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Titre : Low level feature detection in SAR images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Chenguang Liu, Auteur ; Florence Tupin, Directeur de thèse ; Yann Gousseau, Directeur de thèse Editeur : Paris [France] : Télécom ParisTech Année de publication : 2020 Importance : 138 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l’Institut Polytechnique de Paris préparée à Télécom Paris, Spécialité de doctorat : Signal, Images, Automatique et robotiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] gradient
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] modèle de Markov
[Termes IGN] segment de droiteIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) In this thesis we develop low level feature detectors for Synthetic Aperture Radar (SAR) images to facilitate the joint use of SAR and optical data. Line segments and edges are very important low level features in images which can be used for many applications like image analysis, image registration and object detection. Contrarily to the availability of many efficient low level feature detectors dedicated to optical images, there are very few efficient line segment detector and edge detector for SAR images mostly because of the strong multiplicative noise. In this thesis we develop a generic line segment detector and an efficient edge detector for SAR images.The proposed line segment detector which is named as LSDSAR, is based on a Markovian a contrario model and the Helmholtz principle, where line segments are validated according to their meaningfulness. More specifically, a line segment is validated if its expected number of occurences in a random image under the hypothesis of the Markovian a contrario model is small. Contrarily to the usual a contrario approaches, the Markovian a contrario model allows strong filtering in the gradient computation step, since dependencies between local orientations of neighbouring pixels are permitted thanks to the use of a first order Markov chain. The proposed Markovian a contrario model based line segment detector LSDSAR benefit from the accuracy and efficiency of the new definition of the background model, indeed, many true line segments in SAR images are detected with a control of the number of false detections. Moreover, very little parameter tuning is required in the practical applications of LSDSAR. The second work of this thesis is that we propose a deep learning based edge detector for SAR images. The contributions of the proposed edge detector are two fold: 1) under the hypothesis that both optical images and real SAR images can be divided into piecewise constant areas, we propose to simulate a SAR dataset using optical dataset; 2) we propose to train a classical CNN (convolutional neural network) edge detector, HED, directly on the graident fields of images. This, by using an adequate method to compute the gradient, enables SAR images at test time to have statistics similar to the training set as inputs to the network. More precisely, the gradient distribution for all homogeneous areas are the same and the gradient distribution for two homogeneous areas across boundaries depends only on the ratio of their mean intensity values. The proposed method, GRHED, significantly improves the state-of-the-art, especially in very noisy cases such as 1-look images. Note de contenu : 1- Context
2- SAR basics, statistics of SAR images and data used in this thesis
I Line segment detection in SAR images
3- Introduction
4- LSD, a line segment detector with false detection control
5- LSDSAR, a generic line segment detector for SAR images
6- Experiments
II Edge detection in SAR images using CNNs
7- Introduction
8- Presentation of the HED method and of the training dataset
9- GRHED, introducing a hand-crafted layer before the usual CNNs
10- Experiments
11- Summary of the thesisNuméro de notice : 25878 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Signal, Images, Automatique et robotique : Paris : 2020 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02861903/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95689
Titre : Manual of Digital Earth Type de document : Monographie Auteurs : Huadong Guo, Auteur ; Michael F. Goodchild, Auteur ; Alessandro Annoni, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2020 Importance : 852 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-981-329-915-3 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Société de l'information
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] développement durable
[Termes IGN] données localisées numériques
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données numériques
[Termes IGN] informatique en nuage
[Termes IGN] Infrastructure de données
