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Urban growth analysis and simulations using cellular automata and geo-informatics: comparison between Almaty and Astana in Kazakhstan / Aigerim Ilyassova in Geocarto international, vol 36 n° 5 ([15/03/2021])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 36 n° 5 [15/03/2021] . - pp 520 - 539 Titre : Urban growth analysis and simulations using cellular automata and geo-informatics: comparison between Almaty and Astana in Kazakhstan Type de document : Article/Communication Auteurs : Aigerim Ilyassova, Auteur ; Lakshmi Kantakumar, Auteur ; Doreen S. Boyd, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 520 - 539 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] automate cellulaire [Termes IGN] croissance urbaine [Termes IGN] dynamique spatiale [Termes IGN] étalement urbain [Termes IGN] image Landsat [Termes IGN] Kazakhstan [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] modélisation spatiale [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] planification urbaine [Termes IGN] simulation spatiale [Termes IGN] système d'information géographique Résumé : (auteur) In this research, the SLEUTH urban growth model is calibrated and validated for the first time to post Soviet Union cities. The aim of the study is to monitor, assess, simulate and compare the spatiotemporal urban growth dynamics and spatial patterns of the two largest cities Almaty and Astana using free remote sensing data. The urban expansion metrics and SLEUTH model are used to assess the urban growth dynamics. Though the capital has been moved to Astana from Almaty in 1998, Almaty is still developing faster than Astana. The urban growth simulation results from SLEUTH show Astana will surpass the urban growth of Almaty to emerge as the largest city in Kazakhstan by 2030. Astana may experience more leapfrog and ribbon developments. In Almaty, the urban growth may likely to take place in north and north-west parts. Numéro de notice : A2021-251 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1618923 Date de publication en ligne : 10/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1618923 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97273 [article]

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Complexity metrics to quantify semantic accuracy in segmented Landsat images / Alfred Stein in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 14 (July 2005)  

Public [article]  inInternational Journal of Remote Sensing IJRS > vol 26 n° 14 (July 2005) . - pp 2937 - 2951 Titre : Complexity metrics to quantify semantic accuracy in segmented Landsat images Type de document : Article/Communication Auteurs : Alfred Stein, Auteur ; K. De Beurs, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 2937 - 2951 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] agriculture [Termes IGN] agriculture de précision [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] classification [Termes IGN] image Landsat [Termes IGN] Kazakhstan [Termes IGN] milieu rural [Termes IGN] Pays-Bas [Termes IGN] précision sémantique [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] spatial metrics Résumé : (Auteur) This paper addresses semantic accuracy in relation to images obtained with remote sensing. Semantic accuracy is defined in terms of map complexity. Complexity metrics are applied as a metric to measure complexity. The idea is that a homogeneous map of a low complexity is of a high semantic accuracy. In this study, complexity metrics like aggregation index, fragmentation index and patch size are applied on two images with different objectives, one from an agricultural area in the Netherlands, and one from a rural area in Kazakhstan. Images are segmented first using region merging segmentation. Effects on metrics and semantic accuracy are discussed. On the basis of well-defined subsets, we conclude that the complexity metrics are suitable to quantify the semantic accuracy of the map. Segmentation is the most useful for an agricultural area including various agricultural fields. Metrics are mutually comparable being highly correlated, but showing some different aspects in quantifying map homogeneity and identifying objects of a high semantic accuracy. Numéro de notice : A2005-295 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160500057749 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160500057749 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27431 [article]

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Nimekirjutusraamat [Livre sur l'écriture des noms géographiques en Russie et républiques de l'ex-URSS avec tableaux de translittération et liste de toponymes] / T. Erelt (1993)

Public Titre : Nimekirjutusraamat [Livre sur l'écriture des noms géographiques en Russie et républiques de l'ex-URSS avec tableaux de translittération et liste de toponymes] Type de document : Monographie Auteurs : T. Erelt, Auteur ; H. Saari, Auteur Editeur : Tallinn [Estonie] : Valgus Année de publication : 1993 Importance : 304 p. Format : 15 x 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-5-440-01201-1 Langues : Néerlandais (dut) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Toponymie [Termes IGN] Arménie [Termes IGN] Azerbaïdjan [Termes IGN] Biélorussie [Termes IGN] Estonie [Termes IGN] Géorgie (Europe) [Termes IGN] Kazakhstan [Termes IGN] Kirghizistan [Termes IGN] Ouzbékistan [Termes IGN] Russie [Termes IGN] Tadjikistan [Termes IGN] toponymie locale [Termes IGN] translittération [Termes IGN] Turkménistan [Termes IGN] Ukraine Index. décimale : 28.66 Toponymie d'autres pays Numéro de notice : 25603 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/TOPONYMIE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=56075

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