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Titre : Estimation à la volée du vignettage par ajustement local du gain Type de document : Article/Communication Auteurs : Lâmân Lelégard , Auteur ; Manchun Lei , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CFPT 2018, Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection 25/06/2018 28/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 3 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] correction radiométrique
[Termes IGN] distorsion d'image
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] image numériqueRésumé : (auteur) Les images acquises par tout système imageur présentent des distorsions radiométriques plus ou moins importantes se traduisant dans une grande majorité des cas par un assombrissement systématique en bord de champ, aussi appelé vignettage. Ce vignettage pose problème dès lors que l'on cherche à fusionner des images d’une même scène, que ce soit pour la texturation de modèles 3D, le rendu d’images panoramiques ou l’élaboration d’orthophotographies. Alors que ce vignettage est d'habitude estimé en laboratoire par une procédure de calibration radiométrique, on propose ici de l’estimer et de le corriger a posteriori, c'est à dire en utilisant uniquement des images acquises dans des conditions normales. Numéro de notice : C2018-007 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans Date de publication en ligne : 28/06/2018 En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/programmeCFPT Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90340 Documents numériques
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Estimation à la volée ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Introduction to Deep Learning : From Logical Calculus to Artificial Intelligence Type de document : Monographie Auteurs : Sandro Skansi, Auteur Editeur : Springer Nature Année de publication : 2018 Importance : 196 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-73004-2 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] codage
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] sciences cognitives
[Termes IGN] théorie des probabilitésRésumé : (auteur) This textbook presents a concise, accessible and engaging first introduction to deep learning, offering a wide range of connectionist models which represent the current state-of-the-art. The text explores the most popular algorithms and architectures in a simple and intuitive style, explaining the mathematical derivations in a step-by-step manner. The content coverage includes convolutional networks, LSTMs, Word2vec, RBMs, DBNs, neural Turing machines, memory networks and autoencoders. Numerous examples in working Python code are provided throughout the book, and the code is also supplied separately at an accompanying website.
Topics and features:
Introduces the fundamentals of machine learning, and the mathematical and computational prerequisites for deep learning
Discusses feed-forward neural networks, and explores the modifications to these which can be applied to any neural network
Examines convolutional neural networks, and the recurrent connections to a feed-forward neural network
Describes the notion of distributed representations, the concept of the autoencoder, and the ideas behind language processing with deep learning
Presents a brief history of artificial intelligence and neural networks, and reviews interesting
open research problems in deep learning and connectionism
This clearly written and lively primer on deep learning is essential reading for graduate and advanced undergraduate students of computer science, cognitive science and mathematics, as well as fields such as linguistics, logic, philosophy, and psychology.Note de contenu : 1- From Logic to Cognitive Science
2- Mathematical and Computational Prerequisites
3- Machine Learning Basics
4- Feedforward Neural Networks
5- Modifications and Extensions to a Feed-Forward Neural Network
6- Convolutional Neural Networks
7- Recurrent Neural Networks
8- Autoencoders
9- Neural Language Models
10- An Overview of Different Neural Network Architectures
11- ConclusionNuméro de notice : 25787 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-73004-2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94990 Un inventaire forestier multisource pour la gestion des territoires / Dinesh Babu Irulappa-Pillai-Vijayakumar (2018)
contenu dans 27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne, France) (2018)
Titre : Un inventaire forestier multisource pour la gestion des territoires Type de document : Article/Communication Auteurs : Dinesh Babu Irulappa-Pillai-Vijayakumar , Auteur ; Jean-Pierre Renaud , Auteur ; François Morneau , Auteur ; Cédric Vega , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : DIABOLO / Packalen, Tuula Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées 22/03/2018 23/03/2018 Champs-sur-Marne France programme sans actes Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] Centre (France administrative)
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] Orléans, forêt domaniale d' (Loiret)
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (Auteur) L’inventaire forestier national permet d’obtenir un portrait précis de l’état des forêts de France métropolitaine. Mais l’échantillon de points est rapidement trop faible pour fournir des estimations statistiques ayant la précision nécessaire à l’échelle des territoires, où s’exercent les décisions. Les méthodes d’inventaire forestier multisource ont été développées afin de résoudre ce problème, sur des territoires circonscrits, en associant aux mesures de terrain des données auxiliaires, généralement issues de la télédétection. Le projet IFM-GT vise à développer et adapter un tel système d’inventaire forestier multisource en France. Ses sorties pourront contribuer à l’élaboration de stratégies de gestion pour des territoires forestiers particuliers, dans le cadre d’étude de ressources, par exemple. Le système s’appuie sur les mesures terrain de l’inventaire, la carte forestière, des images de télédétection 2D et 3D, et des méthodes statistiques de type k plus proches voisins (k-nn). Cette présentation introduira les concepts d’inventaire multisource et présentera la méthodologie développée et testée sur un territoire forestier de la région Centre. Numéro de notice : C2018-033 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91131 Documents numériques
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Un inventaire forestier multisource... - diaporama de présentationAdobe Acrobat PDF
