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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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Researches about the living condition in Ulaanbaatar with mapping developments based on a participatory approach / Paul Roux (2018)
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Titre : Researches about the living condition in Ulaanbaatar with mapping developments based on a participatory approach Type de document : Mémoire Auteurs : Paul Roux, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 98 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] approche participative
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] cartographie collaborative
[Termes IGN] cartographie du bruit
[Termes IGN] cartographie par internet
[Termes IGN] collecte de données
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] émotion
[Termes IGN] fonctionnalité
[Termes IGN] gestion de l'eau
[Termes IGN] insécurité
[Termes IGN] interface graphique
[Termes IGN] modèle orienté objet
[Termes IGN] Mongolie
[Termes IGN] population urbaine
[Termes IGN] PostGIS
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] UML
[Termes IGN] urbanismeIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) La capitale de la Mongolie Oulan-Bator est confrontée à de nombreuses difficultés sociales et environnementales en partie causées par les bouleversements politiques engendrés par la chute de l’Union Soviétique. Elle ne cesse désormais d’accueillir en son sein les populations nomades dont les troupeaux ont été décimés par les conditions climatiques extrêmes et qui sont guidés par l’espoir d’une vie plus facile et d’un meilleur avenir pour leur descendance. C’est pourquoi les quartiers de ger s’étendent au nord de la ville sans qu’aucun plan d’aménagement ne soit défini avec précision pour structurer leur disposition spatiale. L’organisation non gouvernementale mongole Ger Community Mapping Center au sein de laquelle se déroule le stage apporte une connaissance nouvelle de ce territoire et de son identité au moyen de cartes réalisées selon une approche participative. Les citoyens sont alors impliqués dans le processus de développement cartographique car ce sont eux qui délivrent les données à partir desquelles les cartes sont élaborées, et influencent par ce moyen d’expression, l’avenir de leur communauté. Le présent rapport de stage explore les possibilités offertes par cette méthode de cartographie, au moyen de recherches réalisées sur deux principales thématiques : la gestion de l’eau au sein de la ville, et la réalisation de cartes émotionnelles. Il s’agissait également d’une opportunité pour développer des outils informatiques destinés à accroître l’efficacité de ces méthodes, puis de les importer au sein de l’organisation par la mise en place de formations. Note de contenu : Introduction
1- Research about the living conditions in Ulaanbaatar
2- Implementing a crowdsourcing platform
3- QGIS and PostGIS trainings
ConclusionNuméro de notice : 21823 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Ger Community Mapping Center GCMC Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91321 Documents numériques
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Researches about the living condition ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDFS’approprier un nouveau territoire par l’usage de l’information géographique en DREAL : Changement d’échelle et changement de pratiques / Cécile Cot in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 1 (janvier - mars 2018)
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[article]
Titre : S’approprier un nouveau territoire par l’usage de l’information géographique en DREAL : Changement d’échelle et changement de pratiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Cécile Cot, Auteur ; Sylvie Lardon, Auteur ; Christine Lefebvre, Auteur ; Jean-Emmanuel Menard, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 125 - 150 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] chorème
[Termes IGN] diagnostic
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] Grand Est (région 2016)
[Termes IGN] mise à l'échelle
[Termes IGN] production participative
[Termes IGN] région
[Termes IGN] territoire
