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Characteristic scales, scaling, and geospatial analysis / Yanguang Chen in Cartographica, vol 56 n° 2 (Summer 2021)  

Public [article]  inCartographica > vol 56 n° 2 (Summer 2021) . - pp 91 -105 Titre : Characteristic scales, scaling, and geospatial analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Yanguang Chen, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 91 -105 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] autocorrélation [Termes IGN] dimension fractale [Termes IGN] échelle géographique [Termes IGN] mise à l'échelle [Termes IGN] modèle mathématique Résumé : (auteur) Geographical phenomena fall into two categories: scaleful phenomena and scale-free phenomena. The former have characteristic scales, and the latter have no characteristic scale. Conventional quantitative and mathematical methods can only be applied effectively to scaleful geographical phenomena. In this article, a comparison between scaleful and scale-free geographical systems is drawn by means of simple geographical mathematical models. The main viewpoints are as below. First, scaleful phenomena can be researched by conventional mathematical methods, while scale-free phenomena should be studied using a theory based on scaling such as fractal geometry. Second, the scaleful phenomena belong to distance-based geo-space, while the scale-free phenomena belong to dimension-based geo-space. Third, four approaches to distinguish scale-free phenomena from scaleful phenomena are presented: scaling transform, probability distribution, autocorrelation and partial autocorrelation functions, and ht-index. In practice, a complex geographical system usually possesses scaleful aspects and scale-free aspects. Different methodologies must be adopted for different types of geographic systems or different aspects of the same geographic system. Numéro de notice : A2021-703 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3138/cart-2020-0001 Date de publication en ligne : 29/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.3138/cart-2020-0001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98592 [article]

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Pedestrian network generation based on crowdsourced tracking data / Xue Yang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 5 (May 2020)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 5 (May 2020) . - pp 1051 - 1074 Titre : Pedestrian network generation based on crowdsourced tracking data Type de document : Article/Communication Auteurs : Xue Yang, Auteur ; Luliang Tang, Auteur ; Chang Ren, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1051 - 1074 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] approche participative [Termes IGN] base de données multi-représentation [Termes IGN] correction géométrique [Termes IGN] correction topographique [Termes IGN] dimension fractale [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] estimation par noyau [Termes IGN] mobilité urbaine [Termes IGN] navigation pédestre [Termes IGN] regroupement de points Résumé : (auteur) Pedestrian networks play an important role in various applications, such as pedestrian navigation services and mobility modeling. This paper presents a novel method to extract pedestrian networks from crowdsourced tracking data based on a two-layer framework. This framework includes a walking pattern classification layer and a pedestrian network generation layer. In the first layer, we propose a multi-scale fractal dimension (MFD) algorithm in order to recognize the two different types of walking patterns: walking with a clear destination (WCD) or walking without a clear destination (WOCD). In the second layer, we generate the pedestrian network by combining the pedestrian regions and pedestrian paths. The pedestrian regions are extracted based on a modified connected component analysis (CCA) algorithm from the WOCD traces. We generate the pedestrian paths using a kernel density estimation (KDE)-based point clustering algorithm from the WCD traces. The pedestrian network generation results using two actual crowdsourced datasets show that the proposed method has good performance in both geometrical correctness and topological correctness. Numéro de notice : A2020-207 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1702197 Date de publication en ligne : 09/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1702197 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94888 [article]

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Dimensionality reduction of hyperspectral data using spectral fractal feature / K. Mukherjee in Geocarto international, vol 27 n° 6 (October 2012)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 27 n° 6 (October 2012) . - pp 515 - 531 Titre : Dimensionality reduction of hyperspectral data using spectral fractal feature Type de document : Article/Communication Auteurs : K. Mukherjee, Auteur ; J. Ghosh, Auteur ; R. Mittal, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 515 - 531 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] courbe [Termes IGN] dimension fractale [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] réduction [Termes IGN] réponse spectrale Résumé : (Auteur) A new approach for dimensionality reduction of hyperspectral data has been proposed in this article. The method is based on extraction of fractal-based features from the hyperspectral data. The features have been generated using spectral fractal dimension of the spectral response curves (SRCs) after smoothing, interpolating and segmenting the curves. The new features so generated have then been used to classify hyperspectral data. Comparing the post classification accuracies with some other conventional dimensionality reduction methods, it has been found that the proposed method, with less computational complexity than the conventional methods, is able to provide classification accuracy statistically equivalent to those from conventional methods. Numéro de notice : A2012-512 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2011.642411 Date de publication en ligne : 11/01/2012 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2011.642411 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31958 [article]

