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Termes IGN > géomatique > données localisées
données localiséesSynonyme(s)spatial data ;données géospatiales ;données géographiques données à référence spatialeVoir aussi |
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STME: An effective method for discovering spatiotemporal multi‐type clusters containing events with different densities / Chao Wang in Transactions in GIS, Vol 24 n° 6 (December 2020)
[article]
Titre : STME: An effective method for discovering spatiotemporal multi‐type clusters containing events with different densities Type de document : Article/Communication Auteurs : Chao Wang, Auteur ; Zhenhong Du, Auteur ; Yuhua Gu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1559 - 1577 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] New York (Etats-Unis ; ville)
[Termes IGN] origine - destination
[Termes IGN] Pékin (Chine)
[Termes IGN] taxiRésumé : (Auteur) Clustering on spatiotemporal point events with multiple types is an important step for exploratory data mining and can help us reveal the correlation of event types. In this article, we present an effective method for discovering spatiotemporal multi‐type clusters containing events with different densities and event types (STME). Particularly, the type of events in a cluster can be different, and clusters with similar densities but different internal compositions should be distinguished. We use the distance to the kth nearest neighbour to define the size of the searched neighbourhood, and expand clusters by the concept of cluster reachable, ensuring that the proportion of various types of events in the cluster remains stable. The concept of clustering priority is also proposed to make the cluster always expand from the region with the highest density, which improves the robustness of clustering. Moreover, the density of multiple types of events in clusters is estimated to discover the internal structure of clusters and further explore the correlation between events. The effectiveness of the STME algorithm is demonstrated in several simulated and real data sets, including points of interest data in Beijing and the origins and destinations of taxi trips in New York. Numéro de notice : A2020-768 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12662 Date de publication en ligne : 19/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12662 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96660
in Transactions in GIS > Vol 24 n° 6 (December 2020) . - pp 1559 - 1577[article]The utility of fused airborne laser scanning and multispectral data for improved wind damage risk assessment over a managed forest landscape in Finland / Ranjith Gopalakrishnan in Annals of Forest Science, vol 77 n° 4 (December 2020)
[article]
Titre : The utility of fused airborne laser scanning and multispectral data for improved wind damage risk assessment over a managed forest landscape in Finland Type de document : Article/Communication Auteurs : Ranjith Gopalakrishnan, Auteur ; Petteri Packalen, Auteur ; Veli-Pekka Ikonen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 18 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Finlande
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] forêt boréale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] tempête
[Termes IGN] vent
[Termes IGN] zone à risqueRésumé : (auteur) Key message: The potential of airborne laser scanning (ALS) and multispectral remote sensing data to aid in generating improved wind damage risk maps over large forested areas is demonstrated. This article outlines a framework to generate such maps, primarily utilizing the horizontal structural information contained in the ALS data. Validation was done over an area in Eastern Finland that had experienced sporadic wind damage.
Context: Wind is the most prominent disturbance element for Finnish forests. Hence, tools are needed to generate wind damage risk maps for large forested areas, and their possible changes under planned silvicultural operations.
Aims: (1) How effective are ALS-based forest variables (e.g. distance to upwind forest stand edge, gap size) for identifying high wind damage risk areas? (2) Can robust estimates of predicted critical wind speeds for uprooting of trees be derived from these variables? (3) Can these critical wind speed estimates be improved using wind multipliers, which factor in topography and terrain roughness effects?
Methods: We first outline a framework to generate several wind damage risk–related parameters from remote sensing data (ALS + multispectral). Then, we assess if such parameters have predictive power. That is, whether they help differentiate between damaged and background points. This verification exercise used 42 wind damaged points spread over a large area.
Results: Parameters derived from remote sensing data are shown to have predictive power. Risk models based on critical wind speeds are not that robust, but show potential for improvement.
Conclusion: Overall, this work described a framework to get several wind risk–related parameters from remote sensing data. These parameters are shown to have potential in generating wind damage risk maps over large forested areas.Numéro de notice : A2020-629 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s13595-020-00992-8 Date de publication en ligne : 09/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s13595-020-00992-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96045
in Annals of Forest Science > vol 77 n° 4 (December 2020) . - 18 p.[article]Analyse de la déforestation dans la périphérie ouest de la réserve de biosphère du Dja au Cameroun, à partir d'une série multi-annuelle d'images Landsat / Eric Wilson Tegno Nguekam in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)
[article]
Titre : Analyse de la déforestation dans la périphérie ouest de la réserve de biosphère du Dja au Cameroun, à partir d'une série multi-annuelle d'images Landsat Type de document : Article/Communication Auteurs : Eric Wilson Tegno Nguekam, Auteur ; Salomon C. Nguembe Fils, Auteur ; Joachim Etouna, Auteur ; Simon Njeudeng Tenku, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 29 - 39 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Cameroun
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] réserve naturelleRésumé : (Auteur) Dans cet article, il est question d’évaluer la déforestation dans la périphérie Ouest de la réserve de Biosphère du Dja à travers les techniques de télédétection et de système d’information géographique. Pour cela, huit images Landsat de date différentes (2011 à 2018) ont été utilisées pour produire les cartes d’occupation du sol, à travers la méthode de classification supervisée et l’algorithme « maximum likelihood ». Les classes d’occupation de sol retenues pour cette classification sont : forêt dense, forêt dégradée, zone de culture, zone marécageuse, zone d’habitation, sol nu et eau. L’analyse des changements a été faite avec la technique de « change detection ». Les résultats de cette étude ont montré que la déforestation a été importante pendant la période d’étude (2011 – 2018). Les surfaces forestières se sont principalement transformées en zone de culture, marécage, forêt dégradée, sol nu. Le taux de déforestation observé est de 6,8% et dénote une importante baisse du couvert forestier dense. L’étude a montré des tendances de déforestation dans cette périphérie. Elle a permis d’observer que les zones tendancieuses sont concentrées principalement autour de certaines activités anthropiques présentes dans cette zone (la plantation agricole SUDCAM, le barrage de Mekin, les lieux habités). Numéro de notice : A2020-761 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2020.434 Date de publication en ligne : 25/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2020.434 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96402
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 222 (novembre 2020) . - pp 29 - 39[article]Détection du changement de l'étalement urbain au bas-Sahara algérien : apport de la télédétection spatiale et des SIG, cas de la ville de Biskra (Algérie) / Assoule Dechaicha in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)
[article]
Titre : Détection du changement de l'étalement urbain au bas-Sahara algérien : apport de la télédétection spatiale et des SIG, cas de la ville de Biskra (Algérie) Type de document : Article/Communication Auteurs : Assoule Dechaicha, Auteur ; Djamel Alkama, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 41 - 49 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Biskra (Algérie)
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] étalement urbain
[Termes IGN] image LandsatRésumé : (Auteur) L’étalement urbain constitue un des problèmes majeurs que connaissant les oasis du Bas-Sahara algérien. Le suivi et la compréhension de son évolution spatiale demeurent une étape essentielle dans toute démarche de développement soutenable de la ville oasienne. Les autorités locales ne disposent pas d’outils appropriés, susceptibles d’être mis à jour régulièrement, pour leur permettre d’agir efficacement en matière de planification et d’aménagement spatial. La télédétection spatiale et les Systèmes d’Information Géographique (SIG) offrent des opportunités permettant de surmonter ces difficultés. La présente étude consiste en l’application d’une technique de détection du changement pour cartographier et quantifier l’étalement spatiotemporel de la ville de Biskra (Algérie) durant la période 1985 - 2000, en utilisant des images Landsat des années 1985, 2000 et 2015. La comparaison post-classification des cartes d’occupation du sol a révélé une croissance des surfaces bâties, allant jusqu’au-delà des limites communales en conurbation avec l’agglomération de Chetma, au détriment d’un recul progressif de la palmeraie. Cette dernière a subi un processus de morcellement et de mitage par le bâti, conduisant à la perte de l’identité oasienne de la ville. L’objectif de la présente étude est de mettre en évidence le processus de l’étalement urbain et les modifications d’occupation du sol qu’il engendre. Elle montre l’importance des méthodes de détection du changement pour la compréhension des formes d’urbanisation et l’évaluation de leurs impacts sur les écosystèmes oasiens. Numéro de notice : A2020-762 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2020.486 Date de publication en ligne : 25/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2020.486 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96416
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 222 (novembre 2020) . - pp 41 - 49[article]Active and incremental learning for semantic ALS point cloud segmentation / Yaping Lin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)
[article]
