Descripteur
Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > série temporelle
série temporelleSynonyme(s)série chronologique série chroniqueVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (406)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
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 Benchmarking of convolutional neural network approaches for vegetation land cover mapping / Benjamin Carpentier (2021)
Titre : Benchmarking of convolutional neural network approaches for vegetation land cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Benjamin Carpentier, Auteur ; Antoine Masse , Auteur ; Emeric Lavergne, Auteur ; C. Sannier, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2-2021 Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 2 Importance : pp 915 - 922 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) Satellite Image Time Series (SITS) are becoming available at high spatial, spectral and temporal resolutions across the globe by the latest remote sensing sensors. These series of images can be highly valuable when exploited by classification systems to produce frequently updated and accurate land cover maps. The richness of spectral, spatial and temporal features in SITS is a promising source of data for developing better classification algorithms. However, machine learning methods such as Random Forests (RF), despite their fruitful application to SITS to produce land cover maps, are structurally unable to properly handle intertwined spatial, spectral and temporal dynamics without breaking the structure of the data. Therefore, the present work proposes a comparative study of various deep learning algorithms from the Convolutional Neural Network (CNN) family and evaluate their performance on SITS classification. They are compared to the processing chain coined iota2, developed by the CESBIO and based on a RF model. Experiments are carried out in an operational context using with sparse annotations from 290 labeled polygons. Less than 80 000 pixel time series belonging to 8 land cover classes from a year of Sentinel-2 monthly syntheses are used. Results show on a test set of 131 polygons that CNNs using 3D convolutions in space and time are more accurate than 1D temporal, stacked 2D and RF approaches. Best-performing models are CNNs using spatio-temporal features, namely 3D-CNN, 2D-CNN and SpatioTempCNN, a two-stream model using both 1D and 3D convolutions. Numéro de notice : C2021-017 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-915-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-915-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98069 Characteristics of seasonal variations and noises of the daily double-difference and PPP solutions / Kamil Maciuk in Journal of applied geodesy, vol 15 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Characteristics of seasonal variations and noises of the daily double-difference and PPP solutions Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamil Maciuk, Auteur ; Inese Vārna, Auteur ; Chang Xu, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 61 - 73 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] bruit rose
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] double différence
[Termes IGN] Lettonie
[Termes IGN] positionnement ponctuel précis
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] station de référence
[Termes IGN] variance de Hadamard
[Termes IGN] variation saisonnière
[Termes IGN] vitesse
[Vedettes matières IGN] Traitement de données GNSSRésumé : (auteur) Long term GNSS observations provided by networks of the continuously operating reference stations (CORS) allow for determination of the global and local tectonic plate movements and seasonal variations. In recent years, PPP (Precise Point Positioning) technique has become increasingly popular and most likely in the future will replace relative positioning with CORS stations. In this paper, we discuss the difference of the velocity and seasonal component estimates of 25 Latvian CORS stations on the basis of daily PPP solutions from the Nevada Geodetic Laboratory and double-difference solutions from the Institute of Geodesy and Geoinformatics of the University of Latvia. Time series of each coordinate component for 9-year time period were determined by the usage of the Tsview software and seasonal existence of linear, annual, semi-annual factors and their uncertainties were determined. Breaks (e. g., antenna and receiver changes) were also taken into account. We then assessed the noise characteristics of these time series with the use of overlapping Hadamard variance (OHVAR). The result shows that OHVAR is computationally cheap, and the dominating power-law noise, including flicker and random walk. However Hadamard deviation of the PPP and double-difference solutions scatters differently for a whole year averaging time due to the different GNSS data strategies. Numéro de notice : A2021-045 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1515/jag-2020-0042 Date de publication en ligne : 08/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1515/jag-2020-0042 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96772
in Journal of applied geodesy > vol 15 n° 1 (January 2021) . - pp 61 - 73[article]
Titre : Climate variability and change in the 21th Century Type de document : Monographie Auteurs : Stefanos Stefanidis, Éditeur scientifique ; Konstantia Tolika, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 384 p. Format : 15 x 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0109-3 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] Caucase
[Termes IGN] chaleur
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] climatologie
[Termes IGN] Côte d'Ivoire
[Termes IGN] cultures irriguées
[Termes IGN] gestion de l'eau
[Termes IGN] Guinée
[Termes IGN] image NPP-VIIRS
[Termes IGN] image Sentinel-OLCI
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] incendie
[Termes IGN] modèle hydrographique
[Termes IGN] précipitation
[Termes IGN] ressources en eau
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) Water resources management should be assessed under climate change conditions, as historic data cannot replicate future climatic conditions. - Climate change impacts on water resources are bound to affect all water uses, i.e., irrigated agriculture, domestic and industrial water supply, hydropower generation, and environmental flow (of streams and rivers) and water level (of lakes). - Bottom-up approaches, i.e., the forcing of hydrologic simulation models with climate change models’ outputs, are the most common engineering practices and considered as climate-resilient water management approaches. - Hydrologic simulations forced by climate change scenarios derived from regional climate models (RCMs) can provide accurate assessments of the future water regime at basin scales. - Irrigated agriculture requires special attention as it is the principal water consumer and alterations of both precipitation and temperature patterns will directly affect agriculture yields and incomes. - Integrated water resources management (IWRM) requires multidisciplinary and interdisciplinary approaches, with climate change to be an emerging cornerstone in the IWRM concept. Note de contenu : 1- Study on temporal variations of surface temperature and rainfall at Conakry Airport, Guinea: 1960–2016
