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Influence of determinant factors towards soil erosion using ordinary least squared regression in GIS domain / Imran Ahmad in Applied geomatics, vol 14 n° 1 (March 2022)
[article]
Titre : Influence of determinant factors towards soil erosion using ordinary least squared regression in GIS domain Type de document : Article/Communication Auteurs : Imran Ahmad, Auteur ; Jahier Abbas Shaaikh, Auteur ; Assefa Fenta, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 57 - 63 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] érosion
[Termes IGN] Ethiopie
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] modèle RUSLE
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) An attempt has been made in this study to analyze the hotspots of soil erosion in Denbie Woreda, Ethiopia. A total of five determinant factors were multiplied (using raster calculator in GIS domain) and integrated to obtain the soil erosion hotspots of the area. These five determinant factors were used as exploratory variables to understand the spatial behavior of soil loss rates. The ordinary least squared (OLS) regression model diagnostics showed that the R-squared and adjusted R-squared values of the explanatory variables are 0.71 and 0.75 respectively. Variance inflation factor (VIF) values of the OLS range between 1.03 and 1.47 indicating the absence of multicollinearity among explanatory variables. Koenker (BP) statistic is statistically insignificant (p > 0.005) indicating that relationships modeled are consistent. The OLS regression model was subject to different tests to confirm its reliability. Spatial autocorrelation tool (Global Moran’s I) result showed that the residuals exhibit a Gaussian spatial pattern. This study proved that all the determinant factors of Revised Universal Soil Loss Equation played a significant role towards demarcation of soil loss rates. Numéro de notice : A2022-217 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s12518-021-00409-9 Date de publication en ligne : 27/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s12518-021-00409-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100087
in Applied geomatics > vol 14 n° 1 (March 2022) . - pp 57 - 63[article]Les noms de lieux mentionnés dans des récits de vie de républicains espagnols : distribution géographique et perceptions associées / Laurence Jolivet in Cartes & Géomatique, n° 247-248 (mars-juin 2022)
[article]
Titre : Les noms de lieux mentionnés dans des récits de vie de républicains espagnols : distribution géographique et perceptions associées Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurence Jolivet , Auteur ; Carmen Brando , Auteur Année de publication : 2022 Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie Article en page(s) : pp 135 - 147 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] Espagne
[Termes IGN] guerre
[Termes IGN] perception
[Termes IGN] récit
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] toponymeRésumé : (Auteur) Les lieux peuvent être définis par différentes caractéristiques telles que les coordonnées géographiques, les éléments du paysage, mais également des informations subjectives relatives à la perception. Le corpus constitué par le Réseau des acteurs de l'histoire et la mémoire de l'immigration (RAHMI) concerne des entretiens oraux décrivant des parcours de Républicains espagnols pendant la guerre civile d'Espagne et la Seconde Guerre mondiale. Ces récits de vie contiennent des noms de lieux, mentionnés par les personnes, correspondant à des noms propres (Npr) ou des noms communs (Nc). Ces noms de lieux peuvent être enrichis par des informations perceptives. Des méthodes linguistiques et statistiques ont été déployées afin d'extraire automatiquement et de caractériser certaines informations dans le texte par le biais d'annotations. L'objectif du travail présenté est d'analyser les distributions géographiques des lieux et des caractéristiques associées, ainsi que de proposer des cartographies illustrant les récits de vie et accompagnant les analyses. Premièrement, la distribution des Npr de lieux a été étudiée, permettant de cibler des échelles spatiales pertinentes et de cartographier une partie ou la totalité du corpus sous l'angle de ces lieux. Deuxièmement, les caractéristiques des Npr de lieux ont été synthétisées : leur type (administratif, topographique), leur étendue spatiale à partir de leur combinaison avec des Nc. Enfin des perceptions, résumées en polarité positive ou négative, ont été identifiées et dans certains cas associées aux Npr de lieux. Les motifs spatiaux de chaque polarité, en plus des Npr sans polarité et donc neutres, ont été cartographiés. La synthèse des annotations, les résultats d'analyse et les cartes proposées constituent des points d'entrée dans le corpus par des lieux mentionnés. Ces témoignages individuels, ainsi que leur valorisation, contribuent à la connaissance de cette période de l'histoire et aux travaux de recherche dédiés. Numéro de notice : A2022-801 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101914
in Cartes & Géomatique > n° 247-248 (mars-juin 2022) . - pp 135 - 147[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2022011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Understanding the movement predictability of international travelers using a nationwide mobile phone dataset collected in South Korea / Yang Xu in Computers, Environment and Urban Systems, vol 92 (March 2022)
[article]
Titre : Understanding the movement predictability of international travelers using a nationwide mobile phone dataset collected in South Korea Type de document : Article/Communication Auteurs : Yang Xu, Auteur ; Dan Zou, Auteur ; Sangwon Park, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] Corée du sud
[Termes IGN] durée de trajet
[Termes IGN] mobilité humaine
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] prévision à court terme
[Termes IGN] téléphone intelligent
[Termes IGN] téléphonie mobile
[Termes IGN] tourisme
[Termes IGN] voyageRésumé : (auteur) The abilities to predict tourist movements are critical to many urban applications, such as travel recommendations, targeted advertising, and infrastructure planning. Despite its importance, our understanding on the movement predictability of urban tourists and visitors is still limited, partially due to difficulties in accessing large scale mobility observations. In this study, we aim to bridge this gap by analyzing a nationwide mobile phone dataset. The dataset captures movement traces of a large number of international travelers who visited South Korea in 2018. By introducing two prediction models, one being Markov chain and the other with a recurrent neural network architecture, we assess how well travelers’ movements can be predicted under different model settings, and examine how predictability relates to travelers’ length of stay and activeness in travel patterns. Since travelers’ destination choices are quite diverse in South Korea, this enables us to further investigate the geographic variation of the models’ performance. Results show that the Markov chain model achieves an overall accuracy between 33.4% (@Acc1 metric) and 64.2% (@Acc5 metric), compared to 41.9% (@Acc1) and 67.7% (@Acc5) for the recurrent neural network model. The prediction capabilities of both models are largely unequal across individuals, with active travelers being more predictable in general. There is a notable geographic variation in the models’ performance, meaning that travelers’ movements are more predictable in some cities, but less in others. We believe this study represents a new effort in portraying the movement predictability of urban tourists and visitors. The analytical framework can be applied to assist tourism planning and service deployment in cities. Numéro de notice : A2022-085 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2021.101753 Date de publication en ligne : 06/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2021.101753 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99490
in Computers, Environment and Urban Systems > vol 92 (March 2022)[article]Unravelling the dynamics behind the urban morphology of port-cities using a LUTI model based on cellular automata / Aditya Tafta Nugraha in Computers, Environment and Urban Systems, vol 92 (March 2022)
[article]
Titre : Unravelling the dynamics behind the urban morphology of port-cities using a LUTI model based on cellular automata Type de document : Article/Communication Auteurs : Aditya Tafta Nugraha, Auteur ; Ben J. Waterson, Auteur ; Simon P. Blainey, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] automate cellulaire
[Termes IGN] dynamique spatiale
[Termes IGN] Grande-Bretagne
[Termes IGN] interaction spatiale
[Termes IGN] modèle orienté agent
[Termes IGN] morphologie urbaine
[Termes IGN] planification urbaine
[Termes IGN] port
[Termes IGN] transport urbain
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) The urban morphology is characterised by self-organisation where interactions of multiple agents produce emerging patterns on the urban form. Port-urban relationship added to the complexity of port cities' urban form. Most urban cellular automata (CA) models simulate land-use evolution through transition rules representing multi-factored local interactions. However, calibration of CA-based urban land use and transport interaction (LUTI) models often utilise manual methods due to complexity of the process. This limits insights on urban interactions to a few explored settlements and prevents applications for planning and assessment of transport policies in other contexts. This paper, therefore, addresses three main points. The paper (i) demonstrates an improved method for the calibration of CA-based LUTI models, (ii) contributes to a better understanding of the urban dynamics in port city systems by quantifying generalizable interactions from a wide range of port-urban settlements, and (iii) illustrates how the use of these interactions in a simulation model can allow long-term impact predictions of planning interventions. These were done by formulating a model in a similar structure as a neural network model to enable automatic calibration using an application of the gradient-descent algorithm. The model was then used to quantify the dynamics between land-use, geographic, and transport factors in 46 port-based and 10 non-port settlements across Great Britain, thus enabling cross-sectional analysis. Cluster analysis of the calibrated interactions in the study areas was conducted to examine the variations of these interactions. This produced two main groups. In the first group, consisting larger settlements, connections between ports and other urban activities were weaker than in the second group which consisted of smaller port-settlements. Overall, the findings of the research are consistent with existing evidence in the port-cities literature but go further in quantifying the interaction between urban agents within port-urban systems of various sizes and types. These quantified interactions will enable planners to better predict the longer-term consequences of their interventions. Numéro de notice : A2022-084 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2021.101733 Date de publication en ligne : 25/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2021.101733 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99489
