Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (240)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Webscraping, bigdata et analyse spatiale de données immobilières : réponse à un projet ESPON au sein de l'UMS RIATE / Marc Lieury (2019)
Titre : Webscraping, bigdata et analyse spatiale de données immobilières : réponse à un projet ESPON au sein de l'UMS RIATE Type de document : Mémoire Auteurs : Marc Lieury, Auteur Editeur : Paris : Université de Paris 1 Panthéon Sorbonne Année de publication : 2019 Autre Editeur : Paris : Université de Paris 7 Denis Diderot Importance : 143 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Master 2 CarthagéoLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] accessibilité
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] collecte de données
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] extraction de données
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] immobilier (secteur)
[Termes IGN] logement
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] récupération de données
[Termes IGN] site webIndex. décimale : DCAR Mémoires de l'ex DESS cartographie et du Master CARTHAGEO Résumé : (auteur) Dans le but de répondre à un appel d’offre de l’Union Européenne (ESPON) visant à permettre aux décideurs publics de choisir des politiques adaptés aux réalités du terrain, un vaste programme de collecte, d’analyse et de cartographie des données à l’échelle européenne a été initié par le RIATE. Les fonctions du stagiaire ont été diverses, mais portaient principalement sur l’étude de l’accessibilité au logement en France par le Big Data en utilisant le Webscraping et l’analyse spatiale dans le cadre d’un projet européen. La première partie du stage a été consacrée principalement à répondre aux besoins du projet, pour ensuite aborder plus librement les données collectées et les processus appliquées en orientant le stage sur les bonnes pratiques, les opportunités mais aussi les limites du webscraping et de l’analyse spatiale sous R et Python. Note de contenu : Introduction
1- Réponse au projet ESPON
2- Participation aux activités du RIATE
ConclusionNuméro de notice : 25441 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Mémoire master cartographie Organisme de stage : RIATE, Paris Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93911 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 25441-01 DCAR Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
peut être téléchargé
Webscraping, bigdata et analyse spatiale... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Un modèle pour l’intégration spatiale et temporelle de données géolocalisées / Helbert Arenas in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 2 (avril - juin 2018)
[article]
Titre : Un modèle pour l’intégration spatiale et temporelle de données géolocalisées Type de document : Article/Communication Auteurs : Helbert Arenas, Auteur ; Cassia Trojahn, Auteur ; Catherine Comparot, Auteur ; Nathalie Aussenac-Gilles, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 243 - 266 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] modèle sémantique de données
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] SPARQL
[Termes IGN] web sémantiqueRésumé : (Auteur) Le domaine de l’observation de la Terre est en forte évolution. L’Agence spatiale européenne a récemment lancé les satellites des séries Sentinel qui livrent 8 à 10 To de données par jour, ce qui ouvre de nouvelles opportunités dans les domaines de l’environnement, l’urbanisme, l’océanographie, la climatologie, etc. Les applications métier nécessitent de coupler ces images à des données issues de diverses sources, afin de fournir une meilleure aide à la décision pour des actions à effectuer sur les zones observées. Un des défis à relever est alors l’intégration de ces données hétérogènes. Les technologies du Web sémantique fournissent une infrastructure basée sur des standards de représentation de données et des ontologies, qui jouent un rôle clé dans ce contexte. Notre approche sémantique d’intégration de données enrichit les métadonnées des images satellites par des données de sources pertinentes, décrivant les observations de la Terre en réponse à un besoin donné. Nous proposons un vocabulaire sémantique, formalisant des relations spatio-temporelles et support à l’intégration de divers jeux de données géolocalisées. Nous illustrons notre approche avec un cas d’étude basé sur des données météorologiques. Numéro de notice : A2018-255 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2018.00055 Date de publication en ligne : 03/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2018.00055 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90318
in Revue internationale de géomatique > vol 28 n° 2 (avril - juin 2018) . - pp 243 - 266[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2018021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible A novel computational knowledge-base framework for visualization and quantification of geospatial metadata in spatial data infrastructures / Gangothri Rajaram in Geoinformatica, vol 22 n° 2 (April 2018)
[article]
Titre : A novel computational knowledge-base framework for visualization and quantification of geospatial metadata in spatial data infrastructures Type de document : Article/Communication Auteurs : Gangothri Rajaram, Auteur ; Harish Chandra Karnatak, Auteur ; Swaminathan Venkatraman, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 269 - 305 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Infrastructure de données
[Termes IGN] cadre conceptuel
