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Improving accuracy of local geoid model using machine learning approaches and residuals of GPS/levelling geoid height / Mosbeh R. Kaloop in Survey review, vol 54 n° 387 (November 2022)  

Public [article]  inSurvey review > vol 54 n° 387 (November 2022) . - pp 505 - 518 Titre : Improving accuracy of local geoid model using machine learning approaches and residuals of GPS/levelling geoid height Type de document : Article/Communication Auteurs : Mosbeh R. Kaloop, Auteur ; Samui Pijush, Auteur ; Mostafa Rabah, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 505 - 518 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] géoïde gravimétrique [Termes IGN] géoïde local [Termes IGN] Koweit [Termes IGN] MNS SRTM [Termes IGN] modèle de géopotentiel [Termes IGN] nivellement avec assistance GPS [Termes IGN] processus gaussien [Termes IGN] régression [Termes IGN] régression multivariée par spline adaptative [Termes IGN] résidu Résumé : (auteur) This study aims to use GPS/Levelling data and machine learning techniques (MLs) to model a high precision local geoid for Kuwait. To improve the accuracy of a local geoid the global geopotential model and local terrain effect should be incorporated. The geoid model was improved based on the modelling of geoid residuals using three MLs. Minimax Probability Machine Regression (MPMR), Gaussian Process Regression (GPR), and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) MLs were developed for modelling the calculated geoid residuals. The results show that the accuracy of the three MLs was improved compared to previous studies, and the accuracy of the GPR model was better than the other models. The standard deviations of Kuwait geoid undulation determined by GPS/Levelling, gravimetric, and developed GPR models were 1.377, 1.375, 1.375 m, respectively. Thus, the developed GPR model has successfully predicted an accurate geoid height of Kuwait with maximum variation approaches ±0.02 m. Numéro de notice : A2022-829 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2021.1970918 Date de publication en ligne : 27/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2021.1970918 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102013 [article]

Investigating the application of artificial intelligence for earthquake prediction in Terengganu / Suzlyana Marhain in Natural Hazards, vol 108 n° 1 (August 2021)  

Public [article]  inNatural Hazards > vol 108 n° 1 (August 2021) . - pp 977 - 999 Titre : Investigating the application of artificial intelligence for earthquake prediction in Terengganu Type de document : Article/Communication Auteurs : Suzlyana Marhain, Auteur ; Ali Najah Ahmed, Auteur ; Muhammad Ary Murti, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 977 - 999 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse de sensibilité [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] classification et arbre de régression [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] courbe de Pearson [Termes IGN] données météorologiques [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] Malaisie [Termes IGN] prévention des risques [Termes IGN] régression multivariée par spline adaptative [Termes IGN] séisme [Termes IGN] surveillance géologique [Termes IGN] tsunami Résumé : (auteur) Numéro de notice : A2021-599 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1007/s11069-021-04716-7 Date de publication en ligne : 04/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11069-021-04716-7 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98232 [article]

Developing a site index model for P. Pinaster stands in NW Spain by combining bi-temporal ALS data and environmental data / Juan Guerra-Hernández in Forest ecology and management, vol 481 (February 2021)  

Public [article]  inForest ecology and management > vol 481 (February 2021) . - n° 118690 Titre : Developing a site index model for P. Pinaster stands in NW Spain by combining bi-temporal ALS data and environmental data Type de document : Article/Communication Auteurs : Juan Guerra-Hernández, Auteur ; Stefano Arellano-Pérez, Auteur ; Eduardo González-Ferreiro, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 118690 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] anomalie de croissance des arbres [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] échantillonnage [Termes IGN] Galice (Espagne) [Termes IGN] gestion forestière [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] indice de végétation [Termes IGN] inventaire forestier étranger (données) [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] Pinus pinaster [Termes IGN] régression multivariée par spline adaptative [Termes IGN] série temporelle Résumé : (auteur) Site index (SI) is a common measure of forest site productivity, serving as a valuable baseline for forest management. The main objective of this study was to develop a SI model for Pinus pinaster Ait. in north-west Spain by combining bi–temporal, low–density airborne laser scanning (ALS) data (acquired in the periods 2009–2011 and 2015–2017) with climatic, edaphic and physiographical data. Site productivity, assessed by site quality curves, was modelled using an age-independent difference equation method based on ALS metrics and environmental variables. For the model development process, we used data from 156 sample plots in pure and even-aged P. pinaster stands distributed throughout Galicia (NW Spain) and measured in the Spanish National Forest Inventory (SNFI). The generalized algebraic difference approach (GADA) formulation was tested by using two different base equations for modelling the dominant height growth (ΔH) from ALS variables. The GADA formulation derived from the Bertalanffy’s base model produced the best estimates of dominant height (H) for P. pinaster stands in Galicia. Use of the proposed model to estimate ΔH for a new pine stand requires two ALS data sets for estimating site-specific (local) parameters. To enable use of the model when such information is not available, the relationship between the values of the site-specific parameter and environmental variables was described using Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). Use of the MARS equation enabled us to develop spatially-explicit predictive maps of the site-specific parameter values, which can be used together with the GADA model to derive ΔH curves and SI estimates for P. pinaster stands in the whole study region. Numéro de notice : A2021-225 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.foreco.2020.118690 Date de publication en ligne : 01/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118690 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97200 [article]

