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Implementing Moran eigenvector spatial filtering for massively large georeferenced datasets / Daniel A. Griffith in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 33 n° 9 (September 2019) . - pp 1703 - 1717 Titre : Implementing Moran eigenvector spatial filtering for massively large georeferenced datasets Type de document : Article/Communication Auteurs : Daniel A. Griffith, Auteur ; Yongwan Chun, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1703 - 1717 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] approximation [Termes descripteurs IGN] autocorrélation spatiale [Termes descripteurs IGN] filtrage numérique d'image [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] image Landsat-TM [Termes descripteurs IGN] régression linéaire [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] tessellation [Termes descripteurs IGN] vecteur propre Mots-clés libres : Moran eigenvector spatial filtering Résumé : (auteur) Moran eigenvector spatial filtering (MESF) furnishes an alternative method to account for spatial autocorrelation in linear regression specifications describing georeferenced data, although spatial auto-models also are widely used. The utility of this MESF methodology is even more impressive for the non-Gaussian models because its flexible structure enables it to be easily applied to generalized linear models, which include Poisson, binomial, and negative binomial regression. However, the implementation of MESF can be computationally challenging, especially when the number of geographic units, n, is large, or massive, such as with a remotely sensed image. This intensive computation aspect has been a drawback to the use of MESF, particularly for analyzing a remotely sensed image, which can easily contain millions of pixels. Motivated by Curry, this paper proposes an approximation approach to constructing eigenvector spatial filters (ESFs) for a large spatial tessellation. This approximation is based on a divide-and-conquer approach. That is, it constructs ESFs separately for each sub-region, and then combines the resulting ESFs across an entire remotely sensed image. This paper, employing selected specimen remotely sensed images, demonstrates that the proposed technique provides a computationally efficient and successful approach to implement MESF for large or massive spatial tessellations. Numéro de notice : A2019-388 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.1080/13658816.2019.1593421 date de publication en ligne : 02/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1593421 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93479 [article]

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Uncertainty in the effects of the modifiable areal unit problem under different levels of spatial autocorrelation : a simulation study / Sang-Il Lee in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 5-6 (May - June 2019)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > Vol 33 n° 5-6 (May - June 2019) . - pp 1135 - 1154 Titre : Uncertainty in the effects of the modifiable areal unit problem under different levels of spatial autocorrelation : a simulation study Type de document : Article/Communication Auteurs : Sang-Il Lee, Auteur ; Monghyeon Lee, Auteur ; Yongwan Chun, Auteur ; Daniel A. Griffith, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1135 - 1154 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] autocorrélation spatiale [Termes descripteurs IGN] incertitude géométrique [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] problème d'unité zonale modifiable Résumé : (Auteur) The objective of this paper is to investigate uncertainties surrounding relationships between spatial autocorrelation (SA) and the modifiable areal unit problem (MAUP) with an extensive simulation experiment. Especially, this paper aims to explore how differently the MAUP behaves for the level of SA focusing on how the initial level of SA at the finest spatial scale makes a significant difference to the MAUP effects on the sample statistics such as means, variances, and Moran coefficients (MCs). The simulation experiment utilizes a random spatial aggregation (RSA) procedure and adopts Moran spatial eigenvectors to simulate different SA levels. The main findings are as follows. First, there are no substantive MAUP effects for means. However, the initial level of SA plays a role for the zoning effect, especially when extreme positive SA is present. Second, there is a clear and strong scale effect for the variances. However, the initial SA level plays a non-negligible role in how this scale effect deploys. Third, the initial SA level plays a crucial role in the nature and extent of the MAUP effects on MCs. A regression analysis confirms that the initial SA level makes a substantial difference to the variability of the MAUP effects. Numéro de notice : A2019-444 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1542699 date de publication en ligne : 13/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1542699 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92779 [article]

