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TAGGS : grouping tweets to improve global geoparsing for disaster response / Jens A. de Bruijn in Journal of Geovisualization and Spatial Analysis, vol 2 n° 1 (June 2018)
[article]
Titre : TAGGS : grouping tweets to improve global geoparsing for disaster response Type de document : Article/Communication Auteurs : Jens A. de Bruijn, Auteur ; Hans de Moel, Auteur ; Brenden Jongman, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Linguistique
[Termes IGN] catastrophe naturelle
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] Geoparsing
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] TwitterRésumé : (Auteur) Timely and accurate information about ongoing events are crucial for relief organizations seeking to effectively respond to disasters. Recently, social media platforms, especially Twitter, have gained traction as a novel source of information on disaster events. Unfortunately, geographical information is rarely attached to tweets, which hinders the use of Twitter for geographical applications. As a solution, geoparsing algorithms extract and can locate geographical locations referenced in a tweet’s text. This paper describes TAGGS, a new algorithm that enhances location disambiguation by employing both metadata and the contextual spatial information of groups of tweets referencing the same location regarding a specific disaster type. Validation demonstrated that TAGGS approximately attains a recall of 0.82 and precision of 0.91. Without lowering precision, this roughly doubles the number of correctly found administrative subdivisions and cities, towns, and villages as compared to individual geoparsing. We applied TAGGS to 55.1 million flood-related tweets in 12 languages, collected over 3 years. We found 19.2 million tweets mentioning one or more flood locations, which can be towns (11.2 million), administrative subdivisions (5.1 million), or countries (4.6 million). In the future, TAGGS could form the basis for a global event detection system. Numéro de notice : A2018-588 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s41651-017-0010-6 Date de publication en ligne : 26/12/2017 En ligne : https://doi.org/10.1007/s41651-017-0010-6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92505
in Journal of Geovisualization and Spatial Analysis > vol 2 n° 1 (June 2018)[article]Raffinement de la localisation d’images provenant de sites participatifs pour la mise à jour de SIG urbain / Bernard Semaan (2018)
Titre : Raffinement de la localisation d’images provenant de sites participatifs pour la mise à jour de SIG urbain Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Bernard Semaan, Auteur ; Guillaume Moreau, Directeur de thèse ; Bilal Chebaro, Directeur de thèse Editeur : Nantes : Ecole Centrale de Nantes Année de publication : 2018 Autre Editeur : Université Libanaise Importance : 128 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Centrale de Nantes, Spécialité Architecture et Etudes UrbainesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] approche participative
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image Flickr
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] système d'information urbain
[Termes IGN] TwitterIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les villes sont des zones actives : tous les jours de nouvelles constructions ont lieu, des immeubles sont démolis ou des locaux commerciaux changent d'enseigne. Les gestionnaires des Systèmes d'information géographique de la ville ont pour but de mettre le plus à jour possible leurs modèles numériques de la ville. Ces modèles peuvent se composer de cartes en 2D mais aussi de modèles en 3D qui peuvent provenir d'une reconstruction à partir d'images. Ces dernières peuvent avoir été prises depuis le ciel comme depuis le sol. La cartographie participative, comme le permet la plateforme "OpenStreetMap.org", a émergé pour mettre à disposition de tous l'information géographique et maintenir les cartes 2D à jour par les utilisateurs de la plateforme. Dans le but d'améliorer le processus de mise à jour et suivant le même esprit que les approches participatives, nous proposons d'utiliser les plateformes de partage de photos comme "Flickr", "Twitter", etc. Les images téléchargées sur ces plates-formes possèdent une localisation imprécise de l'image sans information sur l'orientation de la photographie. Nous proposons alors un système qui aide à trouver une meilleure localisation et retrouve une information d'orientation de la photographie. Le système utilise les informations visuelles de l'image ainsi que les informations sémantiques. Pour cela nous présentons une chaîne de traitement automatisée composée de trois couches : la couche d'extraction et de pré-traitement des données, la couche d'extraction et de traitement des primitives, la couche de prise de décision. Nous présentons ensuite les résultats de l'ensemble de ce système que nous appelons "Data Gathering system for image Pose Estimation"(DGPE). Nous présentons aussi dans cette thèse une méthode que nous avons appelée "Segments Based Building Detection"(SBBD) pour la détection d'immeubles simples. Nous avons aussi testé cette méthode sous diverses conditions de prise de vue (occultations, variations climatiques, etc.). Nous comparons cette méthode de détection à une autre méthode de l'état de l'art en utilisant plusieurs bases d'images. Note de contenu : 1- Données spatiales : outils de traitement et modalités d’acquisition
2- Raffinement de la localisation des images
3- Proposition d’un système de localisation de photographies partagées sur les réseaux sociaux
4- Détection automatique d’un immeuble dans une photo
5- RésultatsNuméro de notice : 25881 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Architecture et Etudes Urbaines : Nantes : 2018 Organisme de stage : Centre de recherche nantais architectures urbanités nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02101016 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95746 Information extraction and visualization from twitter considering spatial structure / Hideyuki Fujita in Cartographica, vol 52 n° 2 (Summer 2017)
[article]
Titre : Information extraction and visualization from twitter considering spatial structure Type de document : Article/Communication Auteurs : Hideyuki Fujita, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 178 - 193 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] extraction de données
[Termes IGN] géobalise
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] structure spatiale
[Termes IGN] Twitter
[Termes IGN] utilisateur
