Descripteur
Termes IGN > informatique > visualisation > visualisation 3D
visualisation 3DSynonyme(s)visualisation tridimensionnelle |
Documents disponibles dans cette catégorie (342)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
How do users interact with Virtual Geographic Environments? Users’ behavior evaluation in urban participatory planning / Thibaud Chassin (2021)
Titre : How do users interact with Virtual Geographic Environments? Users’ behavior evaluation in urban participatory planning Type de document : Article/Communication Auteurs : Thibaud Chassin, Auteur ; Jens Ingensand, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Sidonie Christophe , Auteur Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2021 Collection : Proceedings of the ICA num. 4 Projets : 3-projet - voir note / Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie Note générale : bibliographie
This study was partly funded by the Computers & Geosciences Research Scholarships co-sponsored by Elsevier and the International Association for Mathematical Geosciences (IAMG). The in-house code used in this study is under MIT licence available on github: https://github.com/thibaud-c/3DperceptionUX. The VGEs are published on Zenedo, doi: 10.5281/zenodo.5137307.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] approche participative
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] environnement géographique virtuel
[Termes IGN] planification urbaine
[Termes IGN] utilisateur civil
[Termes IGN] visualisation 3D
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) For the past twenty years, the adoption of Virtual Geographic Environments is thriving. This democratization is due to numerous new opportunities offered by this medium. However, in participatory urban planning these interactive 3D geovisualizations are still labeled as very advanced means, and are only scarcely used. The involvement of citizens in urban decision-making is indeed carefully planned ahead to limit off-topic feedback. A better comprehension of Virtual Geographic Environments, and more specifically of users’ strategic behaviors while interacting with this medium could enhance participants’ contributions. The users’ strategic behavior was assessed in this article through an experimental study. A total of 107 participants completed online tasks about the identification of 3D scenes’ footprints, the comparison of buildings’ heights, and the visibility of objects through the scenes. The interactions of the participants were recorded (i.e. pressed keys, pointing device interactions), as well as the camera positions adopted to complete specific tasks. The results show that: (1) users get more efficient throughout the study; (2) interruptions in 3D manipulation appear to highlight difficulties in interacting with the virtual environments; (3) users tend to centralize their positions within the scene, notably around their starting position; (4) the type of task strongly affects the behavior of users, limiting or broadening their explorations. The results of this experimental study are a valuable resource that can be used to improve the design of future urban planning projects involving Virtual Geographic Environments, e.g. with the creation of personalized 3D tools. Numéro de notice : C2021-047 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-proc-4-19-2021 Date de publication en ligne : 03/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-proc-4-19-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99395 Qualification des données LiDAR GEDI pour le suivi de l’impact climatique sur la forêt de Südharz / Iris Jeuffrard (2021)
Titre : Qualification des données LiDAR GEDI pour le suivi de l’impact climatique sur la forêt de Südharz Type de document : Mémoire Auteurs : Iris Jeuffrard, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 51 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Allemagne
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] Coleoptera (ordre)
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] maladie phytosanitaire
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] Thuringe
