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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)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 23 n° 4 (August 2019) . - pp 786 - 804 Titre : High‐resolution national land use scenarios under a shrinking population in Japan Type de document : Article/Communication Auteurs : Haruka Ohashi, Auteur ; Keita Fukasawa, Auteur ; Toshinori Ariga, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 786 - 804 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] aménagement du territoire [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] changement d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification et arbre de régression [Termes descripteurs IGN] décroissance urbaine [Termes descripteurs IGN] distribution spatiale [Termes descripteurs IGN] données démographiques [Termes descripteurs IGN] données topographiques [Termes descripteurs IGN] Japon [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] optimisation spatiale [Termes descripteurs IGN] population [Termes descripteurs IGN] service écosystémique [Termes descripteurs IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) In sharp contrast with the global trend in population growth, certain developed countries are expected to experience rapid national population declines. Considering future land use scenarios that include depopulation is necessary to evaluate changes in ecosystem services that affect human well‐being and to facilitate comprehensive strategies for balancing rural and urban development. In this study, we applied a population‐projection‐assimilated predictive land use modeling (PPAP‐LM) approach, in which a spatially explicit population projection was incorporated as a predictor in a land use model. To analyze the effects of future population distributions on land use, we developed models for five land use types and generated projections for two scenarios (centralization and decentralization) under a shrinking population in Japan during 2015–2050. Our results suggested that population centralization promotes the compaction of built‐up areas and the expansion of forest and wastelands, while population decentralization contributes to the maintenance of a mixture of forest and cultivated land. Numéro de notice : A2019-418 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12525 date de publication en ligne : 08/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12525 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93545 [article]

A methodology with a distributed algorithm for large-scale trajectory distribution prediction / QiuLei Guo in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019) . - pp 833 - 854 Titre : A methodology with a distributed algorithm for large-scale trajectory distribution prediction Type de document : Article/Communication Auteurs : QiuLei Guo, Auteur ; Hassan A. Karimi, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 833 - 854 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] circulation urbaine [Termes descripteurs IGN] distribution spatiale [Termes descripteurs IGN] données massives [Termes descripteurs IGN] données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] gestion de trafic [Termes descripteurs IGN] migration pendulaire [Termes descripteurs IGN] mobilité urbaine [Termes descripteurs IGN] New York (Etats-Unis ; ville) [Termes descripteurs IGN] Pékin (Chine) [Termes descripteurs IGN] population urbaine [Termes descripteurs IGN] prédiction [Termes descripteurs IGN] trajectoire Résumé : (Auteur) In this paper, we propose a method for predicting the distributions of people’s trajectories on the road network throughout a city. Specifically, we predict the number of people who will move from one area to another, their probable trajectories, and the corresponding likelihoods of those trajectories in the near future, such as within an hour. With this prediction, we will identify the hot road segments where potential traffic jams might occur and reveal the formation of those traffic jams. Accurate predictions of human trajectories at a city level in real time is challenging due to the uncertainty of people’s spatial and temporal mobility patterns, the complexity of a city level’s road network, and the scale of the data. To address these challenges, this paper proposes a method which includes several major components: (1) a model for predicting movements between neighboring areas, which combines both latent and explicit features that may influence the movements; (2) different methods to estimate corresponding flow trajectory distributions in the road network; (3) a MapReduce-based distributed algorithm to simulate large-scale trajectory distributions under real-time constraints. We conducted two case studies with taxi data collected from Beijing and New York City and systematically evaluated our method. Numéro de notice : A2019-218 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1536981 date de publication en ligne : 31/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1536981 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92690 [article]

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Fine-grained prediction of urban population using mobile phone location data / Jie Chen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 9-10 (September - October 2018) . - pp 1770 - 1786 Titre : Fine-grained prediction of urban population using mobile phone location data Type de document : Article/Communication Auteurs : Jie Chen, Auteur ; Shih-Lung Shaw, Auteur ; Feng Lu, Auteur ; Mingxiao Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1770 - 1786 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] population urbaine [Termes descripteurs IGN] Shanghai (Chine) [Termes descripteurs IGN] trace numérique Résumé : (Auteur) Fine-grained prediction of urban population is of great practical significance in many domains that require temporally and spatially detailed population information. However, fine-grained population modeling has been challenging because the urban population is highly dynamic and its mobility pattern is complex in space and time. In this study, we propose a method to predict the population at a large spatiotemporal scale in a city. This method models the temporal dependency of population by estimating the future inflow population with the current inflow pattern and models the spatial correlation of population using an artificial neural network. With a large dataset of mobile phone locations, the model’s prediction error is low and only increases gradually as the temporal prediction granularity increases, and this model is adaptive to sudden changes in population caused by special events. Numéro de notice : A2018-304 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1460753 date de publication en ligne : 26/04/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1460753 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90445 [article]

