Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (87)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Machine learning and geographic information systems for large-scale mapping of renewable energy potential / Dan Assouline (2019)
Titre : Machine learning and geographic information systems for large-scale mapping of renewable energy potential Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Dan Assouline, Auteur ; Jean-Louis Scartezzini, Directeur de thèse ; Nahid Mohajeri Pour Rayeni, Directeur de thèse Editeur : Lausanne : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL Année de publication : 2019 Importance : 294 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur ès Sciences à l'Ecole Polytechnique Fédérale de LausanneLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] énergie éolienne
[Termes IGN] énergie géothermique
[Termes IGN] énergie renouvelable
[Termes IGN] énergie solaire
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] SuisseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) A promising pathway to follow in order to reach sustainable development goals is an increased
reliance on renewable sources of energy. The optimized use of these energy sources, however, requires the assessment of their potential supply, along with the demand loads in locations of interest. In particular, large-scale supply estimation studies are needed in order to evaluate areas of high potential for each type of energy source for a particular region, and allow for the elaboration of efficient global energy strategies. In Switzerland, the “Energy Strategy 2050”, initiated in 2011 by the Swiss Federal Council, sets an example with the ambitious goal of reaching a 50-80% reduction of CO2 emissions by the year 2050, with a clear course of action: phasing-out nuclear power, improving energy efficiency, and greatly increasing the use of renewables. This thesis develops a general data-driven strategy combining Geographic Information Systems and Machine Learning methods to map the large-scale energy potential for three very popular sources of decentralized energy systems: wind energy (using horizontal axis wind turbines), geothermal energy (using very shallow ground source heat pumps) and solar energy (using photovoltaic solar panels over rooftops). For each of the three considered energy sources, an adapted methodology is suggested to assess its large-scale potential, by estimating multiple variables of interest (with a suitable time resolution, e.g. monthly or yearly), using widely available data, and combining these variables into potential values. These latter estimated variables, dictating the potential, include: (i) the monthly wind speed, and rural and urban topographic/obstacle configuration for wind energy, (ii) the ground thermal conductivity, volumetric heat capacity and monthly temperature gradient for geothermal energy, (iii) the monthly solar radiation, available area for PV panels over rooftops, geometrical characteristics of rooftops and monthly shading factors over rooftops for solar energy. The use of Machine Learning algorithms (notably Support Vector Machines and Random Forests) allows, given adequate features and training data (examples for some locations), for the prediction of the latter variables at unknown locations, along with the uncertainty attached to the predictions. In each case, the developed methodology is set-up with an aim to be applied for Switzerland, meaning that it relies on Swiss available energy-related data. Such data, however, including meteorological, topographic, ground/soil-related and building-related data, is becoming progressively available for most countries, making it possible to widely generalize the proposed methodologies.
Results show that Machine Learning is adequate for energy potential estimation, as the multiple required predictions and spatial extrapolations are achieved with reasonable accuracy. In addition, final values are validated with other existing data or studies when possible, and show general agreement. The application of the suggested potential methodologies in Switzerland outline the very significant potential for the considered renewables. In particular, there is a relatively high potential for RooftopMounted solar PV panels, as it is estimated that they could generate a total electricity production of 16.3 TWh per year, which corresponds to 25.3% of the annual electricity demand in 2017.In each case, the developed methodology is set-up with an aim to be applied for Switzerland, meaning that it relies on Swiss available energy-related data. Such data, however, including meteorological, topographic, ground/soil-related and building-related data, is becoming progressively available for most countries, making it possible to widely generalize the proposed methodologies. Results show that Machine Learning is adequate for energy potential estimation, as the multiple required predictions and spatial extrapolations are achieved with reasonable accuracy. In addition, final values are validated with other existing data or studies when possible, and show general agreement. The application of the suggested potential methodologies in Switzerland outline the very significant potential for the considered renewables. In particular, there is a relatively high potential for RooftopMounted solar PV panels, as it is estimated that they could generate a total electricity production of 16.3 TWh per year, which corresponds to 25.3% of the annual electricity demand in 2017.Note de contenu : 1- Introduction
2- Machine Learning
3- Theory and modeling of renewable energy systems
4- Wind energy: a theoretical potential estimation
5- Very shallow geothermal energy: a theoretical potential estimation
6- Solar energy: a technical potential estimation at commune scale
7- Solar energy: an improved potential estimation at pixel scale
