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Simulation of urban expansion via integrating artificial neural network with Markov chain – cellular automata / Tingting Xu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 33 n° 10 (October 2019) . - pp 1960 - 1983 Titre : Simulation of urban expansion via integrating artificial neural network with Markov chain – cellular automata Type de document : Article/Communication Auteurs : Tingting Xu, Auteur ; Jay Gao, Auteur ; Giovanni Coco, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1960 - 1983 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse diachronique [Termes descripteurs IGN] Auckland [Termes descripteurs IGN] automate cellulaire [Termes descripteurs IGN] base de données d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] chaîne de Markov [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] croissance urbaine [Termes descripteurs IGN] étalement urbain [Termes descripteurs IGN] Kappa de Cohen [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] morphologie urbaine [Termes descripteurs IGN] optimisation (mathématiques) Résumé : (auteur) Accurate simulations and predictions of urban expansion are critical to manage urbanization and explicitly address the spatiotemporal trends and distributions of urban expansion. Cellular Automata integrated Markov Chain (CA-MC) is one of the most frequently used models for this purpose. However, the urban suitability index (USI) map produced from the conventional CA-MC is either affected by human bias or cannot accurately reflect the possible nonlinear relations between driving factors and urban expansion. To overcome these limitations, a machine learning model (Artificial Neural Network, ANN) was integrated with CA-MC instead of the commonly used Analytical Hierarchy Process (AHP) and Logistic Regression (LR) CA-MC models. The ANN was optimized to create the USI map and then integrated with CA-MC to spatially allocate urban expansion cells. The validated results of kappa and fuzzy kappa simulation indicate that ANN-CA-MC outperformed other variously coupled CA-MC modelling approaches. Based on the ANN-CA-MC model, the urban area in South Auckland is predicted to expand to 1340.55 ha in 2026 at the expense of non-urban areas, mostly grassland and open-bare land. Most of the future expansion will take place within the planned new urban growth zone. Numéro de notice : A2019-428 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1600701 date de publication en ligne : 05/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1600701 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93561 [article]

Examining the sensitivity of spatial scale in cellular automata Markov chain simulation of land use change / Hao Wu in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 5-6 (May - June 2019)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > Vol 33 n° 5-6 (May - June 2019) . - pp 1040 - 1061 Titre : Examining the sensitivity of spatial scale in cellular automata Markov chain simulation of land use change Type de document : Article/Communication Auteurs : Hao Wu, Auteur ; Zhen Li, Auteur ; Keith C. Clarke, Auteur ; Wenzhong Shi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1040 - 1061 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse de sensibilité [Termes descripteurs IGN] analyse diachronique [Termes descripteurs IGN] automate cellulaire [Termes descripteurs IGN] chaîne de Markov [Termes descripteurs IGN] changement d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] changement d'utilisation du sol [Termes descripteurs IGN] image Landsat-TM [Termes descripteurs IGN] modèle de Markov [Termes descripteurs IGN] simulation Résumé : (Auteur) Understanding the spatial scale sensitivity of cellular automata is crucial for improving the accuracy of land use change simulation. We propose a framework based on a response surface method to comprehensively explore spatial scale sensitivity of the cellular automata Markov chain (CA-Markov) model, and present a hybrid evaluation model for expressing simulation accuracy that merges the strengths of the Kappa coefficient and of Contagion index. Three Landsat-Thematic Mapper remote sensing images of Wuhan in 1987, 1996, and 2005 were used to extract land use information. The results demonstrate that the spatial scale sensitivity of the CA-Markov model resulting from individual components and their combinations are both worthy of attention. The utility of our proposed hybrid evaluation model and response surface method to investigate the sensitivity has proven to be more accurate than the single Kappa coefficient method and more efficient than traditional methods. The findings also show that the CA-Markov model is more sensitive to neighborhood size than to cell size or neighborhood type considering individual component effects. Particularly, the bilateral and trilateral interactions between neighborhood and cell size result in a more remarkable scale effect than that of a single cell size. Numéro de notice : A2019-443 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1568441 date de publication en ligne : 18/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1568441 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92777 [article]

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Nouvelle méthode en cascade pour la classification hiérarchique multi-temporelle ou multi-capteur d'images satellitaires haute résolution / Ihsen Hedhli in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 216 (février 2018)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 216 (février 2018) . - pp 3 - 17 Titre : Nouvelle méthode en cascade pour la classification hiérarchique multi-temporelle ou multi-capteur d'images satellitaires haute résolution Type de document : Article/Communication Auteurs : Ihsen Hedhli, Auteur ; Gabriele Moser, Auteur ; Josiane Zerubia, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 3 - 17 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes descripteurs IGN] arbre (mathématique) [Termes descripteurs IGN] chaîne de Markov [Termes descripteurs IGN] classification bayesienne [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] corrélation d'images [Termes descripteurs IGN] image Cosmo-Skymed [Termes descripteurs IGN] image Pléiades-HR [Termes descripteurs IGN] modèle statistique [Termes descripteurs IGN] résolution multiple [Termes descripteurs IGN] série temporelle Résumé : (Auteur) Ce papier présente un modèle de classification multi-résolution, multi-date et éventuellement multi-capteur fondé sur une modélisation statistique explicite au travers d'un modèle hiérarchique de champs de Markov construit sur une structure quad-arbre. L'approche proposée consiste en un classifieur bayésien supervisé qui combine un modèle statistique conditionnel par classe et un champ de Markov hiérarchique fusionnant l'information spatio-temporelle et multi-résolution. La méthode proposée intègre des informations pixel par pixel à la même résolution. Cela en se basant sur le critère des Modes Marginales a Posteriori (MPM en anglais), qui vise à affecter à chaque pixel l'étiquette optimale en maximisant récursivement la probabilité marginale a posteriori, étant donné l'ensemble des observations multi-temporelles ou multi-capteur. Une des originalités de l'approche proposée est l'utilisation en cascade de plusieurs quad-arbres, chacun étant associé à une nouvelle image disponible, en vue de caractériser les corrélations associées à des images distinctes. Numéro de notice : A2018-091 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89500 [article]

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018-2018011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
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A Markov chain model for simulating wood supply from any-aged forest management based on national forest inventory (NFI) data / Jari Vauhkonen in Forests, vol 8 n° 9 (September 2017)  

Public [article]  inForests > vol 8 n° 9 (September 2017) . - pp 307 - Titre : A Markov chain model for simulating wood supply from any-aged forest management based on national forest inventory (NFI) data Type de document : Article/Communication Auteurs : Jari Vauhkonen, Auteur ; Tuula Packalen, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 307 - Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] chaîne de Markov [Termes descripteurs IGN] Finlande [Termes descripteurs IGN] gestion forestière durable [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier étranger (données) [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] modélisation de la forêt [Termes descripteurs IGN] ressources forestières [Vedettes matières IGN] Economie forestière Résumé : (auteur) Markov chain models have been applied for a long time to simulate forest dynamics based on transitions in matrices of tree diameter classes or areas of forest size and structure types. To date, area-based matrix models have been applied assuming either even-aged or uneven-aged forest management. However, both management systems may be applied simultaneously due to land-use constraints or the rationality of combining the systems, which is called any-aged management. We integrated two different Markov chain models, one for even-aged and another for uneven-aged forest management, in an area-based approach to analyze wood supply from any-aged forest management. We evaluate the impacts of parameterizing the model based on available data sets, namely permanent and temporary Finnish National Forest Inventory (NFI) sample plots and a plot-level simulator to determine transitions due to different types of thinning treatments, and present recommendations for the related methodological choices. Our overall observation is that the combined modelling chain simulated the development of both the even- and uneven-aged forest structures realistically. Due to the flexibility of the implementation, the approach is very well suited for situations where scenario assumptions need to be varied according to expected changes in silvicultural practices or land-use constraints, for example. Numéro de notice : A2017-636 Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.3390/f8090307 En ligne : http://doi.org/10.3390/f8090307 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86986 [article]

Hyperspectral band selection from statistical wavelet models / Siwei Feng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 4 (April 2017)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 4 (April 2017) . - pp 2111 - 2123 Titre : Hyperspectral band selection from statistical wavelet models Type de document : Article/Communication Auteurs : Siwei Feng, Auteur ; Yuki Itoh, Auteur ; Mario Parente, Auteur ; Marco F. Duarte, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 2111 - 2123 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] chaîne de Markov [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] classification spectrale [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] pouvoir de résolution spectrale [Termes descripteurs IGN] redondance de données [Termes descripteurs IGN] signature spectrale Résumé : (Auteur) High spectral resolution brings hyperspectral images with large amounts of information, which makes these images more useful in many applications than images obtained from traditional multispectral scanners with low spectral resolution. However, the high data dimensionality of hyperspectral images increases the burden on data computation, storage, and transmission; fortunately, the high redundancy in the spectral domain allows for significant dimensionality reduction. Band selection provides a simple dimensionality reduction scheme by discarding bands that are highly redundant, thereby preserving the structure of the data set. This paper proposes a new criterion for pointwise-ranking-based band selection that uses a nonhomogeneous hidden Markov chain (NHMC) model for redundant wavelet coefficients of each hyperspectral signature. The model provides a binary multiscale label that encodes semantic features that are useful to discriminate spectral types. A band ranking score considers the average correlation among the average NHMC labels for each band. We also test richer discrete-valued label vectors that provide a more finely grained quantization of spectral fluctuations. In addition, since band selection methods based on band ranking often ignore correlations in selected bands, we study the effect of redundancy elimination, applied on the selected features, on the performance of an example classification problem. Our experimental results also include an optional redundancy elimination step and test their effect on classification performance that is based on the selected bands. The experimental results also include a comparison with several relevant supervised band selection techniques. Numéro de notice : A2017-172 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2636850 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84717 [article]

Integrating cellular automata and Markov techniques to generate urban development potential surface : a study on Kolkata agglomeration / Biswajit Mondal in Geocarto international, vol 32 n° 4 (April 2017)  

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Probabilités pour les sciences de l'ingénieur / Manuel Samuelides (2014)

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Markov land cover change modeling using pairs of time-series satellite images / Priyakant Sinha in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 11 (November 2013)

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A generative statistical approach to automatic 3D building roof reconstruction from laser scanning data / Hai Huang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 79 (May 2013)

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Markov Chain CFAR detection for polarimetric data using data fusion / C. Fei in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 2 (February 2012)

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An efficient stochastic approach for building footprint extraction from digital elevation models / Olivier Tournaire in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 65 n° 4 (July - August 2010)  

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Détection d'empreintes de bâtiments dans un modèle numérique d'élévation / Olivier Tournaire (19/01/2010) 

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Structural approach for building reconstruction from a single DSM / Florent Lafarge in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI, vol 32 n° 1 (01/01/2010)    

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A stochastic approach for modelling airborne lidar waveforms / Clément Mallet (01/12/2009) 

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Lidar waveform modeling using a marked point process / Clément Mallet (07/11/2009) 

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