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Assessing the performance of linear feature models : An approach to computational inference / Eufenio Y. Arima in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 9 (September 2013)
[article]
Titre : Assessing the performance of linear feature models : An approach to computational inference Type de document : Article/Communication Auteurs : Eufenio Y. Arima, Auteur ; Robert T. Walker, Auteur ; Dante G. Vergara, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 847 - 855 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] objet géographique linéaire
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] test de performanceRésumé : (Auteur) A methodology for judging the performance of simulation models that involve linear features is presented taking as its test case a model that produces logging road networks. The approach combines existing methods of accuracy assessment, based on the so-called epsilon band, with the principle of statistical inference. This requires adapting neutral models from landscape ecology to generate a bootstrapped probability distribution reflecting the probabilistic characteristics of sto-chastic networks. The distribution is then used for inferential hypothesis testing, taking as its "null" hypothesis that a net-work has been produced randomly. The assessment method-ology is used to evaluate the road network simulation model under six different parameterizations. Results are compared to findings obtained by the use of fuzzy similarity metrics. The paper argues that the epsilon band method provides confi-dence that model performance departs significantly from a randomized process, and that conclusions are free of at least one class of spurious results. Numéro de notice : A2013-507 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.79.9.847 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.79.9.847 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32645
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 79 n° 9 (September 2013) . - pp 847 - 855[article]Estimating forest attribute parameters for small areas using nearest neighbors techniques / Ronald E. McRoberts in Forest ecology and management, vol 272 (mai 2012)
[article]
Titre : Estimating forest attribute parameters for small areas using nearest neighbors techniques Type de document : Article/Communication Auteurs : Ronald E. McRoberts, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 3 - 12 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] méthode statistique
[Termes IGN] métrique
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (auteur) Nearest neighbors techniques have become extremely popular, particularly for use with forest inventory data. With these techniques, a population unit prediction is calculated as a linear combination of observations for a selected number of population units in a sample that are most similar, or nearest, in a space of ancillary variables to the population unit requiring the prediction. Nearest neighbors techniques are appealing for multiple reasons: they can be used with categorical response variables for which the objective is classification and with continuous response variables for which the objective is prediction; they can be used for both univariate and multivariate prediction; they are non-parametric in the sense that no assumptions regarding the distributions of response or predictor variables are necessary; they are synthetic in the sense that they can readily use information external to the geographic area for which an estimate is sought; they are useful for map construction, small area estimation, and inference; and they can be used with a wide variety of data sets. Recent advances and emerging issues in nearest neighbors techniques are reviewed for four topic areas: (1) distance metrics, (2) optimization, (3) diagnostic tools, and (4) inference. The focus of the study is estimation of mean forest stem volume per unit area for small areas using a combination of forest inventory observations and Landsat Thematic Mapper (TM) imagery. However, the concepts and techniques are generally applicable for all nearest neighbors problems. Numéro de notice : IFN_6634 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1016/j.foreco.2011.06.039 Date de publication en ligne : 03/09/2011 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.foreco.2011.06.039 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75564
in Forest ecology and management > vol 272 (mai 2012) . - pp 3 - 12[article]Evaluation of bayesian despeckling and texture extraction methods based on Gauss–Markov and auto-binomial gibbs random fields: Application to TerraSAR-X data / D. Espinoza Molina in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 5 Tome 2 (May 2012)
[article]
Titre : Evaluation of bayesian despeckling and texture extraction methods based on Gauss–Markov and auto-binomial gibbs random fields: Application to TerraSAR-X data Type de document : Article/Communication Auteurs : D. Espinoza Molina, Auteur ; D. Gleich, Auteur ; M. Dactu, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 2001 - 2025 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] échantillonnage de Gibbs
[Termes IGN] évaluation
[Termes IGN] filtre de déchatoiement
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (Auteur) Speckle hinders information in synthetic aperture radar (SAR) images and makes automatic information extraction very difficult. The Bayesian approach allows us to perform the despeckling of an image while preserving its texture and structures. This model-based approach relies on a prior model of the scene. This paper presents an evaluation of two despeckling and texture extraction model-based methods using the two levels of Bayesian inference. The first method uses a Gauss-Markov random field as prior, and the second is based on an auto-binomial model (ABM). Both methods calculate a maximum a posteriori and determine the best model using an evidence maximization algorithm. Our evaluation approach assesses the quality of the image by means of the despeckling and texture extraction qualities. The proposed objective measures are used to quantify the despeckling performances of these methods. The accuracy of modeling and characterization of texture were determined using both supervised and unsupervised classifications, and confusion matrices. Real and simulated SAR data were used during the validation procedure. The results show that both methods enhance the image during the despeckling process. The ABM is superior regarding texture extraction and despeckling for real SAR images. Numéro de notice : A2012-190 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2011.2169679 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2011.2169679 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31637
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 50 n° 5 Tome 2 (May 2012) . - pp 2001 - 2025[article]Réservation
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Titre : Interpolation spatiale Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Pierre Bosser , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2012 Importance : 55 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] fonction spline d'interpolation
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] interpolation bilinéaire
[Termes IGN] interpolation linéaire
[Termes IGN] interpolation spatiale
[Termes IGN] krigeage
[Termes IGN] méthode déterministe
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] polygone de Thiessen
[Termes IGN] triangulation de Delaunay
[Termes IGN] variable régionalisée
[Termes IGN] variogrammeRésumé : (Auteur) [introduction et conclusion] A partir d'observations géoréférencées, pas nécessairement réparties régulièrement, on cherche à estimer les valeurs prises par le paramètre observé en d'autres points de l'espace. On parle alors d'estimation spatiale : c'est une procédure consistant à estimer la valeur d'une grandeur en un site à partir de d'échantillons de cette grandeur récoltés dans d'autres sites. Ce besoin s'applique à de nombreux domaines où la connaissance de la distribution spatiale de phénomènes est importante : altimétrie, gravimétrie, météorologie, géologie, etc. Lors de ce cours, nous allons donc étudier les méthodes permettant l'estimation et l'interpolation de données géoréférencées. Ce cours sera une introduction aux différentes méthodes existantes, mais pas une étude exhaustive. Nous allons aborder deux types de méthodes pour la résolution des problèmes d'interpolation spatiale : Les méthodes déterministes globales : elles permettent l'estimation de la moyenne sur un domaine donné d'une grandeur mesurée en différents points d'observation. Elles sont basées sur des propriétés purement géométriques de l'échantillon d'observation. Les méthodes déterministes locales : elles sont aussi basées sur des propriétés purement géométriques de l'échantillon d'observation et ne permettent pas une évaluation de leur précision. Il est de plus généralement difficile de conclure quant à la fiabilité globale d'une technique déterministe. Les méthodes stochastiques : elles font appel à un modèle censé mieux s'adapter aux données observées. Ce modèle permet l'estimation de la variable en des sites non échantillonnés après l'étude de la distribution spatiale (variogramme) de la variable. Note de contenu : 1 Introduction
1.1 Objectifs du cours
1.2 Notations
1.3 Caractéristiques des méthodes d'interpolation
1.4 Représentations
1.5 Applications
2 L'interpolation déterministe globale
2.1 Définition
2.2 Polygone de Thiessen
2.3 Méthode des cellules
2.4 Conclusion
3 L'interpolation déterministe locale
3.1 Polygones de Thiessen
3.2 Interpolation à partir d'une triangulation
3.3 Méthodes barycentriques
