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Coral habitat mapping: a comparison between maximum likelihood, Bayesian and Dempster–Shafer classifiers / Mohammad Shawkat Hossain in Geocarto international, vol 36 n° 11 ([15/06/2021])
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[article]
Titre : Coral habitat mapping: a comparison between maximum likelihood, Bayesian and Dempster–Shafer classifiers Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohammad Shawkat Hossain, Auteur ; Aidy M. Muslim, Auteur ; Muhammad Izuan Nadzri, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1217 - 1235 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification de Dempster-Shafer
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] fond marin
[Termes IGN] Google Earth
[Termes IGN] habitat d'espèce
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] Malaisie
[Termes IGN] précision infrapixellaire
[Termes IGN] récif corallienRésumé : (auteur) This study deals with the mixed-pixel problem of detecting benthic habitat class membership and evaluates two soft classifiers for coral habitat mapping on Lang Tengah island (Malaysia). A comparison was made between the Bayesian and Dempster–Shafer (D–S) with a traditional maximum likelihood (ML). The heterogeneous pattern of reef environment, established by field observation, four classes of coral habitats containing various combinations of live coral, dead coral with algae, rubble coral and sand. Posterior probability and belief maps, generated by Bayesian and D–S, respectively, were evaluated by visual inspection and final coral habitat distribution maps were validated via accuracy assessment estimates. The accuracy validation tests agreed with the visual inspection of the probability, uncertainty and coral distribution maps. The Bayesian algorithm performed better, with a 34.7–68.5% improvement in accuracy compared to D–S and ML, respectively. Probability maps demonstrate the advantages of the soft classifier over the hard classifier for coral mapping. Numéro de notice : A2021-435 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1637466 Date de publication en ligne : 10/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1637466 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97803
in Geocarto international > vol 36 n° 11 [15/06/2021] . - pp 1217 - 1235[article]Méthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier / Benjamin Tardy (2019)
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Titre : Méthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Benjamin Tardy, Auteur ; Jordi Inglada, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2019 Importance : 228 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du doctorat de l'Université Toulouse 3 Paul Sabatier, Spécialité Surfaces et interfaces continentales, HydrologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aménagement du territoire
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification de Dempster-Shafer
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] historique des données
[Termes IGN] image Formosat/COSMIC
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'étude des surfaces continentales constitue un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour le suivi et la gestion des territoires, notamment en matière de répartition entre l'expansion urbaine, terres agricoles et espaces naturels. Dans ce contexte, les cartes d'OCcupation des Sols (OCS) caractérisant la couverture biophysique des terres émergées sont un atout essentiel pour l'analyse des surfaces continentales. Les algorithmes de classification supervisée permettent, à partir de séries temporelles annuelles d'images satellites et de données de référence, de produire automatiquement la carte de la période correspondante. Cependant, les données de référence sont une information coûteuse à obtenir surtout sur de grandes étendues. En effet, les campagnes de relevés terrain requièrent un fort coût humain, et les bases de données sont associées à de longs délais de mises à jour. De plus, ces données de référence disposent d'une validité limitée à la période correspondante, en raison des changements d'OCS. Ces changements concernent essentiellement l'expansion urbaine au détriment des surfaces naturelles, et les terres agricoles soumises à la rotation des cultures. L'objectif général de la thèse vise à proposer des méthodes de production de cartes d'OCS sans exploiter les données de référence de la période correspondante. Les travaux menés s'appuient sur un historique d'OCS. Cet historique regroupe toutes les informations disponibles pour la zone concernée : cartes d'OCS, séries temporelles, données de référence, modèles de classification, etc. Une première partie des travaux considère que l'historique ne contient qu'une seule période. Ainsi, nous avons proposé un protocole de classification naïve permettant d'exploiter un classifieur déjà entraîné sur une nouvelle période. Les performances obtenues ont montré que cette approche se révèle insuffisante, requérant ainsi des méthodes plus performantes. L'adaptation de domaine permet d'aborder ce type de problématique. Nous avons considéré deux approches : la projection de données via une analyse canonique des corrélations et le transport optimal. Ces deux approches permettent de projeter les données de l'historique afin de réduire les différences avec l'année à traiter. Néanmoins ces approches offrent des résultats équivalents à la classification naïve pour des coûts de production bien plus significatifs. Une seconde partie des travaux considère que l'historique contient au moins deux périodes de données. À partir des cartes supervisées de ces périodes précédentes, nous proposons une approche de mise à jour de la carte la plus récente, en modélisant les transitions des classes d'OCS. Nous avons également proposé l'utilisation d'un classifieur unique entraîné à partir de plusieurs périodes de l'historique. L'objectif de ce classifieur consiste à pouvoir s'adapter aux variations entre les années. Enfin nous avons mis en place des systèmes de vote afin de réaliser une fusion de classifieurs, chacun entraîné sur une période différente de l'historique. Ces systèmes offrent l'avantage d'être toujours plus performants que chaque classifieur individuellement. Nous avons comparé les performances de plusieurs approches allant du simple vote majoritaire à des fusions plus complexes: vote par confiance, vote par probabilités, vote Dempster-Shafer ainsi qu'une inférence bayésienne. Ces approches produisent des performances similaires, mais pour des coûts de production variables. Nous avons expérimenté ces approches sur deux jeux de données, l'un constitué de sept années d'images Formosat-2 et l'autre de trois années d'images Sentinel-2. Le premier offre une très bonne diversité temporelle mais sur une faible emprise spatiale. Inversement, le second couvre une large zone mais pour un historique limité. Nous avons conclu que les approches du classifieur unique ainsi qu'un simple vote majoritaire offrent de bonnes performances pour des faibles coûts indépendamment du jeu de données. Note de contenu : I- Introduction
