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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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A rapid assessment method for earthquake-induced landslide casualties based on GIS and logistic regression model / Yuqian Dai in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
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[article]
Titre : A rapid assessment method for earthquake-induced landslide casualties based on GIS and logistic regression model Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuqian Dai, Auteur ; Xianfu Bai, Auteur ; Gaozhong Nie, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 222 - 248 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] secours d'urgence
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) The accuracy of rapid earthquake assessment and the emergency assessment system for earthquake-induced damages could be substantially enhanced if the casualties triggered by earthquake-induced geological disasters, such as landslides, are subjected to comprehensive scientific evaluation. However, no credible solution for this purpose has been formulated yet. This study suggests a three-step rapid assessment method designed for earthquake-induced landslide casualties based on the GIS and an associated logistic regression model, as follows: (1) Partition of the region to be evaluated as a 1 km × 1 km grid in the GIS, with assignment of a certain amount of population to each of the grid cells as its population attribute. (2) Calculation of the death rate for each grid cell based upon its earthquake-induced landslide susceptibility attribute using the logistic regression model. (3) The earthquake-induced landslide casualties are first determined for each of the kilometer grid cells, and then for the entire region under evaluation. The proposed method was implemented to test the assessment of earthquake-induced landslide casualties in three earthquake-stricken regions. The study reveals the feasibility of the extensibility and applicability of the proposed rapid assessment method for earthquake-induced landslide casualties, and its suitability for similar assessments and calculations of other regions. Numéro de notice : A2022-036 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2021.2017022 Date de publication en ligne : 29/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2021.2017022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99367
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 222 - 248[article]
Titre : Registration of heterogenous data for urban modeling Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Rahima Djahel, Auteur ; Pascal Monasse, Directeur de thèse ; Bruno Vallet , Directeur de thèse
Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole des Ponts ParisTech Année de publication : 2022 Projets : BIOM / Vallet, Bruno Importance : 160 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur à l'École des Ponts ParisTech, spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] espace intérieur
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] primitive géométrique
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segment de droiteIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette thèse fait partie du projet Modelisation Intérieur/Extérieur de Bâtiments (BIOM) qui vise à la modélisation automatique et simultanée de l’intérieur et de l’extérieur de bâtiments à partir de données hétérogènes. L'hétérogénéité est à la fois dans le type de données (image et Light Detection and Ranging (LiDAR)) et la plate-forme d'acquisition: acquisition terrestre intérieure/extérieure ou aérienne. Le premier enjeu d'une telle modélisation est donc de recaler précisément ces données. Les travaux menés ont confirmé que l'environnement et le type de données conditionnent le choix de l'algorithme de recalage. Notre contribution consiste à exploiter les propriétés fondamentales des données et des plateformes d'acquisition afin de proposer des solutions potentielles à tous les problèmes de recalage rencontrés par le projet. Comme dans un environnement de bâtiments la plupart des objets sont composés de primitives géométriques (polygones planaires, lignes droites, ouvertures), nous avons choisi d'introduire des algorithmes de recalage reposant sur ces primitives. L'idée de base de ces algorithmes consiste en la définition d'une énergie globale entre les primitives extraites à partir des jeux de données à recaler et la proposition d'une méthode robuste pour optimiser cette énergie basée sur le paradigme RANSAC. Notre contribution va de la proposition de méthodes robustes pour extraire les primitives sélectionnées à l'intégration de ces primitives dans un cadre de recalage efficace. Nos solutions ont dépassé les limites des algorithmes existants et ont prouvé leur efficacité pour résoudre les problèmes rencontrés par le projet, tels que le recalage intérieur/extérieur, le recalage d'image/LiDAR et le recalage aérien/terrestre. Note de contenu : 1. Context and research problem
1.1 Introduction
1.2 BIOM project
1.3 Objectives
1.4 Building Information Modeling
1.5 Registration problem
1.6 Images registration
1.7 Point clouds registration
1.8 Contributions
1.9 Thesis outline
1.10 Publication List
2. Data description
2.1 Introduction
2.2 Image data
2.3 LiDAR data
2.4 Conclusion
3. Primitives detection
3.1 Introduction
3.2 Classification of primitives extraction methods
3.3 Performance evaluation
3.4 Planar polygons extraction
3.5 3D line segment detection from LIDAR data
3.6 3D lines segments detection and reconstruction from image data
3.7 Openings detection
3.8 Conclusion
4. Indoor/Outdoor Registration
4.1 Introduction
4.2 State of the art
4.3 Data
4.4 Planar polygons based registration
4.5 Openings based registration
4.6 Hybrid solution
4.7 Conclusion
5. Image/LiDAR data Registration 104
5.1 Introduction
5.2 State of the art
5.3 Overview and contributions
5.4 3D Segment Extraction
5.5 3D segments based registration
5.6 Iterative Closest Line (ICL)
5.7 Evaluation and discussion
