Use of very high-resolution airborne images to analyse 3d canopy architecture of a vineyard

Differencing between green cover and grape canopy is a challenge for vigour status evaluation in viticulture. This paper presents the acquisition methodology of very high-resolution images (4 cm), using a Sensefly Swinglet CAM unmanned aerial vehicle (UAV) and their processing to construct a 3D digital surface model (DSM) for the creation of precise digital terrain models (DTM). The DTM was obtained using python processing libraries. The DTM was then subtracted to the DSM in order to obtain a differential digital model (DDM) of a vineyard. In the DDM, the vine pixels were then obtained by selecting all pixels with an elevation higher than 50 [cm] above the ground level. The results show that it was possible to separate pixels from the green cover and the vine rows. The DDM showed values between −0.1 and + 1.5 [m]. A manually delineation of polygons based on the RGB image belonging to the green cover and to the vine rows gave a highly significant differences with an average value of 1.23 [m] and 0.08 [m] for the vine and the ground respectively. The vine rows elevation is in good accordance with the topping height of the vines 1.35 [m] measured on the field. This mask could be used to analyse images of the same plot taken at different times. The extraction of only vine pixels will facilitate subsequent analyses, for example, a supervised classification of these pixels

Augmenting a convolutional neural network with local histograms ::a case study in crop classification from high-resolution UAV imagery

The advent of affordable drones capable of taking high resolution images of agricultural fields creates new challenges and opportunities in aerial scene understanding. This paper tackles the problem of recognizing crop types from aerial imagery and proposes a new hybrid neural network architecture which combines histograms and convolutional units. We evaluate the performance of the proposed model on a 23-class classification task and compare it to other models. The result is an improvement of the classification performance

Pose estimation on large block of panoramic images from mobile mapping systems

Tirée par le développement et la démocratisation des globes numériques et des systèmes de géolocalisation grand public, la numérisation 3D mobile terrestre en milieux urbains s'est développée de manière très importante ces dix dernières années. Les principaux verrous résiduels de ces systèmes reste d'une part la localisation précise des données pour certaines applications (conduite autonome urbaine, levers de géomètres, etc.) du fait des masques et multi-trajets GPS dans les canyons urbains et d'autre part le passage à l'échelle du traitement de l'information vu les volumes de données considérables acquis chaque jour (plusieurs To).La première partie de cette thèse est consacrée à la présentation de la numérisation mobile, aussi bien du point de vue système que du point de vue usage. Une description fine du système Stéréopolis V2, véhicule de numérisation mobile multi-caméras développée au laboratoire MATIS de l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière, est faite afin de présenter les données utilisées dans cette thèse. Les blocs d'images manipulés dans ces travaux sont constitués de plusieurs centaines de milliers à un million d'image. La seconde partie est consacrée à la calibration du système: calibration intrinsèque de caméra, tout d'abord, en utilisant une géométrie d'acquisition de type panoramique, qui permet de s'affranchir de réseaux de cibles 3D métrologiques. Une calibration extrinsèque des imageurs du véhicule, ensuite, qui permet de déterminer de façon précise la position et l'orientation de caméras sur un dispositif de numérisation mobile. Deux procédures sont détaillées et comparées: l'une dite "off-line" nécessitant une acquisition spécifique avec un réseau de cibles métrologiques et l'autre dite "on-line" utilisant uniquement les données d'acquisition standards. Nous démontrons que la méthode "on-line" produit dans les mêmes conditions une précision comparable à celle "off-line" tout en étant plus adaptée aux variations de conditions d'acquisition in-situ. La troisième partie détaille le processus de compensation par faisceaux appliquée aux données de numérisation mobile multi-caméras qui permet d'estimer la pose d'un grand nombre d'images. La mise en équation ainsi que différents cas d'utilisations de la méthode sont explicités. La structuration et la gestion des données dans un entrepôt est elle aussi développée car elle permet la gestion d'importants volumes et donc le passage à l'échelle tout en restant performante. La quatrième et dernière partie propose différentes méthodes de recalage qui peuvent être utilisées aussi bien de manière individuelle que combinées afin de permettre de mettre en cohérence des séquences d'images distinctes (boucles, passage multi-dates, etc.) dans des contextes applicatifs différentsMobile mapping technology has grown exponentially the last ten years, particularly due to advances in computer and sensor performances. However, the very accurate positioning of data generated by such technique remains a crucial issue. The first part of this thesis presents the mobile mapping system that has been designed in the MATIS lab of IGN as well as its operational use. A detailed analysis of image data is proposed and data used for this work is discussed. The second part tackles the standard calibration procedure. First, camera calibration is performed by using a panoramic-based acquisition geometry, which allows not to required ground control points. Secondly, a full calibration procedure dedicated to the Stéréopolis V2is proposed so as to determine accurately the position and orientation of all the cameras. For that purpose, two procedures are explained : one requiring an area with points positioned with high accuracy ,and the other one based only the data acquisition. The third section details the compensation applied to the mobile mapping car that allows to improve poses of a large number of images. The mathematical formulation is proposed, and various cases of the method are explained. Data management is also presented since it is a mandatory step for efficient large amount of data management The fourth and final part of the thesis presents different registration scenarii, where methods developed in this work can be used individually as well as combined with other ones so as to bring higher coherence between sequences of distinct image

Estimation de pose de grands blocs d'images panoramiques issues de systèmes de numérisation mobile

Mobile mapping technology has grown exponentially the last ten years, particularly due to advances in computer and sensor performances. However, the very accurate positioning of data generated by such technique remains a crucial issue. The first part of this thesis presents the mobile mapping system that has been designed in the MATIS lab of IGN as well as its operational use. A detailed analysis of image data is proposed and data used for this work is discussed. The second part tackles the standard calibration procedure. First, camera calibration is performed by using a panoramic-based acquisition geometry, which allows not to required ground control points. Secondly, a full calibration procedure dedicated to the Stéréopolis V2is proposed so as to determine accurately the position and orientation of all the cameras. For that purpose, two procedures are explained : one requiring an area with points positioned with high accuracy ,and the other one based only the data acquisition. The third section details the compensation applied to the mobile mapping car that allows to improve poses of a large number of images. The mathematical formulation is proposed, and various cases of the method are explained. Data management is also presented since it is a mandatory step for efficient large amount of data management The fourth and final part of the thesis presents different registration scenarii, where methods developed in this work can be used individually as well as combined with other ones so as to bring higher coherence between sequences of distinct imagesTirée par le développement et la démocratisation des globes numériques et des systèmes de géolocalisation grand public, la numérisation 3D mobile terrestre en milieux urbains s'est développée de manière très importante ces dix dernières années. Les principaux verrous résiduels de ces systèmes reste d'une part la localisation précise des données pour certaines applications (conduite autonome urbaine, levers de géomètres, etc.) du fait des masques et multi-trajets GPS dans les canyons urbains et d'autre part le passage à l'échelle du traitement de l'information vu les volumes de données considérables acquis chaque jour (plusieurs To).La première partie de cette thèse est consacrée à la présentation de la numérisation mobile, aussi bien du point de vue système que du point de vue usage. Une description fine du système Stéréopolis V2, véhicule de numérisation mobile multi-caméras développée au laboratoire MATIS de l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière, est faite afin de présenter les données utilisées dans cette thèse. Les blocs d'images manipulés dans ces travaux sont constitués de plusieurs centaines de milliers à un million d'image. La seconde partie est consacrée à la calibration du système: calibration intrinsèque de caméra, tout d'abord, en utilisant une géométrie d'acquisition de type panoramique, qui permet de s'affranchir de réseaux de cibles 3D métrologiques. Une calibration extrinsèque des imageurs du véhicule, ensuite, qui permet de déterminer de façon précise la position et l'orientation de caméras sur un dispositif de numérisation mobile. Deux procédures sont détaillées et comparées: l'une dite "off-line" nécessitant une acquisition spécifique avec un réseau de cibles métrologiques et l'autre dite "on-line" utilisant uniquement les données d'acquisition standards. Nous démontrons que la méthode "on-line" produit dans les mêmes conditions une précision comparable à celle "off-line" tout en étant plus adaptée aux variations de conditions d'acquisition in-situ. La troisième partie détaille le processus de compensation par faisceaux appliquée aux données de numérisation mobile multi-caméras qui permet d'estimer la pose d'un grand nombre d'images. La mise en équation ainsi que différents cas d'utilisations de la méthode sont explicités. La structuration et la gestion des données dans un entrepôt est elle aussi développée car elle permet la gestion d'importants volumes et donc le passage à l'échelle tout en restant performante. La quatrième et dernière partie propose différentes méthodes de recalage qui peuvent être utilisées aussi bien de manière individuelle que combinées afin de permettre de mettre en cohérence des séquences d'images distinctes (boucles, passage multi-dates, etc.) dans des contextes applicatifs différent

