Centre dedocumentation
scientifique

Stop-and-move sequence expressions over semantic trajectories / Yenier Torres Izquierdo in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 4 (April 2021)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 4 (April 2021) . - pp 793 - 818 Titre : Stop-and-move sequence expressions over semantic trajectories Type de document : Article/Communication Auteurs : Yenier Torres Izquierdo, Auteur ; Grettel Monteagudo Garcia, Auteur ; Marco A. Casanova, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 793 - 818 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] algorithme de recherche [Termes IGN] appariement sémantique [Termes IGN] exploration de données [Termes IGN] image Flickr [Termes IGN] information sémantique [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] langage de requête [Termes IGN] RDF [Termes IGN] SPARQL Résumé : (auteur) Stop-and-move semantic trajectories are segmented trajectories where the stops and moves are semantically enriched with additional data. A query language for semantic trajectory datasets has to include selectors for stops or moves based on their enrichments and sequence expressions that define how to match the results of selectors with the sequence the semantic trajectory defines. This article addresses the problem of searching semantic trajectories, using stop-and-move sequence expressions. The article first proposes a formal framework to define semantic trajectories and introduces stop-and-move sequence expressions, with well-defined syntax and semantics, which act as an expressive query language for semantic trajectories. Then, it describes a concrete semantic trajectory model in RDF, defines SPARQL stop-and-move sequence expressions and discusses strategies to compile such expressions into SPARQL queries. Lastly, the article specifies user-friendly keyword search expressions over semantic trajectories based on the use of keywords to specify stop-and-move queries, and the adoption of terms with predefined semantics to compose sequence expressions. It then shows how to compile such keyword search expressions into SPARQL queries. Finally, it provides a proof-of-concept experiment over a semantic trajectory dataset constructed with user-generated content from Flickr, combined with Wikipedia data. Numéro de notice : A2021-270 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1793157 Date de publication en ligne : 20/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1793157 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97328 [article]

Recognition of varying size scene images using semantic analysis of deep activation maps / Shikha Gupta in Machine Vision and Applications, vol 32 n° 2 (March 2021)  

Public [article]  inMachine Vision and Applications > vol 32 n° 2 (March 2021) . - n° 52 Titre : Recognition of varying size scene images using semantic analysis of deep activation maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Shikha Gupta, Auteur ; A.D. Dileep, Auteur ; Veena Thenkanidiyoor, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 52 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] analyse sémantique [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] compréhension de l'image [Termes IGN] méthode fondée sur le noyau [Termes IGN] modèle conceptuel de données [Termes IGN] reconnaissance de formes Résumé : (auteur) Understanding the complex semantic structure of scene images requires mapping the image from pixel space to high-level semantic space. In semantic space, a scene image is represented by the posterior probabilities of concepts (e.g., ‘car,’ ‘chair,’ ‘window,’ etc.) present in it and such representation is known as semantic multinomial (SMN) representation. SMN generation requires a concept annotated dataset for concept modeling which is infeasible to generate manually due to the large size of databases. To tackle this issue, we propose a novel approach of building the concept model via pseudo-concepts. Pseudo-concept acts as a proxy for the actual concept and gives the cue for its presence instead of actual identity. We propose to use filter responses from deeper convolutional layers of convolutional neural networks (CNNs) as pseudo-concepts, as filters in deeper convolutional layers are trained for different semantic concepts. Most of the prior work considers fixed-size (≈227×227) images for semantic analysis which suppresses many concepts present in the images. In this work, we preserve the true-concept structure in images by passing in their original resolution to convolutional layers of CNNs. We further propose to prune the non-prominent pseudo-concepts, group the similar one using kernel clustering and later model them using a dynamic-based support vector machine. We demonstrate that resulting SMN representation indeed captures the semantic concepts better and results in state-of-the-art classification accuracy on varying size scene image datasets such as MIT67 and SUN397. Numéro de notice : A2021-454 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s00138-021-01168-8 Date de publication en ligne : 01/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00138-021-01168-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97898 [article]

An infrastructure perspective for enhancing multi-functionality of forests: A conceptual modeling approach / Mojtaba Houballah in Earth' future, vol 9 n° 1 (January 2021)  

