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STICC: a multivariate spatial clustering method for repeated geographic pattern discovery with consideration of spatial contiguity / Yuhao Kang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 8 (August 2022)
[article]
Titre : STICC: a multivariate spatial clustering method for repeated geographic pattern discovery with consideration of spatial contiguity Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuhao Kang, Auteur ; Kunlin Wu, Auteur ; Song Gao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1518 - 1549 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] matrice de Toeplitz
[Termes IGN] motif séquentiel
[Termes IGN] régionalisation (segmentation)Résumé : (auteur) Spatial clustering has been widely used for spatial data mining and knowledge discovery. An ideal multivariate spatial clustering should consider both spatial contiguity and aspatial attributes. Existing spatial clustering approaches may face challenges for discovering repeated geographic patterns with spatial contiguity maintained. In this paper, we propose a Spatial Toeplitz Inverse Covariance-Based Clustering (STICC) method that considers both attributes and spatial relationships of geographic objects for multivariate spatial clustering. A subregion is created for each geographic object serving as the basic unit when performing clustering. A Markov random field is then constructed to characterize the attribute dependencies of subregions. Using a spatial consistency strategy, nearby objects are encouraged to belong to the same cluster. To test the performance of the proposed STICC algorithm, we apply it in two use cases. The comparison results with several baseline methods show that the STICC outperforms others significantly in terms of adjusted rand index and macro-F1 score. Join count statistics is also calculated and shows that the spatial contiguity is well preserved by STICC. Such a spatial clustering method may benefit various applications in the fields of geography, remote sensing, transportation, and urban planning, etc. Numéro de notice : A2022-591 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2022.2053980 Date de publication en ligne : 30/03/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2053980 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101282
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 8 (August 2022) . - pp 1518 - 1549[article]Using attributes explicitly reflecting user preference in a self-attention network for next POI recommendation / Ruijing Li in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 8 (August 2022)
[article]
Titre : Using attributes explicitly reflecting user preference in a self-attention network for next POI recommendation Type de document : Article/Communication Auteurs : Ruijing Li, Auteur ; Jianzhong Guo, Auteur ; Chun Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 440 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] distance
[Termes IGN] filtrage d'information
[Termes IGN] New York (Etats-Unis ; ville)
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] réseau social géodépendant
[Termes IGN] Tokyo (Japon)Résumé : (auteur) With the popularity of location-based social networks such as Weibo and Twitter, there are many records of points of interest (POIs) showing when and where people have visited certain locations. From these records, next POI recommendation suggests the next POI that a target user might want to visit based on their check-in history and current spatio-temporal context. Current next POI recommendation methods mainly apply different deep learning models to capture user preferences by learning the nonlinear relations between POIs and user preference and pay little attention to mining or using the information that explicitly reflects user preference. In contrast, this paper proposes to utilize data that explicitly reflect user preference and include these data in a deep learning-based process to better capture user preference. Based on the self-attention network, this paper utilizes the attributes of the month of the check-ins and the categories of check-ins during this time, which indicate the periodicity of the user’s work and life and can reflect the habits of users. Moreover, considering that distance has a significant impact on a user’s decision of whether to visit a POI, we used a filter to remove candidate POIs that were more than a certain distance away when recommending the next POIs. We use check-in data from New York City (NYC) and Tokyo (TKY) as datasets, and experiments show that these improvements improve the recommended performance of the next POI. Compared with the state-of-the-art methods, the proposed method improved the recall rate by 7.32% on average. Numéro de notice : A2022-647 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi11080440 Date de publication en ligne : 04/08/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi11080440 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101463
in ISPRS International journal of geo-information > vol 11 n° 8 (August 2022) . - n° 440[article]Comment déterminer l'exposition aux changements climatiques des zones de production forestière française ? Méthodologie utilisée dans le projet ESPERENSE pour cibler les zones d’intérêt pour l’installation d’essais de comparaison d’essences et de provenances / Hedi Kebli in Revue forestière française, vol 73 n° 5 (2021)
[article]
Titre : Comment déterminer l'exposition aux changements climatiques des zones de production forestière française ? Méthodologie utilisée dans le projet ESPERENSE pour cibler les zones d’intérêt pour l’installation d’essais de comparaison d’essences et de provenances Type de document : Article/Communication Auteurs : Hedi Kebli, Auteur ; Céline Perrier, Auteur ; Philippe Riou-Nivert, Auteur ; Yves Rousselle, Auteur ; Myriam Legay, Auteur ; François Morneau , Auteur Année de publication : 2022 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 523 - 540 Note générale : bibliographie
Cette étude a été menée dans le cadre du projet ESPERENSE porté par le RMT AFORCE et financé par le fond stratégique de la forêt et du bois.Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] essence d'arbre
