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

Public contenu dans 3-W8. Workshop Laserscanning'09 / Frédéric Bretar (2009)   Titre : A stochastic approach for modelling airborne lidar waveforms Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Mallet , Auteur ; Florent Lafarge, Auteur ; Michel Roux, Auteur ; Uwe Soergel, Auteur ; et al., Auteur Congrès : ISPRS Workshop Laser Scanning 2009 (1 - 2 septembre 2009; Paris, France), Auteur Année de publication : 01/12/2009 Importance : pp 201 - 206 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal [Termes descripteurs IGN] chaîne de Markov [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] forme d'onde pleine [Termes descripteurs IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes descripteurs IGN] milieu urbain [Termes descripteurs IGN] modèle stochastique [Termes descripteurs IGN] reconstruction du signal [Termes descripteurs IGN] signal laser [Termes descripteurs IGN] signal lidar Résumé : (Auteur) In contrast to conventional airborne multi-echo laser scanner systems, full-waveform (FW) lidar systems are able to record the entire emitted and backscattered signals of each laser pulse. Instead of clouds of individual 3D points, FW devices provide ID profiles of the 3D scene, which allows gaining additional and more detailed observations of the illuminated surfaces. Indeed, lidar waveforms are signals consisting of a train of echoes where each of them corresponds to a scattering target of the Earth surface or a group of close objects leading to superimposed signals. Modelling these echoes with the appropriate parametric function is necessary to retrieve physical information about these objects and characterize their properties. Henceforth, the extracted parameters can be useful for subsequent object segmentation and/or classification. This paper presents a stochastic based model to reconstruct lidar waveforms in terms of a set of parametric functions. The model takes into account both a data term which measures the coherence between the proposed configurations 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 stochastic relaxation. Finally, the algorithm is validated on waveforms from several airborne lidar sensors, showing the suitability of the approach even when the traditional assumption of Gaussian decomposition of waveforms is invalid. Numéro de notice : C2009-004 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (1940-2011) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Communication Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=65044

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Vers une nouvelle représentation des déformations horizontales de la croûte terrestre et de leurs erreurs avec un champ régulier de tenseurs / Leila Eissa in XYZ, n° 121 (décembre 2009 - février 2010)

Public [article]  inXYZ > n° 121 (décembre 2009 - février 2010) . - pp 27 - 32 Titre : Vers une nouvelle représentation des déformations horizontales de la croûte terrestre et de leurs erreurs avec un champ régulier de tenseurs Type de document : Article/Communication Auteurs : Leila Eissa, Auteur ; Michel Kasser, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : pp 27 - 32 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes descripteurs IGN] carte thématique [Termes descripteurs IGN] coordonnées cartésiennes géocentriques [Termes descripteurs IGN] déformation de la croute terrestre [Termes descripteurs IGN] GMT [Termes descripteurs IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes descripteurs IGN] point géodésique [Termes descripteurs IGN] représentation cartographique [Termes descripteurs IGN] tenseur Résumé : (Auteur) L'étude des déformations est un sujet classique et très important pour les applications géophysiques de mesures géodésiques, l'évaluation des déformations horizontales de l'écorce terrestre se faisant classiquement par le calcul de déplacement planimétrique des points géodésiques et ensuite par le calcul d'un tenseur de déformation à l'intérieur de chaque figure élémentaire du réseau. Le travail présenté dans cet article porte sur la détermination et la représentation simultanée de la déformation et de son degré de signification par le biais d'une nouvelle méthode de cartographie des tenseurs de déformations. Elle est destinée à faciliter le lien entre les géodésiens d'une part, les géologues et les géophysiciens d'autre part, de façon à éviter les difficultés de lecture de la représentation actuelle classique des tenseurs de déformation, et à donner une interprétation géophysique plus aisée, pertinente et complète des phénomènes observés. Copyright AFT Numéro de notice : A2009-487 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30116 [article]

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

Public 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 Congrès : ICIP 2009, IEEE International Conference on Image Processing (7 - 10 novembre 2009; Le Caire, Egypte) , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 07/11/2009 Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal [Termes descripteurs IGN] algorithme du recuit simulé [Termes descripteurs IGN] chaîne de Markov [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] forme d'onde [Termes descripteurs IGN] lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes descripteurs IGN] milieu urbain [Termes descripteurs IGN] processus ponctuel marqué [Termes descripteurs IGN] reconstruction du signal [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] signal laser [Termes descripteurs IGN] signal lidar Résumé : (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 : 13911 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Communication Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64296

