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Facade repetition detection in a fronto-parallel view with fiducial lines extraction / Hongfei Xiao in Neurocomputing, vol 273 (January 2018)
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[article]
Titre : Facade repetition detection in a fronto-parallel view with fiducial lines extraction Type de document : Article/Communication Auteurs : Hongfei Xiao, Auteur ; Gaofeng Meng, Auteur ; Lingfeng Wang, Auteur ; Chunhong Pan, Auteur Année de publication : 2018 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] programmation dynamiqueRésumé : (auteur) Detecting repetitive structures on building facades plays an important role in facade image analysis. Observing that repetitions are usually horizontally and vertically aligned, and thereby can be localized by the horizontal and vertical lines passing along the repetition boundaries, we propose to detect repetitions by extracting these fiducial lines. Firstly, candidate lines are detected, containing both the fiducial lines and some mistaken lines passing across facade wall or repetitive structures. Secondly, to pick out the fiducial lines, we formulate a maximum a posterior problem to measure the probabilities that the lines can localize the repetitions. Finally, a dynamic programming based algorithm is developed to solve the problem efficiently. To evaluate the proposed approach, we implement a series of experiments on a dataset containing 60 facade images as well as the public Ecole Central Paris facade dataset. Both qualitative and quantitative results demonstrate the effectiveness of our approach. Numéro de notice : A2017-559 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.neucom.2017.07.040 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.07.040 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86636
in Neurocomputing > vol 273 (January 2018)[article]
Titre : Imagerie radar en ondes millimétriques appliquée à la viticulture Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Dominique Henry, Auteur ; Hervé Aubert, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2018 Importance : 212 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, spécialité : Electromagnétisme et Systèmes Haute FréquenceLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture de précision
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] estimation quantitative
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] logistique
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] optimisation (gestion)
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] pesticide
[Termes IGN] rendement agricole
[Termes IGN] ressources humaines
[Termes IGN] rétrodiffusion
[Termes IGN] stress hydrique
[Termes IGN] viticulture
[Termes IGN] volume (grandeur)Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Avec l’expansion des exploitations agricoles, le principe d’homogénéité du rendement (céréales, fruits…) devient de moins en moins pertinent. Ce phénomène de variabilité spatiale implique des conséquences économiques et environnementales avec le développement de nouveaux concepts agricoles comme les « site-specific management » (gestion spécifique des parcelles). Les traitements tels que les fertilisants, les intrants et autres pesticides doivent être utilisés de manière différente en les appliquant au bon endroit, à la bonne période et au bon taux. Cette nouvelle façon de penser l’agriculture fait partie de l’agriculture de précision (PA) et se concentre en quatre domaines technologiques : (i) la télédétection, (ii) la navigation et guidage, (iii) la gestion des données et (iv) les technologies à taux variable. Initiée à la fin des années 1990, la viticulture de précision (PV) est une branche particulière de la PA, caractérisée par des problématiques spécifiques à la viticulture. Les travaux effectués durant cette thèse entrent dans le cadre de la télédétection (ou détection proche) appliquée à la PV. Ils se focalisent sur une nouvelle méthode d’estimation de la quantité de grappes (masse ou volume) directement sur les plants de vignes. Pouvoir estimer le rendement des vignes plusieurs semaines avant la récolte offre de nombreux avantages avec des impacts économiques et qualitatifs, avec par exemple : (i) l’amélioration du rapport rendement/qualité en supprimant au plut tôt une partie de la récolte, (ii) l’optimisation des ressources humaines et la logistique à la récolte, (iii) un remboursement le plus équitable par les assurances en cas d’intempéries qui endommageraient les pieds de vignes. La méthode proposée ici repose sur l’imagerie microondes (à 24GHz ou des fréquences plus élevées) générée par un radar FM-CW. Elle implique la mise en place d’un système d’interrogation intra-parcellaire « pied par pied » à distance basé au sol, et en particulier : (i) l’évaluation de la précision des mesures et les limites du système, (ii) le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse de données tridimensionnelles, (iii) la construction d’estimateurs pour retrouver le volume des grappes, et finalement (iv) l’analyse des données recueillies pendant les campagnes de mesures. Dû au caractère saisonnier des récoltes, les mesures sont en premier lieu effectuées sur des cibles canoniques, des charges variables et des capteurs passifs en laboratoire. Pour mettre en avant la flexibilité de cette interrogation radar, le même système est utilisé en parallèlement dans le cadre du projet régional PRESTIGE, pour compter à distance le nombre de pommes présentes sur les pommiers en verger. Ces travaux ont été financés par l’entreprise Ovalie-Innovation et l’ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique). Note de contenu : Introduction générale
