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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > série temporelle
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Hourly rainfall forecast model using supervised learning algorithm / Qingzhi Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Hourly rainfall forecast model using supervised learning algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Qingzhi Zhao, Auteur ; Yang Liu, Auteur ; Wanqiang Yao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 4100509 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] autocorrélation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] heure
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle météorologique
[Termes IGN] précipitation
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] station GNSS
[Termes IGN] Taïwan
[Termes IGN] vapeur d'eauRésumé : (auteur) Previous studies on short-term rainfall forecast using precipitable water vapor (PWV) and meteorological parameters mainly focus on rain occurrence, while the rainfall forecast is rarely investigated. Therefore, an hourly rainfall forecast (HRF) model based on a supervised learning algorithm is proposed in this study to predict rainfall with high accuracy and time resolution. Hourly PWV derived from Global Navigation Satellite System (GNSS) and temperature data are used as input parameters of the HRF model, and a support vector machine is introduced to train the proposed model. In addition, this model also considers the time autocorrelation of rainfall in the previous epoch. Hourly PWV data of 21 GNSS stations and collocated meteorological parameters (temperature and rainfall) for five years in Taiwan Province are selected to validate the proposed model. Internal and external validation experiments have been performed under the cases of slight, moderate, and heavy rainfall. Average root-mean-square error (RMSE) and relative RMSE of the proposed HRF model are 1.36/1.39 mm/h and 1.00/0.67, respectively. In addition, the proposed HRF model is compared with the similar works in previous studies. Compared results reveal the satisfactory performance and superiority of the proposed HRF model in terms of time resolution and forecast accuracy. Numéro de notice : A2022-024 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2021.3054582 Date de publication en ligne : 09/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2021.3054582 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99253
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 60 n° 1 (January 2022) . - n° 4100509[article]Learning spatio-temporal representations of satellite time series for large-scale crop mapping / Vivien Sainte Fare Garnot (2022)
Titre : Learning spatio-temporal representations of satellite time series for large-scale crop mapping Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Clément Mallet , Directeur de thèse ; Nesrine Chehata , Directeur de thèse ; Loïc Landrieu , Encadrant Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l’Université Gustave Eiffel, École doctorale n° 532, Mathématiques, Science, et Technologie de l’Information et de la Communication (MSTIC), Spécialité de doctorat : Signal, Image, et AutomatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] série temporelleMots-clés libres : segmentation panotique mécanisme d'auto-attention encodage spatio-temporel Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’analyse et le suivi de l’activité agricole d’un territoire nécessitent la production de cartes agricoles précises. Ces cartes identifient les bordures de chaque parcelle ainsi que le type de culture. Ces informations sont précieuses pour une variété d’acteurs et ont des applications allant de la prévision de la production alimentaire à l’allocation de subventions ou à la gestion environnementale. Alors que les premières cartes agricoles nécessitaient un travail de terrain fastidieux, l’essor de l’analyse automatisée des données de télédétection a ouvert la voie à des cartographies à grande échelle. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la cartographie agricole à partir de séries temporelles d’images satellites multispectrales. Dans la plupart des travaux de la dernière décennie, ce problème est abordé à l’aide de modèles d’apprentissage automatique entraînés sur des descripteurs conçus par des experts. Cependant, dans la littérature de vision par ordinateur (VO) et du traitement automatique de la langue (TAL), l’entrainement de modèles d’apprentissage profond à apprendre des représentations à partir des données brutes a constitué un changement de paradigme menant à des performances sans précédent sur une variété de problèmes. De même, l’application de ces modèles d’apprentissage profond aux données de télédétection a considérablement amélioré l’état de l’art pour la cartographie agricole ainsi que d’autres tâches de télédétection. Dans cette thèse, nous soutenons que les méthodes actuelles issues des littérature VO et TAL ignorent certaines des spécificités des données de télédétection et ne devraient pas être appliquées directement. Au contraire, nous prônons le développement de méthodes adaptées, exploitant les structures spatiales, spectrales et temporelles spécifiques des séries temporelles d’images satellites. Nous caractérisons la cartographie agricole successivement comme une classification à la parcelle, une segmentation sémantique et une segmentation panoptique. Pour chacune de ces tâches, nous développons une nouvelle architecture d’apprentissage profond adaptée aux particularités de la tâche et inspirée des avancées récentes de l’apprentissage profond. Nous montrons que nos méthodes établissent un nouvel état de l’art tout en étant plus efficaces que les approches concurrentes. Plus précisément, nous présentons (i) le Pixel-Set Encoder, un encodeur spatial efficace, (ii) le Temporal Attention Encoder (TAE), un encodeur temporel utilisant la