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Completeness assessment and improvement in mobile crowd-sensing environments / Souheir Mehanna in SN Computer Science, vol 3 n° 3 (May 2022)  

Public [article]  inSN Computer Science > vol 3 n° 3 (May 2022) . - n° 216 Titre : Completeness assessment and improvement in mobile crowd-sensing environments Type de document : Article/Communication Auteurs : Souheir Mehanna, Auteur ; Zoubida Kedad, Auteur ; Mohamed Chachoua , Auteur Année de publication : 2022 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Article en page(s) : n° 216 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] analyse multidimensionnelle [Termes IGN] exhaustivité des données [Termes IGN] indicateur de qualité [Termes IGN] pollution atmosphérique [Termes IGN] qualité de l'air [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] téléphonie mobile [Termes IGN] traitement de données localisées Résumé : (auteur) Mobile sensors are increasingly used to monitor air quality to accurately quantify human exposure to air pollution. These sensors are subject to various issues (misuse, malfunctions, battery problems, etc) that are likely to cause data quality problems. These quality problems may have a considerable impact on the reliability of analytical studies. In this work, we address the problem of data quality evaluation and improvement in mobile crowd-sensing environments. Our work is focused on the data completeness quality dimension. We introduce a multi-dimensional model to represent the data coming from the sensors in this context, and then present the different facets of data completeness inspired by the model. We propose quality indicators capturing different facets of completeness along with their corresponding quality metrics. We also propose an approach to improve data completeness by extending two existing data imputation techniques, SVDImpute and KNNImpute, with information about the sensor quality. Our experiments show that our quality-aware imputation approach improves the accuracy of the imputation achieved by the original techniques. Numéro de notice : A2022-454 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s42979-022-01104-1 Date de publication en ligne : 10/04/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/s42979-022-01104-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101084 [article]

A convolutional neural network with mapping layers for hyperspectral image classification / Rui Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 5 (May 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 5 (May 2020) . - pp 3136 - 3147 Titre : A convolutional neural network with mapping layers for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Rui Li, Auteur ; Zhibin Pan, Auteur ; Yang Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 3136 - 3147 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] algèbre linéaire [Termes IGN] analyse discriminante [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] analyse multidimensionnelle [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] couche thématique [Termes IGN] dispersion [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] réduction Résumé : (auteur) In this article, we propose a convolutional neural network with mapping layers (MCNN) for hyperspectral image (HSI) classification. The proposed mapping layers map the input patch into a low-dimensional subspace by multilinear algebra. We use our mapping layers to reduce the spectral and spatial redundancies and maintain most energy of the input. The feature extracted by our mapping layers can also reduce the number of following convolutional layers for feature extraction. Our MCNN architecture avoids the declining accuracy with increasing layers phenomenon of deep learning models for HSI classification and also saves the training time for its effective mapping layers. Furthermore, we impose the 3-D convolutional kernel on the convolutional layer to extract the spectral–spatial features for HSI. We tested our MCNN on three data sets of Indian Pines, University of Pavia, and Salinas, and we achieved the classification accuracy of 98.3%, 99.5%, and 99.3%, respectively. Experimental results demonstrate that the proposed MCNN can significantly improve classification accuracy and save much time consumption. Numéro de notice : A2020-234 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2948865 Date de publication en ligne : 12/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2948865 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94980 [article]

Geovisualization: multidimensional exploration of the territory / Sidonie Christophe (2020)  

Public Titre : Geovisualization: multidimensional exploration of the territory Type de document : Article/Communication Auteurs : Sidonie Christophe , Auteur Editeur : Setúbal [Portugal] : Science and Technology Publications - Scitepress Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : IVAPP 2020, 11th International Conference on Information Visualization Theory and Applications 27/02/2020 29/02/2020 La Vallette Malte Proceedings ScitePress Importance : pp 325 - 332 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse de données [Termes IGN] analyse multidimensionnelle [Termes IGN] cognition [Termes IGN] données hétérogènes [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] immersion [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (auteur) The purpose of this position paper is to emphasize the remaining challenges for geovisualization in an evolutive context of data, users and spatio-temporal problems to solve in an interdisciplinary approach. Geovisualization is the visualization of spatio-temporal data, phenomena and dynamics on earth, based on the user interaction with heterogeneous data, and their capacities of perception and cognition. This implies to bring closer together knowledge, concepts and models from related scientific visualization domains, for a better understanding, interpretation and analysis of spatio-temporal phenomena on earth. We currently face and cross several types of complexities, regarding spaces, data, models and tools. Our position here, based on past and on-going works, as first proofs of concept, is to model a multidimensional exploration of the territory, because integrating explorations of uses, styles, interaction and immersion capacities, until various ’points of view’ on the represented spatio-temporal phenomenon. Numéro de notice : C2020-001 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5220/0009355703250332 En ligne : https://doi.org/10.5220/0009355703250332 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94611

Multi-dimensional particle filter-based estimation of inter-system phase biases for multi-GNSS real-time integer ambiguity resolution / Yumiao Tian in Journal of geodesy, vol 93 n°7 (July 2019)  