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (auteur) Les dernières observations de dépérissements et l’analyse de leurs causes tendent à confirmer la vulnérabilité de certaines des principales essences forestières françaises vis-à-vis des changements climatiques. Conscients de ces enjeux, les gestionnaires s’interrogent sur la conduite et le renouvellement de leurs peuplements. Le réseau multi organismes ESPERENSE se met en place pour rechercher des réponses à ces interrogations via l’organisation d’un réseau d’essais de comparaison d’essences et de provenances. Afin de rationaliser l'effort expérimental, une méthodologie a été établie pour prioriser les zones du territoire métropolitain dans lesquelles une recherche des alternatives aux essences en place doit être menée. Elle consiste à sélectionner les zones à fort enjeu de production de bois, et qui sont en même temps déjà en situation préoccupante ou qui le seront à l’avenir du fait des évolutions du climat en s’appuyant sur 3 différentes approches de modélisation. Le principe consiste donc à évaluer le risque par la combinaison des enjeux et de leur exposition. La démarche de construction de ce zonage est détaillée. Les cartes résultant de ce travail sont mises à disposition pour les principales essences françaises. Numéro de notice : A2022-600 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.20870/revforfr.2021.7104 Date de publication en ligne : 22/07/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.20870/revforfr.2021.7104 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101327
in Revue forestière française > vol 73 n° 5 (2021) . - pp 523 - 540[article]Can machine learning improve small area population forecasts? A forecast combination approach / Irina Grossman in Computers, Environment and Urban Systems, vol 95 (July 2022)
[article]
Titre : Can machine learning improve small area population forecasts? A forecast combination approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Irina Grossman, Auteur ; Kasun Bandara, Auteur ; Tom Wilson, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 101806 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Australie
[Termes IGN] démographie
[Termes IGN] Extreme Gradient Machine
[Termes IGN] infrastructure
[Termes IGN] lissage de données
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle empirique
[Termes IGN] Nouvelle-Zélande
[Termes IGN] planification stratégique
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) Generating accurate small area population forecasts is vital for governments and businesses as it provides better grounds for decision making and strategic planning of future demand for services and infrastructure. Small area population forecasting faces numerous challenges, including complex underlying demographic processes, data sparsity, and short time series due to changing geographic boundaries. In this paper, we propose a novel framework for small area forecasting which combines proven demographic forecasting methods, an exponential smoothing based algorithm, and a machine learning based forecasting technique. The proposed forecasting combination contains four base models commonly used in demographic forecasting, a univariate forecasting model specifically suitable for forecasting yearly data, and a globally trained Light Gradient Boosting Model (LGBM) that exploits the similarities between a collection of population time series. In this study, three forecast combination techniques are investigated to weight the forecasts generated by these base models. We empirically evaluate our method, by preparing small area population forecasts for Australia and New Zealand. The proposed framework is able to achieve competitive results in terms of forecasting accuracy. Moreover, we show that the inclusion of the LGBM model always improves the accuracy of combination models on both datasets, relative to combination models which only include the demographic models. In particular, the results indicate that the proposed combination framework decreases the prevalence of relatively poor forecasts, while improving the reliability of small area population forecasts. Numéro de notice : A2022-374 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2022.101806 Date de publication en ligne : 19/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2022.101806 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100621
in Computers, Environment and Urban Systems > vol 95 (July 2022) . - n° 101806[article]Cartographie : Le dispositif national de suivi des bocages / Sophie Morin Pinaud in Courrier de la nature, No special 2022 ([01/07/2022])
[article]
Titre : Cartographie : Le dispositif national de suivi des bocages Type de document : Article/Communication Auteurs : Sophie Morin Pinaud, Auteur ; Loïc Commagnac , Auteur ; Sylvain Haie, Auteur ; Barbara Freidman, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 13 - 15 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] base de données localisées IGN
[Termes IGN] bocage
[Termes IGN] haie
[Termes IGN] mareNuméro de notice : A2022-694 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101817
in Courrier de la nature > No special 2022 [01/07/2022] . - pp 13 - 15[article]Documents numériques
en open access
Cartographie : Le dispositif national de suivi des bocages - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF A comparison of three multi-criteria decision-making models in mapping flood hazard areas of Northeast Penang, Malaysia / Rofiat Bunmi Mudashiru in Natural Hazards, vol 112 n° 3 (July 2022)PermalinkA framework for urban land use classification by integrating the spatial context of points of interest and graph convolutional neural network method / Yongyang Xu in Computers, Environment and Urban Systems, vol 95 (July 2022)PermalinkAssessing and mapping landslide susceptibility using different machine learning methods / Osman Orhan in Geocarto international, vol 37 n° 10 ([01/06/2022])PermalinkCoupling graph deep learning and spatial-temporal influence of built environment for short-term bus travel demand prediction / Tianhong Zhao in Computers, Environment and Urban Systems, vol 94 (June 2022)PermalinkDetecting interchanges in road networks using a graph convolutional network approach / Min Yang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 6 (June 2022)PermalinkExploring the spatial disparity of home-dwelling time patterns in the USA during the COVID-19 pandemic via Bayesian inference / Xiao Huang in Transactions in GIS, vol 26 n° 4 (June 2022)PermalinkGIS-based assessment of long-term traffic accidents using spatiotemporal and empirical Bayes analysis in Turkey / Saffet Erdoğan in Applied geomatics, vol 14 n° 2 (June 2022)PermalinkTrade-offs between sustainable development goals in systems of cities / Juste Raimbault in Journal of Urban Management, vol 11 n° 2 (June 2022)PermalinkGreen infrastructure planning through EO and GIS analysis: the canopy plan of Liège, Belgium, to mitigate its urban heat island / Benjamin Beaumont in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-4-2022 (2022 edition)PermalinkAnalyzing spatio-temporal pattern of the forest fire burnt area in Uttarakhand using Sentinel-2 data / Shailja Mamgain in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-3-2022 (2022 edition)Permalink