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La géostatistique : une vision novatrice au service des géosciences / Bernard Bourgine in Géosciences, n°20 (février 2016)
[article]
Titre : La géostatistique : une vision novatrice au service des géosciences Type de document : Article/Communication Auteurs : Bernard Bourgine, Auteur ; Nicolas Jeannée, Auteur ; Jérémy Rhomer, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 22 - 29 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] modèle numérique
[Termes IGN] risque naturelRésumé : (auteur) La géostatistique est née en France au début des années 1960. Initialement appliquée à l'évaluation de gisements miniers, son utilisation s'est ensuite généralisée : géologie pétrolière, géophysique, géotechnique, géothermie, hydrogéologie, environnement. Le succès de cette discipline est lié à sa capacité à intégrer de nouveaux types de données et à construire des modèles numériques de la variable d'intérêt assortis d'une évaluation de l'incertitude. Un atout majeur pour la prise de décision et l'analyse de risque, notamment en cas de fort enjeu économique ou environnemental. Numéro de notice : A2016-134 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article DOI : sans En ligne : https://www.brgm.fr/fr/actualite/revue/geosciences-ndeg20-geosciences-innover Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80293
in Géosciences > n°20 (février 2016) . - pp 22 - 29[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 076-2016011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Space–time adaptive processing and motion parameter estimation in multistatic passive radar using sparse Bayesian learning / Qisong Wu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 2 (February 2016)
[article]
Titre : Space–time adaptive processing and motion parameter estimation in multistatic passive radar using sparse Bayesian learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Qisong Wu, Auteur ; Yimin D. Zhang, Auteur ; Moeness G. Amin, Auteur ; Brahim Himed, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 944 - 957 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] capteur passif
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] estimation des paramètres
[Termes IGN] filtre adaptatif
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] matrice de covarianceMots-clés libres : sparse Bayesian learning Résumé : (Auteur) Conventional space-time adaptive processing suffers from the requirement of a large number of secondary samples. In this paper, a novel method is proposed to accurately estimate the clutter covariance matrix based on a small number of secondary samples, by exploiting the common clutter support across nearby range cells in the angle-Doppler domain. By taking advantage of the intrinsic sparsity of the clutter in the angle-Doppler domain, the recently developed sparse Bayesian learning technique is employed for high-resolution clutter profile estimation. The proposed method does not require the independent and identically distributed secondary sample assumption, and the required number of secondary data samples can be significantly reduced. In addition, we propose a sparse reconstruction-based approach to acquire the 2-D motion parameters of moving targets, by exploiting their group sparsity in the velocity domain in the multistatic passive radar systems. Simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm. Numéro de notice : A2016-118 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2015.2470518 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2470518 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79998
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 2 (February 2016) . - pp 944 - 957[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2016021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Use of models in large-area forest surveys: comparing model-assisted, model-based and hybrid estimation / Göran Stahl in Forest ecosystems, vol 3 (2016)
[article]
Titre : Use of models in large-area forest surveys: comparing model-assisted, model-based and hybrid estimation Type de document : Article/Communication Auteurs : Göran Stahl, Auteur ; Svetlana Saarela, Auteur ; Sebastian Schnell, Auteur ; Sören Holm, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) This paper focuses on the use of models for increasing the precision of estimators in large-area forest surveys. It is motivated by the increasing availability of remotely sensed data, which facilitates the development of models predicting the variables of interest in forest surveys. We present, review and compare three different estimation frameworks where models play a core role: model-assisted, model-based, and hybrid estimation. The first two are well known, whereas the third has only recently been introduced in forest surveys. Hybrid inference mixes design-based and model-based inference, since it relies on a probability sample of auxiliary data and a model predicting the target variable from the auxiliary data..We review studies on large-area forest surveys based on model-assisted, model-based, and hybrid estimation, and discuss advantages and disadvantages of the approaches. We conclude that no general recommendations can be made about whether model-assisted, model-based, or hybrid estimation should be preferred. The choice depends on the objective of the survey and the possibilities to acquire appropriate field and remotely sensed data. We also conclude that modelling approaches can only be successfully applied for estimating target variables such as growing stock volume or biomass, which are adequately related to commonly available remotely sensed data, and thus purely field based surveys remain important for several important forest parameters. Numéro de notice : A2016--161 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1186/s40663-016-006 En ligne : https://doi.org/10.1186/s40663-016-0064-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87015
in Forest ecosystems > vol 3 (2016)[article]Application of topo-edaphic factors and remotely sensed vegetation indices to enhance biomass estimation in a heterogeneous landscape in the Eastern Arc mountains of Tanzania / Mercy Ojoyi in Geocarto international, vol 31 n° 1 - 2 (January - February 2016)
