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A new cellular automata framework of urban growth modeling by incorporating statistical and heuristic methods / Yongjiu Feng in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 1 (January 2020)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 1 (January 2020) . - pp 74 - 97 Titre : A new cellular automata framework of urban growth modeling by incorporating statistical and heuristic methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongjiu Feng, Auteur ; Xiaohua Tong, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 74 - 97 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse de données [Termes descripteurs IGN] automate cellulaire [Termes descripteurs IGN] croissance urbaine [Termes descripteurs IGN] données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] dynamique spatiale [Termes descripteurs IGN] méthode heuristique [Termes descripteurs IGN] modèle de Markov [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] Shanghai (Chine) [Termes descripteurs IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) We develop a new geographical cellular automata (CA) modeling framework, named UrbanCA, through reconstructing the essential CA structure and incorporating nonspatial, spatial, and heuristic approaches. The new UrbanCA is featured by 1) the improvement of the CA modeling framework by reformulating relationships among CA components, 2) the development of two scaling parameters to adjust the effects of transition probability and neighborhood, 3) the incorporation of a variety of statistical and heuristic methods to construct transition rules, and 4) the inclusion of urban planning regulations and spatial heterogeneities to project future urban scenarios. To illustrate the effectiveness of UrbanCA, we calibrate a CA model using artificial bee colony (ABC) to simulate the past urban patterns and predict future scenarios in Shanghai of China. The results show that UrbanCA under different scaling parameters is comparable to CA-Markov (as a reference model) concerning the accuracy of the end-state and change simulations, and is better than CA-Markov regarding the driving factor’s ability to explain the modeling outcomes. UrbanCA provides more choices compared to existing CA software packages, and the models are readily calibrated elsewhere to simulate the dynamic urban growth and assess the resulting natural and socioeconomic impacts. Numéro de notice : A2020-008 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1648813 date de publication en ligne : 02/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1648813 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94388 [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 descripteurs IGN] catastrophe naturelle [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] espace-temps [Termes descripteurs IGN] gestion de crise [Termes descripteurs IGN] modèle de Markov [Termes descripteurs IGN] modélisation 3D [Termes descripteurs IGN] New York (Etats-Unis ; ville) [Termes descripteurs IGN] outil d'aide à la décision [Termes descripteurs IGN] réseau social [Termes descripteurs IGN] risque naturel [Termes descripteurs 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 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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Examining the sensitivity of spatial scale in cellular automata Markov chain simulation of land use change / Hao Wu 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 1040 - 1061 Titre : Examining the sensitivity of spatial scale in cellular automata Markov chain simulation of land use change Type de document : Article/Communication Auteurs : Hao Wu, Auteur ; Zhen Li, Auteur ; Keith C. Clarke, Auteur ; Wenzhong Shi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1040 - 1061 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse de sensibilité [Termes descripteurs IGN] analyse diachronique [Termes descripteurs IGN] automate cellulaire [Termes descripteurs IGN] chaîne de Markov [Termes descripteurs IGN] changement d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] changement d'utilisation du sol [Termes descripteurs IGN] image Landsat-TM [Termes descripteurs IGN] modèle de Markov [Termes descripteurs IGN] simulation Résumé : (Auteur) Understanding the spatial scale sensitivity of cellular automata is crucial for improving the accuracy of land use change simulation. We propose a framework based on a response surface method to comprehensively explore spatial scale sensitivity of the cellular automata Markov chain (CA-Markov) model, and present a hybrid evaluation model for expressing simulation accuracy that merges the strengths of the Kappa coefficient and of Contagion index. Three Landsat-Thematic Mapper remote sensing images of Wuhan in 1987, 1996, and 2005 were used to extract land use information. The results demonstrate that the spatial scale sensitivity of the CA-Markov model resulting from individual components and their combinations are both worthy of attention. The utility of our proposed hybrid evaluation model and response surface method to investigate the sensitivity has proven to be more accurate than the single Kappa coefficient method and more efficient than traditional methods. The findings also show that the CA-Markov model is more sensitive to neighborhood size than to cell size or neighborhood type considering individual component effects. Particularly, the bilateral and trilateral interactions between neighborhood and cell size result in a more remarkable scale effect than that of a single cell size. Numéro de notice : A2019-443 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1568441 date de publication en ligne : 18/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1568441 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92777 [article]

