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Global optimization of GNSS station reference networks / David Coulot in GPS solutions, vol 19 n° 4 (october 2015)
[article]
Titre : Global optimization of GNSS station reference networks Type de document : Article/Communication Auteurs : David Coulot , Auteur ; Paul Rebischung , Auteur ; Arnaud Pollet , Auteur ; Loïc Grondin, Auteur ; Guillaume Collot, Auteur Année de publication : 2015 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes de référence et réseaux
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] International GNSS Service
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] réseau géodésique permanentRésumé : (auteur) The IGS08 reference network, adopted by the International GNSS Service (IGS) in 2011, and IGS08 core network are both of primary importance for the international GNSS community. They were empirically designed so as to fulfill several standards, such as the quality of the ITRF2008 positions and velocities of the involved stations, the reliability of the data they provide, and their global distribution. The present study shows that such global reference networks and well-distributed sub-networks can be objectively and rigorously designed with genetic algorithms (global optimization stochastic algorithms), on the basis of equivalent criteria. The IGS08-like reference networks and IGS08 core-like sub-networks provided by genetic algorithms respectively outperform the IGS08 and IGS08 core networks for the specific criteria in play. This opens the way to future essential applications: objective design of the next IGS reference and core networks, construction of dynamic core networks, and computation of user-specific global or regional GNSS reference networks. Numéro de notice : A2015-466 Affiliation des auteurs : LASTIG LAREG+Ext (2012-mi2018) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10291-014-0416-2 Date de publication en ligne : 14/10/2014 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10291-014-0416-2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77154
in GPS solutions > vol 19 n° 4 (october 2015)[article]Modélisation d’accompagnement en gestion conservatoire : Expérimentation au sein du réseau français Natura 2000 / Hélène Dupont in Revue internationale de géomatique, vol 25 n° 4 (octobre - décembre 2015)
[article]
Titre : Modélisation d’accompagnement en gestion conservatoire : Expérimentation au sein du réseau français Natura 2000 Type de document : Article/Communication Auteurs : Hélène Dupont, Auteur ; Françoise Gourmelon, Auteur ; Mathias Rouan, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 495 - 514 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] agent (intelligence artificielle)
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] changement d'utilisation du sol
[Termes IGN] gestion durable
[Termes IGN] habitat animal
[Termes IGN] modélisation environnementale
[Termes IGN] site Natura 2000Résumé : (auteur) Dans le contexte dynamique des changements d’usages des sols sur la zone côtière, l’étude expérimente la modélisation d’accompagnement en vue de contribuer à la gestion conservatoire des habitats et des espèces sur un site (presqu’île de Crozon, Bretagne, France). Les objectifs sont d’identifier et de partager les attentes, les contraintes et les pratiques des acteurs locaux impliqués dans la mise en œuvre de Natura 2000, de les sensibiliser aux dynamiques écologiques et sociales susceptibles de se dérouler dans un futur proche par la co-construction de scénarios. Le processus itératif mis en œuvre permet de combiner les savoirs experts et locaux à toutes les étapes du processus et conduit à divers résultats dont des indicateurs d’état de la biodiversité en fonction de plusieurs scénarios de gestion. L’expérimentation démontre non seulement l’intérêt opérationnel de la modélisation d’accompagnement dans une scène de gestion adaptée qui confère une légitimité à la démarche, mais aussi la pertinence de son emprise locale. Numéro de notice : A2015-924 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/RIG.25.495-514 Date de publication en ligne : 24/02/2016 En ligne : https://doi.org/10.3166/RIG.25.495-514 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79726
in Revue internationale de géomatique > vol 25 n° 4 (octobre - décembre 2015) . - pp 495 - 514[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2015041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A novel MKL model of integrating LiDAR data and MSI for urban area classification / Yanfeng Gu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 10 (October 2015)
[article]
Titre : A novel MKL model of integrating LiDAR data and MSI for urban area classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Yanfeng Gu, Auteur ; Qingwang Wang, Auteur ; Xiuping Jia, Auteur ; Jón Alti, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 5312 - 5326 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] classification à base de connaissances
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image spectrale
[Termes IGN] milieu urbainRésumé : (Auteur) A novel multiple-kernel learning (MKL) model is proposed for urban classification to integrate heterogeneous features (HF-MKL) from two data sources, i.e., spectral images and LiDAR data. The features include spectral, spatial, and elevation attributes of urban objects from the two data sources. With these heterogeneous features (HFs), the new MKL model is designed to carry out feature fusion that is embedded in classification. First, Gaussian kernels with different bandwidths are used to measure the similarity of samples on each feature at different scales. Then, these multiscale kernels with different features are integrated using a linear combination. In the combination, the weights of the kernels with different features are determined by finding a projection based on the maximum variance. This way, the discriminative ability of the HFs is exploited at different scales and is also integrated to generate an optimal combined kernel. Finally, the optimization of the conventional support vector machine with this kernel is performed to construct a more effective classifier. Experiments are conducted on two real data sets, and the experimental results show that the HF-MKL model achieves the best performance in terms of classification accuracies in integrating the HFs for classification when compared with several state-of-the-art algorithms. Numéro de notice : A2015-752 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2015.2421051 Date de publication en ligne : 07/05/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2421051 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78742
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 10 (October 2015) . - pp 5312 - 5326[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015101 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible A semiautomated probabilistic framework for tree-cover delineation from 1-m NAIP imagery using a high-performance computing architecture / S. Basu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 10 (October 2015)
