Centre de documentation
scientifique

Rough and fuzzy geographical data integration / K. Oukbir in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 3 (may 2003)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 17 n° 3 (may 2003) . - pp 223 - 234 Titre : Rough and fuzzy geographical data integration Type de document : Article/Communication Auteurs : K. Oukbir, Auteur ; O. Ahlqvist, Auteur ; J. Keukelaar, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 223 - 234 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] approximation [Termes IGN] classification floue [Termes IGN] incertitude des données [Termes IGN] intégration de données [Termes IGN] sous ensemble flou [Termes IGN] traitement d'image Résumé : (Auteur) We show how fuzzy and rough data are transformed into a unified representation using the concept of rough fuzzy sets. We introduced a representation for rough fuzzy classifications that might be used when the classification process introduces uncertainty in the data due to vagueness and indiscernibility. We demonstrate the viability of our method by performing classification experiments using real data. The experiment uses data that have been classified using different classification schemes. To make them compatible we reclassify some data and use some additional knowledge that requires the use of rough fuzzy classifications. Numéro de notice : A2003-043 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810210157750 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810210157750 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22340 [article]

Exemplaires(2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
079-03031	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible
079-03032	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Rough classification and accuracy assessment / O. Ahlqvist in International journal of geographical information science IJGIS, vol 14 n° 5 (july 2000)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 14 n° 5 (july 2000) . - pp 475 - 496 Titre : Rough classification and accuracy assessment Type de document : Article/Communication Auteurs : O. Ahlqvist, Auteur ; J. Keukelaar, Auteur ; K. Oukbir, Auteur Année de publication : 2000 Article en page(s) : pp 475 - 496 Note générale : Bibliographie 1 page Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] classification [Termes IGN] incertitude des données [Termes IGN] information géographique [Termes IGN] mesure de la qualité [Termes IGN] précision sémantique [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] sous ensemble flou Résumé : (Auteur) In search for methods to handle imprecision in geographical information this paper explores the use of rough classification to represent uncertainty. Rough classification is based on rough set theory, where an uncertain set is specified by giving an upper and a lower approximation. Novel measures are presented to assess a single rough classification, to compare a rough classification to a crisp one and to compare two rough classifications. An extension to the error matrix paradigm is also presented, both for the rough-crisp and the roughrough cases. An experiment on vegetation and soil data demonstrates the viability of rough classification, comparing two incompatible vegetation classifications covering the same area. The potential uses of rough sets and rough classification are discussed and it is suggested that this approach should be further investigated as it can be used in a range of applications within geographic information science from data acquisition and analysis to metadata organization. Numéro de notice : A2000-126 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810050057605 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810050057605 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21542 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
079-00051	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible