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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > probabilités > stochastique > méthode de Monte-Carlo > chaîne de Markov
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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)
[article]
Titre : Markov Chain CFAR detection for polarimetric data using data fusion Type de document : Article/Communication Auteurs : C. Fei, Auteur ; T. Liu, Auteur ; G. Lampropoulos, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 397 - 408 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] données polarimétriques
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] polarimétrie radarRésumé : (Auteur) This paper proposes a new Markov-chain-based constant false alarm rate (CFAR) detector for polarimetric data using low-level data fusion and high-level decision fusion. The Markov-chain-based CFAR detector extends traditional probability density function (pdf) based CFAR detection to first-order Markov chain model by considering both correlation between neighboring pixels and pdf information in CFAR detection. With the additional correlation information, the proposed approach results in advancing the performance of conventional CFAR detectors. Moreover, to take advantage of full polarizations of polarimetric data, various data fusion methods are considered to improve detection performance, including polarimetric transformation, principal component analysis, and decision fusion. Our experimental results confirm the superiority of the new Markov chain polarimetric CFAR detector over conventional pdf-based CFAR detectors. Numéro de notice : A2012-044 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2011.2164257 Date de publication en ligne : 15/09/2011 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2011.2164257 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31492
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 50 n° 2 (February 2012) . - pp 397 - 408[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2012021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 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)
[article]
Titre : An efficient stochastic approach for building footprint extraction from digital elevation models Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier Tournaire , Auteur ; Didier Boldo , Auteur ; Mélanie Durupt, Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : 11 p. ; pp 317 - 327 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] efficacité
[Termes IGN] empreinte
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modèle numérique de surfaceRésumé : (Auteur) In the past two decades, building detection and reconstruction from remotely sensed data has been an active research topic in the photogrammetric and remote sensing communities. Recently, effective high level approaches have been developed, i.e., the ones involving the minimization of an energetic formulation. Yet, their efficiency has to be balanced by the amount of processing power required to obtain good results. In this paper, we introduce an original energetic model for building footprint extraction from high resolution digital elevation models (?1 m) in urban areas. Our goal is to formulate the energy in an efficient way, easy to parametrize and fast to compute, in order to get an effective process still providing good results. Our work is based on stochastic geometry, and in particular on marked point processes of rectangles. We therefore try to obtain a reliable object configuration described by a collection of rectangular building footprints. To do so, an energy function made up of two terms is defined: the first term measures the adequacy of the objects with respect to the data and the second one has the ability to favour or penalize some footprint configurations based on prior knowledge (alignment, overlapping,...). To minimize the global energy, we use a Reversible Jump Monte Carlo Markov Chain (RJMCMC) sampler coupled with a simulated annealing algorithm, leading to an optimal configuration of objects. Various results from different areas and resolutions are presented and evaluated. Our work is also compared with an already existing methodology based on the same mathematical framework that uses a much more complex energy function. We show how we obtain similarly good results with a high computational efficiency (between 50 and 100 times faster) using a simplified energy that requires a single data-independent parameter, compared to more than 20 inter-related and hard-to-tune parameters. Numéro de notice : A2010-294 Affiliation des auteurs : IGN (1940-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2010.02.002 Date de publication en ligne : 12/03/2010 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2010.02.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30488
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 65 n° 4 (July - August 2010) . - 11 p. ; pp 317 - 327[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2010041 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Détection d'empreintes de bâtiments dans un modèle numérique d'élévation : une approche énergétique / Olivier Tournaire (2010)
Titre : Détection d'empreintes de bâtiments dans un modèle numérique d'élévation : une approche énergétique Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier Tournaire , Auteur ; Didier Boldo , Auteur ; Mélanie Durupt, Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur Editeur : Association française pour la reconnaissance et l'interprétation des formes AFRIF Année de publication : 2010 Autre Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Conférence : RFIA 2010, 17e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 19/01/2010 22/01/2010 Caen France OA proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] algorithme du recuit simulé
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] empreinte
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (Auteur) Nous présentons dans cet article, une méthode totalement automatique pour l'extraction d'emprises de bâtiments dans des Modèles Numériques d'Élévation (MNE). Nous utilisons pour cela le cadre défini par M. ORTNER, X. DESCOMBES et J. ZERUBIA utilisant des processus ponctuels marqués de rectangles. Nous considérons donc que les emprises bidimensionnelles des bâtiments sont des arrangements de rectangles, dont on ne connaît a priori ni le nombre, ni les paramètres. L'objectif est de déterminer la configuration d'objets optimale, c'est-à-dire celle qui minimise une fonction d'énergie. Nous utilisons pour l'optimisation, un échantillonneur RJMCMC (Reversible Jump Monte Carlo Markov Chain) couplé à un recuit simulé afin de déterminer l'optimum de cette fonction d'énergie non convexe. Les temps de calcul sont notablement réduits par rapport aux précédentes approches, d'une part grâce à la définition simplifiée de l'énergie, d'autre part par des optimisations géométriques permettant des calculs rapides. Numéro de notice : 10661 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://projet.liris.cnrs.fr/imagine/pub/proceedings/RFIA-2010/pdf/4A_P21-Tourna [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64212 Documents numériques
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10661_rfia_2010_tournaire.pdfAdobe Acrobat PDF 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 (January 2010)
[article]
Titre : Structural approach for building reconstruction from a single DSM Type de document : Article/Communication Auteurs : Florent Lafarge, Auteur ; Xavier Descombes, Auteur ; Josiane Zerubia, Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : 13 p. ; pp 135 - 147 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâtiNuméro de notice : A2010-669 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TPAMI.2008.281 Date de publication en ligne : 25/11/2008 En ligne : https://doi.org/10.1109/TPAMI.2008.281 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33544
in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI > vol 32 n° 1 (January 2010) . - 13 p. ; pp 135 - 147[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 13903-01 33.30 Tiré à part Centre de documentation Photogrammétrie - Lasergrammétrie Disponible Documents numériques
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Structural approach for building reconstruction ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Lidar waveform modeling using a marked point process Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Mallet , Auteur ; Florent Lafarge, Auteur ; Uwe Soergel, Auteur ; Christian Heipke, Auteur ; Frédéric Bretar, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 07/11/2009 Conférence : ICIP 2009, 16th IEEE International Conference on Image Processing 07/11/2009 10/11/2009 Le Caire Egypte Proceedings IEEE Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] algorithme du recuit simulé
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forme d'onde
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] processus ponctuel marqué
[Termes IGN] reconstruction du signal
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] signal laser
[Termes IGN] signal lidarRésumé : (Auteur) Lidar waveforms are 1D signal consisting of a train of echoes where each of them correspond to a scattering target of the Earth surface. Modeling these echoes with the appropriate parametric function is necessary to retrieve physical information about these objects and characterize their properties. This paper presents a marked point process based model to reconstruct a lidar signal in terms of a set of parametric functions. The model takes into account both a data term which measures the coherence between the models and the waveforms, and a regularizing term which introduces physical knowledge on the reconstructed signal. We search for the best configuration of functions by performing a Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo sampler coupled with a simulated annealing. Results are finally presented on different kinds of signals in urban areas. Numéro de notice : C2009-048 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2009.5413380 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2009.5413380 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64296 Documents numériques
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Lidar waveform modeling ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF A geometric stochastic approach based on marked point processes for road mark detection from high resolution aerial images / Olivier Tournaire in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 6 (November - December 2009)PermalinkProblèmes inverses en imagerie et en vision, 1. Volume 1 / A. Mohammad-Djafari (2009)PermalinkProblèmes inverses en imagerie et en vision, 2. Volume 2 / A. Mohammad-Djafari (2009)PermalinkPermalinkA new computationally efficient stochastic approach for building reconstruction from satellite data / Florent Lafarge (2008)PermalinkSpatio-temporal urban landscape change analysis using the Markov chain model and a modified genetic algorithm / J. Tang in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°15-16 (August 2007)PermalinkBuilding facade interpretation from uncalibrated wide-baseline image sequences / Helmut Mayer in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 61 n° 6 (February 2007)PermalinkPossibilities and limits of prospective GIS land cover modelling, a compared case study: garretoxes (France) and Alta Alpujarra Granadina (Spain) / Martin Paegelow in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 6 (july 2005)PermalinkLes chaînes de Markov spatialisées comme outil de simulation / Sylvie Ladet in Revue internationale de géomatique, vol 15 n° 2 (juin – août 2005)PermalinkLand covers change detection at coarse spatial scales based on iterative estimation and previous state information / Sylvie Le Hégarat-Mascle in Remote sensing of environment, vol 95 n° 4 (30/04/2005)PermalinkComparison of the structure and accuracy of two land change models / Robert Gilmore Pontius in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 2 (february 2005)PermalinkExtraction automatique des réseaux linéiques a partir d'images satellitaires et aériennes par processus Markov objet / C. Lacoste in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 170 (Avril 2003)PermalinkUnsupervised classification of radar images using hidden Markov chains and hidden Markov random fields / R. Fjortoft in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 3 (March 2003)PermalinkPluriGaussian simulations in geosciences with cd-rom / M. Armstrong (2003)PermalinkA framework for automatic recognition of spatial features from mobile mapping imagery / Z. Tu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 68 n° 3 (March 2002)PermalinkProbabilités de l'ingénieur / Nicolas Bouleau (2001)PermalinkMéthode des fonctions arbitraires, théorie des événements en chaine dans le cas d'un nombre fini d'états possibles / M. Frechet (1938)Permalink