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Simulation of development alternatives using neural networks, cellular automata, and GIS for urban planning / A.G. Yeh in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 9 (September 2003)
[article]
Titre : Simulation of development alternatives using neural networks, cellular automata, and GIS for urban planning Type de document : Article/Communication Auteurs : A.G. Yeh, Auteur ; X. Li, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 1043 - 1052 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] automate cellulaire
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] planification urbaine
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] simulation
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Auteur) This study integrates neural networks and cellular automata (CA) to simulate development alternatives for planning purposes. Most of the existing CA just focus on simulating realistic urban dynamics. This paper demonstrates that development alternatives can be simulated by incorporating planning objectives in CA. It is important to define appropriate parameter values for simulating development alternatives according to the planning objectives of planners and decision makers. Training neural networks can automatically yield the parameter values for urban simulation. GIS and remote sensing provide the training data for calibrating the model. However, the simulation can inherit past land-use problems if the original training data are used to calibrate the model. The original data should be assessed and modified so that the model can remember the past "failure" in land development. Planning objectives can thus be embedded in the model by properly modifying the training data sets. The training is robust because it is based on the well-defined back-propagation algorithm. Experiments were carried out by using the city of Dongguan, China as an example to test the model. Numéro de notice : A2003-234 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.69.9.1043 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.69.9.1043 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22529
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 69 n° 9 (September 2003) . - pp 1043 - 1052[article]Water quality retrievals from combined Landsat TM data and ERS-2 SAR data in the Gulf of Finland / Y. Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 3 (March 2003)
[article]
Titre : Water quality retrievals from combined Landsat TM data and ERS-2 SAR data in the Gulf of Finland Type de document : Article/Communication Auteurs : Y. Zhang, Auteur ; J.T. Pulliainen, Auteur ; S.S. Koponen, Auteur ; M.T. Hallikainen, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 622 - 629 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Baltique, mer
[Termes IGN] image ERS-SAR
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] qualité des eaux
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] turbidité océaniqueRésumé : (Auteur) This paper presents the applicability of combined Landsat Thematic Mapper and European Remote Sensing 2 synthetic aperture radar (SAR) data to turbidity, Secchi disk depth, and suspended sediment concentration retrievals in the Gulf of Finland. The results show that the estimated accuracy of these water quality variables using a neural network is much higher than the accuracy using simple and multivariate regression approaches. The results also demonstrate that SAR is only a marginally helpful to improve the estimation of these three variables for the practical use in the study area. However, the method still needs to be refined in the area under study. Numéro de notice : A2003-117 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.808906 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.808906 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22413
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 3 (March 2003) . - pp 622 - 629[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-03031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Le boosting : une méthode de classification non paramétrique / Michel Arnaud in Revue internationale de géomatique, vol 12 n° 4 (décembre 2002 – février 2003)
[article]
Titre : Le boosting : une méthode de classification non paramétrique Type de document : Article/Communication Auteurs : Michel Arnaud, Auteur ; Jean-Stéphane Bailly, Auteur ; G. Bourgeon, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 399 - 420 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] classificateur non paramétrique
[Termes IGN] gestion des connaissances (organisation)
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] réseau neuronal artificielRésumé : (Auteur) Le boosting est une méthode de classification qui permet d'affecter un objet dans une classe définie a priori en fonction des valeurs prises par plusieurs variables. De caractère très général, cette méthode est susceptible d'être utilisée dans de nombreux domaines d'application (économie, agronomie, sociologie, géographie, pédologie, épidémiologie, télédétection ... ) et notamment dans ceux qui ont pour cadre l'espace géographique. Très puissante, cette méthode arrive à discriminer des groupes là où d'autres méthodes, comme les méthodes linéaires, échouent. En contrepartie, elle demande une grande prudence et l'examen attentif de certains critères comme l'évolution du poids des observations. Enfin, elle est très facile à intégrer dans les systèmes d'information géographiques. Numéro de notice : A2002-335 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.12.399-420 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.12.399-420 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22246
in Revue internationale de géomatique > vol 12 n° 4 (décembre 2002 – février 2003) . - pp 399 - 420[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-02041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 047-02042 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Calibration of stochastic cellular automata: the application to rural-urban land conversions / F. Wu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 16 n° 8 (december 2002)
[article]
Titre : Calibration of stochastic cellular automata: the application to rural-urban land conversions Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Wu, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 795 - 818 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] automate cellulaire
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] simulation de surfaceRésumé : (Auteur) Despite the recognition of cellular automata (CA) as a flexible and powerful tool for urban growth simulation, the calibration of CA had been largely heuristic until recent efforts to incorporate multicriteria evaluation and artificial neural network into rule definition. This study developed a stochastic CA model, which derives its initial probability of simulation from observed sequential land use data. Furthermore, this initial probability is updated dynamically through local rules based on the strength of neighbourhood development. Consequentially the integration of global (static) and local (dynamic) factors produces more realistic simulation results. The procedure of calibrated CA can be applied in other contexts with minimum modification. In this study we applied the procedure to simulate ruralurban land conversions in the city of Guangzhou, China. Moreover, the study suggests the need to examine the result of CA through spatial, tabular and structural validation. Numéro de notice : A2002-260 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810210157769 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810210157769 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22171