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] télédétectionRésumé : (éditeur) This open access book offers a summary of the development of Digital Earth over the past twenty years. By reviewing the initial vision of Digital Earth, the evolution of that vision, the relevant key technologies, and the role of Digital Earth in helping people respond to global challenges, this publication reveals how and why Digital Earth is becoming vital for acquiring, processing, analysing and mining the rapidly growing volume of global data sets about the Earth. The main aspects of Digital Earth covered here include: Digital Earth platforms, remote sensing and navigation satellites, processing and visualizing geospatial information, geospatial information infrastructures, big data and cloud computing, transformation and zooming, artificial intelligence, Internet of Things, and social media. Moreover, the book covers in detail the multi-layered/multi-faceted roles of Digital Earth in response to sustainable development goals, climate changes, and mitigating disasters, the applications of Digital Earth (such as digital city and digital heritage), the citizen science in support of Digital Earth, the economic value of Digital Earth, and so on. This book also reviews the regional and national development of Digital Earth around the world, and discusses the role and effect of education and ethics. Lastly, it concludes with a summary of the challenges and forecasts the future trends of Digital Earth. By sharing case studies and a broad range of general and scientific insights into the science and technology of Digital Earth, this book offers an essential introduction for an ever-growing international audience. Note de contenu : Part I Digital Earth Technologies
Part II Digital Earth for Multi-domain Applications
Part III Digital Earth Regional & National Development
Part IV Digital Earth Education and EthicsNuméro de notice : 25688 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : SOCIETE NUMERIQUE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.1007/978-981-32-9915-3 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94727
Titre : La modélisation en géographie : villes et territoires Type de document : Monographie Auteurs : Denise Pumain, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2020 Collection : Méthodologies de modélisation en sciences sociales num. 2 Importance : 246 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-672-8 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] conception cartographique
[Termes IGN] échelle géographique
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] territoire
[Termes IGN] ville
[Termes IGN] visualisation dynamiqueIndex. décimale : 37.20 Analyse spatiale et ses outils Résumé : (Editeur) La modélisation des villes et des territoires a beaucoup progressé depuis 20 ans grâce aux systèmes d’information géographique, à la mise à disposition sur Internet de grandes masses de données géolocalisées, et à la montée en performance des méthodes informatiques pour la simulation et l’exploration des modèles dynamiques. La modélisation en géographie explique les différentes étapes de la construction de ces modèles, depuis leurs bases conceptuelles jusqu’à leurs utilisations pratiques, permettant de mieux comprendre les formes d’organisation et les processus de l’évolution des villes et territoires. Cet ouvrage rend ainsi accessibles les fondements théoriques de la construction et les délicates opérations de la sélection d’un modèle, les applications des fractales et des lois d’échelle à la connaissance de la morphologie des villes et l’organisation des transports urbains. Il présente en détail des méthodes inédites de construction et d’exploration des modèles et de visualisation des données et des résultats. Note de contenu : 1. La complexité en géographie
2. Choisir des modèles pour expliquer les dynamiques des villes et des territoires
3. Effets de la distance et dépendance d’échelles dans les modèles géographiques de villes et de territoires
4. Modélisation territoriale incrémentale
5. Méthodes d’exploration des modèles de simulation
6. Visualiser les modèlesNuméro de notice : 26337 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95353 ContientRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26337-01 37.20 Livre Centre de documentation Géomatique Disponible Modélisation sémantique et programmation générative pour une simulation multi-agent dans le contexte de gestion de catastrophe / Claire Prudhomme in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)
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[article]
Titre : Modélisation sémantique et programmation générative pour une simulation multi-agent dans le contexte de gestion de catastrophe Type de document : Article/Communication Auteurs : Claire Prudhomme, Auteur ; Ana Roxin, Auteur ; Christophe Cruz, Auteur ; Frank Boochs, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 37 - 65 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] gestion de crise
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle sémantique de données
[Termes IGN] répartition géographique
[Termes IGN] système multi-agents
