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Urban heat island formation in greater Cairo: Spatio-temporal analysis of daytime and nighttime land surface temperatures along the urban–rural gradient / Darshana Athukorala in Remote sensing, vol 13 n° 7 (April 2021)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 13 n° 7 (April 2021) . - n° 1396 Titre : Urban heat island formation in greater Cairo: Spatio-temporal analysis of daytime and nighttime land surface temperatures along the urban–rural gradient Type de document : Article/Communication Auteurs : Darshana Athukorala, Auteur ; Yuji Murayama, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 1396 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] espace vert [Termes descripteurs IGN] Google Earth Engine [Termes descripteurs IGN] ilot thermique urbain [Termes descripteurs IGN] image Aqua-MODIS [Termes descripteurs IGN] image Landsat-OLI [Termes descripteurs IGN] image Landsat-TIRS [Termes descripteurs IGN] image Landsat-TM [Termes descripteurs IGN] image Terra-MODIS [Termes descripteurs IGN] Le Caire [Termes descripteurs IGN] nuit [Termes descripteurs IGN] température au sol [Termes descripteurs IGN] urbanisme [Termes descripteurs IGN] variation diurne [Termes descripteurs IGN] zone rurale [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) An urban heat island (UHI) is a significant anthropogenic modification of urban land surfaces, and its geospatial pattern can increase the intensity of the heatwave effects. The complex mechanisms and interactivity of the land surface temperature in urban areas are still being examined. The urban–rural gradient analysis serves as a unique natural opportunity to identify and mitigate ecological worsening. Using Landsat Thematic Mapper (TM), Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor (OLI/TIRS) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Land Surface Temperature (LST) data in 2000, 2010, and 2019, we examined the spatial difference in daytime and nighttime LST trends along the urban–rural gradient in Greater Cairo, Egypt. Google Earth Engine (GEE) and machine learning techniques were employed to conduct the spatio-temporal analysis. The analysis results revealed that impervious surfaces (ISs) increased significantly from 564.14 km2 in 2000 to 869.35 km2 in 2019 in Greater Cairo. The size, aggregation, and complexity of patches of ISs, green space (GS), and bare land (BL) showed a strong correlation with the mean LST. The average urban–rural difference in mean LST was −3.59 °C in the daytime and 2.33 °C in the nighttime. In the daytime, Greater Cairo displayed the cool island effect, but in the nighttime, it showed the urban heat island effect. We estimated that dynamic human activities based on the urban structure are causing the spatial difference in the LST distribution between the day and night. The urban–rural gradient analysis indicated that this phenomenon became stronger from 2000 to 2019. Considering the drastic changes in the spatial patterns and the density of IS, GS, and BL, urban planners are urged to take immediate steps to mitigate increasing surface UHI; otherwise, urban dwellers might suffer from the severe effects of heatwaves. Numéro de notice : A2021-352 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs13071396 date de publication en ligne : 05/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13071396 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97602 [article]

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)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 154 (August 2019) . - pp 70 - 83 Titre : Improving public data for building segmentation from Convolutional Neural Networks (CNNs) for fused airborne lidar and image data using active contours Type de document : Article/Communication Auteurs : David Griffiths, Auteur ; Jan Boehm, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 70 - 83 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] détection de contours [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] données publiques [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] image RVB [Termes descripteurs IGN] Royaume-Uni [Termes descripteurs IGN] scène urbaine [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] zone rurale Résumé : (Auteur) Robust and reliable automatic building detection and segmentation from aerial images/point clouds has been a prominent field of research in remote sensing, computer vision and point cloud processing for a number of decades. One of the largest issues associated with deep learning methods is the high quantity of data required for training. To help address this we present a method to improve public GIS building footprint labels by using Morphological Geodesic Active Contours (MorphGACs). We demonstrate by improving the quality of building footprint labels for detection and semantic segmentation, more robust and reliable models can be obtained. We evaluate these methods over a large UK-based dataset of 24556 images containing 169835 building instances. This is achieved by training several Mask/Faster R-CNN and RetinaNet deep convolutional neural networks. Networks are supplied with both RGB and fused RGB-lidar data. We offer quantitative analysis on the benefits of the inclusion of depth data for building segmentation. By employing both methods we achieve a detection accuracy of 0.92 (mAP@0.5) and segmentation f1 scores of 0.94 over a 4911 test images ranging from urban to rural scenes. Numéro de notice : A2019-265 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.05.013 date de publication en ligne : 06/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.05.013 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93079 [article]