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A two-stage estimation method with bootstrap inference for semi-parametric geographically weighted generalized linear models / Dengkui Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 9-10 (September - October 2018) . - pp 1860 - 1883 Titre : A two-stage estimation method with bootstrap inference for semi-parametric geographically weighted generalized linear models Type de document : Article/Communication Auteurs : Dengkui Li, Auteur ; Chang-Lin Mei, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1860 - 1883 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] estimation statistique [Termes descripteurs IGN] inférence statistique [Termes descripteurs IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation) [Termes descripteurs IGN] modèle linéaire [Termes descripteurs IGN] population urbaine [Termes descripteurs IGN] régression géographiquement pondérée [Termes descripteurs IGN] simulation [Termes descripteurs IGN] Tokyo (Japon) Résumé : (Auteur) Semi-parametric geographically weighted generalized linear models (S-GWGLMs) are a useful tool in modeling a regression relationship where the impact of certain explanatory variables on a non-Gaussian distributed response variable is global while that of others is spatially varying. In this article, we propose for S-GWGLMs a new estimation method, called two-stage geographically weighted maximum likelihood estimation, and further develop a likelihood ratio statistic-based bootstrap test to determine constant coefficients in the models. The performance of the estimation and test methods is then evaluated by simulations. The results show that the proposed estimation method performs as well as the existing method in estimating both constant and spatially varying coefficients but it is more efficient in terms of computation time; the bootstrap test is of accurate size under the null hypothesis and satisfactory power in identifying spatially varying coefficients. A real-world data set is finally analyzed to demonstrate the application of the proposed estimation and test methods. Numéro de notice : A2018-306 Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1463443 date de publication en ligne : 03/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1463443 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90449 [article]

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Gen*: a generic toolkit to generate spatially explicit synthetic populations / Kevin Chapuis in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 5-6 (May - June 2018)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 5-6 (May - June 2018) . - pp 1194 - 1210 Titre : Gen*: a generic toolkit to generate spatially explicit synthetic populations Type de document : Article/Communication Auteurs : Kevin Chapuis, Auteur ; Patrick Taillandier , Auteur ; Misslin Renaud, Auteur ; Alexis Drogoul, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1194 - 1210 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes descripteurs IGN] distribution spatiale [Termes descripteurs IGN] figuration de la densité [Termes descripteurs IGN] modèle orienté agent [Termes descripteurs IGN] population urbaine [Termes descripteurs IGN] programmation par contraintes [Termes descripteurs IGN] recensement démographique [Termes descripteurs IGN] régression [Termes descripteurs IGN] Rouen [Termes descripteurs IGN] système d'information géographique Résumé : (Auteur) Agent-based models tend to integrate more and more data that can deeply impact their outcomes. Among these data, the ones that deal with agent attributes and localization are particularly important, but are very difficult to collect. In order to tackle this issue, we propose a complete generic toolkit called Gen* dedicated to generating spatially explicit synthetic populations from global (census and GIS) data. This article focuses on the localization methods provided by Gen* that are based on regression, geometrical constraints and spatial distributions. The toolkit is applied for a case study concerning the generation of the population of Rouen (France) and shows the capabilities of Gen* regarding population spatialization. Numéro de notice : A2018-204 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1440563 date de publication en ligne : 26/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1440563 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89875 [article]

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Mapping hourly dynamics of urban population using trajectories reconstructed from mobile phone records / Zhang Liu in Transactions in GIS, vol 22 n° 2 (April 2018)  

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Researches about the living condition in Ulaanbaatar with mapping developments based on a participatory approach / Paul Roux (2018) 

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Code Grey : mapping healthcare service deserts in Hamilton, Ontario and the impact on senior populations / Kristin M. Dosen in Cartographica, vol 52 n° 2 (Summer 2017)  

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Mapping fine-scale population distributions at the building level by integrating multisource geospatial big data / Yao Yao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)  

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Engaging indigenous people as geo-crowdsourcing sensors for ecotourism mapping via mobile data collection: a case study of the Royal Belum State Park / Nurul Hawani Idris in Cartography and Geographic Information Science, Vol 44 n° 2 (March 2017)  

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Diffuser une alerte aux crues rapides via une application smartphone en France. De la théorie à la mise en pratique / Sekedoua Kouadio in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 4 (juillet - août 2016)  

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Évolution spatiotemporelle de l’exposition humaine face au tsunami à Padang : diagnostic de la vulnérabilité et des capacités d’évacuations à l’échelle infra-urbaine / Henky Mayaguezz in Revue internationale de géomatique, vol 26 n° 3 (juillet - septembre 2016)  

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Space-time multiple regression model for grid-based population estimation in urban areas / Ko Ko Lwin in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016)  

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Spatio-temporal building population estimation for highly urbanized areas using GIS: spatio-temporal building population estimation / Konstantin Greger in Transactions in GIS, vol 19 n° 1 (February 2015)  

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The co-evolution of residential segregation and the built environment at the turn of the 20th century: A Schelling model / Seth Spielman in Transactions in GIS, vol 18 n° 1 (February 2014)

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