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Hyperspectral image classification with canonical correlation forests / Junshi Xia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)
[article]
Titre : Hyperspectral image classification with canonical correlation forests Type de document : Article/Communication Auteurs : Junshi Xia, Auteur ; Naoto Yokoya, Auteur ; Akira Iwasaki, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 421 - 431 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse canonique
[Termes IGN] analyse en composantes indépendantes
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] Rotation Forest classificationRésumé : (Auteur) Multiple classifier systems or ensemble learning is an effective tool for providing accurate classification results of hyperspectral remote sensing images. Two well-known ensemble learning classifiers for hyperspectral data are random forest (RF) and rotation forest (RoF). In this paper, we proposed to use a novel decision tree (DT) ensemble method, namely, canonical correlation forest (CCF). More specifically, several individual canonical correlation trees (CCTs) that are binary DTs, which use canonical correlation components for the hyperplane splitting, are used to construct the CCF. Additionally, we adopt the projection bootstrap technique in CCF, in which the full spectral bands are retained for split selection in the projected space. The techniques aforementioned allow the CCF to improve the accuracy of member classifiers and diversity within the ensemble. Furthermore, the CCF is extended to the spectral-spatial frameworks that incorporate Markov random fields, extended multiattribute profiles (EMAPs), and the ensemble of independent component analysis and rolling guidance filter (E-ICA-RGF). Experimental results on six hyperspectral data sets are used to indicate the comparative effectiveness of the proposed method, in terms of accuracy and computational complexity, compared with RF and RoF, and it turns out that CCF is a promising approach for hyperspectral image classification not only with spectral information but also in the spectral-spatial frameworks. Numéro de notice : A2017-021 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2607755 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2607755 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83953
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 1 (January 2017) . - pp 421 - 431[article]
Titre : Introduction to Artificial Intelligence Type de document : Monographie Auteurs : Wolfgang Ertel, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2017 Importance : 365 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-58487-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] entropie maximale
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] PROLOG
[Termes IGN] raisonnement sémantique
[Termes IGN] réseau neuronal artificielRésumé : (éditeur) This concise and accessible textbook supports a foundation or module course on A.I., covering a broad selection of the subdisciplines within this field. The book presents concrete algorithms and applications in the areas of agents, logic, search, reasoning under uncertainty, machine learning, neural networks and reinforcement learning. Topics and features: presents an application-focused and hands-on approach to learning the subject; provides study exercises of varying degrees of difficulty at the end of each chapter, with solutions given at the end of the book; supports the text with highlighted examples, definitions, and theorems; includes chapters on predicate logic, PROLOG, heuristic search, probabilistic reasoning, machine learning and data mining, neural networks and reinforcement learning; contains an extensive bibliography for deeper reading on further topics; supplies additional teaching resources, including lecture slides and training data for learning algorithms, at an associated website. Note de contenu : 1- Introduction
2- Propositional Logic
3- First-order Predicate Logic
4- Limitations of Logic
5- Logic Programming with PROLOG
6- Search, Games and Problem Solving
7- Reasoning with Uncertainty
8- Machine Learning and Data Mining
9- Neural Networks
10- Reinforcement Learning
11- Solutions for the ExercisesNuméro de notice : 25753 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-58487-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94945 Joint analysis of passive and active land surface responses for Global Precipitation Measurement / Iris de Gelis (2017)
Titre : Joint analysis of passive and active land surface responses for Global Precipitation Measurement Type de document : Mémoire Auteurs : Iris de Gelis, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2017 Importance : 36 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] carte de Kohonen
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] emissivité
[Termes IGN] état de surface du sol
[Termes IGN] image GPM
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] neige
