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Auteur Guillaume Touya
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GeoDanceHive: An operational hive for honeybees dances recording / Sylvain Galopin in Animals, vol 13 n° 7 (April-1 2023)
[article]
Titre : GeoDanceHive: An operational hive for honeybees dances recording Type de document : Article/Communication Auteurs : Sylvain Galopin , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Pierrick Aupinel, Auteur ; Freddie-Jeanne Richard, Auteur Année de publication : 2023 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : n° 1182 Note générale : bibliographie
This research was funded by the french ministries of Agriculture and Food Sovereignty (MASA—FCPR program), Ecological Transition and Territorial Cohesion (MTECT), Health and Prevention (MSP) and Higher Education and Research (MESR) and by the French national facility for institutional procurement of VHR satellite imagery (DINAMIS) and by the Lune de Miel® Fondation. This research was financially supported by the French Office for Biodiversity, on the fee envelope for diffuse pollution of the Écophyto II+ coord plan. F-J Richard, partners P. Aupinel and G. Touya for the DANCE project.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] alimentation
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] enregistrement de données
[Termes IGN] Hymenoptera (ordre)Résumé : (auteur) Honeybees are known for their ability to communicate about resources in their environment. They inform the other foragers by performing specific dance sequences according to the spatial characteristics of the resource. The purpose of our study is to provide a new tool for honeybees dances recording, usable in the field, in a practical and fully automated way, without condemning the harvest of honey. We designed and equipped an outdoor prototype of a production hive, later called “GeoDanceHive”, allowing the continuous recording of honeybees’ behavior such as dances and their analysis. The GeoDanceHive is divided into two sections, one for the colony and the other serving as a recording studio. The time record of dances can be set up from minutes to several months. To validate the encoding and sampling quality, we used an artificial feeder and visual decoding to generate maps with the vector endpoints deduced from the dance information. The use of the GeoDanceHive is designed for a wide range of users, who can meet different objectives, such as researchers or professional beekeepers. Thus, our hive is a powerful tool for honeybees studies in the field and could highly contribute to facilitating new research approaches and a better understanding landscape ecology of key pollinators. Numéro de notice : A2023-087 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ani13071182 En ligne : https://doi.org/10.3390/ani13071182 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102987
in Animals > vol 13 n° 7 (April-1 2023) . - n° 1182[article]Deriving map images of generalised mountain roads with generative adversarial networks / Azelle Courtial in International journal of geographical information science IJGIS, vol 37 n° 3 (March 2023)
[article]
Titre : Deriving map images of generalised mountain roads with generative adversarial networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Xiang Zhang, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 499 - 528 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] apprentissage non-dirigé
[Termes IGN] carte routière
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Map generalisation is a process that transforms geographic information for a cartographic at a specific scale. The goal is to produce legible and informative maps even at small scales from a detailed dataset. The potential of deep learning to help in this task is still unknown. This article examines the use case of mountain road generalisation, to explore the potential of a specific deep learning approach: generative adversarial networks (GAN). Our goal is to generate images that depict road maps generalised at the 1:250k scale, from images that depict road maps of the same area using un-generalised 1:25k data. This paper not only shows the potential of deep learning to generate generalised mountain roads, but also analyses how the process of deep learning generalisation works, compares supervised and unsupervised learning and explores possible improvements. With this experiment we have exhibited an unsupervised model that is able to generate generalised maps evaluated as good as the reference and reviewed some possible improvements for deep learning-based generalisation, including training set management and the definition of a new road connectivity loss. All our results are evaluated visually using a four questions process and validated by a user test conducted on 113 individuals. Numéro de notice : A2023-073 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2022.2123488 Date de publication en ligne : 20/10/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2123488 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101901
