Communication publiée dans un périodique (Colloques et congrès scientifiques)
SMART POINT CLOUD: DEFINITION AND REMAINING CHALLENGES
Poux, Florent; Neuville, Romain; Hallot, Pierre et al.
2016In ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, IV-2 (W1), p. 119-127
Peer reviewed vérifié par ORBi
 

Documents


Texte intégral
isprs-annals-IV-2-W1-119-2016.pdf
Postprint Éditeur (1.09 MB)
Creative Common Attribution 3.0 License
Télécharger

Tous les documents dans ORBi sont protégés par une licence d'utilisation.

Envoyer vers



Détails



Mots-clés :
Point cloud data structure; classification; feature extraction; segmentation; data mining; machine learning; multi-dimensional indexing; point cloud database
Résumé :
[en] Dealing with coloured point cloud acquired from terrestrial laser scanner, this paper identifies remaining challenges for a new data structure: the smart point cloud. This concept arises with the statement that massive and discretized spatial information from active remote sensing technology is often underused due to data mining limitations. The generalisation of point cloud data associated with the heterogeneity and temporality of such datasets is the main issue regarding structure, segmentation, classification, and interaction for an immediate understanding. We propose to use both point cloud properties and human knowledge through machine learning to rapidly extract pertinent information, using user-centered information (smart data) rather than raw data. A review of feature detection, machine learning frameworks and database systems indexed both for mining queries and data visualisation is studied. Based on existing approaches, we propose a new 3-block flexible framework around device expertise, analytic expertise and domain base reflexion. This contribution serves as the first step for the realisation of a comprehensive smart point cloud data structure
Disciplines :
Sciences informatiques
Sciences de la terre & géographie physique
Architecture
Auteur, co-auteur :
Poux, Florent  ;  Université de Liège > Département de géographie > Unité de Géomatique - Topographie et géométrologie
Neuville, Romain ;  Université de Liège > Département de géographie > Unité de Géomatique - Topographie et géométrologie
Hallot, Pierre  ;  Université de Liège > Département de géographie > Architecture Site Lambert Lombard
Billen, Roland  ;  Université de Liège > Département de géographie > Unité de Géomatique - Topographie et géométrologie
Langue du document :
Anglais
Titre :
SMART POINT CLOUD: DEFINITION AND REMAINING CHALLENGES
Titre traduit :
[en] Smart Point Cloud: Definition and remaining challenges
[fr] Vers les nuages de points intelligents: definition et challenges
[de] Smart-Punktwolke : Definition, Herausforderungen
[nl] smart puntenwolk: definitie en de resterende uitdagingen
[es] inteligente de nubes de puntos: definición y retos pendientes
[it] nuvola di punti intelligente: definizione e le sfide rimanenti
Date de publication/diffusion :
05 octobre 2016
Nom de la manifestation :
11th 3D GEOINFO CONFERENCE
Organisateur de la manifestation :
ISPRS (International Society of Photogrammetry and Remote Sensing
Efi Dimopoulou
Peter Van Oosterom
Lieu de la manifestation :
Athens, Grèce
Date de la manifestation :
du 18 octobre au 21 octobre 2016
Manifestation à portée :
International
Titre du périodique :
ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
ISSN :
2194-9042
eISSN :
2194-9050
Maison d'édition :
Copernicus Publications, Göttingen, Allemagne
Titre particulier du numéro :
11th 3D GeoInfo Conference
Volume/Tome :
IV-2
Fascicule/Saison :
W1
Pagination :
119-127
Peer reviewed :
Peer reviewed vérifié par ORBi
Disponible sur ORBi :
depuis le 28 octobre 2016

Statistiques


Nombre de vues
1622 (dont 91 ULiège)
Nombre de téléchargements
1027 (dont 17 ULiège)

citations Scopus®
 
0
citations Scopus®
sans auto-citations
0
OpenCitations
 
0

Bibliographie


Publications similaires



Contacter ORBi