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Urban 3D segmentation and modelling from street view images and LiDAR point clouds / Pouria Babahajiani in Machine Vision and Applications, sans n° ([01/06/2017])
[article]
Titre : Urban 3D segmentation and modelling from street view images and LiDAR point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Pouria Babahajiani, Auteur ; Lixin Fan, Auteur ; Joni-Kristian Kämäräinen, Auteur ; Moncef Gabbouj, Auteur Année de publication : 2017 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] base de données urbaines
[Termes IGN] cartographie urbaine
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) 3D urban maps with semantic labels and metric information are not only essential for the next generation robots such autonomous vehicles and city drones, but also help to visualize and augment local environment in mobile user applications. The machine vision challenge is to generate accurate urban maps from existing data with minimal manual annotation. In this work, we propose a novel methodology that takes GPS registered LiDAR (Light Detection And Ranging) point clouds and street view images as inputs and creates semantic labels for the 3D points clouds using a hybrid of rule-based parsing and learning-based labelling that combine point cloud and photometric features. The rule-based parsing boosts segmentation of simple and large structures such as street surfaces and building facades that span almost 75% of the point cloud data. For more complex structures, such as cars, trees and pedestrians, we adopt boosted decision trees that exploit both structure (LiDAR) and photometric (street view) features. We provide qualitative examples of our methodology in 3D visualization where we construct parametric graphical models from labelled data and in 2D image segmentation where 3D labels are back projected to the street view images. In quantitative evaluation we report classification accuracy and computing times and compare results to competing methods with three popular databases: NAVTEQ True, Paris-Rue-Madame and TLS (terrestrial laser scanned) Velodyne. Numéro de notice : A2017-255 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s00138-017-0845-3 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00138-017-0845-3 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85269
in Machine Vision and Applications > sans n° [01/06/2017][article]Mapping fine-scale population distributions at the building level by integrating multisource geospatial big data / Yao Yao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)
[article]
Titre : Mapping fine-scale population distributions at the building level by integrating multisource geospatial big data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yao Yao, Auteur ; Xiaoping Liu, Auteur ; Xia Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1220 - 1244 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] bâtiment
[Termes IGN] Canton (Kouangtoung)
[Termes IGN] cartographie statistique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] densité de population
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données statistiques
[Termes IGN] habitat collectif
[Termes IGN] habitat urbain
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] population urbaine
[Termes IGN] répartition géographiqueRésumé : (auteur) Fine-scale population distribution data at the building level play an essential role in numerous fields, for example urban planning and disaster prevention. The rapid technological development of remote sensing (RS) and geographical information system (GIS) in recent decades has benefited numerous population distribution mapping studies. However, most of these studies focused on global population and environmental changes; few considered fine-scale population mapping at the local scale, largely because of a lack of reliable data and models. As geospatial big data booms, Internet-collected volunteered geographic information (VGI) can now be used to solve this problem. This article establishes a novel framework to map urban population distributions at the building scale by integrating multisource geospatial big data, which is essential for the fine-scale mapping of population distributions. First, Baidu points-of-interest (POIs) and real-time Tencent user densities (RTUD) are analyzed by using a random forest algorithm to down-scale the street-level population distribution to the grid level. Then, we design an effective iterative building-population gravity model to map population distributions at the building level. Meanwhile, we introduce a densely inhabited index (DII), generated by the proposed gravity model, which can be used to estimate the degree of residential crowding. According to a comparison with official community-level census data and the results of previous population mapping methods, our method exhibits the best accuracy (Pearson R = .8615, RMSE = 663.3250, p Numéro de notice : A2017-245 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1290252 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2017.1290252 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85188
