Descripteur
Termes IGN > aménagement > infrastructure > réseau technique > réseau de transport
réseau de transportSynonyme(s)réseau de communicationVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (789)
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
Road network structure and ride-sharing accessibility: A network science perspective / Mingshu Wang in Computers, Environment and Urban Systems, vol 80 (March 2020)
[article]
Titre : Road network structure and ride-sharing accessibility: A network science perspective Type de document : Article/Communication Auteurs : Mingshu Wang, Auteur ; Zheyan Chen, Auteur ; Lan Mu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] Atlanta (Géorgie)
[Termes IGN] autopartage
[Termes IGN] densité de population
[Termes IGN] gestion urbaine
[Termes IGN] migration pendulaire
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) The prosperity of ride-sharing services has rippled in the communities of GIScience, transportation, and urban planning. Meanwhile, road network structure has been analyzed from a network science perspective that focuses on nodes and relational links and aims to predictive models. However, limited empirical studies have explored the relationship between road network structure and ride-sharing accessibility through such perspective. This paper utilizes the spatial Durbin model to understand the relationship between road network structure and ride-sharing accessibility, proxied by Uber accessibility, through classical network measures of degree, closeness, and betweenness centrality. Taking the city of Atlanta as a case study, we have found in addition to population density and road network density, larger values of degree centrality and smaller values of closeness centrality of the road network are associated with better accessibility of Uber services. However, the effects of betweenness centrality are not significant. Furthermore, we have revealed heterogeneous effects of degree centrality and closeness centrality on the accessibility of Uber services, as the magnitudes of their effects vary by different time windows (i.e., weekday vs. weekend, rush hour in the morning vs. evening). Network science provides us both conceptual and methodological measures to understand the association between road network structure and ride-sharing accessibility. In this study, we constructed road network structure measures with OpenStreetMap, which is reproducible, replicable, and scalable because of its global coverage and public availability. The study resonates with the notion of cities as the set of interactions across networks, as we have observed time-sensitive heterogeneous effects of road network structure on ride-sharing accessibility. Numéro de notice : A2020-190 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2019.101430 Date de publication en ligne : 12/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2019.101430 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94852
in Computers, Environment and Urban Systems > vol 80 (March 2020)[article]Assessing public transit performance using real-time data: spatiotemporal patterns of bus operation delays in Columbus, Ohio, USA / Yongha Park in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 2 (February 2020)
[article]
Titre : Assessing public transit performance using real-time data: spatiotemporal patterns of bus operation delays in Columbus, Ohio, USA Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongha Park, Auteur ; Jerry Mount, Auteur ; Luyu Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 367 - 392 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] base de données spatiotemporelles
[Termes IGN] Colombus (Ohio)
[Termes IGN] diffusion de données
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] interface web
[Termes IGN] mobilité urbaine
[Termes IGN] réseau de transport
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] transport publicRésumé : (auteur) Public transit vehicles such as buses operate within shared transportation networks subject to dynamic conditions and disruptions such as traffic congestion. The operational delays caused by these conditions can propagate downstream through scheduled transit routes, affecting system performance beyond the initial delay. This paper develops an approach to measuring and assessing vehicle delay propagation in public transit systems. We fuse data on scheduled bus service with real-time vehicle location data to measure the originating, cascading and recovery locations of delay events across space with respect to time. We integrate the resulting patterns to construct stop-specific delay propagation networks. We also analyze the spatiotemporal patterns of propagating delays using parameters such as 1) transit line-based network distance, 2) total propagating delay size, and 3) distance decay. We apply our methodology using publicly available schedule and real-time location data from the Central Ohio Transit Authority (COTA) public bus system in Columbus, Ohio, USA. We find that delay initiation is spatially and temporally uneven, concentrating on specific stops in downtown and specific suburban locations. Core stops play a critical role in propagating delays to a wide range of connected stops, eventually having a disproportional impact on the on-time performance of the bus system. Numéro de notice : A2020-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1608997 Date de publication en ligne : 30/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1608997 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94485
