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Mapping fine-scale population distributions at the building level by integrating multisource geospatial big data / Yao Yao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)
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[article]
Titre : Mapping fine-scale population distributions at the building level by integrating multisource geospatial big data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yao Yao, Auteur ; Xiaoping Liu, Auteur ; Xia Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1220 - 1244 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] bâtiment
[Termes IGN] Canton (Kouangtoung)
[Termes IGN] cartographie statistique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] densité de population
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données statistiques
[Termes IGN] habitat collectif
[Termes IGN] habitat urbain
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] population urbaine
[Termes IGN] répartition géographiqueRésumé : (auteur) Fine-scale population distribution data at the building level play an essential role in numerous fields, for example urban planning and disaster prevention. The rapid technological development of remote sensing (RS) and geographical information system (GIS) in recent decades has benefited numerous population distribution mapping studies. However, most of these studies focused on global population and environmental changes; few considered fine-scale population mapping at the local scale, largely because of a lack of reliable data and models. As geospatial big data booms, Internet-collected volunteered geographic information (VGI) can now be used to solve this problem. This article establishes a novel framework to map urban population distributions at the building scale by integrating multisource geospatial big data, which is essential for the fine-scale mapping of population distributions. First, Baidu points-of-interest (POIs) and real-time Tencent user densities (RTUD) are analyzed by using a random forest algorithm to down-scale the street-level population distribution to the grid level. Then, we design an effective iterative building-population gravity model to map population distributions at the building level. Meanwhile, we introduce a densely inhabited index (DII), generated by the proposed gravity model, which can be used to estimate the degree of residential crowding. According to a comparison with official community-level census data and the results of previous population mapping methods, our method exhibits the best accuracy (Pearson R = .8615, RMSE = 663.3250, p Numéro de notice : A2017-245 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1290252 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2017.1290252 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85188
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 5-6 (May-June 2017) . - pp 1220 - 1244[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2017031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Recherche des objets mobiles dans les réseaux routiers : Une approche basée sur l’analyse formelle de concepts / Hafedh Ferchichi in Revue internationale de géomatique, vol 27 n° 2 (avril - juin 2017)
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[article]
Titre : Recherche des objets mobiles dans les réseaux routiers : Une approche basée sur l’analyse formelle de concepts Type de document : Article/Communication Auteurs : Hafedh Ferchichi, Auteur ; Jalel Akaichi, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 223 - 247 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] indexation sémantique
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] réseau routierRésumé : (Auteur) Ce papier présente une nouvelle approche de recherche en continu des K plus proches voisins (C-KNN). Notre approche, qui s’applique aux réseaux routiers, adopte l’analyse formelle de concepts (AFC) qui est un paradigme à base de fondement mathématique. AFC permettra de présenter une abstraction du réseau qui se base sur les voisinages. L’approche proposée consiste à construire le treillis de Galois à partir des relations binaires entre les points d’intérêts candidats et leurs propriétés. Ces dernières sont extraites à partir d’un ensemble de capteurs associés au réseau routier en question. Une phase d’indexation permet d’accélérer le processus de recherche afin de réduire le temps de traitement. Une étude de cas et une expérimentation sont aussi proposées afin de montrer la faisabilité de notre approche de recherche en continu des k-NN à base d’AFC. Numéro de notice : A2017-386 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2017.00015 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2017.00015 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85819
in Revue internationale de géomatique > vol 27 n° 2 (avril - juin 2017) . - pp 223 - 247[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2017021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Assessing crowdsourced POI quality: combining methods based on reference data, history, and spatial relations / Guillaume Touya in ISPRS International journal of geo-information, vol 6 n° 3 (March 2017)
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[article]
Titre : Assessing crowdsourced POI quality: combining methods based on reference data, history, and spatial relations Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Vyron Antoniou, Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond
, Auteur ; Marie-Dominique Van Damme
, Auteur
Année de publication : 2017 Projets : ENERGIC / Capineri, Cristina Article en page(s) : pp 1 - 29 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] changement temporel
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] évaluation des données
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] production participative
