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Finding the most navigable path in road networks / Ramneek Kaur in Geoinformatica [en ligne], vol 25 n° 1 (January 2021)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 25 n° 1 (January 2021) . - pp 207 - 240 Titre : Finding the most navigable path in road networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Ramneek Kaur, Auteur ; Vikram Goyal, Auteur ; Venkata M. V. Gunturi, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 207 - 240 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] arc [Termes IGN] calcul d'itinéraire [Termes IGN] programmation dynamique [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] temps de trajet Résumé : (Auteur) Input to the Most Navigable Path (MNP) problem consists of the following: (a) a road network represented as a directed graph, where each edge is associated with numeric attributes of cost and “navigability score” values; (b) a source and a destination and; (c) a budget value which denotes the maximum permissible cost of the solution. Given the input, MNP aims to determine a path between the source and the destination which maximizes the navigability score while constraining its cost to be within the given budget value. The problem can be modeled as the arc orienteering problem which is known to be NP-hard. The current state-of-the-art for this problem may generate paths having loops, and its adaptation for MNP that yields simple paths, was found to be inefficient. In this paper, we propose five novel algorithms for the MNP problem. Our algorithms first compute a seed path from the source to the destination, and then modify the seed path to improve its navigability. We explore two approaches to compute the seed path. For modification of the seed path, we explore different Dynamic Programming based approaches. We also propose an indexing structure for the MNP problem which helps in reducing the running time of some of our algorithms. Our experimental results indicate that the proposed solutions yield comparable or better solutions while being orders of magnitude faster than the current state-of-the-art for large real road networks. Numéro de notice : A2021-095 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10707-020-00428-5 Date de publication en ligne : 03/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-020-00428-5 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96935 [article]

A new segmentation method for the homogenisation of GNSS-derived IWV time-series / Annarosa Quarello (2021)  

Public Titre : A new segmentation method for the homogenisation of GNSS-derived IWV time-series Type de document : Article/Communication Auteurs : Annarosa Quarello , Auteur ; Olivier Bock , Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2021 Projets : VEGAN / Bock, Olivier Importance : 25 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes IGN] coordonnées GNSS [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] programmation dynamique [Termes IGN] R (langage) [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] station permanente [Termes IGN] teneur intégrée en vapeur d'eau [Termes IGN] variance [Termes IGN] variation saisonnière Résumé : (auteur) Homogenization is an important and crucial step to improve the usage of observational data for climate analysis. This work is motivated by the analysis of long series of GNSS Integrated Water Vapour (IWV) data which have not yet been used in this context. This paper proposes a novel segmentation method that integrates a periodic bias and a heterogeneous, monthly varying, variance. The method consists in estimating first the variance using a robust estimator and then estimating the segmentation and periodic bias iteratively. This strategy allows for the use of the dynamic programming algorithm that remains the most efficient exact algorithm to estimate the change-point positions. The statistical performance of the method is assessed through numerical experiments. An application to a real data set of 120 global GNSS stations is presented. The method is implemented in the R package GNSSseg that will be available on the CRAN. Numéro de notice : P2021-007 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : sans En ligne : https://arxiv.org/pdf/2005.04683.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99326

Development of new homogenisation methods for GNSS atmospheric data. Application to the analysis of climate trends and variability / Annarosa Quarello (2020)  

Public 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 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] algorithme d'homogénéisation [Termes IGN] climat terrestre [Termes IGN] données GNSS [Termes IGN] données météorologiques [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] estimation statistique [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] variance 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.archives-ouvertes.fr/tel-03118629/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96984

A new segmentation method for the homogenisation of GNSS-derived IWV time-series / Annarosa Quarello (2020)  