[Termes IGN] visualisation 3DIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Le département de cartographie, SIG et télédétection de l’Institut de Géographie (appartenant à l’université Georg-August de Göttingen, Allemagne) se consacre au suivi du changement climatique et des écosystèmes terrestres. Bien que leurs projets de recherche concernent les dynamiques de toute la surface terrestre ainsi que les dimensions humaines du changement climatique, l’étude porte sur un écosystème forestier de la région de Südharz. Cette région appartenant au massif montagneux des Harz (centre-nord de l’Allemagne), autrefois sauvage et riche du point de vue écologique, est peuplée d’épicéas fortement impactés par le réchauffement climatique. Ils souffrent de l’infestation de Scolytes, un coléoptère ravageur profitant de l’affaiblissement des arbres par les sécheresses et du modèle de monoculture pour proliférer et décimer les arbres. Dans ce contexte, les équipes du département de cartographie, SIG et télédétection mettent à profit les outils SIG et de télédétection pour repérer et quantifier les zones atteintes afin d’aider les forestiers à gérer au mieux les écosystèmes. Jusqu’à présent les études reposent principalement sur les images Sentinel-2. Cependant le déploiement de la mission GEDI (The Global Ecosystem Dynamics Investigation) sur la Station Spatiale Internationale (ISS) en 2018 apporte de nouvelles perspectives. GEDI produit les premières observations de télémétrie laser à haute résolution de la structure 3D de la Terre : des mesures précises de la hauteur et de la structure verticale de la canopée ainsi que de l’élévation de la surface. Ces données verticales dont on ne dispose pas avec les images satellites traditionnelles, améliorent considérablement la caractérisation de la biodiversité. Les données GEDI ne sont pas encore utilisées par l’équipe, mais peuvent constituer un réel nid d’information pour de futures recherches. L’objectif est donc d’évaluer leur précision et leur intérêt pour le suivi des milieux forestiers. Pour cela les données GEDI Level 2B (Canopy Cover and Vertical Profile Metrics product) de la zone de Südharz de l’été 2019 et de l’été 2020 sont téléchargées, traitées et visualisées dans un SIG ou via des scripts Python. Les attributs GEDI d’évaluation de la biomasse (PAI, Cover, rh100, FHD) sont comparés à des données terrain fournies par l’administration forestière de l’état de Thuringe (Thüringen) puis à des données Sentinel-2 et enfin à une vérité terrain effectuée durant le stage. Les résultats statistiques de corrélation ainsi que la comparaison des données entre 2019 et 2020 offrent une meilleure appréciation de la qualité et de la pertinence des données appliquées au suivi des écosystèmes. Note de contenu : Introduction
1. Données de la mission GEDI
1.1 Présentation de la mission GEDI
1.2 Présentation de la zone d’étude et des données GEDI utilisées
1.3 Préparation des données
2. Exploration des informations
2.1 Observation d’un granule GEDI
2.2 Analyse de corrélation des données GEDI compte tenu de données forestières
2.3 Corrélation des données GEDI et Sentinel-2
2.4 Corrélation des données GEDI et LiDAR aéroporté
3. Validation des données GEDI
3.1 Qualité du suivi temporel grâce aux données GEDI
3.2 Vérité terrain
3.3 Bilan et limites de cette étude
ConclusionNuméro de notice : 26606 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Institut de Géographie (Université de Georg-August en Allemagne) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98508 Documents numériques
peut être téléchargé
Qualification des données LiDAR GEDI pour le suivi de l’impact climatique... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Remote sensing and GIS / Basudeb Bhatta (2021)
Titre : Remote sensing and GIS Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Basudeb Bhatta, Auteur Mention d'édition : 3ème édition Editeur : Oxford, Londres, ... : Oxford University Press Année de publication : 2021 Importance : 752 p. Format : 24 x 18 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-19-949664-8 Note générale : Bibliographie
additional reading material with Oxford arealLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] airborne multispectral scanner
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] Global Navigation Satellite System
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] Lidar
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] Passive and Active L and S band Sensor
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] Satellite Microwave Radiometer
[Termes IGN] scène 3D
[Termes IGN] stéréoscopie
