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Forêts aléatoires pour la détection des feux tricolores à partir de profils de vitesse GPS / Yann Méneroux (2016)
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Titre : Forêts aléatoires pour la détection des feux tricolores à partir de profils de vitesse GPS Type de document : Article/Communication Auteurs : Yann Méneroux , Auteur
Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2016 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2016, 25es Journées 24/03/2016 25/03/2016 Champs-sur-Marne France open access abstracts Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] feu de circulation
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (auteur) [introduction] L'arrivée récente de flottes de véhicules traceurs, mais aussi d'applications de conduite collaborative, rend possible l'accès à de grandes masses de données de conduite sur un même itinéraire. Peut-on exploiter les profils de vitesse GPS de véhicules pour détecter de manière précise l’infrastructure routière permanente à l’aide d’algorithmes d’apprentissage statistique génériques ? On cherche dans un premier temps à valider l'emploi de telles méthodes sur le cas de la détection de feux tricolores, l'objectif étant ici de répondre à quelques questions exploratoires. Numéro de notice : C2016-064 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Poster Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97143 Documents numériques
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Forêts aléatoires pour la détection des feux tricolores ...Adobe Acrobat PDF
Titre : Segmenter pour mieux classifier des nuages de points Type de document : Mémoire Auteurs : Stéphane Guinard , Auteur
Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2016 Importance : 64 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de fin d'études, cycle des ingénieurs ENSG 3ème année, master PPMD, filière A3DTTGLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme Cut Pursuit
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] bibliothèque logicielle
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Oakland (Californie)
[Termes IGN] qualité du processus
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] triangulation de Delaunay
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Index. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (Auteur) L’objectif de ce stage est de voir comment il est possible d’améliorer des classifications supervisées de nuages de points en utilisant différentes méthodes de segmentation. Pour cela, nous utilisons comme méthode de classification l’algorithme des Random Forest (Breiman, 2001). Les segmentations sont réalisées avec l’algorithme Cut Pursuit (Landrieu et Obozinski, 2016), utilisé de 2 façons différentes. Une première fois avec des probabilités de classification et une seconde fois avec des descripteurs calculés sur des voisinages locaux (Weinmann, Jutzi et Mallet, 2013), avec une taille de voisinage optimale pour chaque point. Nos tests sont réalisés sur des données issues de cartographie mobile et acquises à Oakland (Munoz et al., 2009). Nous montrons, en utilisant la technique de la cross-validation, que le calcul de descripteurs locaux est la méthode qui permet d’obtenir les meilleurs résultats de classification au sens du FScore. Note de contenu : 1 INTRODUCTION
1.1 Contexte
1.2 Problématique
2 PRÉSENTATION DES DONNÉES
2.1 Données
2.2 Descripteurs
2.3 Obtenir une structure
3 PRÉSENTATION DES MÉTHODES
3.1 Classification
3.2 Segmentation
3.3 Librairies
4 EXPÉRIMENTATIONS
4.1 Classification puis segmentation
4.2 Segmentation puis classification
4.3 Résultats
5 CONCLUSION
5.1 Benchmark Semantic3D
5.2 AméliorationsNuméro de notice : 22657 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : MATIS (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83992 Documents numériques
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22657_Segmenter pour mieux classifier des nuages de points.pdfAdobe Acrobat PDF
Titre : Statistical learning from a regression perspective Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Richard A. Berk, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2016 ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-44048-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] arbre aléatoire
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] ensachage
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] régression multivariée par spline adaptative
[Termes IGN] régression par quantile
[Termes IGN] séparateur à vaste margeRésumé : (éditeur) This textbook considers statistical learning applications when interest centers on the conditional distribution of the response variable, given a set of predictors, and when it is important to characterize how the predictors are related to the response. As a first approximation, this can be seen as an extension of nonparametric regression. This fully revised new edition includes important developments over the past 8 years. Consistent with modern data analytics, it emphasizes that a proper statistical learning data analysis derives from sound data collection, intelligent data management, appropriate statistical procedures, and an accessible interpretation of results. A continued emphasis on the implications for practice runs through the text. Among the statistical learning procedures examined are bagging, random forests, boosting, support vector machines and neural networks. Response variables may be quantitative or categorical. As in the first edition, a unifying theme is supervised learning that can be treated as a form of regression analysis. Key concepts and procedures are illustrated with real applications, especially those with practical implications. A principal instance is the need to explicitly take into account asymmetric costs in the fitting process. For example, in some situations false positives may be far less costly than false negatives. Also provided is helpful craft lore such as not automatically ceding data analysis decisions to a fitting algorithm. In many settings, subject-matter knowledge should trump formal fitting criteria. Yet another important message is to appreciate the limitation of one’s data and not apply statistical learning procedures that require more than the data can provide. The material is written for upper undergraduate level and graduate students in the social and life sciences and for researchers who want to apply statistical learning procedures to scientific and policy problems. The author uses this book in a course on modern regression for the social, behavioral, and biological sciences. Intuitive explanations and visual representations are prominent. All of the analyses included are done in R with code routinely provided. Note de contenu : 1- Statistical Learning as a Regression Problem
2- Splines, Smoothers, and Kernels
3- Classification and Regression Trees (CART)
4- Bagging
5- Random Forests
6- Boosting
7- Support Vector Machines
8- Some Other Procedures Briefly
