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Predictive land value modelling in Guatemala City using a geostatistical approach and Space Syntax / Jose Morales 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 1451 - 1474 Titre : Predictive land value modelling in Guatemala City using a geostatistical approach and Space Syntax Type de document : Article/Communication Auteurs : Jose Morales, Auteur ; Alfred Stein, Auteur ; Johannes Flacke, Auteur ; Jaap Zevenbergen, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1451 - 1474 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] analyse de la valeur [Termes descripteurs IGN] analyse syntaxique [Termes descripteurs IGN] cartographie statistique [Termes descripteurs IGN] estimation quantitative [Termes descripteurs IGN] évaluation foncière [Termes descripteurs IGN] géostatistique [Termes descripteurs IGN] Guatemala [Termes descripteurs IGN] krigeage [Termes descripteurs IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation) [Termes descripteurs IGN] modèle conceptuel de données localisées [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] régression [Termes descripteurs IGN] système d'information foncière Résumé : (auteur) Spatial information of land values is fundamental for planners and policy makers. Individual appraisals are costly, explaining the need for predictive modelling. Recent work has investigated using Space Syntax to analyse urban access and explain land values. However, the spatial dependence of urban land markets has not been addressed in such studies. Further, the selection of meaningful variables is commonly conducted under non-spatialized modelling conditions. The objective of this paper is to construct a land value map using a geostatistical approach using Space Syntax and a spatialized variable selection. The methodology is applied in Guatemala City. We used an existing dataset of residential land value appraisals and accessibility metrics. Regression-kriging was used to conduct variable selection and derive a model for spatial prediction. The prediction accuracy is compared with a multivariate regression. The results show that a spatialized variable selection yields a more parsimonious model with higher prediction accuracy. New insights were found on how Space Syntax explains land value variability when also modelling the spatial dependence. Space Syntax can contribute with relevant spatialized information for predictive land value modelling purposes. Finally, the spatial modelling framework facilitates the production of spatial information of land values that is relevant for planning practice. Numéro de notice : A2020-306 Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1725014 date de publication en ligne : 11/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1725014 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95148 [article]

A citSci approach for rapid earthquake intensity mapping: a case study from Istanbul (Turkey) / Ilyas Yalcin in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 4 (April 2020)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 4 (April 2020) . - 15 p. Titre : A citSci approach for rapid earthquake intensity mapping: a case study from Istanbul (Turkey) Type de document : Article/Communication Auteurs : Ilyas Yalcin, Auteur ; Sultan Aksakal Kocaman, Auteur ; Candan Gokceoglu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 15 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] carte sismologique [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] gestion des risques [Termes descripteurs IGN] Istanbul (Turquie) [Termes descripteurs IGN] krigeage [Termes descripteurs IGN] risque naturel [Termes descripteurs IGN] science citoyenne Résumé : (auteur) Nowadays several scientific disciplines utilize Citizen Science (CitSci) as a research approach. Natural hazard research and disaster management also benefit from CitSci since people can provide geodata and the relevant attributes using their mobile devices easily and rapidly during or after an event. An earthquake, depending on its intensity, is among the highly destructive natural hazards. Coordination efforts after a severe earthquake event are vital to minimize its harmful effects and timely in-situ data are crucial for this purpose. The aim of this study is to perform a CitSci pilot study to demonstrate the usability of data obtained by volunteers (citizens) for creating earthquake iso-intensity maps in a short time. The data were collected after a 5.8 Mw Istanbul earthquake which occurred on 26 September 2019. Through the mobile app “I felt the quake”, citizen observations regarding the earthquake intensity were collected from various locations. The intensity values in the app represent a revised form of the Mercalli intensity scale. The iso-intensity map was generated using a spatial kriging algorithm and compared with the one produced by The Disaster and Emergency Management Presidency (AFAD), Turkey, empirically. The results show that collecting the intensity information via trained users is a plausible method for producing such maps. Numéro de notice : A2020-264 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9040266 date de publication en ligne : 20/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9040266 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95027 [article]