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 2 (February 2020) . - pp 367 - 392[article]Automated extraction of lane markings from mobile LiDAR point clouds based on fuzzy inference / Heidar Rastiveis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 160 (February 2020)
[article]
Titre : Automated extraction of lane markings from mobile LiDAR point clouds based on fuzzy inference Type de document : Article/Communication Auteurs : Heidar Rastiveis, Auteur ; Alireza Shams, Auteur ; Wayne A. Sarasua, Auteur ; Jonathan Li, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 149 - 166 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] autoroute
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] extraction de points
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] Inférence floue
[Termes IGN] lidar mobile
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] transformation de HoughRésumé : (Auteur) Mobile LiDAR systems (MLS) are rapid and accurate technologies for acquiring three-dimensional (3D) point clouds that can be used to generate 3D models of road environments. Because manual extraction of desirable features such as road traffic signs, trees, and pavement markings from these point clouds is tedious and time-consuming, automatic information extraction of these objects is desirable. This paper proposes a novel automatic method to extract pavement lane markings (LMs) using point attributes associated with the MLS point cloud based on fuzzy inference. The proposed method begins with dividing the MLS point cloud into a number of small sections (e.g. tiles) along the route. After initial filtering of non-ground points, each section is vertically aligned. Next, a number of candidate LM areas are detected using a Hough Transform (HT) algorithm and considering a buffer area around each line. The points inside each area are divided into “probable-LM” and “non-LM” clusters. After extracting geometric and radiometric descriptors for the “probable-LM” clusters and analyzing them in a fuzzy inference system, true-LM clusters are eventually detected. Finally, the extracted points are enhanced and transformed back to their original position. The efficiency of the method was tested on two different point cloud datasets along 15.6 km and 9.5 km roadway corridors. Comparing the LMs extracted using the algorithm with the manually extracted LMs, 88% of the LM lines were successfully extracted in both datasets. Numéro de notice : A2020-047 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.12.009 Date de publication en ligne : 20/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.12.009 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94558
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 160 (February 2020) . - pp 149 - 166[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020023 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020022 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Landslide susceptibility mapping using maximum entropy and support vector machine models along the highway corridor, Garhwal Himalaya / Vijendra Kumar Pandey in Geocarto international, vol 35 n° 2 ([01/02/2020])
[article]
Titre : Landslide susceptibility mapping using maximum entropy and support vector machine models along the highway corridor, Garhwal Himalaya Type de document : Article/Communication Auteurs : Vijendra Kumar Pandey, Auteur ; Hamid Reza Pourghasemi, Auteur ; Milap Chand Sharma, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 168 - 187 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] autoroute
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] entropie maximale
[Termes IGN] Himalaya
[Termes IGN] image IRS-LISS
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] Linear Imaging Self-Scanning System
[Termes IGN] modèle statistique
[Termes IGN] mousson
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] test statistiqueRésumé : (Auteur) The main objective of this study to produce landslide susceptibility zones using maximum entropy (MaxEnt) and support vector machine (SVM) data-driven models along the Tipari to Ghuttu highway corridors in the Garhwal Himalaya. A landslide inventory has been prepared through field surveys and LISS-IV and Landsat 8 satellite images. The datasets of 85 landslides were categorised into training and test sets. In this study 11 landslide conditioning variables were used that are; altitude, slope angle, aspect, plan curvature, topographic wetness index, normalised difference vegetation index (NDVI), land use, soil texture, distance to rivers, distance to faults, and distance to the road. The result produced using MaxEnt and SVM model were subsequently validated using receiver operating characteristics curve (ROC) with test sets of landslide dataset. Both the models have good prediction capabilities. MaxEnt has ROC value of 0.78 while SVM has the highest prediction rate of 0.85. Numéro de notice : A2020-036 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1510038 Date de publication en ligne : 20/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1510038 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94519
in Geocarto international > vol 35 n° 2 [01/02/2020] . - pp 168 - 187[article]Analyse automatique du couvert végétal pour la gestion du risque végétation en milieu ferroviaire à partir d'imagerie aérienne / Hélène Rouillon (2020)
