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LIPIcs Leibniz International Proceedings in Informatics
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1868-8969
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Affiner la recherche Interroger des sources externesCOSIT 2019, 14th International Conference on Spatial Information Theory, September 9-13, 2019, Regensburg, Germany / Sabine Timpf (2019)
Titre : COSIT 2019, 14th International Conference on Spatial Information Theory, September 9-13, 2019, Regensburg, Germany : Proceedings Type de document : Actes de congrès Auteurs : Sabine Timpf, Éditeur scientifique ; Christophe Schlieder, Éditeur scientifique ; Markus Kattenbeck, Éditeur scientifique ; Bernd Ludwig, Éditeur scientifique ; Kathleen Stewart, Éditeur scientifique Editeur : Leibniz [Allemagne] : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik Année de publication : 2019 Collection : LIPIcs Leibniz International Proceedings in Informatics, ISSN 1868-8969 num. Vol. 142 Conférence : COSIT 2019, 14th International Conference on Spatial Information Theory 09/09/2019 13/09/2019 Regensburg Allemagne Open Access Proceedings ISBN/ISSN/EAN : 978-3-95977-115-3 Langues : Anglais (eng) Numéro de notice : 14360 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Actes En ligne : https://drops.dagstuhl.de/opus/portals/lipics/index.php?semnr=16122 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96909 The future of Geographic Information Displays from GIScience, cartographic, and cognitive science perspectives / Tyler Thrash (2019)
contenu dans COSIT 2019, 14th International Conference on Spatial Information Theory, September 9-13, 2019, Regensburg, Germany / Sabine Timpf (2019)
Titre : The future of Geographic Information Displays from GIScience, cartographic, and cognitive science perspectives Type de document : Article/Communication Auteurs : Tyler Thrash, Auteur ; Sara Irina Fabrikant, Auteur ; et al., Auteur Editeur : Leibniz [Allemagne] : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik Année de publication : 2019 Collection : LIPIcs Leibniz International Proceedings in Informatics, ISSN 1868-8969 num. Vol. 142 Conférence : COSIT 2019, 14th International Conference on Spatial Information Theory 09/09/2019 13/09/2019 Regensburg Allemagne Open Access Proceedings Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage (cognition)
[Termes IGN] cognition
[Termes IGN] représentation spatiale
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) With the development of modern geovisual analytics tools, several researchers have emphasized the importance of understanding users' cognitive, perceptual, and affective tendencies for supporting spatial decisions with geographic information displays (GIDs). However, most recent technological developments have focused on support for navigation in terms of efficiency and effectiveness while neglecting the importance of spatial learning. In the present paper, we will envision the future of GIDs that also support spatial learning in the context of large-scale navigation. Specifically, we will illustrate the manner in which GIDs have been (in the past) and might be (in the future) designed to be context-responsive, personalized, and supportive for active spatial learning from three different perspectives (i.e., GIScience, cartography, and cognitive science). We will also explain why this approach is essential for preventing the technological infantilizing of society (i.e., the reduction of our capacity to make decisions without technological assistance). Although these issues are common to nearly all emerging digital technologies, we argue that these issues become especially relevant in consideration of a person's current and future locations. Numéro de notice : A2019-647 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.4230/LIPIcs.COSIT.2019.19 En ligne : https://doi.org/10.4230/LIPIcs.COSIT.2019.19 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96910 
Titre : Detection and localization of traffic signals with GPS floating car data and Random Forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Yann Méneroux Editeur : Leibniz [Allemagne] : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik Année de publication : 2018 Collection : LIPIcs Leibniz International Proceedings in Informatics, ISSN 1868-8969 num. 114 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : GIScience 2018, 10th International Conference on Geographic Information Science 28/08/2018 31/08/2018 Melbourne Australie Open Access Proceedings Importance : 15 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] base de données routières
[Termes IGN] carte routière
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] guidage de véhicules
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] Japon
[Termes IGN] trace GPS
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] traitement de données localisées
[Termes IGN] villeRésumé : (auteur) As Floating Car Data are becoming increasingly available, in recent years many research works focused on leveraging them to infer road map geometry, topology and attributes. In this paper, we present an algorithm, relying on supervised learning to detect and localize traffic signals based on the spatial distribution of vehicle stop points. Our main contribution is to provide a single framework to address both problems. The proposed method has been experimented with a one-month dataset of real-world GPS traces, collected on the road network of Mitaka (Japan). The results show that this method provides accurate results in terms of localization and performs advantageously compared to the OpenStreetMap database in exhaustivity. Among many potential applications, the output predictions may be used as a prior map and/or combined with other sources of data to guide autonomous vehicles. Numéro de notice : C2018-051 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.4230/LIPIcs.GISCIENCE.2018.11 Date de publication en ligne : 30/07/2018 En ligne : http://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2018/9339/ Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91335 Documents numériques
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Titre : Towards vandalism detection in OpenStreetMap through a data driven approach [short paper] Type de document : Article/Communication Auteurs : Quy Thy Truong Editeur : Leibniz [Allemagne] : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik Année de publication : 2018 Collection : LIPIcs Leibniz International Proceedings in Informatics, ISSN 1868-8969 num. 114 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : GIScience 2018, 10th International Conference on Geographic Information Science 28/08/2018 31/08/2018 Melbourne Australie Open Access Proceedings Importance : 7 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] détection d'anomalie
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] qualité des donnéesRésumé : (auteur) Vandalism is a phenomenon that has affected by now the digital domain, in particular in the context of Volunteered Geographic Information projects. This paper aims at proposing a methodology to detect vandalism in the OpenStreetMap project. First, an analysis of related works sheds light on the lack of consensus when it comes to defining vandalism in VGI from both conceptual and practical points of view. Second, we present experiments on the use of clustering-based outlier detection methods to identify vandalism in OSM. The outcome of this study focuses on choosing the right variables when it comes to detecting vandalism in OSM. Numéro de notice : C2018-052 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.4230/LIPIcs.GISCIENCE.2018.61 Date de publication en ligne : 30/07/2018 En ligne : http://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2018/9389/ Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91336 Documents numériques
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