[Termes IGN] utilisateurRésumé : (Auteur) Alors que le périmètre de certaines régions françaises s’est étendu, les services déconcentrés de l’État doivent se saisir de cette nouvelle échelle pour penser le portage des politiques publiques sur le territoire tout en réinventant leur organisation et leurs pratiques. Comment alors s’approprier individuellement et collectivement un nouveau territoire en prenant en compte la diversité de la connaissance des institutions et des agents ? La direction régionale de l’Environnement, de l’Aménagement et du Logement de la région Grand-Est, en collaboration avec AgroParisTech, a adapté une méthode d’analyse territoriale afin de répondre à ce double défi du changement d’échelle et de la transformation des pratiques. Cette démarche, la méthode de diagnostic partagé territorial, vise à mobiliser les usages de l’information géographique au cours d’un processus participatif de construction-déconstruction des connaissances territoriales qu’engagent les agents à chaque étape. Par cette expérience, l’article met en évidence que l’approche spatiale sert d’intermédiaire dans l’acquisition de cette connaissance multi-échelle par les agents en situation de changement et repère les points de passage obligés pour en faire une démarche plus générique. Numéro de notice : A2018-167 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3166/rig.2017.00041 Date de publication en ligne : 16/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2017.00041 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89800
in Revue internationale de géomatique > vol 28 n° 1 (janvier - mars 2018) . - pp 125 - 150[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2018011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible
Titre : Segmentation sémantique à grande échelle par graphes de superpoints Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Landrieu , Auteur ; Martin Simonovsky, Auteur
Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : RFIAP 2018, Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception 01/06/2018 01/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Nous proposons dans cet article une méthode pour la segmentation sémantique de nuages de millions de points basée sur l’apprentissage profond. Nous introduisons une nouvelle structure pour les nuages de points 3D appelée graphe de superpoints (superpoint graph, ou SPG), capable d’encoder de manière compacte l’organisation d’un nuage de points en sous-objets interconnectés. Notre méthode définit un nouvel état de l’art pour la segmentation sémantique de scans LiDAR aussi bien en extérieur (+11:9 et +8:8 points de mIoU pour les deux ensembles de tests de Semantic3D [13]), ainsi qu’en extérieur (+12:4 points de mIoU pour les acquisitions S3DIS [2]). Cet article est une traduction de l’article [25]. Numéro de notice : C2018-061 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Date de publication en ligne : 28/06/2018 En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/programmeRFIAP Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91381 Voir aussiDocuments numériques
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Segmentation sémantique à grande échelle ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDFSimulation 3D de la constructibilité et utilisations pour l’aménagement [diaporama] / Mickaël Brasebin (2018)
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Titre : Simulation 3D de la constructibilité et utilisations pour l’aménagement [diaporama] Type de document : Article/Communication Auteurs : Mickaël Brasebin , Auteur
Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : Séminaire 2018 du LOCIE 06/07/2018 06/07/2018 Le-Bourget-du-lac France Open Access Proceedings Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] construction
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] économie d'énergie
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] plan local d'urbanisme
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] SIG 3D
[Termes IGN] simulation 3D
[Termes IGN] urbanisme
[Termes IGN] zone (aménagement du territoire)
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationNuméro de notice : C2018-026 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Conférence invitée nature-HAL : Conf-Invitée DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90497 Documents numériques
en open access
Simulation 3D de la constructibilité ... - pdf présentation auteurAdobe Acrobat PDFSpatial big data and machine learning in GIScience, Workshop at GIScience 2018, Melbourne, Australia, 28 August 2018 / Martin Raubal (2018)
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Titre : Spatial big data and machine learning in GIScience, Workshop at GIScience 2018, Melbourne, Australia, 28 August 2018 : Proceedings Type de document : Actes de congrès Auteurs : Martin Raubal, Éditeur scientifique ; Shaowen Wang, Éditeur scientifique ; Mengyu Guo, Éditeur scientifique ; David Jonietz, Éditeur scientifique ; Peter Kiefer, Éditeur scientifique Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Année de publication : 2018 Conférence : Workshop 2018 on Spatial big data and machine learning 28/08/2018 28/08/2018 Melbourne Australie OA Proceedings Importance : 53 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] interface homme-machine