A spatio-temporal deformation model for laser scanning point clouds / Corinna Harmening in Journal of geodesy, vol 94 n°2 (February 2020)  

Public [article]  inJournal of geodesy > vol 94 n°2 (February 2020) Titre : A spatio-temporal deformation model for laser scanning point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Corinna Harmening, Auteur ; Hans Neuner, Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] B-Spline [Termes descripteurs IGN] collocation par moindres carrés [Termes descripteurs IGN] déformation de surface [Termes descripteurs IGN] incertitude de mesurage [Termes descripteurs IGN] modèle de déformation tectonique [Termes descripteurs IGN] modèle stochastique [Termes descripteurs IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] télémétrie laser terrestre [Termes descripteurs IGN] variogramme Résumé : (auteur) The establishment of the terrestrial laser scanner changed the analysis strategies in engineering geodesy from point-wise approaches to areal ones. During recent years, a multitude of developments regarding a laser scanner-based geometric state description were made. However, the areal deformation analysis still represents a challenge. In this paper, a spatio-temporal deformation model is developed, combining the estimation of B-spline surfaces with the stochastic modelling of deformations. The approach’s main idea is to model the acquired measuring object by means of three parts, similar to a least squares collocation: a deterministic trend, representing the undistorted object, a stochastic signal, describing a locally homogeneous deformation process, and the measuring noise, accounting for uncertainties caused by the measuring process. Due to the stochastic modelling of the deformations in the form of distance-depending variograms, the challenge of defining identical points within two measuring epochs is overcome. Based on the geodetic datum defined by the initial trend surface, a point-to-surface- and a point-to-point-comparison of the acquired data sets is possible, resulting in interpretable and meaningful deformation metrics. Furthermore, following the basic ideas of a least squares collocation, the deformation model allows a time-related space-continuous description as well as a space- and time-continuous prediction of the deformation. The developed approach is validated using simulated data sets, and the respective results are analysed and compared with respect to nominal surfaces. Numéro de notice : A2020-151 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-020-01352-0 date de publication en ligne : 11/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-020-01352-0 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94784 [article]

Spatio-Temporal Prediction of the Epidemic Spread of Dangerous Pathogens Using Machine Learning Methods / Wolfgang B. Hamer in ISPRS International journal of geo-information, Vol 9 n° 1 (January 2020)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > Vol 9 n° 1 (January 2020) Titre : Spatio-Temporal Prediction of the Epidemic Spread of Dangerous Pathogens Using Machine Learning Methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Wolfgang B. Hamer, Auteur ; Tim Birr, Auteur ; Joseph-Alexander Verreet, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] Allemagne [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] diffusion spatiale [Termes descripteurs IGN] données localisées [Termes descripteurs IGN] données météorologiques [Termes descripteurs IGN] géostatistique [Termes descripteurs IGN] maladie phytosanitaire [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] modèle dynamique [Termes descripteurs IGN] rendement agricole [Termes descripteurs IGN] risque environnemental [Termes descripteurs IGN] temps réel Résumé : (auteur) Real-time identification of the occurrence of dangerous pathogens is of crucial importance for the rapid execution of countermeasures. For this purpose, spatial and temporal predictions of the spread of such pathogens are indispensable. The R package papros developed by the authors offers an environment in which both spatial and temporal predictions can be made, based on local data using various deterministic, geostatistical regionalisation, and machine learning methods. The approach is presented using the example of a crops infection by fungal pathogens, which can substantially reduce the yield if not treated in good time. The situation is made more difficult by the fact that it is particularly difficult to predict the behaviour of wind-dispersed pathogens, such as powdery mildew (Blumeria graminis f. sp. tritici). To forecast pathogen development and spatial dispersal, a modelling process scheme was developed using the aforementioned R package, which combines regionalisation and machine learning techniques. It enables the prediction of the probability of yield- relevant infestation events for an entire federal state in northern Germany at a daily time scale. To run the models, weather and climate information are required, as is knowledge of the pathogen biology. Once fitted to the pathogen, only weather and climate information are necessary to predict such events, with an overall accuracy of 68% in the case of powdery mildew at a regional scale. Thereby, 91% of the observed powdery mildew events are predicted Numéro de notice : A2020-116 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9010044 date de publication en ligne : 15/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9010044 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94723 [article]

Développement d’un « ModelBuilder » pour l’évaluation de la recharge nette : cas de la nappe phréatique de Zéramdine Beni Hassène (Tunisie) / Imen Hentati in Géomatique expert, n° 128 (juin - juillet 2019)

Public [article]  inGéomatique expert > n° 128 (juin - juillet 2019) . - pp 24 - 31 Titre : Développement d’un « ModelBuilder » pour l’évaluation de la recharge nette : cas de la nappe phréatique de Zéramdine Beni Hassène (Tunisie) Type de document : Article/Communication Auteurs : Imen Hentati, Auteur ; Nadia Trabelsi, Auteur ; Ibtissem Triki, Auteur ; Moncef Zaïri, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 24 - 31 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes descripteurs IGN] aquifère [Termes descripteurs IGN] ArcGIS [Termes descripteurs IGN] carte hydrogéologique [Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement [Termes descripteurs IGN] eau souterraine [Termes descripteurs IGN] krigeage [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] pédologie locale [Termes descripteurs IGN] pente [Termes descripteurs IGN] Tunisie Résumé : (Auteur) Le développement d’un Model Builder pour le calcul et la cartographie de la recharge nette de l’aquifère de Zéramdine Beni Hassène a permis une modélisation simple avec lancement de plusieurs outils en une seule action. Il constitue une part très importante d’ArcGIS dans la mesure où il facilite les tâches complexes et peut se partager entre plusieurs utilisateurs. Les variables du modèle décrivent la méthode paramétrique HSRS. La carte de la recharge nette de la nappe phréatique de Zéramdine Beni Hassène est qualitative. Elle montre un faible indice (5 à 12), qui s’explique par la faible distribution de la pluviométrie dans la zone d’étude et un terrain accidenté de forte pente qui favorise le ruissellement au dépend de l’infiltration. Afin de quantifier la recharge nette des aquifères phréatiques, les données de la zone vadose et celles de la zone saturée s’avèrent indispensables Numéro de notice : A2019-490 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93694 [article]

A new stochastic simulation algorithm for image-based classification : Feature-space indicator simulation / Qing Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 152 (June 2019)  

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Embedding road networks and travel time into distance metrics for urban modelling / Henry Crosby in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019)  

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Evidence of climate effects on the height-diameter relationships of tree species / Mathieu Fortin in Annals of Forest Science [en ligne], vol 76 n° 1 (March 2019)  

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Exercices corrigés de géostatistique / Chantal de Fouquet (2019)

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Hyperparameter optimization of neural network-driven spatial models accelerated using cyber-enabled high-performance computing / Minrui Zheng in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 1-2 (January - February 2019)  

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Atmospheric artifacts correction with a covariance-weighted linear model over mountainous regions / Zhongbo Hu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)  

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Object-based crop classification using multi-temporal SPOT-5 imagery and textural features with a Random Forest classifier / Huanxue Zhang in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)  

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Kriging and moving window kriging on a sphere in geometric (GNSS/levelling) geoid modelling / M. Ligas in Survey review, vol 50 n° 359 (March 2018)  

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An accurate Kriging-based regional ionospheric model using combined GPS/BeiDou observations / Mohamed Abdelazeem in Journal of applied geodesy, vol 12 n° 1 (January 2018)  

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Geospatial Analysis / Michael J. de Smith (2018)  

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