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Statistique spatiale / Jean-Marc Zaninetti (2005)
Titre : Statistique spatiale : méthodes et applications géomatiques Type de document : Monographie Auteurs : Jean-Marc Zaninetti, Auteur Editeur : Paris : Hermès - Lavoisier Année de publication : 2005 Collection : Applications des SIG, ISSN 1951-5316 Importance : 320 p. Format : 15 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-1203-9 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] interaction spatiale
[Termes IGN] krigeage
[Termes IGN] logiciel d'analyse de donnéesRésumé : (Auteur) Cet ouvrage propose une synthèse des méthodes spécifiques de la statistique spatiale et permet d'analyser l'information géographique dans différents domaines d'études. Il est conçu dans une perspective interdisciplinaire, allant des sciences de l'environnement aux sciences sociales en associant la recherche fondamentale et la recherche appliquée. La statistique spatiale intéresse des disciplines aussi diverses que l'aménagement, l'archéologie, la criminologie, l'écologie, l'économie, l'épidémiologie, la géographie, la géologie, le géomarketing ou la météorologie auxquelles elle propose une méthode d'aide à la décision. Le développement de la géomatique a accru considérablement la demande de méthode. On observe actuellement une floraison de logiciels dédiés à l'analyse spatiale. Ce livre présente un certain nombre de logiciels libres employés pour réaliser les exemples originaux qui illustrent les différents chapitres. Note de contenu : Avant-propos
Chapitre 1. Statistique spatiale exploratoire. Une vue d'ensemble
1. 1. Du choix de la méthode en analyse spatiale
1.2. Choix entre analyse globale et analyse locale
1.3. Prise en compte des contraintes
1.4. Un domaine d'application élargi
1.5. Typologie des méthodes de la statistique spatiale exploratoire
1.6. Perfectionnement des méthodes statistiques exploratoires globales
1.7. Statistique spatiale locale
1.8. Plan de l'ouvrage
PREMIÈRE PARTIE. STATISTIQUE SPATIALE GLOBALE
Chapitre 2. Statistique spatiale descriptive
21. Objectif principal de la statistique spatiale descriptive
2.2. Théorie et méthodes
2.3. Méthode 1 : statistiques centrographiques
2.4. Méthode 2 : dispersion standard
2.5. Méthode 3 ellipse de déviation standard
2.6. Méthode 4 sectorisation
2.7. Fil conducteur : transactions immobilières à Chicago
2.8. Exemple d'application : dynamique du peuplement de la région Centre de 1962 à 1999
2.9. Discussion sur la méthode
Chapitre 3. Méthode des quadrats
3.1. Objectif principal de la méthode des quadrats
3.2. Théorie et méthodes
3.3. Théorie des processus ponctuels
3.4. Méthode 1 : indice de dispersion
3.5. Test du Khi2
3.6. Utilisation et limites de l'indice de dispersion
3.7. Problème de l'unité territoriale modifiable
3.8. Méthode 2 : indices de structuration spatiale
3.9. Fil conducteur
3.10. Exemple d'application : semis des chefs-lieux dans le Val de Loire
3.11. Discussion sur la méthode
Chapitre 4. Analyse spatiale exploratoire basée sur la distance
4.1. Objectif principal des statistiques exploratoires basées sur la distance
4.2. Théorie et méthodes
4.3. Méthode 1 : méthode du voisin le plus proche
4.4. Méthode 2 : analyse du second ordre
4.5. Fil conducteur
4.6. Exemple d'application : répartition des salles de cinéma en région Centre et dans ses environs
4.7. Discussion sur la méthode
Chapitre 5. Interactions spatio-temporelles
5.1. Objectif principal des tests d'interactions spatiotemporelles
5.2. Théorie et méthodes
5.3. Méthode 1 indice de Knox
5.4. Méthode 2 test de Mantel
5.5. Méthode 3 : généralisation du test de Mantel
5.6. Fil conducteur
5.7. Exemples d'application
5.8. Discussion sur la méthode
Chapitre 6. Autocorrélation spatiale
6.1. Objectif principal des indices d'autocorrélation spatiale
6.2. Théorie et méthodes
6.3. Méthode 1 : problème des couleurs
6.4. Méthode 2: indice de Geary
6.5. Méthode 3 : indice de Moran
6.6. Fil conducteur
6.7. Exemple des ménages cadres dans le Loiret
6.8. Discussion sur la méthode
DEUXIÈME PARTIE. STATISTIQUE SPATIALE LOCALE
Chapitre 7. Mesure généralisée de la dépendance spatiale au moyen des corrélogrammes
7.1. Objectif principal des corrélogrammes
7.2. Théorie et méthodes
7.3. Méthode 1 : approche générale avec la statistique r
7.4. Méthode 2 : indice généralisé de Geary
7.5. Méthode 3 : indice généralisé de Moran
7.6. Fil conducteur
7.7. Exemple d'application : part des ménages cadres dans les communes du Loiret
7.8. Discussion sur la méthode
Chapitre 8. Algorithmes de scan spatial
8.1. Objectif principal des algorithmes de scan spatial
8.2. Théorie et méthodes
8.3. Méthode 1 : méthode des fenêtres mobiles
8.4. Méthode 2 : classification spatiale hiérarchique
8.5. Méthode 3 . Ripley local
8.6. Fil conducteur
8.7. Discussion sur la méthode
Chapitre 9. Dépendance spatiale locale
9.1. Objectif principal des indices locaux d'autocorrélation spatiale
9.2. Théorie et méthodes
9.3. Méthode 1 : indice local de Geary
9.4. Méthode 2 : indice local de Moran
9.5. Méthode 3 : indices locaux de Getis et Ord
9.6. Fil conducteur
9.7. Exemple d'application : part des ménages cadres dans les communes du Loiret
9.8. Discussion sur la méthode
Chapitre 10. Approximation et interpolation
10.1. Objectif principal de la méthode
10.2. Théorie et méthodes
10.3. Méthode 1 : surfaces de tendance
10.4. Méthode 2 : moyennes mobiles spatiales (interpolation IDW)
10.5. Fil conducteur
10.6. Exemples d'application
10.7. Discussion sur la méthode
Chapitre 11. Introduction à la géostatistique