Public contenu dans ArXiv / Université Cornell (Etats-Unis) (1991)   Titre : A new segmentation method for the homogenisation of GNSS-derived IWV time-series Type de document : Article/Communication Auteurs : Annarosa Quarello , Auteur ; Olivier Bock , Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2020 Importance : 25 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes IGN] algorithme d'homogénéisation [Termes IGN] analyse de variance [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] données GNSS [Termes IGN] estimateur [Termes IGN] inférence [Termes IGN] itération [Termes IGN] positionnement ponctuel précis [Termes IGN] programmation dynamique [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] surveillance météorologique [Termes IGN] teneur intégrée en vapeur d'eau [Termes IGN] variation saisonnière Résumé : (auteur) Homogenization is an important and crucial step to improve the usage of observational data for climate analysis. This work is motivated by the analysis of long series of GNSS Integrated Water Vapour (IWV) data which have not yet been used in this context. This paper proposes a novel segmentation method that integrates a periodic bias and a heterogeneous, monthly varying, variance. The method consists in estimating first the variance using a robust estimator and then estimating the segmentation and periodic bias iteratively. This strategy allows for the use of the dynamic programming algorithm that remains the most efficient exact algorithm to estimate the change-point positions. The statistical performance of the method is assessed through numerical experiments. An application to a real data set of 120 global GNSS stations is presented. The method is implemented in the R package GNSSseg that will be available on the CRAN. Numéro de notice : P2020-005 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : sans En ligne : https://arxiv.org/pdf/2005.04683.pdf Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95078

A factor model approach for the joint segmentation with between‐series correlation / Xavier Collilieux in Scandinavian Journal of Statistics, vol 46 n° 3 (September 2019)  

Public [article]  inScandinavian Journal of Statistics > vol 46 n° 3 (September 2019) . - pp 686 - 705 Titre : A factor model approach for the joint segmentation with between‐series correlation Type de document : Article/Communication Auteurs : Xavier Collilieux , Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur ; Stéphane Robin, Auteur Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Bock, Olivier Article en page(s) : pp 686 - 705 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes IGN] algorithme espérance-maximisation [Termes IGN] corrélation [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] programmation dynamique [Termes IGN] R (langage) [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] série temporelle Résumé : (auteur) We consider the detection of changes in the mean of a set of time series. The breakpoints are allowed to be series specific, and the series are assumed to be correlated. The correlation between the series is supposed to be constant along time but is allowed to take an arbitrary form. We show that such a dependence structure can be encoded in a factor model. Thanks to this representation, the inference of the breakpoints can be achieved via dynamic programming, which remains one the most efficient algorithms. We propose a model selection procedure to determine both the number of breakpoints and the number of factors. This proposed method is implemented in the FASeg R package, which is available on the CRAN. We demonstrate the performances of our procedure through simulation experiments and present an application to geodesic data. Numéro de notice : A2019-275 Affiliation des auteurs : ENSG+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers ArXiv Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/sjos.12368 Date de publication en ligne : 19/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.1111/sjos.12368 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95379 [article]

3D reconstruction from multi-view VHR-satellite images in MicMac / Ewelina Rupnik in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 139 (May 2018)  

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Optimisation discrète et indices de stabilité appliqués à la stéréoscopie en contexte routier / Mathias Paget (2018)  

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Facade repetition detection in a fronto-parallel view with fiducial lines extraction / Hongfei Xiao in Neurocomputing, vol inconnu (2017)  

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Semi-parametric segmentation of multiple series using a DP-Lasso strategy / Karine Bertin in Journal of Statistical Computation and Simulation, vol 87 n° 6 (2017)  

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Task selection in spatial crowdsourcing from worker’s perspective / Dingxiong Deng in Geoinformatica [en ligne], vol 20 n° 3 (July - September 2016)  

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Conception d'algorithmes / Patrick Bosc (2016)

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Construction de modèles 3D à partir de données vidéo fisheye / Julien Moreau (2016)  

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Stochastic dynamic programming / Kjetil Kåre Haugen (2016)  

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Segmentation of multiple series using a Lasso strategy / Karine Bertin (25/06/2014)    

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Génération de modèles numériques de surface et détection de changements 3D à partir d'imagerie satellite stéréoscopique très haute résolution / Cyrielle Guerin (2014)  

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