Ein großes Anwendungsgebiet des Flugzeuglaserscannings ist in Bereichen der Forstwirtschaft und der Forstwissenschaft zu finden. Die Daten dienen flächendeckend zur Ableitung von digitalen Gelände- und Kronenmodellen, aus denen sich die Baumhöhe ableiten lässt. Aufgrund der Aufnahmerichtung aus der Luft lassen sich spezielle bodennahe Baumparameter wie Stammdurchmesser und Kronenansatzhöhe nur durch Modelle schätzen. Der Einsatz terrestrischer Laserscanner bietet auf Grund der hochauflösenden Datenakquisition eine gute Ergänzung zu den Flugzeuglaserscannerdaten. Inventurrelevante Baumparameter wie Brusthöhendurchmesser und Baumhöhe lassen sich ableiten und eine Verdichtung von digitalen Geländemodellen durch die terrestrisch erfassten Daten vornehmen. Aufgrund der dichten, dreidimensionalen Punktwolken ist ein hoher Dokumentationswert gegeben und eine Automatisierung der Ableitung der Geometrieparameter realisierbar. Um den vorhandenen Holzvorrat zu kontrollieren und zu bewirtschaften, werden in periodischen Zeitabständen Forstinventuren auf Stichprobenbasis durchgeführt. Geometrische Baumparameter, wie Baumhöhe, Baumposition und Brusthöhendurchmesser, werden gemessen und dokumentiert. Diese herkömmliche Erfassung ist durch einen hohen Arbeits- und Zeitaufwand gekennzeichnet. Aus diesem Grund wurden im Rahmen dieser Arbeit Algorithmen entwickelt, die eine automatische Ableitung der geometrischen Baumparameter aus terrestrischen Laserscannerpunktwolken ermöglichen. Die Daten haben neben der berührungslosen und lichtunabhängigen Datenaufnahme den Vorteil einer objektiven und schnellen Parameterbestimmung. Letztendlich wurden die Algorithmen in einem Programm zusammengefasst, das neben der Baumdetektion eine Bestimmung der wichtigsten Parameter in einem Schritt realisiert. An Datensätzen von drei verschiedenen Studiengebieten werden die Algorithmen getestet und anhand manuell gewonnener Baumparameter validiert. Aufgrund der natürlich gewachsenen Vegetationsstruktur sind bei Aufnahmen von einem Standpunkt gerade im Kronenraum Abschattungen vorhanden. Durch geeignete Scankonfigurationen können diese Abschattungen minimiert, allerdings nicht vollständig umgangen werden. Zusätzlich ist der Prozess der Registrierung gerade im Wald mit einem zeitlichen Aufwand verbunden. Die größte Schwierigkeit besteht in der effizienten Verteilung der Verknüpfungspunkte bei dichter Bodenvegetation. Deshalb wird ein Ansatz vorgestellt, der eine Registrierung über die berechneten Mittelpunkte der Brusthöhendurchmesser durchführt. Diese Methode verzichtet auf künstliche Verknüpfungspunkte und setzt Mittelpunkte von identischen Stammabschnitten in beiden Datensätzen voraus. Dennoch ist die größte Unsicherheit in der Z-Komponente der Translation zu finden. Eine Methode unter Verwendung der Lage der Baumachsen sowie mit einem identischen Verknüpfungspunkt führt zu besseren Ergebnissen, da die Datensätze an dem homologen Punkt fixiert werden. Anhand eines Studiengebietes werden die Methoden mit den herkömmlichen Registrierungsverfahren über homologe Punkte verglichen und analysiert. Eine Georeferenzierung von terrestrischen Laserscannerpunktwolken von Waldbeständen ist aufgrund der Signalabschattung der Satellitenpositionierungssysteme nur bedingt und mit geringer Genauigkeit möglich. Deshalb wurde ein Ansatz entwickelt, um Flugzeuglaserscannerdaten mit terrestrischen Punktwolken allein über die Kenntnis der Baumposition und des vorliegenden digitalen Geländemodells zu verknüpfen und zusätzlich das Problem der Georeferenzierung zu lösen. Dass ein terrestrischer Laserscanner nicht nur für Forstinventuren gewinnbringend eingesetzt werden kann, wird anhand von drei verschiedenen Beispielen beleuchtet. Neben der Ableitung von statischen Verformungsstrukturen an Einzelbäumen werden beispielsweise auch die Daten zur Bestimmung von Vegetationsmodellen auf Basis von Gitterstrukturen (Voxel) zur Simulation von turbulenten Strömungen in und über Waldbeständen eingesetzt. Das aus Laserscannerdaten abgeleitete Höhenbild einer Rinde führt unter Verwendung von Bildverarbeitungsmethoden (Texturanalyse) zur Klassifizierung der Baumart. Mit dem terrestrischen Laserscanning ist ein interessantes Werkzeug für den Einsatz im Forst