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Ensemble learning for hyperspectral image classification using tangent collaborative representation / Hongjun Su in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 6 (June 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 6 (June 2020) . - pp 3778 - 3790 Titre : Ensemble learning for hyperspectral image classification using tangent collaborative representation Type de document : Article/Communication Auteurs : Hongjun Su, Auteur ; Yao Yu, Auteur ; Qian Du, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 3778 - 3790 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse d'image numérique [Termes IGN] boosting adapté [Termes IGN] Bootstrap (statistique) [Termes IGN] classification [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification orientée objet [Termes IGN] conception collaborative [Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique) [Termes IGN] échantillon [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] neurone artificiel [Termes IGN] performance [Termes IGN] régression Résumé : (auteur) Recently, collaborative representation classification (CRC) has attracted much attention for hyperspectral image analysis. In particular, tangent space CRC (TCRC) has achieved excellent performance for hyperspectral image classification in a simplified tangent space. In this article, novel Bagging-based TCRC (TCRC-bagging) and Boosting-based TCRC (TCRC-boosting) methods are proposed. The main idea of TCRC-bagging is to generate diverse TCRC classification results using the bootstrap sample method, which can enhance the accuracy and diversity of a single classifier simultaneously. For TCRC-boosting, it can provide the most informative training samples by changing their distributions dynamically for each base TCRC learner. The effectiveness of the proposed methods is validated using three real hyperspectral data sets. The experimental results show that both TCRC-bagging and TCRC-boosting outperform their single classifier counterpart. In particular, the TCRC-boosting provides superior performance compared with the TCRC-bagging. Numéro de notice : A2020-280 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2957135 Date de publication en ligne : 01/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2957135 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95100 [article]

An investigation into ‘Lean-BIM' synergies in the UK construction industry / David J. Greenwood in International journal of 3-D information modeling, vol 6 n° 2 (April-June 2017)  

Public [article]  inInternational journal of 3-D information modeling > vol 6 n° 2 (April-June 2017) . - pp 1 - 13 Titre : An investigation into ‘Lean-BIM' synergies in the UK construction industry Type de document : Article/Communication Auteurs : David J. Greenwood, Auteur ; Lou Thai Jie, Auteur ; Kay Rogage, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1 - 13 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Urbanisme [Termes IGN] conception collaborative [Termes IGN] construction [Termes IGN] gestion de projet [Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM Résumé : (Auteur) This article highlights the advantages of Lean Construction (‘Lean') and Building Information Modelling ('BIM') that have received much attention. Individually, each promises transformative and beneficial effects on the construction process, prompting researchers to consider the possibility of synergies between the two. An early example is the hypothetical ‘Lean-BIM Interaction Matrix' of Rafael Sacks and his collaborators. In this, Lean principles are set against BIM functionality and synergies predicted. Early tests of the proposals were through retrospective case studies. Further promising results have been demonstrated in construction projects in the USA. This suggests that similar results might be possible elsewhere, prompting the present UK study. The methodological approach is case-study based on projects where the contractor purports to be using (i) Lean principles, (ii) BIM, and (iii) both. Evidence will be collected through a variety of means (including interviews, documents, and observation). The research is currently at a stage where data has been collected from the first few case-study projects. Numéro de notice : A2017-815 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : URBANISME Nature : Article DOI : 10.4018/IJ3DIM.2017040101 En ligne : http://dx.doi.org/10.4018/IJ3DIM.2017040101 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89272 [article]

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138-2017021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

The MAIN+ method for collaboration digitalization / Imed Boughzala in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 20 n° 4 (juillet - août 2015)  

Public [article]  inIngénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 20 n° 4 (juillet - août 2015) . - pp 113 - 139 Titre : The MAIN+ method for collaboration digitalization Titre original : La méthode MAIN+ pour la digitalisation de la collaboration Type de document : Article/Communication Auteurs : Imed Boughzala, Auteur ; Nicholas C. Romano Jr, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 113 - 139 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique [Termes IGN] automatisation des processus (circulation de documents) [Termes IGN] conception collaborative [Termes IGN] dématérialisation (économie) [Termes IGN] numérisation [Termes IGN] processus [Termes IGN] travail coopératif Résumé : (Auteur) La dématérialisation touche aujourd’hui à de nombreux aspects de la vie quotidienne et de l’activité en entreprise. C’est le cas d’un grand nombre de processus qui nécessitaient la collocalisation des participants et sont maintenant exécutés à différents moments et à différents endroits. Ce phénomène de la dématérialisation (virtualisation ou encore « digitalisation ») de processus est de plus en plus important et les chercheurs commencent à en étudier les multiples aspects. Un de ces aspects, critique pour les entreprises, est la dématérialisation des processus collaboratifs étant donné que les équipes virtuelles deviennent de plus en plus fréquentes. Ce papier introduit la méthode MAIN+ (Method to Analyze of INteractions Plus) basée sur la science de conception ; une nouvelle approche de digitalisation de la collaboration permet la virtualisation des processus collaboratifs et l’aide à la sélection des outils en fonction des situations collaboratives. En effet, face à une explosion des technologies de la collaboration proposées et une disparité réelle dans leur usage, le choix des outils adéquats à chaque situation devient difficile pour les entreprises surtout dans une logique d’harmonisation des usages. Depuis une dizaine d’années, cette méthode a été développée, évaluée et affinée à l’aide d’une série d’expérimentations sur le terrain. Elle a le mérite d’apporter une vraie solution et une réelle valeur ajoutée pour les organisations dans la résolution de ce problème. L’article présente plusieurs artefacts utiles, qui fournissent des contributions pratiques, et les directions pour la recherche future. Numéro de notice : A2015-512 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/isi.20.4.113-139 En ligne : https://doi.org/10.3166/isi.20.4.113-139 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77503 [article]

