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Auteur Marvin Mc Cutchan |
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Semantic‐based urban growth prediction / Marvin Mc Cutchan in Transactions in GIS, Vol 24 n° 6 (December 2020)
[article]
Titre : Semantic‐based urban growth prediction Type de document : Article/Communication Auteurs : Marvin Mc Cutchan, Auteur ; Simge Özdal‐Oktay, Auteur ; Ioannis Giannopoulos, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 1482 - 1503 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] apprentissage profond
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[Termes IGN] ville durableRésumé : (Auteur) Urban growth is a spatial process which has a significant impact on the earth’s environment. Research on predicting this complex process makes it therefore especially fruitful for decision‐making on a global scale, as it enables the introduction of more sustainable urban development. This article presents a novel method of urban growth prediction. The method utilizes geospatial semantics in order to predict urban growth for a set of random areas in Europe. For this purpose, a feature space representing geospatial configurations was introduced which embeds semantic information. Data in this feature space was then used to perform deep learning, which ultimately enables the prediction of urban growth with high accuracy. The final results reveal that geospatial semantics hold great potential for spatial prediction tasks. Numéro de notice : A2020-766 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12655 Date de publication en ligne : 14/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12655 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96657
in Transactions in GIS > Vol 24 n° 6 (December 2020) . - 1482 - 1503[article]