Learning to extract features for 2D – 3D multimodal registration

The ability to capture depth information form an scene has greatly increased in the recent years. 3D sensors, traditionally high cost and low resolution sensors, are being democratized and 3D scans of indoor and outdoor scenes are becoming more and more common. However, there is still a great data gap between the amount of captures being performed with 2D and 3D sensors. Although the 3D sensors provide more information about the scene, 2D sensors are still more accessible and widely used. This trade-off between availability and information between sensors brings us to a multimodal scenario of mixed 2D and 3D data. This thesis explores the fundamental block of this multimodal scenario: the registration between a single 2D image and a single unorganized point cloud. An unorganized 3D point cloud is the basic representation of a 3D capture. In this representation the surveyed points are represented only by their real word coordinates and, optionally, by their colour information. This simplistic representation brings multiple challenges to the registration, since most of the state of the art works leverage the existence of metadata about the scene or prior knowledges. Two different techniques are explored to perform the registration: a keypoint-based technique and an edge-based technique. The keypoint-based technique estimates the transformation by means of correspondences detected using Deep Learning, whilst the edge-based technique refines a transformation using a multimodal edge detection to establish anchor points to perform the estimation. An extensive evaluation of the proposed methodologies is performed. Albeit further research is needed to achieve adequate performances, the obtained results show the potential of the usage of deep learning techniques to learn 2D and 3D similarities. The results also show the good performance of the proposed 2D-3D iterative refinement, up to the state of the art on 3D-3D registration.La capacitat de captar informació de profunditat d’una escena ha augmentat molt els darrers anys. Els sensors 3D, tradicionalment d’alt cost i baixa resolució, s’estan democratitzant i escànners 3D d’escents interiors i exteriors són cada vegada més comuns. Tot i això, encara hi ha una gran bretxa entre la quantitat de captures que s’estan realitzant amb sensors 2D i 3D. Tot i que els sensors 3D proporcionen més informació sobre l’escena, els sensors 2D encara són més accessibles i àmpliament utilitzats. Aquesta diferència entre la disponibilitat i la informació entre els sensors ens porta a un escenari multimodal de dades mixtes 2D i 3D. Aquesta tesi explora el bloc fonamental d’aquest escenari multimodal: el registre entre una sola imatge 2D i un sol núvol de punts no organitzat. Un núvol de punts 3D no organitzat és la representació bàsica d’una captura en 3D. En aquesta representació, els punts mesurats es representen només per les seves coordenades i, opcionalment, per la informació de color. Aquesta representació simplista aporta múltiples reptes al registre, ja que la majoria dels algoritmes aprofiten l’existència de metadades sobre l’escena o coneixements previs. Per realitzar el registre s’exploren dues tècniques diferents: una tècnica basada en punts clau i una tècnica basada en contorns. La tècnica basada en punts clau estima la transformació mitjançant correspondències detectades mitjançant Deep Learning, mentre que la tècnica basada en contorns refina una transformació mitjançant una detecció multimodal de la vora per establir punts d’ancoratge per realitzar l’estimació. Es fa una avaluació àmplia de les metodologies proposades. Tot i que es necessita més investigació per obtenir un rendiment adequat, els resultats obtinguts mostren el potencial de l’ús de tècniques d’aprenentatge profund per aprendre similituds 2D i 3D. Els resultats també mostren l’excel·lent rendiment del perfeccionament iteratiu 2D-3D proposat, similar al dels algoritmes de registre 3D-3D.La capacidad de captar información de profundidad de una escena ha aumentado mucho en los últimos años. Los sensores 3D, tradicionalmente de alto costo y baja resolución, se están democratizando y escáneres 3D de escents interiores y exteriores son cada vez más comunes. Sin embargo, todavía hay una gran brecha entre la cantidad de capturas que se están realizando con sensores 2D y 3D. Aunque los sensores 3D proporcionan más información sobre la escena, los sensores 2D todavía son más accesibles y ampliamente utilizados. Esta diferencia entre la disponibilidad y la información entre los sensores nos lleva a un escenario multimodal de datos mixtos 2D y 3D. Esta tesis explora el bloque fundamental de este escenario multimodal: el registro entre una sola imagen 2D y una sola nube de puntos no organizado. Una nube de puntos 3D no organizado es la representación básica de una captura en 3D. En esta representación, los puntos medidos se representan sólo por sus coordenadas y, opcionalmente, por la información de color. Esta representación simplista aporta múltiples retos en el registro, ya que la mayoría de los algoritmos aprovechan la existencia de metadatos sobre la escena o conocimientos previos. Para realizar el registro se exploran dos técnicas diferentes: una técnica basada en puntos clave y una técnica basada en contornos. La técnica basada en puntos clave estima la transformación mediante correspondencias detectadas mediante Deep Learning, mientras que la técnica basada en contornos refina una transformación mediante una detección multimodal del borde para establecer puntos de anclaje para realizar la estimación. Se hace una evaluación amplia de las metodologías propuestas. Aunque se necesita más investigación para obtener un rendimiento adecuado, los resultados obtenidos muestran el potencial del uso de técnicas de aprendizaje profundo para aprender similitudes 2D y 3D. Los resultados también muestran el excelente rendimiento del perfeccionamiento iterativo 2D-3D propuesto, similar al de los algoritmos de registro 3D-3D.Postprint (published version

