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Termes IGN > aménagement > infrastructure > réseau technique > réseau de transport
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Road network structure and ride-sharing accessibility: A network science perspective / Mingshu Wang in Computers, Environment and Urban Systems, vol 80 (March 2020)
[article]
Titre : Road network structure and ride-sharing accessibility: A network science perspective Type de document : Article/Communication Auteurs : Mingshu Wang, Auteur ; Zheyan Chen, Auteur ; Lan Mu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] Atlanta (Géorgie)
[Termes IGN] autopartage
[Termes IGN] densité de population
[Termes IGN] gestion urbaine
[Termes IGN] migration pendulaire
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) The prosperity of ride-sharing services has rippled in the communities of GIScience, transportation, and urban planning. Meanwhile, road network structure has been analyzed from a network science perspective that focuses on nodes and relational links and aims to predictive models. However, limited empirical studies have explored the relationship between road network structure and ride-sharing accessibility through such perspective. This paper utilizes the spatial Durbin model to understand the relationship between road network structure and ride-sharing accessibility, proxied by Uber accessibility, through classical network measures of degree, closeness, and betweenness centrality. Taking the city of Atlanta as a case study, we have found in addition to population density and road network density, larger values of degree centrality and smaller values of closeness centrality of the road network are associated with better accessibility of Uber services. However, the effects of betweenness centrality are not significant. Furthermore, we have revealed heterogeneous effects of degree centrality and closeness centrality on the accessibility of Uber services, as the magnitudes of their effects vary by different time windows (i.e., weekday vs. weekend, rush hour in the morning vs. evening). Network science provides us both conceptual and methodological measures to understand the association between road network structure and ride-sharing accessibility. In this study, we constructed road network structure measures with OpenStreetMap, which is reproducible, replicable, and scalable because of its global coverage and public availability. The study resonates with the notion of cities as the set of interactions across networks, as we have observed time-sensitive heterogeneous effects of road network structure on ride-sharing accessibility. Numéro de notice : A2020-190 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2019.101430 Date de publication en ligne : 12/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2019.101430 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94852
in Computers, Environment and Urban Systems > vol 80 (March 2020)[article]Assessing public transit performance using real-time data: spatiotemporal patterns of bus operation delays in Columbus, Ohio, USA / Yongha Park in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 2 (February 2020)
[article]
Titre : Assessing public transit performance using real-time data: spatiotemporal patterns of bus operation delays in Columbus, Ohio, USA Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongha Park, Auteur ; Jerry Mount, Auteur ; Luyu Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 367 - 392 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] base de données spatiotemporelles
[Termes IGN] Colombus (Ohio)
[Termes IGN] diffusion de données
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] interface web
[Termes IGN] mobilité urbaine
[Termes IGN] réseau de transport
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] transport publicRésumé : (auteur) Public transit vehicles such as buses operate within shared transportation networks subject to dynamic conditions and disruptions such as traffic congestion. The operational delays caused by these conditions can propagate downstream through scheduled transit routes, affecting system performance beyond the initial delay. This paper develops an approach to measuring and assessing vehicle delay propagation in public transit systems. We fuse data on scheduled bus service with real-time vehicle location data to measure the originating, cascading and recovery locations of delay events across space with respect to time. We integrate the resulting patterns to construct stop-specific delay propagation networks. We also analyze the spatiotemporal patterns of propagating delays using parameters such as 1) transit line-based network distance, 2) total propagating delay size, and 3) distance decay. We apply our methodology using publicly available schedule and real-time location data from the Central Ohio Transit Authority (COTA) public bus system in Columbus, Ohio, USA. We find that delay initiation is spatially and temporally uneven, concentrating on specific stops in downtown and specific suburban locations. Core stops play a critical role in propagating delays to a wide range of connected stops, eventually having a disproportional impact on the on-time performance of the bus system. Numéro de notice : A2020-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1608997 Date de publication en ligne : 30/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1608997 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94485
