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Spatially constrained regionalization with multilayer perceptron / Michael Govorov in Transactions in GIS, Vol 23 n° 5 (October 2019)  

Public [article]  inTransactions in GIS > Vol 23 n° 5 (October 2019) . - pp 1048 - 1077 Titre : Spatially constrained regionalization with multilayer perceptron Type de document : Article/Communication Auteurs : Michael Govorov, Auteur ; Giedre Beconyte, Auteur ; Gennady Gienko, Auteur ; Victor Putrenko, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1048 - 1077 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse de groupement [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] données géologiques [Termes descripteurs IGN] Perceptron multicouche [Termes descripteurs IGN] programmation par contraintes [Termes descripteurs IGN] régionalisation [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel [Termes descripteurs IGN] segmentation par graphes d'adjacence de régions [Termes descripteurs IGN] Ukraine [Termes descripteurs IGN] uranium Résumé : (auteur) In this article, multilayer perceptron (MLP) network models with spatial constraints are proposed for regionalization of geostatistical point data based on multivariate homogeneity measures. The study focuses on non stationarity and autocorrelation in spatial data. Supervised MLP machine learning algorithms with spatial constraints have been implemented and tested on a point dataset. MLP spatially weighted classification models and an MLP contiguity constrained classification model are developed to conduct spatially constrained regionalization. The proposed methods have been tested with an attribute‐rich point dataset of geological surveys in Ukraine. The experiments show that consideration of the spatial effects, such as the use of spatial attributes and their respective whitening, improve the output of regionalization. It is also shown that spatial sorting used to preserve spatial contiguity leads to improved regionalization performance. Numéro de notice : A2019-552 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12557 date de publication en ligne : 09/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12557 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94202 [article]

Spatial association between regionalizations using the information-theoretical V-measure / Jakub Nowosad in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 11-12 (November - December 2018)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 11-12 (November - December 2018) . - pp 2386 - 2401 Titre : Spatial association between regionalizations using the information-theoretical V-measure Type de document : Article/Communication Auteurs : Jakub Nowosad, Auteur ; Tomasz F. Stepinski, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 2386 - 2401 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse de groupement [Termes descripteurs IGN] analyse de variance [Termes descripteurs IGN] distribution spatiale [Termes descripteurs IGN] logiciel libre [Termes descripteurs IGN] régionalisation [Termes descripteurs IGN] variable Résumé : (Auteur) There is a keen interest in calculating spatial associations between two variables spanning the same study area. Many methods for calculating such associations have been proposed, but the case when both variables are categorical is underdeveloped despite the fact that many datasets of interest are in the form of either regionalizations or thematic maps. In this paper, we advance this case by adapting the so-called -measure method from its original information-theoretical formulation to the analysis of variance formulation which provides more insight for spatial analysis. We present a step-by-step derivation of the -measure from the perspective of the analysis of variance. The method produces three indices of global association and two sets of local association indicators which could be mapped to indicate spatial distribution of association strength. The open-source software for calculating all indices from vector datasets accompanies the paper. To showcase the utility of the -measure, we identified three different application contexts: comparative, associative, and derivative, and present an example of each of them. The -measure method has several advantages over the widely used Mapcurves method, it has clear interpretations in terms of mutual information as well as in terms of analysis of variance, it provides more precise assessment of association, it is ready-to-use through the accompanying software, and the examples given in the paper serves as a guide to the gamut of its possible applications. Two specific contributions stemming from our re-analysis of the -measure are the finding of the conceptual flaw in the Geographical Detector—a method to quantify associations between numerical and categorical spatial variables, and a proposal for the new, cartographically based algorithm for finding an optimal number of regions in clustering-derived regionalizations. Numéro de notice : A2018-526 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1511794 date de publication en ligne : 30/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1511794 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91353 [article]

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Salient object detection in complex scenes via D-S evidence theory based region classification / Chunlei Yang in The Visual Computer, vol 33 n° 11 (November 2017)  

Public [article]  inThe Visual Computer > vol 33 n° 11 (November 2017) . - pp 1415 - 1428 Titre : Salient object detection in complex scenes via D-S evidence theory based region classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Chunlei Yang, Auteur ; Jiexin Pu, Auteur ; Yongsheng Dong, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1415 - 1428 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] information complexe [Termes descripteurs IGN] régionalisation [Termes descripteurs IGN] scène intérieure [Termes descripteurs IGN] théorie de Dempster-Shafer [Termes descripteurs IGN] zone saillante 3D Résumé : (Auteur) In complex scenes, multiple objects are often concealed in cluttered backgrounds. Their saliency is difficult to be detected by using conventional methods, mainly because single color contrast can not shoulder the mission of saliency measure; other image features should be involved in saliency detection to obtain more accurate results. Using Dempster-Shafer (D-S) evidence theory based region classification, a novel method is presented in this paper. In the proposed framework, depth feature information extracted from a coarse map is employed to generate initial feature evidences which indicate the probabilities of regions belonging to foreground or background. Based on the D-S evidence theory, both uncertainty and imprecision are modeled, and the conflicts between different feature evidences are properly resolved. Moreover, the method can automatically determine the mass functions of the two-stage evidence fusion for region classification. According to the classification result and region relevance, a more precise saliency map can then be generated by manifold ranking. To further improve the detection results, a guided filter is utilized to optimize the saliency map. Both qualitative and quantitative evaluations on three publicly challenging benchmark datasets demonstrate that the proposed method outperforms the contrast state-of-the-art methods, especially for detection in complex scenes. Numéro de notice : A2017-713 Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s00371-016-1288-y En ligne : https://doi.org/10.1007/s00371-016-1288-y Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88094 [article]

