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Least-square variance component estimation / AliReza Amiri-Simkooei (2007)
Titre : Least-square variance component estimation : Theory and GPS applications Type de document : Monographie Auteurs : AliReza Amiri-Simkooei, Auteur Editeur : Delft : Netherlands Geodetic Commission NGC Année de publication : 2007 Collection : Netherlands Geodetic Commission Publications on Geodesy, ISSN 0165-1706 num. 64 Importance : 208 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-90-6132-301-3 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] analyse de variance
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] bruit rose
[Termes IGN] coordonnées GPS
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] signal GPS
[Termes IGN] varianceIndex. décimale : 30.61 Systèmes de Positionnement par Satellites du GNSS Résumé : (Auteur) Data processing in geodetic applications often relies on the least-squares method, for which one needs a proper stochastic model of the observables. Such a realistic covariance matrix allows one first to obtain the best (minimum variance) linear unbiased estimator of the unknown parameters; second, to determine a realistic precision description of the unknowns; and, third, along with the distribution of the data, to correctly perform hypothesis testing and assess quality control measures such as reliability. In many practical applications the covariance matrix is only partly known. The covariance matrix is then usually written as an unknown linear combination of known cofactor matrices. The estimation of the unknown (co)variance components is generally referred to as variance component estimation (VCE). In this thesis we study the method of least-squares variance component estimation (LSVCE) and elaborate on theoretical and practical aspects of the method. We show that LS-VCE is a simple, flexible, and attractive VCE-method. The LS-VCE method is simple because it is based on the well-known principle of least-squares. With this method the estimation of the (co)variance components is based on a linear model of observation equations. The method is flexible since it works with a user-defined weight matrix. Different weight matrix classes can be defined which all automatically lead to unbiased estimators of (co)variance components. LS-VCE is attractive since it allows one to apply the existing body of knowledge of least-squares theory to the problem of (co)variance component estimation. With this method, one can 1) obtain measures of discrepancies in the stochastic model, 2) determine the covariance matrix of the (co)variance components, 3) obtain the minimum variance estimator of (co)variance components by choosing the weight matrix as the inverse of the covariance matrix, 4) take the a-priori information on the (co)variance component into account, 5) solve for a nonlinear (co)variance component model, 6) apply the idea of robust estimation to (co)variance components, 7) evaluate the estimability of the (co)variance components, and 8) avoid the problem of obtaining negative variance components. LS-VCE is capable of unifying many of the existing VCE-methods such as MINQUE, BIQUE, and REML, which can be recovered by making appropriate choices for the weight matrix. An important feature of the LS-VCE method is the capability of applying hypothesis testing to the stochastic model, for which we rely on the w-test, v-test, and overall model test. We aim to find an appropriate structure for the stochastic model which includes the relevant noise components into the covariance matrix. The w-test statistic is introduced to see whether or not a certain noise component is likely to be present in the observations, which consequently can be included in the stochastic model. Based on the normal distribution of the original observables we determine the mean and the variance of the w-test statistic, which are zero and one, respectively. The distribution is a linear combination of mutually independent central chi-square distributions each with one degree of freedom. This distribution can be approximated by the standard normal distribution for some special cases. An equivalent expression for the w-test is given by introducing the v-test statistic. The goal is to decrease the number of (co)variance components of the stochastic model by testing the significance of the components. The overall model test is introduced to generally test the appropriateness of a proposed stochastic model. We also apply LS-VCE to real data of two GPS applications. LS-VCE is applied to the GPS geometry-free model. We present the functional and stochastic model of the GPS observables. The variance components of different observation types, satellite elevation dependence of GPS observables’ precision, and correlation between different observation types are estimated by LS-VCE. We show that the precision of the GPS observables clearly depends on the elevation angle of satellites. Also, significant correlation between observation types is found. For the second application