Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (638)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Titre : Data Analysis : Statistical and Computational Methods for Scientists and Engineers Type de document : Monographie Auteurs : Siegmund Brandt, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2014 Importance : 532 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-03762-2 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse de variance
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] probabilités
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] statistiques
[Termes IGN] variable aléatoireRésumé : (éditeur) The fourth edition of this successful textbook presents a comprehensive introduction to statistical and numerical methods for the evaluation of empirical and experimental data. Equal weight is given to statistical theory and practical problems. The concise mathematical treatment of the subject matter is illustrated by many examples, and for the present edition a library of Java programs has been developed. It comprises methods of numerical data analysis and graphical representation as well as many example programs and solutions to programming problems. The programs (source code, Java classes, and documentation) and extensive appendices to the main text are available for free download from the book’s page at www.springer.com.
Contents: Probabilities. Random variables. Random numbers and the Monte Carlo Method. Statistical distributions (binomial, Gauss, Poisson). Samples. Statistical tests. Maximum Likelihood. Least Squares. Regression. Minimization. Analysis of Variance. Time series analysis.
Audience: The book is conceived both as an introduction and as a work of reference. In particular it addresses itself to students, scientists and practitioners in science and engineering as a help in the analysis of their data in laboratory courses, working for bachelor or master degrees, in thesis work, and in research and professional work.Note de contenu : 1- Introduction
2- Probabilities
3- Random Variables: Distributions
4- Computer Generated Random Numbers: The Monte Carlo Method
5- Some Important Distributions and Theorems
6- Samples
7- The Method of Maximum Likelihood
8- Testing Statistical Hypotheses
9- The Method of Least Squares
10- Function Minimization
11- Analysis of Variance
12- Linear and Polynomial Regression
13- Time Series AnalysisNuméro de notice : 25778 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-03762-2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94973 Fusion of airborne laserscanning point clouds and images for supervised and unsupervised scene classification / Markus Gerke in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)
[article]
Titre : Fusion of airborne laserscanning point clouds and images for supervised and unsupervised scene classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Markus Gerke, Auteur ; Jing Xiao, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 78 - 92 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] conflation
[Termes IGN] densification
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] toit
[Termes IGN] voxelRésumé : (Auteur) Automatic urban object detection from airborne remote sensing data is essential to process and efficiently interpret the vast amount of airborne imagery and Laserscanning (ALS) data available today. This paper combines ALS data and airborne imagery to exploit both: the good geometric quality of ALS and the spectral image information to detect the four classes buildings, trees, vegetated ground and sealed ground. A new segmentation approach is introduced which also makes use of geometric and spectral data during classification entity definition. Geometric, textural, low level and mid level image features are assigned to laser points which are quantified into voxels. The segment information is transferred to the voxels and those clusters of voxels form the entity to be classified. Two classification strategies are pursued: a supervised method, using Random Trees and an unsupervised approach, embedded in a Markov Random Field framework and using graph-cuts for energy optimization. A further contribution of this paper concerns the image-based point densification for building roofs which aims to mitigate the accuracy problems related to large ALS point spacing. Results for the ISPRS benchmark test data show that to rely on color information to separate vegetation from non-vegetation areas does mostly lead to good results, but in particular in shadow areas a confusion between classes might occur. The unsupervised classification strategy is especially sensitive in this respect. As far as the point cloud densification is concerned, we observe similar sensitivity with respect to color which makes some planes to be missed out, or false detections still remain. For planes where the densification is successful we see the expected enhancement of the outline. Numéro de notice : A2014-014 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.10.011 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.10.011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32919
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 87 (January 2014) . - pp 78 - 92[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Large scale road network extraction in forested moutainous areas using airborne laser scanning data / António Ferraz (2014)
Titre : Large scale road network extraction in forested moutainous areas using airborne laser scanning data Type de document : Article/Communication Auteurs : António Ferraz , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2014 Conférence : IGARSS 2014, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 13/07/2014 18/07/2014 Québec Québec - Canada Proceedings IEEE Importance : pp 4315 - 4318 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] forêt alpestre
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] processus ponctuel marqué
