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Geographic Knowledge Graph (GeoKG): A formalized geographic knowledge representation / Shu Wang in ISPRS International journal of geo-information, vol 8 n° 4 (April 2019)
[article]
Titre : Geographic Knowledge Graph (GeoKG): A formalized geographic knowledge representation Type de document : Article/Communication Auteurs : Shu Wang, Auteur ; Xueying Zhang, Auteur ; Peng Ye, Auteur ; Mi Du, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : n° 184 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Langages informatiques
[Termes IGN] formalisation
[Termes IGN] langage de programmation
[Termes IGN] Nankin (Kiangsou)
[Termes IGN] représentation des connaissances
[Termes IGN] réseau sémantiqueRésumé : (auteur) Formalized knowledge representation is the foundation of Big Data computing, mining and visualization. Current knowledge representations regard information as items linked to relevant objects or concepts by tree or graph structures. However, geographic knowledge differs from general knowledge, which is more focused on temporal, spatial, and changing knowledge. Thus, discrete knowledge items are difficult to represent geographic states, evolutions, and mechanisms, e.g., the processes of a storm “{9:30-60 mm-precipitation}-{12:00-80 mm-precipitation}-…”. The underlying problem is the constructors of the logic foundation (ALC description language) of current geographic knowledge representations, which cannot provide these descriptions. To address this issue, this study designed a formalized geographic knowledge representation called GeoKG and supplemented the constructors of the ALC description language. Then, an evolution case of administrative divisions of Nanjing was represented with the GeoKG. In order to evaluate the capabilities of our formalized model, two knowledge graphs were constructed by using the GeoKG and the YAGO by using the administrative division case. Then, a set of geographic questions were defined and translated into queries. The query results have shown that GeoKG results are more accurate and complete than the YAGO’s with the enhancing state information. Additionally, the user evaluation verified these improvements, which indicates it is a promising powerful model for geographic knowledge representation. Numéro de notice : A2019-671 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3390/ijgi8040184 Date de publication en ligne : 08/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi8040184 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100286
in ISPRS International journal of geo-information > vol 8 n° 4 (April 2019) . - n° 184[article]Journées de la recherche 2019 / Anonyme in Géomatique expert, n° 127 (avril - mai 2019)
[article]
Titre : Journées de la recherche 2019 Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 23 - 34 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] carte de Cassini
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] paroisse
[Termes IGN] photographie argentique
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) Cette année, les journées de la recherche de l’IGN ont fait la part belle aux réseaux de neurones – un sujet décidément très à la mode – ainsi qu’à différentes initiatives d’archivage et de consultation des données géographiques anciennes. Numéro de notice : A2019-308 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93284
in Géomatique expert > n° 127 (avril - mai 2019) . - pp 23 - 34[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-001-P002141 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt GeoTxt: A scalable geoparsing system for unstructured text geolocation / Morteza Karimzadeh in Transactions in GIS, vol 23 n° 1 (February 2019)
[article]
Titre : GeoTxt: A scalable geoparsing system for unstructured text geolocation Type de document : Article/Communication Auteurs : Morteza Karimzadeh, Auteur ; Scott Pezanowski, Auteur ; Alan M. MacEachren, Auteur ; Jan Oliver Wallgrün, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 118 - 136 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes IGN] analyse syntaxique
[Termes IGN] appariement de données localisées
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] interface de programmation
[Termes IGN] méthode heuristique
[Termes IGN] reconnaissance de noms
[Termes IGN] répertoire toponymique
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] toponyme
[Termes IGN] traitement du langage naturelRésumé : (auteur) In this article, we present GeoTxt, a scalable geoparsing system for the recognition and geolocation of place names in unstructured text. GeoTxt offers six named entity recognition (NER) algorithms for place name recognition, and utilizes an enterprise search engine for the indexing, ranking, and retrieval of toponyms, enabling scalable geoparsing for streaming text. GeoTxt offers a flexible application programming interface (API), allowing for customized attribute and/or spatial ranking of retrieved toponyms. We evaluate the system on a corpus of manually geo‐annotated tweets. First, we benchmark the performance of the six NERs that GeoTxt provides access to. Second, we assess GeoTxt toponym resolution accuracy incrementally, demonstrating improvements in toponym resolution achieved (or not achieved) by adding specific heuristics and disambiguation methods. Compared to using the GeoNames web service, GeoTxt's toponym resolution demonstrates a 20% accuracy gain. Our results show that places mentioned in the same tweet do not tend to be geographically proximate. Numéro de notice : A2019-091 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12510 Date de publication en ligne : 16/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12510 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92238
in Transactions in GIS > vol 23 n° 1 (February 2019) . - pp 118 - 136[article]CarSenToGram: geovisual text analytics for exploring spatiotemporal variation in public discourse on Twitter / Caglar Koylu in Cartography and Geographic Information Science, Vol 46 n° 1 (January 2019)
[article]
Titre : CarSenToGram: geovisual text analytics for exploring spatiotemporal variation in public discourse on Twitter Type de document : Article/Communication Auteurs : Caglar Koylu, Auteur ; Ryan Larson, Auteur ; Bryce J. Dietrich, Auteur ; Kang-Pyo Lee, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 57 - 71 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse du discours
[Termes IGN] analyse géovisuelle
[Termes IGN] cartogramme
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] sentiment
[Termes IGN] Twitter
