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Analysis of massive imports of open data in Openstreetmap database: a study case for France / Arnaud Le Guilcher in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-4-2022 (2022 edition)  

Public [article]  inISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol V-4-2022 (2022 edition) . - pp 99 - 106 Titre : Analysis of massive imports of open data in Openstreetmap database: a study case for France Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Le Guilcher , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Mamadou Bailo Balde, Auteur Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 99 - 106 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] analyse de données [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] caractérisation [Termes IGN] données massives [Termes IGN] import de données [Termes IGN] OpenStreetMap [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] réseau routier Résumé : (auteur) Importing spatial open data in OpenStreetMap (OSM) project, is a practice that has existed from the beginning of the project. The rapid development and multiplication of collaborative mapping tools and open data have led to the growth of the phenomenon of importing massive data into OSM. The goal of this paper is to study the evolution of the massive imports over time. We propose an approach in three steps: classification of the sources used to edit features in the OSM platform including those massively imported, classification of modifications, and identification of evolution patterns. The approach is mixing global analysis (i.e. sources and modifications are classified) and feature based analysis (i.e. imported features are analyzed with respect to their evolution over time). The approach is applied on three datasets coming from OSM considered for their heterogeneity in terms of complexity, imports, and spatial and temporal characteristics. The results show that there is a sustained activity of edition on imported features, with a ratio between geometry editions and semantic editions depending on the type of the features, with roads being the features concentrating the most activity. Numéro de notice : A2022-422 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-V-4-2022-99-2022 Date de publication en ligne : 18/05/2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-4-2022-99-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100726 [article]

Anonymisation des contributions des Cahiers citoyens : identifier et traiter les informations sensibles. / Arnaud Le Guilcher (2022)

Public Titre : Anonymisation des contributions des Cahiers citoyens : identifier et traiter les informations sensibles. Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Le Guilcher , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2022 Conférence : Journée d'étude CAMS 2022, Les Cahiers citoyens (2019) – Approches croisées 11/02/2022 Paris France OA programme Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] anonymisation [Termes IGN] corpus [Termes IGN] protection de la vie privée Résumé : (auteur) L’exploitation des contributions des Cahiers Citoyens pour l’analyse scientifique posent le problème du respect de la vie privée des contributeurs. En effet, les Cahiers Citoyens ont été conçus comme un moyen d’expression anonyme, dans lesquels des contributeurs pourraient s’exprimer librement. Cette liberté est menacée s’il est possible de ré-identifier les auteurs de certaines contributions. Or, certains éléments contenus dans le texte des contributions, combinés à des éléments de contexte (comme le nom de la commune) créent un tel risque de ré-identification. La démarche pour anonymiser les contributions est d’abord d’identifier les éléments des contributions susceptibles de permettre une ré-identification. Ces éléments peuvent être des informations sur l’identité du contributeur, ou des informations de localisation. Une fois des éléments identifiés, il faut les supprimer ou les généraliser pour obtenir un corpus ne présentant plus de risque, tout en conservant des informations utiles. Numéro de notice : C2022-002 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100005

A framework to manage uncertainty in the computation of waste collection routes after a flood / Arnaud Le Guilcher in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-4-2021 (July 2021)  

Public [article]  inISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol V-4-2021 (July 2021) . - pp 61 - 68 Titre : A framework to manage uncertainty in the computation of waste collection routes after a flood Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Le Guilcher , Auteur ; Sofiane Martel, Auteur ; Mickaël Brasebin , Auteur ; Yann Méneroux , Auteur Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2021, Commission 4, 24th ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice on-line France OA Annals Commission 4 Article en page(s) : pp 61 - 68 Note générale : biblographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] cadre conceptuel [Termes IGN] calcul d'itinéraire [Termes IGN] catastrophe naturelle [Termes IGN] collecte des déchets [Termes IGN] discrétisation spatiale [Termes IGN] incertitude géométrique [Termes IGN] inondation [Termes IGN] programmation stochastique [Termes IGN] variable aléatoire Résumé : (auteur) In this paper, we describe a framework to find a good quality waste collection tour after a flood, without having to solve a complicated optimization problem from scratch in limited time. We model the computation of a waste collection tour as a capacitated routing problem, on the vertices or on the edges of a graph, with uncertain waste quantities and uncertain road availability. Multiple models have been conceived to manage uncertainty in routing problems, and we build on the ideas of discretizing the uncertain parameters and computing master solutions that can be adapted to propose an original method to compute efficient solutions. We first introduce our model for the progressive removal of the uncertainty, then outline our method to compute solutions: our method first considers a low-dimensional set of random variables that govern the behaviour of the problem parameters, discretizes these variables and computes a solution for each discrete point before the flood, and then uses these solutions as a basis to build operational solutions when there are enough information about the parameters of the routing problem. We then give computational tools to implement this method. We give a framework to compute the basis of solutions in an efficient way, by computing all the solutions simultaneously and sharing information (that can lead to good quality solutions) between the different problems based on how close their parameters are, and we also describe how real solutions can be derived from this basis. Our main contributions are our model for the progressive removal of uncertainty, our multi-step method to compute efficient solutions, and our intrusive framework to compute solutions on the discrete grid of parameters. Numéro de notice : A2021-316 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-V-4-2021-61-2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-4-2021-61-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97946 [article]

Imports massifs de données dans OpenStreetMap : un phénomène en plein essor / Mamadou Bailo Balde (2021) 

