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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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Titre : Parallel cut pursuit for minimization of the graph total variation Type de document : Article/Communication Auteurs : Hugo Raguet, Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur
Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2019 Conférence : ICML 2019, Workshop on Learning and Reasoning with Graph-Structured Representations in International Conference on Machine Learning 15/06/2019 15/06/2019 Long Beach Californie - Etats-Unis Open Access Proceedings Importance : 6 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] algorithme Cut Pursuit
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (auteur) We present a parallel version of the cut-pursuit algorithm for minimizing functionals involving the graph total variation. We show that the decomposition of the iterate into constant connected components, which is at the center of this method, allows for the seamless parallelization of the otherwise costly graph-cut based refinement stage. We demonstrate experimentally the efficiency of our method in a wide variety of settings, from simple denoising on huge graphs to more complex inverse problems with nondifferentiable penalties. We argue that our approach combines the efficiency of graph-cuts based optimizers with the versatility and ease of parallelization of traditional proximal. Numéro de notice : C2019-051 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers ArXiv Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : 10.48550/arXiv.1905.02316 Date de publication en ligne : 07/05/2019 En ligne : https://graphreason.github.io/papers/10.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93350
Titre : Perspective-n-learned-point: pose estimation from relative depth Type de document : Article/Communication Auteurs : Nathan Piasco , Auteur ; Désiré Sidibé, Auteur ; Cédric Demonceaux, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet
, Auteur
Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2019 Projets : PLaTINUM / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : BMVC 2019, British Machine Vision Conference 09/09/2019 12/09/2019 Cardiff Royaume-Uni OA Proceedings Importance : 15 p. Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte de profondeur
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] géométrie de l'image
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenuRésumé : (Auteur) In this paper we present an online camera pose estimation method that combines Content-Based Image Retrieval (CBIR) and pose refinement based on a learned representation of the scene geometry extracted from monocular images. Our pose estimation method is two-step, we first retrieve an initial 6 Degrees of Freedom (DoF) location of an unknown-pose query by retrieving the most similar candidate in a pool of geo-referenced images. In a second time, we refine the query pose with a Perspective-n-Point (PnP) algorithm where the 3D points are obtained thanks to a generated depth map from the retrieved image candidate. We make our method fast and lightweight by using a common neural network architecture to generate the image descriptor for image indexing and the depth map used to create the 3D points required in the PnP pose refinement step. We demonstrate the effectiveness of our proposal through extensive experimentation on both indoor and outdoor scenes, as well as generalisation capability of our method to unknown environment. Finally, we show how to deploy our system even if geometric information is missing to train our monocular-image-to-depth neural networks. Numéro de notice : C2019-025 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans Date de publication en ligne : 12/11/2019 En ligne : https://bmvc2019.org/wp-content/uploads/papers/0981-paper.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94320 Documents numériques
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Perspective-n-learned-point ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Point cloud oversegmentation with graph-structured deep metric learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Landrieu , Auteur ; Mohamed Boussaha
, Auteur
Editeur : Computer vision foundation CVF Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : CVPR 2019, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 16/06/2019 20/06/2019 Long Beach Californie - Etats-Unis Open Access Proceedings Importance : pp 7432 - 7441 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) We propose a new supervized learning framework foroversegmenting 3D point clouds into superpoints. We castthis problem as learning deep embeddings of the local ge-ometry and radiometry of 3D points, such that the border ofobjects presents high contrasts. The embeddings are com-puted using a lightweight neural network operating on thepoints’ local neighborhood. Finally, we formulate pointcloud oversegmentation as a graph partition problem withrespect to the learned embeddings.This new approach allows us to set a new state-of-the-artin point cloud oversegmentation by a significant margin, ona dense indoor dataset (S3DIS) and a sparse outdoor one(vKITTI). Our best solution requires over five times fewersuperpoints to reach similar performance than previouslypublished methods on S3DIS. Furthermore, we show thatour framework can be used to improve superpoint-basedsemantic segmentation algorithms, setting a new state-of-the-art for this task as well. Numéro de notice : C2019-017 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Autre URL associée : vers CVF Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPR.2019.00762 Date de publication en ligne : 09/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/CVPR.2019.00762 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93351 Potentialités de l’imagerie couleur embarquée pour la détection et la cartographie des maladies fongiques de la vigne / Florent Abdelghafour (2019)
