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Analysing performance of SLEUTH model calibration using brute force and genetic algorithm–based methods / Ankita Saxena in Geocarto international, vol 35 n° 3 ([01/03/2020])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 35 n° 3 [01/03/2020] . - pp 256 - 279 Titre : Analysing performance of SLEUTH model calibration using brute force and genetic algorithm–based methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Ankita Saxena, Auteur ; Mahesh Kumar Jat, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 256 - 279 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] algorithme génétique [Termes descripteurs IGN] automate cellulaire [Termes descripteurs IGN] changement d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] changement d'utilisation du sol [Termes descripteurs IGN] croissance urbaine [Termes descripteurs IGN] distribution spatiale [Termes descripteurs IGN] Inde [Termes descripteurs IGN] modélisation spatiale [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap Résumé : (auteur) Present study is aimed to compare the performance of SLEUTH model from two different calibration methods, that is, brute force and GA in term of computational efficiency of calibration processes, capturing urban growth, a form of growth or growth pattern and its spatial distribution. SLEUTH has been parameterized for Ajmer city (India) and its performance has been compared in term of eight parameters/methods, that is, computational efficiency, model fitness that is, OSM, urban shape index, best fit coefficient values, hit-miss-false alarm method, kappa statistics, accuracy percentage and visual analysis. GA-based calibration has been found to be computationally more efficient and relatively better in capturing urban growth and form of growth as compared to brute force. Brute force calibration seems to be slightly better considering urban hits as compared to GA, however, GA is better with respect to lesser false alarms. Numéro de notice : A2020-056 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1516242 date de publication en ligne : 29/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1516242 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94569 [article]

Evolutionary approach for detection of buried remains using hyperspectral images / Leon Dozal in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 7 (juillet 2018)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 7 (juillet 2018) . - pp 435 - 450 Titre : Evolutionary approach for detection of buried remains using hyperspectral images Type de document : Article/Communication Auteurs : Leon Dozal, Auteur ; José L. Silvan-Cardenas, Auteur ; Daniela Moctezuma, Auteur ; Oscar S. Siordia, Auteur ; Enrique Naredo, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 435 - 450 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] algorithme génétique [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] Mexique [Termes descripteurs IGN] précision de la classification [Termes descripteurs IGN] teneur en eau de la végétation [Termes descripteurs IGN] tombe Résumé : (Auteur) Hyperspectral imaging has been successfully utilized to locate clandestine graves. This study applied a Genetic Programming technique called Brain Programming (BP) for automating the design of Hyperspectral Visual Attention Models (H-VAM.), which is proposed as a new method for the detection of buried remains. Four graves were simulated and monitored during six months by taking in situ spectral measurements of the ground. Two experiments were implemented using Kappa and weighted Kappa coefficients as classification accuracy measures for guiding the BP search of the best H-VAM. Experimental results demonstrate that the proposed BP method improves classification accuracy compared to a previous approach. A better detection performance was observed for the image acquired after three months from burial. Moreover, results suggest that the use of spectral bands that respond to vegetation and water content of the plants and provide evidence that the number of buried bodies plays a crucial role on a successful detection. Numéro de notice : A2018-359 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.84.7.435 date de publication en ligne : 01/07/2018 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.7.435 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90599 [article]

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A geometric-based approach for road matching on multi-scale datasets using a genetic algorithm / Alireza Chehreghan in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 3 (May 2018)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 45 n° 3 (May 2018) . - pp 255 - 269 Titre : A geometric-based approach for road matching on multi-scale datasets using a genetic algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Alireza Chehreghan, Auteur ; Rahim Ali Abbaspour, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 255 - 269 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] algorithme génétique [Termes descripteurs IGN] analyse de sensibilité [Termes descripteurs IGN] appariement de données localisées [Termes descripteurs IGN] appariement géométrique [Termes descripteurs IGN] données localisées de référence [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] objet géographique linéaire [Termes descripteurs IGN] route Résumé : (Auteur) Object matching is used in various applications including conflation, data quality assessment, updating, and multi-scale analysis. The objective of matching is to identify objects referring to the same entity. This article aims to present an optimization-based linear object-matching approach in multi-scale, multi-source datasets. By taking into account geometric criteria, the proposed approach uses real coded genetic algorithm (RCGA) and sensitivity analysis to identify corresponding objects. Moreover, in this approach, any initial dependency on empirical parameters such as buffer distance, threshold of spatial similarity degree, and weights of criteria is eliminated and, instead, the optimal values for these parameters are calculated for each dataset. Volunteered geographical information (VGI) and authoritative data with different scales and sources were used to assess the efficiency of the proposed approach. According to the results, in addition to an efficient performance in various datasets, the proposed approach was able to appropriately identify the corresponding objects in these datasets by achieving higher F-Score. Numéro de notice : A2018-132 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2017.1324823 date de publication en ligne : 06/06/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2017.1324823 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89662 [article]

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Détermination du géopotentiel à haute résolution spatiale / Guillaume Lion (2018) 

