Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (684)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
A comparative approach to modelling multiple urban land use changes using tree-based methods and cellular automata: the case of Greater Tokyo Area / Guodong Du in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 3-4 (March - April 2018)
[article]
Titre : A comparative approach to modelling multiple urban land use changes using tree-based methods and cellular automata: the case of Greater Tokyo Area Type de document : Article/Communication Auteurs : Guodong Du, Auteur ; Kong Joo Shin, Auteur ; Liang Yuan, Auteur ; Shunsuke Managi, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 757 - 782 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] automate cellulaire
[Termes IGN] changement d'utilisation du sol
[Termes IGN] Tokyo (Japon)
[Termes IGN] utilisation du sol
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) Urban multiple land use change (LUC) modelling enables the realistic simulation of LUC processes in complex urban systems; however, such modelling suffers from technical challenges posed by complicated transition rules and high spatial heterogeneity when predicting the LUC of a highly developed area. Tree-based methods are powerful tools for addressing this task, but their predictive capabilities need further examination. This study integrates tree-based methods and cellular automata to simulate multiple LUC processes in the Greater Tokyo Area. We examine the predictive capability of 4 tree-based models – bagged trees, random forests, extremely randomised trees (ERT) and bagged gradient boosting decision trees (bagged GBDT) – on transition probability prediction for 18 land use transitions derived from 8 land use types. We compare the predictive power of a tree-based model with multi-layer perceptron (MLP) and among themselves. The results show that tree-based models generally perform better than MLP, and ERT significantly outperforms the three other tree-based models. The outstanding predictive performance of ERT demonstrates the advantages of introducing bagging ensemble and a high degree of randomisation into transition probability modelling. In addition, through variable importance evaluation, we found the strongest explanatory powers of neighbourhood characteristics for all land use transitions; however, the size of the impacts depends on the neighbourhood land use type and the neighbourhood size. Furthermore, socio-economic and policy factors play important roles in transitions ending with high-rise buildings and transitions related to industrial areas. Numéro de notice : A2018-044 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1410550 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2017.1410550 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89266
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 3-4 (March - April 2018) . - pp 757 - 782[article]Exemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2018022 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-2018021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible The effect of acquisition error and level of detail on the accuracy of spatial analyses / Filip Biljecki in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 2 (March 2018)
[article]
Titre : The effect of acquisition error and level of detail on the accuracy of spatial analyses Type de document : Article/Communication Auteurs : Filip Biljecki, Auteur ; Gerard B.M. Heuvelink, Auteur ; Hugo Ledoux, Auteur ; Jantien E. Stoter, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 156 - 176 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] CityGML
[Termes IGN] erreur de positionnement
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] niveau de détail
[Termes IGN] précision des données
[Termes IGN] propagation d'erreurRésumé : (Auteur) There has been a great deal of research about errors in geographic information and how they affect spatial analyses. A typical GIS process introduces various types of errors at different stages, and such errors usually propagate into errors in the result of a spatial analysis. However, most studies consider only a single error type thus preventing the understanding of the interaction and relative contributions of different types of errors. We focus on the level of detail (LOD) and positional error, and perform a multiple error propagation analysis combining both types of error. We experiment with three spatial analyses (computing gross volume, envelope area, and solar irradiation of buildings) performed with procedurally generated 3D city models to decouple and demonstrate the magnitude of the two types of error, and to show how they individually and jointly propagate to the output of the employed spatial analysis. The most notable result is that in the considered spatial analyses the positional error has a much higher impact than the LOD. As a consequence, we suggest that it is pointless to acquire geoinformation of a fine LOD if the acquisition method is not accurate, and instead we advise focusing on the accuracy of the data. Numéro de notice : A2018-008 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/15230406.2017.1279986 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2017.1279986 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88977
