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Assessing the interest of a multi-modal gap-filling strategy for monitoring changes in grassland parcels / Anatol Garioud (2021)
Titre : Assessing the interest of a multi-modal gap-filling strategy for monitoring changes in grassland parcels Type de document : Article/Communication Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Silvia Valero, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2021 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IGARSS 2021, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium 11/07/2021 16/07/2021 Bruxelles Belgique Proceedings IEEE Importance : pp 3105 - 3108 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) One key factor to exhaustive vegetation monitoring lies in the dense temporal sampling of the measurements. Areas subject to multiple human interventions, such as grasslands, are particularly concerned. A Recurrent Neural Network multi-sensor regression approach (SenRVM), relying on the systematic acquisitions of Sentinel-1 SAR satellite, has been thereby proposed. It permits to retrieve vegetation indexes, derived from Sentinel-2 optical imagery, despite significant cloud cover and with high sampling (6 days). The benefit of SenRVM for filling gaps in vegetation time-series describing agricultural practices is assessed. The proposed approach is compared with classical mono-sensor optical strategies. We adopt a synthetic dataset with large gaps. This realistically mimicks challenging conditions in grassland exploitation detection. Results obtained both for exploited and stable parcels satisfactorily demonstrate the relevance of our approach. Numéro de notice : C2021-042 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS47720.2021.9554995 Date de publication en ligne : 12/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9554995 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99413 Development and analysis of land-use/land-cover spatio-temporal metrics in urban environments: Exploring urban growth patterns and linkages to socio-economic factors / Marta Sapena Moll (2021)
Titre : Development and analysis of land-use/land-cover spatio-temporal metrics in urban environments: Exploring urban growth patterns and linkages to socio-economic factors Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Marta Sapena Moll, Auteur ; Luis Angel Ruiz Fernandez, Directeur de thèse Editeur : Valencia : Universitat politécnica de Valencia Année de publication : 2021 Importance : 268 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
PhD in Geomatics Engineering, Universidad politécnica de ValenciaLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] population urbaine
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] Rhénanie du Nord-Wesphalie (Allemagne)
[Termes IGN] utilisation du sol
[Termes IGN] ville durableRésumé : (auteur) This thesis addresses the development and analysis of new tools and methods for monitoring and characterizing urban growth using geo-data and land-use/land-cover (LULC) databases, as well as exploring their relationships with socio-economic factors, providing new evidences regarding the use of LULC data for urban characterization at different levels by means of spatial and statistical methods. First, the most common spatio-temporal metrics were compiled and implemented within a software tool, IndiFrag. Then, we present a methodology based on spatio-temporal metrics and propose a new index that quantifies the inequality of growth between population and built-up areas to analyze and compare urban growth patterns at different levels. This allowed for a differentiation of growing patterns, besides, the analysis at various levels contributed to a better understanding of such patterns. Second, we quantified the two-way relationship between the urban structure in cities and their socio-economic status by means of spatial metrics issued from a local climate zone map for 31 cities in North Rhine-Westphalia, Germany. Based on these data, we quantified their relationship with socio-economic indicators by means of multiple linear regression models, explaining a significant part of their variability. The proposed method is transferable to other datasets, levels, and regions. Third, we assessed the use of spatio-temporal metrics derived from LULC maps to identify urban growth spatial patterns. We applied LULC change models to simulate different long-term scenarios of urban growth following various spatial patterns on diverse baseline urban forms. Then, we computed spatio-temporal metrics for the simulated scenarios, selected the most explanatory by applying a discriminant analysis and classified the growth patterns using clustering methods. Finally, we identified empirical relationships between socio-economic indicators and their change over time with the spatial structure of the built and