Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (1018)
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
Using interactions and dynamics for mining groups of moving objects from trajectory data / Corrado Loglisci in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)
[article]
Titre : Using interactions and dynamics for mining groups of moving objects from trajectory data Type de document : Article/Communication Auteurs : Corrado Loglisci, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1436 - 1468 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] similitude
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) Advances in tracking technology enable the gathering of spatio-temporal data in the form of trajectories, which when analysed can convey useful knowledge. In particular, discovering groups of moving objects is a valuable means for a wide class of problems related to mobility. The task of group mining has been investigated by considering mostly the spatial closeness and similarity of the trajectories, while little attention has been paid to the relationships between the trajectories and time-changing nature of the trajectories. The relationships may provide evidence of interactions between the moving objects. The time-changing nature may provide evidence of dynamics of the movements. Therefore, interactions and dynamics can be sources of information to be considered in order to discover new forms of groups. Motivated by this, we introduce the concept of crews and propose a method to discover crews. A crew gathers moving objects with similar interactions and similar dynamics. The proposed method relies on i) new movement parameters, which explicitly consider interactions and dynamics, and ii) a distance-free clustering algorithm, which groups objects based on the similarity of the movement parameters. We conduct extensive experiments, which include a quantitative evaluation of the quality of the crews and comparison with alternative solutions. Numéro de notice : A2018-280 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658816.2017.1416473 Date de publication en ligne : 21/12/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2017.1416473 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90362
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 7-8 (July - August 2018) . - pp 1436 - 1468[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2018041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Le SIG au secours du plan de mobilité des entreprises / Hubert d' Erceville in SIGmag, n° 17 (juin 2018)
[article]
Titre : Le SIG au secours du plan de mobilité des entreprises Type de document : Article/Communication Auteurs : Hubert d' Erceville, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 14 - 17 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] accessibilité
[Termes IGN] ArcGIS
[Termes IGN] entreprise
[Termes IGN] plan de déplacement urbain
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (éditeur) Les grèves perlées de ce printemps vont probablement faire décoller le nombre de plans de mobilité. Obligatoire depuis le 1er janvier 2018 pour le entreprises de plus de 100 salariés, le PDM n'avait pas encore vraiment fait recette. Pourtant, c'est le besoin idéal pour montrer la performance et la rapidité de travail de l'information géographique. Quelques extensions proposent déjà ce service sous ArcGIS. Numéro de notice : A2018-227 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90055
in SIGmag > n° 17 (juin 2018) . - pp 14 - 17[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 147-2018021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A simple line clustering method for spatial analysis with origin-destination data and its application to bike-sharing movement data / Biao He in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 6 (June 2018)
[article]
Titre : A simple line clustering method for spatial analysis with origin-destination data and its application to bike-sharing movement data Type de document : Article/Communication Auteurs : Biao He, Auteur ; Zhang Yan, Auteur ; Yu Chen, Auteur ; Zhihui Gu, Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] bicyclette
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] extraction de modèle
[Termes IGN] origine - destination
[Termes IGN] raisonnement spatial
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Résumé : (Auteur) Clustering methods are popular tools for pattern recognition in spatial databases. Existing clustering methods have mainly focused on the matching and clustering of complex trajectories. Few studies have paid attention to clustering origin-destination (OD) trips and discovering strong spatial linkages via OD lines, which is useful in many areas such as transportation, urban planning, and migration studies. In this paper, we present a new Simple Line Clustering Method (SLCM) that was designed to discover the strongest spatial linkage by searching for neighboring lines for every OD trip within a certain radius. This method adopts entropy theory and the probability distribution function for parameter selection to ensure significant clustering results. We demonstrate this method using bike-sharing location data in a metropolitan city. Results show that (1) the SLCM was significantly effective in discovering clusters at different scales, (2) results with the SLCM analysis confirmed known structures and discovered unknown structures, and (3) this approach can also be applied to other OD data to facilitate pattern extraction and structure understanding. Numéro de notice : A2018-345 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi7060203 Date de publication en ligne : 29/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.10.3390/ijgi7060203 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90568
in ISPRS International journal of geo-information > vol 7 n° 6 (June 2018)[article]Spatially sensitive statistical shape analysis for pedestrian recognition from LIDAR data / Michalis A. Savelonas in Computer Vision and image understanding, vol 171 (June 2018)