Public [article]  inEarth' future > vol 9 n° 1 (January 2021) . - n° e2019EF001369 Titre : An infrastructure perspective for enhancing multi-functionality of forests: A conceptual modeling approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Mojtaba Houballah, Auteur ; Jean-Denis Mathias, Auteur ; Thomas Cordonnier, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° e2019EF001369 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] chemin forestier [Termes IGN] conservation des ressources naturelles [Termes IGN] développement durable [Termes IGN] gestion forestière durable [Termes IGN] modèle conceptuel de données [Termes IGN] modèle mathématique [Termes IGN] production primaire brute [Termes IGN] service écosystémique [Termes IGN] tourisme [Vedettes matières IGN] Foresterie Résumé : (auteur) Many forest resource systems depend heavily on shared and coupled infrastructures in applying their management strategies. Addressing a question of sustainability for relevant contemporary social-ecological systems (SES) can be tackled by understanding how these shared infrastructures mediate the interaction between human and ecological environment. Shared infrastructures, which are mainly composed of roads (accessibility utilities), highlight the relation between the performance of ecosystem services and the multifunctional use of the forest. However, dilemmas associated with road provision pose some problems when applied in a forest multifunctional management context, because roads potentially diminish or enhance forest functions in a complex way. In this context, maintaining, fostering, and improving multifunctional management where the development of an ecosystem function can affect the performance of others is challenging. We propose to develop a mathematical model based on a recent study that links multifunctional forest management to the multifunctionality of forest roads by using the SES and robustness frameworks. With this model, we analyze the evolution of the forest system and three key forest functions (wood production, tourism, and nature conservation) when impacted by decisions of road provision. We then examine how governance provision strategies can affect the performance of functions and how these strategies can potentially foster forest multifunctionality. This approach allows us to derive conditions of sustainability in which decisions of shared infrastructure provisions can play an important role in the functionalities and performance of the forest. Numéro de notice : A2021-617 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1029/2019EF001369 Date de publication en ligne : 10/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1029/2019EF001369 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98581 [article]

Mining the semantic Web for OWL axioms / Thu Huong Nguyen (2021)  

Public Titre : Mining the semantic Web for OWL axioms Titre original : Fouille du Web sémantique à la recherche d'axiomes OWL Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thu Huong Nguyen, Auteur ; Andrea Tettamanzi, Directeur de thèse Editeur : Nice : Université Côte d'Azur Année de publication : 2021 Importance : 175 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat présentée en vue de l’obtention du grade de docteur en Informatique de l’Université Côte d’Azur Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes IGN] algorithme génétique [Termes IGN] données ouvertes [Termes IGN] exploration de données [Termes IGN] logique floue [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] OWL [Termes IGN] RDF [Termes IGN] théorie des possibilités [Termes IGN] Web des données [Termes IGN] web sémantique Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) In the Semantic Web era, Linked Open Data (LOD) is its most successful implementation, which currently contains billions of RDF (Resource Data Framework) triples derived from multiple, distributed, heterogeneous sources. The role of a general semantic schema, represented as an ontology, is essential to ensure the correctness and consistency in LOD and make it possible to infer implicit knowledge by reasoning. The growth of LOD creates an opportunity for the discovery of ontological knowledge from its raw RDF data itself to enrich relevant knowledge bases. In this work, we aim at discovering schema-level knowledge in the form of axioms encoded in OWL (Ontology Web Language) from RDF data. The approaches to automated generation of the axioms from recorded RDF facts on the Web may be regarded as a case of inductive reasoning and ontology learning. The instances, represented by RDF triples, play the role of specific observations, from which axioms can be extracted by generalization. Based on the insight that discovering new knowledge is essentially an evolutionary, whereby hypotheses are generated by some heuristic mechanism and then tested against the available evidence, so that only the best hypotheses survive, we propose a model applying Grammatical Evolution, one type of evolutionary algorithm, to mine OWL axioms from an RDF data repository. In addition, we specialize the model for the specific problem of learning OWL class disjointness axioms, along with the experiments performed on DBpedia, one of the prominent examples of LOD. Furthermore, we use different axiom scoring functions based on possibility theory, which are well-suited to the open world assumption scenario of LOD, to evaluate the quality of discovered axioms. Specifically, we proposed a set of measures to build objective functions based on single-objective and multi-objective models, respectively. Finally, in order to validate it, the performance of our approach is evaluated against subjective and objective benchmarks, and is also compared to the main state-of-the-art systems. Note de contenu : 1- Introduction 2- Foundation 3- Literature review 4- Learning OWL axioms from RDF data 5- Axiom evaluation 6- Grammatical evolution models toward class disjointness axiom discovery 7- A multi-objective GE approach to class disjointness axioms discovery 8- Conclusions & perspectives Numéro de notice : 28614 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Côte d'Azur : 2021 Organisme de stage : I3S DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03406784/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99492

Télédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes / Arthur Crespin-Boucaud (2021)  