1- Agriculture de précision
2- Viticulture de précision
3- Application pour l’estimation de volumes et l’interrogation de capteurs passifs
Conclusion généraleNuméro de notice : 25755 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Electromagnétisme et Systèmes Haute Fréquence : Toulouse : 2018 Organisme de stage : Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018INPT0044 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94953 Leveraging correlation across space and time to interpolate geophysical data via CoKriging / Sonja Pravilovic in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 1-2 (January - February 2018)
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[article]
Titre : Leveraging correlation across space and time to interpolate geophysical data via CoKriging Type de document : Article/Communication Auteurs : Sonja Pravilovic, Auteur ; Annalisa Appice, Auteur ; Donato Malerba, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 191 - 212 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] interpolation
[Termes IGN] krigeageRésumé : (Auteur) Managing geophysical data generated by emerging spatiotemporal data sources (e.g. geosensor networks) presents a growing challenge to Geographic Information System science. The presence of correlation poses difficulties with respect to traditional spatial data analysis. This paper describes a novel spatiotemporal analytical scheme that allows us to yield a characterization of correlation in geophysical data along the spatial and temporal dimensions. We resort to a multivariate statistical model, namely CoKriging, in order to derive accurate spatiotemporal interpolation models. These predict unknown data by utilizing not only their own geosensor values at the same time, but also information from near past data. We use a window-based computation methodology that leverages the power of temporal correlation in a spatial modeling phase. This is done by also fitting the computed interpolation model to data which may change over time. In an assessment, using various geophysical data sets, we show that the presented algorithm is often able to deal with both spatial and temporal correlations. This helps to gain accuracy during the interpolation phase, compared to spatial and spatiotemporal competitors. Specifically, we evaluate the efficacy of the interpolation phase by using established machine-learning metrics (i.e. root mean squared error, Akaike information criterion and computation time). Numéro de notice : A2018-024 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1381338 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2017.1381338 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89176
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 1-2 (January - February 2018) . - pp 191 - 212[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Manuel d'analyse spatiale : théorie et mise en oeuvre pratique avec R Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Vincent Loonis, Éditeur scientifique ; Marie-Pierre de Bellefon, Éditeur scientifique Editeur : Paris : Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques INSEE Année de publication : 2018 Autre Editeur : Luxembourg : Eurostat Collection : Insee Méthodes, ISSN 1142-3080 num. 131 Importance : 406 p. Format : 21 x 30 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-11-139684-5 Note générale : Bibliographie
Projet en partie financé par le programme statistique européen 2013-2017 dans le cadre de l’action ESS "Intégration de l’information statistique et géospatiale" par la subvention numéro 08143.2015.001-2015.714Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] arbre-R
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] corrélation automatique de points homologues
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] économétrie
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] régression géographiquement pondéréeIndex. décimale : 37.20 Analyse spatiale et ses outils Résumé : (Editeur) [Editorial Insee] [...] L’objectif du manuel d’analyse spatiale est de répondre aux questions concrètes des chargés d’étude des instituts statistiques : que faire avec ces nouvelles sources de données géolocalisées ? Dans quels cas doit-on prendre en compte leur dimension spatiale ? Comment appliquer les méthodes de statistique et d’économétrie spatiale ? Contrairement aux manuels existants, la pédagogie est pensée spécifiquement en fonction des enjeux propres aux instituts statistiques : les exemples d’application utilisent des données collectées par la statistique publique et l’accent est mis sur la pratique et l’importance du choix des paramètres. Les fondements théoriques sont suffisamment approfondis pour permettre de comprendre les subtilités dans la mise en oeuvre pratique des méthodes, tout en renvoyant aux ouvrages spécialisés les lecteurs désireux de connaître les extensions d’un niveau technique plus élevé. La majorité des chapitres présente des méthodes bien documentées et fréquemment utilisées, mais quelques-uns s’appuient sur des travaux innovants diffusés récemment. Parmi les thèmes abordés, le manuel Insee-Eurostat s’intéresse aux questions de sondage et de respect de la confidentialité ; autant de points importants pour les INS et très peu approfondis dans les ouvrages existants. Quelques chapitres ouvrent sur des notions peu utilisées actuellement à l’Insee comme la géostatistique. [...] Note de contenu : Partie 1 - DECRIRE LES DONNEES GEOLOCALISEES
