Centre dedocumentation
scientifique

Automated construction of a French Entity Linking dataset to geolocate social network posts in the context of natural disasters / Gaëtan Caillaut (2022)  

Public Titre : Automated construction of a French Entity Linking dataset to geolocate social network posts in the context of natural disasters Type de document : Article/Communication Auteurs : Gaëtan Caillaut, Auteur ; Cécile Gracianne, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Samuel Auclair, Auteur Editeur : Tarbes [France] : ISCRAM proceedings Année de publication : 2022 Conférence : ISCRAM 2022, 19th International Conference on Information Systems for Crisis Response and Management 22/05/2022 25/05/2022 Tarbes France OA Proceedings Projets : RéSoCio / Auclair, Samuel Importance : 11 p. Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] catastrophe naturelle [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] gestion de crise [Termes IGN] traitement du langage naturel [Termes IGN] Twitter Résumé : (Auteur) During natural disasters, automatic information extraction from Twitter posts is a valuable way to get a better overview of the field situation. This information has to be geolocated to support effective actions, but for the vast majority of tweets, spatial information has to be extracted from texts content. Despite the remarkable advances of the Natural Language Processing field, this task is still challenging for current state-of-the-art models because they are not necessarily trained on Twitter data and because high quality annotated data are still lacking for low resources languages. This research in progress address this gap describing an analytic pipeline able to automatically extract geolocatable entities from texts and to annotate them by aligning them with the entities present in Wikipedia/Wikidata resources. We present a new dataset for Entity Linking on French texts as preliminary results, and discuss research perspectives for enhancements over current state-of-the-art modeling for this task. Numéro de notice : C2022-005 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans Date de publication en ligne : 05/04/2022 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03631387/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100410

Modeling transit-assisted hurricane evacuation through socio-spatial networks / Yan Yang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 12 (December 2021)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 12 (December 2021) . - pp 2424 - 2441 Titre : Modeling transit-assisted hurricane evacuation through socio-spatial networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Yan Yang, Auteur ; Sara Metcalf, Auteur ; Liang Mao, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 2424 - 2441 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] comportement [Termes IGN] Floride (Etats-Unis) [Termes IGN] gestion de crise [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] modèle orienté agent [Termes IGN] réseau social [Termes IGN] système multi-agents [Termes IGN] tempête [Termes IGN] trafic routier [Termes IGN] transport public Résumé : (auteur) Increasing intensity and frequency of hurricane events underscores the need for efficient and inclusive evacuation plans, particularly for carless and disabled populations. Hurricane evacuation intrinsically involves both social and spatial processes. People’s decision to evacuate spreads over social networks; once their decisions are made, they flee through spatial transportation networks. This article describes a novel effort to integrate socio-spatial networks into an agent-based evacuation simulation model, taking the Florida Keys in the USA as a study area. In the model, households, as agents, were synthesized from Census data, then connected by a ‘home-workplace-neighborhood’ social network, and registered to a spatial road network. A threshold decision model was used to simulate social contagion of households’ decision to evacuate. The resulting travel demands were input into the TRANSIMS platform to generate on-road traffic. The model analyzed scenarios of automobile-only and public transit-assisted evacuation. The results show that the simulated traffic under the automobile-only scenario aligns with the observed traffic dynamics, which validates our socio-spatially integrated model. Adding public transportation capacity significantly reduces the traffic load and evacuation time, and provides a practical, accessible, and equitable route to safety for low mobility populations. Numéro de notice : A2021-874 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1828590 Date de publication en ligne : 02/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1828590 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99137 [article]

Mask R-CNN-based building extraction from VHR satellite data in operational humanitarian action: An example related to Covid-19 response in Khartoum, Sudan / Dirk Tiede in Transactions in GIS, Vol 25 n° 3 (June 2021)  

Public [article]  inTransactions in GIS > Vol 25 n° 3 (June 2021) . - pp 1213-1227 Titre : Mask R-CNN-based building extraction from VHR satellite data in operational humanitarian action: An example related to Covid-19 response in Khartoum, Sudan Type de document : Article/Communication Auteurs : Dirk Tiede, Auteur ; Gina Schwendemann, Auteur ; Ahmad Alobaidi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1213-1227 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse d'image orientée objet [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] échantillonnage [Termes IGN] épidémie [Termes IGN] gestion de crise [Termes IGN] HRV (capteur) [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] image Pléiades-HR [Termes IGN] itération [Termes IGN] Soudan Résumé : Auteur) Within the constraints of operational work supporting humanitarian organizations in their response to the Covid-19 pandemic, we conducted building extraction for Khartoum, Sudan. We extracted approximately 1.2 million dwellings and buildings, using a Mask R-CNN deep learning approach from a Pléiades very high-resolution satellite image with 0.5 m pixel resolution. Starting from an untrained network, we digitized a few hundred samples and iteratively increased the number of samples by validating initial classification results and adding them to the sample collection. We were able to strike a balance between the need for timely information and the accuracy of the result by combining the output from three different models, each aiming at distinctive types of buildings, in a post-processing workflow. We obtained a recall of 0.78, precision of 0.77 and F1 score of 0.78, and were able to deliver first results in only 10 days after the initial request. The procedure shows the great potential of convolutional neural network frameworks in combination with GIS routines for dwelling extraction even in an operational setting. Numéro de notice : A2021-464 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12766 Date de publication en ligne : 06/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12766 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98060 [article]

