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Receiver DCB analysis and calibration in geomagnetic storm-time using IGS products / Jianfeng Li in Survey review, Vol 53 n° 377 (February 2021)
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[article]
Titre : Receiver DCB analysis and calibration in geomagnetic storm-time using IGS products Type de document : Article/Communication Auteurs : Jianfeng Li, Auteur ; Dingfa Huang, Auteur ; Yinghao Zhao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 122 - 135 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes descripteurs IGN] erreur systématique de code différentiel
[Termes descripteurs IGN] international GPS service for geodynamics
[Termes descripteurs IGN] modèle ionosphérique
[Termes descripteurs IGN] perturbation ionosphérique
[Termes descripteurs IGN] positionnement différentiel
[Termes descripteurs IGN] positionnement par GNSS
[Termes descripteurs IGN] précision de l'estimation
[Termes descripteurs IGN] récepteur GNSS
[Termes descripteurs IGN] tempête magnétique
[Termes descripteurs IGN] teneur totale en électronsRésumé : (auteur) Solar activity and geomagnetic storm cause ionospheric disturbance and affect the GNSS positioning accuracy, which this effect cannot be ignored. The reliability depends mainly on differential code bias (DCB), when estimating the total electron content (TEC) with GNSS pseudorange observations. This study analyzes the variation characteristics of receiver DCB (RDCB) during a strong geomagnetic storm to determine whether the RDCB estimation is affected by space weather. Results show that the RDCB dispersion of low-latitude stations is larger than that of other areas. On the storm day, the RDCB standard deviation (STD) exhibits a peak characteristic and the number of RDCB abnormal stations is significantly more than that on quiet day. Analysis shows that the RDCB abnormality is caused by the ionospheric model misalignment during the ionospheric disturbance. By correcting the RDCB, the RDCB STD is reduced by 43.10%. Thus, the model correction can improve the estimation accuracy of RDCB during geomagnetic storm. Numéro de notice : A2021-194 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2019.1702369 date de publication en ligne : 15/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2019.1702369 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97128
in Survey review > Vol 53 n° 377 (February 2021) . - pp 122 - 135[article]The effect of different sampling schemes on estimation precision of snow water equivalent (SWE) using geostatistics techniques in a semi-arid region of Iran / Hojatolah Ganjkhanlo in Geocarto international, vol 35 n° 16 ([01/12/2020])
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[article]
Titre : The effect of different sampling schemes on estimation precision of snow water equivalent (SWE) using geostatistics techniques in a semi-arid region of Iran Type de document : Article/Communication Auteurs : Hojatolah Ganjkhanlo, Auteur ; Mehdi Vafakhah, Auteur ; Hossein Zeinivand, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1769 - 1782 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes descripteurs IGN] bassin hydrographique
[Termes descripteurs IGN] carte thématique
[Termes descripteurs IGN] classification hypercube
[Termes descripteurs IGN] eau de fonte
[Termes descripteurs IGN] échantillonnage de données
[Termes descripteurs IGN] épaisseur
[Termes descripteurs IGN] géostatistique
[Termes descripteurs IGN] Iran
[Termes descripteurs IGN] krigeage
[Termes descripteurs IGN] manteau neigeux
[Termes descripteurs IGN] neige
[Termes descripteurs IGN] précision de l'estimation
[Termes descripteurs IGN] zone semi-arideRésumé : (auteur) The aim of this study is to compare the effect of two sampling patterns: systematic sampling and Latin hypercube sampling (LHS), on estimation precision of snow water equivalent (SWE), and also comparing different geostatistics methods of kriging, cokriging and radial basin functions for mapping SWE. To achieve the study purpose, the semi-arid mountainous watershed of Sohrevard in Zanjan Province of Iran was selected. Snow depth in 150 points with systematic sampling and 150 points with LHS sampling and snow density in 18 points were randomly measured. In addition, SWE was calculated in the study area, and its map was derived based on both the sampling methods using geostatistical techniques. The results showed that the accuracy of the SWE map using LHS was higher than systematic sampling. According to the most statistical indicators, in both methods of sampling, accuracy of mapping using regular spline was better than other methods. Numéro de notice : A2020-725 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1581267 date de publication en ligne : 03/05/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1581267 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96328
in Geocarto international > vol 35 n° 16 [01/12/2020] . - pp 1769 - 1782[article]High-resolution models of tropospheric delays and refractivity based on GNSS and numerical weather prediction data for alpine regions in Switzerland / Karina Wilgan in Journal of geodesy, vol 93 n°6 (June 2019)
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[article]
