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Titre : Applications of Internet of Things Type de document : Monographie Auteurs : Chi-Hua Chen, Éditeur scientifique ; Kuen-Rong Lo, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 162 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-1193-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] informatique en nuage
[Termes IGN] internet des objets
[Termes IGN] service fondé sur la position
[Termes IGN] système de transport intelligent
[Termes IGN] téléphonie mobile
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] vitesseRésumé : (auteur) This book introduces the Special Issue entitled “Applications of Internet of Things”, of ISPRS International Journal of Geo-Information. Topics covered in this issue include three main parts: (I) intelligent transportation systems (ITSs), (II) location-based services (LBSs), and (III) sensing techniques and applications. Three papers on ITSs are as follows: (1) “Vehicle positioning and speed estimation based on cellular network signals for urban roads,” by Lai and Kuo; (2) “A method for traffic congestion clustering judgment based on grey relational analysis,” by Zhang et al.; and (3) “Smartphone-based pedestrian’s avoidance behavior recognition towards opportunistic road anomaly detection,” by Ishikawa and Fujinami. Three papers on LBSs are as follows: (1) “A high-efficiency method of mobile positioning based on commercial vehicle operation data,” by Chen et al.; (2) “Efficient location privacy-preserving k-anonymity method based on the credible chain,” by Wang et al.; and (3) “Proximity-based asynchronous messaging platform for location-based Internet of things service,” by Gon Jo et al. Two papers on sensing techniques and applications are as follows: (1) “Detection of electronic anklet wearers’ groupings throughout telematics monitoring,” by Machado et al.; and (2) “Camera coverage estimation based on multistage grid subdivision,” by Wang et al. Note de contenu : 1- Vehicle positioning and speed estimation based on cellular network signals for urban roads
2- A method for traffic congestion clustering judgment based on grey relational analysis
3- Smartphone-based pedestrian’s avoidance behavior recognition towards opportunistic road
anomaly detection
4- A high-efficiency method of mobile positioning based on commercial vehicle operation data
5- Efficient location privacy-preserving k-anonymity method based on the credible chain
6- Proximity-based asynchronous messaging platform for location-based Internet of
Things service
7- Detection of electronic anklet wearers’ groupings throughout telematics monitoring
8- Camera coverage estimation based on multistage grid subdivisionNuméro de notice : 28650 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-1193-1 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-1193-1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99766
Titre : Applications of pattern recognition Type de document : Monographie Auteurs : Carlos M. Travieso-Gonzalez, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 Importance : 136 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78985-561-6 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] structure-from-motionRésumé : (Editeur) Nowadays, technological advances allow the development of many applications in different fields. In this book, two important fields are shown. The first field, data analysis, is a good tool to identify patterns; in particular, it is observed by a stereoscopic calculation model based on fixation eye movement, a visual interactive programming learning system, an approach based on color analysis of Habanero chili pepper, an approach for the visualization and analysis of inconsistent data, and finally, a system for building 3D abstractions with wireframes. On the other hand, automatic systems help to detect or identify different kinds of patterns. It is applying to incomplete data analysis a retinal biometric approach based on crossing and bifurcation, an Arabic handwritten signature identification system, and finally, the use of clustering methods for gene expression data with RNA-seq. Note de contenu : 1. Stereoscopic Calculation Model Based on Fixational Eye Movements / Norio Tagawa
2. Visual Identification of Inconsistency in Pattern / Nwagwu Honour Chika, Ukekwe Emmanuel, Ugwoke Celestine, Ndoumbe Dora and George Okereke
3. Build 3D Abstractions with Wireframes / Roi Santos Mateos, Xose M. Pardo and Xose R. Fdez-Vidal
4. Incomplete Data Analysis / Bo-Wei Chen and Jia-Ching Wang
5. Retina Recognition Using Crossings and Bifurcations / Lukáš Semerád and Martin Drahanský
6. New Attributes Extraction System for Arabic Autograph as Genuine and Forged through a Classification Techniques / Anwar Yahya Ebrahim and Hoshang Kolivand
7. Current State-of-the-Art of Clustering Methods for Gene Expression Data with RNA-Seq / Ismail Jamail and Ahmed MoussaNuméro de notice : 26760 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.80151 Date de publication en ligne : 07/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.80151 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99781 Applications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass / Jose Aranha (2021)
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Titre : Applications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass Type de document : Monographie Auteurs : Jose Aranha, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 276 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0569-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] capital sur pied
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] foresterie
[Termes IGN] forêt boréale
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] Pinus massoniana
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] ThaïlandeRésumé : (éditeur) This Special Issue (SI), entitled "Applications of Remote Sensing Data in Mapping of Forest Growing Stock and Biomass”, resulted from 13 peer-reviewed papers dedicated to Forestry and Biomass mapping, characterization and accounting. The papers' authors presented improvements in Remote Sensing processing techniques on satellite images, drone-acquired images and LiDAR images, both aerial and terrestrial. Regarding the images’ classification models, all authors presented supervised methods, such as Random Forest, complemented by GIS routines and biophysical variables measured on the field, which were properly georeferenced. The achieved results enable the statement that remote imagery could be successfully used as a data source for regression analysis and formulation and, in this way, used in forestry actions such as canopy structure analysis and mapping, or to estimate biomass. This collection of papers, presented in the form of a book, brings together 13 articles covering various forest issues and issues in forest biomass calculation, constituting an important work manual for those who use mixed GIS and RS techniques. Note de contenu : 1- Finer resolution estimation and mapping of mangrove biomass using UAV LiDAR and WorldView-2 data
2- Nondestructive estimation of the above-ground biomass of multiple tree species in boreal forests of China using Terrestrial Laser Scanning
3- Estimating forest aboveground carbon storage in Hang-Jia-Hu using Landsat TM/OLI data and random morest Model
4- Influence of variable selection and forest type on forest aboveground biomass estimation using machine learning algorithms
5- Comparative analysis of seasonal Landsat 8 images for forest aboveground biomass estimation in a subtropical forest
6- Estimating urban vegetation biomass from Sentinel-2A image data
7- Estimation of forest biomass in Beijing (China) using multisource remote sensing and forest inventory data
8- Spatially explicit analysis of trade-offs and synergies among multiple ecosystem services in Shaanxi Valley basin
9- Influence of site-specific conditions on estimation of forest above ground biomass from airborne laser scanning
10- Multi-sensor prediction of stand volume by a hybrid model of support vector machine for regression kriging
11- Applying LiDAR to quantify the plant area index along a successional gradient in a tropical forest of Thailand
12- Shrub biomass estimates in former burnt areas using Sentinel 2 images processing and classification
13- Evaluation of different algorithms for estimating the growing stock volume of pinus massoniana plantations using spectral and spatial information from a SPOT6 imageNuméro de notice : 15305 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0569-5 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0569-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99903
Titre : Applied signal processing Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Sadasivan Puthusserypady, Auteur Editeur : Boston, Delft : Now publishers Année de publication : 2021 Collection : *NowOpen* Importance : 550 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-68083-979-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] convolution (signal)
[Termes IGN] filtrage du signal
[Termes IGN] modulation de fréquence
[Termes IGN] série de Fourier
[Termes IGN] signal aléatoire
[Termes IGN] transformation de Fourier
[Termes IGN] transformation de HilbertRésumé : (éditeur) Being an inter-disciplinary subject, Signal Processing has application in almost all scientific fields. Applied Signal Processing tries to link between the analog and digital signal processing domains. Since the digital signal processing techniques have evolved from its analog counterpart, this book begins by explaining the fundamental concepts in analog signal processing and then progresses towards the digital signal processing. This will help the reader to gain a general overview of the whole subject and establish links between the various fundamental concepts. While the focus of this book is on the fundamentals of signal processing, the understanding of these topics greatly enhances the confident use as well as further development of the design and analysis of digital systems for various engineering and medical applications. Applied Signal Processing also prepares readers to further their knowledge in advanced topics within the field of signal processing. Note de contenu : 1- Introduction
2- Power and Energy
3- Fourier series
4- Fourier transform
5- Complex signals
6- Analog systems
7- Sampling and digital signals
8- Transform of discrete time signals
9- Fourier spectra of discrete-time signals
10- Digital systems
