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A hybrid data model for dynamic GIS: application to marine geomorphological dynamics / Younes Hamdani in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 8 (August 2021)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 8 (August 2021) . - pp 1475 - 1499 Titre : A hybrid data model for dynamic GIS: application to marine geomorphological dynamics Type de document : Article/Communication Auteurs : Younes Hamdani, Auteur ; Rémy Thibaud, Auteur ; Christophe Claramunt, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1475 - 1499 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes IGN] base de données spatiotemporelles [Termes IGN] érosion [Termes IGN] interface utilisateur [Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées [Termes IGN] modèle dynamique [Termes IGN] PostGIS [Termes IGN] PostgreSQL [Termes IGN] relief sous-marin [Termes IGN] SIG dynamique Résumé : (auteur) The search for the most appropriate GIS data model to integrate, manipulate and analyse spatio-temporal data raises several research questions about the conceptualisation of geographic spaces. Although there is now a general consensus that many environmental phenomena require field and object conceptualisations to provide a comprehensive GIS representation, there is still a need for better integration of these dual representations of space within a formal spatio-temporal database. The research presented in this paper introduces a hybrid and formal dual data model for the representation of spatio-temporal data. The whole approach has been fully implemented in PostgreSQL and its spatial extension PostGIS, where the SQL language is extended by a series of data type constructions and manipulation functions to support hybrid queries. The potential of the approach is illustrated by an application to underwater geomorphological dynamics oriented towards the monitoring of the evolution of seabed changes. A series of performance and scalability experiments are also reported to demonstrate the computational performance of the model. Numéro de notice : A2021-547 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1829628 Date de publication en ligne : 12/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1829628 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98059 [article]

Pyramidal framework: guidance for the next generation of GIS spatial-temporal models / Cyril Carré 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° 188 Titre : Pyramidal framework: guidance for the next generation of GIS spatial-temporal models Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Carré, Auteur ; Younes Hamdani, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 188 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] cadre conceptuel [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] événement [Termes IGN] modèle conceptuel de données spatio-temporelles [Termes IGN] point de vue [Termes IGN] prise en compte du contexte [Termes IGN] SIG dynamique Résumé : (auteur) Over the last decade, innovative computer technologies and the multiplication of geospatial data acquisition solutions have transformed the geographic information systems (GIS) landscape and opened up new opportunities to close the gap between GIS and the dynamics of geographic phenomena. There is a demand to further develop spatio-temporal conceptual models to comprehensively represent the nature of the evolution of geographic objects. The latter involves a set of considerations like those related to managing changes and object identities, modeling possible causal relations, and integrating multiple interpretations. While conventional literature generally presents these concepts separately and rarely approaches them from a holistic perspective, they are in fact interrelated. Therefore, we believe that the semantics of modeling would be improved by considering these concepts jointly. In this work, we propose to represent these interrelationships in the form of a hierarchical pyramidal framework and to further explore this set of concepts. The objective of this framework is to provide a guideline to orient the design of future generations of GIS data models, enabling them to achieve a better representation of available spatio-temporal data. In addition, this framework aims at providing keys for a new interpretation and classification of spatio-temporal conceptual models. This work can be beneficial for researchers, students, and developers interested in advanced spatio-temporal modeling. Numéro de notice : A2021-315 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3390/ijgi10030188 Date de publication en ligne : 22/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10030188 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97891 [article]

Une base de données pour étudier vingt années de dynamiques du marché immobilier résidentiel en Île-de-France / Thibault Le Corre in Cybergeo, European journal of geography, n° 2021 ([01/02/2021])  