[Termes IGN] qualité des donnéesRésumé : (Auteur) With the development of location-aware devices and the success and high use of Web 2.0 techniques, citizens are able to act as sensors by contributing geographic information. In this context, data quality is an important aspect that should be taken into account when using this source of data for different purposes. The goal of the paper is to analyze the quality of crowdsourced data and to study its evolution over time. We propose two types of approaches: (1) use the intrinsic characteristics of the crowdsourced datasets; or (2) evaluate crowdsourced Points of Interest (POIs) using external datasets (i.e., authoritative reference or other crowdsourced datasets), and two different methods for each approach. The potential of the combination of these approaches is then demonstrated, to overcome the limitations associated with each individual method. In this paper, we focus on POIs and places coming from the very successful crowdsourcing project: OpenStreetMap. The results show that the proposed approaches are complementary in assessing data quality. The positive results obtained for data matching show that the analysis of data quality through automatic data matching is possible but considerable effort and attention are needed for schema matching given the heterogeneity of OSM and the representation of authoritative datasets. For the features studied, it can be noted that change over time is sometimes due to disagreements between contributors, but in most cases the change improves the quality of the data. Numéro de notice : A2017-188 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi6030080 Date de publication en ligne : 14/03/2017 En ligne : http://dx.doi.org/10.3390/ijgi6030080 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84796
in ISPRS International journal of geo-information > vol 6 n° 3 (March 2017) . - pp 1 - 29[article]
contenu dans The 23rd international conference on MultiMedia Modeling, MMM 2017 / Laurent Amsaleg (2017)
Titre : Adaptive and optimal combination of local features for image retrieval Type de document : Article/Communication Auteurs : Neelanjan Bhowmik , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet
, Auteur ; Lijun Wei
, Auteur ; Gabriel Bloch, Auteur
Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2017 Autre Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Collection : Lecture notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 Projets : POEME / Da Silva, Jean-Claude Conférence : MMM 2017, 23rd international conference on Multimedia Modeling 04/01/2017 06/01/2017 Reykjavik Islande Proceedings Springer Importance : pp 76 - 88 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenuRésumé : (Auteur) With the large number of local feature detectors and descriptors in the literature of Content-Based Image Retrieval (CBIR), in this work we propose a solution to predict the optimal combination of features, for improving image retrieval performances, based on the spatial complementarity of interest point detectors. We review several complementarity criteria of detectors and employ them in a regression based prediction model, designed to select the suitable detectors combination for a dataset. The proposal can improve retrieval performance even more by selecting optimal combination for each image (and not only globally for the dataset), as well as being profitable in the optimal fitting of some parameters. The proposal is appraised on three state-of-the-art datasets to validate its effectiveness and stability. The experimental results highlight the importance of spatial complementarity of the features to improve retrieval, and prove the advantage of using this model to optimally adapt detectors combination and some parameters. Numéro de notice : C2017-021 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/978-3-319-51814-5_7 Date de publication en ligne : 01/06/2017 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-51814-5_7 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88988 Documents numériques
peut être téléchargé
Adaptive and optimal combination - preprintAdobe Acrobat PDFUne deuxième itération du processus photogrammétrique pour améliorer la précision de mise en place des images / Truong Giang Nguyen (2017)
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Titre : Une deuxième itération du processus photogrammétrique pour améliorer la précision de mise en place des images Type de document : Article/Communication Auteurs : Truong Giang Nguyen , Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny
, Auteur ; Jean-Michaël Muller
, Auteur ; Christian Thom
, Auteur
Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2017 Conférence : SFPT 2017, colloque Photogrammétrie et télédétection : vers la convergence ? 01/03/2017 01/03/2017 Champs/Marne France Proceedings Springer Note générale : lien vers le ppt Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] maille triangulaire
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] points homologuesRésumé : (auteur) Dans la chaîne photogrammétrique numérique, la première étape est l’extraction automatique des points homo logues. La qualité de points homologues influe potentiellement sur la précision de la mise en place relative des images et donc in fine sur la précision de la localisation absolue. C’est donc un point essentiel de la chaîne photogrammétrique. L’approche proposée part d’une première estimation de la géométrie d’acquisition (poses des caméras) et de la scène 3D (approximée par un maillage), pour corriger l’effet de perspective dans la recherche des points homologues par corrélation. L’objectif final est d’améliorer la précision de ces points, ainsi que leur multiplicité et l’homogénéité de leur distribution. Numéro de notice : C2017-023 Affiliation des auteurs : IGN (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://www.sfpt.fr/wp-content/uploads/2017/04/nguyen-truong-giang_colloque_SFPT [...] Format de la ressource électronique : URL diaporama Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89284 Exploiting location-aware social networks for efficient spatial query processing / Liang Tang in Geoinformatica, vol 21 n° 1 (January - March 2017)
PermalinkImplantation dans le matériel de fonctionnalités temps-réel dans une caméra intelligente ultralégère spécialisée pour la prise de vue aérienne / Ahmad Audi (2017)
PermalinkPermalinkSpatial co-location pattern mining of facility points-of-interest improved by network neighborhood and distance decay effects / Wenhao Yu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 1-2 (January - February 2017)
PermalinkEnabling maps/location searches on mobile devices: constructing a POI database via focused crawling and information extraction / Hsiu-Min Chuang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016)
PermalinkExploring cell tower data dumps for supervised learning-based point-of-interest prediction (industrial paper) / Ran Wang in Geoinformatica, vol 20 n° 2 (April - June 2016)
PermalinkPermalinkJoining spatial distribution visualisation tools with social media data using free and open source software : extended abstract / Mayra Zurbaran (2016)
PermalinkMapping the impacts of Iceland's Katla subglacial volcano on the Mýrdalsjökull glacier / Chelsi A. McNeill-Jewer in Cartographica, vol 50 n° 3 (Fall 2015)
PermalinkTrajectoires d’objets mobiles dans un espace support fixe / Elodie Buard in Revue internationale de géomatique, vol 25 n° 3 (septembre - novembre 2015)
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