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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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Multisource remote sensing data classification based on convolutional neural network / Xiaodong Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 2 (February 2018)
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[article]
Titre : Multisource remote sensing data classification based on convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaodong Xu, Auteur ; Wei Li, Auteur ; Qiong Ran, Auteur ; Qian Du, Auteur ; Lianru Gao, Auteur ; Bing Zhang, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 937 - 949 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (Auteur) As a list of remotely sensed data sources is available, how to efficiently exploit useful information from multisource data for better Earth observation becomes an interesting but challenging problem. In this paper, the classification fusion of hyperspectral imagery (HSI) and data from other multiple sensors, such as light detection and ranging (LiDAR) data, is investigated with the state-of-the-art deep learning, named the two-branch convolution neural network (CNN). More specific, a two-tunnel CNN framework is first developed to extract spectral-spatial features from HSI; besides, the CNN with cascade block is designed for feature extraction from LiDAR or high-resolution visual image. In the feature fusion stage, the spatial and spectral features of HSI are first integrated in a dual-tunnel branch, and then combined with other data features extracted from a cascade network. Experimental results based on several multisource data demonstrate the proposed two-branch CNN that can achieve more excellent classification performance than some existing methods. Numéro de notice : A2018-191 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2756851 Date de publication en ligne : 16/10/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2756851 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89856
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 56 n° 2 (February 2018) . - pp 937 - 949[article]Nouvelle méthode en cascade pour la classification hiérarchique multi-temporelle ou multi-capteur d'images satellitaires haute résolution / Ihsen Hedhli in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 216 (février 2018)
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[article]
Titre : Nouvelle méthode en cascade pour la classification hiérarchique multi-temporelle ou multi-capteur d'images satellitaires haute résolution Type de document : Article/Communication Auteurs : Ihsen Hedhli, Auteur ; Gabriele Moser, Auteur ; Josiane Zerubia, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 3 - 17 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] arbre (mathématique)
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] image Cosmo-Skymed
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] modèle statistique
[Termes IGN] résolution multiple
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) Ce papier présente un modèle de classification multi-résolution, multi-date et éventuellement multi-capteur fondé sur une modélisation statistique explicite au travers d'un modèle hiérarchique de champs de Markov construit sur une structure quad-arbre. L'approche proposée consiste en un classifieur bayésien supervisé qui combine un modèle statistique conditionnel par classe et un champ de Markov hiérarchique fusionnant l'information spatio-temporelle et multi-résolution. La méthode proposée intègre des informations pixel par pixel à la même résolution. Cela en se basant sur le critère des Modes Marginales a Posteriori (MPM en anglais), qui vise à affecter à chaque pixel l'étiquette optimale en maximisant récursivement la probabilité marginale a posteriori, étant donné l'ensemble des observations multi-temporelles ou multi-capteur. Une des originalités de l'approche proposée est l'utilisation en cascade de plusieurs quad-arbres, chacun étant associé à une nouvelle image disponible, en vue de caractériser les corrélations associées à des images distinctes. Numéro de notice : A2018-091 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2018.301 Date de publication en ligne : 19/04/2018 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2018.301 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89500
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 216 (février 2018) . - pp 3 - 17[article]Predicting temperate forest stand types using only structural profiles from discrete return airborne lidar / Melissa Fedrigo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 136 (February 2018)
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[article]
Titre : Predicting temperate forest stand types using only structural profiles from discrete return airborne lidar Type de document : Article/Communication Auteurs : Melissa Fedrigo, Auteur ; Glenn J. Newnham, Auteur ; Nicholas C. Coops, Auteur ; Darius S. Culvenor, Auteur ; Douglas K. Bolton, Auteur ; Craig R. Nitschke, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 106 - 119 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] analyse linéaire des mélanges spectraux