COVID-19 pandemic, geospatial information, and community resilience / Abbas Rajabifard (2021)  

Public Titre : COVID-19 pandemic, geospatial information, and community resilience : Global applications and lessons Type de document : Monographie Auteurs : Abbas Rajabifard, Éditeur scientifique ; Daniel Paez, Éditeur scientifique ; Greg Foliente, Éditeur scientifique Editeur : Boca Raton, New York, ... : CRC Press Année de publication : 2021 Importance : 544 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-00-318159-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] épidémie [Termes IGN] gestion de crise [Termes IGN] image satellite [Termes IGN] maladie virale [Termes IGN] modélisation spatiale [Termes IGN] OpenStreetMap [Termes IGN] planification urbaine [Termes IGN] réseau social Résumé : (auteur) Geospatial information plays an important role in managing location dependent pandemic situations across different communities and domains. Geospatial information and technologies are particularly critical to strengthening urban and rural resilience, where economic, agricultural, and various social sectors all intersect. Examining the United Nations' SDGs from a geospatial lens will ensure that the challenges are addressed for all populations in different locations. This book, with worldwide contributions focused on COVID-19 pandemic, provides interdisciplinary analysis and multi-sectoral expertise on the use of geospatial information and location intelligence to support community resilience and authorities to manage pandemics. Note de contenu : 1- Setting the scene 2- Technical and technico-social solutions 3- Regional, country and local applications 4- Stakeholder perspectives 5- The futur direction Numéro de notice : 28628 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.1201/9781003181590 En ligne : https://doi.org/10.1201/9781003181590 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99578

Optimisations cartographiques pour la gestion des crises et des risques majeurs : le cas de la cartographie des dommages post-catastrophes / Thomas Candela (2021)  