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 5-6 (May-June 2017) . - pp 1220 - 1244[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2017031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A GIS-based comparative study of Dempster-Shafer, logistic regression and artificial neural network models for landslide susceptibility mapping / Wei Chen in Geocarto international, vol 32 n° 4 (April 2017)
[article]
Titre : A GIS-based comparative study of Dempster-Shafer, logistic regression and artificial neural network models for landslide susceptibility mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Wei Chen, Auteur ; Hamid Reza Pourghasemi, Auteur ; Zhou Zhao, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 367 - 385 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] ArcGIS
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification de Dempster-Shafer
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (Auteur) The main aim of present study is to compare three GIS-based models, namely Dempster–Shafer (DS), logistic regression (LR) and artificial neural network (ANN) models for landslide susceptibility mapping in the Shangzhou District of Shangluo City, Shaanxi Province, China. At First, landslide locations were identified by aerial photographs and supported by field surveys, and a total of 145 landslide locations were mapped in the study area. Subsequently, the landslide inventory was randomly divided into two parts (70/30) using Hawths Tools in ArcGIS 10.0 for training and validation purposes, respectively. In the present study, 14 landslide conditioning factors such as altitude, slope angle, slope aspect, topographic wetness index, sediment transport index, stream power index, plan curvature, profile curvature, lithology, rainfall, distance to rivers, distance to roads, distance to faults and normalized different vegetation index were used to detect the most susceptible areas. In the next step, landslide susceptible areas were mapped using the DS, LR and ANN models based on landslide conditioning factors. Finally, the accuracies of the landslide susceptibility maps produced from the three models were verified using the area under the curve (AUC). The validation results showed that the landslide susceptibility map generated by the ANN model has the highest training accuracy (73.19%), followed by the LR model (71.37%), and the DS model (66.42%). Similarly, the AUC plot for prediction accuracy presents that ANN model has the highest accuracy (69.62%), followed by the LR model (68.94%), and the DS model (61.39%). According to the validation results of the AUC curves, the map produced by these models exhibits the satisfactory properties. Numéro de notice : A2017-271 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1140824 Date de publication en ligne : 22/03/2016 En ligne : http://doi.org/10.1080/10106049.2016.1140824 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85297
in Geocarto international > vol 32 n° 4 (April 2017) . - pp 367 - 385[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2017041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Improving large area population mapping using geotweet densities / Nirav N. Patel in Transactions in GIS, vol 21 n° 2 (April 2017)
[article]
Titre : Improving large area population mapping using geotweet densities Type de document : Article/Communication Auteurs : Nirav N. Patel, Auteur ; Forrest R. Stevens, Auteur ; Zhuojie Huang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 317 – 331 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] cartographie dynamique
[Termes IGN] cartographie statistique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] densité de population
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] Indonésie
[Termes IGN] recensement
[Termes IGN] répartition géographique
[Termes IGN] Twitter
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) Many different methods are used to disaggregate census data and predict population densities to construct finer scale, gridded population data sets. These methods often involve a range of high resolution geospatial covariate datasets on aspects such as urban areas, infrastructure, land cover and topography; such covariates, however, are not directly indicative of the presence of people. Here we tested the potential of geo-located tweets from the social media application, Twitter, as a covariate in the production of population maps. The density of geo-located tweets in 1x1 km grid cells over a 2-month period across Indonesia, a country with one of the highest Twitter usage rates in the world, was input as a covariate into a previously published random forests-based census disaggregation method. Comparison of internal measures of accuracy and external assessments between models built with and without the geotweets showed that increases in population mapping accuracy could be obtained using the geotweet densities as a covariate layer. The work highlights the potential for such social media-derived data in improving our understanding of population distributions and offers promise for more dynamic mapping with such data being continually produced and freely available. Numéro de notice : A2017-166 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12214 En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/tgis.12214 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84700