[Termes IGN] Australie
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Eucalyptus (genre)
[Termes IGN] forêt tempérée
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] strate végétaleRésumé : (Auteur) Light detection and ranging (lidar) data have been increasingly used for forest classification due to its ability to penetrate the forest canopy and provide detail about the structure of the lower strata. In this study we demonstrate forest classification approaches using airborne lidar data as inputs to random forest and linear unmixing classification algorithms. Our results demonstrated that both random forest and linear unmixing models identified a distribution of rainforest and eucalypt stands that was comparable to existing ecological vegetation class (EVC) maps based primarily on manual interpretation of high resolution aerial imagery. Rainforest stands were also identified in the region that have not previously been identified in the EVC maps. The transition between stand types was better characterised by the random forest modelling approach. In contrast, the linear unmixing model placed greater emphasis on field plots selected as endmembers which may not have captured the variability in stand structure within a single stand type. The random forest model had the highest overall accuracy (84%) and Cohen’s kappa coefficient (0.62). However, the classification accuracy was only marginally better than linear unmixing. The random forest model was applied to a region in the Central Highlands of south-eastern Australia to produce maps of stand type probability, including areas of transition (the ‘ecotone’) between rainforest and eucalypt forest. The resulting map provided a detailed delineation of forest classes, which specifically recognised the coalescing of stand types at the landscape scale. This represents a key step towards mapping the structural and spatial complexity of these ecosystems, which is important for both their management and conservation. Numéro de notice : A2018-074 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.11.018 Date de publication en ligne : 29/12/2017 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.11.018 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89438
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 136 (February 2018) . - pp 106 - 119[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018023 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018022 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Active learning-based optimized training library generation for object-oriented image classification / Rajeswari Balasubramaniam in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)
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[article]
Titre : Active learning-based optimized training library generation for object-oriented image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Rajeswari Balasubramaniam, Auteur ; Srivalsan Namboodiri, Auteur ; Rama Rao Nidamanuri, Auteur ; Rama Krishna Sai Subrahmanyam Gorthi, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 575 - 585 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image multibandeRésumé : (Auteur) In this paper, we introduce an active learning (AL)-based object training library generation for a multiclassifier object-oriented image analysis (OOIA) system. While several AL approaches do exist for pixel-based training library generation and for hyperspectral image classification, there is no standard training library generation strategy for OOIA of very high spatial resolution images. Given a sufficient number of training samples, supervised classification is the method of choice for image classification. However, this strategy becomes computationally expensive with the increase in the number of classes or the number of images to be classified. The above-mentioned issue is solved in this proposed method, where an optimized training library of objects (superpixels) is generated based on a batch mode AL approach. A softmax classifier is used as a detector in this method, which helps in determining the right samples to be chosen for library updation. To this end, we construct a multiclassifier system with max-voting decision to classify an image at pixel level. This algorithm was applied on three different very high-resolution airborne data sets, each with varying complexity in terms of variations in geographical context, sensors, illumination, and view angles. Our method has empirically outperformed the traditional OOIA by producing equivalent accuracy with a training library that is orders of magnitude smaller. In addition, the most distinctive ability of the algorithm is experienced in the most heterogeneous data set, where its performance in terms of accuracy is around twice the performance of the traditional method in the same situation. The generality of this classification strategy is proved through its performance on multispectral images and for cross-domain application. Finally, the robustness of this method is identified by comparing its performance with an alternative AL approach-self-learning-based semisupervised SVM. The capability of the proposed method to handle highly heterogeneous data is identified as the primary reason for its robustness. Numéro de notice : A2018-188 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2751568 Date de publication en ligne : 29/09/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2751568 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89847
