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A network-constrained clustering method for bivariate origin-destination movement data / Wenkai Liu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 37 n° 4 (April 2023)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 37 n° 4 (April 2023) . - pp 767 - 787 Titre : A network-constrained clustering method for bivariate origin-destination movement data Type de document : Article/Communication Auteurs : Wenkai Liu, Auteur ; Qiliang Liu, Auteur ; Jie Yang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 767 - 787 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse bivariée [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] Chine [Termes IGN] hétérogénéité spatiale [Termes IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes IGN] origine - destination [Termes IGN] réseau routier Résumé : (auteur) For bivariate origin-destination (OD) movement data composed of two types of individual OD movements, a bivariate cluster can be defined as a group of two types of OD movements, at least one of which has a high density. The identification of such bivariate clusters can provide new insights into the spatial interactions between different movement patterns. Because of spatial heterogeneity, the effective detection of inhomogeneous and irregularly shaped bivariate clusters from bivariate OD movement data remains a challenge. To fill this gap, we propose a network-constrained method for clustering two types of individual OD movements on road networks. To adaptively estimate the densities of inhomogeneous OD movements, we first define a new network-constrained density based on the concept of the shared nearest neighbor. A fast Monte Carlo simulation method is then developed to statistically estimate the density threshold for each type of OD movements. Finally, bivariate clusters are constructed using the density-connectivity mechanism. Experiments on simulated datasets demonstrate that the proposed method outperformed three state-of-the-art methods in identifying inhomogeneous and irregularly shaped bivariate clusters. The proposed method was applied to taxi and ride-hailing service datasets in Xiamen. The identified bivariate clusters successfully reveal competition patterns between taxi and ride-hailing services. Numéro de notice : A2023-206 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658816.2022.2137879 Date de publication en ligne : 25/10/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2137879 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103108 [article]

Discovering co-location patterns in multivariate spatial flow data / Jiannan Cai in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 4 (April 2022)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 4 (April 2022) . - pp 720 - 748 Titre : Discovering co-location patterns in multivariate spatial flow data Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiannan Cai, Auteur ; Mei-Po Kwan, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 720 - 748 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse bivariée [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] analyse univariée [Termes IGN] autocorrélation spatiale [Termes IGN] Chicago (Illinois) [Termes IGN] co-positionnement [Termes IGN] données de flux [Termes IGN] données socio-économiques [Termes IGN] dynamique spatiale [Termes IGN] enquête [Termes IGN] exploration de données géographiques [Termes IGN] migration pendulaire [Termes IGN] origine - destination [Termes IGN] voisinage (relation topologique) Résumé : (auteur) Spatial flow co-location patterns (FCLPs) are important for understanding the spatial dynamics and associations of movements. However, conventional point-based co-location pattern discovery methods ignore spatial movements between locations and thus may generate erroneous findings when applied to spatial flows. Despite recent advances, there is still a lack of methods for analyzing multivariate flows. To bridge the gap, this paper formulates a novel problem of FCLP discovery and presents an effective detection method based on frequent-pattern mining and spatial statistics. We first define a flow co-location index to quantify the co-location frequency of different features in flow neighborhoods, and then employ a bottom-up method to discover all frequent FCLPs. To further establish the statistical significance of the results, we develop a flow pattern reconstruction method to model the benchmark null hypothesis of independence conditioning on univariate flow characteristics (e.g. flow autocorrelation). Synthetic experiments with predefined FCLPs verify the advantages of our method in terms of correctness over available alternatives. A case study using individual home-work commuting flow data in the Chicago Metropolitan Area demonstrates that residence- or workplace-based co-location patterns tend to overestimate the co-location frequency of people with different occupations and could lead to inconsistent results. Numéro de notice : A2022-256 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2021.1980217 Date de publication en ligne : 20/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2021.1980217 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100229 [article]

