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Local color and morphological image feature based vegetation identification and its application to human environment street view vegetation mapping, or how green is our county? / Istvan G. Lauko in Geo-spatial Information Science, vol 23 n° 3 (September 2020)  

Public [article]  inGeo-spatial Information Science > vol 23 n° 3 (September 2020) . - pp 222 - 236 Titre : Local color and morphological image feature based vegetation identification and its application to human environment street view vegetation mapping, or how green is our county? Type de document : Article/Communication Auteurs : Istvan G. Lauko, Auteur ; Adam Honts, Auteur ; Jacob Beihoff, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 222 - 236 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] carte de la végétation [Termes descripteurs IGN] cartographie urbaine [Termes descripteurs IGN] couleur (variable spectrale) [Termes descripteurs IGN] densité de la végétation [Termes descripteurs IGN] extraction de la végétation [Termes descripteurs IGN] gestion urbaine [Termes descripteurs IGN] image panoramique [Termes descripteurs IGN] image Streetview [Termes descripteurs IGN] indicateur environnemental [Termes descripteurs IGN] indice de végétation [Termes descripteurs IGN] Milwaukee [Termes descripteurs IGN] paysage urbain [Termes descripteurs IGN] rayonnement proche infrarouge Résumé : (auteur) Measuring the amount of vegetation in a given area on a large scale has long been accomplished using satellite and aerial imaging systems. These methods have been very reliable in measuring vegetation coverage accurately at the top of the canopy, but their capabilities are limited when it comes to identifying green vegetation located beneath the canopy cover. Measuring the amount of urban and suburban vegetation along a street network that is partially beneath the canopy has recently been introduced with the use of Google Street View (GSV) images, made accessible by the Google Street View Image API. Analyzing green vegetation through the use of GSV images can provide a comprehensive representation of the amount of green vegetation found within geographical regions of higher population density, and it facilitates an analysis performed at the street-level. In this paper we propose a fine-tuned color based image filtering and segmentation technique and we use it to define and map an urban green environment index. We deployed this image processing method and, using GSV images as a high-resolution GIS data source, we computed and mapped the green index of Milwaukee County, a 3,082 km2 urban/suburban county in Wisconsin. This approach generates a high-resolution street-level vegetation estimate that may prove valuable in urban planning and management, as well as for researchers investigating the correlation between environmental factors and human health outcomes. Numéro de notice : A2020-563 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10095020.2020.1805367 date de publication en ligne : 24/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2020.1805367 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95880 [article]

Extraction of urban built-up areas from nighttime lights using artificial neural network / Tingting Xu in Geocarto international, vol 35 n° 10 ([01/08/2020])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 35 n° 10 [01/08/2020] . - pp 1049 - 1066 Titre : Extraction of urban built-up areas from nighttime lights using artificial neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Tingting Xu, Auteur ; Giovanni Coco, Auteur ; Jay Gao, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1049 - 1066 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] aménagement du territoire [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] cartographie urbaine [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] développement durable [Termes descripteurs IGN] échantillonnage [Termes descripteurs IGN] éclairage public [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] rayonnement lumineux [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel [Termes descripteurs IGN] seuillage [Termes descripteurs IGN] température au sol [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) The spatial distribution of urban areas at the national and regional scales is critical for urban planners and governments to design sustainable and environment-friendly future development plans. The nighttime lights (NTL) data provide an effective way to monitor the urban at different scales however is usually achieved by using empirical threshold-based algorithms. This study proposed a novel Artificial Neural Network (ANN) approach, using moderate resolution imageries as NTL, MODIS NDVI and land surface temperature data, to map urban areas. Both random and maximum dissimilarity distance algorithm sampling methods were considered and compared. The validation of the urban areas extracted from MDA-based ANN against the 2011 US national land cover data showed a reasonable quality (overall accuracy = 97.84; Kappa = 0.74) and achieved more accurate result than the threshold method. This study demonstrates that ANN can provide an effective, rapid, and accurate alternative in extracting urban built-up areas from NTL. Numéro de notice : A2020-424 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1559887 date de publication en ligne : 21/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1559887 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95488 [article]

Triangulation network of 1929–1944 of the first 1:500 urban map of València / Miriam Villar-Cano in Survey review, vol 52 n° 373 (July 2020)  

