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Titre : Excel data analysis : modeling and simulation Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Hector Guerrero, Auteur Mention d'édition : 2ème édition Editeur : Springer Nature Année de publication : 2019 Importance : 358 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-01279-3 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] données qualitatives
[Termes IGN] Excel (logiciel)
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] programmation linéaireRésumé : (Editeur) This book offers a comprehensive and readable introduction to modern business and data analytics. It is based on the use of Excel, a tool that virtually all students and professionals have access to. The explanations are focused on understanding the techniques and their proper application, and are supplemented by a wealth of in-chapter and end-of-chapter exercises. In addition to the general statistical methods, the book also includes Monte Carlo simulation and optimization. The second edition has been thoroughly revised: new topics, exercises and examples have been added, and the readability has been further improved. The book is primarily intended for students in business, economics and government, as well as professionals, who need a more rigorous introduction to business and data analytics – yet also need to learn the topic quickly and without overly academic explanations. Note de contenu :
1. Introduction to Spreadsheet Modeling
2. Presentation of Quantitative Data: Data Visualization
3. Analysis of Quantitative Data
4. Presentation of Qualitative Data—Data Visualization
5. Analysis of Qualitative Data
6. Inferential Statistical Analysis of Data
7. Modeling and Simulation: Part 1
8. Modeling and Simulation: Part 2
9. Solver, Scenarios, and Goal Seek ToolsNuméro de notice : 26280 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel informatique DOI : 10.1007/978-3-030-01279-3 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-030-01279-3 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94931
Titre : Exercices corrigés de géostatistique Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Chantal de Fouquet, Auteur Editeur : Paris : Presses de l'Ecole des Mines Année de publication : 2019 Collection : Les cours de l'École des mines Importance : 320 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-35671-539-5 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] coefficient de corrélation
[Termes IGN] covariance
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] krigeage
[Termes IGN] variance
[Termes IGN] variogrammeIndex. décimale : 23.60 Statistiques et probabilités Résumé : (Editeur) Ce recueil d'exercices vise à faire le lien entre la théorie de la géostatistique et la pratique. Savoir poser les équations simples de la géostatistique linéaire permet en effet de comprendre la variation du coefficient de corrélation de deux concentrations avec le support (valeurs horaires, journalières ou hebdomadaires, par exemple), de raisonner le choix entre des échantillons simples ou composites pour établir un schéma de reconnaissance, ou encore de caractériser l'évolution temporelle d'une concentration en estimant la différence de deux moyennes annuelles et en calculant la variance d'erreur associée.
De nombreux exercices sont directement inspirés de cas réels. Ce livre s'adresse aux praticiens désireux d'approfondir leurs connaissances en géostatistique et d'en diversifier les applications, ainsi qu'aux étudiants (niveau école d'ingénieur ou master) et doctorants, soucieux d'en maîtriser les concepts. Principalement issus des applications environnementales de la géostatistique, les exemples se réfèrent à la pollution de l'air, des cours d'eau ou des sols ; beaucoup sont transposables à d'autres contextes, en particulier à l'estimation minière.Note de contenu : 1. Etude exploratoire et variographie
2. Régularisation, variance d'estimation, variance de dispersion
3. Krigeage
4. Introduction aux simulations et à la géostatistique non linéaireNuméro de notice : 26031 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92858 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26031-01 23.60 Livre Centre de documentation Mathématiques Disponible Exploitation of hyperspectral data for assessing vegetation health under exposure to petroleum hydrocarbons / Guillaume Lassalle (2019)
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Titre : Exploitation of hyperspectral data for assessing vegetation health under exposure to petroleum hydrocarbons Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Guillaume Lassalle, Auteur ; Arnaud Elger, Directeur de thèse ; Sophie Fabre, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées Année de publication : 2019 Autre Editeur : Toulouse : Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace Importance : 277 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse délivré par l'Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace, spécialité : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie Agrosystèmes, écosystèmes et environnementLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] contamination
[Termes IGN] feuille (végétation)
[Termes IGN] hydrocarbure
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] pollution des sols
[Termes IGN] prospection pétrolière
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] surveillance de la végétationIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Oil exploration and contamination monitoring remain limited in regions covered by vegetation. Natural seepages and oil leakages due to facility failures are often masked by the foliage, making ineffective the current technologies used for detecting crude oil and petroleum products. However, the exposure of vegetation to oil affects its health and, consequently, its optical properties in the [400:2500] nm domain. This suggest being able to detect seepages and leakages indirectly, by analyzing vegetation health through its spectral reflectance. Based on this assumption, this thesis evaluates the potential of airborne hyperspectral imagery with high spatial resolution for detecting and quantifying oil contamination in vegetated regions. To achieve this, a three-step multiscale approach was adopted. The first step aimed at developing a method for detecting and characterizing the contamination under controlled conditions, by exploiting the optical properties of Rubus fruticosus L. The proposed method combines 14 vegetation indices in classification and allows detecting various oil contaminants accurately, from leaf to canopy scale. Its use under natural conditions was validated on a contaminated mud pit colonized by the same species. During the second step, a method for quantifying total petroleum hydrocarbons, based on inverting the PROSPECT model, was developed. The method exploits the pigment content of leaves, estimated from their spectral signature, for predicting the level of hydrocarbon contamination in soils accurately. The last step of the approach demonstrated the robustness of the two methods using airborne imagery. They proved performing for detecting and quantifying mud pit contamination. Another method of quantification, based on multiple regression, was proposed. At the end of this thesis, the three methods proposed were validated for use both on the field, at leaf and canopy scales, and on airborne hyperspectral images with high spatial resolution. Their performances depend however on the species, the season and the level of soil contamination. A similar approach was conducted under tropical conditions, allowing the development of a method for quantifying the contamination adapted to this context. In a perspective of operational use, an important effort is still required for extending the scope of the methods to other contexts and for anticipating their use on satellite- and drone-embedded hyperspectral sensors. Finally, the contribution of active remote sensing (radar and LiDAR) should be considered in further research, in order to overcome some of the limits specific to passive optical remote sensing. Note de contenu : General introduction
1- State-of-the-art of passive hyperspectral remote sensing for oil exploration and contamination monitoring in vegetated regions
2- Development of methods for detecting and quantifying oil contamination based on vegetation optical properties, under controlled conditions
3- Application and evaluation of the methods under natural conditions, from field scale to airborne hyperspectral imagery
General conclusionNuméro de notice : 25946 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie Agrosystèmes, écosystèmes et environnement : Toulouse : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2019ESAE0030 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96343 Exploitation de séries temporelles d'images multi-sources pour la cartographie des surfaces en eau / Filsa Bioresita (2019)
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Titre : Exploitation de séries temporelles d'images multi-sources pour la cartographie des surfaces en eau Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Filsa Bioresita, Auteur ; Anne Puissant, Directeur de thèse Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2019 Importance : 214 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
PhD Thesis University of Strasbourg for obtaining the degree of Doctor of the University of Strasbourg, Speciality: Geography, GeomaticsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] eau de surface
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] nutriment végétal
[Termes IGN] polarimétrie
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] surveillance hydrologique
[Termes IGN] télédétection spatiale
[Termes IGN] traitement automatique de donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les eaux de surface sont des ressources importantes pour la biosphère et l'anthroposphère. Elles favorisent la préservation des habitats, le développement de la biodiversité et le maintien des services écosystémiques en contrôlant le cycle des nutriments et le carbone à l’échelle mondiale. Elles sont essentielles à la vie quotidienne de l’homme, notamment pour l'irrigation, la consommation d’eau potable, la production hydro-électrique, etc. Par ailleurs, lors des inondations, elles peuvent présenter des dangers pour l'homme, les habitations et les infrastructures. La surveillance des changements dynamiques des eaux de surface a donc un rôle primordial pour guider les choix des gestionnaires dans le processus d’aide à la décision. L’imagerie satellitaire constitue une source de données adaptée permettant de fournir des informations sur les eaux de surface. De nos jours, la télédétection satellitaire a connu une révolution avec le lancement des satellites Sentinel-1 (Radar) et Sentinel-2 (Optique) qui disposent d’une haute fréquence de revisite et d’une résolution spatiale moyenne à élevée. Ces données peuvent fournir des séries temporelles essentielles pour apporter davantage d'informations afin d'améliorer la capacité d'observation des eaux de surface. L’exploitation de telles données massives et multi-sources pose des défis en termes d’extraction de connaissances et de processus de traitement d’images car les chaines de traitement doivent être le plus automatiques possibles. Dans ce contexte, l'objectif de ce travail de thèse est de proposer de nouvelles approches permettant de cartographier l’extension spatiales des eaux de surface et des inondations, en explorant l'utilisation unique et combinée des données Sentinel-1 et Sentinel-2. Note de contenu : 1- Introduction, research questions and objectives
