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Titre : Planar maps, random walks and circle packing : École d'été de probabilités de Saint-Flour XLVIII - 2018 Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Asaf Nachmias, Éditeur scientifique Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2020 Collection : Lecture notes in Mathematics num. 2243 Importance : 120 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-27968-4 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] arbre aléatoire
[Termes IGN] fonction harmonique
[Termes IGN] graphe planaire
[Termes IGN] modèle de MarkovIndex. décimale : 23.60 Statistiques et probabilités Résumé : (Editeur) This open access book focuses on the interplay between random walks on planar maps and Koebe’s circle packing theorem. Further topics covered include electric networks, the He–Schramm theorem on infinite circle packings, uniform spanning trees of planar maps, local limits of finite planar maps and the almost sure recurrence of simple random walks on these limits. One of its main goals is to present a self-contained proof that the uniform infinite planar triangulation (UIPT) is almost surely recurrent. Full proofs of all statements are provided. A planar map is a graph that can be drawn in the plane without crossing edges, together with a specification of the cyclic ordering of the edges incident to each vertex. One widely applicable method of drawing planar graphs is given by Koebe’s circle packing theorem (1936). Various geometric properties of these drawings, such as existence of accumulation points and bounds on the radii, encode important probabilistic information, such as the recurrence/transience of simple random walks and connectivity of the uniform spanning forest. This deep connection is especially fruitful to the study of random planar maps. The book is aimed at researchers and graduate students in mathematics and is suitable for a single-semester course; only a basic knowledge of graduate level probability theory is assumed. Note de contenu : 1. Introduction
1.1 The Circle Packing Theorem
1.2 Probabilistic Applications
2. Random Walks and Electric Networks
2.1 Harmonic Functions and Voltages
2.2 Flows and Currents
2.3 The Effective Resistance of a Network
2.4 Energy
2.5 Infinite Graphs
2.6 Random Paths
2.7 Exercises
3. The CirclePacking Theorem
3.1 Planar Graphs, Maps and Embeddings
3.2 Proof of the Circle Packing Theorem
4. Parabolic and Hyperbolic Packings
4.1 Infinite Planar Maps
4.2 The Ring Lemma and Infinite Circle Packings
4.3 Statement of the He–Schramm Theorem
4.4 Proof of the He–Schramm Theorem
4.5 Exercises
5. Planar Local Graph Limits
5.1 Local Convergenceof Graphs and Maps
5.2 The Magic Lemma
5.3 Recurrence of Bounded Degree Planar Graph Limits
5.4 Exercises
6. Recurrence of Random Planar Maps
6.1 Star-Tree Transform
6.2 Stationary Random Graphs and Markings
6.3 Proof of Theorem
7. Uniform Spanning Trees of Planar Graphs
7.1 Introduction
7.2 Basic Properties of the UST
7.3 Limits over Exhaustions:The Free and Wired USF
7.4 Planar Duality
7.5 Connectivity of the Free Forest
7.6 Exercises
8. Related TopicsNuméro de notice : 26541 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours DOI : 10.1007/978-3-030-27968-4 En ligne : http://doi.org/10.1007/978-3-030-27968-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97764 Probabilistic pose estimation and 3D reconstruction of vehicles from stereo images / Maximilian Alexander Coenen (2020)
Titre : Probabilistic pose estimation and 3D reconstruction of vehicles from stereo images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Maximilian Alexander Coenen, Auteur Editeur : Munich : Bayerische Akademie der Wissenschaften Année de publication : 2020 Collection : DGK - C, ISSN 0065-5325 num. 857 Importance : 160 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-7696-5269-7 Note générale : bibliographie
Diese Arbeit ist gleichzeitig veröffentlicht in: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Universität HannoverLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] véhicule automobileRésumé : (auteur) The pose estimation and reconstruction of 3D objects from images is one of the major problems that are addressed in computer vision and photogrammetry. The understanding of a 3D scene and the 3D reconstruction of specific objects are prerequisites for many highly relevant applications of computer vision such as mobile robotics and autonomous driving. To deal with the inverse problem of reconstructing 3D objects from their 2D projections, a common strategy is to incorporate prior object knowledge into the reconstruction approach by establishing a 3D model and aligning it to the 2D image plane. However, current approaches are limited due to inadequate shape priors and the insufficiency of the derived image observations for a reliable association and alignment with the 3D model. The goal of this thesis is to infer valuable observations from the images and to show how 3D object reconstruction can profit from a more sophisticated shape prior and from a combined incorporation of the different observation types. To achieve this goal, this thesis presents three major contributions for the particular task of 3Dvehicle reconstruction from street-level stereo images. First, a subcategory-aware deformable vehicle model is introduced that makes use of a prediction of the vehicle type for a more appropriate regularisation of the vehicle shape. Second, a Convolutional Neural Network (CNN) is proposed which extracts observations from an image. In particular, the CNN is used to derive a prediction of the vehicle orientation and type, which are introduced as prior information for model fitting. Furthermore, the CNN extracts vehicle key points and wireframes, which are well-suited for model association and model fitting. Third, the task of pose estimation and reconstruction is addressed by a versatile probabilistic model. Suitable parametrisations and formulations of likelihood and prior terms are introduced for a joint consideration of the derived observations and prior information in the probabilistic objective function. As the objective function is non-convex and discontinuous, a proper customized strategy based on stochastic sampling is proposed for inference, yielding convincing results for the estimated poses and shapes of the vehicles. To evaluate the performance and to investigate the strengths and limitations of the proposed method, extensive experiments are conducted using two challenging real-world data sets: the publicly available KITTI benchmark and the ICSENS data set, which was created in the scope of this thesis. On both data sets, the benefit of the developed shape prior and of each of the individual components of the probabilistic model can be shown. The proposed method yields vehicle pose estimates with a median error of up to 27 cm for the position and up to 1.7◦for the orientation on the data sets. A comparison to state-of-the-art methods for vehicle pose estimation shows that the proposed approach performs on par or better, confirming the suitability of the developed model and inference procedure. Numéro de notice : 17685 Affiliation des auteurs : non IGN Autre URL associée : vers ResearchGate Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Geodäsie und Geoinformatik : Hanovre : 2020 DOI : 10.13140/RG.2.2.19618.86728 En ligne : https://dgk.badw.de/fileadmin/user_upload/Files/DGK/docs/c-857.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98165 Réponses de la productivité des forêts aux fluctuations météorologiques : biais et surestimations des estimations de terrain / Olivier Bouriaud (2020)
Titre : Réponses de la productivité des forêts aux fluctuations météorologiques : biais et surestimations des estimations de terrain Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Olivier Bouriaud , Auteur Editeur : Paris-Orsay : Université de Paris 11 Paris-Sud Centre d'Orsay Année de publication : 2020 Importance : 52 p. Note générale : bibliographie
Dossier présenté pour l’obtention de l’Habilitation à Diriger des Recherches, Université Paris-Sud, Ecole Doctorale Sciences du Végétal : du Gène à l'EcosystèmeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] allométrie
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] croissance des arbres
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] phénomène climatique extrême
[Termes IGN] productivité biologiqueRésumé : (auteur) La productivité, définie comme l’accroissement annuel en volume ou en biomasse d’un peuplement forestier, est le meilleur indicateur de sa vitalité, dont dépendent directement nombre de processus, biens et services. L’analyse de la productivité, omniprésente en sciences forestières, passe par son estimation, ce qui pose des questions méthodologiques importantes. Une question centrale de mes travaux de recherche a porté sur l’amélioration des estimations de productivité à différentes échelles spatiales et temporelles, et l’approfondissement de la compréhension des effets du climat et de la gestion sur la productivité des forêts. La croissance radiale des arbres est un des éléments les mieux étudiés et décrits dans la littérature, mais qui n’est qu’assez indirectement lié à la productivité lorsque celle-ci est exprimée en termes de biomasse ou de quantités de carbone fixés par unités de temps et de surface. Mes travaux ont montré que la raison de la perte de proportionnalité entre croissance radiale et productivité se structure en plusieurs termes : le manque de proportionnalité entre la