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SUMAC'20 : Proceedings of the 2nd Workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents / Valérie Gouet-Brunet (2020)
Titre : SUMAC'20 : Proceedings of the 2nd Workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents Type de document : Actes de congrès Auteurs : Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Margarita Khokhlova , Auteur ; Ronak Kosti, Auteur ; Liming Chen, Auteur ; Xu-Chen Yin, Auteur Editeur : New York [Etats-Unis] : Association for computing machinery ACM Année de publication : 2020 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : SUMAC 2020, 2nd workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents 12/10/2020 12/10/2020 en ligne Etats-Unis Proceedings ACM ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4503-8155-0 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] conservation du patrimoine
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] multimedia
[Termes IGN] numérisation de photographie
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenuRésumé : (auteur) It is our great pleasure to welcome you to SUMAC 2020, the 2nd edition of the ACM workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents. The digitization of large quantities of analogue data and the massive production of born-digital documents for many years now provide us with large volumes of varied multimedia data (images, maps, text, video, multi-sensor data, etc.), an important feature of which is that they are cross-domain. "Cross-domain" reflects the fact that these data may have been acquired in very different conditions: different acquisition systems, times and points of view (e.g. a 1962 postcard from the Arc de Triomphe vs. a recent street-view acquisition by mobile mapping of the same monument). These data represent an extremely rich heritage that can be exploited in a wide variety of fields, from SSH to land use and territorial policies, including smart city, urban planning, tourism, creative media and entertainment.
In terms of research in computer science, they address challenging problems related to the diversity and volume of the media across time, the variety of content descriptors (potentially including the time dimension), the veracity of the data, and the different user needs with respect to engaging with this rich material and the extraction of value out of the data. These challenges are reflected in research topics such as multimodal and mixed media search, automatic content analysis, multimedia linking and recommendation, and big data analysis and visualization, where scientific bottlenecks may be exacerbated by the time dimension, which also provides topics of interest such as multimodal time series analysis.Numéro de notice : 17631 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Actes nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : 10.1145/3423323 En ligne : https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3423323 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97086 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)
[article]
Titre : Understanding demographic and socioeconomic biases of geotagged Twitter users at the county level Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiang Juqin, Auteur ; Zhenlong Li, Auteur ; Xinyue Ye, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 228 - 242 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] agrégation spatiale
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] données démographiques
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] géobalise
[Termes IGN] régression géographiquement pondérée
[Termes IGN] TwitterRésumé : (Auteur) Massive social media data produced from microblog platforms provide a new data source for studying human dynamics at an unprecedented scale. Meanwhile, population bias in geotagged Twitter users is widely recognized. Understanding the demographic and socioeconomic biases of Twitter users is critical for making reliable inferences on the attitudes and behaviors of the population. However, the existing global models cannot capture the regional variations of the demographic and socioeconomic biases. To bridge the gap, we modeled the relationships between different demographic/socioeconomic factors and geotagged Twitter users for the whole contiguous United States, aiming to understand how the demographic and socioeconomic factors relate to the number of Twitter users at county level. To effectively identify the local Twitter users for each county of the United States, we integrate three commonly used methods and develop a query approach in a high-performance computing environment. The results demonstrate that we can not only identify how the demographic and socioeconomic factors relate to the number of Twitter users, but can also measure and map how the influence of these factors vary across counties. Numéro de notice : A2019-093 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2018.1434834 Date de publication en ligne : 09/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2018.1434834 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92338
in Cartography and Geographic Information Science > vol 46 n° 3 (May 2019) . - pp 228 - 242[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2019031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible iTowns, le nouveau moteur de visualisation 3D de données géospatiales du Géoportail / Mirela Konini in Responsabilité et environnement, n° 94 (Avril 2019)
[article]
Titre : iTowns, le nouveau moteur de visualisation 3D de données géospatiales du Géoportail Type de document : Article/Communication Auteurs : Mirela Konini , Auteur ; Alexandre Devaux , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur Année de publication : 2019 Projets : ITowns / Paparoditis, Nicolas Article en page(s) : pp 14 - 18 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] application web
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] géoportail
[Termes IGN] iTowns
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] plateforme collaborative
[Termes IGN] simulation
[Termes IGN] urbanisme
[Termes IGN] visite virtuelle