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Titre : Potentialités de l’imagerie couleur embarquée pour la détection et la cartographie des maladies fongiques de la vigne Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Florent Abdelghafour, Auteur ; Jean-Pierre Da Costa, Directeur de thèse ; Christian Germain, Directeur de thèse Editeur : Bordeaux : Université de Bordeaux Année de publication : 2019 Importance : 174 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade Docteur, Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie CognitiveLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] image en couleur
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] maladie phytosanitaire
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] seuillage d'image
[Termes IGN] surveillance de la végétation
[Termes IGN] tenseur
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] viticultureIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le mildiou de la vigne est une phytopathologie d'origine fongique particulièrement inquiétante pour la filière viticole. L'objectif de cette thèse est d'étudier les potentialités de l'imagerie couleur embarquée pour estimer l'état sanitaire des vignobles affectés par le mildiou à l'échelle intra-parcellaire. La solution proposée vise à assister les réseaux de surveillance épidémiologique dans l'estimation des risques sanitaires et dans la préconisation de plans de lutte chimique. En pratique, la chaîne de traitement d'images construite est dédiée à la détection, au dénombrement et à la mesure des tissus symptomatiques du mildiou. Cette chaîne est conçue pour traiter des images acquises directement à la parcelle dans les conditions de travail viticole.La chaîne de traitement s’appuie des représentations structure-couleur et des modèles probabilistes des classes des tissus présents dans les vignes étudiées. Elle opère en trois étapes : formuler des descripteurs pour extraire les propriétés caractéristiques et discriminantes de chaque classe ; modéliser les distributions statistiques de ces descripteurs dans chacune des classes ; affecter chaque pixel à une classe selon son adéquation à leurs modèles. Les descripteurs combinent le tenseur local de structure (LST) avec des statistiques colorimétriques calculées dans le voisinage du pixel considéré. Pour tenir compte de la nature spécifique des LST, les descripteurs font l'objet de transformations pour être représentés dans l'espace log-euclidien. Dans cet espace, il devient possible de modéliser les classes de tissus d'intérêt par des distributions de mélanges de gaussiennes multivariées des représentations structure-couleur. Enfin, la classification est réalisée par Maximum A Posteriori (MAP). Cette chaîne de traitement est appliquée dans un premier temps à des images de vigne saine. Il s'agit de segmenter une image en classes d'organes (feuillage, grappes ou inflorescences et tiges). Les classifications réalisées se montrent très performantes. De plus, la chaîne de traitement s'avère robuste au réglage des principaux hyper-paramètres.Dans un second temps, la chaîne de traitement est adaptée pour traiter des images comportant des symptômes du mildiou ainsi que des facteurs confondants tels que nécroses, décolorations, carences, plaies mécaniques. La méthode de décision s’appuie sur une reconstruction des symptômes par croissance autour de germes. Les critères utilisés reposent sur les représentations structure-couleur et les modèles probabilistes déjà définis. La nouvelle chaîne de traitement permet de détecter de façon fiable les symptômes du mildiou et d'estimer la surface des tissus affectés. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- -Dispositif expérimental : matériel végétal, instrumentation et protocole de suivi
3- Modéliser conjointement la texture et la couleur dans les images de proxi-détection
4- Reconnaissance des organes de la vigne
5- Détection des symptômes du mildiou de la vigne et estimation de l’intensité de l’infection
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 28573 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie Cognitive : Bordeaux : 2019 Organisme de stage : Laboratoire de l’Intégration du Matériau au Système (Talence) nature-HAL : Thèse En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02499420/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97765 Prise en compte des imperfections des données en entrée des calculs d’intervisibilité en montagne / Mohssine Kaouadji (2019)
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Titre : Prise en compte des imperfections des données en entrée des calculs d’intervisibilité en montagne Type de document : Mémoire Auteurs : Mohssine Kaouadji, Auteur ; Cécile Duchêne , Encadrant ; Laurence Jolivet
, Encadrant
Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2019 Projets : CHOUCAS / Olteanu-Raimond, Ana-Maria Importance : 66 p. Note générale : Rapport de stage, Master 2 Information Géographique : Analyse spatiale et Télédétection (IGAST) Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] incertitude géométrique