11.1. Objectif principal de la méthode géostatistique
11.2. Théorie et méthodes
11.3. Méthode 1 : variogramme
11.4. Méthode 2 : interpolation par krigeage
11.5. Fil conducteur
11.6. Exemple d'application : pollution des sols
11.7. Discussion sur la méthode
Chapitre 12. Lissage par la méthode des noyaux
12.1. Objectif principal du lissage
12.2. Théorie et méthodes
12.3. Méthode 1 estimation continue par le lissage gaussien
12.4. Méthode 2 fonctions de lissage local
12.5. Méthode 3 : interpolation par une fonction linéaire
12.6. Paramètres du lissage spatial
12.7. Fil conducteur
12.8. Discussion sur la méthode
Chapitre 13. Logiciels pour la statistique spatiale
13.1. Logiciels pour la statistique spatiale exploratoire
13.2. Logiciels pour l'interpolation et le lissageNuméro de notice : 15164 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=55087 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 15164-01 37.20 Livre Centre de documentation Géomatique Disponible 15164-03 37.20 Livre Centre de documentation Géomatique Disponible 15164-02 DEP-TRS Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Data mining of cellular automata's transition rules / X. Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 18 n° 8 (december 2004)
[article]
Titre : Data mining of cellular automata's transition rules Type de document : Article/Communication Auteurs : X. Li, Auteur ; A. Gar-On Yeh, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 723 - 744 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] automate cellulaire
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] Hong-Kong
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] simulationRésumé : (Auteur) This paper presents a new method to discover knowledge for geographical cellular automata (CA) by using a data-mining technique. CA have the ability to simulate complex geographical phenomena. Very few studies have been carried out on how to determine and validate the transition rules of CA from observed data. The transition rules of traditional CA are usually expressed by mathematical equations. This paper demonstrates that the explicit transition rules of CA can be automatically reconstructed through the rule induction procedure of data mining. The explicit transition rules are more intuitive to decision-makers. The transition rules are obtained by applying data-mining techniques to spatial data. The proposed method can reduce the uncertainties in defining transition rules and help to generate more reliable simulation results. Numéro de notice : A2004-481 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810410001705325 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810410001705325 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26999
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 18 n° 8 (december 2004) . - pp 723 - 744[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-04081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-04082 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Clustering with obstacles for geographical data mining / V. Estivill-Castro in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 59 n° 1-2 (August 2004 - April 2005)
[article]
Titre : Clustering with obstacles for geographical data mining Type de document : Article/Communication Auteurs : V. Estivill-Castro, Auteur ; I. Lee, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 21 - 34 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par la distance de Mahalanobis
[Termes IGN] distance euclidienne
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] triangulation de DelaunayRésumé : (Auteur) Clustering algorithms typically use the Euclidean distance. However, spatial proximity is dependent on obstacles, caused by related information in other layers of the spatial database. We present a clustering algorithm suitable for large spatial databases with obstacles. The algorithm is free of user-supplied arguments and incorporates global and local variations. The algorithm detects clusters in complex scenarios and successfully supports association analysis between layers. All this occurs within O(n log n+[s + t] log n) expected time, where n is the number of points, s is the number of line segments that determine the obstacles and t is the number of Delaunay edges intersecting the obstacles. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2004-312 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2003.12.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2003.12.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26839
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 59 n° 1-2 (August 2004 - April 2005) . - pp 21 - 34[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-04031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Implementation and evaluation of a hypercube-based method for spatiotemporal exploration and analysis / Pierre Marchand in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 59 n° 1-2 (August 2004 - April 2005)
[article]
Titre : Implementation and evaluation of a hypercube-based method for spatiotemporal exploration and analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Marchand, Auteur ; A. Brisebois, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 6 - 20 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] appariement de données localisées
[Termes IGN] classe d'objets
[Termes IGN] classification hypercube
