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Geographical random forests: a spatial extension of the random forest algorithm to address spatial heterogeneity in remote sensing and population modelling / Stefanos Georganos in Geocarto international, vol 36 n° 2 ([01/02/2021])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 36 n° 2 [01/02/2021] . - pp 121 -1 36 Titre : Geographical random forests: a spatial extension of the random forest algorithm to address spatial heterogeneity in remote sensing and population modelling Type de document : Article/Communication Auteurs : Stefanos Georganos, Auteur ; Tais Grippa, Auteur ; Assane Niang Gadiaga, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 121 -1 36 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] autocorrélation spatiale [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] Dakar [Termes descripteurs IGN] densité de population [Termes descripteurs IGN] distribution spatiale [Termes descripteurs IGN] hétérogénéité spatiale [Termes descripteurs IGN] modèle dynamique [Termes descripteurs IGN] population [Termes descripteurs IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) Machine learning algorithms such as Random Forest (RF) are being increasingly applied on traditionally geographical topics such as population estimation. Even though RF is a well performing and generalizable algorithm, the vast majority of its implementations is still ‘aspatial’ and may not address spatial heterogenous processes. At the same time, remote sensing (RS) data which are commonly used to model population can be highly spatially heterogeneous. From this scope, we present a novel geographical implementation of RF, named Geographical Random Forest (GRF) as both a predictive and exploratory tool to model population as a function of RS covariates. GRF is a disaggregation of RF into geographical space in the form of local sub-models. From the first empirical results, we conclude that GRF can be more predictive when an appropriate spatial scale is selected to model the data, with reduced residual autocorrelation and lower Root Mean Squared Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE) values. Finally, and of equal importance, GRF can be used as an effective exploratory tool to visualize the relationship between dependent and independent variables, highlighting interesting local variations and allowing for a better understanding of the processes that may be causing the observed spatial heterogeneity. Numéro de notice : A2021-080 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1595177 date de publication en ligne : 10/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1595177 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96822 [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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032-2020031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

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

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Testing time-geographic density estimation for home range analysis using an agent-based model of animal movement / Joni A. Downs in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)  

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Vers une nouvelle approche pour calculer les indicateurs de la densité urbaine via l'imagerie de satellite Alsat-2A / Tarek Medjadj in Bulletin des sciences géographiques, n° 31 (2017 - 2018)

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Use of unsupervised classification for the determination of prevailing land use typology / Miha Konjar in Geodetski vestnik, vol 61 n° 4 (December 2017 - February 2018)  

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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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Improving large area population mapping using geotweet densities / Nirav N. Patel in Transactions in GIS, vol 21 n° 2 (April 2017)  

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Inferring spatial scale change in an isopleth map / J. Lin in Cartographic journal (the), Vol 54 n° 1 (February 2017)  

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Développement d'un outil cartographique dasymétrique pour la modélisation de la répartition de densité de population / Safa Fennia (2017)

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Characterizing European urban settlements from population data : a cartographic approach / David Serano Giné in Cartography and Geographic Information Science, vol 43 n° 5 (November 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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Elaboration d’un zonage de tissus urbains : introduire de la structure dans un référentiel carroyé / Johanna Baro in Revue internationale de géomatique, vol 26 n° 1 (janvier - mars 2016)  

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La ville à l’échelle de l’Europe : apports du couplage et de l’expertise de bases de données issues de l’imagerie satellitale / Anne Bretagnolle in Revue internationale de géomatique, vol 26 n° 1 (janvier - mars 2016)  

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Utilisation des technologies géospatiales pour l'évaluation des transformations spatiales dues aux pressions anthropiques dans le canton Afféma (Sud-est ivoirien) / Armand Kangah in Photo interpretation, European journal of applied remote sensing, vol 51 n° 3 (septembre 2015)

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Données issues de la téléphonie mobile : potentiel et limites / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 164 (février 2015)

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Exploring and visualizing differences in geographic and linguistic web coverage / Ramya Venkateswaran in Transactions in GIS, vol 18 n° 6 (December 2014)  

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Paysans et pasteurs sur les marches du Levant Sud / Claudine Dauphin in Géomatique expert, n° 95 (01/11/2013)  

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Built-up and vegetation extraction and density mapping using WorldView-II / A. Kumar in Geocarto international, vol 27 n° 7 (November 2012)  