we assess the noise characteristics of time series of daily coordinates for permanent GPS stations. We apply LS-VCE to estimate white noise and power-law noise (flicker noise and random walk noise) amplitudes in these time series. The results confirm that the time series are highly time correlated. We also use the w-test statistic to find an appropriate stochastic model of GPS time series. A combination of white noise, autoregressive noise, and flicker noise in general best characterizes the noise in all three position components. Unmodelled periodic effects in the data are then captured by a set of harmonic functions, for which we rely on least-squares harmonic estimation (LS-HE) developed in the same framework as LS-VCE. The results confirm the presence of annual and semiannual signals, as well as other significant periodic patterns in the series. To avoid the biased estimation of the variance components, such sinusoidal signals should be included in the functional part of the model before applying LS-VCE. Note de contenu : 1. Introduction
2. Least-Squares Estimation and Validation
3. Variance Component Estimation: A Review
4. Least-Squares Variance Component Estimation
5. Detection and Validation in Stochastic Model
6. Multivariate Variance-Covariance Analysis
7. GPS Geometry-Free Model
8. GPS Coordinate Time Series
9. Conclusions and Recommendations
A. Mathematical Background
B. Derivation of Equations
C. Moments of Normally Distributed Data
D. Mixed model with hard constraints
BibliographyNuméro de notice : 15303 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=62689 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 15303-01 30.61 Livre Centre de documentation Géodésie Disponible Méthodes probabilistes pour la reconstruction de données manquantes / B. Beauzamy (2007)
Titre : Méthodes probabilistes pour la reconstruction de données manquantes : Manuel théorique et pratique Type de document : Guide/Manuel Auteurs : B. Beauzamy, Auteur ; O. Zeydina, Auteur ; Ukraine Universite Nationale De Donetsk, Auteur Editeur : Paris : Société de Calcul Mathématique Année de publication : 2007 Importance : 261 p. Format : 15 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-9521458-2-4 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] base de données déductive
[Termes IGN] coefficient de corrélation
[Termes IGN] corrélation linéaire
[Termes IGN] débit
[Termes IGN] données statistiques
[Termes IGN] échantillon
[Termes IGN] indicateur de qualité
[Termes IGN] Ohio (Etats-Unis)
[Termes IGN] probabilité conditionnelle
[Termes IGN] rivière
[Termes IGN] simulation
[Termes IGN] température de l'air
[Termes IGN] variance
[Termes IGN] Vendée (85)Résumé : (Auteur) Chacun constate l'absence de certaines données : elles n'ont jamais été recueillies, ou bien elles ont été perdues. Le présent manuel fournit les outils, d'abord théoriques, ensuite pratiques, permettant la reconstitution de données manquantes. Il est illlustré par un exemple type, traité tout au long de l'ouvrage : les débits de 19 fleuves en Vendée, enregistrés journellement sur 37 ans en théorie, mais avec plus de 50 % de trous en pratique. Cet exemple est issu d'un contrat traité par la SCM pour Veolia Environnement, Région Ouest. Nous montrons comment les méthodes probabilistes permettent une reconstitution précise et efficace, et nous montrons comment mettre en oeuvre les outils informatiques appropriés. On peut également exploiter ces méthodes pour s'abstenir de recueillir des données que l'on saura reconstruire : nous montrons comment l'enregistrement permanent des températures de 3 villes-témoin en Ohio permet la reconstruction des températures de toutes les autres villes : ceci permet d'économiser des capteurs et des mesures. Note de contenu : Introduction
1. Chacun cherche ses données
2. Des règles de plus en plus contraignantes
3. Des exemples frappants
4. Des bénéfices attendus
5. Ne pas promettre monts et merveilles
6. Un sketch
7. Organisation de l'ouvrage
Chapitre 1 - Mais pourquoi diable y a-t-il des données manquantes ?
1. Principales causes
2. Deux situations très distinctes
3. La mise en œuvre des méthodes probabilistes
Chapitre 2 - Les méthodes usuelles de reconstruction
1. L'Ecole déterministe
2. L'approche statistique
Chapitre 3 - Introduction aux méthodes probabilistes de reconstruction
1. L'horreur de l'aléatoire
2. Description d'un processus aléatoire
3. La fonction de répartition
4. Perte d'information
5. Espérance
6. La variance
7. Dispersion autour de l'espérance
8. Variance et valeurs manquantes
9. Unités
Chapitre 4 - Reconstruction de données à partir de l'échantillon
1. Utilisation de valeurs moyennes
2. Utilisation des valeurs existantes voisines
3.La simulation
Chapitre 5 - Introduction aux probabilités conditionnelles
1. Notion de loi conjointe
2. Etablir la loi conjointe à partir de l'enregistrement
3. La précision de l'information
4. Répétitions indépendantes
5. Exploitation de la loi conjointe
6. Extensions à plusieurs variables
Chapitre 6 - Reconstitution au moyen d'un échantillon d'appui.