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] positionnement par GPSRésumé : (Auteur) This paper presents the results obtained with a new type of spatiotemporal topological dimension implemented within a hypercube, i.e., within a multidimensional database (MDDB) structure formed by the conjunction of several thematic, spatial and temporal dimensions. Our goal is to support efficient SpatioTemporal Exploration and Analysis (STEA) in the context of Automatic Position Reporting System (APRS), the worldwide amateur radio system for position report transmission. Mobile APRS stations are equipped with GPS navigation systems to provide real-time positioning reports. Previous research about the multidimensional approach has proved good potential for spatiotemporal exploration and analysis despite a lack of explicit topological operators (spatial, temporal and spatiotemporal). Our project implemented such operators through a hierarchy of operators that are applied to pairs of instances of objects. At the top of the hierarchy, users can use simple operators such as "same place", "same time" or "same time, same place". As they drill down into the hierarchy, more detailed topological operators are made available such as "adjacent immediately after", "touch during" or more detailed operators. This hierarchy is structured according to four levels of granularity based on cognitive models, generalized relationships and formal models of topological relationships. In this paper, we also describe the generic approach which allows efficient STEA within the multidimensional approach. Finally, we demonstrate that such an implementation offers query run times which permit to maintain a "train-of-thought" during exploration and analysis operations as they are compatible with Newell's cognitive band (query runtime Numéro de notice : A2004-311 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2003.12.002 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2003.12.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26838
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 59 n° 1-2 (August 2004 - April 2005) . - pp 6 - 20[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-04031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Indicateurs de qualité pour réduire les risques de mauvaise utilisation des données géospatiales / Rodolphe Devillers in Revue internationale de géomatique, vol 14 n° 1 (mars - mai 2004)
[article]
Titre : Indicateurs de qualité pour réduire les risques de mauvaise utilisation des données géospatiales Type de document : Article/Communication Auteurs : Rodolphe Devillers, Auteur ; Marc Gervais, Auteur ; Yvan Bédard, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 35 - 57 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] indicateur de qualité
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] interface utilisateur
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] tableau de bord
[Termes IGN] utilisateurRésumé : (Auteur) Les utilisateurs de données géospatiales doivent être conscients de la qualité des données qu'ils manipulent afin de réduire les risques de mauvaises utilisations. L'information décrivant la qualité est variée et peut être représentée à différents niveaux de détail. Les utilisateurs peuvent donc accéder à de grands volumes d'information sur la qualité et se retrouver perdus dans cette abondance d'information. Cet article propose l'utilisation d'indicateurs de qualité pour améliorer la communication des informations relatives à la qualité des données géospatiales. Les concepts de tableau de bord et d'indicateur sont présentés et adaptés au domaine géospatial pour être intégrés dans des SIG. Un aperçu d'un prototype nommé Manuel à l'usager multidimensionnel (MUM) communiquant des indicateurs de qualité dans une interface de type SIG est présenté. Numéro de notice : A2004-303 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.14.35-57 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.14.35-57 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26830
in Revue internationale de géomatique > vol 14 n° 1 (mars - mai 2004) . - pp 35 - 57[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-04011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible The third domain: the spread and use of GIS within social science / Helen Couclelis in Cartographica, vol 39 n° 1 (March 2004)PermalinkBDA 2004, 20èmes journées Bases de Données Avancées / Jacques Le Maitre (2004)PermalinkFouille de données spatiales / Nadjim Chelghoum (2004)PermalinkINFORSID 2004, Congrès Informatique des organisations et systèmes d'information et de décision, Biarritz, 24 - 27 mai 2004, 1. Actes du XXIIe congrès / Christophe Marquesuzaà (2004)PermalinkExpert system house detection in high spatial resolution: Imagery using size, shape, and context / J.A. Tullis in Geocarto international, vol 18 n° 1 (March - May 2003)PermalinkProceedings of the twenty-ninth (29th) International Conference on very large databases, 9 - 12 september 2003, Berlin, Germany / Johann-Christoph Freytag (2003)PermalinkLe CRG [centre de recherche en géomatique] : une autre approche de la recherche / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 40 (octobre 2002)PermalinkSpatial data mining for enhanced soil map modelling / C.J. Moran in International journal of geographical information science IJGIS, vol 16 n° 6 (september 2002)PermalinkAdvances in Spatial Data Handling : 10th International Symposium on Spatial Data Handling / Dianne Richardson (2002)PermalinkAn elevation of fractal methods for characterizing image complexity / Nina S.N. Lam in Cartography and Geographic Information Science, vol 29 n° 1 (January 2002)Permalink