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Une base de données pour étudier vingt années de dynamiques du marché immobilier résidentiel en Île-de-France / Thibault Le Corre in Cybergeo, European journal of geography, n° 2021 ([01/02/2021])
[article]
Titre : Une base de données pour étudier vingt années de dynamiques du marché immobilier résidentiel en Île-de-France Type de document : Article/Communication Auteurs : Thibault Le Corre, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 992 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] base de données
[Termes IGN] base de données spatiotemporelles
[Termes IGN] dynamique spatiale
[Termes IGN] Ile-de-France
[Termes IGN] immobilier (secteur)
[Termes IGN] logement
[Termes IGN] marché foncierRésumé : (auteur) Cet article expose la démarche de préparation et de consolidation d’une base de données immobilières à partir de données sources dont l’accès est restreint et l’usage complexe. CASSMIR (Contribution à l’Analyse Spatiale et Sociologique des Marchés Immobiliers Résidentiels) est une base de données sur le marché du logement en Île-de-France couvrant une période de 1996 à 2018. Les indicateurs de la base CASSMIR recouvrent quatre champs d’investigation thématiques sur le marché immobilier : les prix, le profil socio-démographique des acquéreurs et vendeurs, les régimes d’achat et les types de mutation des biens ainsi que les types de biens immobiliers. Ces indicateurs caractérisent des unités spatiales à trois échelles (communes, carroyage 1 km et carroyage 200 mètres) et des groupes de population d’acquéreurs et de vendeurs déclinés selon un critère social, de génération et de genre. La livraison de la base fait suite à une série d’opérations d’agrégation de données individuelles issues de deux bases de données sources : une base sur les transactions immobilières, la base BIEN, et une base sur les investissements en primo-accession avec des prêts aidés, la base PTZ. Cet article propose de restituer les principales informations contenues dans la base CASSMIR et les étapes de préparation de la base. Numéro de notice : A2021-798 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.4000/cybergeo.37430 Date de publication en ligne : 09/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.4000/cybergeo.37430 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98686
in Cybergeo, European journal of geography > n° 2021 [01/02/2021] . - n° 992[article]Un état de l’art sur l’imprécision spatiale et sa modélisation / Mattia Bunel in Cybergeo, European journal of geography, n° 2021 ([01/02/2021])
[article]
Titre : Un état de l’art sur l’imprécision spatiale et sa modélisation Titre original : A Review of Spatial Imprecision Modelisation Methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Mattia Bunel , Auteur Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : n° 966 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] imprécision géométrique
[Termes IGN] incertitude géométrique
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] modèle d'incertitude
[Termes IGN] sous ensemble flouRésumé : (auteur) L’objectif de cet article est de présenter et définir la notion d’imprécision spatiale, terme qualifiant toutes les situations où un objet spatial, quelle que soit sa nature, voit ses limites difficilement identifiables. Nous présentons cette notion ainsi que les concepts qui y sont apparentés, en prenant soin de clarifier un vocabulaire confus et des définitions contradictoires. Cet article recense également les différentes théories et leurs implémentations, permettant de modéliser l’imprécision spatiale. L’ensemble de ce programme s’appuiera sur un exemple filé, permettant d’expliciter concepts et modélisations. Numéro de notice : A2021-175 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.4000/cybergeo.36126 Date de publication en ligne : 11/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.4000/cybergeo.36126 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97225
in Cybergeo, European journal of geography > n° 2021 [01/02/2021] . - n° 966[article]A points of interest matching method using a multivariate weighting function with gradient descent optimization / Zhou Yang in Transactions in GIS, Vol 25 n° 1 (February 2021)
[article]
Titre : A points of interest matching method using a multivariate weighting function with gradient descent optimization Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhou Yang, Auteur ; Mingjun Wang, Auteur ; Chen Zhang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 359 - 381 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] algorithme du gradient
[Termes IGN] appariement automatique
[Termes IGN] appariement de données localisées
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] qualité des donnéesRésumé : (Auteur) Volunteered geographic information contains abundant valuable data, which can be applied to various spatiotemporal geographical analyses. While the useful information may be distributed in different, low‐quality data sources, this issue can be solved by data integration. Generally, the primary task of integration is data matching. Unfortunately, due to the complexity and irregularities of multi‐source data, existing studies have found it difficult to efficiently establish the correspondence between different sources. Therefore, we present a multi‐stage method to match multi‐source data using points of interest. A spatial filter is constructed to obtain candidate sets for geographical entities. The weights of non‐spatial characteristics are examined by a machine learning‐related algorithm with artificially labeled random samples. A case study on Fuzhou reveals that an average of 95% of instances are accurately matched. Thus, our study provides a novel solution for researchers who are engaged in data mining and related work to accurately match multi‐source data via knowledge obtained by the idea and methods of machine learning. Numéro de notice : A2021-189 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12690 Date de publication en ligne : 05/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12690 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97158