croissance secondaire et la croissance primaire, le découplage existant entre croissance individuelle et production totale dans des communautés végétales fermées, le découplage entre la croissance radiale et la variation de la densité du bois, enfin l’échantillonnage, qui renvoie directement aux questions typiques des programmes d’inventaire forestier nationaux et qui tient donc à un axe de recherche spécifique. Tous ces mécanismes convergent vers une surestimation des fluctuations de la productivité. Sur cette base de connaissances, les travaux proposés dans mon projet s’organisent autour de deux axes : un axe portant sur l’amélioration de la quantification de la productivité, incluant une intégration des progrès dans les méthodes d’inventaire forestier national, et un axe portant sur l’analyse à très grande échelle de la productivité et de sa relation au climat, à la gestion. L’axe d’amélioration des estimations se justifie par le fait que pratiquement toutes les estimations de volume et de biomasse font appel à des modèles de biomasse ou de volume. Mais les erreurs de prédiction des modèles ont une amplitude représentant environ 10 à 40% de l’estimation elle-même. Toute amélioration des modèles offrirait donc un gain appréciable sur les prédictions. La multiplicité des sources de variation de l’allométrie impose l’utilisation de formes de modèles assez souples pour les absorber, et dont le développement est déjà en cours. L’estimation de la productivité nécessite d’utiliser en différentiel des modèles ajustés sur des données statiques. La dynamique de l’allocation aux compartiments aériens boisés n’est pas assez documentée pour être prise en compte, mais pourrait s’avérer importante quantitativement et apporter des connaissances sur le comportement et la réaction des essences aux stress. Concernant le deuxième axe, les objectifs sont de quantifier la réponse de la productivité des forêts aux évènements météorologiques à l’échelle de la ressource, en approfondissant la prise en compte de l’autocorrélation temporelle dans les estimations de productivité, et en abordant la problématique de la résistance aux évènements extrêmes. Les interactions avec la gestion seront analysées en se basant sur les progrès méthodologiques et se concentrant sur les changements de l’allométrie des couronnes et de leur intrication spatiale. De nombreuses études récentes montrent une augmentation globale de la productivité des forêts. Déterminer la part du forçage climatique et des effets de la gestion sont des objectifs déterminants des défis futurs que sont la transition climatique, et au plan de la gestion, l’antagonisme entre écologie politique, conservation de la nature et bioéconomie. Numéro de notice : 17534 Affiliation des auteurs : LIF (2020- ) Thématique : FORET/MATHEMATIQUE Nature : HDR Note de thèse : HDR : Sciences du végétal : Paris-Sud : 2020 nature-HAL : HDR DOI : sans Date de publication en ligne : 27/01/2021 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03123055/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98238 Superpixel-enhanced deep neural forest for remote sensing image semantic segmentation / Li Mi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
[article]
Titre : Superpixel-enhanced deep neural forest for remote sensing image semantic segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Li Mi, Auteur ; Zhenzhong Chen, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 140 - 152 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] algorithme SLIC
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] réseau neuronal profond
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] superpixelRésumé : (Auteur) Semantic segmentation plays an important role in remote sensing image understanding. Great progress has been made in this area with the development of Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs). However, due to the complexity of ground objects’ spectrum, DCNNs with simple classifier have difficulties in distinguishing ground object categories even though they can represent image features effectively. Additionally, DCNN-based semantic segmentation methods learn to accumulate contextual information over large receptive fields that causes blur on object boundaries. In this work, a novel approach named Superpixel-enhanced Deep Neural Forest (SDNF) is proposed to target the aforementioned problems. To improve the classification ability, we introduce Deep Neural Forest (DNF), where the representation learning of deep neural network is conducted by a completely differentiable decision forest. Therefore, better classification accuracy is achieved by combining DCNNs with decision forests in an end-to-end manner. In addition, considering the homogeneity within superpixels and heterogeneity between superpixels, a Superpixel-enhanced Region Module (SRM) is proposed to further alleviate the noises and strengthen edges of ground objects. Experimental results on the ISPRS 2D semantic labeling benchmark demonstrate that our model significantly outperforms state-of-the-art methods thus validate the efficiency of our proposed SDNF. Numéro de notice : A2020-014 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.11.006 Date de publication en ligne : 29/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.11.006 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94403