Learning to extract features for 2D – 3D multimodal registration

The ability to capture depth information form an scene has greatly increased in the recent years. 3D sensors, traditionally high cost and low resolution sensors, are being democratized and 3D scans of indoor and outdoor scenes are becoming more and more common. However, there is still a great data gap between the amount of captures being performed with 2D and 3D sensors. Although the 3D sensors provide more information about the scene, 2D sensors are still more accessible and widely used. This trade-off between availability and information between sensors brings us to a multimodal scenario of mixed 2D and 3D data. This thesis explores the fundamental block of this multimodal scenario: the registration between a single 2D image and a single unorganized point cloud. An unorganized 3D point cloud is the basic representation of a 3D capture. In this representation the surveyed points are represented only by their real word coordinates and, optionally, by their colour information. This simplistic representation brings multiple challenges to the registration, since most of the state of the art works leverage the existence of metadata about the scene or prior knowledges. Two different techniques are explored to perform the registration: a keypoint-based technique and an edge-based technique. The keypoint-based technique estimates the transformation by means of correspondences detected using Deep Learning, whilst the edge-based technique refines a transformation using a multimodal edge detection to establish anchor points to perform the estimation. An extensive evaluation of the proposed methodologies is performed. Albeit further research is needed to achieve adequate performances, the obtained results show the potential of the usage of deep learning techniques to learn 2D and 3D similarities. The results also show the good performance of the proposed 2D-3D iterative refinement, up to the state of the art on 3D-3D registration.La capacitat de captar informació de profunditat d’una escena ha augmentat molt els darrers anys. Els sensors 3D, tradicionalment d’alt cost i baixa resolució, s’estan democratitzant i escànners 3D d’escents interiors i exteriors són cada vegada més comuns. Tot i això, encara hi ha una gran bretxa entre la quantitat de captures que s’estan realitzant amb sensors 2D i 3D. Tot i que els sensors 3D proporcionen més informació sobre l’escena, els sensors 2D encara són més accessibles i àmpliament utilitzats. Aquesta diferència entre la disponibilitat i la informació entre els sensors ens porta a un escenari multimodal de dades mixtes 2D i 3D. Aquesta tesi explora el bloc fonamental d’aquest escenari multimodal: el registre entre una sola imatge 2D i un sol núvol de punts no organitzat. Un núvol de punts 3D no organitzat és la representació bàsica d’una captura en 3D. En aquesta representació, els punts mesurats es representen només per les seves coordenades i, opcionalment, per la informació de color. Aquesta representació simplista aporta múltiples reptes al registre, ja que la majoria dels algoritmes aprofiten l’existència de metadades sobre l’escena o coneixements previs. Per realitzar el registre s’exploren dues tècniques diferents: una tècnica basada en punts clau i una tècnica basada en contorns. La tècnica basada en punts clau estima la transformació mitjançant correspondències detectades mitjançant Deep Learning, mentre que la tècnica basada en contorns refina una transformació mitjançant una detecció multimodal de la vora per establir punts d’ancoratge per realitzar l’estimació. Es fa una avaluació àmplia de les metodologies proposades. Tot i que es necessita més investigació per obtenir un rendiment adequat, els resultats obtinguts mostren el potencial de l’ús de tècniques d’aprenentatge profund per aprendre similituds 2D i 3D. Els resultats també mostren l’excel·lent rendiment del perfeccionament iteratiu 2D-3D proposat, similar al dels algoritmes de registre 3D-3D.La capacidad de captar información de profundidad de una escena ha aumentado mucho en los últimos años. Los sensores 3D, tradicionalmente de alto costo y baja resolución, se están democratizando y escáneres 3D de escents interiores y exteriores son cada vez más comunes. Sin embargo, todavía hay una gran brecha entre la cantidad de capturas que se están realizando con sensores 2D y 3D. Aunque los sensores 3D proporcionan más información sobre la escena, los sensores 2D todavía son más accesibles y ampliamente utilizados. Esta diferencia entre la disponibilidad y la información entre los sensores nos lleva a un escenario multimodal de datos mixtos 2D y 3D. Esta tesis explora el bloque fundamental de este escenario multimodal: el registro entre una sola imagen 2D y una sola nube de puntos no organizado. Una nube de puntos 3D no organizado es la representación básica de una captura en 3D. En esta representación, los puntos medidos se representan sólo por sus coordenadas y, opcionalmente, por la información de color. Esta representación simplista aporta múltiples retos en el registro, ya que la mayoría de los algoritmos aprovechan la existencia de metadatos sobre la escena o conocimientos previos. Para realizar el registro se exploran dos técnicas diferentes: una técnica basada en puntos clave y una técnica basada en contornos. La técnica basada en puntos clave estima la transformación mediante correspondencias detectadas mediante Deep Learning, mientras que la técnica basada en contornos refina una transformación mediante una detección multimodal del borde para establecer puntos de anclaje para realizar la estimación. Se hace una evaluación amplia de las metodologías propuestas. Aunque se necesita más investigación para obtener un rendimiento adecuado, los resultados obtenidos muestran el potencial del uso de técnicas de aprendizaje profundo para aprender similitudes 2D y 3D. Los resultados también muestran el excelente rendimiento del perfeccionamiento iterativo 2D-3D propuesto, similar al de los algoritmos de registro 3D-3D

