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scientifique

IGN : les communs d’utilité publique / Jean-Pierre Maillard in XYZ, n° 174 (mars 2023)

Public [article]  inXYZ > n° 174 (mars 2023) . - pp 12 - 12 Titre : IGN : les communs d’utilité publique Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Pierre Maillard, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 12 - 12 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] données localisées de référence [Termes IGN] partage de données localisées Résumé : (Auteur) La représentation du territoire et les technologies dédiées se sont considérablement démocratisées. La donnée géolocalisée envahit l’espace dématérialisé et son utilisation est grandissante dans de multiples applications numériques publiques et privées. Pendant que les géants du numérique prédominent, en France, les startups multiplient les innovations, les collectivités locales investissent massivement pour obtenir leur propre système de description du territoire et des collectifs citoyens tels OpenStreetMap (OSM) se constituent. Numéro de notice : A2023-067 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Date de publication en ligne : 01/03/0023 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102840 [article]

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An exploratory assessment of the effectiveness of geomasking methods on privacy protection and analytical accuracy for individual-level geospatial data / Jue Wang in Cartography and Geographic Information Science, Vol 49 n° 5 (September 2022)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 49 n° 5 (September 2022) . - pp 385 - 406 Titre : An exploratory assessment of the effectiveness of geomasking methods on privacy protection and analytical accuracy for individual-level geospatial data Type de document : Article/Communication Auteurs : Jue Wang, Auteur ; Junghwan Kim, Auteur ; Mei-Po Kwan, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 385 - 406 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] confidentialité [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] géomasquage [Termes IGN] masque géographique [Termes IGN] partage de données localisées [Termes IGN] protection de la vie privée Résumé : (auteur) The widespread use of personal geospatial data raises serious geoprivacy concerns for sharing these data, which may limit the reproducibility of research findings. One widely used method for securely sharing confidential geospatial information is applying geomasking techniques before sharing. Geomasking may reduce the usability of the data. Thus, researchers need to strike a balance between privacy protection and analytical accuracy. Although many geomasking methods have been proposed, there is no systematic evaluation of these methods or guidance on which method to use and how to apply it properly. To address this gap, we evaluate eight geomasking methods with simulated geospatial data with various spatial patterns and investigate their performance on privacy protection and analytical accuracy. We propose not only a set of preliminary guidelines for applying the proper geomasking methods when using different spatial analysis methods but also an evaluation framework for assessing geomasking methods for other spatial analysis methods. The findings will help researchers to properly apply geomasking for sensitive geospatial data and thus promote data sharing and interdisciplinary collaboration while protecting personal geoprivacy. Numéro de notice : A2022-632 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2022.2056510 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2022.2056510 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101397 [article]

De la géomatique en bureau d’étude / Laure Germain-Thomas (2022) 

Public Titre : De la géomatique en bureau d’étude Type de document : Mémoire Auteurs : Laure Germain-Thomas, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 44 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Mémoire de fin d'études, cycle des ingénieurs ENSG 3ème année, Master DDMEG Développement Durable, Management Environnemental et Géomatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes IGN] cartographie dynamique [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] Illustrator [Termes IGN] Lizmap [Termes IGN] partage de données localisées [Termes IGN] QGIS Index. décimale : DDMEG Mémoires du Master Développement Durable, Management Environnemental et Géomatique Résumé : (Auteur) L’organisme d’accueil de mon stage est Ingérop, un bureau d’étude en ingénierie qui travaille notamment sur d’importants projets de mobilité. Plus précisément, j’ai travaillé au sein d’un département nommé "Ville et Territoire", qui accorde un intérêt particulier à la pluridisciplinarité de ses études. L’enjeu principal de mon stage était l’apport des données géographiques aux études de planification des mobilités. L’ouverture croissante des données fournit un terrain d’innovation vaste, qui permet de donner des clés d’analyse et de compréhension. J’ai cherché à comprendre comment ces données géographiques pouvaient servir de support d’analyse, et à réfléchir à des pistes d’amélioration des procédures qui sont aujourd’hui appliquées à ces données géographiques. Note de contenu : 1. Introduction 1.1 Présentation d’Ingérop, bureau d’étude en ingénierie 1.2 Le rôle du SIG 1.3 Objectifs du stage 1.4 Organisation du rapport 2. Les données géographiques au service d’un bureau d’étude en ingénierie 2.1 Les données géographiques : outil indispensable à tout diagnostic territorial 2.2 Utilisation de données géographiques dans le cadre de projets connexes 3. Le partage de l’information géographique : développement d’une cartographie dynamique 3.1 État de l’art : quelles solutions pour quels besoins ? 3.2 Lizmap : deux problématiques, une solution unique 3.3 Le déploiement d’une solution de cartographie dynamique 4. Les limites de l’utilisation de la géomatique en bureau d’étude 4.1 Les limites organisationnelles 4.2 Les limites environnementales 5. Conclusion, perspectives et ouverture Numéro de notice : 26926 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Ingérop Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102005

