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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)
[article]
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 IGN] bati
[Termes IGN] densité de population
[Termes IGN] diagramme de Voronoï
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] données démographiques
[Termes IGN] espace urbain
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] modèle dynamique
[Termes IGN] petite échelle
[Termes IGN] régression géographiquement pondérée
[Termes IGN] téléphone intelligentRésumé : (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 Affiliation des auteurs : non IGN 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
in ISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 6 (June 2020) . - 16 p.[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)
[article]
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 IGN] aide à la décision
[Termes IGN] base de données cartographiques
[Termes IGN] BD ortho
[Termes IGN] BD Topo
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] couche thématique
[Termes IGN] données écologiques
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] Ile-de-France
[Termes IGN] SCAN25
[Termes IGN] théorie des graphes
[Termes IGN] trame verte et bleue
[Termes IGN] zone tamponRésumé : (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 Affiliation des auteurs : non IGN 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 : https://doi.org/10.14758/SET-REVUE.2020.HS.05 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95237
in Sciences, eaux & territoires > article hors-série n° 65 (mai 2020)[article]A convolutional neural network with mapping layers for hyperspectral image classification / Rui Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 5 (May 2020)
[article]
Titre : A convolutional neural network with mapping layers for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Rui Li, Auteur ; Zhibin Pan, Auteur ; Yang Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 3136 - 3147 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algèbre linéaire
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] analyse multidimensionnelle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] couche thématique
[Termes IGN] dispersion
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] réductionRésumé : (auteur) In this article, we propose a convolutional neural network with mapping layers (MCNN) for hyperspectral image (HSI) classification. The proposed mapping layers map the input patch into a low-dimensional subspace by multilinear algebra. We use our mapping layers to reduce the spectral and spatial redundancies and maintain most energy of the input. The feature extracted by our mapping layers can also reduce the number of following convolutional layers for feature extraction. Our MCNN architecture avoids the declining accuracy with increasing layers phenomenon of deep learning models for HSI classification and also saves the training time for its effective mapping layers. Furthermore, we impose the 3-D convolutional kernel on the convolutional layer to extract the spectral–spatial features for HSI. We tested our MCNN on three data sets of Indian Pines, University of Pavia, and Salinas, and we achieved the classification accuracy of 98.3%, 99.5%, and 99.3%, respectively. Experimental results demonstrate that the proposed MCNN can significantly improve classification accuracy and save much time consumption. Numéro de notice : A2020-234 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2948865 Date de publication en ligne : 12/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2948865 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94980
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 5 (May 2020) . - pp 3136 - 3147[article]Incorporating landscape character in cork oak forest expansion in Sardinia: constraint or opportunity? / I.N. Vogiatzakis in Forests, vol 11 n° 5 (May 2020)
[article]
Titre : Incorporating landscape character in cork oak forest expansion in Sardinia: constraint or opportunity? Type de document : Article/Communication Auteurs : I.N. Vogiatzakis, Auteur ; Geoffrey H. Griffiths, Auteur ; Maria Zomeni, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 18 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] biodiversité végétale
[Termes IGN] changement d'utilisation du sol
[Termes IGN] habitat forestier
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] paysage
[Termes IGN] protection des forêts
[Termes IGN] Quercus suber
[Termes IGN] Sardaigne
