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Predicting user activity intensity using geographic interactions based on social media check-in data / Jing Li in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 8 (August 2021)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 8 (August 2021) . - n° 555 Titre : Predicting user activity intensity using geographic interactions based on social media check-in data Type de document : Article/Communication Auteurs : Jing Li, Auteur ; Wenyue Guo, Auteur ; Haiyan Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 555 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] interaction spatiale [Termes IGN] mobilité [Termes IGN] modèle non linéaire [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] réseau neuronal de graphes [Termes IGN] réseau neuronal récurrent [Termes IGN] utilisateur Résumé : (auteur) Predicting user activity intensity is crucial for various applications. However, existing studies have two main problems. First, as user activity intensity is nonstationary and nonlinear, traditional methods can hardly fit the nonlinear spatio-temporal relationships that characterize user mobility. Second, user movements between different areas are valuable, but have not been utilized for the construction of spatial relationships. Therefore, we propose a deep learning model, the geographical interactions-weighted graph convolutional network-gated recurrent unit (GGCN-GRU), which is good at fitting nonlinear spatio-temporal relationships and incorporates users’ geographic interactions to construct spatial relationships in the form of graphs as the input. The model consists of a graph convolutional network (GCN) and a gated recurrent unit (GRU). The GCN, which is efficient at processing graphs, extracts spatial features. These features are then input into the GRU, which extracts their temporal features. Finally, the GRU output is passed through a fully connected layer to obtain the predictions. We validated this model using a social media check-in dataset and found that the geographical interactions graph construction method performs better than the baselines. This indicates that our model is appropriate for fitting the complex nonlinear spatio-temporal relationships that characterize user mobility and helps improve prediction accuracy when considering geographic flows. Numéro de notice : A2021-588 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi10080555 date de publication en ligne : 17/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10080555 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98206 [article]

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

Public Titre : Création de bases de connaissances topographiques à partir de sources hétérogènes Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2021 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2021, 30es Journées 25/05/2021 28/05/2021 en ligne France Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] base de connaissances [Termes IGN] corpus [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] entité géographique [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] système à base de connaissances Résumé : (auteur) Ma thèse vise à proposer une approche pour construire, peupler et évaluer une base de connaissances géoréférencées à partir de sources hétérogènes, notamment des bases de données vectorielles et des textes. Celles-ci doivent permettre d’intégrer à la fois du référencement spatial direct et indirect pour le développement d’applications nécessitant de faire du raisonnement spatial selon ces deux modalités. La première étude de cas dans cette thèse se base sur les Instructions Nautiques du Service hydrographique et océanographique de la Marine (Shom). Ce sont des ouvrages publiés par le Shom qui aident à la navigation côtière en complément des cartes nautiques pour planifier un itinéraire. Principalement, elles décrivent le paysage côtier depuis le point de vue d'un navire et donnent des indications pour naviguer près de la côte et accéder aux ports. Notre objectif premier est donc d’extraire, géoréférencer et structurer les connaissances contenues dans ces Instructions Nautiques : les entités spatiales, les relations spatiales et les instructions liées à la navigation côtière. Le but est de rendre les connaissances contenues dans ces ouvrages, qui sont actuellement écrits et mis à jour à la main, structurées et réutilisables dans une base de connaissances avec l'aide d'une ontologie. Ce poster présente l’approche globale envisagée ainsi qu’une première version de cette ontologie. Numéro de notice : C2021-009 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03239957 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97908

Learning embeddings for cross-time geographic areas represented as graphs / Margarita Khokhlova (2021)  

Public Titre : Learning embeddings for cross-time geographic areas represented as graphs Type de document : Article/Communication Auteurs : Margarita Khokhlova, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Liming Chen, Auteur Editeur : New York [Etats-Unis] : Association for computing machinery ACM Année de publication : 2021 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : SAC 2021, 36th Annual ACM Symposium on Applied Computing 22/03/2021 26/03/2021 en ligne France Proceedings ACM Importance : pp 559 - 568 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] arête [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] entité géographique [Termes IGN] graphe flou [Termes IGN] image aérienne à axe vertical [Termes IGN] noeud [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] représentation graphique [Termes IGN] réseau neuronal de graphes Résumé : (auteur) Geographic entities from the vertical aerial images can be viewed as discrete objects and represented as nodes in a graph, linked to each other by edges capturing their spatial relationships. Over time, the natural and man made landscape may evolve and thus also their graph representations. This paper addresses the challenging problem of the retrieval and fuzzy matching of graphs to localize near-identical geographical areas across time. Several use-case scenarios are proposed for the end-to-end learning of a graph embedding using Graph Neural Networks (GNN), along with an effective baseline without learning. The results demonstrate the efficiency of our approach, that enables efficient similarity reasoning for novel hand-engineered cross-time graph data. Code and data processing scripts are available online. Numéro de notice : C2021-002 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1145/3412841.3441936 En ligne : https://doi.org/10.1145/3412841.3441936 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97583

Mining regional patterns of land use with adaptive adjacent criteria / Xinmeng Tu in Cartography and Geographic Information Science, Vol 47 n° 5 (September 2020)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 47 n° 5 (September 2020) . - pp 418 - 431 Titre : Mining regional patterns of land use with adaptive adjacent criteria Type de document : Article/Communication Auteurs : Xinmeng Tu, Auteur ; Zhenjie Chen, Auteur ; Beibei Wang, Auteur ; changqing Xu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 418 - 431 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] adjacence [Termes IGN] analyse combinatoire (maths) [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] analyse spatio-temporelle [Termes IGN] changement d'utilisation du sol [Termes IGN] Chine [Termes IGN] construction [Termes IGN] extraction de modèle [Termes IGN] filtrage spatiotemporel [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] polygone [Termes IGN] région [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] surface cultivée [Termes IGN] urbanisation [Termes IGN] utilisation du sol [Termes IGN] variogramme Résumé : (auteur) Land use/cover changes (LULC) are complicated and regionally diverse. When mining regional patterns, the use of a spatial relationship that is determined without considering the spatial correlation among geographical objects can lead to problematic results, e.g. mistakenly treating unrelated objects as adjacent. Additionally, traditional prevalence measures are unstable for uneven datasets such as LULC, wherein some land-use change types show small numbers and uneven quantities, and valuable rules for some land-use categories may be ignored. Therefore, we proposed a regional pattern mining method. First, we developed adaptive adjacent criteria, which can be automatically generated for each specific zone to define adjacency for better spatial-temporal mining. Then, a combinational decision model was built to improve the stability of the prevalence measure, which was used to filter out the insignificant spatial-temporal rules. Furthermore, we proposed two levels of land-use pattern mining, i.e. cluster-level mining and polygon-level mining, to first discover hot-spot areas where similar land-use change has occurred frequently and then to determine the location, frequency, and change time of rules related to different land-use activities. The proposed method was used for mining the dependence of land use and regional patterns on land-use changes. Results show that the proposed method can determine the spatial dependence between the land-use categories, as well as regional patterns of land-use changes. According to our research, the study area, Xinbei District, China, is undergoing land-use change involving rapid urbanization, extensive transportation construction, and losses of farmland. Numéro de notice : A2020-487 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2020.1761452 date de publication en ligne : 18/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2020.1761452 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95655 [article]

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Un modèle de transcription pour identifier et analyser les objets de référence et les relations spatiales utilisées pour se localiser en montagne / Mattia Bunel in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)

Public [article]  inCartes & Géomatique > n° 241-242 (décembre 2019) . - pp 107 - 115 Titre : Un modèle de transcription pour identifier et analyser les objets de référence et les relations spatiales utilisées pour se localiser en montagne Type de document : Article/Communication Auteurs : Mattia Bunel , Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Marlène Villanova-Oliver, Auteur ; Grégoire Bonhoure, Auteur ; Tiphaine Jouan, Auteur Année de publication : 2019 Projets : CHOUCAS / Olteanu-Raimond, Ana-Maria Conférence : ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA, Mapping everything for everyone 15/07/2019 20/07/2019 Tokyo Japon Open Access Proceedings of the ICA Article en page(s) : pp 107 - 115 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] croquis topographique [Termes IGN] géoréférencement indirect [Termes IGN] montagne [Termes IGN] objet géographique [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] représentation des connaissances [Termes IGN] secours d'urgence [Termes IGN] transcription Résumé : (auteur) Le projet CHOUCAS vise à aider les secours en montagne à localiser des victimes décrivant leur position à l'aide de relations spatiales et d'objets géographiques. Dans ce contexte, l'étude présentée dans cet article vise à mieux comprendre les objets de référence et les relations spatiales utilisés pour décrire une position dans un contexte montagneux, dans le but de concevoir des outils pour aider les sauveteurs. Des enregistrements d'appels d'urgence ont été utilisés comme matériel de départ. Le cœur du travail consiste à concevoir un modèle pour transcrire les informations de localisation contenues dans ces appels tout en les structurant. Une première analyse des appels transcrits montre que les relations spatiales statiques projectives ou directionnelles sont les plus utilisées et qu'une classification plus fine des objets de référence et des relations spatiales est nécessaire. Afin de présenter de manière synthétique les informations de localisation contenues dans un appel, une représentation supplémentaire au moyen d'une sketch map (carte schématisée) avec une symbolisation dédiée est proposée. Numéro de notice : A2019-654 Affiliation des auteurs : LaSTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97839 [article]

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021-2019021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Validating the use of object-based image analysis to map commonly recognized landform features in the United States / Samantha T. Arundel in Cartography and Geographic Information Science, Vol 46 n° 5 (September 2019)  

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An approach for identifying and analysing reference features and spatial relations used in mountain emergency calls / Mattia Bunel (2019)    

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Objets et relations spatiales composites et prise en compte du vague pour interpréter un référencement spatial indirect / Mattia Bunel in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 1 (janvier - mars 2019)  

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The world, the computer, and the mind : how Andrew Frank helped make human language and cognition cornerstones of geographic information science / Daniel R. Montello in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 11-12 (November - December 2018)  

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Unsupervised detection of ruptures in spatial relationships in video sequences based on log‑likelihood ratio / Abdalbassir Abou-Elailah in Pattern Analysis and Applications, vol 21 n° 3 (August 2018)  

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Label propagation with ensemble of pairwise geometric relations : towards robust large-scale retrieval of object instances / Xiaomeng Wu in International journal of computer vision, vol 126 n° 7 (July 2018)  

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Maps telling stories ? / Franz-Benjamin Mocnik in Cartographic journal (the), vol 55 n° 1 (February 2018)  

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Référencement spatial indirect : modélisation à base de relations et d'objets spatiaux vagues / Mattia Bunel (2018) 

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Weighted simplicial complex reconstruction from mobile laser scanning using sensor topology / Stéphane Guinard (2018)    

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The bounds of distortion : truth, meaning and efficacy in digital geographic representation / Lucas Godfrey in International journal of cartography, vol 3 n° 1 (June 2017)  

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