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Modéliser ce qui résiste à la modélisation / Aurélien Bénel in Revue ouverte d'intelligence artificielle, ROIA, vol 1 n° 1 ([01/07/2020])
[article]
Titre : Modéliser ce qui résiste à la modélisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Aurélien Bénel, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 71 - 88 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] archéologie
[Termes IGN] artefact
[Termes IGN] modélisation
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] représentation des connaissances
[Termes IGN] web sémantiqueRésumé : (auteur) Pour traiter de l’intelligence artificielle appliquée aux humanités numériques, cet article prend le pari risqué de concentrer son état de l’art sur les années 1970. Nous découvrons que ces premiers travaux de modélisation des objets archéologiques à l’aide de « langages d’analyse » et de « domaines » n’ont rien à envier aux projets actuels à base de RDF et d’OWL, qu’ils recèlent même souvent une finesse d’analyse digne des projets les plus aboutis. Mais ces travaux sont surtout intéressants par les débats qu’ils firent naître dans la communauté des archéologues, débats d’une profondeur théorique suffisante pour rester, nous semble-t-il, applicables plus de 45 ans après. Parmi les critiques de l’époque, la plus intéressante et la plus constructive est probablement celle de l’archéologue Philippe Bruneau : contrairement aux objets de la Nature, les objets des Sciences humaines, parce qu’ils sont déjà porteurs de sens, doivent être décrits avec des méthodes sémiotiques (plutôt que sémantiques). La prise en compte du contexte ne se traduit alors pas par un vague principe ou par un modèle de plus, mais par un refus systématique des modèles à portée générale. Les modèles doivent tenir compte du fait que seuls un petit nombre des traits pouvant caractériser un objet seront pertinents et ce par différence avec les objets qui sont proches de lui dans son univers technique. Consciemment ou inconsciemment, un certain nombre de travaux d’aujourd’hui en ingénierie des connaissances s’inscrivent au moins partiellement dans ces perspectives. Comme nous l’illustrons avec nos propres logiciels et expérimentations, la prise en compte de cette approche sémiotique trace des perspectives prometteuses pour l’instrumentation de la pratique quotidienne des chercheurs en Sciences humaines ainsi que pour la médiation scientifique. Mais, par un juste retour aux sources de l’intelligence artificielle (à l’époque où sa visée était moins substitutive que compréhensive) l’intérêt de la prise en compte de l’approche sémiotique est peut-être plus grand encore dans la foule de questions de conception qu’elle suscite, questions anecdotiques à première vue, mais liées finalement à ce qu’est le sens et à ses modes de construction. Numéro de notice : A2020-883 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.5802/roia.4 Date de publication en ligne : 10/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.5802/roia.4 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100359
in Revue ouverte d'intelligence artificielle, ROIA > vol 1 n° 1 [01/07/2020] . - pp 71 - 88[article]Using machine learning to synthesize spatiotemporal data for modelling DBH-height and DBH-height-age relationships in boreal forests / Jiaxin Chen in Forest ecology and management, Vol 466 (15 June 2020)
[article]
Titre : Using machine learning to synthesize spatiotemporal data for modelling DBH-height and DBH-height-age relationships in boreal forests Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiaxin Chen, Auteur ; Hongqiang Yang, Auteur ; Rongzhou Man, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Canada
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] croissance des arbres
[Termes IGN] diamètre à hauteur de poitrine
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] forêt boréale
[Termes IGN] gestion forestière durable
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] modèle dynamique
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] surveillance forestièreRésumé : (auteur) Sustainable forest management requires the ability to accurately model forest dynamics under a changing environment, which is difficult using conventional statistical methods as many factors that interactively affect forest growth must be considered. As well, statistical model development is often limited by the lack of broad-scale repeated forest measurements needed to capture changes in 1 or more variables and the corresponding changes in forest dynamics (e.g., growth in diameter and height), while assuming other variables do not change, or their changes do not significantly affect the forest dynamics of interest. In many forested countries, comprehensive monitoring programs have amassed large amounts of diverse forest measurement data. Here we propose a new approach for using artificial neural network-based machine learning to synthesize spatiotemporal tree measurement data collected over a vast area of boreal forest in central Canada to model diameter at breast height (DBH)-height and DBH-height-age relationships for 6 dominant tree species. More than 30 potentially important stand structure, site, and climate variables were considered. We used an individual-based modelling