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Affiner la recherche Interroger des sources externesRecueil des contributions Colloque international Tous (im)mobiles, tous cartographes ? Approches cartographiques des mobilités, des circulations, des flux et des déplacements : Méthodes, outils, représentations, pratiques et usages / Françoise Bahoken (2021)
Titre : Recueil des contributions Colloque international Tous (im)mobiles, tous cartographes ? Approches cartographiques des mobilités, des circulations, des flux et des déplacements : Méthodes, outils, représentations, pratiques et usages Type de document : Actes de congrès Auteurs : Françoise Bahoken, Éditeur scientifique ; et al., Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2021 Conférence : Cartomob 2021, colloque international Tous (im)mobiles, tous cartographes ? Approches cartographiques des mobilités, des circulations, des flux et des déplacements : Méthodes, outils, représentations, pratiques et usages 14/06/2021 16/06/2021 Toulouse online France OA Proceedings Langues : Français (fre) Numéro de notice : 17153 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Actes DOI : sans En ligne : https://cartomob.sciencesconf.org/data/pages/CartoMob_080721_r.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98814 Asymptotically exact data augmentation : models and Monte Carlo sampling with applications to Bayesian inference / Maxime Vono (2020)
Titre : Asymptotically exact data augmentation : models and Monte Carlo sampling with applications to Bayesian inference Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Maxime Vono, Auteur ; Nicolas Dobigeon, Directeur de thèse ; Pierre Chainais, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2020 Importance : 200 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Signal, Image, Acoustique et OptimisationLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] algorithme de Gibbs
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] processus gaussien
[Termes IGN] régression linéaireIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Numerous machine learning and signal/image processing tasks can be formulated as statistical inference problems. As an archetypal example, recommendation systems rely on the completion of partially observed user/item matrix, which can be conducted via the joint estimation of latent factors and activation coefficients. More formally, the object to be inferred is usually defined as the solution of a variational or stochastic optimization problem. In particular, within a Bayesian framework, this solution is defined as the minimizer of a cost function, referred to as the posterior loss. In the simple case when this function is chosen as quadratic, the Bayesian estimator is known to be the posterior mean which minimizes the mean square error and defined as an integral according to the posterior distribution. In most real-world applicative contexts, computing such integrals is not straightforward. One alternative lies in making use of Monte Carlo integration, which consists in approximating any expectation according to the posterior distribution by an empirical average involving samples from the posterior. This so-called Monte Carlo integration requires the availability of efficient algorithmic schemes able to generate samples from a desired posterior distribution. A huge literature dedicated to random variable generation has proposed various Monte Carlo algorithms. For instance, Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods, whose particular instances are the famous Gibbs sampler and Metropolis-Hastings algorithm, define a wide class of algorithms which allow a Markov chain to be generated with the desired stationary distribution. Despite their seemingly simplicity and genericity, conventional MCMC algorithms may be computationally inefficient for large-scale, distributed and/or highly structured problems. The main objective of this thesis consists in introducing new models and related MCMC approaches to alleviate these issues. The intractability of the posterior distribution is tackled by proposing a class of approximate but asymptotically exact augmented (AXDA) models. Then, two Gibbs samplers targetting approximate posterior distributions based on the AXDA framework, are proposed and their benefits are illustrated on challenging signal processing, image processing and machine learning problems. A detailed theoretical study of the convergence rates associated to one of these two Gibbs samplers is also conducted and reveals explicit dependences with respect to the dimension, condition number of the negative log-posterior and prescribed precision. In this work, we also pay attention to the feasibility of the sampling steps involved in the proposed Gibbs samplers. Since one of this step requires to sample from a possibly high-dimensional Gaussian distribution, we review and unify existing approaches by introducing a framework which stands for the stochastic counterpart of the celebrated proximal point algorithm. This strong connection between simulation and optimization is not isolated in this thesis. Indeed, we also show that the derived Gibbs samplers share tight links with quadratic penalty methods and that the AXDA framework yields a class of envelope functions related to the Moreau one. Note de contenu : Introduction
