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Establishing a GIS-based evaluation method considering spatial heterogeneity for debris flow susceptibility mapping at the regional scale / Shengwu Qin in Natural Hazards, vol 114 n° 3 (December 2022)
[article]
Titre : Establishing a GIS-based evaluation method considering spatial heterogeneity for debris flow susceptibility mapping at the regional scale Type de document : Article/Communication Auteurs : Shengwu Qin, Auteur ; Shuangshuang Qiao, Auteur ; Jingyu Yao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 2709 - 2738 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] éboulement
[Termes IGN] hétérogénéité spatiale
[Termes IGN] prévention des risquesRésumé : (auteur) Susceptibility mapping is an effective means of preventing debris flow disasters. However, previous studies have failed to solve spatial heterogeneity well, especially at the regional scale. The main objective of this study is to solve the spatial heterogeneity of regional-scale debris flow susceptibility (DFS) mapping by establishing a geographic information system (GIS)-based processing framework. The framework was realized by integrating the determination factor (DFactor) model with machine learning models. The DFactor model established different combinations of evaluation factors in each local region and clarified the differing contributions of influencing factors to DFS. To test the feasibility of the framework, the support vector machine (SVM) and two-dimensional convolutional neural network (CNN) were integrated with the DFactor model (DFactor-SVM and DFactor-CNN) to evaluate DFS in Jilin Province, China. The individual models (SVM and CNN) were also used to map the DFS for comparison with the integrated models. For debris flow modeling, 868 debris flow samples were collected and randomly divided into two datasets: 70% of the samples were used for training and the result was used for verification. The results of the receiver operating characteristic curve showed that the integrated models performed better. The DFactor-CNN model had the highest predictive accuracy, followed by the DFactor-SVM, CNN and SVM models. In general, the GIS-based processing framework maximizes the contribution of the influencing factors to debris flows and enhances the prediction ability of models. Furthermore, it provides a reliable means to predict debris flows at the regional scale. Numéro de notice : A2022-854 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s11069-022-05487-5 Date de publication en ligne : 06/08/2022 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11069-022-05487-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102101
in Natural Hazards > vol 114 n° 3 (December 2022) . - pp 2709 - 2738[article]Graph neural networks with constraints of environmental consistency for landslide susceptibility evaluation / Haowei Zeng in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 11 (November 2022)
[article]
Titre : Graph neural networks with constraints of environmental consistency for landslide susceptibility evaluation Type de document : Article/Communication Auteurs : Haowei Zeng, Auteur ; Qing Zhu, Auteur ; Yulin Ding, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] cohérence des données
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (auteur) In complex and heterogeneous geoenvironments, landslides exhibit varying features in different environments, and data in landslide inventories are imbalanced. Existing data-driven landslide susceptibility evaluation (LSE) methods overlook environmental heterogeneity and cannot reliably predict regions with few samples. Alternatively, global random negative sampling strategies may produce imbalanced positive and negative samples in some environments, contributing to inaccurate predictions. This article proposes a graph neural network (GNN) constrained by environmental consistency (GNN-EC) to overcome these problems. The GNN-EC consists of graphs with nodes, and edges. A graph represents the environmental relationships in the study area. Nodes are geographic units delineated from terrain polygon approximation. Edges capture the relationships between node-pairs. Additionally, the weights of edges reflect the similarity between two node environments. A GNN aggregates node information in the graph for LSE. Our experiment showed that the proposed method outperformed the common machine learning methods: increasing prediction accuracy by approximately 7, 5–6 and 3–4% compared to the artificial neural network (ANN), the support vector machine (SVM) and the random forest (RF), respectively. Moreover, our method can maintain high prediction accuracy, even with a small training set. Numéro de notice : A2022-626 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2022.2103819 Date de publication en ligne : 28/07/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2103819 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101396
