Relevé et consolidation de nuages de points issus de multiples capteurs pour la numérisation 3D du patrimoine
Langue Français
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Auteur : Lachat, Elise
Date de soutenance : 17-06-2019

Directeur(s) de thèse : Grussenmeyer, Pierre

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Topographie - Géomatique
Classification : Astronomie, cartographie, géodésie, Informatique, Bâtiments

Mots-clés libres : Techniques de numérisation, Évaluation des données, Recalage global, Nuages de points hétérogènes, Pondération, Estimation robuste
Mots-clés :
  • Géomatique
  • Patrimoine urbain
  • Modélisation des données du bâtiment
  • Analyse multivariée
  • Nuages de points
Résumé : La numérisation 3D du patrimoine bâti est un procédé qui s’inscrit dans de multiples applications (documentation, visualisation, etc.), et peut tirer profit de la diversité des techniques de mesure disponibles. Afin d’améliorer la complétude et la qualité des livrables, de plus en plus de projets de numérisation s’appuient sur la combinaison de nuages de points provenant de différentes sources. La connaissance des performances propres aux différents capteurs, ainsi que de la qualité de leurs mesures, est alors souhaitable. Par la suite, plusieurs pistes peuvent être explorées en vue d’intégrer des nuages hétérogènes au sein d’un même projet, de leur recalage à la modélisation finale. Une approche pour le recalage simultané de plusieurs nuages de points est exposée dans ces travaux. La gestion de potentielles fautes parmi les observations, ou de bruit de mesure inhérent à certaines techniques de levé, est envisagée à travers l’ajout d’estimateurs robustes dans la méthodologie de recalage.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2019STRAD012
Type de ressource : Thèse