8- ConclusionNuméro de notice : 25797 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences : EPFLausanne : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://infoscience.epfl.ch/record/264971?ln=fr Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95038
Titre : Geospatial data on the web Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Linda Van Den Brink, Auteur ; Jantien E. Stoter, Directeur de thèse Editeur : Delft : Netherlands Geodetic Commission NGC Année de publication : 2018 Autre Editeur : Delft [Pays-Bas] : Delft University of Technology Collection : Netherlands Geodetic Commission Publications on Geodesy, ISSN 0165-1706 Importance : 232 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Dissertation for the purpose of obtaining the degree of doctor at Delft University of TechnologyLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] accès aux données localisées
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] CityGML
[Termes IGN] diffusion de données
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] harmonisation des données
[Termes IGN] interopérabilité
[Termes IGN] outil d'aide à la décision
[Termes IGN] RDF
[Termes IGN] recherche d'information géographique
[Termes IGN] réutilisation des données
[Termes IGN] similitude sémantique
[Termes IGN] web des donnéesRésumé : (auteur) Geospatial data is an increasingly important information asset for decisionmaking, from simple every day decisions like where to park your car, to national and international policy on topics like infrastructure and environment. Because of the location aspect, geospatial data is often the linking pin between different datasets and therefore important for data integration. A lot of geospatial data is created, for example, as part of governmental processes and nowadays, also disseminated as open data, traditionally through "Spatial data infrastructures" (SDIs). There is a lot of potential for reusing this data in other domains than the domain and use case for which it was originally created. My main research question was: "How to reuse geospatial data, from different, heterogeneous sources, via the web across communities?". Several aspects of data dissemination must be addressed before open data is actually in a good position for getting reused. These aspects have been coined the "FAIR principles": findability, accessibility, interoperability, and reusability. Note de contenu : 1- Introduction, research questions and methodology
2- Definition and establishment of a national 3D standard
3- Semantic Harmonisation
4- Geospatial Linked Data
5- Web of Data
6- Discussion, Conclusion and Future workNuméro de notice : 21836 Affiliation des auteurs : non IGN Autre URL associée : https://repository.tudelft.nl/islandora/object/uuid%3Aa0bd364d-f101-4337-91c5-92038b2a6d56?collection=research Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : 3D Geo-Information : TU Delft : 2018 DOI : 10.4233/uuid:a0bd364d-f101-4337-91c5-92038b2a6d56 En ligne : https://www.ncgeo.nl/index.php/en/publicatiesgb/publications-on-geodesy/item/278 [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91364 L’utilisation des données écologiques de l’inventaire pour mieux appréhender les conditions locales de milieu (atelier de travail) [diaporama] / Philippe Dreyfus (2018)
Titre : L’utilisation des données écologiques de l’inventaire pour mieux appréhender les conditions locales de milieu (atelier de travail) [diaporama] Type de document : Article/Communication Auteurs : Philippe Dreyfus, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Conférence : IGN - EcoFor 2018, Colloque 60 ans d’inventaire forestier pour éclairer l’avenir 15/10/2018 16/10/2018 Paris France open access proceedings Importance : 13 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] données écologiques
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] flore locale
[Termes IGN] géologie locale
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierNuméro de notice : C2018-121 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://inventaire-forestier.ign.fr/IMG/pdf/atelier-03-conditions-locales-dreyfu [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97574 Production de données topographiques de référence de l'Eurométropole de Strasbourg / Olivier Banaszak in XYZ, n° 153 (décembre 2017 - février 2018)
[article]
Titre : Production de données topographiques de référence de l'Eurométropole de Strasbourg Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier Banaszak, Auteur ; Sébastien Wehrlé, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 23 - 28 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] base de données topographiques
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] lever topographique
[Termes IGN] métropole
[Termes IGN] plan du corps de rue simplifié
[Termes IGN] réseau technique souterrain
[Termes IGN] StrasbourgRésumé : (Auteur) La tradition strasbourgeoise bien ancrée de levé topographique régulier de la zone urbaine, qui a débuté il y a 45 ans à la Ville et Communauté urbaine de Strasbourg, se renforce et se modernise actuellement. Cette évolution intervient dans le contexte émergent de la mise en oeuvre de la nouvelle réglementation anti-endommagement des réseaux enfouis et grâce notamment à la mise à disposition de plans de corps de rues simplifiés (PCRS) auprès des gestionnaires de réseaux. Cet article revient sur l'historique de la création des données topographiques de référence de l'Eurométropole de Strasbourg et détaille les modalités actuelles de leur entretien, dans le cadre d'un partenariat local. Numéro de notice : A2017-783 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans En ligne : http://www.aftopo.org/FR/REVUES/revue-4-159.html Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89007
in XYZ > n° 153 (décembre 2017 - février 2018) . - pp 23 - 28[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2017041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Documents numériques
en open access
Production de données topographiques ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Predicting palustrine wetland probability using random forest machine learning and digital elevation data-derived terrain variables / Aaron E. Maxwell in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 6 (June 2016)
[article]
Titre : Predicting palustrine wetland probability using random forest machine learning and digital elevation data-derived terrain variables Type de document : Article/Communication Auteurs : Aaron E. Maxwell, Auteur ; Thimoty A. Warner, Auteur ; Michael P. Strager, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 437 - 447 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] inventaire
[Termes IGN] marais salant
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] surveillance écologique
[Termes IGN] Virgine OccidentaleRésumé : (Auteur) The probability of palustrine wetland occurrence in the state of West Virginia, USA, was mapped based on topographic variables and using random forests (RF) machine learning. Models were developed for both selected ecological subregions and the entire state. The models were first trained using pixels randomly selected from the United States National Wetland Inventory (NWI) dataset and were tested using a separate random subset from the NWI and a database of wetlands not found in the NWI provided by the West Virginia Division of Natural Resources (WVDNR). The models produced area under the curve (AUC) values in excess of 0.90, and as high as 0.998. Models developed in one ecological subregion of the state produced significantly different AUC values when applied to other subregions, indicating that the topographical models should be extrapolated to new physiographic regions with caution. Several previously unexplored DEM-derived terrain variables were found to be of value, including distance from water bodies, roughness, and dissection. Non-NWI wetlands were mapped with an AUC value of 0.956, indicating that the probability maps may be useful for finding potential palustrine wetlands not found in the NWI . Numéro de notice : A2016-442 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.82.6.437 En ligne : http://dx.doi.org/10.14358/PERS.82.6.437 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81348
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 82 n° 6 (June 2016) . - pp 437 - 447[article]Qualification de la précision de données topographiques issues d’acquisitions par méthode scanner laser dynamique ferroporté / Audrey Jacquin in XYZ, n° 146 (mars - mai 2016)PermalinkApplication of topo-edaphic factors and remotely sensed vegetation indices to enhance biomass estimation in a heterogeneous landscape in the Eastern Arc mountains of Tanzania / Mercy Ojoyi in Geocarto international, vol 31 n° 1 - 2 (January - February 2016)PermalinkIntégration de données topographiques dans un SIG dans le cadre du décret DT-DICT (2ème partie) / Michaël Prévieu in Géomatique expert, n° 106 (septembre - octobre 2015)PermalinkCartographie des végétations herbacées des marais littoraux à partir de données topographiques LiDAR / Sébastien Rapinel in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 210 (Avril 2015)PermalinkPrise en compte des dépendances entre données thématiques utilisateur et données topographiques lors d’un changement de niveau de détail / Kusay Jaara (2015)PermalinkUne approche cartographique pour relancer la sylviculture du châtaignier dans les Cévennes / Jean-Michel Boissier in Revue forestière française, vol 66 n° 6 (novembre - décembre 2014)PermalinkA user study of experimental maps for outdoor activities / Juha Oksanen in Cartographica, vol 49 n° 3 (September 2014)PermalinkFully automated generalization of a 1:50k map from 1:10k data / Jantien E. Stoter in Cartography and Geographic Information Science, vol 41 n° 1 (January 2014)PermalinkGéopeuple : Création et analyse de données topographiques et démographiques sur 200 ans / Anne Ruas in Cartes & Géomatique, n° 218 (décembre 2013)PermalinkPréservation et modification des relations entre les données thématiques et les données topographiques lors de migration des données thématiques / Kusay Jaara in Cartes & Géomatique, n° 218 (décembre 2013)PermalinkBuilding pattern recognition in topographic data: examples on collinear and curvilinear alignments / Xiang Zhang in Geoinformatica, vol 17 n° 1 (January 2013)PermalinkPermalinkPreservation and modification of relations between thematic and topographic data throughout thematic data migration process / Kusay Jaara (August 2013)PermalinkL'apport de la donnée topographique pour la modélisation 3D fine et classifiée d'un territoire / L. Andres in XYZ, n° 133 (décembre 2012 - février 2013)PermalinkTsunami inundation modeling and mapping using ALTM- and CARTOSAT-derived coastal topographic data / S. Nayak in Marine geodesy, vol 35 n° 4 (October - December 2012)PermalinkSemi-automatic quality control of topographic data sets / Petra Helmholz in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 9 (September 2012)PermalinkGestion des informations topographiques et de production sur les grands chantiers linéaires / Albin Roussel (2012)PermalinkUsing snakes for the registration of topographic road database objects to ALS features / J. Göpfert in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 6 (November 2011)PermalinkConception of a GIS-platform to simulate urban densification based on the analysis of topographic data / Anne Ruas (01/07/2011)PermalinkEffect of SRTM resolution on morphometric feature identification using neural network - self organizing map / A. Ehsani in Geoinformatica, vol 14 n° 4 (October 2010)Permalink