[article]
Titre : Application of topo-edaphic factors and remotely sensed vegetation indices to enhance biomass estimation in a heterogeneous landscape in the Eastern Arc mountains of Tanzania Type de document : Article/Communication Auteurs : Mercy Ojoyi, Auteur ; Onisimo Mutanga, Auteur ; John Olindi, Auteur ; Elfatih M. Abdel-Rahman, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1 - 21 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] facteur édaphique
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image RapidEye
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] surveillance écologique
[Termes IGN] TanzanieRésumé : (Auteur) Estimating tropical biomass is critical for establishment of conservation inventories and landscape monitoring. However, monitoring biomass in a complex and dynamic environment using traditional methods is challenging. Recently, biomass estimates based on remotely sensed data and ecological variables have shown great potential. The present study explored the utility of remotely sensed data and topo-edaphic factors to improve biomass estimation in the Eastern Arc Mountains of Tanzania. Twenty-nine vegetation indices were calculated from RapidEye data, while topo-edaphic factors were taken from field measurements. Results showed that using topo-edaphic variables or vegetation indices, biomass could be predicted with an R2 of 0.4. A combination of topo-edaphic variables and vegetation indices improved the prediction accuracy to an R2 of 0.6. Results further showed a decrease in biomass estimates from 1162 ton ha−1 in 1980 to 285.38 ton ha−1 in 2012. This study demonstrates the value of combining remotely sensed data with topo-edaphic variables in biomass estimation. Numéro de notice : A2016-079 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2015.1041557 Date de publication en ligne : 20/05/2015 En ligne : http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10106049.2015.1041557 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79865
in Geocarto international > vol 31 n° 1 - 2 (January - February 2016) . - pp 1 - 21[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2016011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Caractérisation des signaux et des bruits des séries temporelles du géocentre et des paramètres de rotation de la Terre (EOP) / Bachir Gourine in Bulletin des sciences géographiques, n° 30 (2015 - 2016)
[article]
Titre : Caractérisation des signaux et des bruits des séries temporelles du géocentre et des paramètres de rotation de la Terre (EOP) Type de document : Article/Communication Auteurs : Bachir Gourine, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 18 - 27 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] bruit rose
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] données ITGB
[Termes IGN] données TLS (télémétrie)
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] géocentre
[Termes IGN] géodésie spatiale
[Termes IGN] mesurage de la fréquence
[Termes IGN] rotation de la Terre
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] signal DORIS
[Termes IGN] signal GNSS
[Termes IGN] traitement du signal
[Termes IGN] variance d'AllanRésumé : (auteur) Pour comprendre le comportement des paramètres qui contrôlent le système Terre, tels que les paramètres de rotation de la Terre (EOP) et le mouvement Géocentre, il est nécessaire de les mesurer et de les analyser. Les techniques de géodésie spatiale (SLR, VLBI, DORIS et GPS) fournissent avec précision les séries temporelles des observations de ces phénomènes. L'objectif de ce travail est de caractériser les signaux et les bruits des séries temporelles des EOP et du Géocentre obtenues à partir de différentes techniques spatiales. La méthodologie adoptée est basée sur l'estimation des signaux périodiques par l'analyse fréquentielle et l'évaluation du niveau et du type de bruits par la variance d'Allan. Les données utilisées concernent 13 ans (1993-2006) de séries journalières des EOP (mouvement du pôle et longueur du jour ; LOD) et de séries hebdomadaires des coordonnées résiduelles du Géocentre, référées par rapport à l'ITRF2000. Les résultats révèlent que les amplitudes estimées des signaux périodiques sont de l'ordre de quelques mm par technique. Le mouvement du Géocentre obtenu par la technique SLR est plus précis que les autres techniques et il est proche des modèles géodynamiques. Les variations des EOP sont bien estimées par les techniques VLBI et GPS au niveau millimétrique. L'analyse du bruit des variations du Géocentre et des EOP, montre la dominance d'un bruit blanc dans les solutions SLR et DORIS. Cependant, les solutions VLBI et GPS sont caractérisées par un bruit de scintillation avec un niveau millimétrique. Numéro de notice : A2016-463 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81466
in Bulletin des sciences géographiques > n° 30 (2015 - 2016) . - pp 18 - 27[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 253-2016011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Estimation of forest biomass using multivariate relevance vector regression / Alireza Sharifi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 1 (January 2016)PermalinkPermalinkPermalinkInvestigating efficacy of robust M-estimation of deformation from observation differences / Krzysztof Nowel in Survey review, vol 48 n° 346 (January 2016)PermalinkMultifractal analysis for multivariate data with application to remote sensing / Sébastien Combrexelle (2016)PermalinkOn estimation of the diagonal elements of a sparse precision matrix / Samuel Balmand in Electronic Journal of Statistics, vol 10 n° 1 (January 2016)PermalinkPassive microwave remote sensing of soil moisture based on dynamic vegetation scattering properties for AMSR-E / Jinyang Du in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)PermalinkPhotogrammetric computer vision / Wolfgang Förstner (2016)PermalinkA probabilistic approach for InSAR time-series postprocessing / Ling Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)PermalinkThe ill wind that blew some good / Miroslav Holubec in GEO: Geoconnexion international, vol 15 n° 1 (January 2016)Permalink