1. Reconstitution de l'Autise à partir de la Sevré
2 Deux manières de procéder
3. Mise en œuvre pratique
4. Choix de la taille de l'intervalle pour Y
5. Indicateur de proximité
6. Qualité de la reconstruction
7. La théorie
8. Les hypothèses faites
Chapitre 7 - Choix de l'échantillon d'appui
1. Généralités
2. Faits et méfaits du coefficient de corrélation linéaire
3. Coefficient de corrélation et domaines respectifs
Chapitre 8 - Un exemple de reconstruction
1. Données manquantes
2. Division en deux parties de l'échantillon existant
3. Reconstitution de la seconde partie de l'échantillon
4. Indicateur de proximité et qualité de la reconstruction
5. Choix de la taille de l'intervalle
6. Reconstitution complète
7. Variances conditionnelles, précision et qualité de la reconstitution .
8. Précision et justesse
Chapitre 9 - Améliorer la méthode de reconstruction
1. Propriétés des ensembles de conditionnement
2. Intervalles de taille variable
3. La méthode par intervalles NEVD
4. Méthode sans intervalles
Chapitre 10 - La variance conditionnelle comme indicateur de choix
1. Considérations générales sur les indicateurs de choix
2. La variance conditionnelle
3. Indicateur préliminaire de choix à partir de la variance
4. Propriétés de l'indicateur "variance conditionnelle"
5. Ajout de mesures à l'échantillon
6. Dimensions et invariances
Chapitre 11 - Travail sur l'échantillon d'appui
1. Décalage temporel sur l'échantillon d'appui
2. Combinaison de plusieurs échantillons en un seul
3. Conclusion
Chapitre 12 - Utilisation conjointe de plusieurs échantillons d'appui.
1. Utiliser toute l'information disponible
2. La théorie
3. Absence de données
4. Un exemple complet
5. Mise en œuvre de la méthode avec un nombre égal de valeurs distinctes (NEVD)
6. Comparaison des méthodes de reconstruction
7. Conclusion pratique
8. Un résultat théorique
Chapitre 13 - Reconstruction complète des rivières
1. Utilisation des variances conditionnelles
2. Le programme principal
Chapitre 14 - La qualité d'une reconstruction
1. Analyse de l'erreur de reconstruction
2. La qualité de l'appareil de mesure
3. Fabrication de l'appareil de mesure à distance
4. Mise en œuvre de l'appareil de mesure
5. Limitations de l'appareil
6. Caractéristiques de l'appareil de mesure
7. Indicateurs globaux de qualité
8. Définition d'un indicateur adapté au contrôle des flux mensuels
Chapitre 15 - Diminuer le nombre de mesures
1. Cesser de mesurer des débits en Vendée
2. Cesser de mesurer des températures en Ohio
3. Précautions à prendre
Chapitre 16 - Valeurs extrêmes
1. Observations de longue durée
2. Apparition de valeurs extrêmes
3. Les températures à Paris-Montsouris
4. Comparaison à des tirages selon une loi donnée
5. Mise en place d'un indicateur quantitatif
6. Probabilité de dépassement d'un record
7. Critique des méthodes usuelles
8. Peut-on mieux faire ?
9. Approche déterministe
10. La gestion sociale des phénomènes extrêmesNuméro de notice : 16828 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46538 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 16828-01 23.60 Livre Centre de documentation Mathématiques Disponible Comparison and integration of radar and optical data for land use / cover mapping / Nathaniel D. Herold in Geocarto international, vol 21 n° 4 (December 2006 - February 2007)
[article]
Titre : Comparison and integration of radar and optical data for land use / cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Nathaniel D. Herold, Auteur ; Barry N. Haack, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 9 - 19 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] filtre de déchatoiement
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] Kenya
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] utilisation du sol
[Termes IGN] varianceRésumé : (Auteur) This study examined the complementarity of spaceborne radar and optical data for surface feature identification. RADARSAT data sets were assessed independently and in combination with Landsat Thematic Mapper (TM) multispectral data. The primary methodology was spectral signature extraction and the application of a statistical decision rule to classify the surface features for a site near Kericho, Kenya. Relative accuracy of the resultant classifications was established by digital integration and comparison to reference information derived from field visitation. Speckle filtering was a great improvement over the poor results achieved with the unfiltered, original radar data but still not adequate for accurate land cover classification. The extraction and use of Variance texture measures was found to be very advantageous. The overall results were not significant improvements over speckle removal (6 % increase) but several individual classes, forest and urban, had excellent results with texture. Combinations of radar with Landsat TM greatly improved results, achieving near perfect classification of all individual classes. The highest overall accuracy was achieved with a merger that included the best individual texture image and six reflectance bands of the TM data. The systematic strategy of this study, determination of the best individual method before introducing the next procedure, was effective in managing a very complex, almost infinite set of analysis possibilities. Copyright Geocarto international Numéro de notice : A2006-585 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106040701204354 Date de publication en ligne : 04/01/2008 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106040701204354 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28308