[article]
Titre : Spatially sensitive statistical shape analysis for pedestrian recognition from LIDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Michalis A. Savelonas, Auteur ; Ioannis Pratikakis, Auteur ; Theoharis Theoharis, Auteur ; Georgios Thanellas, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1 - 9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] codage
[Termes IGN] détection de piéton
[Termes IGN] discrétisation spatiale
[Termes IGN] distribution de Fisher
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] image à basse résolution
[Termes IGN] reconnaissance de formesRésumé : (auteur) Range-based pedestrian recognition is instrumental towards the development of autonomous driving and driving assistance systems. This work introduces encoding methods for pedestrian recognition, based on statistical shape analysis of 3D LIDAR data. The proposed approach has two variants, based on the encoding of local shape descriptors either in a spatially agnostic or spatially sensitive fashion. The latter method derives more detailed cues, by enriching the ‘gross’ information reflected by overall statistics of local shape descriptors, with ‘fine-grained’ information reflected by statistics associated with spatial clusters. Experiments on artificial LIDAR datasets, which include challenging samples, as well as on a large scale dataset of real LIDAR data, lead to the conclusion that both variants of the proposed approach (i) obtain high recognition accuracy, (ii) are robust against low-resolution sampling, (iii) are robust against increasing distance, and (iv) are robust against non-standard shapes and poses. On the other hand, the spatially-sensitive variant is more robust against partial occlusion and bad clustering. Numéro de notice : A2018-586 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.cviu.2018.06.001 Date de publication en ligne : 15/06/2018 En ligne : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1077314218300766 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92439
in Computer Vision and image understanding > vol 171 (June 2018) . - pp 1 - 9[article]Mapping hourly dynamics of urban population using trajectories reconstructed from mobile phone records / Zhang Liu in Transactions in GIS, vol 22 n° 2 (April 2018)
[article]
Titre : Mapping hourly dynamics of urban population using trajectories reconstructed from mobile phone records Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhang Liu, Auteur ; Ting Ma, Auteur ; Yunyan Du, Auteur ; Tao Pei, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 494 - 513 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] cartographie des flux
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] mobilité urbaine
[Termes IGN] population urbaine
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] téléphone intelligent
[Termes IGN] trace numérique
[Termes IGN] trajet (mobilité)Résumé : (Auteur) Understanding the spatiotemporal dynamics of urban population is crucial for addressing a wide range of urban planning and management issues. Aggregated geospatial big data have been widely used to quantitatively estimate population distribution at fine spatial scales over a given time period. However, it is still a challenge to estimate population density at a fine temporal resolution over a large geographical space, mainly due to the temporal asynchrony of population movement and the challenges to acquiring a complete individual movement record. In this article, we propose a method to estimate hourly population density by examining the time‐series individual trajectories, which were reconstructed from call detail records using BP neural networks. We first used BP neural networks to predict the positions of mobile phone users at an hourly interval and then estimated the hourly population density using log‐linear regression at the cell tower level. The estimated population density is linearly correlated with population census data at the sub‐district level. Trajectory clustering results show five distinct diurnal dynamic patterns of population movement in the study area, revealing spatially explicit characteristics of the diurnal commuting flows, though the driving forces of the flows need further investigation. Numéro de notice : A2018-215 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12323 Date de publication en ligne : 26/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12323 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90006
in Transactions in GIS > vol 22 n° 2 (April 2018) . - pp 494 - 513[article]Open data, big data : quel renouveau du raisonnement cartographique ? / Emilie Lerond in Cartes & Géomatique, n° 235-236 (mars - juin 2018)PermalinkQuality assessment and accessibility mapping in an image-based geocrowdsourcing testbed / Matthew T. Rice in Cartographica, vol 53 n° 1 (Spring 2018)PermalinkA spatio-temporal dataset of forest mensuration for the analysis of tree species structure and diversity in semi-natural mixed floodplain forests / Most Jannatul Fardusi in Annals of Forest Science, vol 75 n° 1 (March 2018)PermalinkA comparative analysis of the NDVIg and NDVI3g in monitoring vegetation phenology changes in the Northern Hemisphere / Qing Chang in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)PermalinkContribution actuelle de la calotte Antarctique à la variation du niveau marin / Clémence Chupin (2018)PermalinkPermalinkDeep learning based vehicular mobility models for intelligent transportation systems / Jian Zhang (2018)PermalinkLes fondamentaux de la géographie / Annette Ciattoni (2018)PermalinkPermalinkModélisation de l’urbanisation pour l’évaluation de ses impacts environnementaux dans le cadre de l’élaboration d’une stratégie Éviter-Réduire-Compenser en Région Occitanie – Pyrénées Méditerranée / Vincent Delbar (2018)Permalink