[Termes IGN] précipitationIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’estimation des précipitations depuis les satellites n’est pas un problème trivial. En effet, lorsque des satellites comme le Global Precipitation Measurement (GPM) effectuent des observations des nuages et précipitations, les mesures sont aussi influencées par la réponse de la surface terrestre. Pour aider à séparer la contribution de la surface et de l’atmosphère dans les mesures du satellite en micro-ondes, notre étude va analyser les réponses micro-ondes des surfaces en mode actif et passif (radar et radiomètre). L’étude suivante va chercher à donner une estimation de l’émissivité et du coefficient de rétro-diffusion à différentes fréquences pour chaque type de surface terrestre. La première étape réalisée est l’analyse d’une base de données d’émissivité (mode passif) et de coefficient de rétro-diffusion (mode actif) disponible sur une année entière et pour toutes les surfaces continentales en fonction de la végétation et de la neige. Ensuite deux classifications différentes ont été réalisées grâce aux méthodes de classification de Kohonen, aussi appelée cartes auto-adaptatives. Premièrement une classification ne prenant pas en compte les zones enneigées et deuxièmement une classification des zones enneigées. Ces classifications seront fournies à la NASA (National Aeronautics and Space Administration) pour leur permettre de faciliter l’estimation des précipitations en leur donnant une estimation de la réponse de la surface terrestre dans les différentes bandes passives et actives étudiées. Note de contenu : INTRODUCTION
1. DATA DESCRIPTION
2. ANALYSIS
2.1 General maps
2.2 Vegetation
2.3 Snow
3. CLASSIFICATIONS
3.1 Kohonen classification
3.2 Snow-free surfaces
3.3 Snow-covered surfaces
CONCLUSIONNuméro de notice : 22793 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Observatoire de Paris Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87816 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22793-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible 22793-02 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Joint analysis of passive and active ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Mise en place d’un processus de dessin automatisé de plans d’intérieurs à partir de nuages de points acquis par LIDAR / Léa Talec (2017)
Titre : Mise en place d’un processus de dessin automatisé de plans d’intérieurs à partir de nuages de points acquis par LIDAR Type de document : Mémoire Auteurs : Léa Talec, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2017 Importance : 68 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'Ingénieur CNAM, Spécialité Géomètre TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Autocad Map
[Termes IGN] carte d'intérieur
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] seuillage de points
[Termes IGN] transformation de HoughRésumé : (auteur) Afin de pouvoir utiliser les nuages de points, obtenus par scanner dans le but de créer de plans d’intérieur, de manière plus efficace, un programme sous Python a été développé. Il permet de détecter la structure sur une coupe du nuage. Les plans fournis au client, en cas de bâtiments récents, comporte le plus souvent des contraintes sur la structure tels que la perpendicularité, le parallélisme ou l’alignement de différents murs, ce pourquoi ces contraintes ont été intégrées dans le programme pour obtenir un meilleur rendu. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Développement d'une solution d'automatisation
3- Resultats
ConclusionNuméro de notice : 24614 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : GEOMAT (Fougères) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92181 Documents numériques
en open access
Mise en place d’un processus ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Modèle et mesures de confiance pour la sécurité des systèmes d'information / Benjamin Coste in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 22 n° 1 (janvier - février 2017)
[article]
Titre : Modèle et mesures de confiance pour la sécurité des systèmes d'information Type de document : Article/Communication Auteurs : Benjamin Coste, Auteur ; Cyril Ray, Auteur ; Gouenou Coatrieux, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 19 - 41 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] sécurité informatiqueRésumé : (Auteur) La multiplication des capteurs et des objets communicants de tous types a significativement enrichi le contenu des systèmes d’information (SI). Cependant, ces sources, souvent non maîtrisées, peuvent être leurrées ou corrompues par un tiers qui falsifie les informations produites. Cela soulève des questions relatives à la confiance accordée tant aux informations qu’aux sources et systèmes impactés. Cet article aborde la sécurité des SI sous l’angle de la confiance dans les sources d’information. La définition puis l’évaluation de la confiance dans un SI sont introduits avant de proposer une modélisation des sources d’information. La confiance dans ces dernières est abordée au travers de deux caractéristiques (la compétence et la sincérité) dont la mesure permet d’évaluer la confiance. Une expérimentation basée sur plusieurs sources simulées à partir d’un jeu de données réelles montre la pertinence de l’approche, transposable à d’autres SI. Cette étude est appliquée à l’analyse des données de navigation d’un navire. Numéro de notice : A2017-329 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/isi.22.1.19-41 En ligne : https://doi.org/10.3166/isi.22.1.19-41 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85480