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 16 n° 8 (december 2002) . - pp 795 - 818[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-02081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Neural-network-based cellular automata for simulating multiple land use changes using GIS / X. Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 16 n° 4 (june 2002)
[article]
Titre : Neural-network-based cellular automata for simulating multiple land use changes using GIS Type de document : Article/Communication Auteurs : X. Li, Auteur ; A. Gar-On Yeh, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 323 - 343 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] automate cellulaire
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (Auteur) This paper presents a new method to simulate the evolution of multiple land uses based on the integration of neural networks and cellular automata using GIS. Simulation of multiple land use changes using cellular automata (CA) is difficult because numerous spatial variables and parameters have to be utilized. Conventional CA models have problems in defining simulation parameter values, transition rules and model structures. In this paper, a three-layer neural network with multiple output neurons is designed to calculate conversion probabilities for competing multiple land uses. The model involves iterative looping of the neural network to simulate gradual land use conversion processes. Spatial variables are not deterministic because they are dynamically updated at the end of each loop. A GIS is used to obtain site attributes and training data, and to provide spatial functions for constructing the neural network. The parameter values for modelling are automatically generated by the training procedure of neural networks. The model has been successfully applied to the simulation of multiple land use changes in a fast growing area in southern China. Numéro de notice : A2002-160 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810210137004 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810210137004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22075
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 16 n° 4 (june 2002) . - pp 323 - 343[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-02041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Artificial neural networks as a method of spatial interpolation for digital elevation models / D.A. Merwin in Cartography and Geographic Information Science, vol 29 n° 2 (April 2002)PermalinkECAI 2002, 15th European Conference on Artificial Intelligence, July 21-26, Lyon, France / Frank Van Harmelen (2002)PermalinkGénéralisation et représentation multiple / Anne Ruas (2002)PermalinkRetrieval of sea water optically active parameters from hyperspectral data by means of generalized radial basis function neural networks / P. Cipollini in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)PermalinkArtificial neural networks as a tool for spatial interpolation / J.P. Rigol in International journal of geographical information science IJGIS, vol 15 n° 4 (june 2001)PermalinkA neural network image interpretation system to extract rural and urban land use and land cover information from remote sensor data / J.R. Jensen in Geocarto international, vol 16 n° 1 (March - May 2001)PermalinkGeoComputational modelling / Manfred M. Fischer (2001)PermalinkSpatial prediction of fire ignition probabilities: comparing logistic regression and neural networks / M.J. Perestrello De Vasconcelos in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 67 n° 1 (January 2001)PermalinkAdvanced polarimetric SAR data classification for cartographic information extraction / Manfred F. Buchroithner (31/05/1999)PermalinkBeschreibung von Deformationsprozessen durch Volterra- und Fuzzy-Modelle sowie neuronale Netze / K. Heine (1999)PermalinkConférence d'apprentissage 99, actes de CAP'99, Ecole Polytechnique, Palaiseau, 15-18 juin 1999 / Michèle Sebag (1999)PermalinkThe ASTER polar cloud mask / A.M. Logar in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 36 n° 4 (July 1998)PermalinkUsing genetic learning neural networks for spatial decision making in GIS / J. Zhou in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 62 n° 11 (november 1996)PermalinkProceedings of the second workshop Application of artificial intelligence techniques in seismology and engineering seismology / M. Garcia-Fernandez (1996)PermalinkTélédétection aérospatiale / Jules Wilmet (1996)PermalinkArtificial intelligence / Stuart J. Russell (1995)PermalinkCours d'informatique du professeur Bouillé / François Bouillé (1995)PermalinkProceedings of the workshop Dynamical systems and artificial intelligence applied to data banks in geophysics / J. Bonnin (1995)PermalinkRemote sensing in action, RSS95, Proceedings of the 21th annual conference of the Remote Sensing Society RSS, Southampton, 11-14 septembre 1995 / P.J. Curran (1995)PermalinkSystème de cognition artificielle : Application au problème géographique général / Ching-Han Chen (1995)PermalinkAmélioration de la détection de contours en imagerie artificielle par un modèle coopératif multi-résolution / Franck Mangin (1994)PermalinkEin Beitrag zur kartographischen Mustererkennung mittels Methoden der Künstlichen Intelligenz / W. Lin (1994)PermalinkEstimation, modélisation et langage de déclaration et de manipulation de champs spatiaux continus / Dillon Pariente (1994)PermalinkRecherche d'outils et de représentations pour la généralisation / Emmanuel Fritsch (1994)PermalinkBase aérienne militaire et missions opérationnelles, Volume 1. Mémoire / Pascal Legai (1993)PermalinkBase aérienne militaire et missions opérationnelles, Volume 2. Annexes / Pascal Legai (1993)PermalinkBase aérienne militaire et missions opérationnelles, Volume 3. Annexes / Pascal Legai (1993)PermalinkBase aérienne militaire et missions opérationnelles, Volume 4. Projet Brainware / Pascal Legai (1993)PermalinkBase de données géographique et photos aériennes / Sylvie Servigne (1993)PermalinkIJCAI-93, proceedings of the 13th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Chambéry, Savoie, France, 28 August - 3 September 1993, 2. Proceedings / Ruzena Bajcsy (1993)PermalinkParallel algorithms for digital image processing, computer vision and neural networks / I. Pitas (1993)PermalinkRéseaux de neurones / J.P. Nadal (1993)PermalinkGIS, LIS '92 Annual conference and exposition, November 10-12, 1992, San Jose, California, Volume 1. Proceedings / American society for photogrammetry and remote sensing (1992)PermalinkGIS, LIS '92 Annual conference and exposition, November 10-12, 1992, San Jose, California, Volume 2. Proceedings / American society for photogrammetry and remote sensing (1992)PermalinkNeural networks / Association des entretiens de Lyon (1990)Permalink