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] métadonnées géographiques
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] qualité des metadonnées
[Termes IGN] service webRésumé : (Auteur) Advances in Metadata research have been instrumental in predictions and `fitness-of-use evaluation' for the effective Decision-making process. For the past two decades, the model has been developed to provide visual assistance for assessing the quality information in metadata and quantifying the degree of metadata population. Still, there is a need to develop a framework that can be generic to adopt all the standards available for Geospatial Metadata. The computational analysis of metadata for specific applications remains uncharted for investigations and studies. This work proposes a computational framework for Geospatial Metadata by integrating TopicMaps and Hypergraphs (HXTM) based on the elements and their dependency relationships. A purpose-built dataset extracted from schemas of various standardisation organisations and existing knowledge in the discipline is utilised to model the framework and thereby evaluate ranking strategies. Hypergraph-Helly Property based Weight-Assignment Algorithm (HHWA) have been proposed for HXTM framework to calculate Stable weights for Metadata Elements. Recursive use of Helly-property ensures predominant elements, while Rank Order Centroid (ROC) method is used to compute standard weights. A real corpus using case studies from FGDC's Standard for Geospatial Metadata, INSPIRE Metadata Standards, and ISRO Metadata Content Standard (NSDI 2.0) is used to validate the proposed framework. The observations show that the Information Gain (Entropy) of the proposed model along with the algorithm proves to be computationally smart for quantification purposes and visualises the strength of Metadata Elements for all applications. A prototype tool, `MetDEVViz- MetaData Editor, Validator &Visualization' is designed to exploit the benefits of the proposed algorithm for the case studies that acts as a web service to provide a user interface for editing, validating and visualizing metadata elements. Numéro de notice : A2018-365 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10707-018-0317-6 Date de publication en ligne : 28/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-018-0317-6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90730
in Geoinformatica > vol 22 n° 2 (April 2018) . - pp 269 - 305[article]Quelle cohérence nationale des données géographiques des schémas régionaux de cohérence écologiques / Dominique Andrieu in Cartes & Géomatique, n° 235-236 (mars - juin 2018)
[article]
Titre : Quelle cohérence nationale des données géographiques des schémas régionaux de cohérence écologiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Dominique Andrieu, Auteur ; Anne-Laure Peytavin, Auteur ; Sylvie Servain, Auteur Année de publication : 2018 Conférence : CFC 2017, Colloque La face cachée des cartes 18/12/2017 19/12/2017 Montpellier France Article en page(s) : pp 165 - 176 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] cohérence des données
[Termes IGN] corridor biologique
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] infrastructure régionale de données localisées
[Termes IGN] Lyon
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] Nantes
[Termes IGN] politique publique
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] schéma régional de cohérence écologique
[Termes IGN] Strasbourg
[Termes IGN] trame bleue
[Termes IGN] zonage (urbanisme)Résumé : (auteur) A l'ère du web et des outils numériques, la carte ne porte plus seule les interrogations sur l'image du monde qu'elle transmet. Si l'on s'est penché légitimement sur la sémiologie graphique des informations cartographiées pour représenter une réalité, une idéologie ou un imaginaire, il est nécessaire de regarder aujourd'hui les données géographiques très largement mises à la disposition des citoyens et des acteurs de l'environnement grâce à la directive européenne INSPIRE. Dans ce même mouvement de diffusion sur le web des données géographiques, les politiques publiques produisent un effort remarquable pour dématérialiser des documents où la cartographie est présentée. S'il existe des projets qui concourent à unifier la production des données et des bases de données sur /'ensemble du territoire national, il n'en est pas de même lorsque l'on travaille sur la mise en œuvre des Schémas régionaux de cohérence écologique (SRCE). Dans le cadre d'une action inter Zones Ateliers (réseau du CNRS) sur le thème de la prise en compte de la trame bleue dans les projets d'aménagement urbains de trois métropoles, Lyon, Nantes et Strasbourg, nous avons etc. confrontes a la nécessite de comparer les zonages établis clans les SRCE. Si les objectifs de cette politique publique nationale sont formalises par la loi et appuyés par une terminologie rendant a priori les SRCE homogènes entre eux, leurs méthodes de production et les sources mobilisées s'avèrent variables d'une région à l'autre. Ainsi la cartographie comparant l'extension de la trame bleue entre les 3 métropoles, devient discutable à cause de données hétérogènes entre les régions. Le débat ne porte alors plus sur la représentation cartographique de la donnée, mais sur la donnée elle-même. Elle concentre les mêmes interrogations que pour la carte sur les méthodes mobilisées pour sa production, l'idéologie sous-jacente et la vision qu'elle donne de l'espace. En effet, la donnée véhicule aussi une part subjective et idéologique que les SRCE ne renient pas, puisqu'ils sont aussi le résultat d'une démarche associant différents acteurs et s'inscrivent dans une politique régionale. Au final, ils montrent une projection de ce territoire. Numéro de notice : A2018-381 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90602
