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A new small area estimation algorithm to balance between statistical precision and scale / Cédric Vega in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 97 (May 2021)
[article]
Titre : A new small area estimation algorithm to balance between statistical precision and scale Type de document : Article/Communication Auteurs : Cédric Vega , Auteur ; Jean-Pierre Renaud , Auteur ; Ankit Sagar , Auteur ; Olivier Bouriaud , Auteur Année de publication : 2021 Projets : LUE / Université de Lorraine, DIABOLO / Packalen, Tuula, ARBRE/CHM-era / Jolly, Anne Article en page(s) : n° 102303 Note générale : bibliographie
This research was funded by The French Environmental Management Agency (ADEME), grant number 16-60-C0007. The methods and algorithms for processing photogrammetric data were supported by DIABOLO project from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program under grant agreement No 633464, as well as CHM-ERA project from the French National Research Agency (ANR) as part of the “Investissements d’Avenir” program (ANR-11-LABX-0002-01, Lab of Excellence ARBRE). Ankit Sagar received the financial support of the French PIA project “Lorraine Université d’Excellence”, reference ANR-15-IDEX-04-LUE, through the project Impact DeepSurf.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] arbre BSP
[Termes IGN] capital sur pied
[Termes IGN] données auxiliaires
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Termes IGN] réduction d'échelle
[Termes IGN] seuillage
[Termes IGN] surface terrière
[Vedettes matières IGN] SylvicultureRésumé : (auteur) Combining national forest inventory (NFI) data with auxiliary information allows downscaling and improving the precision of NFI estimates for small domains, where normally too few field plots are available to produce reliable estimates. In most situations, small domains represent administrative units that could greatly vary in size and forested area. In small and poorly sampled domains, the precision of estimates often drop below expected standards.
To tackle this issue, we introduce a downscaling algorithm generating the smallest possible groups of domains satisfying prescribed sampling density and estimation error. The binary space partitioning algorithm recursively divides the population of domains in two groups while the prescribed precision conditions are fulfilled.
The algorithm was tested on two major forest attributes (i.e. growing stock and basal area) in an area of 7,500 km2 dominated by hardwood forests in the centre of France. The estimation domains consisted in 157 municipalities. The field data included 819 NFI plots surveyed during a 5 years period. The auxiliary data consisted in 48 metrics derived from a forest map, photogrammetric models and Landsat images. A model-assisted framework was used for estimation. For each forest attribute, the best model was selected using a best-subset approach using a Bayesian Information Criteria. The retained models explained 58% and 41% of the observed variance for the growing stocks and basal areas respectively. The performance of the algorithm was evaluated using a minimum of 3 NFI points per domain and estimation errors varying from 10 to 50%.
For a target estimation error set to 10%, the algorithm led to a limited number of estimation domains ( The algorithm provides a flexible estimation framework for small area estimation. The key advantages of the approach are relying on its capacity to produce estimations based on a preselected precision threshold and to produce results over the whole area of interest, avoiding areas without any estimates. The algorithm could also be used on any kind of polygon layers (not only administrative ones), provided that the field sampling design enable estimation. This makes the proposed algorithm a convenient tool notably for decision makers and forest managers.Numéro de notice : A2021-067 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.jag.2021.102303 Date de publication en ligne : 25/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102303 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96992
in International journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 97 (May 2021) . - n° 102303[article]Understanding collective human movement dynamics during large-scale events using big geosocial data analytics / Junchuan Fan in Computers, Environment and Urban Systems, vol 87 (May 2021)
[article]
Titre : Understanding collective human movement dynamics during large-scale events using big geosocial data analytics Type de document : Article/Communication Auteurs : Junchuan Fan, Auteur ; Kathleen Stewart, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 101605 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] collecte de données
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] dynamique spatiale
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] éclipse solaire
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] événement
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] migration humaine
[Termes IGN] mobilité territoriale
[Termes IGN] téléphonie mobileRésumé : (auteur) Conventional approaches for modeling human mobility pattern often focus on human activity and movement dynamics in their regular daily lives and cannot capture changes in human movement dynamics in response to large-scale events. With the rapid advancement of information and communication technologies, many researchers have adopted alternative data sources (e.g., cell phone records, GPS trajectory data) from private data vendors to study human movement dynamics in response to large-scale natural or societal events. Big geosocial data such as georeferenced tweets are publicly available and dynamically evolving as real-world events are happening, making it more likely to capture the real-time sentiments and responses of populations. However, precisely-geolocated geosocial data is scarce and biased toward urban population centers. In this research, we developed a big geosocial data analytical framework for extracting human movement dynamics in response to large-scale events from publicly available georeferenced tweets. The framework includes a two-stage data collection module that collects data in a more targeted fashion in order to mitigate the data scarcity issue of georeferenced tweets; in addition, a variable bandwidth kernel density estimation(VB-KDE) approach was adopted to fuse georeference information at different spatial scales, further augmenting the signals of human movement dynamics contained in georeferenced tweets. To correct for the sampling bias of georeferenced tweets, we adjusted the number of tweets for different spatial units (e.g., county, state) by population. To demonstrate the performance of the proposed analytic framework, we chose an astronomical event that occurred nationwide across the United States, i.e., the 2017 Great American Eclipse, as an example event and studied the human movement dynamics in response to this event. However, this analytic framework can easily be applied to other types of large-scale events such as hurricanes or earthquakes. Numéro de notice : A2021-275 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2021.101605 Date de publication en ligne : 05/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2021.101605 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97358
in Computers, Environment and Urban Systems > vol 87 (May 2021) . - n° 101605[article]Analyse et consolidation des résultats sur les estimations de superficie du couvert forestier et de ses changements entre 2000 et 2016 en république du Congo / Suspense Averti Ifo in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)
[article]
Titre : Analyse et consolidation des résultats sur les estimations de superficie du couvert forestier et de ses changements entre 2000 et 2016 en république du Congo Type de document : Article/Communication Auteurs : Suspense Averti Ifo, Auteur ; Christophe Sannier, Auteur ; Gabriel Jaffrain, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 104 - 117 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] Congo
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] échantillonnage (statistique)
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] Réduction des émissions dues à la déforestation et la dégradation des forêts, REDD
[Termes IGN] superficieRésumé : (Auteur) Des rapports précis et cohérents sur l'évolution de la superficie forestière et des changements d’occupation du sol sont importants dans le contexte de l’accord de Paris où les pays ont l’obligation de soumettre régulièrement leurs rapports sur le bilan émission absorption des gaz à effet de serre. Cette notification des changements peut avoir un impact direct sur les paiements par le biais de comparaisons avec les niveaux de référence (émissions) nationaux dans le cadre de la réduction des émissions dues à la déforestation et à la dégradation des forêts, notamment dans le cadre du processus REDD+. Cependant avant cela, les pays sont invités à renforcer leur système national de surveillance des forêts mais aussi de production des produits cartographiques qui respectent des règles robustes d’évaluation de l’incertitude des estimations de l’évolution de la superficie du couvert forestier prescrites par la CCNUCC. Dans cette étude, nous présentons les résultats de la précision des nombreuses cartes forestières dont le Congo dispose en utilisant l’approche assistée par modèle développée par Sannier et al, 2014, adaptée au contexte de la République du Congo. Les résultats de l’étude montrent une sous-estimation des près de 50% des pertes forestières dans la période entre 2000 et 2014 que ce soit par la méthode des estimations directes ou des estimations par régression. La comparaison des deux méthodes montre que les estimations des pertes de la couverture forestière par la méthode échantillons point sous-estime l’estimation des pertes sur la période 2000-2014 ainsi que sur la période 2014-2016. Nous concluons qu’il faut renforcer les équipes nationales en charge de l’élaboration des cartes forestières mais aussi que le pays doit s’approprier cette méthode de Sannier et al. 2014 pour l’évaluation de la précision. Numéro de notice : A2021-666 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.587 Date de publication en ligne : 25/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.587 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98763
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 104 - 117[article]Geographically and temporally neural network weighted regression for modeling spatiotemporal non-stationary relationships / Sensen Wu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 3 (March 2021)
[article]
Titre : Geographically and temporally neural network weighted regression for modeling spatiotemporal non-stationary relationships Type de document : Article/Communication Auteurs : Sensen Wu, Auteur ; Zhongyi Wang, Auteur ; Zhenhong Du, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 582 - 608 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] espace-temps
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] modélisation environnementale
[Termes IGN] raisonnement spatiotemporel
[Termes IGN] régression géographiquement pondérée
