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Investigation into the nonlinear Kalman filter to correct the INS/GNSS integrated navigation system / Konstantin Neusypin in GPS solutions, vol 27 n° 2 (April 2023)
[article]
Titre : Investigation into the nonlinear Kalman filter to correct the INS/GNSS integrated navigation system Type de document : Article/Communication Auteurs : Konstantin Neusypin, Auteur ; Andrey Kupriyanov, Auteur ; Andrey Maslennikov, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : n° 91 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes IGN] couplage GNSS-INS
[Termes IGN] filtrage non linéaire
[Termes IGN] filtre adaptatif
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] modèle d'erreur
[Termes IGN] positionnement cinématique en temps réel
[Termes IGN] système de navigationRésumé : (auteur) The integrated navigation system is the inertial navigation system (INS), corrected by global navigation satellite system (GNSS) data. The correction could be done algorithmically by utilizing nonlinear Kalman filtering (NKF). In practice, the NKF uses an INS error model as an a priori model that is not always adequate to handle the dynamics of the true and unknown INS error model. To eliminate such modeling errors, we propose a new INS/GPS correction approach with modified adaptive NKF. In the proposed NKF, instead of the a priori model, the model constructed during the pre-flight test for a particular INS is used. To realize this, the full algorithm includes an INS error model construction algorithm, a way of reduced measurement generation, and criteria for divergence detection. INS error model construction both during pre-flight test and during flight is done by the group method of data handling (GMDH). Flight experiments were performed for an empirical study of the INS error model and its effect on the total accuracy of computed navigational data. The navigational equipment was installed on the balloon—an airborne radio-transparent object. The results of the experiments validate the effectiveness and accuracy of the proposed INS/GPS correction approach. Numéro de notice : A2022-182 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1007/s10291-023-01433-5 Date de publication en ligne : 21/03/2023 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10291-023-01433-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102951
in GPS solutions > vol 27 n° 2 (April 2023) . - n° 91[article]Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 2. Visualisation, techniques d'amélioration de la visualisation des images numériques / Olivier de Joinville (2012)
Titre de série : Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 2 Titre : Visualisation, techniques d'amélioration de la visualisation des images numériques Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Olivier de Joinville , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut Géographique National - IGN (2008-2011) Année de publication : 2012 Importance : 27 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] correction radiométrique
[Termes IGN] étalement d'histogramme
[Termes IGN] filtrage linéaire
[Termes IGN] filtrage non linéaire
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] histogramme
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] uniformisation d'histogrammeIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Note de contenu : 1 - Rappels sur la radiométrie et sur l'acquisition d'une image numérique
2 - Visualisation d'une image
3 - Amélioration de la visualisation d'une image
4 - Les filtresNuméro de notice : 21596B Affiliation des auteurs : ENSG (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours IGN DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90638 Traitement des données de télédétection / Michel-Claude Girard (2010)
Titre : Traitement des données de télédétection : environnement et ressources naturelles Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Michel-Claude Girard, Auteur ; C.M. Girard, Auteur Mention d'édition : 2 Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2010 Collection : Technique et ingénierie Sous-collection : Série Environnement et sécurité Importance : 553 p. Format : 17 x 25 cm - sans cédérom ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-054850-7 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] aménagement du littoral
[Termes IGN] capteur (télédétection)
[Termes IGN] chromatopsie
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] classification ascendante hiérarchique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification hypercube
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] Corine Land Cover
[Termes IGN] correction géométrique
[Termes IGN] couleur à l'écran
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] filtrage linéaire
[Termes IGN] filtrage non linéaire
[Termes IGN] géologie
[Termes IGN] herbe
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] mine
[Termes IGN] paysage
[Termes IGN] pédologie
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] rayonnement électromagnétique
