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Efficient weighted total least-squares solution for partial errors-in-variables model / J. Zhao in Survey review, vol 49 n° 356 (November 2017)
[article]
Titre : Efficient weighted total least-squares solution for partial errors-in-variables model Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Zhao, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 346 - 354 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] itération
[Termes IGN] méthode des moindres carrésRésumé : (Auteur) Due to great computation burden of the original computational formula for partial errors-in-variables (EIV), an alternative formula for parameter estimation in the partial EIV model was proposed to promote computational efficiency. Unfortunately, more iteration is required for obtaining the weighted total least-squares (WTLS) solution of the partial EIV model with above two formulae. Consequently, those methods are not proper for larger data problem in terms of computational efficiency. To circumvent this difficulty, a new formula and the fast algorithm are proposed based on the Lagrange extreme value method. Through some numerical examples with coordinate transformation, it is illustrated that the new developed method is an effective strategy to conduct the WTLS adjustment for the partial EIV model. The computational efficiency is significantly improved at least 80%. Numéro de notice : A2017-556 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1080/00396265.2016.1173329 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2016.1180753 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86617
in Survey review > vol 49 n° 356 (November 2017) . - pp 346 - 354[article]An iterative method for obtaining a mean 3D axis from a set of GNSS traces for use in positional controls / A. Mozas-Calvache in Survey review, vol 49 n° 355 (October 2017)
[article]
Titre : An iterative method for obtaining a mean 3D axis from a set of GNSS traces for use in positional controls Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Mozas-Calvache, Auteur ; Francisco Javier Ariza-López, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 277 - 284 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] axe médian
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] incertitude géométrique
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] précision de localisation
[Termes IGN] trace GPS
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (Auteur) This paper describes a new method of data mining for determining a 3D mean axis from a set of surveyed Global Navigation Satellite Systems traces. The purpose is to obtain a mean axis and its uncertainty in order for them to be used in line-based positional controls. The method is based on an iterative process of condensation. The final mean axis is selected when a determined level of accuracy is achieved. So the method provides a relative positional accuracy value of the final solution. The example developed in this study demonstrates the viability of this method and allows analysis of the initial size of the set needed in order to achieve a final accuracy. Using real data, the proposed methodology has also been compared with the K-means methodology in order to analyse its advantages and conditions of use. The results have demonstrated an improvement in accuracy and geometrical definition of the axis obtained. Numéro de notice : A2017-551 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1080/00396265.2016.1171956 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2016.1171956 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86612
in Survey review > vol 49 n° 355 (October 2017) . - pp 277 - 284[article]Recurrent neural networks to correct satellite image classification maps / Emmanuel Maggiori in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 9 (September 2017)
[article]
Titre : Recurrent neural networks to correct satellite image classification maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Emmanuel Maggiori, Auteur ; Guillaume Charpiat, Auteur ; Yuliya Tarabalka, Auteur ; Pierre Alliez, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 4962 - 4971 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] convolution (signal)
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (Auteur) While initially devised for image categorization, convolutional neural networks (CNNs) are being increasingly used for the pixelwise semantic labeling of images. However, the proper nature of the most common CNN architectures makes them good at recognizing but poor at localizing objects precisely. This problem is magnified in the context of aerial and satellite image labeling, where a spatially fine object outlining is of paramount importance. Different iterative enhancement algorithms have been presented in the literature to progressively improve the coarse CNN outputs, seeking to sharpen object boundaries around real image edges. However, one must carefully design, choose, and tune such algorithms. Instead, our goal is to directly learn the iterative process itself. For this, we formulate a generic iterative enhancement process inspired from partial differential equations, and observe that it can be expressed as a recurrent neural network (RNN). Consequently, we train such a network from manually labeled data for our enhancement task. In a series of experiments, we show that our RNN effectively learns an iterative process that significantly improves the quality of satellite image classification maps. Numéro de notice : A2017-659 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2697453 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2017.2697453 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87070
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 9 (September 2017) . - pp 4962 - 4971[article]Semi-parametric segmentation of multiple series using a DP-Lasso strategy / Karine Bertin in Journal of Statistical Computation and Simulation, vol 87 n° 6 (2017)
[article]
Titre : Semi-parametric segmentation of multiple series using a DP-Lasso strategy Type de document : Article/Communication Auteurs : Karine Bertin, Auteur ; Xavier Collilieux , Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur ; Christian Meza, Auteur Année de publication : 2017 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 1255 - 1268 Note générale : bibliographie