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 11 (November 2022)[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2022111 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Development of a novel hybrid multi-boosting neural network model for spatial prediction of urban flood / Amid Darabi in Geocarto international, vol 37 n° 19 ([15/09/2022])
[article]
Titre : Development of a novel hybrid multi-boosting neural network model for spatial prediction of urban flood Type de document : Article/Communication Auteurs : Amid Darabi, Auteur ; Omid Rahmati, Auteur ; Seyed Amir Naghibi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 5716 - 5741 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] écoulement des eaux
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] simulation spatiale
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) In this study, a new hybridized machine learning algorithm for urban flood susceptibility mapping, named MultiB-MLPNN, was developed using a multi-boosting technique and MLPNN. The model was tested in Amol City, Iran, a data-scarce city in an ungauged area which is prone to severe flood inundation events and currently lacks flood prevention infrastructure. Performance of the hybridized model was compared with that of a standalone MLPNN model, random forest and boosted regression trees. Area under the curve, efficiency, true skill statistic, Matthews correlation coefficient, misclassification rate, sensitivity and specificity were used to evaluate model performance. In validation, the MultiB-MLPNN model showed the best predictive performance. The hybridized MultiB-MLPNN model is thus useful for generating realistic flood susceptibility maps for data-scarce urban areas. The maps can be used to develop risk-reduction measures to protect urban areas from devastating floods, particularly where available data are insufficient to support physically based hydrological or hydraulic models. Numéro de notice : A2022-708 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2021.1920629 Date de publication en ligne : 13/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2021.1920629 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101578
in Geocarto international > vol 37 n° 19 [15/09/2022] . - pp 5716 - 5741[article]Flood vulnerability and buildings’ flood exposure assessment in a densely urbanised city: comparative analysis of three scenarios using a neural network approach / Quoc Bao Pham in Natural Hazards, vol 113 n° 2 (September 2022)
[article]
Titre : Flood vulnerability and buildings’ flood exposure assessment in a densely urbanised city: comparative analysis of three scenarios using a neural network approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Quoc Bao Pham, Auteur ; Sk Ajim Ali, Auteur ; Elzbieta Bielecka, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1043 - 1081 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] Varsovie (Pologne)
[Termes IGN] vulnérabilité
[Termes IGN] zone urbaine denseRésumé : (auteur) Advances in the availability of multi-sensor, remote sensing-derived datasets, and machine learning algorithms can now provide an unprecedented possibility to predict flood events and risk. Therefore, this study was undertaken to develop a flood vulnerability map and to assess the exposure of buildings to flood risk in Warsaw, the capital of Poland. This goal was pursued in four research phases. The thirteen flood predictors were evaluated using information gain ratio (IGR), and finally reduced to eight of the most causative ones and used for flood vulnerability mapping with three machine learning algorithms, Artificial Neural Network Multi-Layer Perceptron (ANN/MLP), Deep Learning Neural Network based approach—DL4j (DLNN-DL4j) and Bayesian Logistic Regression (BLR). These algorithms show a good