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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > probabilités > stochastique > modèle stochastique
modèle stochastiqueSynonyme(s)modèle probabiliste |
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Water Modeler: a component of a coastal zone decision support system to generate flood-risk maps from storm surge events and sea-level rise / T.L. Webster in Geomatica, vol 62 n° 4 (December 2008)
[article]
Titre : Water Modeler: a component of a coastal zone decision support system to generate flood-risk maps from storm surge events and sea-level rise Type de document : Article/Communication Auteurs : T.L. Webster, Auteur ; R. Mosher, Auteur ; M. Pearson, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 393 - 406 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] montée du niveau de la mer
[Termes IGN] Nouveau-Brunswick (Canada)
[Termes IGN] Nouvelle-Ecosse (Canada)
[Termes IGN] outil d'aide à la décision
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] raz-de-maréeRésumé : (Auteur) This paper outlines a new software tool, Water Modeler, which is a component of a Coastal Zone Decision Support System. The Water Modeler can analyze a time series of water-level records (tide gauge observations) to determine the risk associated with a high water level from a storm surge event or long-term sea-level rise. The new tool has been applied in two case studies in Nova Scotia, Canada, where coastal flood-risk maps have been derived from high-resolution LiDAR digital elevation models. The first case study is for Annapolis Royal on the Bay of Fundy side of the province, while the second looks at the Kingsburg area of Lunenburg County on the Atlantic shore. The Saint John, New Brunswick, and Halifax tide gauge records were used for Annapolis Royal and Kingsburg, respectively, in the Water Modeler to examine the risks of coastal flooding. The Groundhog Day storm of 1976, which caused coastal flooding around the Bay of Fundy, was used as a benchmark for Annapolis Royal. At current rates of sea-level rise, 22 cm/century, the average return period of this water level is 43 years (65 percent probability) and there is a very high probability (99 percent) that it will reoccur within 121 years. If relative sea-level rise rates increase to 80 cm/century from climate change, then the average return period reduces to 23 years, and there is a 99 percent probability of reoccurrence within 55 years. The benchmark storm used from the Halifax water record was Hurricane Juan, which occurred in September 2003. The cumulative flood-level probabilities were calculated for this water level and a return period of 95 years was determined, with an average return period of 52 years (65 percent probability) under current sea-level conditions. The combination of geomatics tools, such as high-resolution LiDAR digital elevation models (DEMs) for coastal flood inundation and the Water Modeler to estimate the associated risk, allows coastal communities to better plan for the future. Copyright Geomatica Numéro de notice : A2008-514 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2008-0044 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2008-0044 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29583
in Geomatica > vol 62 n° 4 (December 2008) . - pp 393 - 406[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 035-08041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Texture feature fusion with neighborhood oscillating tabu search for high resolution image classification / L. Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 3 (March 2008)
[article]
Titre : Texture feature fusion with neighborhood oscillating tabu search for high resolution image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : L. Zhang, Auteur ; Y. Zhao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 323 - 331 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] filtre de Gabor
[Termes IGN] image à résolution métrique
[Termes IGN] image Brodatz
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] oscillationRésumé : (Auteur) Multi-channel Gabor filters (MGFs) and Markov random fields (MRFs) are two common methods for texture analysis. This paper investigates their integration through a novel algorithm using the neighborhood-oscillating tabu search (NOTS) for high-resolution image classification. The NOTS algorithm fuses the texture features extracted by MGF and MRF. This algorithm has been compared with classical methods such as sequential forward selection, sequential forward floating selection, and oscillating search. Experimental results show that the fused MGF/MRF features have much higher discrimination than pure features, and NOTS outperforms other algorithms with either pure or fused features. The stability and effectiveness of the proposed algorithm have been verified using Brodatz, Ikonos, and QuickBird images. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2008-074 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.74.3.323 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.74.3.323 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29069
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 74 n° 3 (March 2008) . - pp 323 - 331[article]Estimation of storm surge in the bay of Bengal / John Fiske (2008)
Titre : Estimation of storm surge in the bay of Bengal Type de document : Mémoire Auteurs : John Fiske, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2008 Importance : 53 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle des ingénieurs diplômés de l'ENSG 2ème année (IT2)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] ArcGIS
[Termes IGN] Bengale, golfe du
[Termes IGN] Calcutta
[Termes IGN] cyclone
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] modèle océanographique
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] tempête
[Termes IGN] vagueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Le stage sur lequel porte ce mémoire a été réalisé dans l'entreprise RMSI, filiale Indienne de RMS (Risk Management Solutions), et plus précisément pour le compte du département 'Model Development'. Il s'inscrit dans la continuité de projets similaires au sein de l'entreprise, et porte sur ce que l'on nomme 'storm surge', qui peut se traduire par le terme marée de tempête, et désigne la vague générée par un cyclone tropical, d'une échelle similaire à celle d'une marée astronomique. L'objectif de ce stage est le développement d'une méthodologie pour estimer la magnitude de ces marées de tempête ou surcotes dans le Golfe du Bengale, aux alentours de Calcutta. Ces calculs sont basés sur des paramètres communément utilisés par RMSI dans leur modélisation des cyclones tropicaux. Une première partie du rapport se concentre donc sur la description et la compréhension des phénomènes physiques entrant en jeu aussi bien dans la modélisation des cyclones que pour le calcul des surcotes. A partir de ces données, un modèle a été développé en tenant compte d'analyses stochastiques. Ce modèle a ensuite été affiné grâce à une calibration basée sur des événements historiques. Enfin, une analyse des données obtenues a pu mettre en évidence les améliorations à apporter pour le développement d'un meilleur modèle. Note de contenu : Introduction
1) Présentation du projet
Contexte et objectifs
La zone d'étude
Les données disponibles
2) Description du phénomène physique
Approche méthodologique
Traitement des données cycloniques
Définition des facteurs côtiers
Caractéristiques spatiales
Phase d'interaction du cyclone et de la côte
3) Elaboration d'un modèle
Analyse stochastique
Recherche de données sur des événements historiques
Calibration du modèle
Présentation des résultats
4) Bilan
Evaluation des résultats
Améliorations possibles
Conclusion
Bibliographie
AnnexesNuméro de notice : 13674 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Risk management Solutions ; Inde Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=50093 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 13674-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible 13674-02 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Modélisation et statistique spatiales / Carlo Gaetan (2008)
Titre : Modélisation et statistique spatiales Type de document : Monographie Auteurs : Carlo Gaetan, Auteur ; Xavier Guyon, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2008 Collection : Mathématiques et applications num. 63 Importance : 308 p. Format : 16 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-540-79225-3 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] modélisation spatialeRésumé : (Editeur) La statistique spatiale connaît un développement important du fait de son utilisation dans de nombreux domaines : sciences de la terre, environnement et climatologie, épidémiologie, économétrie, analyse d’image, etc... Ce livre présente les principaux modèles spatiaux utilisés ainsi que leur statistique pour les trois types de données : géostatistiques (observation sur un domaine continu), données sur réseau discret, données ponctuelles. L’objectif est présenter de façon concise mais mathématiquement complète les modèles les plus classiques (second ordre et variogramme ; modèle latticiel et champ de Gibbs-Markov ; processus ponctuels) ainsi que leur simulation par algorithme MCMC. Vient ensuite la présentation des outils statistiques utiles à leur étude. De nombreux exemples utilisant R illustrent les sujets abordés. Chaque chapitre est complété par des exercices et une annexe présente brièvement les outils probabilistes et statistiques utiles à la statistique de champs aléatoires. Numéro de notice : 20527 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=63062 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 20527-01 37.20 Livre Centre de documentation Géomatique Disponible A stochastic framework for the identification of building rooftops using a single remote sensing image / A. Katartzis in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 46 n° 1 (January 2008)
[article]
Titre : A stochastic framework for the identification of building rooftops using a single remote sensing image Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Katartzis, Auteur ; H. Sahli, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 259 - 271 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] géométrie projective
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image isolée
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] toitRésumé : (Auteur) The identification of building rooftops from a single image, without the use of auxiliary 3-D information like stereo pairs or digital elevation models, is a very challenging and difficult task in the area of remote sensing. The existing methodologies rarely tackle the problem of 3-D object identification, like buildings, from a purely stochastic viewpoint. Our approach is based on a stochastic image interpretation model, which combines both 2-D and 3-D contextual information of the imaged scene. Building rooftop hypotheses are extracted using a contour-based grouping hierarchy that emanates from the principles of perceptual organization. We use a Markov random field model to describe the dependencies between all available hypotheses with regard to a globally consistent interpretation. The hypothesis verification step is treated as a stochastic optimization process that operates on the whole grouping hierarchy to find the globally optimal configuration for the locally interacting grouping hypotheses, providing also an estimate of the height of each extracted rooftop. This paper describes the main principles of our method and presents building detection results on a set of synthetic and airborne images. Copyright IEEE Numéro de notice : A2008-045 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2007.904953 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.904953 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29040
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 46 n° 1 (January 2008) . - pp 259 - 271[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-08011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Évaluer les choix d'itinéraires pédestres en milieu urbain / A. Piombini in Revue internationale de géomatique, vol 17 n° 2 (juin – août 2007)PermalinkA probabilistic framework for representing and simulating uncertain environmental variables / Gerard B.M. Heuvelink in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 5 (may 2007)PermalinkDétection de feux de forêt par analyse statistique d'évènements rares à partir d'images infrarouges thermiques / Florent Lafarge in Traitement du signal, vol 24 n° 1 ([01/02/2007])PermalinkStochastic models for GPS positioning: an empirical approach / Rodrigo Figueiredo Leandro in GPS world, vol 18 n° 2 (February 2007)PermalinkChamps de Markov sur graphes pour le traitement des images radar / Florence Tupin (2007)PermalinkLeast-square variance component estimation / AliReza Amiri-Simkooei (2007)PermalinkModèles stochastiques pour la reconstruction tridimensionnelle d'environnements urbains / Florent Lafarge (2007)PermalinkOptimisation en traitement du signal et de l'image / Patrick Siarry (2007)PermalinkPseudo-stochastic orbit modeling of low earth satellites using the Global Positioning System / Adrian Jäggi (2007)PermalinkAnalyse spatiale, évaluation et cartographie du risque glissement de terrain / Jean-Philippe Malet in Revue internationale de géomatique, vol 16 n°3 - 4 (septembre – novembre 2006)Permalink