11- Implementation of digital systems
12- Discrete Fourier transform
13- Fast Fourier transform
14- Design of digital filters
15- Random signals
16- Modulation
17- Power Spectrum EstimationNuméro de notice : 28562 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel de cours DOI : 10.1561/9781680839791 En ligne : http://dx.doi.org/10.1561/9781680839791 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97593 Apport de la modélisation physique pour la cartographie de la biodiversité végétale en forêts tropicales par télédétection optique / Dav Ebengo Mwampongo (2021)
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Titre : Apport de la modélisation physique pour la cartographie de la biodiversité végétale en forêts tropicales par télédétection optique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Dav Ebengo Mwampongo, Auteur ; Christiane Weber, Directeur de thèse Editeur : Paris, Nancy, ... : AgroParisTech (2007 -) Année de publication : 2021 Importance : 188 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Institut National des Sciences et Industries du Vivant et de l'Environnement- AgroParisTechLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] biodiversité végétale
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] diagnostic foliaire
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] réflectance végétale
[Termes IGN] taxinomie
[Termes IGN] transfert radiatifIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La préservation de la biodiversité est un enjeu majeur pour le développement durable. Face aux besoins de conservation à l’échelle globale, la définition des méthodes opérationnelles qui permettent d’évaluer la diversité biologique est nécessaire pour l’orientation des différentes politiques environnementales. La télédétection optique a montré un potentiel pour étudier la biodiversité. L’imagerie hyperspectrale aéroportée a été largement utilisée avec succès. Malgré son potentiel, l’imagerie hyperspectrale aéroportée ne permet pas de couvrir des vastes étendues (échelle régionale ou globale) suite à des contraintes logistique et financière. Les missions satellites hyperspectrales actuelles et futures (PRISMA, EnMAP, Biodiversity, CHIME, SBG…) offrent la possibilité d’étudier la biodiversité à grande échelle. Il existe cependant un besoin d’améliorer l’interprétation physique des méthodes existantes, basées sur les données aéroportées, pour évaluer leurs potentiels. Les outils de modélisation du transfert radiatif permettent de mieux comprendre l’interaction entre un rayonnement incident et les milieux physiques qu’ils traversent et de ce fait d’interpréter le signal. Ce projet de thèse vise à définir un cadre pour produire des simulations réalistes à l’aide du modèle de transfert radiatif 3D DART (Discrete Anisotropic Radiative Transfer) dans une perspective de soutien au développement méthodologique pour l'évaluation de la biodiversité et la préparation de futures missions satellites à l'aide de la modélisation 3D (adapté aux milieux complexes tels que les forêts tropicales). Pour ce faire, nous avons réalisé des études de sensibilité pour comprendre l’influence de deux facteurs sur la réflectance simulée par DART : la variabilité spatiale des propriétés optiques foliaires, la prise en compte des éléments non photosynthétiques de la végétation. Puis nous avons comparé ces simulations à des données hyperspectrales aéroportées expérimentales en décrivant les scènes forestières correspondantes de la manière la plus fine à l’aide d’information relatives à la structure, à la composition en espèces et à une sélection de traits fonctionnels foliaires. Plusieurs approches s’appuyant sur les propriétés optiques foliaires, et sur la prise en compte d’une fraction ligneuse ont été testées pour l’intégration des éléments non photosynthétique dans la scène. La variabilité spatiale des propriétés optiques foliaires a été testée en s’appuyant sur les données d’inventaires spatialisées, permettant de prendre en compte la variabilité à l’échelle du pixel, ou en opérant une uniformisation des propriétés optiques à l’échelle de la couronne de chaque individu, ou à l’échelle des espèces. Nos résultats ont montré que les simulations les plus proches des données expérimentales, jugées les plus réalistes, étaient obtenues par l’intégration des éléments non photosynthétiques par le biais d’une famille de constituants chimiques foliaires, les pigments bruns, combinée à une prise en compte de la variabilité des propriétés optiques à l’échelle du pixel. Les différences entre données expérimentales et simulations ont été étudiées en s’appuyant sur différents critères, comme la différence spectrale, la dissimilarité spectrale interspécifique et interspécifique et la capacité de discrimination spectrale des espèces. Nous avons obtenu une bonne concordance entre les simulations issues du scénario le plus réaliste et les données expérimentales. Note de contenu : Introduction générale
1- Télédétection optique appliquée au suivi de la biodiversité végétale dans les écosystèmes forestiers tropicaux
2- Le transfert radiatif dans la végétation et sa simulation
3- Données et méthodes
4- Résultats : simulation de la réflectance de canopée et analyse comparative
5- Discussion générale
Conclusion générale et perspectivesNuméro de notice : 28661 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : AgroParisTech : 2021 Organisme de stage : TETIS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03520758 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99828 Apport de la photogrammétrie dans la documentation et le suivi d’une tranchée archéologique / Iris Lucas (2021)
PermalinkApports des méthodes d'apprentissage profond pour la reconnaissance automatique des modes d'occupation des sols et d'objets par télédétection en milieu tropical / Guillaume Rousset (2021)
PermalinkApprentissage profond et IA pour l’amélioration de la robustesse des techniques de localisation par vision artificielle / Achref Elouni (2021)
PermalinkAre there detectable common aperiodic displacements at ITRF co-location sites? / Maylis Teyssendier de la Serve (2021)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkAssessing the interest of a multi-modal gap-filling strategy for monitoring changes in grassland parcels / Anatol Garioud (2021)
PermalinkAssessment of chlorophyll-a concentration from Sentinel-3 satellite images at the Mediterranean Sea using CMEMS open source in situ data / Ioannis Moutzouris-Sidiris in Open geosciences, vol 13 n° 1 (January 2021)
PermalinkAssessment of combining convolutional neural networks and object based image analysis to land cover classification using Sentinel 2 satellite imagery (Tenes region, Algeria) / N. Zaabar (2021)
PermalinkPermalinkAutomated detection of individual Juniper tree location and forest cover changes using Google Earth Engine / Sudeera Wickramarathna in Annals of forest research, vol 64 n° 1 (2021)
PermalinkAutomatic object extraction from airborne laser scanning point clouds for digital base map production / Elyta Widyaningrum (2021)
PermalinkPermalinkBenchmarking of convolutional neural network approaches for vegetation land cover mapping / Benjamin Carpentier (2021)
PermalinkPermalinkBenefits from a multi-receiver architecture for GNSS RTK positioning and attitude determination / Xiao Hu (2021)
PermalinkBIM/GIS integration for web GIS-based bridge management / Junxiang Zhu in Annals of GIS, vol 27 n° 1 (January 2021)
PermalinkPermalinkBuilding extraction from Lidar data using statistical methods / Haval Abdul-Jabbar Sadeq in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 1 (January 2021)
PermalinkCartographie dense et compacte par vision RGB-D pour la navigation d’un robot mobile / Bruce Canovas (2021)
PermalinkChange detection of land use and land cover, using landsat-8 and sentinel-2A images / Mohammed Abdulmohsen Alhedyan (2021)
PermalinkCharacteristics of seasonal variations and noises of the daily double-difference and PPP solutions / Kamil Maciuk in Journal of applied geodesy, vol 15 n° 1 (January 2021)
PermalinkCharacterization of mass variations in Antarctica in response to climatic fluctuations from space-based gravimetry and radar altimetry data / Athul Kaitheri (2021)
PermalinkPermalinkClustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles : Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection / Baptiste Lafabregue (2021)
PermalinkCombining deep learning and mathematical morphology for historical map segmentation / Yizi Chen (2021)
PermalinkConnecting images through time and sources: Introducing low-data, heterogeneous instance retrieval / Dimitri Gominski (2021)
PermalinkPermalinkPermalinkContributions to graph-based hierarchical analysis for images and 3D point clouds / Leonardo Gigli (2021)
PermalinkConvex hull: another perspective about model predictions and map derivatives from remote sensing data / Jean-Pierre Renaud (2021)
PermalinkCopula-based modeling of dependence structure in geodesy and GNSS applications: case study for zenith tropospheric delay in complex terrain / Roya Mousavian in GPS solutions, vol 25 n° 1 (January 2021)
PermalinkCorrecting misclassification errors in crowdsourced ecological data: A Bayesian perspective / Edgar Santos-Fernandez in Journal of the Royal Statistical Society: Series C Applied Statistics, vol 70 n° 1 (January 2021)
PermalinkPermalinkPermalinkDeep convolutional neural networks for scene understanding and motion planning for self-driving vehicles / Abdelhak Loukkal (2021)
PermalinkPermalinkDeep learning for wildfire progression monitoring using SAR and optical satellite image time series / Puzhao Zhang (2021)
PermalinkDétection d’ouvertures par segmentation sémantique de nuages de points 3D : apport de l’apprentissage profond / Camille Lhenry (2021)
PermalinkDétection/reconnaissance d'objets urbains à partir de données 3D multicapteurs prises au niveau du sol, en continu / Younes Zegaoui (2021)
PermalinkDétection et reconstruction 3D d’arbres urbains par segmentation de nuages de points : apport de l’apprentissage profond / Victor Alteirac (2021)
PermalinkPermalinkDevelopment and analysis of land-use/land-cover spatio-temporal metrics in urban environments: Exploring urban growth patterns and linkages to socio-economic factors / Marta Sapena Moll (2021)
PermalinkDéveloppement d’une méthode innovante pour l’ajustement des paramètres internes du système de gravimétrie sous-marine GraviMob / Ossama Kharbou (2021)
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