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 56 n° 1 (January 2018) . - pp 575 - 585[article]Adapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. / Hiyam Elbadri (2018)
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Titre : Adapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. Type de document : Mémoire Auteurs : Hiyam Elbadri, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 56 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] épidémie
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] maladie parasitaire
[Termes IGN] Ouganda
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] risque sanitaire
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] zone à risqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Dans un contexte d’une crise épidémiologique dans les villes d’Afrique sub-saharienne, suivie d’une urbanisation croissante, il paraît essentiel de souligner les facteurs clés au développement de plusieurs maladies. C’est dans ce contexte que le projet REACT existe. Ce dernier a pour but de développer des outils afin de faciliter l’étude des maladies contagieuses telle que la malaria avec des techniques de télédétection. Dans le cadre de ce projet, mon rôle était de créer une chaîne automatisée pour des données de Sentinel 2. En premier lieu, il faut les télécharger puis les pré-traiter pour enfin terminer avec une chaîne déjà existante que je devais adapter et qui permet la classification des données Sentinel 2. Les deux chaînes ont été implémentées via un programme Python et se fondent sur l’utilisation de logiciels libres tels que Grass GIS et R. Dans le cadre du projet, l’étude est appliquée à la ville de Kampala dans l’Ouganda, ville présentant les caractéristiques citées précédemment. Cartographier une zone hétérogène telle que Kampala en utilisant des techniques liées à l’"Object Based Image Analysis" est une méthode efficace pour améliorer notre compréhension de la maladie de la malaria et ce, dans un but d’avoir une meilleure prévisibilité. On obtiendra d’abord une segmentation optimale en utilisant une approche non supervisée. Ensuite, en utilisant une classification liée à cette maladie, nous allons classifier notre image en utilisant 3 classifieurs : SVM Radial, Random Forest et K-nearest Neighbor. S’en suivra une analyse de la précision obtenue pour ces 3 classifieurs. Les résultats seront interprétés de telle sorte qu’on pourra en déduire où se situent les zones à risque de la maladie dans la zone d’étude englobant la ville de Kampala et ses environs. Note de contenu : Introduction
1- Internship Description
2- Data, Methods and Tools
3- Case Study
4- Results
ConclusionNuméro de notice : 21826 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : IGEAT (Université Libre de Bruxelles) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91333 Documents numériques
peut être téléchargé
Adapting an existing semi-automatized... - pdf auteurAdobe Acrobat PDFAn accurate Kriging-based regional ionospheric model using combined GPS/BeiDou observations / Mohamed Abdelazeem in Journal of applied geodesy, vol 12 n° 1 (January 2018)
PermalinkAn (almost) automated process to track the Martians dunes : ac.GetPreciseShifts / Arthur Coqué (2018)
PermalinkBayesian statistics and Monte Carlo methods / Karl Rudolf Koch in Journal of geodetic science, vol 8 n° 1 (January 2018)
PermalinkBilan de l’Action COST ES1206 - GNSS4SWEC (Advanced Global Navigation Satellite Systems tropospheric products for monitoring severe weather events and climate) / Olivier Bock (2018)
PermalinkBruit de scintillation dans les séries temporelles de positions GNSS : origines et conséquences / Paul Rebischung (2018)
PermalinkCartographie des déformations de surface sur l’île de Taiwan par interférométrie RADAR Sentinel-1 / Miloud Fekaouni (2018)
PermalinkPermalinkClassification à très haute résolution (THR) spatiale et fusion d'occupation des sols (OCS) / Tristan Postadjian (2018)
PermalinkClassification à très large échelle d'images satellite à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs / Tristan Postadjian (2018)
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PermalinkComparative study of visual saliency maps in the problem of classification of architectural images with Deep CNNs / Abraham Montoya Obeso (2018)
