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Titre :	Confounds and Consequences in Geotagged Twitter Data
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Umashanthi Pavalanathan, Auteur ; Jacob Eisenstein, Auteur
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	7/06/2015
Importance :	10 p.
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes descripteurs IGN] erreur systématique [Termes descripteurs IGN] étiquette [Termes descripteurs IGN] géoétiquetage [Termes descripteurs IGN] traitement du langage naturel
Résumé :	(auteur) Twitter is often used in quantitative studies that identify geographically-preferred topics, writing styles, and entities. These studies rely on either GPS coordinates attached to individual messages, or on the user-supplied location field in each profile. In this paper, we compare these data acquisition techniques and quantify the biases that they introduce; we also measure their effects on linguistic analysis and text-based geolocation. GPS-tagging and self-reported locations yield measurably different corpora, and these linguistic differences are partially attributable to differences in dataset composition by age and gender. Using a latent variable model to induce age and gender, we show how these demographic variables interact with geography to affect language use. We also show that the accuracy of text-based geolocation varies with population demographics, giving the best results for men above the age of 40.
Numéro de notice :	P2015-001
Thématique :	GEOMATIQUE
Nature :	Preprint
nature-HAL :	Préprint
DOI :	sans
En ligne :	https://arxiv.org/abs/1506.02275
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79901

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Confounds and Consequences in Geotagged Twitter Data

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Titre :	Straight skeletons of three-dimensional polyhedra
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Gill Barequet, Auteur ; David Eppstein, Auteur ; Michael T. Goodrich, Auteur ; Amir Vaxman, Auteur
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	2008
Importance :	12 p.
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Algorithmique [Termes descripteurs IGN] complexité [Termes descripteurs IGN] généralisation [Termes descripteurs IGN] polyèdre [Termes descripteurs IGN] squelettisation [Termes descripteurs IGN] voxel
Résumé :	(Auteur) This paper studies the straight skeleton of polyhedra in three dimensions. We first address voxel-based polyhedra (polycubes), formed as the union of a collection of cubical (axis-aligned) voxels. We analyze the ways in which the skeleton may intersect each voxel of the polyhedron, and show that the skeleton may be constructed by a simple voxel-sweeping algorithm taking constant time per voxel. In addition, we describe a more complex algorithm for straight skeletons of voxel-based polyhedra, which takes time proportional to the area of the surfaces of the straight skeleton rather than the volume of the polyhedron. We also consider more general polyhedra with axis parallel edges and faces, and show that any n-vertex polyhedron of this type has a straight skeleton with O(n2) features. We provide algorithms for constructing the straight skeleton, with running time O(min(n2 logn;k logO(1) n)) where k is the output complexity. Next, we discuss the straight skeleton of a general non convex polyhedron. We show that it has an ambiguity issue, and suggest a consistent method to resolve it. We prove that the straight skeleton of a general polyhedron has a superquadratic complexity in the worst case. Finally, we report on an implementation of a simple algorithm for the general case.
Numéro de notice :	P2008-001
Thématique :	GEOMATIQUE/INFORMATIQUE
Nature :	Preprint
DOI :	sans
En ligne :	https://arxiv.org/abs/0805.0022v1
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84165

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Straight skeletons of three-dimensional polyhedra

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Titre :	Segmentation of multiple series using a Lasso strategy
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Karine Bertin, Auteur ; Xavier Collilieux , Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur ; Christian Meza, Auteur
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	25/06/2014
Importance :	21 p.
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes descripteurs IGN] coordonnées GPS [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] erreur systématique [Termes descripteurs IGN] itération [Termes descripteurs IGN] programmation dynamique [Termes descripteurs IGN] segmentation [Termes descripteurs IGN] série temporelle
Résumé :	(auteur) We propose a new semi-parametric approach to the joint segmentation of multiple series corrupted by a functional part. This problem appears in particular in geodesy where GPS permanent station coordinate series are affected by undocumented artificial abrupt changes and additionally show prominent periodic variations. Detecting and estimating them are crucial, since those series are used to determine averaged reference coordinates in geosciences and to infer small tectonic motions induced by climate change. We propose an iterative procedure based on Dynamic Programming for the segmentation part and Lasso estimators for the functional part. Our Lasso procedure, based on the dictionary approach, allows us to both estimate smooth functions and functions with local irregularity, which permits more flexibility than previous proposed methods. This yields to a better estimation of the bias part and improvements in the segmentation. The performance of our method is assessed using simulated and real data. In particular, we apply our method to data from four GPS stations in Yarragadee, Australia. Our estimation procedure results to be a reliable tool to assess series in terms of change detection and periodic variations estimation giving an interpretable estimation of the functional part of the model in terms of known functions.
Numéro de notice :	P2014-001
Thématique :	MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT
Nature :	Preprint
nature-HAL :	Préprint
DOI :	sans
date de publication en ligne :	25/06/2014
En ligne :	http://arxiv.org/abs/1406.6627v1
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78980

