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Construction d’un plugin QGIS de détection d’îlots de chaleur urbains à partir d’images satellitaires de type optique / Houssayn Meriche (2022)
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 PDF
Titre : Etude de la propagation de l’onde de crue du bassin versant de la Save Type de document : Mémoire Auteurs : Emma Bonzom, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 44 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de stage de Master 1 GéomatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] crue
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] rivièreIndex. décimale : M1GEO Mémoires de Master 1 Géomatique Résumé : (auteur) Mon stage de fin de première année du cycle du Master Géomatique à l’ENSG s’est déroulé au sein du syndicat de gestion de la Save et de ses affluents. C’est un organisme public qui protège et aménage les masses d’eau du bassin versant de la Save grâce à leur compétence GEMAPI (Gestion des Milieux Aquatiques et de Prévention des Inondations). J’ai été accueillie par une technicienne de rivière référente prévention des inondations. Le syndicat cherchait un stagiaire capable de réaliser une étude sur la propagation de l’onde de crue du bassin versant de la Save afin de renforcer leurs connaissances de l’aléa inondation sur leur territoire. Il faut estimer le temps de propagation de l’onde entre chaque station hydrométrique du bassin versant. Ce rapport retrace comment à partir de tableaux au format CSV de données hydrométriques, cette étude a été réalisée en deux grands axes : la visualisation et l’analyse statistique des données. Je me suis servie pour cette étude sur l’onde de crue de QGIS, PostgreSQL, Python et R. Cette mission au sein du syndicat de rivière m’a donnée la possibilité de mettre en application concrète mes connaissances acquises à l’école au service de la gestion de l’environnement, plus précisément la gestion des milieux aquatiques. Note de contenu : Introduction
1- Visualisation des données des stations hydrométriques
2- Analyse statistique des données géographiques
3- Travail annexe pour le syndicat de gestion de la rivière Save
ConclusionNuméro de notice : 24029 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Syndicat de gestion de la Save et de ses affluents Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101833 Documents numériques
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Etude de la propagation de l’onde de crue du bassin versant de la Save - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Évaluation des grandeurs moyennes caractérisant les infrastructures agroécologiques du Gers / Adrien Dupas (2022)
Titre : Évaluation des grandeurs moyennes caractérisant les infrastructures agroécologiques du Gers Type de document : Mémoire Auteurs : Adrien Dupas, Auteur Editeur : Paris : Université de Paris 1 Panthéon Sorbonne Année de publication : 2022 Autre Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Importance : 80 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de licence professionnelle Géomatique et EnvironnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] évaluation
[Termes IGN] exploitation agricole
[Termes IGN] Gers (32)
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] Registre parcellaire graphique
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) Mon stage s’inscrit dans le cadre d’un projet ayant débuté il y a un an au sein de l’association Noé. La mission biodiversité agricole s’est lancée comme objectif de créer un outil simple et générique permettant d’évaluer le potentiel biodiversité d’une exploitation à partir de données que les agriculteurs, et les coopératives ont déjà à disposition. Cet outil s’intéresse aux infrastructures agroécologiques (cf : Partie 1.A) et son ambition est de pouvoir calculer une surface réelle d’infrastructures agroécologiques sur le total d’une exploitation agricole. Les données en possession des agriculteurs renseignent sur la surface en infrastructures agroécologiques, mais sont coefficientées notamment par des pondérations écologiques. C’est-à-dire qu’elles ne permettent pas d’obtenir d’emblée une surface représentative de la réalité. L’enjeu est donc de convertir ces données en données d’emprise réelle au sol. Pour pouvoir réaliser ces conversions, Noé doit calculer les grandeurs moyennes caractérisant plusieurs types d’infrastructures agroécologiques. L’objectif de ce stage était de pouvoir développer et tester une méthodologie permettant d’exploiter les bases de données cartographiques à l’échelle nationale et d’identifier les grandeurs moyennes caractérisant certaines catégories d’infrastructures agroécologiques, au plus proche de la réalité de leurs emprises au sol. Grâce aux solutions SIG, une méthodologie dérivant les différents traitements réalisés a pu être rédigée pour toutes les infrastructures agroécologiques le nécessitant. Des grandeurs moyennes les caractérisant ont ainsi été obtenues à l’échelle du Gers grâce aux données géographiques fournies par l’IGN. L’objectif résidait aussi en l’évaluation de la capacité d’automatisation de ces traitements. Dans la plupart des cas, les méthodes d’obtention des grandeurs moyennes d’infrastructures agroécologiques pourront être automatisées. Après ma mission, l’enjeu sera de répéter ces calculs de grandeurs moyennes sur d’autres départements à partir de la note méthodologie écrite lors de ce stage. Note de contenu : Introduction générale
1- Présentation d'ensemble du sujet de stage
