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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données > classification > classification bayesienne
classification bayesienneSynonyme(s)classification probabiliste bayésienneVoir aussi |
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Robust hyperspectral vision-based classification for multi-season weed mapping / Y. Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 69 (April 2012)
[article]
Titre : Robust hyperspectral vision-based classification for multi-season weed mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Y. Zhang, Auteur ; D. Slaughter, Auteur ; E. Staab, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 65 - 73 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] herbe
[Termes IGN] identification de plantes
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] photogrammétrie métrologique
[Termes IGN] réflectance végétale
[Termes IGN] système expert
[Termes IGN] variation saisonnièreRésumé : (Auteur) This study investigated the robustness of hyperspectral image-based plant recognition to seasonal variability in a natural farming environment in the context of automated in-row weed control. A machine vision system was developed and equipped with a CCD camera integrated with a line-imaging spectrograph for close-range weed sensing and mapping. Three canonical Bayesian classifiers were developed using canopy reflectance (400–795 nm) collected over three seasons for tomato and weeds. The performance of the three season-specific classifiers was tested by changing environmental conditions, resulting in an increase in total error rate of up to 36%. Global calibration across the complete span of the three seasons produced overall classification accuracies of 85.0%, 90.0% and 92.7%, respectively, for 2005, 2006 and 2008. To improve the stability of global classifier over multiple seasons, a multiclassifier system was constructed with three canonical Bayesian classifiers optimized for the three seasons individually. This system was tested on a data set simulating an upcoming season with field conditions similar to that in 2005. The system increased the total discrimination accuracy to 95.8% for the tested season under simulation. This method provided an innovative direction for achieving robust plant recognition over multiple seasons by integrating expert knowledge from historical data that most closely matched the new field environment. Numéro de notice : A2012-194 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2012.02.006 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2012.02.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31641
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 69 (April 2012) . - pp 65 - 73[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2012031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Automatic classification of retail spaces from a large scale topographic database / William A Mackaness in Transactions in GIS, vol 15 n° 3 (July 2011)
[article]
Titre : Automatic classification of retail spaces from a large scale topographic database Type de document : Article/Communication Auteurs : William A Mackaness, Auteur ; Omair Chaudhry, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp 291 - 307 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] base de données topographiques
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] commerce de détail
[Termes IGN] grande échelleRésumé : (Auteur) There is considerable interest in understanding the distribution patterns of different types of retail space, over time, and doing so at a national scale. Yet a lack of suitable data, coupled with poor classification schemas, has stymied efforts to create such a national perspective. This research reports on metrics and classification methodologies that have been applied to large scale topographic data, that afford a systematic classification of certain retail spaces potentially at the national coverage. By analysing the form, composition, extent and patterns of buildings within retail spaces, together with their degree of centrality and levels of access, we demonstrate that it is possible to classify different types of retail space. The research illustrates the utility of fine scale topographic data beyond mere mapping. The article compares three methodologies used for classification (Boolean, fuzzy logic and Bayesian modelling) and evaluates them through comparison with known locations of various retail types as a way of assessing the validity of these approaches. The quality of the results are good, though the work highlights the inconsistency in definitions that currently exist – reflecting, as much as anything, the shifting sands of definitions of various retail spaces that ebb and flow according to consumer needs, and the ambitions of urban planners. Numéro de notice : A2011-225 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/j.1467-9671.2011.01259.x Date de publication en ligne : 06/06/2011 En ligne : https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2011.01259.x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31003
in Transactions in GIS > vol 15 n° 3 (July 2011) . - pp 291 - 307[article]Détection de bateaux dans les images satellitaires optiques panchromatiques / N. Proia in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 194 (Mai 2011)
[article]
Titre : Détection de bateaux dans les images satellitaires optiques panchromatiques Type de document : Article/Communication Auteurs : N. Proia, Auteur ; V. Pagé, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp 66 - 78 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] image SPOT 5
[Termes IGN] navireRésumé : (Auteur) Dans cet article, nous présentons les résultats expérimentaux obtenus pour la détection automatique de bateaux dans des images satellitaires optiques de type SPOT 5 panchromatiques de résolution 5m. La méthode utilisée s'insère dans un projet industriel de surveillance maritime. Elle s'appuie sur les techniques bayésiennes classiques de détection, et ne comporte aucun pré-traitement. La détection est décomposée en trois étapes. La première consiste en une détection des cibles qui nous fournit des régions d'intérêt. La deuxième étape est une segmentation précise de chaque région d'intérêt qui nous fournit un ensemble de contours. La troisième phase est une classification de ces contours en trois classes : petit bateau réel, grand bateau réel ou fausse alarme. Les deux premières phases sont basées sur la théorie bayésienne, elles utilisent un modèle d'image très simple et aboutissent à des algorithmes très rapides. Pour le moment, la classification est basée sur l'utilisation d'arbre de décision multivarié. La méthode est enfin testée sur un jeu d'images réelles proche des conditions opérationnelles, ce qui permet de montrer les performances de la méthode proposée (détection de presque tous les bateaux, des fausses alarmes dues aux crêtes de vagues et un temps de traitement acceptable). Numéro de notice : A2011-223 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31001