gegeben. Bestehende Konzepte der Forstinventur können erweiterte werden und es eröffnen sich neue Felder in forstwirtschaftlichen und forstwissenschaftlichen Anwendungen, wie beispielsweise die Nutzung eines Scanners auf einem Harvester während des Erntevorganges. Mit der stetigen Weiterentwicklung der Laserscannertechnik hinsichtlich Gewicht, Reichweite und Geschwindigkeit wird der Einsatz im Forst immer attraktiver. / An important application field of airborne laser scanning is forestry and the science of forestry. The captured data serve as an area-wide determination of digital terrain and canopy models, with a derived tree height. Due to the nadir recording direction, near-ground tree parameters, such as diameter at breast height (dbh) and crown base height, are predicted using forest models. High resolution terrestrial laser scanner data complements the airborne laser scanner data. Forest inventory parameters, such as dbh and tree height can be derived directly and digital terrain models are created. As a result of the dense three dimensional point clouds captured, a high level of detail exists, and a high degree of automation of the determination of the parameters is possible. To control and manage the existing stock of wood, forest inventories are carried out at periodic time intervals, on the base of sample plots. Geometric tree parameters, such as tree height, tree position and dbh are measured and documented. This conventional data acquisition is characterised by a large amount of work and time. Because of this, algorithms are developed to automatically determine geometric tree parameters from terrestrial laser scanner point clouds. The data acquisition enables an objective and fast determination of parameters, remotely, and independent of light conditions. Finally the majority of the algorithms are combined into a single program, allowing tree detection and the determination of relevant parameters in one step. Three different sample plots are used to test the algorithms. Manually measured tree parameters are also used to validate the algorithms. The natural vegetation structure causes occlusions inside the crown when scanning from one position. These scan shadows can be minimized, though not completely avoided, via an appropriate scan configuration. Additional the registration process in forest scenes is time-consuming. The largest problem is to find a suitable distribution of tie points when dense ground vegetation exists. Therefore an approach is introduced that allows data registration with the determined centre points of the dbh. The method removes the need for artificial tie points. However, the centre points of identical stem sections in both datasets are assumed. Nevertheless the biggest uncertainness is found in the Z co-ordinate of the translation. A method using the tree axes and one homologous tie point, which fixes the datasets, shows better results. The methods are compared and analysed with the traditional registration process with tie points, using a single study area. Georeferencing of terrestrial laser scanner data in forest stands is problematic, due to signal shadowing of global navigation satellite systems. Thus an approach was developed to register airborne and terrestrial laser scanner data, taking the tree positions and the available digital terrain model. With the help of three examples the benefits of applying laser scanning to forest applications is shown. Besides the derivation of static deformation structures of single trees, the data is used to determine vegetation models on the basis of a grid structure (voxel space) for simulation of turbulent flows in and over forest stands. In addition, the derived height image of tree bark using image processing methods (texture analysis) can be used to classify the tree species. Terrestrial laser scanning is a valuable tool for forest applications. Existing inventory concepts can be enlarged, and new fields in forestry and the science of forestry are established, e. g. the application of scanners on a harvester. Terrestrial laser scanners are becoming increasingly important for forestry applications, caused by continuous technological enhancements that reduce the weight, whilst increasing the range and the data rate.

