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Spatiotemporal temperature fusion based on a deep convolutional network / Xuehan Wang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 2 (February 2022)
[article]
Titre : Spatiotemporal temperature fusion based on a deep convolutional network Type de document : Article/Communication Auteurs : Xuehan Wang, Auteur ; Zhenfeng Shao, Auteur ; Xiao Huang, Auteur ; Deren Li, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 93 - 101 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] température au sol
[Termes IGN] température de surfaceRésumé : (Auteur) High-spatiotemporal-resolution land surface temperature (LST) images are essential in various fields of study. However, due to technical constraints, sensing systems have difficulty in providing LSTs with both high spatial and high temporal resolution. In this study, we propose a multi-scale spatiotemporal temperature-image fusion network (MSTTIFN) to generate high-spatial-resolution LST products. The MSTTIFN builds nonlinear mappings between the input Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LSTs and the out- put Landsat LSTs at the target date with two pairs of references and therefore enhances the resolution of time-series LSTs. We conduct experiments on the actual Landsat and MODIS data in two study areas (Beijing and Shandong) and compare our proposed MSTTIFN with four competing methods: the Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model, the Flexible Spatiotemporal Data Fusion Model, a two-stream convolutional neural network (StfNet), and a deep learning-based spatiotemporal temperature-fusion network. Results reveal that the MSTTIFN achieves the best and most stable performance. Numéro de notice : A2022-064 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.21-00023R2 Date de publication en ligne : 01/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.21-00023R2 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99724
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 88 n° 2 (February 2022) . - pp 93 - 101[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2022021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques / Jean-Yves Franceschi (2022)
Titre : Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jean-Yves Franceschi, Auteur ; Sylvain Lamprier, Directeur de thèse ; Patrick Gallinari, Directeur de thèse Editeur : Paris : Sorbonne Université Année de publication : 2022 Importance : 304 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur en Informatique de Sorbonne UniversitéLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] équation différentielle
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] système dynamiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'essor de l'apprentissage profond trouve notamment sa source dans les avancées scientifiques qu'il a permises en termes d'apprentissage de représentations et de modèles génératifs. Dans leur grande majorité, ces progrès ont cependant été obtenus sur des données textuelles et visuelles statiques, les données temporelles demeurant un défi pour ces méthodes. Compte tenu de leur importance pour l'automatisation croissante de multiples tâches, de plus en plus de travaux en apprentissage automatique s'intéressent aux problématiques d'évolution temporelle. Dans cette thèse, nous étudions ainsi plusieurs aspects de la temporalité et des systèmes dynamiques dans les réseaux de neurones profonds pour l'apprentissage non supervisé de représentations et de modèles génératifs. Premièrement, nous présentons une méthode générale d'apprentissage de représentations non supervisée pour les séries temporelles prenant en compte des besoins pratiques d'efficacité et de flexibilité. Dans un second temps, nous nous intéressons à l'apprentissage pour les séquences structurées de nature spatio-temporelle, couvrant les vidéos et phénomènes physiques. En les modélisant par des équations différentielles paramétrisées par des réseaux de neurones, nous montrons la corrélation entre la découverte de représentations pertinentes d'un côté, et de l'autre la fabrique de modèles prédictifs performants sur ces données. Enfin, nous analysons plus généralement dans une troisième partie les populaires réseaux antagonistes génératifs dont nous décrivons la dynamique d'apprentissage par des équations différentielles, nous permettant d'améliorer la compréhension de leur fonctionnement. Note de contenu : 1- Motivation
2- Time series representation learning
3- State-space predictive models for spatiotemporal data
4- Analysis of GANs’ training dynamics
5- ConclusionNuméro de notice : 15203 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Paris : 2022 DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03591720 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100472 Characteristics of taiga and tundra snowpack in development and validation of remote sensing of snow / Henna-Reetta Hannula (2022)
Titre : Characteristics of taiga and tundra snowpack in development and validation of remote sensing of snow Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Henna-Reetta Hannula, Auteur Editeur : Helsinki [Finland] : University of Helsinki Année de publication : 2022 Importance : 79 p. Format : 21 x 30 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-952-336-153-9 Note générale : Bibliographie
Academic dissertation, Faculty of Science, University of HelsinkiLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] distribution du coefficient de réflexion bidirectionnelle BRDF
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] Finlande
[Termes IGN] forêt boréale
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] problème inverse
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] taïga
