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Les risques-réseaux : une matrice des défaillances des réseaux urbains interdépendants / Nabil Touili in Belgeo, vol 2022 n° 1 (2022)
[article]
Titre : Les risques-réseaux : une matrice des défaillances des réseaux urbains interdépendants Titre original : Network-risks: a matrix of interdependent urban networks' failures Type de document : Article/Communication Auteurs : Nabil Touili, Auteur Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] infrastructure
[Termes IGN] matrice
[Termes IGN] réseau technique urbain
[Termes IGN] risque technologique
[Termes IGN] territoire
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (auteur) À partir d’une typologie théorique et de données empiriques tirées d’évènements catastrophiques, cet article fournit une matrice des défaillances des réseaux interdépendants d’énergie, de transport, de télécommunications, d’eau et d’assainissement, d’alimentation et de santé. La forte urbanisation a entraîné une expansion des réseaux d’infrastructures critiques, dont les défaillances sont notamment dues à leurs interdépendances multiples et de plus en plus complexes. L’identification préalable des relations d’interdépendances s’avère alors primordiale pour prévenir des risques de défaillances. Cet article identifie quatre types d’interdépendances (fonctionnelles, géo-spatiales, procédurales et sociétales) et examine leurs rôles respectifs dans les défaillances recensées lors des ouragans Irma et Maria en 2017, de l’attentat du WTC (World Trade Center) en 2001, de la catastrophe de Fukushima en 2011, de l’éruption du volcan islandais Eyjafjallajökull en 2010, de la canicule de 2003 et du black-out en Inde de 2012. Ce travail aboutit à une matrice inter-réseaux urbains qui apporte des réponses à la question suivante : par quel(s) type(s) d’interdépendance(s), la défaillance initiale d’un réseau urbain entraîne-t-elle la défaillance d’autres réseaux ? Cette matrice met en évidence des risques-réseaux en identifiant les types d’interdépendances par lesquels les réseaux génèrent et subissent des défaillances. Cette démarche déductive permet de nuancer des relations de dépendances unidirectionnelles, réciproques et mutuelles. Nos résultats argumentent la criticité des infrastructures par la criticité du type d’interdépendance qui les relie. Une réflexion est ainsi menée sur la résilience territoriale et celle des réseaux dans des perspectives d’accroissement des interdépendances étudiées. Numéro de notice : A2022-693 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article DOI : 10.4000/belgeo.54349 En ligne : https://doi.org/10.4000/belgeo.54349 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101814
in Belgeo > vol 2022 n° 1 (2022)[article]Three-Dimensional point cloud analysis for building seismic damage information / Fan Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 2 (February 2022)
[article]
Titre : Three-Dimensional point cloud analysis for building seismic damage information Type de document : Article/Communication Auteurs : Fan Yang, Auteur ; Zhiwei Fan, Auteur ; Chao Wen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 103 - 111 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] densité des points
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de données
[Termes IGN] filtrage de points
[Termes IGN] mur
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) Postearthquake building damage assessment requires professional judgment; however, there are factors such as high workload and human error. Making use of Terrestrial Laser Scanning data, this paper presents a method for seismic damage information extraction. This new method is based on principal component analysis calculating the local surface curvature of each point in the point cloud. Then use the nearest point angle algorithm, combined with the data features of the actual measured value to identify point cloud seismic information, and filter the points that tend to the plane by setting the threshold value. Based on the statistical analysis of the normal vector, the raw point cloud data are deplanarized to obtain the preliminary results of seismic damage information. The density clustering algorithm is used to denoise the initially extracted seismic damage information. Ultimately, we can obtain the distribution patterns and characteristics of cracks in the walls of the building. The extraction result of the seismic damage information point cloud data is compared with the photos collected at the site, showing that the algorithm steps successfully identify the crack and shed wall skin information recorded in the site photos (identification rate: 95%). Point cloud distribution maps of cracked and shed siding areas determine quantitative information on seismic damage, providing a higher level of performance and detail than direct contact measurements. Numéro de notice : A2022-065 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.21-00019R3 Date de publication en ligne : 01/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.21-00019R3 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99727
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 88 n° 2 (February 2022) . - pp 103 - 111[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2022021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Automatic extraction of damaged houses by earthquake based on improved YOLOv5: A case study in Yangbi / Yafei Jing in Remote sensing, vol 14 n° 2 (January-2 2022)
[article]