in Transactions in GIS > vol 21 n° 2 (April 2017) . - pp 317 – 331[article]A spatial anomaly points and regions detection method using multi-constrained graphs and local density / Yan Shi in Transactions in GIS, vol 21 n° 2 (April 2017)
[article]
Titre : A spatial anomaly points and regions detection method using multi-constrained graphs and local density Type de document : Article/Communication Auteurs : Yan Shi, Auteur ; Min Deng, Auteur ; Xuexi Yang, Auteur ; Qiliang Liu, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 376 – 405 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] cartographie statistique
[Termes IGN] détection d'anomalie
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] interpolation spatiale
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] triangulation de DelaunayRésumé : (auteur) Spatial anomalies may be single points or small regions whose non-spatial attribute values are significantly inconsistent with those of their spatial neighborhoods. In this article, a Spatial Anomaly Points and Regions Detection method using multi-constrained graphs and local density (SAPRD for short) is proposed. The SAPRD algorithm first models spatial proximity relationships between spatial entities by constructing a Delaunay triangulation, the edges of which provide certain statistical characteristics. By considering the difference in non-spatial attributes of adjacent spatial entities, two levels of non-spatial attribute distance constraints are imposed to improve the proximity graph. This produces a series of sub-graphs, and those with very few entities are identified as candidate spatial anomalies. Moreover, the spatial anomaly degree of each entity is calculated based on the local density. A spatial interpolation surface of the spatial anomaly degree is generated using the inverse distance weight, and this is utilized to reveal potential spatial anomalies and reflect their whole areal distribution. Experiments on both simulated and real-life spatial databases demonstrate the effectiveness and practicability of the SAPRD algorithm. Numéro de notice : A2017-167 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12208 En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/tgis.12208 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84701
in Transactions in GIS > vol 21 n° 2 (April 2017) . - pp 376 – 405[article]Pathways to bridge the biophysical realism gap in ecosystem services mapping approaches / Sandra Lavorel in Ecological indicators, vol 74 (March 2017)PermalinkCitizen empowered mapping, ch. 2. Cartographic representation of soundscape: proposals and assessment / Saul Gomez (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Ch. 2. Analyse de scènes urbaines avec un véhicule de cartographie mobile / Bruno Vallet (2017)PermalinkGenerating a hazard map of dynamic objects using lidar mobile mapping / Alexander Schlichting in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 12 (December 2016)Permalinkn° 2 - octobre 2016 - Atlas régional de l'occupation des sols en France (Bulletin de Datalab) / Service de l'observation et des statistiquesPermalinkImpact des niveaux d’échelle sur l’étude des feux de forêts du sud-est de la France / Romain Louvet in Revue internationale de géomatique, vol 26 n° 4 (octobre - décembre 2016)PermalinkUrban soundscape maps modelled with geo-referenced data / Catherine Lavandier in Noise mapping, vol 3 n° 1 (October 2016)PermalinkD'une cartographie de flux à une cartographie du mouvement : aspects sémiologiques / Françoise Bahoken in Cartes & Géomatique, n° 229-230 (septembre 2016 - février 2017)PermalinkESPON FIT: functional indicators for spatial-aware policy-making / Hadrien Commenges in Cartographica, vol 51 n° 3 (Fall 2016)PermalinkLocal-scale flood mapping on vegetated floodplains from radiometrically calibrated airborne LiDAR data / Radosław Malinowski in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkSatellite image collection modeling for large area hazard emergency response / Shufan Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 118 (August 2016)PermalinkMeasurement of surface changes in a scaled-down landslide model using high-speed stereo image sequences / Tiantian Feng in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 7 (juillet 2016)PermalinkCrossing boundaries: mapping spatial dynamics of urban