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Towards dynamic forest trafficability prediction using open spatial data, hydrological modelling and sensor technology / Aura Salmivaara in Forestry, an international journal of forest research, vol 93 n° 5 (October 2020)  

Public [article]  inForestry, an international journal of forest research > vol 93 n° 5 (October 2020) . - pp 662 - 674 Titre : Towards dynamic forest trafficability prediction using open spatial data, hydrological modelling and sensor technology Type de document : Article/Communication Auteurs : Aura Salmivaara, Auteur ; Samuli Launiainen, Auteur ; Jari Perttunen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 662 - 674 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Environnement [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] chemin forestier [Termes descripteurs IGN] classification barycentrique [Termes descripteurs IGN] dégradation des sols [Termes descripteurs IGN] dommage [Termes descripteurs IGN] données localisées libres [Termes descripteurs IGN] exploitation forestière [Termes descripteurs IGN] Finlande [Termes descripteurs IGN] humidité du sol [Termes descripteurs IGN] modèle dynamique [Termes descripteurs IGN] modèle hydrographique Résumé : (auteur) Forest harvesting operations with heavy machinery can lead to significant soil rutting. Risks of rutting depend on the soil bearing capacity which has considerable spatial and temporal variability. Trafficability prediction is required in the selection of suitable operation sites for a given time window and conditions, and for on-site route optimization during the operation. Integrative tools are necessary to plan and carry out forest operations with minimal negative ecological and economic impacts. This study demonstrates a trafficability prediction framework that utilizes a spatial hydrological model and a wide range of spatial data. Trafficability was approached by producing a rut depth prediction map at a 16 × 16 m grid resolution, based on the outputs of a general linear mixed model developed using field data from Southern Finland, modelled daily soil moisture, spatial forest inventory and topography data, along with field measured rolling resistance and information on the mass transported through the grid cells. Dynamic rut depth prediction maps were produced by accounting for changing weather conditions through hydrological modelling. We also demonstrated a generalization of the rolling resistance coefficient, measured with harvester CAN-bus channel data. Future steps towards a nationwide prediction framework based on continuous data flow, process-based modelling and machine learning are discussed. Numéro de notice : A2020-790 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1093/forestry/cpaa010 date de publication en ligne : 05/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1093/forestry/cpaa010 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96559 [article]

Fine-grained landuse characterization using ground-based pictures: a deep learning solution based on globally available data / Shivangi Srivastava in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 6 (June 2020)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 6 (June 2020) . - pp 1117 - 1136 Titre : Fine-grained landuse characterization using ground-based pictures: a deep learning solution based on globally available data Type de document : Article/Communication Auteurs : Shivangi Srivastava, Auteur ; John E. Vargas-Muñoz, Auteur ; Sylvain Lobry, Auteur ; Devis Tuia, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1117 - 1136 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] base de données urbaines [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] données localisées libres [Termes descripteurs IGN] Ile-de-France [Termes descripteurs IGN] image Streetview [Termes descripteurs IGN] image terrestre [Termes descripteurs IGN] information géographique [Termes descripteurs IGN] méthode heuristique [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] réseau social Résumé : (auteur) We study the problem of landuse characterization at the urban-object level using deep learning algorithms. Traditionally, this task is performed by surveys or manual photo interpretation, which are expensive and difficult to update regularly. We seek to characterize usages at the single object level and to differentiate classes such as educational institutes, hospitals and religious places by visual cues contained in side-view pictures from Google Street View (GSV). These pictures provide geo-referenced information not only about the material composition of the objects but also about their actual usage, which otherwise is difficult to capture using other classical sources of data such as aerial imagery. Since the GSV database is regularly updated, this allows to consequently update the landuse maps, at lower costs than those of authoritative surveys. Because every urban-object is imaged from a number of viewpoints with street-level pictures, we propose a deep-learning based architecture that accepts arbitrary number of GSV pictures to predict the fine-grained landuse classes at the object level. These classes are taken from OpenStreetMap. A quantitative evaluation of the area of Île-de-France, France shows that our model outperforms other deep learning-based methods, making it a suitable alternative to manual landuse characterization. Numéro de notice : A2020-269 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1542698 date de publication en ligne : 18/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1542698 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95041 [article]

Extending Processing Toolbox for assessing the logical consistency of OpenStreetMap data / Sukhjit Singh Sehra in Transactions in GIS, Vol 24 n° 1 (February 2020)  