in Transactions in GIS > Vol 25 n° 1 (February 2021) . - pp 359 - 381[article]Création de bases de connaissances topographiques à partir de sources hétérogènes / Helen Mair Rawsthorne (2021)
Titre : Création de bases de connaissances topographiques à partir de sources hétérogènes Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2021 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2021, 30es Journées 25/05/2021 28/05/2021 en ligne France vidéos des journées Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] relation spatiale
[Termes IGN] système à base de connaissancesRésumé : (auteur) Ma thèse vise à proposer une approche pour construire, peupler et évaluer une base de connaissances géoréférencées à partir de sources hétérogènes, notamment des bases de données vectorielles et des textes. Celles-ci doivent permettre d’intégrer à la fois du référencement spatial direct et indirect pour le développement d’applications nécessitant de faire du raisonnement spatial selon ces deux modalités. La première étude de cas dans cette thèse se base sur les Instructions Nautiques du Service hydrographique et océanographique de la Marine (Shom). Ce sont des ouvrages publiés par le Shom qui aident à la navigation côtière en complément des cartes nautiques pour planifier un itinéraire. Principalement, elles décrivent le paysage côtier depuis le point de vue d'un navire et donnent des indications pour naviguer près de la côte et accéder aux ports. Notre objectif premier est donc d’extraire, géoréférencer et structurer les connaissances contenues dans ces Instructions Nautiques : les entités spatiales, les relations spatiales et les instructions liées à la navigation côtière. Le but est de rendre les connaissances contenues dans ces ouvrages, qui sont actuellement écrits et mis à jour à la main, structurées et réutilisables dans une base de connaissances avec l'aide d'une ontologie. Ce poster présente l’approche globale envisagée ainsi qu’une première version de cette ontologie. Numéro de notice : C2021-009 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03239957v1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97908 Extracting event-related information from a corpus regarding soil industrial pollution / Chuanming Dong (2021)
Titre : Extracting event-related information from a corpus regarding soil industrial pollution Type de document : Article/Communication Auteurs : Chuanming Dong , Auteur ; Philippe Gambette, Auteur ; Catherine Dominguès , Auteur Editeur : Setúbal [Portugal] : Science and Technology Publications - Scitepress Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : KDIR 2021, 13th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval 25/10/2021 27/10/2021 Setubal Portugal OA Proceedings Importance : pp 217 - 224 Note générale : bibliographie
In Proceedings of the 13th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management - KDIR, ISBN 978-989-758-533-3Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] découverte de connaissances
[Termes IGN] données étiquetées d'entrainement
[Termes IGN] pollution des sols
[Termes IGN] site pollué
[Termes IGN] traitement du langage naturelRésumé : (auteur) We study the extraction and reorganization of event-related information in texts regarding industrial pollution. The object is to build a memory of polluted sites that gathers the information about industrial events from various databases and corpora. An industrial event is described through several features as the event trigger, the industrial activity, the institution, the pollutant, etc. In order to efficiently collect information from a large corpus, it is necessary to automatize the information extraction process. To this end, we manually annotated a part of a corpus about soil industrial pollution, then we used it to train information extraction models with deep learning methods. The models we trained achieve 0.76 F-score on event feature extraction. We intend to improve the models and then use them on other text resources to enrich the polluted sites memory with extracted information about industrial events. Numéro de notice : C2021-068 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5220/0010656700003064 En ligne : https://dx.doi.org/10.5220/0010656700003064 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99540 Learning to translate land-cover maps: Several multi-dimensional context-wise solutions / Luc Baudoux (2021)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkParticiper à la construction de la base de données des toponymes maritimes du SHOM / Solenn Tual (2021)PermalinkProduction et mise à jour d’un produit BD Forêt V3 par apprentissage profond / Sébastien Giordano (2021)PermalinkSystème de gestion des servitudes d’utilité publique du Bas-Rhin : développement "backend" / Patrick-Franck Namekong-Teulong (2021)PermalinkAssessing historical maps for characterizing fluvial corridor changes at a regional network scale / Samuel Dunesme in Cartographica, vol 55 n° 4 (Winter 2020)PermalinkJS4Geo: a canonical JSON Schema for geographic data suitable to NoSQL databases / Angeol A. Frozza in Geoinformatica, vol 24 n° 4 (October 2020)PermalinkOSMWatchman: Learning how to detect vandalized contributions in OSM using a Random Forest classifier / Quy Thy Truong in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 9 (September 2020)Permalink