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Caractérisation de la ville du futur dans des corpus de science-fiction et de fiction climatique / Sami Guembour (2022)
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Titre : Caractérisation de la ville du futur dans des corpus de science-fiction et de fiction climatique Type de document : Mémoire Auteurs : Sami Guembour, Auteur ; Catherine Dominguès , Encadrant ; Chuanming Dong
, Encadrant
Editeur : Paris : Université Paris Cité Année de publication : 2022 Projets : PARVIS / Importance : 53 p. Note générale : bibliographie
Rapport de stage Master 2 informatique, parcours Apprentissage Machine pour la Science des DonnéesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Linguistique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] modèle de langue
[Termes IGN] traitement du langage naturelMots-clés libres : plongement lexical CamemBERT science-fiction embedding Résumé : (auteur) La ville future est souvent décrite dans les romans de science-fiction de fiction climatique de façons innovantes et inventives par les écrivains, et avec la variété des imaginations des auteurs et la multiplicité des romans, la caractérisation de la ville de demain devient compliquée. Le traitement automatique des langues (TAL) est un domaine qui permet de traiter le langage humain automatiquement. Dans ce stage, nous avons eu recours aux techniques et méthodes des sciences des données et du TAL et aux modèles de langue fondés sur les transformers pour classifier les romans de la ville et identifier les différents caractères de la ville du futur et les lieux (en tant que zones socialement reconnues et distinguées) publics et privés et les usages associés. Ce travail a permis de contribuer à la caractérisation de la ville future et les résultats seront valorisés par le projet PARVIS, il a également permis de créer des modèles pour le traitement de la polysémie des mots qui désignent la ville, et sur le plan personnel, il m'a permis d'enrichir mes connaissances en TAL et en science des données et de mieux maîtriser les modèles de langues pour la réalisation des différentes tâches. // The future city is often depicted in climate fiction science fiction novels in innovative and inventive ways by writers, and with the variety of authors’ imaginations and the multiplicity of novels, characterizing the city of tomorrow becomes complicated. Natural language processing (NLP) is a field that allows human language to be processed automatically. In this internship we have used the techniques and methods of data science and NLP and language models based on transformers to classify the novels of the city and identify the different characteristics of the city of the future and the different places (as socially recognized and distinguished areas) public and private and associated uses. This work allowed the characterization of the future city and the results were valued by the PARVIS project, it also made it possible to create models for the treatment of the polysemy of the words which designate the city, and on a personal level it allowed to enrich my knowledge in NLP and data science, and to better master the language models for the realization of the different tasks. Note de contenu : Introduction Générale
1 Contexte du stage
1.1 Présentation de l’organisme d’accueil
1.2 Objectif et étapes du stage
2 Etat de l’art
2.1 Introduction
2.2 Généralités sur le traitement Automatique des Langues
2.3 Domaines d’application
2.4 Différentes étapes du TAL
2.5 Les modèles de langues
2.6 Apprentissage automatique
2.7 Apprentissage profond
2.8 Co-clustering
2.9 Analyse factorielle
2.10 Conclusion
3 Travail réalisé
3.1 Introduction
3.2 Construction du corpus de la ville
3.3 Identification des fonctions associées aux lieux de la ville
3.4 Identification et analyse en sentiments des lieux inventés de la ville
3.5 Conclusion
ConclusionNuméro de notice : 14196 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : LASTIG (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102271 Documents numériques
peut être téléchargé
Rapport de stage de Sami GUEMBOUR - pdf auteurAdobe Acrobat PDFCIME: Context-aware geolocation of emergency-related posts / Gabriele Scalia in Geoinformatica, vol 26 n° 1 (January 2022)
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[article]
Titre : CIME: Context-aware geolocation of emergency-related posts Type de document : Article/Communication Auteurs : Gabriele Scalia, Auteur ; Chiara Francalanci, Auteur ; Barbara Pernici, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 125 - 157 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] cartographie d'urgence
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] Grande-Bretagne
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] New York (Etats-Unis ; ville)
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] tempête