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 37 n° 3 (March 2023) . - pp 499 - 528[article]Where am I now? modelling disorientation in pan-scalar maps / Guillaume Touya in ISPRS International journal of geo-information, vol 12 n° 2 (February 2023)
[article]
Titre : Where am I now? modelling disorientation in pan-scalar maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Maieul Gruget , Auteur ; Ian Muehlenhaus, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : n° 62 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] cognition
[Termes IGN] données multiéchelles
[Termes IGN] échelle cartographique
[Termes IGN] interaction homme-machine
[Termes IGN] lecture de carte
[Termes IGN] représentation mentale
[Termes IGN] représentation mentale spatiale
[Termes IGN] représentation multiple
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Disorientation is a common feeling for all users of zoomable multi-scale maps, even for those with good orientation and spatial skills. We make the assumption that this problem is mainly due to the desert fog effect, documented in human–computer interaction within multi-scale zoomable environments. Starting with a collection of reported experiences of disorientation, this paper explores this notion from the spatial cognition, philosophical and human–computer interaction perspectives and proposes a model of disorientation in the exploration of multi-scale maps. We argue that disorientation is a problem of reconciliation between the current map view and the mental map of the user, where landmarks visible on the map or memorised in the mental map play a key role. The causes for failed reconciliation are discussed and illustrated by our collected experiences of disorientation. Numéro de notice : A2023-130 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi12020062 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi12020062 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102585
in ISPRS International journal of geo-information > vol 12 n° 2 (February 2023) . - n° 62[article]
Titre : AnchorWhat : Décompositions de cartes pan-scalaires Type de document : Article/Communication Auteurs : Maieul Gruget , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2023 Conférence : Journée Recherche de l'UGE-IGN-ENSG 2023, 32e journée de la recherche, Jumeaux numérique et anthropocène : données de simulation pour aider à la prise de décision 30/03/2023 Champs-sur-Marne France programme Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Poster de vulgarisation scientifique à la journée de la recherche IGN 2023. Inspiré de la théorie des ancres de Couclelis et collègues, ce poster présente une méthodologie d'analyse de présence et persistance d'éléments cartographiques à travers différentes explorations cartographiques. Numéro de notice : C2023-002 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-sans-CL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103185 Documents numériques
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Titre : Exploring the potential of deep learning for map generalization Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya , Directeur de thèse ; Xiang Zhang, Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2023 Importance : 216 p. Note générale : bibliographie
Doctoral thesis from Université Gustave Eiffel, Doctoral school MSTIC, Specialty "Geographic information sciences"Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] relation spatiale
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] réseau neuronal profond
[Vedettes matières IGN] GénéralisationIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Map generalization is a process that aims to adapt the level of detail of geographic information for cartography at a small scale. Automating the process is complex but essential in map production. We think this research field could benefit from the recent advances in deep learning that make it possible to solve more and more complex tasks, using numerous training examples. This thesis proposes exploring the potential of deep learning for map generalization. This exploration is built upon three map generalization use cases: recognition of spatial relations, graphic generalization of mountain roads, and generalization of topographic maps at medium scales. These three use cases enable us to address research questions relative to the concrete implementation of deep learning models for map generalization (including dataset creation and architecture), the evaluation of such models and their integration in existing generalization processes. In addition to the models and training set adapted for each of our case studies already mentioned, we propose evaluation methods adapted to the challenges of cartographic generalization by deep learning. Finally, we propose a partitioning of the cartographic generalization into sub-problems facilitating the resolution by learning and allowing the generation of generalized map images. Note de contenu : Introduction
Part 1 A new paradigm for map generalization
Chapter A. Literature review
Chapter B. Formulating map generalization as a deep learning task
Chapter C. Designing a framework for deep learning based map generalization
Part 2 Exploration of deep learning for map generalization
Chapter D. Can graph neural networks model spatial relations?
