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Network-based estimation of time-dependent noise in GPS position time series / Ksenia Dimitrieva in Journal of geodesy, vol 89 n° 6 (June 2015)
[article]
Titre : Network-based estimation of time-dependent noise in GPS position time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Ksenia Dimitrieva, Auteur ; Paul Segall, Auteur ; Charles DeMets, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 591 - 606 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] bruit rose
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] réseau géodésique local
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] signal GPS
[Termes IGN] vitesseRésumé : (auteur) Some estimates of GPS velocity uncertainties are very low, Numéro de notice : A2015-351 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-015-0801-9 Date de publication en ligne : 24/03/2015 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-015-0801-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76736
in Journal of geodesy > vol 89 n° 6 (June 2015) . - pp 591 - 606[article]Novel integration strategy for GNSS-aided inertial integrated navigation / Kun Qian in Geomatica, vol 69 n° 2 (June 2015)
[article]
Titre : Novel integration strategy for GNSS-aided inertial integrated navigation Type de document : Article/Communication Auteurs : Kun Qian, Auteur ; Jian-Guo Wang, Auteur ; Baoxin Hu, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 217 - 230 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes IGN] couplage GNSS-INS
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] GNSS assisté pour la navigation
[Termes IGN] GPS-INS
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] navigation inertielleRésumé : (auteur) Le mécanisme d'intégration conventionnel du système de positionnement et de navigation inertiel intégré assisté par GNSS (Global Navigation Satellite Systems) se base principalement sur la transmission continue des extrants de la mécanisation de navigation, des modèles d'erreurs associés pour les paramètres de navigation, des biais des unités de mesure inertielle (UMI) et des mesures d'erreurs. Son importante dépendance aux caractéristiques d'erreur a priori des capteurs inertiels est affectée par les UMI peu coûteuses, p. ex., les UMI MEMS, en raison de leur performance faible et instable. Cet article est sur la piste d'une avancée majeure dans le cadre d'une stratégie d'intégration compacte et générale qui restructure le filtre Kalman en déployant un modèle systémique basé sur la cinématique tridimensionnelle d'un corps rigide et en effectuant des mises à jour des mesures à l'aide de toutes les données comprises dans les mesures de l'UMI. Ce nouveau filtre Kalman UMI/GNSS estime directement les paramètres de navigation plutôt que les états des erreurs. Il permet d'utiliser directement les données brutes fournies par l'UMI en tant que mesures pour mettre à jour le filtre Kalman au lieu d'utiliser le calcul de navigation inertiel libre dans le mécanisme d'intégration conventionnel. Cette manière de faire assure que tous les capteurs d'un système ne peuvent plus être distingués en tant que capteurs principal ou secondaire. La stratégie d'intégration proposée peut grandement augmenter la durabilité des systèmes de navigation peu coûteux dans les environnements GNSS où il y a peu de satellites ou ceux dépourvus de GNSS, comparativement au mécanisme conventionnel d'intégration de navigation inertielle basé sur les états d'erreurs. Les solutions post-traitées sont présentées pour démontrer le succès de la stratégie proposée de navigation intégrée à multiples capteurs. Numéro de notice : A2015-393 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.5623/cig2015-205 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2015-205 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76868
in Geomatica > vol 69 n° 2 (June 2015) . - pp 217 - 230[article]Object detection in optical remote sensing images based on weakly supervised learning and high-level feature learning / Junwei Han in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 6 (June 2015)
[article]
Titre : Object detection in optical remote sensing images based on weakly supervised learning and high-level feature learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Junwei Han, Auteur ; Dingwen Zhang, Auteur ; Gong Cheng, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 3325 - 3337 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage semi-dirigé