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Correcting rural building annotations in OpenStreetMap using convolutional neural networks / John E. Vargas-Muñoz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 147 (January 2019) . - pp 283 - 293 Titre : Correcting rural building annotations in OpenStreetMap using convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : John E. Vargas-Muñoz, Auteur ; Sylvain Lobry, Auteur ; Alexandre X. Falcão, Auteur ; Devis Tuia, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 283 - 293 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] champ aléatoire de Markov [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] correction géométrique [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] habitat rural [Termes descripteurs IGN] mise à jour de base de données [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] Tanzanie [Termes descripteurs IGN] Zimbabwe [Termes descripteurs IGN] zone rurale Résumé : (auteur) Rural building mapping is paramount to support demographic studies and plan actions in response to crisis that affect those areas. Rural building annotations exist in OpenStreetMap (OSM), but their quality and quantity are not sufficient for training models that can create accurate rural building maps. The problems with these annotations essentially fall into three categories: (i) most commonly, many annotations are geometrically misaligned with the updated imagery; (ii) some annotations do not correspond to buildings in the images (they are misannotations or the buildings have been destroyed); and (iii) some annotations are missing for buildings in the images (the buildings were never annotated or were built between subsequent image acquisitions). First, we propose a method based on Markov Random Field (MRF) to align the buildings with their annotations. The method maximizes the correlation between annotations and a building probability map while enforcing that nearby buildings have similar alignment vectors. Second, the annotations with no evidence in the building probability map are removed. Third, we present a method to detect non-annotated buildings with predefined shapes and add their annotation. The proposed methodology shows considerable improvement in accuracy of the OSM annotations for two regions of Tanzania and Zimbabwe, being more accurate than state-of-the-art baselines. Numéro de notice : A2019-038 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.11.010 date de publication en ligne : 06/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.11.010 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91975 [article]

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Sustainable development goals connectivity dilemma / Abbas Rajabifard (2019)  

Public Titre : Sustainable development goals connectivity dilemma : Land and geospatial information for urban and rural resilience Type de document : Monographie Auteurs : Abbas Rajabifard, Editeur scientifique Editeur : Boca Raton, New York, ... : CRC Press Année de publication : 2019 Importance : 376 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-367-25935-8 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Infrastructure de données [Termes descripteurs IGN] aménagement foncier [Termes descripteurs IGN] approche holistique [Termes descripteurs IGN] connexité (graphes) [Termes descripteurs IGN] développement durable [Termes descripteurs IGN] données localisées [Termes descripteurs IGN] infrastructure mondiale des données localisées [Termes descripteurs IGN] migration humaine [Termes descripteurs IGN] résilience écologique [Termes descripteurs IGN] système d'information géographique [Termes descripteurs IGN] ville intelligente [Termes descripteurs IGN] zone rurale [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (éditeur) Large-scale migration from rural to urban areas, and between countries, affects sustainable development at local, national, and regional levels. To strengthen urban and rural resilience to global challenges, Sustainable Development Goals Connectivity Dilemma: Land and Geospatial Information for Urban and Rural Resilience, brings together leading international geospatial experts to analyze the role of land and geospatial data infrastructures and services for achieving the United Nations' Sustainable Development Goals (SDGs). While the goals outlined in the 2030 Agenda have been longstanding aspirations worldwide, the complexity and connectivity between social, economic, environmental, and governance challenges are changing with large-scale urbanization and population growth. Structured in 5 parts, the themes and objectives of the book are in line with the critical challenges, gaps, and opportunities raised at all UN-GGIM events and UN-GGIM Academic Network forums. Through the different perspectives of scholars, industry actors, and policy-makers, this book provides interdisciplinary analysis and multisectoral expertise on the interconnection between the SDGs, geospatial information, and urban and rural resilience. Sustainable Development Goals Connectivity Dilemma: Land and Geospatial Information for Urban and Rural Resilience is an essential reference for researchers, industry professionals, and postgraduate students in fields such as geomatics, land administration, urban planning, GIS, and sustainable development. It will also prove a vital resource for environmental protection specialists, government practitioners, UN-GGIM delegates, and geospatial and land administration agencies. Note de contenu : Part I- Setting the Scene Part II- Enhancing SDGs Connectivity and Disaster Resilience Part III- Supporting SDGs: Legal, Policies and Institutional Components and Capacity Building Part IV- Enabling Tools and Technical Components Part V- SDGs Perspectives: Current Practices and Case Studies Numéro de notice : 25852 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Monographie DOI : sans En ligne : https://www.taylorfrancis.com/books/e/9780429290626 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95443