in Cartography and Geographic Information Science > Vol 45 n° 2 (March 2018) . - pp 156 - 176[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2018021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Geospatial Analysis : a comprehensive guide to principles, techniques and software tools Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Michael J. de Smith, Éditeur scientifique ; Michael F. Goodchild, Éditeur scientifique ; Paul A. Longley, Éditeur scientifique Mention d'édition : 6th edition Editeur : The Winchelsea Press Année de publication : 2018 Importance : 748 p. Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] géostatistiqueIndex. décimale : 37.20 Analyse spatiale et ses outils Résumé : (Editeur) [Introduction] In this Guide we address the full spectrum of spatial analysis and associated modeling techniques that are provided within currently available and widely used geographic information systems (GIS) and associated software. Collectively such techniques and tools are often now described as geospatial analysis, although we use the more common form, spatial analysis, in most of our discussions. The term ‘GIS’ is widely attributed to Roger Tomlinson and colleagues, who used it in 1963 to describe their activities in building a digital natural resource inventory system for Canada (Tomlinson 1967, 1970). The history of the field has been charted in an edited volume by Foresman (1998) containing contributions by many of its early protagonists. A timeline of many of the formative influences upon the field up to the year 2000 is available via: http://www.casa.ucl.ac.uk/gistimeline/; and is provided by Longley et al. (2010). Useful background information may be found at the GIS History Project website (NCGIA): http://www.ncgia.buffalo.edu/gishist/. Each of these sources makes the unassailable point that the success of GIS as an area of activity has fundamentally been driven by the success of its applications in solving real world problems. Many applications are illustrated in Longley et al. (Chapter 2, “A gallery of applications”). In a similar vein the web site for this Guide provides companion material focusing on applications. Amongst these are a series of sector‑specific case studies drawing on recent work in and around London (UK), together with a number of international case studies. In order to cover such a wide range of topics, this Guide has been divided into a number of main sections or chapters. These are then further subdivided, in part to identify distinct topics as closely as possible, facilitating the creation of a web site from the text of the Guide. Hyperlinks embedded within the document enable users of the web and PDF versions of this document to navigate around the Guide and to external sources of information, data, software, maps, and reading materials. [...] Note de contenu : 1. Introduction and terminology
2. Conceptual Frameworks for Spatial Analysis
3. Methodological Context
4. Building Blocks of Spatial Analysis
5. Data Exploration and Spatial Statistics
6. Surface and Field Analysis
7. Network and Location Analysis
8. Geocomputational methods and modeling
9. Afterword - Big Data and Geospatial AnalysisNuméro de notice : 22863 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Manuel En ligne : http://www.spatialanalysisonline.com/HTML/index.html Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89308 Leveraging correlation across space and time to interpolate geophysical data via CoKriging / Sonja Pravilovic in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 1-2 (January - February 2018)
[article]
Titre : Leveraging correlation across space and time to interpolate geophysical data via CoKriging Type de document : Article/Communication Auteurs : Sonja Pravilovic, Auteur ; Annalisa Appice, Auteur ; Donato Malerba, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 191 - 212 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] interpolation
[Termes IGN] krigeageRésumé : (Auteur) Managing geophysical data generated by emerging spatiotemporal data sources (e.g. geosensor networks) presents a growing challenge to Geographic Information System science. The presence of correlation poses difficulties with respect to traditional spatial data analysis. This paper describes a novel spatiotemporal analytical scheme that allows us to yield a characterization of correlation in geophysical data along the spatial and temporal dimensions. We resort to a multivariate statistical model, namely CoKriging, in order to derive accurate spatiotemporal interpolation models. These predict unknown data by utilizing not only their own geosensor values at the same time, but also information from near past data. We use a window-based computation methodology that leverages the power of temporal correlation in a spatial modeling phase. This is done by also fitting the computed interpolation model to data which may change over time. In an assessment, using various geophysical data sets, we show that the presented algorithm is often able to deal with both spatial and temporal correlations. This helps to gain accuracy during the interpolation phase, compared to spatial and spatiotemporal competitors. Specifically, we evaluate the efficacy of the interpolation phase by using established machine-learning metrics (i.e. root mean squared error, Akaike information criterion and computation time). Numéro de notice : A2018-024 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1381338 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2017.1381338 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89176