[Termes IGN] web sémantique géolocaliséRésumé : (Auteur) La gestion de catastrophe nécessite une préparation collaborative entre les divers intervenants. Les exercices collaboratifs visent à entraîner les intervenants à appliquer les plans préparés ainsi qu’à identifier les problèmes et points d’améliorations potentiels. Ces exercices étant coûteux, la simulation informatique est un outil permettant d’optimiser la préparation à l’aide d’une plus grande diversité de cas. Cependant, les travaux de recherche centrés sur la simulation et la gestion de catastrophe sont spécialisés sur un problème spécifique plutôt que sur l’optimisation globale des plans préparés. Cette limite s’explique par le défi que constitue la réalisation d’un modèle de simulation capable de représenter et de s’adapter à une large diversité de plans provenant de diverses disciplines. Les travaux présentés dans cet article répondent à ce défi en adaptant le modèle de simulation en fonction des informations et des plans de gestion de catastrophes intégrés dans une base de connaissances. Le modèle de simulation généré est ensuite programmé automatiquement afin d’exécuter des expériences de simulation. Les résultats sont ensuite analysés afin de générer de nouvelles connaissances et d’enrichir les plans de gestion de catastrophe dans un cycle vertueux. Cet article présente une preuve de concept sur le plan national français NOVI (NOmbreuses VIctimes), pour lequel les expériences de simulation ont permis de savoir quel est l’impact de la répartition des médecins sur l’application du plan et d’identifier la meilleure répartition. Numéro de notice : A2020-828 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3166/rig.2020.00102 Date de publication en ligne : 16/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2020.00102 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97557
in Revue internationale de géomatique > vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020) . - pp 37 - 65[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2020011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible
Titre : Multi-agent systems : Strategies and applications Type de document : Monographie Auteurs : Ricardo Lopez-Ruiz, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 Importance : 170 p. Format : 19 x 27 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78985-394-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage par renforcement
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] système multi-agentsRésumé : (éditeur) Research on multi-agent systems is enlarging our future technical capabilities as humans and as an intelligent society. During recent years many effective applications have been implemented and are part of our daily life. These applications have agent-based models and methods as an important ingredient. Markets, finance world, robotics, medical technology, social negotiation, video games, big-data science, etc. are some of the branches where the knowledge gained through multi-agent simulations is necessary and where new software engineering tools are continuously created and tested in order to reach an effective technology transfer to impact our lives. This book brings together researchers working in several fields that cover the techniques, the challenges and the applications of multi-agent systems in a wide variety of aspects related to learning algorithms for different devices such as vehicles, robots and drones, computational optimization to reach a more efficient energy distribution in power grids and the use of social networks and decision strategies applied to the smart learning and education environments in emergent countries. We hope that this book can be useful and become a guide or reference to an audience interested in the developments and applications of multi-agent systems. Note de contenu : 1- Cooperative adaptive learning control for a group of nonholonomic UGVs by output feedback
2- Multiagent systems for 3D reconstruction applications
3- A Q-learning-based approach for simple and multi-agent systems
4- Multi-Agent systems, simulation and nanotechnology
5- Applications of multi-agent system in power system engineering
6- Architecture of a microgrid and optimal energy management system
7- Multi-agent systems based advanced energy management of smart micro-grid
8- Smart learning environment: Paradigm shift for onlint learning
9- ICT: Vehicle for educational development and social TransformationNuméro de notice : 28572 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.81766 Date de publication en ligne : 22/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.81766 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97871 PermalinkA new cellular automata framework of urban growth modeling by incorporating statistical and heuristic methods / Yongjiu Feng in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 1 (January 2020)
PermalinkNonparametric Bayesian learning for collaborative robot multimodal introspection / Xuefeng Zhou (2020)
PermalinkOn the adjustment, calibration and orientation of drone photogrammetry and laser-scanning / Emmanuel Clédat (2020)
PermalinkPermalinkPast and future evolution of French Alpine glaciers in a changing climate: a deep learning glacio-hydrological modelling approach / Jordi Bolibar Navarro (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSatellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)
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PermalinkSmoothing algorithms for navigation, localisation and mapping based on high-grade inertial sensors / Paul Chauchat (2020)
PermalinkPermalinkSpatio-Temporal Prediction of the Epidemic Spread of Dangerous Pathogens Using Machine Learning Methods / Wolfgang B. Hamer in ISPRS International journal of geo-information, Vol 9 n° 1 (January 2020)
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