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A quantitative comparison of regionalization methods / Orhun Aydun in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 11 (November 2021)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 11 (November 2021) . - pp 2287 - 2315 Titre : A quantitative comparison of regionalization methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Orhun Aydun, Auteur ; Mark V. Janikas, Auteur ; Renato Martins Assuncao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 2287 - 2315 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] écorégion [Termes IGN] exploration de données [Termes IGN] partition d'image [Termes IGN] partitionnement [Termes IGN] segmentation en régions Résumé : (auteur) Regionalization is the task of partitioning a set of contiguous areas into spatial clusters or regions. The theoretical and empirical literature focusing on regionalization is extensive, yet few quantitative comparisons have been conducted. We present a simulation study and explore the quality of frequently used and state-of-the-art regionalization algorithms, namely AZP, AZP-SA, AZPTabu, ARISEL, REDCAP, and SKATER, where the number of regions is an exogenous variable. The simulated benchmark data set consists of model realizations that represent various complexities in spatial data. Model families are defined with respect to regions’ shapes, value-mixing between regions, and the number of underlying spatial clusters. We evaluate the performance of different regionalization methods for realizations families using internal and external measures of regionalization quality. A large number of regionalization quality metrics expose a detailed profile of the analyzed methods’ strengths and weaknesses. We investigate the computational efficiency of every method as a function of the number of spatial units studied. We summarize results for different region families and discuss circumstances that make a certain method more desirable. We illustrate different regionalization algorithms’ implications on defining ecological regions for the conterminous US and compare them against expert-defined ecoregions. Numéro de notice : A2021-760 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2021.1905819 Date de publication en ligne : 05/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2021.1905819 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98789 [article]

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Recognition of building group patterns in topographic maps based on graph partitioning and random forest / Xianjin He in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 136 (February 2018)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 136 (February 2018) . - pp 26 - 40 Titre : Recognition of building group patterns in topographic maps based on graph partitioning and random forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Xianjin He, Auteur ; Xinchang Zhang, Auteur ; Qinchuan Xin, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 26 - 40 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] bati [Termes IGN] graphe [Termes IGN] Kouangtoung (Chine) [Termes IGN] partitionnement [Termes IGN] reconnaissance de formes [Termes IGN] ville [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) Recognition of building group patterns (i.e., the arrangement and form exhibited by a collection of buildings at a given mapping scale) is important to the understanding and modeling of geographic space and is hence essential to a wide range of downstream applications such as map generalization. Most of the existing methods develop rigid rules based on the topographic relationships between building pairs to identify building group patterns and thus their applications are often limited. This study proposes a method to identify a variety of building group patterns that allow for map generalization. The method first identifies building group patterns from potential building clusters based on a machine-learning algorithm and further partitions the building clusters with no recognized patterns based on the graph partitioning method. The proposed method is applied to the datasets of three cities that are representative of the complex urban environment in Southern China. Assessment of the results based on the reference data suggests that the proposed method is able to recognize both regular (e.g., the collinear, curvilinear, and rectangular patterns) and irregular (e.g., the L-shaped, H-shaped, and high-density patterns) building group patterns well, given that the correctness values are consistently nearly 90% and the completeness values are all above 91% for three study areas. The proposed method shows promises in automated recognition of building group patterns that allows for map generalization. Numéro de notice : A2018-073 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.12.001 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.12.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89433 [article]

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081-2018021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible
081-2018023	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible
081-2018022	DEP-EAF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Experiments to distribute and parallelize map generalization processes / Guillaume Touya in Cartographic journal (the), Vol 54 n° 4 (November 2017)  

Public [article]  inCartographic journal (the) > Vol 54 n° 4 (November 2017) . - pp 322 - 332 Titre : Experiments to distribute and parallelize map generalization processes Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Justin Berli , Auteur ; Imran Lokhat , Auteur ; Nicolas Regnauld , Auteur Année de publication : 2017 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 322 - 332 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] partitionnement [Termes IGN] traitement parallèle [Termes IGN] traitement réparti [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) Automatic map generalization requires the use of computationally intensive processes often unable to deal with large datasets. Distributing the generalization process is the only way to make them scalable and usable in practice. But map generalization is a highly contextual process, and the surroundings of a generalized map feature needs to be known to generalize the feature, which is a problem as distribution might partition the dataset and parallelize the processing of each part. This paper proposes experiments to evaluate the past propositions to distribute map generalization, and to identify the main remaining issues. The past propositions to distribute map generalization are first discussed, and then the experiment hypotheses and apparatus are described. The experiments confirmed that regular partitioning was the quickest strategy, but less effective when taking context into account. The geographical partitioning, though less effective for now, is quite promising regarding the quality of the results as it better integrates the geographical context. Numéro de notice : A2017-827 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00087041.2017.1413787 Date de publication en ligne : 19/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/00087041.2017.1413787 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89359 [article]

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030-2017041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Experiments to distribute map generalization processes / Justin Berli (2017)  