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Segmentation of multiple series ... - pdf auteur

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Titre :	A fast summation method for translation invariant kernels
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Fabien Casenave , Auteur
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	2015
Importance :	19 p.
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	arXiv:1408.0210v3 [math.NA] 22 Aug 2015 ex titre : An Empirical Interpolation based Fast Summation Method for translation invariant kernels
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Termes descripteurs IGN] méthode fondée sur le noyau
Résumé :	(auteur) We derive a Fast Multipole Method (FMM) where a low-rank approximation of the kernel is obtained using the Empirical Interpolation Method (EIM). Contrary to classical interpolation-based FMM, where the interpolation points and basis are fixed beforehand, the EIM is a nonlinear approximation method which constructs interpolation points and basis which are adapted to the kernel under consideration. The basis functions are obtained using evaluations of the kernel itself. We restrict ourselves to translation-invariant kernels, for which a modified version of the EIM approximation can be used in a multilevel FMM context; we call the obtained algorithm Empirical Interpolation Fast Multipole Method (EIFMM). An important feature of the EIFMM is a built-in error estimation of the interpolation error made by the low-rank approximation of the far-field behavior of the kernel: the algorithm selects the optimal number of interpolation points required to ensure a given accuracy for the result, leading to important gains for inhomogeneous kernels.
Numéro de notice :	P2015-002
Thématique :	MATHEMATIQUE
Nature :	Preprint
nature-HAL :	Préprint
DOI :	sans
date de publication en ligne :	22/08/2015
En ligne :	https://arxiv.org/abs/1408.0210
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88642

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A fast summation method - pdf auteur

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Titre :	Convex programming approach to robust estimation of a multivariate Gaussian model
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Samuel Balmand, Auteur ; Arnak Dalalyan, Auteur
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	2016
Importance :	31 p.
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes descripteurs IGN] distribution de Gauss [Termes descripteurs IGN] estimateur [Termes descripteurs IGN] matrice de covariance [Termes descripteurs IGN] méthode des moindres carrés [Termes descripteurs IGN] valeur aberrante
Résumé :	(auteur) Multivariate Gaussian is often used as a first approximation to the distribution of high-dimensional data. Determining the parameters of this distribution under various constraints is a widely studied problem in statistics, and is often considered as a prototype for testing new algorithms or theoretical frameworks. In this paper, we develop a nonasymptotic approach to the problem of estimating the parameters of a multivariate Gaussian distribution when data are corrupted by outliers. We propose an estimator efficiently computable by solving a convex program\|that robustly estimates the population mean and the population covariance matrix even when the sample contains a signi?cant proportion of outliers. Our estimator of the corruption matrix is provably rate optimal simultaneously for the entry-wise `1-norm, the Frobenius norm and the mixed `2=`1 norm. Furthermore, this optimality is achieved by a penalized square-root-of-least-squares method with a universal tuning parameter (calibrating the strength of the penalization). These results are partly extended to the case where p is potentially larger than n, under the additional condition that the inverse covariance matrix is sparse.
Note de contenu :	bibliographie
Numéro de notice :	P2016-001
Thématique :	MATHEMATIQUE
Nature :	Preprint
nature-HAL :	Préprint
DOI :	sans
date de publication en ligne :	06/02/2016
En ligne :	https://arxiv.org/abs/1512.04734
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91897

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Convex programming approach... - pdf auteur

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Titre :	Cyclic asymptotic behaviour of a population reproducing by fission into two equal parts
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Etienne Bernard , Auteur ; Marie Doumic, Auteur ; Pierre Gabriel, Auteur
Mention d'édition :	v3
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	2017
Projets :	KIBORD /
Format :	21
Langues :	Anglais (eng)
Résumé :	(auteur) We study the asymptotic behaviour of the following linear growth-fragmentation equation xxxxxxx and prove that under fairly general assumptions on the division rate B(x),its solution converges towards an oscillatory function,explicitely given by the projection of the initial state on the space generated by the countable set of the dominant eigenvectors of the operator.Despite the lack of hypo-coercivity of the operator, the proof relies on a general relative entropy argument in a convenient weighted L2 space, where well-posedness is obtained via semigroup analysis. We also propose a non-dissipative numerical scheme, able to capture the oscillations.
Numéro de notice :	P2017-001
Thématique :	MATHEMATIQUE
Nature :	Preprint
nature-HAL :	Préprint
DOI :	sans
date de publication en ligne :	02/11/2017
En ligne :	https://arxiv.org/abs/1609.03846v5
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91916