This work was supported by FONDECYT [grant numbers 1141256 and 1141258]; ANILLO [grant number ACT-1112]; MATH-AmSud [grant number 16-MATH-03]; SIDRE and CONICYT [grant number 870100003].Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie
[Termes IGN] données géodésiques
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] programmation dynamique
[Termes IGN] segmentationRésumé : (auteur) We consider a semi-parametric approach to perform the joint segmentation of multiple series sharing a common functional part. We propose an iterative procedure based on Dynamic Programming for the segmentation part and Lasso estimators for the functional part. Our Lasso procedure, based on the dictionary approach, allows us to both estimate smooth functions and functions with local irregularity, which permits more flexibility than previous proposed methods. This yields to a better estimation of the functional part and improvements in the segmentation. The performance of our method is assessed using simulated data and real data from agriculture and geodetic studies. Our estimation procedure results to be a reliable tool to detect changes and to obtain an interpretable estimation of the functional part of the model in terms of known functions. Numéro de notice : A2017-870 Affiliation des auteurs : LASTIG LAREG+Ext (2012-mi2018) Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00949655.2016.1260726 Date de publication en ligne : 30/11/2016 En ligne : https://doi.org/10.1080/00949655.2016.1260726 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89907
in Journal of Statistical Computation and Simulation > vol 87 n° 6 (2017) . - pp 1255 - 1268[article]Une deuxième itération du processus photogrammétrique pour améliorer la précision de mise en place des images / Truong Giang Nguyen (2017)
Titre : Une deuxième itération du processus photogrammétrique pour améliorer la précision de mise en place des images Type de document : Article/Communication Auteurs : Truong Giang Nguyen , Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur ; Jean-Michaël Muller , Auteur ; Christian Thom , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2017 Conférence : SFPT 2017, colloque Photogrammétrie et télédétection : vers la convergence ? 01/03/2017 01/03/2017 Champs/Marne France Note générale : lien vers le ppt Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] maille triangulaire
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] points homologuesRésumé : (auteur) Dans la chaîne photogrammétrique numérique, la première étape est l’extraction automatique des points homo logues. La qualité de points homologues influe potentiellement sur la précision de la mise en place relative des images et donc in fine sur la précision de la localisation absolue. C’est donc un point essentiel de la chaîne photogrammétrique. L’approche proposée part d’une première estimation de la géométrie d’acquisition (poses des caméras) et de la scène 3D (approximée par un maillage), pour corriger l’effet de perspective dans la recherche des points homologues par corrélation. L’objectif final est d’améliorer la précision de ces points, ainsi que leur multiplicité et l’homogénéité de leur distribution. Numéro de notice : C2017-023 Affiliation des auteurs : IGN (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://www.sfpt.fr/wp-content/uploads/2017/04/nguyen-truong-giang_colloque_SFPT [...] Format de la ressource électronique : URL diaporama Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89284 New iterative learning strategy to improve classification systems by using outlier detection techniques / Charlotte Pelletier (2017)PermalinkSecond iteration of photogrammetric pipeline to enhance the accuracy of image pose estimation / Truong Giang Nguyen (2017)PermalinkAn iterative interpolation deconvolution algorithm for superresolution land cover mapping / Feng Ling in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkSystematic effects in laser scanning and visualization by confidence regions / Karl Rudolf Koch in Journal of applied geodesy, vol 10 n° 4 (December 2016)PermalinkVegetation effects modeling in soil moisture retrieval using MSVI / Mina Moradizadeh in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 10 (October 2016)PermalinkSemiblind hyperspectral unmixing in the presence of spectral library mismatches / Xiao Fu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)PermalinkUnderground incrementally deployed magneto-inductive 3-D positioning network / Traian E. Abrudan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 8 (August 2016)PermalinkA superresolution land-cover change detection method using remotely sensed images with different spatial resolutions / Xiaodong Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)PermalinkBarycentre method for solving distance equations / X. Shuqiang in Survey review, vol 48 n° 348 (May 2016)PermalinkConception d'algorithmes / Patrick Bosc (2016)PermalinkExternal error modelling with combined model in terrestrial laser scanning / J. Wang in Survey review, vol 48 n° 346 (January 2016)PermalinkFast forward feature selection of hyperspectral images for classification with gaussian mixture models / Mathieu Fauvel in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 8 n° 6 (June 2015)PermalinkJoint segmentation of multiple GPS coordinate series / Julien Gazeaux in Journal de la Société Française de Statistique, vol 156 n° 4 ([01/02/2015])PermalinkAutomatic georeferencing of a heritage of old analog aerial photographs / Isabelle Cléry in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 (September 2014)PermalinkPermalinkInitiation à l'algorithmique et à la programmation en C / Rémy Malgouyres (2014)PermalinkHyperspectral image denoising employing a spectral-spatial adaptive total variation model / Q. Yuan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 10 Tome 1 (October 2012)PermalinkA semi-automatic method for indirect orientation of aerial images using ground control lines extracted from airborne laser scanner data / D. Rodrigues Dos Santos in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 198 - 199 (Septembre 2012)PermalinkReflectance estimation from urban terrestrial images: validation of a symbolic ray-tracing method on synthetic data / Fabien Coubard (2011)PermalinkWavelet modelling of the gravity field by domain decomposition methods: an example over Japan / Isabelle Panet in Geophysical journal international, vol 184 n° 1 (January 2011)Permalink