2- Organisation, méthode et moyens utilisés
3- Réalisation technique et présentation du rendu
ConclusionNuméro de notice : 28885 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE Nature : Mémoire licence Organisme de stage : Noé, mission biodiversité agricole Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101581 Documents numériques
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Évaluation des grandeurs... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF Flood susceptibility mapping using meta-heuristic algorithms / Alireza Arabameri in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : Flood susceptibility mapping using meta-heuristic algorithms Type de document : Article/Communication Auteurs : Alireza Arabameri, Auteur ; Amir Seyed Danesh, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 949 - 974 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] Google Earth
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] optimisation par essaim de particules
[Termes IGN] SAGA GIS
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] traitement de données localisées
[Termes IGN] vulnérabilité
[Termes IGN] zone à risqueRésumé : (auteur) Flood is a common global natural hazard, and detailed flood susceptibility maps for specific watersheds are important for flood management measures. We compute the flood susceptibility map for the Kaiser watershed in Iran using machine learning models such as support vector machine (SVM), Particle swarm optimization (PSO), and genetic algorithm (GA) along with ensembles (PSO-GA and SVM-GA). The application of such machine learning models in flood susceptibility assessment and mapping is analyzed, and future research suggestions are presented. The model of flood susceptibility model was constructed based on fifteen causatives: slope, slope aspect, elevation, plan curvature, land use, and land cover, normalize differences vegetation index (NDVI), convergence index (CI), topographical wetness index (TWI), topographic positioning Index (TPI), drainage density (DD), distance to stream, terrain ruggedness index (TRI), terrain surface texture (TST), geology and stream power index (SPI) and flood inventory data which later is divided by 70% for training the model and 30% for validated the model. The model output was evaluated through sensitivity, specificity, accuracy, precision, Cohen Kappa, F-score, and receiver operating curve (ROC). The evaluation of flood susceptibility mapping through the receiver operating curve method along with flood density shows robust results from support vector machine (0.839), particle swarm optimization (0.851), genetic algorithm (0.874), SVM-GA (0.886), and PSO-GA (0.902). Compared have done with some methods commonly used in this susceptibility assessment. A high-quality, informative database is essential for the classification of flood types in flood susceptibility mapping that is very important and helpful to improve the model performances. The performance of the ensemble PSO-GA is better than that of the machine learning model, yielding a high degree of accuracy (AUC-0.902%). Our approach, therefore, provides a novel method for flood susceptibility studies in other watersheds. Numéro de notice : A2022-300 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2060138 Date de publication en ligne : 11/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2060138 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100383
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 949 - 974[article]
Titre : De la géomatique en bureau d’étude Type de document : Mémoire Auteurs : Laure Germain-Thomas, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 44 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de fin d'études, cycle des ingénieurs ENSG 3ème année, Master DDMEG Développement Durable, Management Environnemental et GéomatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] cartographie dynamique
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] Illustrator
[Termes IGN] Lizmap
[Termes IGN] partage de données localisées
[Termes IGN] QGISIndex. décimale : DDMEG Mémoires du Master Développement Durable, Management Environnemental et Géomatique Résumé : (Auteur) L’organisme d’accueil de mon stage est Ingérop, un bureau d’étude en ingénierie qui travaille notamment sur d’importants projets de mobilité. Plus précisément, j’ai travaillé au sein d’un département nommé "Ville et Territoire", qui accorde un intérêt particulier à la pluridisciplinarité de ses études. L’enjeu principal de mon stage était l’apport des données géographiques aux études de planification des mobilités. L’ouverture croissante des données fournit un terrain d’innovation vaste, qui permet de donner des clés d’analyse et de compréhension. J’ai cherché à comprendre comment ces données géographiques pouvaient servir de support d’analyse, et à réfléchir à des pistes d’amélioration des procédures qui sont aujourd’hui appliquées à ces données géographiques. Note de contenu :
1. Introduction
1.1 Présentation d’Ingérop, bureau d’étude en ingénierie
1.2 Le rôle du SIG
1.3 Objectifs du stage
1.4 Organisation du rapport
2. Les données géographiques au service d’un bureau d’étude en ingénierie
2.1 Les données géographiques : outil indispensable à tout diagnostic territorial
2.2 Utilisation de données géographiques dans le cadre de projets connexes
3. Le partage de l’information géographique : développement d’une cartographie dynamique
3.1 État de l’art : quelles solutions pour quels besoins ?