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (Auteur) Mobile social media represented by Twitter are expected to be a suitable source of data for analyzing human behaviour and statuses of locations. It seems that we can provide location-based information simply by spatially filtering archived data. However, there are several problems in terms of practical use. This research considers in particular problems that concern the relationship between data meaning and their spatial structures. With regard to Twitter, in general, the location from which a tweet is posted is attached to a geotagged tweet. For example, the location coordinates attached to the geotagged tweet “Heavy rain in Miura Peninsula” by NHK (Japan's public broadcaster) are not those of the Miura Peninsula, but of Shibuya in Tokyo (where NHK is located). Therefore, the tweet is not found by a spatial search around the Miura Peninsula or even Kanagawa Prefecture (where the Miura Peninsula is located). To resolve such problems, we propose a framework that distinguishes locations of interest and locations of activity. We propose a method for automatically classifying such locations and develop a data collection, classification, and visualization system based on this method. Numéro de notice : A2017-375 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3138/cart.52.2.3875 En ligne : https://doi.org/10.3138/cart.52.2.3875 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85800
in Cartographica > vol 52 n° 2 (Summer 2017) . - pp 178 - 193[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 031-2017021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Improving large area population mapping using geotweet densities / Nirav N. Patel in Transactions in GIS, vol 21 n° 2 (April 2017)
[article]
Titre : Improving large area population mapping using geotweet densities Type de document : Article/Communication Auteurs : Nirav N. Patel, Auteur ; Forrest R. Stevens, Auteur ; Zhuojie Huang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 317 – 331 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] cartographie dynamique
[Termes IGN] cartographie statistique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] densité de population
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] Indonésie
[Termes IGN] recensement
[Termes IGN] répartition géographique
[Termes IGN] Twitter
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) Many different methods are used to disaggregate census data and predict population densities to construct finer scale, gridded population data sets. These methods often involve a range of high resolution geospatial covariate datasets on aspects such as urban areas, infrastructure, land cover and topography; such covariates, however, are not directly indicative of the presence of people. Here we tested the potential of geo-located tweets from the social media application, Twitter, as a covariate in the production of population maps. The density of geo-located tweets in 1x1 km grid cells over a 2-month period across Indonesia, a country with one of the highest Twitter usage rates in the world, was input as a covariate into a previously published random forests-based census disaggregation method. Comparison of internal measures of accuracy and external assessments between models built with and without the geotweets showed that increases in population mapping accuracy could be obtained using the geotweet densities as a covariate layer. The work highlights the potential for such social media-derived data in improving our understanding of population distributions and offers promise for more dynamic mapping with such data being continually produced and freely available. Numéro de notice : A2017-166 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12214 En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/tgis.12214 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84700
in Transactions in GIS > vol 21 n° 2 (April 2017) . - pp 317 – 331[article]Automatic targeted-domain spatiotemporal event detection in twitter / Ting Hua in Geoinformatica, vol 20 n° 4 (October - December 2016)
[article]
Titre : Automatic targeted-domain spatiotemporal event detection in twitter Type de document : Article/Communication Auteurs : Ting Hua, Auteur ; Feng Chen, Auteur ; Liang Zhao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 765 - 795 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] positionnement automatique
[Termes IGN] TwitterRésumé : (Auteur) Twitter has become an important data source for detecting events, especially tracking detailed information for events of a specific domain. Previous studies on targeted-domain Twitter information extraction have used supervised learning techniques to identify domain-related tweets, however, the need for extensive manual labeling makes these supervised systems extremely expensive to build and maintain. What’s more, most of these existing work fail to consider spatiotemporal factors, which are essential attributes of target-domain events. In this paper, we propose a semi-supervised method for Automatical Targeted-domain Spatiotemporal Event Detection (ATSED) in Twitter. Given a targeted domain, ATSED first learns tweet labels from historical data, and then detects on-going events from real-time Twitter data streams. Specifically, an efficient label generation algorithm is proposed to automatically recognize tweet labels from domain-related news articles, a customized classifier is created for Twitter data analysis by utilizing tweets’ distinguishing features, and a novel multinomial spatial-scan model is provided to identify geographical locations for detected events. Experiments on 305 million tweets demonstrated the effectiveness of this new approach. Numéro de notice : A2016-815 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-016-0263-0 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/s10707-016-0263-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82616
in Geoinformatica > vol 20 n° 4 (October - December 2016) . - pp 765 - 795[article]Activity patterns, socioeconomic status and urban spatial structure: what can social media data tell us? / Qunying Huang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkExploration of spatiotemporal and semantic clusters of Twitter data using unsupervised neural networks / Enrico Steiger in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkFinding spatial outliers in collective mobility patterns coupled with social ties / Monica Wachowicz in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkSpace-time multiple regression model for grid-based population estimation in urban areas / Ko Ko Lwin in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016)PermalinkGeo-temporal Twitter demographics / Paul A. Longley in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 1-2 (January - February 2016)PermalinkTweets analysis for event detection / Soumaya Cherichi in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 1 (janvier - février 2016)PermalinkAn advanced systematic literature review on spatiotemporal analyses of twitter-data / Enrico Steiger in Transactions in GIS, vol 19 n° 6 (December 2015)PermalinkTriangulating social multimedia content for event localization using Flickr and Twitter / George Panteras in Transactions in GIS, vol 19 n° 5 (October 2015)PermalinkA geographic approach for combining social media and authoritative data towards identifying useful information for disaster management / João Porto de Albuquerque in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 4 (April 2015)PermalinkGeo-located community detection in Twitter with enhanced fast-greedy optimization of modularity: the case study of typhoon Haiyan / Mohamed Bakillah in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 2 (February 2015)Permalink