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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données
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Assessing the effect of attribute uncertainty on the robustness of choropleth map classification / N. Xiao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 1-2 (january 2007)
[article]
Titre : Assessing the effect of attribute uncertainty on the robustness of choropleth map classification Type de document : Article/Communication Auteurs : N. Xiao, Auteur ; C.A. Calder, Auteur ; Marc P. Armstrong, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 121 - 144 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] attribut
[Termes IGN] carte choroplèthe
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] visualisationRésumé : (Auteur) Choropleth maps are often used to visualize the spatial distribution of information collected for enumeration units. Such maps, however, are normally produced without considering the effect of uncertainty associated with data, which can contribute to incorrect interpretation. The purpose of this paper is to develop a method that can be used to evaluate the classification robustness of choropleth maps when the attribute uncertainty associated with the data is known or can be estimated. We first develop a measure to indicate the robustness of classification schemes. We then design a set of experiments to examine the robustness of different choropleth map classifications under various levels and types of uncertainty. Our experiments suggest that the robustness of a choropleth classification scheme is a function of uncertainty and the number of classes used. Increases in data uncertainty will decrease map robustness. However, it is possible to increase map robustness by choosing a smaller number of classes. We also discuss a visualization approach that can be used to display the classification robustness of each enumeration unit within a choropleth map. Numéro de notice : A2007-029 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810600894307 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810600894307 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78189
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 21 n° 1-2 (january 2007) . - pp 121 - 144[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-07011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-07012 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Auto-qualification de données géographiques 3D par appariement multi-image et classification supervisée / Laurence Boudet (2007)
Titre : Auto-qualification de données géographiques 3D par appariement multi-image et classification supervisée : application au bâti en milieu urbain dense Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Laurence Boudet , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Directeur de thèse ; Marc Pierrot-Deseilligny , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2007 Importance : 199 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le titre de docteur de l'université Paris-Est Marne-la-vallée, spécialité informatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] appariement géométrique
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbainIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Bien que les méthodes de reconstruction automatique aient fait de nombreux progrès et soient actuellement transférées en production, des erreurs de modélisation subsistent de par la complexité et la diversité des formes de bâtiments présents en milieu urbain. Le contrôle des données produites reste une étape incontournable, mais ne peut actuellement être effectué que par une vérification visuelle et individualisée des données. Ceci réduit considérablement le gain de temps escompté par l'automatisation de la reconstruction. Dans ces travaux, nous en proposons une alternative qui vise la qualification automatique de données 3D par les seules données externes disponibles, les images aériennes. Elle se situe dans un cadre général semi-automatique, où un opérateur pourra vérifier a posteriori toutes les données qui n'auront pas été validées par le processus. Le processus se décompose en trois étapes : l'extraction d'observations des images, leur comparaison aux données 3D et une étape décisionnelle. Dans ces travaux, nous avons choisi l'option multi-image qui conduit à l'évaluation des données dans l'espace 3D. Nous nous sommes donc intéressés dans une première partie à l'appariement de multiples images, que ce soit à partir des textures, des radiométries ou des structures. Des observations 3D de natures diverses sont extraites afin de vérifier les propriétés géométriques et structurelles des données 3D. La multiplicité des observations assure de plus la généricité de la méthode. Dans une seconde partie, nous avons proposé d'utiliser une méthode de classification supervisée comme cadre décisionnel. Cette méthode permet non seulement d'engranger des connaissances sur la qualité des données, mais aussi de résoudre le problème posé, c'est-à-dire estimer la qualité de nouvelles données 3D. Etant donné les contraintes de performance d'un système de validation automatique, nous avons ensuite proposé d'appliquer des règles de décision robustes. Celles-ci s'inscrivent dans le paradigme des feux tricolores et sont très sélectives quant à la validation. Nous avons enfin mis en oeuvre la méthode avec des données réelles du bâti en milieu urbain dense et mené de nombreuses évaluations. Note de contenu : I Introduction