Landslide susceptibility mapping and assessment using geospatial platforms and weights of evidence (WoE) method in the indian Himalayan region: Recent developments, gaps, and future directions / Amit Batar in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 3 (March 2021)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 3 (March 2021) . - n° 114 Titre : Landslide susceptibility mapping and assessment using geospatial platforms and weights of evidence (WoE) method in the indian Himalayan region: Recent developments, gaps, and future directions Type de document : Article/Communication Auteurs : Amit Batar, Auteur ; Teiji Watanabe, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 114 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse bivariée [Termes IGN] analyse de sensibilité [Termes IGN] bassin hydrographique [Termes IGN] cartographie des risques [Termes IGN] effondrement de terrain [Termes IGN] géomorphologie locale [Termes IGN] Google Earth [Termes IGN] Himalaya [Termes IGN] Inde [Termes IGN] inventaire [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] théorème de Bayes Résumé : (auteur) The Himalayan region and hilly areas face severe challenges due to landslide occurrences during the rainy seasons in India, and the study area, i.e., the Rudraprayag district, is no exception. However, the landslide related database and research are still inadequate in these landslide-prone areas. The main purpose of this study is: (1) to prepare the multi-temporal landslide inventory map using geospatial platforms in the data-scarce environment; (2) to evaluate the landslide susceptibility map using weights of evidence (WoE) method in the Geographical Information System (GIS) environment at the district level; and (3) to provide a comprehensive understanding of recent developments, gaps, and future directions related to landslide inventory, susceptibility mapping, and risk assessment in the Indian context. Firstly, 293 landslides polygon were manually digitized using the BHUVAN (Indian earth observation visualization) and Google Earth® from 2011 to 2013. Secondly, a total of 14 landslide causative factors viz. geology, geomorphology, soil type, soil depth, slope angle, slope aspect, relative relief, distance to faults, distance to thrusts, distance to lineaments, distance to streams, distance to roads, land use/cover, and altitude zones were selected based on the previous study. Then, the WoE method was applied to assign the weights for each class of causative factors to obtain a landslide susceptibility map. Afterward, the final landslide susceptibility map was divided into five susceptibility classes (very high, high, medium, low, and very low classes). Later, the validation of the landslide susceptibility map was checked against randomly selected landslides using IDRISI SELVA 17.0 software. Our study results show that medium to very high landslide susceptibilities had occurred in the non-forest areas, mainly scrubland, pastureland, and barren land. The results show that medium to very high landslide susceptibilities areas are in the upper catchment areas of the Mandakini river and adjacent to the National Highways (107 and 07). The results also show that landslide susceptibility is high in high relative relief areas and shallow soil, near thrusts and faults, and on southeast, south, and west-facing steep slopes. The WoE method achieved a prediction accuracy of 85.7%, indicating good accuracy of the model. Thus, this landslide susceptibility map could help the local governments in landslide hazard mitigation, land use planning, and landscape protection. Numéro de notice : A2021-233 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi10030114 Date de publication en ligne : 27/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10030114 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97228 [article]

Susceptibilité 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)  

Public [article]  inGeomatica > vol 75 n° 1 (Mars 2021) . - pp 1 - 27 Titre : Susceptibilité aux glissements de terrain dans la ville d’Al Hoceima et sa périphérie : application de la méthode de la théorie de l’évidence Type de document : Article/Communication Auteurs : Taoufik Byou, Auteur ; Khalid Obda, Auteur ; Ali Taous, Auteur ; Ilias Obda, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1 - 27 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] aléa [Termes IGN] analyse bivariée [Termes IGN] cartographie des risques [Termes IGN] effondrement de terrain [Termes IGN] Maroc [Termes IGN] modèle stochastique [Termes IGN] pondération [Termes IGN] Rif (Maroc) [Termes IGN] risque naturel [Termes IGN] ville Résumé : (auteur) Le Rif Marocain en général et la ville d’Al Hoceima et sa périphérie urbaine, plus particulièrement, connaissent fréquemment des aléas géomorphologiques, notamment les glissements de terrain qui entravent la gestion urbaine. Ce type d’aléa naturel est de grande actualité, aussi bien sur le plan scientifique que sur le plan médiatique, à cause de l’augmentation de la vulnérabilité, en raison de circonstances de changements globaux (réchauffements climatiques) et à la forte urbanisation, souvent irrationnelle. L’objectif de cet article est la mise en place d’une approche objective visant l’évaluation de la susceptibilité aux glissements de terrain dans la ville d’Al Hoceima et sa périphérie. La théorie de l’évidence, qui est une méthode probabiliste bivariée, est fondée sur les règles de Bayes qui consistent à calculer la probabilité d’occurrence spatiale de glissements de terrain, en se basant sur la notion de probabilité à priori et de probabilité à posteriori, tout en considérant les glissements de terrain comme variable à modéliser et chaque facteur causatif comme variable prédictive. Le but de ce travail est de procéder à un zonage d’aléa glissement de terrain tout en assurant une bonne prédiction de ce phénomène avec une bonne résolution spatiale. Les résultats de la courbe de ROC (receiver operating characteristic) montre que la confrontation de la carte de susceptibilité, des glissements de terrain à la carte d’inventaire, permet une capacité de prédiction considérable (area under curve, AUC = 0,889). Ceci pousse au constat selon lequel, plus de deux tiers des glissements de terrain inventoriés s’inscrivent dans des classes de susceptibilité élevée et très élevée. Ce produit cartographique peut constituer un puissant outil d’aide permettant la formulation de suggestions, dans le but d’optimiser l’évaluation du risque de glissements de terrain dans les zones exposées à ce phénomène. Numéro de notice : A2021-607 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1139/geomat-2019-0025 En ligne : https://doi.org/10.1139/geomat-2019-0025 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98321 [article]

