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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique
statistique mathématique
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biométrie,
échantillonnage (statistique), probabilité, statistique. >>Terme(s) spécifique(s) : analyse de régression, analyse de variance, analyse des données, analyse multivariée, analyse séquentielle, calcul d'erreur, carré latin, corrélation (statistique), efficacité asymptotique (statistique), fonction pseudo-aléatoire, loi des grands nombres, modèle linéaire (statistique), modèle non linéaire (statistique), moindre carré, physique statistique, plan d'expérience, rang et sélection (statistique), rupture (statistique), SAS (logiciel), série chronologique, statistique non paramétrique, statistique robuste, tableau de contingence, test d'hypothèses (statistique), statistique stellaire. Equiv. LCSH : Mathematical statistics. Domaine(s) : 510. |
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Strategies for integrating information from multiple resolutions into land-use/land-cover classification routines / D.M. Chen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 11 (November 2003)
[article]
Titre : Strategies for integrating information from multiple resolutions into land-use/land-cover classification routines Type de document : Article/Communication Auteurs : D.M. Chen, Auteur ; D. Stow, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 1279 - 1287 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] banlieue
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification multidimensionnelle
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] métropole
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] résolution multiple
[Termes IGN] San DiegoRésumé : (Auteur) With the development of new remote sensing systems, very high spatial and spectral resolution images now provide a source for detailed and continuous sampling of the Earth's surface from local to regional scales. This paper presents three strategies for selecting and integrating information from different spatial resolutions into classification routines. One strategy is to combine layers of image varying resolution. A second strategy involves comparing the a posteriori probabilities of each class at different resolutions. Another strategy is based on a top-down approach stating with the coarsest resolution. The multiresolution strategies are tested using simulated multiresolution images for a portion of the rural-urban fringe of the SanDiego Metropolitan Area. The classification accuracy obtained from using three multiple strategies was greater when compared with that from a conventional single-resolution approach. Among the three strategies, the top-down approach resulted in the highest classification accuracy with a Kappa value of 0,648 compared to a Kappa of 0,566 for the conventional classifier. Numéro de notice : A2003-294 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.69.11.1279 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.69.11.1279 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22589
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 69 n° 11 (November 2003) . - pp 1279 - 1287[article]Bayesian classification by data augmentation / B. Regguzoni in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 20 (October 2003)
[article]
Titre : Bayesian classification by data augmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : B. Regguzoni, Auteur ; Fernando Sanso, Auteur ; Giovanna Venuti, Auteur ; P.A. Brivio, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 3961 - 3981 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] axiome de Bayes
[Termes IGN] classification automatique d'objets
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblanceRésumé : (Auteur) A typical remote sensing data clustering is the maximum likelihood supervised procedure. It consists of the estimation of a suitable mixture of distributions, based on training samples only, and in the subsequent pixelbypixel classification, performed by maximizing the likelihood ratio. In this way all the information on the parameters of the distributions, contained in the unsurveyed samples, is lost. In the paper it is proposed to apply a suitable Bayesian method, known as a data augmentation algorithm, to fully exploit the information contained in the data. The method is presented in detail and applied to an elementary simulated example proving its capability of achieving almost the theoretical limit for the classification error. Comparisons with current classification methods as well as an application to a real dataset are reported. Numéro de notice : A2003-286 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/0143116031000103817 En ligne : https://doi.org/10.1080/0143116031000103817 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22581
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 24 n° 20 (October 2003) . - pp 3961 - 3981[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-03201 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt Data fusion and feature extraction in the wavelet domain / Magnus Orn Ulfarsson in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 20 (October 2003)
[article]
Titre : Data fusion and feature extraction in the wavelet domain Type de document : Article/Communication Auteurs : Magnus Orn Ulfarsson, Auteur ; Jon Atli Benediktsson, Auteur ; Johannes R. Sveinsson, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 3933 - 3945 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (Auteur) This paper concentrates on data fusion, feature extraction, feature selection and neural network classification for multi-source remote sensing and geographical data. The considered feature extraction method is based on the discrete wavelet transformation (DWT). The original data are transformed using DWT and then a feature selection mechanism is applied to select features from the full feature set in the wavelet domain. The feature selection mechanism is a binary genetic algorithm which selects the best features to be used in a neural network classification. In experiments on two datasets, the proposed data fusion and feature extraction method performed well in terms of overall accuracies as compared to results obtained with other wellknown feature extraction methods. Numéro de notice : A2003-284 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/0143116031000103790 En ligne : https://doi.org/10.1080/0143116031000103790 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22579
