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Modeling of ionosphere time series using wavelet neural networks (case study: N-W of Iran) / Mir Reza Ghaffari Razin in Advances in space research, vol 58 n° 1 (July 2016)
[article]
Titre : Modeling of ionosphere time series using wavelet neural networks (case study: N-W of Iran) Type de document : Article/Communication Auteurs : Mir Reza Ghaffari Razin, Auteur ; Behzad Voosoghi, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 74 - 83 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] International Reference Ionosphere
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] modèle numérique
[Termes IGN] ondelette
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] teneur totale en électronsRésumé : (auteur) Wavelet neural networks (WNNs) are important tools for analyzing time series especially when it is non-linear and non-stationary. It takes advantage of high resolution of wavelets and feed forward nature of neural networks (NNs). Therefore, in this paper, WNNs is used for modeling of ionosphere time series in Iran. To apply the method, observations collected at 22 GPS stations in 12 successive days of 2012 (DOY# 219–230) from Azerbaijan local GPS network are used. For training of WNN, back-propagation (BP) algorithm is used. The results of WNN compared with results of international reference ionosphere 2012 (IRI-2012) and international GNSS service (IGS) products. To assess the error of WNN, statistical indicators, relative and absolute errors are used. Minimum relative error for WNN compared with GPS TEC is 6.37% and maximum relative error is 12.94%. Also the maximum and minimum absolute error computed 6.32 and 0.13 TECU, respectively. Comparison of diurnal predicted TEC values from the WNN model and the IRI-2012 with GPS TEC revealed that the WNN provides more accurate predictions than the IRI-2012 model and IGS products in the test area. Numéro de notice : A2016-562 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.asr.2016.04.006 En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.asr.2016.04.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81742
in Advances in space research > vol 58 n° 1 (July 2016) . - pp 74 - 83[article]Prediction of categorical spatial data via Bayesian updating / Xiang Huang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016)
[article]
Titre : Prediction of categorical spatial data via Bayesian updating Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiang Huang, Auteur ; Zhizhong Wang, Auteur ; Jianhua Guo, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1426 - 1449 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] mise à jour automatique
[Termes IGN] système expertRésumé : (Auteur) This study introduces a transition probability-based Bayesian updating (BU) approach for spatial classification through expert system. Transition probabilities are interpreted as expert opinions for updating the prior marginal probabilities of categorical response variables. The main objective of this paper is to provide a spatial categorical variable prediction method which has a solid theoretical foundation and yields relatively higher classification accuracy compared with conventional ones. The basic idea is to first build a linear Bayesian updating (LBU) model that corresponds to an application of Bayes’ theorem. Since the linear opinion pool is intrinsically suboptimal and underconfident, the beta-transformed Bayesian updating (BBU) model is proposed to overcome this limitation. Another type of BU approach, conditional independent Bayesian updating (CIBU), is derived based on conditional independent experts. It is shown that traditional Markovian-type categorical prediction (MCP) is equivalent to a particular CIBU model with specific parameters. As three variants of the BU method, these techniques are illustrated in synthetic and real-world case studies, comparison results with both the LBU and MCP favor the BBU model. Numéro de notice : A2016-310 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2015.1133819 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2015.1133819 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80910
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016) . - pp 1426 - 1449[article]Exemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2016042 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-2016041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Sparse and low-rank graph for discriminant analysis of hyperspectral imagery / Wei Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)
[article]
Titre : Sparse and low-rank graph for discriminant analysis of hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Wei Li, Auteur ; Jiabin Liu, Auteur ; Qian Du, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 4094 - 4105 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] valeur propreRésumé : (Auteur) Recently, sparse graph-based discriminant analysis (SGDA) has been developed for the dimensionality reduction and classification of hyperspectral imagery. In SGDA, a graph is constructed by ℓ1-norm optimization based on available labeled samples. Different from traditional methods (e.g., k-nearest neighbor with Euclidean distance), weights in an ℓ1-graph derived via a sparse representation can automatically select more discriminative neighbors in the feature space. However, the sparsity-based graph represents each sample individually, lacking a global constraint on each specific solution. As a consequence, SGDA may be ineffective in capturing the global structures of data. To overcome this drawback, a sparse and low-rank graph-based discriminant analysis (SLGDA) is proposed. Low-rank representation has been proved to be capable of preserving global data structures, although it may result in a dense graph. In SLGDA, a more informative graph is constructed by combining both sparsity and low rankness to maintain global and local structures simultaneously. Experimental results on several different multiple-class hyperspectral-classification tasks demonstrate that the proposed SLGDA significantly outperforms the state-of-the-art SGDA. Numéro de notice : A2016-879 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2536685 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2536685 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83042
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 7 (July 2016) . - pp 4094 - 4105[article]The story of DB4GeO – A service-based geo-database architecture to support multi-dimensional data analysis and visualization / Martin Breunig in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 117 (July 2016)
[article]
Titre : The story of DB4GeO – A service-based geo-database architecture to support multi-dimensional data analysis and visualization Type de document : Article/Communication Auteurs : Martin Breunig, Auteur ; Paul Vincent Kuper, Auteur ; Edgar Butwilowski, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 187 – 205 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] architecture orientée services
[Termes IGN] données 4D
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données multidimensionnelles
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] géodatabase
[Termes IGN] géovisualisation
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] service web géographiqueRésumé : (auteur) Multi-dimensional data analysis and visualization need efficient data handling to archive original data, to reproduce results on large data sets, and to retrieve space and time partitions just in time. This article tells the story of more than twenty years research resulting in the development of DB4GeO, a web service-based geo-database architecture for geo-objects to support the data handling of 3D/4D geo-applications. Starting from the roots and lessons learned, the concepts and implementation of DB4GeO are described in detail. Furthermore, experiences and extensions to DB4GeO are presented. Finally, conclusions and an outlook on further research also considering 3D/4D geo-applications for DB4GeO in the context of Dubai 2020 are given. Numéro de notice : A2016-585 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2015.12.006 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.12.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81726
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 117 (July 2016) . - pp 187 – 205[article]Using seal trajectories in biological early warning system for real-time zone tracking / Rouaa Wannous in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 4 (juillet - août 2016)
[article]
Titre : Using seal trajectories in biological early warning system for real-time zone tracking Titre original : Utilisation des trajectoires de phoques dans un système d'alertes biologique pour le suivi de zone en temps réel Type de document : Article/Communication Auteurs : Rouaa Wannous, Auteur ; Jamal Malki, Auteur ; Alain Bouju, Auteur ; Cécile Vincent, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 83 - 104 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes IGN] algorithme de filtrage
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] filtrage d'information
[Termes IGN] message d'alerte
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] population animaleRésumé : (Auteur) Les systèmes d’alertes rapides se sont intéressés aux données capturées en particulier celles des objets mobiles. Depuis le début des années 2000, de nouveaux dispositifs de capture sont conçus qui sont capables de restituer de grands volumes de données, appelés trajectoires. Comment les systèmes d’alertes rapides peuvent-ils intégrer ces masses de données ? Comment répondre en temps réel aux requêtes des utilisateurs ? Dans ce travail, nous présentons une approche ontologique pour modéliser la trajectoire. Les connaissances du domaine de la trajectoire sont exprimées sous forme de règles qui alimentent le mécanisme d’inférence ontologique. Nous montrons l’importante complexité de l’inférence et nous proposons des optimisations. Nous évaluons les contributions sur des données réelles. Numéro de notice : A2016-943 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/isi.21.4.83-104 En ligne : https://doi.org/10.3166/isi.21.4.83-104 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83428
in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 21 n° 4 (juillet - août 2016) . - pp 83 - 104[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 093-2016041 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible An assessment of algorithmic parameters affecting image classification accuracy by random forests / Dee Shi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 6 (June 2016)PermalinkAn intelligent geospatial processing unit for image classification based on geographic vector agents (GVAs) / Kambiz Borna in Transactions in GIS, vol 20 n° 3 (June 2016)PermalinkGrid pattern recognition in road networks using the C4.5 algorithm / Jing Tian in Cartography and Geographic Information Science, Vol 43 n° 3 (June 2016)PermalinkA multilevel point-cluster-based discriminative feature for ALS point cloud classification / Zhenxin Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 6 (June 2016)PermalinkSpatial discovery and the research library / Sara Lafia in Transactions in GIS, vol 20 n° 3 (June 2016)PermalinkAnalysis of human mobility patterns from GPS trajectories and contextual information / Katarzyna Siła-Nowicka in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)PermalinkATLAS: A three-layered approach to facade parsing / Markus Mathias in International journal of computer vision, vol 118 n° 1 (May 2016)PermalinkAutonomous ortho-rectification of very high resolution imagery using SIFT and genetic algorithm / Pramod Kumar Konugurthi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 5 (May 2016)PermalinkDeep filter banks for texture recognition, description, and segmentation / Mircea Cimpoi in International journal of computer vision, vol 118 n° 1 (May 2016)PermalinkExploiting joint sparsity for pansharpening : the J-SparseFI algorithm / Xiao Xiang Zhu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 5 (May 2016)Permalink