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Méthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier / Benjamin Tardy (2019)
Titre : Méthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Benjamin Tardy, Auteur ; Jordi Inglada, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2019 Importance : 228 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du doctorat de l'Université Toulouse 3 Paul Sabatier, Spécialité Surfaces et interfaces continentales, HydrologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aménagement du territoire
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification de Dempster-Shafer
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] historique des données
[Termes IGN] image Formosat/COSMIC
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'étude des surfaces continentales constitue un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour le suivi et la gestion des territoires, notamment en matière de répartition entre l'expansion urbaine, terres agricoles et espaces naturels. Dans ce contexte, les cartes d'OCcupation des Sols (OCS) caractérisant la couverture biophysique des terres émergées sont un atout essentiel pour l'analyse des surfaces continentales. Les algorithmes de classification supervisée permettent, à partir de séries temporelles annuelles d'images satellites et de données de référence, de produire automatiquement la carte de la période correspondante. Cependant, les données de référence sont une information coûteuse à obtenir surtout sur de grandes étendues. En effet, les campagnes de relevés terrain requièrent un fort coût humain, et les bases de données sont associées à de longs délais de mises à jour. De plus, ces données de référence disposent d'une validité limitée à la période correspondante, en raison des changements d'OCS. Ces changements concernent essentiellement l'expansion urbaine au détriment des surfaces naturelles, et les terres agricoles soumises à la rotation des cultures. L'objectif général de la thèse vise à proposer des méthodes de production de cartes d'OCS sans exploiter les données de référence de la période correspondante. Les travaux menés s'appuient sur un historique d'OCS. Cet historique regroupe toutes les informations disponibles pour la zone concernée : cartes d'OCS, séries temporelles, données de référence, modèles de classification, etc. Une première partie des travaux considère que l'historique ne contient qu'une seule période. Ainsi, nous avons proposé un protocole de classification naïve permettant d'exploiter un classifieur déjà entraîné sur une nouvelle période. Les performances obtenues ont montré que cette approche se révèle insuffisante, requérant ainsi des méthodes plus performantes. L'adaptation de domaine permet d'aborder ce type de problématique. Nous avons considéré deux approches : la projection de données via une analyse canonique des corrélations et le transport optimal. Ces deux approches permettent de projeter les données de l'historique afin de réduire les différences avec l'année à traiter. Néanmoins ces approches offrent des résultats équivalents à la classification naïve pour des coûts de production bien plus significatifs. Une seconde partie des travaux considère que l'historique contient au moins deux périodes de données. À partir des cartes supervisées de ces périodes précédentes, nous proposons une approche de mise à jour de la carte la plus récente, en modélisant les transitions des classes d'OCS. Nous avons également proposé l'utilisation d'un classifieur unique entraîné à partir de plusieurs périodes de l'historique. L'objectif de ce classifieur consiste à pouvoir s'adapter aux variations entre les années. Enfin nous avons mis en place des systèmes de vote afin de réaliser une fusion de classifieurs, chacun entraîné sur une période différente de l'historique. Ces systèmes offrent l'avantage d'être toujours plus performants que chaque classifieur individuellement. Nous avons comparé les performances de plusieurs approches allant du simple vote majoritaire à des fusions plus complexes: vote par confiance, vote par probabilités, vote Dempster-Shafer ainsi qu'une inférence bayésienne. Ces approches produisent des performances similaires, mais pour des coûts de production variables. Nous avons expérimenté ces approches sur deux jeux de données, l'un constitué de sept années d'images Formosat-2 et l'autre de trois années d'images Sentinel-2. Le premier offre une très bonne diversité temporelle mais sur une faible emprise spatiale. Inversement, le second couvre une large zone mais pour un historique limité. Nous avons conclu que les approches du classifieur unique ainsi qu'un simple vote majoritaire offrent de bonnes performances pour des faibles coûts indépendamment du jeu de données. Note de contenu : I- Introduction
II- Présentation du problème
III- Propositions de méthodes exploitant un unique domaine Source
IV- Propositions de méthodes exploitant de multiples domaines Source
V- Mise en oeuvre des méthodes pour une production opérationnelle sur de
grandes étendues
VI ConclusionsNuméro de notice : 28509 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie : Toulouse 3 : 2019 Organisme de stage : CESBIO nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2019TOU30261 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97060 Segmentation d'image par intégration itérative de connaissances / Mahaman Sani Chaibou Salaou (2019)
