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Accessing spatial knowledge networks with maps / Markus Jobst in International journal of cartography, vol 8 n° 1 (March 2022)
[article]
Titre : Accessing spatial knowledge networks with maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Markus Jobst, Auteur ; Georg Gartner, Auteur Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] agrégation spatiale
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] jumeau numérique
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] réseau sémantique
[Vedettes matières IGN] CartologieRésumé : (auteur) Currently, knowledge networks develop to establish common data spaces. A common data-space offers mutual exchange and reusability for data sources and their derived information and provides access to structured knowledge and even creates wisdom. The geospatial domain becomes included in those knowledge networks and, therefore, creates spatial knowledge networks. ‘Geospatial’ is moving from a special expert domain to a ‘normal’ common data source that is processed for specific data science use cases. Maps with their different levels of abstraction according to its transmission task may offer (1) strategies to enhance processing performance, due to its abstraction, (2) persistent references of map features throughout different scales (abstractions) and (3) improvement of the transmission of spatial information, which includes the transmission interfaces as well as geo-communication. This paper tries to identify new functions for maps in new developing application areas. For example, a ‘universal semantic structure of topographic content’ could help to establish relations/links across domains that only have their own feature keys. We try to set the scene of cartography in a common data-space and highlight some requirements in the world of spatial knowledge networks, which are needed for automatization, machine learning and AI. According to Gordon and de Souza location matters: ‘Mapping is not simply a mode of visualisation, but a “central organizational device for networked communications”, an adaptive interface through which users can access, alter and deploy an expansive database of information, and a platform to socialize spatial information through collective editing, annotations, discussion, etc.’. Numéro de notice : A2022-306 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/23729333.2021.1972910 Date de publication en ligne : 06/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2021.1972910 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100394
in International journal of cartography > vol 8 n° 1 (March 2022)[article]Effective triplet mining improves training of multi-scale pooled CNN for image retrieval / Federico Vaccaro in Machine Vision and Applications, vol 33 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Effective triplet mining improves training of multi-scale pooled CNN for image retrieval Type de document : Article/Communication Auteurs : Federico Vaccaro, Auteur ; Marco Bertini, Auteur ; Tiberio Uricchio, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 16 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] agrégation de données
[Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] architecture de réseau
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] réseau neuronal siamois
[Termes IGN] tripletRésumé : (auteur) In this paper, we address the problem of content-based image retrieval (CBIR) by learning images representations based on the activations of a Convolutional Neural Network. We propose an end-to-end trainable network architecture that exploits a novel multi-scale local pooling based on the trainable aggregation layer NetVLAD (Arandjelovic et al in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition CVPR, NetVLAD, 2016) and bags of local features obtained by splitting the activations, allowing to reduce the dimensionality of the descriptor and to increase the performance of retrieval. Training is performed using an improved triplet mining procedure that selects samples based on their difficulty to obtain an effective image representation, reducing the risk of overfitting and loss of generalization. Extensive experiments show that our approach, that can be effectively used with different CNN architectures, obtains state-of-the-art results on standard and challenging CBIR datasets. Numéro de notice : A2022-237 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s00138-021-01260-z Date de publication en ligne : 06/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00138-021-01260-z Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100153
in Machine Vision and Applications > vol 33 n° 1 (January 2022) . - n° 16[article]La géovisualisation de données massives sur le Web : entre avancées technologiques et évolutions cartographiques / Boris Mericskay in Mappemonde, n° 131 (juillet 2021)
[article]
Titre : La géovisualisation de données massives sur le Web : entre avancées technologiques et évolutions cartographiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Boris Mericskay, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 5595 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] 3D Tiles
[Termes IGN] agrégation de données
[Termes IGN] cartographie des flux
[Termes IGN] dalle
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] interactivité
[Termes IGN] représentation continue
[Termes IGN] représentation discrète
[Termes IGN] visualisation 3D
[Termes IGN] vue immersive
[Termes IGN] webGL
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) Les avancées techniques autour de la visualisation de données volumineuses et l’affichage en 3D au sein de navigateurs Web viennent renouveler les pratiques de géovisualisation. Des modes basés sur l’agrégation à l’extrusion 3D en passant par les fonds de cartes personnalisés, le visage des cartes en ligne se transforme. Afin de bien comprendre cette forme de cartographie émergente et les enjeux sous-jacents, cet article questionne les logiques et les modes de représentation cartographique des données volumineuses qui prennent forme sur le Web au prisme des technologies émergentes et des usages associés. Numéro de notice : A2021-603 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.4000/mappemonde.5595 En ligne : https://doi.org/10.4000/mappemonde.5595 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98341
in Mappemonde > n° 131 (juillet 2021) . - n° 5595[article]Forest fragmentation assessment using field-based sampling data from forest inventories / Habib Ramezani in Scandinavian journal of forest research, vol 36 n° 4 ([01/05/2021])
