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Auteur J. Ronald Eastman |
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Similarity weighted instance-based learning for the generation of transition potentials in land use change modeling / F. Sangermano in Transactions in GIS, vol 14 n° 5 (October 2010)
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[article]
Titre : Similarity weighted instance-based learning for the generation of transition potentials in land use change modeling Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Sangermano, Auteur ; J. Ronald Eastman, Auteur ; H. Zhu, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 569 - 580 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] similitude
[Termes IGN] traitement de données localisées
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (Auteur) Land use change models are increasingly being used to evaluate the effect of land change on climate and biodiversity and to generate scenarios of deforestation. Although many methods are available to model land transition potentials, they are usually not user-friendly and require the specification of many parameters, making the task difficult for decision makers not familiar with the tools, as well as making the process difficult to interpret. In this article we propose a simple method for modeling transition potentials. SimWeight is an instance-based learning algorithm based on the logic of the K-Nearest Neighbor algorithm. The method identifies the relevance of each driver variable and predicts the transition potential of locations given known instances of change. A case study was used to demonstrate and validate the method. Comparison of results with the Multi-Layer Perceptron neural network (MLP) suggests that SimWeight performs similarly in its capacity to predict transition potentials, without the need for complex parameters. Another advantage of SimWeight is that it is amenable to parallelization for deployment on a cloud computing platform. Numéro de notice : A2010-496 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/j.1467-9671.2010.01226.x Date de publication en ligne : 23/11/2010 En ligne : https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2010.01226.x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30689
in Transactions in GIS > vol 14 n° 5 (October 2010) . - pp 569 - 580[article]Bayesian soft classification for sub-pixel analysis: a critical evaluation / J. Ronald Eastman in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 68 n° 11 (November 2002)
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[article]
Titre : Bayesian soft classification for sub-pixel analysis: a critical evaluation Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Ronald Eastman, Auteur ; R.M. Laney, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 1149 - 1154 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] axiome de Bayes
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] probabilitésRésumé : (Auteur) Soft classifiers defer the decision about the class membership of a pixel in favor of an expression of the degree of membership it exhibits in each of the landcover classes under consideration. The reasons for using a soft classifier include the examination of classification uncertainty, but are most commonly directed to the potential of uncovering the proportional constituents of mixed pixelsa process called subpixel classification. In this study we examine the assumptions and procedures of a commonly cited Bayesian softclassification procedure for subpixel classification, and test its ability to uncover mixture proportions. The procedure involves the use of mixedcover training sites to estimate the underlying class signatures through the development of fuzzy mean reflectances and covariance matrices. These are then used to evaluate the Bayesian a posteriori probability of belonging to each landcover class. Using an artificial data set, it was found that this Bayesian softclassification procedure is unable to uncover constituent class proportions unless substantial overlap exists in the distributions of parent classes. It was found that the use of fuzzy training sites improves the accuracy of this procedure, but not because of any special insights it offers into the underlying distributions, but rather, because of its tendency to increase the degree of overlap between parent distributions. Numéro de notice : A2002-246 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans En ligne : https://www.asprs.org/wp-content/uploads/pers/2002journal/november/2002_nov_1149 [...] Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22158
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 68 n° 11 (November 2002) . - pp 1149 - 1154[article]Application of fuzzy measures in multi-criteria evaluation in GIS / H. Jiang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 14 n° 2 (march 2000)
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[article]
Titre : Application of fuzzy measures in multi-criteria evaluation in GIS Type de document : Article/Communication Auteurs : H. Jiang, Auteur ; J. Ronald Eastman, Auteur Année de publication : 2000 Article en page(s) : pp 173 - 184 Note générale : Bibliographie 1 page Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] flou