self-attention, (iii) le U-net avec TAE, une variation du TAE pour les problèmes de segmentation, et (iv) Parcel-as-Point, un module de segmentation d’instance conçu pour la segmentation panoptique des parcelles. Nous étudions également comment exploiter des séries temporelles multimodales combinant des informations optiques et radar. Nous améliorons ainsi les performances de nos modèles ainsi que leur robustesse aux nuages. Enfin, nous considérons l’arbre hiérarchique qui décrit les relations sémantiques entre les types de culture. Nous présentons une méthode pour inclure cette structure dans le processus d’apprentissage. Sur la classification des cultures ainsi que d’autres problèmes de classification, notre méthode réduit le taux d’erreurs entre les classes sémantiquement éloignées. En plus de ces méthodes, nous introduisons PASTIS, le premier jeu de données en accès libre de séries temporelles d’images satellites multimodales avec des annotations panoptiques de parcelles agricoles. Nous espérons que ce jeu de données, ainsi que les résultats prometteurs présentés dans cette thèse encourageront d’autres travaux de recherche et aideront à produire des cartes agricoles toujours plus précises. Note de contenu : 0- Introduction
1- Spatial and temporal encoding for parcel-based classification
2- Pixel-based segmentation methods
3- Leveraging multiple modalities
4- Leveraging the class hierarchy
5- ConclusionNuméro de notice : 17694 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Signal, Image, et Automatique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 13/01/2022 En ligne : https://hal.science/tel-03524429v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99366
Titre : Metalearning : Applications to automated machine learning and data mining Type de document : Monographie Auteurs : Pavel Brazdil, Auteur ; Jan N. van Rijn, Auteur ; Carlos Soares, Auteur ; Joaquin Vanschoren, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2022 Importance : 346 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-67024-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] science des données
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (éditeur) This open access book as one of the fastest-growing areas of research in machine learning, metalearning studies principled methods to obtain efficient models and solutions by adapting machine learning and data mining processes. This adaptation usually exploits information from past experience on other tasks and the adaptive processes can involve machine learning approaches. As a related area to metalearning and a hot topic currently, automated machine learning (AutoML) is concerned with automating the machine learning processes. Metalearning and AutoML can help AI learn to control the application of different learning methods and acquire new solutions faster without unnecessary interventions from the user. This book offers a comprehensive and thorough introduction to almost all aspects of metalearning and AutoML, covering the basic concepts and architecture, evaluation, datasets, hyperparameter optimization, ensembles and workflows, and also how this knowledge can be used to select, combine, compose, adapt and configure both algorithms and models to yield faster and better solutions to data mining and data science problems. It can thus help developers to develop systems that can improve themselves through experience. This book is a substantial update of the first edition published in 2009. It includes 18 chapters, more than twice as much as the previous version. This enabled the authors to cover the most relevant topics in more depth and incorporate the overview of recent research in the respective area. The book will be of interest to researchers and graduate students in the areas of machine learning, data mining, data science and artificial intelligence. ; Metalearning is the study of principled methods that exploit metaknowledge to obtain efficient models and solutions by adapting machine learning and data mining processes. While the variety of machine learning and data mining techniques now available can, in principle, provide good model solutions, a methodology is still needed to guide the search for the most appropriate model in an efficient way. Metalearning provides one such methodology that allows systems to become more effective through experience. This book discusses several approaches to obtaining knowledge concerning the performance of machine learning and data mining algorithms. It shows how this knowledge can be reused to select, combine, compose and adapt both algorithms and models to yield faster, more effective solutions to data mining problems. It can thus help developers improve their algorithms and also develop learning systems that can improve themselves. The book will be of interest to researchers and graduate students in the areas of machine learning, data mining and artificial intelligence. Note de contenu : 1- Basic concepts and architecture
2- Advanced techniques and methods
3- Organizing and Exploiting MetadataNuméro de notice : 28698 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Monographie DOI : 10.1007/978-3-030-67024-5 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-030-67024-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100469 A method for precisely predicting satellite clock bias based on robust fitting of ARMA models / Guochao Zhang in GPS solutions, vol 26 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : A method for precisely predicting satellite clock bias based on robust fitting of ARMA models Type de document : Article/Communication Auteurs : Guochao Zhang, Auteur ; Songhui Han, Auteur ; Jun Ye, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 3 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] décalage d'horloge
[Termes IGN] erreur systématique interfréquence d'horloge
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] international GPS service for geodynamics