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Uncertainty modeling and analysis of surface area calculation based on a regular grid digital elevation model (DEM) / Chang Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 9-10 (September - October 2018) . - pp 1837 - 1859 Titre : Uncertainty modeling and analysis of surface area calculation based on a regular grid digital elevation model (DEM) Type de document : Article/Communication Auteurs : Chang Li, Auteur ; Sisi Zhao, Auteur ; Qing Wang, Auteur ; Wenzhong Shi, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1837 - 1859 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] autocorrélation spatiale [Termes descripteurs IGN] incertitude des données [Termes descripteurs IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] propagation d'erreur Résumé : (Auteur) In the field of digital terrain analysis (DTA), the principle and method of uncertainty in surface area calculation (SAC) have not been deeply developed and need to be further studied. This paper considers the uncertainty of data sources from the digital elevation model (DEM) and SAC in DTA to perform the following investigations: (a) truncation error (TE) modeling and analysis, (b) modeling and analysis of SAC propagation error (PE) by using Monte-Carlo simulation techniques and spatial autocorrelation error to simulate DEM uncertainty. The simulation experiments show that (a) without the introduction of the DEM error, higher DEM resolution and lower terrain complexity lead to smaller TE and absolute error (AE); (b) with the introduction of the DEM error, the DEM resolution and terrain complexity influence the AE and standard deviation (SD) of the SAC, but the trends by which the two values change may be not consistent; and (c) the spatial distribution of the introduced random error determines the size and degree of the deviation between the calculated result and the true value of the surface area. This study provides insights regarding the principle and method of uncertainty in SACs in geographic information science (GIScience) and provides guidance to quantify SAC uncertainty. Numéro de notice : A2018-305 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1469136 date de publication en ligne : 04/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1469136 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90448 [article]

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Manuel d'analyse spatiale / Vincent Loonis (2018)    

Public Titre : Manuel d'analyse spatiale : théorie et mise en oeuvre pratique avec R Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Vincent Loonis, Editeur scientifique ; Marie-Pierre de Bellefon, Editeur scientifique Editeur : Paris : Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques INSEE Année de publication : 2018 Autre Editeur : Luxembourg : Eurostat Collection : Insee Méthodes, ISSN 1142-3080 num. 131 Importance : 406 p. Format : 21 x 30 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-11-139684-5 Note générale : Bibliographie Projet en partie financé par le programme statistique européen 2013-2017 dans le cadre de l’action ESS "Intégration de l’information statistique et géospatiale" par la subvention numéro 08143.2015.001-2015.714 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] Arbre-R [Termes descripteurs IGN] autocorrélation spatiale [Termes descripteurs IGN] corrélation automatique de points homologues [Termes descripteurs IGN] données localisées [Termes descripteurs IGN] échantillonnage de données [Termes descripteurs IGN] économétrie [Termes descripteurs IGN] géostatistique [Termes descripteurs IGN] R (langage) [Termes descripteurs IGN] régression géographiquement pondérée Index. décimale : 37.20 Analyse spatiale et ses outils Résumé : (Editeur) [Editorial Insee] [...] L’objectif du manuel d’analyse spatiale est de répondre aux questions concrètes des chargés d’étude des instituts statistiques : que faire avec ces nouvelles sources de données géolocalisées ? Dans quels cas doit-on prendre en compte leur dimension spatiale ? Comment appliquer les méthodes de statistique et d’économétrie spatiale ? Contrairement aux manuels existants, la pédagogie est pensée spécifiquement en fonction des enjeux propres aux instituts statistiques : les exemples d’application utilisent des données collectées par la statistique publique et l’accent est mis sur la pratique et l’importance du choix des paramètres. Les fondements théoriques sont suffisamment approfondis pour permettre de comprendre les subtilités dans la mise en oeuvre pratique des méthodes, tout en renvoyant aux ouvrages spécialisés les lecteurs désireux de connaître les extensions d’un niveau technique plus élevé. La majorité des chapitres présente des méthodes bien documentées et fréquemment utilisées, mais quelques-uns s’appuient sur des travaux innovants diffusés récemment. Parmi les thèmes abordés, le manuel Insee-Eurostat s’intéresse aux questions de sondage et de respect de la confidentialité ; autant de points importants pour les INS et très peu approfondis dans les ouvrages existants. Quelques chapitres ouvrent sur des notions peu utilisées actuellement à l’Insee comme la géostatistique. [...] Note de contenu : Partie 1 - DECRIRE LES DONNEES GEOLOCALISEES 1. Analyse spatiale descriptive 2. Codifier la structure de voisinage Partie 2 - MESURER L’IMPORTANCE DES EFFETS SPATIAUX 3. Indices d’autocorrélation spatiale 4. Les configurations de points 5. Géostatistique Partie 3 - PRENDRE EN COMPTE LES EFFETS SPATIAUX 6. Économétrie spatiale : modèles courants 7. Économétrie spatiale sur données de panel 8. Lissage spatial 9. Régression géographiquement pondérée 10. Échantillonnage spatial 11. Économétrie spatiale sur données d’enquête 12. Estimation sur petits domaines et corrélation spatiale Partie 4 - PROLONGEMENTS 13. Partitionnement et analyse de graphes 14. Confidentialité des données spatiales Numéro de notice : 22948 Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel date de publication en ligne : 29/10/2018 En ligne : https://www.insee.fr/fr/information/3635442 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91040