[Termes IGN] rayonnement infrarouge thermique
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquence
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] vecteur (télédétection)
[Termes IGN] zone humideIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) Cet ouvrage propose un panorama complet du traitement des données issues des images satellitales et aéroportées. II aborde les bases physiques de la télédétection, les capteurs et satellites, et les comportements spectraux des objets et de la couleur, avant de détailler les différents traitements des données de télédétection : l'interprétation visuelle et le classement automatique ; les traitements textural et structural ; la photogrammétrie ; la transformation géométrique des images. L'ouvrage traite également de l'étude de la qualité des images et des critères de choix des données pour l'utilisateur, et présente un large panorama des nombreuses applications de la télédétection (visible, infrarouge, hyperfréquences, CORINE Land Cover, gestion du littoral, etc.). Cette seconde édition apporte des mises à jour sur les satellites d'observation de la Terre, ainsi que de nouveaux éléments sur l'étude des sols (données hyperspectrales, aménagement du littoral et cartographie rapide de l'impact des catastrophes naturelles, étude du climat et de son évolution, interférométrie utilisée pour suivre les déformations du terrain). Véritable outil de travail, ce livre s'adresse aux professionnels qui utilisent la télédétection et veulent trouver des solutions pour traiter leurs données numériques spatialisées. II constitue également une référence utile aux chercheurs et étudiants du domaine. Note de contenu : - Les sources de données
- Interprétation physique des données
- Traitement et interprétation
- ApplicationsNuméro de notice : 20451 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46773 Urban-trees extraction from Quickbird imagery using multiscale spectex-filtering and non-parametric classification / Y.O. Ouma in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 3 (May - June 2008)
[article]
Titre : Urban-trees extraction from Quickbird imagery using multiscale spectex-filtering and non-parametric classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Y.O. Ouma, Auteur ; R. Tateishi, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 333 - 351 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme de filtrage
[Termes IGN] analyse multirésolution
[Termes IGN] anisotropie
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] classificateur non paramétrique
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] extraction du sursol
[Termes IGN] filtrage non linéaire
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (Auteur) Due to the more heterogeneous spectral-radiometric characteristics within urban land-use/cover units in very-high spatial resolution imagery, the traditional pixel-wise statistical and monoscale based classification approaches do not lead to satisfactory results. The main drawback of these methods is that they neglect the shape and context aspects of the image information, which are among the main clues for information extraction at very-high spatial resolutions. This paper presents a pre-classification filtering strategy based on unsupervised multiresolution non-linear image filtering that combines spectral and textural (spectex) image characteristics. In a multiscale model, the local texture characteristics are extracted via wavelet decomposition. The multiscale wavelets texture is then used to control the multiresolution spectral filtering process using the non-linear anisotropic diffusion approach. From the multiresolution non-linear filtering procedure, scale sub-bands suitable for urban-trees extraction are selected. The selected bands are integrated with a normalized difference vegetation index (NDVI) and a principal components transformation (PCT) for classification using a decision-tree (DT) non-parametric classifier. The DT results are compared with the statistical maximum-likelihood classifier. It has been demonstrated that with Quickbird imagery a classification based on the filtered imagery improved the extraction accuracy of urban-trees by 11.7% using the parametric maximum-likelihood classifier, and by 22.5% using the non-parametric decision-tree classifier. This is an increase from a 70.8% extraction accuracy when the respective methods are not used. The results further indicate that the non-linear filtering approach is superior to the linear (median) filtering technique, by 20.8% with respect to classification accuracy. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2008-220 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2007.10.006 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2007.10.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29215
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 63 n° 3 (May - June 2008) . - pp 333 - 351[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-08031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Kalman filtering, theory and practice using MATLAB / Mohinder S. Grewal (2008)