[Termes IGN] TwitterRésumé : (auteur) Information extracted from social media has proven to be very useful in the domain of emergency management. An important task in emergency management is rapid crisis mapping, which aims to produce timely and reliable maps of affected areas. During an emergency, the volume of emergency-related posts is typically large, but only a small fraction is relevant and help rapid mapping effectively. Furthermore, posts are not useful for mapping purposes unless they are correctly geolocated and, on average, less than 2% of posts are natively georeferenced. This paper presents an algorithm, called CIME, that aims to identify and geolocate emergency-related posts that are relevant for mapping purposes. While native geocoordinates are most often missing, many posts contain geographical references in their metadata, such as texts or links that can be used by CIME to filter and geolocate information. In addition, social media creates a social network and each post can be enhanced with indirect information from the post’s network of relationships with other posts (for example, a retweet can be associated with other geographical references which are useful to geolocate the original tweet). To exploit all this information, CIME uses the concept of context, defined as the information characterizing a post both directly (the post’s metadata) and indirectly (the post’s network of relationships). The algorithm was evaluated on a recent major emergency event demonstrating better performance with respect to the state of the art in terms of total number of geolocated posts, geolocation accuracy and relevance for rapid mapping. Numéro de notice : A2022-204 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-021-00446-x Date de publication en ligne : 28/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-021-00446-x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100011
in Geoinformatica > vol 26 n° 1 (January 2022) . - pp 125 - 157[article]Classification of mediterranean shrub species from UAV point clouds / Juan Pedro Carbonell-Rivera in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)
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[article]
Titre : Classification of mediterranean shrub species from UAV point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Juan Pedro Carbonell-Rivera, Auteur ; Jesus Torralba, Auteur ; Javier Estornell, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 199 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] arbuste
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] Espagne
[Termes IGN] Extreme Gradient Machine
[Termes IGN] forêt méditerranéenne
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] parc naturel
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Modelling fire behaviour in forest fires is based on meteorological, topographical, and vegetation data, including species’ type. To accurately parameterise these models, an inventory of the area of analysis with the maximum spatial and temporal resolution is required. This study investigated the use of UAV-based digital aerial photogrammetry (UAV-DAP) point clouds to classify tree and shrub species in Mediterranean forests, and this information is key for the correct generation of wildfire models. In July 2020, two test sites located in the Natural Park of Sierra Calderona (eastern Spain) were analysed, registering 1036 vegetation individuals as reference data, corresponding to 11 shrub and one tree species. Meanwhile, photogrammetric flights were carried out over the test sites, using a UAV DJI Inspire 2 equipped with a Micasense RedEdge multispectral camera. Geometrical, spectral, and neighbour-based features were obtained from the resulting point cloud generated. Using these features, points belonging to tree and shrub species were classified using several machine learning methods, i.e., Decision Trees, Extra Trees, Gradient Boosting, Random Forest, and MultiLayer Perceptron. The best results were obtained using Gradient Boosting, with a mean cross-validation accuracy of 81.7% and 91.5% for test sites 1 and 2, respectively. Once the best classifier was selected, classified points were clustered based on their geometry and tested with evaluation data, and overall accuracies of 81.9% and 96.4% were obtained for test sites 1 and 2, respectively. Results showed that the use of UAV-DAP allows the classification of Mediterranean tree and shrub species. This technique opens a wide range of possibilities, including the identification of species as a first step for further extraction of structure and fuel variables as input for wildfire behaviour models. Numéro de notice : A2022-057 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14010199 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14010199 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99462
in Remote sensing > vol 14 n° 1 (January-1 2022) . - n° 199[article]Combining a class-weighted algorithm and machine learning models in landslide susceptibility mapping: A case study of Wanzhou section of the Three Gorges Reservoir, China / Huijuan Zhang in Computers & geosciences, vol 158 (January 2022)
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[article]
Titre : Combining a class-weighted algorithm and machine learning models in landslide susceptibility mapping: A case study of Wanzhou section of the Three Gorges Reservoir, China Type de document : Article/Communication Auteurs : Huijuan Zhang, Auteur ; Yingxu Song, Auteur ; Shiluo Xu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 104966 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] régression géographiquement pondérée