Public [article]  inCybergeo, European journal of geography > n° 2021 [01/02/2021] . - n° 992 Titre : Une base de données pour étudier vingt années de dynamiques du marché immobilier résidentiel en Île-de-France Type de document : Article/Communication Auteurs : Thibault Le Corre, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 992 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] base de données [Termes IGN] base de données spatiotemporelles [Termes IGN] dynamique spatiale [Termes IGN] Ile-de-France [Termes IGN] immobilier (secteur) [Termes IGN] logement [Termes IGN] marché foncier Résumé : (auteur) Cet article expose la démarche de préparation et de consolidation d’une base de données immobilières à partir de données sources dont l’accès est restreint et l’usage complexe. CASSMIR (Contribution à l’Analyse Spatiale et Sociologique des Marchés Immobiliers Résidentiels) est une base de données sur le marché du logement en Île-de-France couvrant une période de 1996 à 2018. Les indicateurs de la base CASSMIR recouvrent quatre champs d’investigation thématiques sur le marché immobilier : les prix, le profil socio-démographique des acquéreurs et vendeurs, les régimes d’achat et les types de mutation des biens ainsi que les types de biens immobiliers. Ces indicateurs caractérisent des unités spatiales à trois échelles (communes, carroyage 1 km et carroyage 200 mètres) et des groupes de population d’acquéreurs et de vendeurs déclinés selon un critère social, de génération et de genre. La livraison de la base fait suite à une série d’opérations d’agrégation de données individuelles issues de deux bases de données sources : une base sur les transactions immobilières, la base BIEN, et une base sur les investissements en primo-accession avec des prêts aidés, la base PTZ. Cet article propose de restituer les principales informations contenues dans la base CASSMIR et les étapes de préparation de la base. Numéro de notice : A2021-645 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.4000/cybergeo.37430 Date de publication en ligne : 09/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.4000/cybergeo.37430 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98686 [article]

A framework for group converging pattern mining using spatiotemporal trajectories / Bin Zhao in Geoinformatica [en ligne], vol 24 n° 4 (October 2020)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 24 n° 4 (October 2020) . - pp 745 - 776 Titre : A framework for group converging pattern mining using spatiotemporal trajectories Type de document : Article/Communication Auteurs : Bin Zhao, Auteur ; Xintao Liu, Auteur ; Jinping Jia, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 745 - 776 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] analyse spatio-temporelle [Termes IGN] base de données spatiotemporelles [Termes IGN] comportement [Termes IGN] convergence [Termes IGN] exploration de données géographiques [Termes IGN] jointure spatiale [Termes IGN] objet mobile [Termes IGN] reconnaissance de formes [Termes IGN] trajectoire Résumé : (Auteur) A group event such as human and traffic congestion can be very roughly divided into three stages: converging stage before congestion, gathered stage when congestion happens, and dispersing stage that congestion disappears. It is of great interest in modeling and identifying converging behaviors before gathered events actually happen, which helps to proactively predict and handle potential public incidents such as serious stampedes. However, most of existing literature put too much emphasis on the second stage, only a few of them is dedicated to the first stage. In this paper, we propose a novel group pattern, namely converging, which refers to a group of moving objects converging from different directions during a certain period before gathered. To discover efficiently such converging patterns, we develop a framework for converging pattern mining (CPM) by examining how moving objects form clusters and the process of the “cluster containment”. The framework consists of three phases: snapshot cluster discovery phase, cluster containment join phase, and converging detection phase. As cluster containment mining is the key step, we develop three algorithms to discover cluster containment matches: a containment-join-algorithm, called SSCCJ, by using spatial proximity; a signature tree-based cluster-containment-join-algorithm, called STCCJ, which takes advantage of the cluster containment relations and signature techniques to filter enormous unqualified candidates in an efficient and effective way; and third, to keep the advantages of the above algorithms while avoiding their flaws, we further propose a signature quad-tree based cluster-containment-join algorithm, called SQTCCJ, which can identify efficiently matches by considering cluster spatial proximity as well as containment relations simultaneously. To assess the proposed methods, we redefine two evaluation metrics based on the concept of “Precision and Recall” in the field of information retrieval and the characteristics of converging patterns. We also propose a new indicator for measuring the duration of the converging stage in a group event. Finally, the effectiveness of the CPM and the efficiency of the mining algorithms are evaluated using three types of trajectory datasets, and the results show that the SQTCCJ algorithm demonstrates a superior performance. Numéro de notice : A2020-494 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10707-020-00404-z Date de publication en ligne : 25/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-020-00404-z Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96114 [article]