Titre : Segmentation d'image par intégration itérative de connaissances Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mahaman Sani Chaibou Salaou, Auteur ; Basel Solaiman, Directeur de thèse ; Mohamed Ali Mahjoub, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2019 Autre Editeur : Université Bretagne Loire Importance : 148 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure Mines-Telecom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, Spécialité : Signal, Image et VisionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification basée sur les régions
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] description multiniveau
[Termes IGN] détection de régions
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] interprétation automatique
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] superpixel
[Termes IGN] zone d'intérêtIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le traitement d’images est un axe de recherche très actif depuis des années. L’interprétation des images constitue une de ses branches les plus importantes de par ses applications socio-économiques et scientifiques. Cependant cette interprétation, comme la plupart des processus de traitements d’images, nécessite une phase de segmentation pour délimiter les régions à analyser. En fait l’interprétation est un traitement qui permet de donner un sens aux régions détectées par la phase de segmentation. Ainsi, la phase d’interprétation ne pourra analyser que les régions détectées lors de la segmentation. Bien que l’objectif de l’interprétation automatique soit d’avoir le même résultat qu’une interprétation humaine, la logique des techniques classiques de ce domaine ne marie pas celle de l’interprétation humaine. La majorité des approches classiques d’interprétation d’images séparent la phase de segmentation et celle de l’interprétation. Les images sont d’abord segmentées puis les régions détectées sont interprétées. En plus, au niveau de la segmentation les techniques classiques parcourent les images de manière séquentielle, dans l’ordre de stockage des pixels. Ce parcours ne reflète pas nécessairement le parcours de l’expert humain lors de son exploration de l’image. En effet ce dernier commence le plus souvent par balayer l’image à la recherche d’éventuelles zones d’intérêts. Dans le cas échéant, il analyse les zones potentielles sous trois niveaux de vue pour essayer de reconnaitre de quel objet s’agit-il. Premièrement, il analyse la zone en se basant sur ses caractéristiques physiques. Ensuite il considère les zones avoisinantes de celle-ci et enfin il zoome sur toute l’image afin d’avoir une vue complète tout en considérant les informations locales à la zone et celles de ses voisines. Pendant son exploration, l’expert, en plus des informations directement obtenues sur les caractéristiques physiques de l’image, fait appel à plusieurs sources d’informations qu’il fusionne pour interpréter l’image. Ces sources peuvent inclure les connaissent acquises grâce à son expérience professionnelle, les contraintes existantes entre les objets de ce type d’images, etc. L’idée de l’approche présentée ici est que simuler l’activité visuelle de l’expert permettrait une meilleure compatibilité entre les résultats de l’interprétation et ceux de l’expert. Ainsi nous retenons de cette analyse trois aspects importants du processus d’interprétation d’image que nous allons modéliser dans l’approche proposée dans ce travail : 1. Le processus de segmentation n’est pas nécessairement séquentiel comme la plus part des techniques de segmentations qu’on rencontre, mais plutôt une suite de décisions pouvant remettre en cause leurs prédécesseurs. L’essentiel étant à la fin d’avoir la meilleure classification des régions. L’interprétation ne doit pas être limitée par la segmentation. 2. Le processus de caractérisation d’une zone d’intérêt n’est pas strictement monotone i.e. que l’expert peut aller d’une vue centrée sur la zone à vue plus large incluant ses voisines pour ensuite retourner vers la vue contenant uniquement la zone et vice-versa. 3. Lors de la décision plusieurs sources d’informations sont sollicitées et fusionnées pour une meilleure certitude. La modélisation proposée de ces trois niveaux met particulièrement l’accent sur les connaissances utilisées et le raisonnement qui mène à la segmentation des images. Note de contenu : Introduction générale
1- Segmentation pour l’interprétation de scène
2- Segmentation par propagation des connaissances
3- Croissance des régions adaptative
4- Similarité des superpixels par apprentissage
ConclusionsNuméro de notice : 25840 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Image et Vision : Ecole Nationale Supérieure Mines-Telecom Atlantique : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02310224 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95181 Semantic aware quality evaluation of 3D building models : Modeling and simulation / Oussama Ennafii (2019)
