Centre dedocumentation
scientifique

Bretagne, la végétation cartographiée / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2185 (novembre 2020)

Public [article]  inGéomètre > n° 2185 (novembre 2020) . - pp 46 - 49 Titre : Bretagne, la végétation cartographiée Type de document : Article/Communication Auteurs : Marielle Mayo, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 46 - 49 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique [Termes descripteurs IGN] 1:25.000 [Termes descripteurs IGN] acquisition d'images [Termes descripteurs IGN] aménagement régional [Termes descripteurs IGN] appariement semi-automatique [Termes descripteurs IGN] ArcGIS [Termes descripteurs IGN] BD ortho [Termes descripteurs IGN] Bretagne [Termes descripteurs IGN] carte de la végétation [Termes descripteurs IGN] classification orientée objet [Termes descripteurs IGN] données localisées [Termes descripteurs IGN] données publiques [Termes descripteurs IGN] écologie végétale [Termes descripteurs IGN] IGN cité [Termes descripteurs IGN] image infrarouge couleur [Termes descripteurs IGN] image proche infrarouge [Termes descripteurs IGN] modèle orienté objet Résumé : (Auteur) Une cartographie inédite de la végétation de Bretagne sera accessible en totalité en ligne en décembre. Produite par télédétection grâce à une méthode semi-automatisée innovante, elle répond aux nouveaux besoins des acteurs de la biodiversité et de l'aménagement du territoire. Numéro de notice : A2020-707 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96281 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
063-2020101	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Mining regional patterns of land use with adaptive adjacent criteria / Xinmeng Tu in Cartography and Geographic Information Science, Vol 47 n° 5 (September 2020)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 47 n° 5 (September 2020) . - pp 418 - 431 Titre : Mining regional patterns of land use with adaptive adjacent criteria Type de document : Article/Communication Auteurs : Xinmeng Tu, Auteur ; Zhenjie Chen, Auteur ; Beibei Wang, Auteur ; changqing Xu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 418 - 431 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] adjacence [Termes descripteurs IGN] analyse combinatoire (maths) [Termes descripteurs IGN] analyse de groupement [Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] changement d'utilisation du sol [Termes descripteurs IGN] Chine [Termes descripteurs IGN] construction [Termes descripteurs IGN] extraction de modèle [Termes descripteurs IGN] filtrage spatiotemporel [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] polygone [Termes descripteurs IGN] région [Termes descripteurs IGN] relation spatiale [Termes descripteurs IGN] surface cultivée [Termes descripteurs IGN] urbanisation [Termes descripteurs IGN] utilisation du sol [Termes descripteurs IGN] variogramme Résumé : (auteur) Land use/cover changes (LULC) are complicated and regionally diverse. When mining regional patterns, the use of a spatial relationship that is determined without considering the spatial correlation among geographical objects can lead to problematic results, e.g. mistakenly treating unrelated objects as adjacent. Additionally, traditional prevalence measures are unstable for uneven datasets such as LULC, wherein some land-use change types show small numbers and uneven quantities, and valuable rules for some land-use categories may be ignored. Therefore, we proposed a regional pattern mining method. First, we developed adaptive adjacent criteria, which can be automatically generated for each specific zone to define adjacency for better spatial-temporal mining. Then, a combinational decision model was built to improve the stability of the prevalence measure, which was used to filter out the insignificant spatial-temporal rules. Furthermore, we proposed two levels of land-use pattern mining, i.e. cluster-level mining and polygon-level mining, to first discover hot-spot areas where similar land-use change has occurred frequently and then to determine the location, frequency, and change time of rules related to different land-use activities. The proposed method was used for mining the dependence of land use and regional patterns on land-use changes. Results show that the proposed method can determine the spatial dependence between the land-use categories, as well as regional patterns of land-use changes. According to our research, the study area, Xinbei District, China, is undergoing land-use change involving rapid urbanization, extensive transportation construction, and losses of farmland. Numéro de notice : A2020-487 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2020.1761452 date de publication en ligne : 18/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2020.1761452 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95655 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
032-2020051	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Using OpenStreetMap data and machine learning to generate socio-economic indicators / Daniel Feldmeyer in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 9 (September 2020)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 9 (September 2020) . - 16 p. Titre : Using OpenStreetMap data and machine learning to generate socio-economic indicators Type de document : Article/Communication Auteurs : Daniel Feldmeyer, Auteur ; Claude Meisch, Auteur ; Holger Sauter, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 16 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] Allemagne [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] arbre aléatoire [Termes descripteurs IGN] base de données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] changement climatique [Termes descripteurs IGN] chômage [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] collectivité territoriale [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] données socio-économiques [Termes descripteurs IGN] inégalité [Termes descripteurs IGN] limite administrative [Termes descripteurs IGN] modèle de régression [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap Résumé : (auteur) Socio-economic indicators are key to understanding societal challenges. They disassemble complex phenomena to gain insights and deepen understanding. Specific subsets of indicators have been developed to describe sustainability, human development, vulnerability, risk, resilience and climate change adaptation. Nonetheless, insufficient quality and availability of data often limit their explanatory power. Spatial and temporal resolution are often not at a scale appropriate for monitoring. Socio-economic indicators are mostly provided by governmental institutions and are therefore limited to administrative boundaries. Furthermore, different methodological computation approaches for the same indicator impair comparability between countries and regions. OpenStreetMap (OSM) provides an unparalleled standardized global database with a high spatiotemporal resolution. Surprisingly, the potential of OSM seems largely unexplored in this context. In this study, we used machine learning to predict four exemplary socio-economic indicators for municipalities based on OSM. By comparing the predictive power of neural networks to statistical regression models, we evaluated the unhinged resources of OSM for indicator development. OSM provides prospects for monitoring across administrative boundaries, interdisciplinary topics, and semi-quantitative factors like social cohesion. Further research is still required to, for example, determine the impact of regional and international differences in user contributions on the outputs. Nonetheless, this database can provide meaningful insight into otherwise unknown spatial differences in social, environmental or economic inequalities. Numéro de notice : A2020-663 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9090498 date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9090498 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96139 [article]

