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Monitoring population dynamics in the Pearl River Delta from 2000 to 2010 / Sisi Yu in Geocarto international, vol 35 n° 14 ([15/10/2020])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 35 n° 14 [15/10/2020] . - pp 1511 - 1526 Titre : Monitoring population dynamics in the Pearl River Delta from 2000 to 2010 Type de document : Article/Communication Auteurs : Sisi Yu, Auteur ; ZengXiang Zhang, Auteur ; Fang Liu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1511 - 1526 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] agglomération [Termes descripteurs IGN] croissance urbaine [Termes descripteurs IGN] delta de la rivière des perles [Termes descripteurs IGN] données démographiques [Termes descripteurs IGN] image DMSP-OLS [Termes descripteurs IGN] Kouangtoung (Chine) [Termes descripteurs IGN] prise de vue nocturne [Termes descripteurs IGN] recensement démographique [Termes descripteurs IGN] répartition géographique [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] surveillance de l'urbanisation Résumé : (auteur) Although numerous literatures have documented the monitoring of population distributions and dynamics for socio-economic development, environmental protection, and urban planning on different scales, little attention has been paid to long-term and multi-frequency population evolution on urban agglomeration scale, especially in non-census years. Furthermore, although multi models have been applied to population spatialization based on night-time light imagery (NLT) and census data, their accuracy needs to be further improved. Selected the Pearl River Delta (PRD), China as the study area, this work aimed to solve the aforementioned problems by constructing the residential extent extraction index (REEI) and employing the population growth theory and ‘DN density–population density’ model. Results indicated that the proposed approaches were feasible to optimize NTL products and simulate populations in both census (2000, 2010) and non-census (2005) years. Population evolution in the PRD presented distinct differences from space and over time, and mainly driven by socioeconomic development. Numéro de notice : A2020-617 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1576778 date de publication en ligne : 28/05/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1576778 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95993 [article]

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]

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]

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)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 6 (June 2020) . - 16 p. Titre : Fine-scale dasymetric population mapping with mobile phone and building use data based on grid Voronoi method Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhenzhong Peng, Auteur ; Ru Wang, Auteur ; Lingbo Liu, Auteur ; Hao Wu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 16 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] densité de population [Termes descripteurs IGN] diagramme de Voronoï [Termes descripteurs IGN] distribution spatiale [Termes descripteurs IGN] données démographiques [Termes descripteurs IGN] espace urbain [Termes descripteurs IGN] modèle de régression [Termes descripteurs IGN] modèle dynamique [Termes descripteurs IGN] petite échelle [Termes descripteurs IGN] régression géographiquement pondérée [Termes descripteurs IGN] téléphone intelligent Résumé : (auteur) Fine-scale population mapping is of great significance for capturing the spatial and temporal distribution of the urban population. Compared with traditional census data, population data obtained from mobile phone data has high availability and high real-time performance. However, the spatial distribution of base stations is uneven, and the service boundaries remain uncertain, which brings significant challenges to the accuracy of dasymetric population mapping. This paper proposes a Grid Voronoi method to provide reliable spatial boundaries for base stations and to build a subsequent regression based on mobile phone and building use data. The results show that the Grid Voronoi method gives high fitness in building use regression, and further comparison between the traditional ordinary least squares (OLS) regression model and geographically weighted regression (GWR) model indicates that the building use data can well reflect the heterogeneity of urban geographic space. This method provides a relatively convenient and reliable idea for capturing high-precision population distribution, based on mobile phone and building use data. Numéro de notice : A2020-315 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9060344 date de publication en ligne : 26/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9060344 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95170 [article]

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

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > vol 47 n° 3 (May 2020) . - pp 193 - 213 Titre : A method for urban population density prediction at 30m resolution Type de document : Article/Communication Auteurs : Krishnachandran Balakrishnan, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 193 - 213 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] densité de population [Termes descripteurs IGN] gestion urbaine [Termes descripteurs IGN] hauteur du bâti [Termes descripteurs IGN] image Cartosat-1 [Termes descripteurs IGN] Inde [Termes descripteurs IGN] logiciel de traitement d'image [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] modélisation du bâti [Termes descripteurs IGN] système d'information géographique [Termes descripteurs IGN] véhicule automobile Résumé : (auteur) This paper proposes a new method for urban population density prediction at 30 m resolution. Using data for Bangalore, the paper demonstrates that population within each 30 m residential built-up cell can be modeled as a function of cell-level data on street density and building heights and ward-level data on car ownership. Building-height data were generated from Cartosat-1 stereo imagery using an open-source satellite stereo image processing software. Using this building-height data in conjunction with the other datasets, the paper demonstrates that a 30 m resolution population density surface can be generated such that, when summed to the ward level, the median absolute percentage error between predicted population and known census population at the ward level is 8.29%. The paper also shows that the relationship between population density, street density, building height, and ward level car ownership is spatially non-stationary. A fine-grained understanding of urban population densities, as enabled by the proposed method, can be beneficial to research, policy, and practice related to cities. Numéro de notice : A2020-168 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2019.1687014 date de publication en ligne : 18/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2019.1687014 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94839 [article]

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Road network structure and ride-sharing accessibility: A network science perspective / Mingshu Wang in Computers, Environment and Urban Systems, vol 80 (March 2020)  

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Interactive display of surnames distributions in historic and contemporary Great Britain / Justin Van Dijk in Journal of maps, vol 16 n° 1 ([02/01/2020])  

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Revealing the Correlation between Population Density and the Spatial Distribution of Urban Public Service Facilities with Mobile Phone Data / Yi Shi in ISPRS International journal of geo-information, Vol 9 n° 1 (January 2020)  

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A spatio-temporal web-application for the understanding of the formation of the Parisian metropolis / Emile Blettery (2020)  

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High‐resolution national land use scenarios under a shrinking population in Japan / Haruka Ohashi in Transactions in GIS, vol 23 n° 4 (August 2019)  

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Understanding demographic and socioeconomic biases of geotagged Twitter users at the county level / Jiang Juqin in Cartography and Geographic Information Science, vol 46 n° 3 (May 2019)  

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Ensemble methods for pedestrian detection in dense crowds / Jennifer Vandoni (2019)  

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Projection sur l’évolution de la distribution future de la population en utilisant du Machine Learning et de la géosimulation / Julie Grosmaire (2019) 

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Opening GIScience : A process-based approach / Jerry Shannon in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)  

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Scaling the interactive dot map / Kyle E. Walker in Cartographica, vol 53 n° 3 (Fall 2018)  

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