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Fuzzy set approach to assessing similarity of categorical maps / Alex Hagen-Zanker in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 3 (may 2003)
[article]
Titre : Fuzzy set approach to assessing similarity of categorical maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Alex Hagen-Zanker, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 235 - 249 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] Kappa de Cohen
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] processus
[Termes IGN] similitude
[Termes IGN] sous ensemble flouRésumé : (Auteur) For the evaluation of results from remote sensing and highresolution spatial models it is often necessary to assess the similarity of sets of maps. This paper describes a method to compare raster maps of categorical data. The method applies fuzzy set theory and involves both fuzziness of location and fuzziness of category. The fuzzy comparison yields a map, which specifies for each cell the degree of similarity on a scale of 0 to 1. Besides this spatial assessment of similarity also an overall value for similarity is derived. This statistic corrects the cellaverage similarity value for the expected similarity. It can be considered the fuzzy equivalent of the Kappa statistic and is therefore called KFuzzy A hypothetical case demonstrates how the comparison method distinguishes minor changes and fluctuations within patterns from major changes. Finally, a practical case illustrates how the method can be useful in a validation process. Numéro de notice : A2003-044 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810210157822 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810210157822 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22341
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 17 n° 3 (may 2003) . - pp 235 - 249[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-03031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-03032 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible L'évaluation de la généralisation / Sylvain Bard in Géomatique expert, n° 22 (01/01/2003)
[article]
Titre : L'évaluation de la généralisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Sylvain Bard , Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 21 - 25 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] classe d'objets
[Termes IGN] évaluation
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] processus
[Termes IGN] qualité cartographique
[Termes IGN] seuillage d'image
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (Documentaliste) Au sein du laboratoire COGIT de l'IGN, des recherches sur l'automatisation du processus de généralisation cartographique sont menées. Ici, sont présentés un modèle et un outil d'évaluation de la généralisation. La comparaison avec un résultat idéal dit de référence étant impossible, la définition d'une fonction d'évolution de référence est proposée dans laquelle sont cernées les limites des propriétés de l'objet géographique, selon les spécifications cartographiques et de l'utilisateur. Le schéma des données comprend aussi les étapes intermédiaires du processus et des classes d'objets géographiques généralisés et non généralisés sont définies. L'outil a été testé avec un extrait de la BD Topo et le recours à la logique floue devrait permettre des améliorations. Numéro de notice : A2003-126 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22422
in Géomatique expert > n° 22 (01/01/2003) . - pp 21 - 25[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-03011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Fusion d'informations en traitement du signal et des images / Isabelle Bloch (2003)
Titre : Fusion d'informations en traitement du signal et des images Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Isabelle Bloch, Éditeur scientifique Editeur : Paris : Hermès - Lavoisier Année de publication : 2003 Collection : Traitement du Signal et de l'Image Importance : 319 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-0628-1 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] axiome de Bayes
[Termes IGN] datation
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] information géographique
[Termes IGN] robotique
[Termes IGN] sous ensemble flou
[Termes IGN] système multi-agents
[Termes IGN] théorie de Dempster-Shafer
[Termes IGN] théorie des possibilités
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] traitement du signalIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Auteur) [Extrait] Les objectifs de cet ouvrage sont de présenter d'une part les principes généraux de la fusion et ses spécificités en traitement du signal, en traitement des images et en robotique, et d'autre part les méthodes et outils principaux, essentiellement numériques. Ce livre [...] tâche de mettre l'accent sur les atouts des différentes théories pour les domaines d'application visés. [...] La structure comporte deux ensembles de chapitres. Le premier est dédié aux définitions (chapitre 1) et aux spécificités de domaines abordés : traitement du signal au chapitre 2, traitement des images au chapitre 3 et robotique au chapitre 4. Puis, la deuxième partie s'attache aux principales théories de la fusion. Après un panorama des modes de représentation des connaissances utilisés en fusion (chapitre 5), nous présentons ainsi les principes de la fusion probabiliste et statistique dans le chapitre 6, de la théorie des fonctions de croyance dans le chapitre 7, de la fusion floue et possibiliste dans le chapitre 8. Les spécificités de la fusion en traitement d'images et dans certains problèmes de robotique nécessitent de prendre en compte l'information spatiale. Nous y consacrons le chapitre 9, puisque les méthodes de fusion issues d'autres domaines ne les considèrent naturellement. Un exemple d'application reposant sur une architecture multi-agent est présenté dans le chapitre 10. Les méthodes spécifiques de la fusion temporelle sont enfin décrites au chapitre 11. Note de contenu : CHAPITRE 1. DEFINITIONS