Spatial optimization for regionalization problems with spatial interaction: a heuristic approach / K. Kim in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 3-4 (March - April 2016)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 3-4 (March - April 2016) . - pp 451 - 473 Titre : Spatial optimization for regionalization problems with spatial interaction: a heuristic approach Type de document : Article/Communication Auteurs : K. Kim, Auteur ; Non-répertorié, Auteur ; B. Kim, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 451 - 473 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] interaction spatiale [Termes descripteurs IGN] méthode heuristique [Termes descripteurs IGN] optimisation spatiale [Termes descripteurs IGN] régionalisation Résumé : (Auteur) Spatial optimization techniques are commonly used for regionalization problems, often represented as p-regions problems. Although various spatial optimization approaches have been proposed for finding exact solutions to p-regions problems, these approaches are not practical when applied to large-size problems. Alternatively, various heuristics provide effective ways to find near-optimal solutions for p-regions problem. However, most heuristic approaches are specifically designed for particular geographic settings. This paper proposes a new heuristic approach named Automated Zoning Procedure-Center Interchange (AZP-CI) to solve the p-functional regions problem (PFRP), which constructs regions by combining small areas that share common characteristics with predefined functional centers and have tight connections among themselves through spatial interaction. The AZP-CI consists of two subprocesses. First, the dissolving/splitting process enhances diversification and thereby produces an extensive exploration of the solution space. Second, the standard AZP locally improves the objective value. The AZP-CI was tested using randomly simulated datasets and two empirical datasets with different sizes. These evaluations indicate that AZP-CI outperforms two established heuristic algorithms: the AZP and simulated annealing, in terms of both solution quality and consistency of producing reliable solutions regardless of initial conditions. It is also noted that AZP-CI, as a general heuristic method, can be easily extended to other regionalization problems. Furthermore, the AZP-CI could be a more scalable algorithm to solve computational intensive spatial optimization problems when it is combined with cyberinfrastructure. Numéro de notice : A2016-203 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2015.1031671 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2015.1031671 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79889 [article]

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Regionalization of youth and adolescent weight metrics for the continental United States using contiguity-constrained clustering and partitioning / Samuel Adu-Prah in Cartographica, vol 50 n° 2 (Summer 2015)  

Public [article]  inCartographica > vol 50 n° 2 (Summer 2015) . - pp 61 - 70 Titre : Regionalization of youth and adolescent weight metrics for the continental United States using contiguity-constrained clustering and partitioning Type de document : Article/Communication Auteurs : Samuel Adu-Prah, Auteur ; T. Oyana, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 61 - 70 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes descripteurs IGN] analyse de groupement [Termes descripteurs IGN] carte sanitaire [Termes descripteurs IGN] partitionnement [Termes descripteurs IGN] régionalisation [Termes descripteurs IGN] santé [Termes descripteurs IGN] visualisation de données Résumé : (auteur) Les techniques de collecte, les analyses et les présentations de données spatiales contemporaines ont offert de nouvelles possibilités pour les analyses de la santé publique, possibilités qui rendent parfois inappropriées les limites administratives et statistiques existantes. L'article présente un algorithme appliqué, celui de la régionalisation avec regroupement et partitionnement d'agglomérations à restrictions dynamiques (REDCAP), pour créer des régions autres que les régions prédéfinies. Les régions créées dans l'étude concernaient le poids des jeunes de la zone continentale des États-Unis. L'algorithme REDCAP intègre une restriction de contiguïté spatiale afin de créer des régions ayant les mêmes caractéristiques et la même valeur, surmontant ainsi l'obstacle existant en cartographie quant à l'utilisation courante de régions administratives et statistiques dans la présentation des résultats. L'étude a produit des régions de 10 à 25 catégories reflétant les valeurs basses et élevées de la prévalence de l'obésité chez les jeunes des États-Unis sans recourir aux limites des comtés ni aux frontières des États existantes. Les résultats offrent de nouvelles perspectives sur les régions formées de comtés ciblés comme ayant une prévalence forte de l'obésité, dont une partie n'avait pas été consignée dans des études antérieures. Cette méthode comporte un avantage considérable, puisqu'elle réduit au minimum le biais inhérent à l'utilisation des régions administratives et statistiques existantes, ce qui pose un défi en cartographie. En outre, cette méthode crée efficacement des régions fondées sur un thème précis et une fonction objective. Numéro de notice : A2015-271 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article En ligne : http://www.utpjournals.press/doi/full/10.3138/cart.50.2.2507 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76384 [article]

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Fuzzy analysis for modeling regional delineation and development: The case of the Sardinian mining geopark / G. Manca in Transactions in GIS, vol 16 n° 1 (February 2012)  

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Region based segmentation of Quickbird multispectral imagery through band ratios and fuzzy comparison / B. Wuest in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 1 (January - February 2009)

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Regionalization with dynamically constrained agglomerative clustering and partitioning (REDCAP) / D. Guo in International journal of geographical information science IJGIS, vol 22 n° 6-7 (june 2008)

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Extracting urban road networks from high-resolution true orthoimage and Lidar / J. Youn in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 2 (February 2008)

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Cartographies multi-échelles et multi-temporelles sur l'ile de la grande Comore / Simon Gabolde (2008)

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Raster-network regionalization for watershed data processing / T.L. Whiteaker in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 3-4 (march - april 2007)

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Efficient regionalization techniques for socio-economic geographical units using minimum spanning trees / R.M. Assuncao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 20 n° 7 (august 2006)

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Qualité des modèles numériques de terrain pour l'hydrologie : application à la caractérisation du régime de crues des bassins versants / Julie Charleux-Demargne (2001)

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Regular density network / L. Ratajski in Annuaire international de cartographie, n° 17 (1977)

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