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Cyclic asymptotic behaviour of a population reproducing by fission into two equal parts / Etienne Bernard in Kinetic & Related Models, vol 12 n° 3 (June 2019)

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[article]
inKinetic & Related Models > vol 12 n° 3 (June 2019) . - pp 551 - 571

Titre :	Cyclic asymptotic behaviour of a population reproducing by fission into two equal parts
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Etienne Bernard , Auteur ; Marie Doumic, Auteur ; Pierre Gabriel, Auteur
Année de publication :	2019
Projets :	KIBORD /
Article en page(s) :	pp 551 - 571
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Termes descripteurs IGN] asymptote [Termes descripteurs IGN] comportement [Termes descripteurs IGN] entropie [Termes descripteurs IGN] oscillation
Résumé :	(auteur) We study the asymptotic behaviour of the following linear growth-fragmentation equation xxxxxxx and prove that under fairly general assumptions on the division rate B(x),its solution converges towards an oscillatory function, explicitely given by the projection of the initial state on the space generated by the countable set of the dominant eigenvectors of the operator. Despite the lack of hypo-coercivity of the operator, the proof relies on a general relative entropy argument in a convenient weighted L2 space, where well-posedness is obtained via semigroup analysis. We also propose a non-dissipative numerical scheme, able to capture the oscillations.
Numéro de notice :	A2019-158
Thématique :	MATHEMATIQUE
Nature :	Article
nature-HAL :	ArtAvecCL-RevueIntern
DOI :	10.3934/krm.2019022
En ligne :	http://dx.doi.org/10.3934/krm.2019022
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93294

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Cyclic asymptotic behaviour - pdf auteur v5

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Titre :	GeomRDF: a geodata converter with a fine-grained structured representation of geometry in the web
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Fayçal Hamdi , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Bénédicte Bucher , Auteur ; Abdelfettah Feliachi, Auteur
Congrès :	GeoLD 2014, 1st international workshop on Geospatial Linked Data (septembre 2014, Autriche), Auteur
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	sept 2014
Importance :	12 p.
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Résumé :	(auteur) In recent years, with the advent of the web of data, a growing number of national mapping agencies tend to publish their geospatial data as Linked Data. However, differences between traditional GIS data models and Linked Data model can make the publication process more complicated. Besides, it may re- quire, to be done, the setting of several parameters and some expertise in the se- mantic web technologies. In addition, the use of standards like GeoSPARQL (or ad hoc predicates) is mandatory to perform spatial queries on published geospatial data. In this paper, we present GeomRDF, a tool that helps users to convert spatial data from traditional GIS formats to RDF model easily. It generates geometries represented as GeoSPARQL WKT literal but also as structured geometries that can be exploited by using only the RDF query language, SPARQL. GeomRDF was implemented as a module in the RDF publication platform Datalift. A validation of GeomRDF has been realized against the French administrative units dataset (provided by IGN France).
Numéro de notice :	C2014-014
Nature :	Communication
nature-HAL :	ComSansActesPubliés-Unpublished
DOI :	sans
En ligne :	https://arxiv.org/abs/1503.04864
Format de la ressource électronique :	URL
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78516

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GeomRDF: a geodata converter

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Titre :	Supervized segmentation with graph-structured deep metric learning
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Loïc Landrieu , Auteur ; Mohamed Boussaha, Auteur
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	2019
Projets :	1-Pas de projet /
Importance :	15 p.
Langues :	Français (fre)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] graphe [Termes descripteurs IGN] segmentation [Termes descripteurs IGN] semis de points
Résumé :	(auteur) We present a fully-supervized method for learning to segment data structured by an adjacency graph. We introduce the graph-structured contrastive loss, a loss function structured by a ground truth segmentation. It promotes learning vertex embeddings which are homogeneous within desired segments, and have high contrast at their interface. Thus, computing a piecewise-constant approximation of such embeddings produces a graph-partition close to the objective segmentation. This loss is fully backpropagable, which allows us to learn vertex embeddings with deep learning algorithms. We evaluate our methods on a 3D point cloud oversegmentation task, defining a new state-of-the-art by a large margin. These results are based on the published work of Landrieu and Boussaha 2019.
Numéro de notice :	P2019-003
Nature :	Preprint
nature-HAL :	Préprint
DOI :	sans
date de publication en ligne :	19/05/2019
En ligne :	https://arxiv.org/abs/1905.04014
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92819

