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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > régression
régressionSynonyme(s)analyse de régressionVoir aussi |
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Combination of linear regression lines to understand the response of Sentinel-1 dual polarization SAR data with crop phenology - case study in Miyazaki, Japan / Emal Wali in Remote sensing, vol 12 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Combination of linear regression lines to understand the response of Sentinel-1 dual polarization SAR data with crop phenology - case study in Miyazaki, Japan Type de document : Article/Communication Auteurs : Emal Wali, Auteur ; Masahiro Tasumi, Auteur ; Masao Moriyama, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 17 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] Japon
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] rizière
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] variable biophysique (végétation)Résumé : (auteur) This study investigated the relationship between backscattering coefficients of a synthetic aperture radar (SAR) and the four biophysical parameters of rice crops—plant height, green vegetation cover, leaf area index, and total dry biomass. A paddy rice field in Miyazaki, Japan was studied from April to July of 2018, which is the rice cultivation season. The SAR backscattering coefficients were provided by Sentinel-1 satellite. Backscattering coefficients of two polarization settings—VH (vertical transmitting, horizontal receiving) and VV (vertical transmitting, vertical receiving)—were investigated. Plant height, green vegetation cover, leaf area index, and total dry biomass were measured at ground level, on the same dates as satellite image acquisition. Polynomial regression lines indicated relationships between backscattering coefficients and plant biophysical parameters of the rice crop. The biophysical parameters had stronger relationship to VH than to VV polarization. A disadvantage of adopting polynomial regression equations is that the equation can have two biophysical parameter solutions for a particular backscattering coefficient value, which prevents simple conversion from backscattering coefficients to plant biophysical parameters. To overcome this disadvantage, the relationships between backscattering coefficients and the plant biophysical parameters were expressed using a combination of two linear regression lines, one line for the first sub-period and the other for the second sub-period during the entire cultivation period. Following this approach, all four plant biophysical parameters were accurately estimated from the SAR backscattering coefficient, especially with VH polarization, from the date of transplanting to about two months, until the mid-reproductive stage. However, backscattering coefficients saturate after two months from the transplanting, and became insensitive to the further developments in plant biophysical parameters. This research indicates that SAR can effectively and accurately monitor rice crop biophysical parameters, but only up to the mid reproductive stage. Numéro de notice : A2020-223 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs12010189 Date de publication en ligne : 05/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12010189 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94936
in Remote sensing > vol 12 n° 1 (January 2020) . - 17 p.[article]Development of new homogenisation methods for GNSS atmospheric data. Application to the analysis of climate trends and variability / Annarosa Quarello (2020)
Titre : Development of new homogenisation methods for GNSS atmospheric data. Application to the analysis of climate trends and variability Titre original : Développement de nouvelles méthodes d'homogénéisation des données atmosphérique GNSS. Application à l'étude de la variabilité climatique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Annarosa Quarello , Auteur ; Olivier Bock , Directeur de thèse ; Emilie Lebarbier, Directeur de thèse Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2020 Autre Editeur : Paris : Institut de Physique du Globe de Paris IPGP Importance : 156 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] climat terrestre
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] homogénéisation
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] programmation dynamique
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] teneur intégrée en vapeur d'eau
[Termes IGN] variabilité
[Termes IGN] varianceIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les séries longues de contenu intégré en vapeur d’eau (CIVE) mesurées par GNSS sont affectées par des inhomogénéités liées aux changements de l’instrumentation, de l’environnement et de la procédure de traitement des données. L’homogénéisation de ces séries est une étape cruciale pour les applications en climatologie. Du fait de la forte variabilité naturelle du CIVE, la segmentation doit être appliquée sur des différences de CIVE entre les observations GNSS et une référence qui dans notre application est actuellement la ré-analyse ERA-Interim. Nous avons développé une méthode de segmentation dédiée à la détection de changements abrupts dans la moyenne qui prend en compte un biais périodique et une variance hétérogène dans ces données. L’algorithme calcule dans un premier temps la variance mensuelle avec un estimateur robuste. Ensuite, il estime à nombre de ruptures fixe de manière itérative (i) le biais périodique et (ii) les positions des