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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données > analyse multivariée > analyse factorielle > analyse en composantes principales
analyse en composantes principalesSynonyme(s)ACP Pca |
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Plant survival monitoring with UAVs and multispectral data in difficult access afforested areas / Maria Luz Gil-Docampo in Geocarto international, vol 35 n° 2 ([01/02/2020])
[article]
Titre : Plant survival monitoring with UAVs and multispectral data in difficult access afforested areas Type de document : Article/Communication Auteurs : Maria Luz Gil-Docampo, Auteur ; Juan Ortiz-Sanz, Auteur ; S. Martínez-Rodríguez, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 128 - 140 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] aire protégée
[Termes IGN] analyse de survie
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] climat aride
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] mortalité
[Termes IGN] reboisement
[Termes IGN] ressources en eau
[Termes IGN] surveillance de la végétation
[Termes IGN] télédétection aérienneRésumé : (Auteur) Water supply devices enable afforestation in dry climates and on poor lands with generally high success rates. Previous survival analyses have been based on the direct observation of each individual plant in the field, which entails considerable effort and costs. This study provides a low-cost method to discriminate between live and dead plants in afforestation that can efficiently replace traditional field inspections through the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) equipped with RGB and NIR sensors. The method combines the use of a conventional camera with an identical camera modified to record the NIR channel. Survival analysis was performed with digital image processing techniques based on calculated indices associated with plant vigour and PCA-based decorrelation. The method yielded results with high global accuracy rates (∼96.2%) with a minimum percentage of doubtful plants, even in young plantations (seedlings Numéro de notice : A2020-035 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1508312 Date de publication en ligne : 02/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1508312 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94517
in Geocarto international > vol 35 n° 2 [01/02/2020] . - pp 128 - 140[article]Analyse de la distribution spatiale des implantations humaines : apports et limites d’indicateurs multi-échelles et trans-échelles / François Sémécurbe (2020)
Titre : Analyse de la distribution spatiale des implantations humaines : apports et limites d’indicateurs multi-échelles et trans-échelles Type de document : Thèse/HDR Auteurs : François Sémécurbe, Auteur ; Cécile Tannier, Directeur de thèse ; Stéphane Roux, Directeur de thèse Editeur : Dijon : Université Bourgogne Franche-Comté UBFC Année de publication : 2020 Importance : 231 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'établissement Université Bourgogne Franche- Comté, spécialité GéographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] analyse fractale
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] étalement urbain
[Termes IGN] fonction K de Ripley
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] géographie humaine
[Termes IGN] invariance
[Termes IGN] population
[Termes IGN] répartition géographique
[Termes IGN] représentation multiple
[Termes IGN] transformation en ondelettesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) En tant qu'être humain, il nous est aisé de juger visuellement du caractère dispersé ou concentré d'une distribution. Pour autant, la formalisation quantitative de nos impressions est problématique. Elle est tributaire des échelles d'analyse choisies. Cette dépendance des indicateurs aux échelles a changé de statut. Initialement considérée comme un frein à la connaissance, elle témoigne à présent de l'organisation multi-échelle des distributions étudiées. L'objectif central de cette thèse est d'approfondir les limites et l'apport des indicateurs multi-échelles et trans-échelles à l'étude des distributions spatiales des implantations humaines. L'analyse spatiale vise à comparer les distributions spatiales à une répartition uniforme. La manière dont on s'éloigne de cette référence est utilisée pour caractériser l'organisation multi-échelle des distributions analysées. L'application de ces méthodes aux implantations humaines n'a pas été satisfaisante. Le recours à une référence exogène n'est pas adapté à des distributions très inégalement concentrées dans l'espace. L'analyse fractale, fréquemment utilisée en géographie urbaine, considère que les distributions analysées sont leur propre étalon de mesure. Les dimensions fractales mesurent la façon dont l'espace occupé par celles-ci évolue à travers les échelles. Ce type d'analyse requiert une régularité entre les échelles, l'invariance d'échelle dont l'existence n'est pas vérifiée sur l'ensemble des territoires. L'analyse trans-échelle généralise les principes de l'analyse fractale à toutes les distributions et permet de caractériser l'inégale concentration des implantations humaines dans les territoires ruraux et urbains. Note de contenu : 1- Introduction
2- Méthodes de statistique spatiale pour l’analyse de la distribution spatiale des bâtiments
3- Méthodes d’analyses fractales et multifractales pour l’analyse de la distribution spatiale des bâtiments, de la population et des formes d’occupation du sol
4- Dépasser le présupposé d’invariance d’échelle via l’analyse des signatures trans-échelles
5- ConclusionNuméro de notice : 28444 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie : Bourgogne : 2020 Organisme de stage : Laboratoire THEMA Théoriser et modéliser pour aménager DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03125388/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98894