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Identifying map users with eye movement data from map-based spatial tasks: user privacy concerns / Hua Liao in Cartography and Geographic Information Science, vol 49 n° 1 (January 2022)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > vol 49 n° 1 (January 2022) . - pp 50 - 69 Titre : Identifying map users with eye movement data from map-based spatial tasks: user privacy concerns Type de document : Article/Communication Auteurs : Hua Liao, Auteur ; Weihua Dong, Auteur ; Zhicheng Zhan, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 50 - 69 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] comportement [Termes IGN] confidentialité [Termes IGN] identité [Termes IGN] lecture de carte [Termes IGN] oculométrie [Termes IGN] orientation [Termes IGN] partage de données localisées [Termes IGN] protection de la vie privée [Termes IGN] utilisateur [Termes IGN] visualisation cartographique [Vedettes matières IGN] Cartologie Résumé : (auteur) Individuals with different characteristics exhibit different eye movement patterns in map reading and wayfinding tasks. In this study, we aim to explore whether and to what extent map users’ eye movements can be used to detect who created them. Specifically, we focus on the use of gaze data for inferring users’ identities when users are performing map-based spatial tasks. We collected 32 participants’ eye movement data as they utilized maps to complete a series of self-localization and spatial orientation tasks. We extracted five sets of eye movement features and trained a random forest classifier. We used a leave-one-task-out approach to cross-validate the classifier and achieved the best identification rate of 89%, with a 2.7% equal error rate. This result is among the best performances reported in eye movement user identification studies. We evaluated the feature importance and found that basic statistical features (e.g. pupil size, saccade latency and fixation dispersion) yielded better performance than other feature sets (e.g. spatial fixation densities, saccade directions and saccade encodings). The results open the potential to develop personalized and adaptive gaze-based map interactions but also raise concerns about user privacy protection in data sharing and gaze-based geoapplications. Numéro de notice : A2022-018 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/15230406.2021.1980435 Date de publication en ligne : 06/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2021.1980435 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99161 [article]

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A graph-based semi-supervised approach to classification learning in digital geographies / Pengyuan Liu in Computers, Environment and Urban Systems, vol 86 (March 2021)  

Public [article]  inComputers, Environment and Urban Systems > vol 86 (March 2021) . - n° 101583 Titre : A graph-based semi-supervised approach to classification learning in digital geographies Type de document : Article/Communication Auteurs : Pengyuan Liu, Auteur ; Stefano de Sabbata, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 101583 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] approche participative [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] classification semi-dirigée [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] partage de données localisées [Termes IGN] prise en compte du contexte [Termes IGN] réseau social [Termes IGN] segmentation sémantique [Termes IGN] Time-geography Résumé : (auteur) As the distinction between online and physical spaces rapidly degrades, social media have now become an integral component of how many people's everyday experiences are mediated. As such, increasing interest has emerged in exploring how the content shared through those online platforms comes to contribute to the collaborative creation of places in physical space at the urban scale. Exploring digital geographies of social media data using methods such as qualitative coding (i.e., content labelling) is a flexible but complex task, commonly limited to small samples due to its impracticality over large datasets. In this paper, we propose a new tool for studies in digital geographies, bridging qualitative and quantitative approaches, able to learn a set of arbitrary labels (qualitative codes) on a small, manually-created sample and apply the same labels on a larger set. We introduce a semi-supervised, deep neural network approach to classify geo-located social media posts based on their textual and image content, as well as geographical and temporal aspects. Our innovative approach is rooted in our understanding of social media posts as augmentations of the time-space configurations that places are, and it comprises a stacked multi-modal autoencoder neural network to create joint representations of text and images, and a spatio-temporal graph convolution neural network for semi-supervised classification. The results presented in this paper show that our approach performs the classification of social media content with higher accuracy than traditional machine learning models as well as two state-of-art deep learning frameworks. Numéro de notice : A2021-024 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2020.101583 Date de publication en ligne : 16/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101583 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96608 [article]

Création d’un portail de datavisualisation open source / Benjamin Fau (2021) 

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Méthodes de partage d'informations visuelles et inertielles pour la localisation et la cartographie simultanées décentralisées multi-robots / Rodolphe Dubois (2021)  

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A semantic graph database for the interoperability of 3D GIS data / Eva Savina Malinverni in Applied geomatics, vol 12 n° 3 (September 2020)  

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Inspire : un investissement rapidement rentabilisé / Anonyme in Géomètre, n° 2182 (juillet - août 2020)

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Understanding governance dynamics: The governing system of spatial data infrastructures / Jaap-Willem Sjoukema in International Journal of Spatial Data Infrastructures Research, vol 15 (Year 2020)  

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Modelling perceived risks to personal privacy from location disclosure on online social networks / Fatma S. Alrayes in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 1 (January 2020)  

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The INSPIRE directive: some observations on the legal framework and implementation / George Cho in Survey review, vol 51 n° 367 (July 2019)  

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Geographic information metadata : an outlook from the international standardization perspective / Jean Brodeur in ISPRS International journal of geo-information, vol 8 n° 6 (June 2019)  

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A framework for connecting two interoperability universes: OGC Web Feature Services and Linked Data / Luis Vilches-Blazquez in Transactions in GIS, vol 23 n° 1 (February 2019)  

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Entre perception de soi et construction du pouvoir d'agir : le pouvoir caché des cartes participatives / Stéphanie Bost in Cartes & Géomatique, n° 235-236 (mars - juin 2018)

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