[Termes IGN] visibilité entre points
[Termes IGN] vision binoculaireIndex. décimale : IGAST Mémoires du Master Information Géographique, Analyse Spatiale et Télédétection Résumé : (auteur) Pour la localisation des victimes en montagne, les secouristes du PGHM s’appuient sur l’exploitation d’indices descriptifs contenus dans les appels téléphoniques de demande de secours. Ces informations permettront de passer d’un référentiel indirect qui utilise des indices de relations spatiales vers une localisation directe utilisant un référentiel géographique. Un des indices que nous avons étudier dans ce stage est l’indice visuel « je vois un objet A ». Ce rapport décrit le travail réalisé durant mon stage au niveau du LaSTIG de l’IGN dans le cadre du projet ANR CHOUCAS. Ce travail contribuera à constituer une zone dans laquelle peut se trouver une personne (la victime) qui voit tel objet géographique. Dans le vocabulaire CHOUCAS, il s’agit de spatialiser l’indice « je vois l’objet A », en utilisant les méthodes de calcul de visibilité et les outils qui les implémentent. Le travail décrit dans ce rapport concerne l’étude et la compréhension de la sensibilité des calculs de visibilité aux outils de calcul, aux données en entrée et aussi à la méthode de spatialisation d’un indice visuel. Cette sensibilité est ensuite prise en compte dans la construction d’une zone aux contours vagues. Note de contenu : 1- Introduction
2- Etat de l'art sur le calcul de visibilité et les sources d'incertitude
3- Etude de la sensibilité de l'analyse de visibilité
4- Etudes de sensibilité de la zone de vision passive
5- Implémentation et proposition d'un outil d'estimation
6- Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 17693 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : LASTIG (IGN) DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99157 Documents numériques
peut être téléchargé
Prise en compte des imperfections des données ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF PermalinkProjection sur l’évolution de la distribution future de la population en utilisant du Machine Learning et de la géosimulation / Julie Grosmaire (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkRetour d'expérience de l'école OpenMOLE "ExModelo", organisée en partenariat avec le méso-centre du CRIANN / Mathieu Leclaire (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSegmentation d'image par intégration itérative de connaissances / Mahaman Sani Chaibou Salaou (2019)
PermalinkSemantic aware quality evaluation of 3D building models : Modeling and simulation / Oussama Ennafii (2019)
PermalinkSensitivity of urban material classification to spatial and spectral configurations from visible to short-wave infrared / Arnaud Le Bris (2019)
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PermalinkPermalinkSimultaneous chain-forming and generalization of road networks / Susanne Wenzel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)
PermalinkSimultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography / Thibaud Toullier (2019)
PermalinkPermalinkSpatial decision support in urban environments using machine learning, 3D geo-visualization and semantic integration of multi-source data / Nikolaos Sideris (2019)
PermalinkPermalinkStructure from motion for ordered and unordered image sets based on random k-d forests and global pose estimation / Xin Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)
PermalinkPermalinkPermalinkThe necessary yet complex evaluation of 3D city models: a semantic approach / Oussama Ennafii (2019)
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PermalinkTime-space tradeoff in deep learning models for crop classification on satellite multi-spectral image time series / Vivien Sainte Fare Garnot (2019)
PermalinkTowards visual urban scene understanding for autonomous vehicle path tracking using GPS positioning data / Citlalli Gamez Serna (2019)
PermalinkPermalinkUndifferenced zenith tropospheric modeling and its application in fast ambiguity recovery for long-range network RTK reference stations / Dezhong Chen in GPS solutions, vol 23 n° 1 (January 2019)
PermalinkUrban deformation monitoring using persistent scatterer Interferometry and SAR tomography / Michele Crosetto (2019)
PermalinkUrban morpho-types classification from SPOT-6/7 imagery and Sentinel-2 time series / Arnaud Le Bris (2019)
PermalinkUtilisation de données Sentinel-2 et SPOT 6/7 pour la classification de l’occupation du sol / Olivier Stocker (2019)
PermalinkValidating and comparing GNSS antenna calibrations / Ulla Kallio in Journal of geodesy, vol 93 n° 1 (January 2019)
PermalinkLe vandalisme dans l’information géographique volontaire, détection de l’IG volontaire vandalisée : du concept à la détection non supervisée d’anomalie / Quy Thy Truong in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 1 (janvier - mars 2019)
PermalinkVariational learning of mixture wishart model for PolSAR image classification / Qian Wu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)
PermalinkVision-based localization with discriminative features from heterogeneous visual data / Nathan Piasco (2019)
PermalinkPermalinkAn analysis of gravitational gradients in rotated frames and their relation to oriented mass sources / Isabelle Panet in Journal of geophysical research : Solid Earth, vol 123 n° 12 (December 2018)
PermalinkAtmospheric artifacts correction with a covariance-weighted linear model over mountainous regions / Zhongbo Hu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)