Titre : Semantic aware quality evaluation of 3D building models : Modeling and simulation Titre original : Evaluation de la qualité des modèles 3D de bâtiments Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Oussama Ennafii , Auteur ; Clément Mallet , Directeur de thèse ; Florent Lafarge, Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2019 Importance : 238 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy delivered by Université Paris-Est, Speciality Geographical Information Sciences and Technologies
Thèse récompensée par le prix 2020 EuroSDR PhD Award.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection d'erreur
[Termes IGN] généralisation
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] modélisation du bâti
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] taxinomieIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The automatic generation of 3D building models from geospatial data is now a standard procedure. An abundant literature covers the last two decades and several softwares are now available. However, urban areas are very complex environments. Inevitably, practitioners still have to visually assess, at city-scale, the correctness of these models and detect frequent reconstruction errors. Such a process relies on experts, and is highly time-consuming with approximately two hours/km² per expert. This work proposes an approach for automatically evaluating the quality of 3D building models. Potential errors are compiled in a novel hierarchical and modular taxonomy. This allows, for the first time, to disentangle fidelity and modeling errors, whatever the level of details of the modeled buildings. The quality of models is predicted using the geometric properties of buildings and, when available, Very High Resolution images and Digital Surface Models. A baseline of handcrafted, yet generic, features is fed into a Random Forest or Support Vector Machine classifiers. Richer features, relying on graph kernels as well as Scattering Networks, were proposed to better take into consideration structure. Both multi-class and multi-label cases are studied: due to the interdependence between classes of errors, it is possible to retrieve all errors at the same time while simply predicting correct and erroneous buildings. The proposed framework was tested on three distinct urban areas in France with more than 3,000 buildings. 80%-99% F-score values are attained for the most frequent errors. For scalability purposes, the impact of the urban area composition on the error prediction was also studied, in terms of transferability, generalization, and representativeness of the classifiers. It shows the necessity of multi-modal remote sensing data and mixing training samples from various cities to ensure a stability of the detection ratios, even with very limited training set sizes. Note de contenu : 1- Introduction
2- State of the art
3- Semantic evaluation of 3D models
4- A learning approach for quality evaluation
5- Assessing the learned approach
6- Computing a better representation
7- Assessing the advanced features
8- ConclusionNuméro de notice : 25860 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Sciences et Technologies de l'Information Géographique : Paris-Est, 2019 Organisme de stage : Lastig (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-02879809 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95395 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 25860-02 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible 25860-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible 25860-03 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible Spatial decision support in urban environments using machine learning, 3D geo-visualization and semantic integration of multi-source data / Nikolaos Sideris (2019)
Titre : Spatial decision support in urban environments using machine learning, 3D geo-visualization and semantic integration of multi-source data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nikolaos Sideris, Auteur ; Georgios Miaoulis, Directeur de thèse ; Djamchid Ghazanfarpour, Directeur de thèse Editeur : Limoges : Université de Limoges Année de publication : 2019 Importance : 136 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Limoges spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] aide à la décision
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] géovisualisation
[Termes IGN] image 3D
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modélisation sémantique
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] planification urbaine
[Termes IGN] système d'information urbain
[Termes IGN] urbanismeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The constantly increasing amount and availability of urban data derived from varying sources leads to an assortment of challenges that include, among others, the consolidation, visualization, and maximal exploitation prospects of the aforementioned data. A preeminent problem affecting urban planning is the appropriate choice of location to host a particular activity (either commercial or common welfare service) or the correct use of an existing building or empty space. In this thesis we propose an approach to address the preceding challenges availed with machine learning techniques with the random forests classifier as its dominant method in a system that combines, blends and merges various types of data from different sources, encode them using a novel semantic model that can capture and utilize both low-level geometric information and higher