5.8 Conclusion
6. Aerial/Terrestrial registration
6.1 Introduction
6.2 State of the art
6.3 3D segment extraction from heterogeneous image data
6.4 3D segments based algorithm adaptation
6.5 Evaluation and discussion
6.6 Conclusion
7. Conclusion
7.1 Contributions
7.2 Future work
Appendices
A. Implementation
B. MLSD ImprovementNuméro de notice : 26842 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : ENPC : 2022 Organisme de stage : Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge LIGM nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 30/08/2022 En ligne : https://pastel.hal.science/tel-03764907/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101526 Remise en forme des données géographiques des biotopes en milieu ouvert du Luxembourg / Alexandre Nghien (2022)
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Titre : Remise en forme des données géographiques des biotopes en milieu ouvert du Luxembourg : développement d’un plugin QGIS de filtrages attributaires Type de document : Mémoire Auteurs : Alexandre Nghien, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 53 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] analyse fonctionnelle (produit)
[Termes IGN] base de données naturalistes
[Termes IGN] biotope
[Termes IGN] format Shapefile
[Termes IGN] Luxembourg
[Termes IGN] milieu géographique
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] module d'extension
[Termes IGN] protocole
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] QGISIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) L’Administration de la nature et des forêts du Luxembourg s’occupe chaque année de la surveillance d’une partie des biotopes du pays. Les informations relatives à cette surveillance des biotopes en milieu ouvert des années 2016 à 2020 ont vocation à être importées dans la base de données « Espaces Naturels » du Luxembourg. Cependant, elles comportent des différences significatives entre elles du point de vue de la forme de tableau attributaire ainsi que de nombreuses erreurs géométriques, topologiques et attributaires. Le premier objectif du projet est donc de proposer un protocole de remise en forme, viable sur le long terme, gérant la plupart des exceptions et erreurs possibles et de l’appliquer pour remettre en forme les données géographiques des biotopes en milieu ouvert. L’Union Européenne demande chaque année au Grand-Duché du Luxembourg et particulièrement à l’Administration de la nature et des forêts, des statistiques sur la répartition et l’évolution de leurs biotopes. Un des grands projets de l’administration est d’obtenir à terme une application fonctionnelle de traitement statistique sur les biotopes. Le second objectif du projet est de proposer une maquette opérationnelle d’un plugin QGIS, afin d’effectuer des traitements statistiques sur des couches shapefiles, après filtrage attributaire et requêtes spatiales. Note de contenu : Introduction
1. Préparation du protocole de remise en forme des données géographiques des biotopes en milieu ouvert
1.1 Différentes approches, contraintes et portées du protocole
1.2 Analyse des données et tests
1.3 Mise en place d’un premier protocole et étapes à suivre
2. Résolution, implémentation et application des étapes du protocole
2.1 Résolution des 7 étapes du protocole
2.2 Protocole applicatif et chaîne de traitement
2.3 Applications, statistiques et mise en perspective du protocole
3. Développement d’un plugin de traitements statistiques de biotopes
3.1 Reformulation du besoin, analyse fonctionnelle et portée
3.2 Solutions techniques proposées et solution retenue
3.3 Evolution et mise en perspective
ConclusionNuméro de notice : 26870 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Administration de la nature et des forêts Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101699 Documents numériques
en open access
Remise en forme des données géographiques des biotopes en milieu ouvert du Luxembourg... - pdf auteurAdobe Acrobat PDFReplication and the search for the laws in the geographic sciences / Peter Kedron in Annals of GIS, vol 28 n° 1 (January 2022)
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[article]
Titre : Replication and the search for the laws in the geographic sciences Type de document : Article/Communication Auteurs : Peter Kedron, Auteur ; Joseph Holler, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 45 - 56 Note générale : bibliographe Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] géographie
[Termes IGN] hétérogénéité spatiale
[Termes IGN] ligne de base
[Termes IGN] phénomène géographique
[Termes IGN] réplication
[Termes IGN] reproductibilité
[Termes IGN] varianceRésumé : (auteur) Replication is a means of assessing the credibility and generalizability of scientific results, whereby subsequent studies independently corroborate the findings of initial research. In the study of geographic phenomena, a distinct form of replicability is particularly important – whether a result obtained in one geographic context applies in another geographic context. However, the laws of geography suggest that it may be challenging to use replication to assess the credibility of findings across space and to identify new laws. Many geographic phenomena are spatially heterogeneous, which implies they exhibit uncontrolled variance across the surface of the earth and lack a characteristic mean. When a phenomenon is spatially heterogeneous, it may be difficult or impossible to establish baselines or rules for study-to-study comparisons. At the same time, geographic observations are typically spatially dependent, which makes it difficult to isolate the effects of interest for cross-study comparison. In this paper, we discuss how laws describing the spatial variation of phenomena may influence the use of replication in geographic research. Developing a set of shared principles for replication assessment based on fundamental laws of geography is a prerequisite for adapting replication standards to meet the needs of disciplinary subfields while maintaining a shared analytical foundation for convergent spatial research. Numéro de notice : A2022-188 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : https://doi.org/10.1080/19475683.2022.2027011 Date de publication en ligne : 17/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475683.2022.2027011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99916