[Termes IGN] site Natura 2000Résumé : (auteur) Cork oak (Quercus suber) is a declining woodland species across the island of Sardinia, despite its former economic importance for wine production and its significance for biodiversity. In particular, cork oak forests (COFs) on the island have seen a 29% decrease in the past 45 years. A spatial GIS model was developed to determine suitability for the expansion of cork oak forests on the island. The model uses a set of simple spatial decision rules based on principles of landscape ecology and expert opinion to assign a suitability score for pure cork oak forests to every land use parcel in Sardinia. These rules include the type of existing land parcel, its size, distance to existing cork oak forest, and the area of seminatural habitats in its neighborhood. This was coupled with a map of landscape types to assist with the development of policy for the protection of cork oak forests across Sardinia. The results show that there is an area of 116,785 ha potentially suitable for cork oak forest expansion in Sardinia, with the largest area of potential habitat on granitic mountains. There is a substantial overall agreement (Cohen’s kappa = 0.61) between the suitability map produced and the historical reference map. The model is flexible and can be rerun to reflect changes in policy relating to agri-environmental targets for habitats and species. Numéro de notice : A2020-653 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3390/f11050593 Date de publication en ligne : 24/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/f11050593 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96113
in Forests > vol 11 n° 5 (May 2020) . - 18 p.[article]Mapping urban grey and green structures for liveable cities using a 3D enhanced OBIA approach and vital statistics / E. Banzhaf in Geocarto international, vol 35 n° 6 ([01/05/2020])
[article]
Titre : Mapping urban grey and green structures for liveable cities using a 3D enhanced OBIA approach and vital statistics Type de document : Article/Communication Auteurs : E. Banzhaf, Auteur ; H. Kollai, Auteur ; A. Kindler, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 623 - 640 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] base de données orientée objet
[Termes IGN] base de données urbaines
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] bien-être collectif
[Termes IGN] cartographie urbaine
[Termes IGN] développement durable
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] écosystème urbain
[Termes IGN] gestion urbaine
[Termes IGN] orthophotographie
[Termes IGN] population urbaine
[Termes IGN] santé
[Termes IGN] télédétectionRésumé : (auteur) Mapping urban structures is a vital prerequisite for urban planners to enhance their database for a liveable city dedicated to sustainable development. Therefore, it is significant to measure urban grey and green structures at the scale of local districts to understand the urban structure and residential needs for urban ecosystem services. For a detailed analysis we exploit digital orthophotos (DOP), LiDAR data, and vital statistics. We use remote sensing techniques to create an Object-based Image Analysis (OBIA) that differentiates grey and green structures with high precision and at refined scale. This spatial information is linked with allocated population and health-related indicators to identify built-up types with highest population densities and local districts with deficits in the provision of different green structures. Our results show the share of built-up structures and the contribution of green structures to urban ecosystem services, human health and well-being at local district level. Numéro de notice : A2020-202 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1524514 Date de publication en ligne : 23/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1524514 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94877
in Geocarto international > vol 35 n° 6 [01/05/2020] . - pp 623 - 640[article]Method for extraction of airborne LiDAR point cloud buildings based on segmentation / Maohua Liu in Plos one, vol 15 n° 5 (May 2020)PermalinkAbove-ground biomass estimation and yield prediction in potato by using UAV-based RGB and hyperspectral imaging / Bo Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 162 (April 2020)PermalinkCombining radar and optical imagery to map oil palm plantations in Sumatra, Indonesia, using the Google Earth Engine / Thuan Sarzynski in Remote sensing, vol 12 n° 7 (April 2020)PermalinkExtracting impervious surfaces from full polarimetric SAR images in different urban areas / Sara Attarchi in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n° 12 (20 - 30 March 2020)PermalinkCity-descriptive input data for urban climate models: Model requirements, data sources and challenges / Valéry Masson in Urban climate, vol 31 (March 2020)PermalinkMorphological tessellation as a way of partitioning space: Improving consistency in urban morphology at the plot scale / Martin Fleischmann in Computers, Environment and Urban Systems, vol 80 (March 2020)PermalinkLand use and land cover change modeling and future potential landscape risk assessment using Markov-CA model and analytical hierarchy process / Biswajit Nath in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 2 (February 2020)PermalinkTypology of meteorological weather forecast maps printed in world newspapers / Jaromir Kolejka in Cartographic journal (the), Vol 57 n° 1 (February 2020)PermalinkAnalyse automatique du couvert végétal pour la gestion du risque végétation en milieu ferroviaire à partir d'imagerie aérienne / Hélène Rouillon (2020)PermalinkApplication of geographic Information system and remote sensing in multiple criteria analysis to identify priority areas for biodiversity conservation in Vietnam / Xuan Dinh Vu (2020)Permalink