[article]
Titre : Forest fragmentation assessment using field-based sampling data from forest inventories Type de document : Article/Communication Auteurs : Habib Ramezani, Auteur ; Alireza Ramezani, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 289 - 296 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] agrégation de données
[Termes IGN] corridor biologique
[Termes IGN] distance euclidienne
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] Suède
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] variance
[Vedettes matières IGN] Ecologie forestièreRésumé : (auteur) Forest fragmentation has a relevant impact on biodiversity. An interesting alternative to estimate these indices is to use sampling data. This study aims to estimate aggregation index (AI) and the degree of clumping of forested landscape based on AI. The assessment was conducted using different point distances, inventory regions and cardinal directions. For this purpose, a dataset from one five-year periods (2007–2011) of the Swedish National Forest Inventory (NFI) was used. The estimation of AI from field-based inventory can give us a general picture of the current status of forest landscape. The results also show that the estimated AI is a distance dependent function. The corresponding estimated variance of the index is smaller for longer distances. The obtained results indicate that the estimated variance depends on both sample size and pair point distances. Estimated AI showed different values in different cardinal directions. To compare two regions or a given region over time, a given point distance should be used. The main advantage of the applied procedure is that a range of AI values can be produced rather than a single number. Furthermore, in field-based inventory, the obtained results are more reliable, because one works implicitly with a single forest definition only. Numéro de notice : A2021-605 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Article DOI : 10.1080/02827581.2021.1908592 En ligne : https://doi.org/10.1080/02827581.2021.1908592 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98331
in Scandinavian journal of forest research > vol 36 n° 4 [01/05/2021] . - pp 289 - 296[article]Répartitions spatiale et temporelle des feux à Madagascar / Solofo Rakotondraompiana in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)
[article]
Titre : Répartitions spatiale et temporelle des feux à Madagascar Type de document : Article/Communication Auteurs : Solofo Rakotondraompiana, Auteur ; Heninjara Narovana Hasina Andriamanantena, Auteur ; Solofoarisoa Rakotoniaina, Auteur ; Samuel Razanaka, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 38 - 58 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] agrégat
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] dégradation de l'environnement
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] habitat (urbanisme)
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] incendie
[Termes IGN] Madagascar
[Termes IGN] saison
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] zone sinistréeRésumé : (Auteur) Cette publication participe à la compréhension de la dégradation de l’environnement à Madagascar. Spécifiquement, il s’agit d’analyser la distribution spatiale et temporelle des feux à Madagascar et d’identifier les facteurs à l’origine des feux. Les données fournies par le capteur MODIS sur l’ensemble du territoire de Madagascar pour les années 2014 à 2018 sont utilisées. Les résultats obtenus indiquent une certaine stabilité des points de feux actifs observés à Madagascar pendant la période 2014 à 2018, sauf pour l’année 2016, année de forte sécheresse mondiale. Les feux brûlent en moyenne une superficie de 3 757 792 ha par an. La majorité de ces feux est observée pendant la saison sèche et leur maximum en nombre et en superficie est atteint aux mois de septembre et octobre. Au premier abord, les feux couvrent la quasi-totalité du pays. Toutefois, les analyses spatiales et temporelles montrent que les points de feu sont regroupés en agrégats d’ordre 1, 2, 3 ou 4. Les agrégats indiquent les zones où l’on retrouve une concentration de points de feux. Les régions contenant des agrégats d'ordres supérieurs sont les plus exposées. Ce sont des zones auxquelles il est nécessaire d’accorder une attention particulière. Les résultats de l’analyse par permutation spatio-temporelle indiquent que les feux proches dans l’espace le sont aussi dans le temps. La répartition des agrégats par rapport aux pistes et aux villages démontre que les feux se propagent essentiellement à proximité des lieux habités et des voies d’accès. Numéro de notice : A2021-663 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.520 Date de publication en ligne : 18/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.520 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98751
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 38 - 58[article]Aggregating land-use polygons considering line features as separating map elements / Sven Gedicke in Cartography and Geographic Information Science, vol 48 n° 2 (March 2021)PermalinkPermalinkDiscriminant analysis for lodging severity classification in wheat using RADARSAT-2 and Sentinel-1 data / Sugandh Chauhan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 164 (June 2020)PermalinkThe application of bidirectional reflectance distribution function data to recognize the spatial heterogeneity of mixed pixels in vegetation remote sensing: a simulation study / Yanan Yan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 3 (March 2020)PermalinkPermalinkUnderstanding demographic and socioeconomic biases of geotagged Twitter users at the county level / Jiang Juqin in Cartography and Geographic Information Science, vol 46 n° 3 (May 2019)PermalinkInterpreting effects of multiple, large-scale disturbances using national forest inventory data: A case study of standing dead trees in east Texas, USA / Christopher B. Edgar in Forest ecology and management, vol 437 (1 April 2019)PermalinkIntegrating urban and national forest inventory data in support of rural–urban assessments / James A. Westfall in Forestry, an international journal of forest research, vol 91 n° 5 (December 2018)PermalinkEstimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées / Ronghai Hu (2018)PermalinkUse of unsupervised classification for the determination of prevailing land use typology / Miha Konjar in Geodetski vestnik, vol 61 n° 4 (December 2017 - February 2018)Permalink