The impact of teaching using open source geospatial software

This paper explores the impact of using open source geospatial software for education in general. On one hand, educational institutes are a driving force behind open source software development, on the other hand students, once they have completed their education, are likely to use the software that they know from their studies in their future jobs. Several researchers have proven that many courses that use geospatial software can be entirely taught using open source software. In this paper we present the results of a questionnaire that we sent to several educational institutes throughout the world regarding their usage of open source software, their relation to propriety software companies and also what triggered the change from proprietary software towards open source software

Application of photogrammetry and image processing for the study of porous surface courses ::which accuracy for which application?

This article presents an application of photogrammetry and image processing for road sample analysis. The technique makes it possible to measure the void content of a sample and at the same time to analyse this physical characteristic as a function of the depth relative to the pavement surface. In a first part, the device dedicated and data acquired will be presented, then our algorithm (pore extraction and geometry processing) will be described and finally the results will be discussed, both on the quantitative aspect and on the transmission via a dedicated report

Rare predicted loss-of-function variants of type I IFN immunity genes are associated with life-threatening COVID-19

BackgroundWe previously reported that impaired type I IFN activity, due to inborn errors of TLR3- and TLR7-dependent type I interferon (IFN) immunity or to autoantibodies against type I IFN, account for 15-20% of cases of life-threatening COVID-19 in unvaccinated patients. Therefore, the determinants of life-threatening COVID-19 remain to be identified in similar to 80% of cases.MethodsWe report here a genome-wide rare variant burden association analysis in 3269 unvaccinated patients with life-threatening COVID-19, and 1373 unvaccinated SARS-CoV-2-infected individuals without pneumonia. Among the 928 patients tested for autoantibodies against type I IFN, a quarter (234) were positive and were excluded.ResultsNo gene reached genome-wide significance. Under a recessive model, the most significant gene with at-risk variants was TLR7, with an OR of 27.68 (95%CI 1.5-528.7, P=1.1x10(-4)) for biochemically loss-of-function (bLOF) variants. We replicated the enrichment in rare predicted LOF (pLOF) variants at 13 influenza susceptibility loci involved in TLR3-dependent type I IFN immunity (OR=3.70[95%CI 1.3-8.2], P=2.1x10(-4)). This enrichment was further strengthened by (1) adding the recently reported TYK2 and TLR7 COVID-19 loci, particularly under a recessive model (OR=19.65[95%CI 2.1-2635.4], P=3.4x10(-3)), and (2) considering as pLOF branchpoint variants with potentially strong impacts on splicing among the 15 loci (OR=4.40[9%CI 2.3-8.4], P=7.7x10(-8)). Finally, the patients with pLOF/bLOF variants at these 15 loci were significantly younger (mean age [SD]=43.3 [20.3] years) than the other patients (56.0 [17.3] years; P=1.68x10(-5)).ConclusionsRare variants of TLR3- and TLR7-dependent type I IFN immunity genes can underlie life-threatening COVID-19, particularly with recessive inheritance, in patients under 60 years old