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Quantification probabiliste des taux de déformation crustale par inversion bayésienne de données GPS / Colin Pagani (2021)
Titre : Quantification probabiliste des taux de déformation crustale par inversion bayésienne de données GPS Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Colin Pagani, Auteur ; Thomas Bodin, Directeur de thèse ; Cécile Lasserre, Directeur de thèse ; Marianne Metois, Directeur de thèse Editeur : Lyon : Université de Lyon 1 Claude Bernard Année de publication : 2021 Importance : 182 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université de Lyon opérée au sein de l'Université Claude Bernard Lyon 1, spécialité Géophysique, Discipline Sciences de la TerreLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] champ de vitesse
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] données polarimétriques
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] faille géologique
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] inversion
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] tectonique des plaques
[Termes IGN] tenseurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Au cours du cycle sismique, la déformation accumulée par la lithosphère terrestre peut être relâchée de manière anélastique lors de séismes provoquant de nombreuses pertes humaines et matérielles. L’analyse du risque sismique passe par l’étude de cette déformation lors des différentes étapes du cycle sismique. En particulier, l’étude géodésique du déplacement de la surface terrestre permet de comprendre et de localiser l’accumulation de la déformation élastique lors des phases intersismiques. Avec l’expansion des réseaux GNSS, il est devenu possible d’obtenir le tenseur du taux de déformation à partir des vitesses de déplacement surfacique dans le but d’étudier et de contraindre la déformation crustale. Or, calculer une surface continue de gradient de déformation à partir de données GNSS discrètes consiste en un problème inverse dont la solution est fortement non-unique. De ce fait, de nombreuses méthodes aux caractéristiques diverses ont vu le jour au cours des dernières décennies, chacune comportant ses avantages et ses inconvénients propres. Cependant, certaines limitations des schémas d’inversion direct employés jusqu’alors persistent et compromettent la fiabilité des résultats. En particulier, la nécessité d’employer des paramètres ad hoc définis par l’opérateur tel qu’un paramètre de lissage, la sensibilité à la géométrie du réseau GNSS et la difficulté à déterminer de manière robuste les incertitudes associées aux résultats, pourtant nécessaires à l’intégration des cartes de déformation dans les méthodes d’analyse du risque sismique. Afin de pallier ces lacunes dans les modèles existants, nous développons une nouvelle méthode bayésienne transdimensionnelle permettant d’inverser des données GNSS discrètes afin d’obtenir le champ 2D continu de vitesse, son gradient et le tenseur de déformation associés. Le champ de vitesse est décrit par une paramétrisation reposant sur la triangulation de Delaunay, et la distribution a posteriori est échantillonnée grâce à un algorithme de Metropolis-Hasting à saut réversible, qui appartient à la classe des McMC. Cet algorithme dispose d’un maillage adaptatif qui prend en compte les hétérogénéités spatiale, de vitesse et de niveau de bruit présentes dans les données. Contrairement aux méthodes d’inversion classiques qui proposent un modèle unique, la solution est une fonction de distribution de probabilité complète pour chaque composante du champ de vitesse de déformation. Des tests synthétiques permettent de comparer l’approche proposée à un schéma d'interpolation en spline bicubique standard. Cette méthode s’avère plus résistante à la présence d’outliers dans les données ainsi qu’à une répartition spatialement hétérogène de celles-ci, tout en fournissant des incertitudes associées aux vitesses et aux taux de déformation récupérés. Elle est ensuite appliquée au sud-ouest des États-Unis, une région fortement étudiée et surveillée, ce qui permet d’obtenir les taux de déformation probabilistes le long des principaux systèmes de failles, y compris celui de San Andreas, à partir de l'inversion des vitesses intersismiques GNSS. Les caractéristiques de plusieurs points clefs de cette région sont représentées grâce à l’exploitation des fonctions de distribution de probabilité a posteriori des différents paramètres inversés. Les limitations actuelles ainsi que les différentes perspectives d’amélioration de cette méthode sont discutées en conclusion de cette thèse. Note de contenu : Introduction générale
1- Méthode : inversion bayésienne du tenseur de déformation
2- Application à des données GNSS synthétiques et au sud-ouest des États-Unis
3- Discussions et perspectives
Conclusion généraleNuméro de notice : 15193 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géophysique : Lyon 1 : 2021 Organisme de stage : Laboratoire LGL DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03640544v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100631 Climate sensitive single tree growth modeling using a hierarchical Bayes approach and integrated nested Laplace approximations (INLA) for a distributed lag model / Arne Nothdurft in Forest ecology and management, vol 478 ([15/12/2020])
[article]
Titre : Climate sensitive single tree growth modeling using a hierarchical Bayes approach and integrated nested Laplace approximations (INLA) for a distributed lag model Type de document : Article/Communication Auteurs : Arne Nothdurft, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 14 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] approche hiérarchique
[Termes IGN] Autriche
[Termes IGN] bioclimatologie
[Termes IGN] croissance des arbres
[Termes IGN] dendrochronologie
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] Fagus sylvatica
[Termes IGN] intégrale de Laplace
[Termes IGN] Larix decidua
[Termes IGN] modèle de croissance végétale