level semantic information and subsequently feeds them to the random forests classifier. The data are also forwarded to alternative classifiers and the results are appraised to confirm the prevalence of the proposed method. The data retrieved stem from a multitude of sources, e.g. open data providers and public organizations dealing with urban planning. Upon their retrieval and inspection at various levels (e.g. import, conversion, geospatial) they are appropriately converted to comply with the rules of the semantic model and the technical specifications of the corresponding subsystems. Geometrical and geographical calculations are performed and semantic information is extracted. Finally, the information from individual earlier stages along with the results from the machine learning techniques and the multicriteria methods are integrated into the system and visualized in a front-end web based environment able to execute and visualize spatial queries, allow the management of three-dimensional georeferenced objects, their retrieval, transformation and visualization, as a decision support system. Note de contenu : Introduction
1- Theorical background and State of the Art
2- Thesis contribution to semantic querying, navigation and spatial decision Making of 3D Urban Scenes using Machine Learning
3- Evaluation discussion et conclusionsNuméro de notice : 25995 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/URBANISME Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Université de Limoges : 2019 Organisme de stage : XLIM (Limoges) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02449667/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96808 Structure from motion for ordered and unordered image sets based on random k-d forests and global pose estimation / Xin Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)
[article]
Titre : Structure from motion for ordered and unordered image sets based on random k-d forests and global pose estimation Type de document : Article/Communication Auteurs : Xin Wang, Auteur ; Franz Rottensteiner, Auteur ; Christian Heipke, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 19 - 41 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] compensation par faisceaux
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] matrice de rotation
[Termes IGN] orientation relative
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] recouvrement d'images
[Termes IGN] SIFT (algorithme)
[Termes IGN] structure-from-motion
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (auteur) In this paper, we present a new fast and robust method for structure from motion (SfM) for data sets potentially comprising thousands of ordered or unordered images. Our work focuses on the two most time-consuming procedures: (a) image matching and (b) pose estimation. For image matching, a new method employing a random k-d forest is proposed to quickly obtain pairs of overlapping images from an unordered set. After that, image matching and the estimation of relative orientation parameters are performed only for pairs found to be very likely to overlap. For pose estimation, we use a two-stage global approach, separating the determination of rotation matrices and translation parameters; the latter are computed simultaneously using a new method. In order to cope with outliers in the relative orientations, which global approaches are particularly sensitive to, we present a new constraint based on triplet loop closure errors of rotation and translation. Finally, a robust bundle adjustment is carried out to refine the image orientation parameters. We demonstrate the potential and limitations of our pipeline using various real-world datasets including ordered image data acquired from UAV (unmanned aerial vehicle) and other platforms as well as unordered data from the internet. The experiments show that our work performs better than comparable state-of-the-art SfM systems in terms of run time, while we achieve a similar accuracy and robustness. Numéro de notice : A2019-033 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.11.009 Date de publication en ligne : 15/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.11.009 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91970
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 147 (January 2019) . - pp 19 - 41[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019013 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019012 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt The necessary yet complex evaluation of 3D city models: a semantic approach / Oussama Ennafii (2019)PermalinkUrban morpho-types classification from SPOT-6/7 imagery and Sentinel-2 time series / Arnaud Le Bris (2019)PermalinkEstimating forest canopy cover in black locust (Robinia pseudoacacia L.) plantations on the loess plateau using random forest / Qingxia Zhao in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)PermalinkEstimation of forest above-ground biomass by geographically weighted regression and machine learning with Sentinel imagery / Lin Chen in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)PermalinkObject-based crop classification using multi-temporal SPOT-5 imagery and textural features with a Random Forest classifier / Huanxue Zhang in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)PermalinkEstimation