in Computers, Environment and Urban Systems > vol 92 (March 2022)[article]Using street view images to identify road noise barriers with ensemble classification model and geospatial analysis / Kai Zhang in Sustainable Cities and Society, vol 78 (March 2022)
[article]
Titre : Using street view images to identify road noise barriers with ensemble classification model and geospatial analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Kai Zhang, Auteur ; Zhen Qian, Auteur ; Yue Yang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 103598 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie du bruit
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] image Streetview
[Termes IGN] lutte contre le bruit
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] planification urbaine
[Termes IGN] pollution acoustique
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] ville durableRésumé : (auteur) Road noise barriers (RNBs) are important urban infrastructures to relieve the harm of traffic noise pollution for citizens. Therefore, obtaining the spatial distribution characteristics of RNBs, such as precise positions and mileage, can be of great help for obtaining more accurate urban noise maps and assessing the quality of the urban living environment for sustainable urban development. However, an effective and efficient method for identifying RNBs and acquiring their attributes in large areas is scarce. This study constructs an ensemble classification model (ECM) to automatically identify RNBs at the city level based on Baidu Street View (BSV). Firstly, the bootstrap sampling method is proposed to build a street view image-based train set, where the effect of imbalanced categories of samples was reduced by adding confusing negative samples. Secondly, two state-of-the-art deep learning models, ResNet and DenseNet, are ensembled to construct an ECM based on the bagging framework. Finally, a post-processing method has been proposed based on geospatial analysis to eliminate street view images (SVIs) that are misclassified as RNBs. This study takes Suzhou, China as the study area to validate the proposed method. The model achieved an accuracy and F1-score of 0.98 and 0.90, respectively. The total mileage of the RNBs in Suzhou was 178,919 m. The results demonstrated the performance of the proposed RNBs identification framework. The significance of obtaining RNBs attributes for accelerating sustainable urban development has been demonstrated through the case of photovoltaic noise barriers (PVNBs). Numéro de notice : A2022-241 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.scs.2021.103598 Date de publication en ligne : 20/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103598 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100167
in Sustainable Cities and Society > vol 78 (March 2022) . - n° 103598[article]Multi-parameter risk mapping of Qazvin aquifer by classic and fuzzy clustering techniques / Saman Javadi in Geocarto international, vol 37 n° 4 ([15/02/2022])PermalinkEmerging technologies for smart cities’ transportation: Geo-information, data analytics and machine learning approaches / Li-Minn Ang in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 2 (February 2022)PermalinkExploring the advantages of the maximum entropy model in calibrating cellular automata for urban growth simulation: a comparative study of four methods / Bin Zhang in GIScience and remote sensing, vol 59 n° 1 (2022)PermalinkA geographically weighted artificial neural network / Julian Haguenauer in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 2 (February 2022)PermalinkNovel model for predicting individuals’ movements in dynamic regions of interest / Xiaoqi Shen in GIScience and remote sensing, vol 59 n° 1 (2022)PermalinkRecurrent origin–destination network for exploration of human periodic collective dynamics / Xiaojian Chen in Transactions in GIS, vol 26 n° 1 (February 2022)PermalinkLes risques-réseaux : une matrice des défaillances des réseaux urbains interdépendants / Nabil Touili in Belgeo, vol 2022 n° 1 (2022)PermalinkSNN_flow: a shared nearest-neighbor-based clustering method for inhomogeneous origin-destination flows / Qiliang Liu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 2 (February 2022)PermalinkAn extended patch-based cellular automaton to simulate horizontal and vertical urban growth under the shared socioeconomic pathways / Yimin Chen in Computers, Environment and Urban Systems, vol 91 (January 2022)PermalinkApplication of machine learning to predict transport modes from GPS, accelerometer, and heart rate data / Santosh Giri in International Journal of Health Geographics, vol 21 (2022)Permalink