Soutenance de thèse

Arnadi Murtiyoso (équipe TRIO du laboratoire ICube UMR 7357) soutiendra sa thèse intitulée Relevé 3D et classification de nuages de points du patrimoine bâti le jeudi 9 juillet 2020 à 9h30 dans l’amphithéâtre De Dietrich à l’INSA Strasbourg.

La soutenance sera partiellement dématérialisée et se déroulera en anglais.

Compte tenu des règlements sanitaires, seul un nombre réduit de personnes pourra accéder à l’amphithéâtre. Si vous souhaitez assister à la soutenance, merci de bien vouloir remplir ce formulaire.

Composition du jury de thèse :

• Rapporteurs :
  • Andreas Georgopoulos (professeur des universités, NTUA, Grèce)
  • Diego Gonzalez-Aguilera (professeur des universités, Université de Salamanca, Espagne)
• Examinateurs :
  • Pierre Charbonnier (directeur de recherche, Cerema Est, France, président du jury)
  • Fabio Remondino (directeur de recherche, 3DOM-FBK Trento, Italie)
• Membres invités :
  • Niclas Borlin (maître de conférences, Université d’Umeå, Suède)
  • Deni Suwardhi (maître de conférences, ITB, Indonésie)
• Directeur de thèse :
  • Pierre Grussenmeyer (professeur des universités, INSA  Strasbourg, France)

Résumé :

La documentation du patrimoine bâti a beaucoup évolué ces dernières années grâce au développement de nouveaux capteurs 3D et de nouvelles techniques de relevé 3D. Les données 3D contribuent à la création d’archives fiables et tangibles des sites et des monuments historiques. Vu l’importance des données 3D dans la documentation du patrimoine bâti, le contrôle de qualité est un aspect primordial qui devrait être abordé avant d’entreprendre le traitement du nuage de points. La thèse est ainsi divisée en deux parties. La première partie concerne principalement l’acquisition et le contrôle de qualité des données. Un point important sera l’intégration de la photogrammétrie et de la lasergrammétrie dans le contexte de la documentation d’un site historique à différentes échelles. La deuxième partie de la thèse va aborder le traitement de nuages de points, plus particulièrement la segmentation et la classification de nuages de points. L’aspect multi-échelle de notre approche est importante car dans beaucoup de cas, un bâtiment remarquable se situe dans un quartier historique qui nécessite une segmentation multi-échelle. En combinant ces deux parties, nous avons considéré l’ensemble du processus allant de l’acquisition de données 3D jusqu’à la segmentation et la classification en entités à plusieurs échelles.

Mots-clés : automatisation, photogrammétrie, nuage de points, modélisation 3D, classification, patrimoine