predictive performance with the receiver operating curve (ROC) value of 0.851, 0.877 and 0.697, respectively. The buildings’ exposure to flood was assessed in line with criteria established in European and national legal regulations. The introduced new buildings' flood hazard index (BFH) revealed a significant similarity of potential flood risk for both models, highlighting the greatest risk in zones with high vulnerability to flooding. Depending on the method used, the BFH value was 0.54 (ANN), 0.52 (DLNNs) or 0.64 (BLR). The holistic approach proposed in this study could assist local authorities in improving flood management. Numéro de notice : A2022-705 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s11069-022-05336-5 Date de publication en ligne : 05/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11069-022-05336-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101569
in Natural Hazards > vol 113 n° 2 (September 2022) . - pp 1043 - 1081[article]PS-InSAR based validated landslide susceptibility modelling: a case study of Ghizer valley, Northern Pakistan / Sajid Hussain in Geocarto international, vol 37 n° 13 ([15/07/2022])
[article]
Titre : PS-InSAR based validated landslide susceptibility modelling: a case study of Ghizer valley, Northern Pakistan Type de document : Article/Communication Auteurs : Sajid Hussain, Auteur ; Sun Hongxing, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 3941 - 3962 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] PakistanRésumé : (auteur) Northern Pakistan is a rugged mountainous area that is seismically active, high gradients, disintegrated lithology, and glaciers in the high peaks. District Ghizer lies among the most vulnerable areas and experience landslides every year due to different causative factors. This study has carried out to prepare a detailed landslide inventory and to develop a susceptibility model for the area. The most followed and probabilistic approach, Frequency Ratio (FR) model and a semi-qualitative Analytical Hierarchy Process (AHP) approach were applied to find the correlation between causative factors and mapped landslides. Persistent Scatterer Interferometry (PSI) Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) technique was applied to check deformation movement in the susceptible zones of extracted models, which showed the high Line of Sight (LOS) deformation velocity in high susceptible zones of both models. The extracted Landslide Susceptibility Index (LSI) models showed 82.82% and 73.43% of prediction accuracy for FR and AHP method calculated by Area Under Curve (AUC) of Receiver operating characteristic (ROC) method. The models revealed Slope, barrenness, and Geology are the main causative factors of landslide activities in the study area. Finally, both Landslide susceptibility index maps were classified into five susceptibility classes. As the study area is very prone to landslide disasters so these susceptibility models will be helpful to delineate hazardous zones for the medication of future landslides disasters in the area as well as it can be used as a tool in the planning strategies by decision-makers in development projects in the area. Numéro de notice : A2022-589 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2020.1870165 Date de publication en ligne : 11/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1870165 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101363
in Geocarto international > vol 37 n° 13 [15/07/2022] . - pp 3941 - 3962[article]Combining a class-weighted algorithm and machine learning models in landslide susceptibility mapping: A case study of Wanzhou section of the Three Gorges Reservoir, China / Huijuan Zhang in Computers & geosciences, vol 158 (January 2022)PermalinkForest fire susceptibility assessment using Google Earth engine in Gangwon-do, Republic of Korea / Yong Piao in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkA GIS-based landslide susceptibility mapping and variable importance analysis using artificial intelligent training-based methods / Pengxiang Zhao in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)PermalinkModélisation du lien entre éruptions et glissements de flancs au Piton de la Fournaise / Quentin Dumont (2022)PermalinkLandslide susceptibility prediction based on image semantic segmentation / Bowen Du in Computers & geosciences, vol 155 (October 2021)PermalinkIntegration