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statistique mathématique
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biométrie,
échantillonnage (statistique), probabilité, statistique. >>Terme(s) spécifique(s) : analyse de régression, analyse de variance, analyse des données, analyse multivariée, analyse séquentielle, calcul d'erreur, carré latin, corrélation (statistique), efficacité asymptotique (statistique), fonction pseudo-aléatoire, loi des grands nombres, modèle linéaire (statistique), modèle non linéaire (statistique), moindre carré, physique statistique, plan d'expérience, rang et sélection (statistique), rupture (statistique), SAS (logiciel), série chronologique, statistique non paramétrique, statistique robuste, tableau de contingence, test d'hypothèses (statistique), statistique stellaire. Equiv. LCSH : Mathematical statistics. Domaine(s) : 510. |
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Détermination pratique de modèles de géoïde et autres surfaces de référence altimétrique / Jean-Louis Carme in XYZ, n° 150 (mars - mai 2017)
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[article]
Titre : Détermination pratique de modèles de géoïde et autres surfaces de référence altimétrique Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Louis Carme, Auteur ; Xavier Wanner, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 52 - 60 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique
[Termes IGN] altitude normale
[Termes IGN] altitude orthométrique
[Termes IGN] cohérence des données
[Termes IGN] contrôle qualité
[Termes IGN] géoïde
[Termes IGN] krigeage
[Termes IGN] levé gravimétrique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] quasi-géoïde
[Termes IGN] surface de référence
[Termes IGN] système de référence altimétriqueRésumé : (Auteur) Avec la généralisation du GNSS comme technique de positionnement dans un nombre toujours plus grand d'applications en géodésie, topographie et hydrographie, en particulier pour les levés aériens (Lidar et photogrammétrie), le besoin de disposer de modèles de géoïde précis est devenu fondamental. En effet, on accède désormais facilement à des coordonnées tridimensionnelles exprimées dans un référentiel homologue à celui du GNSS (réalisation de l'ITRS/WGS84 via l'IGS) : latitude, longitude, et hauteur ellipsoïdale. La transformation de ces hauteurs ellipsoïdales en altitudes au-dessus du niveau moyen de la mer dans le référentiel altimétrique en vigueur requiert la connaissance de la surface de référence des altitudes, donc d'un modèle de géoïde ou de quasi-géoïde selon que le type d'altitudes associé au référentiel altimétrique est orthométrique ou normal. [...] Numéro de notice : A2017-096 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84434
in XYZ > n° 150 (mars - mai 2017) . - pp 52 - 60[article]Réservation
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Détermination pratique de modèles - pdf éditeurAdobe Acrobat PDFDetermining the appropriate timing of the next forest inventory: incorporating forest owner risk preferences and the uncertainty of forest data quality / Kyle J. Eyvindson in Annals of Forest Science, vol 74 n° 1 (March 2017)
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[article]
Titre : Determining the appropriate timing of the next forest inventory: incorporating forest owner risk preferences and the uncertainty of forest data quality Type de document : Article/Communication Auteurs : Kyle J. Eyvindson, Auteur ; Aaron D. Petty, Auteur ; Annika S. Kangas, Auteur Année de publication : 2017 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] aide à la décision
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] programmation stochastique
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] simulation numérique
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (Auteur) The timing to conduct new forest inventories should be based on the requirements of the decision maker. Importance should be placed on the objectives of the decision maker and his/her risk preferences related to those objectives.
Context : The appropriate use of pertinent and available information is paramount in any decision-making process. Within forestry, a new forest inventory is typically conducted prior to creating a forest management plan. The acquisition of new forest inventory data is justified by the simple statement of “good decisions require good data.”
Aims : By integrating potential risk preferences, we examine the specific needs to collect new forest information.
Methods : Through a two-stage stochastic programming with recourse model, we evaluate the specific timing to conduct a holding level forest inventory. A Monte Carlo simulation was used to integrate both inventory and growth model errors, resulting in a large number of potential scenarios process to be used as data for the stochastic program. To allow for recourse, an algorithm to sort the simulations to represent possible updated forest inventories, using the same data was developed.
Results : Risk neutral decision makers should delay obtaining new forest information when compared to risk averse decision makers.
Conclusion : New inventory data may only need to be collected rather infrequently; however, the exact timing depends on the forest owner’s objectives and risk preferences.Numéro de notice : A2017-042 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1007/s13595-016-0607-9 Date de publication en ligne : 08/02/2017 En ligne : https://doi.org/10.1007/s13595-016-0607-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84200
in Annals of Forest Science > vol 74 n° 1 (March 2017)[article]Dictionary learning-based feature-level domain adaptation for cross-scene hyperspectral image classification / Minchao Ye in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)
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[article]
Titre : Dictionary learning-based feature-level domain adaptation for cross-scene hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Minchao Ye, Auteur ; Yuntao Qian, Auteur ; Jun Zhou, Auteur ; Yuan Yan Tang, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1544 - 1562 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] régression logistiqueRésumé : (Auteur) A big challenge of hyperspectral image (HSI) classification is the small size of labeled pixels for training classifier. In real remote sensing applications, we always face the situation that an HSI scene is not labeled at all, or is with very limited number of labeled pixels, but we have sufficient labeled pixels in another HSI scene with the similar land cover classes. In this paper, we try to classify an HSI scene containing no labeled sample or only a few labeled samples with the help of a similar HSI scene having a relative large size of labeled samples. The former scene is defined as the target scene, while the latter one is the source scene. We name this classification problem as cross-scene classification. The main challenge of cross-scene classification is spectral shift, i.e., even for the same class in different scenes, their spectral distributions maybe have significant deviation. As all or most training samples are drawn from the source scene, while the prediction is performed in the target scene, the difference in spectral distribution would greatly deteriorate the classification performance. To solve this problem, we propose a dictionary learning-based feature-level domain adaptation technique, which aligns the spectral distributions between source and target scenes by projecting their spectral features into a shared low-dimensional embedding space by multitask dictionary learning. The basis atoms in the learned dictionary represent the common spectral components, which span a cross-scene feature space to minimize the effect of spectral shift. After the HSIs of two scenes are transformed into the shared space, any traditional HSI classification approach can be used. In this paper, sparse logistic regression (SRL) is selected as the classifier. Especially, if there are a few labeled pixels in the target domain, multitask SRL is used to further promote the classification performance. The experimental results on synthetic and real HSIs show the advantages of the proposed method for cross-scene classification. Numéro de notice : A2017-157 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2627042 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2627042 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84694
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 3 (March 2017) . - pp 1544 - 1562[article]Discriminative low-rank Gabor filtering for spectral–spatial hyperspectral image classification / Lin He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)
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[article]
Titre : Discriminative low-rank Gabor filtering for spectral–spatial hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Lin He, Auteur ; Jun Li, Auteur ; Antonio J. Plaza, Auteur ; Yuanqing Li, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1381 - 1395 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] filtre de Gabor
[Termes IGN] filtre passe-bas