Titre : Convolutional Neural Networks for embedded vision Titre original : Réseaux de neurones CNN pour la vision embarquée Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lucas Fernandez Brillet, Auteur ; Stéphane Mancini, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2020 Importance : 164 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, Spécialité : Mathématiques, sciences et technologies de
l’information, informatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] compression d'image
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] zone d'intérêtIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Recently, Convolutional Neural Networks have become the state-of-the-art soluion(SOA) to most computer vision problems. In order to achieve high accuracy rates, CNNs require a high parameter count, as well as a high number of operations. This greatly complicates the deployment of such solutions in embedded systems, which strive to reduce memory size. Indeed, while most embedded systems are typically in the range of a few KBytes of memory, CNN models from the SOA usually account for multiple MBytes, or even GBytes in model size. Throughout this thesis, multiple novel ideas allowing to ease this issue are proposed. This requires to jointly design the solution across three main axes: Application, Algorithm and Hardware.In this manuscript, the main levers allowing to tailor computational complexity of a generic CNN-based object detector are identified and studied. Since object detection requires scanning every possible location and scale across an image through a fixed-input CNN classifier, the number of operations quickly grows for high-resolution images. In order to perform object detection in an efficient way, the detection process is divided into two stages. The first stage involves a region proposal network which allows to trade-off recall for the number of operations required to perform the search, as well as the number of regions passed on to the next stage. Techniques such as bounding box regression also greatly help reduce the dimension of the search space. This in turn simplifies the second stage, since it allows to reduce the task’s complexity to the set of possible proposals. Therefore, parameter counts can greatly be reduced.Furthermore, CNNs also exhibit properties that confirm their over-dimensionment. This over-dimensionement is one of the key success factors of CNNs in practice, since it eases the optimization process by allowing a large set of equivalent solutions. However, this also greatly increases computational complexity, and therefore complicates deploying the inference stage of these algorithms on embedded systems. In order to ease this problem, we propose a CNN compression method which is based on Principal Component Analysis (PCA). PCA allows to find, for each layer of the network independently, a new representation of the set of learned filters by expressing them in a more appropriate PCA basis. This PCA basis is hierarchical, meaning that basis terms are ordered by importance, and by removing the least important basis terms, it is possible to optimally trade-off approximation error for parameter count. Through this method, it is possible to compress, for example, a ResNet-32 network by a factor of ×2 both in the number of parameters and operations with a loss of accuracy Note de contenu : Introduction
1- Deep learning overview
2- Methodology to adapt the computational complexity of CNN-based object detection for efficient inference in an applicative use-case
3- CNN compression
4- Cascaded and compressed CNNs for fast and lightweight face detection
5- Hardware evaluation on embedded multiprocessor
Thesis Conclusion & PerspectivesNuméro de notice : 28392 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mathématiques, sciences et technologies de l’information, informatique : Grenoble : 2020 DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03101523/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98739 Individual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data / Sitinor Atikah Nordin in Geocarto international, vol 34 n° 11 ([15/08/2019])
[article]
Titre : Individual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data Type de document : Article/Communication Auteurs : Sitinor Atikah Nordin, Auteur ; Zulkiflee Abd Latif, Auteur ; Hamdan Omar, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1218 - 1236 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] analyse multibande
[Termes IGN] Asie du sud-est
[Termes IGN] bande rouge
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] capteur hyperspectral
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] réflectance végétale
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] teneur en chlorophylle des feuilles
[Termes IGN] tourbièreRésumé : (Auteur) Individual tree crown segmentation is important step for deriving various information for fine-scale analysis of ecological process. However, only several studies have applied tree crown segmentation in tropical forest ecosystems, especially in mixed peat swamp forests. In this study, hyperspectral data were used to detect changes in the biochemical and biophysical characteristics, which are important factors for tree crown segmentation. Principal Component Analysis method was performed to investigate its influence on crown segmentation. Visually Selected PCs, 160 PCs and 160 Spectral Bands image were used and two segmentation techniques; Watershed Transformation and Region Growing segmentation were applied on those images. The highest accuracy was achieved for the crown segmentation is using Region Growing segmentation, based on 1:1 measurement, D value and RMSE value. The results obtained from 160 PCs image using region growing algorithm shows better accuracy with D value of 0.2 (80% accuracy, 20% error) and RMSE of 9.9 m2. Numéro de notice : A2019-463 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1475511 Date de publication en ligne : 24/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1475511 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93605