in Geocarto international > vol 21 n° 4 (December 2006 - February 2007) . - pp 9 - 19[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-06041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Global sensitivity analysis, GIS and multi-criteria evaluation for a sustainable planning of a hazardous waste disposal site in Spain / M. Gomez-Delgado in International journal of geographical information science IJGIS, vol 20 n° 4 (april 2006)
[article]
Titre : Global sensitivity analysis, GIS and multi-criteria evaluation for a sustainable planning of a hazardous waste disposal site in Spain Type de document : Article/Communication Auteurs : M. Gomez-Delgado, Auteur ; S. Tarantola, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 449 - 466 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] aménagement durable
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] déchet
[Termes IGN] développement durable
[Termes IGN] Espagne
[Termes IGN] évaluation des données
[Termes IGN] risque environnemental
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] varianceRésumé : (Auteur) A novel application of Sensitivity Analysis is presented. Useful applications of Global SA (GSA) already exist in the field of numerical modelling. In this paper, we explore the joint use of GSA, Geographical Information Systems (GIS) and Multi-Criteria Evaluation. In this preliminary case study, 11 factors have been used to find the best place to locate a hazardous waste landfill. Two variance-based methods (Sobol' and E-FAST) are used to compute sensitivity indices in order to identify the factors that determine the variance of the model output. The results show that only three factors jointly account for 97% of the output variance. This information is employed to make a simplification of the original model, retaining only these three influential factors. In addition, if the SA is carried out in a pilot area where the spatial properties are similar to those of the whole region, we can infer the results to the whole area. This procedure achieves the goal of the study with an optimized allocation of resources for GIS data acquisition. Numéro de notice : A2006-182 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810600607709 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810600607709 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27909
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 20 n° 4 (april 2006) . - pp 449 - 466[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-06041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-06042 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Évaluation de la qualité des séries temporelles de mesures en géodesie spatiale / Karine Le Bail in Bulletin d'information scientifique et technique de l'IGN, n° 75 (mars 2006)
[article]
Titre : Évaluation de la qualité des séries temporelles de mesures en géodesie spatiale Type de document : Article/Communication Auteurs : Karine Le Bail , Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 123 - 132 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] autocorrélation
[Termes IGN] bruit (théorie du signal)
[Termes IGN] densité spectrale de puissance
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] varianceRésumé : (Auteur) Cet exposé vise à comparer différentes méthodes pour l'étude des séries temporelles et de dégager les plus appropriées à chaque cas. Nous les appliquerons à trois exemples très différents. Par ailleurs, dans les méthodes de caractérisation du processus, nous verrons la fonction d'auto-corrélation et la densité spectrale de puissance, tirée de la théorie statistique principalement utilisée en économétrie, puis la variance d'Allan largement utilisée dans la métrologie du temps et des fréquences. Ensuite, pour la détermination du signal, nous exploiterons les séries avec le spectre de Fourier et la Singular Spectral Analysis (SSA) développée dans le cadre d'études météorologiques. Numéro de notice : A2006-078 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27805
in Bulletin d'information scientifique et technique de l'IGN > n° 75 (mars 2006) . - pp 123 - 132[article]Comparing accuracy assessments to infer superiority of image classification methods / J. De Leleuw in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n°1-2 (January 2006)PermalinkA framework to enhance semantic flexibility for analysis of distributed phenomena / J Mcintosh in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 10 (november 2005)PermalinkRéduction de la variance dans les sondages en présence d'information auxiliaire : une approche non paramétrique par splines de régression / Camélia Goga in Canadian journal of statistics (The), vol 33 n° 2 (June - August 2005)PermalinkSpatial data quality / P. Van Oort (2005)PermalinkTwo-step procedures for hybrid geoid modelling / Lard Erik Sjöberg in Journal of geodesy, vol 78 n° 1-2 (September 2004)PermalinkDas stochastische Modell bei der VLBI-Auswertung / V. Tesmer (2004)PermalinkPermalinkCours de métrologie ES3 / Henri Duquenne (2003)PermalinkCours de topométrie générale ES1 / Françoise Duquenne (2003)PermalinkLand cover classification