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SIEL : système intégré pour la modélisation et l’évaluation du risque de désertification / Maud Loireau in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 20 n° 3 (mai - juin 2015)
[article]
Titre : SIEL : système intégré pour la modélisation et l’évaluation du risque de désertification Type de document : Article/Communication Auteurs : Maud Loireau, Auteur ; Mongi Sghaier, Auteur ; Bertrand Guerrero, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 117 - 142 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] agriculture (secteur primaire)
[Termes IGN] désertification
[Termes IGN] environnement de développement
[Termes IGN] interface utilisateur
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] paysage rural
[Termes IGN] plateforme logicielle
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (Auteur) La lutte contre la désertification est une priorité, notamment dans les pays du Sud où vivent 75% de l’humanité et où les trois quarts de la population travaillent dans le secteur agricole. À partir d’une réflexion menée sur la caractérisation et spatialisation des pratiques (agricoles) et des ressources naturelles en interaction sur un espace donné, l’article décrit une chaîne de traitements thématiques pour modéliser des unités de paysages ruraux et les causes et intensité du risque de désertification afférents, ainsi que la plateforme logicielle géomatique qui la met en œuvre. Via une interface utilisateur accompagnée d’une aide documentée, le logiciel SIEL permet le paramétrage et l’exécution de la chaîne de traitements. Les résultats obtenus sur des exemples illustratifs dans plusieurs observatoires circum-sahariens sont présentés. Ils ouvrent la voie aux discussions sur les perspectives et potentialités du SIEL dans les observatoires en appui à l’aide à la décision pour la lutte contre la désertification. Numéro de notice : A2015-324 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/isi.20.3.117-142 En ligne : https://doi.org/10.3166/isi.20.3.117-142 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76610
in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 20 n° 3 (mai - juin 2015) . - pp 117 - 142[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 093-2015031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Applications mobiles avec Cordova et PhoneGap / Sébastien Pittion (2015)
Titre : Applications mobiles avec Cordova et PhoneGap Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Sébastien Pittion, Auteur ; Bastien Siebman, Auteur Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2015 Importance : 185 p. Format : 19 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-14052-1 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes IGN] Androïd
[Termes IGN] Cascading Style Sheets CSS
[Termes IGN] environnement de développement
[Termes IGN] HTML
[Termes IGN] Javascript (langage de script)
[Termes IGN] téléphone intelligentIndex. décimale : 26.00 Informatique - généralités Résumé : (Editeur) Un seul développement pour un déploiement multiple. Maintenus par Adobe et la fondation Apache, Cordova et sa distribution PhoneGap sont des outils open source qui permettent de créer facilement et simultanément des applications mobiles pour plusieurs plates-formes du marché, comme ioS, Android, Windows Phone, et bien d'autres encore. En effet, il suffit aujourd'hui d'un seul développement pour assurer un déploiement multiple vers les différents magasins d'applications (App Store, Google Play Store, etc.). Utilisant les langages HTML, CSS et JavaScript, ces outils à la popularité croissante offrent une excellente alternative au code natif, notamment pour les développeurs web. Concret et accessible, cet ouvrage est un recueil de bonnes pratiques et d'astuces pour réussir la création d'applications mobiles avec Cordova et PhoneGap, jusqu'à leur soumission sur les principaux magasins en ligne. Il comporte en outre une étude de cas complète, qui détaille la conception d'une application multi-plate-forme. Tout le code source des exemples est disponible en ligne sur https://github.com/siebmanb/rappelle-toi.
Ce livre s'adresse :
- à tous les acteurs d'un projet d'application mobile : décideurs, chefs de projet, développeurs, webdesigners...