in Geocarto international > vol 34 n° 11 [15/08/2019] . - pp 1218 - 1236[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2019111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Synergetic efficiency of Lidar and WorldView-2 for 3D urban cartography in Northeast Mexico / Fabiola D. Yepez-Rincon in Geocarto international, vol 34 n° 2 ([01/02/2019])
[article]
Titre : Synergetic efficiency of Lidar and WorldView-2 for 3D urban cartography in Northeast Mexico Type de document : Article/Communication Auteurs : Fabiola D. Yepez-Rincon, Auteur ; Diego Fabian Lozano Garcia, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 164 - 178 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] bande infrarouge
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] cartographie urbaine
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] croissance végétale
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] Mexico (Mexique)
[Termes IGN] pansharpening (fusion d'images)
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Three-dimensional urban cartography is needed for city changes’ assessment. The variety of studies using 3D calculations of urban elements grows each year. Building and vegetation volumes are necessary to assess and understand spatio-temporal urban changeable environments. However, there are technical questions as to which method can improve 3D urban cartographic accuracy. The innovative part of this current study is the creation of a six-band hybrid obtained from LIDAR and WorldView2 synergy. Two different enhancement algorithms demonstrated the most important spectral features for the urban development and vegetation classes. Results indicated an improvement in accuracy by up to 21.3%, according to the Kappa coefficient. Both infra-red band and intensity band were the most significant, according to the principal components analysis. The synergy delimited classes and polygons, as well as the direct display of information regarding heights of elements and improving the extraction of roads, buildings and vegetation classes. Numéro de notice : A2019-220 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1377774 Date de publication en ligne : 21/09/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1377774 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92738
in Geocarto international > vol 34 n° 2 [01/02/2019] . - pp 164 - 178[article]Application of Landsat-8 and ASTER satellite remote sensing data for porphyry copper exploration: a case study from Shahr-e-Babak, Kerman, south of Iran / Morteza Safari in Geocarto international, vol 33 n° 11 (November 2018)PermalinkOn the spatial distribution of buildings for map generalization / Zhiwei Wei in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 6 (November 2018)PermalinkInfluences of environmental loading corrections on the nonlinear variations and velocity uncertainties for the reprocessed global positioning system height time series of the crustal movement observation network of China / Peng Yuan in Remote sensing, vol 10 n° 6 (June 2018)PermalinkLong-term prediction of polar motion using a combined SSA and ARMA model / Y. Shen in Journal of geodesy, vol 92 n° 3 (March 2018)PermalinkSensitivity analysis of pansharpening in hyperspectral change detection / Seyd Teymoor Seydi in Applied geomatics, vol 10 n° 1 (March 2018)PermalinkPredicting temperate forest stand types using only structural profiles from discrete return airborne lidar / Melissa Fedrigo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 136 (February 2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Ch. 2. Apports du MNT topo-bathymétrique pour l'évolution bio-géomorphologique des marais d'Ichkeul (Tunisie) / Zeineb Kassouk (2018)PermalinkOn the estimation of physical height changes using GRACE satellite mission data – A case study of Central Europe / Walyeldeen Godah in Geodesy and cartography, vol 66 n° 2 (December 2017)PermalinkFusion of hyperspectral and LiDAR data using sparse and low-rank component analysis / Behnood Rasti in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkRemote sensing of species diversity using Landsat 8 spectral variables / Sabelo Madonsela in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 133 (November 2017)PermalinkAn internal crown geometric model for conifer species classification with high-density LiDAR data / Aravind Harikumar in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 5 (May 2017)PermalinkIndividual tree basal area increment models for broadleaved forests in Bhutan / Jigme Tenzin in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 3 (May 2017)PermalinkEvaluation of pan-sharpening methods for spatial and spectral quality / Jagalingam Pushparaj in Applied geomatics, vol 9 n° 1 (March 2017)PermalinkSatellite-based probabilistic assessment of soil moisture using C-band quad-polarized RISAT1 data / Manali Pal in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)PermalinkTesting spatial heterogeneity in geographically weighted principal components analysis / Javier Roca-Pardiñas in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 3-4 (March-April 2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 6. Méthodes de traitement de données lidar / Clément Mallet (2017)PermalinkClass-specific sparse multiple kernel learning for spectral–spatial hyperspectral image classification / Tianzhu Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkImage processing and GIS techniques applied to high resolution satellite data for lineament mapping of thermal power plant site in Allahabad district, U.P., India / Aniruddha Uniyal in Geocarto international, Vol 31 n° 9 - 10 (October - November 2016)PermalinkThe D-FCM partitioned D-BSP tree for massive point cloud data access and rendering / Yi Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 120 (october 2016)PermalinkRegression wavelet analysis for lossless coding of remote-sensing data / Naoufal Amrani in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)Permalink