of winter wheat crop growth parameters using time series Sentinel-1A SAR data / P. Kumar in Geocarto international, vol 33 n° 9 (September 2018)PermalinkImprovement of countrywide vegetation mapping over Japan and comparison to existing maps / Ram C. Sharma in Advances in Remote Sensing, vol 7 n° 3 (September 2018)PermalinkIntra-annual phenology for detecting understory plant invasion in urban forests / Kunwar K. Singh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkAssessment of Sentinel-1A data for rice crop classification using random forests and support vector machines / Nguyen-Thanh Son in Geocarto international, vol 33 n° 6 (June 2018)PermalinkFusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)PermalinkModeling diameter distributions in radiata pine plantations in Spain with existing countrywide LiDAR data / Manuel Arias-Rodil in Annals of Forest Science, vol 75 n° 2 (June 2018)PermalinkAn object-based approach for mapping forest structural types based on low-density LiDAR and multispectral imagery / Luis Angel Ruiz in Geocarto international, vol 33 n° 5 (May 2018)PermalinkDeep convolutional neural network training enrichment using multi-view object-based analysis of Unmanned Aerial systems imagery for wetlands classification / Tao Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 139 (May 2018)PermalinkCartographie des défoliations du massif forestier du Pays des étangs en Lorraine : Apports potentiels de la télédétection / Thierry Bélouard in Revue forestière française, vol 70 n° 5 (2018)PermalinkMapping spatial variability of foliar nitrogen in coffee (Coffea arabica L.) plantations with multispectral Sentinel-2 MSI data / Abel Chemura in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)PermalinkReal-time accurate 3D head tracking and pose estimation with consumer RGB-D cameras / David Joseph Tan in International journal of computer vision, vol 126 n° 2-4 (April 2018)PermalinkEuropean Forest Types: toward an automated classification / Francesca Giannetti in Annals of Forest Science, vol 75 n° 1 (March 2018)PermalinkHarmonic regression of Landsat time series for modeling attributes from national forest inventory data / Barry T. 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Houborg in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 135 (January 2018)PermalinkPermalinkSuivi des cultures dans le périmètre du Loukkos-Maroc : Apport de la télédétection radar et optique / Siham Acharki (2018)PermalinkSynergie des données Sentinel optiques et radar pour l’observation et l’analyse de la végétation du littoral du Pays de Brest / Antoine Billey (2018)PermalinkAn effective ensemble classification framework using random forests and a correlation based feature selection technique / Dibyajyoti Chutia in Transactions in GIS, vol 21 n° 6 (December 2017)PermalinkBuilding extraction from fused LiDAR and hyperspectral data using Random Forest Algorithm / Saeid Parsian in Geomatica, vol 71 n° 4 (December 2017)PermalinkMapping and estimating land change between 2001 and 2013 in a heterogeneous landscape in West Africa: Loss of forestlands and capacity building opportunities / Hèou Maléki Badjana in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 63 (December 2017)PermalinkOpen land cover from OpenStreetMap and remote sensing / Michael Schultz in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 63 (December 2017)PermalinkMulti-model estimation of understorey shrub, herb and moss cover in temperate forest stands by laser scanner data / Hooman Latifi in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 4 (October 2017)Permalink3D local feature BKD to extract road information from mobile laser scanning point clouds / Yang Bisheng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)PermalinkImage matching as a data source for forest inventory – Comparison of semi-global matching and next-generation automatic terrain extraction algorithms in a typical managed boreal forest environment / Mari Kukkonen in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 60 (August 2017)PermalinkReducing classification error of grassland overgrowth by combing low-density lidar acquisitions and optical remote sensing data / Timo P Pitkänen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)PermalinkA relative evaluation of random forests for land cover mapping in an urban area / Di Shi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 8 (August 2017)PermalinkDeveloping detailed age-specific thematic maps for coffee (Coffea arabica L.) in heterogeneous agricultural landscapes using random forests applied on Landsat 8 multispectral sensor / Abel Chemura in Geocarto international, vol 32 n° 7 (July 2017)PermalinkPredicting stem total and assortment volumes in an industrial pinus taeda L. forest plantation using airborne laser scanning data and random forest / Carlos Alberto Silva in Forests, vol 8 n° 7 (July 2017)PermalinkMonitoring mangrove biomass change in Vietnam using SPOT images and an object-based approach combined with machine learning algorithms / Lien T.H. Pham in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 128 (June 2017)PermalinkMapping fine-scale population distributions at the building level by integrating multisource geospatial big data / Yao Yao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)PermalinkImproving