1 Introduction
2 Des images à la 3D
II Analyse et Stratégie
3 La problématique de la qualification
4 Analyse et Stratégie
III Appariement multi-image
5 Analyse de la cohérence des Textures
6 Analyse de la cohérence des Radiométries
7 Analyse de la cohérence des Structures
IV Auto-Qualification par Classification Supervisée
8 Méthode d’Auto-Qualification proposée
9 Application au bâti en milieu urbain dense
10 ConclusionNuméro de notice : 13616 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Paris-Est Marne-la-vallée : 2007 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45217 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 13616-01 THESE Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Documents numériques
peut être téléchargé
13616_these2007_boudet.pdfAdobe Acrobat PDF Automatic extraction and classification of vegetation areas from high resolution images in urban areas / Corina Iovan (2007)
Titre : Automatic extraction and classification of vegetation areas from high resolution images in urban areas Type de document : Article/Communication Auteurs : Corina Iovan , Auteur ; Didier Boldo , Auteur ; Matthieu Cord, Auteur ; Mats Erikson, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2007 Conférence : SCIA 2007, 15th Scandinavian Conference on Image Analysis 10/06/2007 14/06/2007 Aalborg Danemark Proceedings Springer Importance : pp 858 - 867 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] variable régionalisée
[Termes IGN] zone urbaine
[Termes IGN] zone urbaine denseRésumé : (auteur) This paper presents a complete high resolution aerial-images processing workflow to detect and characterize vegetation structures in high density urban areas. We present a hierarchical strategy to extract, analyze and delineate vegetation areas according to their height. To detect urban vegetation areas, we develop two methods, one using spectral indices and the second one based on a Support Vector Machines (SVM) classifier. Once vegetation areas detected, we differentiate lawns from treed areas by computing a texture operator on the Digital Surface Model (DSM). A robust region growing method based on the DSM is proposed for an accurate delineation of tree crowns. Delineation results are compared to results obtained by a Random Walk region growing technique for tree crown delineation. We evaluate the accuracy of the tree crown delineation results to a reference manual delineation. Results obtained are discussed and the influential factors are put forward. Numéro de notice : C2007-008 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : 10.1007/978-3-540-73040-8_87 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-73040-8_87 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85951 Automatic extraction of urban vegetation structures from high resolution imagery and digital elevation models / Corina Iovan (2007)
Titre : Automatic extraction of urban vegetation structures from high resolution imagery and digital elevation models Type de document : Article/Communication Auteurs : Corina Iovan , Auteur ; Didier Boldo , Auteur ; Matthieu Cord, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2007 Conférence : JURSE 2007, Joint Urban Remote Sensing Event 11/04/2007 13/04/2007 Paris France Proceedings IEEE Importance : 5 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] segmentation en régions
[Termes IGN] zone urbaine denseRésumé : (auteur) This paper presents a method for automatic extraction and characterisation of vegetation structures (such as trees, shrubs, hedges or lawns) in high density urban areas. We present a hierarchical strategy to extract, analyze and delineate vegetation areas according to their height. Spectral indices are used to detect urban vegetation areas. We differentiate lawns from treed areas by computing a texture operator on the digital elevation model (DEM) corresponding to the vegetation areas previously detected. A robust region growing method based on the DEM is developed for an accurate delineation of tree crowns. We evaluate the accuracy of the tree crown delineation results to a reference manual delineation. Results obtained are discussed and the influential factors are put forward. Numéro de notice : C2007-040 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Autre URL associée : voir HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/URS.2007.371840 En ligne : https://doi.org/10.1109/URS.2007.371840 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99033 Classification of biodiversity in Doi Inthanon national parc / H. Draux (2007)