Using OpenStreetMap data and machine learning to generate socio-economic indicators / Daniel Feldmeyer in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 9 (September 2020)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 9 (September 2020) . - 16 p. Titre : Using OpenStreetMap data and machine learning to generate socio-economic indicators Type de document : Article/Communication Auteurs : Daniel Feldmeyer, Auteur ; Claude Meisch, Auteur ; Holger Sauter, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 16 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] Allemagne [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] arbre aléatoire [Termes IGN] base de données spatiotemporelles [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] chômage [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] collectivité territoriale [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] données socio-économiques [Termes IGN] inégalité [Termes IGN] limite administrative [Termes IGN] modèle de régression [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] OpenStreetMap Résumé : (auteur) Socio-economic indicators are key to understanding societal challenges. They disassemble complex phenomena to gain insights and deepen understanding. Specific subsets of indicators have been developed to describe sustainability, human development, vulnerability, risk, resilience and climate change adaptation. Nonetheless, insufficient quality and availability of data often limit their explanatory power. Spatial and temporal resolution are often not at a scale appropriate for monitoring. Socio-economic indicators are mostly provided by governmental institutions and are therefore limited to administrative boundaries. Furthermore, different methodological computation approaches for the same indicator impair comparability between countries and regions. OpenStreetMap (OSM) provides an unparalleled standardized global database with a high spatiotemporal resolution. Surprisingly, the potential of OSM seems largely unexplored in this context. In this study, we used machine learning to predict four exemplary socio-economic indicators for municipalities based on OSM. By comparing the predictive power of neural networks to statistical regression models, we evaluated the unhinged resources of OSM for indicator development. OSM provides prospects for monitoring across administrative boundaries, interdisciplinary topics, and semi-quantitative factors like social cohesion. Further research is still required to, for example, determine the impact of regional and international differences in user contributions on the outputs. Nonetheless, this database can provide meaningful insight into otherwise unknown spatial differences in social, environmental or economic inequalities. Numéro de notice : A2020-663 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9090498 Date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9090498 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96139 [article]

Long time-series remote sensing analysis of the periodic cycle evolution of the inlets and ebb-tidal delta of Xincun Lagoon, Hainan Island, China / Huaguo Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 165 (July 2020)  

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Determining the road traffic accident hotspots using GIS-based temporal-spatial statistical analytic techniques in Hanoi, Vietnam / Khanh Giang Le in Geo-spatial Information Science, vol 23 n° 2 (June 2020)  

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Assessing public transit performance using real-time data: spatiotemporal patterns of bus operation delays in Columbus, Ohio, USA / Yongha Park in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 2 (February 2020)  

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Object‐oriented tracking of thematic and spatial behaviors of urban heat islands / Rui Zhu in Transactions in GIS, Vol 24 n° 1 (February 2020)  

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Interactive display of surnames distributions in historic and contemporary Great Britain / Justin Van Dijk in Journal of maps, vol 16 n° 1 ([02/01/2020])  

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Multi‐temporal transport network models for accessibility studies / Diego Bogado Tomasiello in Transactions in GIS, vol 23 n° 2 (April 2019)  

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De l'agrandissement des exploitations agricoles à la transformation des paysages de bocage : analyse comparative des recompositions foncières et paysagères en Normandie / Thibault Preux (2019)  

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Un modèle spatiotemporel sémantique pour la modélisation de mobilités en milieu urbain / Meihan Jin in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 3 (juillet - septembre 2018)  

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The influence of domain expertise on visual overviews of spatiotemporal data / Susanne Bleisch in International journal of cartography, vol 3 n° 2 (December 2017)  

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The geometry of space-time prisms with uncertain anchors / Bart Kuijpers in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 9-10 (September - October 2017)  

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