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Termes IGN > informatique > langage de programmation > langage de manipulation de données > langage de requête
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Un modèle pour l’intégration spatiale et temporelle de données géolocalisées / Helbert Arenas in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 2 (avril - juin 2018)
[article]
Titre : Un modèle pour l’intégration spatiale et temporelle de données géolocalisées Type de document : Article/Communication Auteurs : Helbert Arenas, Auteur ; Cassia Trojahn, Auteur ; Catherine Comparot, Auteur ; Nathalie Aussenac-Gilles, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 243 - 266 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] modèle sémantique de données
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] SPARQL
[Termes IGN] web sémantiqueRésumé : (Auteur) Le domaine de l’observation de la Terre est en forte évolution. L’Agence spatiale européenne a récemment lancé les satellites des séries Sentinel qui livrent 8 à 10 To de données par jour, ce qui ouvre de nouvelles opportunités dans les domaines de l’environnement, l’urbanisme, l’océanographie, la climatologie, etc. Les applications métier nécessitent de coupler ces images à des données issues de diverses sources, afin de fournir une meilleure aide à la décision pour des actions à effectuer sur les zones observées. Un des défis à relever est alors l’intégration de ces données hétérogènes. Les technologies du Web sémantique fournissent une infrastructure basée sur des standards de représentation de données et des ontologies, qui jouent un rôle clé dans ce contexte. Notre approche sémantique d’intégration de données enrichit les métadonnées des images satellites par des données de sources pertinentes, décrivant les observations de la Terre en réponse à un besoin donné. Nous proposons un vocabulaire sémantique, formalisant des relations spatio-temporelles et support à l’intégration de divers jeux de données géolocalisées. Nous illustrons notre approche avec un cas d’étude basé sur des données météorologiques. Numéro de notice : A2018-255 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2018.00055 Date de publication en ligne : 03/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2018.00055 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90318
in Revue internationale de géomatique > vol 28 n° 2 (avril - juin 2018) . - pp 243 - 266[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2018021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible
Titre : ArcGIS for environmental and water issues Type de document : Monographie Auteurs : William Bajjali, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2018 Collection : Springer Textbooks in Earth Sciences, Geography and Environment STEGE, ISSN 2510-1315 Importance : 353 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-61158-7 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] ArcGIS
[Termes IGN] ArcPAD
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] géocodage
[Termes IGN] interpolation spatiale
[Termes IGN] ressources en eau
[Termes IGN] SQL
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Editeur) This textbook is a step-by-step tutorial on the applications of Geographic Information Systems (GIS) in environmental and water resource issues. It provides information about GIS and its applications, specifically using the most advanced ESRI GIS technology and its extensions. Eighteen chapters cover GIS applications in the field of earth sciences and water resources in detail from the ground up. Author William Bajjali explains what a GIS is and what it is used for, the basics of map classification, data acquisition, coordinate systems and projections, vectorization, geodatabase and relational database, data editing, geoprocessing, suitability modeling, working with raster, watershed delineation, mathematical and statistical interpolation, and more advanced techniques, tools and extensions such as ArcScan, Topology, Geocoding, Hydrology, Geostatistical Analyst, Spatial Analyst, Network Analyst, 3-D Analyst. ArcPad, ESRI’s cutting-edge mobile GIS software, is covered in detail as well. Each chapter contains concrete case studies and exercises – many from the author’s own work in the United States and Middle East. This volume is targeted toward advanced undergraduates, but could also be useful for professionals and for anyone who utilizes GIS or practices spatial analysis in relation to geology, hydrology, ecology, and environmental sciences. Note de contenu :
1. Introduction to GIS
2. Working with ArcGIS: Classification
3. Map Classification and Layout
4. Data Acquisition and Getting Data into GIS
5. Cordinate Systems and Projections
6. ArcScan
7. Geodatabase
8. Data Editing and Topology
9. Geoprocessing
10. Site Suitability and Modeling
11. Geocoding
12. Working with Raster
13. Spatial Interpolation
14. Watershed Delineation
15. Geostatistical Analysis
16. Proximity and Network Analysis
17. 3-D Analysis
18. Mobile GIS Using ArcPadNuméro de notice : 26286 Affiliation des auteurs : non IGN Autre URL associée : vers Springer Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie DOI : 10.1007/978-3-319-61158-7 En ligne : https://www.dbooks.org/arcgis-for-environmental-and-water-issues-3319611585/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94943 Systèmes d'information géographique / Yves Auda (2018)
Titre : Systèmes d'information géographique : avec les logiciels libres Grass et Qgis Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Yves Auda, Auteur Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2018 Collection : Sciences Sup Sous-collection : Sciences de l'ingénieur Importance : 197 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-077584-2 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] géoréférencement indirect
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] modèle hydrographique
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] SQL
