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Titre : Distributed and parallel architectures for spatial data Type de document : Monographie Auteurs : Alberto Belussi, Éditeur scientifique ; Sara Migliorini, Éditeur scientifique ; Damiano Carra, Éditeur scientifique ; et al., Auteur Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 170 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03936-751-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] collecte de données
[Termes IGN] développement durable
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] entrepôt de données localisées
[Termes IGN] geoportail
[Termes IGN] Hadoop
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] OLAP
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] PostGIS
[Termes IGN] réseau social
[Termes IGN] SQL
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] téléphone intelligent
[Termes IGN] traitement parallèle
[Termes IGN] zone tamponRésumé : (Editeur) [Préface] In recent years, an increasing amount of spatial data has been collected by different types of devices, such as mobile phones, sensors, satellites, space telescope, and medical tools for analysis, or is generated by social networks, such as geotagged tweets. The processing of this huge amount of information, including spatial properties, which are frequently represented in heterogeneous ways, is a challenging task that has boosted research in the big data area in an attempt to investigate cases and propose new solutions for dealing with its peculiarities. In the literature, many different proposals and approaches for facing the problem have been proposed, addressing different goals and different types of users. However, most are obtained by customizing existing approaches which were originally developed for the processing of big data of the alphanumeric type, without any specific support for spatial or spatiotemporal properties. Thus, the proposed solutions can exploit the parallelism provided by these kinds of systems, but without taking into account, in a proficient way, the space and time dimensions that intrinsically characterize the analyzed datasets. As described in the literature, current solutions include: (i) the on-top approach, where an underlying system for traditional big datasets is used as a black box while spatial processing is added through the definition of user-defined functions that are specified on top of the underlying system; (ii) the from-scratch approach, where a completely new system is implemented for a specific application context; and (iii) the built-in approach, where an existing solution is extended by injecting spatial data functions into its core. This book aims at promoting new and innovative studies, proposing new architectures or innovative evolutions of existing ones, and illustrating experiments on current technologies in order to improve the efficiency and effectiveness of distributed and cluster systems when they deal with spatiotemporal data. Note de contenu : Preface
1- Distributed Processing of Location-Based Aggregate Queries Using MapReduce
2- Towards the Development of Agenda 2063 Geo-Portal to Support Sustainable Development in Africa
3- HiBuffer: Buffer Analysis of 10-Million-Scale Spatial Data in Real Time
4- Mobility DataWarehouses
5- Parallelizing Multiple Flow Accumulation Algorithm using CUDA and OpenACC
6- LandQv2: A MapReduce-Based System for Processing Arable Land Quality Big Data
7- Mr4Soil: A MapReduce-Based Framework Integrated with GIS for Soil Erosion Modelling
8- High-Performance Geospatial Big Data Processing System Based on MapReduceNuméro de notice : 25884 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03936-751-1 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03936-751-1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95762
Titre : Géomatique webmapping en open source : architectures web avec PostGIS, OpenLayers et MapServer Type de document : Guide/Manuel Auteurs : David Collado, Auteur Editeur : Paris : Ellipses-Edition Marketing Année de publication : 2019 Collection : Formations & Techniques Importance : 214 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-340-02968-2 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] Ajax
[Termes IGN] architecture client-serveur
[Termes IGN] calcul d'itinéraire
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Mapserver
[Termes IGN] OpenLayers
[Termes IGN] PostGIS
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] SQL
[Termes IGN] web mappingIndex. décimale : 37.50 Géomatique web Résumé : (Editeur) La mise en ligne de données spatiales, le webmapping, connaît un essor fulgurant, parallèlement au développement d'internet et d'applications faisant usage de données géolocalisées. Cet ouvrage aborde de façon concrète les logiciels open source les plus utilisés pour stocker, gérer, exploiter et cartographier ce type de données sur le web : PostGIS, OpenLayers et MapServer. A partir d'images satellites et de données OpenStreetMap librement accessibles, ces logiciels sont exploités pour construire des applications, dont les architectures sont écrites et coordonnées en HTML, SQL, Python et JavaScript. Les thèmes traités permettent un abord progressif de l'ensemble de ces outils et s'étendent du traitement d'images aux calculs d'itinéraires routiers, en passant par l'édition en ligne de données spatiales ou l'exploitation des données GPS. Cet ouvrage s'adresse à des étudiants en géomatique ou en informatique ainsi qu'aux techniciens ou ingénieurs de ces domaines, désireux de développer des applications cartographiques riches et dynamiques avec des outils open source. Les services SIG des entreprises ou administrations y trouveront de précieuses informations permettant de déployer leurs données sur internet ou sur leur intranet. Note de contenu : 1. Installation des logiciels
2. Intégration des données dans PostGIS
3. Exploitation des données en SQL
4. Notions d'objets topologiques et implémentation dans PostGIS
5. Pris en main de MapServer
6. Création d'une page web de calcul d'itinéraire routier
7. Création d'une page web de suivi d'un trajet
8. Du satellite à la page web en un clic
9. Un client cartographique : OpenLayers
10. La géolocalisation avec OpenLayers
11. Calcul d'itinéraire avec OpenLayers
12. Création d'un éditeur d'entités en ligneNuméro de notice : 26028 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92790 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26028-01 37.50 Livre Centre de documentation Géomatique 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
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 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22927-01 37.35 Livre Centre de documentation Géomatique Disponible Hub Labels on the database for large-scale graphs with the COLD framework / Alexandros Efentakis in Geoinformatica [en ligne], vol 21 n° 4 (October - December 2017)
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)
[Termes IGN] compression de données
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] plus proche voisin (algorithme)
[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 [en ligne] > vol 21 n° 4 (October - December 2017) . - pp 703 - 732[article]PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalink
