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Cartographie de la vulnérabilité des bâtiments au risque sismique / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 119 (novembre - décembre 2017)
[article]
Titre : Cartographie de la vulnérabilité des bâtiments au risque sismique Type de document : Article/Communication Auteurs : Valerio Baiocchi, Auteur ; Donatella Dominici., Auteur ; Massimo Guarascio, Auteur ; Mara Lombardi, Auteur ; F. Vatore, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 31 - 35 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes IGN] Abruzzes
[Termes IGN] analyse multiéchelle
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] construction
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données ouvertes
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : [Introduction] Dans cet article, nous allons montrer comment l'utilisation de logiciels Open Source et de bases de données Open Data permet d'estimer le risque sismique auquel chaque bâtiment situé dans une zone à risque est exposé. Remarquons, en premier lieu, qu'une série de réglementations nationales ont rendu les normes de construction des bâtiments en brique et béton de plus en plus strictes. Il serait donc intéressant d'essayer de corréler la mise en oeuvre de ces normes et les dommages subis en situation de séisme. [...] Numéro de notice : A2017-772 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88826
in Géomatique expert > n° 119 (novembre - décembre 2017) . - pp 31 - 35[article]Exemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-2017061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P002007 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt GIS-based MCDA–AHP modelling for avalanche susceptibility mapping of Nubra valley region, Indian Himalaya / Satish Kumar in Geocarto international, vol 32 n° 11 (November 2017)
[article]
Titre : GIS-based MCDA–AHP modelling for avalanche susceptibility mapping of Nubra valley region, Indian Himalaya Type de document : Article/Communication Auteurs : Satish Kumar, Auteur ; Pankaj Kumar Srivastava, Auteur ; Snehmani, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1254 - 1267 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] avalanche
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] Himalaya
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Terra-ASTER
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] outil d'aide à la décision
[Termes IGN] plan de prévention des risques
[Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (Auteur) Avalanches are behind the majority of fatalities and heavy damage to property in snow-covered mountainous terrain like Himalaya. Recognizing avalanche susceptible areas and publication of avalanche susceptibility maps assist decision-makers and planners to execute suitable measures to reduce the avalanche risk. The present study is an attempt to prepare an avalanche susceptibility map of the Nubra valley region using multi-criteria decision analysis–analytical hierarchy process model in GIS environment. The most prominent avalanche occurrence factors used in this model are slope, aspect, curvature, elevation, terrain roughness and ground cover. ASTER GDEM V2 and Landsat 8 satellite imagery were used to generate considered factors. For validation of the results, prediction rate/accuracy is calculated using the avalanche inventory map of documented avalanche locations. To calculate the prediction accuracy, area under the ROC curve (ROC-AUC) method has been used. The prediction accuracy of the validation results using ROC-AUC shows 91%. Numéro de notice : A2017-671 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1206626 Date de publication en ligne : 13/07/2016 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2016.1206626 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87157
in Geocarto international > vol 32 n° 11 (November 2017) . - pp 1254 - 1267[article]Comparison of landslide susceptibility mapping based on statistical index, certainty factors, weights of evidence and evidential belief function models / Kai Cui in Geocarto international, vol 32 n° 9 (September 2017)
[article]
Titre : Comparison of landslide susceptibility mapping based on statistical index, certainty factors, weights of evidence and evidential belief function models Type de document : Article/Communication Auteurs : Kai Cui, Auteur ; Dong Lu, Auteur ; Wei Li, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 935 - 955 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] inventaire
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] théorie de Dempster-Shafer