Public [article]  inSurvey review > vol 52 n° 373 (July 2020) . - pp 317 - 329 Titre : Triangulation network of 1929–1944 of the first 1:500 urban map of València Type de document : Article/Communication Auteurs : Miriam Villar-Cano, Auteur ; Ángel Marqués‐Mateu, Auteur ; María Jesús Jiménez-Martínez, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 317 - 329 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Triangulation [Termes descripteurs IGN] 1:500 [Termes descripteurs IGN] arpentage [Termes descripteurs IGN] carte ancienne [Termes descripteurs IGN] cartographie urbaine [Termes descripteurs IGN] données de terrain [Termes descripteurs IGN] European Terrestrial Reference System 1989 [Termes descripteurs IGN] réseau de triangulation [Termes descripteurs IGN] transformation de coordonnées [Termes descripteurs IGN] Valence (Espagne) Résumé : (auteur) Triangulation is a surveying method on which earlier maps made were based. Although the origins of the method can be traced back to the 16th century, it is still used today, with minor changes, to adjust networks observed with modern geodetic techniques. In this paper we present the geodetic survey work that was carried out for the primary triangulation network of the first 1:500 urban map of the city of València (Spain). It spanned from 1929 to 1944 and resulted in 421 maps covering about 174 square kilometres. We focus on four key elements to define the geometric framework of a map: (1) the geodetic network, (2) the cartographic projection, (3) the baseline measurements, and (4) the primary triangulation. The paper is based on the interpretation of original documents and field books recovered from the archives of the València City Council. In order to check the accuracy and consistency of the survey work, we recomputed all calculations directly from the field data, following the mathematical procedures of the time. We obtained a set of transformation parameters to convert the coordinates of 1929 to current coordinates based on the European Terrestrial Reference System of 1989 (ETRS89). Results showed that the 1929 primary triangulation angles and coordinates are accurate to 8 s of arc and 35 cm respectively, and that the coordinates transform well into the current reference system with average residuals of 26 cm across nine control points, demonstrating the high quality of the 1929 work. Numéro de notice : A2020-395 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2018.1564599 date de publication en ligne : 03/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2018.1564599 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95421 [article]

Estimating and interpreting fine-scale gridded population using random forest regression and multisource data / Yun Zhou in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 6 (June 2020)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 6 (June 2020) . - 18 p. Titre : Estimating and interpreting fine-scale gridded population using random forest regression and multisource data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yun Zhou, Auteur ; Mingguo Ma, Auteur ; Kaifang Shi, Auteur ; Zhenyu Peng, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 18 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] cartographie urbaine [Termes descripteurs IGN] catastrophe naturelle [Termes descripteurs IGN] Chine [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] densité de population [Termes descripteurs IGN] données maillées [Termes descripteurs IGN] données multisources [Termes descripteurs IGN] migration humaine [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] point d'intérêt [Termes descripteurs IGN] population urbaine [Termes descripteurs IGN] risque sanitaire [Termes descripteurs IGN] secours d'urgence [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) Gridded population results at a fine resolution are important for optimizing the allocation of resources and researching population migration. For example, the data are crucial for epidemic control and natural disaster relief. In this study, the random forest model was applied to multisource data to estimate the population distribution in impervious areas at a 30 m spatial resolution in Chongqing, Southwest China. The community population data from the Chinese government were used to validate the estimation accuracy. Compared with the other regression techniques, the random forest regression method produced more accurate results (R2 = 0.7469, RMSE = 2785.04 and p Numéro de notice : A2020-308 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9060369 date de publication en ligne : 03/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9060369 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95155 [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])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 35 n° 6 [01/05/2020] . - pp 623 - 640 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 descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] base de données orientée objet [Termes descripteurs IGN] base de données urbaines [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] bien-être collectif [Termes descripteurs IGN] cartographie urbaine [Termes descripteurs IGN] développement durable [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] écosystème urbain [Termes descripteurs IGN] gestion urbaine [Termes descripteurs IGN] orthophotographie [Termes descripteurs IGN] population urbaine [Termes descripteurs IGN] santé [Termes descripteurs IGN] télédétection Résumé : (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 [article]

Heuristic sample learning for complex urban scenes: Application to urban functional-zone mapping with VHR images and POI data / Xiuyuan Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 161 (March 2020)  

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Cartographic style in the first urban maps of Cadiz, Spain : a technique in transition / Gabriel Granado-Castro in Cartographic journal (the), Vol 56 n° 1 (February 2019)  

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Synergetic efficiency of Lidar and WorldView-2 for 3D urban cartography in Northeast Mexico / Fabiola D. Yepez-Rincon in Geocarto international, vol 34 n° 2 ([01/02/2019])  

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Apports des SIG pour la restitution de quelques éléments du paysage à Paris / Léa Hermenault in Cartes & Géomatique, n° 238 (Décembre 2018)

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Using Network Segments in the Visualization of Urban Isochrones / Jeff Allen in Cartographica, vol 53 n° 4 (winter 2018)  

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Urban 3D segmentation and modelling from street view images and LiDAR point clouds / Pouria Babahajiani in Machine Vision and Applications, sans n° ([01/06/2017])  

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Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Ch. 2. Analyse de scènes urbaines avec un véhicule de cartographie mobile / Bruno Vallet (2017)

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Crossing boundaries: mapping spatial dynamics of urban phenomena at micro scale to support urban management in the Amsterdam urban region / Els Veldhuizen in Belgeo, vol 2016 n° 2 (2016-2)  

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Cartographie et géomatique au département mobilité-transport de l’Institut d'Aménagememenent et d’Urbanisme d’Ile de France / Carl Nicolazo de Barmon (2016) 

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Methodological framework for shrinking cities case study research: northwest region of Bosnia and Herzegovina / Tijana M. Vujičić, in Geodetski vestnik, vol 59 n° 3 (September - November 2015)  

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