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Spatial databases : with applications to GIS / Philippe Rigaux (2001)
Titre : Spatial databases : with applications to GIS Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Philippe Rigaux, Auteur Editeur : San Francisco : Morgan Kaufmann Publishers Année de publication : 2001 Importance : 408 p. Format : 19 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-55860-588-6 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] arbre quadratique
[Termes IGN] arbre-B
[Termes IGN] arbre-R
[Termes IGN] ArcInfo
[Termes IGN] ArcView
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] modèle orienté objet
[Termes IGN] Oracle spatial
[Termes IGN] PostgreSQL
[Termes IGN] représentation spatiale
[Termes IGN] requête spatiale
[Termes IGN] Smallworld
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Editeur) This book covers all of the major themes of the field-representation, query languages, computational geometry, spatial indexing-using geographic information systems as the principal application domain and motivation. It is an excellent introduction for computer science professionals interested in exploring GIS, and an excellent resource for GIS professionals interested in learning more about the computer science foundations of the field.
This book is a well-written, comprehensive treatment of a multidisciplinary field, spanning computational geometry, database modeling, object-orientation, and query processing. The book presents both advanced research and commercial systems in a clear and accessible manner. It is the first unified, in-depth treatment of special techniques for dealing with spatial data, particularly in the field of geographic information systems (GIS). This book surveys various techniques, such as spatial data models, algorithms, and indexing methods, developed to address specific features of spatial data that are not adequately handled by mainstream DBMS technology.
The book also reviews commercial solutions to geographic data handling: Arcinfo, ArcView, and Srnallworld GISs; and two extensions to the relational model, PostgreSQL and Oracle Spatial. The authors examine these underlying GIS technologies, assess their strengths and weaknesses, and consider specific uses for which pach product is best suited.
It examines the strengths of various query languages and approaches to query processing. It explains the use of computational geometry in spatial databases GISs, providing necessary background and an indepth look at key algorithms. It covers spatial access methods, including the R-tree and several space-driven structures, and is filled with dozens of helpful illustrations.Note de contenu : 1 - AN INTRODUCTION TO SPATIAL DATABASES
Database Management Systems (DBMSs)
Basic Description and Main Features
Modeling Applications
Physical Data Management
Vocabulary in Geospatial Database Applications
Theme
Geographic Objects
Geospatial Data Manipulation
Simple Operations on Themes
Further Theme Operations
Other Typical GIS Operations
DBMS Support for Geospatial Data
Use of a Relational DBMS
Loosely Coupled Approach
Integrated Approach Based on DBMS Extensibility
Requirements for a Spatial DBMS
Bibliographic Notes
2 - REPRESENTATION OF SPATIAL OBJECTS
Geographic Space Modeling
EntityBased Models
FieldBased Models
Representation Modes
Tessellation
Vector Mode
HalfPlane Representation
Representing the Geometry of a Collection of Objects
Spaghetti Model
Network Model
Topological Model
Spatial Data Formats and Exchange Standards
Overview of Current Spatial Data Formats
The TIGER/Line Data Format
Recent Standardization Initiatives
Bibliographic Notes
3 - LOGICAL MODELS AND QUERY LANGUAGES
Reference Schemas
Administrative Units (Schema 1)
Highway Network Among Cities (Schema 2)
Land Use (Schema 3)
Reference Queries Spatial Abstract Data Types
Extending Data Models with Spatial ADTs
Designing Spatial ADTs
Exploring Relationships Between Spatial Objects: Topological Predicates
Relational Models Extended with ADT
Representation of the Reference Schemas
Reference Queries
ObjectOriented Models
A Brief Overview of ObjectOriented DBMS
Representation of Reference Schemas
Spatial Classes
Reference Queries
Bibliographic Notes
4 - THE CONSTRAINT DATA MODEL
Spatial Data Modeling with Constraints
Point Sets as Infinite Relations
Finitely Representing Infinite Relations
Evaluating Queries on Infinite Instances
Summary of the Constraint Data Model
The Linear Constraint Data Model
Data Representation
Query Languages: First-Order Queries
Query Languages: Algebraic Queries
Modeling EntityBased Data
Nested Relations
Queries
Modeling FieldBased Data and Moving Objects
Elevation Data
Moving Objects
Queries on FieldBased Data and Moving Points
Bibliographic Notes
5 - COMPUTATIONAL GEOMETRY
An Introduction to Computational Geometry
Background
Basic Concepts of Algorithms
Algorithm Analysis
Optimality
Data Structures
Useful Algorithmic Strategies
Incremental Algorithms: The Convex-Hull Example
DivideandConquer Strategy: The HalfPlane Intersection Example
SweepLine Method: The Rectangle Intersection Example
Polygon Partitioning
Trapezoidalization of a Simple Polygon
Triangulation of Simple Polygons
Convex Partitioning
Algorithms for Spatial Databases
Area Size of a Polygon and Related Operations
Point in Polygon
Polyline Intersections
Polygon Intersections
Windowing and Clipping
Bibliographic Notes
General Sources
Sources on Algorithms
6 - SPATIAL ACCESS METHODS
Issues in SAM Design
What Is Expected of a SAM ?
