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A land use/land cover change geospatial cyberinfrastructure to integrate big data and temporal topology / Jin Xing in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 3-4 (March - April 2016)
[article]
Titre : A land use/land cover change geospatial cyberinfrastructure to integrate big data and temporal topology Type de document : Article/Communication Auteurs : Jin Xing, Auteur ; Renee E. Sieber, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 573 - 593 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] cyberinfrastructure
[Termes IGN] dimension temporelle
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] relation topologique
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) Big data have shifted spatial optimization from a purely computational-intensive problem to a data-intensive challenge. This is especially the case for spatiotemporal (ST) land use/land cover change (LUCC) research. In addition to greater variety, for example, from sensing platforms, big data offer datasets at higher spatial and temporal resolutions; these new offerings require new methods to optimize data handling and analysis. We propose a LUCC-based geospatial cyberinfrastructure (GCI) that optimizes big data handling and analysis, in this case with raster data. The GCI provides three levels of optimization. First, we employ spatial optimization with graph-based image segmentation. Second, we propose ST Atom Model to temporally optimize the image segments for LUCC. At last, the first two domain ST optimizations are supported by the computational optimization for big data analysis. The evaluation is conducted using DMTI (DMTI Spatial Inc.) Satellite StreetView imagery datasets acquired for the Greater Montreal area, Canada in 2006, 2009, and 2012 (534 GB, 60 cm spatial resolution, RGB image). Our LUCC-based GCI builds an optimization bridge among LUCC, ST modelling, and big data. Numéro de notice : A2016-204 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2015.1104534 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2015.1104534 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79891
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 3-4 (March - April 2016) . - pp 573 - 593[article]Réservation
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