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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)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 64 n° 6 (November - December 2009) . - 12 p. ; pp 621 - 631 Titre : A geometric stochastic approach based on marked point processes for road mark detection from high resolution aerial images Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier Tournaire, Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : 12 p. ; pp 621 - 631 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] base de données routières [Termes descripteurs IGN] chaîne de Markov [Termes descripteurs IGN] extraction du réseau routier [Termes descripteurs IGN] fonction de Green [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes descripteurs IGN] objet géographique linéaire [Termes descripteurs IGN] processus ponctuel marqué [Termes descripteurs IGN] programmation stochastique [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] signalisation routière Résumé : (Auteur) Road detection has been a topic of great interest in the photogrammetric and remote sensing communities since the end of the 70s. Many approaches dealing with various sensor resolutions, the nature of the scene or the wished accuracy of the extracted objects have been presented. This topic remains challenging today as the need for accurate and up-to-date data is becoming more and more important. Based on this context, we will study in this paper the road network from a particular point of view, focusing on road marks, and in particular dashed lines. Indeed, they are very useful clues, for evidence of a road, but also for tasks of a higher level. For instance, they can be used to enhance quality and to improve road databases. It is also possible to delineate the different circulation lanes, their width and functionality (speed limit, special lanes for buses or bicycles...). In this paper, we propose a new robust and accurate top_down approach for dashed line detection based on stochastic geometry. Our approach is automatic in the sense that no intervention from a human operator is necessary to initialise the algorithm or to track errors during the process. The core of our approach relies on defining geometric, radiometric and relational models for dashed lines objects. The model also has to deal with the interactions between the different objects making up a line, meaning that it introduces external knowledge taken from specifications. Our strategy is based on a stochastic method, and in particular marked point processes. Our goal is to find the objects configuration minimising an energy function made-up of a data attachment term measuring the consistency of the image with respect to the objects and a regularising term managing the relationship between neighbouring objects. To sample the energy function, we use Green algorithm's; coupled with a simulated annealing to find its minimum. Results from aerial images at various resolutions are presented showing that our approach is relevant and accurate as it can handle the most frequent layouts of dashed lines. Some issues, for instance, such as the relative weighting of both terms of the energy are also discussed in the conclusion. Copyright 2009 International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Inc. (ISPRS). Numéro de notice : A2009-494 Affiliation des auteurs : IGN (1940-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2009.05.005 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2009.05.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30123 [article]

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Sensivity analysis of a decision tree classification to input data errors using a general Monte Carlo error sensitivity model / Z. Huang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 23 n°11-12 (november 2009)

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 23 n°11-12 (november 2009) . - pp 1433 - 1452 Titre : Sensivity analysis of a decision tree classification to input data errors using a general Monte Carlo error sensitivity model Type de document : Article/Communication Auteurs : Z. Huang, Auteur ; S.W. Laffan, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : pp 1433 - 1452 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse de sensibilité [Termes descripteurs IGN] carte de la végétation [Termes descripteurs IGN] classification par arbre de décision [Termes descripteurs IGN] erreur de classification [Termes descripteurs IGN] erreur de positionnement [Termes descripteurs IGN] image Landsat-TM [Termes descripteurs IGN] incertitude des données [Termes descripteurs IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain Résumé : (Auteur) We analysed the sensitivity of a decision tree derived forest type mapping to simulated data errors in input digital elevation model (DEM), geology and remotely sensed (Landsat Thematic Mapper) variables. We used a stochastic Monte Carlo simulation model coupled with a one-at-a-time approach. The DEM error was assumed to be spatially autocorrelated with its magnitude being a percentage of the elevation value. The error of categorical geology data was assumed to be positional and limited to boundary areas. The Landsat data error was assumed to be spatially random following a Gaussian distribution. Each layer was perturbed using its error model with increasing levels of error, and the effect on the forest type mapping was assessed. The results of the three sensitivity analyses were markedly different, with the classification being most sensitive to the DEM error, than to the Landsat data errors, but with only a limited sensitivity to the geology data error used. A linear increase in error resulted in non-linear increases in effect for the DEM and Landsat errors, while it was linear for geology. As an example, a DEM error of as small as +2% reduced the overall test accuracy by more than 2%. More importantly, the same uncertainty level has caused nearly 10% of the study area to change its initial class assignment at each perturbation, on average. A spatial assessment of the sensitivities indicates that most of the pixel changes occurred within those forest classes expected to be more sensitive to data error. In addition to characterising the effect of errors on forest type mapping using decision trees, this study has demonstrated the generality of employing Monte Carlo analysis for the sensitivity and uncertainty analysis of categorical outputs that have distinctive characteristics from that of numerical outputs. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2009-515 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30144 [article]

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Problèmes inverses en imagerie et en vision, 1. Volume 1 / A. Mohammad- Djafari (2009)

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Problèmes inverses en imagerie et en vision, 2. Volume 2 / A. Mohammad-Djafari (2009)

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Sensitivity analysis of spatial models / L. Lilburne in International journal of geographical information science IJGIS, vol 23 n° 1-2 (january 2009)

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Assessing geometric reliability of corrected images from very high resolution satellites / M. Aguilar in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 12 (December 2008)

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A new computationally efficient stochastic approach for building reconstruction from satellite data / Florent Lafarge (01/07/2008) 

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Accuracy assessment of Lidar-derived digital elevation models / F. Aguilar in Photogrammetric record, vol 23 n° 122 (June - August 2008)

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A theoretical approach to modeling the accuracy assessment of digital elevation models / F. Aguilar in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 12 (December 2007)