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) Assessing the impact of events on the evolution of online public discourse is challenging due to the lack of data prior to the event and appropriate methodologies for capturing the progression of tenor of public discourse, both in terms of their tone and topic. In this article, we introduce a geovisual analytics framework, CarSenToGram, which integrates topic modeling and sentiment analysis with cartograms to identify the changing dynamics of public discourse on a particular topic across space and time. The main novelty of CarSenToGram is coupling comprehensible spatiotemporal overviews of the overall distribution, topical and sentiment patterns with increasing levels of information supported by zoom and filter, and details-on-demand interactions. To demonstrate the utility of CarSenToGram, in this article, we analyze tweets related to immigration the month before and after the 27 January 2017 travel ban in order to reveal insights into one of the defining moments of President Trump’s first year in office. Not only do we find that the travel ban influenced online public discourse and sentiment on immigration, but it also highlighted important partisan divisions within the US. Numéro de notice : A2019-012 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2018.1510343 Date de publication en ligne : 18/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2018.1510343 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91661
in Cartography and Geographic Information Science > Vol 46 n° 1 (January 2019) . - pp 57 - 71[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2019011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Challenging deep image descriptors for retrieval in heterogeneous iconographic collections / Dimitri Gominski (2019)
Titre : Challenging deep image descriptors for retrieval in heterogeneous iconographic collections Type de document : Article/Communication Auteurs : Dimitri Gominski , Auteur ; Martyna Poreba , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Liming Chen, Auteur Editeur : New York [Etats-Unis] : Association for computing machinery ACM Année de publication : 2019 Autre Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : SUMAC 2019, 1st workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents 21/10/2019 21/10/2019 Nice France Proceedings ACM Importance : pp 31 - 38 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Preprint publié sur ArXiv https://arxiv.org/abs/1909.08866v1Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] collection
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] iconographie
[Termes IGN] image multi sources
[Termes IGN] indexation
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenuRésumé : (auteur) This article proposes to study the behavior of recent and efficient state-of-the-art deep-learning based image descriptors for content-based image retrieval, facing a panel of complex variations appearing in heterogeneous image datasets, in particular in cultural collections that may involve multi-source, multi-date and multi-view contents. For this purpose, we introduce a novel dataset, namely Alegoria dataset, consisting of 12,952 iconographic contents representing landscapes of the French territory, and encapsultating a large range of intra-class variations of appearance which were finely labelled. Six deep features (DELF, NetVLAD, GeM, MAC, RMAC, SPoC) and a hand-crafted local descriptor (ORB) are evaluated against these variations. Their performance are discussed, with the objective of providing the reader with research directions for improving image description techniques dedicated to complex heterogeneous datasets that are now increasingly present in topical applications targeting heritage valorization. Numéro de notice : C2019-022 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Autre URL associée : ArXiv Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1145/3347317.3357246 Date de publication en ligne : 19/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.1145/3347317.3357246 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93623 Conception et évaluation de techniques d'interaction non-visuelle basées sur un dispositif personnel / Sandra Bardot (2019)PermalinkCréation d’une base de connaissances sur les redécoupages administratifs durant la Révolution française : l’exemple des paroisses constitutionnelles / Antoine Keller (2019)PermalinkSeeing the past with computers: Experiments with augmented reality and computer vision for history / Kevin Kee (2019)PermalinkFictive motion extraction and classification / Ekaterina Egorova in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 11-12 (November - December 2018)PermalinkA hybrid ensemble learning method for tourist route recommendations based on geo-tagged social networks / Lin Wan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 11-12 (November - December 2018)PermalinkNRand‐K : Minimizing the impact of location obfuscation in spatial analysis / Mayra Zurbaran in Transactions in GIS, vol 22 n° 5 (October 2018)PermalinkSpatial mining of migration patterns from web demographics / T. Edwin Chow in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)PermalinkA deep learning approach to DTM extraction from imagery using rule-based training labels / Caroline M. Gevaert in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkMining and visual exploration of closed contiguous sequential patterns in trajectories / Can Yang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)PermalinkAdvancing New Testament interpretation through spatio‐temporal analysis: Demonstrated by case studies / Vincent Van Altena in Transactions in GIS, vol 22 n° 3 (June 2018)PermalinkThe map as knowledge base / Dalia E. Varanka in International journal of cartography, vol 4 n° 2 (June 2018)PermalinkA formalized 3D geovisualization illustrated to selectivity purpose of virtual 3D city model / Romain Neuville in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 5 (May 2018)PermalinkCrowdsourcing the character of a place : Character‐level convolutional networks for multilingual geographic text classification / Benjamin Adams in Transactions in GIS, vol 22 n° 2 (April 2018)PermalinkGeneric rule-sets for automated detection of urban tree species from very high-resolution satellite data / Razieh Shojanoori in Geocarto international, vol 33 n° 4 (April 2018)PermalinkAn approach to measuring semantic relatedness of geographic terminologies using a thesaurus and lexical database sources / Zugang Chen in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 3 (March 2018)PermalinkEuropean Forest Types: toward an automated classification / Francesca Giannetti in Annals of Forest Science, vol 75 n° 1 (March 2018)PermalinkGenerating vague neighbourhoods through data mining of passive web data / Paul Brindley in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 3-4 (March - April 2018)PermalinkComparative study of visual saliency maps in the problem of classification of architectural images with Deep CNNs / Abraham Montoya Obeso (2018)PermalinkPermalinkPermalink