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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]

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)  

Public [article]  inApplied geomatics > vol 12 n° 1 (April 2020) . - pp 3 - 14 Titre : Crowdsource mapping of target buildings in hazard: the utilization of smartphone technologies and geographic services Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohammad H. Vahidnia, Auteur ; Farhad Hosseinali, Auteur ; Maryam Shafiei, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 3 - 14 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] bâtiment [Termes IGN] cartographie collaborative [Termes IGN] catastrophe [Termes IGN] données GPS [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] géocodage [Termes IGN] gestion de crise [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] OpenStreetMap [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] Téhéran [Termes IGN] téléphone intelligent [Termes IGN] web 2.0 Résumé : (auteur) Volunteered geographical information (VGI) refers to geographical information that the general public voluntarily collects and shares in the environment instead of for-profit businesses or government entities. Crowdsourcing such information on urgent needs in a disaster can improve the quick emergency responses. This study incorporates the capability of smartphone sensors, GPS, Web 2.0, VGI, and server-based technologies to design and develop a system for collecting target hazard information from volunteers. One of the most important contributions in designing this system is considering the improvement of the positional accuracy of the target buildings based on the position of the mobile device. Several approaches have been recommended for this purpose. The solutions include the use of online map services, geocoding services, and trigonometric methods based on the measurements of sensors such as camera, accelerometer, and magnetic field embedded in a smart mobile phone. The accuracy assessment showed that the trigonometric method by the means of embedded sensors would yield the best result. However, geocoding is more economical in terms of time than other methods. Potentially, the evaluation of the mobile application provided by a group of volunteers showed the overwhelming preference of crowdsource mapping over current telephone communication systems in disaster management. Numéro de notice : A2020-556 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s12518-019-00280-9 date de publication en ligne : 16/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1007/s12518-019-00280-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95861 [article]

Mapping crisis / Doug Specht (2020)  

Public Titre : Mapping crisis : participation, datafication and humanitarianism in the age of digital mapping Type de document : Monographie Auteurs : Doug Specht, Éditeur scientifique Editeur : Londres : University of London Press Année de publication : 2020 Importance : 259 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-912250-38-7 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] cartographie collaborative [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] collecte de données [Termes IGN] gestion de crise [Termes IGN] participation du public [Termes IGN] représentation cartographique [Termes IGN] science citoyenne [Termes IGN] visualisation de données Résumé : (Editeur) The digital age has thrown questions of representation, participation and humanitarianism back to the fore, as machine learning, algorithms and big data centres take over the process of mapping the subjugated and subaltern. Since the rise of Google Earth in 2005, there has been an explosion in the use of mapping tools to quantify and assess the needs of those in crisis, including those affected by climate change and the wider neo-liberal agenda. Yet, while there has been a huge upsurge in the data produced around these issues, the representation of people remains questionable. Some have argued that representation has diminished in humanitarian crises as people are increasingly reduced to data points. In turn, this data has become ever more difficult to analyse without vast computing power, leading to a dependency on the old colonial powers to refine the data collected from people in crisis, before selling it back to them. This book brings together critical perspectives on the role that mapping people, knowledges and data now plays in humanitarian work, both in cartographic terms and through data visualisations, and questions whether, as we map crises, it is the map itself that is in crisis. Note de contenu : Introduction: mapping in times of crisis / Doug Specht 1. Mapping as tacit représentations of the colonial gaze / Tamara Bellone, Salvatore Engel- Di Mauro, Francesco Fiermonte, Emiliana Armano and Linda Quiquivix 2. The failures of participatory mapping: a mediational perspective / Gregory Asmolov 3. Knowledge and spatial production between old and new representations: a conceptual and operative Framework / Maria Rosaria Prisco 4. Data colonialism, surveillance capitalism and drones / Faine Greenwood 5. The role of data collection, mapping and analysis in the reproduction of refugeeness and migration discourses: reflections from the Refugee Spaces project / Giovanna Astolfo, Ricardo Marten Caceres, Garyfalia Palaiologou, Camillo Boano and Ed Manley 6. Dying in the technosphere: an intersectional analysis of European migration maps / Monika Halkort 7. Now the totality maps us: mapping climate migration and surveilling movable borders in digital cartographies / Bogna M. Konior 8. The rise of the citizen data scientist / Aleš Završnik and Pika Šarf 9. Modalities of united statelessness / Rupert Allan Numéro de notice : 26514 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.14296/920.9781912250387 En ligne : https://doi.org/10.14296/920.9781912250387 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97284