3.2 Lizmap : deux problématiques, une solution unique
3.3 Le déploiement d’une solution de cartographie dynamique
4. Les limites de l’utilisation de la géomatique en bureau d’étude
4.1 Les limites organisationnelles
4.2 Les limites environnementales
5. Conclusion, perspectives et ouvertureNuméro de notice : 26926 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Ingérop Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102005 Documents numériques
en open access
De la géomatique en bureau d’étude - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Harmonisation de la production cartographique dans le cadre des Programmes d’Actions de Prévention des Inondations / Nils Deslandes (2022)PermalinkHistorical Vltava River valley–various historical sources within web mapping environment / Jiří Krejčí in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalinkRéappropriation de la donnée spatiale de la Communauté d’Agglomération de Coulommiers Pays de Brie / Mathieu Defaye (2022)PermalinkRemise en forme des données géographiques des biotopes en milieu ouvert du Luxembourg / Alexandre Nghien (2022)PermalinkUtilisations multiples de FME pour automatiser les traitements d’une collectivité / Emma Bolmin (2022)PermalinkLa 3D dans tous ses états [à Cergy-Pontoise] / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2197 (décembre 2021)PermalinkComparative analysis for methods of building digital elevation models from topographic maps using geoinformation technologies / Vadim Belenok in Geodesy and cartography, vol 47 n° 4 (December 2021)PermalinkEvaluation of watershed soil erosion hazard using combination weight and GIS: a case study from eroded soil in Southern China / Shifa Chen in Natural Hazards, vol 109 n° 2 (November 2021)PermalinkGIS-based study on the environmental sensitivity to pollution and susceptibility to eutrophication in Burullus Lake, Egypt / Muhammad A. El-Alfy in Marine geodesy, vol 44 n° 6 (November 2021)PermalinkQGIS 3.22, A.K.A. Bialowieza / Anonyme in Géomatique expert, n° 136 (novembre - décembre 2021)PermalinkComparison of digital elevation models through the analysis of geomorphic surface remnants in the Desatoya Mountains, Nevada / Bernadett Dobre in Transactions in GIS, vol 25 n° 5 (October 2021)PermalinkImpact of travel time uncertainties on modeling of spatial accessibility: a comparison of street data sources / Yan Lin in Cartography and Geographic Information Science, vol 48 n° 6 (October 2021)PermalinkA novel method based on deep learning, GIS and geomatics software for building a 3D city model from VHR satellite stereo imagery / Massimiliano Pepe in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)PermalinkA web GIS-based integration of 3D digital models with linked open data for cultural heritage exploration / Ikrom Nishanbaev in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)PermalinkGIS in soil survey and soil mapping / Perparim Ameti in Geodesy and cartography, vol 47 n° 2 (July 2021)PermalinkGroundwater vulnerability assessment of the chalk aquifer in the northern part of France / Lahcen Zouhri in Geocarto international, vol 36 n° 11 ([15/06/2021])PermalinkReference evapotranspiration (ETo) methods implemented as ArcMap models with remote-sensed and ground-based inputs, examined along with MODIS ET, for Peloponnese, Greece / Stavroula Dimitriadou in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 6 (June 2021)PermalinkGénération automatique de courbes de niveaux dans les zones de plateaux karstiques / Guillaume Touya in Cartes & Géomatique, n° 243-244 (mars - juin 2021)PermalinkIdentifying urban neighborhoods with higher potential for social investment using GIS-FIS approach / Hossein Aghajani in Applied geomatics, vol 13 n° 1 (May 2021)Permalink