1. Introduction
2. Choix d'une définition
3. Caractéristiques générales des données
4. Nurnérique/symbolique
5. Systèmes de fusion et types d'architecture
6. Fusion en traitement du signal des images et fusion dans d'autres domaines
CHAPITRE 2. FUSION EN TRAITEMENT DU SIGNAL
1. Introduction
2. Objectifs de la fusion en traitement du signal
3. Problèmes et spécificités de la fusion en traitement du signal .
CHAPITRE 3. FUSION EN TRAITEMENT DES IMAGES
1. Objectifs de la fusion en traitement des images
2. Les situations de fusion
3. Caractéristiques des données en fusion d'images
4. Contraintes
5. Aspects numériques et symboliques en fusion d'images
CHAPITRE 4. FUSION EN ROBOTIQUE
1. Nécessité de la fusion pour la robotique
2. Spécificités de la fusion pour la robotique
avec l'opérateur et interprétation symbolique - Contraintes temporelles
3. Caractéristiques des données en robotique
4. Mécanismes de fusion de données
CHAPITRE 5. REPRESENTATION DE L'INFORMATION ET DES CONNAISSANCES DANS LES PROBLEMES DE FUSION
1. Introduction
2. Traitement de l'information en fusion
3. Représentations numériques de connaissances imparfaites
4. Représentaion symboliques de connaissances imparfaites
5. Systèmes à base de connaissances
6. Modes de raisonnement et inférence
CHAPITRE 6. APPROCHES PROBABILISTES ET STATISTIQUES
1. Introduction et principe général
2. Mesures d'information
3. Modélisation et estimation
4. Combinaison dans un cadre bayésien
5. Combinaison vue comme un problème d'estimation
6. Décision
7. Autres approches en détection
8. Un exemple de fusion bayésienne en imagerie satellitaire
9. Méthodes de fusion probabiliste appliquées à la trajectographie
10. Discusion
CHAPITRE 7. THEORIE DES CROYANCES DE DEMPSTER-SHAFER
1. Principe général et philosophique de la théorie
2. Modélisation
3. Estimation des fonctions de masse
4. Combinaison conjonctive
Fonctions de masse séparables
5. Autres modes de combinaison
6. Décision
7. Exemple d'application en imagerie médicale
CHAPITRE 8. THEORIE DES ENSEMBLES FLOUS ET DES POSSIBILITES
1. Introduction, principes généraux
2. Définition des concepts fondamentaux des ensembles flous
3. Mesures floues
4. Eléments de théories des possibilités
5. Opérateurs de combinaison
6. Variables linguistiques
7. Logique floue et possibiliste
8. Modélisation floue en fusion
9. Définition des fonctions d'appartenance ou des distributions de possibilités
10. Combinaison et choix des opérateurs
11. Décision
12. Exemples d'application
CHAPITRE 9. INTRODUCTION DE L'INFORMATION SPATIALE
1. Au niveau de la modélisation
2. Au niveau de la décision
3. Au niveau de la combinaison
4. Exemples d'applications
- Au niveau de la combinaison : classification markovienne multisource - Au niveau de la modélisation et de la décision : fusion de détecteurs de structures par la théorie des fonctions de croyance - Au niveau de la modélisation : fusion floue de relations spatiales
CHAPITRE 10. APPROCHES MULTIAGENTS
1. La fonction DRI
1. Le contexte d'application 2. Les contraintes et les principes de conception 3. Etat de l'art
2. Approche proposée : vers un système de vision
3. Le système multiagent : plate-forme et architecture
4. Le schéma de contrôle
5. Les informations manipulées par les agents
6. Les résultats
CHAPITRE 11. FUSION TEMPORELLE
1. Observations variables dans le temps
2. Les contraintes temporelles
3. Fusion
4. Datation des mesures
5. Modèles d'évolution
6. Prédiction-combinaison monocapteur
7. Prédiction-combinaison multicapteur
8. Conclusion
CHAPITRE 12. CONCLUSION
1. Quelques acquis
2. Quelques perspectives
ANNEXES A. PROBABILITES : POINT DE VUE HISTORIQUE
1. Les probabilités dans l'histoire
2. Classes de probabilités, objectivistes et subjectivistes
3. Postulats fondamentaux pour une logique inductive
ANNEXE B. DEDUCTION AXIOMATIQUE DE LA REGLE DE COMBINAISON DE DEMPSTER-SHAFER.
