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Road network simplification for location-based services / Abdeltawab M. Hendawi in Geoinformatica [en ligne], vol 24 n° 4 (October 2020)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 24 n° 4 (October 2020) . - pp 801 - 826 Titre : Road network simplification for location-based services Type de document : Article/Communication Auteurs : Abdeltawab M. Hendawi, Auteur ; John A. Stankovic, Auteur ; Ayman Taha, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 801 - 826 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] algorithme de Douglas-Peucker [Termes IGN] appariement de cartes [Termes IGN] appariement de données localisées [Termes IGN] appariement de graphes [Termes IGN] carte routière [Termes IGN] compression de données [Termes IGN] modèle de Markov caché [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] service fondé sur la position [Termes IGN] simplification de contour [Termes IGN] stockage de données [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) Road-network data compression or simplification reduces the size of the network to occupy less storage with the aim to fit small form-factor routing devices, mobile devices, or embedded systems. Simplification (a) reduces the storage cost of memory and disks, and (b) reduces the I/O and communication overhead. There are several road network compression techniques proposed in the literature. These techniques are evaluated by their compression ratios. However, none of these techniques takes into consideration the possibility that the generated compressed data can be used directly in Map-matching operation which is an essential component for all location-aware services. Map-matching matches a measured latitude and longitude of an object to an edge in the road network graph. In this paper, we propose a novel simplification technique, named COMA, that (1) significantly reduces the size of a given road network graph, (2) achieves high map-matching quality on the simplified graph, and (3) enables the generated compressed road network graph to be used directly in map-matching and location-based applications without a need to decompress it beforehand. COMA smartly deletes those nodes and edges that will not affect the graph connectivity nor causing much of ambiguity in the map-matching of objects’ location. COMA employs a controllable parameter; termed a conflict factor C, whereby location aware services can trade the compression gain with map-matching accuracy at varying granularity. We show that the time complexity of our COMA algorithm is O(|N|log|N|). Intensive experimental evaluation based on a real implementation and data demonstrates that COMA can achieve about a 75% compression-ratio while preserving high map-matching quality. Road Network, Simplification, Compression, Spatial, Location, Performance, Accuracy, Efficiency, Scalability. Numéro de notice : A2020-495 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10707-020-00406-x Date de publication en ligne : 01/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-020-00406-x Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96115 [article]

Hub Labels on the database for large-scale graphs with the COLD framework / Alexandros Efentakis in Geoinformatica [en ligne], vol 21 n° 4 (October - December 2017)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 21 n° 4 (October - December 2017) . - pp 703 - 732 Titre : Hub Labels on the database for large-scale graphs with the COLD framework Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexandros Efentakis, Auteur ; Christodoulos Efstathiades, Auteur ; Dieter Pfoser, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 703 - 732 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] base de données localisées [Termes IGN] chemin le plus court, algorithme du [Termes IGN] compression de données [Termes IGN] graphe [Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du [Termes IGN] SQL Résumé : (Auteur) Shortest-path computation on graphs is one of the most well-studied problems in algorithmic theory. An aspect that has only recently attracted attention is the use of databases in combination with graph algorithms, so-called distance oracles, to compute shortest-path queries on large graphs. To this purpose, we propose a novel, efficient, pure-SQL framework for answering exact distance queries on large-scale graphs, implemented entirely on an open-source database engine. Our COLD framework (COmpressed Labels on the Database) can answer multiple distance queries (vertex-to-vertex, one-to-many, k-Nearest Neighbors, Reverse k-Nearest Neighbors, Reverse k-Farthest Neighbors and Top-k Range) not handled by previous methods, rendering it a complete database solution for a variety of practical large-scale graph applications. Our experimentation shows that COLD outperforms existing approaches (including popular graph databases) in terms of query time and efficiency, while requiring significantly less storage space than these methods. Numéro de notice : A2017-601 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-016-0287-5 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-016-0287-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86909 [article]

Traitement des nuages de points sous PostGIS / Ludovic Delauné in Géomatique expert, n° 113 (novembre - décembre 2016)

Public [article]  inGéomatique expert > n° 113 (novembre - décembre 2016) . - pp 19 - 20 Titre : Traitement des nuages de points sous PostGIS Type de document : Article/Communication Auteurs : Ludovic Delauné, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 19 - 20 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] compression de données [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] format LAS [Termes IGN] PostGIS [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] stockage de données Résumé : (Auteur) [Introduction] Les nuages de points issus des survols laser sont une description remarquablement précise de notre environnement, à partir de laquelle il est possible de dériver un nombre important de données. Cette richesse est en partie liée à leur densité : un équipement de type LIDAR relève jusqu'à deux millions de points par seconde. Cela signifie sept milliards par heure, ces points étant caractérisés par des coordonnées d'espace (x, y, z) plus - accessoirement - des informations de couleurs et/ou de réflectance. Tout cela donne des fichiers qui peuvent facilement atteindre plusieurs téra-octets. D'où la question : comment les stocker pour les exploiter efficacement ? [...] Numéro de notice : A2016-960 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83617 [article]

