ces objectifs. L'équipe développe des recherches sur un vaste spectre de méthodes d'appariement pour faire progresser l'état de l'art et le rendre plus précis, plus robuste, plus général. Ces recherches portent potentiellement sur toutes les modalités (image, Lidar, Radar) et leur croisement, tous les points de vue (satellitaire, aérien, drone, routier, terrestre intérieur et extérieur), toutes les échelles et toutes les temporalités (données anciennes jusqu'à actuelles). Le spectre méthodologique des recherches de l'équipe en appariement couvre notamment l'extraction de primitives, l'appariement éparse de ces primitives, l'appariement dense (photogrammétrique) de données localisées pour générer des modélisation 3D, l'appariement 2D (optique et radar) pour le calcul de déformations, l'appariement avec des bases de données, l'indexation de contenu pour la fouille dans des grandes bases de données images (notamment historiques).
The interpretation of the signal received in terms of information on the physics of the scene requires fine modeling of the sensor and electromagnetic phenomena. The team conducts research in this area on 2 aspects:
L'interprétation du signal reçu en terme d'information sur la physique de la scène nécessite une modélisation fine du capteur et des phénomènes électromagnétiques. L'équipe mène des recherches dans ce domaine sur 2 aspects :
radar data analysis : the objective is to better understand the sensitivity of these data with respect to the surface parameters (soil humidity and roughness, humidity, structure, and quantity of vegetation biomass, surface displacement, slopes) in order to be able to extract quantitative estimates or homogeneous classes at the landscape scale. This involves in particular studying the complementarity of the various satellite radar data in terms of wavelength, polarizations, spatial and temporal resolutions.
l'analyse de données radar: l'objectif est de mieux comprendre la sensibilité de ces données avec les paramètres de surface (humidité et rugosité des sols, humidité, structure, et quantité de biomasse de la végétation, déplacement de surface, pentes) afin de pouvoir en extraire des estimations quantitatives ou des classes homogènes à l'échelle des paysages. Il s'agit notamment d'étudier la complémentarité des différentes données radar satellitaires en terme de longueur d'onde, polarisations, résolutions spatiale et temporelle.
reflectance estimation is an input for estimating the constituent materials of imaged scenes, it is approached as an inverse problem allowing to go back to optical properties of materials independently of the observation conditions (geometry of acquisition, condition of illumination or atmospheric transmission).
l'estimation de réflectance est une entrée pour estimer les matériaux constitutifs des scènes imagées, elle est abordée comme un problème inverse permettant de remonter à des propriétés optiques des matériaux indépendamment des conditions d'observation (géométrie d'acquisition, condition d'illumination ou de transmission atmosphérique).
Once the data is georeferenced, calibrated and put in 3D, methods of information structuring and extraction must be used to enrich it and make it more compact and more manageable. The research questions are to deal with increasingly massive data sets, to qualify the transformed data (estimation of uncertainty) and, of course, to improve the quality of the results (notably for radiometry and semantization). The aspects addressed by the team include:
Une fois les données géoréférencées, calibrées, et mises en 3D, des méthodes de structuration et d'extraction d'information doivent être utilisées pour les enrichir et les rendre plus compactes et plus maniables. Les questions de recherche sont de traiter des jeux de données de plus en plus massifs, de qualifier les données transformées (estimation d'incertitude) et, bien sûr, d'améliorer la qualité des résultats (notamment pour la radiométrie et la sémantisation). Les aspect abordés par l'équipe incluent:
3D (mesh) surface reconstruction
la reconstruction de surface (en particulier triangulées) 3D
Structured 3D reconstruction including semantisation and levels of detail (from point cloud to geographic objects such as buildings, sidewalks, trees,...)
la reconstruction structurée incluant une sémantisation et potentiellement une hiérarchisation (on passe d'un nuage de points à des objets géographiques, bâtiments, trottoirs, arbres...)
Surface texturing
la texturation des surfaces
Change detection
la détection de changements
The Big Data of the past for the Future of Europe Les big data du passé pour l'avenir de l'Europe CSA H2020 2019-2020
Advanced Linking and Exploitation of diGitized geOgRaphic Iconographic heritAge structurAtion et vaLorisation du patrimoinE géoGraphique icOnogRaphIque démAtérialisé AAPG 2018-2021
Understanding and exploitation of urban archives Compréhension et exploitation des archives urbaines Tremplin i-Site FUTURE 2019-2023
Long Term MappINg for Urban Mobility Cartographie à long terme pour la mobilité urbaine
AAPG 2015-2019
Photographic cOntents Exploration through iMmersive Environment Exploration de contenus photographiques à travers des environnements immersifs
CONTINT 2013-2016
Online event detection in video sequences using structural and Bayesian approaches Détection d'évènement en ligne dans les séquences vidéo à partir d'approches structurelles et bayésiennes
ASTRID 2013-2015
3D mapping of urban roads and public spaces, accessibility and soft traffic Cartographie 3D de la voirie et de l’espace public urbains, accessibilité et circulations douces FUI 2011-2015