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Designing visual analytics methods for massive collections of movement data / Natalia Adrienko in Cartographica, vol 42 n° 2 (June 2007)  

Public [article]  inCartographica > vol 42 n° 2 (June 2007) . - pp 117 - 138 Titre : Designing visual analytics methods for massive collections of movement data Type de document : Article/Communication Auteurs : Natalia Adrienko, Auteur ; Gennady Adrienko, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 117 - 138 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] base de données localisées [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] jeu de données localisées [Termes IGN] migration animale [Termes IGN] objet géographique [Termes IGN] regroupement de données [Termes IGN] visualisation Résumé : (Auteur) L'exploration et l'analyse de larges ensembles de données ne peuvent pas s'effectuer seulement avec des moyens visuels. Elles nécessitent l'emploi de technologies sur les bases de données, le traitement informatisé des données et le recours à des méthodes d'analyse informatique. Ces technologies et ces méthodes, associées à la visualisation, facilitent le travail synergique de l'ordinateur et de l'humain, qui repose sur les capacités uniques de chaque « partenaire ». Nous suggérons une démarche systématique pour déterminer les méthodes et les techniques appropriées, et établir un lien entre elles, afin de faciliter ce travail. Les outils informatiques devraient servir à préparer et à visualiser les données de manière à ce que l'analyste humain puisse détecter des types de séquences en les examinant. Pour faciliter cette détection, il faut comprendre quels types de séquences se trouvent dans les données (ou, plus précisément, dans les phénomènes sous-jacents). L'étude porte sur des données décrivant les mouvements de multiples entités discrètes qui changent de position dans l'espace tout en préservant leur intégrité et leur identité. Nous déterminons les types de séquences possibles dans ces données, en nous basant sur un modèle abstrait de fonction mathématique qui reflète les entités et le temps dans des positions spatiales. Puis, nous examinons des techniques de transformation, de calcul et de visualisation des données qui peuvent faciliter la détection des séquences et sont utiles pour de très grands ensembles de données - probablement trop grands pour la mémoire d'un ordinateur. En présence de telles contraintes, on se sert de techniques informatiques ou d'opérations sur les bases de données pour regrouper et généraliser les ensembles de données. Copyright University of Toronto Press Numéro de notice : A2007-339 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3138/carto.42.2.117 Date de publication en ligne : 29/06/2017 En ligne : https://doi.org/10.3138/carto.42.2.117 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28702 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
031-07021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Understanding spatiotemporel patterns: visual ordening of space and time / Menno-Jan Kraak in Cartographica, vol 42 n° 2 (June 2007)  

Public [article]  inCartographica > vol 42 n° 2 (June 2007) . - pp 153 - 163 Titre : Understanding spatiotemporel patterns: visual ordening of space and time Type de document : Article/Communication Auteurs : Menno-Jan Kraak, Auteur ; Daniel van de Vlag, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 153 - 163 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] interactivité [Termes IGN] matrice [Termes IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes IGN] multiscopie [Termes IGN] objet géographique linéaire [Termes IGN] objet géographique zonal [Termes IGN] visualisation de données Résumé : (Auteur) Il n'est pas facile de trouver des séquences et d'établir des liens à partir de grands ensembles de données multidimensionnelles et multitemporelles, dans le but de comprendre les processus du monde réel. Pour définir le contenu de ces ensembles, les outils d'analyse offrent des solutions intéressantes. Toutefois, il n'existe aucune démarche qui combine les différents types de données susmentionnées. Dans l'article, on suggère une solution de visualisation intégrée pour explorer et analyser les données à la portée de la main. Ce milieu multivue à lien dynamique offre différentes représentations interactives permettant de voir les données et de « jouer » avec elles. Pour la composante du temps, on se sert d'une matrice spatiale d'ordonnancement temporel (TOSM), qui représente à l'aide d'un diagramme la nature temporelle de l'ensemble de données : les rangées représentent le temps, et les colonnes, les unités géographiques. Un test préliminaire a été effectué pour savoir comment la démarche multivue fonctionne en général lors de l'exécution de tâches précises permettant de comprendre des séquences spatiotemporelles. La TOSM est efficace pour les phénomènes naturels (linéaires) comme les rivières et les zones littorales. Dans l'article, on parle aussi de son emploi pour les phénomènes non linéaires, comme les unités administratives. La méthode se base sur l'ordonnancement directionnel et est comparée à d'autres démarches d'ordonnancement, comme les courbes de remplissage de l'espace, le problème du voyageur de commerce et les algorithmes «à plans balayeurs» (plane-sweeping algorithms). Copyright University of Toronto Press Numéro de notice : A2007-340 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3138/carto.42.2.153 Date de publication en ligne : 29/06/2007 En ligne : https://doi.org/10.3138/carto.42.2.153 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28703 [article]

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031-07021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible