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Use of artificial neural networks for selective omission in updating road networks / Qi Zhou in Cartographic journal (the), vol 51 n° 1 (February 2014)
[article]
Titre : Use of artificial neural networks for selective omission in updating road networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Qi Zhou, Auteur ; Zhilin Li, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 38 - 51 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] carte de Kohonen
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] mise à jour automatique
[Termes IGN] mise à jour cartographique
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] réseau routierRésumé : (Auteur) An important problem faced by national mapping agencies is frequent map updates. An ideal solution is only updating the large-scale map with other smaller scale maps undergoing automatic updates. This process may involve a series of operators, among which selective omission has received much attention. This study focuses on selective omission in a road network, and the use of an artificial neural network (i.e. a back propagation neural network, BPNN). The use of another type of artificial neural network (i.e. a self-organizing map, SOM) is investigated as a comparison. The use of both neural networks for selective omission is tested on a real-life road network. The use of a BPNN for practical application road updating is also tested. The results of selective omission are evaluated by overall accuracy. It is found that (1) the use of a BPNN can adaptively determine which and how many roads are to be retained at a specific scale, with an overall accuracy above 80%; (2) it may be hard to determine which and how many roads should be retained at a specific scale using an SOM. Therefore, the BPNN is more effective for selective omission in road updating. Numéro de notice : A2014-128 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1179/1743277413Y.0000000042 En ligne : https://doi.org/10.1179/1743277413Y.0000000042 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33033
in Cartographic journal (the) > vol 51 n° 1 (February 2014) . - pp 38 - 51[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 030-2014011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Extension de l’étiquetage géographique des pixels d’une image par fouille de données / Adrien Gressin in Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, E.26 ([23/01/2014])
[article]
Titre : Extension de l’étiquetage géographique des pixels d’une image par fouille de données Type de document : Article/Communication Auteurs : Adrien Gressin , Auteur ; Nicole Vincent, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur Année de publication : 2014 Conférence : EGC 2014, 14es journées francophones Extraction et Gestion des Connaissances 28/01/2014 31/01/2014 Rennes France sommaire Article en page(s) : pp 509 - 512 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] emprise au sol
[Termes IGN] exploration d'images
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) Les techniques de classification modernes permettent d’étiqueter les zones non couvertes des bases de données cartographiques, mais souffrent d’un manque de robustesse important. Dans cet article, nous proposons une méthode robuste d’extension d’étiquetage sur l’emprise d’une image satellite, par analyse hiérarchique des données existantes. Notre approche est fondée sur une sélection d’attributs par thème de la base de données, une sélection des pixels d’apprentissage et des classifications par objet de chaque thème. La décision finale d’étiquetage est prise après fusion des classifications par thème. Notre méthode est appliquée avec succès et comparée à plusieurs méthodes de classification, couplant données d’occupation du sol et imagerie spatiale très haute résolution. Numéro de notice : A2014-665 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans En ligne : https://editions-rnti.fr/?inprocid=1001966 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99601
in Revue des Nouvelles Technologies de l'Information > E.26 [23/01/2014] . - pp 509 - 512[article]Documents numériques
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Extension de l’étiquetage géographique ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Active learning of user’s preferences estimation towards a personalized 3D navigation of geo-referenced scenes / Christos Yiakoumettis in Geoinformatica, vol 18 n° 1 (January 2014)
[article]
Titre : Active learning of user’s preferences estimation towards a personalized 3D navigation of geo-referenced scenes Type de document : Article/Communication Auteurs : Christos Yiakoumettis, Auteur ; Nikolaos Doulamis, Auteur ; Georgios Miaoulis, Auteur ; Djamchid Ghazanfarpour, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 27 - 62 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] Athènes
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] itinéraire
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] navigation
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] personnalisation
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] réalité virtuelle
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] utilisateurRésumé : (Auteur) The current technological evolutions enter 3D geo-informatics into their digital age, enabling new potential applications in the field of virtual tourism, pleasure, entertainment and cultural heritage. It is argued that 3D information provides the natural way of navigation. However, personalization is a key aspect in a navigation system, since a route that incorporates user preferences is ultimately more suitable than the route with the shortest distance or travel time. Usually, user’s preferences are expressed as a set of weights that regulate the degree of importance of the scene metadata on the route selection process. These weights, however, are defined by the users, setting the complexity to the user’s side, which makes personalization an arduous task. In this paper, we propose an alternative approach in which metadata weights are estimated implicitly and transparently to the users, transferring the complexity to the system side. This is achieved by introducing a relevance feedback on-line learning strategy which automatically adjusts metadata weights by exploiting information fed back to the system about the relevance of user’s preferences judgments given in a form of pair-wise comparisons. Practically implementing a relevance feedback algorithm presents the limitation that several pair-wise comparisons (samples) are required to converge to a set of reliable metadata weights. For this reason, we propose in this paper a weight rectification strategy that improves weight estimation by exploiting metadata interrelations defined through an ontology. In the sequel, a genetic optimization algorithm is incorporated to select the most user preferred routes based on a multi-criteria minimization approach. To increase the degree of personalization in 3D navigation, we have also introduced an efficient algorithm for estimating 3D trajectories around objects of interest by merging best selected 2D projected views that contain faces which are mostly preferred by the users. We have conducted simulations and comparisons with other approaches either in the field of on-line learning or route selection using objective metrics in terms of precision and recall values. The results indicate that our system yields on average a 13.76 % improvement of precision as regards the learning strategy and an improvement of 8.75 % regarding route selection. In addition, we conclude that the ontology driven weight rectification strategy can reduce the number of samples (pair-wise comparisons) required of 76 % to achieve the same precision. Qualitative comparisons have been also performed using a use case route scenario in the city of Athens. Numéro de notice : A2014-027 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-013-0176-0 Date de publication en ligne : 12/04/2013 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-013-0176-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32932
in Geoinformatica > vol 18 n° 1 (January 2014) . - pp 27 - 62[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 057-2014011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Agricultural field delimitation using active learning and random forests margin / Karim Ghariani (2014)
Titre : Agricultural field delimitation using active learning and random forests margin Type de document : Article/Communication Auteurs : Karim Ghariani, Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Philippe Lagacherie, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2014 Conférence : IGARSS 2014, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 13/07/2014 18/07/2014 Québec Québec - Canada Proceedings IEEE Importance : pp 1717 - 1720 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] image Geoeye
[Termes IGN] surface cultivéeRésumé : (auteur) Agricultural practices and spatial arrangements of fields have a strong impact on water flows in cultivated landscapes. In order to monitor landscapes at a large scale, there is a strong need for automatic or semi-automatic field delineation. Field measurements for delineating parcel network are not efficient, thus very high resolution satellite imagery should help delineating agricultural fields in a automatic way. This study focuses on agricultural field delineation based on the classification of very high resolution satellite imagery. A hybrid approach is proposed and combines a region-based approach and active learning (AL) techniques. Random forest (RF) classifier is used for classification and feature selection. The margin concept is used as uncertainty measure in active learning algorithm. Satisfying results are shown on a Geoeye image. AL RF model is compared to simple and global RF models that are built from adjacent and geographically distant fields respectively. Numéro de notice : C2014-029 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2014.6946782 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6946782 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83401 Documents numériques
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Agricultural field delimitation - posterAdobe Acrobat PDF Assessing the performance of two unsupervised dimensionality reduction techniques on hyperspectral APEX data for high resolution urban land-cover mapping / Luca Demarchi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)
[article]
Titre : Assessing the performance of two unsupervised dimensionality reduction techniques on hyperspectral APEX data for high resolution urban land-cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Luca Demarchi, Auteur ; Frank Canters, Auteur ; Claude Cariou, Auteur ; Giorgio Licciardi, Auteur ; Jonathan Cheung-Wai Chan, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 166 - 179 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] Airborne Prism Experiment
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image APEX
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] Perceptron multicoucheRésumé : (Auteur) Despite the high richness of information content provided by airborne hyperspectral data, detailed urban land-cover mapping is still a challenging task. An important topic in hyperspectral remote sensing is the issue of high dimensionality, which is commonly addressed by dimensionality reduction techniques. While many studies focus on methodological developments in data reduction, less attention is paid to the assessment of the proposed methods in detailed urban hyperspectral land-cover mapping, using state-of-the-art image classification approaches. In this study we evaluate the potential of two unsupervised data reduction techniques, the Autoassociative Neural Network (AANN) and the BandClust method – the first a transformation based approach, the second a feature-selection based approach – for mapping of urban land cover at a high level of thematic detail, using an APEX 288-band hyperspectral dataset. Both methods were tested in combination with four state-of-the-art machine learning classifiers: Random Forest (RF), AdaBoost (ADB), the multiple layer perceptron (MLP), and support vector machines (SVM). When used in combination with a strong learner (MLP, SVM) BandClust produces classification accuracies similar to or higher than obtained with the full dataset, demonstrating the method’s capability of preserving critical spectral information, required for the classifier to successfully distinguish between the 22 urban land-cover classes defined in this study. In the AANN data reduction process, on the other hand, important spectral information seems to be compromised or lost, resulting in lower accuracies for three of the four classifiers tested. Detailed analysis of accuracies at class level confirms the superiority of the SVM/Bandclust combination for accurate urban land-cover mapping using a reduced hyperspectral dataset. This study also demonstrates the potential of the new APEX sensor data for detailed mapping of land cover in spatially and spectrally complex urban areas. Numéro de notice : A2014-018 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.10.012 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.10.012 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32923
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 87 (January 2014) . - pp 166 - 179[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible PermalinkCarte de Kohonen et classification ascendante hiérarchique pour l’analyse de données géohistoriques / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2014)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkJFSMA'14 systèmes multi-agents : principe de parcimonie, 8-10 octobre 2014, Loriol-sur-Drôme / Rémy Courdier (2014)PermalinkLarge scale road network extraction in forested moutainous areas using airborne laser scanning data / António Ferraz (2014)PermalinkPermalinkMise à jour d’une base de données d’occupation du sol à grande échelle en milieux naturels à partir d’une image satellite THR / Adrien Gressin (2014)PermalinkPanorama de l'intelligence artificielle, ses bases méthodologiques, ses développements, 1. Représentation des connaissances et formalisation des raisonnements / Pierre Marquis (2014)PermalinkPanorama de l'intelligence artificielle, ses bases méthodologiques, ses développements, 2. Algorithmes pour l'intelligence artificielle / Pierre Marquis (2014)PermalinkPanorama de l'intelligence artificielle, ses bases méthodologiques, ses développements, 3. L'intelligence artificielle : frontières et applications / Pierre Marquis (2014)PermalinkPermalinkRecherche des sous-réseaux d’antennes VLBI et de radio‐sources extra‐galactiques par algorithmes génétiques / Serge Nyoka (2014)PermalinkRepresentation of interactions in a multi-level multi-agent model for cartography constraint solving / Adrien Maudet (2014)PermalinkPermalinkA unified framework for land-cover database update and enrichment using satellite imagery / Adrien Gressin (2014)PermalinkUsing spatial data support for reducing uncertainty in geospatial applications / T. Hong in Geoinformatica, vol 18 n° 1 (January 2014)Permalink