approach by considering each individual tree measurement as an instance of the complex relationships modelled; together, broad-scale long-term monitoring data contain many such instances, representing considerable spatial and temporal scale variation in forest growth and growing conditions. Using this approach, we significantly improved DBH-height and DBH-height-age models. And the models developed allowed us to analyze the effects of environmental conditions or changes in these conditions on forest growth. This may be the first attempt at applying this type of approach, which can be used to more accurately model, for example, forest growth, mortality, and how they are affected by changing climate in a variety of forest types. Numéro de notice : A2020-406 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1016/j.foreco.2020.118104 Date de publication en ligne : 04/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118104 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95463
in Forest ecology and management > Vol 466 (15 June 2020)[article]Fine-scale dasymetric population mapping with mobile phone and building use data based on grid Voronoi method / Zhenzhong Peng in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 6 (June 2020)
[article]
Titre : Fine-scale dasymetric population mapping with mobile phone and building use data based on grid Voronoi method Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhenzhong Peng, Auteur ; Ru Wang, Auteur ; Lingbo Liu, Auteur ; Hao Wu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 16 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] densité de population
[Termes IGN] diagramme de Voronoï
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] données démographiques
[Termes IGN] espace urbain
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] modèle dynamique
[Termes IGN] petite échelle
[Termes IGN] régression géographiquement pondérée
[Termes IGN] téléphone intelligentRésumé : (auteur) Fine-scale population mapping is of great significance for capturing the spatial and temporal distribution of the urban population. Compared with traditional census data, population data obtained from mobile phone data has high availability and high real-time performance. However, the spatial distribution of base stations is uneven, and the service boundaries remain uncertain, which brings significant challenges to the accuracy of dasymetric population mapping. This paper proposes a Grid Voronoi method to provide reliable spatial boundaries for base stations and to build a subsequent regression based on mobile phone and building use data. The results show that the Grid Voronoi method gives high fitness in building use regression, and further comparison between the traditional ordinary least squares (OLS) regression model and geographically weighted regression (GWR) model indicates that the building use data can well reflect the heterogeneity of urban geographic space. This method provides a relatively convenient and reliable idea for capturing high-precision population distribution, based on mobile phone and building use data. Numéro de notice : A2020-315 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9060344 Date de publication en ligne : 26/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9060344 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95170
in ISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 6 (June 2020) . - 16 p.[article]Improved optical image matching time series inversion approach for monitoring dune migration in North Sinai Sand Sea: Algorithm procedure, application, and validation / Eslam Ali in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 164 (June 2020)
[article]
Titre : Improved optical image matching time series inversion approach for monitoring dune migration in North Sinai Sand Sea: Algorithm procedure, application, and validation Type de document : Article/Communication Auteurs : Eslam Ali, Auteur ; Wenbin Xu, Auteur ; Xiao-Li Ding, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 106 - 124 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] correction des ombres
[Termes IGN] COSI-Corr
[Termes IGN] déplacement d'objet géographique
[Termes IGN] désert
[Termes IGN] désertification
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] dune
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] modèle d'inversion
[Termes IGN] modèle dynamique
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] sable
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] Sinai
[Termes IGN] variation saisonnière