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] statistique mathématique
[Termes IGN] valeur aberranteRésumé : (auteur) The precise satellite clock bias prediction is critical in improving the positioning, navigation and timing (PNT) service capabilities of the global navigation satellite system (GNSS). Due to the influence of satellite signal path and the observation environment, the satellite clock bias data usually contain outliers that heavily affect the accuracy of satellite clock bias prediction. Based on the time series ARMA model and Bayes statistical theory, we propose a method to precisely predict satellite clock bias and detect outliers in the historical sequence of satellite clock bias. At first, considering the effects of an additive outlier (AO) and innovative outlier (IO), a labeling model for robustly fitting the time series ARMA model and detecting AOs and IOs simultaneously is constructed based on the labeling method of classification variables. Second, the Bayes method for robustly fitting time series ARMA model is proposed based on the Bayes statistical theory. Furthermore, it develops an algorithm to precisely predict satellite clock bias using the Bayes method for robustly fitting the time series ARMA model mentioned above. Finally, in order to illustrate the performance of the method for precisely predicting satellite clock bias that we presented, three examples are designed based on the real GPS data come from the IGS official website, and the prediction results of the method are compared with that of original ARMA model (oARMA), quadratic polynomial model (QP) and gray model (GM). It is found that the method can precisely predict the satellite clock bias as well as accurately detect the outliers in the historical sequence. Numéro de notice : A2022-002 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10291-021-01182-3 Date de publication en ligne : 20/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10291-021-01182-3 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98827
in GPS solutions > vol 26 n° 1 (January 2022) . - n° 3[article]Monitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series / Anatol Garioud (2022)
Titre : Monitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series Titre original : Suivi de la dynamique des prairies permanentes par analyse des séries temporelles multi-modales Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Clément Mallet , Directeur de thèse ; Silvia Valero, Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Importance : 194 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée et soutenue en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université Gustave Eiffel, Spécialité Sciences et Technologies de l'Information GéographiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] données auxiliaires
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Mâcon
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] seuillage d'image
[Termes IGN] superpixel
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] ToulouseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) The vast grassland surfaces as well as the growing recognition of the ecosystem services thez provide have revealed urgent needs for their conservation and sutainable management. Despite the acknowledged importance of grassland management practices, there are currently no large-scale efforts reporting on their frequency and nature. Satellite remote sensing time series appear to be a suitable tool for efficient grassland monitoring and allow synoptic and regular analysis. The research conducted in this PhD aims to develop methods for the detection of grassland management practices from complementary optical and SAR multivariate time series. Advances in deep learning are employed to regress multivariate SAR time series and contextual knowledge towards optical NDVI. Resulting gap-free time series are used to efficiently explore methods aiming to detect vegetation status changes related to management practices on grasslands. Note de contenu : INTRODUCTION
1. Grasslands and remote sensing: context, diversity and challenges
1.1 Definition, extent and importance of grasslands
1.2 Earth observation from space: principles and applications over grasslands
1.3 Problem statement and objectives
1.4 Outline of the manuscript
2. Study areas and datasets
2.1 Study areas
2.2 Satellite data
2.3 Reference and ancillary datasets
2.4 Feature derived from sentinel images for grassland monitoring
2.5 Description of the feature engineering steps
2.6 Exploring the relationships between derived satellite features
2.7 Concluding remarks
HIGH-TEMPORAL SAMPLED TIME-SERIES
3. Sentinels regression for vegetation monitoring
3.1 Monitoring vegetation through optical-SAR synergy
3.2 Retrieving missing data in optical time series
3.3 SenRVM: a deep learning-based regression framework
3.4 Concluding remarks
4. Outcomes of the SenRVM approach
4.1 Experimental design for training and evaluating SenRVM models
4.2 Assessment of SenRVM predictions
4.3 Empirical analysis of the SenRVM results
4.4 Generalization capabilities of single-class grassland SenRVM models
4.5 Further post-processing of SenRVM results
4.6 Concluding remarks
MONITORING GRASSLANDS
5. Detecting and quantifying grassland management practices
5.1 Challenges and related work
5.2 The proposed methodology
5.3 Description of validation data
5.4 Experimental setup
5.5 Assessment of the proposed method
5.6 Potential outcomes
5.7 Concluding remarks
GENERAL CONCLUSION
6. Conclusion and perspectives
6.1 Summary
6.2 PerspectivesNuméro de notice : 26831 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences et Technologies de l'Information Géographique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03843683 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100728 Réservation
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