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)Note de contenu : PART 1: TRAJECTORIES
- Stay-Move Tree for Summarizing Spatiotemporal Trajectories / Eun-Kyeong Kim
- Detection of Unsigned Ephemeral Road Incidents by Visual Cues / Alex Levering, Kourosh Khoshelham, Devis Tuia, and Martin Tomko
- Convolutional Neural Network for Traffic Signal Inference based on GPS Traces / Y. Méneroux, V. Dizier, M. Margollé, M.D. Van Damme, H.Kanasugi, A. Le Guilcher, G. Saint Pierre, and Y. Kato
- Using Stream Processing to Find Suitable Rides: An Exploration based on New York City Taxi Data / Roswita Tschümperlin, Dominik Bucher, and Joram Schito
- Classification of regional dominant movement patterns in trajectories with a convolutional neural
network / Can Yang and Gyozo Gidófalvi
PART 2: COGNITION & HCI
- Spatial Big Data for Human-Computer Interaction / Ioannis Giannopoulos
- Unsupervised Clustering of Eye Tracking Data / Fabian Göbel and Henry Martin
- Collections of Points of Interest: How to Name Them and Why it Matters / Gengchen Mai, Krzysztof Janowicz, Yingjie Hu, Song Gao, Rui Zhu, Bo Yan, Grant McKenzie, Anagha Uppal, and Blake Regalia
PART 3: SPATIAL PATTERNS
- A Multi-scale Spatio-temporal Approach to Analysing the changing inequality in the Housing Market during 2001-2014 / Yingyu Feng and Kelvyn Jones
- Automated social media content analysis from urban green areas – Case Helsinki / Vuokko Heikinheimo, Henrikki Tenkanen, Tuomo Hiippala, Olle Järv, and Tuuli Toivonen
- Long short-term memory networks for county-level corn yield estimation / Haifeng Li, Yudi Wang, Renhai Zhong, Hao Jiang, and Tao Lin
- Conditional Adversarial Networks for Multimodal Photo-Realistic Point Cloud Rendering / Torben Peters and Claus BrennerNuméro de notice : 17546 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Actes En ligne : http://spatialbigdata.ethz.ch/index.php/proceedings/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91338 ContientDocuments numériques
en open access
Spatial big data and machine learning in GIScience 2018 - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF PermalinkSuivi des impacts d’un arasement de barrage sur la végétation riveraine par télédétection à très haute résolution spatiale et temporelle / Marianne Laslier (2018)
PermalinkSuperPoint Graph : segmentation sémantique de nuages de points LiDAR à grande échelle / Loïc Landrieu (2018)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkTowards vandalism detection in OpenStreetMap through a data driven approach [short paper] / Quy Thy Truong (2018)
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PermalinkUnveiling movement uncertainty for robust trajectory similarity analysis / Andre Salvaro Furtado in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 1-2 (January - February 2018)
PermalinkL’utilisation des données écologiques de l’inventaire pour mieux appréhender les conditions locales de milieu (atelier de travail) [diaporama] / Philippe Dreyfus (2018)
PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 4. QGIS et applications en eau et risques / Nicolas Baghdadi (2018)
PermalinkLe vandalisme dans l’information géographique volontaire : apprendre pour mieux détecter ? / Quy Thy Truong (2018)
PermalinkWeighted simplicial complex reconstruction from mobile laser scanning using sensor topology / Stéphane Guinard (2018)
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PermalinkObject-based classification of terrestrial laser scanning point clouds for landslide monitoring / Andreas Mayr in Photogrammetric record, vol 32 n° 160 (December 2017)
PermalinkAlgebraic method to speed up robust algorithms: example of laser-scanned point clouds / B. Palancz in Survey review, vol 49 n° 357 (December 2017)
PermalinkAn efficient data organization and scheduling strategy for accelerating large vector data rendering / Mingqiang Guo in Transactions in GIS, vol 21 n° 6 (December 2017)
PermalinkArea-based estimation of growing stock volume in Scots pine stands using ALS and airborne image-based point clouds / Paweł Hawryło in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 5 (December 2017)
PermalinkBuilding extraction from fused LiDAR and hyperspectral data using Random Forest Algorithm / Saeid Parsian in Geomatica, vol 71 n° 4 (December 2017)
