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An analysis of the spatial and temporal distribution of large‐scale data production events in OpenStreetMap / A. Yair Grinberger in Transactions in GIS, Vol 25 n° 2 (April 2021)
[article]
Titre : An analysis of the spatial and temporal distribution of large‐scale data production events in OpenStreetMap Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Yair Grinberger, Auteur ; Moritz Schott, Auteur ; Martin Raifer, Auteur ; Alexander Zipf, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 622 - 641 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données localisées libres
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] extraction de données
[Termes IGN] grande échelle
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] qualité des donnéesRésumé : (Auteur) Organized mapping activities within OpenStreetMap frequently lead to the production of massive amounts of data over a short period. In this article we utilize a novel procedure to identify such large‐scale data production events in the history of OpenStreetMap and analyze their patterns. We find that events account for a significant share of OpenStreetMap data and that organizational practices have shifted over time towards local knowledge‐based events and well‐organized data imports. However, regions in the “Global South” remain dependent on remote mapping events, pointing to uneven geographies of representation. We also find that events are frequently followed by periods of increased activity, with the exact nature of effects depending on contextual elements such as previous events. These findings portray organized activities as a significant and unique component which requires consideration when using OpenStreetMap data and analyzing their quality. Numéro de notice : A2021-360 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12746 Date de publication en ligne : 19/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12746 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97624
in Transactions in GIS > Vol 25 n° 2 (April 2021) . - pp 622 - 641[article]
Titre : COVID-19 pandemic, geospatial information, and community resilience : Global applications and lessons Type de document : Monographie Auteurs : Abbas Rajabifard, Éditeur scientifique ; Daniel Paez, Éditeur scientifique ; Greg Foliente, Éditeur scientifique Editeur : Boca Raton, New York, ... : CRC Press Année de publication : 2021 Importance : 544 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-00-318159-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] épidémie
[Termes IGN] gestion de crise
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] maladie virale
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] planification urbaine
[Termes IGN] réseau socialRésumé : (auteur) Geospatial information plays an important role in managing location dependent pandemic situations across different communities and domains. Geospatial information and technologies are particularly critical to strengthening urban and rural resilience, where economic, agricultural, and various social sectors all intersect. Examining the United Nations' SDGs from a geospatial lens will ensure that the challenges are addressed for all populations in different locations. This book, with worldwide contributions focused on COVID-19 pandemic, provides interdisciplinary analysis and multi-sectoral expertise on the use of geospatial information and location intelligence to support community resilience and authorities to manage pandemics. Note de contenu : 1- Setting the scene
2- Technical and technico-social solutions
3- Regional, country and local applications
4- Stakeholder perspectives
5- The futur directionNuméro de notice : 28628 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.1201/9781003181590 En ligne : https://doi.org/10.1201/9781003181590 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99578 Imports massifs de données dans OpenStreetMap : un phénomène en plein essor / Mamadou Bailo Balde (2021)
Titre : Imports massifs de données dans OpenStreetMap : un phénomène en plein essor Type de document : Mémoire Auteurs : Mamadou Bailo Balde, Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Encadrant ; Arnaud Le Guilcher , Encadrant Editeur : Paris : Université de Paris 1 Panthéon Sorbonne Année de publication : 2021 Importance : 70 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] Haute-Garonne (31)
[Termes IGN] import de données
[Termes IGN] Midi-Pyrénées
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] outil d'alimentation
[Termes IGN] PostgreSQL
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] source de donnéesIndex. décimale : DCAR Mémoires de l'ex DESS cartographie et du Master CARTHAGEO Résumé : (auteur) Depuis les débuts du projet d’OpenStreetMap (OSM), les imports massifs se faisaient avec notamment l’import des données AND (Automative Navigation Data) aux Pays-Bas et TIGER (Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing system) aux Etats-Unis. Par ailleurs, cette pratique s’est accentuée avec l’avènement du Géoweb. En effet, le développement fulgurant et la multiplication des outils de cartographie collaborative et de l’Opendata ont occasionné la croissance du phénomène d’import de données massives dans OSM. Dans cette étude, nous analyserons donc les imports de données massives dans OSM. Pour ce faire, nous subdivisons notre travail en trois grandes parties, chacune étant décrite à travers un chapitre. Le premier chapitre porte sur la présentation générale de l’écosystème d’OSM. Il s’agit donc de décrire le modèle de données d’OSM, de présenter les outils d’éditions (y compris les outils d’imports) et les plateformes de téléchargement de données. Le deuxième chapitre s’articulera autour de l’analyse des données massivement importées dans OpenStreetMap. Concrètement, cette analyse se fait à travers l’identification et la typologie des sources de données, l’identification des types de modification et l’analyse de l’évolution des données importées. Enfin, le troisième chapitre porte sur les discussions et les perspectives de l’analyse des imports massifs dans OSM. Note de contenu : Introduction
1- OpenStreetMap, un projet libre et communautaire
2- Analyse des imports massifs de données dans OSM
3- Discussion et perspectives
ConclusionNuméro de notice : 17698 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire master cartographie Organisme de stage : LASTIG (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99532 Documents numériques
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Imports massifs de données dans OSM - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Machine learning for the distributed and dynamic management of a fleet of taxis and autonomous shuttles / Tatiana Babicheva (2021)