Public Titre : Optimisations cartographiques pour la gestion des crises et des risques majeurs : le cas de la cartographie des dommages post-catastrophes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thomas Candela, Auteur ; Frédéric Leone, Directeur de thèse ; Matthieu Péroche, Directeur de thèse Editeur : Montpellier : Université de Montpellier 3 Paul Valéry Année de publication : 2021 Importance : 368 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Montpellier 3 Paul Valéry, Spécialité Géographie et aménagement de l'espace Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Rédaction cartographique [Termes IGN] carte statique [Termes IGN] cartographie des risques [Termes IGN] cartographie dynamique [Termes IGN] catastrophe naturelle [Termes IGN] cyclone [Termes IGN] dommage matériel [Termes IGN] géovisualisation [Termes IGN] gestion de crise [Termes IGN] représentation cartographique [Termes IGN] représentation multiple [Termes IGN] risque majeur [Termes IGN] séisme [Termes IGN] sémiologie graphique Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette thèse s’engage dans une continuité des recherches et expertises menées par le LAGAM et le bureau d’études RisCrises pour répondre à la nécessité croissante d'intégrer des outils de gestion de risques et de crises efficaces face à une augmentation de l'impact des catastrophes. La cartographie, outil opérationnel aux applications multiples (informatives, modélisations, enjeux, etc.), permet d’optimiser, à travers les SIG (systèmes d’information géographique), la prise de décisions face à la multiplicité de ces événements. L’objectif est de proposer des solutions cartographiques intégrées pour plusieurs gammes d’utilisation, à plusieurs échelles et pour plusieurs acteurs locaux de la prévention des risques. Parmi ces supports, les cartes de dommages post-catastrophes jouent depuis quelques années un rôle de plus en plus important dans les processus décisionnels. Produites par des services de cartographies rapides, dans le cadre de programmes internationaux et régionaux, ces cartes fournissent un inventaire des dommages à partir de l’imagerie satellitaire, très peu de temps après la survenue de l’événement. Malgré leur grande utilité opérationnelle, ces productions montrent une forte hétérogénéité des représentations cartographiques utilisées. Des cas concrets appliqués au séisme de Haïti en 2010, ou plus récemment au cyclone Irma en 2017, interrogent les effets d’une telle diversité cartographique sur la transmission et l’interprétation des informations par différents utilisateurs. Notre recherche avait objectif d’identifier les caractéristiques de ces cartes de dommages et d’expérimenter les conséquences de cette diversité visuelle. À l’issue de cette phase, les résultats ont permis d’élaborer une nouvelle représentation cartographique fondée sur les préceptes de sémiologie graphique et de cartographie, adaptée à une large gamme d’utilisations, à plusieurs échelles et pour plusieurs acteurs de la gestion des risques et des crises. Les capacités visuelles et cognitives de cette nouvelle représentation ont été analysées et comparées au moyen d’un échantillon représentatif de méthodes d’agrégation employées dans la cartographie post-catastrophe. Les résultats ont été exploités pour la réalisation de cartographies web offrant de nombreuses possibilités de développement cartographique au service de la planification des risques et des crises, et aussi de l’information préventive des populations. Cette thèse a également permis d’identifier les paramètres à l’origine des incertitudes (attributaires et interprétatives) des données diffusées par ces cartes, et de proposer une représentation visuelle de ces incertitudes. Ce projet bénéficie d'un contexte et d'un encadrement scientifique et technique favorables. Supporté par Frédéric LEONE (Directeur de thèse & directeur du LAGAM, (UPV-M3)) et Hoilid LAMSSALAK (Directeur du BE RisCrises), le projet implique de nombreuses retombées positives au travers de ce partenariat public/privé. Elles offrent des possibilités pour le développement de solutions cartographiques opérationnelles très recherchées par les services de l’Etat en matière de planification des risques et des crises (Direction de la Sécurité Civile en particulier, Ministère de l’Environnement), mais également par les producteurs de données spatiales cherchant à valoriser l’imagerie satellitaire. Note de contenu : INTRODUCTION GENERALE 1-- CARTOGRAPHIE ET SEMIOLOGIE GRAPHIQUE AU SEIN DE LA GESTION DES RISQUES MAJEURS ET DES CRISES 1 Genèse cartographique et évolution, de l’abstraction a la prise de décision 2 La cartographie comme outil de gestion des risques majeurs et des crises 3 La cartographie des dommages post-catastrophes 4 L’apport des modèles cartographiques et de la sémiologie graphique pour l’optimisation des cartes utiles à la gestion de crise 2-- LES CARTES DE DOMMAGES, ÉTUDE DES STYLES CARTOGRAPHIQUES ET CONSÉQUENCES DE LA DIVERSITÉ DES MODES DE REPRÉSENTATION 5 : Définition d’un style cartographique de la carte de dommages post-catastrophes 6 : Expérimentation #1, implication de la diversité des représentations sur l’interprétation utilisateur (le cas du séisme de Haïti de 2010) 3-- PROPOSITION D’UNE REPRESENTATION CARTOGRAPHIQUE POUR L’OPTIMISATION DE L’ANALYSE DES DOMMAGES AUX PETITES ÉCHELLES 7 : Faciliter l’analyse spatiale de données thématiques par les méthodes d’agrégation statistiques 8 : Analyser les capacités cognitives et sensorielles des représentations cartographiques des dommages post-catastrophes 9 : Expérimentation #2, évaluation de l’efficacité cognitive des représentations des dommages 10 : Expérimentation #3, évaluation des capacités sensorielles des représentations des dommages 4-- DE L’EXPERIMENTATION AU DEVELOPPEMENT DE NOUVEAUX SUPPORTS CARTOGRAPHIQUES DYNAMIQUES 11 : Résultats majeurs et discussion autour des protocoles expérimentaux 12 : Des résultats exploitables pour la cartographie des dommages post-catastrophes CONCLUSION ET PERSPECTIVES Numéro de notice : 26792 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie et Aménagement de l'espace : Montpellier 3 : 2021 Organisme de stage : Laboratoire de Géographie et d'Aménagement de Montpellier LAGAM nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 28/02/2022 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03591757/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99972

Crowdsource mapping of target buildings in hazard: the utilization of smartphone technologies and geographic services / Mohammad H. Vahidnia in Applied geomatics, vol 12 n° 1 (April 2020)  

Permalink

Mapping crisis / Doug Specht (2020)  

Permalink

Modélisation sémantique et programmation générative pour une simulation multi-agent dans le contexte de gestion de catastrophe / Claire Prudhomme in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)  

Permalink

Space, time, and situational awareness in natural hazards: a case study of Hurricane Sandy with social media data / Zheye Wang in Cartography and Geographic Information Science, Vol 46 n° 4 (July 2019)  

Permalink

Map symbols for crisis mapping : challenges and prospects / John C. Kostelnick in Cartographic journal (the), Vol 56 n° 1 (February 2019)  

Permalink

Exploring multiplexing tools for co-visualization in crisis units / Christelle Pierkot (2019)    

Permalink

Modeling evacuation in institutional space: Linking three-dimensional data capture, simulation, analysis, and visualization workflows for risk assessment and communication / Ian M. Lochhead in Information visualization, vol 18 n° 1 (January 2019)  

Permalink

Integrating multi-agent evacuation simulation and multi-criteria evaluation for spatial allocation of urban emergency shelters / Jia Yu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)  

Permalink

SensePlace3: a geovisual framework to analyze place–time–attribute information in social media / Scott Pezanowski in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 5 (August 2018)  

Permalink

Combining machine-learning topic models and spatiotemporal analysis of social media data for disaster footprint and damage assessment / Bernd Resch in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 4 (July 2018)  

Permalink