PermalinkAutomatic building rooftop extraction from aerial images via hierarchical RGB-D priors / Shibiao Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)
PermalinkDetection of individual trees in urban alignment from airborne data and contextual information: A marked point process approach / Josselin Aval in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
PermalinkEstimating forest structural attributes using UAV-LiDAR data in Ginkgo plantations / Kun Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
PermalinkGénération d'observations pour la validation ou la comparaison de logiciels d'ajustement de mesures par moindres carrés / Stéphane Durand in XYZ, n° 157 (décembre 2018 - février 2019)
PermalinkIdentification and extraction of seasonal geodetic signals due to surface load variations / Stacy Larochelle in Journal of geophysical research : Solid Earth, vol 123 n° 12 (December 2018)
PermalinkIntegrating urban and national forest inventory data in support of rural–urban assessments / James A. Westfall in Forestry, an international journal of forest research, vol 91 n° 5 (December 2018)
PermalinkRemote sensing scene classification using multilayer stacked covariance pooling / Nanjun He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)
PermalinkRoad safety evaluation through automatic extraction of road horizontal alignments from Mobile LiDAR System and inductive reasoning based on a decision tree / José Antonio Martin-Jimenez in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
PermalinkRobust vehicle detection in aerial images using bag-of-words and orientation aware scanning / Hailing Zhou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)
PermalinkScene classification based on multiscale convolutional neural network / Yanfei Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)
PermalinkSuper-resolution of Sentinel-2 images : Learning a globally applicable deep neural network / Charis Lanaras in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
PermalinkThe influence of artificial illumination of invar levelling rods / Štefan Rákay in Geodetski vestnik, vol 62 n° 4 (December 2018 - February 2019)
PermalinkUrban impervious surface estimation from remote sensing and social data / Yan Yu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 12 (December 2018)
PermalinkApplication of Landsat-8 and ASTER satellite remote sensing data for porphyry copper exploration: a case study from Shahr-e-Babak, Kerman, south of Iran / Morteza Safari in Geocarto international, vol 33 n° 11 (November 2018)
PermalinkFuzzy modelling of growth potential in forest development simulation / Damjan Strnad in Ecological Informatics, vol 48 (November 2018)
PermalinkGlobal IWV trends and variability in atmospheric reanalyses and GPS observations / Ana-Claudia Bernardes Parracho in Atmospheric chemistry and physics, vol 18 n° 22 ([01/11/2018])
PermalinkA hybrid ensemble learning method for tourist route recommendations based on geo-tagged social networks / Lin Wan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 11-12 (November - December 2018)
PermalinkIndividual tree crown delineation in a highly diverse tropical forest using very high resolution satellite images / Fabien Hubert Wagner in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part B (November 2018)
PermalinkLand cover mapping at very high resolution with rotation equivariant CNNs : Towards small yet accurate models / Diego Marcos in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)
PermalinkA new deep convolutional neural network for fast hyperspectral image classification / Mercedes Eugenia Paoletti in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)
PermalinkOn the spatial distribution of buildings for map generalization / Zhiwei Wei in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 6 (November 2018)
PermalinkPan-sharpening via deep metric learning / Yinghui Xing in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)
PermalinkA semi-supervised generative framework with deep learning features for high-resolution remote sensing image scene classification / Wei Han in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)
PermalinkSpatial association between regionalizations using the information-theoretical V-measure / Jakub Nowosad in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 11-12 (November - December 2018)
PermalinkFocal plant species and soil factors in Mediterranean coastal dunes: An undisclosed liaison? / Claudia Angiolini in Estuarine, Coastal and Shelf Science, vol 211 (31 October 2018)
PermalinkA 3D convolutional neural network method for land cover classification using LiDAR and multi-temporal Landsat imagery / Zewei Xu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)
PermalinkAutomated extraction of 3D vector topographic feature line from terrain point cloud / Wei Zhou in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)
PermalinkA cross-analysis framework for multi-source volunteered, crowdsourced, and authoritative geographic information : The case study of volunteered personal traces analysis against transport network data / Gloria Bordogna in Geo-spatial Information Science, vol 21 n° 3 (October 2018)
PermalinkDeep multi-task learning for a geographically-regularized semantic segmentation of aerial images / Michele Volpi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)
PermalinkDoes long-term GPS in the Western Alps finally confirm earthquake mechanisms? / Andrea Walpersdorf in Tectonics, vol 37 n° 10 (October 2018)
