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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > probabilités > stochastique > modèle stochastique
modèle stochastiqueSynonyme(s)modèle probabiliste |
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Estimation et interpolation spatiale / Michel Arnaud (2000)
Titre : Estimation et interpolation spatiale : méthodes déterministes et méthodes géostatistiques Type de document : Monographie Auteurs : Michel Arnaud, Auteur ; Xavier Emery, Auteur Editeur : Paris : Hermès Année de publication : 2000 Importance : 221 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-0138-5 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] covariance
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] échantillonnage (statistique)
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] fonction spline d'interpolation
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] interpolation bilinéaire
[Termes IGN] interpolation linéaire
[Termes IGN] interpolation spatiale
[Termes IGN] krigeage
[Termes IGN] méthode déterministe
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] polygone de Thiessen
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] sondage statistique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] triangulation de Delaunay
[Termes IGN] variogrammeRésumé : (Editeur) L'ouvrage rassemble diverses méthodes d'estimation et d'interpolation de données régionalisées, ou géoréférencées, c'est-à-dire repérées dans l'espace par leurs coordonnées. Il constitue en outre une introduction aux concepts et à l'application de la géostatistique linéaire. La première partie expose, dans le cadre de l'estimation globale et de l'estimation locale, un certain nombre d'algorithmes purement mathématiques, que l'on trouve dans la plupart des logiciels. La seconde partie propose la construction d'un modèle probabiliste adéquat aux données disponibles. Une fois montrées les limites de la statistique classique, sont détaillées les techniques géostatistiques, fondées sur le formalisme des fonctions aléatoires. Numéro de notice : 69179 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=62122 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-005-000004 411 ARN Livre Aix-en-Provence ex Bibliothèque Montpellier IFN Exclu du prêt IFN-003-000003 411 ARN Livre Caen Bibliothèque Caen IFN Exclu du prêt 69179-03 23.60 Livre Centre de documentation Mathématiques Disponible 69179-02 23.60 Livre Centre de documentation Mathématiques Disponible 69179-04 DEP-TRS Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 69179-01 DEP-TRS Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt IFN-006-000007 411 ARN Livre Nancy Bibliothèque Nancy IFN Exclu du prêt IFN-001-000487 411 ARN Livre Nogent-sur-Vernisson Bibliothèque Nogent IFN Exclu du prêt IFN-001-000536 411 ARN Livre Nogent-sur-Vernisson Bibliothèque Nogent IFN Exclu du prêt IFN-001-000609 411 ARN Livre Nogent-sur-Vernisson Bibliothèque Nogent IFN Exclu du prêt Geomatic methods for the analysis of data in the Earth sciences / Athanasios Dermanis (2000)
Titre : Geomatic methods for the analysis of data in the Earth sciences Type de document : Monographie Auteurs : Athanasios Dermanis, Éditeur scientifique ; Armin Grun, Éditeur scientifique ; Fernando Sanso, Éditeur scientifique Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2000 Collection : Lecture notes in Earth sciences num. 95 Importance : 250 p. Format : 15 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-540-67476-4 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse numérique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] géodésie
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] problème inverse
[Termes IGN] quantité continue
[Termes IGN] quantité discrète
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] système linéaire
[Termes IGN] théorème de Fermat
[Termes IGN] tomographieRésumé : (Editeur) This series reports new developments in research and teaching in the entire field of earth sciences quickly, informally, and at a high level. The timeliness of a manuscript is more important than its form, which may be unfinished or tentative. The type of material considered for publication includes :
- drafts of original papers or monographs
- technical reports of high quality and broad interest
- advanced-level lectures
- reports of meetings, provided they are of exceptional interest and focuses on a single topic.Note de contenu : - An overview of data analysis methods in geomatics / A. Dermanis, F. Sanso, A. Grun
- Data analysis methods in geodesy / A. Dermanis & R. Rummel
- Linear and nonlinear inverses problems / R. Snieder & J. Trampert
- Image preprocessing for feature extraction in digital intensity, color and range images / W. Forstner
- Optimization-based approaches to feature extraction from aerial images / P. Fua, A. Gruen & H. Li
- Diffraction tomography through phase back-projection / S. Valle, F. Rocca & L. ZanziNuméro de notice : 68744 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=44763 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 68744--01 23.40 Livre Centre de documentation Mathématiques Disponible A stochastic process-based model for the positional error of line segments in GIS / Wei Shi in International journal of geographical information science IJGIS, vol 14 n° 1 (january 2000)
[article]
Titre : A stochastic process-based model for the positional error of line segments in GIS Type de document : Article/Communication Auteurs : Wei Shi, Auteur ; W. Liu, Auteur Année de publication : 2000 Article en page(s) : pp 51 - 66 Note générale : Bibliographie 1 page Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] erreur de positionnement
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] modélisation
[Termes IGN] segment de droite