in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 22 n° 1 (janvier - février 2017) . - pp 19 - 41[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 093-2017011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Modèles géographiques avec le langage Mathematica / André Dauphiné (2017)PermalinkNew iterative learning strategy to improve classification systems by using outlier detection techniques / Charlotte Pelletier (2017)PermalinkPré-segmentation pour la classification faiblement supervisée de scènes urbaines à partir de nuages de points 3D LIDAR / Stéphane Guinard (2017)PermalinkRaft cultivation area extraction from high resolution remote sensing imagery by fusing multi-scale region-line primitive association features / Wang Min in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 123 (January 2017)PermalinkRandom-walker-based collaborative learning for hyperspectral image classification / Bin Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)PermalinkRéseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur / Damien Fourure (2017)PermalinkSegmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)PermalinkSegmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)PermalinkSingle Image Super-Resolution based on Neural Networks for text and face recognition / Clément Peyrard (2017)PermalinkSparsity, redundancy and robustness in artificial neural networks for learning and memory / Philippe Tigréat (2017)PermalinkSVM et réseaux neuronaux convolutifs pour la classification de scènes urbaines / Amaury Zarzelli (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 6. Méthodes de traitement de données lidar / Clément Mallet (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 7. Modèles numériques de terrain à partir de données lidar aéroportées / Clément Mallet (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 1. Observation des surfaces continentales par télédétection optique / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkThe use of logistic model tree (LMT) for pixel- and object-based classifications using high-resolution WorldView-2 imagery / Ismail Colkesen in Geocarto international, vol 32 n° 1 (January 2017)PermalinkUtilisation de données satellites dans le combat contre l'esclavage moderne / Florent Negrel-Teodori (2017)PermalinkUtilisation d’image THR et drone pour l’étude de la dynamique côtière d’Ouvéa (Île des Loyautés - Nouvelle Calédonie) / Sabrina Bosque (2017)PermalinkUtilisation d’un modèle numérique de hauteur en stratification des données de l’Inventaire Forestier National / Sophie Georges (2017)PermalinkPermalinkWeakly supervised segmentation-aided classification of urban scenes from 3D LIDAR point clouds / Stéphane Guinard (2017)PermalinkAssessing the robustness of Random Forests to map land cover with high resolution satellite image time series over large areas / Charlotte Pelletier in Remote sensing of environment, vol 187 (15 December 2016)PermalinkMapping individual tree health using full-waveform airborne laser scans and imaging spectroscopy: A case study for a floodplain eucalypt forest / Iurii Shendryk in Remote sensing of environment, vol 187 (15 December 2016)PermalinkAdaptive estimation of the stable boundary layer height using combined Lidar and microwave radiometer observations / Umar Saeed in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkAn attempt to determine the effect of increase of observation correlations on detectability and identifiability of a single gross error / Witold Proszynski in Geodesy and cartography, vol 65 n° 2 (December 2016)PermalinkAutomatic parameter selection for intensity-based registration of imagery to LiDAR data / Ebadat Ghanbari Parmehr in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkClass-specific sparse multiple kernel learning for spectral–spatial hyperspectral image classification / Tianzhu Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkDiscriminative-dictionary-learning-based multilevel point-cluster features for ALS point-cloud classification / Zhenxin Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkMRF-based segmentation and unsupervised classification for building and road detection in peri-urban areas of high-resolution satellite images / Ilias Grinias in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 122 (December 2016)PermalinkPlanar-based adaptive down-sampling of point clouds / Yun-Jou Lin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 12 (December 2016)PermalinkStatistical inference for forest structural diversity indices using airborne laser scanning data and the k-Nearest Neighbors technique / Matteo Mura in Remote sensing of environment, vol 186 (1 December 2016)PermalinkEnabling point pattern analysis on spatial big data using cloud computing: optimizing and accelerating Ripley’s K function / Guiming Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 11-12 (November - December 2016)PermalinkFast three-dimensional empirical mode decomposition of hyperspectral images for class-oriented multitask learning / Zhi He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 11 (November 2016)Permalinkvol 43 n° 5 - November 2016 - Integrating big social data, computing and modeling for spatial social science (Bulletin de Cartography and Geographic Information Science) / Xinyue YePermalinkMultiple kernel learning based on discriminative kernel clustering for hyperspectral band selection / Jie Feng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 11 (November 2016)PermalinkNovel shape indices for vector landscape pattern analysis / C. Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 11-12 (November - December 2016)PermalinkRobust multitask learning with three-dimensional empirical mode decomposition-based features for hyperspectral classification / Zhi He in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 121 (November 2016)PermalinkSemi-supervised hyperspectral classification from a small number of training samples using a co-training approach / Michał Romaszewski in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 121 (November 2016)PermalinkThe socio-environmental data explorer (SEDE) : a social media–enhanced decision support system to explore risk perception to hazard events / Eric Shook in Cartography and Geographic Information Science, vol 43 n° 5 (November 2016)PermalinkAutomatic registration of MLS point clouds and SfM meshes of urban area / Reiji Yoshimura in Geo-spatial Information Science, vol 19 n° 3 (October 2016)PermalinkAutomatic segment-level tree species recognition using high resolution aerial winter imagery / Anton Kuzmin in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)PermalinkDeep feature extraction and classification of hyperspectral images based on convolutional neural networks / Yushi Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)PermalinkDeveloping a web-based system for supervised classification of remote sensing images / Ziheng Sun in Geoinformatica, vol 20 n° 4 (October - December 2016)PermalinkEvaluating EO1-Hyperion capability for mapping conifer and broadleaved forests / Nicola Puletti in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)PermalinkHabitat change on Horn Island, Mississippi, 1940-2010, determined from textural features in panchromatic vertical aerial imagery / Guy W. Jeter Jr in Geocarto international, Vol 31 n° 9 - 10 (October - November 2016)PermalinkImage processing and GIS techniques applied to high resolution satellite data for lineament mapping of thermal power plant site in Allahabad district, U.P., India / Aniruddha Uniyal in Geocarto international, Vol 31 n° 9 - 10 (October - November 2016)PermalinkImpact des niveaux d’échelle sur l’étude des feux de forêts du sud-est de la France / Romain Louvet in Revue internationale de géomatique, vol 26 n° 4 (octobre - décembre 2016)PermalinkInfluence of tree species complexity on discrimination performance of vegetation indices / Azadeh Ghiyamat in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)PermalinkModeling the effects of horizontal positional error on classification accuracy statistics / Henry B. Glick in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 10 (October 2016)PermalinkObject-based morphological profiles for classification of remote sensing imagery / Christian Geiss in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)PermalinkA robust approach for tree segmentation in deciduous forests using small-footprint airborne LiDAR data / Hamid Hamraz in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 52 (October 2016)PermalinkSemisupervised classification for hyperspectral image based on multi-decision labeling and deep feature learning / Xiaorui Ma in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 120 (october 2016)PermalinkThe D-FCM partitioned D-BSP tree for massive point cloud data access and rendering / Yi Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 120 (october 2016)PermalinkAutomatic recognition of long period events from volcano tectonic earthquakes at Cotopaxi volcano / Román A. Lara-Cueva in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)PermalinkBumps and bruises in the digital skins of cities: unevenly distributed user-generated content across US urban areas / Colin Robertson in Cartography and Geographic Information Science, Vol 43 n° 4 (September 2016)PermalinkDevelopment of a mixed pixel filter for improved dimension estimation using AMCW laser scanner / Qiang Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkEfficient terrestrial laser scan segmentation exploiting data structure / Hamid Mahmoudabadi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkEstimating forest species abundance through linear unmixing of CHRIS/PROBA imagery / S. Stagakis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkLocal-scale flood mapping on vegetated floodplains from radiometrically calibrated airborne LiDAR data / Radosław Malinowski in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkMapping of land cover in northern California with simulated hyperspectral satellite imagery / Matthew L. Clark in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkMeasures of transport mode segmentation of trajectories / Adrain C. Prelipcean in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkRegression wavelet analysis for lossless coding of remote-sensing data / Naoufal Amrani in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)PermalinkRetrieval of leaf area index in different plant species using thermal hyperspectral data / Elnaz Neinavaz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkShadow detection and removal in RGB VHR images for land use unsupervised classification / A. Movia in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkVariance components estimation of residual errors in GPS