Chapter E. CNN for the generalization of roads
Chapter F. The generation of topographic map with several themes
Part III The future of map generalization with deep learning
Chapter G. Usages of deep learning models for map generalization
Chapter H. Evaluation of deep learning predictions
ConclusionNuméro de notice : 17752 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 05/05/2023 En ligne : https://theses.hal.science/tel-04089883v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103186 Geographically masking addresses to study COVID-19 clusters / Walid Houfaf-Khoufaf in Cartography and Geographic Information Science, vol inconnu (2023)PermalinkIncorporating ideas of structure and meaning in interactive multi scale mapping environments / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol inconnu (2023)PermalinkMissing the city for buildings? A critical review of pan-scalar map generalization and design in contemporary zoomable maps / Maieul Gruget in International journal of cartography, vol inconnu (2023)PermalinkPermalinkSemi-automatic development of thematic tactile maps / Jakub Wabiński in Cartography and Geographic Information Science, vol 49 n° 6 (November 2022)PermalinkExperiencing virtual geographic environment in urban 3D participatory e-planning: A user perspective / Thibaud Chassin in Landscape and Urban Planning, vol 224 (August 2022)PermalinkConstraint-based evaluation of map images generalized by deep learning / Azelle Courtial in Journal of Geovisualization and Spatial Analysis, vol 6 n° 1 (June 2022)PermalinkA l'aide ! Je me suis perdu en zoomant / Guillaume Touya in Cartes & Géomatique, n° 247-248 (mars-juin 2022)PermalinkIdentification de relations spatiales par apprentissage profond sur des graphes / Azelle Courtial in Cartes & Géomatique, n° 247-248 (mars-juin 2022)PermalinkNeural map style transfer exploration with GANs / Sidonie Christophe in International journal of cartography, vol 8 n° 1 (March 2022)PermalinkReBankment : un algorithme pour déplacer les talus sur les cartes par moindres carrés / Guillaume Touya in Cartes & Géomatique, n° 247-248 (mars-juin 2022)PermalinkReBankment: displacing embankment lines from roads and rivers with a least squares adjustment / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol 8 n° 1 (March 2022)PermalinkApprendre à combiner l'information géographique pour générer une carte généralisée [poster à l'EGC 2022] / Azelle Courtial in Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, E.38 (2022)PermalinkPermalinkAnnotation sémantique pour la géolocalisation d'entités spatiales dans des tweets / Gaëtan Caillaut (2022)PermalinkAutomated construction of a French Entity Linking dataset to geolocate social network posts in the context of natural disasters / Gaëtan Caillaut (2022)PermalinkPermalinkCrossroadsDescriber, automatic textual description of OpenStreetMap intersections / Jérémy Kalsron (2022)PermalinkPermalinkExplorer la théorie des ancres et les espaces cognitifs dans la cartographie multi-échelle / Maieul Gruget (2022)PermalinkGuidelines for standardizing the design of tactile maps: A review of research and best practice / Jakub Wabiński in Cartographic journal (the), vol 59 n° 3 (August 2022)PermalinkPermalinkMulti-criteria geographic analysis for automated cartographic generalization / Guillaume Touya in Cartographic journal (the), vol 59 n° 1 (February 2022)PermalinkReprésentation et combinaison de l'information géographique pour l'apprentissage profond / Azelle Courtial (2022)PermalinkRepresenting vector geographic information as a tensor for deep learning based map generalisation / Azelle Courtial (2022)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkGénération automatique de courbes de niveaux dans les zones de plateaux karstiques / Guillaume Touya in Cartes & Géomatique, n° 243-244 (mars - juin 2021)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkLe carrefour dont vous êtes le héros : description de carrefours pour les personnes déficientes visuelles / Jérémy Kalsron (2021)PermalinkCartographies en mouvement : parcours sensible, narration et participation, ch. 10. Conception de cartes en relief pour les personnes déficientes visuelles / Gauthier Fillières-Riveau (2021)PermalinkPermalinkGenerative adversarial networks to generalise urban areas in topographic maps / Azelle Courtial (2021)PermalinkHow do users interact with Virtual Geographic Environments? Users’ behavior evaluation in urban participatory planning / Thibaud Chassin (2021)PermalinkPermalinkOSMWatchman: Learning how to detect vandalized contributions in OSM using a Random Forest classifier / Quy Thy Truong in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 9 (September 2020)PermalinkA change of theme: the role of generalization in thematic mapping / Paulo Raposo in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 6 (June 2020)PermalinkDeep learning for enrichment of vector spatial databases: Application to highway interchange / Guillaume Touya in ACM Transactions on spatial algorithms and systems, TOSAS, vol 6 n° 3 (May 2020)PermalinkExploring the potential of deep learning segmentation for mountain roads generalisation / Azelle Courtial