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 1-2 (January - February 2018) . - pp 191 - 212[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Manuel d'analyse spatiale : théorie et mise en oeuvre pratique avec R Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Vincent Loonis, Éditeur scientifique ; Marie-Pierre de Bellefon, Éditeur scientifique Editeur : Paris : Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques INSEE Année de publication : 2018 Autre Editeur : Luxembourg : Eurostat Collection : Insee Méthodes, ISSN 1142-3080 num. 131 Importance : 406 p. Format : 21 x 30 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-11-139684-5 Note générale : Bibliographie
Projet en partie financé par le programme statistique européen 2013-2017 dans le cadre de l’action ESS "Intégration de l’information statistique et géospatiale" par la subvention numéro 08143.2015.001-2015.714Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] arbre-R
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] corrélation automatique de points homologues
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] économétrie
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] régression géographiquement pondéréeIndex. décimale : 37.20 Analyse spatiale et ses outils Résumé : (Editeur) [Editorial Insee] [...] L’objectif du manuel d’analyse spatiale est de répondre aux questions concrètes des chargés d’étude des instituts statistiques : que faire avec ces nouvelles sources de données géolocalisées ? Dans quels cas doit-on prendre en compte leur dimension spatiale ? Comment appliquer les méthodes de statistique et d’économétrie spatiale ? Contrairement aux manuels existants, la pédagogie est pensée spécifiquement en fonction des enjeux propres aux instituts statistiques : les exemples d’application utilisent des données collectées par la statistique publique et l’accent est mis sur la pratique et l’importance du choix des paramètres. Les fondements théoriques sont suffisamment approfondis pour permettre de comprendre les subtilités dans la mise en oeuvre pratique des méthodes, tout en renvoyant aux ouvrages spécialisés les lecteurs désireux de connaître les extensions d’un niveau technique plus élevé. La majorité des chapitres présente des méthodes bien documentées et fréquemment utilisées, mais quelques-uns s’appuient sur des travaux innovants diffusés récemment. Parmi les thèmes abordés, le manuel Insee-Eurostat s’intéresse aux questions de sondage et de respect de la confidentialité ; autant de points importants pour les INS et très peu approfondis dans les ouvrages existants. Quelques chapitres ouvrent sur des notions peu utilisées actuellement à l’Insee comme la géostatistique. [...] Note de contenu : Partie 1 - DECRIRE LES DONNEES GEOLOCALISEES
1. Analyse spatiale descriptive
2. Codifier la structure de voisinage
Partie 2 - MESURER L’IMPORTANCE DES EFFETS SPATIAUX
3. Indices d’autocorrélation spatiale
4. Les configurations de points
5. Géostatistique
Partie 3 - PRENDRE EN COMPTE LES EFFETS SPATIAUX
6. Économétrie spatiale : modèles courants
7. Économétrie spatiale sur données de panel
8. Lissage spatial
9. Régression géographiquement pondérée
10. Échantillonnage spatial
11. Économétrie spatiale sur données d’enquête
12. Estimation sur petits domaines et corrélation spatiale
Partie 4 - PROLONGEMENTS
13. Partitionnement et analyse de graphes
14. Confidentialité des données spatialesNuméro de notice : 22948 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel Date de publication en ligne : 29/10/2018 En ligne : https://www.insee.fr/fr/information/3635442 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91040 Documents numériques
en open access
Manuel d'analyse spatiale : théorie et mise en oeuvre pratique avec RAdobe Acrobat PDF Modélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire / Fethi Ghazouani (2018)PermalinkSimulation de formes réalistes de développement résidentiel, de l'échelle du bâtiment à celle de l'ensemble d'une région urbaine / Maxime Colomb (2018)PermalinkPermalinkUtilisation de véhicules traceurs pour la détection et la localisation de l'infrastructure routière par apprentissage automatique / Yann Méneroux (2018)PermalinkIdentification of rainwater harvesting sites using SCS-CN methodology, remote sensing and Geographical Information System techniques / Tarun Kumar in Geocarto international, vol 32 n° 12 (December 2017)PermalinkCalibrating a Land Parcel Cellular Automaton (LP-CA) for urban growth simulation based on ensemble learning / Yimin Chen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 11-12 (November - December 2017)PermalinkKnowledge-guided consistent correlation analysis of multimode landslide monitoring data / Shuangxi Miao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 11-12 (November - December 2017)PermalinkSocial Distance metric: from coordinates to neighborhoods / Vagan Terziyan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 11-12 (November - December 2017)PermalinkSpatiotemporal model for assessing the stability of urban human convergence and divergence patterns / Zhixiang Fang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 11-12 (November - December 2017)PermalinkHub Labels on the database for large-scale graphs with the COLD framework / Alexandros Efentakis in Geoinformatica, vol 21 n° 4 (October - December 2017)Permalink