[Termes IGN] traitement de données localiséesIndex. décimale : 37.35 Logiciels SIG Résumé : (Editeur) Un système d'information géographique (SIG) est un système d'information conçu pour recueillir, stocker, traiter, analyser, gérer et présenter tous les types de données spatiales et géographiques issues de la télédétection (observation des ressources terrestres et de leur utilisation par l'homme). Les applications sont multiples : recherche du cheminement le plus économique en termes de temps pour la distribution du courrier par le facteur, du tracé dont l'impact sera le plus faible pour l'implantation d'une nouvelle ligne électrique, de la localisation du central téléphonique optimisant le raccord des abonnés, mais aussi aménagement du territoire, prospection minière, études de démographie, état des risques naturels … À partir d’une zone de quelques km2 au nord du Laos, l’ouvrage montre grâce aux logiciels libres Grass et Qgis comment cartographier, référencer, modéliser, classifier les données recueillies dans une perspective de gestion de l’espace. À travers une partie théorique et de nombreux exercices issus de cas concrets, l'auteur rend compte de son expérience pour présenter une structure de gestion de projet adaptée à la gestion des bases de données spatialisées. Note de contenu : INTRODUCTION
1-PARTIE THEORIQUE
- Qu'est-ce qu'un SIG
- Modèles de données
- Localisation sur Terre
- Composition de carte
- Modèles hydrologiques et MNT
- Modèles de paysage
- Traitement des données
2-PARTIE PRATIQUE
- Prise en main de GRASS et QGIS
- Repères cartographiques
- Géoréférencement d'une carte scannée
- Organisation des données et de leur traitement
- Base de données et SQL
- SQL spatial, requêtes géométriques
- SQL spatial, requêtes topologiques
- Modèle Numérique de Terrain
- Complémentarité R du CRAN/GRASS
- Modèle hydrologique
- Traitement des données
- Modèle de paysage
- Composition de carte
CONCLUSIONNuméro de notice : 22927 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90874 Hub Labels on the database for large-scale graphs with the COLD framework / Alexandros Efentakis in Geoinformatica, vol 21 n° 4 (October - December 2017)
[article]
Titre : Hub Labels on the database for large-scale graphs with the COLD framework Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexandros Efentakis, Auteur ; Christodoulos Efstathiades, Auteur ; Dieter Pfoser, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 703 - 732 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] chemin le plus court, algorithme du
[Termes IGN] compression de données
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] SQLRésumé : (Auteur) Shortest-path computation on graphs is one of the most well-studied problems in algorithmic theory. An aspect that has only recently attracted attention is the use of databases in combination with graph algorithms, so-called distance oracles, to compute shortest-path queries on large graphs. To this purpose, we propose a novel, efficient, pure-SQL framework for answering exact distance queries on large-scale graphs, implemented entirely on an open-source database engine. Our COLD framework (COmpressed Labels on the Database) can answer multiple distance queries (vertex-to-vertex, one-to-many, k-Nearest Neighbors, Reverse k-Nearest Neighbors, Reverse k-Farthest Neighbors and Top-k Range) not handled by previous methods, rendering it a complete database solution for a variety of practical large-scale graph applications. Our experimentation shows that COLD outperforms existing approaches (including popular graph databases) in terms of query time and efficiency, while requiring significantly less storage space than these methods. Numéro de notice : A2017-601 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-016-0287-5 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-016-0287-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86909
in Geoinformatica > vol 21 n° 4 (October - December 2017) . - pp 703 - 732[article]Popularity-aware collective keyword queries in road networks / Sen Zhao in Geoinformatica, vol 21 n° 3 (July - September 2017)
[article]
Titre : Popularity-aware collective keyword queries in road networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Sen Zhao, Auteur ; Xiang Cheng, Auteur ; Sen Su, Auteur ; Kai Shuang, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 485 - 518 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] langage de requête
[Termes IGN] langage naturel (informatique)
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] positionnement automatique
[Termes IGN] requête (informatique)
[Termes IGN] réseau routierRésumé : (Auteur) This paper addresses a popularity-aware collective keyword (PAC-K) query in road networks. Given a road network with POIs (Points of Interest), which is modeled as a road network graph, where each node locating in a two-dimensional space represents a road intersection or a POI, and each edge with weight represents a road segment, the PACK query aims to find a group of popular POIs (i.e., a popular region) that cover the query’s keywords and satisfy the distance requirements from each node to the query node and between each pair of nodes, such that the sum of rating scores over these nodes for the query keywords is maximized. We show the problem of answering the PACK query is NP-Hard. To solve this problem, we present exact and heuristic solutions on small and large road networks, respectively. In particular, to improve query performance, we propose a rating score scaling technique to reduce the search space and a redundant computation reducing technique to reduce the excessive redundant computations in query processing. Extensive performance studies using two real datasets confirm the efficiency, accuracy, and scalability of the proposed solutions. Numéro de notice : A2017-378 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-017-0299-9 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-017-0299-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85810
in Geoinformatica > vol 21 n° 3 (July - September 2017) . - pp 485 - 518[article]vol 21 n° 3 - July - September 2017 - Special issue [included] on Map interaction (Bulletin de Geoinformatica) / Christian KrayPermalinkPermalinkFrom taxonomies to ontologies: formalizing generalization knowledge for on-demand mapping / Nicholas Gould in Cartography and Geographic Information Science, Vol 43 n° 3 (June 2016)PermalinkQualitative GIS: An Open Framework Using SpatiaLite and Open Source GIS / Ryan Garnett in Transactions in GIS, vol 20 n° 1 (February 2016)PermalinkPermalinkPermalinkPostGIS : Introduction / Fabien Guerreiro (2015)PermalinkPublishing deep web geographic data / Helena Piccinini in Geoinformatica, vol 18 n° 4 (October 2014)PermalinkBases de données NO SQL et SIG : d'un existant restreint à un avenir prometteur / Christian Carolin in Géomatique expert, n° 100 (01/09/2014)PermalinkPermalink