Public [article]  inTransactions in GIS > Vol 24 n° 1 (February 2020) . - pp 44 - 71 Titre : Extending Processing Toolbox for assessing the logical consistency of OpenStreetMap data Type de document : Article/Communication Auteurs : Sukhjit Singh Sehra, Auteur ; Jaiteg Singh, Auteur ; Hardeep Singh Rai, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 44 - 71 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] cartographie collaborative [Termes descripteurs IGN] données localisées [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] données localisées libres [Termes descripteurs IGN] données routières [Termes descripteurs IGN] Inde [Termes descripteurs IGN] information sémantique [Termes descripteurs IGN] intégrité topologique [Termes descripteurs IGN] morphologie urbaine [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] QGIS [Termes descripteurs IGN] qualité des données Résumé : (auteur) OpenStreetMap (OSM) produces a huge amount of labeled spatial data, but its quality has always been a deep concern. Numerous quality issues have been discussed in the vast literature, while the fitness of OSM for road navigability is only partly explored. Navigability depends on logical consistency, which focuses on the existence of logical contradictions within a data set. Researchers have discussed the insufficiency of established methods and the lack of a computational paradigm to assess the quality of the OSM data. To address the research gaps, the current work extended the capabilities of the Quantum GIS Processing Toolbox for assessment of spatial data. The models and scripts developed are able to assess logical consistency based on geographical topological consistency, semantic information, and morphological consistency. The established and proxy indicators are selected for measuring the logical consistency of OSM data for navigability. For empirical validation, OSM Punjab data are compared with authoritative data from HERE (proprietary) and the Remote Sensing Centre (RSC), Punjab, India. The results conclude that even the proprietary road data sets are not free from logical inconsistencies and data contributed by the masses are credible and navigable. OSM has produced better results than the RSC, but needs more crowd contributions to improve its quality. Numéro de notice : A2020-101 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12587 date de publication en ligne : 08/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12587 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94692 [article]

L'Open Data secoue les sciences / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 146 (avril 2013)

Public [article]  inSIG la lettre > n° 146 (avril 2013) . - pp 10 - 11 Titre : L'Open Data secoue les sciences Type de document : Article/Communication Auteurs : Françoise de Blomac, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 10 - 11 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] diffusion de données [Termes descripteurs IGN] données localisées libres [Termes descripteurs IGN] données numériques [Termes descripteurs IGN] données ouvertes [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] sciences et techniques Résumé : (Auteur) Il est sans doute encore trop tôt pour mesurer pleinement l'impact de l'ouverture des données sur les pratiques scientifiques. Mais les intervenants rassemblés lors du colloque SoData mi mars à l'IGN ont exploré quelques pistes, en insistant, on s'en doute sur de nombreux aspects positifs de l'Open Data. Il reste cependant beaucoup de chemin à parcourir pour arriver à une science pleinement ouverte. Numéro de notice : A2013-144 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32282 [article]

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Can free (and Open Source) software and data be used to underpin a self-paced tutorial on spatial databases? / Claire Ellul in Transactions in GIS, vol 16 n° 4 (August 2012)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 16 n° 4 (August 2012) . - pp 435 - 454 Titre : Can free (and Open Source) software and data be used to underpin a self-paced tutorial on spatial databases? Type de document : Article/Communication Auteurs : Claire Ellul, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 435 - 454 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Formation [Termes descripteurs IGN] apprentissage (cognition) [Termes descripteurs IGN] autoformation [Termes descripteurs IGN] données localisées libres [Termes descripteurs IGN] logiciel libre [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] pédagogie [Termes descripteurs IGN] PostGIS [Termes descripteurs IGN] PostgreSQL [Termes descripteurs IGN] QGIS Résumé : (Auteur) University College London's Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering (CEGE) offers a number of Masters programmes in topics related to Geomatics, including Surveying, Hydrographic Surveying, Remote Sensing and Geographical Information Science. Data management, and in particular the technology and applications of Spatial Databases, forms a key part of the curriculum on these courses. Interest in Spatial Databases is, however, more widespread – especially with the increasing understanding of the relevance of geospatial techniques to fields as diverse as anthropology and architecture. This article describes the development and evaluation of a self-paced hands-on course on Databases and Spatial Databases for CEGE students, presented to students to complement and enhance in-class teaching. The article focuses on both pedagogical elements of self-paced learning and the suitability of Free and Open Source Software and Open Data (PostgreSQL/PostGIS, Quantum GIS, Open Street Map) for the Spatial Databases curriculum. The resulting material was evaluated by a cohort of 25 students in 2010, and their feedback (very positive) and the overall results provide an interesting insight into suitable methods to employ when teaching technical subjects to a cohort having differing background skill levels. Numéro de notice : A2012-361 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/j.1467-9671.2012.01321.x date de publication en ligne : 02/08/2012 En ligne : https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2012.01321.x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31807 [article]

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The rise of OpenStreetMap / E. Van Rees in Geoinformatics, vol 15 n° 4 (01/06/2012)

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Towards a multiobjective view of cartographic design / N. Xiao in Cartography and Geographic Information Science, vol 39 n° 2 (April 2012)  

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INSPIRE et Open Data : convergences et divergences / Henri Pornon in Géomatique expert, n° 85 (01/03/2012)

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Une journée géomatique très inspirée en Nord-Pas-de-Calais / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 133 (janvier 2012)

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Open data : comment éviter la grande pagaille / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 132 (décembre 2011)

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vol 99 Hors série - 01/10/2011 - Cadastre 2.0 : Proceedings international FIG symposium & Commission 7 annual meeting, [actes], Insbruck, Austria, September 2011 (Bulletin de VGI, Österreichische Zeitschrift für Vermessung & GeoInformation) / Gerda Schennach

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The Ordnance Survey OpenData initiative / B. Lilley in Cartographic journal (the), vol 48 n° 3 (August 2011)  

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City model enrichment / P. Smart ; J. Quinn ; C. Jones in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 2 (March - April 2011)

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Evaluating selected visualization methods for exploring VGI / Rob Feick in Geomatica, vol 64 n° 4 (December 2010)

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Quality assessment of the French OpenStreetMap dataset / Jean-François Girres in Transactions in GIS, vol 14 n° 4 (August 2010)  

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