in Cartes & Géomatique > n° 235-236 (mars - juin 2018) . - pp 165 - 176[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2018011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 021-2018012 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Similarity measurement of metadata of geospatial data : an artificial neural network approach / Zugang Chen in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 3 (March 2018)
[article]
Titre : Similarity measurement of metadata of geospatial data : an artificial neural network approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Zugang Chen, Auteur ; Jia Song, Auteur ; Yaping Yang, Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Infrastructure de données
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] métadonnées géographiques
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] similitudeRésumé : (Auteur) To help users discover the most relevant spatial datasets in the ever-growing global spatial data infrastructures (SDIs), a number of similarity measures of geospatial data based on metadata have been proposed. Researchers have assessed the similarity of geospatial data according to one or more characteristics of the geospatial data. They created different similarity algorithms for each of the selected characteristics and then combined these elementary similarities to the overall similarity of the geospatial data. The existing combination methods are mainly linear and may not be the most accurate. This paper reports our experiences in attempting to learn the optimal non-linear similarity integration functions, from the knowledge of experts, using an artificial neural network. First, a multiple-layer feed forward neural network (MLFFN) was created. Then, the intrinsic characteristics were used to represent the metadata of geospatial data and the similarity algorithms for each of the intrinsic characteristics were built. The training and evaluation data of MLFFN were derived from the knowledge of domain experts. Finally, the MLFFN was trained, evaluated, and compared with traditional linear combination methods, which was mainly a weighted sum. The results show that our method outperformed the existing methods in terms of precision. Moreover, we found that the combination of elementary similarities of experts to the overall similarity of geospatial data was not linear. Numéro de notice : A2018-094 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi7030090 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi7030090 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89506
in ISPRS International journal of geo-information > vol 7 n° 3 (March 2018)[article]Raffinement de la localisation d’images provenant de sites participatifs pour la mise à jour de SIG urbain / Bernard Semaan (2018)PermalinkSentinel-2 level-1 calibration and validation status from the mission performance centre / Catherine Bouzinac (2018)PermalinkGeospatial big data and archaeology: Prospects and problems too great to ignore / Mark D. McCoy in Journal of archaeological science, vol 84 (August 2017)PermalinkParallax-tolerant aerial image georegistration and efficient camera pose refinement—without piecewise homographies / Hadi AliAkbarpour in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 8 (August 2017)PermalinkAggregation-based information retrieval system for geospatial data catalogs / Javier Lacasta in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 7-8 (July - August 2017)PermalinkA scalable and multi-purpose point cloud server (PCS) for easier and faster point cloud data management and processing / Rémi Cura in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 127 (May 2017)PermalinkPermalinkL’information géographique et l’open data / Association française pour l'information géographique (2017)PermalinkBibframe, un nouveau modèle de données pour les bibliothèques / Reinhold Heuvelmann in Arabesques, n° 83 (juillet - septembre 2016)PermalinkPermalinkDesigning identifiers: The approach in France in general and at IGN France in particular [diaporama] / Marie Lambois (2016)PermalinkVocabulaires et métadonnées pour la publication de données géographiques vectorielles sur le Web de données / Nathalie Abadie (2016)PermalinkPoint cloud server (PCS) : point clouds in-base management and processing / Rémi Cura in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 W5 (October 2015)PermalinkAn integrated heterogeneous web service retrieval via combination of instance- and metadata-based schema matching method / Jie He in Geo-spatial Information Science, vol 18 n° 2 (August 2015)PermalinkGeographical data sets fitness of use evaluation / Elzbieta Bielecka in Geodetski vestnik, vol 59 n° 2 (June - August 2015)PermalinkMutualiser des données spatiales et des traitements en environnement : principes, exemples et perspectives / Jean-Christophe Desconnets in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 20 n° 3 (mai - juin 2015)PermalinkSIG, La dimension géographique du système d'information / Henri Pornon (2015)PermalinkFrankenstein's data / Keiran Millard in GEO: Geoconnexion international, vol 13 n° 8 (september 2014)PermalinkActive learning of user’s preferences estimation towards a personalized 3D navigation of geo-referenced scenes / Christos Yiakoumettis in Geoinformatica, vol 18 n° 1 (January 2014)PermalinkPermalink