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Can a machine generate humanlike language descriptions for a remote sensing image? / Zhenwei Shi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 6 (June 2017)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 6 (June 2017) . - pp 3623 - 3634 Titre : Can a machine generate humanlike language descriptions for a remote sensing image? Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhenwei Shi, Auteur ; Zhengxia Zou, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 3623 - 3634 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection [Termes IGN] descripteur [Termes IGN] image à haute résolution [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] interface en langage naturel Résumé : (Auteur) This paper investigates an intriguing question in the remote sensing field: “can a machine generate humanlike language descriptions for a remote sensing image?” The automatic description of a remote sensing image (namely, remote sensing image captioning) is an important but rarely studied task for artificial intelligence. It is more challenging as the description must not only capture the ground elements of different scales, but also express their attributes as well as how these elements interact with each other. Despite the difficulties, we have proposed a remote sensing image captioning framework by leveraging the techniques of the recent fast development of deep learning and fully convolutional networks. The experimental results on a set of high-resolution optical images including Google Earth images and GaoFen-2 satellite images demonstrate that the proposed method is able to generate robust and comprehensive sentence description with desirable speed performance. Numéro de notice : A2017-479 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2677464 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2017.2677464 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86406 [article]

Classifying natural-language spatial relation terms with random forest algorithm / Shihong Du in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 3-4 (March-April 2017)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 3-4 (March-April 2017) . - pp 542 - 568 Titre : Classifying natural-language spatial relation terms with random forest algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Shihong Du, Auteur ; Xiaonan Wang, Auteur ; Chen-Chieh Feng, Auteur ; Xiuyuan Zhang, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 542 - 568 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] apprentissage dirigé [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] interface en langage naturel [Termes IGN] langage naturel (informatique) [Termes IGN] méthode robuste [Termes IGN] recherche d'information géographique [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] relation topologique [Termes IGN] similitude sémantique Résumé : (Auteur) The exponential growth of natural language text data in social media has contributed a rich data source for geographic information. However, incorporating such data source for GIS analysis faces tremendous challenges as existing GIS data tend to be geometry based while natural language text data tend to rely on natural language spatial relation (NLSR) terms. To alleviate this problem, one critical step is to translate geometric configurations into NLSR terms, but existing methods to date (e.g. mean value or decision tree algorithm) are insufficient to obtain a precise translation. This study addresses this issue by adopting the random forest (RF) algorithm to automatically learn a robust mapping model from a large number of samples and to evaluate the importance of each variable for each NLSR term. Because the semantic similarity of the collected terms reduces the classification accuracy, different grouping schemes of NLSR terms are used, with their influences on classification results being evaluated. The experiment results demonstrate that the learned model can accurately transform geometric configurations into NLSR terms, and that recognizing different groups of terms require different sets of variables. More importantly, the results of variable importance evaluation indicate that the importance of topology types determined by the 9-intersection model is weaker than metric variables in defining NLSR terms, which contrasts to the assertion of ‘topology matters, metric refines’ in existing studies. Numéro de notice : A2017-078 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1212356 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1212356 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84340 [article]

Exemplaires(2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
079-2017021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible
079-2017022	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Finding spatial outliers in collective mobility patterns coupled with social ties / Monica Wachowicz in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 9-10 (September - October 2016) . - pp 1806 - 1831 Titre : Finding spatial outliers in collective mobility patterns coupled with social ties Type de document : Article/Communication Auteurs : Monica Wachowicz, Auteur ; Tianyu Liu, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1806 - 1831 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] centroïde [Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] données massives [Termes IGN] interface en langage naturel [Termes IGN] mobilité humaine [Termes IGN] statistiques d'appels détaillés [Termes IGN] traitement de données localisées [Termes IGN] traitement du langage naturel [Termes IGN] Twitter [Termes IGN] valeur aberrante Résumé : (Auteur) Currently the increase in the variety and volume of data sources is demanding new data analytical workflows for exploring them concurrently, especially if the goal is to detect spatial outliers. In this paper, we propose a data analytical workflow for exploring Call Detail Records in conjunction with geotagged tweets. The aim was to investigate how massive data point observations can be analyzed to detect spatial outliers in collective mobility patterns that are coupled with social ties. This workflow consists of analytical tasks that are developed based on the a-priori assumption of two isometric spaces where Natural Language Processing techniques are used to find spatial clusters from geotagged tweets in a Social Space which are later used to aggregate the Call Detail Records generated by antennas located in the Mobility Space. The dynamic weighted centroids that are given by the mean location of the number of calls per hour of all antennas that belong to a particular cluster are used to compute Standard Deviation Ellipses. The longer the period of time a weighted centroid stays outside of the 99.7% probability region of an ellipse, the highest the likelihood that they are spatial outliers. The workflow was implemented for the city of Dakar in Senegal. The results indicate that the further the hourly weighted centroids are skewed from the normal mean of an ellipse, the stronger the influence of a cluster is in finding spatial outliers. Furthermore, the longer the period of time the outliers stays outside of the 99.7% probability region of an ellipse, the highest the likelihood that the outliers are genuine and can be associated to extraordinary events such as natural disasters and national holidays. Numéro de notice : A2016-569 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1144887 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1144887 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81713 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
079-2016051	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

vol 14 n° 3 - July 2010 - Semantic and conceptual issues in geographic information systems (Bulletin de Geoinformatica) / E. Zimanyi  

Public [n° ou bulletin]  est un bulletin de Geoinformatica (1997 -)   Titre : vol 14 n° 3 - July 2010 - Semantic and conceptual issues in geographic information systems Type de document : Périodique Auteurs : E. Zimanyi, Éditeur scientifique Année de publication : 2010 Importance : 120 p. Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] données multicapteurs [Termes IGN] index spatial [Termes IGN] infrastructure [Termes IGN] interface en langage naturel [Termes IGN] langage naturel (informatique) [Termes IGN] modèle sémantique de données [Termes IGN] OCL [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] trafic Numéro de notice : 057-201003 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Numéro de périodique En ligne : http://link.springer.com/journal/10707/14/3/page/1 Format de la ressource électronique : URL sommaire Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=13430 [n° ou bulletin]

Contient

• Managing sensor traffic data and forecasting unusual behaviour propagation / C. Bauzer Medeiros in Geoinformatica, vol 14 n° 3 (July 2010)  
• Exploiting geographic references of documents in a geographical information retrieval system using an ontology-based index / N. Brisaboa in Geoinformatica, vol 14 n° 3 (July 2010)  
• A semantic and language-based representation of an environmental scene / J.M. Le Yaouanc in Geoinformatica, vol 14 n° 3 (July 2010)  
• OCL for formal modelling of topological modelling constraints involving regions with broad boundaries / L. Bejaoui in Geoinformatica, vol 14 n° 3 (July 2010)  
• A knowledge infrastructure for intelligent query answering in Location-based Services / S Yu in Geoinformatica, vol 14 n° 3 (July 2010)  

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
057-2010031	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

IC 2009, Ingénierie des Connaissances 2009, 20es journées francophones, Hammamet, Tunisie, 25 - 29 mai 2009 / Fabien L. Gandon (2009)

Public Titre : IC 2009, Ingénierie des Connaissances 2009, 20es journées francophones, Hammamet, Tunisie, 25 - 29 mai 2009 Type de document : Actes de congrès Auteurs : Fabien L. Gandon, Auteur Editeur : Sophia-Antipolis : Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique INRIA Année de publication : 2009 Conférence : IC 2009, 20es journées francophones d'Ingénierie des connaissances 25/05/2009 29/05/2009 Hammamet Tunisie OA Proceedings Importance : 312 p. Format : 15 x 24 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] acquisition de connaissances [Termes IGN] base de connaissances [Termes IGN] découverte de connaissances [Termes IGN] ingénierie des connaissances [Termes IGN] interface en langage naturel [Termes IGN] interface utilisateur [Termes IGN] interopérabilité sémantique [Termes IGN] méta connaissance [Termes IGN] représentation des connaissances [Termes IGN] sémiologie graphique [Termes IGN] système à base de connaissances [Termes IGN] web sémantique Index. décimale : CG2009 Actes de congrès en 2009 Note de contenu : 1- Ontologies : représentations et exploitations 2- Web de connaissances 3- Dimensions individuelle, collective et sociale des connaissances 4- Représentation des connaissances 5- conception et génération de modèles de connaissances 6- traitements et raisonnement sur des connaissances 7- Le temps et l'espace dans la gestion des connaissances 8- Evolution et historique des modèles à base de connaissances 9- Conception d'interactions et interfaces avec des systèmes à base de connaissances 10- Propriété, sécurité et confidentialité dans les systèmes à base de connaissances 11- applications et retour d'expérience en ingénierie de connaissances 12- Ingénierie des systèmes à base de connaissances 13- Développements théoriques et interdisciplinaires de l'ingénierie des connaissances Numéro de notice : 24660 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Actes DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92348

Contient

• Connaissances opérationnelles pour la conception automatique de légendes de cartes / Catherine Dominguès (2009)  

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
24660-01	CG2009	Livre	Centre de documentation	Congrès	Disponible