Titre : Automatic extraction of damaged houses by earthquake based on improved YOLOv5: A case study in Yangbi Type de document : Article/Communication Auteurs : Yafei Jing, Auteur ; Yuhuan Ren, Auteur ; Yalan Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 382 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] Yunnan (Chine)Résumé : (auteur) Efficiently and automatically acquiring information on earthquake damage through remote sensing has posed great challenges because the classical methods of detecting houses damaged by destructive earthquakes are often both time consuming and low in accuracy. A series of deep-learning-based techniques have been developed and recent studies have demonstrated their high intelligence for automatic target extraction for natural and remote sensing images. For the detection of small artificial targets, current studies show that You Only Look Once (YOLO) has a good performance in aerial and Unmanned Aerial Vehicle (UAV) images. However, less work has been conducted on the extraction of damaged houses. In this study, we propose a YOLOv5s-ViT-BiFPN-based neural network for the detection of rural houses. Specifically, to enhance the feature information of damaged houses from the global information of the feature map, we introduce the Vision Transformer into the feature extraction network. Furthermore, regarding the scale differences for damaged houses in UAV images due to the changes in flying height, we apply the Bi-Directional Feature Pyramid Network (BiFPN) for multi-scale feature fusion to aggregate features with different resolutions and test the model. We took the 2021 Yangbi earthquake with a surface wave magnitude (Ms) of 6.4 in Yunan, China, as an example; the results show that the proposed model presents a better performance, with the average precision (AP) being increased by 9.31% and 1.23% compared to YOLOv3 and YOLOv5s, respectively, and a detection speed of 80 FPS, which is 2.96 times faster than YOLOv3. In addition, the transferability test for five other areas showed that the average accuracy was 91.23% and the total processing time was 4 min, while 100 min were needed for professional visual interpreters. The experimental results demonstrate that the YOLOv5s-ViT-BiFPN model can automatically detect damaged rural houses due to destructive earthquakes in UAV images with a good performance in terms of accuracy and timeliness, as well as being robust and transferable. Numéro de notice : A2022-104 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14020382 Date de publication en ligne : 14/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14020382 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99577
in Remote sensing > vol 14 n° 2 (January-2 2022) . - n° 382[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 Assessment of the performance of GIS-based analytical hierarchical process (AHP) approach for flood modelling in Uttar Dinajpur district of West Bengal, India / Rajib Mitra in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : Assessment of the performance of GIS-based analytical hierarchical process (AHP) approach for flood modelling in Uttar Dinajpur district of West Bengal, India Type de document : Article/Communication Auteurs : Rajib Mitra, Auteur ; Piu Saha, Auteur ; Jayanta Das, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 2183 - 2226 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] analyse des risques
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] Bengale-Occidental (Inde ; état)
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique
[Termes IGN] risque naturelRésumé : (auteur) Floods have received global significance in contemporary times due to their destructive behavior, which may wreak tremendous ruin on infrastructure and civilization. The present research employed an integration of the Geographic information system (GIS) and Analytical Hierarchy Process (AHP) method for identifying the flood susceptibility zonation (FSZ), flood vulnerability zonation (FVZ), and flood risk zonation (FRZ) of the humid subtropical Uttar Dinajpur district in India. The study combined a large number of thematic layers (N = 12 for FSZ and N = 9 for FVZ) to achieve reliable accuracy and included the multicollinearity analysis of these variables to overcome the issues related to highly correlated variables. According to the findings, 27.04, 15.62, and 4.59% of the area were classified as medium, high, and very high FRZ, respectively. The ROC-AUC, MAE, MSE, and RMSE of the model exhibited a good prediction accuracy of 0.73, 0.15, 0.16, and 0.21, respectively. The performance of the AHP model has been evaluated using sensitivity analyses. It also highly recommends that persistent improvement in this subject, such as sensitivity studies on modifying criteria thresholds, changing the relative significance of criteria, and changing the desired matrix, will permit GIS and MCDA to be progressively adapted to real hazard-management issues. Numéro de notice : A2022-885 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2112094 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2112094 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102211
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 2183 - 2226[article]PermalinkAutomated construction of a French Entity Linking dataset to geolocate social network posts in the context of natural disasters / Gaëtan Caillaut (2022)PermalinkPermalinkCombining 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)PermalinkFlood susceptibility mapping using meta-heuristic algorithms / Alireza Arabameri in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (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)PermalinkPermalinkA 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)PermalinkInvestigating the role of wind disturbance in tropical forests through a forest dynamics model and satellite observations / E-Ping Rau (2022)PermalinkMapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine / Jiyu Liu in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkPermalinkModélisation du lien entre éruptions et glissements de flancs au Piton de la Fournaise / Quentin Dumont (2022)PermalinkA prediction model for surface deformation caused by underground mining based on spatio-temporal associations / Min Ren in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkPermalinkThree-dimensional simulations of rockfalls in Ischia, Southern Italy, and preliminary susceptibility zonation / Massimiliano Alvioli in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkTowards urban flood susceptibility mapping using data-driven models in Berlin, Germany / Omar Seleem in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkA comparative approach of support vector machine kernel functions for GIS-based landslide susceptibility mapping / Khalil Valizadeh Kamran in Applied geomatics, vol 13 n° 4 (December 2021)PermalinkGIS to identify exposed shoreline sectors to wave impacts: case of El Tarf coast / Abdeldjalil Goumrasa in Applied geomatics, vol 13 n° 4 (December 2021)PermalinkIncorporating multi-criteria decision-making and fuzzy-value functions for flood susceptibility assessment / Ali Azareh in Geocarto international, vol 36 n° 20 ([01/12/2021])PermalinkOBIA-based extraction of artificial terrace damages in the Loess plateau of China from UAV photogrammetry / Xuan Fang in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)Permalink