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)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020) . - pp 37 - 65 Titre : Modélisation sémantique et programmation générative pour une simulation multi-agent dans le contexte de gestion de catastrophe Type de document : Article/Communication Auteurs : Claire Prudhomme, Auteur ; Ana Roxin, Auteur ; Christophe Cruz, Auteur ; Frank Boochs, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 37 - 65 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] catastrophe [Termes IGN] gestion de crise [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] répartition géographique [Termes IGN] système multi-agents [Termes IGN] web sémantique géolocalisé Résumé : (Auteur) La gestion de catastrophe nécessite une préparation collaborative entre les divers intervenants. Les exercices collaboratifs visent à entraîner les intervenants à appliquer les plans préparés ainsi qu’à identifier les problèmes et points d’améliorations potentiels. Ces exercices étant coûteux, la simulation informatique est un outil permettant d’optimiser la préparation à l’aide d’une plus grande diversité de cas. Cependant, les travaux de recherche centrés sur la simulation et la gestion de catastrophe sont spécialisés sur un problème spécifique plutôt que sur l’optimisation globale des plans préparés. Cette limite s’explique par le défi que constitue la réalisation d’un modèle de simulation capable de représenter et de s’adapter à une large diversité de plans provenant de diverses disciplines. Les travaux présentés dans cet article répondent à ce défi en adaptant le modèle de simulation en fonction des informations et des plans de gestion de catastrophes intégrés dans une base de connaissances. Le modèle de simulation généré est ensuite programmé automatiquement afin d’exécuter des expériences de simulation. Les résultats sont ensuite analysés afin de générer de nouvelles connaissances et d’enrichir les plans de gestion de catastrophe dans un cycle vertueux. Cet article présente une preuve de concept sur le plan national français NOVI (NOmbreuses VIctimes), pour lequel les expériences de simulation ont permis de savoir quel est l’impact de la répartition des médecins sur l’application du plan et d’identifier la meilleure répartition. Numéro de notice : A2020-828 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3166/rig.2020.00102 date de publication en ligne : 16/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2020.00102 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97557 [article]

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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)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 46 n° 4 (July 2019) . - pp 334 - 346 Titre : Space, time, and situational awareness in natural hazards: a case study of Hurricane Sandy with social media data Type de document : Article/Communication Auteurs : Zheye Wang, Auteur ; Xinyue Ye, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 334 - 346 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique [Termes IGN] catastrophe naturelle [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] espace-temps [Termes IGN] gestion de crise [Termes IGN] modèle de Markov [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] New York (Etats-Unis ; ville) [Termes IGN] outil d'aide à la décision [Termes IGN] réseau social [Termes IGN] risque naturel [Termes IGN] tempête Résumé : (Auteur) Various methods have been developed to investigate the geospatial information, temporal component, and message content in disaster-related social media data to enrich human-centric information for situational awareness. However, few studies have simultaneously analyzed these three dimensions (i.e. space, time, and content). With an attempt to bring a space–time perspective into situational awareness, this study develops a novel approach to integrate space, time, and content dimensions in social media data and enable a space–time analysis of detailed social responses to a natural disaster. Using Markov transition probability matrix and location quotient, we analyzed the Hurricane Sandy tweets in New York City and explored how people’s conversational topics changed across space and over time. Our approach offers potential to facilitate efficient policy/decision-making and rapid response in mitigations of damages caused by natural disasters. Numéro de notice : A2019-201 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2018.1483740 date de publication en ligne : 18/06/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2018.1483740 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92657 [article]

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

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

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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)  

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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)  

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MapMuxing : multiplexing cartographique pour la gestion de crise / Charlotte Hoarau (2018) 

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Préfiguration d’une communauté des acteurs d’applications satellitaires / Terry Moreau (2018) 

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A survey of geomatics solutions for the rapid mapping of natural hazards / Isabella Toschi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 12 (December 2017)  

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Integration of SSC TerraSAR-X images into multisource rapid mapping / D. Vassilaki in Photogrammetric record, vol 32 n° 158 (June - july 2017)  

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Advancing science with VGI: Reproducibility and replicability of recent studies / Franck O. Ostermann in Transactions in GIS, vol 21 n° 2 (April 2017)  

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Le système de cartographie de crise (SC2) : un outil novateur et rustique au profit des acteurs de la gestion de crise / Thibault Lucazeau in Bulletin de liaison des membres de la Société de Géographie, Hors-série (juin 2016)

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