of an InSAR and ANN for sinkhole susceptibility mapping: A case study from Kirikkale-Delice (Turkey) / Hakan Nefeslioglu in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 3 (March 2021)PermalinkSusceptibilité aux glissements de terrain dans la ville d’Al Hoceima et sa périphérie : application de la méthode de la théorie de l’évidence / Taoufik Byou in Geomatica, vol 75 n° 1 (Mars 2021)PermalinkA thematic mapping method to assess and analyze potential urban hazards and risks caused by flooding / Mohammad Khalid Hossain in Computers, Environment and Urban Systems, vol 79 (January 2020)PermalinkUso de QGIS en la teledetección, Vol. 4. QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego / Nicolas Baghdadi (2020)PermalinkCartographie de l’aléa érosif dans le bassin sud du Litani-Liban / Hussein El Hage Hassan in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 2 (avril - juin 2019)PermalinkQGIS in Remote Sensing, Volume 4. QGIS and Applications in Water and Risks / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 4. QGIS et applications en eau et risques / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkGIS-based MCDA–AHP modelling for avalanche susceptibility mapping of Nubra valley region, Indian Himalaya / Satish Kumar in Geocarto international, vol 32 n° 11 (November 2017)PermalinkComparison of landslide susceptibility mapping based on statistical index, certainty factors, weights of evidence and evidential belief function models / Kai Cui in Geocarto international, vol 32 n° 9 (September 2017)PermalinkA GIS-based comparative study of Dempster-Shafer, logistic regression and artificial neural network models for landslide susceptibility mapping / Wei Chen in Geocarto international, vol 32 n° 4 (April 2017)PermalinkGenerating a hazard map of dynamic objects using lidar mobile mapping / Alexander Schlichting in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 12 (December 2016)PermalinkDiscordance cartographique, l'exemple de Toulouse / Pierre Clergeot in Géomètre, n° 2136 (mai 2016)PermalinkModélisation et cartographie du risque d’éclosion d’incendie de forêt dans le nord-ouest du Maroc (région de Chefchaouen-Ouazzane) / Fouad Assali in Revue d'écologie, vol 71 n° 2 (avril - juin 2016)PermalinkMémo visuel de géologie / Yves Lagabrielle (2013)PermalinkUtilisation d'image satellitaire et d'un modèle numérique d'altitude pour la cartographie des zones à risque d'inondation sur le littoral méditerranéen de Saïdia (Nord-Est du Maroc) / M. Mouzouri in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 201 (Janvier 2013)PermalinkExposure estimation from multi-resolution optical satellite imagery for seismic risk assessment / Marc Wieland in ISPRS International journal of geo-information, vol 1 n°1 (March 2012)PermalinkSIG et LiDAR pour la réalisation de plans de prévention du risque de chute de blocs : Application dans les alpes françaises / Nicolas Clouet in Géomatique expert, n° 82 (01/09/2011)PermalinkL'outil SIG pour la gestion de crise et la reconstruction, métropole de Port-au-Prince, Haïti, post-séisme du 12 janvier 2010 / M. Leguillier (2011)PermalinkLa gestion du risque en France : contre ou avec le territoire / Nancy Meschinet De Richemond in Annales de géographie, n° 673 (mai - juin 2010)PermalinkSpécification et développement d'une méthode intégrée de cartographie du combustible à partir d'images téléacquises (dans le cadre du projet Fireparadox) / G. El-Amine (2009)PermalinkApproche multi-risque en milieu urbain : application à l'agglomération de Mulhouse (Haut-Rhin) / Elise Beck in Le monde des cartes, n° 198 (décembre 2008)PermalinkSpatialiser et évaluer les situations à risques technologiques : quelles données pour une gestion territoriale ? / Eliane Propeck-Zimmermann (26/06/2008)PermalinkEtude d'une cartographie du risque d'inondation par ruissellement pluvial sur le département du Val d'Oise / A. Noel (2008)PermalinkCartographie morphologique et cartographie des risques / A. Marre in Bulletin de l'association de géographes français, Géographies, vol 84 n° 1 (mars 2007)PermalinkPour une amélioration automatique des contrastes colorés en cartographie : application aux cartes de risque / Elisabeth Chesneau in Le monde des cartes, n° 190 (décembre 2006 - février 2007)PermalinkAnalyse spatiale, évaluation et cartographie du risque glissement de terrain / Jean-Philippe Malet in Revue internationale de