[Termes IGN] visualisation 3DRésumé : (auteur) La visualisation est un mode privilégié de l’interaction des utilisateurs avec l’information géographique, et sa représentation efficace est d’autant plus importante que les données sont massives et hétérogènes et que les utilisateurs et les usages sont variés. Au-delà de la visualisation de données 2D sur un écran ou une carte papier, la visualisation de données 3D pose de nouveaux défis et nécessite des outils appropriés : volume des données, multiplicité des formats, stylisation et gestion des parties visibles, modes d’interaction et de navigation ... iTowns est une plateforme technologique de l’IGN qui permet de visualiser des données géographiques 3D via le Web et propose des fonctions d’interaction avancées dans un environnement métrologique. Initialement développé par les laboratoires de recherche de l’IGN comme un outil de visualisation de données images et LiDAR issues de la cartographie mobile (c’est-à-dire acquises au moyen d’un véhicule équipé de capteurs), iTowns a évolué et permet aujourd’hui de naviguer de façon immersive au sein d’un très grand volume de données 3D, et ce dans toute la gamme d’échelles, depuis l’espace jusqu’au sol. Des interfaces sont également disponibles pour la manipulation de ces données. Désormais moteur de visualisation 3D du Géoportail (1), iTowns s’enrichit continuellement de nouvelles fonctionnalités : en sus de la visualisation en 3D du territoire pour le grand public, il permet de développer des applications Web à usage professionnel pour covisualiser différents types de données, les annoter, procéder à des analyses, des mesures ... Numéro de notice : A2019-101 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : 10.3917/re1.094.0014 Date de publication en ligne : 12/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.3917/re1.094.0014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92405
in Responsabilité et environnement > n° 94 (Avril 2019) . - pp 14 - 18[article]Documents numériques
en open access
iTowns... - pdf editeurAdobe Acrobat PDF Geographic space as a living structure for predicting human activities using big data / Bin Jiang in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019)
[article]
Titre : Geographic space as a living structure for predicting human activities using big data Type de document : Article/Communication Auteurs : Bin Jiang, Auteur ; Zheng Ren, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 764 - 779 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] mise à l'échelle
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] polygone de Thiessen
[Termes IGN] relation topologique
[Termes IGN] représentation des détails topographiques
[Termes IGN] Royaume-UniRésumé : (Auteur) Inspired by Christopher Alexander’s conception of the world – space is not lifeless or neutral, but a living structure involving far more small things than large ones – a topological representation has been previously developed to characterize the living structure or the wholeness of geographic space. This paper further develops the topological representation and living structure for predicting human activities in geographic space. Based on millions of street nodes of the United Kingdom extracted from OpenStreetMap, we established living structures at different levels of scale in a nested manner. We found that tweet locations at different levels of scale, such as country and city, can be well predicted by the underlying living structure. The high predictability demonstrates that the living structure and the topological representation are efficient and effective for better understanding geographic forms. Based on this major finding, we argue that the topological representation is a truly multiscale representation, and point out that existing geographic representations are essentially single scale, so they bear many scale problems such as modifiable areal unit problem, the conundrum of length and the ecological fallacy. We further discuss on why the living structure is an efficient and effective instrument for structuring geospatial big data, and why Alexander’s organic worldview constitutes the third view of space. Numéro de notice : A2019-215 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1427754 Date de publication en ligne : 31/01/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1427754 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92687
in International journal of geographical information science IJGIS > Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019) . - pp 764 - 779[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2019031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-2019032 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 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)
[article]
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 IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] gestion de trafic
[Termes IGN] migration pendulaire
[Termes IGN] mobilité urbaine
[Termes IGN] New York (Etats-Unis ; ville)
[Termes IGN] Pékin (Chine)
[Termes IGN] population urbaine
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] trafic urbain
[Termes IGN] trajet (mobilité)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 Affiliation des auteurs : non IGN 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
in International journal of geographical information science IJGIS > Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019) . - pp 833 - 854[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2019031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-2019032 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible (re)Considering Bertin in the age of big data and visual analytics / Alan M. MacEachren in Cartography and Geographic Information Science, vol 46 n° 2 (March 2019)PermalinkPermalinkPermalinkNumérique et territoires / Philippe Cohard (2019)PermalinkSpatial data management in apache spark: the GeoSpark perspective and beyond / Jia Yu in Geoinformatica, vol 23 n° 1 (January 2019)PermalinkSUMAC 2019, 1st workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents / Valérie Gouet-Brunet (2019)PermalinkPermalinkCompactly representing massive terrain models as TINs in CityGML / Kavisha Kumar in Transactions in GIS, vol 22 n° 5 (October 2018)PermalinkSensePlace3: a geovisual framework to analyze place–time–attribute information in social media / Scott Pezanowski in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 5 (August 2018)PermalinkQuels apports du Géoweb et de la géolocalisation pour représenter les mobilités touristiques ? / Sylvain Genevois in Mappemonde, n° 124 (juillet 2018)PermalinkOpen data, big data : quel renouveau du raisonnement cartographique ? / Emilie Lerond in Cartes & Géomatique, n° 235-236 (mars - juin 2018)PermalinkContribution à la cartographie d’une matrice de flux / Françoise Bahoken in Mappemonde, n° 123 (février 2018)PermalinkUsing mobility data as proxy for measuring urban vitality / Patrizia Sulis in Journal of Spatial Information Science (JoSIS), n° 16 ([01/02/2018])PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSpatial big data and machine learning in GIScience, Workshop at GIScience 2018, Melbourne, Australia, 28 August 2018 / Martin Raubal (2018)PermalinkPermalinkA design pattern approach to cartography with big geospatial data / Serena Coetzee in Cartographic journal (the), Vol 54 n° 4 (November 2017)PermalinkApports et limites des données passives de la téléphonie mobile pour la construction de matrices origine-destination / Patrick Bonnel in Revue d'économie régionale et urbaine, vol 2017 n° 4 (2017-4)PermalinkA GPU-accelerated adaptive kernel density estimation approach for efficient point pattern analysis on spatial big data / Guiming Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 9-10 (September - October 2017)PermalinkAn evaluation of sampling and full enumeration strategies for Fisher Jenks classification in big data settings / Sergio J. 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