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093-2015041	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Gabor feature-based collaborative representation for hyperspectral imagery classification / Sen Jia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 2 (February 2015) . - pp 1118 - 1129 Titre : Gabor feature-based collaborative representation for hyperspectral imagery classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Sen Jia, Auteur ; Linlin Shen, Auteur ; Qingquan Li, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 1118 - 1129 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] classification spectrale [Termes IGN] conception collaborative [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] filtre de Gabor [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] précision de la classification Résumé : (Auteur) Sparse-representation-based classification (SRC) assigns a test sample to the class with minimum representation error via a sparse linear combination of all the training samples, which has successfully been applied to several pattern recognition problems. According to compressive sensing theory, the l1-norm minimization could yield the same sparse solution as the l0 norm under certain conditions. However, the computational complexity of the l1-norm optimization process is often too high for large-scale high-dimensional data, such as hyperspectral imagery (HSI). To make matter worse, a large number of training data are required to cover the whole sample space, which is difficult to obtain for hyperspectral data in practice. Recent advances have revealed that it is the collaborative representation but not the l1-norm sparsity that makes the SRC scheme powerful. Therefore, in this paper, a 3-D Gabor feature-based collaborative representation (3GCR) approach is proposed for HSI classification. When 3-D Gabor transformation could significantly increase the discrimination power of material features, a nonparametric and effective l2-norm collaborative representation method is developed to calculate the coefficients. Due to the simplicity of the method, the computational cost has been substantially reduced; thus, all the extracted Gabor features can be directly utilized to code the test sample, which conversely makes the l2-norm collaborative representation robust to noise and greatly improves the classification accuracy. The extensive experiments on two real hyperspectral data sets have shown higher performance of the proposed 3GCR over the state-of-the-art methods in the literature, in terms of both the classifier complexity and generalization ability from very small training sets. Numéro de notice : A2015-106 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2334608 En ligne : 10.1109/TGRS.2014.2334608 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75624 [article]

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Collaborative ontology development for the geosciences / Reza Kalbasi in Transactions in GIS, vol 18 n° 6 (December 2014)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 18 n° 6 (December 2014) . - pp 834 – 851 Titre : Collaborative ontology development for the geosciences Type de document : Article/Communication Auteurs : Reza Kalbasi, Auteur ; Krzysztof Janowicz, Auteur ; F. Reitsma, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 834 – 851 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] conception collaborative [Termes IGN] ontologie Résumé : (Auteur) Ontology-based information publishing, retrieval, reuse, and integration have become popular research topics to address the challenges involved in exchanging data between heterogeneous sources. However, in most cases ontologies are still developed in a centralized top-down manner by a few knowledge engineers. Consequently, the role that developers play in conceptualizing a domain such as the geosciences is disproportional compared with the role of domain experts and especially potential end-users. These and other drawbacks have stimulated the creation of new methodologies focusing around collaboration. Based on a review of existing approaches, this article presents a two-step methodology and implementation to foster collaborative ontology engineering in the geosciences. Our approach consists of the development of a minimalistic core ontology acting as a catalyst and the creation of a virtual collaborative development cycle. Both methodology and prototypical implementation have been tested in the context of the EU-funded ForeStClim project which addresses environmental protection with respect to forests and climate change. Numéro de notice : A2014-573 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12070 Date de publication en ligne : 11/11/2013 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12070 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74763 [article]

Towards a conceptual framework for WikiGIS / Wided Batita in Future internet, vol 6 n° 4 (December 2014)  

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Coalla : Un modèle pour l’édition collaborative d’un contenu géographique et la gestion de sa cohérence / Carmen Brando (2013)  

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Development of a collaborative geospatial augmented reality system in support of urban design practice / B. St-Aubin in Revue internationale de géomatique, vol 22 n° 2 (Juin - août 2012)  

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PlanYourPlace – A geospatial infrastructure for sustainable community planning / Andrew Hunter in Revue internationale de géomatique, vol 22 n° 2 (Juin - août 2012)  

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WikiSIG et GeoDesign collaboratif. Proposition d’un cadre théorique / Wided Batita in Revue internationale de géomatique, vol 22 n° 2 (Juin - août 2012)  

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Automatic interpretation of digital maps / Volker Walter in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 4 (July - August 2011)  

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vol 15 n° 3 - mai - juin 2010 - Systèmes d'information collaboratifs : architectures et modèles (Bulletin de Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI) / Khalid Benali  

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La cartographie citoyenne, une activité d'avenir / P. Touzard in Géomètre, n° 2069 (avril 2010)

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Des techniques et des concepts pour aller plus loin avec les SIG dans les organisations : WEB Services, communautés de pratique, Géo-collaboration [diaporama] / Henri Pornon (07/09/2009) 

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Intégration de la dimension utilisateur dans la conception de systèmes pour l'apprentissage : scénarisation pédagogique dirigée par les intentions / J. Pernin in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 14 n° 3 (mai - juin 2009)

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