La détection de peau consiste à détecter les pixels correspondant à une peau humaine dans une image couleur. Les visages constituent une catégorie de stimulus importante par la richesse des informations qu’ils véhiculent car avant de reconnaître n’importe quelle personne il est indispensable de localiser et reconnaître son visage. La plupart des applications liées à la sécurité et à la biométrie reposent sur la détection de régions de peau telles que la détection de visages, le filtrage d'objets 3D pour adultes et la reconnaissance de gestes. En outre, la détection de la saillance des mailles 3D est une phase de prétraitement importante pour de nombreuses applications de vision par ordinateur. La segmentation d'objets 3D basée sur des régions saillantes a été largement utilisée dans de nombreuses applications de vision par ordinateur telles que la correspondance de formes 3D, les alignements d'objets, le lissage de nuages de points 3D, la recherche des images sur le web, l’indexation des images par le contenu, la segmentation de la vidéo et la détection et la reconnaissance de visages. La détection de peau est une tâche très difficile pour différentes raisons liées en général à la variabilité de la forme et la couleur à détecter (teintes différentes d’une personne à une autre, orientation et tailles quelconques, conditions d’éclairage) et surtout pour les images issues du web capturées sous différentes conditions de lumière. Il existe plusieurs approches connues pour la détection de peau : les approches basées sur la géométrie et l’extraction de traits caractéristiques, les approches basées sur le mouvement (la soustraction de l’arrière-plan (SAP), différence entre deux images consécutives, calcul du flot optique) et les approches basées sur la couleur. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes d'optimisation numérique pour la détection de régions de couleurs de peaux et de régions saillantes sur des maillages 3D et des nuages de points 3D en utilisant un graphe pondéré. En se basant sur ces méthodes, nous proposons des approches de détection de visage 3D à l'aide de la programmation linéaire et de fouille de données (Data Mining). En outre, nous avons adapté nos méthodes proposées pour résoudre le problème de la simplification des nuages de points 3D et de la correspondance des objets 3D. En plus, nous montrons la robustesse et l’efficacité de nos méthodes proposées à travers de différents résultats expérimentaux réalisés. Enfin, nous montrons la stabilité et la robustesse de nos méthodes par rapport au bruit. / Skin detection involves detecting pixels corresponding to human skin in a color image. The faces constitute a category of stimulus important by the wealth of information that they convey because before recognizing any person it is essential to locate and recognize his face. Most security and biometrics applications rely on the detection of skin regions such as face detection, 3D adult object filtering, and gesture recognition. In addition, saliency detection of 3D mesh is an important pretreatment phase for many computer vision applications. 3D segmentation based on salient regions has been widely used in many computer vision applications such as 3D shape matching, object alignments, 3D point-point smoothing, searching images on the web, image indexing by content, video segmentation and face detection and recognition. The detection of skin is a very difficult task for various reasons generally related to the variability of the shape and the color to be detected (different hues from one person to another, orientation and different sizes, lighting conditions) and especially for images from the web captured under different light conditions. There are several known approaches to skin detection: approaches based on geometry and feature extraction, motion-based approaches (background subtraction (SAP), difference between two consecutive images, optical flow calculation) and color-based approaches. In this thesis, we propose numerical optimization methods for the detection of skins color and salient regions on 3D meshes and 3D point clouds using a weighted graph. Based on these methods, we provide 3D face detection approaches using Linear Programming and Data Mining. In addition, we adapted our proposed methods to solve the problem of simplifying 3D point clouds and matching 3D objects. In addition, we show the robustness and efficiency of our proposed methods through different experimental results. Finally, we show the stability and robustness of our methods with respect to noise.