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 24 n° 20 (October 2003) . - pp 3933 - 3945[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-03201 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt A neural adaptive model for feature extraction and recognition in high resolution remote sensing imagery / E. Binaghi in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 20 (October 2003)
[article]
Titre : A neural adaptive model for feature extraction and recognition in high resolution remote sensing imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : E. Binaghi, Auteur ; I. Gallo, Auteur ; M. Pepe, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 3947 - 3959 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement de formes
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] système expert
[Termes IGN] variation d'échelleRésumé : (Auteur) Contextual classification methods, which require the extraction of complex spatial information over a range of scales, from fine details in local areas to large features that extend across the image, are necessary in many remote sensing image classification studies. This work presents a supervised adaptive object recognition model which integrates scale-space filtering techniques for feature extraction within a Multilayer Perceptron neural network and the back-propagation learning task of the search of the most adequate filter parameters. The experimental evaluation of the method has been conducted in an easily controlled domain using synthetic imagery, and in the real domain coping with object recognition in high-resolution remote sensing imagery. To investigate whether the strategy can be considered an alternative to conventional procedures the results were compared with those obtained by a well known contextual classification scheme. Numéro de notice : A2003-285 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/0143116031000103808 En ligne : https://doi.org/10.1080/0143116031000103808 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22580
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 24 n° 20 (October 2003) . - pp 3947 - 3959[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-03201 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt Retrieval of atmospheric water vapour using a ground-based single-channel microwave radiometer / P. Jarlemark in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 19 (October 2003)
[article]
Titre : Retrieval of atmospheric water vapour using a ground-based single-channel microwave radiometer Type de document : Article/Communication Auteurs : P. Jarlemark, Auteur ; Gunnar Elgered, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 3821 - 3837 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] atmosphère terrestre
[Termes IGN] erreur moyenne quadratique
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] radiomètre à hyperfréquence
[Termes IGN] vapeur d'eauRésumé : (Auteur) Estimates of the amount of atmospheric water vapour derived from algorithms for a ground-based single-channel (21.OGHz) microwave radiometer have been investigated. Ten datasets covering 44 days were used to derive the methods and two other sets (in total 32 days) were used to assess the quality of these. It is shown how the rms estimation error can be reduced by recognizing the rapid variations in sky brightness temperatures during periods when cloud liquid is present. Data was either discarded, guided by the variability, or an adaptive Kalman filter was applied with different parameter values for different degrees of variability. The resulting estimates were compared to the estimates obtained from a dual-channel algorithm (2t.0 and 31.4GHz), which were used as reference. The amount of water vapour was represented as the 'wet delay', the excess radio path length due to the atmospheric water vapour. Applying the Kalman filter to the single-frequency estimates reduced the wet delay rms error from 20 mm to 9 and 14 mm for the two datasets. Further reduction of the rms error was achieved by the removal of data in periods with high variability; discarding about 40% of the data led to rms errors of 5 and 7 mm for the two datasets. Numéro de notice : A2003-281 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/0143116021000023952 En ligne : https://doi.org/10.1080/0143116021000023952 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22576
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 24 n° 19 (October 2003) . - pp 3821 - 3837[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-03191 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt Assimilation de données in situ et télédétection pour la modélisation hydrologique / W. Castaings in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 172 (Octobre 2003)PermalinkA combined fuzzy pixel-based and object-based approach for classification of high-resolution multispectral data over urban areas / A.K. Shackelford in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 10 (October 2003)PermalinkA comparison of two methods to create tracks of moving objects: linear weighted distance and constrained random walk [distance linéaire pondérée et trajet aléatoire contraint] / E.A. Wentz in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 7 (october 2003)PermalinkCurrent GPS data analysis at CLDG for the IGS TIGA Pilot Project / Guy Wöppelmann in Cahiers bleus du Centre Europeen de Geodynamique et de Séismologie, vol 23 (2003)PermalinkDétermination de classes de relief à l'aide de données ERS1 sur des bassins versants tropicaux de Guyane / Marc Lointier in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 172 (Octobre 2003)PermalinkIncreasing the spatial resolution of agricultural land cover maps using a Hopfield neural network / A.J. Tatem in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 7 (october 2003)PermalinkA Markov random field-based approach to decision-level fusion for remote sensing image classification / Ryuei Nishii in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 10 (October 2003)PermalinkMultitemporal/multiband SAR classification of urban areas using spatial analysis: statistical versus neural kernel-based approach / T. Macri Pellizzei in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 10 (October 2003)PermalinkVers une intégration des techniques spatiales pour la gestion des inondations / Jean-Baptiste Henry in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 172 (Octobre 2003)PermalinkIntegrating interferometric SAR data with levelling measurements of land subsidence using geostatistic / Y. Zhou in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 18 (September 2003)Permalink