3.4 Les surfaces de tendances
3.5 Les splines
3.6 Conclusion
4 L'interpolation stochastique
4.1 Notion de fonction aléatoire
4.2 Inférence statistique
4.3 Analyse variographique
4.4 Le krigeage
4.5 Conclusion
5. ConclusionNuméro de notice : 14686 Affiliation des auteurs : ENSG (2012-2019) Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours IGN nature-HAL : Cours DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46427 Documents numériques
en open access
14686_interpolation-spatiale_bosser.pdfAdobe Acrobat PDF Parametric, bootstrap, and jackknife variance estimators for the k-Nearest Neighbors technique with illustrations using forest inventory and satellite image data / Ronald E. McRoberts in Remote sensing of environment, vol 115 n° 12 (december 2011)
[article]
Titre : Parametric, bootstrap, and jackknife variance estimators for the k-Nearest Neighbors technique with illustrations using forest inventory and satellite image data Type de document : Article/Communication Auteurs : Ronald E. McRoberts, Auteur ; Magnussen, Steen, Auteur ; Erkki Tomppo, Auteur ; Gherardo Chirici, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp 3165 - 3174 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] Finlande
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] regroupement de donnéesRésumé : (auteur) Nearest neighbors techniques have been shown to be useful for estimating forest attributes, particularly when used with forest inventory and satellite image data. Published reports of positive results have been truly international in scope. However, for these techniques to be more useful, they must be able to contribute to scientific inference which, for sample-based methods, requires estimates of uncertainty in the form of variances or standard errors. Several parametric approaches to estimating uncertainty for nearest neighbors techniques have been proposed, but they are complex and computationally intensive. For this study, two resampling estimators, the bootstrap and the jackknife, were investigated and compared to a parametric estimator for estimating uncertainty using the k-Nearest Neighbors (k-NN) technique with forest inventory and Landsat data from Finland, Italy, and the USA. The technical objectives of the study were threefold: (1) to evaluate the assumptions underlying a parametric approach to estimating k-NN variances; (2) to assess the utility of the bootstrap and jackknife methods with respect to the quality of variance estimates, ease of implementation, and computational intensity; and (3) to investigate adaptation of resampling methods to accommodate cluster sampling. The general conclusions were that support was provided for the assumptions underlying the parametric approach, the parametric and resampling estimators produced comparable variance estimates, care must be taken to ensure that bootstrap resampling mimics the original sampling, and the bootstrap procedure is a viable approach to variance estimation for nearest neighbor techniques that use very small numbers of neighbors to calculate predictions. Numéro de notice : A2011-610 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2011.07.002 Date de publication en ligne : 27/08/2011 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.07.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78400
in Remote sensing of environment > vol 115 n° 12 (december 2011) . - pp 3165 - 3174[article]Quantifiying the building stock optical high-resolution satellite imagery for assessing disaster risk / D. Ehrlich in Geocarto international, vol 25 n° 4 (July 2010)PermalinkDetecting negative spatial autocorrelation in georeferenced random variables / Daniel A. Griffith in International journal of geographical information science IJGIS, vol 24 n°3-4 (march 2010)PermalinkProperties of boundary-line release criteria in North American tree species / Bryan A. Black in Annals of Forest Science, Vol 66 n° 2 (march 2009)PermalinkThe measurement of productive efficiency and productivity growth / Harold O. Fried (2008)PermalinkEstimation et inférence du coefficient d'autorégression du modèle de Whittle sur un réseau d'interactions aléatoires faibles / D. Carillo in Revue internationale de géomatique, vol 17 n° 3-4 (septembre 2007 – février 2008)PermalinkComparing accuracy assessments to infer superiority of image classification methods / J. De Leleuw in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n°1-2 (January 2006)PermalinkSome thoughts on inference in the analysis of spatial data / A. Stewart Fotheringham in International journal of geographical information science IJGIS, vol 18 n° 5 (august 2004)PermalinkEstimation et interpolation spatiale / Michel Arnaud (2000)PermalinkFusion de données numériques d'images satellitaires par la théorie des probabilités / Stéphane Chauvin (1995)PermalinkMéthodes statistiques de l'ingénieur, 1. Volume 1 / G. Baillargeon (1990)Permalink