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Spatio-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)

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Accuracy assessment of digital elevation models using a non-parametric approach / F. Aguilar in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 6-7 (july 2007)

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Interactive visualization of uncertain spatial and spatio-temporal data under different scenarios: an air quality example / Edzer J. Pebesma in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 5 (may 2007)

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Modelling landscape dynamics with Python / D. Karssenberg in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 5 (may 2007)

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Evaluating the uncertainty caused by Post Office Box addresses in environmental health studies: A restricted Monte Carlo approach / X. Shi in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 3-4 (march - april 2007)

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Building facade interpretation from uncalibrated wide-baseline image sequences / H. Mayer in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 61 n° 6 (February 2007)

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Reflectance seasonality and its relation to the canopy leaf area index in an eastern Siberian larch forest: Multi-satellite data and radiative transfer analyses / H. Kobayashi in Remote sensing of environment, vol 106 n° 2 (30/01/2007)

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Modèles stochastiques / M. Iosifescu (2007)

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Rectangular road marking detection with marked point processes / Olivier Tournaire (2007)    

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Quantifying DEM uncertainty and its effect on topographic parameters / S.P. Wechsler in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 72 n° 9 (September 2006)

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Uncertainty analysis for soil-terrain models / T.F.A. Bishop in International journal of geographical information science IJGIS, vol 20 n° 2 (february 2006)

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Geo-information and computational geometry / Peter J. M. Van Oosterom (2006)    

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Intelligence artificielle et jeux / Tristan Cazenave (2006)

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On the relationship between training sample size data dimensionality: Monte Carlo analysis of broadland multi-temporal classification / T.G. Van Niel in Remote sensing of environment, vol 98 n° 4 (30/10/2005)

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Dynamic environmental modelling in GIS: 2. Modelling error propagation / D. Karssenberg in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 6 (july 2005)

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Possibilities 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)

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Les chaînes de Markov spatialisées comme outil de simulation / S. Ladet in Revue internationale de géomatique, vol 15 n° 2 (juin – août 2005)

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Land 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)

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Comparison 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)

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Apports des techniques de filtrage non linéaire pour la navigation avec les systèmes de navigation inertiels et le GPS / A. Giremus (2005)

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A parametric model for automatic 3D building reconstruction from high resolution satellite images / Florent Lafarge (2005)  

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Geocoding crime and a first estimate of a minimum acceptable hit rate / J.H. Ratcliffe in International journal of geographical information science IJGIS, vol 18 n° 1 (january - february 2004)

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Analyse de sensibilité des calculs hydrologiques à la qualité du relief / Julien Beaunol (2004)

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Monte Carlo statistical methods / Christian P. Robert (2004)

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A study of scattering from an object below a rough surface / Joel T. Johnson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 42 n° 1 (January 2004)

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A new maximum-likelihood joint segmentation technique for multitemporal SAR and multiband optical images / P. Lombardo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 11 (November 2003)

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Extraction 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)

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Unsupervised 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)

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Gambling with randomness: the use of pseudo-random number generators in GIS / K. Van Niel in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 1 (february 2003)

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PluriGaussian simulations in geosciences with cd-rom / M. Armstrong (2003)

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A 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)

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Statistische Untersuchung ganzzahliger und reellwertiger unbekannter Parameter im GPS-Modell / B. Gundlich (2002)

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Probabilités de l'ingénieur / Nicolas Bouleau (2001)

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Utilisation des tenseurs pour la représentation des déformations et de leur degré de signification / Valérie Michel (2001)

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New advances in error simulation in vector geographical databases / Olivier Bonin (2000)

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Statistical data analysis / G. Cowan (1998)

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Advanced Monte Carlo computer programs for radiation transport, Saclay, France, 27-29 April 1993 / Nuclear energy agency aen nea (1995)

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Etude de l'estimation des paramètres d'un modèle de réflectance bidirectionnelle et planification optimale des observations depuis l'espace / S. Maggion (1995)

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Introduction to radiometry and photometry / W.R. Mccluney (1994)

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Zur Bestimmung des Erdschwerefeldes unter Verwendung des Maximum-Entropie-Prinzips / R. Lehmann (1994)

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Réseaux de neurones / J.P. Nadal (1993)

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Data reduction and error analysis for the physical sciences / P.R. Bevington (1992)

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Modélisation et analyse de la texture / A. Smolarz (ca : 1990)

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Calculation of canopy bidirectional reflectance using the Monte-Carlo method / J.K. Ross in Remote sensing of environment, vol 24 n° 2 (March 1988)

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Algorithmes d'apprentissage d'un modèle markovien d'image / P.A. Devijver (16/11/1987)

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Test von Ungleichungshypothesen in linearen Modellen mit Bayes-Verfahren / K. Riesmeir (1984)

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Bases mathématiques du calcul des probabilités / J. Neveu (1970)

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Méthode des fonctions arbitraires, théorie des événements en chaine dans le cas d'un nombre fini d'états possibles / M. Frechet (1938)

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