Illustration with a B-Tree
SpaceDriven Versus DataDriven SAMs
SpaceDriven Structures
The Grid File
The Linear Quadtree
The zOrdering Tree
Remarks on Linear SAM
DataDriven Structures: The RTree
The Original RTree
The R*Tree
R-Tree Packing
The R+Tree
Cost Models
Bibliographic Notes
7 - QUERY PROCESSING
An Introduction to Query Processing
Two Optimal I/O Algorithms
External Sort/Merge
Distribution Sweeping (Rectangle Intersection)
Spatial Join
zOrdering Spatial Join
Joining Two RTrees
Spatial Hash Join
Complex Queries
Query Execution Plans
Spatial Joins with Refinement Step
Multiway Joins
Bibliographic Notes
8 - COMMERCIAL SYSTEMS
An Introduction to Commercial Systems
How to Read This Chapter
Interacting with a GIS or with a Spatial DBMS
Arclnfo
Functionalities of Arclnfo
Spatial and Topological Information in Arclnfo
Representation of Sample Schemas
Querying with Arclnfo
ArcView GIS
ArcView Spatial Model
Querying with ArcView
Smallworld
Smallworld Spatial Data Model
Querying with Smallworld Object Browser
Discussion
Oracle Extension for Handling Spatial Data
Introduction to Oracle Spatial
Spatial Data Model
Spatial Operations
Spatial Indexing and Query Processing
PostgreSQL,
Geometric Types and Operators
Creating the Database
Expressing Queries
Bibliographic NotesNuméro de notice : 69415 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=62189 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 69415-02 37.10 Livre Centre de documentation Géomatique Disponible 69415-03 37.10 Livre Centre de documentation Géomatique Disponible 69415-01 DEP-ELD Livre Marne-la-Vallée Dépôt en unité Exclu du prêt Spatial prediction of fire ignition probabilities: comparing logistic regression and neural networks / M.J. Perestrello De Vasconcelos in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 67 n° 1 (January 2001)
[article]
Titre : Spatial prediction of fire ignition probabilities: comparing logistic regression and neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : M.J. Perestrello De Vasconcelos, Auteur ; S. Silva, Auteur ; Margarida Tomé, Auteur ; M. Alvim, Auteur ; J.M. Cardoso Pereira, Auteur Année de publication : 2001 Article en page(s) : pp 73 - 81 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] modélisation
[Termes IGN] Portugal
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] prévision
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Auteur) The objective of this work was to develop and validate models to predict spatially distributed probabilities of ignition of wildland fires in central Portugal. The models were constructed by exploring relationships between ignition location/cause and values of geographical and environmental variables using logistic regression and neural networks. The conclusions are that the spatial patterns of fire ignition identified can be used for prediction, the spatial patterns are different for the different causes, the logistic models and the neural networks both reveal acceptable levels of predictive ability but the neural networks present better accuracy and robustness, the maps produced by the two methods are similar, and the information contained in the spatial position of ignition events can be used to gain predictive capability over an important phenomenon that is difficult to characterize and, for that reason, has not been included in most of the currently used fire danger estimation systems. Numéro de notice : A2001-084 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : sans En ligne : https://www.asprs.org/wp-content/uploads/pers/2001journal/january/2001_jan_73-81 [...] Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21784
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 67 n° 1 (January 2001) . - pp 73 - 81[article]Abstraction et changement de langage pour automatiser la généralisation cartographique / Sébastien Mustière (2000)
contenu dans RFIA 2000, Reconnaissance des formes et intelligence artificielle, 12e congrès francophone AFRIF-AFIA, Paris, 1er - 3 février 2000, Salons de l'Aveyron, Volume 1. RFIA 2000 proceedings / Rachid Deriche (2000)
Titre : Abstraction et changement de langage pour automatiser la généralisation cartographique Titre original : Abstraction and change of language to automate cartographic generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Sébastien Mustière , Auteur ; Jean Daniel Zucker, Auteur ; Lorenza Saitta, Auteur Editeur : Association française pour la reconnaissance et l'interprétation des formes AFRIF Année de publication : 2000 Conférence : RFIA 2000, 12e congrès francophone Reconnaissance des formes et intelligence artificielle 01/02/2000 03/02/2000 Paris France Importance : pp 411 - 418 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] langage cartographique
[Termes IGN] lecture de carte
[Termes IGN] niveau d'abstraction
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Dans cet article, nous décrivons le processus de généralisation cartographique, c’est-à-dire le processus de dérivation de carte à partir de données trop détaillées, en y distinguant ses deux opérations clés : l’abstraction et le changement de langage de représentation. Nous montrons que dans ce processus, l’abstraction est nécessaire pour réaliser un changement de représentation efficace et que, loin d’éliminer de l’information, l’abstraction améliore l’information perçue par le lecteur de la carte. Enfin, nous décrivons comme cette distinction entre abstraction et changement de langage guide la mise au point d’un processus d’apprentissage automatique pour acquérir les connaissances nécessaires à la généralisation cartographique. Numéro de notice : C2000-019 Affiliation des auteurs : COGIT+Ext (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86211 Journées data mining spatial et analyse du risque, Versailles, 24 - 25 février 2000 / Sylvain Lassarre (2000)