points de rupture et les moyennes du signal, pour tous les nombres de ruptures testés. Cette estimation est réalisée au sens du maximum de vraisemblance et s’appuie sur l’algorithme de programmation dynamique qui est le seul à fournir la solution exacte en un temps raisonnable. Finalement, le nombre optimal de ruptures est choisi à l’aide d’une méthode de sélection de modèle pénalisée. La méthode a été testée et optimisée à l’aide de simulations numériques et appliquée aux données de CIVE GNSS pour 120 stations du réseau IGS. Enfin, les informations de segmentation sont incluses dans un algorithme de régression linéaire qui est utilisé pour estimer les tendances. La méthode est implémentée dans le package R GNSSseg disponible sur le CRAN. Numéro de notice : 17618 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod (2020- ) Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse : Environnement : IPGP : 2020 Organisme de stage : Equipe Géodésie (IPGP-IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 29/01/2021 En ligne : https://hal.science/tel-03771164v2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96984 Individual tree detection and classification for mapping pine wilt disease using multispectral and visible color imagery acquired from unmanned aerial vehicle / Takeshi Hoshikawa in Journal of The Remote Sensing Society of Japan, vol 40 n° 1 (2020)
[article]
Titre : Individual tree detection and classification for mapping pine wilt disease using multispectral and visible color imagery acquired from unmanned aerial vehicle Type de document : Article/Communication Auteurs : Takeshi Hoshikawa, Auteur ; Kazukiyo Yamamoto, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 13 - 19 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] maladie phytosanitaire
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Pinus (genre)
[Termes IGN] protection des forêts
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Pine wilt disease is one of the most destructive disease of pine forests. It is important to detect and exterminate infected trees for preservation of the forest. We demonstrated a novel method combining individual tree detection (ITD) and classification by logistic regression using unmanned aerial vehicle (UAV) images for the mapping of infected trees. In the ITD phase, 50 % and 84 % of damaged trees were automatically detected from the 3D point cloud generated from the UAV images using the local maximum filter. These rates of detection were comparable to previous studies that used UAV imagery. Subsequently, five vegetation indices calculated from multispectral and visible color (RGB) images were used. Among the vegetation indices, normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference red edge index (NDRE), and vegetation atmospherically resistant index (VARI) were preferable explanatory variable in the logistic regression to divide damaged and undamaged trees. The accuracy of these models ranged from 98 % to 100 % and the F-measure ranged from 94 % to 100 %. The best model, the logistic regression model using VARI as the explanatory variable, was then tested using five datasets to evaluate general performance. Each model showed explicitly high accuracy ranging from 95 % to 100 %. The best accuracy when considering the ITD and classification was 84 %. To map pine wilt disease, the proposed method is suitable for practical use due to its high-efficient and low-cost. Numéro de notice : A2020-405 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.11440/rssj.40.13 Date de publication en ligne : 31/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.11440/rssj.40.13 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96090
in Journal of The Remote Sensing Society of Japan > vol 40 n° 1 (2020) . - pp 13 - 19[article]
Titre : Ionospheric multi-spacecraft analysis tools : approaches for deriving ionospheric parameters Type de document : Monographie Auteurs : Malcolm Wray Dunlop, Éditeur scientifique ; Hermann Lühr, Éditeur scientifique Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2020 Collection : ISSI Scientific Report Series num. 17 Importance : 288 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-26732-2 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie
[Termes IGN] analyse harmonique
[Termes IGN] champ géomagnétique
[Termes IGN] ionosphère
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] mission spatialeRésumé : (Auteur) This open access book provides a comprehensive toolbox of analysis techniques for ionospheric multi-satellite missions. The immediate need for this volume was motivated by the ongoing ESA Swarm satellite mission, but the tools that are described are general and can be used for any future ionospheric multi-satellite mission with comparable instrumentation. In addition to researching the immediate plasma environment and its coupling to other regions, such a mission aims to study the Earth’s main magnetic field and its anomalies caused by core, mantle, or crustal sources. The parameters for carrying out this kind of work are examined in these chapters. Besides currents, electric fields, and plasma convection, these parameters include ionospheric conductance, Joule heating, neutral gas densities, and neutral winds. Note de contenu :
1. Introduction
Malcolm Wray Dunlop and Hermann Lühr
2. Introduction to Spherical Elementary Current Systems
Heikki Vanhamäki and Liisa Juusola
3. Spherical Elementary Current Systems Applied to Swarm Data
Heikki Vanhamäki, Liisa Juusola, Kirsti Kauristie, Abiyot Workayehu and Sebastian Käki