[Termes IGN] toundraRésumé : (auteur) Remote sensing of snow is a method to measure snow cover characteristics without direct physical contact with the target from airborne or space-borne platforms. Reliable estimates of snow cover extent and snow properties are vital for several applications including climate change research and weather and hydrological forecasting. Optical remote sensing methods detect the extent of snow cover based on its high reflectivity compared to other natural surfaces. A universal challenge for snow cover mapping is the high spatiotemporal variability of snow properties and heterogeneous landscapes such as the boreal forest biome. The optical satellite sensor’s footprint may extend from tens of meters to a kilometer; the signal measured by the sensor can simultaneously emerge from several target categories within individual satellite pixels. By use of spectral unmixing or inverse model-based methods, the fractional snow cover (FSC) within the satellite image pixel can be resolved from the recorded electromagnetic signal. However, these algorithms require knowledge of the spectral reflectance properties of the targets present within the satellite scene and the accuracy of snow cover maps is dependent on the feasibility of these spectral model parameters. On the other hand, abrupt changes in land cover types with large differences in their snow properties may be located within a single satellite image pixel and complicate the interpretation of the observations. Ground-based in-situ observations can be used to validate the snow parameters derived by indirect methods, but these data are affected by the chosen sampling. This doctoral thesis analyses laboratory-based spectral reflectance information on several boreal snow types for the purpose of the more accurate reflectance representation of snow in mapping method used for the detection of fractional snow cover. Multi-scale reflectance observations representing boreal spectral endmembers typically used in optical mapping of snow cover, are exploited in the thesis. In addition, to support the interpretation of remote sensing observations in boreal and tundra environments, extensive in-situ dataset of snow depth, snow water equivalent and snow density are exploited to characterize the snow variability and to assess the uncertainty and representativeness of these point-wise snow measurements applied for the validation of remote sensing observations. The overall goal is to advance knowledge about the spectral endmembers present in boreal landscape to improve the accuracy of the FSC estimates derived from the remote sensing observations and support better interpretation and validation of remote sensing observations over these heterogeneous landscapes. The main outcome from the work is that laboratory-controlled experiments that exclude disturbing factors present in field circumstances may provide more accurate representation of wet (melting) snow endmember reflectance for the FSC mapping method. The behavior of snow band reflectance is found to be insensitive to width and location differences between visible satellite sensor bands utilized in optical snow cover mapping which facilitates the use of various sensors for the construction of historical data records. The results also reveal the high deviation of snow reflectance due to heterogeneity in snow macro- and microstructural properties. The quantitative statistics of bulk snow properties show that areal averages derived from in-situ measurements and used to validate remote sensing observations are dependent on the measurement spacing and sample size especially over land covers with high absolute snow depth variability, such as barren lands in tundra. Applying similar sampling protocol (sample spacing and sample size) over boreal and tundra land cover types that represent very different snow characteristics will yield to non-equal representativeness of the areal mean values. The extensive datasets collected for this work demonstrate that observations measured at various scales can provide different view angle to the same challenge but at the same time any dataset individually cannot provide a full understanding of the target complexity. This work and the collected datasets directly facilitate further investigation of uncertainty in fractional snow cover maps retrieved by optical remote sensing and the interpretation of satellite observations in boreal and tundra landscapes. Note de contenu : 1. Introduction
2. Snow and its properties
3. Multispectral optical remote sensing of snow
4. Study site, datasets and methods
5. Results and discussion
6. Conclusions and future workNuméro de notice : 24060 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Sciences : University of Helsinki : 2022 DOI : 10.35614/isbn.9789523361522 En ligne : https://doi.org/10.35614/isbn.9789523361522 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101997 Contextual location recommendation for location-based social networks by learning user intentions and contextual triggers / Seyyed Mohammadreza Rahimi in Geoinformatica, vol 26 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Contextual location recommendation for location-based social networks by learning user intentions and contextual triggers Type de document : Article/Communication Auteurs : Seyyed Mohammadreza Rahimi, Auteur ; Behrouz Far, Auteur ; Xin Wang, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1 - 28 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] covariance
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] historique des données
[Termes IGN] interface web
[Termes IGN] mobilité territoriale
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] réseau social géodépendant
[Termes IGN] service fondé sur la position
