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STICC: a multivariate spatial clustering method for repeated geographic pattern discovery with consideration of spatial contiguity / Yuhao Kang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 8 (August 2022)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 8 (August 2022) . - pp 1518 - 1549 Titre : STICC: a multivariate spatial clustering method for repeated geographic pattern discovery with consideration of spatial contiguity Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuhao Kang, Auteur ; Kunlin Wu, Auteur ; Song Gao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1518 - 1549 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] analyse multivariée [Termes IGN] champ aléatoire de Markov [Termes IGN] distribution spatiale [Termes IGN] matrice de covariance [Termes IGN] matrice de Toeplitz [Termes IGN] motif séquentiel [Termes IGN] régionalisation (segmentation) Résumé : (auteur) Spatial clustering has been widely used for spatial data mining and knowledge discovery. An ideal multivariate spatial clustering should consider both spatial contiguity and aspatial attributes. Existing spatial clustering approaches may face challenges for discovering repeated geographic patterns with spatial contiguity maintained. In this paper, we propose a Spatial Toeplitz Inverse Covariance-Based Clustering (STICC) method that considers both attributes and spatial relationships of geographic objects for multivariate spatial clustering. A subregion is created for each geographic object serving as the basic unit when performing clustering. A Markov random field is then constructed to characterize the attribute dependencies of subregions. Using a spatial consistency strategy, nearby objects are encouraged to belong to the same cluster. To test the performance of the proposed STICC algorithm, we apply it in two use cases. The comparison results with several baseline methods show that the STICC outperforms others significantly in terms of adjusted rand index and macro-F1 score. Join count statistics is also calculated and shows that the spatial contiguity is well preserved by STICC. Such a spatial clustering method may benefit various applications in the fields of geography, remote sensing, transportation, and urban planning, etc. Numéro de notice : A2022-591 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2022.2053980 Date de publication en ligne : 30/03/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2053980 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101282 [article]

Traitement statistique du signal / M. Barret (2009)

Public Titre : Traitement statistique du signal : estimation, filtrage de Wiener, méthodes récursives, détection Type de document : Guide/Manuel Auteurs : M. Barret, Auteur Editeur : Paris : Ellipses-Edition Marketing Année de publication : 2009 Collection : Technosup Importance : 212 p. Format : 17 x 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7298-4385-4 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal [Termes IGN] détection du signal [Termes IGN] estimation bayesienne [Termes IGN] filtrage linéaire [Termes IGN] filtrage statistique [Termes IGN] filtre de Wiener [Termes IGN] matrice de Toeplitz [Termes IGN] méthode des moindres carrés [Termes IGN] signal aléatoire Résumé : (Editeur) Au carrefour des mathématiques et des sciences pour l'ingénieur, le traitement statistique du signal trouve aujourd'hui des applications dans tous les secteurs d'activité. Ce livre, qui suppose le lecteur maîtrisant déjà des notions d'algèbre linéaire et de calcul des probabilités, lui offre la possibilité d'acquérir les principales notions utilisées dans la littérature scientifique plus spécialisée, Il traite des principaux problèmes peu nombreux rencontrés dans un grand nombre d'applications, en insistant sur les hypothèses et les démonstrations mathématiques permettant de justifier qu'un outil ou une méthode statistique est optimal. L'ouvrage donne un cadre théorique très précis et rigoureux dans lequel l'ingénieur en quête d'innovation peut se repérer pour choisir une direction de recherche afin d'améliorer un système quelconque. Conçu pour des élèves en troisième année de grande école d'ingénieurs et des étudiants en deuxième année de master des facultés des sciences, le livre peut également être lu avec intérêt par des ingénieurs ou des chercheurs en activité. L'ouvrage est de niveau C (Master, Ecoles d'ingénieurs). Note de contenu : - Introduction aux signaux aléatoires - Notion d'estimation - Filtrage linéaire statistique - Méthodes récursives dans le temps - Détection - A. Matrices proches de Toeplitz et algorithme de Levinson-Szegö généralisée - B. Equations des Chandrasekhar - C. Fonction caractéristique, loi et espérance conditionnelle - D. Annales d'examen Numéro de notice : 20392 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46753

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20392-01	24.20	Livre	Centre de documentation	Physique	Disponible
20392-02	24.20	Livre	Centre de documentation	Physique	Disponible

Etude des réseaux géodésiques réguliers, 1. Volume 1 / Riad Basmaji (1989)

Public Titre de série : Etude des réseaux géodésiques réguliers, 1 Titre : Volume 1 Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Riad Basmaji, Auteur ; Henri Marcel Dufour , Directeur de thèse Editeur : Paris : Institut Géographique National - IGN (1940-2007) Année de publication : 1989 Importance : 211 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Thèse de doctorat en astronomie statistique et dynamique géodésie, présentée à l'école nationale des sciences géographiques Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes de référence et réseaux [Termes IGN] équation [Termes IGN] matrice de covariance [Termes IGN] matrice de Toeplitz [Termes IGN] réseau géodésique [Termes IGN] transformation de Fourier Index. décimale : THESE Thèses et HDR Numéro de notice : 58586 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Astronomie statistique et dynamique géodésie : Paris, Observatoire de Paris : 1989 nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45804

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58586-01	THESE	Livre	Centre de documentation	En réserve 1L	Disponible