4. Local Least Squares Analysis of Auroral Currents
Joachim Vogt, Adrian Blagau, Costel Bunescu and Maosheng He
5. Multi-spacecraft Current Estimates at Swarm
Malcolm Wray Dunlop, J.-Y. Yang, Y.-Y. Yang, Hermann Lühr and J.-B. Cao
6. Applying the Dual-Spacecraft Approach to the Swarm Constellation for Deriving Radial Current Density
Hermann Lühr, Patricia Ritter, Guram Kervalishvili and Jan Rauberg
7. Science Data Products for AMPERE
Colin L. Waters, B. J. Anderson, D. L. Green, H. Korth, R. J. Barnes and Heikki Vanhamäki
8. ESA Field-Aligned Currents—Methodology Inter-comparison Exercise
Lorenzo Trenchi and The FAC-MICE Team
9. Spherical Cap Harmonic Analysis Techniques for Mapping High-Latitude Ionospheric Plasma Flow—Application to the Swarm Satellite Mission
Robyn A. D. Fiori
10. Recent Progress on Inverse and Data Assimilation Procedure for High-Latitude Ionospheric Electrodynamics
Tomoko Matsuo
11. Estimating Currents and Electric Fields at Low Latitudes from Satellite Magnetic Measurements
Patrick Alken
12. Models of the Main Geomagnetic Field Based on Multi-satellite Magnetic Data and Gradients—Techniques and Latest Results from the Swarm Mission
Christopher C. Finlay
Correction to: Introduction to Spherical Elementary Current Systems
Heikki Vanhamäki and Liisa JuusolaNuméro de notice : 26512 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.1007/978-3-030-26732-2 En ligne : http://doi.org/10.1007/978-3-030-26732-2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97262 On the joint exploitation of optical and SAR satellite imagery for grassland monitoring / Anatol Garioud (2020)
Titre : On the joint exploitation of optical and SAR satellite imagery for grassland monitoring Type de document : Article/Communication Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Silvia Valero, Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B3-2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2020, Commission 3, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Archives Commission 3 Importance : pp 591 - 598 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
This research has been funded by the Agence pour le Développement Et la Maîtrise de l’Energie (ADEME) and the Centre National d’Etudes Spatiales (CNES).Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance de la végétationRésumé : (auteur) Time series of optical and Synthetic Aperture RADAR (SAR) images provide complementary knowledge about the cover and use of the Earth surface since they exhibit information of distinct physical nature. They have proved to be particularly relevant for monitoring large areas with high temporal dynamics and related to significant ecosystem services. Grasslands are such crucial surfaces, both in terms of economic and environmental issues and the automatic and frequent monitoring of their agricultural practices is required for many purposes. To address this problem, the deep-based SenDVI framework is presented. SenDVI proposes an object-based methodology to estimate NDVI values from Sentinel-1 SAR observations and contextual knowledge (weather, terrain). Values are regressed every 6 days for compliance with monitoring purposes. Very satisfactory results are obtained with this low-level multimodal fusion strategy (R 2 =0.84 on a Sentinel-2 tile). Finer analysis is however required to fully assess the relevance of each modality (Sentinel-1, Sentinel-2, weather, terrain) and feature sets and to propose the simplest conceivable framework. Results show that not all features are necessary and can be discarded while others have a mandatory contribution to the regression task. Moreover, experiments prove that accuracy can be improved by not saturating the network with non-essential information (among contextual knowledge in particular). This allows to move towards more operational solution. Numéro de notice : C2020-004 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-591-2020 Date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-591-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95664 PermalinkLe temps dans la géolocalisation par satellites / Sébastien Trilles (2020)PermalinkKnowing is not enough: exploring the missing link between climate change knowledge and action of German forest owners and managers / Yvonne Hengst-Ehrhart in Annals of Forest Science, Vol 76 n° 4 (December 2019)PermalinkSig-NMS-based faster R-CNN combining transfer learning for small target detection in VHR optical remote sensing imagery / Ruchan Dong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkMulti-sensor prediction of Eucalyptus stand volume: A support vector approach / Guilherme Silverio Aquino de Souza in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)PermalinkPostprocessing synchronization of a laser scanning system aboard a UAV / Marcela do Valle Machado in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkTransformation 3D des coordonnées GPS en coordonnées Nord Sahara avec la MRE / Medjahed Sid Ahmed in Géomatique expert, n° 130-131 (octobre - décembre 2019)PermalinkImplementing Moran eigenvector spatial filtering for massively large georeferenced datasets / Daniel A. Griffith in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkOn the application of Monte Carlo singular spectrum analysis to GPS position time series / Seyed Mohsen Khazraei in Journal of geodesy, vol 93 n° 9 (September 2019)PermalinkA representativeness-directed approach to mitigate spatial bias in VGI for the predictive mapping of geographic phenomena / Guiming Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)Permalink