Titre : Probability and statistics : A course for physicists and engineers Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Arak M. Mathai, Auteur ; Hans J. Haubold, Auteur Editeur : Berlin, New York : Walter de Gruyter Année de publication : 2018 Importance : 582 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-11-056253-8 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] densité de probabilité
[Termes IGN] distribution, loi de
[Termes IGN] échantillonnage (statistique)
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] théorie des probabilités
[Termes IGN] variable aléatoireRésumé : (éditeur) This textbook offers an introduction to concepts of probability theory, probability distributions relevant in the applied sciences, as well as basics of sampling distributions, estimation and hypothesis testing. As the basis for courses on space and atmospheric science, remote sensing, geographic information systems, meteorology, climate and satellite communications at UN-affiliated regional centers, various applications of the formal theory are discussed as well. These include applied topics such as model building and experiment design. Designed for students in engineering and physics with applications in mind. Note de contenu : Introduction
1- Random phenomena
2- Probability
3- Random variables
4- Expected values
5- Commonly used density functions
6- Commonly used density functions
7- Commonly used density functions
8- Some multivariate distributions
9- Collection of random variables
10- Sampling distributions
11- Estimation
12- Interval estimation
13- Tests of statistical hypotheses
14- Model building and regression
15- Design of experiments and analysis of variance
16- Questions and answersNuméro de notice : 25970 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours DOI : 10.1515/9783110562545 En ligne : https://doi.org/10.1515/9783110562545 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96610 A wavelet decomposition and polynomial fitting-based method for the estimation of time-varying residual motion error in airborne interferometric SAR / Hai Qiang Fu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)
[article]
Titre : A wavelet decomposition and polynomial fitting-based method for the estimation of time-varying residual motion error in airborne interferometric SAR Type de document : Article/Communication Auteurs : Hai Qiang Fu, Auteur ; Jian Jun Zhu, Auteur ; Chang Cheng Wang, Auteur ; Hui Qiang Wang, Auteur ; Rong Zhao, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 49 - 59 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] résidu
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (Auteur) Compensating the residual motion error (RME) is very important in airborne interferometric synthetic aperture radar (InSAR). In this paper, the wavelet decomposition and polynomial fitting-based (WDPF) method is proposed for detecting and correcting the RME. Wavelet decomposition with root-mean-square error (RMSE) change ratio-based decomposition scale identification is used to detect the RME from the differential interferogram. Polynomial fitting in combination with robust estimation-based least squares is used to absorb the incidence-angle-dependent and topography-dependent components of the RME. A simulated experiment was conducted to test the proposed WDPF method. High-precision RME (with an RMSE of 0.0375 rad) was obtained, which can meet the requirements of InSAR. Real-data L- and P-band InSAR experiments were also performed to test the WDPF method. The results confirmed that the WDPF method can effectively correct the RME for the interferogram. The RMSE of the estimated digital elevation model (DEM) was reduced from 8.03 to 3.46 m and 8.18 to 3.10 m for the L- and P-band interferograms, respectively. Finally, the effects of the external DEM error and polarization on the RME calibration were investigated. The results indicated that the global InSAR DEM products can fulfill the requirement of differential interferogram generation for the WDPF method, and the multipolarization interferograms can help to reduce the effect of the topographic error phase on RME estimation. Numéro de notice : A2018-184 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2727076 Date de publication en ligne : 09/11/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2727076 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89841
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 56 n° 1 (January 2018) . - pp 49 - 59[article]Algebraic method to speed up robust algorithms: example of laser-scanned point clouds / B. Palancz in Survey review, vol 49 n° 357 (December 2017)PermalinkEstimation and mapping of above-ground biomass of mangrove forests and their replacement land uses in the Philippines using Sentinel imagery / Jose Alan A. Castillo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)PermalinkTotal evaporation estimation for accurate water accounting purposes: an appraisal of various available estimation methods / Cletah Shoko in Geocarto international, vol 32 n° 12 (December 2017)PermalinkMapping the height and spatial cover of features beneath the forest canopy at small-scales using airborne scanning discrete return Lidar / Matthew Sumnall in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 133 (November 2017)PermalinkCharacterizing noise in daily GPS position time series with overlapping Hadamard variance and maximum likelihood estimation / Chang Xu in Survey review, vol 49 n° 355 (October 2017)PermalinkLocalisation des caméras ANPR sur le réseau routier pour le profilage géographique / Marie Trotta in Revue internationale de géomatique, vol 27 n° 4 (octobre - décembre 2017)PermalinkMulti-model estimation of understorey shrub, herb and moss cover in temperate forest stands by laser scanner data / Hooman Latifi in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 4 (October 2017)PermalinkTree size thresholds produce biased estimates of forest biomass dynamics / Eric B. Searle in Forest ecology and management, vol 400 (15 September 2017)PermalinkA GPU-accelerated adaptive kernel density estimation approach for efficient point pattern analysis on spatial big data / Guiming Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 9-10 (September - October 2017)PermalinkImpact of spatial correlations on the surface estimation based on terrestrial laser scanning / Tobias Jurek in Journal of applied geodesy, vol 11 n° 3 (September 2017)Permalink