II- Présentation du problème
III- Propositions de méthodes exploitant un unique domaine Source
IV- Propositions de méthodes exploitant de multiples domaines Source
V- Mise en oeuvre des méthodes pour une production opérationnelle sur de
grandes étendues
VI ConclusionsNuméro de notice : 28509 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie : Toulouse 3 : 2019 Organisme de stage : CESBIO nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2019TOU30261 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97060 A GIS-based comparative study of Dempster-Shafer, logistic regression and artificial neural network models for landslide susceptibility mapping / Wei Chen in Geocarto international, vol 32 n° 4 (April 2017)
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[article]
Titre : A GIS-based comparative study of Dempster-Shafer, logistic regression and artificial neural network models for landslide susceptibility mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Wei Chen, Auteur ; Hamid Reza Pourghasemi, Auteur ; Zhou Zhao, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 367 - 385 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] ArcGIS
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification de Dempster-Shafer
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (Auteur) The main aim of present study is to compare three GIS-based models, namely Dempster–Shafer (DS), logistic regression (LR) and artificial neural network (ANN) models for landslide susceptibility mapping in the Shangzhou District of Shangluo City, Shaanxi Province, China. At First, landslide locations were identified by aerial photographs and supported by field surveys, and a total of 145 landslide locations were mapped in the study area. Subsequently, the landslide inventory was randomly divided into two parts (70/30) using Hawths Tools in ArcGIS 10.0 for training and validation purposes, respectively. In the present study, 14 landslide conditioning factors such as altitude, slope angle, slope aspect, topographic wetness index, sediment transport index, stream power index, plan curvature, profile curvature, lithology, rainfall, distance to rivers, distance to roads, distance to faults and normalized different vegetation index were used to detect the most susceptible areas. In the next step, landslide susceptible areas were mapped using the DS, LR and ANN models based on landslide conditioning factors. Finally, the accuracies of the landslide susceptibility maps produced from the three models were verified using the area under the curve (AUC). The validation results showed that the landslide susceptibility map generated by the ANN model has the highest training accuracy (73.19%), followed by the LR model (71.37%), and the DS model (66.42%). Similarly, the AUC plot for prediction accuracy presents that ANN model has the highest accuracy (69.62%), followed by the LR model (68.94%), and the DS model (61.39%). According to the validation results of the AUC curves, the map produced by these models exhibits the satisfactory properties. Numéro de notice : A2017-271 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1140824 Date de publication en ligne : 22/03/2016 En ligne : http://doi.org/10.1080/10106049.2016.1140824 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85297
in Geocarto international > vol 32 n° 4 (April 2017) . - pp 367 - 385[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2017041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Geographically weighted evidence combination approaches for combining discordant and inconsistent volunteered geographical information / Alexis Comber in Geoinformatica, vol 20 n° 3 (July - September 2016)
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[article]
Titre : Geographically weighted evidence combination approaches for combining discordant and inconsistent volunteered geographical information Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexis Comber, Auteur ; Cidália Costa Fonte, Auteur ; Giles M. Foody, Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; et al., Auteur
Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 503 – 527 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] analyse combinatoire (maths)
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification de Dempster-Shafer
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] régression géographiquement pondérée
[Termes IGN] WikimapiaRésumé : (auteur) There is much interest in being able to combine crowdsourced data. One of the critical issues in information sciences is how to combine data or information that are discordant or inconsistent in some way. Many previous approaches have taken a majority rules approach under the assumption that most people are correct most of the time. This paper analyses crowdsourced land cover data generated by the Geo-Wiki initiative in order to infer the land cover present at locations on a 50 km grid. It compares four evidence combination approaches (Dempster-Shafer, Bayes, Fuzzy Sets and Possibility) applied under a geographically weighted kernel with the geographically weighted average approach applied in many current Geo-Wiki analyses. A geographically weighted approach uses a moving kernel under which local analyses are undertaken. The contribution (or salience) of each data point to the analysis is weighted by its distance to the kernel centre, reflecting Tobler’s 1st law of geography. A series of analyses were undertaken using different kernel