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Titre : Introduction to Artificial Intelligence Type de document : Monographie Auteurs : Wolfgang Ertel, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2017 Importance : 365 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-58487-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] entropie maximale
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] PROLOG
[Termes IGN] raisonnement sémantique
[Termes IGN] réseau neuronal artificielRésumé : (éditeur) This concise and accessible textbook supports a foundation or module course on A.I., covering a broad selection of the subdisciplines within this field. The book presents concrete algorithms and applications in the areas of agents, logic, search, reasoning under uncertainty, machine learning, neural networks and reinforcement learning. Topics and features: presents an application-focused and hands-on approach to learning the subject; provides study exercises of varying degrees of difficulty at the end of each chapter, with solutions given at the end of the book; supports the text with highlighted examples, definitions, and theorems; includes chapters on predicate logic, PROLOG, heuristic search, probabilistic reasoning, machine learning and data mining, neural networks and reinforcement learning; contains an extensive bibliography for deeper reading on further topics; supplies additional teaching resources, including lecture slides and training data for learning algorithms, at an associated website. Note de contenu : 1- Introduction
2- Propositional Logic
3- First-order Predicate Logic
4- Limitations of Logic
5- Logic Programming with PROLOG
6- Search, Games and Problem Solving
7- Reasoning with Uncertainty
8- Machine Learning and Data Mining
9- Neural Networks
10- Reinforcement Learning
11- Solutions for the ExercisesNuméro de notice : 25753 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-58487-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94945 Ionosphere probing with simultaneous GNSS radio occultations / Viet-Cuong Pham in GPS solutions, vol 21 n° 1 (January 2017)
[article]
Titre : Ionosphere probing with simultaneous GNSS radio occultations Type de document : Article/Communication Auteurs : Viet-Cuong Pham, Auteur ; Jyh-Ching Juang, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 101 - 109 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] gradient ionosphèrique
[Termes IGN] inversion
[Termes IGN] occultation du signal
[Termes IGN] orbite basse
[Termes IGN] régularisation de Tychonoff
[Termes IGN] teneur totale en électronsRésumé : (Auteur) Radio occultation (RO) is a powerful technique for providing vertical profiles of refractivity, temperature, pressure, and water vapor of the neutral atmosphere and electron density of the ionosphere. The Abel inversion method which is based on the spherical symmetry assumption has been widely utilized to retrieve electron density profiles (EDPs) from RO measurements, which are available by observing Global Navigation Satellite System (GNSS) satellites from low-earth-orbit satellites. It is well known that the Abel inversion is subject to errors in the presence of ionospheric horizontal gradients. With the arrival of new navigation systems, the opportunities of establishing simultaneous GNSS RO events are increasing. We develop an improved Abel inversion technique that accounts for pairs of simultaneous RO events to relax the spherical symmetry assumption. Through the use of Tikhonov regularization, the problem is formulated so that numerical conditioning is improved and a priori information such as expected electron density, asymmetric factor, and vertical total electron content can be incorporated. Appropriate weighting can be determined to reflect the availability and quality of information. By balancing the reference data and measurements, the method thus paves a way for ionospheric probing in challenging geomagnetic conditions as both the EDP at the intersection and the horizontal gradients are retrieved. Simulation and experimental results are provided to show the effectiveness of the proposed method. The robustness and sensitivity of the proposed method are also assessed. Numéro de notice : A2017-014 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1007/s10291-015-0501-1 Date de publication en ligne : 02/01/2016 En ligne : http://dx.doi./org/10.1007/s10291-015-0501-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83936
in GPS solutions > vol 21 n° 1 (January 2017) . - pp 101 - 109[article]Joint analysis of passive and active land surface responses for Global Precipitation Measurement / Iris de Gelis (2017)
Titre : Joint analysis of passive and active land surface responses for Global Precipitation Measurement Type de document : Mémoire Auteurs : Iris de Gelis, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2017 Importance : 36 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] carte de Kohonen
