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Processing aggregated data: the location of clusters in health data / Kevin Buchin in Geoinformatica, vol 16 n° 3 (July 2012)
[article]
Titre : Processing aggregated data: the location of clusters in health data Type de document : Article/Communication Auteurs : Kevin Buchin, Auteur ; M. Buchin, Auteur ; Marc Van Kreveld, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 197 - 521 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] agrégation spatiale
[Termes IGN] base de données spatiotemporelles
[Termes IGN] base de données thématiques
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] regroupement de données
[Termes IGN] santéRésumé : (Auteur) Spatially aggregated data is frequently used in geographical applications. Often spatial data analysis on aggregated data is performed in the same way as on exact data, which ignores the fact that we do not know the actual locations of the data. We here propose models and methods to take aggregation into account. For this we focus on the problem of locating clusters in aggregated data. More specifically, we study the problem of locating clusters in spatially aggregated health data. The data is given as a subdivision into regions with two values per region, the number of cases and the size of the population at risk. We formulate the problem as finding a placement of a cluster window of a given shape such that a cluster function depending on the population at risk and the cases is maximized. We propose area-based models to calculate the cases (and the population at risk) within a cluster window. These models are based on the areas of intersection of the cluster window with the regions of the subdivision. We show how to compute a subdivision such that within each cell of the subdivision the areas of intersection are simple functions. We evaluate experimentally how taking aggregation into account influences the location of the clusters found. Numéro de notice : A2012-108 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-011-0143-6 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-011-0143-6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31556
in Geoinformatica > vol 16 n° 3 (July 2012) . - pp 197 - 521[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 057-2012031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Crime analysis through spatial areal aggregated density patterns / P. Phillips in Geoinformatica, vol 15 n° 1 (January 2011)
[article]
Titre : Crime analysis through spatial areal aggregated density patterns Type de document : Article/Communication Auteurs : P. Phillips, Auteur ; I. Lee, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp 49 - 74 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] agrégation spatiale
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] densité
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] infraction
[Termes IGN] modèle de densitéRésumé : (Auteur) Intelligent crime analysis allows for a greater understanding of the dynamics of unlawful activities, providing possible answers to where, when and why certain crimes are likely to happen. We propose to model density change among spatial regions using a density tracing based approach that enables reasoning about large areal aggregated crime datasets. We discover patterns among datasets by finding those crime and spatial features that exhibit similar spatial distributions by measuring the dissimilarity of their density traces. The proposed system incorporates both localized clusters (through the use of context sensitive weighting and clustering) and the global distribution trend. Experimental results validate and demonstrate the robustness of our approach. Numéro de notice : A2011-028 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-010-0116-1 Date de publication en ligne : 03/10/2010 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-010-0116-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30809
in Geoinformatica > vol 15 n° 1 (January 2011) . - pp 49 - 74[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 057-2011011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Detecting negative spatial autocorrelation in georeferenced random variables / Daniel A. Griffith in International journal of geographical information science IJGIS, vol 24 n°3-4 (march 2010)
[article]
Titre : Detecting negative spatial autocorrelation in georeferenced random variables Type de document : Article/Communication Auteurs : Daniel A. Griffith, Auteur ; Guiseppe Arbia, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 417 - 437 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] agrégation spatiale
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] variable aléatoire
[Termes IGN] variable régionalisée
[Termes IGN] vecteur propreRésumé : (Auteur) Negative spatial autocorrelation refers to a geographic distribution of values, or a map pattern, in which the neighbors of locations with large values have small values, the neighbors of locations with intermediate values have intermediate values, and the neighbors of locations with small values have large values. Little is known about negative spatial autocorrelation and its consequences in statistical inference in general, and regression-based inference in particular, with spatial researchers to date concentrating mostly on understanding the much more frequently encountered case of positive spatial autocorrelation. What are the spatial contexts within which negative spatial autocorrelation should be readily found? What are its inferential consequences for regression models? This paper presents selected empirical examples of negative spatial autocorrelation, adding to the slowly growing literature about this phenomenon. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2010-143 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810902832591 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658810902832591 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30338