1- Asymptotically exact data augmentation
2- Monte Carlo sampling from AXDA
3- 3A non-asymptotic convergence analysis of the Split Gibbs sampler
4- High-dimensional Gaussian sampling: A unifying approach based on a stochastic proximal point algorithm
5- Back to optimization: The tempered AXDA envelope
ConclusionNuméro de notice : 28575 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de Doctorat : Signal, Image, Acoustique et Optimisation : Toulouse : 2020 Organisme de stage : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03143936/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97833
Titre : Caractérisation et co-visualisation du climat urbain et morphologie Titre original : Joint characterization and visualization of urban climate and morphology Type de document : Mémoire Auteurs : Luke Riley, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2020 Importance : 63 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Master 2 Géomatique ScIences Géomatiques en environneMent et Aménagement (SIGMA)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] climat urbain
[Termes IGN] ilot thermique urbain
[Termes IGN] indicateur paysager
[Termes IGN] morphologie urbaine
[Termes IGN] Paris (75)
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] visualisation de donnéesIndex. décimale : SIGMA Mémoires du master SIGMA Sciences géomatiques en environnement et aménagement Résumé : (auteur) Un réchauffement du climat global est prévu avant la fin du 21ème siècle, ce qui va générer une augmentation des événements extrêmes dont les canicules. Ce changement engendra une intensification de températures locales en ville, un phénomène connu comme l’îlot de chaleur urbain (ICU) qui pourrait avoir des conséquences sanitaires dramatiques pour les habitants. De nombreux facteurs ont été identifiés comme la cause des ICUs dont la forme et les caractéristiques des constructions urbaines comme des bâtiments et des surfaces minéralisées, autrement appelés la morphologie urbaine. Stewart et Oke (2012) ont proposé le système des Local Climate Zones (LCZs) pour classifier cette morphologie et analyser son impact sur le climat local, qui a inspiré la création d’un maillage de classification urbain du projet de recherche français intitulé MApUCE. Météo France a fourni des données de simulation du climat, les mailles de Meso-NH (Mesoscale non-hydrostatic model) (Lac et al., 2018) dont les données de TEB (Town Energy Balance) (Masson, 2000) permet simuler les températures locales dans des zones urbanisées. L’objectif de cette étude est que la morphologie urbaine a un impact sur le climat local de Paris et que cet impact peut être mesuré à travers des mesures scalaires, autrement appelées des indicateurs morphologiques. Ensuite, une co-visualisation d’une sélection de ces indicateurs avec les températures locales sera proposée comme une aide à la décision pour les météorologues, des urbanistes et d’autres membres de la communauté scientifique. Des résultats des analyses statistiques de cette étude ont démontré que la morphologie impacte le climat de manière très hétérogène, et un rendu visualisant des indicateurs en conjonction avec la température en 3D est proposé. Numéro de notice : 17652 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : LaSTIG (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97907 Documents numériques
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Caractérisation et co-visualisation du climat urbain et morphologie - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Cartographie des essences forestières à partir de séries temporelles d’images satellitaires à hautes résolutions : stabilité des prédictions, autocorrélation spatiale et cohérence avec la phénologie observée in situ Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nicolas Karasiak, Auteur ; Claude Monteil, Directeur de thèse ; Jean-Français Dejoux, Directeur de thèse ; David Sheeren Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2020 Importance : 240 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, délivré par l'Institut National Polytechnique de Toulouse, spécialité : Agrosystèmes, Écosystèmes et EnvironnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] bibliothèque logicielle
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] essence d'arbre
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image Formosat
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La forêt a un rôle essentiel sur terre, que ce soit pour stocker le carbone et ainsi lutter contre le réchauffement climatique ou encore fournir un habitat à de nombreuses espèces. Or, la composition de la forêt (la localisation des essences ou leur diversité) a une influence sur les services écologiques rendus. Dans ce contexte, il est important de cartographier les forêts et les essences qui la composent. La télédétection, en particulier à partir d’images satellitaires, apparait comme le moyen le plus adéquat pour caractériser un vaste territoire. Avec l’arrivée de constellations satellitaires comme Sentinel-2 ou Landsat-8 et leur gratuité d’acquisition pour l’utilisateur, il devient possible d’envisager l’usage de séries temporelles d’images