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] emissivité
[Termes IGN] état de surface du sol
[Termes IGN] image GPM
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] neige
[Termes IGN] précipitationIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’estimation des précipitations depuis les satellites n’est pas un problème trivial. En effet, lorsque des satellites comme le Global Precipitation Measurement (GPM) effectuent des observations des nuages et précipitations, les mesures sont aussi influencées par la réponse de la surface terrestre. Pour aider à séparer la contribution de la surface et de l’atmosphère dans les mesures du satellite en micro-ondes, notre étude va analyser les réponses micro-ondes des surfaces en mode actif et passif (radar et radiomètre). L’étude suivante va chercher à donner une estimation de l’émissivité et du coefficient de rétro-diffusion à différentes fréquences pour chaque type de surface terrestre. La première étape réalisée est l’analyse d’une base de données d’émissivité (mode passif) et de coefficient de rétro-diffusion (mode actif) disponible sur une année entière et pour toutes les surfaces continentales en fonction de la végétation et de la neige. Ensuite deux classifications différentes ont été réalisées grâce aux méthodes de classification de Kohonen, aussi appelée cartes auto-adaptatives. Premièrement une classification ne prenant pas en compte les zones enneigées et deuxièmement une classification des zones enneigées. Ces classifications seront fournies à la NASA (National Aeronautics and Space Administration) pour leur permettre de faciliter l’estimation des précipitations en leur donnant une estimation de la réponse de la surface terrestre dans les différentes bandes passives et actives étudiées. Note de contenu : INTRODUCTION
1. DATA DESCRIPTION
2. ANALYSIS
2.1 General maps
2.2 Vegetation
2.3 Snow
3. CLASSIFICATIONS
3.1 Kohonen classification
3.2 Snow-free surfaces
3.3 Snow-covered surfaces
CONCLUSIONNuméro de notice : 22793 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Observatoire de Paris Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87816 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22793-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible 22793-02 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Joint analysis of passive and active ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Learning-based spatial-temporal superresolution mapping of forest cover with MODIS images / Yihang Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)
[article]
Titre : Learning-based spatial-temporal superresolution mapping of forest cover with MODIS images Type de document : Article/Communication Auteurs : Yihang Zhang, Auteur ; Peter M. Atkinson, Auteur ; Xiaodong Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 600 - 614 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image Aqua-MODIS
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] surveillance forestièreRésumé : (Auteur) Forest mapping from satellite sensor imagery provides important information for the timely monitoring of forest growth and deforestation, bioenergy potential assessment, and modeling of carbon flux, among others. Due to the daily global revisit rate and wide swath width, MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images are used commonly for satellite-derived forest mapping at both regional and global scales. However, the spatial resolution of MODIS images is too coarse to observe fine spatial variation in forest cover. The last few decades have seen the production of several fine-spatial-resolution satellite-derived global forest cover maps, such as Hansen's global tree canopy cover map of 2000, which includes abundant spectral, temporal, and spatial prior information about forest cover at a fine spatial resolution. In this paper, a novel learning-based spatial-temporal superresolution mapping approach is proposed to integrate both current MODIS images and prior maps of Hansen's tree canopy cover, to map present forest cover with a fine spatial resolution. The novel approach is composed of three main stages: 1) automatic generation of 240-m forest proportion images from both 240- and 480-m MODIS images using a nonlinear learning-based spectral unmixing method; 2) downscaling the 240-m forest proportion images to 30 m to predict the class possibilities at the subpixel scale using a temporal-example learning-based downscaling method; and 3) final production of the fine-spatial-resolution forest map by solving a regularization-based optimization problem. The novel approach produced more accurate fine-spatial-resolution forest cover maps in terms of both visual and quantitative evaluation than traditional pixel-based classification and the latest subpixel based superresolution mapping methods. The results show the great efficiency and potential of the novel approach for producing fine-spatial-resolution forest maps from MODIS images. Numéro de notice : A2017-023 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2613140 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2613140 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83955