natural elements in up to 600 urban areas from 32 countries. We employed random forest regression models and the spatio-temporal metrics were able to explain substantially the variability of socio-economic variables. This confirms that spatial patterns and their change are linked to socio-economic indicators. This work contributes to a better understanding of urban growth patterns and improves knowledge about the relationships between urban spatial structure and socio-economic factors, providing new methods for monitoring and assessing urban sustainability by means of LULC databases, which could be used by researchers, urban planners and decision-makers to ensure the sustainable future of urban environments. Note de contenu : 1- Introduction
2- Hypotheses and objectives
3- Spatio-temporal analysis of LULC and population in urban areas
4- Relationships between spatial patterns of urban structure and quality of life
5- Spatio-temporal metrics for urban growth spatial pattern categorization
6- Linking spatio-temporal metrics of built-up areas to socio-economic indicators on a semi-global scale
7- ConclusionsNuméro de notice : 28308 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Geomatics Engineering : Valencia, Spain : 2021 Organisme de stage : German Aerospace Center DOI : 10.4995/Thesis/10251/158626 En ligne : https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/158626 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98112 Développement d’une méthode innovante pour l’ajustement des paramètres internes du système de gravimétrie sous-marine GraviMob / Ossama Kharbou (2021)
Titre : Développement d’une méthode innovante pour l’ajustement des paramètres internes du système de gravimétrie sous-marine GraviMob Type de document : Mémoire Auteurs : Ossama Kharbou, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2021 Importance : 76 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'ingénieur ESGT, spécialité Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique
[Termes IGN] ajustement de paramètres
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] gravimétrie en mer
[Termes IGN] gravimétrie mobile
[Termes IGN] instrument de géodésie
[Termes IGN] modèle mathématique
[Termes IGN] régression linéaireIndex. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (auteur) Le système de gravimétrie mobile GraviMob, est un système simple et innovant qui permet de mesurer les 3 composantes de l’accélération de la pesanteur, en fond de mer, en utilisant six accéléromètres capacitifs divisés en deux triades. Le traitement des mesures nécessite une connaissance de onze paramètres internes dont la détermination est essentielle pour estimer les trois composantes ou la norme de g. Les valeurs de ces paramètres varient en fonction de la température. L’ajustement de ces paramètres internes dans une enceinte climatique, a permis de tracer leur évolution, et ainsi proposer, et valider statistiquement, des modèles polynomiaux de degré 4, permettant de déterminer la valeur de chaque paramètre en fonction de la température sur une étendue de mesure de 4°C à 18°C. Note de contenu : Introduction
1- Instrumentation
2- Traitement
ConclusionNuméro de notice : 15286 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : Laboratoire Géomatique et Foncier En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/MEMOIRES-CNAM/dumas-03563094 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101470 Dynamic committee machine with fuzzy-c-means clustering for total organic carbon content prediction from wireline logs / Yang Bai in Computers & geosciences, vol 146 (January 2021)
[article]
Titre : Dynamic committee machine with fuzzy-c-means clustering for total organic carbon content prediction from wireline logs Type de document : Article/Communication Auteurs : Yang Bai, Auteur ; Maojin Tan, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 104626 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] schisteRésumé : (auteur) The total organic carbon (TOC) content is of great significance to reflect the hydrocarbon-generation potential in shale reservoirs. The well logs were always used to predict the TOC content, but some linear regression methods do not match well with complex data. The neural network method can improve prediction accuracy, but it always generates unstable prediction models. A static committee machine can reduce errors and uncertainties by combining multiple learners, but the weight of integrating learners is difficult to determine. Therefore, a dynamic committee machine with fuzzy-c-means clustering (DCMF) was proposed to predict the TOC content. Experts in the DCMF include Elman neural network, extreme learning machine, and generalized regression neural network. The fuzzy-c-means clustering algorithm was used as the gate network to perform subtasks decomposition and weights calculation based on input data. The