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] performanceRésumé : (Auteur) Spectral-spatial classification of remotely sensed hyperspectral images has attracted a lot of attention in recent years. Although Gabor filtering has been used for feature extraction from hyperspectral images, its capacity to extract relevant information from both the spectral and the spatial domains of the image has not been fully explored yet. In this paper, we present a new discriminative low-rank Gabor filtering (DLRGF) method for spectral-spatial hyperspectral image classification. A main innovation of the proposed approach is that our implementation is accomplished by decomposing the standard 3-D spectral-spatial Gabor filter into eight subfilters, which correspond to different combinations of low-pass and bandpass single-rank filters. Then, we show that only one of the subfilters (i.e., the one that performs low-pass spatial filtering and bandpass spectral filtering) is actually appropriate to extract suitable features based on the characteristics of hyperspectral images. This allows us to perform spectral-spatial classification in a highly discriminative and computationally efficient way, by significantly decreasing the computational complexity (from cubic to linear order) compared with the 3-D spectral-spatial Gabor filter. In order to theoretically prove the discriminative ability of the selected subfilter, we derive an overall classification risk bound to evaluate the discriminating abilities of the features provided by the different subfilters. Our experimental results, conducted using different hyperspectral images, indicate that the proposed DLRGF method exhibits significant improvements in terms of classification accuracy and computational performance when compared with the 3-D spectral-spatial Gabor filter and other state-of-the-art spectral-spatial classification methods. Numéro de notice : A2017-154 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2623742 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2623742 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84689
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 3 (March 2017) . - pp 1381 - 1395[article]Estimation and analysis of Galileo differential code biases / Min Li in Journal of geodesy, vol 91 n° 3 (March 2017)
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[article]
Titre : Estimation and analysis of Galileo differential code biases Type de document : Article/Communication Auteurs : Min Li, Auteur ; Yunbin Yuan, Auteur ; Ningbo Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 279 - 293 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] combinaison au niveau des observations
[Termes IGN] constellation Galileo
[Termes IGN] données Galileo
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] Galileo en mode différentiel
[Termes IGN] mesurage de pseudo-distance
[Termes IGN] récepteur bifréquence
[Termes IGN] récepteur GNSS
[Termes IGN] signal GalileoMots-clés libres : Multi-GNSS Experiment (MGEX) Résumé : (Auteur) When sensing the Earth’s ionosphere using dual-frequency pseudorange observations of global navigation satellite systems (GNSS), the satellite and receiver differential code biases (DCBs) account for one of the main sources of error. For the Galileo system, limited knowledge is available about the determination and characteristic analysis of the satellite and receiver DCBs. To better understand the characteristics of satellite and receiver DCBs of Galileo, the IGGDCB (IGG, Institute of Geodesy and Geophysics, Wuhan, China) method is extended to estimate the satellite and receiver DCBs of Galileo, with the combined use of GPS and Galileo observations. The experimental data were collected from the Multi-GNSS Experiment network, covering the period of 2013–2015. The stability of both Galileo satellite and receiver DCBs over a time period of 36 months was thereby analyzed for the current state of the Galileo system. Good agreement of Galileo satellite DCBs is found between the IGGDCB-based DCB estimates and those from the German Aerospace Center (DLR), at the level of 0.22 ns. Moreover, high-level stability of the Galileo satellite DCB estimates is obtained over the selected time span (less than 0.25 ns in terms of standard deviation) by both IGGDCB and DLR algorithms. The Galileo receiver DCB estimates are also relatively stable for the case in which the receiver hardware device stays unchanged. It can also be concluded that the receiver DCB estimates are rather sensitive to the change of the firmware version and that the receiver antenna type has no great impact on receiver DCBs. Numéro de notice : A2017-066 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-016-0962-1 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/s00190-016-0962-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84294
in Journal of geodesy > vol 91 n° 3 (March 2017) . - pp 279 - 293[article]L’expansion séculaire des forêts françaises est dominée par l’accroissement du stock sur pied et ne sature pas dans le temps / Anaïs Denardou-Tisserand in Revue forestière française, vol 69 n° 4-5 (2017)