[article]
Titre : A semiautomated probabilistic framework for tree-cover delineation from 1-m NAIP imagery using a high-performance computing architecture Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Basu, Auteur ; Sangram Ganguly, Auteur ; Ramakrishna R. Nemani, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 5690 - 5708 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] architecture des systèmes d'information
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) Accurate tree-cover estimates are useful in deriving above-ground biomass density estimates from very high resolution (VHR) satellite imagery data. Numerous algorithms have been designed to perform tree-cover delineation in high-to-coarse-resolution satellite imagery, but most of them do not scale to terabytes of data, typical in these VHR data sets. In this paper, we present an automated probabilistic framework for the segmentation and classification of 1-m VHR data as obtained from the National Agriculture Imagery Program (NAIP) for deriving tree-cover estimates for the whole of Continental United States, using a high-performance computing architecture. The results from the classification and segmentation algorithms are then consolidated into a structured prediction framework using a discriminative undirected probabilistic graphical model based on conditional random field, which helps in capturing the higher order contextual dependence relations between neighboring pixels. Once the final probability maps are generated, the framework is updated and retrained by incorporating expert knowledge through the relabeling of misclassified image patches. This leads to a significant improvement in the true positive rates and reduction in false positive rates (FPRs). The tree-cover maps were generated for the state of California, which covers a total of 11 095 NAIP tiles and spans a total geographical area of 163 696 sq. miles. Our framework produced correct detection rates of around 88% for fragmented forests and 74% for urban tree-cover areas, with FPRs lower than 2% for both regions. Comparative studies with the National Land-Cover Data algorithm and the LiDAR high-resolution canopy height model showed the effectiveness of our algorithm for generating accurate high-resolution tree-cover maps. Numéro de notice : A2015-753 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2015.2428197 Date de publication en ligne : 26/05/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2428197 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78743
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 10 (October 2015) . - pp 5690 - 5708[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015101 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible An intelligent spatial proximity system using neurofuzzy classifiers and contextual information / F. Barouni in Geomatica, vol 69 n° 3 (september 2015)
[article]
Titre : An intelligent spatial proximity system using neurofuzzy classifiers and contextual information Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Barouni, Auteur ; Bernard Moulin, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 285 - 296 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] classification à base de connaissances
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] relation spatialeRésumé : (auteur) Dans cet article, nous proposons une approche novatrice pour discuter de la proximité spatiale. L'approche est basée sur l'information contextuelle et utilise une classification neuro-floue pour traiter l'aspect d'incertitude de la proximité. Les systèmes neuro-flous consistent en une combinaison de réseaux neuronaux et de systèmes flous et incorporent les avantages des deux techniques. Même si les systèmes flous sont concentrés sur la représentation des connaissances, ils ne permettent pas l'estimation des fonctions d'appartenance. Inversement, les réseaux neuronaux utilisent de puissantes techniques d'apprentissage, mais ne sont pas capables d'expliquer comment les résultats sont obtenus. Les systèmes neuro-flous bénéficient des deux techniques en utilisant des données d'apprentissage pour générer les fonctions d'appartenance et en faisant appel à des règles floues pour représenter les connaissances spécialisées. En outre, l'information contextuelle est collectée à partir d'une base de connaissances. La classification neuro-floue est utilisée pour calculer les paramètres des fonctions d'appartenance des quantificateurs flous de relations spatiales. La solution complète que nous proposons est intégrée à un SIG, ce qui l'améliore grâce au raisonnement de proximité. Notre approche est utilisée dans le domaine des télécommunications et surtout dans les systèmes de surveillance par fibre optique. Dans de tels systèmes, un utilisateur doit qualifier la distance entre les événements rapportés par des capteurs et les objets voisins de l'environnement pour former des modèles spatiotemporels. Ces modèles sont définis pour aider les utilisateurs à prendre des décisions telles que l'optimisation de l'affectation des équipes d'urgence. Numéro de notice : A2015-666 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.5623/cig2015-303 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2015-303 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78275
in Geomatica > vol 69 n° 3 (september 2015) . - pp 285 - 296[article]Application d'algorithmes génétiques à la détermination d'orbites optimales pour GRASP / Arnaud Pollet in XYZ, n° 144 (septembre - novembre 2015)PermalinkFormalisation des interactions spatiales dans les modèles multi-agents. Essai d’analyse comparative / Hélène Mathian in Revue internationale de géomatique, vol 25 n° 3 (septembre - novembre 2015)PermalinkGérer les informations temporelles dans et par les modèles informatiques / Frédéric Bertrand in Revue internationale de géomatique, vol 25 n° 3 (septembre - novembre 2015)PermalinkA method for discovery and analysis of temporal patterns in complex event data / Donna J. Peuquet in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 9 (September 2015)PermalinkPrediction of traffic counts using statistical and neural network models / Abul Kalam Azad in Geomatica, vol 69 n° 3 (september 2015)PermalinkRegion-kernel-based support vector machines for hyperspectral image classification / Jiangtao Peng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 9 (September 2015)Permalinkn° 225 - septembre 2015 - Temps, art et cartographie (Bulletin de Cartes & Géomatique) / Jasmine Desclaux-SalachasPermalinkComparing image-based methods for assessing visual clutter in generalized maps / Guillaume Touya in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 W5 (October 2015)PermalinkEstimation of geographical databases capture scale based on inter-vertices distances exploration / Jean-François Girres in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 W5 (October 2015)PermalinkAutomatic identification of building types based on topographic databases – a comparison of different data sources / Robert Hecht in International journal of cartography, vol 1 n° 1 (August 2015)Permalink