géomatique, vol 16 n°3 - 4 (septembre – novembre 2006)PermalinkAnalyse de la vulnérabilité d'un système territorial complexe aux aléas naturels / E. Garbolino in Revue internationale de géomatique, vol 16 n°3 - 4 (septembre – novembre 2006)PermalinkDes cartes pour gérer le risque volcanique à la Martinique (Antilles françaises) : de l'aléa aux représentations collectives des espaces menacés / Frédéric Leone in Revue internationale de géomatique, vol 16 n°3 - 4 (septembre – novembre 2006)PermalinkEnjeux, mobilité, accessibilité et risques : l'exemple du district métropolitain de Quito (Equateur) / F. Demoraes in Revue internationale de géomatique, vol 16 n°3 - 4 (septembre – novembre 2006)PermalinkEtude multirisque en milieu urbain et SIG : le cas de l'agglomération de Mulhouse / Elise Beck in Revue internationale de géomatique, vol 16 n°3 - 4 (septembre – novembre 2006)PermalinkGéographes et assureurs face aux risques naturels / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 77 (mai 2006)PermalinkÉtude de l'efficacité de l'intégration de la capacité d'infiltration des roches affleurantes dans les modèles spatialisés d'érosion en utilisant la télédétection et le SIG : exemple au Liban / R. Bou Kheir in Photo interprétation, vol 42 n° 1 (Mars 2006)PermalinkTypologie des paysages forestiers du sud du massif de Fontainebleau après la tempête de décembre 1999 / V. Godard in Revue internationale de géomatique, vol 15 n° 3 (septembre – novembre 2005)PermalinkSystèmes d'information pour les risques naturels : l'heure est au réalisme / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 66 (avril 2005)PermalinkLa dimension sociale, culturelle et organisationnelle de la vulnérabilité territoriale / S. Caragliano in Le monde des cartes, n° 183 (mars - mai 2005)PermalinkLa France aussi est concernée par la prévention des séismes / J. Walter in Géomètre, n° 2013 (mars 2005)PermalinkRisques industriels majeurs : réflexions sur l'approche territoriale et la cartographie / A. Tremolieres in Le monde des cartes, n° 183 (mars - mai 2005)PermalinkSpatialisation et représentations des vulnérabilités et des risques / S. Bouchon in Le monde des cartes, n° 183 (mars - mai 2005)PermalinkS'informer pour prévenir les risques naturels : un livre blanc en préparation / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 59 (septembre 2004)PermalinkL'érosion sur la frange côtière : un exemple de gestion des risques / C. Meur-Ferec in Natures Sciences Sociétés, vol 12 n° 3 (juillet 2004)PermalinkL'éruption du volcan Papandayan (Indonésie) en novembre 2002 : aléas directs et induits / F. Lavigne in Bulletin de l'association de géographes français, Géographies, vol 81 n° 1 (mars 2004)PermalinkLe risque avalancheux en Islande / A. Decaulne in Bulletin de l'association de géographes français, Géographies, vol 81 n° 1 (mars 2004)PermalinkÉtude des modèles numériques de terrain pour améliorer la fiabilité des calculs d'aléas et de vulnérabilité / Frédéric Rousseaux (2004)PermalinkGéographie des risques naturels en France / Yvette Veyret (2004)PermalinkEvaluation des risques environnementaux pour une gestion durable des espaces / S. Vanpeene-Bruhier (2003)PermalinkEvaluation des risques environnementaux pour la gestion durable des espaces : synthèse des concepts de l'écologie du paysage / S. Vanpeene-Bruhier (2003)PermalinkL'information Géographique pour la prévention des risques naturels / Promotion des ingénieurs géographes (2003)PermalinkValidation des estimations de l'aléa érosion des sols à l'échelle européenne / Anton Van Rompaey (2003)PermalinkAléas et risques volcaniques : mieux comprendre pour prévoir et mieux gérer pour durer / J.C. Thouret in Annales de géographie, n° 627 - 628 (novembre - décembre 2002)PermalinkÉtude des risques côtiers sous l'angle de la géomatique / Michel Robin in Annales de géographie, n° 627 - 628 (novembre - décembre 2002)PermalinkRéflexions sur les notions et les méthodes en géographie des risques dits naturels / P. Pigeon in Annales de géographie, n° 627 - 628 (novembre - décembre 2002)PermalinkLes risques lies aux carrières souterraines : diversité des réponses et aménagement en Ile-de-France / Yvette Veyret in Annales de géographie, n° 626 (septembre - octobre 2002)PermalinkEvaluation des aléas liés aux cavités souterraines / Laboratoire central des ponts et chaussées (2002)PermalinkLe risque / Jean-François Gleyze (2002)Permalink