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Auteur) This paper presents a model for describing the positional error of line segments in geographical information systems (GIS). The model is based on stochastic process theory with the assomptions that the errors of the endpoints of a line segment follow two-dimensional normal distributions. The distribution and density fonctions of the line segments are derived statistically. The uncertainty information matrix of line segments is derived to indicate the error of an arbitrary point on the line segment. This model covers the cases where two-end points are correlated to each other and points on the line segment are stochastically continuous to each other. The model is a more generic error band model than those previously developed ans is called the G-Band model. Numéro de notice : A2000-225 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/136588100240958 En ligne : https://doi.org/10.1080/136588100240958 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21640
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 14 n° 1 (january 2000) . - pp 51 - 66[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-00011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Analyse de texture par méthodes markoviennes et par morphologie mathématique : application à l’analyse des zones urbaines sur des images satellitales / Anne Lorette (1999)
Titre : Analyse de texture par méthodes markoviennes et par morphologie mathématique : application à l’analyse des zones urbaines sur des images satellitales Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anne Lorette, Auteur ; Josiane Zerubia, Directeur de thèse Editeur : Nice : Université de Nice - Sophia Antipolis Année de publication : 1999 Importance : 178 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée à l'Université de Nice-Sophia Antipolis pour obtenir le titre de Docteur en Sciences, Spécialité Sciences de l'IngénieurLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] algorithme du recuit simulé
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] filtre de Gabor
[Termes IGN] granulométrie (mathématique)
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] masque urbain
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Note de contenu : Introduction
1- Contexte - Objectifs - Méthodes
2- Masque Urbain : Analyse de texture
3- Masque Urbain : Segmentation
4- Analyse Intra-Urbaine
ConclusionNuméro de notice : 21728 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de l'Ingénieur : Nice : 1999 Organisme de stage : CNES-INRIA nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www-sop.inria.fr/ariana/Theses/these-lorette.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91042 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21728-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible Segmentation d'images aériennes texturées par champs de Markov / Guillaume Verza (1999)
Titre : Segmentation d'images aériennes texturées par champs de Markov Type de document : Mémoire Auteurs : Guillaume Verza, Auteur Editeur : Champs/Marne : Université de Marne-la-Vallée Année de publication : 1999 Importance : 73 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de fin de stage, DEA Sciences de l'information géographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] approximation
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] ondelette
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] résolution multiple
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] texture d'imageIndex. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (Auteur) Ce rapport traite de la segmentation d'images aériennes, en noir et blanc, texturées. Segmenter une image consiste à créer une partition de l'image en régions. Pour cela, il est nécessaire de modéliser les textures afin de pouvoir calculer des paramètres appropriés. Une classification est ensuite réalisée sur ces paramètres pour déterminer les différentes régions de l'image. Les champs de Markov sont en effet bien adaptés au traitement d'images car ils permettent de prendre en compte les interactions entre pixels et sont à l'origine de nombreuses techniques de relaxation performantes. Deux modèles de segmentation sont proposés. Le premier est non supervisé. Il modèlise les textures comme des champs markoviens gaussiens anisotropes caractérisés par des variances conditionnelles directionnelles facilement estimables. La classification se fait ensuite, suivant chaque direction, par relaxation aux différents niveaux d'une approximation multirésolution de l'image. L'initialisation de la classification est réalisée au niveau le plus haut par un algorithme de "Fuzzy-C-means" avec un terme d'entropie. Les classifications obtenues pour chaque direction sont fusionnées en fin de traitement. Le deuxième modèle de segmentation est supervisé. Les textures sont modélisées par les interactions entre pixels pour un voisinage choisi par l'opérateur. La classification se fait par relaxation à partir des classes fixées par l'opérateur, en tenant compte de tous les paramètres à la fois. Ces deux modèles permettent d'aboutir à des résultats à peu près comparables. Ils segmentent correctement les zones homogènes et les micro-textures. Par contre ils sont tous les deux inefficaces pour segmenter les macro-textures. Des modèles plus performants pourraient être obtenus en rajoutant aux niveaux de gris des informations de ... Numéro de notice : 11051 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire Master 2 IG Organisme de stage : INRIA Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=49476 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 11051-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible 11051-02 K314 Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Segmentierung und Interpretation digitaler Bilder mit Markoff-Zufallsfeldern / J. Klonowski (1999)PermalinkAusgleichung mit singulärer Varianzkovarianzmatrix am Beispiel der geometrischen Deformationsanalyse / G. Nkuite (1998)PermalinkComparaison vecteurs-images pour la détection des changements des bâtiments d'une base de données topographiques / Olivier Jamet (1998)PermalinkFundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 2. Detection Theory / Steven M. Kay (1998)PermalinkRasterbasierte Methoden zur Gebäudeextraktion aus gescannten Karten / R. Brugelmann (1998)PermalinkRecursive data processing for kinematic GPS surveying / Christian Tiberius (1998)PermalinkDatumsprobleme und stochastische Aspekte beim GPS-Nivellement für lokale Ingenieurnetze / D. Zhong (1997)PermalinkGenauigkeit geometrischer Größen aus Vektordaten / F. Bethge (1997)PermalinkL'ITRF96 : méthode de calcul et résultats / Patrick Sillard (1997)PermalinkLinienextraktion aus SAR-Daten mit einem Markoff-Zufallsfeld-Modell / O. Hellwich (1997)Permalink