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] visualisation 3DIndex. décimale : 35.00 Télédétection - généralités Résumé : (Editeur) Beginning with the history and basic concepts of remote sensing and GIS, the book gives an exhaustive coverage of optical, thermal, and microwave remote sensing, global navigation satellite systems (such as GPS and IRNSS), digital photogrammetry, visual image analysis, digital image processing, spatial and attribute data model, geospatial analysis, and planning, implementation, and management of GIS. It also presents the modern trends of remote sensing and GIS with an illustrated discussion on its numerous applications. Note de contenu : 1. Concept of Remote Sensing
1.1 Introduction
1.2 Distance of Remote Sensing
1.3 Definition of Remote Sensing
1.4 Remote Sensing: Art and/or Science
1.5 Data
1.6 Remote Sensing Process
1.7 Source of Energy
1.8 Interaction with Atmosphere
1.9 Interaction with Target
1.9.1 Hemispherical Absorptance, Transmittance, and Reflectan
1.10 Interaction with the Atmosphere Again
1.11 Recording of Energy by Sensor
1.12 Transmission, Reception, and Processing
1.13 Interpretation and Analysis
1.14 Applications of Remote Sensing
1.15 Advantages of Remote Sensing
1.16 Limitations of Remote Sensing
1.17 Ideal Remote Sensing System
2. Types of Remote Sensing and Sensor Characteristics
2.1 Introduction
2.2 Types of Remote Sensing
2.3 Characteristics of Images
2.4 Orbital Characteristics of Satellite
2.5 Remote Sensing Satellites
2.6 Concept of Swath
2.7 Concept of Nadir
2.8 Sensor Resolutions
2.9 Image Referencing System
2.9.1 Path
2.9.2 Row
2.9.3 Orbital Calendar
3. History of Remote Sensing and Indian Space Program
3.1 Introduction
3.2 The Early Age
3.3 The Middle Age
3.4 The Modern Age or Space Age
3.5 Indian Space Program
4. Photographic Imaging
4.1 Introduction
4.2 Camera Systems
4.3 Types of Camera
4.4 Filter
4.5 Film
4.6 Geometry of Aerial Photography
4.7 Ideal Time and Atmosphere for Aerial Remote Sensing
5. Digital Imaging
5.1 Introduction
5.2 Digital Image
5.3 Sensor
5.4 Imaging by Scanning Technique
5.5 Hyper-spectral Imaging
5.6 Imaging By Non-scanning Technique
5.7 Thermal Remote Sensing
5.8 Other Sensors
6. Microwave Remote Sensing
6.1 Introduction
6.2 Passive Microwave Remote Sensing
6.3 Active Microwave Remote Sensing
6.4 Radar Imaging
6.5 Airborne Versus Space-Borne Radars
6.6 Radar Systems
7. Ground-truth Data and Global Positioning System
7.1 Introduction
7.2 Requirements of Ground-Truth Data
7.3 Instruments for Ground Truthing
7.4 Parameters of Ground Truthing
7.5 Factors of Spectral Measurement
7.6 Global Navigation Satellite System
8. Photogrammetry
8.1 Introduction
8.2 Development of Photogrammetry
8.3 Classification of Photogrammetry
8.4 Photogrammetric Process
8.5 Acquisition of Imagery and its Support Data
8.6 Orientation and Triangulation
8.7 Stereo Model Compilation
8.8 Stereoscopic 3D Viewing
8.9 Stereoscopic Measurement
8.10 DTM/DEM Generation
8.11 Contour Map Generation
8.12 Orthorectification
8.13 3D Feature Extraction
8.14 3D Scene Modelling
8.15 Photogrammetry and LiDAR
8.16 Radargrammetry and Radar Interferometry
8.17 Limitations of Photogrammetry
9. Visual Image Interpretation
9.1 Introduction
9.2 Information Extraction by Human and Computer
9.3 Remote Sensing Data Products
9.4 Border or Marginal Information
9.5 Image Interpretation
9.6 Elements of Visual Image Interpretation
9.7 Interpretation Keys
9.8 Generation of Thematic Maps
9.9 Thermal Image Interpretation
9.10 Radar Image Interpretation
10. Digital Image Processing
10.1 Introduction
10.2 Categorization of Image Processing
10.3 Image Processing Systems
10.4 Digital Image
10.5 Media for Digital Data Recording, Storage, and Distribution
10.6 Data Formats of Digital Image
10.7 Header Information
10.8 Display of Digital Image
10.9 Pre-processing
10.10 Image Enhancement
10.11 Image Transformation
10.12 Image Classification
11. Data Integration, Analysis, and Presentation
11.1 Introduction
11.2 Multi-approach of Remote Sensing
11.3 Integration with Ground Truth and Other Ancillary Data
11.4 Integration of Transformed Data
11.5 Integration with GIS
11.6 Process of Remote Sensing Data Analysis
11.7 The Level of Detail
11.8 Limitations of Remote Sensing Data Analysis
11.9 Presentation
12. Applications of Remote Sensing
12.1 Introduction
12.2 Land Cover and Land Use
