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Evaluating SAR-optical sensor fusion for aboveground biomass estimation in a Brazilian tropical forest / Aline Bernarda Debastiani in Annals of forest research, vol 62 n° 1 (January - June 2019)
[article]
Titre : Evaluating SAR-optical sensor fusion for aboveground biomass estimation in a Brazilian tropical forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Aline Bernarda Debastiani, Auteur ; Carlos Roberto Sanquetta, Auteur ; Ana Paula Dalla Corte, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 109 - 122 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] Amazonie
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] arbre aléatoire
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] Brésil
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) The aim of the present study is to evaluate the potential of C-band SAR data from the Sentinel-1/2 instruments and machine learning algorithms for the estimation of forest above ground forest biomass (AGB) in a high-biomass tropical ecosystem. This study was carried out in Jamari National Forest, located in the Brazilian Amazon. The response variable was AGB (Mg/ha) estimated from airborne laser surveys. The following treatments were considered as model predictors: 1) Sentinel-1 Sigma 0 at VV and VH polarizations; 2) (1) plus Sentinel-1 textural metrics; 3) (2) plus Sentinel-2 bands and derived vegetation indices (LAI, RVI, SAVI, NDVI).Our modeling design estimated the relative importance of SAR vs. optical variables in explaining AGB. The modeling was performed with twelve machine-learning algorithms including, neural network and regression tree. The addition of texture and optical data provided a noticeable improvement (3%) over models with SAR backscatter only. The best model performance was achieved with the Random Tree algorithm. Our results demonstrate the potential of freely-available SAR data and machine learning for mapping AGB in tropical ecosystems. Numéro de notice : A2019-335 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.15287/afr.2018.1267 Date de publication en ligne : 30/07/2019 En ligne : http://dx.doi.org/10.15287%2Fafr.2018.1267 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93349
in Annals of forest research > vol 62 n° 1 (January - June 2019) . - pp 109 - 122[article]
Titre : Excel data analysis : modeling and simulation Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Hector Guerrero, Auteur Mention d'édition : 2ème édition Editeur : Springer Nature Année de publication : 2019 Importance : 358 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-01279-3 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] données qualitatives
[Termes IGN] Excel (logiciel)
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] programmation linéaireRésumé : (Editeur) This book offers a comprehensive and readable introduction to modern business and data analytics. It is based on the use of Excel, a tool that virtually all students and professionals have access to. The explanations are focused on understanding the techniques and their proper application, and are supplemented by a wealth of in-chapter and end-of-chapter exercises. In addition to the general statistical methods, the book also includes Monte Carlo simulation and optimization. The second edition has been thoroughly revised: new topics, exercises and examples have been added, and the readability has been further improved. The book is primarily intended for students in business, economics and government, as well as professionals, who need a more rigorous introduction to business and data analytics – yet also need to learn the topic quickly and without overly academic explanations. Note de contenu :
1. Introduction to Spreadsheet Modeling
2. Presentation of Quantitative Data: Data Visualization
3. Analysis of Quantitative Data
4. Presentation of Qualitative Data—Data Visualization
5. Analysis of Qualitative Data
6. Inferential Statistical Analysis of Data
7. Modeling and Simulation: Part 1
8. Modeling and Simulation: Part 2
9. Solver, Scenarios, and Goal Seek ToolsNuméro de notice : 26280 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel informatique DOI : 10.1007/978-3-030-01279-3 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-030-01279-3 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94931 Exploitation de séries temporelles d'images multi-sources pour la cartographie des surfaces en eau / Filsa Bioresita (2019)
Titre : Exploitation de séries temporelles d'images multi-sources pour la cartographie des surfaces en eau Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Filsa Bioresita, Auteur ; Anne Puissant, Directeur de thèse Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2019 Importance : 214 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
PhD Thesis University of Strasbourg for obtaining the degree of Doctor of the University of Strasbourg, Speciality: Geography, GeomaticsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] eau de surface