Public Titre : Télédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes : application aux Hautes Terres, à Madagascar Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Arthur Crespin-Boucaud, Auteur ; Agnès Bégue, Directeur de thèse Editeur : Paris, Nancy, ... : AgroParisTech Année de publication : 2021 Importance : 326 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse pour obtenir le grade de docteur délivré par l’institut des sciences et industries du vivant et de l’environnement, Spécialité : Géomatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] agriculture [Termes IGN] analyse d'image orientée objet [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par forêts aléatoires [Termes IGN] données de terrain [Termes IGN] image Pléiades-HR [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] Madagascar [Termes IGN] modèle conceptuel de données [Termes IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes IGN] parcelle agricole [Termes IGN] prise en compte du contexte [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] système complexe [Termes IGN] utilisation du sol Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les méthodes de classification des données de télédétection pour la cartographie de l’occupation des sols reposent sur des mesures de proximité entre pixels ou objets dans un hyperespace spectral dans lequel ils sont projetés en fonction de leur réflectance dans plusieurs bandes spectrales de l'image. La projection en retour des pixels ou des objets vers l'espace géographique permet d'obtenir la carte d’occupation du sol recherchée, avec autant de classes que de régions identifiées comme significatives dans l'hyperespace. Le raisonnement qui sous-tend l'analyse dans l'hyperespace des données satellitaires est que dans ce dernier, les relations de proximité de "signatures spectrales" des objets et des pixels sont plus faciles à mettre en évidence que dans l’espace géographique. Ces méthodes sont particulièrement efficaces pour la cartographie des espaces agricoles caractérisés par de grandes parcelles et par des pratiques culturales homogènes. Cependant, pour une grande partie des Suds, les espaces agricoles sont plus complexes, avec des parcelles généralement plus petites, et une diversité d’usages et d’occupations des sols qui reflète les coutumes et leur adaptation au climat et à la géographie locale. L'efficacité des méthodes de télédétection diminue fortement pour ces systèmes agricoles plus complexes. Afin de repousser ces limites, les recherches actuelles portent sur des méthodes combinant à la fois des séries temporelles d’images satellites et des données contextuelles, telles que des indices de texture, l’altitude ou la pente, dont certaines sont basées sur l’apprentissage profond. Ces développements méthodologiques et techniques poussés utilisent principalement l’information spectrale et n’intègrent que peu les autres types de connaissances agricoles disponibles. Par exemple, on sait que certaines cultures ne poussent qu’à partir d’une altitude ou à proximité des habitations. Aisément identifiables dans l’espace géographique, ces connaissances, à la fois spatiales et temporelles, sont plus difficilement identifiables dans l’hyperespace des données. Cela suggère intuitivement qu'une meilleure prise en compte des connaissances agricoles pourrait améliorer les méthodes de classification pour obtenir des cartes de l'occupation de l’usage des sols plus cohérentes sur le plan agricole. Dans cette thèse, nous explorons la possibilité d'utiliser les connaissances en agriculture, formalisées sous forme de règles, pour améliorer une méthode de classification supervisée pour la cartographie de l'occupation et de l’usage des sols des systèmes agricoles complexes. Dans un premier temps, cette thèse propose un modèle conceptuel permettant de combiner à la fois des méthodes de classification de données de télédétection et de la modélisation spatio-temporelle. Ce modèle est décomposé en quatre modules spatiaux et temporels, chacun correspondant à une méthode visant à améliorer la caractérisation de l’occupation et de l’usage des sols, et pouvant être utilisé indépendamment. Les deux modules spatiaux du modèle sont ensuite appliqués à une zone d’étude agricole située dans la région du Vakinankaratra, sur les Hautes Terres de Madagascar afin d’évaluer l’approche développée. D’un point de vue quantitatif, l’application des deux modules spatiaux n’améliore que très peu la caractérisation des classes d’occupation et d’usage des sols de la zone d’étude, notamment du fait du manque de données de qualité supportant l’application des règles spatiales identifiées. Néanmoins, l'application des modules spatiaux permet une meilleure discrimination entre les cultures pluviales et les espaces de savanes, source de nombreuses confusions avec les méthodes utilisées en traitement de données de télédétection. L'analyse de ces résultats permet de proposer des améliorations pour le modèle conceptuel ainsi que pour son application plus générale aux systèmes agricoles complexes. Note de contenu : Introduction générale 1- Contexte et problématique de la thèse 2- Modèle conceptuel 3- Zone d’étude, matériel et méthodes 4- Méthode d’application des modules à la région des Hautes Terres 5- Résultats d’applications 6- Discussion Conclusion générale Numéro de notice : 28322 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : AgroParisTech : 2021 Organisme de stage : TETIS (Montpellier) DOI : sans En ligne : https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-03306233/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98314

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

Permalink

Delivering time-evolving 3D city models for web visualization / Vincent Jaillot in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 10 (October 2020)  

Permalink

Integration of spatialization and individualization: the future of epidemic modelling for communicable diseases / Meifang Li in Annals of GIS, vol 26 n° 3 (July 2020)  

Permalink

A hybrid deep learning–based model for automatic car extraction from high-resolution airborne imagery / Mehdi Khoshboresh Masouleh in Applied geomatics, vol 12 n° 2 (June 2020)  

Permalink

Mining spatiotemporal association patterns from complex geographic phenomena / Zhanjun He in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 6 (June 2020)  

Permalink

Développement d’une application web de cartographie interactive d’un réseau de transports en commun / Nelly Paradelle (2020)  

Permalink

Développement d'un outil SIG pour la consultation et l'édition de projets éoliens / Lilian Martin (2020)  

Permalink

Un modèle spatio-temporel hybride de SIG temporel : application à la géomorphologie marine / Younes Hamdani (2020)  

Permalink

Projet infos usagers et projet transport à la demande / Oriane Sobreira (2020) 

Permalink

Relative space-based GIS data model to analyze the group dynamics of moving objects / Mingxiang Feng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 153 (July 2019)  

Permalink