Public Titre : Imports massifs de données dans OpenStreetMap : un phénomène en plein essor Type de document : Mémoire Auteurs : Mamadou Bailo Balde, Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Encadrant ; Arnaud Le Guilcher , Encadrant Editeur : Paris : Université de Paris 1 Panthéon Sorbonne Année de publication : 2021 Importance : 70 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] analyse de données [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] Haute-Garonne (31) [Termes IGN] import de données [Termes IGN] Midi-Pyrénées [Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées [Termes IGN] OpenStreetMap [Termes IGN] outil d'alimentation [Termes IGN] PostgreSQL [Termes IGN] QGIS [Termes IGN] R (langage) [Termes IGN] source de données Index. décimale : DCAR Mémoires de l'ex DESS cartographie et du Master CARTHAGEO Résumé : (auteur) Depuis les débuts du projet d’OpenStreetMap (OSM), les imports massifs se faisaient avec notamment l’import des données AND (Automative Navigation Data) aux Pays-Bas et TIGER (Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing system) aux Etats-Unis. Par ailleurs, cette pratique s’est accentuée avec l’avènement du Géoweb. En effet, le développement fulgurant et la multiplication des outils de cartographie collaborative et de l’Opendata ont occasionné la croissance du phénomène d’import de données massives dans OSM. Dans cette étude, nous analyserons donc les imports de données massives dans OSM. Pour ce faire, nous subdivisons notre travail en trois grandes parties, chacune étant décrite à travers un chapitre. Le premier chapitre porte sur la présentation générale de l’écosystème d’OSM. Il s’agit donc de décrire le modèle de données d’OSM, de présenter les outils d’éditions (y compris les outils d’imports) et les plateformes de téléchargement de données. Le deuxième chapitre s’articulera autour de l’analyse des données massivement importées dans OpenStreetMap. Concrètement, cette analyse se fait à travers l’identification et la typologie des sources de données, l’identification des types de modification et l’analyse de l’évolution des données importées. Enfin, le troisième chapitre porte sur les discussions et les perspectives de l’analyse des imports massifs dans OSM. Note de contenu : Introduction 1- OpenStreetMap, un projet libre et communautaire 2- Analyse des imports massifs de données dans OSM 3- Discussion et perspectives Conclusion Numéro de notice : 17698 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire master cartographie Organisme de stage : LASTIG (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99532

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A regression model of spatial accuracy prediction for Openstreetmap buildings / Ibrahim Maidaneh Abdi in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, V-4 (August 2020)  

Public [article]  inISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > V-4 (August 2020) . - pp 39 - 47 Titre : A regression model of spatial accuracy prediction for Openstreetmap buildings Type de document : Article/Communication Auteurs : Ibrahim Maidaneh Abdi, Auteur ; Arnaud Le Guilcher , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2020, Commission 4, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Annals Commission 4 Article en page(s) : pp 39 - 47 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] bati [Termes IGN] modèle de régression [Termes IGN] OpenStreetMap [Termes IGN] précision géométrique (imagerie) [Termes IGN] qualité des données Résumé : (auteur) Data quality assessment of OpenStreetMap (OSM) data can be carried out by comparing them with a reference spatial data (e.g authoritative data). However, in case of a lack of reference data, the spatial accuracy is unknown. The aim of this work is therefore to propose a framework to infer relative spatial accuracy of OSM data by using machine learning methods. Our approach is based on the hypothesis that there is a relationship between extrinsic and intrinsic quality measures. Thus, starting from a multi-criteria data matching, the process seeks to establish a statistical relationship between measures of extrinsic quality of OSM (i.e. obtained by comparison with reference spatial data) and the measures of intrinsic quality of OSM (i.e. OSM features themselves) in order to estimate extrinsic quality on an unevaluated OSM dataset. The approach was applied on OSM buildings. On our dataset, the resulting regression model predicts the values on the extrinsic quality indicators with 30% less variance than an uninformed predictor. Numéro de notice : A2020-506 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-V-4-2020-39-2020 Date de publication en ligne : 03/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-4-2020-39-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95647 [article]

Traffic signal detection from in-vehicle GPS speed profiles using functional data analysis and machine learning / Yann Méneroux in International Journal of Data Science and Analytics JDSA, vol 10 n° 1 (June 2020)    

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Convolutional neural network for traffic signal inference based on GPS traces / Yann Méneroux (2018) 

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Detection and localization of traffic signals with GPS floating car data and Random Forest / Yann Méneroux (2018)    

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Projet ANR MapMuxing : navigation fluide dans des représentations cartographiques hétérogènes / Guillaume Touya (2018) 

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Utilisation de véhicules traceurs pour la détection et la localisation de l'infrastructure routière par apprentissage automatique / Yann Méneroux (2018) 

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26ièmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2017, 26es Journées (23 - 24 mars 2017; Cité Descartes, Marne-la-Vallée, Champs-sur-Marne, France) (2017)    

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Potentiel des données géolocalisées issues de la foule pour les questions de mobilité et tourisme : quelques exemples issus de la littérature / Laurence Jolivet (2017) 

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Using surrogate road network for map-matching: A sensitivity analysis of positional accuracy / Yann Méneroux (2017) 

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25ièmes Journées de la Recherche IGN : livret d'abstracts / Journées Recherche de l'IGN 2016, 25es Journées (24 - 25 mars 2016; Cité Descartes, Marne-la-Vallée, Champs-sur-Marne, France) (2016)    

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Une application SIG pour l’optimisation de la collecte des déchets post-inondation / Serge Lhomme (2016) 

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