2- Ushering in the new era of radiometric intercomparison of multispectral sensors with precision SNO analysis
3- The 10-year return levels of maximum wind speeds under frozen and unfrozen soil forest conditions in Finland
4- Characterization of meteorological droughts occurrences in Côte d’Ivoire: Case of the Sassandra watershed
5- Constraints to vegetation growth reduced by region-specific changes in seasonal climate
6- Influence of bias correction methods on simulated Köppen−Geiger climate zones in Europe
7- Analysis of climate change in the Caucasus region: End of the 20th–beginning of the 21st century
8- Assessing heat waves over Greece using the Excess Heat Factor (EHF)
9- Statistical analysis of recent and future rainfall and temperature variability in the Mono River watershed (Benin, Togo)
10- Multi-model forecasts of very-large fire occurences during the end of the 21st Century
11- Objective definition of climatologically homogeneous areas in the Southern Balkans based on the ERA5 data set
12- Time series analysis of MODIS-derived NDVI for the Hluhluwe-Imfolozi Park, South Africa: Impact of recent intense drought
13- Selecting and downscaling a set of climate models for projecting climatic change for impact assessment in the upper indus basin (UIB)
14- Estimating the impact of artificially injected stratospheric aerosols on the global mean surface temperature in the 21th Century
15- A proposal to evaluate drought characteristics using multiple climate models for multiple timescales
16- Spatial and temporal rainfall variability over the mountainous central Pindus (Greece)
17- Intercomparison of univariate and joint bias correction methods in changing climate from a hydrological perspective
18- Projected changes in precipitation, temperature, and drought across California’s hydrologic regions in the 21st CenturyNuméro de notice : 28454 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0109-3 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0109-3 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99023 Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles : Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection / Baptiste Lafabregue (2021)
Titre : Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles : Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Baptiste Lafabregue, Auteur ; Germain Forestier, Directeur de thèse ; Pierre Gançarski, Directeur de thèse Editeur : Mulhouse : Université de Haute Alsace Année de publication : 2021 Importance : 167 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Haute-Alsace, Discipline InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] apprentissage non-dirigé
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Depuis quelques années, les satellites réalisent des captures d'images de la Terre avec une haute fréquence de revisite et une haute disponibilité, qu'on peut représenter sous forme de séries temporelles. Cela permet d'effectuer une observation continue de la Terre avec des applications dans le suivi agricole, la gestion de catastrophes naturelles, etc. Cependant, ce phénomène ne se limite pas au domaine de la télédétection. On peut en effet observer une croissance similaire dans de nombreux domaines, tel que la médecine ou la finance. Or, dans tous ces domaines, l'analyse de ces données fait face aux mêmes problématiques. Une grande quantité de données n'est pas toujours accompagnée d'un étiquetage suffisant, ce qui empêche généralement une bonne application des méthodes supervisées. En effet, l'étiquetage reste une tâche très chronophage et complexe, car nécessitant une expertise sur les données analysées. A l'opposé, les méthodes non supervisées ne nécessitent pas de connaissances de l'expert mais donnent parfois des résultats médiocres. Dans ce contexte, le clustering sous contraintes est une alternative qui offre un bon compromis en termes d'investissement pour l'expert. Toutefois, les méthodes de clustering sous contraintes sont sujettes à des limitations importantes. Nous montrons dans cette thèse que deux facteurs limites fortement l'impact des contraintes, la consistance, qui est la quantité d'information dans l'ensemble des contraintes que l'algorithme peut déterminer par ses propres biais, et la cohérence, qui est le degré d'accord entre les contraintes elles-mêmes. Afin de répondre au problème de consistance, nous proposons une nouvelle méthode, I-SAMARAH, basée sur le clustering collaboratif et l'intégration des contraintes de manière incrémentale. Cependant, nous montrons également que le problème de cohérence reste important que nous proposons d'aborder de manière plus prospective avec des méthodes basées sur l'apprentissage profond. Note de contenu : Introduction
1- Contexte
2- Guider le clustering avec des contraintes
3- Analyse de séries temporelles en télédétection
4- Apprentissage de représentation contraint
5- Apprentissage profond non-supervisé et séries temporelles
ConclusionNuméro de notice : 15276 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Haute Alsace : 2021 Organisme de stage : IRIMAS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03630122 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101099 Copula-based modeling of dependence structure in geodesy and GNSS applications: case study for zenith tropospheric delay in complex terrain / Roya Mousavian in GPS solutions, vol 25 n° 1 (January 2021)PermalinkPermalinkDeep learning for wildfire progression monitoring using SAR and optical satellite image time series / Puzhao Zhang (2021)PermalinkEnsemble learning methods on the space of covariance matrices : application to remote sensing scene and multivariate time series classification / Sara Akodad (2021)PermalinkEstimation et cartographie d’attributs forestiers haute résolution : Le potentiel des approches multisource / Cédric Vega (2021)PermalinkEvaluation of Sentinel-1 & 2 time series for the identification and characterization of ecological continuities, from wooded to crop-dominated landscapes / Audrey Mercier (2021)PermalinkEvaluation du stock de carbone aérien dans la végétation à partir de multiples observations satellites micro-ondes / Martin Cubaud (2021)PermalinkFrom local to global: A transfer learning-based approach for mapping poplar plantations at national scale using Sentinel-2 / Yousra Hamrouni in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)PermalinkPermalinkA hybrid approach for recovering high-resolution temporal gravity fields from satellite laser ranging / Anno Löcher in Journal of geodesy, vol 95 n° 1 (January 2021)Permalink