2- The state of the art
3- Study area, data sets and pre-processing of Sentinel 1 & 2
4- Detection of surface water area using mono-date Sentinel 1 amplitude data
5- Detection of surface water area using time series of Sentinel 1 amplitude data and Sentinel 2 data
6- Another methods and validation on different thematic context
7- General conclusions and perspectivesNuméro de notice : 25726 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : PhD Thesis : Geography, Geomatics : Strasbourg : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03618382/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94887
Titre : Flood forecasting using machine learning methods Type de document : Monographie Auteurs : Fi-John Chang, Éditeur scientifique ; Kuolin Hsu, Éditeur scientifique ; Li-Chiu Chang, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2019 Importance : 376 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03897-548-9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle hydrographique
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] ruissellementRésumé : (éditeur) Nowadays, the degree and scale of flood hazards has been massively increasing as a result of the changing climate, and large-scale floods jeopardize lives and properties, causing great economic losses, in the inundation-prone areas of the world. Early flood warning systems are promising countermeasures against flood hazards and losses. A collaborative assessment according to multiple disciplines, comprising hydrology, remote sensing, and meteorology, of the magnitude and impacts of flood hazards on inundation areas significantly contributes to model the integrity and precision of flood forecasting. Methodologically oriented countermeasures against flood hazards may involve the forecasting of reservoir inflows, river flows, tropical cyclone tracks, and flooding at different lead times and/or scales. Analyses of impacts, risks, uncertainty, resilience, and scenarios coupled with policy-oriented suggestions will give information for flood hazard mitigation. Emerging advances in computing technologies coupled with big-data mining have boosted data-driven applications, among which Machine Learning technology, with its flexibility and scalability in pattern extraction, has modernized not only scientific thinking but also predictive applications. This book explores recent Machine Learning advances on flood forecast and management in a timely manner and presents interdisciplinary approaches to modelling the complexity of flood hazards-related issues, with contributions to integrative solutions from a local, regional or global perspective. Note de contenu : Preface
1- Building an intelligent hydroinformatics integration platform for regional flood inundation warning systems
2- Flood prediction using machine learning models: Literature review
3- Forward prediction of runoff data in data-scarce basins with an improved ensemble empirical mode decomposition (EEMD) model
4- Extraction of urban water bodies from high-resolution remote-sensing imagery using
deep learning
5- Data pre-analysis and ensemble of various artificial neural networks for monthly
streamflow forecasting
6- Physical hybrid neural network model to forecast typhoon floods
7- Improving the Muskingum flood routing method using a hybrid of particle swarm
optimization and bat algorithm
8- Flood hydrograph prediction using machine learning methods
9- Flood routing in river reaches using a three-parameter Muskingum model coupled with an improved bat algorithm
10- New hybrids of ANFIS with several optimization algorithms for flood susceptibility modeling
11- Building ANN-based regional multi-step-ahead flood inundation forecast models
12- Identifying the sensitivity of ensemble streamflow prediction by artificial intelligence
13- Flood forecasting based on an improved extreme learning machine model combined with the backtracking search optimization algorithm
14- Dongting Lake water level forecast and its relationship with the three gorges dam based on a long short-term memory network
15- Multi-objective parameter estimation of improved Muskingum model by wolf pack algorithm and its application in Upper Hanjiang River, China
16- Flash-flood forecasting in an Andean mountain catchment—development of a step-wise
methodology based on the random forest algorithm
17- Deep learning with a long short-term memory networks approach for rainfall-runoff
simulation
18- Flood routing model with particle filter-based data assimilation for flash flood forecasting in the micro-model of lower Yellow River, China
19- Application of artificial neural networks for accuracy enhancements of real-time flood forecasting in the Imjin BasinNuméro de notice : 25927 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03897-549-6 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96181 Fostering the use of methods for geosimulation models sensitivity analysis and validation / Romain Reuillon (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkGeodesic equations and their numerical solution in Cartesian coordinates on a triaxial ellipsoid / Georgios Panou in Journal of geodetic science, vol 9 n° 1 (January 2019)
PermalinkGeographic Information Systems in Geospatial Intelligence, ch. 5. Spectral optimization of airborne multispectral camera for land cover classification: automatic feature selection and spectral band clustering / Arnaud Le Bris (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkA growth-model-driven technique for tree stem diameter estimation by using airborne LiDAR data / Claudia Paris in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)
PermalinkHyperparameter optimization of neural network-driven spatial models accelerated using cyber-enabled high-performance computing / Minrui Zheng in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 1-2 (January - February 2019)
PermalinkPermalinkImproving the reliability of landslide susceptibility mapping through spatial uncertainty analysis: a case study of Al Hoceima, Northern Morocco / Hassane Rahali in Geocarto international, vol 34 n° 1 ([01/01/2019])
PermalinkImproving the spatial bias correction algorithm in SMOS image reconstruction processor : validation of soil moisture retrievals with in situ data / Ali Khazaal in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)
PermalinkPermalinkIntegration of lidar data and GIS data for point cloud semantic enrichment at the point level / Harith Aljumaily in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)
PermalinkPermalinkJoint analysis of SAR and optical satellite images time series for grassland event detection / Anatol Garioud (2019)
PermalinkLeast squares support vector machine model for coordinate transformation / Yao Yevenyo Ziggah in Geodesy and cartography, vol 45 n° 1 (2019)
PermalinkLU-Net, An efficient network for 3D LiDAR point cloud semantic segmentation based on end-to-end-learned 3D features and U-Net / Pierre Biasutti (2019)
PermalinkMachine learning and geographic information systems for large-scale mapping of renewable energy potential / Dan Assouline (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkMass variation observing system by high low inter-satellite links (MOBILE) : a new concept for sustained observation of mass transport from space / Roland Pail in Journal of geodetic science, vol 9 n° 1 (January 2019)
PermalinkMeasuring stem diameters with TLS in boreal forests by complementary fitting procedure / Timo P Pitkänen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)
PermalinkPermalinkMéthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs / Yann Méneroux (2019)
PermalinkMéthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier / Benjamin Tardy (2019)
PermalinkMicrowave indices from active and passive sensors for remote sensing applications / Emanuele Santi (2019)
PermalinkA multi-faceted CNN architecture for automatic classification of mobile LiDAR data and an algorithm to reproduce point cloud samples for enhanced training / Bhavesh Kumar in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)
PermalinkMultimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 11. Decision fusion of remote-sensing data for land cover classification / Arnaud Le Bris (2019)
PermalinkOptimisation of GNSS networks, considering baseline correlations / M. Amin Alizadeh-Khameneh in Survey review, vol 51 n° 364 (January 2019)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPotentialités de l’imagerie couleur embarquée pour la détection et la cartographie des maladies fongiques de la vigne / Florent Abdelghafour (2019)
PermalinkPrise en compte des imperfections des données en entrée des calculs d’intervisibilité en montagne / Mohssine Kaouadji (2019)
PermalinkPermalinkProjection sur l’évolution de la distribution future de la population en utilisant du Machine Learning et de la géosimulation / Julie Grosmaire (2019)
PermalinkQuery rewriting for semantic query optimization in spatial databases / Eduardo Mella in Geoinformatica, vol 23 n° 1 (January 2019)
PermalinkPermalinkPermalinkRetour d'expérience de l'école OpenMOLE "ExModelo", organisée en partenariat avec le méso-centre du CRIANN / Mathieu Leclaire (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSea level estimation from SNR data of geodetic receivers using wavelet analysis / Xiaolei Wang in GPS solutions, vol 23 n° 1 (January 2019)
PermalinkSegmentation d'image par intégration itérative de connaissances / Mahaman Sani Chaibou Salaou (2019)
PermalinkSemantic aware quality evaluation of 3D building models : Modeling and simulation / Oussama Ennafii (2019)
PermalinkSensitivity of urban material classification to spatial and spectral configurations from visible to short-wave infrared / Arnaud Le Bris (2019)
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PermalinkPermalinkSimultaneous chain-forming and generalization of road networks / Susanne Wenzel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)
PermalinkSimultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography / Thibaud Toullier (2019)
PermalinkPermalinkSpatial data management in apache spark: the GeoSpark perspective and beyond / Jia Yu in Geoinformatica, vol 23 n° 1 (January 2019)
PermalinkSpatial decision support in urban environments using machine learning, 3D geo-visualization and semantic integration of multi-source data / Nikolaos Sideris (2019)