phenomena at micro scale to support urban management in the Amsterdam urban region / Els Veldhuizen in Belgeo, vol 2016 n° 2 (2016-2)PermalinkOpen help / Paul Stewart in GEO: Geoconnexion international, vol 15 n° 6 (June 2016)PermalinkLe système de cartographie de crise (SC2) : un outil novateur et rustique au profit des acteurs de la gestion de crise / Thibault Lucazeau in Bulletin de liaison des membres de la Société de Géographie, Hors-série (juin 2016)PermalinkOnline interactive thematic mapping: Applications and techniques for socio-economic research / Duncan A. Smith in Computers, Environment and Urban Systems, vol 57 (May 2016)PermalinkUtilisation de SIG pour l'étude de la diffusion spatiale des métaux lourds : cas de la décherge contrôlée de jebel Chakir (Tunisie) / Fethi Bouzayania in Géomatique expert, n° 110 (mai - juin 2016)PermalinkModélisation et cartographie du risque d’éclosion d’incendie de forêt dans le nord-ouest du Maroc (région de Chefchaouen-Ouazzane) / Fouad Assali in Revue d'écologie, vol 71 n° 2 (avril - juin 2016)PermalinkPhysical 3D map of the Planica Nordic Center, Slovenia: cartographic principles and techniques used with 3D printing / Primož Kete in Cartographica, vol 51 n° 1 (Spring 2016)PermalinkLe territoire et ses dangers naturels : un pas vers la réconciliation / David Consuegra in Géomatique suisse, vol 114 n° 3 (mars 2016)PermalinkPermalinkCartographie de l’agrément sonore de l’espace public urbain à partir de données géo-référencées / Catherine Lavandier (2016)PermalinkCartographie et géomatique au département mobilité-transport de l’Institut d'Aménagememenent et d’Urbanisme d’Ile de France / Carl Nicolazo de Barmon (2016)PermalinkCartographie de la vulnérabilité de la nappe à la pollution dans la plaine de Sidi Bel Abbes : Apport des données de télédétection et le SIG / N. Bentekhici in Bulletin des sciences géographiques, n° 30 (2015 - 2016)PermalinkPermalinkMéthode pour la reconstruction, l'analyse et l'exploitation de réseaux tridimensionnels en milieu urbain / Marie Lacroix (2016)PermalinkSAGEO 2016 Spatial Analysis and GEOmatics, Actes de la 12ème conférence internationale francophone annuelle, 6 - 9 décembre 2016 à Nice (France) / Karine Emsellem (2016)PermalinkSanté : un secteur en pleine évolution / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 173 (janvier 2016)PermalinkNighttime-lights-derived fossil fuel carbon dioxide emission maps and their limitations / Naizhuo Zhao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 12 (December 2015)PermalinkUtiliser les indicateurs fonctionnels pour mettre en évidence les structures spatiales : un outil interactif pour les acteurs de l'aménagement du territoire européen / Hadrien Commenges in Cartes & Géomatique, n° 226 (décembre 2015)PermalinkLa cartographie historique : une exercice complexe / Frédéric Miotto in Carto, le monde en cartes, n° 32 (novembre - décembre 2015)PermalinkA rapid approach for automated comparison of independently derived stream networks / Lauwrence V. Stanislawski in Cartography and Geographic Information Science, Vol 42 n° 5 (November 2015)PermalinkCiel sous contrôle : enquête SIG et climat / Steve Carpentier in SIGmag, n° 6 (octobre 2015)PermalinkSpatial information divergence: using global and local indices to compare geographical masks applied to crime data / Ourania Kounad in Transactions in GIS, vol 19 n° 5 (October 2015)PermalinkExploring alternative map products to enhance transportation option awareness / Jessica V. Fayne in Cartography and Geographic Information Science, Vol 42 n° 4 (September 2015)PermalinkLa gestion de l'eau dans la plaine de Pise au cours des siècles : Premières analyses SIG / Gourguen Davtian in Géomatique expert, n° 106 (septembre - octobre 2015)PermalinkMapping the impacts of Iceland's Katla subglacial volcano on the Mýrdalsjökull glacier / Chelsi A. McNeill-Jewer in Cartographica, vol 50 n° 3 (Fall 2015)PermalinkMethodological framework for shrinking cities case study research: northwest region of Bosnia and Herzegovina / Tijana M. Vujičić, in Geodetski vestnik, vol 59 n° 3 (September - November 2015)PermalinkPlanificateur de missions photogrammétriques pour drones ultra-légers (Micro Aerial Vehicle MAV) / F. Gandor in Géomatique suisse, vol 113 n° 9 (septembre 2015)PermalinkTerritoire sous surveillance / Steve Carpentier in SIGmag, n° 5 (juin 2015)PermalinkLe département français / David Amsellem in Carto, le monde en cartes, n° 29 (mai - juin 2015)PermalinkInondations : Mobilisation générale / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 167 (mai 2015)PermalinkState of the art [web mapping] / Steve Pepple in GEO: Geoconnexion international, vol 14 n° 5 (May 2015)PermalinkVisualization techniques for journey to crime flow data / Andrew Wheeler in Cartography and Geographic Information Science, Vol 42 n° 2 (April 2015)Permalink14 - 18 : l'émergence de la carte combinée / Frédéric Saffroy in Cartes & Géomatique, n° 223 (mars 2015)Permalink