Titre : Analyse automatique du couvert végétal pour la gestion du risque végétation en milieu ferroviaire à partir d'imagerie aérienne Type de document : Mémoire Auteurs : Hélène Rouillon, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 93 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de fin d'études d'Ingénieur INSA, spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] orthophotographie
[Termes IGN] réseau ferroviaire
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] système d'information géographiqueIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) La végétation et les risques qu’elle peut comporter pour les infrastructures ferroviaires et leurs usagers constituent un enjeu majeur pour SNCF Réseau. Aujourd’hui, l’entreprise ferroviaire souhaite connaître et maîtriser ce risque végétation. L’objet de ce PFE est l’analyse automatique du couvert végétal en milieu ferroviaire à partir d’imagerie aérienne RGB acquise par drone, hélicoptère ou avion. Pour répondre à cette problématique, un réseau de neurones destiné à la segmentation sémantique des images est mis en œuvre. En effet, une fois bien entraînés, les réseaux de neurones, par leur capacité d’apprentissage, sont en mesure de classifier efficacement toute nouvelle image. Trois classes ont été définies en fonction des risques que pouvaient présenter la végétation : « arbres », « reste de la végétation » et « non-végétation ». Une chaîne de traitement complète des données a été proposée permettant, sur la base de ces images, une cartographie SIG de la végétation. Cette connaissance, aisément déployable sur des lignes entières, doit permettre au mainteneur de cibler les zones prioritaires et d’optimiser ses plans d’élagages. Note de contenu : Introduction
1- Etude préalable au développement de la solution
2- Le réseau de neurones SegNet pour le traitement d’images d’observation de la Terre et la base de données
3- Optimisation du traitement des données
ConclusionNuméro de notice : 28529 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Altametris DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4133/ Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97346 Constraint based evaluation of generalized images generated by deep learning / Azelle Courtial (2020)PermalinkPermalinkDétection et vectorisation automatiqued’objets linéaires dans des nuages de points de voirie / Etienne Barçon (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkOptimiser la gestion conjointe de la voirie et des réseaux enterrés à l'aide de la géomatique : conception d'un référentiel spatial de voirie / Antonin Pavard (2020)PermalinkPotential of crowdsourced traces for detecting updates in authoritative geographic data / Stefan Ivanovic (2020)PermalinkPermalinkReconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne / Valentin Desbiolles (2020)PermalinkPermalinkApplication of photogrammetry to generate quantitative geobody data in ephemeral fluvial systems / Charlotte L. Priddy in Photogrammetric record, vol 34 n° 168 (December 2019)PermalinkMapping urban fingerprints of odonyms automatically extracted from French novels / Ludovic Moncla in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 12 (December 2019)PermalinkAnalysing the positional accuracy of GNSS multi-tracks obtained from VGI sources to generate improved 3D mean axes / Antonio Tomás Mozas-Calvache in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 11 (November 2019)PermalinkA space-time varying graph for modelling places and events in a network / Ikechukwu Maduako in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)PermalinkAnalysis of positional uncertainty of road networks in volunteered geographic information with a statistically defined buffer-zone method / Wen-Bin Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkUn demi-siècle de topographie à la SNCF / Pierre Lasseur in XYZ, n° 160 (septembre 2019)PermalinkDetecting and mapping traffic signs from Google Street View images using deep learning and GIS / Andrew Campbell in Computers, Environment and Urban Systems, vol 77 (september 2019)PermalinkPerformance analysis of GLONASS integration with GPS vectorised receiver in urban canyon positioning / Amir Tabatabaei in Survey review, vol 51 n° 368 (September 2019)PermalinkL’accessibilité ferroviaire à Paris des grandes aires urbaines françaises : approche par la time geography / Laurent Chapelon in Mappemonde, n° 127 (juillet 2019)PermalinkAccuracy assessment of speed values calculated from GNSS tracks of roads obtained from VGI / Antonio Tomás Mozas-Calvache in Survey review, vol 51 n° 367 (July 2019)PermalinkExploitation of deep learning in the automatic detection of cracks on paved roads / Won Mo Jung in Geomatica, vol 73 n° 2 (June 2019)PermalinkA hidden Markov model for matching spatial networks / Benoit Costes in Journal of Spatial Information Science (JoSIS), n° 18 (2019)PermalinkDesserte des villes du territoire métropolitain Buenos Aires – Rosario par le réseau ferroviaire de voyageurs entre 1951 et 2008 / Thomas Massin in Mappemonde, n° 126 ([01/05/2019])PermalinkA model for phased evacuations for disasters with spatio-temporal randomness / Menghui Li in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 5-6 (May - June 2019)PermalinkAnalyse spatiotemporelle des tournées de livraison d’une entreprise de livraison à domicile / Khaled Belhassine in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 2 (avril - juin 2019)PermalinkMulti‐temporal transport network models for accessibility studies / Diego Bogado Tomasiello in Transactions in GIS, vol 23 n° 2 (April 2019)PermalinkMultilane roads extracted from the OpenStreetMap urban road network using random forests / Yongyang Xu in Transactions in GIS, vol 23 n° 2 (April 2019)PermalinkA topographically preserved road‐network tile model and optimal routing method for virtual globes / Quanhua Dong in Transactions in GIS, vol 23 n° 2 (April 2019)PermalinkEmbedding road networks and travel time into distance metrics for urban modelling / Henry Crosby in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019)PermalinkA graph-based approach for the structural analysis of road and building layouts / Mathieu Domingo in Geo-spatial Information Science, vol 22 n° 1 (March 2019)PermalinkMethod for an automatic alignment of imagery and vector data applied to cadastral information in Poland / Juan J. Ruiz-Lendínez in Survey review, vol 51 n° 365 (March 2019)PermalinkMise en place de procédures automatisées pour les reports topographiques en milieu ferroviaire à partir de données photogrammétriques et LiDAR acquises par drones / Marion Hinaux in XYZ, n° 158 (mars 2019)PermalinkA time‐geographic approach to quantifying wildlife–road interactions / Rebecca W. Loraamm in Transactions in GIS, vol 23 n° 1 (February 2019)Permalink100% automatic metrology with UAV photogrammetry and embedded GPS, and its application in dike monitoring / Yilin Zhou (2019)PermalinkPermalinkAutomatic determination of stream networks from DEMs by using road network data to locate culverts / Ville Mäkinen in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 1-2 (January - February 2019)PermalinkPermalinkIntegration of lidar data and GIS data for point cloud semantic enrichment at the point level / Harith Aljumaily in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)PermalinkSimultaneous chain-forming and generalization of road networks / Susanne Wenzel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)PermalinkUn algorithme pour battre le record du SwissTrainChallenge : poser le pied dans chacun des 26 cantons le plus rapidement possible en utilisant uniquement des transports publics / Emmanuel Clédat in XYZ, n° 157 (décembre 2018 - février 2019)PermalinkUrban impervious surface estimation from remote sensing and social data / Yan Yu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 12 (December 2018)PermalinkUsing Network Segments in the Visualization of Urban Isochrones / Jeff Allen in Cartographica, vol 53 n° 4 (Winter 2018)PermalinkA cross-analysis framework for multi-source volunteered, crowdsourced, and authoritative geographic information : The case study of volunteered personal traces analysis against transport network data / Gloria Bordogna in Geo-spatial Information Science, vol 21 n° 3 (October 2018)PermalinkA multi‐objective framework for analysis of road network vulnerability for relief facility location during flood hazards : A case study of relief location analysis in Bankura District, India / Omprakash Chakraborty in Transactions in GIS, vol 22 n° 5 (October 2018)PermalinkLa campagne géodésique de SNCF Réseau pour la régénération de son infrastructure : de la préparation à la diffusion / Florian Birot in XYZ, n° 156 (septembre - novembre 2018)PermalinkPedestrian network information extraction based on VGI / Xuejing Xie in Geomatica, vol 72 n° 3 (September 2018)PermalinkSea-land interdependence in the global maritime network: the case of Australian port cities / Justin Berli in Networks and Spatial Economics, vol 18 n° 3 (September 2018)PermalinkThe use of geomatic techniques to improve the management of metro infrastructure / Maria Amparo Núñez-Andrés in Survey review, vol 50 n° 362 (August 2018)PermalinkAerial data acquisition for a digital railway / James Dunthorne in GIM international, vol 32 n° 4 (July - August 2018)PermalinkAltamétris : des drones et des rails / Anonyme in Géomatique expert, n° 122 (mai-juin 2018)PermalinkA context-based geoprocessing framework for optimizing meetup location of multiple moving objects along road networks / Shaohua Wang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)PermalinkMining and visual exploration of closed contiguous sequential patterns in trajectories / Can Yang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)PermalinkA geometric-based approach for road matching on multi-scale datasets using a genetic algorithm / Alireza Chehreghan in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 3 (May 2018)PermalinkThe development and analysis of quasi-linear map projections / Jonathan Charles Lliffe in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 3 (May 2018)PermalinkAggregate keyword nearest neighbor queries on road networks / Pengfei Zhang in Geoinformatica, vol 22 n° 2 (April 2018)PermalinkAnalyse du risque végétation dans les emprises ferroviaires à partir de données LiDAR acquises par drones / Luc Perrin in XYZ, n° 154 (mars - mai 2018)PermalinkGenerative street addresses from satellite imagery / İlke Demir in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 3 (March 2018)PermalinkLabelling hierarchy for street maps using centrality measures / Wasim Shoman in Cartographic journal (the), vol 55 n° 1 (February 2018)PermalinkSIG et BIM à la Société du Grand Paris / Anonyme in Géomatique