satellites à haute résolution spatiale, spectrale et temporelle à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Si de nombreux travaux ont étudié le potentiel des images satellitaires pour identifier les essences, rares sont ceux qui utilisent des séries temporelles (plusieurs images par an) avec une haute résolution spatiale et en tenant compte de l’autocorrélation spatiale des références, i.e. la ressemblance des échantillons spatialement proches les uns des autres. Or, en ne prenant pas en compte ce phénomène, des biais d’évaluation peuvent survenir et ainsi surestimer la qualité des modèles d’apprentissage. Il s’agit aussi de mieux cerner les verrous méthodologiques afin de comprendre pourquoi il peut être facile ou compliqué pour un algorithme d’identifier une essence d’une autre. L’objectif général de la thèse vise à étudier le potentiel et les verrous concernant la reconnaissance des essences forestières à partir des séries temporelles d’images satellite à haute résolution spatiale, spectrale et temporelle. Le premier objectif consiste à étudier la stabilité temporelle des prédictions à partir d’une archive de neuf ans du satellite Formosat-2. Plus particulièrement, les travaux portent sur la mise en place d’une méthode de validation qui soit le plus fidèle à la qualité observée des cartographies. Le second objectif s’intéresse au lien entre les évènements phénologiques in situ (pousse des feuilles en début de saison, ou perte et coloration des feuilles en fin de saison) et ce qui est observable par télédétection. Outre la capacité de détecter ces évènements, il sera étudié si ce qui permet aux algorithmes de différencier les essences les unes des autres est lié à des comportements spécifiques par espèce. Note de contenu : 1- Introduction
2- Etude de la stabilité spatiale et statistique des prédictions
3- Etude de l’impact de l’autocorrélation spatiale
4- Etude et apport de la phénologie
5- Partage des outils et des données : assurer une reproductibilité des travaux
6- Conclusion généraleNuméro de notice : 28326 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Agrosystèmes, Écosystèmes et Environnement : Toulouse : 2020 Organisme de stage : DYNAFOR DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2020INPT0115 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98378
Titre : Fusion d'approches photométriques et géométriques pour la création de modèles 3D Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jean Mélou, Auteur ; Jean-Denis Durou, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2020 Autre Editeur : Toulouse : Institut National Polytechnique de Toulouse INPT Importance : 121 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, délivré par l’Institut National Polytechnique de Toulouse en Informatique et TélécommunicationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] albedo
[Termes IGN] éclairage
[Termes IGN] ombre
[Termes IGN] photogrammétrie
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] réflectance
[Termes IGN] rendu réaliste
[Termes IGN] stéréoscopie
[Termes IGN] structure-from-motionRésumé : (auteur) Les solutions opérationnelles de reconstruction 3D à partir de photographies se fondent généralement sur des méthodes multi-vues, dites géométriques, qui n'utilisent que très partiellement les informations photométriques contenues dans les images. L'utilisation de ces dernières doit permettre, à la fois, d’augmenter la finesse du relief reconstruit et d’estimer les caractéristiques photométriques de la scène que sont la réflectance de la surface et l’éclairage incident. Cette thèse montre comment une approche combinant les techniques multi-vues et les techniques photométriques peut effectivement améliorer un pipeline de reconstruction 3D. Nous commençons par présenter une façon de rendre la méthode du shape-from-shading opérationnelle en conditions d'éclairage naturel. Ceci nous permet de combiner les approches multi-vues et photométriques sous la forme d'un problème variationnel, pour lequel nous proposons un schéma numérique de résolution. Cependant, comme le shape-from-shading luimême, la méthode proposée nécessite la connaissance a priori de la réflectance et de l’éclairage. Nous présentons une méthode d'estimation conjointe de ces deux grandeurs à partir d'un relief grossier de la scène. En guise de conclusion, nous présentons un algorithme qui, à partir des images utilisées par un pipeline de reconstruction 3D multi-vues, permet d'estimer une carte de réflectance et une carte de profondeur par vue, ainsi que l’éclairage de la scène. Note de contenu : Introduction
1- Photogrammétrie
2- Shape-from-shading en conditions d’éclairage naturel
3- MVS et SfS
4- Estimation de l’albédo et de l’éclairage
ConclusionNuméro de notice : 28567 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique et Télécommunication : Toulouse : 2020 Organisme de stage : IRIT Toulouse nature-HAL : Thèse En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02940259/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97697 Acquisition de connaissances sur les déplacements quotidiens des individus dans un contexte de risques naturels : Protocoles d’enquête à l’aide de technologies mobiles / Sidonie Christophe (2010)
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