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 2 (February 2020) . - pp 367 - 392[article]Automated extraction of lane markings from mobile LiDAR point clouds based on fuzzy inference / Heidar Rastiveis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 160 (February 2020)
[article]
Titre : Automated extraction of lane markings from mobile LiDAR point clouds based on fuzzy inference Type de document : Article/Communication Auteurs : Heidar Rastiveis, Auteur ; Alireza Shams, Auteur ; Wayne A. Sarasua, Auteur ; Jonathan Li, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 149 - 166 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] autoroute
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] extraction de points
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] Inférence floue
[Termes IGN] lidar mobile
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] transformation de HoughRésumé : (Auteur) Mobile LiDAR systems (MLS) are rapid and accurate technologies for acquiring three-dimensional (3D) point clouds that can be used to generate 3D models of road environments. Because manual extraction of desirable features such as road traffic signs, trees, and pavement markings from these point clouds is tedious and time-consuming, automatic information extraction of these objects is desirable. This paper proposes a novel automatic method to extract pavement lane markings (LMs) using point attributes associated with the MLS point cloud based on fuzzy inference. The proposed method begins with dividing the MLS point cloud into a number of small sections (e.g. tiles) along the route. After initial filtering of non-ground points, each section is vertically aligned. Next, a number of candidate LM areas are detected using a Hough Transform (HT) algorithm and considering a buffer area around each line. The points inside each area are divided into “probable-LM” and “non-LM” clusters. After extracting geometric and radiometric descriptors for the “probable-LM” clusters and analyzing them in a fuzzy inference system, true-LM clusters are eventually detected. Finally, the extracted points are enhanced and transformed back to their original position. The efficiency of the method was tested on two different point cloud datasets along 15.6 km and 9.5 km roadway corridors. Comparing the LMs extracted using the algorithm with the manually extracted LMs, 88% of the LM lines were successfully extracted in both datasets. Numéro de notice : A2020-047 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.12.009 Date de publication en ligne : 20/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.12.009 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94558
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 160 (February 2020) . - pp 149 - 166[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020023 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020022 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Landslide susceptibility mapping using maximum entropy and support vector machine models along the highway corridor, Garhwal Himalaya / Vijendra Kumar Pandey in Geocarto international, vol 35 n° 2 ([01/02/2020])
[article]
Titre : Landslide susceptibility mapping using maximum entropy and support vector machine models along the highway corridor, Garhwal Himalaya Type de document : Article/Communication Auteurs : Vijendra Kumar Pandey, Auteur ; Hamid Reza Pourghasemi, Auteur ; Milap Chand Sharma, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 168 - 187 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] autoroute
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] entropie maximale
[Termes IGN] Himalaya
[Termes IGN] image IRS-LISS
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] Linear Imaging Self-Scanning System
[Termes IGN] modèle statistique
[Termes IGN] mousson
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] test statistiqueRésumé : (Auteur) The main objective of this study to produce landslide susceptibility zones using maximum entropy (MaxEnt) and support vector machine (SVM) data-driven models along the Tipari to Ghuttu highway corridors in the Garhwal Himalaya. A landslide inventory has been prepared through field surveys and LISS-IV and Landsat 8 satellite images. The datasets of 85 landslides were categorised into training and test sets. In this study 11 landslide conditioning variables were used that are; altitude, slope angle, aspect, plan curvature, topographic wetness index, normalised difference vegetation index (NDVI), land use, soil texture, distance to rivers, distance to faults, and distance to the road. The result produced using MaxEnt and SVM model were subsequently validated using receiver operating characteristics curve (ROC) with test sets of landslide dataset. Both the models have good prediction capabilities. MaxEnt has ROC value of 0.78 while SVM has the highest prediction rate of 0.85. Numéro de notice : A2020-036 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1510038 Date de publication en ligne : 20/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1510038 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94519