Public contenu dans ICC 2017, the 28th International Cartographic Conference, à Washington, USA, 2–7 July 2017, proceedings / International cartographic association = association cartographique internationale (2017)     Titre : Experiments to distribute map generalization processes Type de document : Article/Communication Auteurs : Justin Berli , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Imran Lokhat , Auteur ; Nicolas Regnauld , Auteur Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2017 Conférence : ICC 2017, 28th International Cartographic Conference ICA 02/07/2017 07/07/2017 Washington DC Etats-Unis OA Proceedings of the ICA Importance : 10 p. Note générale : Bibliographie Ce papier a reçu "2018 Henry Johns Award" for the most outstanding paper published in 2017 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] généralisation automatique de données [Termes IGN] partitionnement [Termes IGN] prise en compte du contexte [Termes IGN] traitement réparti [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) Automatic map generalization requires the use of computationally intensive processes often unable to deal with large datasets. Distributing the generalization process is the only way to make them scalable and usable in practice. But map generalization is a highly contextual process, and the surroundings of a generalized map feature needs to be known to generalize the feature, which is a problem as distribution might partition the dataset and parallelize the processing of each part. This paper proposes experiments to evaluate the past propositions to distribute map generalization, and to identify the main remaining issues. The past propositions to distribute map generalization are first discussed, and then the experiment hypotheses and apparatus are described. The experiments confirmed that regular partitioning was the quickest strategy, but also the less effective in taking context into account. The geographical partitioning, though less effective for now, is quite promising regarding the quality of the results as it better integrates the geographical context. Numéro de notice : C2017-010 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-proc-1-8-2018 Date de publication en ligne : 16/05/2018 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/ica-proc-1-8-2018 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86222

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DEM Fusion of elevation REST API data in support of rapid flood modelling / Heather McGrath in Geomatica, vol 70 n° 4 (December 2016)  

Public [article]  inGeomatica > vol 70 n° 4 (December 2016) . - pp 283 - 297 Titre : DEM Fusion of elevation REST API data in support of rapid flood modelling Type de document : Article/Communication Auteurs : Heather McGrath, Auteur ; Emmanuel Stefanakis, Auteur ; M. Nastev, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 283 - 297 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] architecture REST [Termes IGN] données altimétriques [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] inondation [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] Nouveau-Brunswick (Canada) [Termes IGN] partitionnement [Termes IGN] pondération [Termes IGN] traitement de données localisées Résumé : (auteur) Les modèles numériques d’altitudes (MNA) font partie intégrante de la modélisation des inondations. Les données MNA à haute résolution ne sont pas toujours disponibles ou abordables pour les collectivités et ainsi d’autres sources de données altimétriques sont examinées. Bien que la précision de certaines de ces sources ait été rigoureusement vérifiée (p. ex., SRTM, ASTER), d’autres, telles que les API REST du modèle numérique d’élévation du Canada (MNÉC) de Ressources naturelles Canada et les API REST d’élévations de Google et Bing, n’ont pas encore été correctement évaluées. Les détails concernant la source d’acquisition et la précision sont souvent non publiés pour les API. Pour inclure ces données dans les applications géospatiales afin d’évaluer l’incertitude et la réduire, la fusion des données est examinée. Ainsi, cet article présente une nouvelle méthode de fusion des données altimétriques. La nouvelle méthode intègre les concepts de partitionnement des données et de pondération inverse à la distance (PID) dans le calcul d’une nouvelle surface altimétrique fusionnée. Les résultats des MNA individuels et des MNA fusionnés sont comparés à une surface LiDAR (détection et télémétrie par ondes lumineuses) à haute résolution et aux cartes des inondations pour deux zones d’étude au Nouveau-Brunswick. La comparaison des surfaces individuelles avec celle du LiDAR conclut que les résultats respectent leurs spécifications de précision affichées, les données de Bing calculant les plus petits biais moyens et le MNÉC les plus petits écarts types. La fusion des trois surfaces au moyen de la méthode proposée augmente la corrélation et minimise l’écart type et le biais moyen lorsqu’on la compare au LiDAR, indépendamment du terrain, produisant ainsi un MNA plus précis. Numéro de notice : A2016--133 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/cig2016-402 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2016-402 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85204 [article]

Location-based anonymization: comparison and evaluation of the Voronoi-based aggregation system / William Lee Croft in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 11-12 (November - December 2016)  

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Building displacement based on the topological structure / Yageng Sun in Cartographic journal (the), Vol 53 n° 3 (August 2016)  

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Regionalization of youth and adolescent weight metrics for the continental United States using contiguity-constrained clustering and partitioning / Samuel Adu-Prah in Cartographica, vol 50 n° 2 (Summer 2015)  

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Very high resolution image matching based on local features and k-means clustering / Amin Sedaghat in Photogrammetric record, vol 30 n° 150 (June - August 2015)  

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Combined bundle block adjustment with spaceborne linear array and airborne frame array imagery / Yongjun Zhang in Photogrammetric record, vol 28 n° 142 (June - August 2013)  

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2D arrangement-based hierarchical spatial partitioning: an application to pedestrian network generation / Murat Yirci (2013)  

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Information fusion in the redundant-wavelet-transform domain for noise-robust hyperspectral classification / S. Prasad in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 9 (October 2012)  

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Reconstruction of complex shape building from LIDAR data using free forms surfaces / N.A. Akel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 75 n° 3 (March 2009)  

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Regionalization with dynamically constrained agglomerative clustering and partitioning (REDCAP) / D. Guo in International journal of geographical information science IJGIS, vol 22 n° 6-7 (june 2008)  

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Weight-proportional space partitioning using adaptative Voronoi diagrams / R. Reitsma in Geoinformatica, vol 11 n° 3 (September - November 2007)  

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