Au cours des dernières années, la cartographie urbaine 3D a suscité un intérêt croissant pour répondre à la demande d’applications d’analyse des scènes urbaines tournées vers un large public. Conjointement les techniques d’acquisition de données 3D progressaient. Les travaux concernant la modélisation et la visualisation 3D des villes se sont donc intensifiés. Des applications fournissent au plus grand nombre des visualisations efficaces de modèles urbains à grande échelle sur la base des imageries aérienne et satellitaire. Naturellement, la demande s’est portée vers des représentations avec un point de vue terrestre pour offrir une visualisation 3D plus détaillée et plus réaliste. Intégrées dans plusieurs navigateurs géographiques comme Google Street View, Microsoft Visual Earth ou Géoportail, ces modélisations sont désormais accessibles et offrent une représentation réaliste du terrain, créée à partir des numérisateurs mobiles terrestres. Dans des environnements urbains, la qualité des données obtenues à partir de ces véhicules terrestres hybrides est largement entravée par la présence d’objets temporairement statiques ou dynamiques (piétons, voitures, etc.) dans la scène. La mise à jour de la cartographie urbaine via la détection des modifications et le traitement des données bruitées dans les environnements urbains complexes, l’appariement des nuages de points au cours de passages successifs, voire la gestion des grandes variations d’aspect de la scène dues aux conditions environnementales constituent d’autres problèmes délicats associés à cette thématique. Plus récemment, les tâches de perception s’efforcent également de mener une analyse sémantique de l’environnement urbain pour renforcer les applications intégrant des cartes urbaines 3D. Dans cette thèse, nous présentons un travail supportant le passage à l’échelle pour la cartographie 3D urbaine automatique incorporant la reconnaissance et l’intégration temporelle. Nous présentons en détail les pratiques actuelles du domaine ainsi que les différentes méthodes, les applications, les technologies récentes d’acquisition des données et de cartographie, ainsi que les différents problèmes et les défis qui leur sont associés. Le travail présenté se confronte à ces nombreux défis mais principalement à la classification des zones urbaines l’environnement, à la détection automatique des changements, à la mise à jour efficace de la carte et l’analyse sémantique de l’environnement urbain. Dans la méthode proposée, nous effectuons d’abord la classification de l’environnement urbain en éléments permanents et temporaires. Les objets classés comme temporaire sont ensuite retirés du nuage de points 3D laissant une zone perforée dans le nuage de points 3D. Ces zones perforées ainsi que d’autres imperfections sont ensuite analysées et progressivement éliminées par une mise à jour incrémentale exploitant le concept de multiples passages. Nous montrons que la méthode d’intégration temporelle proposée permet également d’améliorer l’analyse sémantique de l’environnement urbain, notamment les façades des bâtiments. Les résultats, évalués sur des données réelles en utilisant différentes métriques, démontrent non seulement que la cartographie 3D résultante est précise et bien mise à jour, qu’elle ne contient que les caractéristiques permanentes exactes et sans imperfections, mais aussi que la méthode est également adaptée pour opérer sur des scènes urbaines de grande taille. La méthode est adaptée pour des applications liées à la modélisation et la cartographie du paysage urbain nécessitant une mise à jour fréquente de la base de données. / Over the years, 3D urban cartography has gained widespread interest and importance in the scientific community due to an ever increasing demand for urban landscape analysis for different popular applications, coupled with advances in 3D data acquisition technology. As a result, in the last few years, work on the 3D modeling and visualization of cities has intensified. Lately, applications have been very successful in delivering effective visualizations of large scale models based on aerial and satellite imagery to a broad audience. This has created a demand for ground based models as the next logical step to offer 3D visualizations of cities. Integrated in several geographical navigators, like Google Street View, Microsoft Visual Earth or Geoportail, several such models are accessible to large public who enthusiastically view the real-like representation of the terrain, created by mobile terrestrial image acquisition techniques. However, in urban environments, the quality of data acquired by these hybrid terrestrial vehicles is widely hampered by the presence of temporary stationary and dynamic objects (pedestrians, cars, etc.) in the scene. Other associated problems include efficient update of the urban cartography, effective change detection in the urban environment and issues like processing noisy data in the cluttered urban environment, matching / registration of point clouds in successive passages, and wide variations in environmental conditions, etc. Another aspect that has attracted a lot of attention recently is the semantic analysis of the urban environment to enrich semantically 3D mapping of urban cities, necessary for various perception tasks and modern applications. In this thesis, we present a scalable framework for automatic 3D urban cartography which incorporates recognition and temporal integration. We present in details the current practices in the domain along with the different methods, applications, recent data acquisition and mapping technologies as well as the different problems and challenges associated with them. The work presented addresses many of these challenges mainly pertaining to classification of urban environment, automatic change detection, efficient updating of 3D urban cartography and semantic analysis of the urban environment. In the proposed method, we first classify the urban environment into permanent and temporary classes. The objects classified as temporary are then removed from the 3D point cloud leaving behind a perforated 3D point cloud of the urban environment. These perforations along with other imperfections are then analyzed and progressively removed by incremental updating exploiting the concept of multiple passages. We also show that the proposed method of temporal integration also helps in improved semantic analysis of the urban environment, specially building façades. The proposed methods ensure that the resulting 3D cartography contains only the exact, accurate and well updated permanent features of the urban environment. These methods are validated on real data obtained from different sources in different environments. The results not only demonstrate the efficiency, scalability and technical strength of the method but also that it is ideally suited for applications pertaining to urban landscape modeling and cartography requiring frequent database updating.