Public contenu dans 27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne, France) (2018)   Titre : Détermination du géopotentiel à haute résolution spatiale : apport des horloges atomiques et des algorithmes génétiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Lion , Auteur ; David Coulot , Auteur ; Isabelle Panet , Auteur ; Pacôme Delva, Auteur ; Peter Wolf, Auteur ; Sébastien Bize, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2018 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées 22/03/2018 23/03/2018 Champs-sur-Marne France programme sans actes Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique [Termes descripteurs IGN] algorithme génétique [Termes descripteurs IGN] horloge atomique [Termes descripteurs IGN] Massif central (France) [Termes descripteurs IGN] modèle de géopotentiel local [Termes descripteurs IGN] montagne [Termes descripteurs IGN] potentiel de pesanteur terrestre [Termes descripteurs IGN] précision centimétrique [Termes descripteurs IGN] réseau gravimétrique local Résumé : (Auteur) Les récentes avancées technologiques en matière de chronométrie permettent de réaliser des comparaisons d'horloge atomique à distance avec une incertitude proche de 10-18 en termes de fréquence relative. Avec une telle exactitude, ces instruments de mesure du temps permettent de faire de la géodésie à une précision centimétrique en mesurant des différences de géopotentiel directement. Dans cet exposé, nous nous intéresserons à la reconstruction du géopotentiel à haute résolution spatiale dans le Massif Central. À l’aide de tests synthétiques, nous discuterons l’apport de mesures horloge au sein d’un réseau gravimétrique existant en région montagneuse. Nous verrons ensuite comment optimiser la position des mesures horloge à l’aide d’algorithmes génétiques pour améliorer la détermination du géopotentiel. Numéro de notice : C2018-035 Affiliation des auteurs : LAREG+Ext (1991-2011) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91134

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Hybrid image noise reduction algorithm based on genetic ant colony and PCNN / Chong Shen in The Visual Computer, vol 33 n° 11 (November 2017)  

Public [article]  inThe Visual Computer > vol 33 n° 11 (November 2017) . - pp 1373 - 1384 Titre : Hybrid image noise reduction algorithm based on genetic ant colony and PCNN Type de document : Article/Communication Auteurs : Chong Shen, Auteur ; Ding Wang, Auteur ; Shuming Tang, Auteur ; Huiliang Cao, Auteur ; Jun Liu, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1373 - 1384 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] algorithme génétique [Termes descripteurs IGN] filtrage du bruit [Termes descripteurs IGN] optimisation par colonie de fourmis [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel Résumé : (Auteur) Pulse Coupled Neural Network (PCNN) has gained widespread attention as a nonlinear filtering technology in reducing the noise while keeping the details of images well, but how to determine the proper parameters for PCNN is a big challenge. In this paper, a method that can optimize the parameters of PCNN by combining the genetic algorithm (GA) and ant colony algorithm is proposed, which named as GACA, and the optimized procedure is named as GACA-PCNN. Firstly, the noisy image is filtered by median filter in the proposed GACA-PCNN method; then, the noisy image is filtered by GACA-PCNN constantly and the median filtering image is used as a reference image; finally, a set of parameters of PCNN can be automatically estimated by GACA, and the pretty effective denoising image will be obtained. Experimental results indicate that GACA-PCNN has a better performance on PSNR (peak signal noise rate) and a stronger capacity of preserving the details than previous denoising techniques. Numéro de notice : A2017-712 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s00371-016-1325-x En ligne : https://doi.org/10.1007/s00371-016-1325-x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88093 [article]

Denoising of natural images through robust wavelet thresholding and genetic programming / Asem Khmag in The Visual Computer, vol 33 n°9 (September 2017)  

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Modeling dynamic urban land-use change with geographical cellular automata and generalized pattern search-optimized rules / Yongjiu Feng in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)  

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A hybrid genetic algorithm with local optimiser improves calibration of a vegetation change cellular automata model / Rachel Whitsed in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 3-4 (March-April 2017)  

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An Introduction to Machine Learning / Miroslav Kubat (2017)  

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An immune genetic algorithm to buildings displacement in cartographic generalization / Yageng Sun in Transactions in GIS, vol 20 n° 4 (August 2016)  

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Autonomous ortho-rectification of very high resolution imagery using SIFT and genetic algorithm / Pramod Kumar Konugurthi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 5 (May 2016)  

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Optimisation d'un service d'autopartage de véhicules électriques / Amine Ait-Ouahmed in Revue internationale de géomatique, vol 26 n° 2 (avril - juin 2016)  

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Arrangements 2D pour la cartographie de l’espace public et des transports / Murat Yirci (2016)  

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Optimal spatial land-use allocation for limited development ecological zones based on the geographic information system and a genetic ant colony algorithm / Nan Mi in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 12 (December 2015)  

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Classification of remotely sensed images using the geneSIS fuzzy segmentation algorithm / Stelios Mylonas in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 10 (October 2015)  

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