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SPLZ: An efficient algorithm for single source shortest path problem using compression method / Jingwei Sun in Geoinformatica [en ligne], vol 20 n° 1 (January - March 2016)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 20 n° 1 (January - March 2016) . - pp 1 - 18 Titre : SPLZ: An efficient algorithm for single source shortest path problem using compression method Type de document : Article/Communication Auteurs : Jingwei Sun, Auteur ; Guangzhong Sun, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1 - 18 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] algorithme de traitement de paires [Termes IGN] chemin le plus court, algorithme du [Termes IGN] compression de données [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] traitement de données localisées Résumé : (auteur) Efficient solution of the single source shortest path (SSSP) problem on road networks is an important requirement for numerous real-world applications. This paper introduces an algorithm for the SSSP problem using compression method. Owning to precomputing and storing all-pairs shortest path (APSP), the process of solving SSSP problem is a simple lookup of a little data from precomputed APSP and decompression. APSP without compression needs at least 1TB memory for a road network with one million vertices. Our algorithm can compress such an APSP into several GB, and ensure a good performance of decompression. In our experiment on a dataset about Northwest USA (with 1.2 millions vertices), our method can achieve about three orders of magnitude faster than Dijkstra algorithm based on binary heap. Numéro de notice : A2016-365 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-015-0229-7 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/s10707-015-0229-7 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81128 [article]

Point cloud server (PCS) : point clouds in-base management and processing / Rémi Cura in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, II-3 W5 (October 2015)  

Public [article]  inISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > II-3 W5 (October 2015) . - pp 531 - 539 Titre : Point cloud server (PCS) : point clouds in-base management and processing Type de document : Article/Communication Auteurs : Rémi Cura, Auteur ; Julien Perret , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur Année de publication : 2015 Conférence : ISPRS 2015, Geospatial Week : Laserscanning, ISSDQ, CMRT, ISA, GeoVIS, GeoBigData 28/09/2015 03/10/2015 La Grande Motte France ISPRS OA Annals Article en page(s) : pp 531 - 539 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] code source libre [Termes IGN] compression de données [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] filtrage de points [Termes IGN] métadonnées [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] serveur de données localisées [Termes IGN] système de gestion de bases de données relationnelles [Termes IGN] traitement de semis de points Résumé : (auteur) In addition to the traditional Geographic Information System (GIS) data such as images and vectors, point cloud data has become more available. It is appreciated for its precision and true three-Dimensional (3D) nature. However, managing the point cloud can be difficult due to scaling problems and specificities of this data type. Several methods exist but are usually fairly specialised and solve only one aspect of the management problem. In this work, we propose a complete and efficient point cloud management system based on a database server that works on groups of points rather than individual points. This system is specifically designed to solve all the needs of point cloud users: fast loading, compressed storage, powerful filtering, easy data access and exporting, and integrated processing. Moreover, the system fully integrates metadata (like sensor position) and can conjointly use point clouds with images, vectors, and other point clouds. The system also offers in-base processing for easy prototyping and parallel processing and can scale well. Lastly, the system is built on open source technologies; therefore it can be easily extended and customised. We test the system will several billion points of point clouds from Lidar (aerial and terrestrial ) and stereo-vision. We demonstrate ~ 400 million pts/h loading speed, user-transparent greater than 2 to 4:1 compression ratio, filtering in the approximately 50 ms range, and output of about a million pts/s, along with classical processing, such as object detection. Numéro de notice : A2015--059 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprsannals-II-3-W5-531-2015 Date de publication en ligne : 20/08/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprsannals-II-3-W5-531-2015 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82690 [article]

Compression strategies for LiDAR waveform cube / Grzegorz Jóźków in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 99 (January 2015)  

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Compression of trajectory data: a comprehensive evaluation and new approach / Jonathan Muckell in Geoinformatica, vol 18 n° 3 (July 2014)  

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One billion points in the cloud – an octree for efficient processing of 3D laser scans / Jan Elseberg in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 76 (February 2013)  

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Théorie des codes : compression, cryptage, correction / J. G. Dumas (2013)

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Le langage Python, Python 3 par la pratique avec exercices corrigés / P. Puiseux (2012)

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Variable-resolution compression of vector data / B. Yang in Geoinformatica, vol 12 n° 3 (September - November 2008)  

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A compression format and tools for GNSS observation data / Yuki Hatanaka in Bulletin of the Geographical survey institute, vol 55 (March 2008)  

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Le traitement du signal sous Matlab / André Quinquis (2007)

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Data compression and OGC standards: "GML becoming the geospatial language of the web" / S. Bacharach in Geoinformatics, vol 9 n° 8 (01/12/2006)

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Data compression techniques and formats / R. Wevers in Geoinformatics, vol 9 n° 8 (01/12/2006)

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