PermalinkConception d’une méthode radar de suivi bimensuel des déforestations et d’une méthode optique de classification d’occupation des sols / Luc Baudoux (2018)
PermalinkCrop-rotation structured classification using multi-source sentinel images and LPIS for crop type mapping / Simon Bailly (2018)
PermalinkCut-Pursuit algorithm for regularizing nonsmooth functionals with graph total variation / Hugo Raguet (2018)
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PermalinkDecision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection / Cyril Wendl (2018)
PermalinkDeep learning based vehicular mobility models for intelligent transportation systems / Jian Zhang (2018)
PermalinkDependency of geodynamic parameters on the GNSS constellation / Stefano Scaramuzza in Journal of geodesy, vol 92 n° 1 (January 2018)
PermalinkDesign and implementation of a model predictive observer for AHRS / Jafar Keighobadi in GPS solutions, vol 22 n° 1 (January 2018)
PermalinkDetection and localization of traffic signals with GPS floating car data and Random Forest / Yann Méneroux (2018)
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PermalinkDétermination d’un modèle géopotentiel à haute résolution en zone littorale aidé par des mesures d’horloges atomiques / Hugo Lecomte (2018)
PermalinkDomain adaptation for large scale classification of very high resolution satellite images with deep convolutional neural networks / Tristan Postadjian (2018)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkExploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area / Saygin Abdikan in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)
PermalinkExploring the impact of seasonality on urban land-cover mapping using multi-season sentinel-1A and GF-1 WFV images in a subtropical monsoon-climate region / Tao Zhou in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 1 (January 2018)
PermalinkExploring the relationship between density and completeness of urban building data in OpenStreetMap for quality estimation / Qi Zhou in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 1-2 (January - February 2018)
PermalinkPermalinkFrom Google Maps to a fine-grained catalog of street trees / Steve Branson in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 135 (January 2018)
PermalinkPermalinkFusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl (2018)
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PermalinkGéo-référencement précis d'acquisition photogrammétrique de « longues » scènes d'intérieur / Truong Giang Nguyen (2018)
PermalinkGéolocalisation précise basée image : une approche de type “seconde itération du processus photogrammétrique” / Truong Giang Nguyen (2018)
PermalinkGeometric multi-wavelet total variation for SAR image time series analysis / Abdourrahmane M. Atto (2018)
PermalinkPermalinkHeight biases of SRTM DEM related to EGM96: from a global perspective to regional practice / A. Üstün in Survey review, vol 50 n° 358 (January 2018)
PermalinkA hybrid training approach for leaf area index estimation via Cubist and random forests machine-learning / Rasmus M. Houborg in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 135 (January 2018)
PermalinkPermalinkIntroduction to multiple regression equations in datum transformations and their reversibility / Andrew Carey Ruffhead in Survey review, vol 50 n° 358 (January 2018)
PermalinkUn inventaire forestier multisource pour la gestion des territoires / Dinesh Babu Irulappa-Pillai-Vijayakumar (2018)
PermalinkPermalinkLearning multiscale deep features for high-resolution satellite image scene classification / Qingshan Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)
PermalinkLeveraging 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)
PermalinkLocalisation d'objets urbains à partir de sources multiples dont des images aériennes / Lionel Pibre (2018)
PermalinkLocalisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée / Antoine Fond (2018)
PermalinkMachine learning and pose estimation for autonomous robot grasping with collaborative robots / Victor Talbot (2018)
PermalinkPermalinkPermalinkMéthodes d'inventaire multisource : améliorer la précision des estimations de l'IFN et atteindre l'échelle des territoires [diaporama] / Cédric Vega (2018)
PermalinkMixed integer–real least squares estimation for precise GNSS positioning using a modified ambiguity function approach / Krzysztof Nowel in GPS solutions, vol 22 n° 1 (January 2018)
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PermalinkPermalinkModélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire / Fethi Ghazouani (2018)
PermalinkNavigation des personnes aux moyens des technologies des smartphones et des données d’environnements cartographiés / Fadoua Taia Alaoui (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)
PermalinkParameter estimation with GNSS-reflectometry and GNSS synthetic aperture techniques / Miguel Angel Ribot Sanfelix (2018)
PermalinkA posteriori bias correction of three models used for environmental reporting / Bogdan M. Strimbu in Forestry, an international journal of forest research, vol 91 n° 1 (January 2018)
