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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données
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The utility of very high spatial resolution images to identify urban objects / Anne Puissant in Geocarto international, vol 17 n° 1 (March - May 2002)
[article]
Titre : The utility of very high spatial resolution images to identify urban objects Type de document : Article/Communication Auteurs : Anne Puissant, Auteur ; Christiane Weber, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 31 - 41 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] image à résolution métrique
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] image ORBVIEW
[Termes IGN] image SPOT 5
[Termes IGN] image SPOT-HRG
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] photo-interprétation assistée par ordinateur
[Termes IGN] StrasbourgRésumé : (Auteur) With the diversity of new digital geographic information products and in particular, the new future Very High Spatial Resolution images (1 to 5 m), an evaluation of the capacity of these new data source is necessary in the framework of urban studies. This article aims at assessing the utility of VHSR sensors to provide reliable and useful information for the end-users (city councils, urban community, county) in urban planning, monitoring and management. In fact, which type of end-users must these resolution satisfy, what are the potential applications of these images, what are the characteristics of the information required and finally what type of extraction methods are efficient ? An analysis of these capacities has been carried out for different resolutions and with several extraction methods. This analysis allows on the one hand, to define a " minimal " and a " functional " spatial resolution able to satisfy the needs of end-users, and on the other hand, to determine if this future sensors would provide additional capabilities to study the urban environment. Numéro de notice : A2002-122 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106040208542223 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106040208542223 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22037
in Geocarto international > vol 17 n° 1 (March - May 2002) . - pp 31 - 41[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-02011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Application of remote sensing to enhance the control of wildlife associated mycobacterium bovis infection / J.S. Mckenzie in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 68 n° 2 (February 2002)
[article]
Titre : Application of remote sensing to enhance the control of wildlife associated mycobacterium bovis infection Type de document : Article/Communication Auteurs : J.S. Mckenzie, Auteur ; R.S. Morris, Auteur ; D.U. Pfeiffer, Auteur ; J.R. Dymond, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 153 - 159 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biotope
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] risque sanitaireRésumé : (Auteur) The brushtail possum (Trichosurus vulpecula) is a wildlife vector for tuberculosis (TB) caused by Mycobacterium bovis in New Zealand. Supervised automatic classification of a SPOT3 multi spectral image was used to generate a vegetation map, which was used together with slope data to model the risk of TB-infected possums being present in habitat patches. The vegetation data were also used to identify habitat patterns which, together with other geographic variables, were incorporated into logistic regression models to identify predictors of possum TB risk of farms. The impact of the predicted possum TB risk data on the cost-effectiveness of vector control programs at both individual farm and larger regional control areas is discussed, plus issues associated with the uptake of the models by operational managers. Numéro de notice : A2002-013 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans En ligne : https://www.asprs.org/wp-content/uploads/pers/2002journal/february/2002_feb_153- [...] Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21930
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 68 n° 2 (February 2002) . - pp 153 - 159[article]Cloud tracking by scale space classification / D.P. Mukherjee in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 2 (February 2002)
[article]
Titre : Cloud tracking by scale space classification Type de document : Article/Communication Auteurs : D.P. Mukherjee, Auteur ; S.T. Acton, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 405 - 415 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] analyse structurale
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] nuage
[Termes IGN] séquence d'imagesRésumé : (Auteur) The problem of cloud tracking within a sequence of geo-stationary satellite images has direct relevance to the analysis of cloud life cycles and to the detection of cloud motion vectors (CMVs). The proposed approach first identifies a homogeneous consistent cloud mass for tracking and then establishes motion correspondence within an image sequence. In contrast to the crosscorrelation based approach as adopted in automatic CNIV detection analysis, a scale space classifier is designed to detect cloud mass in the source image taken at time t and the destination image at time t + dt. Boundaries of the extracted cloud segments are matched by computing a correspondence between high curvature points. This shape based method is capable of tracking in the cases of rotation, scaling, and shearing, while the correlation technique is limited to translational motion. The final tracking results provide motion magnitude and direction for each contour point, allowing reliable estimation of meteorological events and wind velocities aloft. With comparable computational expense, the scale space classification technique exceeds the performance of the traditional correlation-based approach in terms of reduced localization error and false matches. Numéro de notice : A2002-099 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/36.992803 En ligne : https://doi.org/10.1109/36.992803 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22014
