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Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques / Jean-Yves Franceschi (2022)
Titre : Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jean-Yves Franceschi, Auteur ; Sylvain Lamprier, Directeur de thèse ; Patrick Gallinari, Directeur de thèse Editeur : Paris : Sorbonne Université Année de publication : 2022 Importance : 304 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur en Informatique de Sorbonne UniversitéLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] équation différentielle
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] système dynamiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'essor de l'apprentissage profond trouve notamment sa source dans les avancées scientifiques qu'il a permises en termes d'apprentissage de représentations et de modèles génératifs. Dans leur grande majorité, ces progrès ont cependant été obtenus sur des données textuelles et visuelles statiques, les données temporelles demeurant un défi pour ces méthodes. Compte tenu de leur importance pour l'automatisation croissante de multiples tâches, de plus en plus de travaux en apprentissage automatique s'intéressent aux problématiques d'évolution temporelle. Dans cette thèse, nous étudions ainsi plusieurs aspects de la temporalité et des systèmes dynamiques dans les réseaux de neurones profonds pour l'apprentissage non supervisé de représentations et de modèles génératifs. Premièrement, nous présentons une méthode générale d'apprentissage de représentations non supervisée pour les séries temporelles prenant en compte des besoins pratiques d'efficacité et de flexibilité. Dans un second temps, nous nous intéressons à l'apprentissage pour les séquences structurées de nature spatio-temporelle, couvrant les vidéos et phénomènes physiques. En les modélisant par des équations différentielles paramétrisées par des réseaux de neurones, nous montrons la corrélation entre la découverte de représentations pertinentes d'un côté, et de l'autre la fabrique de modèles prédictifs performants sur ces données. Enfin, nous analysons plus généralement dans une troisième partie les populaires réseaux antagonistes génératifs dont nous décrivons la dynamique d'apprentissage par des équations différentielles, nous permettant d'améliorer la compréhension de leur fonctionnement. Note de contenu : 1- Motivation
2- Time series representation learning
3- State-space predictive models for spatiotemporal data
4- Analysis of GANs’ training dynamics
5- ConclusionNuméro de notice : 15203 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Paris : 2022 DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03591720 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100472 Best integer equivariant position estimation for multi-GNSS RTK: a multivariate normal and t-distributed performance comparison / Robert Odolinski in Journal of geodesy, vol 96 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Best integer equivariant position estimation for multi-GNSS RTK: a multivariate normal and t-distributed performance comparison Type de document : Article/Communication Auteurs : Robert Odolinski, Auteur ; Peter J.G. Teunissen, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 3 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] estimateur
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] positionnement cinématique en temps réel
[Termes IGN] positionnement par GNSS
[Termes IGN] traitement de données GNSSRésumé : (auteur) The best integer equivariant (BIE) estimator for the multivariate t-distribution was introduced in Teunissen (J Geod, 2020. https://doi.org/10.1007/s00190-020-01407-2), where it was shown that the BIE-weights will be different from that of the normal distribution. In this contribution, we analyze these BIE estimators while making use of multi global navigation satellite system (GNSS) data. The BIE-estimators are also compared to their least-squares (LS) and integer least-squares (ILS) contenders. Monte Carlo simulations are conducted so as to realize controlled performance comparisons of the different estimators for the purpose of multi-GNSS (GPS, Galileo, BDS and QZSS) single-frequency real-time kinematic positioning. The analyses are done in a qualitative sense by means of positioning scatter plots, and in a quantitative sense by means of numerical mean-squared-error (MSE) curves for the different estimators under different model strengths (receiver-satellite geometries and varying degrees of freedom). Particular attention is given to the difference in impact the multivariate t-distribution has when either only its cofactor matrix is in common with the normal distribution or its complete variance-covariance matrix. It will be shown that the BIE-estimators give better MSEs to both the LS- and ILS-estimator when the ILS success rate is different from zero and one, respectively. We also demonstrate that using the same BIE-estimator on different data distributions can give users an unrealistic sense of their solution quality, while the usage of two different BIE-estimators on the same data can have a marginal impact. Numéro de notice : A2022-055 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-021-01591-9 Date de publication en ligne : 20/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-021-01591-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99455
in Journal of geodesy > vol 96 n° 1 (January 2022) . - n° 3[article]A constraint-based approach for identifying the urban–rural fringe of polycentric cities using multi-sourced data / Jing Yang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : A constraint-based approach for identifying the urban–rural fringe of polycentric cities using multi-sourced data Type de document : Article/Communication Auteurs : Jing Yang, Auteur ; Jingwen Dong, Auteur ; Yizhong Sun, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 114 - 136 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] délimitation de frontière