subtasks were used to train more adaptive TOC content prediction models, and the weights were transferred to the combiner to integrate all experts’ outputs into final results. The DCMF was applied in two wells located in the Jiumenchong formation in the Qiannan depression, China. The TOC prediction results using the DCMF method are more accurate than the linear regression method, three individual intelligent algorithms, and the static committee machine. The DCMF also provides a new method for weight calculation by mining potential information of input data. Numéro de notice : A2021-019 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.cageo.2020.104626 Date de publication en ligne : 17/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.cageo.2020.104626 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96512
in Computers & geosciences > vol 146 (January 2021) . - n° 104626[article]Evaluation du stock de carbone aérien dans la végétation à partir de multiples observations satellites micro-ondes / Martin Cubaud (2021)
Titre : Evaluation du stock de carbone aérien dans la végétation à partir de multiples observations satellites micro-ondes Type de document : Mémoire Auteurs : Martin Cubaud, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 46 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Les activités de recherche du pôle Instrumentation Térahertz et Télédétection du LERMA sont centrées entre autres sur la caractérisation des surfaces grâce à la radiométrie micro-onde et millimétrique à partir de satellites. Ils ont récemment mis au point une méthode d’estimation du stock de carbone aérien (AGC) dans les forêts tropicales à partir d’observations micro-ondes passives entre 1.4 GHz et 36 GHz. Mon travail consiste à tenter d’améliorer cette méthode, en cherchant des synergies avec les micro-ondes actives et à l’étendre au reste du globe. Disposant d’une base de données d’observations satellites et des cartes de ces stocks de carbone, j’entraîne et évalue sur Matlab des réseaux de neurones à partir de ces données et compare les résultats à des cartes existantes. J’étudie également les dynamiques temporelles de l’AGC selon les différentes estimations. Les résultats obtenus confirment la capacité des fréquences étudiées à bien prédire l’AGC et l’intérêt de l’utilisation conjointe du micro-onde actif et passif. Note de contenu :
Introduction
1. Données et méthodologie
1.1 Données
1.2 Méthodes
2. Résultats spatiaux
2.1 Micro-ondes passives
2.2 Micro-ondes actives
2.3 Synergies de l’utilisation conjointe de l’actif et du passif
2.4 Discussion
3. Étude de séries temporelles
3.1 Évolution temporelle des paramètres
3.2 Évolution temporelle des prédictions
3.3 Discussion
ConclusionNuméro de notice : 26589 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Laboratoire d’Etudes du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères LERMA Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98445 Documents numériques
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Evaluation du stock de carbone aérien dans la végétation... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF PermalinkRetrieving surface soil water content using a soil texture adjusted vegetation index and unmanned aerial system images / Haibin Gu in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)PermalinkOptimizing local geoid undulation model using GPS/levelling measurements and heuristic regression approaches / Mosbeh R. Kaloop in Survey review, vol 52 n° 375 (November 2020)PermalinkAnalysis of shoreline changes in Vishakhapatnam coastal tract of Andhra Pradesh, India: an application of digital shoreline analysis system (DSAS) / Mirza Razi Imam Baig in Annals of GIS, vol 26 n° 4 (October 2020)PermalinkSemi-automatic building extraction from WorldView-2 imagery using taguchi optimization / Hasan Tonbul in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 9 (September 2020)PermalinkPredicting biomass dynamics at the national extent from digital aerial photogrammetry / Bronwyn Price in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 90 (August 2020)PermalinkRoles of horizontal and vertical tree canopy structure in mitigating daytime and nighttime urban heat island effects / Jike Chen in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 89 (July 2020)PermalinkCoastline change modelling induced by climate change using geospatial techniques in Togo (West Africa) / Yawo Konko in Advances in Remote Sensing, vol 9 n° 2 (June 2020)PermalinkEstimating spatio-temporal air temperature in London (UK) using machine learning and earth observation satellite data / Rochelle Schneider dos Santos in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 88 (June 2020)PermalinkMapping forest age using National Forest Inventory, airborne laser scanning, and Sentinel-2 data / Johannes Schumacher in Forest ecosystems, vol 7 (2020)Permalink