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] peuplement mélangé
[Termes IGN] Picea abies
[Termes IGN] Pinus sylvestris
[Termes IGN] Quercus sessiliflora
[Termes IGN] série temporelle
[Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatiqueRésumé : (auteur) A novel methodological framework is presented for climate-sensitive modeling of annual radial stem increments using tree-ring width time series. The approach is based on a hierarchical Bayes model together with a distributed time lag model that take into account the effects of a series of monthly temperature and precipitation values, as well as their interactions. By using a set of random walk priors, the hierarchical Bayes model allows both the detrending of the individual time series and the regression modeling to be performed simultaneously in a single model step. The approach was applied to comprehensive tree-ring width data from Austria collected on sample plots arranged in triplets representing different mixture types. Bayesian predictions revealed that European larch (Larix decidua Mill.), Norway spruce (Picea abies (L.) H. Karst.), and Scots pine (Pinus sylvestris L.) show positive climate-related growth trends throughout higher elevation sites in Tyrol, and these trends remain unchanged under a mixed-stand scenario. At the lower Austrian sites, Norway spruce was found to show a severely negative growth trend under both the pure- and mixed-stand scenario. The increment rates of European beech (Fagus sylvatica L.) were found to have a negative climate-related trend in pure stands, and the trend diminished through an admixture of spruce or larch. The trends of European larch and sessile oak (Quercus petraea (Matt.) Liebl.) showed stationary behavior, irrespective of the mixture scenario. Scots pine data showed a positive trend at the lower elevation sites under both the pure- and mixed-stand scenario. These findings indicate that species mixing does not lower the climate-related increment fluctuations of beech, oak, pine, and spruce at lower elevation sites. Numéro de notice : A2020-625 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1016/j.foreco.2020.118497 Date de publication en ligne : 07/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118497 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96025
in Forest ecology and management > vol 478 [15/12/2020] . - 14 p.[article]Bayesian-deep-learning estimation of earthquake location from single-station observations / S. Mostafa Mousavi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)
[article]
Titre : Bayesian-deep-learning estimation of earthquake location from single-station observations Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Mostafa Mousavi, Auteur ; Gregory C. Beroza, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 8211 - 8224 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection du signal
[Termes IGN] épicentre
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] onde sismique
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] station d'observation
[Termes IGN] surveillance géologique
[Termes IGN] temps de propagationRésumé : (auteur) We present a deep-learning method for a single-station earthquake location, which we approach as a regression problem using two separate Bayesian neural networks. We use a multitask temporal convolutional neural network to learn epicentral distance and P travel time from 1-min seismograms. The network estimates epicentral distance and P travel time with mean errors of 0.23 km and 0.03 s and standard deviations of 5.42 km and 0.66 s, respectively, along with their epistemic and aleatory uncertainties. We design a separate multi-input network using standard convolutional layers to estimate the back-azimuth angle and its epistemic uncertainty. This network estimates the direction from which seismic waves arrive at the station with a mean error of 1°. Using this information, we estimate the epicenter, origin time, and depth along with their confidence intervals. We use a global data set of earthquake signals recorded within 1° (~112 km) from the event to build the model and demonstrate its performance. Our model can predict epicenter, origin time, and depth with mean errors of 7.3 km, 0.4 s, and 6.7 km, respectively, at different locations around the world. Our approach can be used for fast earthquake source characterization with a limited number of observations and also for estimating the location of earthquakes that are sparsely recorded—either because they are small or because stations are widely separated. Numéro de notice : A2020-684 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2988770 Date de publication en ligne : 06/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2988770 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96209
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 11 (November 2020) . - pp 8211 - 8224[article]Bayesian transfer learning for object detection in optical remote sensing images / Changsheng Zhou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)
[article]
Titre : Bayesian transfer learning for object detection in optical remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : Changsheng Zhou, Auteur ; Jiangshe Zhang, Auteur ; Junmin Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 7705 - 7719 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] distribution de Fisher
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] théorème de BayesRésumé : (auteur) In the literature of object detection in optical remote sensing images, a popular pipeline is first modifying an off-the-shelf deep neural network, then initializing the modified network by pretrained weights on a source data set, and finally fine-tuning the network on a target data set. The procedure works well in practice but might not make full use of underlying knowledge implied by pretrained weights. In this article, we propose a novel method, referred to as Fisher regularization, for efficient knowledge transferring. Based on Bayes’ theorem, the method stores underlying knowledge into a Fisher information matrix and fine-tunes parameters based on the knowledge. The proposed method would not introduce extra parameters and is less sensitive to hyperparameters than classical weight decay. Experiments on NWPUVHR-10 and DOTA data sets show that the proposed method is effective and works well with different object detectors. Numéro de notice : A2020-679 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2983201 Date de publication en ligne : 14/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2983201 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96182
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 11 (November 2020) . - pp 7705 - 7719[article]A fractal projection and Markovian segmentation-based approach for multimodal change detection / Max Mignotte in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)
[article]
Titre : A fractal projection and Markovian segmentation-based approach for multimodal change detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Max Mignotte, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 8046 - 8058 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] décomposition d'image
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] géométrie fractale
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] projection
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (auteur) Change detection in heterogeneous bitemporal satellite images has become an emerging, important, and challenging research topic in remote sensing for rapid damage assessment. In this article, we explore a new parametric mapping strategy based on a modified geometric fractal decomposition and a contractive mapping approach allowing us to project the before image on any after imaging modality type. This projection exploits the fact that any satellite image data can be approximatively encoded in terms of spatial self-similarities at different scales and this property remains quite invariant to a given imaging modality type. Once the projection is performed and that a pixelwise difference map between the two images (presented in the same imaging modality) is then binarized in the unsupervised Bayesian framework. At this stage, we will test several parameter estimation procedures combined with several segmentation strategies based on different Bayesian cost functions. The experiments for change detection, with real images showing different multimodalities and changed events, indicate that this new fractal-based projection method, which is entirely based on a series of structural and spatial information, is an interesting alternative to classical regression-based projection methods (based only on luminance transformation). Besides, the experiments also show that the difference map, resulting in this novel projection strategy, is also particularly amenable for an unsupervised Markovian binarization approach. Numéro de notice : A2020-682 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2986239 Date de publication en ligne : 30/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2986239 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96207
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 11 (November 2020) . - pp 8046 - 8058[article]Multiview automatic target recognition for infrared imagery using collaborative sparse priors / Xuelu Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 10 (October 2020)PermalinkUse of Bayesian modeling to determine the effects of meteorological conditions, prescribed burn season, and tree characteristics on litterfall of pinus nigra and pinus pinaster stands / Juncal Espinosa in Forests, vol 11 n° 9 (September 2020)PermalinkCyclists' exposure to air pollution and noise in Mexico City : contribution of real-time traffic density indicators integrated into GIS / Philippe Apparicio in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 3-4 (juillet - décembre 2020)PermalinkSpatiotemporally Varying Coefficients (STVC) model: a Bayesian local regression to detect spatial and temporal nonstationarity in variables relationships / Chao Song in Annals of GIS, vol 26 n° 3 (July 2020)PermalinkPermalinkAsymptotically exact data augmentation : models and Monte Carlo sampling with applications to Bayesian inference / Maxime Vono (2020)PermalinkPermalinkCamera orientation, calibration and inverse perspective with uncertainties: a Bayesian method applied to area estimation from diverse photographs / Grégoire Guillet in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)PermalinkSentinel-2 sharpening using a reduced-rank method / Magnus Orn Ulfarsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkGenetic diversity and structure of Silver fir (Abies alba Mill.) at the south-eastern limit of its distribution range / Maria Teodosiu in Annals of forest research, vol 62 n° 2 (June - December 2019)PermalinkBayesian calibration of a carbon balance model PREBAS using data from permanent growth experiments and national forest inventory / Francesco Minunno in Forest ecology and management, vol 440 (15 May 2019)PermalinkBayesian iterative reconstruction methods for 3D X-ray Computed Tomography / Camille Chapdelaine (2019)PermalinkPermalinkExploitation de séries temporelles d'images multi-sources pour la cartographie des surfaces en eau / Filsa Bioresita (2019)PermalinkFostering the use of methods for geosimulation models sensitivity analysis and validation / Romain Reuillon (2019)PermalinkImproving the reliability of landslide susceptibility mapping through spatial uncertainty analysis: a case study of Al Hoceima, Northern Morocco / Hassane Rahali in Geocarto international, vol 34 n° 1 ([01/01/2019])PermalinkSimultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography / Thibaud Toullier (2019)PermalinkPermalinkBayesian statistics and Monte Carlo methods / Karl Rudolf Koch in Journal of geodetic science, vol 8 n° 1 (January 2018)PermalinkAmélioration de la vitesse et de la qualité d'image du rendu basé image / Rodrigo Ortiz Cayón (2017)Permalink