Titre : High-resolution models of tropospheric delays and refractivity based on GNSS and numerical weather prediction data for alpine regions in Switzerland Type de document : Article/Communication Auteurs : Karina Wilgan, Auteur ; Alain Geiger, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 819 - 835 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes descripteurs IGN] Alpes
[Termes descripteurs IGN] collocation par moindres carrés
[Termes descripteurs IGN] correction troposphérique
[Termes descripteurs IGN] données GNSS
[Termes descripteurs IGN] données météorologiques
[Termes descripteurs IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes descripteurs IGN] modèle mathématique
[Termes descripteurs IGN] précision de l'estimation
[Termes descripteurs IGN] prévision météorologique
[Termes descripteurs IGN] réfraction
[Termes descripteurs IGN] retard troposphérique
[Termes descripteurs IGN] retard troposphérique zénithal
[Termes descripteurs IGN] SuisseRésumé : (auteur) The tropospheric delay of a microwave signal affects all space geodetic techniques. One possibility of modeling the delay is by introducing tropospheric models from external data sources. In this study, we present high-resolution models of tropospheric total refractivity and zenith total delay (ZTD) for the alpine area in Switzerland. The troposphere models are based on different combinations of data sources, including numerical weather prediction (NWP) model COSMO-1 with high spatial resolution of 1.1 km × 1.1 km, GNSS data from permanent geodetic stations and GPS L1-only data from low-cost permanent stations. The tropospheric parameters are interpolated to the arbitrary locations by the least-squares collocation method using the in-house developed software package COMEDIE (Collocation of Meteorological Data for Interpretation and Estimation of Tropospheric Pathdelays). The first goal of this study is to validate the obtained models with the reference radiosonde and GNSS data to show the improvement w.r.t. the previous studies that used lower resolution input data. In case of total refractivity, the profiles reconstructed from COSMO-1 model show the best agreement with the reference radiosonde measurements, with an average bias of 1.1 ppm (0.6% of the total refractivity value along a vertical profile) and standard deviation of 2.6 ppm (1.6%) averaged from the whole profile. The radiosondes are assimilated into COSMO-1 model; thus, a high correlation is expected, and this comparison is not independent. In case of ZTD, the GNSS-based model shows the highest agreement with the reference GNSS data, with an average bias of 0.2 mm (0.01%) and standard deviation of 4.3 mm (0.2%). For COSMO-based model, the agreement is also very high, especially compared to our previous studies with lower resolution NWPs. The average bias is equal to − 2.5 mm (0.1%) with standard deviation of 9.2 mm (0.5%). The second goal of this study is to test the feasibility of calculating high-resolution troposphere models over a limited area from coarser data sets. We calculate the ZTD models with spatial resolution of 20 m for a test area in Matter Valley. We include the information from the low-cost GPS stations (X-Sense), to also assess the performance and future usability of such stations. We validate the models based on three data sources w.r.t. the reference GNSS data. For the station located inside the area of the study, the models have an agreement of few mm with the reference data. For stations located further away from the study area, the agreement for X-Sense is smaller, but the standard deviations of residuals are still below 15 mm. We consider also another factor of evaluating the high-resolution models, i.e., spatial variability of the data. For designing a GNSS network, also for the tropospheric estimates, the height variability of the network may be as important as the horizontal distribution. The GNSS-based models are built from the coarsest network; thus, their variability is the lowest. The variability of X-Sense-based stations is the highest; thus, such data may be suitable for building troposphere models for very high-resolution applications. Numéro de notice : A2019-350 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-018-1203-6 date de publication en ligne : 01/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-018-1203-6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93394
in Journal of geodesy > vol 93 n°6 (June 2019) . - pp 819 - 835[article]
Titre : Modèle d'interaction et performances du traitement du signal multimodal Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Saloua Chlaily, Auteur ; Christian Jutten, Directeur de thèse ; Pierre-Olivier Amblard, Directeur de thèse ; Olivier Michel, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2018 Importance : 205 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le titre de Docteur en Sciences de l’Université de Grenoble Alpes, Mention : Signal, Image, Parole, TélécomsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes descripteurs IGN] bruit (théorie du signal)
[Termes descripteurs IGN] corrélation
[Termes descripteurs IGN] erreur
[Termes descripteurs IGN] performance
[Termes descripteurs IGN] précision de l'estimation
[Termes descripteurs IGN] processus gaussien
[Termes descripteurs IGN] rapport signal sur bruit