Optimizing local geoid undulation model using GPS/levelling measurements and heuristic regression approaches / Mosbeh R. Kaloop in Survey review, vol 52 n° 375 (November 2020)  

Public [article]  inSurvey review > vol 52 n° 375 (November 2020) . - pp 544 - 554 Titre : Optimizing local geoid undulation model using GPS/levelling measurements and heuristic regression approaches Type de document : Article/Communication Auteurs : Mosbeh R. Kaloop, Auteur ; Ahmed Zaki, Auteur ; Hamad Al-Ajami, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 544 - 554 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique [Termes IGN] anomalie de pesanteur [Termes IGN] géoïde local [Termes IGN] Koweit [Termes IGN] méthode fondée sur le noyau [Termes IGN] méthode heuristique [Termes IGN] modèle de géopotentiel [Termes IGN] nivellement avec assistance GPS [Termes IGN] processus gaussien [Termes IGN] régression [Termes IGN] régression multivariée par spline adaptative Résumé : (auteur) This study investigates to use GPS/Levelling measurements of Kuwait and four heuristic regression methods including Least Square Support Vector Regression (LSSVR), Gaussian Process Regression (GPR), Kernel Ridge Regression (KRR), and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) for modelling local geoid undulation. The accuracy of the models was compared by geoid undulation of gravitational observations and Global Geopotential Models (GGMs). The results show that the KRR model is suitable for Kuwait geoid model, its error of percentage is 0.018 and 0.124% relative to gravity and GPS/Levelling geoid undulation models, respectively. Furthermore, the comparison of KRR model with GGMs models signifies its accuracy. Numéro de notice : A2020-688 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2019.1665615 Date de publication en ligne : 16/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2019.1665615 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96221 [article]

The extension of the parametrization of the radio source coordinates in geodetic VLBI and its impact on the time series analysis / Maria Karbon in Journal of geodesy, vol 91 n° 7 (July 2017)  

Public [article]  inJournal of geodesy > vol 91 n° 7 (July 2017) . - pp 755 - 765 Titre : The extension of the parametrization of the radio source coordinates in geodetic VLBI and its impact on the time series analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Maria Karbon, Auteur ; Robert Heinkelmann, Auteur ; Julian Mora-Diaz, Auteur ; Minghui Xu, Auteur ; Tobias Nilsson, Auteur ; Harald Schuh, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 755 - 765 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale [Termes IGN] données ITGB [Termes IGN] fonction spline [Termes IGN] interférométrie à très grande base [Termes IGN] paramètres d'orientation de la Terre [Termes IGN] régression multivariée par spline adaptative [Termes IGN] repère de référence céleste [Termes IGN] série temporelle Résumé : (Auteur) The radio sources within the most recent celestial reference frame (CRF) catalog ICRF2 are represented by a single, time-invariant coordinate pair. The datum sources were chosen mainly according to certain statistical properties of their position time series. Yet, such statistics are not applicable unconditionally, and also ambiguous. However, ignoring systematics in the source positions of the datum sources inevitably leads to a degradation of the quality of the frame and, therefore, also of the derived quantities such as the Earth orientation parameters. One possible approach to overcome these deficiencies is to extend the parametrization of the source positions, similarly to what is done for the station positions. We decided to use the multivariate adaptive regression splines algorithm to parametrize the source coordinates. It allows a great deal of automation, by combining recursive partitioning and spline fitting in an optimal way. The algorithm finds the ideal knot positions for the splines and, thus, the best number of polynomial pieces to fit the data autonomously. With that we can correct the ICRF2 a priori coordinates for our analysis and eliminate the systematics in the position estimates. This allows us to introduce also special handling sources into the datum definition, leading to on average 30 % more sources in the datum. We find that not only the CPO can be improved by more than 10 % due to the improved geometry, but also the station positions, especially in the early years of VLBI, can benefit greatly. Numéro de notice : A2017-296 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-016-0954-1 En ligne : http://doi.org/10.1007/s00190-016-0954-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85331 [article]

Development and Comparison of Species Distribution Models for Forest Inventories / Óscar Rodríguez de Rivera in ISPRS International journal of geo-information, vol 6 n° 6 (June 2017)  

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Evaluating EO1-Hyperion capability for mapping conifer and broadleaved forests / Nicola Puletti in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)  

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Statistical learning from a regression perspective / Richard A. Berk (2016)  

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