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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)  

Public [article]  inGeo-spatial Information Science > vol 23 n° 2 (June 2020) . - pp 153 - 164 Titre : Determining the road traffic accident hotspots using GIS-based temporal-spatial statistical analytic techniques in Hanoi, Vietnam Type de document : Article/Communication Auteurs : Khanh Giang Le, Auteur ; Pei Liu, Auteur ; Liang-Tay Lin, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 153 - 164 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes descripteurs IGN] accident de la route [Termes descripteurs IGN] base de données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] données météorologiques [Termes descripteurs IGN] estimation par noyau [Termes descripteurs IGN] Hanoï [Termes descripteurs IGN] indice de risque [Termes descripteurs IGN] nuit [Termes descripteurs IGN] système d'information géographique [Termes descripteurs IGN] variation diurne [Termes descripteurs IGN] variation saisonnière Résumé : (auteur) This study applied GIS-based statistical analytic techniques to investigate the influence of accident Severity Index (SI) on temporal-spatial patterns of accident hotspots related to the specific time intervals of day and seasons. Road Traffic Accident (RTA) data in 3 years (2015 − 2017) in Hanoi, Vietnam were used to analyze and test this approach. Firstly, the RTA data were divided into four seasons in accordance with Hanoi’s weather conditions and the time intervals such as the daytime, nighttime, or peak hours. Then, the Kernel Density Estimation (KDE) method was applied to analyze hotspots according to the time intervals and seasons. Finally, the results were presented by using the comap technique. This study considered both analyses with and without SI. The accident SI measures the seriousness of an accident. The approach method is to give higher weights to the more serious accidents, but not with the extremely high values calculated on a direct rate to the accident expenditures. The results showed that both analyses determined the relatively similar hotspots, but the rankings of some hotspots were quite different due to the integration of SI. It is better to take into account SI in determining RTA hotspots because the gained results are more precise and the rankings of hotspots are more accurate. From there, the traffic authorities can easily understand the causes behind each accident and provide reasonable solutions to solve the most dangerous hotspots in case of limited budget and resources appropriately. This is also the first study about this issue in Vietnam, so the contribution of the article will help the traffic authorities easily solve this problem not only in Hanoi but also in other cities. Numéro de notice : A2020-317 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/10095020.2019.1683437 date de publication en ligne : 02/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2019.1683437 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95176 [article]

Spatial mining of migration patterns from web demographics / T. Edwin Chow in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 9-10 (September - October 2018) . - pp 1977 - 1998 Titre : Spatial mining of migration patterns from web demographics Type de document : Article/Communication Auteurs : T. Edwin Chow, Auteur ; Ryan T. Schuermann, Auteur ; Anne H. Ngu, Auteur ; Khila R. Dahal, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1977 - 1998 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse multiéchelle [Termes descripteurs IGN] arbre de décision [Termes descripteurs IGN] coût [Termes descripteurs IGN] données démographiques [Termes descripteurs IGN] exploration de données géographiques [Termes descripteurs IGN] migration humaine [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] Texas (Etats-Unis) [Termes descripteurs IGN] Viet Nam Résumé : (Auteur) Volunteered Geographic Information, social media, and data from Information and Communication Technology are emerging sources of big data that contribute to the development and understanding of the spatiotemporal distribution of human population. However, the inherent anonymity of these crowd-sourced or crowd-harvested data sources lack the socioeconomic and demographic attributes to examine and explain human mobility and spatiotemporal patterns. In this paper, we investigate an Internet-based demographic data source, personal microdata databases publicly accessible on the World Wide Web (hereafter web demographics), as potential sources of aspatial and spatiotemporal information regarding the landscape of human dynamics. The objectives of this paper are twofold: (1) to develop an analytical framework to identify mobile population from web demographics as an individual-level residential history data, and (2) to explore their geographic and demographic patterns of migration. Using web demographics of Vietnamese–Americans in Texas collected in 2010 as a case study, this paper (1) addresses entity resolution and identifies mobile population through the application of a Cost-Sensitive Alternative Decision Tree (CS-ADT) algorithm, (2) investigates migration pathways and clusters to include both short- and long-distance patterns, and (3) analyze the demographic characteristics of mobile population and the functional relationship with travel distance. By linking the physical space at the individual level, this unique methodology attempts to enhance the understanding of human movement at multiple spatial scales. Numéro de notice : A2018-309 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1470633 date de publication en ligne : 08/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1470633 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90466 [article]

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Assessment of Sentinel-1A data for rice crop classification using random forests and support vector machines / Nguyen-Thanh Son in Geocarto international, vol 33 n° 6 (June 2018)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 33 n° 6 (June 2018) . - pp 587 - 601 Titre : Assessment of Sentinel-1A data for rice crop classification using random forests and support vector machines Type de document : Article/Communication Auteurs : Nguyen-Thanh Son, Auteur ; Chi-Farn Chen, Auteur ; Cheng-Ru Chen ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 587 - 601 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] Oryza (genre) [Termes descripteurs IGN] polarimétrie radar [Termes descripteurs IGN] production végétale [Termes descripteurs IGN] Viet Nam Résumé : (Auteur) This study developed an approach to map rice-cropping systems in An Giang and Dong Thap provinces, South Vietnam using multi-temporal Sentinel-1A (S1A) data. The data were processed through four steps: (1) data pre-processing, (2) constructing smooth time series VH backscatter data, (3) rice crop classification using random forests (RF) and support vector machines (SVM) and (4) accuracy assessment. The results indicated that the smooth VH backscatter profiles reflected the temporal characteristics of rice-cropping patterns in the study region. The comparisons between the classification results and the ground reference data indicated that the overall accuracy and Kappa coefficient achieved from RF were 86.1% and 0.72, respectively, which were slightly more accurate than SVM (overall accuracy of 83.4% and Kappa coefficient of 0.67). These results were reaffirmed by the government’s rice area statistics with the relative error in area (REA) values of 0.2 and 2.2% for RF and SVM, respectively. Numéro de notice : A2018-142 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1289555 date de publication en ligne : 13/02/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1289555 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89700 [article]

Estimating the volume of an open-pit mine using UAV photogrammetry / Marion Brunet (2018) 

Public Titre : Estimating the volume of an open-pit mine using UAV photogrammetry Type de document : Mémoire Auteurs : Marion Brunet, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 77 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] carte topographique [Termes descripteurs IGN] estimation de quantité [Termes descripteurs IGN] extraction [Termes descripteurs IGN] GRASS [Termes descripteurs IGN] image de drone [Termes descripteurs IGN] interpolation [Termes descripteurs IGN] MicMac [Termes descripteurs IGN] mine [Termes descripteurs IGN] minerai [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] Pix4D [Termes descripteurs IGN] QGIS [Termes descripteurs IGN] reconstruction 3D [Termes descripteurs IGN] Triangulated Irregular Network [Termes descripteurs IGN] Viet Nam [Termes descripteurs IGN] volume (grandeur) Index. décimale : PROJET Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Le but de ce travail est d’estimer, en utilisant des outils photogrammétriques et des SIG, le volume de minerais ayant été extrait d’une mine à ciel ouvert en 6 mois. Le lieu étudié est la mine Ta Zon, située dans la province de Binh Thuan au sud du Vietnam. La méthode suivie a été de construire des MNS et MNT à deux moments différents dans le temps, pour pouvoir les comparer. Un premier MNS a été construit par interpolation à partir d’une carte topographique fournie par la compagnie minière, datant de décembre 2017, à l’aide de QGIS. Pour construire le deuxième MNS, une acquisition par drone a été conduite en juin 2018. Le drone utilisé était le Phantom 4 Pro de la marque DJI. Une fois les photos prises, elles ont été traitées à la fois avec Pix4D Mapper et avec MicMac. Ces deux logiciels ont été utilisés pour pouvoir comparer leurs performances quant à la production d’une reconstruction 3D, d’une orthomosaïque et d’un MNS. Le traitement des images avec Pix4D était très rapide et très simple, et les produits en résultant étaient de bonne qualité. L’utilisation de MicMac a été plus compliquée en raison des spécificités du terrain et du grand nombre de données à traiter. Le traitement des données n’a pas pu être mené à son terme, mais cela a permis de mettre le doigt sur des difficultés pouvant survenir dans d’autres acquisitions par drone du même type ; et de trouver des méthodes pour en résoudre certaines. Une fois les divers MNS obtenus, le SIG GRASS a été utilisé pour soustraire un raster obtenu en juin 2018, à un raster obtenu en décembre 2017. Cela permet d’obtenir un raster contenant les différences d’altitude entre les deux, soit le minerai qui a été extrait. Puis le volume de ce raster a été calculé, toujours en utilisant GRASS. Le résultat trouvé est de l’ordre de 40 000 m3 de minerais extraits en 6 mois, ce qui correspond environ aux chiffres fournis par la mine. Cependant, l’erreur d’estimation de ce volume est de l’ordre de 50 000m3. Cela est dû au fait que les données utilisées manquent de précision, notamment car lors de l’acquisition par drone, seul un point d’appui a pu être utilisé. De plus, les MNE créés par interpolation présentent des imprécisions causées par l’interpolation par triangulation (TIN). Enfin, les MNE ne sont pas les meilleurs outils pour décrire des reliefs accidentés. Une autre solution est proposée, comparant des nuages de points avec l’outil M3C2 de CloudCompare. Il pourrait être intéressant d’explorer cette piste dans des travaux futurs. Note de contenu : Introduction 1- Context of the study 2- Building the 3D model 3- Estimating the extracted volume Conclusion Numéro de notice : 21801 Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Ho Chi Minh City University of Technology Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91287