9- Broader Implications and a Bit of Craft LoreNuméro de notice : 25800 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours DOI : 10.1007/978-3-319-44048-4 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-44048-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95043 Discrimination of deciduous tree species from time series of unmanned aerial system imagery / Jonathan Lisein in Plos one, vol 10 n° 11 (November 2015)
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[article]
Titre : Discrimination of deciduous tree species from time series of unmanned aerial system imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Jonathan Lisein , Auteur ; Adrien Michez, Auteur ; Hugues Claessens, Auteur ; Philippe Lejeune, Auteur
Année de publication : 2015 Article en page(s) : n° 0141006 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] variation saisonnièreRésumé : (auteur) Technology advances can revolutionize Precision Forestry by providing accurate and fine forest information at tree level. This paper addresses the question of how and particularly when Unmanned Aerial System (UAS) should be used in order to efficiently discriminate deciduous tree species. The goal of this research is to determine when is the best time window to achieve an optimal species discrimination. A time series of high resolution UAS imagery was collected to cover the growing season from leaf flush to leaf fall. Full benefit was taken of the temporal resolution of UAS acquisition, one of the most promising features of small drones. The disparity in forest tree phenology is at the maximum during early spring and late autumn. But the phenology state that optimized the classification result is the one that minimizes the spectral variation within tree species groups and, at the same time, maximizes the phenologic differences between species. Sunlit tree crowns (5 deciduous species groups) were classified using a Random Forest approach for monotemporal, two-date and three-date combinations. The end of leaf flushing was the most efficient single-date time window. Multitemporal datasets definitely improve the overall classification accuracy. But single-date high resolution orthophotomosaics, acquired on optimal time-windows, result in a very good classification accuracy (overall out of bag error of 16%). Numéro de notice : A2015--031 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1371/journal.pone.0141006 En ligne : http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0141006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81106
in Plos one > vol 10 n° 11 (November 2015) . - n° 0141006[article]Forest cover maps of China in 2010 from multiple approaches and data sources: PALSAR, Landsat, MODIS, FRA, and NFI / Yuanwei Qin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)
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[article]
Titre : Forest cover maps of China in 2010 from multiple approaches and data sources: PALSAR, Landsat, MODIS, FRA, and NFI Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuanwei Qin, Auteur ; Xiangming Xiao, Auteur ; Jinwei Dong, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 1 - 16 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] superposition d'images
[Termes IGN] teneur en carboneRésumé : (auteur) Forests and their changes are important to the regional and global carbon cycle, biodiversity and ecosystem services. Some uncertainty about forest cover area in China calls for an accurate and updated forest cover map. In this study, we combined ALOS PALSAR orthorectified 50-m mosaic images (FBD mode with HH and HV polarization) and MODIS time series data in 2010 to map forests in China. We used MODIS-based NDVI dataset (MOD13Q1, 250-m spatial resolution) to generate a map of annual maximum NDVI and used it to mask out built-up lands, barren lands, and sparsely vegetated lands. We developed a decision tree classification algorithm to identify forest and non-forest land cover, based on the signature analysis of PALSAR backscatter coefficient data. The PALSAR-based algorithm was then applied to produce a forest cover map in China in 2010. The resulting forest/non-forest classification map has an overall accuracy of 96.2% and a Kappa Coefficient of 0.91. The resultant 50-m PALSAR-based forest cover map was compared to five forest cover databases. The total forest area (2.02 × 106 km2) in China from the PALSAR-based forest map is close to the forest area estimates from China National Forestry Inventory (1.95 × 106 km2), JAXA (2.00 × 106 km2), and FAO FRA (2.07 × 106 km2). There are good linear relationships between the PALSAR-based forest map and the forest maps from the JAXA, MCD12Q1, and NLCD-China datasets at the province and county scales. All the forest maps have similar spatial distributions of forest/non-forest at pixel scale. Our PALSAR-based forest map recognizes well the agro-forests in China. The results of this study demonstrate the potential of integrating PALSAR and MODIS images to map forests in large areas. The resultant map of forest cover in China in 2010 can be used for many studies such as forest carbon cycle and ecological restoration. Numéro de notice : A2015-854 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2015.08.010 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.08.010 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79234
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 109 (November 2015) . - pp 1 - 16[article]Wide-area mapping of small-scale features in agricultural landscapes using airborne remote sensing / Jerome O’Connell in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)
PermalinkSatellite based mapping and morphogenetic analysis of the landforms in the tertiary fold belts of parts of Tripura, India / Swati Singh in Geocarto international, vol 30 n° 9 - 10 (October - November 2015)
PermalinkExploring the decision tree method for modelling urban land use change / Mileva Samardžić-Petrović in Geomatica, vol 69 n° 3 (september 2015)
PermalinkAutomatic identification of building types based on topographic databases – a comparison of different data sources / Robert Hecht in International journal of cartography, vol 1 n° 1 (August 2015)
PermalinkTesting the reliability and stability of the internal accuracy assessment of random forest for classifying tree defoliation levels using different validation methods / Samuel Adelabu in Geocarto international, vol 30 n° 7 - 8 (August - September 2015)
PermalinkDétection à haute résolution spatiale de la desserte forestière en milieu montagneux / António Ferraz in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)
PermalinkEstimation de la déforestation des forêts humides à Madagascar utilisant une classification multidate d'images Landsat entre 2005, 2010 et 2013 / F.A. Rakotomala in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)
PermalinkRandom Forest and Rotation Forest for fully polarized SAR image classification using polarimetric and spatial features / Peijun Du in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 105 (July 2015)
PermalinkSavannah woody structure modelling and mapping using multi-frequency (X-, C- and L-band) Synthetic Aperture Radar data / Laven Naidoo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 105 (July 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)
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