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2 résultat(s) recherche sur le mot-clé 'Artificial Intelligence'
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Titre : Dead Trees Detection Based on Machine Learning and Remote Sensing Type de document : texte imprimé Auteurs : Manelle Benarbia, Auteur ; Nabila Chergui, Auteur Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (51 f .) Format : 29 cm Langues : Anglais (eng) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Dead tree detection Artificial Intelligence Machine
Learning Deep Learning Remote Sensing Vegetation Indices Classification Détection des arbres morts Intelligence Artificielle Apprentissage
Automatique Apprentissage Approfondu télédétection Indices de VegetationsIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Dead tree detection utilising machine learning and remote sensing
holds significance in efficient and scalable monitoring, early disturbance
detection, assessing ecosystem health, managing resources, and planning
conservation efforts. This approach facilitates timely interventions, enhances
forest management practices, and contributes to environmental
monitoring, ensuring the sustainability and resilience of forest ecosystems.
In this thesis, we focus on classifying dead trees using remote sensing
images obtained from the Sentinel 2 satellite and Vegetation Indices
(VIS). We initially extracted three VIs: the Normalised Difference Vegetation
Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI2), and the Soil
Adjusted Vegetation Index. Subsequently, we selected three prominent
classification algorithms for Machine Learning (ML): Decision Tree (DT),
Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM). Additionally,
we compared their performances with the Deep Learning Neural Network
(DNN). Notably, the Random Forest algorithm attained the highest
accuracy in dead tree classification, achieving an accuracy of 0.73 = La détection des arbres morts basée sur l’intelligence artificielle et la
télédétection revêt une grande importance pour une surveillance efficace
et évolutive, la détection précoce des perturbations, l’évaluation de la
santé des écosystèmes, la gestion des ressources et la planification de
la conservation. Elle permet des interventions rapides, améliore les
pratiques de gestion forestière et contribue aux efforts de surveillance
environnementale, garantissant ainsi la durabilité et la résilience des
écosystèmes forestiers.
Dans ce mémoire, nous avons classifié les arbres morts en utilisant
des images de télédétection acquises à partir du satellite Sentinel 2
et desindices de végétation (VIS). Nous avons tout d’abord extrait
trois indices de végétation, à savoir l’indice de végétation par différence
normalisée (NDVI), l’indice de végétation amélioré (EVI2) et l’indice
devégétation ajusté au sol. Ensuite, nous avons sélectionné trois des
principaux algorithmes d’apprentissage automatique pour effectuer la
classificationarbres de décision (DT), les forêts aléatoires (RF), les machines
à vecteurs de support (SVM) en plus du réseau de neurons (DNN).
Les résultats ont montré que l’algorithme de forêt aléatoire a obtenu
la meilleure précision dans la classification des arbres morts, atteignant
une précision de 0,73.
Côte titre : MAI/0755 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1pK3ThW0ig-RHAQLEFvJNh0fkEU6fBSzZ/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Dead Trees Detection Based on Machine Learning and Remote Sensing [texte imprimé] / Manelle Benarbia, Auteur ; Nabila Chergui, Auteur . - [S.l.] : Setif:UFA, 2023 . - 1 vol (51 f .) ; 29 cm.
Langues : Anglais (eng)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Dead tree detection Artificial Intelligence Machine
Learning Deep Learning Remote Sensing Vegetation Indices Classification Détection des arbres morts Intelligence Artificielle Apprentissage
Automatique Apprentissage Approfondu télédétection Indices de VegetationsIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Dead tree detection utilising machine learning and remote sensing
holds significance in efficient and scalable monitoring, early disturbance
detection, assessing ecosystem health, managing resources, and planning
conservation efforts. This approach facilitates timely interventions, enhances
forest management practices, and contributes to environmental
monitoring, ensuring the sustainability and resilience of forest ecosystems.
In this thesis, we focus on classifying dead trees using remote sensing
images obtained from the Sentinel 2 satellite and Vegetation Indices
(VIS). We initially extracted three VIs: the Normalised Difference Vegetation
Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI2), and the Soil
Adjusted Vegetation Index. Subsequently, we selected three prominent
classification algorithms for Machine Learning (ML): Decision Tree (DT),
Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM). Additionally,
we compared their performances with the Deep Learning Neural Network
(DNN). Notably, the Random Forest algorithm attained the highest
accuracy in dead tree classification, achieving an accuracy of 0.73 = La détection des arbres morts basée sur l’intelligence artificielle et la
télédétection revêt une grande importance pour une surveillance efficace
et évolutive, la détection précoce des perturbations, l’évaluation de la
santé des écosystèmes, la gestion des ressources et la planification de
la conservation. Elle permet des interventions rapides, améliore les
pratiques de gestion forestière et contribue aux efforts de surveillance
environnementale, garantissant ainsi la durabilité et la résilience des
écosystèmes forestiers.
Dans ce mémoire, nous avons classifié les arbres morts en utilisant
des images de télédétection acquises à partir du satellite Sentinel 2
et desindices de végétation (VIS). Nous avons tout d’abord extrait
trois indices de végétation, à savoir l’indice de végétation par différence
normalisée (NDVI), l’indice de végétation amélioré (EVI2) et l’indice
devégétation ajusté au sol. Ensuite, nous avons sélectionné trois des
principaux algorithmes d’apprentissage automatique pour effectuer la
classificationarbres de décision (DT), les forêts aléatoires (RF), les machines
à vecteurs de support (SVM) en plus du réseau de neurons (DNN).
Les résultats ont montré que l’algorithme de forêt aléatoire a obtenu
la meilleure précision dans la classification des arbres morts, atteignant
une précision de 0,73.
Côte titre : MAI/0755 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1pK3ThW0ig-RHAQLEFvJNh0fkEU6fBSzZ/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0755 MAI/0755 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : An Introduction to Statistical Learning with Applications in R : with applications in R Type de document : texte imprimé Auteurs : Gareth James, Auteur ; Daniela Witten, Auteur ; Hastie, Trevor J, Auteur ; Tibshirani, Robert John, Auteur Editeur : Cham : Springer International publishing Année de publication : 2013 Collection : Springer texts in statistics (Internet), ISSN 2197-4136 num. 103 Importance : 1 vol (426 p.) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4614-7138-7 Note générale : 978-1-4614-7138-7 Langues : Anglais (eng) Catégories : Informatique Mots-clés : Theoretical
Mathematical and Computational Physics
Statistics Artificial Intelligence (incl
Robotics) Statistical Theory and Methods
Statistics and Computing/Statistics Programs
Statistics
general Artificial IntelligenceIndex. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé :
An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform. Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebraCôte titre : Fs/23256 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7138-7 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R : with applications in R [texte imprimé] / Gareth James, Auteur ; Daniela Witten, Auteur ; Hastie, Trevor J, Auteur ; Tibshirani, Robert John, Auteur . - Cham : Springer International publishing, 2013 . - 1 vol (426 p.) ; 24 cm. - (Springer texts in statistics (Internet), ISSN 2197-4136; 103) .
ISBN : 978-1-4614-7138-7
978-1-4614-7138-7
Langues : Anglais (eng)
Catégories : Informatique Mots-clés : Theoretical
Mathematical and Computational Physics
Statistics Artificial Intelligence (incl
Robotics) Statistical Theory and Methods
Statistics and Computing/Statistics Programs
Statistics
general Artificial IntelligenceIndex. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé :
An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform. Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebraCôte titre : Fs/23256 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7138-7 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/23256 Fs/23256 livre Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible