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Impact of extreme weather events on urban human flow: A perspective from location-based service data / Zhenhua Chen in Computers, Environment and Urban Systems, vol 83 (September 2020)  

Public [article]  inComputers, Environment and Urban Systems > vol 83 (September 2020) . - n° 101520 Titre : Impact of extreme weather events on urban human flow: A perspective from location-based service data Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhenhua Chen, Auteur ; Zhaoya Gong, Auteur ; Yang Shan, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 101520 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] cyclone [Termes descripteurs IGN] données de flux [Termes descripteurs IGN] phénomène climatique extrême [Termes descripteurs IGN] plan de déplacement urbain [Termes descripteurs IGN] planification urbaine [Termes descripteurs IGN] point d'intérêt [Termes descripteurs IGN] population urbaine [Termes descripteurs IGN] Shenzhen [Termes descripteurs IGN] système d'information géographique Résumé : (auteur) This study investigates the impact of extreme weather events on urban human flow disruptions using location-based service data obtained from Baidu Map. Utilizing the 2018 Typhoon Mangkhut as an example, the spatial and temporal variations of urban human flow patterns in Shenzhen are examined using GIS and spatial flow analysis. In addition, the variation of human flow by different urban functions (e.g. transport, recreational, institutional, commercial and residential related facilities) is also examined through an integration of flow data and point-of-interest (POI) data. The study reveals that urban flow patterns varied substantially before, during, and after the typhoon. Specifically, urban flows were found to have reduced by 39% during the disruption. Conversely, 56% of flows increased immediately after the disruption. In terms of functional variation, the assessment reveals that fundamental urban functions, such as industrial (work) and institutional - (education) related trips experienced less disruption, whereas the typhoon event appears to have a relatively larger negative influence on recreational related trips. Overall, the study provides implications for planners and policy makers to enhance urban resilience to disasters through a better understanding of the urban vulnerability to disruptive events. Numéro de notice : A2020-699 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2020.101520 date de publication en ligne : 07/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101520 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96253 [article]

Mining regional patterns of land use with adaptive adjacent criteria / Xinmeng Tu in Cartography and Geographic Information Science, Vol 47 n° 5 (September 2020)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 47 n° 5 (September 2020) . - pp 418 - 431 Titre : Mining regional patterns of land use with adaptive adjacent criteria Type de document : Article/Communication Auteurs : Xinmeng Tu, Auteur ; Zhenjie Chen, Auteur ; Beibei Wang, Auteur ; changqing Xu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 418 - 431 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] adjacence [Termes descripteurs IGN] analyse combinatoire (maths) [Termes descripteurs IGN] analyse de groupement [Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] changement d'utilisation du sol [Termes descripteurs IGN] Chine [Termes descripteurs IGN] construction [Termes descripteurs IGN] extraction de modèle [Termes descripteurs IGN] filtrage spatiotemporel [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] polygone [Termes descripteurs IGN] région [Termes descripteurs IGN] relation spatiale [Termes descripteurs IGN] surface cultivée [Termes descripteurs IGN] urbanisation [Termes descripteurs IGN] utilisation du sol [Termes descripteurs IGN] variogramme Résumé : (auteur) Land use/cover changes (LULC) are complicated and regionally diverse. When mining regional patterns, the use of a spatial relationship that is determined without considering the spatial correlation among geographical objects can lead to problematic results, e.g. mistakenly treating unrelated objects as adjacent. Additionally, traditional prevalence measures are unstable for uneven datasets such as LULC, wherein some land-use change types show small numbers and uneven quantities, and valuable rules for some land-use categories may be ignored. Therefore, we proposed a regional pattern mining method. First, we developed adaptive adjacent criteria, which can be automatically generated for each specific zone to define adjacency for better spatial-temporal mining. Then, a combinational decision model was built to improve the stability of the prevalence measure, which was used to filter out the insignificant spatial-temporal rules. Furthermore, we proposed two levels of land-use pattern mining, i.e. cluster-level mining and polygon-level mining, to first discover hot-spot areas where similar land-use change has occurred frequently and then to determine the location, frequency, and change time of rules related to different land-use activities. The proposed method was used for mining the dependence of land use and regional patterns on land-use changes. Results show that the proposed method can determine the spatial dependence between the land-use categories, as well as regional patterns of land-use changes. According to our research, the study area, Xinbei District, China, is undergoing land-use change involving rapid urbanization, extensive transportation construction, and losses of farmland. Numéro de notice : A2020-487 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2020.1761452 date de publication en ligne : 18/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2020.1761452 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95655 [article]