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] nutriment végétal
[Termes IGN] polarimétrie
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] surveillance hydrologique
[Termes IGN] télédétection spatiale
[Termes IGN] traitement automatique de donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les eaux de surface sont des ressources importantes pour la biosphère et l'anthroposphère. Elles favorisent la préservation des habitats, le développement de la biodiversité et le maintien des services écosystémiques en contrôlant le cycle des nutriments et le carbone à l’échelle mondiale. Elles sont essentielles à la vie quotidienne de l’homme, notamment pour l'irrigation, la consommation d’eau potable, la production hydro-électrique, etc. Par ailleurs, lors des inondations, elles peuvent présenter des dangers pour l'homme, les habitations et les infrastructures. La surveillance des changements dynamiques des eaux de surface a donc un rôle primordial pour guider les choix des gestionnaires dans le processus d’aide à la décision. L’imagerie satellitaire constitue une source de données adaptée permettant de fournir des informations sur les eaux de surface. De nos jours, la télédétection satellitaire a connu une révolution avec le lancement des satellites Sentinel-1 (Radar) et Sentinel-2 (Optique) qui disposent d’une haute fréquence de revisite et d’une résolution spatiale moyenne à élevée. Ces données peuvent fournir des séries temporelles essentielles pour apporter davantage d'informations afin d'améliorer la capacité d'observation des eaux de surface. L’exploitation de telles données massives et multi-sources pose des défis en termes d’extraction de connaissances et de processus de traitement d’images car les chaines de traitement doivent être le plus automatiques possibles. Dans ce contexte, l'objectif de ce travail de thèse est de proposer de nouvelles approches permettant de cartographier l’extension spatiales des eaux de surface et des inondations, en explorant l'utilisation unique et combinée des données Sentinel-1 et Sentinel-2. Note de contenu : 1- Introduction, research questions and objectives
2- The state of the art
3- Study area, data sets and pre-processing of Sentinel 1 & 2
4- Detection of surface water area using mono-date Sentinel 1 amplitude data
5- Detection of surface water area using time series of Sentinel 1 amplitude data and Sentinel 2 data
6- Another methods and validation on different thematic context
7- General conclusions and perspectivesNuméro de notice : 25726 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : PhD Thesis : Geography, Geomatics : Strasbourg : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03618382/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94887 Fostering the use of methods for geosimulation models sensitivity analysis and validation / Romain Reuillon (2019)
Titre : Fostering the use of methods for geosimulation models sensitivity analysis and validation Type de document : Article/Communication Auteurs : Romain Reuillon, Auteur ; Mathieu Leclaire, Auteur ; Juste Raimbault, Auteur ; Hélène Arduin, Auteur ; Paul Chapron , Auteur ; Guillaume Chérel, Auteur ; Etienne Delay, Auteur ; Pierre-François Lavallée, Auteur ; Jonathan Passerat-Palmbach, Auteur ; Pierre Peigne, Auteur ; Julien Perret , Auteur ; Sébastien Rey-Coyrehourcq, Auteur Editeur : Paris : Institut des systèmes complexes Année de publication : 2019 Conférence : ECTQG 2019, 21st European Colloquium on Theoretical and Quantitative Geography 05/09/2019 09/09/2019 Mondorf-Les-Bains Luxembourg Open Access Abstracts Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] plateforme logicielleMots-clés libres : OpenMOLE Résumé : (auteur) In recent years, there has been a significant increase in the development of methods to explore, validate, calibrate and optimize geosimulation models. These methods and tools remain, however, underused by simulation communities, despite an ever improved and easier access to high performance computation facilities. The OpenMOLE model exploration software (Reuillon et al., 2013) is one of the reliable approaches fully dedicated to promote these techniques. This presentation offers some feedback on the recent initiative of a researcher school in model validation, focused around models and practices linked to the OpenMOLE platform. We present the iterative exploration and validation protocol developed during the school, with methods of increasing refinement deployed on a toy geosimulation model (spatialized prey-predator agent-based model of a zombie infection, with multi-modeling paradigms to include diverse processes for agent behavior). First, we illustrate classical sensitivity analysis methods (stochasticity, design of experiments, global sensitivity indices), and then specific methods to study spatial configuration sensitivity, evolutionary computation methods for calibration and diversity search, and Bayesian calibration methods. They are applied on diverse specific