1. Analyse spatiale descriptive
2. Codifier la structure de voisinage
Partie 2 - MESURER L’IMPORTANCE DES EFFETS SPATIAUX
3. Indices d’autocorrélation spatiale
4. Les configurations de points
5. Géostatistique
Partie 3 - PRENDRE EN COMPTE LES EFFETS SPATIAUX
6. Économétrie spatiale : modèles courants
7. Économétrie spatiale sur données de panel
8. Lissage spatial
9. Régression géographiquement pondérée
10. Échantillonnage spatial
11. Économétrie spatiale sur données d’enquête
12. Estimation sur petits domaines et corrélation spatiale
Partie 4 - PROLONGEMENTS
13. Partitionnement et analyse de graphes
14. Confidentialité des données spatialesNuméro de notice : 22948 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel Date de publication en ligne : 29/10/2018 En ligne : https://www.insee.fr/fr/information/3635442 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91040 Documents numériques
en open access
Manuel d'analyse spatiale : théorie et mise en oeuvre pratique avec RAdobe Acrobat PDFMultiobjective subpixel land-cover mapping / Ailong Ma in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)
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[article]
Titre : Multiobjective subpixel land-cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Ailong Ma, Auteur ; Yanfei Zhong, Auteur ; Da He, Auteur ; Liangpei Zhang, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 422 - 435 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] problème inverseRésumé : (Auteur) The hyperspectral subpixel mapping (SPM) technique can generate a land-cover map at the subpixel scale by modeling the relationship between the abundance map and the spatial distribution image of the subpixels. However, this is an inverse ill-posed problem. The most widely used way to resolve the problem is to introduce additional information as a regularization term and acquire the unique optimal solution. However, the regularization parameter either needs to be determined manually or it cannot be determined in a fully adaptive manner. Thus, in this paper, the multiobjective subpixel land-cover mapping (MOSM) framework for hyperspectral remote sensing imagery is proposed, in which the two function terms [the fidelity term and the prior term (i.e., the regularization term)] can be optimized simultaneously, and there is no need to determine the regularization parameter explicitly. In order to achieve this goal, two strategies are designed in MOSM: 1) a high-resolution distribution image-based individual encoding strategy is designed in order to calculate the prior term accurately and 2) a subfitness-based individual comparison strategy is designed in order to generate subpixel land-cover mapping solutions with a high quality to update the population. Four data sets (one simulated, two synthetic, and one real hyperspectral image) were used to test the proposed method. The experimental results show that MOSM can perform better than the other subpixel land-cover mapping methods, demonstrating the effectiveness of MOSM in balancing the fidelity term and prior term in the SPM model. Numéro de notice : A2018-187 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2748701 Date de publication en ligne : 10/11/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2748701 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89845
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 56 n° 1 (January 2018) . - pp 422 - 435[article]Numerical solution to the oblique derivative boundary value problem on non-uniform grids above the Earth topography / Matej Medl’a in Journal of geodesy, vol 92 n° 1 (January 2018)
PermalinkA numerical test of the topographic bias / Lars E. Sjöberg in Journal of geodetic science, vol 8 n° 1 (January 2018)
PermalinkObject-based superresolution land-cover mapping from remotely sensed imagery / Yuehong Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)
PermalinkOn the topographic bias and density distribution in modelling the geoid and orthometric heights / Lars E. Sjöberg in Journal of geodetic science, vol 8 n° 1 (January 2018)
PermalinkPermalinkOptimisation discrète et indices de stabilité appliqués à la stéréoscopie en contexte routier / Mathias Paget (2018)
PermalinkPermalinkOptimisation de formes en sciences de l'ingénieur : Méthodes et applications, ch. 5. Optimisation de fonction pseudo-booléennes / Laurent Caraffa (2018)
PermalinkPermalinkSimulation 3D de la constructibilité et utilisations pour l’aménagement [diaporama] / Mickaël Brasebin (2018)
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