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Simulating urban land use change by integrating a convolutional neural network with vector-based cellular automata / Yaqian Zhai in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 7 (July 2020)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 7 (July 2020) . - pp 1475 - 1499 Titre : Simulating urban land use change by integrating a convolutional neural network with vector-based cellular automata Type de document : Article/Communication Auteurs : Yaqian Zhai, Auteur ; Yao Yao, Auteur ; Qingfeng Guan, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1475 - 1499 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] aide à la décision [Termes descripteurs IGN] automate cellulaire [Termes descripteurs IGN] changement d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] milieu urbain [Termes descripteurs IGN] morphologie [Termes descripteurs IGN] parcelle cadastrale [Termes descripteurs IGN] petite échelle [Termes descripteurs IGN] planification urbaine [Termes descripteurs IGN] précision de la classification [Termes descripteurs IGN] Shenzhen [Termes descripteurs IGN] voisinage (topologie) Résumé : (auteur) Vector-based cellular automata (VCA) models have been applied in land use change simulations at fine scales. However, the neighborhood effects of the driving factors are rarely considered in the exploration of the transition suitability of cells, leading to lower simulation accuracy. This study proposes a convolutional neural network (CNN)-VCA model that adopts the CNN to extract the high-level features of the driving factors within a neighborhood of an irregularly shaped cell and discover the relationships between multiple land use changes and driving factors at the neighborhood level. The proposed model was applied to simulate urban land use changes in Shenzhen, China. Compared with several VCA models using other machine learning methods, the proposed CNN-VCA model obtained the highest simulation accuracy (figure-of-merit = 0.361). The results indicated that the CNN-VCA model can effectively uncover the neighborhood effects of multiple driving factors on the developmental potential of land parcels and obtain more details on the morphological characteristics of land parcels. Moreover, the land use patterns of 2020 and 2025 under an ecological control strategy were simulated to provide decision support for urban planning. Numéro de notice : A2020-307 Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1711915 date de publication en ligne : 14/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1711915 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95149 [article]

Fine-scale dasymetric population mapping with mobile phone and building use data based on grid Voronoi method / Zhenzhong Peng in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 6 (June 2020)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 6 (June 2020) . - 16 p. Titre : Fine-scale dasymetric population mapping with mobile phone and building use data based on grid Voronoi method Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhenzhong Peng, Auteur ; Ru Wang, Auteur ; Lingbo Liu, Auteur ; Hao Wu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 16 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] densité de population [Termes descripteurs IGN] diagramme de Voronoï [Termes descripteurs IGN] distribution spatiale [Termes descripteurs IGN] données démographiques [Termes descripteurs IGN] espace urbain [Termes descripteurs IGN] modèle de régression [Termes descripteurs IGN] modèle dynamique [Termes descripteurs IGN] petite échelle [Termes descripteurs IGN] régression géographiquement pondérée [Termes descripteurs IGN] téléphone intelligent Résumé : (auteur) Fine-scale population mapping is of great significance for capturing the spatial and temporal distribution of the urban population. Compared with traditional census data, population data obtained from mobile phone data has high availability and high real-time performance. However, the spatial distribution of base stations is uneven, and the service boundaries remain uncertain, which brings significant challenges to the accuracy of dasymetric population mapping. This paper proposes a Grid Voronoi method to provide reliable spatial boundaries for base stations and to build a subsequent regression based on mobile phone and building use data. The results show that the Grid Voronoi method gives high fitness in building use regression, and further comparison between the traditional ordinary least squares (OLS) regression model and geographically weighted regression (GWR) model indicates that the building use data can well reflect the heterogeneity of urban geographic space. This method provides a relatively convenient and reliable idea for capturing high-precision population distribution, based on mobile phone and building use data. Numéro de notice : A2020-315 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9060344 date de publication en ligne : 26/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9060344 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95170 [article]

Automated conflation of digital elevation model with reference hydrographic lines / Timofey Samsonov in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 5 (May 2020)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 5 (May 2020) . - 40 p. Titre : Automated conflation of digital elevation model with reference hydrographic lines Type de document : Article/Communication Auteurs : Timofey Samsonov, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 40 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] alignement [Termes descripteurs IGN] cartographie hydrographique [Termes descripteurs IGN] conflation [Termes descripteurs IGN] données localisées [Termes descripteurs IGN] données vectorielles [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] réseau de drainage [Termes descripteurs IGN] Triangulated Irregular Network [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Combining misaligned spatial data from different sources complicates spatial analysis and creation of maps. Conflation is a process that solves the misalignment problem through spatial adjustment or attribute transfer between similar features in two datasets. Even though a combination of digital elevation model (DEM) and vector hydrographic lines is a common practice in spatial analysis and mapping, no method for automated conflation between these spatial data types has been developed so far. The problem of DEM and hydrography misalignment arises not only in map compilation, but also during the production of generalized datasets. There is a lack of automated solutions which can ensure that the drainage network represented in the surface of generalized DEM is spatially adjusted with independently generalized vector hydrography. We propose a new method that performs the conflation of DEM with linear hydrographic data and is embeddable into DEM generalization process. Given a set of reference hydrographic lines, our method automatically recognizes the most similar paths on DEM surface called counterpart streams. The elevation data extracted from DEM is then rubbersheeted locally using the links between counterpart streams and reference lines, and the conflated DEM is reconstructed from the rubbersheeted elevation data. The algorithm developed for extraction of counterpart streams ensures that the resulting set of lines comprises the network similar to the network of ordered reference lines. We also show how our approach can be seamlessly integrated into a TIN-based structural DEM generalization process with spatial adjustment to pre-generalized hydrographic lines as additional requirement. The combination of the GEBCO_2019 DEM and the Natural Earth 10M vector dataset is used to illustrate the effectiveness of DEM conflation both in map compilation and map generalization workflows. Resulting maps are geographically correct and are aesthetically more pleasing in comparison to a straightforward combination of misaligned DEM and hydrographic lines without conflation. Numéro de notice : A2020-297 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9050334 date de publication en ligne : 20/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9050334 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95135 [article]