- à ceux qui souhaitent concevoir, publier et vendre une application mobile pour iOS, Android, etc.Note de contenu :
Premiers pas avec Cordova et PhoneGap
1. Cordova ou PhoneGap ?
2. Prérequis et installation
Développement d'une application
3. Création d'un projet
4. Conception et architecture d'une application
5. Ajout de fonctionnalités spécifiques
6. Debug du code
Diffusion d'une application
7. Les magasins d'applications
8. PhoneGap BuildNuméro de notice : 22464 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Manuel informatique Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80412 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22464-01 26.00 Manuel Informatique Centre de documentation Informatique Disponible Data-driven feature learning for high resolution urban land-cover classification / Piotr Andrzej Tokarczyk (2015)
Titre : Data-driven feature learning for high resolution urban land-cover classification Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Piotr Andrzej Tokarczyk, Auteur Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Année de publication : 2015 Collection : Dissertationen ETH num. 22544 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A thesis submitted to attain the degree of doctor of sciences of ETH ZurichLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] environnement de développement
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image à ultra haute résolution
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] ruissellement
[Termes IGN] surface imperméable
[Termes IGN] théorie de Dempster-ShaferRésumé : (auteur) Automated classification of aerial and satellite images is one of the fundamental challenges in remote sensing research. Over the last 30 years, researchers have tried to overcome the tedious and time consuming manual interpretation of images. With the advent of digital technologies, classification approaches facilitating image interpretation have emerged. They were quickly embraced, and nowadays classification of remote sensing imagery is a mature field with many well-established methods. However, a major yet largely unsolved problem is the design and selection of features, that would be appropriate for a specific classification task. Usually, it is not known in advance which image features would help separating object classes in an optimal way and manual feature by trial and error is still a common practice. In the last decade rapid development of remote sensing sensors gave the end-user access to very high resolution imagery. At a ground sampling distance below a meter, small objects and ne-grained texture of larger objects emerge. Thus, to properly exploit the information that these images contain, additional contextual and textural properties of objects should be extracted. Unfortunately, classification of such images is often performed using features tailored to low- and medium resolution sensors: raw pixel values, usually augmented with either simple band ratios (e.g. in form of vegetation indices), or specific texture filter banks (e.g. Gabor filters).
In this thesis, we consider the problem of feature design and selection for classification of urban land-cover from very high resolution (VHR) remote sensing images. To appropriately capture characteristic object patterns, we propose a set of simple and efficient features, called random quasi-exhaustive (RQE) feature bank. It consists of a multitude of multiscale texture features computed efficiently via integral images inside a sliding window. At the same time, we propose to sidestep manual feature selection, and let a boosting classifier choose only those features from a RQE feature bank that are able to efficiently discriminate between different object classes in a specific classification task. We believe that the proposed feature set is fairly generic to many urban remote sensing datasets, such that the features selected by the classifier can be adapted to the characteristics of a certain image: different lighting or different scene structures.
We start with presenting the developed framework for supervised classification of land-cover in urban environments. We demonstrate the efficiency of a boosting classifier used in conjunction with the RQE feature databank on five different very high resolution remote sensing datasets. Next, we move from supervised feature learning to unsupervised methods. Using random forest classifier, we investigate the performance of features extracted using data-driven methods, such as principal component analysis (PCA) or Deep Belief Networks (DBN). We show that, at least in our study, complex unsupervised and non-linear feature learning did not improve classification accuracy over standard linear baseline methods. Finally, we use the developed supervised classification framework for an application in the field of urban hydrology. We produce imperviousness maps, which are then used to model rainfall-runoff processes in urban catchments. We show that the proposed method yields results superior over state-of-the-art methods in the field of urban hydrology. Furthermore, we perform an end-to-end comparison, in which different image data sources produced using different classification methods are used as an input for a hydraulic sewer model.Numéro de notice : 17202 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Doctoral thesis : Sciences : ETH Zurich : 2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.3929/ethz-a-010414770 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81178 Python pour les néophytes (11), interfaces graphiques / Anonyme in Géomatique expert, n° 102 (janvier - février 2015)
