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Titre : Learning digital geographies through geographical artificial intelligence Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Pengyuan Liu, Auteur ; Stefano de Sabbata, Directeur de thèse ; Yu-Dong Zhang, Directeur de thèse Editeur : Leicester [Royaume-Uni] : University of Leicester Année de publication : 2021 Importance : 199 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A thesis submitted in fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy, Geology and EnvironmentLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse socio-économique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] géomatique web
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] Londres
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] système d'information urbain
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) As the distinction between online and physical spaces rapidly degrades, digital platforms have become an integral component of how people’s everyday experiences are mediated. User-generated content (UGC) shared on such platforms provides insights into how users want to represent their everyday lives, which augments and reinforces our understanding of local communities through time and layers dynamic information across and over the geographic space. Inspired by the development of the newly arisen scientific disciplines within geography: geographical artificial intelligence (GeoAI), this thesis adopts deep learning approaches on graph representations of human dynamics illustrated through geotagged UGC to explore how place representations are augmented and reinforced through users’ spatial experiences by classifying their multimedia activities and identifying the spatial clusters of UGC at the urban scale. Having the place representations described through UGC, this thesis explores how these representations can be used in conjunction with various official spatial statistics to understand and predict the dynamic changes of the socio-economic characteristics of places. The principal contributions of this thesis are: (1) to provide frameworks with higher classification and prediction accuracy but requiring fewer sample data; thus, contributing to an advanced framework to summarise spatial characteristics of places; (2) to show that multimedia content provides rich information regarding places, the use of space, and people’s experience of the landscape; thus, benefiting a better understanding of place representations; (3) to illustrate that the spatial patterns of UGC can be adopted as a valuable proxy to understand urban development and neighbourhood change; (4) to reinforce the concept that Spatial is Special. Spatial processes are commonly spatially autocorrelated. The mainstream of machine learning methods do not explicitly incorporate the spatial or spatio-temporal component to address such a speciality of spatial data. This thesis highlights the importance of explicitly incorporating spatial or spatio-temporal components in geographical analysis models. Note de contenu : 1- Introduction
2- Towards quantitative digital geographies: Concepts, research and implications
3- Data and methods
4- Classification learning through a graph-based semi-supervised approach
5- Location estimation of social media content through a graph-based linkPrediction
6- Urban change modelling with spatial knowledge graphs
7- DiscussionNuméro de notice : 28629 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis: Geology and Environment: Leicester : 2021 DOI : sans En ligne : https://leicester.figshare.com/articles/thesis/Learning_Digital_Geographies_thro [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99618 Local fuzzy geographically weighted clustering: a new method for geodemographic segmentation / George Grekousis in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Local fuzzy geographically weighted clustering: a new method for geodemographic segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : George Grekousis, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 152 - 174 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] données démographiques
[Termes IGN] New York (Etats-Unis ; ville)
[Termes IGN] optimisation par essaim de particules
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] régression géographiquement pondérée
[Termes IGN] santé
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Résumé : (auteur) Fuzzy geographically weighted clustering has been proposed as an approach for improving fuzzy c-means algorithm when applied to geodemographic analysis. This clustering method allows a spatial entity to belong to more than one cluster with varying degrees, namely, membership values. Although fuzzy geographically weighted clustering attempts to create geographically aware clusters, it partially fails to trace spatial dependence and heterogeneity because, as a global metric, the membership values are calculated across the entire set of spatial entities. Here we introduce the first local version of fuzzy geographically weighted clustering, ‘local fuzzy geographically weighted clustering.’ In local fuzzy geographically weighted clustering, the membership values of a spatial entity are updated only according to the membership values of the spatial entities within its neighborhood and not across the entire set of entities, as originally proposed by the global metric. Additionally, we apply particle swarm optimization meta-heuristic to overcome the random initialization problem regarding the fuzzy c-means algorithm. To evaluate our method we compare local fuzzy geographically weighted clustering to global fuzzy geographically weighted clustering using a cancer incident benchmark dataset for Manhattan, New York. The results show that local fuzzy geographically weighted clustering outperforms the global version in all experimental settings. Numéro de notice : A2021-022 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1808221 Date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1808221 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96525