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (Auteur) The main aim of this study was to produce landslide susceptibility maps using statistical index (SI), certainty factors (CF), weights of evidence (WoE) and evidential belief function (EBF) models for the Long County, China. Firstly, a landslide inventory map, including a total of 171 landslides, was compiled on the basis of earlier reports, interpretation of aerial photographs and supported by extensive field surveys. Thereafter, all landslides were randomly separated into two data sets: 70% landslides (120 points) were selected for establishing the model and the remaining landslides (51 points) were used for validation purposes. Eleven landslide conditioning factors, such as slope aspect, slope angle, plan curvature, profile curvature, altitude, distance to faults, distance to roads, distance to rivers, lithology, NDVI and land use, were considered for landslide susceptibility mapping in this study. Then, the SI, CF, WoE and EBF models were used to produce the landslide susceptibility maps for the study area. Finally, the four models were validated using area under the curve (AUC) method. According to the validation results, the EBF model (AUC = 78.93%) has a higher prediction accuracy than the SI model (AUC = 77.72%), the WoE model (AUC = 77.62%) and the CF model (AUC = 77.72%). Similarly, the validation results also indicate that the EBF model has the highest training accuracy of 80.25%, followed by SI (79.80%), WoE (79.71%) and CF (79.67%) models. Numéro de notice : A2017-457 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.0/10106049.2016.1195886 Date de publication en ligne : 16/06/2016 En ligne : http://dx.doi.org108/10.0/10106049.2016.1195886 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86382
in Geocarto international > vol 32 n° 9 (September 2017) . - pp 935 - 955[article]Investigation of automatic feature weighting methods (Fisher, Chi-square and Relief-F) for landslide susceptibility mapping / Emrehan Kutlug Sahin in Geocarto international, vol 32 n° 9 (September 2017)
[article]
Titre : Investigation of automatic feature weighting methods (Fisher, Chi-square and Relief-F) for landslide susceptibility mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Emrehan Kutlug Sahin, Auteur ; Cengizhan Ipbuker, Auteur ; Taskin Kavzoglu, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 956 - 977 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] distribution de Fisher
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] khi carré
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] surveillance géologique
[Termes IGN] test de performance
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (Auteur) In landslide susceptibility mapping, factor weights have been usually determined by expert judgements. A novel methodology for weighting landslide causative factors by integrating statistical feature weighting algorithms was proposed. The primary focus of this study is to investigate the effectiveness of automatic feature weighting algorithms, namely Fisher, Chi-square and Relief-F algorithms. Analytic hierarchy process (AHP) method was used as a benchmark method to compare the performances of the weighting algorithms. All weighted factors were tested using factor-weighted overlay method, and quality of these maps was assessed using overall accuracy, area under the ROC curve (AUC) and success rate curve. In addition, Wilcoxon’s signed-rank test was applied to evaluate statistical differences between both estimated overall accuracies and AUCs, respectively. Results showed that the weights determined by feature weighting methods outperformed the conventional AHP method by about 6% and this level of differences was found to be statistically significant. Numéro de notice : A2017-458 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1170892 Date de publication en ligne : 11/04/2016 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2016.1170892 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86383
in Geocarto international > vol 32 n° 9 (September 2017) . - pp 956 - 977[article]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]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2017041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Une meilleure prise en compte du risque technologique par une spatialisation fine des vulnérabilités territoriales : Le cas de l’agglomération lyonnaise / Didier Soto in Revue internationale de géomatique, vol 26 n° 3 (juillet - septembre 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)PermalinkDépartements, urbanisme, environnement / Mireille Hurst in Géomètre, n° 2128 (septembre 2015)PermalinkMapping and assessing coastal resilience in the Caribbean region / Nina S.N. Lam in Cartography and Geographic Information Science, Vol 42 n° 4 (September 2015)PermalinkA multicriteria spatial decision support system for solving emergency service station location problems / Majid Esmaelian in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 7 (July 2015)PermalinkVulnérabilité et adaptation au changement climatique : L'apport des Géosciences / Gonéri Le Cozannet in Géosciences, Hors série sans n° (juillet 2015)PermalinkAssessment of wildfire risk in Lebanon using geographic object-based image analysis / George Mitri in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 6 (June 2015)PermalinkClimate change impacts and adaptation in forest management: a review / Rodney J. Keenan in Annals of Forest Science, vol 72 n° 2 (March - april 2015)PermalinkVulnérabilités liées à l’eau dans les Andes vénézuéliennes : influences des relations sociétés/hydrosystèmes dans le cas de Santa-Cruz-de-Mora / Frédérique Blot in L'ordinaire des Amériques, n° 218 (2015)PermalinkContribution des SIG à la gestion des risques naturels : détermination des milieux vulnérables au risque inondation dans le nord-ouest algérien / Farid Aibout in Revue internationale de géomatique, vol 24 n° 4 (décembre 2014 - février 2015)Permalink