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 1 (January 2017) . - pp 600 - 614[article]Modèles géographiques avec le langage Mathematica / André Dauphiné (2017)
Titre : Modèles géographiques avec le langage Mathematica Type de document : Guide/Manuel Auteurs : André Dauphiné, Auteur Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2017 Collection : Systèmes d'information, web et société Importance : 331 p. Format : 15 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-236-2 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] automate cellulaire
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] langage de programmation
[Termes IGN] Mathematica
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] système dynamique
[Termes IGN] système multi-agentsIndex. décimale : 37.20 Analyse spatiale et ses outils Résumé : (Editeur) Les géographes construisent des modèles afin de comprendre et d’expliquer les relations sociétés-nature, les localisations d’objets, de personnes et d’activités, et les organisations territoriales. Ce livre dresse un panorama complet des types de modèles nécessaires à la mise au point de nouvelles connaissances géographiques : modèles stochastiques, de chroniques, d’analyses de données, de géostatistiques, de réseaux, de systèmes dynamiques, d’automates cellulaires et de systèmes multi-agents. Cet ouvrage didactique replace ces modèles dans leur contexte théorique. Il propose plus de 65 programmes écrits en langage Mathematica formalisant ces modèles. Des études de cas permettent de montrer leur pertinence. Le lecteur pourra appliquer immédiatement ces programmes à ses propres questionnements et données. Note de contenu : 1. Paradoxes théoriques de la géographie classique
2. Modèles statistiques et probabilistes des relations sociétés-nature
3. Modèles de systèmes dynamiques ordinaires
4. Théories des localisations géographiques
5. Modèles des localisations géographiques
6. Théoriser les structures et les dynamiques territoriales
7. Modèles de points et de champs
8. Modèles de réseaux
9. Modèles de l’espace géographique
10. Macro et micro-modèles de la morphogénieNuméro de notice : 22708 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85164 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22708-01 37.20 Livre Centre de documentation Géomatique Disponible PermalinkModelling a dynamic forest fuelmarket focusing on wood chips: a spatial agent-based approach to simulate competition among heating plants in the province of Carinthia, Austria / Johannes Scholz in GI Forum, vol 2017 n° 1 ([01/01/2017])PermalinkNew iterative learning strategy to improve classification systems by using outlier detection techniques / Charlotte Pelletier (2017)PermalinkProgressive block graying and landmarks enhancing as intermediate representations between buildings and urban areas / Guillaume Touya (2017)PermalinkProjet CHOUCAS : Intégration de données hétérogènes et raisonnement spatial pour l'aide à la localisation des victimes en montagne / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2017)PermalinkRandom-walker-based collaborative learning for hyperspectral image classification / Bin Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)PermalinkPermalinkPermalinkRéseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur / Damien Fourure (2017)PermalinkA review of volunteered geographic information quality assessment methods / Hansi Senaratne in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 1-2 (January - February 2017)PermalinkPermalinkSingle Image Super-Resolution based on Neural Networks for text and face recognition / Clément Peyrard (2017)PermalinkSparsity, redundancy and robustness in artificial neural networks for learning and memory / Philippe Tigréat (2017)PermalinkSpatial co-location pattern mining of facility points-of-interest improved by network neighborhood and distance decay effects / Wenhao Yu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 1-2 (January - February 2017)PermalinkSVM et réseaux neuronaux convolutifs pour la classification de scènes urbaines / Amaury Zarzelli (2017)PermalinkThe use of logistic model tree (LMT) for pixel- and object-based classifications using high-resolution WorldView-2 imagery / Ismail Colkesen in Geocarto international, vol 32 n° 1 (January 2017)PermalinkPermalinkPermalinkVision stéréoscopique temps-réel pour la navigation autonome d'un robot en environnement dynamique / Maxime Derome (2017)PermalinkPermalink