Network-constrained bivariate clustering method for detecting urban black holes and volcanoes / Qiliang Liu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 10 (October 2020)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 10 (October 2020) . - pp 1903 - 1929 Titre : Network-constrained bivariate clustering method for detecting urban black holes and volcanoes Type de document : Article/Communication Auteurs : Qiliang Liu, Auteur ; Zhihui Wu, Auteur ; Min Deng, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1903 - 1929 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse bivariée [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] analyse spatio-temporelle [Termes IGN] contour [Termes IGN] détection d'anomalie [Termes IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes IGN] Pékin (Chine) [Termes IGN] planification urbaine [Termes IGN] protection civile [Termes IGN] réseau de contraintes [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] trafic routier [Termes IGN] trafic urbain [Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial) [Termes IGN] voisinage (relation topologique) [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) Urban black holes and volcanoes are typical traffic anomalies that are useful for optimizing urban planning and maintaining public safety. It is still challenging to detect arbitrarily shaped urban black holes and volcanoes considering the network constraints with less prior knowledge. This study models urban black holes and volcanoes as bivariate spatial clusters and develops a network-constrained bivariate clustering method for detecting statistically significant urban black holes and volcanoes with irregular shapes. First, an edge-expansion strategy is proposed to construct the network-constrained neighborhoods without the time-consuming calculation of the network distance between each pair of objects. Then, a network-constrained spatial scan statistic is constructed to detect urban black holes and volcanoes, and a multidirectional optimization method is developed to identify arbitrarily shaped urban black holes and volcanoes. Finally, the statistical significance of multiscale urban black holes and volcanoes is evaluated using Monte Carlo simulation. The proposed method is compared with three state-of-the-art methods using both simulated data and Beijing taxicab spatial trajectory data. The comparison shows that the proposed method can detect urban black holes and volcanoes more accurately and completely and is useful for detecting spatiotemporal variations of traffic anomalies. Numéro de notice : A2020-511 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1720027 Date de publication en ligne : 27/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1720027 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95665 [article]

Exploratory bivariate and multivariate geovisualizations of a social vulnerability index / Georgianna Strode in Cartographic perspectives, n° 95 (July 2020)  

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Simultaneous intensity bias estimation and stripe noise removal in infrared images using the global and local sparsity constraints / Li Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 3 (March 2020)  

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A general method for the classification of forest stands using species composition and vertical and horizontal structure / Miquel De Cáceres in Annals of Forest Science, vol 76 n° 2 (June 2019)  

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Applicability of generalized additive model in groundwater potential modelling and comparison its performance by bivariate statistical methods / Fatemeh Falah in Geocarto international, vol 32 n° 10 (October 2017)  

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Mapping uncertainty from multi-criteria analysis of land development suitability, the case of Howth, Dublin / Bernadette Quinn in Journal of maps, vol 11 n° 3 ([01/07/2015])  

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R et espace : Traitement de l’information géographique / Groupe Element R (2014)    

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Effect of climatic cycles in Pacific Ocean on mean sea level variations over the Southwest Pacific Ocean and Tasman Sea / Anthony Wiart (2012) 

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Comparison of GIS-based methodologies for the landslide susceptibility assessment / P. Magliulo in Geoinformatica, vol 13 n° 3 (September 2009)  

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Mapping the results of geographically weighted regression / J. Mennis in Cartographic journal (the), vol 43 n° 2 (July 2006)  

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L'outil statistique en géographie, Tome 2. L'analyse bivariée / Philippe Lahousse (2000)

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