PermalinkPermalinkStructure from motion for ordered and unordered image sets based on random k-d forests and global pose estimation / Xin Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkThe necessary yet complex evaluation of 3D city models: a semantic approach / Oussama Ennafii (2019)
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PermalinkPermalinkTime-space tradeoff in deep learning models for crop classification on satellite multi-spectral image time series / Vivien Sainte Fare Garnot (2019)
PermalinkTowards visual urban scene understanding for autonomous vehicle path tracking using GPS positioning data / Citlalli Gamez Serna (2019)
PermalinkPermalinkUndifferenced zenith tropospheric modeling and its application in fast ambiguity recovery for long-range network RTK reference stations / Dezhong Chen in GPS solutions, vol 23 n° 1 (January 2019)
PermalinkUrban deformation monitoring using persistent scatterer Interferometry and SAR tomography / Michele Crosetto (2019)
PermalinkUrban morpho-types classification from SPOT-6/7 imagery and Sentinel-2 time series / Arnaud Le Bris (2019)
PermalinkUtilisation de données Sentinel-2 et SPOT 6/7 pour la classification de l’occupation du sol / Olivier Stocker (2019)
PermalinkValidating and comparing GNSS antenna calibrations / Ulla Kallio in Journal of geodesy, vol 93 n° 1 (January 2019)
PermalinkLe vandalisme dans l’information géographique volontaire, détection de l’IG volontaire vandalisée : du concept à la détection non supervisée d’anomalie / Quy Thy Truong in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 1 (janvier - mars 2019)
PermalinkVariational learning of mixture wishart model for PolSAR image classification / Qian Wu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)
PermalinkVectorisation du cadastre ancien : restructuration de la chaîne de traitement, implémentation d’une nouvelle méthode de détection et utilisation de la théorie des graphes / Antony Chalais (2019)
PermalinkVision-based localization with discriminative features from heterogeneous visual data / Nathan Piasco (2019)
PermalinkPermalinkUn algorithme pour battre le record du SwissTrainChallenge : poser le pied dans chacun des 26 cantons le plus rapidement possible en utilisant uniquement des transports publics / Emmanuel Clédat in XYZ, n° 157 (décembre 2018 - février 2019)
PermalinkAn analysis of gravitational gradients in rotated frames and their relation to oriented mass sources / Isabelle Panet in Journal of geophysical research : Solid Earth, vol 123 n° 12 (December 2018)
PermalinkAtmospheric artifacts correction with a covariance-weighted linear model over mountainous regions / Zhongbo Hu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)
PermalinkAutomatic building rooftop extraction from aerial images via hierarchical RGB-D priors / Shibiao Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)
PermalinkDEM refinement by low vegetation removal based on the combination of full waveform data and progressive TIN densification / Hongchao Ma in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
PermalinkDetection of individual trees in urban alignment from airborne data and contextual information: A marked point process approach / Josselin Aval in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
PermalinkEstimating forest structural attributes using UAV-LiDAR data in Ginkgo plantations / Kun Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
PermalinkEtude de faisabilité et choix optimal d'une station RIMS d'EGNOS en Algérie / Tabti Lahouaria in XYZ, n° 157 (décembre 2018 - février 2019)
PermalinkGénération d'observations pour la validation ou la comparaison de logiciels d'ajustement de mesures par moindres carrés / Stéphane Durand in XYZ, n° 157 (décembre 2018 - février 2019)
PermalinkIdentification and extraction of seasonal geodetic signals due to surface load variations / Stacy Larochelle in Journal of geophysical research : Solid Earth, vol 123 n° 12 (December 2018)
PermalinkIntegrating urban and national forest inventory data in support of rural–urban assessments / James A. Westfall in Forestry, an international journal of forest research, vol 91 n° 5 (December 2018)
PermalinkRemote sensing scene classification using multilayer stacked covariance pooling / Nanjun He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)
PermalinkRoad safety evaluation through automatic extraction of road horizontal alignments from Mobile LiDAR System and inductive reasoning based on a decision tree / José Antonio Martin-Jimenez in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
PermalinkRobust vehicle detection in aerial images using bag-of-words and orientation aware scanning / Hailing Zhou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)
PermalinkScene classification based on multiscale convolutional neural network / Yanfei Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)
PermalinkSuper-resolution of Sentinel-2 images : Learning a globally applicable deep neural network / Charis Lanaras in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
PermalinkThe influence of artificial illumination of invar levelling rods / Štefan Rákay in Geodetski vestnik, vol 62 n° 4 (December 2018 - February 2019)
PermalinkUrban impervious surface estimation from remote sensing and social data / Yan Yu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 12 (December 2018)
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