sizes (or bandwidths). Each of the geographically weighted evidence combination methods generated spatially distributed measures of belief in hypotheses associated with the presence of individual land cover classes at each location on the grid. These were compared with GlobCover, a global land cover product. The results from the geographically weighted average approach in general had higher correspondence with the reference data and this increased with bandwidth. However, for some classes other evidence combination approaches had higher correspondences possibly because of greater ambiguity over class conceptualisations and / or lower densities of crowdsourced data. The outputs also allowed the beliefs in each class to be mapped. The differences in the soft and the crisp maps are clearly associated with the logics of each evidence combination approach and of course the different questions that they ask of the data. The results show that discordant data can be combined (rather than being removed from analysis) and that data integrated in this way can be parameterised by different measures of belief uncertainty. The discussion highlights a number of critical areas for future research. Numéro de notice : A2016-379 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10707-016-0248-z Date de publication en ligne : 27/02/2016 En ligne : http://dx.doi.org/ 10.1007/s10707-016-0248-z Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81146
in Geoinformatica > vol 20 n° 3 (July - September 2016) . - pp 503 – 527[article]Genetic differentiation of European larch along an altitudinal gradient in the French Alps / Maxime Nardin in Annals of Forest Science, vol 72 n° 5 (July 2015)
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[article]
Titre : Genetic differentiation of European larch along an altitudinal gradient in the French Alps Type de document : Article/Communication Auteurs : Maxime Nardin, Auteur ; Brigitte Musch, Auteur ; Yves Rousselle, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 517-527 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Végétation
[Termes IGN] Alpes (France)
[Termes IGN] altitude
[Termes IGN] cambium
[Termes IGN] classification de Dempster-Shafer
[Termes IGN] diversité génétique
[Termes IGN] génétique
[Termes IGN] gradient
[Termes IGN] Larix decidua
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] placette d'échantillonnage
[Termes IGN] variabilité génétiqueRésumé : (Auteur) Key message : Despite variable dynamics of genetic diversification at the different altitudinal levels, strong gene flow tends to standardize larch genetic diversity: the larch forest distributed along the altitudinal gradient can be regarded as a single population.
Context : While in forest tree species many studies focus on the structure of the genetic diversity at the natural range and at the forest stand levels, few studies have worked at intermediate levels like the landscape level.
Aims : We tried to determine to what degree altitude variation can affect the genetic diversity and the local structure of the genetic diversity of European larch (Larix decidua Miller) at the landscape level.
Methods : Using microsatellite markers, we determined the between- and within-plot genetic structure and the spatial genetic structure (SGS) of four altitudinal plots distributed between 1,350 and 2,300 m a.s.l. in a European larch forest located in the French Alps.
Results : A homogenous neutral genetic structure was detected along this gradient. The intensity of the SGS was found to be stronger at 2,300 m and decreased at the 2,000-m plot. It was low or non-existent at the 1,700- and 1,350-m altitudinal levels.
Conclusion : Our results suggest that the genetic structure observed at the landscape level in this European larch forest was only slightly affected by climatic variation, human activities, or historical events. However, the variation of intensity of the SGS within the altitudinal plots indicates the existence of variable genetic dynamics, despite the globally uniform genetic structure along the altitudinal gradient.Numéro de notice : A2015-413 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1007/s13595-015-0483-8 Date de publication en ligne : 30/04/2015 En ligne : https://doi.org/10.1007/s13595-015-0483-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76903
in Annals of Forest Science > vol 72 n° 5 (July 2015) . - pp 517-527[article]Extracting mobile objects in images using a Velodyne lidar point cloud / Bruno Vallet in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 W4 (March 2015)
PermalinkChange detection in urban areas by object-based analysis and on-the-fly comparison of multi-view ALS data / Marcus Hebel in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 86 (December 2013)
PermalinkVerification of 2D building outlines using oblique airborne images / A. Nyaruhuma in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 71 (July 2012)
PermalinkA hybrid classification scheme for mining multisource geospatial data / R. Vatsavai in Geoinformatica, vol 15 n° 1 (January 2011)
PermalinkBuilding detection by fusion of airborne laser scanner data and multi-spectral images: performance evaluation and sensitivity analysis / Franz Rottensteiner in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 62 n° 2 (June 2007)
PermalinkPerformance of change detection using remotely sensed data and evidential fusion: comparison of three cases of application / Sylvie Le Hégarat-Mascle in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n°15-16 (August 2006)
PermalinkAutomatic building detection using the Dempster-Shafer algorithm / Y.H. Lu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 72 n° 4 (April 2006)
PermalinkRepresenting and reducing error in natural-resource classification using model combination / Zhi Huang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 5 (may 2005)
PermalinkImpact of contextual information integration on pixel fusion / Sophie Fabre in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 9 (September 2002)
PermalinkFusion de données satellitales basée sur la théorie de Dempster-Shafer pour la cartographie et l'occupation du sol en milieu semi-aride / Mohamed Saber Naceur in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 158 (Avril 2000)
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