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] entropie de Shannon
[Termes IGN] espace rural
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] Kiangsou (Chine)
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] transformation en ondelettes
[Termes IGN] urbanisation
[Termes IGN] zonage (urbanisme)
[Termes IGN] zone rurale
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Studies on urban–rural fringes, which represent regions facing various urbanization problems caused by rapid expansion, have steadily increased in recent years. However, problems persist in the quantitative delimitation of such regions. Based on the characteristics of abrupt urbanization-level changes in urban–rural fringe areas, we propose a constraint-based method in this study to detect the urban–rural fringes of cities with a spatial polycentric structure of ‘Main center–Subcenter’ based on data from multiple sources. We used the proposed approach to delimitate the fringe areas of Jiangyin and Zhangjiagang and identify their urban main center and subcenter pre-defined by their city master plans, towns, and rural hinterlands. Comparison of the identified results of different single urbanization indices, a single detection center, kernel density estimation, and a single constraint revealed that the patch density and Shannon’s diversity index of the proposed method were higher in urban–rural fringes and smaller in city centers and rural hinterlands. This suggests that the landscape of urban–rural fringes delimitated by the proposed method is more fragmented, diverse, and complicated, thereby performing better. This study is significant for future urban spatial analysis, planning, and management. Numéro de notice : A2022-045 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article DOI : 10.1080/13658816.2021.1876236 Date de publication en ligne : 05/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2021.1876236 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99404
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 1 (January 2022) . - pp 114 - 136[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2022011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible DART: An efficient 3D Monte Carlo vector radiative transfer model for remote sensing applications / Yingjie Wang (2022)
Titre : DART: An efficient 3D Monte Carlo vector radiative transfer model for remote sensing applications Titre original : Modélisation 3D du transfert radiatif avec polarisation pour l'étude des surfaces terrestres par télédétection Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yingjie Wang, Auteur ; Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry, Directeur de thèse ; A. Deschamps, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2022 Importance : 248 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, spécialité Surfaces et interfaces continentales, hydrologieLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] distribution du coefficient de réflexion bidirectionnelle BRDF
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] radianceIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Accurate understanding of the land surface functioning, such as the energy budget, carbon and water cycles, and ecosystem dynamics, is essential to better interpret, predict and mitigate the impact of the expected global changes. It thus requires observing our planet at different spatial and temporal scales that only the remote sensing (RS) can achieve because of its ability to provides systematic and synoptic radiometric observations. These observations can be transformed to surface parameters (e.g., temperature, vegetation biomass, etc.) used as input in process models (e.g., evapotranspiration) or be assimilated in the latter. Understanding the radiation interactions in the land surface and atmosphere is essential in two aspects: interpret RS signals as information about the observed land surfaces, and model the processes of functioning of land surfaces where the radiation participates. This explains the development of radiative transfer models (RTMs) that simulate the radiative budget and RS observations. The initial 3D RTMs in the 1980s simulated basic radiation mechanisms in very schematic representations of land surfaces (e.g., turbid medium, geometric primitive). Since then, their accuracy and performance have been greatly improved to address the increasing need of accurate information about land surfaces as well as the advances of RS instruments. So far, two types of improvements are still needed: 1. More accurate and efficient radiative transfer (RT) modelling (e.g., polarization, specular reflection, atmospheric scattering and emission, etc.) 2. Representation of land surfaces at different realism degrees and spatial scales. DART is one of the most accurate and comprehensive 3D RTMs (dart.omp.eu). It simulates the radiative budget and RS observations of urban and natural landscapes, with topography and atmosphere, from the ultraviolet to the thermal infrared domains. Its initial version, DART-FT, in 1992, used the discrete ordinates method to iteratively track the radiation along finite number of discrete directions in voxelized representations of the landscapes. It has been validated with other RTMs, and also RS and field measurements. However, it cannot simulate RS observations with the presently needed precision because of its voxelized representation of landscapes, and absence of some physical mechanisms (e.g., polarization). During this thesis, in collaboration with the DART team, I developed in DART a new Monte Carlo vector RT mode called DART-Lux that takes full advantage of the latest advances