Titre : Classification of biodiversity in Doi Inthanon national parc Type de document : Mémoire Auteurs : H. Draux, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2007 Importance : 37 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Report of multi-field projet, cycle des ingénieurs diplômés de l'ENSG 2ème année (IT2) Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image SPOT 5
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Normalized Difference Water Index
[Termes IGN] parc naturel national
[Termes IGN] ThaïlandeIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Ce document est le résultat d'un stage de trois mois effectué de Juin à Août 2007 au sein de la GISDTA à Bangkok (Thaïlande), dans le cadre de la seconde année du cycle d'Ingénieur de l'ENSG. Son objectif était de mieux comprendre la biodiversité existante dans le parc national "Doi Inthanon", en réalisant une classification de la zone à partir d'images satellites issues des capteurs des satellites de SPOT-5 et Landsat 5, ainsi que d'écrire un modèle capable de décrire les composantes des différentes classes. Note de contenu : Introduction
1. Inventory of the data
1. Satellite images
2. Data collected into the field
3. Thai forests
3.1. Characteristics
3.2. Distribution
2. Data processing
1. SPOT-5
2. LANDSAT 5
2.1. Geo-referencing
2.2. Model maker
3. Classifications
3.1. Manual classification
3.1.a. Segmentation
3.1.b. Choices
3.2. Automatic classification
3.2.a. Result
3.2.b. Comparison between the visual classification and the model
3. Interpretations
1. Indexes
1.1. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
1.2. Temperature
1.3. Water Index
1.4. Model
2. Biodiversity
3. Propositions to improve the model
ConclusionNuméro de notice : 19125 Affiliation des auteurs : IGN (1940-2011) Thématique : BIODIVERSITE/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Geo-Informatics and Space Technology Development Agency (Thailande) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=51064 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 19125-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible 19125-02 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Comparative tempo-spatial pattern analysis: CTSPA / Y. Xie in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 1-2 (january 2007)PermalinkConsultation et classification d'échantillons cartographiques / Guillaume Ménégaux (2007)PermalinkDEM resolution dependencies of terrain attributes across a landscape / Y. Deng in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 1-2 (january 2007)PermalinkDétection des zones débroussaillées dans les images simulées ORFEO / Marie-Cécile Lyx (2007)PermalinkDigital terrain model on vegetated areas: joint use of airborne Lidar data and optical images / Frédéric Bretar (2007)PermalinkEGC'07, 7èmes journées francophones Extraction et gestion des connaissances, 23 - 26 janvier 2007, Namur, Belgique / Jérôme Euzenat (2007)PermalinkERS-2 SAR and IRS-1C LISS III data fusion: a PCA approach to improve remote sensing based geological interpretation / T.J. Majumdar in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 61 n° 5 (January 2007)PermalinkEtude sur la généralisation automatique des carrefours routiers complexes / Jérémy Renard (2007)PermalinkEvolution des habitats dans les montagnes d'Araucania / Rémi Pas (2007)PermalinkExtraction of landcover themes out of aerial orthoimages in mountainous areas using external information / Arnaud Le Bris (2007)PermalinkPermalinkMapping urban land cover using Quickbird NDVI and GIS spatial modeling for runoff coefficient determination / P. Thanapura in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 1 (January 2007)PermalinkMetric details of topological line-line relations / K.A. Nedas in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 1-2 (january 2007)PermalinkProcessing fine digital terrain models by Markovian regularization from 3D airborne lidar data / Frédéric Bretar (2007)PermalinkSecond GI4DM symposium / Sisi Zlatanova in GIM international, vol 21 n° 1 (January 2007)PermalinkSeparating the weeds from the trees / M. Norris-Rogers in GIM international, vol 21 n° 1 (January 2007)PermalinkSimulation et assimilation de données radar pour la prévision de la convection profonde à fine échelle / Olivier Caumont (2007)PermalinkWoody vegetation increase in Alpine areas: a proposal for a classification and validation scheme / M. Maggi in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n° 1-2 (January 2007)PermalinkNeural network estimation of LAI, fAPAR, fCover and LAI*Cab, from top of canopy MERIS reflectance data: principles and validation / Cédric Bacour in Remote sensing of environment, vol 105 n° 4 (30/12/2006)PermalinkApport des données Spot et Landsat au suivi des inondations dans l'estuaire du fleuve Sénégal / A.M. Dia in Photo interprétation, vol 42 n° 4 (Décembre 2006)Permalink