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Modeling spatiotemporal information generation / Simon Scheider in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 9-10 (September - October 2016) . - pp 1980 - 2008 Titre : Modeling spatiotemporal information generation Type de document : Article/Communication Auteurs : Simon Scheider, Auteur ; Benedikt Gräler, Auteur ; Edzer J. Pebesma, Auteur ; Christophe Stasch, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1980 - 2008 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] base de données dérivée [Termes IGN] données hétérogènes [Termes IGN] exploration de données géographiques [Termes IGN] information géographique [Termes IGN] mise à jour de base de données [Termes IGN] mise à jour en continu [Termes IGN] regroupement de données [Termes IGN] source de données Résumé : (Auteur) Maintaining knowledge about the provenance of datasets, that is, about how they were obtained, is crucial for their further use. Contrary to what the overused metaphors of ‘data mining’ and ‘big data’ are implying, it is hardly possible to use data in a meaningful way if information about sources and types of conversions is discarded in the process of data gathering. A generative model of spatiotemporal information could not only help automating the description of derivation processes but also assessing the scope of a dataset’s future use by exploring possible transformations. Even though there are technical approaches to document data provenance, models for describing how spatiotemporal data are generated are still missing. To fill this gap, we introduce an algebra that models data generation and describes how datasets are derived, in terms of types of reference systems. We illustrate its versatility by applying it to a number of derivation scenarios, ranging from field aggregation to trajectory generation, and discuss its potential for retrieval, analysis support systems, as well as for assessing the space of meaningful computations. Numéro de notice : A2016-573 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1151520 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1151520 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81729 [article]

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Spatio-temporal change detection from multidimensional arrays: Detecting deforestation from MODIS time series / Meng Lu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 117 (July 2016)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 117 (July 2016) . - pp 227 – 236 Titre : Spatio-temporal change detection from multidimensional arrays: Detecting deforestation from MODIS time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Meng Lu, Auteur ; Edzer J. Pebesma, Auteur ; Alber Sanchez, Auteur ; Jan Verbesselt, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 227 – 236 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Amazonie [Termes IGN] Brésil [Termes IGN] corrélation automatique de points homologues [Termes IGN] déboisement [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] image Aqua-MODIS [Termes IGN] image Terra-MODIS [Termes IGN] points de rupture [Termes IGN] série temporelle Résumé : (auteur) Growing availability of long-term satellite imagery enables change modeling with advanced spatio-temporal statistical methods. Multidimensional arrays naturally match the structure of spatio-temporal satellite data and can provide a clean modeling process for complex spatio-temporal analysis over large datasets. Our study case illustrates the detection of breakpoints in MODIS imagery time series for land cover change in the Brazilian Amazon using the BFAST (Breaks For Additive Season and Trend) change detection framework. BFAST includes an Empirical Fluctuation Process (EFP) to alarm the change and a change point time locating process. We extend the EFP to account for the spatial autocorrelation between spatial neighbors and assess the effects of spatial correlation when applying BFAST on satellite image time series. In addition, we evaluate how sensitive EFP is to the assumption that its time series residuals are temporally uncorrelated, by modeling it as an autoregressive process. We use arrays as a unified data structure for the modeling process, R to execute the analysis, and an array database management system to scale computation. Our results point to BFAST as a robust approach against mild temporal and spatial correlation, to the use of arrays to ease the modeling process of spatio-temporal change, and towards communicable and scalable analysis. Numéro de notice : A2016-586 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2016.03.007 En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.03.007 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81727 [article]

Plume tracking with a mobile sensor based on incomplete and imprecise information / Juliane Brink in Transactions in GIS, vol 18 n° 5 (October 2014)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 18 n° 5 (October 2014) . - pp 740 – 766 Titre : Plume tracking with a mobile sensor based on incomplete and imprecise information Type de document : Article/Communication Auteurs : Juliane Brink, Auteur ; Edzer J. Pebesma, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 740 – 766 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] fumée [Termes IGN] imprécision des données [Termes IGN] simulation [Termes IGN] traitement de données Résumé : (Auteur) Mobile in-situ sensor platforms such as Unmanned Aerial Vehicles can be used in environmental monitoring. In time-critical monitoring scenarios as for example in emergency response, and in the exploration of highly dynamic phenomena, obtaining the relevant data with one or few mobile sensors is challenging. It requires an intelligent sampling strategy that integrates prior information and adapts to the dynamics of the observed phenomenon, based on the collected sensor data. Available information about the observed phenomenon may be incomplete or imprecise and therefore insufficient for quantitative modeling. We address this problem by reasoning about the plume movement and size on a qualitative level and present an algorithm for tracking a dynamic plume that integrates this qualitative information with the collected sensor data. We evaluate our algorithm using simulated data sets of three different moving and expanding gas plumes. By means of simulations we show that the qualitative methods can be used to infer new information about the properties of a moving plume and to adapt the sensor movement for tracking the plume. Both can be done with low computational effort, without absolute positioning capability of the sensor, and with less input information than required by quantitative approaches. Numéro de notice : A2014-512 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12063 Date de publication en ligne : 24/09/2013 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12063 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74112 [article]

