Centre de documentation
scientifique

Residents’ Experiential Knowledge and Its Importance for Decision-Making Processes in Spatial Planning: A PPGIS Based Study / Edyta Bąkowska-Waldmann in ISPRS International journal of geo-information, vol 12 n° 3 (March 2023)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 12 n° 3 (March 2023) . - n° 102 Titre : Residents’ Experiential Knowledge and Its Importance for Decision-Making Processes in Spatial Planning: A PPGIS Based Study Type de document : Article/Communication Auteurs : Edyta Bąkowska-Waldmann, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : n° 102 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique [Termes IGN] aménagement du territoire [Termes IGN] base de connaissances [Termes IGN] outil d'aide à la décision [Termes IGN] Pologne [Termes IGN] questionnaire [Termes IGN] SIG participatif [Termes IGN] urbanisme Résumé : (auteur) Decisions are a key element of spatial planning processes and in the face of increasing public participation in local governance, they become even more complex. The diversity of stakeholders in planning processes causes a significant increase in the number and scope of articulated expectations, needs, and knowledge that could be integrated into the process. Along with the participatory approaches in spatial planning, a departure from the expert-oriented decision-making model towards its collaborative form is expected. As everyday users of space, residents have knowledge about the functioning of its elements resulting from their experience, the so-called experiential knowledge. The study aimed to investigate the role of residents’ input in diagnosing space in spatial planning processes using public participation geographic information systems (PPGIS). The article presents the study’s results conducted in Poznan, Poland, among residents and urban planners using geo-questionnaires and in-depth interviews. The article presents the characteristics of the residents’ contribution to the spatial diagnosis and the possibilities and limitations of the involvement of residents’ knowledge collected using a geoweb tool in the professional work of urban planners. Numéro de notice : A2023-158 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi12030102 Date de publication en ligne : 01/03/2023 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi12030102 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102849 [article]

Création d’une base de connaissances topographiques à partir des "Instructions nautiques" / Helen Mair Rawsthorne (2023)  

Public Titre : Création d’une base de connaissances topographiques à partir des "Instructions nautiques" Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2023 Conférence : Journée Recherche de l'UGE-IGN-ENSG 2023, 32e journée de la recherche, Jumeaux numérique et anthropocène : données de simulation pour aider à la prise de décision 30/03/2023 Champs-sur-Marne France programme Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] base de connaissances [Termes IGN] données topographiques Résumé : (auteur) Ma thèse de doctorat vise à explorer les potentialités de l’extraction automatique d’information à composante spatiale dans des textes pour construire une base de connaissances géoréférencées. Il s’agit d’extraire, typer et désambiguïser les informations sur les entités topographiques décrites par des textes (type d’entité géographique, nom, relations spatiales avec d’autres entités) et puis les structurer selon un modèle ontologique. Ceci permettra de vérifier la cohérence des informations extraites, d’inférer de nouveaux faits et de répondre à des requêtes sur l’environnement modélisé. Le corpus utilisé pour réalisé ce travail est composé des Instructions nautiques, une serie d'ouvrages publiés par le Service hydrographique et océanographique de la Marine (Shom) qui décrivent l'environnement maritime et comment naviguer autour de la côte. Numéro de notice : C2023-001 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-04055379 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102983

Spatially oriented convolutional neural network for spatial relation extraction from natural language texts / Qinjun Qiu in Transactions in GIS, vol 26 n° 2 (April 2022)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 26 n° 2 (April 2022) . - pp 839 - 866 Titre : Spatially oriented convolutional neural network for spatial relation extraction from natural language texts Type de document : Article/Communication Auteurs : Qinjun Qiu, Auteur ; Zhong Xie, Auteur ; Kai Ma, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 839 - 866 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] appariement sémantique [Termes IGN] apprentissage dirigé [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique) [Termes IGN] exploration de données [Termes IGN] langage naturel (informatique) [Termes IGN] proximité sémantique [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] relation topologique [Termes IGN] site wiki [Termes IGN] spatial metrics [Termes IGN] système à base de connaissances Résumé : (auteur) Spatial relation extraction (e.g., topological relations, directional relations, and distance relations) from natural language descriptions is a fundamental but challenging task in several practical applications. Current state-of-the-art methods rely on rule-based metrics, either those specifically developed for extracting spatial relations or those integrated in methods that combine multiple metrics. However, these methods all rely on developed rules and do not effectively capture the characteristics of natural language spatial relations because the descriptions may be heterogeneous and vague and may be context sparse. In this article, we present a spatially oriented piecewise convolutional neural network (SP-CNN) that is specifically designed with these linguistic issues in mind. Our method extends a general piecewise convolutional neural network with a set of improvements designed to tackle the task of spatial relation extraction. We also propose an automated workflow for generating training datasets by integrating new sentences with those in a knowledge base, based on string similarity and semantic similarity, and then transforming the sentences into training data. We exploit a spatially oriented channel that uses prior human knowledge to automatically match words and understand the linguistic clues to spatial relations, finally leading to an extraction decision. We present both the qualitative and quantitative performance of the proposed methodology using a large dataset collected from Wikipedia. The experimental results demonstrate that the SP-CNN, with its supervised machine learning, can significantly outperform current state-of-the-art methods on constructed datasets. Numéro de notice : A2022-365 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1111/tgis.12887 Date de publication en ligne : 27/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12887 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100584 [article]

