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Artificial neural network with backpropagation learning to predict mean monthly total ozone in Arosa, Switzerland / S. Chattopadhyay in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°19-20 (October 2007)
[article]
Titre : Artificial neural network with backpropagation learning to predict mean monthly total ozone in Arosa, Switzerland Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Chattopadhyay, Auteur ; G. Bandyopadhyay, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 4471 - 4482 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] ozone
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] pollution atmosphérique
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] SuisseRésumé : (Auteur) The present study deals with the mean monthly total ozone time series over Arosa, Switzerland. The study period is 1932-1971. First of all, the total ozone time series has been identified as a complex system and then Artificial Neural Network models in the form of Multilayer Perceptron with back propagation learning have been developed. The models are Single-hidden-layer and Two-hidden-layer Perceptrons with sigmoid activation function. After sequential learning with a learning rate of 0.9 the peak total ozone period (February-May) concentrations of mean monthly total ozone have been predicted by the two neural net models. After training and validation, both of the models are found to be skillful. But the Two-hidden-layer Perceptron is found to be more adroit in predicting the mean monthly total ozone concentrations over the aforesaid period. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2007-448 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160701250440 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160701250440 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28811
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 28 n°19-20 (October 2007) . - pp 4471 - 4482[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-07111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Classified road detection from satellite images based on perceptual organization / J. Yang in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°19-20 (October 2007)
[article]
Titre : Classified road detection from satellite images based on perceptual organization Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Yang, Auteur ; R.S. Wang, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 4653 - 4669 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] axe médian
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] lissage de courbe
[Termes IGN] méthode heuristique
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] primitive géométriqueRésumé : (Auteur) Extracting roads from satellite images is an important task in both research and practice. This work presents an improved model for road detection based on the principles of perceptual organization and classification fusion in human vision system (HVS). The model consists of four levels: pixels, primitives, structures and objects, and two additional sub-processes: automatic classification of road scenes and global integration of multiform roads. Based on the model, a novel algorithm for detecting roads from satellite images is also proposed, in which two types of road primitives, namely blob-like primitive and line-like primitive are defined, measured, extracted and linked using different methods for dissimilar road scenes. A hierarchical search strategy driven by saliency measurement is adopted in both linking processes. The blob primitives are linked using heuristic grouping and the line primitives are connected through genetic algorithm (GA) evolution. Finally, all of the linked road segments are normalized with centre-main lines and integrated into global smooth road curves through tensor voting. Experimental results show that the algorithm is capable of detecting multiform roads from real satellite images with high adaptability and reliability. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2007-456 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160701250382 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160701250382 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28819
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 28 n°19-20 (October 2007) . - pp 4653 - 4669[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-07111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Multispectral image classification: a supervised neural computation approach based on rough-fuzzy membership function and weak fuzzy similarity relation / A. Agrawal in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°19-20 (October 2007)
[article]
Titre : Multispectral image classification: a supervised neural computation approach based on rough-fuzzy membership function and weak fuzzy similarity relation Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Agrawal, Auteur ; N. Kumar, Auteur ; M. Radhakrishna, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 4597 - 4608 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] ERDAS Imagine
[Termes IGN] image IRS-LISS
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] Kappa de Cohen
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] sous ensemble flouRésumé : (Auteur) A supervised neural network classification model based on rough-fuzzy membership function, weak fuzzy similarity relation, multilayer perceptron, and back-propagation algorithm is proposed. The described model is capable of dealing with rough uncertainty as well as fuzzy uncertainty associated with the classification of multispectral images. The concept of weak fuzzy similarity relation is used for generation of fuzzy equivalence classes during the calculation of rough-fuzzy membership function. The model allows efficient modelling of indiscernibility and fuzziness between patterns by appropriate weights being assigned using the back-propagated errors depending upon the rough-fuzzy membership values at the corresponding outputs. The effectiveness of the proposed model is demonstrated on classification problem of IRS-P6 LISS IV image of Allahabad area. The results are compared with statistical (minimum distance to means), conventional Multi-Layer Perceptron (MLP) and Fuzzy Multi-Layer Perceptron (FMLP) models. The better overall accuracy, user's and producer's accuracies and kappa coefficient of the proposed classifier in comparison to other considered models demonstrate the effectiveness of this model in multispectral image classification. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2007-449 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160701244898 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160701244898 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28812