Public [article]  inJournal of geodesy > vol 93 n°7 (July 2019) . - pp 1073 - 1087 Titre : Multi-dimensional particle filter-based estimation of inter-system phase biases for multi-GNSS real-time integer ambiguity resolution Type de document : Article/Communication Auteurs : Yumiao Tian, Auteur ; Zhizhao Liu, Auteur ; Frank Neitzel, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1073 - 1087 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] ambiguïté entière [Termes IGN] analyse multidimensionnelle [Termes IGN] constellation GNSS [Termes IGN] erreur systématique inter-systèmes [Termes IGN] filtre [Termes IGN] phase GNSS [Termes IGN] positionnement par GNSS [Termes IGN] précision du positionnement [Termes IGN] résolution d'ambiguïté [Termes IGN] temps réel [Vedettes matières IGN] Traitement de données GNSS Résumé : (auteur) In multi-GNSS integration, fixing inter-system double-difference ambiguities to integers is still a challenge due to the existence of inter-system biases (ISB) when mixed types of GNSS receivers are used. It has been shown that when ISB is known, the inter-system ambiguities can be fixed and the reliability of ambiguity fixing can be improved significantly, especially under poor conditions when the number of observed satellites is small. In traditional methods, the intra-system ambiguity is fixed first; then, the ISB is estimated to ultimately fix the inter-system ambiguity. In our work, we use the particle filter-based method to estimate the ISB parameter and fix the inter-system ambiguities to integers at the same time. This method shows higher reliability and higher ambiguity fixing rate. Nevertheless, the existing particle filter approach for ISB parameter estimation is a one-dimensional algorithm. When satellites from three or more systems are observed, there are two or more ISB parameters. We extend the current one-dimensional particle filter approach to multi-dimensional case and estimate multi-ISB parameters in this study. We first present a multi-dimensional particle filter approach that can estimate multi-ISB parameters simultaneously. We also show that the RATIO values can be employed to judge the quality of multi-dimensional ISB values. Afterward, a two-dimensional particle filter approach is taken as an example to validate this approach. For example, in the experiment of GPS L5, Galileo E5a and QZSS L5 integration with 6 satellites using the IGS baseline SIN0-SIN1, only three ambiguities are resolved to integer when the ISBs are unknown. The integer ambiguity fixing rate is 41.0% with 53% of the ambiguity-fixed solutions having positioning errors larger than 3 cm. However, when our approach is adopted, the number of integer ambiguity parameters increases to five. The integer ambiguity fixing rate increases to 99.7% with 100% of ambiguity-fixed solutions having positioning errors smaller than 3 cm. Numéro de notice : A2019-359 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-018-01226-6 Date de publication en ligne : 29/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-018-01226-6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93427 [article]

Vers un modèle unifié de données entreposées et de données ouvertes liées. Concepts et expérimentations / Franck Ravat in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 22 n° 2 (mars - avril 2017)  

Public [article]  inIngénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 22 n° 2 (mars - avril 2017) . - pp 35 - 67 Titre : Vers un modèle unifié de données entreposées et de données ouvertes liées. Concepts et expérimentations Type de document : Article/Communication Auteurs : Franck Ravat, Auteur ; Jiefu Song, Auteur ; Olivier Teste, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 35 - 67 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] analyse multidimensionnelle [Termes IGN] données multisources [Termes IGN] données ouvertes [Termes IGN] entrepôt de données [Termes IGN] modèle de représentation des données [Termes IGN] système d'aide à la décision [Termes IGN] web des données Résumé : (auteur) De nos jours, la plupart des systèmes d’aide à la décision (SAD) reposent sur un entrepôt de données (ED) construit à partir de données de production internes à l’organisation. Cependant, les analyses décisionnelles peuvent être sensiblement améliorées par l’ajout d’informations supplémentaires provenant de l’extérieur d’une organisation, notamment des données ouvertes liées (DOL). L’intégration de ces données dans un SAD peut offrir de nouveaux points de vue aux décideurs. Dans cet article, nous décrivons un nouveau modèle multidimensionnel, appelé Cube Unifié, qui offre une représentation conceptuelle générique des données entreposées et des DOL. Un processus en deux étapes est proposé pour construire un Cube Unifié. Dans un premier temps, les schémas publiés avec des langages de modélisation spécifiques sont transformés en une représentation conceptuelle reposant sur un même langage. La seconde étape consiste à associer les schémas précédemment définis pour former un schéma unifié. Un langage algébrique est proposé afin de permettre aux concepteurs de construire un Cube Unifié selon leurs besoins. Pour valider nos propositions, nous montrons comment un Cube Unifié 1) est construit sur des jeux de données réelles et 2) permet aux décideurs d’effectuer des analyses décisionnelles avec de multiples sources. Numéro de notice : A2017-599 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/isi.22.2.35-67 En ligne : https://doi.org/10.3166/isi.22.2.35-67 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86947 [article]

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
093-2017021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Intégration de l'information géographique dans les entrepôts de données et l'analyse en ligne : de la modélisation à la visualisation / Sandro Bimonte (2007)  

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Modélisation paramétrique de la géométrie de prise de vue du radar à ouverture synthétique embarqué sur satellite / Issam Tannous (1991)

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