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] théorie des graphesRésumé : (auteur) In this work, we present an approach that is able to deal with large-scale road network mapping. While former methods focus on delineating patches of roads without computing a coherent road network, we formulate a very large number of road hypothesis that are pruned using a graph reasoning and weak a priori knowledge on road behavior. The initial solution is computed by means of two machine learning and pattern recognition state-of-the-art methods (namely, Random Forest classification and Marked Point Process) that allow to process very large areas in little time with very satisfactory results. Numéro de notice : C2014-024 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2014.6947444 Date de publication en ligne : 06/11/2014 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6947444 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92029 Documents numériques
peut être téléchargé
Large scale road network extraction... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Method comparisons of forest attribute estimations based on different remote sensing sources, including Lidar. The Vosges case study / Nicolas Py (2014)
Titre : Method comparisons of forest attribute estimations based on different remote sensing sources, including Lidar. The Vosges case study Titre original : Comparaison de méthodes d'estimation de paramètres forestiers par télédétection, Lidar inclus. Cas d'étude sur les Vosges Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Py , Auteur ; Thierry Bélouard , Auteur ; Jean-Matthieu Monnet, Auteur ; Jérôme Bock, Auteur ; Alain Munoz, Auteur ; Marine Bouvier, Auteur ; Sylvie Durrieu, Auteur ; Jean-Pierre Renaud , Auteur Editeur : [s.l.] : [s.n.] Année de publication : 2014 Projets : FORESEE / Bigot-de-Morogues, Francis Conférence : FORESEE Workshop 2014, Forestry applications of remote sensing technologies 08/10/2014 10/10/2014 Champenoux France Proceedings IEEE Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] Vosges, massif des
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Cette étude compare différentes méthodes pour l'estimation de paramètres forestiers à partir de données de télédétection, incluant le lidar, sur une vaste zone situées dans les Vosges haut-rhinoises. Numéro de notice : C2014-035 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02600322 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98380 Probabilités pour les sciences de l'ingénieur / Manuel Samuelides (2014)
Titre : Probabilités pour les sciences de l'ingénieur : cours et exercices corrigés Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Manuel Samuelides, Auteur Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2014 Collection : Sciences Sup Sous-collection : Sciences de l'ingénieur Importance : 353 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-059615-7 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] convergence
[Termes IGN] distribution de Gauss
[Termes IGN] distribution de Poisson
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] variable aléatoireRésumé : (Editeur) Cet ouvrage s'adresse aux étudiants des classes préparatoires aux grandes écoles ainsi qu'aux élèves ingénieurs et aux étudiants de niveau Licence 2 à Master 1. Les probabilités sont de plus en plus présentes dans les formations scientifiques et techniques. Elles sont utilisées dans des domaines aussi variés que le traitement du signal, l'organisation des processus, la gestion des réseaux ou les calculs de fiabilité. Cet ouvrage, issu d'un enseignement donné à Supaéro depuis de nombreuses années, comporte des cours et des exercices corrigés. Son originalité réside dans le fait de regrouper à la fois les principes mathématiques fondamentaux rigoureusement énoncés, des encarts historiques et des applications concrètes. Son articulation se fait autour de trois axes : acquérir une intuition probabiliste et comprendre la nature du modèle, s'approprier les outils mathématiques et maîtriser les techniques de calcul, s'initier à deux domaines appliqués de la dynamique aléatoire : les files d'attente et le signal aléatoire. Les compléments en ligne sont constitués d'exercices complémentaires corrigés comportant des codes de simulation associés écrits dans un langage libre (SCILAB). Note de contenu : 1. Modèles aléatoires discrets
2. Variables aléatoires à densité (dimensions 1 et 2)
3. Modèle probabiliste général
4. Calcul de lois de probabilité
5. Conditionnement
6. Convergences probabilistes et lois des grands nombres
7. Introduction à l'estimation statistique
8. Chaînes de Markov
9. Processus de Poisson, files d'attente et fiabilité des systèmes
10. Processus gaussiens et applications au traitement du signal
11. Conclusion : traitement de données pour l'apprentissage de modèlesNuméro de notice : 22089 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=47092 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22089-01 DEP-RECG Livre Marne-la-Vallée Dépôt en unité Exclu du prêt A stochastic method for the generation of optimized building-layouts respecting urban regulation / Shuang He (oct 2014)PermalinkMarkov land cover change modeling using pairs of time-series satellite images / Priyakant Sinha in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 11 (November 2013)PermalinkModeling of spatio-temporal dynamics of land use and land cover in a part of Brahmaputra River basin using Geoinformatic techniques / M. Sarabuddin Mondal in Geocarto international, vol 28 n° 7-8 (November - December 2013)PermalinkSingle tree biomass modelling using airborne laser scanning / Ville Kankare in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 85 (November 2013)PermalinkConsolidation de relevés laser d’intérieurs construits : pour une approche probabiliste initialisée par géolocalisation / Jean-François Hullo in XYZ, n° 136 (septembre - novembre 2013)PermalinkMapping social activities and concepts with social media (Twitter) and web search engines (Yahoo and Bing): a case study in 2012 US Presidential Election / Ming-Hsiang Tsou in Cartography and Geographic Information Science, vol 40 n° 4 (September 2013)PermalinkIntegrated denoising and unwrapping of INSAR phase based on Markov random fields / Runpu Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 8 (August 2013)PermalinkEffects of national forest inventory plot location error on forest carbon stock estimation using k-nearest neighbor algorithm / Jaehoon Jung in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 81 (July 2013)PermalinkMapping GPS positional errors using spatial linear mixed models / A.F. Militino in Journal of geodesy, vol 87 n° 7 (July 2013)PermalinkLe projet EMERGE pour des tarifs cohérents de volumes et biomasses des essences forestières françaises métropolitaines / Christine Deleuze in Rendez-vous techniques, n° 39-40 (Hiver-printemps 2013)Permalink