Descripteur
Termes IGN > aménagement > urbanisme > agglomération
agglomérationVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (397)
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
City-descriptive input data for urban climate models: Model requirements, data sources and challenges / Valéry Masson in Urban climate, vol 31 (March 2020)
[article]
Titre : City-descriptive input data for urban climate models: Model requirements, data sources and challenges Type de document : Article/Communication Auteurs : Valéry Masson, Auteur ; Wieke Heldens, Auteur ; Erwan Bocher, Auteur ; Marion Bonhomme, Auteur ; Bénédicte Bucher , Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Projets : URCLIM / Masson, Valéry Article en page(s) : n° 100536 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] données localisées numériques
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] flore urbaine
[Termes IGN] morphologie urbaine
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] ville
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Cities are particularly vulnerable to meteorological hazards because of the concentration of population, goods, capital stock and infrastructure. Urban climate services require multi-disciplinary and multi-sectorial approaches and new paradigms in urban climate modelling. This paper classifies the required urban input data for both mesoscale state-of-the-art Urban Canopy Models (UCMs) and microscale Obstacle Resolving Models (ORM) into five categories and reviews the ways in which they can be obtained. The first two categories are (1) land cover, and (2) building morphology. These govern the main interactions between the city and the urban climate and the Urban Heat Island. Interdependence between morphological parameters and UCM geometric hypotheses are discussed. Building height, plan and wall area densities are recommended as the main input variables for UCMs, whereas ORMs require 3D building data. Recently, three other categories of urban data became relevant for finer urban studies and adaptation to climate change: (3) building design and architecture, (4) building use, anthropogenic heat and socio-economic data, and (5) urban vegetation data. Several methods for acquiring spatial information are reviewed, including remote sensing, geographic information system (GIS) processing from administrative cadasters, expert knowledge and crowdsourcing. Data availability, data harmonization, costs/efficiency trade-offs and future challenges are then discussed. Numéro de notice : A2020-003 Affiliation des auteurs : LASTIG+Ext (2016-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.uclim.2019.100536 Date de publication en ligne : 19/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.uclim.2019.100536 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94290
in Urban climate > vol 31 (March 2020) . - n° 100536[article]Estimation of metabolic flows of urban environment based on fuzzy expert knowledge / Igor Patrakeyev in Geodesy and cartography, vol 46 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Estimation of metabolic flows of urban environment based on fuzzy expert knowledge Type de document : Article/Communication Auteurs : Igor Patrakeyev, Auteur ; Victor Ziborov, Auteur ; Oleksii Mikhno, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 8 – 16 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information
[Termes IGN] aménagement durable
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] environnement
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] système d'information urbain
[Termes IGN] système expert flou
[Termes IGN] Ukraine
[Termes IGN] ville
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) The quality and comfort of the urban environment serve as one of the most important factors for ensuring the competitiveness of municipalities, regions and countries. The quality of the urban environment is determined by the qual-ity of its three components: anthropogenic, natural and social environment. The main problem of assessing the state of the urban environment is the fragmentation of methodological approaches and adequate tools for assessing the qualitative state of the urban environment. This objectively makes it difficult for municipal authorities to use this assessment as an ele-ment in the system of urban planning decision making. We have developed an intelligent information system to provide an assessment of potential, real and lost opportunities of the urban environment using fuzzy expert knowledge. This system operates in the conditions of using non-numeric, inaccurate and incomplete information to ensure the management of sustainable city development. The system for assessing the potential, real and lost opportunities of the urban environment is based on the use of fuzzy logic equations. It allows to evaluate the effectiveness of metabolic transformations of each subsystem of the urban environment. Numéro de notice : A2020-221 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3846/gac.2020.8560 Date de publication en ligne : 27/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.3846/gac.2020.8560 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94926
in Geodesy and cartography > vol 46 n° 1 (January 2020) . - pp 8 – 16[article]La modélisation en géographie / Denise Pumain (2020)
Titre : La modélisation en géographie : villes et territoires Type de document : Monographie Auteurs : Denise Pumain, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2020 Collection : Méthodologies de modélisation en sciences sociales num. 2 Importance : 246 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-672-8 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] conception cartographique
[Termes IGN] échelle géographique
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] territoire
[Termes IGN] ville
[Termes IGN] visualisation dynamiqueIndex. décimale : 37.20 Analyse spatiale et ses outils Résumé : (Editeur) La modélisation des villes et des territoires a beaucoup progressé depuis 20 ans grâce aux systèmes d’information géographique, à la mise à disposition sur Internet de grandes masses de données géolocalisées, et à la montée en performance des méthodes informatiques pour la simulation et l’exploration des modèles dynamiques. La modélisation en géographie explique les différentes étapes de la construction de ces modèles, depuis leurs bases conceptuelles jusqu’à leurs utilisations pratiques, permettant de mieux comprendre les formes d’organisation et les processus de l’évolution des villes et territoires. Cet ouvrage rend ainsi accessibles les fondements théoriques de la construction et les délicates opérations de la sélection d’un modèle, les applications des fractales et des lois d’échelle à la connaissance de la morphologie des villes et l’organisation des transports urbains. Il présente en détail des méthodes inédites de construction et d’exploration des modèles et de visualisation des données et des résultats. Note de contenu : 1. La complexité en géographie
2. Choisir des modèles pour expliquer les dynamiques des villes et des territoires
3. Effets de la distance et dépendance d’échelles dans les modèles géographiques de villes et de territoires
4. Modélisation territoriale incrémentale
5. Méthodes d’exploration des modèles de simulation
6. Visualiser les modèlesNuméro de notice : 26337 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95353 Extracting urban landmarks from geographical datasets using a random forests classifier / Yue Lin in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 12 (December 2019)
[article]
Titre : Extracting urban landmarks from geographical datasets using a random forests classifier Type de document : Article/Communication Auteurs : Yue Lin, Auteur ; Yuyang Cai, Auteur ; Yue Gong, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 2406 - 2423 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] gestion des itinéraires
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] point de repère
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] représentation mentale spatiale
[Termes IGN] saillance
[Termes IGN] Shenzhen
[Termes IGN] villeRésumé : (auteur) Urban landmarks are of significant importance to spatial cognition and route navigation. However, the current landmark extraction methods mainly focus on the visual salience of landmarks and are insufficient for obtaining high extraction accuracy when the size of the geographical dataset varies. This study introduces a random forests (RF) classifier combining with the synthetic minority oversampling technique (SMOTE) in urban landmark extraction. Both GIS and social sensing data are employed to quantify the structural and cognitive salience of the examined urban features, which are available from basic spatial databases or mainstream web service application programming interfaces (APIs). The results show that the SMOTE-RF model performs well in urban landmark extraction, with the values of recall, precision, F-measure and AUC reaching 0.851, 0.831, 0.841 and 0.841, respectively. Additionally, this method is suitable for both large and small geographical datasets. The ranking of variable importance given by this model further indicates that certain cognitive measures – such as feature class, Weibo popularity and Bing popularity – can serve as crucial factors for determining a landmark. The optimal variable combination for landmark extraction is also acquired, which might provide support for eliminating the variable selection requirement in other landmark extraction methods. Numéro de notice : A2019-426 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1620238 Date de publication en ligne : 28/05/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1620238 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93559
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 33 n° 12 (December 2019) . - pp 2406 - 2423[article]Nouvelle donne aérienne / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2175 (décembre 2019)
[article]
Titre : Nouvelle donne aérienne Type de document : Article/Communication Auteurs : Marielle Mayo, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 12 - 13 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] capacité de stockage
[Termes IGN] Cergy-Pontoise
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image oblique
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] stockage de donnéesRésumé : (Auteur) Depuis 1967, l'agglomération de Cergy-Pontoise met à jour son orthophotographie. Les images obliques et les données Lidar produites par une société de géomètres-experts ouvrent la porte à de nouvelles applications. Numéro de notice : A2019-605 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94741
in Géomètre > n° 2175 (décembre 2019) . - pp 12 - 13[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 063-2019111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Cartographic delimitation of the city centre using mental sketches / Kamil Nieścioruk in Cartographic journal (the), Vol 56 n° 4 (November 2019)PermalinkImmigration and future housing needs in Switzerland: Agent-based modelling of agglomeration Lausanne / Marcello Marini in Computers, Environment and Urban Systems, vol 78 (November 2019)PermalinkPressures and threats to nature related to human activities in European urban and suburban forests / Ewa Referowska-Chodak in Forests, vol 10 n° 9 (September 2019)PermalinkLocal climate zone-based urban land cover classification from multi-seasonal Sentinel-2 images with a recurrent residual network / Chunping Qiu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkCNN-based dense image matching for aerial remote sensing images / Shunping Ji in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 6 (June 2019)PermalinkDeep mapping gentrification in a large Canadian city using deep learning and Google Street View / Lazar Ilic in Plos one, vol 14 n° 3 (March 2019)PermalinkPermalinkMulti-scale object detection in remote sensing imagery with convolutional neural networks / Zhipeng Deng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)PermalinkOpenStreetMap data quality enrichment through awareness raising and collective action tools—experiences from a European project / Amin Mobasheri in Geo-spatial Information Science, vol 21 n° 3 (October 2018)PermalinkSpatial discontinuities, health and mobility - What do the Google's POIs and tweets tell us about Bangkok's (Thailand) structures and spatial dynamics? / Alexandre Cebeillac in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 4 (octobre - décembre 2018)PermalinkIntegrating multi-agent evacuation simulation and multi-criteria evaluation for spatial allocation of urban emergency shelters / Jia Yu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)PermalinkAssessing spatiotemporal predictability of LBSN : a case study of three Foursquare datasets / Ming Li in Geoinformatica, vol 22 n° 3 (July 2018)PermalinkEvaluation of the cartographical quality of urban plans by eye-tracking / Jaroslav Burian in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 5 (May 2018)PermalinkSaint-Quentin-en-Yvelines à 2,5 cm / Anonyme in Géomatique expert, n° 121 (mars - avril 2018)PermalinkThe national geographic characteristics of online public opinion propagation in China based on WeChat network / Chuan Ai in Geoinformatica, vol 22 n° 2 (April 2018)Permalink3D micro-mapping : Towards assessing the quality of crowdsourcing to support 3D point cloud analysis / Benjamin Herfort in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 137 (March 2018)PermalinkA new model for cadastral surveying using crowdsourcing / K. Apostolopoulos in Survey review, vol 50 n° 359 (March 2018)PermalinkRecognition of building group patterns in topographic maps based on graph partitioning and random forest / Xianjin He in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 136 (February 2018)PermalinkUsing mobility data as proxy for measuring urban vitality / Patrizia Sulis in Journal of Spatial Information Science, JoSIS, n° 16 ([01/02/2018])PermalinkDetection and localization of traffic signals with GPS floating car data and Random Forest / Yann Méneroux (2018)Permalink