PermalinkEstimating stand density, biomass and tree species from very high resolution stereo-imagery – towards an all-in-one sensor for forestry applications? / Fabian E. Fassnacht in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 5 (December 2017)
PermalinkExtracting spatial patterns in bicycle routes from crowdsourced data / Jody Sultan in Transactions in GIS, vol 21 n° 6 (December 2017)
PermalinkLow-cost warning system for the monitoring of the Corinth Canal / George Hloupis in Applied geomatics, vol 9 n° 4 (December 2017)
PermalinkModélisation d'un oppidum sous couvert végétal dense, en Eure-et-Loir, par un LiDAR aéroporté par drone / Isabelle Heitz in XYZ, n° 153 (décembre 2017 - février 2018)
PermalinkPairwise registration of TLS point clouds using covariance descriptors and a non-cooperative game / Dawei Zai in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)
PermalinkProduction de données topographiques de référence de l'Eurométropole de Strasbourg / Olivier Banaszak in XYZ, n° 153 (décembre 2017 - février 2018)
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PermalinkRemotely sensed forest habitat structures improve regional species conservation / Christian Reichsteiner in Remote sensing in ecology and conservation, vol 3 n° 4 (December 2017)
PermalinkA simulation and visualization environment for spatiotemporal disaster risk assessments of network infrastructures / Magnus Heittzler in Cartographica, vol 52 n° 4 (Winter 2017)
PermalinkSNCF Réseau : de l'acquisition 3D à la diffusion de la donnée / Mathieu Regul in XYZ, n° 153 (décembre 2017 - février 2018)
PermalinkSuivi topographique côtier au moyen d’un système LiDAR mobile terrestre : exemple d’une recharge sédimentaire de plage / Stéfanie Van-Wierts in Geomatica, vol 71 n° 4 (December 2017)
PermalinkTerrestrial laser scanning reveals differences in crown structure of Fagus sylvatica in mixed vs. pure European forests / Ignacio Barbeito in Forest ecology and management, vol 405 (1 December 2017)
PermalinkAn examination of diameter density prediction with k-NN and airborne lidar / Jacob L. Strunk in Forests, vol 8 n° 11 (November 2017)
PermalinkApplying VGI to collaborative research in the humanities: the case of ARTL@S / Catherine Dossin in Cartography and Geographic Information Science, Vol 44 n° 6 (November 2017)
PermalinkPermalinkAugmented reality and maps : new possibilities for engaging with geographic data / Gabriel Henrique de Almeida Pereira in Cartographic journal (the), Vol 54 n° 4 (November 2017)
PermalinkPermalinkCalibrating a Land Parcel Cellular Automaton (LP-CA) for urban growth simulation based on ensemble learning / Yimin Chen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 11-12 (November - December 2017)
PermalinkChangement climatique et risque inondation / William Halbecq in Géomatique expert, n° 119 (novembre - décembre 2017)
PermalinkA design pattern approach to cartography with big geospatial data / Serena Coetzee in Cartographic journal (the), Vol 54 n° 4 (November 2017)
PermalinkExtraction du bâti sur le territoire de la wilaya de Blida (Algérie) / Siham Bougdour in Géomatique expert, n° 119 (novembre - décembre 2017)
PermalinkFusion of hyperspectral and LiDAR data using sparse and low-rank component analysis / Behnood Rasti in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)
PermalinkMapping the height and spatial cover of features beneath the forest canopy at small-scales using airborne scanning discrete return Lidar / Matthew Sumnall in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 133 (November 2017)
PermalinkVol 44 n° 6 - November 2017 - Special content sections: Crowdsourced mapping - continued (Bulletin de Cartography and Geographic Information Science)
PermalinkTree species classification using within crown localization of waveform LiDAR attributes / Rosmarie Blomley in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 133 (November 2017)
PermalinkBayesian graph-cut optimization for wall surfaces reconstruction in indoor environments / Georgios-Tsampikos Michailidis in The Visual Computer, vol 33 n° 10 (October 2017)
PermalinkGeolokit: An interactive tool for visualising and exploring geoscientific data in Google Earth / Antoine Triantafyllou in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 62 (October 2017)
PermalinkGeometric quality assessment of trajectory-generated VGI road networks based on the symmetric arc similarity / Yan Lyu in Transactions in GIS, vol 21 n° 5 (October 2017)
PermalinkGéovisualisation de récits d’inondations et des effets dominos : De la méthode de géovisualisation à son évaluation dans un contexte expert / Cécile Saint-Marc in Revue internationale de géomatique, vol 27 n° 4 (octobre - décembre 2017)
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