precise positioning / Darko Anđić in Geodetski vestnik, vol 60 n° 3 (September - November 2016)PermalinkWithin-stem maps of wood density and water content for characterization of species: a case study on three hardwood and two softwood species / Fleur Longuetaud in Annals of Forest Science, vol 73 n° 3 (September 2016)PermalinkAirborne lidar estimation of aboveground forest biomass in the absence of field inventory / António Ferraz in Remote sensing, vol 8 n° 8 (August 2016)PermalinkAutomatic extraction of road networks from GPS traces / Jia Qiu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 8 (August 2016)PermalinkDirichlet process based active learning and discovery of unknown classes for hyperspectral image classification / Hao Wu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 8 (August 2016)PermalinkFrom Aristotle to semantic analysis / Allan Gajadhar in Research information, n° 85 (August - September 2016)PermalinkSea ice concentration estimation during melt from dual-pol SAR scenes using deep convolutional neural networks: a case study / Lei Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 8 (August 2016)PermalinkSparse output coding for scalable visual recognition / Bin Zhao in International journal of computer vision, vol 119 n° 1 (August 2016)PermalinkUnsupervised classification of airborne laser scanning data to locate potential wildlife habitats for forest management planning / Jari Vauhkonen in Forestry, an international journal of forest research, vol 89 n° 4 (August 2016)PermalinkApport des images THRS pour la catégorisation des agro-systèmes complexes à Mayotte / Rafaël Molina in Géomatique expert, n° 111 (juillet- août 2016)PermalinkClassifying buildings from point clouds and images / Evangelos Maltezos in GIM international, vol 30 n° 7 (July 2016)Permalinkvol 21 n° 4 - juillet - août 2016 - Diffusion d'alarmes, diffusion d'alertes. De nouveaux enjeux pour les SI (Bulletin de Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI) / Florence SèdesPermalinkEfficient multiple-feature learning-based hyperspectral image classification with limited training samples / Chongyue Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)PermalinkGeographically weighted evidence combination approaches for combining discordant and inconsistent volunteered geographical information / Alexis Comber in Geoinformatica, vol 20 n° 3 (July - September 2016)PermalinkLand-surface segmentation as a method to create strata for spatial sampling and its potential for digital soil mapping / L. Drăguț in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016)PermalinkLocation K-anonymity in indoor spaces / Joon-Seok Kim in Geoinformatica, vol 20 n° 3 (July - September 2016)PermalinkMapping and characterization of hydrological dynamics in coastal marsh using high temporal resolution Sentinel-1 images / Cécile Cazals in Remote sensing, vol 8 n° 7 (July 2016)PermalinkMultiple spectral similarity metrics for surface materials identification using hyperspectral data / Rama Rao Nidamanuri in Geocarto international, vol 31 n° 7 - 8 (July - August 2016)PermalinkA novel computer-aided tree species identification method based on burst wind segmentation of 3D bark textures / Alice Ahlem Othmani in Machine Vision and Applications, vol 27 n° 5 (July 2016)PermalinkObject-based image mapping of conifer tree mortality in San Diego county based on multitemporal aerial ortho-imagery / Mary Pyott Freeman in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 7 (juillet 2016)PermalinkOptimizing the spatial resolution of WorldView-2 imagery for discriminating forest vegetation at subspecies level in KwaZulu-Natal, South Africa / Romano Lottering in Geocarto international, vol 31 n° 7 - 8 (July - August 2016)PermalinkPan-sharpening quality investigation of PLÉIADES-1A images / Mustafa Ozendi in Geocarto international, vol 31 n° 7 - 8 (July - August 2016)PermalinkPrediction 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)PermalinkSparse 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)PermalinkA superresolution land-cover change detection method using remotely sensed images with different spatial resolutions / Xiaodong Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)PermalinkThe direction-constrained k nearest neighbor query dealing with spatio-directional objects / Min-Joong Lee in Geoinformatica, vol 20 n° 3 (July - September 2016)PermalinkUse of doppler parameters for ship velocity computation in SAR images / Alfredo Renga in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)PermalinkWeb-based geospatial multiple criteria decision analysis using open software and standards / Michelle C. Hamilton in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016)PermalinkSpectral band selection for urban material classification using hyperspectral libraries / Arnaud Le Bris in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol III-7 (July 2016)PermalinkFusion of hyperspectral and VHR multispectral image classifications in urban α–areas / Alexandre Hervieu in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol III-3 (July 2016)PermalinkSimultaneous detection and tracking of pedestrian from panoramic laser scanning data / Wen Xiao in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol III-3 (July 2016)PermalinkAn 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)Permalink