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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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Ajustement en bloc des données de stations totales et de récepteurs GNSS dans les études de déformation / Joël Van Cranenbroeck in XYZ, n° 171 (juin 2022)
[article]
Titre : Ajustement en bloc des données de stations totales et de récepteurs GNSS dans les études de déformation Type de document : Article/Communication Auteurs : Joël Van Cranenbroeck, Auteur ; Nicolas Van Cranenbroeck, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 25 - 32 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie
[Termes IGN] auscultation d'ouvrage
[Termes IGN] compensation par bloc
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] modèle fonctionnel
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] surveillance d'ouvrage
[Termes IGN] tachéomètre électroniqueRésumé : (Auteur) En 1988, le département de la géodésie de l’Institut géographique national de Belgique décida de contribuer aux relevés topographiques des zones urbaines en proposant deux innovations originales. Les nouvelles bases de données SIG urbaines bénéficiaient à cette époque d’un grand engouement de la part des pouvoirs publics. En général, les méthodes photogrammétriques étaient plébiscitées pour leur efficacité en termes de réalisation, mais au niveau de la qualité de la restitution ainsi que de l’interprétation des objets spatiaux, on était loin des espérances. Il était donc toujours indispensable de recourir à la topographie, non seulement pour améliorer la précision de certaines zones, mais également pour la mise à jour de ces bases de données année après année. La topographie avait vu également son évolution technique s’améliorer avec les nouvelles stations totales et les systèmes de traitement des données sur base de codage des informations attributaires des points, lignes et surfaces. Numéro de notice : A2022-522 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101067
in XYZ > n° 171 (juin 2022) . - pp 25 - 32[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2022021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Analysis of structure from motion and airborne laser scanning features for the evaluation of forest structure / Alejandro Rodríguez-Vivancos in European Journal of Forest Research, vol 141 n° 3 (June 2022)
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[article]
Titre : Analysis of structure from motion and airborne laser scanning features for the evaluation of forest structure Type de document : Article/Communication Auteurs : Alejandro Rodríguez-Vivancos, Auteur ; José Antonio Manzanera, Auteur ; Susana Martín-Fernández, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 447 - 465 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse de variance
[Termes IGN] Bootstrap (statistique)
[Termes IGN] diamètre à hauteur de poitrine
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] erreur d'échantillon
[Termes IGN] Espagne
[Termes IGN] forêt inéquienne
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] Pinus sylvestris
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] structure d'un peuplement forestier
[Termes IGN] structure-from-motionRésumé : (auteur) Airborne Laser Scanning (ALS) is widely extended in forest evaluation, although photogrammetry-based Structure from Motion (SfM) has recently emerged as a more affordable alternative. Return cloud metrics and their normalization using different typologies of Digital Terrain Models (DTM), either derived from SfM or from private or free access ALS, were evaluated. In addition, the influence of the return density (0.5–6.5 returns m-2) and the sampling intensity (0.3–3.4%) on the estimation of the most common stand structure variables were also analysed. The objective of this research is to gather all these questions in the same document, so that they serve as support for the planning of forest management. This study analyses the variables collected from 60 regularly distributed circular plots (r = 18 m) in a 150-ha of uneven-aged Scots pine stand. Results indicated that both ALS and SfM can be equally used to reduce the sampling error in the field inventories, but they showed differences when estimating the stand structure variables. ALS produced significantly better estimations than the SfM metrics for all the variables of interest, as well as the ALS-based normalization. However, the SfM point cloud produced better estimations when it was normalized with its own DTM, except for the dominant height. The return density did not have significant influence on the estimation of the stand structure variables in the range studied, while higher sampling intensities decreased the estimation errors. Nevertheless, these were stabilized at certain intensities depending on the variance of the stand structure variable. Numéro de notice : A2022-417 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s10342-022-01447-7 Date de publication en ligne : 12/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10342-022-01447-7 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100780
in European Journal of Forest Research > vol 141 n° 3 (June 2022) . - pp 447 - 465[article]Artificial intelligence techniques in extracting building and tree footprints using aerial imagery and LiDAR data / Saeideh Sahebi Vayghan in Geocarto international, vol 37 n° 10 ([01/06/2022])
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[article]
Titre : Artificial intelligence techniques in extracting building and tree footprints using aerial imagery and LiDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Saeideh Sahebi Vayghan, Auteur ; Mohammad Salmani, Auteur ; Neda Ghasemkhanic, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 2967 - 2995 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] empreinte
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] Inférence floue
[Termes IGN] morphologie mathématiqueRésumé : (auteur) One of the most important considerations in urban environments is the extraction of urban objects, with a high automation level. This study aims to present a new method which uses aerial images and LiDAR data to extract buildings and trees footprint in urban areas. In this study, high-elevation objects were extracted from the LiDAR data using the developed scan labeling method, and then the classification methods of Neural Networks (NN), Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) and Genetic Based K-Means algorithm (GBKMs) were used to separate buildings and trees and with the purpose of evaluating their performance. The features used for the classification were extracted from aerial images and LiDAR data, and the training data for the classification were selected automatically. Mathematical morphology functions were also used to process the classification results. The results show that NN and the ANFIS are more effective than the genetic-based K-Means algorithm in detecting small and large buildings. Numéro de notice : A2022-596 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2020.1844311 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1844311 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101300
in Geocarto international > vol 37 n° 10 [01/06/2022] . - pp 2967 - 2995[article]Assessing and mapping landslide susceptibility using different machine learning methods / Osman Orhan in Geocarto international, vol 37 n° 10 ([01/06/2022])
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[article]
Titre : Assessing and mapping landslide susceptibility using different machine learning methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Osman Orhan, Auteur ; Suleyman Sefa Bilgilioglu, Auteur ; Zehra Kaya, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 2795 - 2820 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] lithologie
[Termes IGN] pente
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] TurquieRésumé : (auteur) The main aim of the present study was to produce and compare landslide susceptibility maps by using five machine learning techniques, namely, artificial neural network (ANN), logistic regression (LR), support vector machine (SVM), random forest (RF) and, classification and regression tree (CART). The study area was determined as the Arhavi-Kabisre river basin, a region in which the most landslide incidents occur in Turkey. Firstly, a landslide inventory was produced by identifying a total of 252 landslides. Secondly, a total of 11 landslide conditioning factors were considered for the landslide susceptibility mapping. Subsequently, the five machine learning techniques were constructed with the help of the training dataset for the landslide susceptibility maps. Finally, the receiver operating characteristic (ROC), sensitivity, specificity, F-measure, accuracy and kappa index were applied to compare and validate the performance of the five machine learning techniques. Numéro de notice : A2022-594 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2020.1837258 Date de publication en ligne : 30/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1837258 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101298
in Geocarto international > vol 37 n° 10 [01/06/2022] . - pp 2795 - 2820[article]Beyond single receptive field: A receptive field fusion-and-stratification network for airborne laser scanning point cloud classification / Yongqiang Mao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 188 (June 2022)
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[article]
Titre : Beyond single receptive field: A receptive field fusion-and-stratification network for airborne laser scanning point cloud classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongqiang Mao, Auteur ; Kaiqiang chen, Auteur ; Wenhui Diao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 45 - 61 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données laser
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] représentation parcimonieuse
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] stratification de données
[Termes IGN] voxelRésumé : (Auteur) The classification of airborne laser scanning (ALS) point clouds is a critical task of remote sensing and photogrammetry fields. Although recent deep learning-based methods have achieved satisfactory performance, they have ignored the unicity of the receptive field, which makes the ALS point cloud classification remain challenging for the distinguishment of the areas with complex structures and extreme scale variations. In this article, for the objective of configuring multi-receptive field features, we propose a novel receptive field fusion-and-stratification network (RFFS-Net). With a novel dilated graph convolution (DGConv) and its extension annular dilated convolution (ADConv) as basic building blocks, the receptive field fusion process is implemented with the dilated and annular graph fusion (DAGFusion) module, which obtains multi-receptive field feature representation through capturing dilated and annular graphs with various receptive regions. The stratification of the receptive fields with point sets of different resolutions as the calculation bases is performed with Multi-level Decoders nested in RFFS-Net and driven by the multi-level receptive field aggregation loss (MRFALoss) to drive the network to learn in the direction of the supervision labels with different resolutions. With receptive field fusion-and-stratification, RFFS-Net is more adaptable to the classification of regions with complex structures and extreme scale variations in large-scale ALS point clouds. Evaluated on the ISPRS Vaihingen 3D dataset, our RFFS-Net significantly outperforms the baseline (i.e. PointConv) approach by 5.3% on mF1 and 5.4% on mIoU, accomplishing an overall accuracy of 82.1%, an mF1 of 71.6%, and an mIoU of 58.2%. The experiments show that our RFFS-Net achieves a new state-of-the-art classification performance on powerline, car, and fence classes. Furthermore, experiments on the LASDU dataset and the 2019 IEEE-GRSS Data Fusion Contest dataset show that RFFS-Net achieves a new state-of-the-art classification performance. The code is available at github.com/WingkeungM/RFFS-Net. Numéro de notice : A2022-273 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2022.03.019 Date de publication en ligne : 07/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.03.019 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100532
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 188 (June 2022) . - pp 45 - 61[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2022061 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2022063 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2022062 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Characteristics of disease maps of zoonoses: A scoping review and a recommendation for a reporting guideline for disease maps / Inthuja Selvaratnam in Cartographica, vol 57 n° 2 (Summer 2022)
PermalinkCombination of Sentinel-1 and Sentinel-2 data for tree species classification in a Central European biosphere reserve / Michael Lechner in Remote sensing, vol 14 n° 11 (June-1 2022)
PermalinkContext-aware network for semantic segmentation toward large-scale point clouds in urban environments / Chun Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 6 (June 2022)
PermalinkDART-Lux: An unbiased and rapid Monte Carlo radiative transfer method for simulating remote sensing images / Yingjie Wang in Remote sensing of environment, vol 274 (June 2022)
PermalinkDetecting interchanges in road networks using a graph convolutional network approach / Min Yang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 6 (June 2022)
PermalinkDetecting spatiotemporal traffic events using geosocial media data / Shishuo Xu in Computers, Environment and Urban Systems, vol 94 (June 2022)
PermalinkExploring the spatial disparity of home-dwelling time patterns in the USA during the COVID-19 pandemic via Bayesian inference / Xiao Huang in Transactions in GIS, vol 26 n° 4 (June 2022)
PermalinkExtracting the urban landscape features of the historic district from street view images based on deep learning: A case study in the Beijing Core area / Siming Yin in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 6 (June 2022)
PermalinkFeature-selection high-resolution network with hypersphere embedding for semantic segmentation of VHR remote sensing images / Hanwen Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 6 (June 2022)
PermalinkGIS and machine learning for analysing influencing factors of bushfires using 40-year spatio-temporal bushfire data / Wanqin He in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 6 (June 2022)
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