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Analyse en relativité d’échelle du bassin versant du Gardon (Gard, France) : Étude de la variation de la dimension fractale en fonction de l’altitude et de l’échelle / L. Nottale in Revue internationale de géomatique, vol 22 n° 1 (mars - mai 2012)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 22 n° 1 (mars - mai 2012) . - pp 103 - 133 Titre : Analyse en relativité d’échelle du bassin versant du Gardon (Gard, France) : Étude de la variation de la dimension fractale en fonction de l’altitude et de l’échelle Type de document : Article/Communication Auteurs : L. Nottale, Auteur ; Pascal Martin, Auteur ; Maxime Forriez, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 103 - 133 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] altitude [Termes IGN] bassin hydrographique [Termes IGN] dimension fractale [Termes IGN] Gard (30) [Termes IGN] géométrie fractale Résumé : (Auteur) Des courbes de niveau (> 100 m) du Gardon sont analysées avec les outils de la relativité d’échelle. Ces courbes dépendent explicitement de l’échelle (méthode de comptage de boîtes) et de l’altitude. Cette dépendance est solution d’une équation aux dérivées partielles (en échelle et en position). Les descriptions en termes d’invariance d’échelle (dimension fractale DF constante) sont ainsi généralisées en « covariance d’échelle » (DF variable ; transitions entre régimes dépendant et indépendant de l’échelle). Cette méthode rend compte de la variation parabolique des DF en fonction de l’altitude. Ainsi lorsque DF = 1, l’altitude calculée est de -120 m, ce qui est le niveau régressif wurmien. Numéro de notice : A2012-079 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.22.103-133 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.22.103-133 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31527 [article]

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Sageo 2006 : du spatial au spatio-temporel / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 80 (octobre 2006)

Public [article]  inSIG la lettre > n° 80 (octobre 2006) . - pp 14 - 15 Titre : Sageo 2006 : du spatial au spatio-temporel Type de document : Article/Communication Auteurs : Françoise de Blomac, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 14 - 15 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse multicritère [Termes IGN] Corine Land Cover [Termes IGN] déboisement [Termes IGN] dimension fractale [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] France (administrative) [Termes IGN] image Landsat [Termes IGN] Mato Grosso [Termes IGN] modèle conceptuel de données spatio-temporelles [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] pollution atmosphérique [Termes IGN] surveillance sanitaire [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (Auteur) Dans le domaine de la recherche, géographes et autres thématiciens utilisateurs de SIG confrontent régulièrement leurs expériences à celles des informaticiens qui inventent de nouveaux moyens de modélisation de l'espace. Désormais, ces deux communautés ont trouvé un langage commun, et certaines équipes n'hésitent pas à mêler les deux approches, au service de thématiques variées qui vont de l'épidémiologie à la géomorphologie en passant par l'exposition aux risques. De plus en plus, la composante temporelle devient indissociable de la composante spatiale, posant de nouveaux défis aux outils et aux modèles. Copyright SIG La Lettre Numéro de notice : A2006-408 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28132 [article]

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Measurement of DEM roughness using the local fractal dimension / Hind Taud in Géomorphologie, vol. 11 n° 4 (octobre - décembre 2005)  

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Trajectory indexing using movement constraints / C.S. Jensen in Geoinformatica, vol 9 n° 2 (June - August 2005)  

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An elevation of fractal methods for characterizing image complexity / Nina S.N. Lam in Cartography and Geographic Information Science, vol 29 n° 1 (January 2002)  

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Modèles en analyse spatiale / Léna Sanders (2001)

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Description and measurement of Landsat TM images using fractals / N. Siu-Ngan Lam in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 56 n° 2 (february 1990)  

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Les géométries fractales / A. Le Mehaute (1990)

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Structures spatiales irrégulières dans les images de télédétection / Gérard Ramstein (1989)

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Digital image processing in remote sensing / J.P. Muller (1988)

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Fractal dimension and inconsistencies in cartographic line representations / Jean-Claude Müller in Cartographic journal (the), vol 23 n° 2 (December 1986)  

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The fractal geometry of nature / Benoit B. Mandelbrot (1982)

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