Titre : Active and incremental learning for semantic ALS point cloud segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Yaping Lin, Auteur ; M. George Vosselman, Auteur ; Yanpeng Cao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 73 - 92 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Supervised training of a deep neural network for semantic segmentation of point clouds requires a large amount of labelled data. Nowadays, it is easy to acquire a huge number of points with high density in large-scale areas using current LiDAR and photogrammetric techniques. However it is extremely time-consuming to manually label point clouds for model training. In this paper, we propose an active and incremental learning strategy to iteratively query informative point cloud data for manual annotation and the model is continuously trained to adapt to the newly labelled samples in each iteration. We evaluate the data informativeness step by step and effectively and incrementally enrich the model knowledge. The data informativeness is estimated by two data dependent uncertainty metrics (point entropy and segment entropy) and one model dependent metric (mutual information). The proposed methods are tested on two datasets. The results indicate the proposed uncertainty metrics can enrich current model knowledge by selecting informative samples, such as considering points with difficult class labels and choosing target objects with various geometries in the labelled training pool. Compared to random selection, our metrics provide valuable information to significantly reduce the labelled training samples. In contrast with training from scratch, the incremental fine-tuning strategy significantly save the training time. Numéro de notice : A2020-638 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.09.003 Date de publication en ligne : 14/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.09.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96061
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 169 (November 2020) . - pp 73 - 92[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020113 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020112 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Bretagne, la végétation cartographiée / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2185 (novembre 2020)PermalinkBuilding change detection using a shape context similarity model for LiDAR data / Xuzhe Lyu in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)PermalinkBuilding facade reconstruction using crowd-sourced photos and two-dimensional maps / Wu Jie in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 11 (November 2020)PermalinkEffects of radiometric correction on cover type and spatial resolution for modeling plot level forest attributes using multispectral airborne LiDAR data / Wai Yeung Yan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)PermalinkIndoor point cloud segmentation using iterative Gaussian mapping and improved model fitting / Bufan Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)PermalinkIs field-measured tree height as reliable as believed – Part II, A comparison study of tree height estimates from conventional field measurement and low-cost close-range remote sensing in a deciduous forest / Luka Jurjević in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)PermalinkModalflow: cross-origin flow data visualization for urban mobility / Ignacio Pérez-Messina in Algorithms, vol 13 n° 11 (November 2020)PermalinkStreets of London: Using Flickr and OpenStreetMap to build an interactive image of the city / Azam Raha Bahrehdar in Computers, Environment and Urban Systems, vol 84 (November 2020)PermalinkTopographic connection method for automated mapping of landslide inventories, study case: semi urban sub-basin from Monterrey, Northeast of México / Nelly L. Ramirez Serrato in Geocarto international, vol 35 n° 15 ([01/11/2020])PermalinkWorldwide detection of informal settlements via topological analysis of crowdsourced digital maps / Satej Soman in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)PermalinkAssessing the effects of thinning on stem growth allocation of individual Scots pine trees / Ninni Saarinen in Forest ecology and management, vol 474 ([15/10/2020])PermalinkComparing features of single and multi-photon lidar in boreal forests / Xiaowei Yu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 168 (October 2020)PermalinkFrom small sets of GPS trajectories to detailed movement profiles: quantifying personalized trip-dependent movement diversity / Elham Naghizade in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 10 (October 2020)PermalinkGEBCO Gridded Bathymetric Datasets for mapping Japan Trench geomorphology by means of GMT scripting toolset / Polina Lemenkova in Geodesy and cartography, vol 46 n° 3 (October 2020)PermalinkGoing to the Finnish line / Hannu Heinonen in GEO: Geoconnexion international, vol 19 n° 6 (October 2020)PermalinkHierarchical instance recognition of individual roadside trees in environmentally complex urban areas from UAV laser scanning point clouds / Yongjun Wang in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 10 (October 2020)PermalinkA LiDAR aiding ambiguity resolution method using fuzzy one-to-many feature matching / Chuang Qian in Journal of geodesy, vol 94 n° 10 (October 2020)PermalinkMachine‐learning prediction models for pedestrian traffic flow levels: Towards optimizing walking routes for blind pedestrians / Achituv Cohen in Transactions in GIS, Vol 24 n° 5 (October 2020)PermalinkOpenStreetMap quality assessment using unsupervised machine learning methods / Kent T. Jacobs in Transactions in GIS, Vol 24 n° 5 (October 2020)PermalinkPrivacy-aware visualization of volunteered geographic information (VGI) to analyze spatial activity: A benchmark implementation / Alexander Dunkel in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 10 (October 2020)Permalink