Mise en oeuvre d’un SIG pour le projet FARMaine (Partie 2) / Adèle Debray in Géomatique expert, n° 124 (septembre - octobre 2018)

Public [article]  inGéomatique expert > n° 124 (septembre - octobre 2018) . - pp 14 - 33 Titre : Mise en oeuvre d’un SIG pour le projet FARMaine (Partie 2) Type de document : Article/Communication Auteurs : Adèle Debray, Auteur ; Jean-Michel Follin, Auteur ; Benjamin Balland, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 14 - 33 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes descripteurs IGN] analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] base de données localisées [Termes descripteurs IGN] bassin hydrographique [Termes descripteurs IGN] classification ascendante hiérarchique [Termes descripteurs IGN] parcelle cadastrale [Termes descripteurs IGN] politique publique [Termes descripteurs IGN] Registre parcellaire graphique [Termes descripteurs IGN] Zone Naturelle d'Intérêt Ecologique Fantastique et Floristique [Termes descripteurs IGN] zone rurale Résumé : (éditeur) Le projet FARMaine est un projet pluridisciplinaire fi nancé dans le cadre du Programme de recherche PSDR 4 (Pour et Sur le Développement Régional) décliné à l’échelle du Grand Ouest. Il cherche à étudier les impacts fonciers, agricoles et paysagers des politiques publiques environnementales sur les fonds de vallée du bassin versant de la Maine, plus particulièrement sur les systèmes d’élevages extensifs. Ce projet s’appuie sur l’étude de quatre zones : les Basses Vallées Angevines (BVA), la vallée du Loir, la vallée de l’Oudon et la vallée du Sarthon-Alpes mancelles. Les outils mis en place dans le cadre de cette étude devront pouvoir être réutilisés dans des bassins versants similaires. Le présent travail vise à évaluer, grâce à un SIG, quel est l’impact des politiques publiques environnementales sur le paysage et le parcellaire des zones concernées. Numéro de notice : A2018-421 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90891 [article]

Voir aussi

• Mise en oeuvre d’un SIG pour le projet FARMaine (Partie 1) / Adèle Debray in Géomatique expert, n° 123 (juillet - août 2018)

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A new model for cadastral surveying using crowdsourcing / K. Apostolopoulos in Survey review, vol 50 n° 359 (March 2018)  

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Retrieving spatial variations of land surface temperatures from satellite data–Cairo region, Egypt / Mohamed E. Hereher in Geocarto international, vol 32 n° 5 (May 2017)  

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Context-dependent detection of non-linearly distributed points for vegetation classification in airborne LiDAR / Denis Horvat in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 116 (June 2016)  

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vol 93 n° 2 - juin - août 2016 - Allemagne : vers une territorialité durable ? (2e partie) (Bulletin de Bulletin de l'association de géographes français, Géographies) / samuel Depraz

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Le plan de mobilité rurale / Cécile Clément-Werny (2016)

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Temporal decorrelation in L-, C-, and X-band satellite radar interferometry for pasture on drained cs / Yu Morishita in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)  

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Digging into the history of VGI data-sets: results from a worldwide study on OpenStreetMap mapping activity / Simon Gröchenig in Journal of location-based services, vol 8 n° 3 ([01/11/2014])

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Optimisation de transport à la demande dans des territoires polarisés / Rémy Chevrier in Cartes & Géomatique, n° 215 (mars 2013)  

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Empirical evidence on agricultural land-use change in Sardinia, Italy, from GIS-based analysis and a Tobit model / Corrado Zoppi in Cartographica, vol 47 n° 4 (December 2012)  

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An advanced algorithm for deformation estimation in non-urban areas / K. Goel in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 73 (September 2012)

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