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Video event recognition and anomaly detection by combining gaussian process and hierarchical dirichlet process models / Michael Ying Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 4 (April 2018)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 4 (April 2018) . - pp 203 - 214 Titre : Video event recognition and anomaly detection by combining gaussian process and hierarchical dirichlet process models Type de document : Article/Communication Auteurs : Michael Ying Yang, Auteur ; Wentong Liao, Auteur ; Yanpeng Cao, Auteur ; Bodo Rosenhahn, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 203 - 214 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] agent (intelligence artificielle) [Termes descripteurs IGN] apprentissage non-dirigé [Termes descripteurs IGN] approche hiérarchique [Termes descripteurs IGN] image vidéo [Termes descripteurs IGN] modèle de Markov [Termes descripteurs IGN] modèle orienté agent [Termes descripteurs IGN] séquence d'images Résumé : (Auteur) In this paper, we present an unsupervised learning framework for analyzing activities and interactions in surveillance videos. In our framework, three levels of video events are connected by Hierarchical Dirichlet Process (HDP) model: low-level visual features, simple atomic activities, and multi-agent interactions. Atomic activities are represented as distribution of low-level features, while complicated interactions are represented as distribution of atomic activities. This learning process is unsupervised. Given a training video sequence, low-level visual features are extracted based on optic flow and then clustered into different atomic activities and video clips are clustered into different interactions. The HDP model automatically decides the number of clusters, i.e., the categories of atomic activities and interactions. Based on the learned atomic activities and interactions, a training dataset is generated to train the Gaussian Process (GP) classifier. Then, the trained GP models work in newly captured video to classify interactions and detect abnormal events in real time. Furthermore, the temporal dependencies between video events learned by HDP-Hidden Markov Models (HMM) are effectively integrated into GP classifier to enhance the accuracy of the classification in newly captured videos. Our framework couples the benefits of the generative model (HDP) with the discriminant model (GP). We provide detailed experiments showing that our framework enjoys favorable performance in video event classification in real-time in a crowded traffic scene. Numéro de notice : A2018-139 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.84.4.203 date de publication en ligne : 01/04/2018 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.4.203 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89689 [article]

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Automatic extraction of road networks from GPS traces / Jia Qiu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 8 (August 2016)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 82 n° 8 (August 2016) . - pp 593 - 604 Titre : Automatic extraction of road networks from GPS traces Type de document : Article/Communication Auteurs : Jia Qiu, Auteur ; Ruisheng Wang, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 593 - 604 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse de groupement [Termes descripteurs IGN] appariement de points [Termes descripteurs IGN] compensation par moindres carrés [Termes descripteurs IGN] données GPS [Termes descripteurs IGN] extraction automatique [Termes descripteurs IGN] extraction de données [Termes descripteurs IGN] modèle de Markov [Termes descripteurs IGN] relation topologique [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] segmentation Résumé : (auteur) We propose a point segmentation and grouping method to generate road maps from GPS traces. First, we present a progressive point cloud segmentation algorithm based on Total Least Squares (TLS) line fitting. Second, we group topologically connected point clusters by the point's orientation and cluster's spatial proximity, where the topological relationship is generated using Hidden Markov Model (HMM) map matching. Finally, we refine the intersections of roads so that their geometrical and topological relationships are consistent with each other. Experimental results show that our algorithm is robust to noises and the generated road network has a high accuracy in terms of geometry and topology. Compare to the representative algorithms; the results of our new algorithm have a higher F-measure score for different matching thresholds. Numéro de notice : A2016-606 Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article En ligne : http://dx.doi.org/10.14358/PERS.82.8.593 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81796 [article]

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Apport de la télédétection à l'analyse de la dynamique de l'occupation du sol à partir d'une utilisation couplée d'un modèle de markov et d'un automate celllairecas du département de Sintra (Centre-Ouest de la Cote d'Ivoire). / Vami Hermann N'guessan Bi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 204 (Octobre 2013)

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A hybrid multi-view stereo algorithm for modeling urban scenes / Florent Lafarge in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI, vol 35 n° 1 (January 2013)    

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Urban growth monitoring using remote sensing and geographic information system: a case study in the Twin Cities metropolitain area, Minnesota / F. Yuan in Geocarto international, vol 25 n° 3 (June 2010)  

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Multi-sensor, multi-network positioning / R. Chen in GPS world, vol 21 n° 2 (February 2010)

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Spatio-temporal urban landscape change analysis using the Markov chain model and a modified genetic algorithm / J. Tang in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°15-16 (August 2007)

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Le WI-FI pour le positionnement et la navigation en intérieur / A. Betremieux in XYZ, n° 111 (juin - août 2007)

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Champs de Markov sur graphes pour le traitement des images radar / Florence Tupin (2007)

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Modèles stochastiques / M. Iosifescu (2007)

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Optimisation en traitement du signal et de l'image / P. Siarry (2007)

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Monitoring and modelling cropland loss in rapidly growing urban and depopulating rural counties using remotely sensed data and GIS / A.N. Petrov in Geocarto international, vol 20 n° 4 (December 2005 - February 2006)  

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