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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement du signal > prétraitement du signal > filtrage du bruit
filtrage du bruitSynonyme(s)débruitageVoir aussi |
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Titre : Data science: Measuring uncertainties Type de document : Monographie Auteurs : Carlos Alberto De Bragança Pereira, Éditeur scientifique ; Adriano Polpo, Éditeur scientifique ; Agatha Rodrigues, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 256 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0793-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes IGN] algorithme espérance-maximisation
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] entropie maximale
[Termes IGN] équation de Riccati
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] science des donnéesRésumé : (éditeur) With the increase in data processing and storage capacity, a large amount of data is available. Data without analysis does not have much value. Thus, the demand for data analysis is increasing daily, and the consequence is the appearance of a large number of jobs and published articles. Data science has emerged as a multidisciplinary field to support data-driven activities, integrating and developing ideas, methods, and processes to extract information from data. This includes methods built from different knowledge areas: Statistics, Computer Science, Mathematics, Physics, Information Science, and Engineering. This mixture of areas has given rise to what we call Data Science. New solutions to the new problems are reproducing rapidly to generate large volumes of data. Current and future challenges require greater care in creating new solutions that satisfy the rationality for each type of problem. Labels such as Big Data, Data Science, Machine Learning, Statistical Learning, and Artificial Intelligence are demanding more sophistication in the foundations and how they are being applied. This point highlights the importance of building the foundations of Data Science. This book is dedicated to solutions and discussions of measuring uncertainties in data analysis problems. Note de contenu : 1- An integrated approach for making inference on the number of clusters in a mixture model
2- Universal sample size invariant measures for uncertainty quantification in density estimation
3- Prior sensitivity analysis in a semi-parametric integer-valued time series model
4- The decomposition and forecasting of mutual investment funds using singular spectrum analysis
5- Channels’ confirmation and predictions’ confirmation: From the medical test to the raven paradox
6- On a class of tensor Markov fields
7- Objective Bayesian inference in probit models with intrinsic priors using variational approximations
8- A new multi-attribute emergency decision-making algorithm based on intuitionistic fuzzy cross-entropy and comprehensive grey correlation analysis
9- Cointegration and unit root tests: A fully Bayesian approach
10- A novel perspective of the Kalman filter from the Renyi entropy
11- Application of cloud model in qualitative forecasting for stock market trends
12- A novel comprehensive evaluation method for estimating the bank profile shape and dimensions of stable channels using the maximum entropy principleNuméro de notice : 28636 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0793-4 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0793-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99694
Titre : Glaciers and the polar environment Type de document : Monographie Auteurs : Masaki Kanao, Éditeur scientifique ; Danilo Godone, Éditeur scientifique ; Niccolò Dematteis, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 Importance : 580 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-594-7 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Antarctique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] flore locale
[Termes IGN] fonte des glaces
[Termes IGN] géomorphologie
[Termes IGN] glacier
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image spatiale
[Termes IGN] zone polaireRésumé : (Editeur) Glaciers and Polar regions provide important clues to understanding the past and present status of the Earth system, as well as to predict future forms of our planet. In particular, Antarctica, composed of an ice-covered continent in its center and the surrounding Sothern Ocean, has been gradually investigated during the last half century by all kinds of scientific branches; bioscience, physical sciences, geoscience, oceanography, environmental studies, together with technological components. This book covers topics on the recent development of all kinds of scientific research on glaciers and Antarctica, in the context of currently on-going processes in the extreme environment in polar regions. Note de contenu : 1. Gas Hydrates in Antarctica
2. Geomorphological Insight of Some Ice Free Areas of Eastern Antarctica
3. Kalman Filter Harmonic Bank for Vostok Ice Core Data Analysis and Climate Predictions
4. The Vegetation of the South Shetland Islands and the Climatic Change
5. Whales as Indicators of Historical and Current Changes in the Marine Ecosystem of the Indo-Pacific Sector of the Antarctic
6. Risks of Glaciers Lakes Outburst Flood along China Pakistan Economic Corridor
7. Close-Range Sensing of Alpine Glaciers
8. Glacial Biodiversity: Lessons from Ground-dwelling and Aquatic Insects