models using Shuttle Imaging Radar (SIR-C) data: a case study in New Hampshire, USA / R. Narayanan in Geocarto international, vol 17 n° 3 (September - November 2002)PermalinkAnalysis of refraction influences in geodesy using image processing and turbulence models / Philipp Flach (2001)PermalinkContrôle de la qualité d'une base de données géographiques / Carlos Goncalves (2001)PermalinkModélisation et estimation du frottement atmosphérique sur les satellites Spot2 et Spot3 dans le cadre du système DORIS / R. Garmier (2001)PermalinkAnalytical and numerical methods in gravity field modelling of ideal and real masses / Dimitrios Tsoulis (1999)PermalinkSegmentierung und Interpretation digitaler Bilder mit Markoff-Zufallsfeldern / J. Klonowski (1999)PermalinkCombinaisons de jeux de coordonnées de géodésie spatiale : un exemple-type d'estimation des composantes de la variance / Patrick Sillard in Bulletin d'information de l'Institut géographique national, n° 68 (octobre 1997)PermalinkCombinaison de jeux de coordonnées de géodésie spatiale : un exemple type d'estimation des composantes de la variance / Patrick Sillard (1997)PermalinkFiltermethoden zur fehlertoleranten kinematischen Positionsbestimmung / J.G. Wang (1997)PermalinkMéthodes statistiques de l'ingénieur, 2. Volume 2, Méthodes d'analyse de régression linéaire, modèle orthogonal, expérience factorielle et polynômes orthogonaux, méthodes de sélection des variables / G. Baillargeon (1996)PermalinkRobustesse dans l'estimation et l'ajustement du variogramme en géostatistique / Marc G. Genton (1996)PermalinkUtilisation des mesures GPS pour la restitution dynamique précise d'orbites et l'amélioration des modèles globaux de champ de gravité terrestre / Félix Perosanz (1995)PermalinkAtmospheric pressure loading effects on global positioning system coordinate determinations / Tonie M. VanDam in Journal of geophysical research : Solid Earth, vol 99 n° 12 (10/12/1994)PermalinkModélisation et estimation des erreurs de mesure / M. Neuilly (1993)PermalinkSample surveys that use imagery with varying area coverage / L. Harrington in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 56 n° 2 (february 1990)PermalinkBayesian inference with geodetic applications / Karl Rudolf Koch (1990)PermalinkEstimation sans biais des variances des différents groupes d'observations dans une compensation hétérogène / Namik Kopliku (1990)PermalinkThe mean and variance of area estimates computed in an arc-node geographic information system / S.P. Prisley in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 55 n° 11 (november 1989)PermalinkTopographic normalization of Landsat Thematic Mapper digital imagery / Daniel L. Civco in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 55 n° 9 (september 1989)PermalinkData structure characterization of multispectral data using principal component and principal factor analysis / J.K. Lee in Geocarto international, vol 4 n° 2 (June - August 1989)PermalinkAn optimum calibration procedure for radiometers / G.E. Peckham in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 10 n° 1 (January 1989)PermalinkThe use of variograms in remote sensing : 2. Real digital images / Curtis E. Woodcock in Remote sensing of environment, vol 25 n° 3 (01/08/1988)PermalinkThe semivariogram in remote sensing : an introduction / P.J. Curran in Remote sensing of environment, vol 24 n° 3 (01/04/1988)PermalinkTwo adaptive filters for speckle reduction in SAR images by using the variance ratio / L. Changle in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 9 n° 4 (April 1988)PermalinkSelecting the spatial resolution of satellite sensors required for global monitoring of land transformations / J.R.G. Townshend in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 9 n° 2 (February 1988)PermalinkEstimation of variance components and applications / Calyampudi Radhakrishna Rao (1988)PermalinkMicrowave signatures of snow crusts : modelling and measurements / B. Reber in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 8 n° 11 (November 1987)PermalinkCorrect formulation of the kappa coefficient of agreement / W.D. Hudson in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 53 n° 4 (april 1987)PermalinkThe factor of scale in remote sensing / Curtis E. Woodcock in Remote sensing of environment, vol 21 n° 3 (01/04/1987)PermalinkProbability and statistics in geodesy and geophysics / L. Kubackova (1987)PermalinkThe generation and interpretation of false-colour composite principal component images / A.A.D. Canas in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 6 n° 6 (June 1985)PermalinkThéorie des erreurs : Estimation de R grandeurs inconnues à partir de N grandeurs observées par la méthode des moindres carrés / Philippe Hottier (1985)PermalinkThe use of the constraint elimination method for sequential solution of observation equations of free networks / A. Perelmuter in Survey review, vol 27 n° 212 (01/04/1984)PermalinkOptimization of geodetic operations / B. Geir Harson (1984)PermalinkQuality assessment of object location and point transfer using digital image correlation techniques / Wolfgang Förstner (1984)PermalinkSeminar mathematical models of geodetic-photogrammetric point determination with regards to outliers and systematice errors, Working Group 3-1 of ISP, Commission A of OEEPE (Aerial triangulation) / F. Ackermann (1983)Permalink