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An evaluation of sampling and full enumeration strategies for Fisher Jenks classification in big data settings / Sergio J. Rey in Transactions in GIS, vol 21 n° 4 (August 2017)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 21 n° 4 (August 2017) . - pp 796 - 810 Titre : An evaluation of sampling and full enumeration strategies for Fisher Jenks classification in big data settings Type de document : Article/Communication Auteurs : Sergio J. Rey, Auteur ; Philip Stephens, Auteur ; Jason Laura, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 796 - 810 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] autocorrélation spatiale [Termes descripteurs IGN] carte choroplèthe [Termes descripteurs IGN] classification contextuelle [Termes descripteurs IGN] données massives [Termes descripteurs IGN] échantillon [Termes descripteurs IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes descripteurs IGN] précision de la classification [Termes descripteurs IGN] simulation [Termes descripteurs IGN] traitement de données localisées Résumé : (Auteur) Large data contexts present a number of challenges to optimal choropleth map classifiers. Application of optimal classifiers to a sample of the attribute space is one proposed solution. The properties of map classifiers methods are examined through a series of Monte Carlo simulations. The impacts of spatial autocorrelation, number of desired classes, and form of sampling are shown to have significant impacts on the accuracy of map classifications. Tradeoffs between improved speed of the sampling approaches and loss of accuracy are also considered. The results suggest the possibility of guiding the choice of classification scheme as a function of the properties of large data sets. Numéro de notice : A2017-630 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12236 En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/tgis.12236 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86945 [article]

How does spatial scale affect species richness modelling? A test using remote sensing data and geostatistics / M. Marcantonio in Annali di Botanica, vol 7 (2017)  

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GNSS interferometric radio occultation / Manuel Martín-Neira in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)  

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R et espace : Traitement de l’information géographique / Groupe Element R (2014)    

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Spatial patterns and demographic indicators of effective social media content during the Horsethief Canyon fire of 2012 / Joshua Kent in Cartography and Geographic Information Science, vol 40 n° 2 (March 2013)  

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Improving the assessment of ICESat water altimetry accuracy accounting for autocorrelation / Hani Abdallah in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 6 (November 2011)  

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Spatial patterns and eco-epidemiological systems – part 1: multi-scale spatial modelling of the occurrence of Chagas disease insect vectors / Emmanuel Roux in Geospatial Health, vol 6 n° 1 (November 2011)  

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Spatial patterns and eco-epidemiological systems – part 2: multi-scale spatial modelling of the occurrence of Chagas disease insect vectors / Emmanuel Roux in Geospatial Health, vol 6 n° 1 (November 2011)  

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Exploring population spatial concentrations in Northern Ireland by community background and other characteristics: an application of geographically weighted spatial statistics / C.D. Lloyd in International journal of geographical information science IJGIS, vol 24 n°7-8 (july 2010)  

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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)  

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A network representation of raster land-cover patches / L. De Cola in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 76 n° 1 (January 2010)  

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