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Auteur) Multi-criteria évaluation (MCE) is perhaps the most fondamental of decision support opérations in geographical information systems (GIS). This paper reviews two main MCE approaches employed in GIS, namely Boolean and Weighted Linear Combination (WLC), and discusses issues and problems associated with both. To resolve the conceptuel differences between the two approaches, this paper proposes the application of fuzzy measures, a concept that is broader but that includes fuzzy set membership, and argues that the standardized factors of MCE belong to a general class of fuzzy measures and the more specific instance of fuzzy set membership. This perspective provides a strong theoretical basis for the standardisation of factors and their subsequent aggregation. In this contexte, a new aggregation operator that accommodates and extends the Boolean and WLC approaches is discussed : the Ordered Weighted Average. A case study of industriel allocation in Nakuru, Kenya is employed to illustrate the different approaches. Numéro de notice : A2000-238 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/136588100240903 En ligne : https://doi.org/10.1080/136588100240903 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21653
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 14 n° 2 (march 2000) . - pp 173 - 184[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-00021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : IDRISI, Version 4.0 et 4.1, un SIG en mode image Type de document : Monographie Auteurs : J. Ronald Eastman, Auteur ; Claude Collet, Traducteur Editeur : Centre Régional IDRISI Francophone (CRIF) Année de publication : 1995 Importance : 647 p. Format : 16 x 24 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] DOS
[Termes IGN] fonctionnalité
[Termes IGN] IDRISI
[Termes IGN] information géographique numérique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] système de gestion de base de données
[Termes IGN] terminologie
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] WindowsRésumé : (Auteur) Le Centre Régional IDRISI Francophone (CRIF) publie cette traduction française des manuels IDRISI version 4.0 et 4.1 pour DOS pour répondre à la demande de nombreux chercheurs, formateurs et étudiants souhaitant posséder une documentation en langue française de ce logiciel. Actuellement, la multitude des redondances, des doublets, des anglicismes et des ambiguïtés du vocabulaire utilisé dans le domaine des SIG créent une confusion certaine chez les utilisateurs. Cette traduction propose ainsi une formalisation des termes et concepts utilisés dans ce domaine. Elle est structurée en quatre parties relativement autonomes: les éléments de la version 4.0, ceux de la version 4. 1, les références techniques et les annexes. Relation avec la version d'IDRISI sous Windows ! Ce manuel reste à double titre la référence pour la nouvelle version d'IDRISI sous Windows. Il contient la description détaillée de la majeure partie des fonctions offertes dans cette version. Les deux premières parties constituent avant tout une présentation des théories et des notions de base des analyses faisant appel aux SIG, telles que l'analyse spatiale, l'analyse statistique, le traitement d'image, l'analyse d'aide à la décision, la géoréférence, l'analyse de changements et l'analyse de coûts anisotropiques. Elles restent de ce fait totalement d'actualité. Les apports de la nouvelle version d'IDRISI sous Windows concernent essentiellement la convivialité de l'environnement d'utilisation, un développement des aspects cartographiques et l'ajout d'un module sur les bases de données. Par ailleurs les fiches descriptives détaillées de toutes les fonctions d'IDRISI ne figurent pas dans le manuel IDRISI sous Windows ; c'est certainement la partie de ce manuel qui restera la plus indispensable pour les utilisateurs. Note de contenu : Première partie
Version 4.0 d'IDRISI
Deuxième partie
Version 4.1 d'IDRISI
Troisième partie
Référence techniqueNuméro de notice : 16534 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=55176 Thematic Mapper detection of changes in the leaf area of closed canopy pine plantations in central Massachusetts / S.R. Herwitz in Remote sensing of environment, vol 30 n° 2 (November 1989)
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[article]
Titre : Thematic Mapper detection of changes in the leaf area of closed canopy pine plantations in central Massachusetts Type de document : Article/Communication Auteurs : S.R. Herwitz, Auteur ; David L. Peterson, Auteur ; J. Ronald Eastman, Auteur Année de publication : 1989 Article en page(s) : pp 129 - 140 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aiguille
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] Massachusetts (Etats-Unis)
[Termes IGN] Pinus (genre)
[Termes IGN] réflectance végétale
[Termes IGN] sous-bois
[Termes IGN] sylvicultureNuméro de notice : A1989-075 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/0034-4257(89)90055-2 En ligne : https://doi.org/10.1016/0034-4257(89)90055-2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=25035
in Remote sensing of environment > vol 30 n° 2 (November 1989) . - pp 129 - 140[article]Opponent process theory and syntax for qualitative relationships in quantitative series / J. Ronald Eastman in American cartographer (the), vol 13 n° 4 (October 1986)
PermalinkCognitive models and cartographic design research / J. Ronald Eastman in Cartographic journal (the), vol 22 n° 2 (December 1985)
PermalinkGraphic organization and memory structures for map learning / J. Ronald Eastman in Cartographica, vol 22 n° 1 (March 1985)
PermalinkPermalinkProduction considerations in isodensity mapping / J. Ronald Eastman in Cartographica, vol 18 n° 1 (March 1981)
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