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Titre :	Parallel cut pursuit for minimization of the graph total variation
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Hugo Raguet, Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	2019
Importance :	6 p.
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] algorithme Cut Pursuit [Termes descripteurs IGN] optimisation (mathématiques)
Résumé :	(auteur) We present a parallel version of the cut-pursuit algorithm for minimizing functionals involving the graph total variation. We show that the decomposition of the iterate into constant connected components, which is at the center of this method, allows for the seamless parallelization of the otherwise costly graph-cut based refinement stage. We demonstrate experimentally the efficiency of our method in a wide variety of settings, from simple denoising on huge graphs to more complex inverse problems with nondifferentiable penalties. We argue that our approach combines the efficiency of graph-cuts based optimizers with the versatility and ease of parallelization of traditional proximal.
Numéro de notice :	P2019-004
Thématique :	IMAGERIE/INFORMATIQUE
Nature :	Preprint
nature-HAL :	Préprint
DOI :	sans
date de publication en ligne :	07/05/2019
En ligne :	https://arxiv.org/abs/1905.02316
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93350

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Titre :	How IGN (France) computed the so-called "centre of gravity" of physical Europe in 1989 and 2004
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Jean-François Hangouët, Auteur
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	2019
Importance :	5 p.
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Géodésie physique [Termes descripteurs IGN] aplatissement [Termes descripteurs IGN] centre de gravité [Termes descripteurs IGN] ellipsoïde international [Termes descripteurs IGN] épistémologie [Termes descripteurs IGN] Europe (géographie physique) [Termes descripteurs IGN] Institut national de l'information géographique et forestière (France) [Termes descripteurs IGN] sphèroïde
Résumé :	(auteur) The method used by senior geodetic engineer Jean-Georges Affholder to determine what can be termed as the ‘centre of gravity’ of physical Europe in 1989 and 2004 relies on mathematical formulae which, in their only published version, happen to be flawed with typographical errors that do not reflect Mr. Affholder’s actual mathematical exactness. This short epistemological paper summarizes the major steps of Affholder’s method, provides a corrected version of the general formulae, and briefly recalls some particulars of the specific determination of the centre of gravity of physical Europe.
Numéro de notice :	P2019-005
Thématique :	POSITIONNEMENT
Nature :	Preprint
nature-HAL :	Préprint
DOI :	sans
date de publication en ligne :	08/10/2019
En ligne :	https://arxiv.org/abs/1910.04252
Format de la ressource électronique :	URL
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93787

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Titre :	Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur
Congrès :	CVPR 2020, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2020), Auteur
Editeur :	Computer vision foundation
Année de publication :	2020
Importance :	pp 12325 - 12334
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] classification automatique [Termes descripteurs IGN] classification orientée objet [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] géocodage [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image satellite [Termes descripteurs IGN] parcelle agricole [Termes descripteurs IGN] politique agricole commune [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] utilisation du sol
Résumé :	(auteur) Satellite image time series, bolstered by their growing availability, are at the forefront of an extensive effort towards automated Earth monitoring by international institutions. In particular, large-scale control of agricultural parcels is an issue of major political and economic importance. In this regard, hybrid convolutional-recurrent neural architectures have shown promising results for the automated classification of satellite image time series.We propose an alternative approach in which the convolutional layers are advantageously replaced with encoders operating on unordered sets of pixels to exploit the typically coarse resolution of publicly available satellite images. We also propose to extract temporal features using a bespoke neural architecture based on self-attention instead of recurrent networks. We demonstrate experimentally that our method not only outperforms previous state-of-the-art approaches in terms of precision, but also significantly decreases processing time and memory requirements. Lastly, we release a large openaccess annotated dataset as a benchmark for future work on satellite image time series.
Numéro de notice :	C2020-016
Thématique :	IMAGERIE
Nature :	Communication
nature-HAL :	ComAvecCL&ActesPubliésIntl
DOI :	sans
date de publication en ligne :	18/11/2019
En ligne :	https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Garnot_Satellite_Image_Time [...]
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94225

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Satellite image time series classification - pdf préprint