PermalinkEstimating forest canopy cover in black locust (Robinia pseudoacacia L.) plantations on the loess plateau using random forest / Qingxia Zhao in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)
PermalinkEstimation of forest above-ground biomass by geographically weighted regression and machine learning with Sentinel imagery / Lin Chen in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)
PermalinkGPS satellite clock determination in case of inter-frequency clock biases for triple-frequency precise point positioning / Jiang Guo in Journal of geodesy, vol 92 n° 10 (October 2018)
PermalinkHow to calibrate historical aerial photographs : a change analysis of naturally dynamic boreal forest landscapes / Niko Kulha in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)
PermalinkLeast-squares cross-wavelet analysis and its applications in geophysical time series / Ebrahim Ghaderpour in Journal of geodesy, vol 92 n° 10 (October 2018)
PermalinkMethod for real-time self-calibrating GLONASS code inter-frequency bias and improvements on single point positioning / Liang Chen in GPS solutions, vol 22 n° 4 (October 2018)
PermalinkMethods for quantification of systematic distance deviations under incidence angle with scanning total stations / Miriam Zámečníková in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)
PermalinkA new method for 3D individual tree extraction using multispectral airborne LiDAR point clouds / Wenxia Dai in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)
PermalinkObject-based crop classification using multi-temporal SPOT-5 imagery and textural features with a Random Forest classifier / Huanxue Zhang in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)
PermalinkOn determining orthometric heights from a corrector surface model based on leveling observations, GNSS, and a geoid model / Su-Kyung Kim in Journal of applied geodesy, vol 12 n° 4 (October 2018)
PermalinkOpenStreetMap data quality enrichment through awareness raising and collective action tools—experiences from a European project / Amin Mobasheri in Geo-spatial Information Science, vol 21 n° 3 (October 2018)
PermalinkPredicting tree diameter distributions from airborne laser scanning, SPOT 5 satellite, and field sample data in the perm region, Russia / Jussi Peuhkurinen in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)
PermalinkServices web pour l’annotation sémantique d’information spatiale à partir de corpus textuels / Ludovic Moncla in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 4 (octobre - décembre 2018)
PermalinkStand age estimation of rubber (Hevea brasiliensis) plantations using an integrated pixel- and object-based tree growth model and annual Landsat time series / Gang Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)
PermalinkTowards a polyalgorithm for land use change detection / Rishu Saxena in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)
PermalinkAssessment of local GNSS baselines at co-location sites / Iván Herrera Pinzón in Journal of geodesy, vol 92 n° 9 (September 2018)
PermalinkAssessment of Nigeriasat-1 satellite data for urban land use/land cover analysis using object-based image analysis in Abuja, Nigeria / Christopher Ifechukwude Chima in Geocarto international, vol 33 n° 9 (September 2018)
PermalinkConfigurable 3D scene synthesis and 2D image rendering with per-pixel ground truth using stochastic grammars / Chenfanfu Jiang in International journal of computer vision, vol 126 n° 9 (September 2018)
PermalinkDeveloping allometric equations for estimating shrub biomass in a Boreal Fen / Annie He in Forests, vol 9 n° 9 (September 2018)
PermalinkDrought sensitiveness on forest growth in peninsular Spain and the Balearic Islands / Marina Peña-Gallardo in Forests, vol 9 n° 9 (September 2018)
PermalinkEstimation of winter wheat crop growth parameters using time series Sentinel-1A SAR data / P. Kumar in Geocarto international, vol 33 n° 9 (September 2018)
PermalinkExtraction of building roof planes with stratified random sample consensus / André C. Carrilho in Photogrammetric record, vol 33 n° 163 (September 2018)
PermalinkFine-grained prediction of urban population using mobile phone location data / Jie Chen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)
PermalinkFusion of images and point clouds for the semantic segmentation of large-scale 3D scenes based on deep learning / Rui Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 143 (September 2018)
PermalinkImprovement of countrywide vegetation mapping over Japan and comparison to existing maps / Ram C. Sharma in Advances in Remote Sensing, vol 7 n° 3 (September 2018)
PermalinkMise en oeuvre d’un SIG pour le projet FARMaine (Partie 2) / Adèle Debray in Géomatique expert, n° 124 (septembre - octobre 2018)
PermalinkScalable individual tree delineation in 3D point clouds / Jinhu Wang in Photogrammetric record, vol 33 n° 163 (September 2018)
PermalinkThree-dimensional building façade segmentation and opening area detection from point clouds / S.M. Iman Zolanvari in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 143 (September 2018)
PermalinkA two-stage estimation method with bootstrap inference for semi-parametric geographically weighted generalized linear models / Dengkui Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)
PermalinkUncertainty modeling and analysis of surface area calculation based on a regular grid digital elevation model (DEM) / Chang Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)
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