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 28 n°19-20 (October 2007) . - pp 4597 - 4608[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-07111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Brainy positioning: processing GPS data with neural networks / Rodrigo Figueiredo Leandro in GPS world, vol 18 n° 9 (September 2007)
[article]
Titre : Brainy positioning: processing GPS data with neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Rodrigo Figueiredo Leandro, Auteur ; C. Da Silva, Auteur ; P. Segantine, Auteur ; M.C. Santos, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 60 - 65 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] phase GPS
[Termes IGN] positionnement par GPS
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] simulation
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] traitement de données GNSSRésumé : (Editeur) The brain is a fascinating organ. [...] In an effort to better understand how the brain works, neuroscientists teamed up with computer scientists to develop mathematical models to describe how networks of interconnected neurons process information. By the late 1950s, they had arrived at a basic model which has been improved on over the years. Each neuron in the network performs a simple computation; it receives signals from its input links, which it weights and then uses to compute its activation level (or output). The success of neural network models to mimic the basic operation of brain cells led computer scientists to the idea that artificial neural networks could be used to solve mathematical problems. They were able to show that, through a training or learning process, such networks are capable of solving virtually any problem that involves mapping input data to output data. Artificial neural networks have served as the basis for a variety of a tasks ranging from intelligent simulation, to real-time adaptation, to data analysis. While not a direct replacement for our traditional least-squares and Kalman filtering techniques, artificial neural networks have been used effectively for a number of applications in geodesy and navigation, including the processing of GPS data. But the handling of GPS data for use in a neural network processor is not without problems. In this month's column, we take a look at how artificial neural networks can be used as a tool in GPS applications, including the preprocessing necessary to successfully ingest the data. Copyright Questex Media Group Inc Numéro de notice : A2007-444 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28807
in GPS world > vol 18 n° 9 (September 2007) . - pp 60 - 65[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 067-07091 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Mapping of environmental data using kernel-based methods / Mikhail Kanevski in Revue internationale de géomatique, vol 17 n° 3-4 (septembre 2007 – février 2008)
[article]
Titre : Mapping of environmental data using kernel-based methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Mikhail Kanevski, Auteur ; A. Pozdnoukhov, Auteur ; V. Timonin, Auteur ; M. Maignan, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 309 - 331 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] cartographie écologique
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] surveillance écologiqueRésumé : (Auteur) Ces dernières années, les méthodes d’apprentissage machine (machine learning) ont connu une grande popularité dans plusieurs domaines d’application comme, sans être exhaustifs, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur ou la télédétection. Ce papier est une revue d’applications de méthodes à noyau (aussi appelées kernel methods) pour l’analyse de données environnementales. Plusieurs études sont présentées : la classification de données catégorielles (types de sol), la cartographie de la pollution (contamination des sols par les radionucléides) et l’intégration d’information auxiliaire à des modèles purement spatiaux (modélisation de la température dans la région de la mer d’Aral). D’autres applications novatrices, comme la cartographie automatique des phénomènes extrêmes ou l’optimisation des réseaux de monitoring, sont également discutées. Copyright Lavoisier Numéro de notice : A2007-594 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/geo.17.309-331 En ligne : https://doi.org/10.3166/geo.17.309-331 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28957
in Revue internationale de géomatique > vol 17 n° 3-4 (septembre 2007 – février 2008) . - pp 309 - 331[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-07031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 047-07032 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Weight-proportional space partitioning using adaptative Voronoi diagrams / R. Reitsma in Geoinformatica, vol 11 n° 3 (September - November 2007)PermalinkMultitemporel fuzzy classification model based on class transition possibilities / G.L.A. Mota in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 62 n° 3 (August 2007)PermalinkSpatio-temporal urban landscape change analysis using the Markov chain model and a modified genetic algorithm / J. Tang in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°15-16 (August 2007)PermalinkAn operational MISR pixel classifier using support vector machines / D. Mazzoni in Remote sensing of environment, vol 107 n° 1-2 (15 March 2007)PermalinkFeature extractions for small sample size classification problem / B.C. Kuo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 3 (March 2007)PermalinkBuilding facade interpretation from uncalibrated wide-baseline image sequences / Helmut Mayer in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 61 n° 6 (February 2007)Permalink8es rencontres nationales des jeunes chercheurs en intelligence artificielle, RJCIA 2007, 4 - 6 juillet 2007, Grenoble, France / Bruno Zanuttini (2007)PermalinkAcquisition automatique de connaissance de guidage d'un processus de généralisation de données géographiques / Patrick Taillandier (2007)PermalinkOptimisation en traitement du signal et de l'image / Patrick Siarry (2007)PermalinkModelling and detection of geospatial objects using texture motifs / S. Bhagavathy in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 12 (December 2006)Permalink