La gratuité, une histoire ancienne... / Anonyme in Géomètre, n° 2182 (juillet - août 2020)

Public [article]  inGéomètre > n° 2182 (juillet - août 2020) . - pp 36 - 36 Titre : La gratuité, une histoire ancienne... Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 36 - 36 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Histoire des sciences et techniques [Termes descripteurs IGN] carte de Cassini [Termes descripteurs IGN] cartographie ancienne [Termes descripteurs IGN] données publiques [Termes descripteurs IGN] Mont-Blanc, massif du Résumé : (Auteur) Mettre gratuitement à disposition une donnée chèrement acquise n'est pas une idée nouvelle. Deux exemples anciens nous le rappellent... Numéro de notice : A2020-432 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95629 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
063-2020071	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

IGN et open data : nouveau modèle économique / Anonyme in Géomètre, n° 2182 (juillet - août 2020)

Public [article]  inGéomètre > n° 2182 (juillet - août 2020) . - pp 39 - 39 Titre : IGN et open data : nouveau modèle économique Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 39 - 39 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique [Termes descripteurs IGN] base de données IGN [Termes descripteurs IGN] diffusion de données [Termes descripteurs IGN] données gratuites [Termes descripteurs IGN] données publiques [Termes descripteurs IGN] intelligence artificielle [Termes descripteurs IGN] licence [Termes descripteurs IGN] politique publique Résumé : (Auteur) Dès 2009, l'IGN a engagé une démarche volontaire d'ouverture de ses données en proposant progressivement leur gratuité pour les usages ne présentant pas de caractère commercial, au rythme correspondant à la capacité de l'institut à dégager de nouvelles ressources pour compenser l'abandon de redevances issues de licences d'utilisation payantes. Numéro de notice : A2020-434 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95633 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
063-2020071	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Inspire : un investissement rapidement rentabilisé / Anonyme in Géomètre, n° 2182 (juillet - août 2020)

Permalink

Mapping the French green infrastructure – an exercise in homogenizing heterogeneous regional data / Lucille Billon in International journal of cartography, Vol 6 n° 2 (July 2020)  

Permalink

L'utilisateur a bouleversé le marché / Michel Kasser in Géomètre, n° 2182 (juillet - août 2020)

Permalink

Multitemporal analysis of gully erosion in olive groves by means of digital elevation models obtained with aerial photogrammetric and LIDAR data / Tomás Fernández in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 4 (April 2020)  

Permalink

Les eaux de pluie maîtrisées ou en excès / Pierre Clergeot in Géomètre, n° 2173 (octobre 2019)

Permalink

Improving public data for building segmentation from Convolutional Neural Networks (CNNs) for fused airborne lidar and image data using active contours / David Griffiths in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)  

Permalink

Le guide du pouvoir local 2019 / Romain Chetaille (2019)

Permalink

Numérique et territoires / Philippe Cohard (2019)

Permalink

Creating a conceptual framework to improve the re‐usability of open geographic data in cities / Fernando Benitez‐Paez in Transactions in GIS, vol 22 n° 3 (June 2018)  

Permalink

Création d’un observatoire de l’immobilier d’entreprise et élaboration d’une cartographie des zones d’activités / Antoine Laurendon (2018) 

Permalink