9. Variations of Lys Glacier (Monte Rosa Massif, Italy) from the Little Ice Age to the Present from Historical and Remote Sensing DatasetsNuméro de notice : 26671 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87447 Date de publication en ligne : 24/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87447 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98928 Learning-based representations and methods for 3D shape analysis, manipulation and reconstruction / Marie-Julie Rakotosaona (2021)
Titre : Learning-based representations and methods for 3D shape analysis, manipulation and reconstruction Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Marie-Julie Rakotosaona, Auteur ; Maks Ovsjanikov, Directeur de thèse Editeur : Palaiseau : Ecole Polytechnique EP Année de publication : 2021 Importance : 148 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
These de doctorat de l’Institut Polytechnique de Paris préparée à l’Ecole polytechnique spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] figure géométrique
[Termes IGN] filtrage de points
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] image 3D
[Termes IGN] interpolation
[Termes IGN] maillage
[Termes IGN] maille triangulaire
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] triangulation de Delaunay
[Termes IGN] voxelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Efficiently processing and analysing 3D data is a crucial challenge in modern applications as 3D shapes are becoming more and more widespread with the proliferation of acquisition devices and modeling tools. While successes of 2D deep learning have become commonplace and surround our daily life, applications that involve 3D data are lagging behind. Due to the more complex non-uniform structure of 3D shapes, successful methods from 2D deep learning cannot be easily extended and there is a strong demand for novel approaches that can both exploit and enable learning using geometric structure. Moreover, being able to handle the various existing representations of 3D shapes such as point clouds and meshes, as well as the artefacts produced from 3D acquisition devices increases the difficulty of the task. In this thesis, we propose systematic approaches that fully exploit geometric information of 3D data in deep learning architectures. We contribute to point cloud denoising, shape interpolation and shape reconstruction methods. We observe that deep learning architectures facilitate learning the underlying surface structure on point clouds that can then be used for denoising as well as shape interpolation. Encoding local patch-based learned priors, as well as complementary geometric information such as edge lengths, leads to powerful pipelines that generate realistic shapes. The key common thread throughout our contributions is facilitating seamless conversion between different representations of shapes. In particular, while using deep learning on triangle meshes is highly challenging due to their combinatorial nature we introduce methods inspired from geometry processing that enable the creation and manipulation of triangle faces. Our methods are robust and generalize well to unseen data despite limited training sets. Our work, therefore, paves the way towards more general, robust and universally useful manipulation of 3D data. Note de contenu : 1- Introduction
2- Introduction en français
3- PointCleanNet: Learning to denoise and remove outliers from dense point clouds
4- Intrinsic point cloud interpolation via dual latent space navigation
5- Learning Delaunay surface elements for mesh reconstruction
6- Differentiable surface triangulation
7- ConclusionNuméro de notice : 28649 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Ecole Polytechnique : 2021 Organisme de stage : Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03541331/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99744
Titre : De la navigation visuelle à l’analyse sémantique pour véhicules autonomes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Emir Hrustic, Auteur ; Eric Chaumette, Directeur de thèse ; Damien Vivet, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2021 Importance : 193 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse délivré par l'Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace, spécialité Informatique et TélécommunicationsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] capteur optique
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] signalisation routière
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les travaux actuels dans le domaine de la navigation autonome s’intéressent principalement à l’étude d’algorithmes de localisation sur la base d’hybridation multi-capteurs ou d’approche de type localisation et cartographie simultanées (SLAM). Aujourd’hui des méthodes bien connues et assez fiables existent comme par exemple ORB-SLAM, SVO, PTAM. L’ensemble de ces méthodes peut être considéré comme des approches « bas niveau » dans le sens où l’interprétation de la scène reste très limitée. En effet, celle-ci est représentée par des nuages de points 3D ou au mieux des amers géométriques.Il est à noter qu’avec le machine learning et plus récemment l’engouement pour le Deep-Learning, des techniques d’analyse d’image émergent avec l’extraction d’objets statiques ou mobiles (détection de piétons, de panneaux, de marquages au