ATLANTIS : Une ontologie pour représenter les Instructions nautiques / Helen Mair Rawsthorne (2022)    

Public Titre : ATLANTIS : Une ontologie pour représenter les Instructions nautiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Eric Kergosien, Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur ; Eric Saux, Auteur Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : IC 2022, 33es journées francophones d'Ingénierie des connaissances 27/06/2022 01/07/2022 Saint-Étienne France OA Proceedings Importance : pp 154 - 163 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] base de connaissances [Termes IGN] ingénierie des connaissances [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] navigation maritime [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] représentation des connaissances [Termes IGN] thesaurus Mots-clés libres : Simplified Agile Methodology for Ontology Development (SAMOD) Résumé : (Auteur) Les Instructions nautiques sont une série d’ouvrages produits et publiés par le Service hydrographique et océanographique de la Marine (SHOM) qui donnent aux navigateurs les informations nécessaires pour naviguer près des côtes et accéder aux ports. Dans cet article, nous présentons l’ontologie ATLANTIS (coAsTaL mAritime NavigaTion InstructionS) que nous avons développée pour modéliser les connaissances contenues dans ces ouvrages, ainsi qu’un retour d’expérience et des adaptations que nous avons apportées à la Simplified Agile Methodology for Ontology Development (SAMOD), la méthodologie de développement d’ontologies que nous avons employée. Numéro de notice : C2022-029 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Date de publication en ligne : 14/06/2022 En ligne : https://hal.science/hal-03695242v2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101029

Documents numériques

peut être téléchargé ATLANTIS : Une ontologie ... - pdf éditeur Adobe Acrobat PDF

Quality assessment of heterogeneous training data sets for classification of urban area with Landsat imagery / Neema Nicodemus Lyimo in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 5 (May 2021)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 5 (May 2021) . - pp 339-348 Titre : Quality assessment of heterogeneous training data sets for classification of urban area with Landsat imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Neema Nicodemus Lyimo, Auteur ; Fang Luo, Auteur ; Qimin Cheng, Auteur ; Hao Peng, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 339-348 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] distance euclidienne [Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique) [Termes IGN] données hétérogènes [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] données massives [Termes IGN] données ouvertes [Termes IGN] image Landsat [Termes IGN] incertitude des données [Termes IGN] jeu de données localisées [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] système à base de connaissances [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (Auteur) Quality assessment of training samples collected from heterogeneous sources has received little attention in the existing literature. Inspired by Euclidean spectral distance metrics, this article derives three quality measures for modeling uncertainty in spectral information of open-source heterogeneous training samples for classification with Landsat imagery. We prepared eight test case data sets from volunteered geographic information and open government data sources to assess the proposed measures. The data sets have significant variations in quality, quantity, and data type. A correlation analysis verifies that the proposed measures can successfully rank the quality of heterogeneous training data sets prior to the image classification task. In this era of big data, pre-classification quality assessment measures empower research scientists to select suitable data sets for classification tasks from available open data sources. Research findings prove the versatility of the Euclidean spectral distance function to develop quality metrics for assessing open-source training data sets with varying characteristics for urban area classification. Numéro de notice : A2021-366 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.87.5.339 Date de publication en ligne : 01/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.87.5.339 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97695 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
105-2021051	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Création de bases de connaissances topographiques à partir de sources hétérogènes / Helen Mair Rawsthorne (2021)  

Permalink

Sherloc: a knowledge-driven algorithm for geolocating microblog messages at sub-city level / Laura Di Rocco in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)  

Permalink

Learning from urban form to predict building heights / Nikola Milojevic-Dupont in Plos one, vol 15 n° 12 (December 2020)  

Permalink

Methodology of the automatic generalization of buildings, road networks, forests and surface waters: a case study based on the Topographic Objects Database in Poland / Izabela Karsznia in Geocarto international, vol 35 n° 7 ([15/05/2020])  

Permalink

Semantic relatedness algorithm for keyword sets of geographic metadata / Zugang Chen in Cartography and Geographic Information Science, vol 47 n° 2 (February 2020)  

Permalink

Knowledge graphs and big data processing / Valentina Janev (2020)  

Permalink

An artificial bee colony-based algorithm to automatically create colour schemes for geovisualizations / Mingguang Wu in Cartographic journal (the), Vol 56 n° 2 (May 2019)  

Permalink

Journées de la recherche 2019 / Anonyme in Géomatique expert, n° 127 (avril - mai 2019)

Permalink

Création d’une base de connaissances sur les redécoupages administratifs durant la Révolution française : l’exemple des paroisses constitutionnelles / Antoine Keller (2019)  

Permalink

Fictive motion extraction and classification / Ekaterina Egorova in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 11-12 (November - December 2018)  

Permalink