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 40 n° 2 (February 2002) . - pp 405 - 415[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-02021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 065-02022 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Comparison of GENIE and conventional supervised classifiers for multispectral image feature extraction / N.R. Harvey in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 2 (February 2002)
[article]
Titre : Comparison of GENIE and conventional supervised classifiers for multispectral image feature extraction Type de document : Article/Communication Auteurs : N.R. Harvey, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 393 - 404 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] extraction semi-automatique
[Termes IGN] image multibandeRésumé : (Auteur) We have developed an automated feature detection/classification system, called GENetic Imagery Exploitation (GENIE), which has been designed to generate image processing pipelines for a variety of feature detection/classification tasks. GENIE is a hybrid evolutionary algorithm that addresses the general problem of finding features of interest in multispectral remotely-sensed images. We describe our system in detail together with experiments involving comparisons of GENIE with several conventional supervised classification techniques, for a number of classification tasks using multispectral remotely sensed imagery. Numéro de notice : A2002-098 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/36.992801 En ligne : https://doi.org/10.1109/36.992801 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22013
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 40 n° 2 (February 2002) . - pp 393 - 404[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-02021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 065-02022 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A derivative-aided hyperspectral image analysis system for land-cover classification / F. Tsai in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 2 (February 2002)
[article]
Titre : A derivative-aided hyperspectral image analysis system for land-cover classification Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Tsai, Auteur ; W.D. Philpot, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 416 - 425 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] occupation du solRésumé : (Auteur) The large number of spectral bands in hyperspectral data seriously complicates their use for classification. Selection of a useful subset of bands or derived features (spectral ratios, differences, derivatives) is always desirable, strongly affects the accuracy of the classification, and is often a practical necessity to keep the processing speed and memory requirements under control. This paper examines one possible procedure for selecting spectral derivatives to improve supervised classification of hyperspectral images. The procedure is designed to identify derivative features that are more effective at separating target classes and then add them to a base subset of features for classification. The goal is to create the smallest set of features that will result in the best classification result. A key issue in this process is the interplay of the number of features and the size of the training data sets since classification accuracy declines if the dimensionality of the feature space is too large relative to the number of training samples. Numéro de notice : A2002-100 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/36.992805 En ligne : https://doi.org/10.1109/36.992805 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22015
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 40 n° 2 (February 2002) . - pp 416 - 425[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-02021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 065-02022 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Fuzzy rule-based classification of remotely sensed imagery / A. Bardossy in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 2 (February 2002)PermalinkLinear spectral random mixture analysis for hyperspectral imagery / C.I. Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 2 (February 2002)PermalinkL'analyse des données / J.M. Bouroche (2002)PermalinkAnalyse d'images aériennes haute résolution pour la reconstruction de scènes urbaines / Matthieu Cord in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 166 (Janvier 2002)PermalinkAnalyse et segmentation de séquences d'images en vue d'une reconnaissance de formes efficace / Santiago Venegas Martinez (2002)PermalinkAnalyse statistique des données expérimentales / K. Protassov (2002)PermalinkApport des SIG et de la télédétection à la détermination d'unités dynamiques des paysages / S. Bancarel (2002)PermalinkCharacterization of complex bends / Xavier Barillot (2002)PermalinkComparaison des éléments linéaires de deux bases de données géographiques, version 1.2 / Patrick Marmonier (2002)PermalinkContribution au développement d'une base de données à référence spatiale pour l'aide à la décision dans la lutte contre la désertification / K. Talbi (2002)Permalink