Ein großes Anwendungsgebiet des Flugzeuglaserscannings ist in Bereichen der Forstwirtschaft und der Forstwissenschaft zu finden. Die Daten dienen flächendeckend zur Ableitung von digitalen Gelände- und Kronenmodellen, aus denen sich die Baumhöhe ableiten lässt. Aufgrund der Aufnahmerichtung aus der Luft lassen sich spezielle bodennahe Baumparameter wie Stammdurchmesser und Kronenansatzhöhe nur durch Modelle schätzen. Der Einsatz terrestrischer Laserscanner bietet auf Grund der hochauflösenden Datenakquisition eine gute Ergänzung zu den Flugzeuglaserscannerdaten. Inventurrelevante Baumparameter wie Brusthöhendurchmesser und Baumhöhe lassen sich ableiten und eine Verdichtung von digitalen Geländemodellen durch die terrestrisch erfassten Daten vornehmen. Aufgrund der dichten, dreidimensionalen Punktwolken ist ein hoher Dokumentationswert gegeben und eine Automatisierung der Ableitung der Geometrieparameter realisierbar. Um den vorhandenen Holzvorrat zu kontrollieren und zu bewirtschaften, werden in periodischen Zeitabständen Forstinventuren auf Stichprobenbasis durchgeführt. Geometrische Baumparameter, wie Baumhöhe, Baumposition und Brusthöhendurchmesser, werden gemessen und dokumentiert. Diese herkömmliche Erfassung ist durch einen hohen Arbeits- und Zeitaufwand gekennzeichnet. Aus diesem Grund wurden im Rahmen dieser Arbeit Algorithmen entwickelt, die eine automatische Ableitung der geometrischen Baumparameter aus terrestrischen Laserscannerpunktwolken ermöglichen. Die Daten haben neben der berührungslosen und lichtunabhängigen Datenaufnahme den Vorteil einer objektiven und schnellen Parameterbestimmung. Letztendlich wurden die Algorithmen in einem Programm zusammengefasst, das neben der Baumdetektion eine Bestimmung der wichtigsten Parameter in einem Schritt realisiert. An Datensätzen von drei verschiedenen Studiengebieten werden die Algorithmen getestet und anhand manuell gewonnener Baumparameter validiert. Aufgrund der natürlich gewachsenen Vegetationsstruktur sind bei Aufnahmen von einem Standpunkt gerade im Kronenraum Abschattungen vorhanden. Durch geeignete Scankonfigurationen können diese Abschattungen minimiert, allerdings nicht vollständig umgangen werden. Zusätzlich ist der Prozess der Registrierung gerade im Wald mit einem zeitlichen Aufwand verbunden. Die größte Schwierigkeit besteht in der effizienten Verteilung der Verknüpfungspunkte bei dichter Bodenvegetation. Deshalb wird ein Ansatz vorgestellt, der eine Registrierung über die berechneten Mittelpunkte der Brusthöhendurchmesser durchführt. Diese Methode verzichtet auf künstliche Verknüpfungspunkte und setzt Mittelpunkte von identischen Stammabschnitten in beiden Datensätzen voraus. Dennoch ist die größte Unsicherheit in der Z-Komponente der Translation zu finden. Eine Methode unter Verwendung der Lage der Baumachsen sowie mit einem identischen Verknüpfungspunkt führt zu besseren Ergebnissen, da die Datensätze an dem homologen Punkt fixiert werden. Anhand eines Studiengebietes werden die Methoden mit den herkömmlichen Registrierungsverfahren über homologe Punkte verglichen und analysiert. Eine Georeferenzierung von terrestrischen Laserscannerpunktwolken von Waldbeständen ist aufgrund der Signalabschattung der Satellitenpositionierungssysteme nur bedingt und mit geringer Genauigkeit möglich. Deshalb wurde ein Ansatz entwickelt, um Flugzeuglaserscannerdaten mit terrestrischen Punktwolken allein über die Kenntnis der Baumposition und des vorliegenden digitalen Geländemodells zu verknüpfen und zusätzlich das Problem der Georeferenzierung zu lösen. Dass ein terrestrischer Laserscanner nicht nur für Forstinventuren gewinnbringend eingesetzt werden kann, wird anhand von drei verschiedenen Beispielen beleuchtet. Neben der Ableitung von statischen Verformungsstrukturen an Einzelbäumen werden beispielsweise auch die Daten zur Bestimmung von Vegetationsmodellen auf Basis von Gitterstrukturen (Voxel) zur Simulation von turbulenten Strömungen in und über Waldbeständen eingesetzt. Das aus Laserscannerdaten abgeleitete Höhenbild einer Rinde führt unter Verwendung von Bildverarbeitungsmethoden (Texturanalyse) zur Klassifizierung der Baumart. Mit dem terrestrischen Laserscanning ist ein interessantes Werkzeug für den Einsatz im Forst