Titre : Kalman filtering, theory and practice using MATLAB Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Mohinder S. Grewal, Auteur ; Angus P. Andrews, Auteur Mention d'édition : third edition Editeur : New York, Londres, Hoboken (New Jersey), ... : John Wiley & Sons Année de publication : 2008 Importance : 575 p. Format : 16 x 24 cm + cédérom ISBN/ISSN/EAN : 978-0-470-17366-4 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] filtrage linéaire
[Termes IGN] filtrage non linéaire
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] GPS-INS
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] positionnement par GNSS
[Termes IGN] programmation stochastique
[Termes IGN] système linéaireIndex. décimale : 24.20 Traitement du signal Résumé : (Editeur) This book provides readers with a solid introduction to the theoretical and practical aspects of Kalman filtering. It has been updated with the latest developments in the implementation and application of Kalman filtering, including adaptations for nonlinear filtering, more robust smoothing methods, and developing applications in navigation. All software is provided in MATLAB, giving readers the opportunity to discover how the Kalman filter works in action and to consider the practical arithmetic needed to preserve the accuracy of results. Note de contenu : 1. General Information
1.1 On Kalman Filtering
1.2 On Optimal Estimation Methods
1.3 On the Notation Used In This Book
1.4 Summary
Problems
2. Linear Dynamic Systems
2.1 Chapter Focus
2.2 Dynamic System Models
2.3 Continuous Linear Systems and Their Solutions
2.4 Discrete Linear Systems and Their Solutions
2.5 Observability of Linear Dynamic System Models
2.6 Summary
Problems
3. Random Processes and Stochastic Systems
3.1 Chapter Focus
3.2 Probability and Random Variables (RVs)
3.3 Statistical Properties of RVs
3.4 Statistical Properties of Random Processes (RPs)
3.5 Linear RP Models
3.6 Shaping Filters and State Augmentation
3.7 Mean and Covariance Propagation
3.8 Relationships Between Model Parameters
3.9 Orthogonality Principle
3.10 Summary
Problems
4. Linear Optimal Filters and Predictors
4.1 Chapter Focus
4.2 Kalman Filter
4.3 Kalman–Bucy Filter
4.4 Optimal Linear Predictors
4.5 Correlated Noise Sources
4.6 Relationships Between Kalman–Bucy and Wiener Filters
4.7 Quadratic Loss Functions
4.8 Matrix Riccati Differential Equation
4.9 Matrix Riccati Equation In Discrete Time
4.10 Model Equations for Transformed State Variables
4.11 Application of Kalman Filters
4.12 Summary
Problems
5. Optimal Smoothers
5.1 Chapter Focus
5.2 Fixed-Interval Smoothing
5.3 Fixed-Lag Smoothing
5.4 Fixed-Point Smoothing
5.5 Summary
Problems
6. Implementation Methods
6.1 Chapter Focus
6.2 Computer Roundoff
6.3 Effects of Roundoff Errors on Kalman Filters
6.4 Factorization Methods for Square-Root Filtering
6.5 Square-Root and UD Filters
6.6 Other Implementation Methods
6.7 Summary
Problems
7. Nonlinear Filtering
7.1 Chapter Focus
7.2 Quasilinear Filtering
7.3 Sampling Methods for Nonlinear Filtering
7.4 Summary
Problems
8. Practical Considerations
8.1 Chapter Focus
8.2 Detecting and Correcting Anomalous Behavior
8.3 Prefiltering and Data Rejection Methods
8.4 Stability of Kalman Filters
8.5 Suboptimal and Reduced-Order Filters
8.6 Schmidt–Kalman Filtering
8.7 Memory, Throughput, and Wordlength Requirements
8.8 Ways to Reduce Computational Requirements
8.9 Error Budgets and Sensitivity Analysis
8.10 Optimizing Measurement Selection Policies
8.11 Innovations Analysis
8.12 Summary
Problems
9. Applications to Navigation
9.1 Chapter Focus
9.2 Host Vehicle Dynamics
9.3 Inertial Navigation Systems (INS)
9.4 Global Navigation Satellite Systems (GNSS)
9.5 Kalman Filters for GNSS
9.6 Loosely Coupled GNSS/INS Integration
9.7 Tightly Coupled GNSS/INS Integration
9.8 Summary
Problems
Appendix A - MATLAB Software
A.1 Notice
A.2 General System Requirements
A.3 CD Directory Structure
A.4 MATLAB Software for Chapter 2
A.5 MATLAB Software for Chapter 3
A.6 MATLAB Software for Chapter 4
A.7 MATLAB Software for Chapter 5
A.8 MATLAB Software for Chapter 6
A.9 MATLAB Software for Chapter 7
A.10 MATLAB Software for Chapter 8
A.11 MATLAB Software for Chapter 9
A.12 Other Sources of Software
Appendix B - A Matrix Refresher
B.1 Matrix Forms
B.2 Matrix Operations
B.3 Block Matrix Formulas
B.4 Functions of Square Matrices
B.5 Norms
B.6 Cholesky Decomposition
B.7 Orthogonal Decompositions of Matrices
B.8 Quadratic Forms
B.9 Derivatives of MatricesNuméro de notice : 22103 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=63231 Apports des techniques de filtrage non linéaire pour la navigation avec les systèmes de navigation inertiels et le GPS / A. Giremus (2005)PermalinkTraitement des données de télédétection / Michel-Claude Girard (2004)PermalinkWavelets applied to simplification of digital terrain models / J.T. Bjorke in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 7 (october 2003)PermalinkIntroduction to real-time imaging / E.R. Dougherty (1995)Permalink