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Titre :	A new segmentation method for the homogenisation of GNSS-derived IWV time-series
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Annarosa Quarello, Auteur ; Olivier Bock , Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	2020
Importance :	25 p.
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes descripteurs IGN] algorithme d'homogénéisation [Termes descripteurs IGN] analyse de variance [Termes descripteurs IGN] changement climatique [Termes descripteurs IGN] données GNSS [Termes descripteurs IGN] estimateur [Termes descripteurs IGN] inférence [Termes descripteurs IGN] itération [Termes descripteurs IGN] positionnement ponctuel précis [Termes descripteurs IGN] programmation dynamique [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] surveillance météorologique [Termes descripteurs IGN] teneur intégrée en vapeur d'eau [Termes descripteurs IGN] variation saisonnière
Résumé :	(auteur) Homogenization is an important and crucial step to improve the usage of observational data for climate analysis. This work is motivated by the analysis of long series of GNSS Integrated Water Vapour (IWV) data which have not yet been used in this context. This paper proposes a novel segmentation method that integrates a periodic bias and a heterogeneous, monthly varying, variance. The method consists in estimating first the variance using a robust estimator and then estimating the segmentation and periodic bias iteratively. This strategy allows for the use of the dynamic programming algorithm that remains the most efficient exact algorithm to estimate the change-point positions. The statistical performance of the method is assessed through numerical experiments. An application to a real data set of 120 global GNSS stations is presented. The method is implemented in the R package GNSSseg that will be available on the CRAN.
Numéro de notice :	P2020-005
Thématique :	POSITIONNEMENT
Nature :	Article
nature-HAL :	Préprint
DOI :	sans
En ligne :	https://arxiv.org/pdf/2005.04683.pdf
Format de la ressource électronique :	url article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95078

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Titre :	Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Thomas Tilak , Auteur ; Arnaud Braun, Auteur ; David Chandler, Auteur ; Nicolas David , Auteur ; Sylvain Galopin, Auteur ; Mickaël Michaud, Auteur ; Camille Parisel, Auteur ; Matthieu Porte, Auteur ; Marjorie Robert, Auteur
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	2020
Projets :	1-Pas de projet /
Importance :	8 p.
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] BD Alti [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] chaîne de production [Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] corrélation croisée maximale [Termes descripteurs IGN] étiquette [Termes descripteurs IGN] Gironde (33) [Termes descripteurs IGN] image à très haute résolution [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] vectorisation [Termes descripteurs IGN] zone d'intérêt [Termes descripteurs IGN] zone urbaine
Résumé :	(auteur) This paper describes a methodology to produce a 7-classes land cover map of urban areas from very high resolution images and limited noisy labeled data. The objective is to make a segmentation map of a large area (a french department) with the following classes: asphalt, bare soil, building, grassland, mineral material (permeable artificialized areas), forest and water from 20cm aerial images and Digital Height Model. We created a training dataset on a few areas of interest aggregating databases, semi-automatic classification, and manual annotation to get a complete ground truth in each class. A comparative study of different encoder-decoder architectures (U-Net, U-Net with Resnet encoders, Deeplab v3+) is presented with different loss functions. The final product is a highly valuable land cover map computed from model predictions stitched together, binarized, and refined before vectorization.
Numéro de notice :	P2020-006
Thématique :	IMAGERIE
Nature :	Article
nature-HAL :	Préprint
DOI :	sans
En ligne :	https://arxiv.org/pdf/2005.05652.pdf
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95079

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contenu dans ArXiv / Université Cornell (Etats-Unis) (1991)

Titre :	A scala library for spatial sensitivity analysis
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Juste Raimbault, Auteur ; Julien Perret , Auteur ; Romain Reuillon, Auteur
Editeur :	Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell
Année de publication :	2020
Importance :	5 p.
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] analyse de sensibilité [Termes descripteurs IGN] bibliothèque de formes [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] modélisation spatiale [Termes descripteurs IGN] morphologie urbaine [Termes descripteurs IGN] simulation spatiale
Résumé :	(auteur) The sensitivity analysis and validation of simulation models require speciﬁc approaches in the case of spatial models. We describe the spatialdata scala library providing such tools, including synthetic generators for urban conﬁgurations at diﬀerent scales, spatial networks, and spatial point processes. These can be used to parametrize geosimulation models on synthetic conﬁgurations, and evaluate the sensitivity of model outcomes to spatial conﬁguration. The library also includes methods to perturb real data, and spatial statistics indicators, urban form indicators, and network indicators. It is embedded into the OpenMOLE platform for model exploration, fostering the application of such methods without technical constraints.
Numéro de notice :	P2020-009
Thématique :	GEOMATIQUE
Nature :	Article
nature-HAL :	Préprint
DOI :	sans
date de publication en ligne :	21/07/2020
En ligne :	https://arxiv.org/abs/2007.10667
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95609

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