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 194 (Mai 2011) . - pp 66 - 78[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-2011021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Géographie de la mortalité routière en Europe / V. Eksler in Revue internationale de géomatique, vol 20 n° 4 (décembre 2010 – février 2011)
[article]
Titre : Géographie de la mortalité routière en Europe Type de document : Article/Communication Auteurs : V. Eksler, Auteur ; Sylvain Lassarre, Auteur ; Isabelle Thomas, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 481 - 498 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] Europe (géographie politique)
[Termes IGN] mortalité
[Termes IGN] sécurité routièreRésumé : (Auteur) L’objectif de ce travail est de modéliser les variations spatiales d’un indicateur classique de mortalité routière à l’intérieur de l’Europe en 2004 pour montrer l’intérêt d’une approche désagrégée régionale comparée à une approche agrégée nationale. Sur la base de statistiques des forces de police, un modèle bayésien permet de contrôler l’effet de la densité de la population ainsi que celui des pays, et donc de fournir un nouveau classement des pays qui neutralise l’effet de la densité à l’échelle régionale. Une nouvelle cartographie de la mortalité routière est proposée. Comme la part des variations infrarégionale et régionale est du même ordre de grandeur que celle des variations nationales, notre analyse révèle une grande hétérogénéité du risque relatif à l’intérieur des pays, avec des structures spatiales spécifiques dans certains pays. Numéro de notice : A2010-546 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.3166/rig.20.481-498 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.20.481-498 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30738
in Revue internationale de géomatique > vol 20 n° 4 (décembre 2010 – février 2011) . - pp 481 - 498[article]Exemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2010041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 047-2010042 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt Some considerations on significance analysis for deformation detection via frequentist and Bayesian tests / F. Sacerdote in Journal of geodesy, vol 84 n° 4 (April 2010)
[article]
Titre : Some considerations on significance analysis for deformation detection via frequentist and Bayesian tests Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Sacerdote, Auteur ; N. Cazzaniga, Auteur ; V. Tornatore, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 233 - 242 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] déformation géométriqueRésumé : (Auteur) The Bayesian approach to significance testing, that makes use of prior information, has been studied in the last years, particularly to allow the detection of deformations which are small with respect to measurement errors from repeated surveys. Some investigations showed up to now that, under particular conditions concerning both the parameters of the prior distribution and the structure of the control network, Bayesian tests give stronger results than tests based on the frequentist approach, with regard to the detectability of deformations. In the present paper, after illustrating the essential developments and the most relevant results of previous works, new analytical developments and numerical simulations are carried out, to illustrate some critical aspects and advantages of the frequentist and Bayesian methods. It is shown, starting from simple examples involving only Gaussian and truncated Gaussian distributions and from a simplified formulation of the prior deformation model, that the testing procedures based on the frequentist approach, which do not introduce any a priori information, are in many cases of practical interest insensitive to internal consistencies of the displacements (e.g., to the fact that they have a common direction). It is also illustrated that the introduction of prior information, even in a non Bayesian context, more easily allows the detection of little displacements. Besides it is noted that in some cases Bayesian tests detect displacements in the presence of observed non-coherent movements, even if prior probability densities describing coherent movements are introduced. Copyright Springer Numéro de notice : A2010-151 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-009-0360-z Date de publication en ligne : 09/12/2009 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-009-0360-z Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30346
in Journal of geodesy > vol 84 n° 4 (April 2010) . - pp 233 - 242[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 266-2010041 MANQUANT Revue Centre de documentation Indéterminé Disponible Terrain modeling from Lidar range data in natural landscapes: a predictive and Bayesian framework / Frédéric Bretar in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 48 n° 3 Tome 2 (March 2010)PermalinkApproches de classification évidentielle et paradoxale d'images satellitaires multispectrales pour l'amélioration de la carte d'occupation du sol : application au milieu urbain et périurbain de la région d'Alger / R. Khedam in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 190 (Septembre 2008)PermalinkFramework for probabilistic geospatial ontologies / S. Sen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 22 n° 6-7 (june 2008)PermalinkMapping dominant vegetation communities at Meili Snow Mountain, Yunnan Province, China using satellite imagery and plant community data / Z. Zhang in Geocarto international, vol 23 n° 2 (April - May 2008)PermalinkA new computationally efficient stochastic approach for building reconstruction from satellite data / Florent Lafarge (2008)PermalinkProcessing fine digital terrain models by Markovian regularization from 3D airborne lidar data / Frédéric Bretar (2007)PermalinkSimulation et assimilation de données radar pour la prévision de la convection profonde à fine échelle / Olivier Caumont (2007)PermalinkGround target tracking and road map extraction / W Koch in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 61 n° 3-4 (December 2006)PermalinkA spectral and spatial source separation of multispectral images / M.A. Loghmari in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 12 (December 2006)PermalinkPermalink