[Termes IGN] système de recommandationRésumé : (auteur) Location recommendation methods suggest unvisited locations to their users. Many existing location recommendation methods focus on the spatial, social and temporal aspects of human movements. However, contextual information is also invaluable to location recommendation methods and has the great potential for explaining what triggers users to show different behaviors. CLR learns the response of the users to contextual variables based on their own history and the history of similar behaving users. In this paper, we propose a contextual location recommendation method named Contextual Location Recommendation (CLR) that learns the intention and spatial responses of users to various contextual triggers using the historical check-in and contextual information. CLR starts with a co-variance analysis to reduce dimensionality of the check-in data and then uses an optimized version of the random walk with restart to extract hidden user responses to contextual triggers. A tensor factorization is used to build a latent-factor model to predict the user’s intention response with the given set of contextual triggers. Based on the intention response of the user, a contextual spatial component identifies a set of matching locations accessible to the user by estimating the probability distribution of the location of the user and the popularity probability of locations under the contextual settings. Experimental results on three real-world datasets show that CLR improves the recommendation precision by 35% compared to the best-performing baseline recommendation method. Numéro de notice : A2022-203 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-021-00437-y Date de publication en ligne : 02/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-021-00437-y Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100008
in Geoinformatica > vol 26 n° 1 (January 2022) . - pp 1 - 28[article]Global glacier mass change by spatiotemporal analysis of digital elevation models / Romain Hugonnet (2022)
Titre : Global glacier mass change by spatiotemporal analysis of digital elevation models Titre original : Changement de masse des glaciers à l’échelle mondiale par analyse spatiotemporelle de modèles numériques de terrain Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Romain Hugonnet, Auteur ; Etienne Berthier, Directeur de thèse ; Daniel Farinotti, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2022 Autre Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Importance : 244 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, spécialité Océan, Atmosphère, ClimatLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bilan de masse
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] cryosphère
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] fonte des glaces
[Termes IGN] glacier
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] MNS ASTER
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] niveau de la merIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The world's glaciers are shrinking rapidly, with impacts ranging from global sea-level rise and changes in freshwater availability to the alteration of cryospheric hazards. Despite significant advances during the satellite era, the monitoring of the mass changes of glaciers is still hampered by a fragmented coverage of remote sensing estimations and a poor constraint of the errors in related assessments. In this thesis, we present a globally complete and resolved estimate of glacier mass changes by spatiotemporal analysis of digital elevation models. We first develop methods based on spatiotemporal statistics to assess the accuracy and precision of digital elevation models, and to estimate time series of glacier surface elevation. In particular, we introduce a non-stationary spatial framework to estimate and propagate multi-scale spatial correlations in uncertainties of geospatial estimates. We then massively generate digital elevation models from two decades of stereo optical archives covering glaciers worldwide. From those, we estimate time series of surface elevation for all of Earth's glaciers at a resolution of 100 m during 2000-2019. Integrating these time series into volume and mass changes, we identify a significant acceleration of global glacier mass loss, as well as regionally contrasted responses that mirror decadal changes in climatic conditions. Using a large amount of independent, high-precision data, we demonstrate the validity of our analysis to yield reliable and consistent uncertainties at different scales of the spatiotemporal structure of our estimates. We expect our methods to foster robust spatiotemporal analyses, in to identify sources of biases and uncertainties in geospatial assessments. Furthermore, we anticipate our estimates to advance the understanding of the drivers that govern glacier change, and to extend our capabilities of predicting these changes at all scales. Such predictions are critically needed to design adaptive policies on the mitigation of cryospheric impacts in the context of climate change. Note de contenu : General introduction
1- Monitoring Earth’s glaciers: an observational challenge rooted in space and time
2- Analysis of accuracy and precision of digital elevation models
3- Spatiotemporal estimation of glacier surface elevation
Conclusions and outlookNuméro de notice : 24035 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océan, Atmosphère, Climat : Toulouse 3 : 2022 Organisme de stage : LEGOS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03813744 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101852 A hierarchical model for semantic trajectories and event extraction in indoor and outdoor spaces / Hassan Noureddine (2022)PermalinkIntroduction à la géomatique pour le statisticien : quelques concepts et outils innovants de gestion, traitement et diffusion de l’information spatiale / François Sémécurbe (2022)PermalinkModalités et rythmes d'évolution des falaises des Vaches Noires (Normandie, France) : caractérisation et quantification des dynamiques hydrogravitaires par approches multi-scalaires / Thomas Roulland (2022)PermalinkModélisation du lien entre éruptions et glissements de flancs au Piton de la Fournaise / Quentin Dumont (2022)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkUnderstanding and predicting the spatio-temporal spread of COVID-19 via integrating diffusive graph embedding and compartmental models / Tong Zhang in Transactions in GIS, vol 25 n° 6 (December 2021)PermalinkIntegrating spatio-temporal-spectral information for downscaling Sentinel-3 OLCI images / Yijie Tang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 180 (October 2021)PermalinkLoosening the grid: topology as the basis for a more inclusive GIS / L. Westerveld in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 10 (October 2021)Permalink