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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données > classification > classification floue
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Road hierarchy with integration of attributes using fuzzy-AHP / Fatih Gülgen in Geocarto international, vol 29 n° 5 - 6 (August - October 2014)
[article]
Titre : Road hierarchy with integration of attributes using fuzzy-AHP Type de document : Article/Communication Auteurs : Fatih Gülgen, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 688-708 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] Istanbul (Turquie)
[Termes IGN] réseau routierRésumé : (auteur) Road objects in a network data model are categorised into a hierarchical structure in accordance with their functions and capacities. In this study; five road attributes derived from semantic, geometric and topological properties of network data set (i.e. road class, road length and centralities of degree, closeness and betweenness) are utilised for the creation of road network hierarchy. The relationships with each attributes except road class and their effects on the determination of road importance are analysed by using a distribution graph and the equation of Pearson correlation coefficient. For creating road network hierarchy, integration process is achieved through the application of fuzzy analytic hierarchy process assuming attributes as the fuzzy criteria. The integration process is followed by the calculation of new priority attribute that indicates the importance of road objects. At the end of the process, road class, which is the most important attribute, is also used for the validation of proposed methodology. The results show that the new priority value of a road is superior to its each attribute value in hierarchical organisation. Numéro de notice : A2014-423 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2013.837102 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2013.837102 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=73960
in Geocarto international > vol 29 n° 5 - 6 (August - October 2014) . - pp 688-708[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2014031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Development of fuzzy rule-based parameters for urban object-oriented classification using very high resolution imagery / Alireza Hamedianfar in Geocarto international, vol 29 n° 3 - 4 (June - July 2014)
[article]
Titre : Development of fuzzy rule-based parameters for urban object-oriented classification using very high resolution imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Alireza Hamedianfar, Auteur ; Helmi Zulhaidi Mohd Shafri, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp. 268 - 292 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] Malaisie
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) Urban areas consist of spectrally and spatially heterogeneous features. Advanced information extraction techniques are needed to handle high resolution imageries in providing detailed information for urban planning applications. This study was conducted to identify a technique that accurately maps impervious and pervious surfaces from WorldView-2 (WV-2) imagery. Supervised per-pixel classification algorithms including Maximum Likelihood and Support Vector Machine (SVM) were utilized to evaluate the capability of spectral-based classifiers to classify urban features. Object-oriented classification was performed using supervised SVM and fuzzy rule-based approach to add spatial and texture attributes to spectral information. Supervised object-oriented SVM achieved 82.80% overall accuracy which was the better accuracy compared to supervised per-pixel classifiers. Classification based on the proposed fuzzy rule-based system revealed satisfactory output compared to other classification techniques with an overall accuracy of 87.10% for pervious surfaces and an overall accuracy of 85.19% for impervious surfaces. Numéro de notice : A2014-339 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2012.760006 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2012.760006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=73707
in Geocarto international > vol 29 n° 3 - 4 (June - July 2014) . - pp. 268 - 292[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Significance analysis of different types of ancillary geodata utilized in a multisource classification process for forest identification in Germany / Michael Förster in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 6 Tome 2 (June 2014)
[article]
Titre : Significance analysis of different types of ancillary geodata utilized in a multisource classification process for forest identification in Germany Type de document : Article/Communication Auteurs : Michael Förster, Auteur ; B. Kleinschmit, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 3453 - 3463 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] télédétection spatialeRésumé : (Auteur) Ancillary geodata can supply information to enhance classification accuracy for a variety of remote-sensing applications. To understand the integration of different data into a knowledge-based multisource classification process, this paper evaluates the significance of geodata for the classification accuracy of a very high spatial resolution satellite image for the identification of forest types in Germany. The approach utilizes a fuzzy-logic classifier for the integration of a knowledge base, which combines spectral information with ancillary data layers. The results of the classification were used to test a method for evaluating the influence of the integration of single geodata, the effects on different classes, and the impacts of the applied rules. A microarray significance analysis (MSA) was used to evaluate the significance of the classification results, whereas an ISODATA clustering was utilized for visualizing. A sequence of 50 accuracy assessments of classifications with possible combinations of geodata and rules for the identified classes was derived. The resulting microarray of accuracy percentages of single classes and the overall classification was used for further investigation. The MSA supplies the measure of significance, called relative difference d(i). The MSA identified 11 classifications of positive significance (d(i) greater than 1.44) and three classifications of negative significance (d(i) lower than -2.87). In particular, classifications that contain all rules were rated as positive significant. Numéro de notice : A2014-310 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2013.2273080 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2273080 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33213
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 52 n° 6 Tome 2 (June 2014) . - pp 3453 - 3463[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2014061B RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Connaissance de la biodiversité végétale / Jan-Bernard Bouzillé (2014)
Titre : Connaissance de la biodiversité végétale : démarches et outils technologiques Type de document : Monographie Auteurs : Jan-Bernard Bouzillé, Auteur Editeur : Paris : Lavoisier Année de publication : 2014 Collection : Tec & Doc Importance : 304 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7430-1537-4 Note générale : Annexes et bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] base de données thématiques
[Termes IGN] biodiversité végétale
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] phytosociologie
