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L'invité du mois : Pascal Chambon, Directeur des Systèmes d'Informations de l'IGN / Anonyme in Géomatique expert, n° 113 (novembre - décembre 2016)
[article]
Titre : L'invité du mois : Pascal Chambon, Directeur des Systèmes d'Informations de l'IGN Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : PP 8 - 11 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information
[Termes IGN] capacité de stockage
[Termes IGN] données localisées numériques
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] machine virtuelle
[Termes IGN] serveur général
[Termes IGN] stockage de donnéesRésumé : (documentaliste) Plusieurs questions sont posées à Pascal Chambon lors d'une interview organisée par la revue Géomatique Expert. Numéro de notice : A2016-959 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83594
in Géomatique expert > n° 113 (novembre - décembre 2016) . - PP 8 - 11[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-2016061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P001918 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt SinoGrids: a practice for open urban data in China / Xinyue Ye in Cartography and Geographic Information Science, vol 43 n° 5 (November 2016)
[article]
Titre : SinoGrids: a practice for open urban data in China Type de document : Article/Communication Auteurs : Xinyue Ye, Auteur ; Qunying Huang, Auteur ; Wenwen Li, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 379 - 392 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] base de données urbaines
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données ouvertes
[Termes IGN] interface utilisateur
[Termes IGN] partage de données localisées
[Termes IGN] planification urbaine
[Termes IGN] ville intelligenteRésumé : (Auteur) In the past decade, an explosion of data has taken place in Chinese cities due to widespread use of mobile Internet devices, Web 2.0 applications, and the development of the “Wired City.” With advances in data storage and high-performance computing, big/open urban data have opened up important avenues for urban studies, planning practice, and commercial consultancy. Urban researchers and planners are eager to make use of these abundant, sophisticated, and dynamic data to deepen their understanding on urban form and functions. However, in practice, access to such urban data is limited in China due to institutional constraints on data distribution and data holders’ hesitation to share data. And this hampers urban analytics. To draw reliable conclusions about the workings of complex urban systems, efficient and effective interoperation of multisource urban datasets is needed. Also, dealing with the heterogeneity between datasets is an equally critical challenge, especially for urban planners and government officers. They would derive value from data analytics, but have little data processing experience. To address these issues, we initiated SinoGrids (Plan Xu Xiake), a crowdsourcing platform that standardizes (or “downscales”) microscale urban data in China to facilitate its sharing and interoperation. To assess the performance evaluation of SinoGrids, we propose field-testing with actual urban data and their potential users. Digital desert, a son project of SinoGrids is also included. Numéro de notice : A2016-689 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/15230406.2015.1129914 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2015.1129914 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82017
in Cartography and Geographic Information Science > vol 43 n° 5 (November 2016) . - pp 379 - 392[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2016051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Travel time estimation at intersections based on low-frequency spatial-temporal GPS trajectory big data / Luliang Tang in Cartography and Geographic Information Science, vol 43 n° 5 (November 2016)
[article]
Titre : Travel time estimation at intersections based on low-frequency spatial-temporal GPS trajectory big data Type de document : Article/Communication Auteurs : Luliang Tang, Auteur ; Zihan Kan, Auteur ; Xia Zhang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 417 - 426 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] carrefour
[Termes IGN] coordonnées GPS
[Termes IGN] dimension temporelle
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] durée de trajet
[Termes IGN] fréquence
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] taxi
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)
[Termes IGN] Wuhan (Chine)Résumé : (Auteur) Intersections are the critical parts where different traffic flows converge and change directions, forming “bottlenecks” and “clog points” in urban traffic. Intersection travel time is an important parameter for public route planning, traffic management, and engineering optimization. Based on low-frequency spatial-temporal Global Positioning System (GPS) trace data, this article presents a novel method for estimating intersection travel time. The proposed method first analyzes the different travel patterns of vehicles through an intersection, then determines the range of an intersection dynamically and reasonably, and obtains traffic flow speed and delay at the intersection under different travel patterns using a fuzzy fitting approach. Finally, the average intersection travel time is estimated from traffic flow speed and delay and intersection range in different travel patterns. Wuhan road network data and GPS trace data from taxicabs were tested in the experiments and the results show that the proposed method can improve the accuracy of travel time estimation at city intersections. Numéro de notice : A2016-692 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1080/15230406.2015.1130649 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2015.1130649 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82029
in Cartography and Geographic Information Science > vol 43 n° 5 (November 2016) . - pp 417 - 426[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2016051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible SPAWNN: A toolkit for SPatial Analysis With Self-Organizing Neural Networks / Julian Hagenauer in Transactions in GIS, vol 20 n° 5 (October 2016)
[article]