submodels, highlighting specific mechanisms of the model, in order to answer associated thematic questions. We also illustrate the comparison with competing model ontologies by calibrating an ODE-based model on data generated by the simulation model. We finally synthesize lessons learned in the final challenge part of the school, consisting of the autonomous exploration of a new model instance by participants, including defining a thematic question and applying appropriate validation methods. This experiment both introduces a broad overview of new geosimulation model methods, and suggests ways to disseminate these into the modeling communities through similar pedagogical implementations. Numéro de notice : C2019-048 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/halshs-02283730 Format de la ressource électronique : vers HAL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95760 Improving the reliability of landslide susceptibility mapping through spatial uncertainty analysis: a case study of Al Hoceima, Northern Morocco / Hassane Rahali in Geocarto international, vol 34 n° 1 ([01/01/2019])
[article]
Titre : Improving the reliability of landslide susceptibility mapping through spatial uncertainty analysis: a case study of Al Hoceima, Northern Morocco Type de document : Article/Communication Auteurs : Hassane Rahali, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 43 - 77 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse des risques
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] géomorphologie locale
[Termes IGN] incertitude géométrique
[Termes IGN] lithologie
[Termes IGN] Maroc
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] méthode fiable
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] théorème de Bayes
[Termes IGN] zone à risqueRésumé : (auteur) This paper aims at providing an answer as to whether generalization obtained with data-driven modelling can be used to gauge the plausibility of the physically based (PB) model’s prediction. Two statistical models namely; Weight of Evidence (WofE) and Logistic Regression (LR), and a PB model using the infinite slope assumptions were evaluated and compared with respect to their abilities to predict susceptible areas to shallow landslides at the 1:10.000 urban scale. Threshold-dependent performance metrics showed that the three methods produced statistically comparable results in terms of success and prediction rates. However, with the Area Under the receiver operator Curve (AUC), statistical models are more accurate (88.7 and 84.6% for LR and WofE, respectively) than the PB model (only 69.8%). Nevertheless, in such data-sparse situation, the usual approaches for validation, i.e. comparing observed with predicted data, are insufficient, formal uncertainty analysis (UA) is a means for evaluating the validity and reliability of the model. We then refitted the PB model using a stochastic modification of the infinite slope stability model input scheme using Monte Carlo (MC) method backed with sensitivity analysis (SA). For statistical models, we used an informal Student t-test for estimating the certainty of the predicted probability (PP) at each location. Both modelling outputs independently show a high validity; and whereas the level of confidence in LR and WofE models remained the same after performance re-evaluation, the accuracy of the PB model showed an improvement (AUC = 72%). This result is reasonable and provides a further validation of PB model. So, in urban slope analysis, where PB diagnostic is necessary, statistical and PB modelling may play equally supportive roles in landslide hazard assessment. Numéro de notice : A2019-219 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1357767 Date de publication en ligne : 10/08/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1357767 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92737
in Geocarto international > vol 34 n° 1 [01/01/2019] . - pp 43 - 77[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2019011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Improving the spatial bias correction algorithm in SMOS image reconstruction processor : validation of soil moisture retrievals with in situ data / Ali Khazaal in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)PermalinkPermalinkLeast squares support vector machine model for coordinate transformation / Yao Yevenyo Ziggah in Geodesy and cartography, vol 45 n° 1 (2019)PermalinkPotentialités de l’imagerie couleur embarquée pour la détection et la cartographie des maladies fongiques de la vigne / Florent Abdelghafour (2019)PermalinkPermalinkProjection sur l’évolution de la distribution future de la population en utilisant du Machine Learning et de la géosimulation / Julie Grosmaire (2019)PermalinkSignaux et systèmes / André Quinquis (2019)PermalinkSimultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography / Thibaud Toullier (2019)PermalinkPermalinkThe French NFI : flexibility at the heart of the design / François Morneau (2019)Permalink