sol. Ces approches restent cependant encore décorrélées de l’étape de navigation à proprement parlé. L’ambition de ce projet est d’intégrer les couches d’analyse de scène dans le cadre de la navigation autonome, à savoir intégrer les informations sémantiques dans l’étape de calcul de position. Nous souhaitons donc mettre en place une cartographie d'objets, dite sémantique, qu'ils soient routiers (panneau, feux, marquages au sol particuliers...), urbains (enseignes de magasin...) et éventuellement d’événements (accidents, travaux, déviations...). Ce type de cartographie permettra la navigation par amers visuels de haut niveau bien plus robustes dans le temps mais également plus facilement détectable en cas de variation de luminosité (jour nuit). Ce projet se situe ainsi à l’intersection de diverses thématiques : - L’apprentissage automatique, l’analyse d’image et la détection d’objets - La localisation par vision (odométrie visuelle, hybridation) - La cartographie sémantique géolocalisée (SLAM+GNSS). Note de contenu : 1- Introduction
2- La navigation autonome de véhicule par capteurs optiques
3- Extraction d’amers sémantiques
4- Intégration d’amers sémantiques dans un framework de type SLAM
5- Intégration de contraintes pour compenser les erreurs de modélisation d’un système
ConclusionNuméro de notice : 28597 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique et Télécommunications : Toulouse : 2021 Organisme de stage : ISAE-ONERA SCANR DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2021ESAE0008 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99356 Suivi de la déforestation à partir de données Sentinel-1 en contexte tropical / Lucile Auzeméry (2021)
Titre : Suivi de la déforestation à partir de données Sentinel-1 en contexte tropical Type de document : Mémoire Auteurs : Lucile Auzeméry, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Encadrant ; Cédric Lardeux, Encadrant Editeur : Paris : Université de Paris Année de publication : 2021 Importance : 39 p. Note générale : bibliographie
Master 2 Méthodes Physiques en TélédétectionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] filtre de déchatoiement
[Termes IGN] Guyane (département français)
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] parc amazonien de Guyane
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] restauration d'imageRésumé : (auteur) [introduction) [...] La méthode de suivi [de la perte de couvert végétal] développée à l’ONFI s’appuie sur les données Sentinel-1 et étudie les signatures temporelles des pixels. L’outil développé (Lardeux et al. (2019)) a été utilisé initialement utilisé pour le suivi de l’orpaillage illégal, mais des limitations ont été remontées, en particulier sur la détection des abattis. L’objectif de ce stage est donc d’améliorer la chaîne de traitement développée par l’ONFI pour le suivi de la déforestation. Il a principalement consisté à évaluer l’apport des données en polarisations VV (jusqu’ici seules les données en polarisation VH sont utilisées). Dans une première partie, nous rappellerons les principes de l’imagerie radar, puis ensuite nous décrirons les données utilisées ainsi que le site d’étude. La troisième partie sera consacrée à la méthode, basée sur l’outil développé par l’ONFI. Enfin, nous finirons par présenter les développements effectués durant ce stage et les résultats obtenus. Note de contenu : Introduction
1 Imagerie Radar
2 Données et site d’étude
3 Méthode de détection de la déforestation
4 Améliorations développées et discussion
ConclusionNuméro de notice : 17731 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Office National des Forêts - International Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100628 Documents numériques
en open access
Suivi de la déforestation ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF PermalinkDu drone LiDAR à un nuage de points précis et exact : une chaîne de traitement LiDAR adaptée et quasi automatique / Maxime Lafleur in XYZ, n° 165 (décembre 2020)PermalinkIntegrated Kalman filter of accurate ranging and tracking with wideband radar / Shaopeng Wei in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)PermalinkStereophotogrammetry for 2-D building deformation monitoring using Kalman Filter / J.O. Odumosu in Reports on geodesy and geoinformatics, vol 110 n° 1 (December 2020)PermalinkAcquisition of weak GPS signals using wavelet-based de-noising methods / Mohaddeseh Sharie in Survey review, vol 52 n° 375 (November 2020)PermalinkInteger-estimable GLONASS FDMA model as applied to Kalman-filter-based short- to long-baseline RTK positioning / Pengyu Hou in GPS solutions, Vol 24 n° 4 (October 2020)PermalinkA low-cost integrated MEMS-based INS/GPS vehicle navigation system with challenging conditions based on an optimized IT2FNN in occluded environments / Elahe S. Abdolkarimi in GPS solutions, Vol 24 n° 4 (October 2020)PermalinkMapping wetland using the object-based stacked generalization method based on multi-temporal optical and SAR data / Yaotong Cai in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 92 (October 2020)PermalinkGipsyX/RTGx, a new tool set for space geodetic operations and research / Willy I. Bertiger in Advances in space research, vol 66 n° 3 (1 August 2020)PermalinkPerformance of BDS triple-frequency positioning based on the modified TCAR method / Yijun Tian in Survey review, vol 52 n° 374 (August 2020)Permalink