large area population mapping using geotweet densities / Nirav N. Patel in Transactions in GIS, vol 21 n° 2 (April 2017)PermalinkSpatiotemporal downscaling approaches for monitoring 8-day 30 m actual evapotranspiration / Yinghai Ke in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)PermalinkClassifying natural-language spatial relation terms with random forest algorithm / Shihong Du in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 3-4 (March-April 2017)PermalinkAgricultural cropland mapping using black-and-white aerial photography, Object-Based Image Analysis and Random Forests / M.F.A. Vogels in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 54 (February 2017)PermalinkEffect of training class label noise on classification performances for land cover mapping with satellite image time series / Charlotte Pelletier in Remote sensing, vol 9 n° 2 (February 2017)PermalinkCartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions : identification et traitement des données mal étiquetées / Charlotte Pelletier (2017)PermalinkDéveloppement d'un outil cartographique dasymétrique pour la modélisation de la répartition de densité de population / Safa Fennia (2017)PermalinkPermalinkHyperspectral image classification with canonical correlation forests / Junshi Xia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)PermalinkNew iterative learning strategy to improve classification systems by using outlier detection techniques / Charlotte Pelletier (2017)PermalinkPré-segmentation pour la classification faiblement supervisée de scènes urbaines à partir de nuages de points 3D LIDAR / Stéphane Guinard (2017)PermalinkSegmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)PermalinkWeakly supervised segmentation-aided classification of urban scenes from 3D LIDAR point clouds / Stéphane Guinard (2017)PermalinkAssessing the robustness of Random Forests to map land cover with high resolution satellite image time series over large areas / Charlotte Pelletier in Remote sensing of environment, vol 187 (15 December 2016)PermalinkMapping individual tree health using full-waveform airborne laser scans and imaging spectroscopy: A case study for a floodplain eucalypt forest / Iurii Shendryk in Remote sensing of environment, vol 187 (15 December 2016)PermalinkMRF-based segmentation and unsupervised classification for building and road detection in peri-urban areas of high-resolution satellite images / Ilias Grinias in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 122 (December 2016)PermalinkEvaluating EO1-Hyperion capability for mapping conifer and broadleaved forests / Nicola Puletti in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)PermalinkMapping of land cover in northern California with simulated hyperspectral satellite imagery / Matthew L. Clark in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkSpectral band selection for urban material classification using hyperspectral libraries / Arnaud Le Bris in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol III-7 (July 2016)PermalinkFusion of hyperspectral and VHR multispectral image classifications in urban α–areas / Alexandre Hervieu in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol III-3 (July 2016)PermalinkAn assessment of algorithmic parameters affecting image classification accuracy by random forests / Dee Shi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 6 (June 2016)PermalinkPredicting palustrine wetland probability using random forest machine learning and digital elevation data-derived terrain variables / Aaron E. Maxwell in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 6 (June 2016)PermalinkApproximating prediction uncertainty for random forest regression models / John W. Coulston in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 3 (March 2016)PermalinkRegional scale rain-forest height mapping using regression-kriging of spaceborne and airborne Lidar data: application on French Guiana / Ibrahim Fayad in Remote sensing, vol 8 n° 3 (March 2016)PermalinkLarge-scale road detection in forested mountainous areas using airborne topographic lidar data / António Ferraz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 112 (February 2016)PermalinkAn assessment of image features and random forest for land cover mapping over large areas using high resolution Satellite Image Time Series / Charlotte Pelletier (2016)PermalinkApplication des techniques de photogrammétrie par drone à la caractérisation des ressources forestières / Jonathan Lisein (2016)PermalinkApport de la télédétection radar satellitaire pour la cartographie de la forêt des Landes / Yousra Hamrouni (2016)PermalinkEstimating over- and understorey canopy density of temperate mixed stands by airborne LiDAR data / Hooman Latifi in Forestry, an international journal of forest research, vol 89 n° 1 (January 2016)PermalinkForêts aléatoires pour la détection des feux tricolores à partir de profils de vitesse GPS / Yann Méneroux (2016)PermalinkPermalinkDiscrimination of deciduous tree species from time series of unmanned aerial system imagery / Jonathan Lisein in Plos one, vol 10 n° 11 (November 2015)PermalinkWide-area mapping of small-scale features in agricultural landscapes using airborne remote sensing / Jerome O’Connell