Comment cartographier l’occupation du sol en vue de modéliser les réseaux écologiques ? Méthodologie générale et cas d’étude en Île-de-France / Chloé Thierry in Sciences, eaux & territoires, article hors-série n° 65 (mai 2020)  

Public [article]  inSciences, eaux & territoires > article hors-série n° 65 (mai 2020) Titre : Comment cartographier l’occupation du sol en vue de modéliser les réseaux écologiques ? Méthodologie générale et cas d’étude en Île-de-France Type de document : Article/Communication Auteurs : Chloé Thierry, Auteur ; Nicolas Lesieur-Maquin, Auteur ; Cindy Fournier, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie [Termes descripteurs IGN] aide à la décision [Termes descripteurs IGN] base de données cartographiques [Termes descripteurs IGN] BD ortho [Termes descripteurs IGN] BD Topo [Termes descripteurs IGN] biodiversité [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] couche thématique [Termes descripteurs IGN] données écologiques [Termes descripteurs IGN] écosystème [Termes descripteurs IGN] Ile-de-France [Termes descripteurs IGN] SCAN25 [Termes descripteurs IGN] théorie des graphes [Termes descripteurs IGN] trame verte et bleue [Termes descripteurs IGN] zone tampon Résumé : (éditeur) Une cartographie de l’occupation du sol est souvent essentielle aux décideurs et gestionnaires d’espace pour appréhender les enjeux de maintien et de restauration des continuités écologiques favorables au maintien de la biodiversité. Dans cet article, les auteurs présentent une démarche méthodologique qui, à partir des différentes bases de données cartographiques disponibles, a permis de réaliser une cartographie précise de l’occupation du sol pour mieux étudier la connectivité des espaces naturels sur le territoire fortement urbanisé de la région Île-de-France. Numéro de notice : A2020-353 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : 10.14758/SET-REVUE.2020.HS.05 date de publication en ligne : 01/05/2020 En ligne : http://www.set-revue.fr/sites/default/files/articles/pdf/set-revue-cartographie- [...] Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95237 [article]

Delineating and modeling activity space using geotagged social media data / Lingqian Hu in Cartography and Geographic Information Science, vol 47 n° 3 (May 2020)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > vol 47 n° 3 (May 2020) . - pp 277 - 288 Titre : Delineating and modeling activity space using geotagged social media data Type de document : Article/Communication Auteurs : Lingqian Hu, Auteur ; Zhenhong Li, Auteur ; Xinyue Ye, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 277 - 288 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] distance [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] données massives [Termes descripteurs IGN] données socio-économiques [Termes descripteurs IGN] logement [Termes descripteurs IGN] loisir [Termes descripteurs IGN] Los Angeles [Termes descripteurs IGN] quartier [Termes descripteurs IGN] réseau social [Termes descripteurs IGN] sport [Termes descripteurs IGN] Twitter [Termes descripteurs IGN] voisinage (topologie) [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) It has become increasingly important in spatial equity studies to understand activity spaces – where people conduct regular out-of-home activities. Big data can advance the identification of activity spaces and the understanding of spatial equity. Using the Los Angeles metropolitan area for the case study, this paper employs geotagged Twitter data to delineate activity spaces with two spatial measures: first, the average distance between users’ home location and activity locations; and second, the area covered between home and activity locations. The paper also finds significant relationship between the spatial measures of activity spaces and neighborhood spatial and socioeconomic characteristics. This research enriches the literature that aims to address spatial equity in activity spaces and demonstrates the applicability of big data in urban socio-spatial research. Numéro de notice : A2020-135 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2019.1705187 date de publication en ligne : 10/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2019.1705187 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94843 [article]

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032-2020031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Improved kinematic precise point positioning performance with the use of map constraints / Emerson Pereira Cavalheri in Journal of applied geodesy, vol 14 n° 2 (April 2020)  

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Recognizing linear building patterns in topographic data by using two new indices based on Delaunay triangulation / Xianjin He in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 4 (April 2020)  

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A discriminative tensor representation model for feature extraction and classification of multispectral LiDAR data / Qingwang Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 3 (March 2020)  

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Learning sequential slice representation with an attention-embedding network for 3D shape recognition and retrieval in MLS point clouds / Zhipeng Luo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 161 (March 2020)  

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Variable DEM generalization using local entropy for terrain representation through scale / Paulo Raposo in International journal of cartography, Vol 6 n° 1 (March 2020)  

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Real-time mapping of natural disasters using citizen update streams / Iranga Subasinghe in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 2 (February 2020)  

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Fast computation of distances in a tree / Marc Pierrot-Deseilligny (2020)    

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Geographies of maritime transport, Ch. 4. Geography versus topology in the evolution of the global container shipping network (1977-2016) / César Ducruet (2020)    

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An indoor navigation model and its network extraction / Filippo Mortari in Applied geomatics, Vol 11 n° 4 (December 2019)  

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A space-time varying graph for modelling places and events in a network / Ikechukwu Maduako in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)  

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