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032-2020051	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Exploration of OpenStreetMap missing built-up areas using twitter hierarchical clustering and deep learning in Mozambique / Hao Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 166 (August 2020)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 166 (August 2020) . - pp 41-51 Titre : Exploration of OpenStreetMap missing built-up areas using twitter hierarchical clustering and deep learning in Mozambique Type de document : Article/Communication Auteurs : Hao Li, Auteur ; Benjamin Herfort, Auteur ; Wei Huang, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 41-51 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] analyse de groupement [Termes descripteurs IGN] analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] carte sanitaire [Termes descripteurs IGN] cartographie collaborative [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] géographie sociale [Termes descripteurs IGN] inventaire du bâti [Termes descripteurs IGN] Mozambique [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] Twitter Résumé : (auteur) Accurate and detailed geographical information digitizing human activity patterns plays an essential role in response to natural disasters. Volunteered geographical information, in particular OpenStreetMap (OSM), shows great potential in providing the knowledge of human settlements to support humanitarian aid, while the availability and quality of OSM remains a major concern. The majority of existing works in assessing OSM data quality focus on either extrinsic or intrinsic analysis, which is insufficient to fulfill the humanitarian mapping scenario to a certain degree. This paper aims to explore OSM missing built-up areas from an integrative perspective of social sensing and remote sensing. First, applying hierarchical DBSCAN clustering algorithm, the clusters of geo-tagged tweets are generated as proxies of human active regions. Then a deep learning based model fine-tuned on existing OSM data is proposed to further map the missing built-up areas. Hit by Cyclone Idai and Kenneth in 2019, the Republic of Mozambique is selected as the study area to evaluate the proposed method at a national scale. As a result, 13 OSM missing built-up areas are identified and mapped with an over 90% overall accuracy, being competitive compared to state-of-the-art products, which confirms the effectiveness of the proposed method. Numéro de notice : A2020-350 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.05.007 date de publication en ligne : 07/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.05.007 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95233 [article]

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Landuse and land cover identification and disaggregating socio-economic data with convolutional neural network / Jingtao Yao in Geocarto international, vol 35 n° 10 ([01/08/2020])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 35 n° 10 [01/08/2020] . - pp 1109 - 1123 Titre : Landuse and land cover identification and disaggregating socio-economic data with convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Jingtao Yao, Auteur ; Xiangbin Kong, Auteur ; Rattan Lal, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1109 - 1123 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] carte thématique [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] densité de population [Termes descripteurs IGN] désagrégation [Termes descripteurs IGN] données socio-économiques [Termes descripteurs IGN] image Landsat-8 [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) Numéro de notice : A2020-427 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1568587 date de publication en ligne : 18/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1568587 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95493 [article]

Objets connectés et mobilité urbaine : visualiser les déplacements des usagers de Twitter avec des graphes dynamiques / Françoise Lucchini in Mappemonde [en ligne], n° 128 (juillet 2020)  

Public [article]  inMappemonde [en ligne] > n° 128 (juillet 2020) Titre : Objets connectés et mobilité urbaine : visualiser les déplacements des usagers de Twitter avec des graphes dynamiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Françoise Lucchini, Auteur ; Olivier Gillet, Auteur ; Bernard Elissalde, Auteur ; Lény Grassot, Auteur ; Julien Baudry, Auteur ; Armelle Couillet, Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes descripteurs IGN] internet des objets [Termes descripteurs IGN] mobilité urbaine [Termes descripteurs IGN] Paris (75) [Termes descripteurs IGN] point d'intérêt [Termes descripteurs IGN] Twitter [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (auteur) Avec le tournant numérique, les données issues des objets connectés constituent une ressource nouvelle pour la compréhension des rythmes urbains et des mobilités dans la ville. À l’aide des messages géolocalisés (1 540 000 tweets) des usagers du réseau social Twitter enregistrés durant l’année 2015, cet article présente un outil de visualisation des mobilités parisiennes en s’appuyant sur des graphes dynamiques. Nous montrons comment un algorithme de clustering nous permet de passer d’un message géolocalisé à un déplacement individuel puis à des trajectoires collectives. Ces dernières illustrent les mobilités préférentielles des usagers du réseau social dans Paris, ainsi que des zones de concentration et pôles d’intérêt. Numéro de notice : A2020-822 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.4000/mappemonde.4297 En ligne : https://doi.org/10.4000/mappemonde.4297 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97250 [article]

An empirical study on the intra-urban goods movement patterns using logistics big data / Pengxiang Zhao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 6 (June 2020)  

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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)  

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Extracting activity patterns from taxi trajectory data: a two-layer framework using spatio-temporal clustering, Bayesian probability and Monte Carlo simulation / Shuhui Gong in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 6 (June 2020)  

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Extracting commuter-specific destination hotspots from trip destination data – comparing the boro taxi service with Citi Bike in NYC / Andreas Keler in Geo-spatial Information Science, vol 23 n° 2 (June 2020)  

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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)  

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Dynamic floating stations model for emergency medical services with a consideration of traffic data / Chih-Hong Sun in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 5 (May 2020)  

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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])  

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A method for urban population density prediction at 30m resolution / Krishnachandran Balakrishnan in Cartography and Geographic Information Science, vol 47 n° 3 (May 2020)  

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Pedestrian network generation based on crowdsourced tracking data / Xue Yang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 5 (May 2020)  

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A review of assessment methods for cellular automata models of land-use change and urban growth / Xiaohua Tong in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 5 (May 2020)  

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