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 24 n°3-4 (march 2010) . - pp 417 - 437[article]Exemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2010022 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-2010021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Water impoundment location: approach using GIS multicriteria decision making / Abdelkader Mendas in Revue internationale de géomatique, vol 20 n° 1 (mars - mai 2010)
[article]
Titre : Water impoundment location: approach using GIS multicriteria decision making Type de document : Article/Communication Auteurs : Abdelkader Mendas, Auteur ; M. Errih, Auteur ; S.A. Benahmed Daho, Auteur ; M.A. Hamadouche, Auteur ; A. Saidi, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 87 - 103 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] agrégation spatiale
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] barrage
[Termes IGN] Oran (Algérie)
[Termes IGN] outil d'aide à la décision
[Termes IGN] requête spatiale
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Auteur) Le choix du meilleur site d’emplacement d’une retenue collinaire nécessite l’intégration de tous les critères indispensables et les avis de tous les acteurs concernés. Certes les systèmes d’informations géographiques (SIG) disposent de puissantes fonctionnalités d’analyse spatiale pour établir un procédé d'aide à la décision, mais ils ne présentent pas une démarche d’aide à la décision appropriée. Quant aux fonctions d'agrégation spatiale des méthodes d’analyse multicritère (AMC), elles permettent d’aider à prendre une décision dans les situations où plusieurs solutions se présentent, différents critères sont à prendre en considération et plusieurs décideurs sont en conflit, mais elles ne prennent pas en considération la référence spatiale des données. D’où l’idée de combiner les SIG et les méthodes multicritères de sur-classement pour aboutir à un système d’aide à la décision à référence spatiale. Cette approche a été testée sur une zone d’Oran (Algérie). La cohérence des résultats obtenus affirme l'efficacité du système. Copyright Lavoisier Numéro de notice : A2010-071 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.20.87-103 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.20.87-103 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30267
in Revue internationale de géomatique > vol 20 n° 1 (mars - mai 2010) . - pp 87 - 103[article]Exemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2010011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 047-2010012 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A general framework for using aggregation in visual exploration of movement data / Gennady Adrienko in Cartographic journal (the), vol 47 n° 1 (January 2010)
[article]
Titre : A general framework for using aggregation in visual exploration of movement data Type de document : Article/Communication Auteurs : Gennady Adrienko, Auteur ; Natalia Adrienko, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 22 - 40 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] agrégation spatiale
[Termes IGN] base de données d'objets mobiles
[Termes IGN] carte interactive
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] visualisation de donnéesRésumé : (Auteur) To be able to explore visually large amounts of movement data, it is necessary to apply methods for aggregation and summarisation of the data. The goal of our research has been to systemize the possible approaches to aggregation of movement data into a framework clearly defining what kinds of exploratory tasks each approach is suitable for. On the basis of a formal model of movement of multiple entities, we consider two possible views of movement data, situation-oriented and trajectory-oriented. For each view, we discuss the appropriate methods of data aggregation and the visualisation techniques representing the results of aggregation and supporting data exploration. Special attention is given to dynamic aggregation working in combination with interactive filtering and classification of movement data (CR categories and subject descriptors: H.I.2 [user/machine systems]: human information processing - visual analytics; 1.6.9 [visualisation]: information visualisation). Numéro de notice : A2010-080 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1179/000870409X12525737905042 Date de publication en ligne : 18/07/2013 En ligne : https://doi.org/10.1179/000870409X12525737905042 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30276
in Cartographic journal (the) > vol 47 n° 1 (January 2010) . - pp 22 - 40[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 030-2010011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Proceedings of the GIS Research UK, 17th annual conference, Durham University, 1st - 3rd April 2009 / David Fairbairn (2009)PermalinkExploring spatial data uncertainties in land-use change scenarios / N. Dendoncker in International journal of geographical information science IJGIS, vol 22 n° 8-9 (august 2008)PermalinkSensitivity analysis of spatially aggregated responses: a gradient-based method / F. Pantus in International journal of geographical information science IJGIS, vol 22 n° 4-5 (april 2008)PermalinkUtilizing Voronoi cells of location data streams for accurate computation of aggregate functions in sensor networks / M. Sharifzadeh in Geoinformatica, vol 10 n° 1 (March - May 2006)PermalinkEnvironnement : que cherchent les chercheurs ? / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 72 (décembre 2005)PermalinkEffect of support size on the accuracy of a distributed rockfall model / L.K.A. Dorren in International journal of geographical information science IJGIS, vol 18 n° 6 (october 2004)PermalinkMesure de la connectivité du paysage à travers un maillage spatial / Jean-Christophe Foltête in Revue internationale de géomatique, vol 14 n° 1 (mars - mai 2004)PermalinkComparing ARTMAP neural network with the maximum-likelihood classifier for detecting urban change / K.C. Seto in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 9 (September 2003)PermalinkÉtude des risques côtiers sous l'angle de la géomatique / Michel Robin in Annales de géographie, n° 627 - 628 (novembre - décembre 2002)PermalinkEffects of spatial aggregation approaches on classified satellite imagery / H.S. He in International journal of geographical information science IJGIS, vol 16 n° 1 (january 2002)Permalink