[article]
Titre : Python pour les néophytes (11), interfaces graphiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 28 - 34 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] interface graphique
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] Qt
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Auteur) Avec cette nouvelle année, nous retrouvons notre série sur le langage Python. Jusqu'ici, nous nous étions essentiellement concentrés sur l'aspect langage et sur la découverte de bibliothèques qui pouvait être utiles à la résolution de tâches courantes en géomatique ou télédétection. Dans la suite de cette série, nous allons maintenant nous intéresser à la liaison entre Python et le logiciel libre QGis. Tout d'abord, nous allons survoler la manière de créer une interface graphique en Python grâce à la bibliothèque PyQt, qui réalise l'interface entre le langage et le "toolkit" Qt, l'une des bibliothèques d'interface utilisateur les plus populaires. Puis nous verrons comment faire appel aux fonctions publiées par l'API de QGis pour réaliser sa propre petite application SIG adaptée à ses besoins. Enfin, nous verrons, à l'inverse, comment réaliser ses propres plugins pour intégrer au sein de l'environnement QGis. Numéro de notice : A2015-013 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75147
in Géomatique expert > n° 102 (janvier - février 2015) . - pp 28 - 34[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-2015011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P001677 GEO Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Disponible
Titre : Interface de GNU GAMA Type de document : Mémoire Auteurs : Maxime Le Moual, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2014 Importance : 29 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes de référence et réseaux
[Termes IGN] compensation de coordonnées
[Termes IGN] coordonnées cartésiennes
[Termes IGN] format SVG
[Termes IGN] interface graphique
[Termes IGN] Qt
[Termes IGN] République Tchèque
[Termes IGN] réseau géodésique localIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) GNU GAMA est un logiciel d’ajustement de réseaux géodésiques développé dans le cadre du projet GNU par le Professeur Ales Cepek au département de géomatique de la faculté d’Ingénierie civile de l’Université Technique de Prague. D’abord développé sous forme de lignes de commande, le logiciel sous forme d’interface est actuellement en cours de validation et d’amélioration. L’objectif principal de ce stage est d’améliorer l’interface graphique présente, tout d’abord en résolvant les problèmes de lisibilité de certaines configurations de réseaux géodésiques, puis en effectuant des recherches sur les possibilités d’interaction entre utilisateur et interface sous forme de bulles informatives offertes par la plateforme de développement Qt Creator. Note de contenu :
Introduction
1- Présentation générale
2- Réparation des images
3- Gestion de l'interaction
ConclusionNuméro de notice : 22246 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Czech Technical University in Prague Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75841 Documents numériques
peut être téléchargé
22246 Interface de GNU GAMA_Le MoualAdobe Acrobat PDF OpenGL ES 3.0 programming guide / Dan Ginsburg (2014)PermalinkProgrammation avec Node.js, Express.js et MongoDB / Eric Sarrion (2014)PermalinkQGIS 2 et SFCGAL 1 / Anonyme in Géomatique expert, n° 95 (01/11/2013)PermalinkProgramming iOS 5 / M. Neuburg (2012)PermalinkAndroid / Sébastien Pérochon (2011)PermalinkPermalinkProgrammer en Java [6ème édition, Java 5 et 6] / C. Delannoy (2011)PermalinkAméliorer l'ordonnanceur principal du modèle de généralisation CartACom / Ismail Gokhan Altay (2010)PermalinkAutomatic creation of extents for forest names / Ghislaine Convers (2010)PermalinkPermalinkRéalisation d'un atlas numérique / Antonin Pavard (2010)PermalinkProgrammer en Java / C. Delannoy (2009)PermalinkC++ GUI Programming with Qt4 / Jasmin Blanchette (2008)PermalinkRecherche et analyse de ressources terminologiques liées à la topographie / Anne-Lyse Minard (2008)PermalinkQT4 et C++ / Jasmin Blanchette (2007)PermalinkC++ GUI programming with Qt4 / Jasmin Blanchette (2006)PermalinkDéveloppement web avec J2EE / Eric Sarrion (2005)PermalinkOxygene : Une plate-forme ouverte pour le déploiement de services web géographiques / Arnaud Braun in Le monde des cartes, n° 181 (septembre - novembre 2004)PermalinkEclipse 3 pour les développeurs Java / Berthold Daum (2004)PermalinkEclipse / Steven Holzner (2004)Permalink