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : 35.41 Applications de télédétection - végétation Résumé : (Editeur) La cartographie des habitats fait partie des opérations engagées dans un grand nombre de pays, comme en France le programme CarHAB mis en place par le ministère de l’Écologie, du Développement durable et de l’Énergie, dans les buts d’améliorer les connaissances sur la biodiversité et de surveiller l’état de conservation des habitats d’intérêt communautaire. Cet ouvrage est le 1er en français qui propose des démarches de traitement des données de végétation permettant notamment l’élaboration de documents cartographiques. Il s’inscrit dans un contexte technologique encore très peu exploré en France dans le domaine de la biodiversité végétale, à travers une orientation double : présenter les fondements théoriques des opérations à mettre en œuvre et fournir des informations précises permettant de réaliser pratiquement les différentes étapes technologiques. Clair, didactique et richement illustré, il expose en trois grandes parties : – les démarches modernes d’analyse et de classification des communautés végétales et les outils technologiques disponibles et validés par l’International Association of Vegetation Science ; – l’identification des unités de végétation ; – la cartographie des habitats grâce à l’utilisation des images satellites. Des informations précises sont exposées afin de développer l’imagerie écologique dans le cadre de la connaissance de la dynamique spatio-temporelle de la biodiversité, notamment pour l’établissement de diagnostics d’état de conservation des habitats. Quelques logiciels d’accès libre, comme GRASS®, QGis®, Gingko® et Juice®, font l’objet de présentations détaillées permettant au lecteur de les utiliser au fi l de sa lecture. Des explications statistiques sont également proposées pour faciliter la compréhension des méthodes utilisées dans le cadre de la chaîne de traitement des données, ainsi que les bases requises de géomatique pour permettre aux praticiens travaillant sur les couverts végétaux de conduire une opération cartographique pertinente sur la dynamique de la biodiversité. Cet ouvrage s’adresse aux étudiants de licence et master en sciences de la vie, mais aussi en géographie, ainsi qu’aux étudiants des formations professionnelles en environnement (BTS, DUT, écoles d’ingénieurs, licences et masters) avec une spécialisation en biodiversité. Il répond également aux préoccupations des praticiens chargés d’étude du patrimoine naturel. Note de contenu : Introduction : démarches technologiques et scientifiques pour la connaissance de la biodiversité végétale
1. Démarches technologiques
2. Démarches scientifiques
Première partie : classification de la végétation
Chapitre 1. Problématiques relatives aux démarches de classification
Chapitre 2. Méthodes de classification hiérarchique
Chapitre 3. Évaluation et comparaison des classifications de la végétation
Chapitre 4. Classifications non hiérarchiques ou de partitionnements
Deuxième partie : du relevé de terrain à l’identification des communautés végétales
Chapitre 5. Relevés de terrain et leur intégration dans une base de données
Chapitre 6. Identification phytosociologique des communautés végétales
Chapitre 7. Extraction d’informations
Troisième partie : cartographie de la végétation et utilisation des images satellites
Chapitre 8. Considérations générales sur l’imagerie satellitaire
Chapitre 9. Classification des images
Chapitre 10. Analyses spatiales – imagerie écologique
Conclusion généraleNuméro de notice : 22256 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Monographie Accessibilité hors numérique : Accessible via le SUDOC (sur demande au cdos) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75995 Developing an object-based hyperspatial image classifier with a case study using WorldView-2 data / Harini Sridharan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 11 (November 2013)
[article]
Titre : Developing an object-based hyperspatial image classifier with a case study using WorldView-2 data Type de document : Article/Communication Auteurs : Harini Sridharan, Auteur ; Fang Qiu, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 1027 - 1036 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement de formes
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] Dallas (Texas)
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] milieu urbainRésumé : (Auteur) Recent advancements in remote sensing technology have provided a plethora of very high spatial resolution images. From pixel-based processing designed for low spatial resolution data, image processing has shifted towards object-based analysis in order to adapt to the hyperspatial nature of currently available remote sensing data. However, standard object-based classifiers work with only object-level summary statistics of the reflectance values and do not sufficiently exploit within-object reflectance pattern. In this research, a novel approach of utilizing the object-level distribution of reflectance values is presented. A fuzzy Kolmogorov-Smirnov based classifier is proposed to provide an object-to-object matching of the empirical distribution of the reflectance values of each object and derive a fuzzy membership grade to each class. This object-based classifier is tested for urban objects recognition from WorldView-2 data. Results indicate at least 10 percent increase in overall classification accuracy using the proposed classifier in comparison to various popular object- and pixel-based classifiers. Numéro de notice : A2013-597 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.79.11.1027 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.79.11.1027 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32733
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 79 n° 11 (November 2013) . - pp 1027 - 1036[article]A semi-ellipsoid-model based fuzzy classifier to map grassland in Inner Mongolia, China / Hai Lan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 85 (November 2013)PermalinkLa combinaison d'indicateurs de changement pour le suivi de l'évolution de l'occupation du sol à partir d'imagerie satellitale / Faten Katlane in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 203 (Juillet 2013)PermalinkFootprint generation using fuzzy-neighborhood clustering / Jonathon K. Parker in Geoinformatica, vol 17 n° 2 (April 2013)PermalinkA supervised and fuzzy-based approach determine optimal multi-resolution image segmentation parameters / H. Tong in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 10 (October 2012)PermalinkA multi-resolution hybrid approach for building model reconstruction from lidar data / M. Satari in Photogrammetric record, vol 27 n° 139 (September - November 2012)PermalinkAutomated detection of prehistorical rock art features aided by TLS and 2D data co-registration / Jean-Baptiste Lamontre (2012)PermalinkClustering of detected changes in high-resolution satellite imagery using a stabilized competitive agglomeration algorithm / O. Sjahputera in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 12 Tome 1 (December 2011)PermalinkAutomatic classification of retail spaces from a large scale topographic database / William A Mackaness in Transactions in GIS, vol 15 n° 3 (July 2011)PermalinkImpervious surface area extraction from IKONOS imagery using an object-based fuzzy method / Xuefei Hu in Geocarto international, vol 26 n° 1 (February 2011)PermalinkAutomatic fuzzy clustering using modified differential evolution for image classification / U. Maulik in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 48 n° 9 (September 2010)Permalink