[Termes descripteurs IGN] théorie de l'estimationRésumé : (auteur) Bien que le traitement conjoint des mesures multimodales soit supposé conduire à de meilleures performances que celles obtenues en exploitant une seule modalité ou plusieurs modalités indépendamment, il existe des exemples en littérature qui prouvent que c'est pas toujours vrai. Dans cette thèse, nous analysons rigoureusement, en termes d'information mutuelle et d'erreur d'estimation, les différentes situations de l'analyse multimodale afin de déterminer les conditions conduisant à des performances optimales.Dans la première partie, nous considérons le cas simple de deux ou trois modalités, chacune étant associée à la mesure bruitée d'un signal, avec des liens entre modalités matérialisés par les corrélations entre les parties utiles du signal et par les corrélations les bruits. Nous montrons comment les performances obtenues sont améliorées avec l'exploitation des liens entre les modalités. Dans la seconde partie, nous étudions l'impact sur les performances d'erreurs sur les liens entre modalités. Nous montrons que ces fausses hypothèses dégradent les performances, qui peuvent alors devenir inférieure à celles atteintes avec une seule modalité.Dans le cas général, nous modélisons les multiples modalités comme un canal gaussien bruité. Nous étendons alors des résultats de la littérature en considérant l'impact d'erreurs sur les densités de probabilité du signal et du bruit sur l'information transmise par le canal. Nous analysons ensuite cette relation dans la cas d'un modèle simple de deux modalités. Nos résultats montrent en particulier le fait inattendu qu'une double inadéquation du bruit et du signal peuvent parfois se compenser et ainsi conduire à de très bonnes performances. Note de contenu : Introduction
I- Modèle adéquat
II- Modèle inadéquatNuméro de notice : 25958 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences : Mention : Signal, Image, Parole, Télécoms : Grenoble : 2018 DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01880756 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96465 Per-pixel bias-variance decomposition of continuous errors in data-driven geospatial modeling : A case study in environmental remote sensing / Jing Gao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)
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[article]
Titre : Per-pixel bias-variance decomposition of continuous errors in data-driven geospatial modeling : A case study in environmental remote sensing Type de document : Article/Communication Auteurs : Jing Gao, Auteur ; James E. Burt, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 110 - 121 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique
[Termes descripteurs IGN] approche pixel
[Termes descripteurs IGN] décomposition
[Termes descripteurs IGN] données environnementales
[Termes descripteurs IGN] erreur absolue
[Termes descripteurs IGN] erreur systématique
[Termes descripteurs IGN] image Landsat
[Termes descripteurs IGN] modèle orienté données
[Termes descripteurs IGN] précision de l'estimation
[Termes descripteurs IGN] surface imperméable
[Termes descripteurs IGN] test de performance
[Termes descripteurs IGN] varianceRésumé : (Auteur) This study investigates the usefulness of a per-pixel bias-variance error decomposition (BVD) for understanding and improving spatially-explicit data-driven models of continuous variables in environmental remote sensing (ERS). BVD is a model evaluation method originated from machine learning and have not been examined for ERS applications. Demonstrated with a showcase regression tree model mapping land imperviousness (0–100%) using Landsat images, our results showed that BVD can reveal sources of estimation errors, map how these sources vary across space, reveal the effects of various model characteristics on estimation accuracy, and enable in-depth comparison of different error metrics. Specifically, BVD bias maps can help analysts identify and delineate model spatial non-stationarity; BVD variance maps can indicate potential effects of ensemble methods (e.g. bagging), and inform efficient training sample allocation – training samples should capture the full complexity of the modeled process, and more samples should be allocated to regions with more complex underlying processes rather than regions covering larger areas. Through examining the relationships between model characteristics and their effects on estimation accuracy revealed by BVD for both absolute and squared errors (i.e. error is the absolute or the squared value of the difference between observation and estimate), we found that the two error metrics embody different diagnostic emphases, can lead to different conclusions about the same model, and may suggest different solutions for performance improvement. We emphasize BVD’s strength in revealing the connection between model characteristics and estimation accuracy, as understanding this relationship empowers analysts to effectively steer performance through model adjustments. Numéro de notice : A2017-731 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.11.001 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.11.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88429
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 134 (December 2017) . - pp 110 - 121[article]Réservation
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