Titre : Journées data mining spatial et analyse du risque, Versailles, 24 - 25 février 2000 Type de document : Actes de congrès Auteurs : Sylvain Lassarre, Éditeur scientifique ; Karine Zeitouni, Éditeur scientifique Editeur : Arcueil : Institut National de Recherche sur les Transports et leur Sécurité INRETS Année de publication : 2000 Conférence : INRETS 2000, Journées data mining spatial et analyse du risque 24/02/2000 25/02/2000 Versailles France Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] classification automatique d'objets
[Termes IGN] exploration de données géographiquesRésumé : (Auteur) Le data mining connaît un développement important et son application à des données géographiques, qui répond à un besoin réel, est aujourd'hui mal connue en France. Ces journées ont pour but, de faire un état de l'art sur les techniques avancées d'analyses spatiales développées au sein de différentes communautés de chercheurs : bases de données, géographie, épidémiologie et statistiques. Ces techniques d'analyse sont particulièrement utiles dans I'application à I'analyse du risque lié à un territoire (risque d'épidémie ou encore risque d'accidents de la circulation). Cette thématique, sa problématique spatiale ainsi que l'application du data mining spatial sont également présentées lors de ces journées. Des chercheurs français et étrangers connus dans ces domaines figurent au programme de ces journées. Numéro de notice : 59319 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Actes Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=36085 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 59319-01 CG2000 Livre Centre de documentation Congrès Disponible 59319-02 CG2000 Livre Centre de documentation Congrès Disponible Machine learning techniques for determining parameters of cartographic generalisation algorithms / Lagrange (Enseigne de Vaisseau) (2000)
Titre : Machine learning techniques for determining parameters of cartographic generalisation algorithms Type de document : Article/Communication Auteurs : Lagrange (Enseigne de Vaisseau), Auteur ; Landras (Enseigne de Vaisseau), Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2000 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 33-B4 Conférence : ISPRS 2000, 19th ISPRS Congress Technical Commission 4, Mapping and Geographic Information Systems 16/07/2000 23/07/2000 Amsterdam Pays-Bas OA Proceedings archives Importance : pp 718 - 725 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] 1:250.000
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] BD Carto
[Termes IGN] carte routière
[Termes IGN] lissage de données
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) This paper reports on research performed in the field of automated map generalization. We address the issue of determining how to set parameters of transformation algorithms. Empirical and theoretical studies have shown that, even given fixed map scale and purpose, these parameter values vary from one object to the other according to different characteristics such as the shape, size or environment of the object. Because of the complexity of cartographic rules and generalisation algorithms, we address this problem with techniques developed in the field of Machine Learning from examples. Specifically, we automatically learn, with neural networks, how to determine an algorithm parameters according to a set of measures describing the object to be transformed. We present the main issues to be addressed to use neural networks. We show that our approach is useful and that its main limit stands in the lack of good measures to describe an object. As a case study, this paper presents results of learning how to set the strength of a smoothing algorithm on a line from the French BDCarto database to represent a road on a 1/250,000 scale road map. Numéro de notice : C2000-029 Affiliation des auteurs : COGIT+Ext (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXIII/congress/part4/718_XXXIII-part4.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103272 Optimising generalisation sequences using machine learning techniques / Nicolas Regnauld (2000)PermalinkPermalinkAdvanced polarimetric SAR data classification for cartographic information extraction / Manfred F. Buchroithner (31/05/1999)PermalinkApprentissage automatique / Marc Sebban (1999)PermalinkBeschreibung von Deformationsprozessen durch Volterra- und Fuzzy-Modelle sowie neuronale Netze / K. Heine (1999)PermalinkConférence d'apprentissage 99, actes de CAP'99, Ecole Polytechnique, Palaiseau, 15-18 juin 1999 / Michèle Sebag (1999)PermalinkElectromagnetic optimization by genetic algorithms / Yahya Rahmat-Samii (1999)PermalinkExperiments with Learning Techniques for Spatial Model Enrichment and Line Generalization / Corinne Plazanet in Geoinformatica, vol 2 n° 4 (December 1998)PermalinkThe ASTER polar cloud mask / A.M. Logar in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 36 n° 4 (July 1998)PermalinkAnalyse d'images aériennes haute résolution : détection et modélisation du bâti en zone urbaine / Matthieu Cord (1998)Permalink