PermalinkPermalinkPermalinkQGIS in Remote Sensing, Volume 2. QGIS and applications in agriculture and forest / Nicolas Baghdadi (2018)
PermalinkQuelles recherches pour et avec l'Inventaire Forestier National ? [diaporama] / François Houllier (2018)
PermalinkPermalinkRéseaux de neurones convolutionnels profonds pour la détection de petits véhicules en imagerie aérienne / Jean Ogier du Terrail (2018)
PermalinkPermalinkSatellite remote sensing of the variability of the continental hydrology cycle in the lower Mekong basin over the last two decades / Binh Pham-Duc (2018)
PermalinkPermalinkPermalinkSpatio-temporal grid mining applied to image classification and cellular automata analysis / Romain Deville (2018)
PermalinkA stixel approach for enhancing semantic image segmentation using prior map information / Sylvain Jonchery (2018)
PermalinkSuivi des cultures dans le périmètre du Loukkos-Maroc : Apport de la télédétection radar et optique / Siham Acharki (2018)
PermalinkSuivi écologique des prairies semi-naturelles : analyse statistique de séries temporelles denses d’images satellite à haute résolution spatiale / Maylis Lopes (2018)
PermalinkSuperpixel partitioning of very high resolution satellite images for large-scale classification perspectives with deep convolutional neural networks / Tristan Postadjian (2018)
PermalinkSuperPoint Graph : segmentation sémantique de nuages de points LiDAR à grande échelle / Loïc Landrieu (2018)
PermalinkSynergie des données Sentinel optiques et radar pour l’observation et l’analyse de la végétation du littoral du Pays de Brest / Antoine Billey (2018)
PermalinkTélédétection multispectrale et hyperspectrale des eaux littorales turbides / Morgane Larnicol (2018)
PermalinkTesting deformation hypotheses by constraints on a time series of geodetic observations / Hiddo Velsink in Journal of applied geodesy, vol 12 n° 1 (January 2018)
PermalinkThe effect of regional sea level atmospheric pressure on sea level variations at globally distributed tide gauge stations with long records / Huseyin Baki Iz in Journal of geodetic science, vol 8 n° 1 (January 2018)
PermalinkPermalinkUse of satellite image classifications to update and enhance a land cover database / Mohamed Touiti (2018)
PermalinkL’utilisation des données écologiques de l’inventaire pour mieux appréhender les conditions locales de milieu (atelier de travail) [diaporama] / Philippe Dreyfus (2018)
PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Ch. 2. Apports du MNT topo-bathymétrique pour l'évolution bio-géomorphologique des marais d'Ichkeul (Tunisie) / Zeineb Kassouk (2018)
PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 2. QGIS et applications en agriculture et forêt / Nicolas Baghdadi (2018)
PermalinkLe vandalisme dans l’information géographique volontaire : apprendre pour mieux détecter ? / Quy Thy Truong (2018)
PermalinkVector-based approach for combining ascending and descending persistent scatterers interferometric point measurements / Michael Foumelis in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)
PermalinkPermalinkA wavelet decomposition and polynomial fitting-based method for the estimation of time-varying residual motion error in airborne interferometric SAR / Hai Qiang Fu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)
PermalinkBenefits of satellite clock modeling in BDS and Galileo orbit determination / Yun Qing in Advances in space research, vol 60 n° 12 (15 December 2017)
PermalinkFactors affecting forest dynamics in the Iberian Peninsula from 1987 to 2012 : The role of topography and drought / Juan José Vidal-Macua in Forest ecology and management, vol 406 (15 December 2017)
PermalinkPerformance analysis of BDS/GPS precise point positioning with undifferenced ambiguity resolution / Min Wang in Advances in space research, vol 60 n° 12 (15 December 2017)
PermalinkAbove-bottom biomass retrieval of aquatic plants with regression models and SfM data acquired by a UAV platform – A case study in Wild Duck Lake Wetland, Beijing, China / Ran Jing in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)
PermalinkAlgebraic method to speed up robust algorithms: example of laser-scanned point clouds / B. Palancz in Survey review, vol 49 n° 357 (December 2017)
PermalinkAn effective ensemble classification framework using random forests and a correlation based feature selection technique / Dibyajyoti Chutia in Transactions in GIS, vol 21 n° 6 (December 2017)
PermalinkArea-based estimation of growing stock volume in Scots pine stands using ALS and airborne image-based point clouds / Paweł Hawryło in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 5 (December 2017)
PermalinkBuilding extraction from fused LiDAR and hyperspectral data using Random Forest Algorithm / Saeid Parsian in Geomatica, vol 71 n° 4 (December 2017)
PermalinkCongruence analysis of geodetic networks, hypothesis tests versus model selection by information criteria / Rüdiger Lehmann in Journal of applied geodesy, vol 11 n° 4 (December 2017)
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