in RT modelling, especially in computer graphics. The central idea is to transfer the radiation transfer problem as a multi-dimensional integral problem and solve it with the Monte Carlo method that is considerably efficient and accurate in computing multi-dimensional integral such as the complex mechanisms (e.g., polarization) in realistic representations of 3D landscapes. For that, I implemented the bidirectional path tracing algorithm that generates a group of "source-sensor" paths by connecting two sub-paths, one is generated starting from the light source and another one is generated starting from the sensor. Then, the contribution of these paths to the integral is estimated by the multiple importance sampling. This method allows to accurately and efficiently simulate polarimetric RS observations of kilometre-scale realistic landscapes coupled with plane-parallel atmosphere, with consideration of the anisotropic scattering, the thermal emission, and the solar induced fluorescence. Compared to DART-FT, DART-Lux improves the computer efficiency (i.e., computer time and memory) usually by a factor of more than 100 for large-scale and complex landscapes. It provides new perspectives for studying the land surface functioning and also for preparing Earth observation satellite missions such as the missions TRISHNA (CNES and ISRO), LSTM and next generation Sentinel-2 (ESA), and CHANGE (NASA). Note de contenu : General introduction
1- Radiometry and radiative transfer
2- Numerical models for radiative transfer
3- DART-Lux: theory and implementation
4- Modelling of atmospheric effects
5- Modelling of polarization
Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 24106 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Organisme de stage : CESBIO DOI : sans En ligne : https://www.theses.fr/2022TOU30173 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103060 Detecting and visualizing observation hot-spots in massive volunteer-contributed geographic data across spatial scales using GPU-accelerated kernel density estimation / Guiming Zhang in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Detecting and visualizing observation hot-spots in massive volunteer-contributed geographic data across spatial scales using GPU-accelerated kernel density estimation Type de document : Article/Communication Auteurs : Guiming Zhang, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 55 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] géovisualisation
[Termes IGN] processeur graphique
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] réseau social
[Termes IGN] tâche claireRésumé : (auteur) Volunteer-contributed geographic data (VGI) is an important source of geospatial big data that support research and applications. A major concern on VGI data quality is that the underlying observation processes are inherently biased. Detecting observation hot-spots thus helps better understand the bias. Enabled by the parallel kernel density estimation (KDE) computational tool that can run on multiple GPUs (graphics processing units), this study conducted point pattern analyses on tens of millions of iNaturalist observations to detect and visualize volunteers’ observation hot-spots across spatial scales. It was achieved by setting varying KDE bandwidths in accordance with the spatial scales at which hot-spots are to be detected. The succession of estimated density surfaces were then rendered at a sequence of map scales for visual detection of hot-spots. This study offers an effective geovisualization scheme for hierarchically detecting hot-spots in massive VGI datasets, which is useful for understanding the pattern-shaping drivers that operate at multiple spatial scales. This research exemplifies a computational tool that is supported by high-performance computing and capable of efficiently detecting and visualizing multi-scale hot-spots in geospatial big data and contributes to expanding the toolbox for geospatial big data analytics. Numéro de notice : A2022-091 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi11010055 Date de publication en ligne : 12/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi11010055 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99507
in ISPRS International journal of geo-information > vol 11 n° 1 (January 2022) . - n° 55[article]Empirical comparison between stochastic and deterministic modifiers over the French Auvergne geoid computation test-bed / Ropesh Goyal in Survey review, vol 54 n° 382 (January 2022)PermalinkUne généralisation de la méthode de partage des poids dans le cas où la base de sondage est continue / Philippe Brion (2022)PermalinkGenerating GPS decoupled clock products for precise point positioning with ambiguity resolution / Shuai Liu in Journal of geodesy, vol 96 n° 1 (January 2022)PermalinkGlobal canopy height regression and uncertainty estimation from GEDI LIDAR waveforms with deep ensembles / Nico Lang in Remote sensing of environment, vol 268 (January 2022)PermalinkPermalinkA method for precisely predicting satellite clock bias based on robust fitting of ARMA models / Guochao Zhang in GPS solutions, vol 26 n° 1 (January 2022)PermalinkRobust GNSS carrier phase-based position and attitude estimation theory and applications / Daniel Arias Medina (2022)PermalinkSimulation of the meltwater under different climate change scenarios in a poorly gauged snow and glacier-fed Chitral River catchment (Hindukush region) / Huma Hayat in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])PermalinkUnsupervised generative models for data analysis and explainable artificial intelligence / Mohanad Abukmeil (2022)PermalinkEstimating timber volume loss due to storm damage in Carinthia, Austria, using ALS/TLS and spatial regression models / Arne Nothdurft in Forest ecology and management, vol 502 (December-15 2021)Permalink