PermalinkExtracting target spectrum for hyperspectral target detection : an adaptive weighted learning method using a self-completed background dictionary / Yubin Niu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)
PermalinkGeneralizing the prediction sum of squares statistic and formula, application to linear fractional image warp and surface fitting / Adrien Bartoli in International journal of computer vision, vol 122 n° 1 (March 2017)
PermalinkImage-based target detection and radial velocity estimation methods for multichannel SAR-GMTI / Kei Suwa in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)
PermalinkMapping forest attributes using data from stereophotogrammetry of aerial images and field data from the national forest inventory / Jonas Bohlin in Silva fennica, vol 51 n° 2 (2017)
PermalinkModified residual method for the estimation of noise in hyperspectral images / Asad Mahmood in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)
PermalinkSatellite-based probabilistic assessment of soil moisture using C-band quad-polarized RISAT1 data / Manali Pal in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)
PermalinkSemi-parametric segmentation of multiple series using a DP-Lasso strategy / Karine Bertin in Journal of Statistical Computation and Simulation, vol 87 n° 6 (2017)
PermalinkSpatial-spectral unsupervised convolutional sparse auto-encoder classifier for hyperspectral imagery / Xiaobing Han in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 3 (March 2017)
PermalinkStudy of the effects on GPS coordinate time series caused by higher-order ionospheric corrections calculated using the DIPOLE model / Liansheng Deng in Geodesy and Geodynamics, vol 8 n° 2 (March 2017)
PermalinkSurveillance de santé structurale des ouvrages d’art incluant les systèmes de positionnement par satellites / Camille Favre in XYZ, n° 150 (mars - mai 2017)
PermalinkTesting spatial heterogeneity in geographically weighted principal components analysis / Javier Roca-Pardiñas in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 3-4 (March-April 2017)
PermalinkUnsupervised object-based differencing for land-cover change detection / Jinxia Zhu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 3 (March 2017)
PermalinkAgricultural cropland mapping using black-and-white aerial photography, Object-Based Image Analysis and Random Forests / M.F.A. Vogels in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 54 (February 2017)
PermalinkAssessment of second- and third-order ionospheric effects on regional networks : case study in China with longer CMONOC GPS coordinate time series / Liansheng Deng in Journal of geodesy, vol 91 n° 2 (February 2017)
PermalinkDelineation of groundwater potential zones using remote sensing and GIS-based data-driven models / Samira Ghorbani Nejad in Geocarto international, vol 32 n° 2 (February 2017)
PermalinkEffect of training class label noise on classification performances for land cover mapping with satellite image time series / Charlotte Pelletier in Remote sensing, vol 9 n° 2 (February 2017)
PermalinkGRACE era variability in the Earth's oblateness: a comparison of estimates from six different sources / Thierry Meyrath in Geophysical journal international, vol 208 n° 2 (February 2017)
PermalinkInconsistent estimates of forest cover change in China between 2000 and 2013 from multiple datasets: differences in parameters, spatial resolution, and definitions / Yan Li in Scientific reports, vol 7 (2017)
PermalinkMass evolution of Mediterranean, Black, Red, and Caspian Seas from GRACE and altimetry : accuracy assessment and solution calibration / B. D. Loomis in Journal of geodesy, vol 91 n° 2 (February 2017)
PermalinkA network-based enhanced spectral diversity approach for TOPS time-series analysis / Heresh Fattahi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 2 (February 2017)
PermalinkOn the consistency of the current conventional EOP series and the celestial and terrestrial reference frames / Santiago Belda in Journal of geodesy, vol 91 n° 2 (February 2017)
PermalinkPulse compression waveform and filter optimization for spaceborne cloud and precipitation radar / Robert M. Beauchamp in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 2 (February 2017)
PermalinkTerrestrial laser scanning as a tool for assessing tree growth / Jonathan Sheppard in iForest, biogeosciences and forestry, vol 10 n° 1 (February 2017)
PermalinkAmbiguity resolved precise point positioning with GPS and BeiDou / Pan Li in Journal of geodesy, vol 91 n° 1 (January 2017)
PermalinkAmélioration de la vitesse et de la qualité d'image du rendu basé image / Rodrigo Ortiz Cayón (2017)