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 1 (January 2021) . - pp 152 - 174[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2021011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Méthodes et outils pour l’analyse spatiale exploratoire en géolinguistique : contributions aux humanités numériques spatialisées / Clément Chagnaud (2021)
Titre : Méthodes et outils pour l’analyse spatiale exploratoire en géolinguistique : contributions aux humanités numériques spatialisées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Clément Chagnaud, Auteur ; Paule-Annick Davoine, Directeur de thèse ; Elisabetta Carpitelli, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2021 Importance : 316 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, Spécialité Ingénierie de la Cognition, de l’Interaction, de l’Apprentissage et de la CréationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] dialecte
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] interpolation spatiale
[Termes IGN] interprétation automatique
[Termes IGN] linguistique
[Termes IGN] région
[Termes IGN] structure spatialeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Depuis près d’un siècle, les géolinguistes utilisent la cartographie pour visualiser les données dialectales et ainsi comprendre les structures spatiales des dialectes. Les données produites par les géolinguistes sont issues d’enquêtes réalisées auprès de locuteurs identifiés sur un nombre restreint de localités. Elles sont donc ponctuelles, textuelles et spatialisées.Aujourd'hui, l'outillage logiciel destinée au traitement cartographique des données géolinguistiques est très en retard et les systèmes d'information géographique (SIG) sont peu adaptés. Nous proposons donc des méthodes et des outils géomatiques permettant la production automatique de cartes interprétatives et de cartes de synthèse pour l'analyse spatiale exploratoire de données géolinguistiques.Nos méthodes sont implémentées dans deux outils cartographiques, ShinyDialect et ShinyClass, qui permettent la visualisation et l'exploration des résultats.À travers ces méthodes, nos problématiques visent à intégrer des éléments géographiques (topographiques, historiques, culturels, administratifs etc.) dans le traitement des données géolinguistiques. L’objectif est d’explorer les liens potentiels entre ces éléments de contexte et la diffusion des dialectes sur un territoire.Ces travaux se situent dans le contexte du projet ECLATS dont l'objectif est de valoriser les données de l’Atlas Linguistique de la France. Nos propositions s'inscrivent dans une volonté de transfert de connaissances issues de l'informatique, de l'analyse spatiale et de la géographie vers la géolinguistique. Ces recherches se placent donc dans le paradigme des humanités numériques spatialisées et présentent des enjeux transdisciplinaires. Note de contenu : Introduction générale
1- Méthodes et pratiques cartographiques en géolinguistique
2- Contributions méthodologiques et outillage logiciel
Conclusion généraleNuméro de notice : 28677 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Ingénierie de la Cognition, de l’Interaction, de l’Apprentissage et de la Création : Grenoble : 2021 Organisme de stage : Laboratoire d'Informatique de Grenoble DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03350462 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99971 Modeling the risk of robbery in the city of Tshwane, South Africa / Nicolas Kemp in Cartography and Geographic Information Science, vol 48 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Modeling the risk of robbery in the city of Tshwane, South Africa Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Kemp, Auteur ; Gregory D. Breetzke, Auteur ; Anthony K. Cooper, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 29 - 42 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] Afrique du sud (état)
[Termes IGN] criminalité
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] protection civile
[Termes IGN] zone à risqueRésumé : (auteur) In this study, we model the risk of robbery in the City of Tshwane in South Africa. We use the collective knowledge of two prominent spatial theories of crime (social disorganization theory, and crime pattern theory) to guide the selection of data and employ rudimentary geospatial techniques to create a crude model that identifies the risk of future robbery incidents in the city. The model is validated using actual robbery incidences recorded for the city. Overall the model performs reasonably well with approximately 70% of future robbery incidences accurately identified within a small subset of the overall model. Developing countries such as South Africa are in dire need of crime risk intensity models that are simple, and not data intensive to allocate scarce crime prevention resources in a more optimal fashion. It is anticipated that this model is a first step in this regard. Numéro de notice : A2021-017 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2020.1814872 Date de publication en ligne : 10/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2020.1814872 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96455
in Cartography and Geographic Information Science > vol 48 n° 1 (January 2021) . - pp 29 - 42[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2021011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Modélisation et raisonnement spatial flou pour l’aide à la localisation de victimes en montagne / Mattia Bunel (2021)