in Geocarto international > vol 35 n° 2 [01/02/2020] . - pp 168 - 187[article]Analyse automatique du couvert végétal pour la gestion du risque végétation en milieu ferroviaire à partir d'imagerie aérienne / Hélène Rouillon (2020)
Titre : Analyse automatique du couvert végétal pour la gestion du risque végétation en milieu ferroviaire à partir d'imagerie aérienne Type de document : Mémoire Auteurs : Hélène Rouillon, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 93 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de fin d'études d'Ingénieur INSA, spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] orthophotographie
[Termes IGN] réseau ferroviaire
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] système d'information géographiqueIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) La végétation et les risques qu’elle peut comporter pour les infrastructures ferroviaires et leurs usagers constituent un enjeu majeur pour SNCF Réseau. Aujourd’hui, l’entreprise ferroviaire souhaite connaître et maîtriser ce risque végétation. L’objet de ce PFE est l’analyse automatique du couvert végétal en milieu ferroviaire à partir d’imagerie aérienne RGB acquise par drone, hélicoptère ou avion. Pour répondre à cette problématique, un réseau de neurones destiné à la segmentation sémantique des images est mis en œuvre. En effet, une fois bien entraînés, les réseaux de neurones, par leur capacité d’apprentissage, sont en mesure de classifier efficacement toute nouvelle image. Trois classes ont été définies en fonction des risques que pouvaient présenter la végétation : « arbres », « reste de la végétation » et « non-végétation ». Une chaîne de traitement complète des données a été proposée permettant, sur la base de ces images, une cartographie SIG de la végétation. Cette connaissance, aisément déployable sur des lignes entières, doit permettre au mainteneur de cibler les zones prioritaires et d’optimiser ses plans d’élagages. Note de contenu : Introduction
1- Etude préalable au développement de la solution
2- Le réseau de neurones SegNet pour le traitement d’images d’observation de la Terre et la base de données
3- Optimisation du traitement des données
ConclusionNuméro de notice : 28529 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Altametris DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4133/ Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97346 Constraint based evaluation of generalized images generated by deep learning / Azelle Courtial (2020)PermalinkPermalinkDétection et vectorisation automatiqued’objets linéaires dans des nuages de points de voirie / Etienne Barçon (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkOptimiser la gestion conjointe de la voirie et des réseaux enterrés à l'aide de la géomatique : conception d'un référentiel spatial de voirie / Antonin Pavard (2020)PermalinkPotential of crowdsourced traces for detecting updates in authoritative geographic data / Stefan Ivanovic (2020)PermalinkPermalinkReconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne / Valentin Desbiolles (2020)PermalinkPermalinkApplication of photogrammetry to generate quantitative geobody data in ephemeral fluvial systems / Charlotte L. Priddy in Photogrammetric record, vol 34 n° 168 (December 2019)PermalinkMapping urban fingerprints of odonyms automatically extracted from French novels / Ludovic Moncla in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 12 (December 2019)PermalinkAnalysing the positional accuracy of GNSS multi-tracks obtained from VGI sources to generate improved 3D mean axes / Antonio Tomás Mozas-Calvache in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 11 (November 2019)PermalinkA space-time varying graph for modelling places and events in a network / Ikechukwu Maduako in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)PermalinkAnalysis of positional uncertainty of road networks in volunteered geographic information with a statistically defined buffer-zone method / Wen-Bin Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkUn demi-siècle de topographie à la SNCF / Pierre Lasseur in XYZ, n° 160 (septembre 2019)PermalinkDetecting and mapping traffic signs from Google Street View images using deep learning and GIS / Andrew Campbell in Computers, Environment and Urban Systems, vol 77 (september 2019)PermalinkPerformance analysis of GLONASS integration with GPS vectorised receiver in urban canyon positioning / Amir Tabatabaei in Survey review, vol 51 n° 368 (September 2019)Permalink