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] moteur d'inférenceRésumé : (Auteur) The abundant spatial and contextual information provided by the advanced remote sensing technology has facilitated subsequent automatic interpretation of the optical remote sensing images (RSIs). In this paper, a novel and effective geospatial object detection framework is proposed by combining the weakly supervised learning (WSL) and high-level feature learning. First, deep Boltzmann machine is adopted to infer the spatial and structural information encoded in the low-level and middle-level features to effectively describe objects in optical RSIs. Then, a novel WSL approach is presented to object detection where the training sets require only binary labels indicating whether an image contains the target object or not. Based on the learnt high-level features, it jointly integrates saliency, intraclass compactness, and interclass separability in a Bayesian framework to initialize a set of training examples from weakly labeled images and start iterative learning of the object detector. A novel evaluation criterion is also developed to detect model drift and cease the iterative learning. Comprehensive experiments on three optical RSI data sets have demonstrated the efficacy of the proposed approach in benchmarking with several state-of-the-art supervised-learning-based object detection approaches. Numéro de notice : A2015 - 283 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2374218 Date de publication en ligne : 18/12/2014 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2374218 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76400
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 6 (June 2015) . - pp 3325 - 3337[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015061 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Outlier Detection by means of Monte Carlo Estimation including resistant Scale Estimation / Christian Marx in Journal of applied geodesy, vol 9 n° 2 (June 2015)
[article]
Titre : Outlier Detection by means of Monte Carlo Estimation including resistant Scale Estimation Type de document : Article/Communication Auteurs : Christian Marx, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 123 - 142 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes de référence et réseaux
[Termes IGN] compensation par moindres carrés
[Termes IGN] détection d'anomalie
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] valeur aberranteRésumé : (auteur) The identification of outliers in measurement data is hindered if they are present in leverage points as well as in rest of the data. A promising method for their identification is the Monte Carlo estimation (MCE), which is subject of the present investigation. In MCE the data are searched for data subsamples without leverage outliers and with few (or no) non-leverage outliers by a random generation of subsamples. The required number of subsamples by which several of such subsamples are generated with a given probability is derived. Each generated subsample is rated based on the residuals resulting from an adjustment. By means of a simulation it is shown that a least squares adjustment is suitable. For the rating of the subsamples, the sum of squared residuals is used as a measure of the fit. It is argued that this (unweighted) sum is also appropriate if data have unequal weights. An investigation of the robustness of a final Bayes estimation with the result of the Monte Carlo search as prior information reveals its inappropriateness. Furthermore, the case of an unknown variance factor is considered. A simulation for different scale estimators for the variance factor shows their impracticalness. A new resistant scale estimator is introduced which is based on a generalisation of the median absolut deviation. Taking into account the results of the investigations, a new procedure for MCE considering a scale estimation is proposed. Finally, this method is tested by simulation. MCE turns out to be more reliable in the identification of outliers than a conventional resistant estimation method. Numéro de notice : A2015-392 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1515/jag-2014-0029 En ligne : http://www.degruyter.com/view/j/jag.2014.9.issue-2/jag-2014-0029/jag-2014-0029.x [...] Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76863
in Journal of applied geodesy > vol 9 n° 2 (June 2015) . - pp 123 - 142[article]Real-time GPS precise point positioning-based precipitable water vapor estimation for rainfall monitoring and forecasting / Junbo Shi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 6 (June 2015)
[article]
Titre : Real-time GPS precise point positioning-based precipitable water vapor estimation for rainfall monitoring and forecasting Type de document : Article/Communication Auteurs : Junbo Shi, Auteur ; Chaoqian Xu, Auteur ; Jiming Guo, Auteur ; Yang Gao, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 3452 - 3459 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] positionnement cinématique en temps réel
[Termes IGN] positionnement par GPS
[Termes IGN] positionnement ponctuel précis
[Termes IGN] précipitation
[Termes IGN] prévision météorologique
[Termes IGN] surveillance météorologique