PermalinkPermalinkPermalinkAnalyse de séries temporelles d’images Sentinel et intégration de connaissances pour la classification en milieu agricole / Simon Bailly (2017)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkAutomatisation de l’acquisition et du traitement des images Sentinel-2 pour le calcul d’indices de végétation aidant à la prévention des pics de paludisme à Madagascar / Charlotte Wolff (2017)
PermalinkPermalinkCartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions : identification et traitement des données mal étiquetées / Charlotte Pelletier (2017)
PermalinkClimatic niche breadth can explain variation in geographical range size of alpine and subalpine plants / Fangyuan Yu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 1-2 (January - February 2017)
PermalinkPermalinkCombination of image descriptors for the exploration of cultural photographic collections / Neelanjan Bhowmik in Journal of Electronic Imaging, vol 26 n° 1 (January - February 2017)
PermalinkComparison of belief propagation and graph-cut approaches for contextual classification of 3D LIDAR point cloud data / Loïc Landrieu (2017)
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PermalinkComputationally efficient hyperspectral data learning based on the doubly stochastic dirichlet process / Xing Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)
PermalinkContributions méthodologiques pour la caractérisation des milieux par imagerie optique et lidar / Nesrine Chehata (2017)
PermalinkDéveloppement d'un outil cartographique dasymétrique pour la modélisation de la répartition de densité de population / Safa Fennia (2017)
PermalinkPermalinkPermalinkExterior orientation revisited : a robust method based on lq -norm / Jiayuan Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 1 (January 2017)
PermalinkPermalinkFusion of graph embedding and sparse representation for feature extraction and classification of hyperspectral imagery / Fulin Luo in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 1 (January 2017)
PermalinkFusion of multi-temporal Sentinel-2 image series and very-high spatial resolution images for detection of urban areas / Cyril Wendl (2017)
PermalinkGPS/BDS short-term ISB modelling and prediction / Nan Jiang in GPS solutions, vol 21 n° 1 (January 2017)
PermalinkA hierarchical methodology for urban facade parsing from TLS point clouds / Zhuqiang Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 123 (January 2017)
PermalinkHigh-quality seamless DEM generation blending SRTM-1, ASTER GDEM v2 and ICESat/GLAS observations / Linwei Yue in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 123 (January 2017)
PermalinkHow does spatial scale affect species richness modelling? A test using remote sensing data and geostatistics / M. Marcantonio in Annali di Botanica, vol 7 (2017)
PermalinkHow to combine lidar and very high resolution multispectral images for forest stand segmentation? / Clément Dechesne (2017)
PermalinkHyperspectral image classification with canonical correlation forests / Junshi Xia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)
PermalinkPermalinkPermalinkJoint analysis of passive and active land surface responses for Global Precipitation Measurement / Iris de Gelis (2017)
PermalinkPermalinkPermalinkMise en place d’un processus de dessin automatisé de plans d’intérieurs à partir de nuages de points acquis par LIDAR / Léa Talec (2017)
PermalinkModèle 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)
PermalinkPermalinkModeling spatial and temporal variabilities in hyperspectral image unmixing / Pierre-Antoine Thouvenin (2017)
PermalinkPermalinkNew iterative learning strategy to improve classification systems by using outlier detection techniques / Charlotte Pelletier (2017)
PermalinkPermalinkPré-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)
PermalinkPermalinkRéseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur / Damien Fourure (2017)
PermalinkPermalinkSegmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)
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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)
PermalinkPermalinkStudy of trends and variability of atmospheric water vapour with climate models and observations from global GNSS network / Ana-Claudia Bernardes Parracho (2017)
PermalinkPermalinkSVM 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)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 3. Observation des surfaces continentales par télédétection 1 / 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)
PermalinkPermalinkPermalinkVision stéréoscopique temps-réel pour la navigation autonome d'un robot en environnement dynamique / Maxime Derome (2017)
PermalinkWeakly 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)
PermalinkIs the Jason-2 DORIS oscillator also affected by the South Atlantic Anomaly? / Pascal Willis in Advances in space research, vol 58 n° 12 (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)
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