Rangeland Inventory and Monitoring With Unmanned Aerial System Imagery

Publicly managed rangelands today are seeing higher demand from society for the goods and services they can provide, including livestock production, wildlife habitat, myriad forms of recreation, and ecosystem services. Adaptively managed multiple-use lands could benefit from more objective and synoptic data to evaluate ecosystem function and to carry out and defend land health assessments that allow or exclude certain land use activities. Field methods to measure critical soil and vegetation indicators are well-established and becoming standardized across jurisdictions. However, field methods have two main limitations: 1) most can only observe small portions of the landscape, which may produce an incomplete picture of the status and trend of rangeland health; and 2) field methods cannot measure some indicators very well or not at all. This research focused on developing methods to measure soil and vegetation characteristics from unmanned aerial system (commonly known as drones) imagery, which can observe significantly more land than their field counterparts. I demonstrated the measurement of one soil (erosion/deposition) and four vegetation (forage utilization, fractional cover, vegetation height, canopy gaps) indicators using drone imagery and compared each with established field methods. The results show that drone imagery methods can serve as a complement to field methods or even a replacement in some cases. I found that drone imagery methods can precisely map topographic change and forage utilization across extents not previously possible. Imagery methods can outperform field methods for vegetation heights and canopy gaps in some vegetation communities. Drone-imagery indicators have matured to the point where they can start being integrated into adaptive land management. An online space dedicated to sharing imagery workflows amongst the range community could quicken the pace of identifying best practices to facilitate the transition toward this technology. Adopting drone-based inventory and monitoring data, however, will not replace field skills in plant identification, knowledge of vegetation phenology and succession, and logical interpretation of the data for land health assessments

Investigation of pitting corrosion of carbon steel in sweet and sour oilfield corrosion conditions: a parametric study

The challenges in managing localised corrosion failures in oilfields are large. In environments containing both CO2 and H2S gas, pitting corrosion of carbon steel is considered to be a common occurrence and particularly complex. The consequences of pitting corrosion failures are usually severe in terms of the health and safety or the environment as well as economic cost to the operators. The actual mechanisms and sequence of electrochemical activities for pitting corrosion in these environments is still not fully understood. The film formation characteristics and morphology in CO2 and H2S-containing systems are also known to influence the general and pitting corrosion behavior of carbon steel. However, questions still remain as to how different oilfield process parameters such as temperature, chloride ion concentration, in-situ pH of corrosion environment and the combined presence of CO2 and H2S gas could be influencing the corrosion kinetics and pitting corrosion process; pit initiation and pit propagation of carbon steel materials exposed to oilfield corrosion environments. A comprehensive and systematic investigation of the pitting corrosion behaviour of X65 carbon steel in sweet and sour corrosion environment has been carried out using a combination of electrochemical techniques and a robust set of post-experiment surface analysis techniques. The results confirms the notion that pitting corrosion process of carbon steel is very different from pitting corrosion in passive alloys and that the evolution of pitting corrosion of active materials in sweet and sour corrosion environments is governed by; the uniform corrosion contribution, the local environments; corrosion products and active ionic species and environmental parameters. In sour corrosion environments, pitting corrosion characterisation using the NPFLEX 3D interferometer and extensive analysis of corrosion product morphologies using the transmission electron microscope was able to show that FeS corrosion product formation occurs faster than FeCO3 in H2S-CO2-containing corrosion system leading to pit initiation and also that in scenarios where competitive precipitation of FeCO3 and FeS is likely, the risk of pitting corrosion is increased