12.3 Agriculture
12.4 Forestry
12.5 Geology
12.6 Geomorphology
12.7 Urban Applications
12.8 Hydrology
12.9 Mapping
12.10 Oceans and Coastal Monitoring
12.11 Monitoring of Atmospheric Constituents
PART II Geographic Information Systems and Geospatial Analysis
13. Concept of Geographic Information Systems
13.1 Introduction
13.2 Definitions of GIS
13.3 Key Components of GIS
13.4 GIS-An Integration of Spatial and Attribute Information
13.5 GIS-Three Views of Information System
13.6 GIS and Related Terms
13.7 GIS-A Knowledge Hub
13.8 GIS-A Set of Interrelated Subsystems
13.9 GIS-An Information Infrastructure
13.10 Origin of GIS
14. Functions and Advantages of GIS
14.1 Introduction
14.2 Functions of GIS
14.3 Application Areas of GIS
14.4 Advantages of GIS
14.5 Functional Requirements of GIS
14.6 Limitations of GIS
15. Spatial Data Model
15.1 Introduction
15.2 Spatial, Thematic, and Temporal Dimensions of Geographic Data
15.3 Spatial Entity and Object
15.4 Spatial Data Model
15.5 Raster Data Model
15.6 Vector Data Model
15.7 Raster versus Vector
15.8 Object-Oriented Data Model
15.9 File Formats of Spatial Data
16. Attribute Data Management and Metadata Concept
16.1 Introduction
16.2 Concept of Database and DBMS
16.3 Advantages of DBMS
16.4 Functions of DBMS
16.5 File and Data Access
16.6 Data Models
16.7 Database Models
16.8 Data Models in GIS
16.9 Concept of SQL
16.10 Concept of Metadata
17. Process of GIS
17.1 Introduction
17.2 Data Capture
17.3 Data Sources
17.4 Data Encoding Methods
17.5 Linking of Spatial and Attribute Data
17.6 Organizing Data for Analysis
18. Geospatial Analysis
18.1 Introduction
18.2 Geospatial Data Analysis
18.3 Integration and Modelling of Spatial Data
18.4 Geospatial Data Analysis Methods
18.5 Database Query
18.6 Geospatial Measurements
18.7 Overlay Operations
18.8 Network Analysis
18.9 Surface Analysis
18.10 Geostatistics
18.11 Geovisualization
19. Planning, Implementation, and Management of GIS
19.1 Introduction
19.2 Planning of Project
19.3 Implementation of Project
19.4 Management of Project
19.5 Keys for Successful GIS
19.6 Reasons for Unsuccessful GIS
20. Modern Trends of GIS
20.1 Introduction
20.2 Local to Global Concept in GIS
20.3 Increase in Dimensions in GIS
20.4 Linear to Non-linear Techniques in GIS
20.5 Development in Relation between Geometry and Algebra in GIS
20.6 Development of Common Techniques in GIS
20.7 Integration of GIS and Remote Sensing
20.8 Integration of GIS and Multimedia
20.9 3D GIS
20.9.1 Virtual Reality in GIS
20.10 Integration of 3D GIS and Web GIS
20.11 4D GIS and Real-time GIS
20.12 Mobile GIS
20.12.1 Mobile mapping
20.13 Collaborative GIS (CGIS)
21. Change Detection and Geosimulation
21.1 Visual change detection
21.2 Thresholding
21.3 Image difference
21.4 Image regression
21.5 Image ratioing
21.6 Vegetation index differencing
21.7 Principal component differencing
21.8 Multi-temporal image stock classification
21.9 Post classification comparison
21.10 Change vector analysis
21.12 Cellular automata simulation
21.13 Multi-agent simulation
21.14 ANN learning in simulation
Appendix A - Concept of Map, Coordinate System, and Projection
Appendix B - Concept on Mathematical TopicsNuméro de notice : 26518 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel de cours DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97342 Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26518-01 35.00 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible Topographic connection method for automated mapping of landslide inventories, study case: semi urban sub-basin from Monterrey, Northeast of México / Nelly L. Ramirez Serrato in Geocarto international, vol 35 n° 15 ([01/11/2020])
[article]
Titre : Topographic connection method for automated mapping of landslide inventories, study case: semi urban sub-basin from Monterrey, Northeast of México Type de document : Article/Communication Auteurs : Nelly L. Ramirez Serrato, Auteur ; Fabiola D. Yepez-Rincon, Auteur ; Adrian L. Ferrino Fierro, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1706 - 1721 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] inventaire
