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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 Artificial neural networks for mapping regional-scale upland vegetation from high spatial resolution imagery / H. Mills in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n° 11 (June 2006)
[article]
Titre : Artificial neural networks for mapping regional-scale upland vegetation from high spatial resolution imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : H. Mills, Auteur ; M.E. Cutler, Auteur ; David Fairbairn, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 2177 - 2195 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] image à résolution métrique
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] Royaume-UniRésumé : (Auteur) Upland vegetation represents an important resource that requires frequent monitoring. However, the heterogeneous nature of upland vegetation and lack of ground data require classification techniques that have a high degree of generalization ability. This study investigates the use of artificial neural networks as a means of mapping upland vegetation from remotely sensed data. First, the optimum size of support to map upland vegetation was estimated as being less than 4 m, which suggested that soft classification techniques and high spatial resolution IKONOS imagery were required. The use of high spatial resolution imagery for regional-scale areas has introduced new challenges to the remote sensing community, such as using limited ground data and mapping land-cover dynamics and variation over large areas. This work then investigated the utility of artificial neural networks (ANN) for regional-scale upland vegetation from IKONOS imagery using limited ground data and to map unseen data from remote geographical locations. A Multiple Layer Perceptron was trained with pixels from an IKONOS image using early stopping; however, despite high classification accuracies when calculated for pixels from an area where training pixels were extracted, the networks did not produce high accuracies when applied to unseen data from a remote area. Copyright Taylor & Francis. Numéro de notice : A2006-299 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160500396501 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160500396501 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28026
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 27 n° 11 (June 2006) . - pp 2177 - 2195[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-06061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt Examining the use of stored navigation knowledge for neural network based INS/GPS integration / Kai-Wei Chiang in Geomatica, vol 60 n° 1 (March 2006)
[article]
Titre : Examining the use of stored navigation knowledge for neural network based INS/GPS integration Type de document : Article/Communication Auteurs : Kai-Wei Chiang, Auteur ; Aboelmagd Noureldin, Auteur ; Naser El-Sheimy, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 47 - 57 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] erreur de positionnement
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] GPS en mode différentiel
[Termes IGN] GPS-INS
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] réseau neuronal artificielRésumé : (Auteur) Au cours des dernières années, on a assisté à l'utilisation des techniques de l'intelligence artificielle pour intégrer les systèmes de navigation par inertie (INS) et les systèmes mondiaux de localisation (GPS) pour diverses applications de navigation. Par exemple, l'utilisation des Réseaux de neurones artificiels (RNA) pour l'intégration des INS/GPS a démontré la possibilité de dépasser les limites des mécanismes traditionnels d'intégration fondés primordialement sur l'approche de filtrage Kalman et d'améliorer la précision de la localisation pendant de longues interruptions des signaux GPS. La plupart des techniques fondées sur les RNA dépendent des réseaux statiques (par ex. Réseaux de neurones multicouches sans rétroaction, les RNMSR). Certains ouvrages suggèrent que le Réseau de neurones dynamiques (par ex. les Réseaux de neurones récurrents, les RNR) peut procurer plus d'avantages computationnels qu'un réseau statique dans certaines applications telles que la reconnaissance de la voix et le contrôle robotique; ainsi, le présent article examine le développement du mécanisme d'intégration des INS/GPS utilisant les RNR et compare son rendement pour les techniques des RNMSR et du filtrage conventionnel Kalman. L'architecture adoptée dans le présent article est fondée sur le traitement des composantes des positions INS et la mise à jour des RNMSR ou des RNR avec des positions GPS pour évaluer les erreurs de position de l'INS. De plus, nous suggérons une nouvelle façon d'établir les connaissances en navigation durant la formation des RNMSR ou des RNR et d'examiner leur rendement durant la procédure de mise à jour. Les résultats d'essais sur le terrain obtenus d'un INS et d'un GPS différentiel de qualité adéquate pour la navigation sont utilisés dans cette étude pour évaluer le rendement des techniques proposées. Copyright Geomatica Numéro de notice : A2006-221 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2006-0006 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2006-0006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27948
in Geomatica > vol 60 n° 1 (March 2006) . - pp 47 - 57[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 035-06011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Integrating LIDAR elevation data, multi-spectral imagery and neural network modelling for marsh characterization / J.T. Morris in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 23 (December 2005)PermalinkAn artificial-neural-network-based, constrained CA model for simulating urban growth / Q. Guan in Cartography and Geographic Information Science, vol 32 n° 4 (October 2005)PermalinkAutomatic 3D object recognition and reconstruction based on neuro-fuzzy modelling / F. Samadzadegan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 59 n° 5 (August - October 2005)PermalinkAssessment of simulated cognitive maps: the influence of prior knowledge from cartographic maps / R.E. Lloyd in Cartography and Geographic Information Science, vol 32 n° 3 (July 2005)PermalinkVisualizing demographic trajectories with self-organizing maps / A. Skupin in Geoinformatica, vol 9 n° 2 (June - August 2005)PermalinkNeural network model for standard PCA and its variants applied to remote sensing / S. Chitroub in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 10 (May 2005)PermalinkRobust multiple estimator systems for the analysis of biophysical parameters from remotely sensed data / Lorenzo Bruzzone in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 1 (January 2005)PermalinkVicarious radiometric calibration of satellite ocean colour sensors / D. Antoine (01/09/2004)PermalinkA split model for extraction of subpixel impervious surface information / Y. Wang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 70 n° 7 (July 2004)PermalinkArtificial neural network-based techniques for the retrieval of SWE [snow water equivalent] and snow depth from SSM/I data / Marco Tedesco in Remote sensing of environment, vol 90 n° 1 (15/03/2004)PermalinkIntegrating imaging spectroscopy and neural networks to map grass quality in the Kruger National Park, South Africa / Onisimo Mutanga in Remote sensing of environment, vol 90 n° 1 (15/03/2004)PermalinkA hybrid texture segmentation method for mapping urban land use / Nezamoddin N. Kachouie in Geomatica, vol 58 n° 1 (March 2004)PermalinkAn artificial neural network approach for landslide hazard zonation in the Bhagirathi (Ganga) Valley, Himalayas / M.K. Arora in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 25 n° 3 (February 2004)PermalinkToward universal broad leaf chlorophyll indices using PROSPECT simulated database and hyperspectral reflectance measurements / G. Le Maire in Remote sensing of environment, vol 89 n° 1 (15/01/2004)PermalinkModeling reality: how computers mirror life / Iwo Bialynicki-Birula (2004)PermalinkClassification of wheat crop with multi-temporal images: performance of maximum likelihood and artificial neural networks / C.S. Murthy in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 23 (December 2003)PermalinkTraining a neural network with a canopy reflectance model to estimate crop leaf area index / F. Mark Danson in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 23 (December 2003)PermalinkA cognitive pyramid for contextual classification of remote sensing images / E. Binaghi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 12 (December 2003)PermalinkKnowledge discovery from soil maps using inductive learning / F. Qi in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 8 (december 2003)PermalinkA 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)Permalink