Titre : Modélisation et raisonnement spatial flou pour l’aide à la localisation de victimes en montagne Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mattia Bunel , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Directeur de thèse ; Cécile Duchêne , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2021 Projets : CHOUCAS / Olteanu-Raimond, Ana-Maria Importance : 343 p. Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat Spécialité : Sciences et technologies de l’information géographique, Université Gustave Eiffel — École doctorale MSTIC, Institut national de l’information géographique et forestière — UMR LASTIGLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] géoréférencement indirect
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] raisonnement spatial
[Termes IGN] secours d'urgenceIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Plus de 15 000 demandes de secours en montagne sont recensées chaque année, sur le territoire français, en majorité durant les périodes estivales et hivernales. Lorsque ces demandes concernent des interventions à l’extérieur des domaines skiables, elles sont réalisées par des corps spécialisés, comme les Pelotons de Gendarmerie en Haute-Montagne (PGHM). Ces secouristes spécialisés sont chargés de l’opération de secours en tant que telle, mais également de sa préparation, ce qui implique notamment de délimiter la zone d’intervention et donc d’identifier la position de la victime. Cette étape peut s’avérer difficile, car elle nécessite que le requérant décrive le plus précisément possible sa position, malgré la fatigue, la panique ou sa méconnaissance de la région. Grace à la multiplication des téléphones dotés de GPS, des solutions de géo-localisation plus fiables et précises ont été développées, mais les secouristes doivent encore procéder fréquemment à une localisation manuelle, s’appuyant uniquement sur le discours du requérant, leurs connaissances et leur expérience. L’objectif de cette thèse est de proposer une méthode permettant d’assister les secouristes dans la situation où la position du requérant ne peut être identifiée que manuellement. Nous proposons de développer une méthode permettant d’identifier les zones correspondant à une description orale de position (e.g. « Je suis à côté d’un lac »), c’est-à-dire permettant de transformer une position exprimée dans un référentiel indirect (une description orale) en une position exprimée dans un référentiel direct, c’est-à-dire décrite par des coordonnées, qu’il est alors possible de cartographier. Le développement d’une telle méthode se heurte à de nombreux verrous scientifiques, comme la prise en compte de l’imprécision inhérente au langage naturel, de potentielles erreurs de description ou l’identification de la sémantique des prépositions utilisées pour décrire une position en milieu montagneux. Numéro de notice : 17683 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences et technologies de l’information géographique : Eiffel : 2021 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03298717 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98157 Modelling and building of a graph database of multi-source landmarks to help emergency mountain rescuers / Véronique Gendner (2021)PermalinkModelling landslide hazards under global changes: the case of a Pyrenean valley / Séverine Bernardie in Natural Hazards and Earth System Sciences, vol 21 n° 1 (January 2021)PermalinkMultifractal geometry for integrating several challenges of sustainable metropolitan planning / Pierre Frankhauser (2021)PermalinkProbabilistic positioning in mobile phone network and its consequences for the privacy of mobility data / Aleksey Ogulenko in Computers, Environment and Urban Systems, vol 85 (January 2021)PermalinkRegNet: a neural network model for predicting regional desirability with VGI data / Wenzhong Shi in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)PermalinkRoute intersection reduction with connected autonomous vehicles / Sadegh Motallebi in Geoinformatica, vol 25 n° 1 (January 2021)PermalinkSemantic enrichment of secondary activities using smart card data and point of interests: a case study in London / Nilufer Sari Aslam in Annals of GIS, vol 27 n° 1 (January 2021)PermalinkSherloc: a knowledge-driven algorithm for geolocating microblog messages at sub-city level / Laura Di Rocco in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)PermalinkSpatial characterization and distribution modelling of Ensete ventricosum (wild and cultivated) in Ethiopia / Meron Awoke Eshetae in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])PermalinkSpatio-temporal analysis of urbanization using GIS and remote sensing in developing countries / Yuji Murayama (2021)PermalinkSpatiotemporal patterns of urbanization during the last four decades in Switzerland and their impacts on urban heat islands / Marti Bosch Padros (2021)PermalinkStability of urban forms: modelling the emergence of collective behaviour in residential trajectories / Arthur Benichou (2021)PermalinkThe spatial structure of socioeconomic disadvantage: a Bayesian multivariate spatial factor analysis / Matthew Quick in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)PermalinkExploring the heterogeneity of human urban movements using geo-tagged tweets / Ding Ma in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 12 (December 2020)PermalinkGroup diagrams for representing trajectories / Maike Buchin in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 12 (December 2020)PermalinkHow urban places are visited by social groups? Evidence from matrix factorization on mobile phone data / Chaogui Kang in Transactions in GIS, Vol 24 n° 6 (December 2020)PermalinkLarge-scale stochastic flood hazard analysis applied to the Po River / A. Curran in Natural Hazards, vol 104 n° 3 (December 2020)PermalinkQuantification of cotton water consumption by remote sensing / Jefferson Vieira José in Geocarto international, vol 35 n° 16 ([01/12/2020])PermalinkSemantic‐based urban growth prediction / Marvin Mc Cutchan in Transactions in GIS, Vol 24 n° 6 (December 2020)PermalinkSemantic trajectory segmentation based on change-point detection and ontology / Yuan Gao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 12 (December 2020)Permalink