expert, n° 120 (janvier - février 2018)PermalinkPermalinkQuality based approach for updating geographic authoritative datasets from crowdsourced GPS traces / Stefan Ivanovic (2018)PermalinkRéalisation d’un atlas interactif pour la Direction Générale d’Île-de-France de SNCF Réseau / Léa Dumas (2018)PermalinkA study of the influence of the historical snow accumulation and wind effects on the extended Chajnantor plateau / Juliette Ortet (2018)PermalinkUtilisation de véhicules traceurs pour la détection et la localisation de l'infrastructure routière par apprentissage automatique / Yann Méneroux (2018)PermalinkPermalinkCentrality-based hierarchy for street network generalization in multi-resolution maps / Wasim Shoman in Geocarto international, vol 32 n° 12 (December 2017)PermalinkRoads, lines, and boundary objects : a critical cartographic look at the development of the Serengeti highway / Eric J. Lovell in Cartographica, vol 52 n° 4 (Winter 2017)PermalinkSpatiotemporal model for assessing the stability of urban human convergence and divergence patterns / Zhixiang Fang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 11-12 (November - December 2017)PermalinkGeometric quality assessment of trajectory-generated VGI road networks based on the symmetric arc similarity / Yan Lyu in Transactions in GIS, vol 21 n° 5 (October 2017)PermalinkKnowledge extraction from crowdsourced data for the enrichment of road networks / Gregor Jossé in Geoinformatica, vol 21 n° 4 (October - December 2017)PermalinkLocalisation des caméras ANPR sur le réseau routier pour le profilage géographique / Marie Trotta in Revue internationale de géomatique, vol 27 n° 4 (octobre - décembre 2017)PermalinkTrame verte et bleue : bilan des besoins, enjeux et actions de connaissance identifiés par les Schémas régionaux de cohérence écologique / Romain Sordello in Naturae, n° 10 ([26/07/2017])PermalinkPopularity-aware collective keyword queries in road networks / Sen Zhao in Geoinformatica, vol 21 n° 3 (July - September 2017)PermalinkLe MMS, un système mobile de relevé 3D / Christophe Dupré in Géomètre, n° 2148 (juin 2017)PermalinkThe bounds of distortion : truth, meaning and efficacy in digital geographic representation / Lucas Godfrey in International journal of cartography, vol 3 n° 1 (June 2017)PermalinkLa carte de la Route des Grandes Alpes / Anonyme in Géomatique expert, n° 116 (mai - juin 2017)PermalinkMotion priors based on goals hierarchies in pedestrian tracking applications / Francisco Madrigal in Machine Vision and Applications, vol 28 n° 3-4 (May 2017)PermalinkA simplified linear feature matching method using decision tree analysis, weighted linear directional mean, and topological relationships / Ick-Hoi Kim in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)PermalinkRecherche des objets mobiles dans les réseaux routiers : Une approche basée sur l’analyse formelle de concepts / Hafedh Ferchichi in Revue internationale de géomatique, vol 27 n° 2 (avril - juin 2017)PermalinkToward optimum fusion of thermal hyperspectral and visible images in classification of urban area / Farhad Samadzadegan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 4 (April 2017)PermalinkIndustrialisation des processus d'extraction d'objets à partir de données photogrammétriques par drones / Jérémie Brossard in XYZ, n° 150 (mars - mai 2017)PermalinkThe road from ruin / Philip Briscoe in GEO: Geoconnexion international, vol 16 n° 2 (February 2017)PermalinkElaboration d'outils d'analyse en vue d'optimiser les collectes de sang pour les segments grand public et professionnel / Séverine Fougeirol (2017)PermalinkFusing meter-resolution 4-D InSAR point clouds and optical images for semantic urban infrastructure monitoring / Yuanyuan Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)PermalinkSpatial co-location pattern mining of facility points-of-interest improved by network neighborhood and distance decay effects / Wenhao Yu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 1-2 (January - February 2017)PermalinkMRF-based segmentation and unsupervised classification for building and road detection in peri-urban areas of high-resolution satellite images / Ilias Grinias in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 122 (December 2016)PermalinkHow many samples are needed? An investigation of binary logistic regression for selective omission in a road network / Qi Zhou in Cartography and Geographic Information Science, vol 43 n° 5 (November 2016)PermalinkTravel time estimation at intersections based on low-frequency spatial-temporal GPS trajectory big data / Luliang Tang in Cartography and Geographic Information Science, vol 43 n° 5 (November 2016)PermalinkUse of the gyrotheodolite in underground networks of long high-speed railway tunnels / J. Velasco-Gómez, in Survey review, vol 48 n° 350 (September 2016)PermalinkAutomatic extraction of road networks from GPS traces / Jia Qiu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 8 (August 2016)PermalinkJournées ESRI transports et infrastructure / Anonyme in Géomatique expert, n° 111 (juillet- août 2016)PermalinkGrid pattern recognition in road networks using the C4.5 algorithm / Jing Tian in Cartography and Geographic Information Science, Vol 43 n° 3 (June 2016)PermalinkInformation géographique environnementale et conception d'infrastructure : quel détail pour l'information partagée ? / Charles-Edouard Tolmer in XYZ, n° 147 (juin - août 2016)Permalink