1. Axiomes de Smets
2. Déduction de la règle de combinaison
3. Relation avec les postulats de CoxNuméro de notice : 18832 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46613 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 18832-01 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible Gestion des connaissances imprécises pour évaluer la généralisation cartographique / Sylvain Bard (2003)
Titre : Gestion des connaissances imprécises pour évaluer la généralisation cartographique Type de document : Article/Communication Auteurs : Sylvain Bard , Auteur ; Bernadette Bouchon-Meunier, Auteur ; Anne Ruas , Auteur ; Marcin Detyniecki, Auteur Editeur : Toulouse : Cépaduès Année de publication : 2003 Conférence : LFA 2003, Rencontres francophones sur la logique floue et ses applications Tours France Importance : 8 p. Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] imprécision des données
[Termes IGN] Lamps2
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] sous ensemble flou
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (Auteur) La généralisation cartographique consiste à fabriquer une carte à partir de données plus détaillées. L'utilisation de données numériques a permis une automatisation de ce processus. L'évaluation du résultat produit est une étape nécessaire pour vérifier et améliorer le résultat de généralisation. La difficulté de cette évaluation est liée aux connaissances imparfaites et peu formalisées des cartographes. Dans cet article, nous montrons que les imperfections des connaissances nécessaires à l'évaluation sont des imprécisions et nous proposons une méthodologie d'évaluation basée sur la gestion de ces imprécisions. Numéro de notice : C2003-014 Affiliation des auteurs : COGIT+Ext (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64993 Documents numériques
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Gestion des connaissances imprécises - scanAdobe Acrobat PDF
contenu dans Proceedings of the 2nd international symposium on spatial data quality '03, SDQ 2003, 19 - 20 March 2003, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong / Wenzhong Shi (2003)
Titre : Knowledge imprecision for cartographic generalisation assessment Type de document : Article/Communication Auteurs : Sylvain Bard , Auteur Editeur : Paris : Institut Géographique National - IGN (1940-2007) Année de publication : 2003 Conférence : ISSDQ 2003, 2nd international symposium on spatial data quality 19/03/2003 20/03/2003 Hong-Kong France Importance : pp 391 - 401 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] imprécision des données
[Termes IGN] Lamps2
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] sous ensemble flou
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (Auteur) The field of research in the assessment of cartographic generalisation has been less studied than the generalisation process itself Ile main difficulty is to translate in the GIS language the cartographer way of thinking during generalisation, thus in specifications of generalisation. Generalisation specifications area divided into constraints of generalisation and cartographic constraints. These specifications are poorly defined as they are based on what is called imperfect knowledge. In this paper, we consider these imperfections in knowledge in the definition of generalisation specifications to assess the quality of generalisation. We propose to use the fuzzy set theory to define assessment function of the quality of generalisation. Numéro de notice : C2003-013 Affiliation des auteurs : IGN (1940-2011) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64992 Documents numériques
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Knowledge imprecision ... - scanAdobe Acrobat PDF Rencontres francophones sur la logique floue et ses applications / Anonyme (2003)PermalinkReliability considerations in geospatial information systems / J.A.R. Blais in Geomatica, vol 56 n° 4 (December 2002)PermalinkAutomatic surface reconstruction based on the fusion of fuzzy logic and robust estimation techniques / F. Samadzadegan in Photogrammetric record, vol 17 n° 100 (October 2002 - March 2003)PermalinkAnalyse de la dynamique et des indices d'évolution des paysages selon VMAP1 / Dominique Badariotti in Revue internationale de géomatique, vol 12 n° 2 (juin - août 2002)PermalinkFuzzy logic system for road identification using Ikonos images / J. Amini in Photogrammetric record, vol 17 n° 99 (April - September 2002)PermalinkTélédétection et logique floue : diagnostic et prospections temporelles de la déforestation sur un front pionnier tropical / Gilles Selleron in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 167 (Avril 2002)PermalinkFuzzy modelling of African ecoregions and ecotones using AVHRR NDVI temporal imagery / M. Ji in Geocarto international, vol 17 n° 1 (March - May 2002)PermalinkExtraction de structures 3D par interférométrie haute-résolution RAMSES / Olivier Poirel in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 166 (Janvier 2002)PermalinkExtraktion von Straßennetzen aus optischen Satellitenbilddaten / C. Wiedemann (2002)PermalinkDetection of urban structures in SAR images by robust fuzzy clustering algorithms: the example of street tracking / F. Dell'acqua in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 10 (October 2001)Permalink