[Termes IGN] vent de sableRésumé : (auteur) Sand dune migration poses a potential threat to desert infrastructure, vegetation, and atmospheric conditions. Capturing the patterns of long-term dune migration is useful for predicting probable desertification issues and wind conditions across vast desert areas. In this study, we employed optical image matching and a singular value decomposition approach to estimate the rates of dune migration in the North Sinai Sand Sea using the free Landsat 8 and Sentinel-2 archives. Our optical image matching time-series selection and inversion (OPTSI) algorithm limited the difference in the solar illumination of correlated pairs to decrease shadows and seasonal variability. We found that the maximum annual dune migration rates were 9.4 m/a and 15.9 m/a for Landsat 8 and Sentinel-2 data, respectively, and the results of time-series analysis revealed the existence of seasonal variations in dune migration controlled by wind regimes. The directions of sand movement extracted from the mean velocity solution agreed strongly with each other and with the drift directions estimated using wind data from meteorological stations. We assessed the uncertainty of each solution based on the variance of stable areas. Our results showed that the proposed inversion decreased uncertainty by up to 25% and increased the spatial coverage by up to 20%. This algorithm is also promising for the retrieval of historical time series on the ground displacements of glaciers and slow-moving landslides employing free archives that provide high-frequency images. Numéro de notice : A2020-253 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.04.004 Date de publication en ligne : 27/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.04.004 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94997
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 164 (June 2020) . - pp 106 - 124[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020063 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020062 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt City information modeling, Rennes s'offre un jumeau numérique / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2180 (mai 2020)
[article]
Titre : City information modeling, Rennes s'offre un jumeau numérique Type de document : Article/Communication Auteurs : Marielle Mayo, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 44 - 47 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Aménagement
[Termes IGN] aménagement du territoire
[Termes IGN] jumeau numérique
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] Rennes
[Termes IGN] représentation cartographique 3D
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] ville intelligenteRésumé : (Auteur) Pionnière en matière de représentation 3D du territoire et de services numériques, la métropole teste aujourd'hui Virtual Rennes, un jumeau numérique développé sur la plateforme 3DExpérience de Dassault Systèmes. Numéro de notice : A2020-188 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95086
in Géomètre > n° 2180 (mai 2020) . - pp 44 - 47[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 063-2020051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Visualizing when, where, and how fires happen in U.S. parks and protected areas / Nicole C. Inglis in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 5 (May 2020)PermalinkA global analysis of cities’ geosocial temporal signatures for points of interest hours of operation / Kevin Sparks in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 4 (April 2020)PermalinkOnline flu epidemiological deep modeling on disease contact network / Liang Zhao in Geoinformatica, vol 24 n° 2 (April 2020)PermalinkSpatiotemporal variation of NDVI in the vegetation growing season in the source region of the yellow river, China / Mingyue Wang in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 4 (April 2020)PermalinkIntegration of remote sensing and GIS to extract plantation rows from a drone-based image point cloud digital surface model / Nadeem Fareed in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 3 (March 2020)PermalinkSpectral–spatial–temporal MAP-based sub-pixel mapping for land-cover change detection / Da He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 3 (March 2020)PermalinkLand use and land cover change modeling and future potential landscape risk assessment using Markov-CA model and analytical hierarchy process / Biswajit Nath in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 2 (February 2020)PermalinkObject‐oriented tracking of thematic and spatial behaviors of urban heat islands / Rui Zhu in Transactions in GIS, Vol 24 n° 1 (February 2020)PermalinkContribution à la segmentation et à la modélisation 3D du milieu urbain à partir de nuages de points / Tania Landes (2020)PermalinkUn modèle spatio-temporel hybride de SIG temporel : application à la géomorphologie marine / Younes Hamdani (2020)PermalinkPermalinkSpatio-Temporal Prediction of the Epidemic Spread of Dangerous Pathogens Using Machine Learning Methods / Wolfgang B. Hamer in ISPRS International journal of geo-information, Vol 9 n° 1 (January 2020)PermalinkTree and stand level estimations of Abies alba Mill. aboveground biomass / Andrzej M. Jagodzinski in Annals of Forest Science, vol 76 n° 2 (June 2019)PermalinkPermalinkA large-scale forest dynamic model to estimate wood resources in the French forests based on NFI information / Timothée Audinot (2019)PermalinkModeling evacuation in institutional space: Linking three-dimensional data capture, simulation, analysis, and visualization workflows for risk assessment and communication / Ian M. Lochhead in Information visualization, vol 18 n° 1 (January 2019)PermalinkOn constrained integrated total Kalman filter for integrated direct geo-referencing / Vahid Mahboub in Survey review, vol 51 n° 364 (January 2019)PermalinkPermalinkPermalinkAutomatic cloud resource management for interactive remote geovisualization / Tong Zhang in Transactions in GIS, vol 22 n° 6 (December 2018)Permalink