[Termes IGN] régression linéaireRésumé : (auteur) Geographically weighted regression (GWR) and geographically and temporally weighted regression (GTWR) are classic methods for estimating non-stationary relationships. Although these methods have been widely used in geographical modeling and spatiotemporal analysis, they face challenges in adequately expressing space-time proximity and constructing a kernel with optimal weights. This probably results in an insufficient estimation of spatiotemporal non-stationarity. To address complex non-linear interactions between time and space, a spatiotemporal proximity neural network (STPNN) is proposed in this paper to accurately generate space-time distance. A geographically and temporally neural network weighted regression (GTNNWR) model that extends geographically neural network weighted regression (GNNWR) with the proposed STPNN is then developed to effectively model spatiotemporal non-stationary relationships. To examine its performance, we conducted two case studies of simulated datasets and environmental modeling in coastal areas of Zhejiang, China. The GTNNWR model was fully evaluated by comparing with ordinary linear regression (OLR), GWR, GNNWR, and GTWR models. The results demonstrated that GTNNWR not only achieved the best fitting and prediction performance but also exactly quantified spatiotemporal non-stationary relationships. Further, GTNNWR has the potential to handle complex spatiotemporal non-stationarity in various geographical processes and environmental phenomena. Numéro de notice : A2021-167 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1775836 Date de publication en ligne : 16/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1775836 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97102
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 3 (March 2021) . - pp 582 - 608[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2021031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Gridded population mapping for Germany based on building density, height and type from Earth Observation data using census disaggregation and bottom-up estimates / Franz Schug in Plos one, vol 16 n° 3 (March 2021)
[article]
Titre : Gridded population mapping for Germany based on building density, height and type from Earth Observation data using census disaggregation and bottom-up estimates Type de document : Article/Communication Auteurs : Franz Schug, Auteur ; David Frantz, Auteur ; Sebastian van der Linden, Auteur ; Patrick Hostert, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 0249044 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Allemagne
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] densité du bâti
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] figuration de la densité
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] populationRésumé : (auteur) Gridded population data is widely used to map fine scale population patterns and dynamics to understand associated human-environmental processes for global change research, disaster risk assessment and other domains. This study mapped gridded population across Germany using weighting layers from building density, building height (both from previous studies) and building type datasets, all created from freely available, temporally and globally consistent Copernicus Sentinel-1 and Sentinel-2 data. We first produced and validated a nation-wide dataset of predominant residential and non-residential building types. We then examined the impact of different weighting layers from density, type and height on top-down dasymetric mapping quality across scales. We finally performed a nation-wide bottom-up population estimate based on the three datasets. We found that integrating building types into dasymetric mapping is helpful at fine scale, as population is not redistributed to non-residential areas. Building density improved the overall quality of population estimates at all scales compared to using a binary building layer. Most importantly, we found that the combined use of density and height, i.e. volume, considerably increased mapping quality in general and with regard to regional discrepancy by largely eliminating systematic underestimation in dense agglomerations and overestimation in rural areas. We also found that building density, type and volume, together with living floor area per capita, are suitable to produce accurate large-area bottom-up population estimates. Numéro de notice : A2021-305 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1371/journal.pone.0249044 Date de publication en ligne : 26/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.1371/journal.pone.0249044 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97654
in Plos one > vol 16 n° 3 (March 2021) . - n° 0249044[article]Landslide susceptibility mapping and assessment using geospatial platforms and weights of evidence (WoE) method in the indian Himalayan region: Recent developments, gaps, and future directions / Amit Batar in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 3 (March 2021)PermalinkAn anchor-based graph method for detecting and classifying indoor objects from cluttered 3D point clouds / Fei Su in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 172 (February 2021)PermalinkOptimization of multi-ecosystem model ensembles to simulate vegetation growth at the global scale / Linling Tang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 2 (February 2021)PermalinkCorrecting misclassification errors in crowdsourced ecological data: A Bayesian perspective / Edgar Santos-Fernandez in Journal of the Royal Statistical Society: Series C Applied Statistics, vol 70 n° 1 (January 2021)PermalinkPermalinkEvaluation du stock de carbone aérien dans la végétation à partir de multiples observations satellites micro-ondes / Martin Cubaud (2021)PermalinkUne généralisation de la méthode de partage des poids dans le cas où la base de sondage est continue / Philippe Brion (2021)PermalinkPermalinkHigh accuracy terrestrial positioning based on time delay and carrier phase using wideband radio signals / Han Dun (2021)PermalinkModel based signal processing techniques for nonconventional optical imaging systems / Daniele Picone (2021)Permalink