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Création d’un graphe de connaissances géohistorique à partir d’annuaires du commerce parisien du 19ème siècle : application aux métiers de la photographie / Solenn Tual (2023)
Titre : Création d’un graphe de connaissances géohistorique à partir d’annuaires du commerce parisien du 19ème siècle : application aux métiers de la photographie Type de document : Article/Communication Auteurs : Solenn Tual , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Bertrand Duménieu , Auteur ; Joseph Chazalon, Auteur ; Edwin Carlinet, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2023 Projets : SODUCO / Perret, Julien Conférence : IC 2023, 34es journées francophones d'Ingénierie des connaissances 03/07/2023 05/07/2023 Strasbourg France Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] bruit (théorie du signal)
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] visualisation 4DIndex. décimale : 37.20 Analyse spatiale et ses outils Résumé : (auteur) Les annuaires professionnels anciens, édités à un rythme soutenu dans de nombreuses villes européennes tout au long des XIXe et XXe siècles, forment un corpus de sources unique par son volume et la possibilité qu'ils donnent de suivre les transformations urbaines à travers le prisme des activités professionnelles des habitants, de l'échelle individuelle jusqu'à celle de la ville entière. L'analyse spatiotemporelle d'un type de commerces au travers des entrées d'annuaires demande cependant un travail considérable de recensement, de transcription et de recoupement manuels. Pour pallier cette difficulté, cet article propose une approche automatique pour construire et visualiser un graphe de connaissances géohistorique des commerces figurant dans des annuaires anciens. L'approche est testée sur des annuaires du commerce parisien du XIXe siècle allant de 1799 à 1908, sur le cas des métiers de la photographie. Numéro de notice : C2023-012 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-04121643 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103319 GisGCN: a visual graph-based framework to match geographical areas through time / Margarita Khokhlova in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 2 (February 2022)
[article]
Titre : GisGCN: a visual graph-based framework to match geographical areas through time Type de document : Article/Communication Auteurs : Margarita Khokhlova , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Liming Chen, Auteur Année de publication : 2022 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Article en page(s) : n° 97 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] attribut géomètrique
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données étiquetées d'entrainement
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] réseau sémantiqueRésumé : (auteur) Historical visual sources are particularly useful for reconstructing the successive states of the territory in the past and for analysing its evolution. However, finding visual sources covering a given area within a large mass of archives can be very difficult if they are poorly documented. In the case of aerial photographs, most of the time, this task is carried out by solely relying on the visual content of the images. Convolutional Neural Networks are capable to capture the visual cues of the images and match them to each other given a sufficient amount of training data. However, over time and across seasons, the natural and man-made landscapes may evolve, making historical image-based retrieval a challenging task. We want to approach this cross-time aerial indexing and retrieval problem from a different novel point of view: by using geometrical and topological properties of geographic entities of the researched zone encoded as graph representations which are more robust to appearance changes than the pure image-based ones. Geographic entities in the vertical aerial images are thought of as nodes in a graph, linked to each other by edges representing their spatial relationships. To build such graphs, we propose to use instances from topographic vector databases and state-of-the-art spatial analysis methods. We demonstrate how these geospatial graphs can be successfully matched across time by means of the learned graph embedding. Numéro de notice : A2022-156 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi11020097 Date de publication en ligne : 29/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi11020097 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100316
in ISPRS International journal of geo-information > vol 11 n° 2 (February 2022) . - n° 97[article]Annotation sémantique pour la géolocalisation d'entités spatiales dans des tweets / Gaëtan Caillaut (2022)
Titre : Annotation sémantique pour la géolocalisation d'entités spatiales dans des tweets Type de document : Article/Communication Auteurs : Gaëtan Caillaut, Auteur ; Cécile Gracianne, Auteur ; Samuel Auclair, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Année de publication : 2022 Projets : RéSoCio / Auclair, Samuel Conférence : PFIA 2022, Plate-Forme Intelligence Artificielle, Journée Résilience & IA 27/06/2022 27/06/2022 Saint-Etienne France Programme Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] représentation vectorielle
[Termes IGN] Twitter
[Termes IGN] zone sinistréeRésumé : (Auteur) Cet article présente une méthode d'annotation sémantique (Entity Linking) dédiée à la géolocalisation de messages postés sur les réseaux sociaux. Nous proposons une variante de l'architecture à double encodeur capable de détecter simultanément les mentions des entités présentes dans un texte et d'en calculer des représentations vectorielles ; là où les travaux récents menés dans ce domaine ne proposent que des systèmes capable de produire une représentation pour une unique entité annotée au préalable par un système tiers. Nous montrons également que, malgré la difficulté accrue de la tâche, ce système parvient à concurrencer, et même à surpasser, les systèmes à double encodeur. Numéro de notice : C2022-012 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : https://hal.inrae.fr/IGN-ENSG/hal-03682484v1 Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Date de publication en ligne : 31/05/2022 En ligne : https://hal.science/hal-03682484v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100827 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 Learning embeddings for cross-time geographic areas represented as graphs / Margarita Khokhlova (2021)
Titre : Learning embeddings for cross-time geographic areas represented as graphs Type de document : Article/Communication Auteurs : Margarita Khokhlova , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Liming Chen, Auteur Editeur : New York [Etats-Unis] : Association for computing machinery ACM Année de publication : 2021 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : SAC 2021, 36th Annual ACM Symposium on Applied Computing 22/03/2021 26/03/2021 en ligne France Proceedings ACM Importance : pp 559 - 568 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] arête
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] graphe flou
[Termes IGN] image aérienne à axe vertical
[Termes IGN] noeud
[Termes IGN] relation spatiale
[Termes IGN] représentation graphique
[Termes IGN] réseau neuronal de graphesRésumé : (auteur) Geographic entities from the vertical aerial images can be viewed as discrete objects and represented as nodes in a graph, linked to each other by edges capturing their spatial relationships. Over time, the natural and man made landscape may evolve and thus also their graph representations. This paper addresses the challenging problem of the retrieval and fuzzy matching of graphs to localize near-identical geographical areas across time. Several use-case scenarios are proposed for the end-to-end learning of a graph embedding using Graph Neural Networks (GNN), along with an effective baseline without learning. The results demonstrate the efficiency of our approach, that enables efficient similarity reasoning for novel hand-engineered cross-time graph data. Code and data processing scripts are available online. Numéro de notice : C2021-002 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1145/3412841.3441936 En ligne : https://doi.org/10.1145/3412841.3441936 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97583 Calcul d’une emprise de carte à partir du texte d’un article de presse / Clément Beauvallet (2020)PermalinkComparing supervised learning algorithms for Spatial Nominal Entity recognition / Amine Medad (2020)PermalinkDes empreintes cartographiques : restitution de données géohistoriques à partir de la Carte de France de Cassini, 1750-1789 / Bertrand Duménieu in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)PermalinkComputing and querying strict, approximate, and metrically refined topological relations in linked geographic data / Blake Regalia in Transactions in GIS, vol 23 n° 3 (June 2019)PermalinkServices web pour l’annotation sémantique d’information spatiale à partir de corpus textuels / Ludovic Moncla in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 4 (octobre - décembre 2018)PermalinkVoronoi tessellation on the ellipsoidal earth for vector data / Christos Kastrisios in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)PermalinkAppariement automatique de données hétérogènes: textes, traces GPS et ressources géographiques / Amine Medad (2018)PermalinkLinking spatial named entities to the web of data for geographical analysis of historical texts / Pierre-Henri Paris in Journal of Map & Geography Libraries, vol 13 n° 1 ([01/05/2017])PermalinkSpatiotemporal data model for network time geographic analysis in the era of big data / Bi Yu Chen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)PermalinkLocalisation d’entités nommées historiques par analyse multi-critères et prise en compte des imprécisions / Sébastien Nogueira (2016)Permalink