in Annals of GIS > vol 28 n° 1 (January 2022) . - pp 45 - 56[article]
Titre : Reshaping perception for autonomous driving with semantic keypoints Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lorenzo Bertoni, Auteur Editeur : Lausanne : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL Année de publication : 2022 Importance : 177 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur ès Sciences, Ecole Polytechnique Fédérale de LausanneLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de piéton
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] système multi-agents
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (auteur) The field of artificial intelligence is set to fuel the future of mobility by driving forward the transition from advanced driver-assist systems to fully autonomous vehicles (AV). Yet the current technology, backed by cutting-edge deep learning techniques, still leads to fatal accidents and does not convey trust. Current frameworks for 3D perception tasks, such as 3D object detection, are not adequate as they (i) do not generalize well to new scenarios, (ii) do not take into account measures of confidence in their predictions, and (iii) are not suitable for large-scale deployment as mainly based on costly LiDAR sensors. This doctoral thesis aims to study vision-based deep learning frameworks that can accurately perceive the world in 3D and generalize to new scenarios. We propose to escape the pixel domain using semantic keypoints, a sparse representation for every object in the scene containing meaningful information for 2D and 3D reasoning. The low-dimensionality enables downstream neural networks to focus on essential elements in the scene and improve their generalization capabilities. Furthermore, driven by the limitation of deep learning architectures outputting point estimates, we study how to estimate a confidence interval for each prediction. In particular, we emphasize vulnerable road users, such as pedestrians and cyclists, and explicitly address the long tail of 3D pedestrian detection to contribute to the safety of our roads. We further show the efficacy of our framework on multiple real-world domains by (a) integrating it in an existing AV pipeline, (b) detecting human-robot eye contact in real-world scenarios, and (c) helping verify the compliance of safety measures in the case of the COVID-19 outbreak. Finally, we publicly release the source code of all our projects and develop a unified library to contribute to an open science mission. Note de contenu : 1- Introduction
2- Semantic keypoints detection
3- Monocular 3D pedestrian localization and uncertainty estimation
4- Tackling the long tail of 3D pedestrian localization with stereo cameras
5- Autonomous driving applications of pedestrian 3D detection
6- Detecting pedestrians attention: Human-robot eye contact in the wild
7- Beyond autonomous driving: Social interactions and social distancing
8- ConclusionNuméro de notice : 24077 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Sciences : EPFL : 2022 DOI : 10.5075/epfl-thesis-10072 En ligne : https://doi.org/10.5075/epfl-thesis-10072 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102212 Robust approach for urban road surface extraction using mobile laser scanning 3D point clouds / Abdul Nurunnabi (2022)
PermalinkRobust GNSS carrier phase-based position and attitude estimation theory and applications / Daniel Arias Medina (2022)
PermalinkPermalinkPermalinkSelf-attention and generative adversarial networks for algae monitoring / Nhut Hai Huynh in European journal of remote sensing, vol 55 n° 1 (2022)
PermalinkSemantic segmentation of high-resolution remote sensing images based on a class feature attention mechanism fused with Deeplabv3+ / Zhimin Wang in Computers & geosciences, vol 158 (January 2022)
PermalinkSenRVM: A multi-modal deep learning regression methodology for continuous vegetation monitoring with dense temporal NDVI time series / Anatol Garioud (2022)
PermalinkSimulation of the meltwater under different climate change scenarios in a poorly gauged snow and glacier-fed Chitral River catchment (Hindukush region) / Huma Hayat in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])
PermalinkSpatial distribution of lead (Pb) in soil: a case study in a contaminated area of the Czech Republic / Nicolas Francos in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
PermalinkPermalinkTowards sustainable forestry: Using a spatial Bayesian belief network to quantify trade-offs among forest-related ecosystem services / Catherine Frizzle in Journal of Environmental Management, vol 301 ([01/01/2022])
PermalinkTowards synthetic sensing for smart cities : a machine/deep learning-based approach / Faraz Malik Awan (2022)
PermalinkTowards urban flood susceptibility mapping using data-driven models in Berlin, Germany / Omar Seleem in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
PermalinkPermalinkUnderstory plant community responses to widespread spruce mortality in a subalpine forest / Trevor A. Carter in Journal of vegetation science, vol 33 n° 1 (January 2022)
PermalinkUnsupervised generative models for data analysis and explainable artificial intelligence / Mohanad Abukmeil (2022)
PermalinkUse of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission / Nicolas Gasnier (2022)
PermalinkPermalinkApplication of a hand-held LiDAR scanner for the urban cadastral detail survey in digitized cadastral area of Taiwan urban city / Shih-Hong Chio in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)
PermalinkEfficient occluded road extraction from high-resolution remote sensing imagery / Dejun Feng in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)
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