in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)PermalinkAutomatic identification of building types based on topographic databases – a comparison of different data sources / Robert Hecht in International journal of cartography, vol 1 n° 1 (August 2015)PermalinkTesting the reliability and stability of the internal accuracy assessment of random forest for classifying tree defoliation levels using different validation methods / Samuel Adelabu in Geocarto international, vol 30 n° 7 - 8 (August - September 2015)PermalinkDétection à haute résolution spatiale de la desserte forestière en milieu montagneux / António Ferraz in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)PermalinkEstimation de la déforestation des forêts humides à Madagascar utilisant une classification multidate d'images Landsat entre 2005, 2010 et 2013 / F.A. Rakotomala in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)PermalinkRandom Forest and Rotation Forest for fully polarized SAR image classification using polarimetric and spatial features / Peijun Du in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 105 (July 2015)PermalinkSavannah woody structure modelling and mapping using multi-frequency (X-, C- and L-band) Synthetic Aperture Radar data / Laven Naidoo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 105 (July 2015)PermalinkCharacterizing stand-level forest canopy cover and height using Landsat time series, samples of airborne LiDAR, and the Random Forest algorithm / Oumer S. Ahmed in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 101 (March 2015)PermalinkEmploying ground and satellite-based QuickBird data and Random forest to discriminate five tree species in a Southern African Woodland / Samuel Adelabu in Geocarto international, vol 30 n° 3 - 4 (March - April 2015)PermalinkData-driven feature learning for high resolution urban land-cover classification / Piotr Andrzej Tokarczyk (2015)PermalinkDélimitation des parcelles agricoles par classification d'images Pléiades / Nesrine Chehata in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)PermalinkLand cover dynamics monitoring with Landsat data in Kunming, China: a cost-effective sampling and modelling scheme using Google Earth imagery and random forests / Ning Lu in Geocarto international, vol 30 n° 1 - 2 (January - February 2015)PermalinkA Random Forest class memberships based wrapper band selection criterion : application to hyperspectral / Arnaud Le Bris (2015)PermalinkQuantification et cartographie de la structure forestière à partir de la texture des images Pléiades / Benoit Beguet in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 208 (Octobre 2014)PermalinkEstimation of the timber quality of scots pine with terrestrial laser scanning / Ville Kankare in Forests, vol 5 n° 8 (August 2014)PermalinkAgricultural field delimitation using active learning and random forests margin / Karim Ghariani (2014)PermalinkAssessing the performance of two unsupervised dimensionality reduction techniques on hyperspectral APEX data for high resolution urban land-cover mapping / Luca Demarchi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)PermalinkCaractérisation et cartographie de la structure forestière à partir d'images satellitaires à très haute résolution spatiale / Benoit Beguet (2014)PermalinkContextual classification of lidar data and building object detection in urban areas / Joachim Niemeyer in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)PermalinkPermalinkLarge scale road network extraction in forested moutainous areas using airborne laser scanning data / António Ferraz (2014)PermalinkA unified framework for land-cover database update and enrichment using satellite imagery / Adrien Gressin (2014)PermalinkA methodology to characterize vertical accuracies in lidar-derived products at landscape scales / Wade T. Tinkham in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 8 (August 2013)PermalinkMapping fragmented agricultural systems in the Sudano-Sahelian environments of Africa using random forest and ensemble metrics of coarse resolution MODIS imagery / E. Vintrou in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 8 (August 2012)PermalinkClassification of savanna tree species, in the Greater Kruger National Park region, by integrating hyperspectral and LiDAR data in a Random Forest data mining environment / Laven Naidoo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 69 (April 2012)PermalinkRelevance of airborne lidar and multispectral image data for urban scene classification using random forests / Li Guo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 1 (January - February 2011)PermalinkA two-pass random forests classification of airborne Lidar and image data on urban scenes / Li Guo (2010)PermalinkContribution of airborne full-waveform Lidar and image data for urban scene classification / Nesrine Chehata (07/11/2009)PermalinkMapping vegetated wetlands of Alaska using L-band radar satellite imagery / Jane Whitcomb in Canadian journal of remote sensing, vol 35 n° 1 (February 2009)PermalinkAirborne lidar feature selection for urban classification using random forests / Nesrine Chehata (2009)PermalinkMapping vegetation species succession in a mountainous grassland ecosystem using Landsat, ASTER MI, and Sentinel-2 data / Efosa Gbenga Adagbasa in Plos one, vol 17 n° 1 (January 2022)Permalink