Titre : Machine learning for the distributed and dynamic management of a fleet of taxis and autonomous shuttles Titre original : Machine Learning pour la gestion distribuée et dynamique d’une flotte de taxis et navettes autonomes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Tatiana Babicheva, Auteur ; Leïla Kloul, Directeur de thèse ; Dominique Barth, Directeur de thèse Editeur : Bures-sur-Yvette : Université Paris-Saclay Année de publication : 2021 Importance : 190 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université Paris-Saclay, InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] apprentissage par renforcement
[Termes IGN] autopartage
[Termes IGN] calcul d'itinéraire
[Termes IGN] méthode heuristique
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] taxi
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] trafic urbain
[Termes IGN] véhicule électrique
[Termes IGN] ville intelligenteIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) In this thesis are investigated methods to manage shared electric autonomous taxi urban systems under online context in which customer demands occur over time, and where vehicles are available for ride-sharing and require electric recharging management. We propose the heuristics based on problem decomposition which include road network repartition and highlighting of subproblems such as charging management, empty vehicle redistribution and dynamic ride-sharing.The set of new methods for empty vehicle redistribution is proposed, such as proactive, meaning to take into account both current demand and anticipated future demand, in contrast to reactive methods, which act based on current demand only.We provide the reinforcement learning in different levels depending on granularity of the system.We propose station-based RL model for small networks and zone-based RL model, where the agents are zones of the city obtained by partitioning, for huge ones. The complete information optimisation is provided in order to analyse the system performance a-posteriori in offline context.The evaluation of the performance of proposed methods is provided in set of road networks of different nature and size. The proposed method provides promising results outperforming the other tested methods and the real data on the taxi system performance in terms of number of satisfied passengers under fixed fleet size. Note de contenu : 1- Introduction
2- State-of-the-art
3- Modelling the electrical aTaxisystem
4- Functional architecture of aTaxi system management
5- Reinforcement learning for aTaxi system optimisation
6- Evaluation scenarii
7- Numerical evaluation of aTaxi systems
8- Conclusion and discussionNuméro de notice : 28591 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de Doctorat : Informatique : Paris-Saclay : 2021 Organisme de stage : Données et Algorithmes pour une ville intelligente et durable (UVSQ) DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03230845/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97968
Titre : Map matching for semi-restricted trajectories Type de document : Article/Communication Auteurs : Timon Behr, Auteur ; Thomas van Dijk, Auteur ; Axel Forsch, Auteur ; Jan‐Henrik Haunert, Auteur ; Sabine Storandt, Auteur Editeur : Leibniz [Allemagne] : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik Année de publication : 2021 Conférence : GIScience 2021, 11th International Conference on Geographic Information Science 27/09/2021 30/09/2021 Poznań Pologne Open Access Proceedings Importance : 16 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] appariement de cartes
[Termes IGN] cycliste
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] piéton
[Termes IGN] positionnement par GPS
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] trajet (mobilité)Résumé : (auteur) We consider the problem of matching trajectories to a road map, giving particular consideration to trajectories that do not exclusively follow the underlying network. Such trajectories arise, for example, when a person walks through the inner part of a city, crossing market squares or parking lots. We call such trajectories semi-restricted. Sensible map matching of semi-restricted trajectories requires the ability to differentiate between restricted and unrestricted movement. We develop in this paper an approach that efficiently and reliably computes concise representations of such trajectories that maintain their semantic characteristics. Our approach utilizes OpenStreetMap data to not only extract the network but also areas that allow for free movement (as e.g. parks) as well as obstacles (as e.g. buildings). We discuss in detail how to incorporate this information in the map matching process, and demonstrate the applicability of our method in an experimental evaluation on real pedestrian and bicycle trajectories. Numéro de notice : C2021-081 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.4230/LIPIcs.GIScience.2021.II.12 Date de publication en ligne : 14/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.4230/LIPIcs.GIScience.2021.II.12 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100939 Using geometric and semantic attributes for semi-automated tag identification in OpenStreetMap data / Müslüm Hacar (2021)PermalinkLearning from urban form to predict building heights / Nikola Milojevic-Dupont in Plos one, vol 15 n° 12 (December 2020)PermalinkSemantic‐based urban growth prediction / Marvin Mc Cutchan in Transactions in GIS, Vol 24 n° 6 (December 2020)PermalinkStreets of London: Using Flickr and OpenStreetMap to build an interactive image of the city / Azam Raha Bahrehdar in Computers, Environment and Urban Systems, vol 84 (November 2020)PermalinkWorldwide detection of informal settlements via topological analysis of crowdsourced digital maps / Satej Soman in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)PermalinkMachine‐learning prediction models for pedestrian traffic flow levels: Towards optimizing walking routes for blind pedestrians / Achituv Cohen in Transactions in GIS, Vol 24 n° 5 (October 2020)PermalinkOpenStreetMap quality assessment using unsupervised machine learning methods / Kent T. Jacobs in Transactions in GIS, Vol 24 n° 5 (October 2020)PermalinkOSMWatchman: Learning how to detect vandalized contributions in OSM using a Random Forest classifier / Quy Thy Truong in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 9 (September 2020)PermalinkUsing OpenStreetMap data and machine learning to generate socio-economic indicators / Daniel Feldmeyer in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 9 (September 2020)PermalinkVolunteered geographic information research in the first decade: a narrative review of selected journal articles in GIScience / Yingwei Yan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 9 (September 2020)Permalink