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] Trois Gorges, barrage desRésumé : (auteur) This study aims to investigate the application of a class-weighted algorithm combined with conventional machine learning model (logistic regression (LR)) and ensemble machine learning models (LightGBM and random forest (RF)) to the landslide susceptibility evaluation. Wanzhou section of the Three Gorges Reservoir area, China, frequently suffering numerous landslides, is chosen as an example. The class-weighted algorithm focuses on the class-imbalanced issue of landslide and non-landslide samples, and it can turn the class-imbalanced issue into a cost-sensitive machine learning by setting unequal weights for different classes, which contribute to improving the accuracy of landslide susceptibility evaluation. The landslide inventory database was produced by field investigation and remote sensing images derived from Google Earth. Of the 233 landslides in the inventory, 40% were used for validation, and the remaining 60% were used for training purposes. Twelve environmental parameters (elevation, slope, aspect, curvature, distance to river, NDVI, NDWI, rainfall, seismic intensity, land use, TRI, lithology) were treated as inputs of the models to produce a landslide susceptibility map (LSM). The AUC value, Balanced accuracy, and Geometric mean score were utilized to estimate the quality of models. The result shows that the weighted models (weighted logistic regression (WLR), weighted LightGBM (WLightGBM), weighted random forest (WRF) have higher AUC values, Balanced accuracy, and Geometric mean scores than those of unweighted methods, which demonstrates that the weighted models exhibit better than unweighted models, with the WRF model having the best performance. The landslide susceptibility map of the Wanzhou section displays that the high and very high landslide susceptibility zones are mainly distributed on both sides of the river. The insights from this research will be useful for ameliorating the landslide susceptibility mapping and the prevention and mitigation for the Wanzhou section. Numéro de notice : A2022-029 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.cageo.2021.104966Get rights and content Date de publication en ligne : 27/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.cageo.2021.104966Get rights and content Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99268
in Computers & geosciences > vol 158 (January 2022) . - n° 104966[article]Construction d’un plugin QGIS de détection d’îlots de chaleur urbains à partir d’images satellitaires de type optique / Houssayn Meriche (2022)
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Titre : Construction d’un plugin QGIS de détection d’îlots de chaleur urbains à partir d’images satellitaires de type optique Type de document : Mémoire Auteurs : Houssayn Meriche, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 51 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] format GeoTIFF
[Termes IGN] ilot thermique urbain
[Termes IGN] module d'extension
[Termes IGN] Montréal (Québec)
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’Institut des Sciences de l’Environnement (ISE) est une unité multi départementale de l’Université du Québec à Montréal (UQAM) dans laquelle les sciences de l’environnement ont pour objets les problématiques environnementales découlant des interactions entre processus biologiques, physiques, sociaux et humains. Montréal étant connue dans le monde de la recherche pour sa productivité scientifique dans le domaine de l’Intelligence Artificielle, on retrouve au sein de l’UQAM bon nombre d’étudiants mêlant cette discipline à d’autres champs scientifiques dont l’environnement. C’est ainsi que je suis amené à concevoir un plugin qui, couplé à série d’algorithmes faisant intervenir de l’apprentissage profond, permettrait à une étudiante en maîtrise de Géographie de générer des cartes de prédiction d’îlots de chaleur urbains de la ville de Montréal. Cet ensemble d’algorithmes est réalisé à partir du langage de programmation Python, avec pour support du plugin le logiciel QGIS. Celui-ci est destiné à traiter des images au format exclusif GeoTIFF, et nécessite également des connaissances en fabrication de masque (image binaire constituée de 0 et de 1 renseignant sur la pertinence d’exploitation des pixels de l’image GeoTIFF). Note de contenu : Introduction
1. Contexte du projet
1.1 L’Université du Québec à Montréal (UQAM)
1.2 L’environnement de travail
2. Analyse de l’existant
2.1 Autour des îlots de chaleur en milieu urbain
2.2 L’apprentissage automatique appliqué à la Télédétection
3. Construction du plugin
3.1 Côté Plugin
3.2 Côté Classification
3.3 Résultats et discussions
ConclusionNuméro de notice : 26869 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Laboratoire de télédétection et de SIG du département de Géographie (Université du Québec à Montréal) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101696 Documents numériques
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Construction d’un Plugin QGIS de détection d’îlots de chaleur urbains à partir d’images satellitaires de type optique - pdf auteurAdobe Acrobat PDFContribution to object extraction in cartography : A novel deep learning-based solution to recognise, segment and post-process the road transport network as a continuous geospatial element in high-resolution aerial orthoimagery / Calimanut-Ionut Cira (2022)
PermalinkPermalinkCultivating historical heritage area vitality using urban morphology approach based on big data and machine learning / Jiayu Wu in Computers, Environment and Urban Systems, vol 91 (January 2022)
PermalinkDeep image translation with an affinity-based change prior for unsupervised multimodal change detection / Luigi Tommaso Luppino in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)
PermalinkPermalinkDeep learning based 2D and 3D object detection and tracking on monocular video in the context of autonomous vehicles / Zhujun Xu (2022)
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