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 159 (January 2020) . - pp 140 - 152[article]Exemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Modelling of the timeseries of GNSS coordinates and their interaction with average magnitude earthquakes / Sanja Tucikesic in Geodetski vestnik, Vol 63 n° 4 (December 2019)
[article]
Titre : Modelling of the timeseries of GNSS coordinates and their interaction with average magnitude earthquakes Type de document : Article/Communication Auteurs : Sanja Tucikesic, Auteur ; Dragan Blagojevic, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 525 - 540 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Slovène (slv) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] Bosnie-Herzégovine
[Termes IGN] bruit (théorie du signal)
[Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] compensation par moindres carrés
[Termes IGN] coordonnées GNSS
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] Serbie
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] station GNSS
[Termes IGN] variation temporelleRésumé : (auteur) In this article the time series data of GNSS station coordinates are analysed, using least-squares spectral analysis (LSSA). One type of LSSA, the method of estimating a frequency spectrum, is the Lomb–Scargle method. Because of the presence of discontinuities in GNSS measurements, we applied Lomb–Scargle model for detecting and characterizing periodicity. We analyzed time series data from the station SRJV (Sarajevo), for a period of about 20 years, and BEOG (Belgrade), for a period of about 5 years. The spectral analysis is used to determine quickly the predominant noise in the position time series. Analyzed spectral indices of noise (α) of GNSS coordinate time series of SRJV and BEOG are in the range of -1 Numéro de notice : A2019-579 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.15292/geodetski-vestnik.2019.04.525-540 Date de publication en ligne : 24/05/2019 En ligne : https://doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2019.04.525-540 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94467
in Geodetski vestnik > Vol 63 n° 4 (December 2019) . - pp 525 - 540[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 139-2019041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Measuring differential access to facilities between population groups using spatial Lorenz curves and related indices / Gordon A. Cromley in Transactions in GIS, Vol 23 n° 6 (November 2019)PermalinkSystematic errors in SLR data and their impact on the ILRS products / Vincenza Luceri in Journal of geodesy, vol 93 n°11 (November 2019)PermalinkLa Terre en 4D : apport des séries temporelles de modèles numériques d'élévation par photogrammétrie spatiale pour l'étude de la surface terrestre / César Deschamps-Berger in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 221 (novembre 2019)PermalinkSimulation of urban expansion via integrating artificial neural network with Markov chain – cellular automata / Tingting Xu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)PermalinkTransferability and calibration of airborne laser scanning based mixed-effects models to estimate the attributes of sawlog-sized Scots pines / Lauri Korhonen in Silva fennica, vol 53 n° 3 (2019)PermalinkTroposphere delay modeling with horizontal gradients for satellite laser ranging / Mateusz Drożdżewski in Journal of geodesy, vol 93 n°10 (October 2019)PermalinkUsing a U-net convolutional neural network to map woody vegetation extent from high resolution satellite imagery across Queensland, Australia / Neil Flood in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkAddressing overfitting on point cloud classification using Atrous XCRF / Hasan Asy’ari Arief in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)PermalinkDecomposition of geodetic time series: A combined simulated annealing algorithm and Kalman filter approach / Feng Ming in Advances in space research, vol 64 n°5 (1 September 2019)PermalinkEmpirical studies on the visual perception of spatial patterns in choropleth maps / Jochen Schiewe in KN, Journal of Cartography and Geographic Information, vol 69 n° 3 (September 2019)Permalink