in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 5 (May 2020)PermalinkDesigning multi-scale maps: lessons learned from existing practices / Marion Dumont in International journal of cartography, Vol 6 n° 1 (March 2020)PermalinkPermalinkConstraint based evaluation of generalized images generated by deep learning / Azelle Courtial (2020)PermalinkGénération de cartes tactiles photoréalistes pour personnes déficientes visuelles par apprentissage profond / Gauthier Fillières-Riveau in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)PermalinkPermalinkMapGenOnto: A shared ontology for map generalisation and multi-scale visualisation / Guillaume Touya (2020)PermalinkLe vandalisme de l'information géographique volontaire : analyse exploratoire et proposition d'une méthodologie de détection automatique / Quy Thy Truong (2020)PermalinkAnalysis of collaboration networks in OpenStreetMap through weighted social multigraph mining / Quy Thy Truong in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 7 - 8 (July - August 2019)PermalinkIs deep learning the new agent for map generalization? / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol 5 n° 2-3 (July - November 2019)PermalinkAutomatic derivation of on-demand tactile maps for visually impaired people: first experiments and research agenda / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol 5 n° 1 (March 2019)PermalinkPermalinkPermalinkEnrichissement d'orthophotographie par des données OpenStreetMap pour l'apprentissage machine / Gauthier Fillières-Riveau (2019)PermalinkFifty shades of Roboto: text design choices and categories in multi-scale maps / Sébastien Biniek (2019)PermalinkPermalinkLe vandalisme dans l’information géographique volontaire, détection de l’IG volontaire vandalisée : du concept à la détection non supervisée d’anomalie / Quy Thy Truong in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 1 (janvier - mars 2019)PermalinkZoome encore un peu … Une interface de saisie de données géographiques qui permet d’être au bon niveau de détail / Guillaume Touya (2019)PermalinkAnalyse du comportement des contributeurs dans l’Information Géographique Volontaire via la construction de réseaux sociaux / Quy Thy Truong (2018)PermalinkGénéralisation de représentations intermédiaires dans une carte topographique multi-échelle pour faciliter la navigation de l’utilisateur / Marion Dumont (2018)PermalinkPermalinkMulti-agents systems for cartographic generalization: Feedback from past and on-going research / Cécile Duchêne (2018)PermalinkProjet ANR MapMuxing : navigation fluide dans des représentations cartographiques hétérogènes / Guillaume Touya (2018)PermalinkLes référentiels géographiques : éléments du bilan des recherches 2014-2017 du LASTIG / Bénédicte Bucher (2018)PermalinkPermalinkTowards vandalism detection in OpenStreetMap through a data driven approach [short paper] / Quy Thy Truong (2018)PermalinkLe vandalisme dans l’information géographique volontaire : apprendre pour mieux détecter ? / Quy Thy Truong (2018)PermalinkExperiments to distribute and parallelize map generalization processes / Guillaume Touya in Cartographic journal (the), Vol 54 n° 4 (November 2017)PermalinkApproche exploratoire pour la conception de continuums cartographiques facilitant la navigation entre deux styles topographiques sur un géoportail / Jérémie Ory in Cartes & Géomatique, n° 233 (septembre - novembre 2017)PermalinkDIOGEN, a multi-level oriented model for cartographic generalization / Adrien Maudet in International journal of cartography, vol 3 n° 1 (June 2017)PermalinkAssessing 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)PermalinkThe scale of VGI in map production: A perspective on European national mapping agencies / Ana-Maria Olteanu-Raimond in Transactions in GIS, vol 21 n° 1 (February 2017)PermalinkPermalinkBuilding social networks in volunteered geographic information communities: What contributor behaviours reveal about crowdsourced data quality / Quy Thy Truong (2017)PermalinkCitizen empowered mapping, ch. 1. Level of details harmonization operations in OpenStreetMap based large scale maps / Guillaume Touya (2017)PermalinkContinuously generalizing buildings to built-up areas by aggregating and growing / Dongliang Peng (2017)PermalinkPermalinkPermalinkHow to design a cartographic continuum to help users to navigate between two topographic styles? / Jérémie Ory (2017)PermalinkMapping and the citizen sensor, ch 4. Production of topographic maps with VGI: quality management and automation / Guillaume Touya (2017)PermalinkMapping and the citizen sensor, ch 6. Considerations of privacy, ethics and legal issues in volunteered geographic information / Peter Mooney (2017)PermalinkPotentiel des données géolocalisées issues de la foule pour les questions de mobilité et tourisme : quelques exemples issus de la littérature / Laurence Jolivet (2017)PermalinkProgressive block graying and landmarks enhancing as intermediate representations between buildings and urban areas / Guillaume Touya (2017)PermalinkLa recherche en cartographie, quelle place pour l’art et le design ? / Guillaume Touya (2017)PermalinkPermalink
HDR defense in 2017
Research fellow in CRENAU research team from AAU lab in Nantes