gegeben. Bestehende Konzepte der Forstinventur können erweiterte werden und es eröffnen sich neue Felder in forstwirtschaftlichen und forstwissenschaftlichen Anwendungen, wie beispielsweise die Nutzung eines Scanners auf einem Harvester während des Erntevorganges. Mit der stetigen Weiterentwicklung der Laserscannertechnik hinsichtlich Gewicht, Reichweite und Geschwindigkeit wird der Einsatz im Forst immer attraktiver. / An important application field of airborne laser scanning is forestry and the science of forestry. The captured data serve as an area-wide determination of digital terrain and canopy models, with a derived tree height. Due to the nadir recording direction, near-ground tree parameters, such as diameter at breast height (dbh) and crown base height, are predicted using forest models. High resolution terrestrial laser scanner data complements the airborne laser scanner data. Forest inventory parameters, such as dbh and tree height can be derived directly and digital terrain models are created. As a result of the dense three dimensional point clouds captured, a high level of detail exists, and a high degree of automation of the determination of the parameters is possible. To control and manage the existing stock of wood, forest inventories are carried out at periodic time intervals, on the base of sample plots. Geometric tree parameters, such as tree height, tree position and dbh are measured and documented. This conventional data acquisition is characterised by a large amount of work and time. Because of this, algorithms are developed to automatically determine geometric tree parameters from terrestrial laser scanner point clouds. The data acquisition enables an objective and fast determination of parameters, remotely, and independent of light conditions. Finally the majority of the algorithms are combined into a single program, allowing tree detection and the determination of relevant parameters in one step. Three different sample plots are used to test the algorithms. Manually measured tree parameters are also used to validate the algorithms. The natural vegetation structure causes occlusions inside the crown when scanning from one position. These scan shadows can be minimized, though not completely avoided, via an appropriate scan configuration. Additional the registration process in forest scenes is time-consuming. The largest problem is to find a suitable distribution of tie points when dense ground vegetation exists. Therefore an approach is introduced that allows data registration with the determined centre points of the dbh. The method removes the need for artificial tie points. However, the centre points of identical stem sections in both datasets are assumed. Nevertheless the biggest uncertainness is found in the Z co-ordinate of the translation. A method using the tree axes and one homologous tie point, which fixes the datasets, shows better results. The methods are compared and analysed with the traditional registration process with tie points, using a single study area. Georeferencing of terrestrial laser scanner data in forest stands is problematic, due to signal shadowing of global navigation satellite systems. Thus an approach was developed to register airborne and terrestrial laser scanner data, taking the tree positions and the available digital terrain model. With the help of three examples the benefits of applying laser scanning to forest applications is shown. Besides the derivation of static deformation structures of single trees, the data is used to determine vegetation models on the basis of a grid structure (voxel space) for simulation of turbulent flows in and over forest stands. In addition, the derived height image of tree bark using image processing methods (texture analysis) can be used to classify the tree species. Terrestrial laser scanning is a valuable tool for forest applications. Existing inventory concepts can be enlarged, and new fields in forestry and the science of forestry are established, e. g. the application of scanners on a harvester. Terrestrial laser scanners are becoming increasingly important for forestry applications, caused by continuous technological enhancements that reduce the weight, whilst increasing the range and the data rate.