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21801-01	PROJET	Livre	Centre de documentation	Travaux d'élèves	Disponible

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Monitoring mangrove biomass change in Vietnam using SPOT images and an object-based approach combined with machine learning algorithms / Lien T.H. Pham in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 128 (June 2017)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 128 (June 2017) . - pp 86 - 97 Titre : Monitoring mangrove biomass change in Vietnam using SPOT images and an object-based approach combined with machine learning algorithms Type de document : Article/Communication Auteurs : Lien T.H. Pham, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 86 - 97 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] analyse diachronique [Termes descripteurs IGN] analyse spectrale [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] biomasse forestière [Termes descripteurs IGN] carte thématique [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] image SPOT 4 [Termes descripteurs IGN] image SPOT 5 [Termes descripteurs IGN] mangrove [Termes descripteurs IGN] surveillance de la végétation [Termes descripteurs IGN] teneur en carbone [Termes descripteurs IGN] texture d'image [Termes descripteurs IGN] Viet Nam Résumé : (Auteur) Mangrove forests are well-known for their provision of ecosystem services and capacity to reduce carbon dioxide concentrations in the atmosphere. Mapping and quantifying mangrove biomass is useful for the effective management of these forests and maximizing their ecosystem service performance. The objectives of this research were to model, map, and analyse the biomass change between 2000 and 2011 of mangrove forests in the Cangio region in Vietnam. SPOT 4 and 5 images were used in conjunction with object-based image analysis and machine learning algorithms. The study area included natural and planted mangroves of diverse species. After image preparation, three different mangrove associations were identified using two levels of image segmentation followed by a Support Vector Machine classifier and a range of spectral, texture and GIS information for classification. The overall classification accuracy for the 2000 and 2011 images were 77.1% and 82.9%, respectively. Random Forest regression algorithms were then used for modelling and mapping biomass. The model that integrated spectral, vegetation association type, texture, and vegetation indices obtained the highest accuracy (R2adj = 0.73). Among the different variables, vegetation association type was the most important variable identified by the Random Forest model. Based on the biomass maps generated from the Random Forest, total biomass in the Cangio mangrove forest increased by 820,136 tons over this period, although this change varied between the three different mangrove associations. Numéro de notice : A2017-332 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.03.013 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.03.013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85485 [article]

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081-2017061	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
081-2017063	DEP-EXM	Revue	MATIS	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2017062	DEP-EAF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Characterizing the relationship between land use land cover change and land surface temperature / Duy X. Tran in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 124 (February 2017)  

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Land subsidence in the south of Ho Chi Minh City / Valentine Monchiet (2017) 

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Mapping a pollution index for the transboundary Red River Valley, Asia, 2009–2011 / Yongming Xu in Journal of maps, vol 11 n° 3 ([01/07/2015])  

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Coastal and marine ecological changes and fish cage culture development in Phu Quoc, Vietnam (2001 to 2011) / Diep Thi Hong Nguyen in Geocarto international, vol 29 n° 5 - 6 (August - October 2014)  

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Monitoring coastal morphological changes using remote sensing and GIS in the Red river delta area, Vietnam / Si Son Tong in Photo interpretation, European journal of applied remote sensing, vol 50 n° 2 (juin 2014)

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An agent-based approach to simulating the dynamics of shifting cultivation in an upland village in Vietnam / T.A. Ngo in Revue internationale de géomatique, vol 19 n° 4 (décembre 2009 – février 2010)

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Elaboration d'un SIG pour la gestion des transports en commun de la ville de Hanoi / Yohann Ly (2007)

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Agent-based modelling of shifting cultivation field patterns, Vietnam / M.R. Jepsen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 20 n° 9 (october 2006)

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Relationship between herbicide concentration during the 1960s and 1970s and the contemporary MERIS terrestrial chlorophyll index (MTCI) for southern Vietnam / J. Dash in International journal of geographical information science IJGIS, vol 20 n° 8 (september 2006)

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Additive integration of SAR features into multispectral SPOT images by means of the à trous wavelet decomposition / Y. Chibani in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 60 n° 5 (August 2006)

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