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Generating sustainable urban form in Detroit. Design applications utilizing Geodesign methodologies / C. Bodurow in Revue internationale de géomatique, vol 22 n° 2 (Juin - août 2012)

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Les cartes dasymétriques et l’apport des images satellitaires dans la représentation de la densité de la population dans le gouvernorat élargi de Kairouan en Tunisie / Aziz Serradj (01/09/2011)

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Comparison of dasymetric mapping for small-area population estimates / P. Zandbergen in Cartography and Geographic Information Science, vol 37 n° 3 (July 2010)  

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Spatial autoregressive model for population estimation at the census block level using lidar-derived building volume information / F. Qiu in Cartography and Geographic Information Science, vol 37 n° 3 (July 2010)  

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Cartographier les pratiques et les usages des parisiens / J.L. Pinol in Le monde des cartes, n° 204 (juin 2010)

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La densité urbaine / Centre d'études sur les réseaux, les transports, l'urbanisme et les constructions publiques (2010)

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Assessing housing growth when census boundaries change / A. Syphard in International journal of geographical information science IJGIS, vol 23 n° 7-8 (july 2009)

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Observations of urban and suburban environments with global satellite scatterometer data / Son V. Nghiem in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 4 (July - August 2009)

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Analyse de la densité de logements au grand Avignon / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 108 (juin 2009)

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An automated method of scale selection and sheet configuration for multiple sheet census maps with Insets / W.G. Thompson in Cartography and Geographic Information Science, vol 36 n° 1 (January 2009)

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Etude spatio-temporelle de la démographie du massif Pyrénéen de 1962 à 2006 / V. Genoud-Prachet (2009)

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Modelling house unit density from land cover metrics: a Midwestern US example / P. Hardin in Geocarto international, vol 23 n° 5 (October - November 2008)  

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Où construire la ville de demain à La Réunion ? Vers une modélisation de la densification du logement / Gilles Lajoie (26/06/2008) 

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Population-density estimation using regression and area-to-point residual kriging / X. Liu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 22 n° 4-5 (april 2008)

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Landsat ETM+ image applications to extract information for environmental planning in a Colombian city / L.M. Santana in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°19-20 (October 2007)

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Velib' : étude d'implantation des stations / Patricia Pelloux in Géomatique expert, n° 58 (01/09/2007)

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Dasymetric modelling of small-area population distribution using land cover and light emissions data / D.J. Briggs in Remote sensing of environment, vol 108 n° 4 (29 June 2007)

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Mapping population distribution in the urban environment: the cadastral-based expert dasymetric system (CEDS) / J.A. Maantay in Cartography and Geographic Information Science, vol 34 n° 2 (April 2007)

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Allocation spatio-temporelle de la population exposée aux risques majeurs : contribution à l'expologie sur le bassin de risques majeurs de l'estuaire de Seine : modèle Pret-Resse / J.C. Bourcier in Revue internationale de géomatique, vol 16 n°3 - 4 (septembre – novembre 2006)

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Mapping the results of geographically weighted regression / J. Mennis in Cartographic journal (the), vol 43 n° 2 (July 2006)

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Spatio-temporal dynamics in California's central valley: empirical links to urban theory / C. Dietzel in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 2 (february 2005)

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Mapping residential density patterns using multi- temporal Landsat data and decision-tree classifier / S. Mccauley in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 25 n° 6 (March 2004)

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Population estimation based on EO [earth observation] data / S. Yang (2004)

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Galileo performance: GPS interoperability and discriminators for urban and indoor environments / M. O'donnell in GPS world, vol 14 n° 6 (June 2003)

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Une grille de lecture pour l'analyse des formes du peuplement en Europe : l'apport d'une méthode de lissage par potentiels / E. Dumas in Revue internationale de géomatique, vol 11 n°3-4 (septembre 2001 - février 2002)

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Development of models for monitoring the urban environment using radar remote sensing / Catherine Ticehurst (1998)

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Occupation du sol et densités urbaines / N. Zamani (1995)

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Land use and land cover data and the mapping of population density / Mark Monmonier in Annuaire international de cartographie, n° 24 (1984)

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The cartographic representation of the statistical surface / Arthur H. Robinson in Annuaire international de cartographie, n° 1 (1961)

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