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Fifty shades of Roboto: text design choices and categories in multi-scale maps / Sébastien Biniek (2019)
Titre : Fifty shades of Roboto: text design choices and categories in multi-scale maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Sébastien Biniek Congrès : Congrès: ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA Mapping everything for everyone (15 - 20 juillet 2019; Tokyo, Japon) Editeur : International Cartographic Association ICA Année de publication : 2019 Autre Editeur : Göttingen : Copernicus publications Collection : Advances in cartography and GIScience Projets : 1-Pas de projet / Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Rédaction cartographique
[Termes descripteurs IGN] 1:30.000
[Termes descripteurs IGN] 1:40.000
[Termes descripteurs IGN] composition typographique
[Termes descripteurs IGN] conception cartographique
[Termes descripteurs IGN] géoportail BRGM-IGN
[Termes descripteurs IGN] Google Maps
[Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap
[Termes descripteurs IGN] placement automatique des écritures
[Termes descripteurs IGN] sémiologie graphiqueRésumé : (auteur) The impetus induced by the development of multi-scale, multi-style maps calls for thinking our resources and protocols with greater interoperability. In the field of toponymy, this requires, in particular, thinking of categories and their structuring with more granularity. Assuming that typography, as a device for visualizing toponyms, is a tool whose potential is still under-exploited, we ask ourselves how the field of typographic design can improve our understanding of toponymic categories and help to structure them in a multi-scale logic. The approach adopted to answer this question is to analyse several existing maps to find good and bad practices. We identified different styles of place names and we built a typology of text features in the surveyed maps. The surveyed maps are the 1 : 35 000 scale, in IGN-France, OSM and GoogleMaps portals. Numéro de notice : C2019-012 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-adv-1-2-2019 date de publication en ligne : 03/07/2019 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/ica-adv-1-2-2019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93260 Documents numériques
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Fifty shades of Roboto - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Urban impervious surface estimation from remote sensing and social data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yan Yu, Auteur ; Jun Li, Auteur ; Changyu Zhu, Auteur ; Antonio J. Plaza, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 771 - 780 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes descripteurs IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes descripteurs IGN] base de données routières
[Termes descripteurs IGN] Canton (Kouangtoung)
[Termes descripteurs IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes descripteurs IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles
[Termes descripteurs IGN] données vectorielles
[Termes descripteurs IGN] Google Maps
[Termes descripteurs IGN] image Landsat-8
[Termes descripteurs IGN] image Landsat-OLI
[Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap
[Termes descripteurs IGN] point d'intérêt
[Termes descripteurs IGN] régression multiple
[Termes descripteurs IGN] réseau routier
[Termes descripteurs IGN] surface imperméable
[Termes descripteurs IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) We propose an inspiring approach for accurate impervious surface estimation based on the integration of remote sensing and social data. The proposed approach exploits the strengths of two kind of heterogeneous features, i.e., physical features and social features, where the former ones are derived by a morphological attribute profiles-guided spectral mixture analysis model using remote sensing imagery, and the latter ones are obtained from the normalized kernel density of point of interest and vector road datasets. These two features are then integrated using a multivariable linear regression model to estimate impervious surfaces. The proposed method has been tested in the main urban area of Guangzhou, China, in pixel level and parcel level, respectively. The obtained results, with the overall RMSE of 10.98% and 10.90% for pixel level and parcel level, respectively, demonstrate the good performance of integrating remote sensing imagery and social data for mapping of urban impervious surface. Numéro de notice : A2018-549 Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.84.12.771 date de publication en ligne : 01/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.12.771 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91622
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 12 (December 2018) . - pp 771 - 780[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2018121 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible
Titre : Measured and perceived visual complexity : a comparative study among three online map providers Type de document : Article/Communication Auteurs : Susan Schnur, Auteur ; Kenan Bektas, Auteur ; Arzu Çöltekin, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 238 - 254 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes descripteurs IGN] analyse comparative
[Termes descripteurs IGN] Bing Maps
[Termes descripteurs IGN] complexité de la carte
[Termes descripteurs IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes descripteurs IGN] Google Maps
[Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap
[Termes descripteurs IGN] perception
[Termes descripteurs IGN] utilisateurRésumé : (Auteur) We present a study on human perception of map complexity, with the objective of better understanding design decisions that may lead to undesirable levels of complexity in web maps. We compare three complexity metrics to human ratings of complexity obtained through a user survey. Specifically, we use two algorithmic approaches published by others, which measure feature congestion (FC) and subband entropy (SE), as well as our own approach of counting object types rather than individual objects. We compare these metrics with each other as well as with human complexity ratings for three maps of the same area from map providers Google Maps, Bing Maps, and OpenStreetMap. Each map design is assessed at three different scales (levels of detail). We find that (1) the FC and SE metrics appear to be adequate predictors of what humans consider complex; (2) object-type counts are slightly less successful at predicting human-rated complexity, implying that clutter is more important in perceived complexity than diversity of symbology; and (3) generalization choices do impact human complexity ratings. These findings contribute to our understanding of what makes a map complex, with implications for designing maps that are easy to use. Numéro de notice : A2018-131 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/15230406.2017.1323676 date de publication en ligne : 06/06/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2017.1323676 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89663
in Cartography and Geographic Information Science > Vol 45 n° 3 (May 2018) . - pp 238 - 254[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2018031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible
Titre : From Google Maps to a fine-grained catalog of street trees Type de document : Article/Communication Auteurs : Steve Branson, Auteur ; Jan Dirk Wegner, Auteur ; David Hall, Auteur ; Nico Lang, Auteur ; Konrad Schindler, Auteur ; Pietro Perona, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 13 - 30 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes descripteurs IGN] arbre urbain
[Termes descripteurs IGN] architecture pipeline
[Termes descripteurs IGN] classification dirigée
[Termes descripteurs IGN] détection de changement
[Termes descripteurs IGN] Google Maps
[Termes descripteurs IGN] inventaire de la végétation
[Termes descripteurs IGN] Pasadena
[Termes descripteurs IGN] photo-interprétation assistée par ordinateur
[Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] villeRésumé : (Auteur) Up-to-date catalogs of the urban tree population are of importance for municipalities to monitor and improve quality of life in cities. Despite much research on automation of tree mapping, mainly relying on dedicated airborne LiDAR or hyperspectral campaigns, tree detection and species recognition is still mostly done manually in practice. We present a fully automated tree detection and species recognition pipeline that can process thousands of trees within a few hours using publicly available aerial and street view images of Google MapsTM. These data provide rich information from different viewpoints and at different scales from global tree shapes to bark textures. Our work-flow is built around a supervised classification that automatically learns the most discriminative features from thousands of trees and corresponding, publicly available tree inventory data. In addition, we introduce a change tracker that recognizes changes of individual trees at city-scale, which is essential to keep an urban tree inventory up-to-date. The system takes street-level images of the same tree location at two different times and classifies the type of change (e.g., tree has been removed). Drawing on recent advances in computer vision and machine learning, we apply convolutional neural networks (CNN) for all classification tasks. We propose the following pipeline: download all available panoramas and overhead images of an area of interest, detect trees per image and combine multi-view detections in a probabilistic framework, adding prior knowledge; recognize fine-grained species of detected trees. In a later, separate module, track trees over time, detect significant changes and classify the type of change. We believe this is the first work to exploit publicly available image data for city-scale street tree detection, species recognition and change tracking, exhaustively over several square kilometers, respectively many thousands of trees. Experiments in the city of Pasadena, California, USA show that we can detect >70% of the street trees, assign correct species to >80% for 40 different species, and correctly detect and classify changes in >90% of the cases. Numéro de notice : A2018-068 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.11.008 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.11.008 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89426
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 135 (January 2018) . - pp 13 - 30[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve 3L Disponible 081-2018012 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018013 DEP-EXM Revue Saint-Mandé Dépôt en unité Exclu du prêt Utilisation de données satellites dans le combat contre l'esclavage moderne / Florent Negrel-Teodori (2017)
Titre : Utilisation de données satellites dans le combat contre l'esclavage moderne Type de document : Mémoire Auteurs : Florent Negrel-Teodori, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2017 Importance : 25 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes descripteurs IGN] application web
[Termes descripteurs IGN] cartographie collaborative
[Termes descripteurs IGN] classification
[Termes descripteurs IGN] coefficient de Gini
[Termes descripteurs IGN] conditions de travail
[Termes descripteurs IGN] détection d'objet
[Termes descripteurs IGN] géoréférencement
[Termes descripteurs IGN] Google Maps
[Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI
[Termes descripteurs IGN] Python (langage de programmation)
[Termes descripteurs IGN] Rajasthan (Inde ; état)Index. décimale : PROJET Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Dans le cadre de l’engagement de la branche "Droits et Justice" de l’université de Nottingham pour la lutte contre l’esclavage moderne, une étude concernant l’utilisation de données satellites pour la détection de foyers susceptibles à été lancée. Les premières études de cas sur le travail forcé ont été entreprises avec dans un premier temps pour cible les "Brick kilns" dans les région de l’Inde, du Pakistan et du Népal. Les "brick kilns" sont des fours en plein air permettant la cuisson des briques et sont régulièrement le siège de travaux qualifiés d’esclavage moderne par les organisations de protection des droits de l’homme. Malheureusement le nombre de fours dans ces régions est méconnu, on l’estime à 20 000 mais ce nombre pourrait atteindre jusqu’à 50 000. Notre objectif est donc de mettre en place un processus de géoréférencement de ces kilns pour transmettre les coordonnées à des organisations non-gouvernementales dans le but d’effectuer des contrôles. Le travail s’est déroulé en plusieurs parties, nous devions dans un premier temps faire l’acquisition de données satellites initiales sur la zone choisie pour commencer les classifications. A plus long terme l’objectif fixé est d’entraîner un algorithme de détection sur d’autres régions que celle étudiée initialement. Dans un second temps on s’intéressera aux données issues des premières classifications effectuées sur un site de classification participatif et un certain nombre de transformations seront nécessaires pour obtenir les informations nécessaires au géoréférencement des fours à briques. La majorité des scripts écrits et utilisés lors de cette étude sont réalisés avec le langage de programmation Python ainsi que l’interface de programmation Spyder. Note de contenu : INTRODUCTION
CONTEXTE ET OBJECTIFS
1. LA DETECTION DES KILNS ET L’ACQUISITION DE DONNEES SATELLITES
1.1 Acquisition de la première bibliothèque d’images satellites
1.2 Script de récupération et de découpage automatique des images : API GoogleMaps
1.3 Présentation de Zooniverse, la plate-forme collaborative de classifications en ligne
2. ANALYSE ET SIMPLIFICATION DES CLASSIFICATIONS EN LIGNE
2.1 Données issues du site Zooniverse
2.2 Simplification du fichier de classification
2.3 Vérification statistique de la validité des classifications dans le cas de ce projet
3. CALCUL DES COORDONNEES DES KILNS ET DETERMINATION DU NOMBRE DE KILNS DE LA ZONE
3.1 Calcul des coordonnées correspondant aux annotations des utilisateurs
3.2 Méthode de clusterisation et détermination du nombre de kilns
3.3 Mapping des kilns et résultats finaux
CONCLUSIONNuméro de notice : 22810 Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Nottingham Geospatial Institute (University of Nottingham) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88423 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22810-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Utilisation de données satellitesAdobe Acrobat PDF