[Termes IGN] Mexique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] visualisation 3DRésumé : (auteur) By nature, slopes are conformed by forces that are in constant balance. Altering this natural balance causes the sliding of soil towards lower zones. Landslides are a constant danger that compromises the general welfare of society. Landslides mapping is especially important for urban areas or development plans. The innovative aspect of this study is the creation of the Topographic Connection Method (TPCM) to automatically map landslides using two types of landslides 1) falls and 2) flows. TPCM cartography results were compared to a previously proven method (Contour Connection Method), as well as to the manual inventory method. Each method was run four times to locate changes through time by using satellite imagery, digital elevations models and 3D relief visualizations with data covering a period from 2012 to 2017. Results showed both falls and flows with all three methods and demonstrated that TPCM can improve mapping accuracy by up to 14%. Numéro de notice : A2020-659 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1581269 Date de publication en ligne : 01/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1581269 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96132
in Geocarto international > vol 35 n° 15 [01/11/2020] . - pp 1706 - 1721[article]CityJSON in QGIS: Development of an open‐source plugin / Stelios Vitalis in Transactions in GIS, Vol 24 n° 5 (October 2020)
[article]
Titre : CityJSON in QGIS: Development of an open‐source plugin Type de document : Article/Communication Auteurs : Stelios Vitalis, Auteur ; Ken Arroyo Ohori, Auteur ; Jantien E. Stoter, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1147-1164 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] CityGML
[Termes IGN] édition en libre accès
[Termes IGN] format JSON
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] module d'extension
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] visualisation 3DRésumé : (Auteur) When QGIS 3.0 was released in 2018, it added support for 3D visualisation. At the same time, CityJSON has been developing as an easy‐to‐use JavaScript Object Notation (JSON) encoding for 3D city models using the CityGML 2.0 data model. Together, this opened the possibility to support semantic 3D city models in the popular open‐source GIS software for the first time. In order to add support for 3D city models in QGIS, we have developed a plugin that enables CityJSON datasets to be loaded. The plugin parses a CityJSON file and analyses its tree structure to identify all city objects. Then, the geometry and attributes of every city object are transformed into QGIS features and divided into layers according to user preferences. CityJSON parsing was proven to be straightforward and consistent when tested against several open datasets. One of the biggest challenges we faced, though, was mapping CityJSON’s hierarchical data structure to the relational model of QGIS. We undertook this issue by providing various methods on how geometries from the model are loaded as QGIS features. We intend to use the plugin for educational purposes in our university and we believe it can be proven a worthy tool for researchers and practitioners. Numéro de notice : A2020-498 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12657 Date de publication en ligne : 24/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12657 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96198
in Transactions in GIS > Vol 24 n° 5 (October 2020) . - pp 1147-1164[article]3D reconstruction of internal wood decay using photogrammetry and sonic tomography / Junjie Zhang in Photogrammetric record, vol 35 n° 171 (September 2020)PermalinkGeometric distortion of historical images for 3D visualization / Evelyn Paiz-Reyes in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2020 (August 2020)PermalinkSpatio-temporal mobility and Twitter: 3D visualisation of mobility flows / Joaquín Osorio Arjona in Journal of maps, vol 16 n° 1 ([02/01/2020])PermalinkApplication of machine learning techniques for evidential 3D perception, in the context of autonomous driving / Edouard Capellier (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkNumérisation, restitution et visualisation en 3D de sites patrimoniaux / Jonathan Chemla in XYZ, n° 161 (décembre 2019)PermalinkLes nouveautés de QGis 3.10 / Anonyme in Géomatique expert, n° 130-131 (octobre - décembre 2019)PermalinkReprésentation des éléments juridiques dans une maquette BIM / Bamba Ngom in Géomatique expert, n° 128 (juin - juillet 2019)Permalink