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Volcano-seismic transfer learning and uncertainty quantification with bayesian neural networks / Angel Bueno in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 2 (February 2020)
[article]
Titre : Volcano-seismic transfer learning and uncertainty quantification with bayesian neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Angel Bueno, Auteur ; Carmen Benitez, Auteur ; Silvio De Angelis, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] forme d'onde
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] réseau bayesien
[Termes IGN] réseau neuronal profond
[Termes IGN] Russie
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] sismologie
[Termes IGN] surveillance géologique
[Termes IGN] volcanologie
[Termes IGN] Washington (Etats-Unis ; état)Résumé : (auteur) Over the past few years, deep learning (DL) has emerged as an important tool in the fields of volcano and earthquake seismology. However, these methods have been applied without performing thorough analyses of the associated uncertainties. Here, we propose a solution to enhance volcano-seismic monitoring systems, through probabilistic Bayesian DL; we implement and demonstrate a workflow for waveform classification, rapid quantification of the associated uncertainty, and link these uncertainties to changes in volcanic unrest. Specifically, we introduce Bayesian neural networks (BNNs) to perform event identification, classification, and their estimated uncertainty on data gathered at two active volcanoes, Mount St. Helens, Washington, USA, and Bezymianny, Kamchatka, Russia. We demonstrate how BNNs achieve excellent performance (92.08%) in discriminating both the type of event and its origin when the two data sets are merged together, and no additional training information is provided. Finally, we demonstrate that the data representations learned by the BNNs are transferable across different eruptive periods. We also find that the estimated uncertainty is related to changes in the state of unrest at the volcanoes and propose that it could be used to gauge whether the learned models may be exported to other eruptive scenarios. Numéro de notice : A2020-094 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2941494 Date de publication en ligne : 07/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2941494 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94657
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 2 (February 2020) . - pp[article]
Titre : 3rd International Workshop on Spatial Data Quality (SDQ 2020) : Joint Workshop of EuroGeographics - EuroSDR - OGC - ISO TC 211 - ICA Type de document : Actes de congrès Auteurs : Jonathan Holmes, Éditeur scientifique ; Carol Agius, Éditeur scientifique ; Joep Crompvoets, Éditeur scientifique Editeur : Dublin : European Spatial Data Research EuroSDR Année de publication : 2020 Collection : EuroSDR Workshop report Conférence : SDQ 2020, 3rd International Workshop on Spatial Data Quality 28/01/2020 29/01/2020 La Vallette Malte Open Access Proceedings Importance : 84 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] qualité des donnéesRésumé : (éditeur) This workshop report presents the highlights of the EuroGeographics/EuroSDR/OGC/ISO TC 211/ICA workshop on Spatial Data Quality that took place on 28 and 29 January 2020 in Valletta, Malta Numéro de notice : 14262 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Actes DOI : sans Date de publication en ligne : 01/12/2020 En ligne : http://www.eurosdr.net/sites/default/files/uploaded_files/eurosdr_spatial_data_q [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96899 Assessment of inner reliability in the Gauss-Helmert model / Andreas Ettlinger in Journal of applied geodesy, vol 14 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Assessment of inner reliability in the Gauss-Helmert model Type de document : Article/Communication Auteurs : Andreas Ettlinger, Auteur ; Hans Neuner, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 13 - 28 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie
[Termes IGN] coefficient de corrélation
[Termes IGN] compensation par moindres carrés
[Termes IGN] détection d'erreur
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] fiabilité des données
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] modèle d'erreur
[Termes IGN] modèle de Gauss-Helmert
[Termes IGN] valeur aberranteRésumé : (auteur) In this contribution, the minimum detectable bias (MDB) as well as the statistical tests to identify disturbed observations are introduced for the Gauss-Helmert model. Especially, if the observations are uncorrelated, these quantities will have the same structure as in the Gauss-Markov model, where the redundancy numbers play a key role. All the derivations are based on one-dimensional and additive observation errors respectively offsets which are modeled as additional parameters to be estimated. The formulas to compute these additional parameters with the corresponding variances are also derived in this contribution. The numerical examples of plane fitting and yaw computation show, that the MDB is also in the GHM an appropriate measure to analyze the ability of an implemented least-squares algorithm to detect if outliers are present. Two sources negatively influencing detectability are identified: columns close to the zero vector in the observation matrix B and sub-optimal configuration in the design matrix A. Even if these issues can be excluded, it can be difficult to identify the correct observation as being erroneous. Therefore, the correlation coefficients between two test values are derived and analyzed. Together with the MDB these correlation coefficients are an useful tool to assess the inner reliability – and therefore the detection and identification of outliers – in the Gauss-Helmert model. Numéro de notice : A2020-040 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1515/jag-2019-0013 Date de publication en ligne : 19/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1515/jag-2019-0013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94511
in Journal of applied geodesy > vol 14 n° 1 (January 2020) . - pp 13 - 28[article]Diagnostic qualité et apurement des données de mobilité quotidienne issues de l’enquête mixte et longitudinale Mobi’Kids / Sylvestre Duroudier in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)
[article]
Titre : Diagnostic qualité et apurement des données de mobilité quotidienne issues de l’enquête mixte et longitudinale Mobi’Kids Type de document : Article/Communication Auteurs : Sylvestre Duroudier, Auteur ; Sonia Chardonnel, Auteur ; Boris Mericskay, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 127 - 148 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] enfant
[Termes IGN] enquête
[Termes IGN] mobilité urbaine
[Termes IGN] modèle sémantique de données
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] trajet (mobilité)Résumé : (auteur) Cet article a pour objectif de présenter la méthodologie de diagnostic qualité et d’apurement des données, expérimentée à partir d’une enquête de mobilité individuelle (programme Mobi’Kids). Une première partie revient sur la démarche suivie et pointe l’enjeu de l’évaluation de la qualité de données hétérogènes issues d’une méthode mixte et longitudinale de collecte (suivis GPS, enquêtes, observations). Une deuxième partie établit un diagnostic qualité selon l’origine (GPS, algorithme, enquête) et la nature des erreurs (complétude, précision, cohérence). Ces typologies permettent, dans une troisième partie, de définir d’une chaîne de traitements reproductible visant à améliorer la qualité interne et externe des données. Numéro de notice : A2021-345 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2020.00105 Date de publication en ligne : 16/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2020.00105 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97589
in Revue internationale de géomatique > vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020) . - pp 127 - 148[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2020011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Information Géographique Volontaire, vers un usage conjoint avec l’information géographique institutionnelle / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2020)
Titre : Information Géographique Volontaire, vers un usage conjoint avec l’information géographique institutionnelle : Habilitation à Diriger des Recherches Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2020 Importance : 123 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Synthèse des travaux en vue d'obtenir l'Habilitation à Diriger des Recherches délivrée par l'Université Gustave Eiffel, Spécialité "Sciences et Technologies de l'Information Géographique"Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] plateforme collaborative
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] source de donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) [Introduction] Ce mémoire présente une synthèse des recherches que j’ai menées au Laboratoire LaSTIG de l’IGN dans le domaine de la géomatique sur la période 2013 – 2020. Dans ce mémoire, je me concentre sur trois aspects que j’ai traités autour de l’information géographique volontaire : les processus collaboratifs, la qualification et l’intégration de données. Le premier chapitre décrit le contexte, les enjeux, les objectifs scientifiques et la démarche générale suivie dans mes travaux de recherche. […] Note de contenu : Chapitre 1. Introduction
1.1 Contexte
1.2 Enjeux et objectifs scientifiques
1.3 Mon parcours recherche
1.4 Démarche globale et organisation du mémoire
Chapitre 2. Information géographique volontaire : des pratiques courantes aux recommandations
2.1 Problématiques et positionnement
2.2 Pratiques courantes de l’information géographique volontaire
2.3 Recommandations et mise en œuvre d’une plateforme collaborative pour la collecte de l’information géographique volontaire
Chapitre 3. Qualification de l’information géographique volontaire
3.1 Problématiques et positionnement
3.2 Proposition d’une méthode de qualification de l’information géographique volontaire issue de plateformes d’autorité
3.3 Proposition d’une méthodologie de qualification de l’information géographique volontaire issue de plateformes d’activités sportives
Chapitre 4. Intégration de l’information géographique hétérogène
4.1 Problématiques et positionnement
4.2 Identification des mises à jour d’un référentiel du réseau routier d’autorité en utilisant les traces issues des activités sportives
4.3 Mise à jour de données d’occupation du sol d’autorité
4.4 Constitution d’un référentiel métier pour la localisation des victimes en montagne
Chapitre 5. Conclusion et perspectives de recherche
5.1 Information géographique volontaire : des pratiques courantes aux recommandations
5.2 Qualification et amélioration de l’information géographique volontaire
5.3 Intégrer différentes sources d’information géographique volontaire et institutionnelle en prenant en compte leur hétérogénéité
5.4 Directions de recherche à long termeNuméro de notice : 26479 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : HDR Note de thèse : HDR : Sciences et Technologies de l’Information Géographique : UGE : 2020 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : HDR DOI : sans Date de publication en ligne : 16/12/2020 En ligne : https://hal.science/tel-03078869 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96668 Initiatives for Providing Data and Tools for Research and Education: EuroSDR survey / Bénédicte Bucher (2020)PermalinkPermalinkUncertainty analysis of remotely-acquired thermal infrared data to extract the thermal Properties of active lava surfaces / James A. Thompson in Remote sensing, vol 12 n° 1 (January 2020)PermalinkLe vandalisme de l'information géographique volontaire : analyse exploratoire et proposition d'une méthodologie de détection automatique / Quy Thy Truong (2020)PermalinkPermalinkA learning approach to evaluate the quality of 3D city models / Oussama Ennafii in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 12 (December 2019)PermalinkAnalysing the positional accuracy of GNSS multi-tracks obtained from VGI sources to generate improved 3D mean axes / Antonio Tomás Mozas-Calvache in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 11 (November 2019)PermalinkSystematic errors in SLR data and their impact on the ILRS products / Vincenza Luceri in Journal of geodesy, vol 93 n°11 (November 2019)PermalinkThe influence of sampling design on spatial data quality in a geographic citizen science project / Greg Brown in Transactions in GIS, Vol 23 n° 6 (November 2019)PermalinkImprovement of a location-aware recommender system using volunteered geographic information / Sepehr Honarparvar in Geocarto international, vol 34 n° 13 ([15/10/2019])Permalink