Titre : SPAWNN: A toolkit for SPatial Analysis With Self-Organizing Neural Networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Julian Hagenauer, Auteur ; Marco Helbich, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 755 – 774 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse combinatoire (maths)
[Termes IGN] carte de Kohonen
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] logiciel libre
[Termes IGN] outil logiciel
[Termes IGN] Philadelphie
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) This article introduces the SPAWNN toolkit, an innovative toolkit for spatial analysis with self-organizing neural networks, which is published as free and open-source software (http://www.spawnn.org). It extends existing toolkits in three important ways. First, the SPAWNN toolkit distinguishes between self-organizing neural networks and spatial context models with which the networks can be combined to incorporate spatial dependence and provides implementations for both. This distinction maintains modularity and enables a multitude of useful combinations for analyzing spatial data with self-organizing neural networks. Second, SPAWNN interactively links different self-organizing networks and data visualizations in an intuitive manner to facilitate explorative data analysis. Third, it implements cutting-edge clustering algorithms for identifying clusters in the trained networks. Toolkits such as SPAWNN are particularly needed when researchers and practitioners are confronted with large amounts of complex and high-dimensional data. The computational performance of the implemented algorithms is empirically demonstrated using high-dimensional synthetic data sets, while the practical functionality highlighting the distinctive features of the toolkit is illustrated with a case study using socioeconomic data of the city of Philadelphia, Pennsylvania. Numéro de notice : A2016-998 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12180 En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/tgis.12180 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83778
in Transactions in GIS > vol 20 n° 5 (October 2016) . - pp 755 – 774[article]Activity patterns, socioeconomic status and urban spatial structure: what can social media data tell us? / Qunying Huang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)
[article]
Titre : Activity patterns, socioeconomic status and urban spatial structure: what can social media data tell us? Type de document : Article/Communication Auteurs : Qunying Huang, Auteur ; David W. S. Wong, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1871 - 1898 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse socio-économique
[Termes IGN] base de données spatiotemporelles
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] morphologie urbaine
[Termes IGN] surveillance
[Termes IGN] TwitterRésumé : (Auteur) Individual activity patterns are influenced by a wide variety of factors. The more important ones include socioeconomic status (SES) and urban spatial structure. While most previous studies relied heavily on the expensive travel-diary type data, the feasibility of using social media data to support activity pattern analysis has not been evaluated. Despite the various appealing aspects of social media data, including low acquisition cost and relatively wide geographical and international coverage, these data also have many limitations, including the lack of background information of users, such as home locations and SES. A major objective of this study is to explore the extent that Twitter data can be used to support activity pattern analysis. We introduce an approach to determine users’ home and work locations in order to examine the activity patterns of individuals. To infer the SES of individuals, we incorporate the American Community Survey (ACS) data. Using Twitter data for Washington, DC, we analyzed the activity patterns of Twitter users with different SESs. The study clearly demonstrates that while SES is highly important, the urban spatial structure, particularly where jobs are mainly found and the geographical layout of the region, plays a critical role in affecting the variation in activity patterns between users from different communities. Numéro de notice : A2016-570 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1145225 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1145225 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81714
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 9-10 (September - October 2016) . - pp 1871 - 1898[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2016051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible La cartographie à l'heure du géoweb : retour sur les nouveaux modes de représentation spatiale des données numériques / Boris Mericskay in Cartes & Géomatique, n° 229-230 (septembre 2016 - février 2017)PermalinkComplex data made clear / Blakelee Mills in GEO: Geoconnexion international, vol 15 n° 8 (September 2016)PermalinkDiscovery of local topics by using latent spatio-temporal relationships in geo-social media / Kyoung-Sook Kim in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkExploration of spatiotemporal and semantic clusters of Twitter data using unsupervised neural networks / Enrico Steiger in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkFinding spatial outliers in collective mobility patterns coupled with social ties / Monica Wachowicz in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)Permalinkvol 30 n° 9-10 - September - October 2016 - Human dynamics in the mobile and big data era (Bulletin de International journal of geographical information science IJGIS) / Shih-Lung ShawPermalinkUnderstanding the bias of call detail records in human mobility research / Ziliang Zhao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)Permalinkvol 21 n° 4 - juillet - août 2016 - Diffusion d'alarmes, diffusion d'alertes. De nouveaux enjeux pour les SI (Bulletin de Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI) / Florence SèdesPermalinkThe direction-constrained k nearest neighbor query dealing with spatio-directional objects / Min-Joong Lee in Geoinformatica, vol 20 n° 3 (July - September 2016)PermalinkUsing seal trajectories in biological early warning system for real-time zone tracking / Rouaa Wannous in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 4 (juillet - août 2016)Permalink