[Termes IGN] vapeur d'eauRésumé : (Auteur) GPS-based precipitable water vapor (PWV) estimation has been proven as a cost-effective approach for numerical weather prediction. Most previous efforts focus on the performance evaluation of post-processed GPS-derived PWV estimates using International GNSS Service (IGS) satellite products with at least 3-9-h latency. However, the suggested timeliness for meteorological nowcasting is 5-30 min. Therefore, the latency has limited the GPS-based PWV estimation in real-time meteorological nowcasting. The limitation has been overcome since April 2013 when IGS released real-time GPS orbit and clock products. This becomes the focus of this paper, which investigates real-time GPS precise point positioning (PPP)-based PWV estimation and its potential for rainfall monitoring and forecasting. This paper first evaluates the accuracy of IGS CLK90 real-time orbit and clock products. Root-mean-square (RMS) errors of Numéro de notice : A2015-279 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2377041 Date de publication en ligne : 22/12/2014 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2377041 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76390
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 6 (June 2015) . - pp 3452 - 3459[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015061 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Eliminating diffraction effects during multi-frequency correction in global navigation satellite systems / M.V. Tinin in Journal of geodesy, vol 89 n° 5 (May 2015)PermalinkMinimal detectable outliers as measures of reliability / Karl Rudolf Koch in Journal of geodesy, vol 89 n° 5 (May 2015)PermalinkA probabilistic eco-hydrological model to predict the effects of climate change on natural vegetation at a regional scale / Jan-Philip M. Witte in Landscape ecology, vol 30 n° 5 (May 2015)PermalinkSpectral–spatial classification for hyperspectral data using rotation forests with local feature extraction and markov random fields / Junshi Xia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 5 (mai 2015)PermalinkCarrier-phase ambiguity resolution: Handling the biases for improved triple-frequency PPP convergence / Denis Laurichesse in GPS world, vol 26 n° 4 (April 2015)PermalinkRegional vertical total electron content (VTEC) modeling together with satellite and receiver differential code biases (DCBs) using semi-parametric multivariate adaptive regression B-splines (SP-BMARS) / Murat Durmaz in Journal of geodesy, vol 89 n° 4 (April 2015)PermalinkThe guided bilateral filter: When the joint/cross bilateral filter becomes robust / Laurent Caraffa in IEEE Transactions on image processing, vol 24 n° 4 (April 2015)PermalinkForest inventory attribute estimation using airborne laser scanning, aerial stereo imagery, radargrammetry and interferometry–Finnish experiences of the 3D techniques / Markus Holopainen in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 W4 (March 2015)PermalinkRoad marking extraction using a model&data-driven RJ-MCMC / Alexandre Hervieu in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 W4 (March 2015)PermalinkChamp de vitesse GPS du Nord-Est de la France : apport des stations permanentes pour une précision submillimétrique / Eric Henrion in XYZ, n° 142 (mars - mai 2015)PermalinkEvaluating the utility of the medium-spatial resolution Landsat 8 multispectral sensor in quantifying aboveground biomass in uMgeni catchment, South Africa / Timothy Dube in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 101 (March 2015)PermalinkLevelling co-located GNSS and tide gauge stations using GNSS reflectometry / Alvaro Santamaria Gomez in Journal of geodesy, vol 89 n° 3 (March 2015)PermalinkPrecise point positioning using multi-constellation GNSS observations for kinematic applications / Mahmoud Abd-El-Rahman in Journal of applied geodesy, vol 9 n° 1 (March 2015)PermalinkReview and principles of PPP-RTK methods / Peter J.G. Teunissen in Journal of geodesy, vol 89 n° 3 (March 2015)PermalinkSequential estimation of surface water mass changes from daily satellite gravimetry data / Guillaume L. Ramilien in Journal of geodesy, vol 89 n° 3 (March 2015)PermalinkSupervised spectral–spatial hyperspectral image classification with weighted markov random fields / Le Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 3 (March 2015)PermalinkJoint segmentation of multiple GPS coordinate series / Julien Gazeaux in Journal de la Société Française de Statistique, vol 156 n° 4 ([01/02/2015])PermalinkLiDAR strip adjustment using multifeatures matched with aerial images / Yongjun Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)PermalinkSpatio-temporal building population estimation for highly urbanized areas using GIS: spatio-temporal building population estimation / Konstantin Greger in Transactions in GIS, vol 19 n° 1 (February 2015)PermalinkGalileo orbit determination using combined GNSS and SLR observations / Stefan Hackel in GPS solutions, vol 19 n° 1 (January 2015)Permalink