Extended abstract proceedings of the GIScience 2014 / Kathleen Stewart (2014)  

Public Titre : Extended abstract proceedings of the GIScience 2014 Type de document : Actes de congrès Auteurs : Kathleen Stewart, Éditeur scientifique ; Edzer J. Pebesma, Éditeur scientifique ; Gerhard Navratil, Éditeur scientifique ; Paolo Fogliaroni, Éditeur scientifique ; Matt Duckham, Éditeur scientifique Editeur : Vienne [Autriche] : Vienna University of Technology Année de publication : 2014 Collection : GeoInfo series num. 40 Conférence : GIScience 2014, 8th international conference on geographic information science 23/09/2014 26/09/2014 Vienne Autriche Proceedings Springer Importance : 500 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] aide à la décision [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] données démographiques [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] incertitude géométrique [Termes IGN] modélisation [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] Time-geography [Termes IGN] utilisation du sol Numéro de notice : 17372 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Résumé de communications DOI : sans En ligne : https://pfogliaroni.com/publications/extended-abstract-proceedings-of-the-giscie [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84253

Voir aussi

• Geographic Information Science, 8th International Conference, GIScience 2014, Vienna Austria, September 24-26, 2014 / Matt Duckham (2014)  

Contient

• Harmonizing level of detail in OpenStreetMap based maps / Guillaume Touya (2014) 
• Cartographic generalisation aware of multiple representations / Jean-François Girres (2014) 
• Improving knowledge about wildlife mobility in using geographic network analysis / Elodie Buard (2014) 

Geographic Information Science, 8th International Conference, GIScience 2014, Vienna Austria, September 24-26, 2014 / Matt Duckham (2014)  

Public Titre : Geographic Information Science, 8th International Conference, GIScience 2014, Vienna Austria, September 24-26, 2014 : Proceedings Type de document : Actes de congrès Auteurs : Matt Duckham, Éditeur scientifique ; Edzer J. Pebesma, Éditeur scientifique ; Kathleen Stewart, Éditeur scientifique ; Andrew U. Frank, Éditeur scientifique Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2014 Collection : Lecture notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 num. 8728 Conférence : GIScience 2014, 8th international conference on geographic information science 23/09/2014 26/09/2014 Vienne Autriche Proceedings Springer Importance : 368 p. Format : 15 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-11592-4 Note générale : bibliographie Cet ouvrage ne comprend pas les posters Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] calcul d'itinéraire [Termes IGN] information sémantique [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] visualisation de données [Termes IGN] web des données Index. décimale : 37.00 Géomatique - information géographique - infrastructure de données Résumé : (éditeur) This book constitutes the refereed proceedings of the 8th International Conference on Geographic Information Science, GIScience 2014, held in Vienna, Austria in September 2014. The 23 full papers presented were carefully reviewed and selected from various submissions. The papers are organized in topical sections such as information visualization, spatial analysis, user-generated content, semantic models, wayfinding and navigation, spatial algorithms, and spatial relations. Numéro de notice : 14997 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Actes DOI : 10.1007/978-3-319-11593-1 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-11593-1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78476

Voir aussi

• Extended abstract proceedings of the GIScience 2014 / Kathleen Stewart (2014)  

Contient

• Automatic itinerary reconstruction from texts / Ludovic Moncla (2014)  

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14997-01	CG2014	Livre	Centre de documentation	Congrès	Disponible
14997-02	CG2014	Livre	Centre de documentation	Congrès	Disponible

Applied spatial data analysis with R / R.S. Bivand (2008)

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Interactive visualization of uncertain spatial and spatio-temporal data under different scenarios: an air quality example / Edzer J. Pebesma in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 5 (may 2007)  

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