Centre dedocumentation
scientifique

Volunteered geographic information research in the first decade: a narrative review of selected journal articles in GIScience / Yingwei Yan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 9 (September 2020)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 9 (September 2020) . - pp 1765 - 1791 Titre : Volunteered geographic information research in the first decade: a narrative review of selected journal articles in GIScience Type de document : Article/Communication Auteurs : Yingwei Yan, Auteur ; Chen-Chieh Feng, Auteur ; Wei Huang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1765 - 1791 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] GeoWeb [Termes descripteurs IGN] littérature [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] presse (media) [Termes descripteurs IGN] problème de Dirichlet [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] recherche [Termes descripteurs IGN] réseau social [Termes descripteurs IGN] SIG participatif [Termes descripteurs IGN] source de données [Termes descripteurs IGN] système d'information géographique [Termes descripteurs IGN] Twitter [Termes descripteurs IGN] utilisation du sol [Termes descripteurs IGN] Wikimapia Résumé : (auteur) More than 10 years have passed since the coining of the term volunteered geographic information (VGI) in 2007. This article presents the results of a review of the literature concerning VGI. A total of 346 articles published in 24 international refereed journals in GIScience between 2007 and 2017 have been reviewed. The review has uncovered varying levels of popularity of VGI research over space and time, and varying interests in various sources of VGI (e.g. OpenStreetMap) and VGI-related terms (e.g. user-generated content) that point to the multi-perspective nature of VGI. Content-wise, using latent Dirichlet allocation (LDA), this study has extracted 50 specific research topics pertinent to VGI. The 50 topics have been subsequently clustered into 13 intermediate topics and three overarching themes to allow a hierarchical topic review. The overarching VGI research themes include (1) VGI contributions and contributors, (2) main fields applying VGI, and (3) conceptions and envisions. The review of the articles under the three themes has revealed the progress and the points that demand attention regarding the individual topics. This article also discusses the areas that the existing research has not yet adequately explored and proposes an agenda for potential future research endeavors. Numéro de notice : A2020-476 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1730848 date de publication en ligne : 26/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1730848 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95623 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
079-2020091	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

What, where, and how to transfer in SAR target recognition based on deep CNNs / Zhongling Huang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 4 (April 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 4 (April 2020) . - pp 2324 - 2336 Titre : What, where, and how to transfer in SAR target recognition based on deep CNNs Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhongling Huang, Auteur ; Zongxu Pan, Auteur ; Bin Lei, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 2324 - 2336 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] détection de cible [Termes descripteurs IGN] données multisources [Termes descripteurs IGN] étiquette [Termes descripteurs IGN] image optique [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] source de données [Termes descripteurs IGN] télédétection spatiale [Termes descripteurs IGN] transmission de données Résumé : (auteur) Deep convolutional neural networks (DCNNs) have attracted much attention in remote sensing recently. Compared with the large-scale annotated data set in natural images, the lack of labeled data in remote sensing becomes an obstacle to train a deep network very well, especially in synthetic aperture radar (SAR) image interpretation. Transfer learning provides an effective way to solve this problem by borrowing knowledge from the source task to the target task. In optical remote sensing application, a prevalent mechanism is to fine-tune on an existing model pretrained with a large-scale natural image data set, such as ImageNet. However, this scheme does not achieve satisfactory performance for SAR applications because of the prominent discrepancy between SAR and optical images. In this article, we attempt to discuss three issues that are seldom studied before in detail: 1) what network and source tasks are better to transfer to SAR targets; 2) in which layer are transferred features more generic to SAR targets; and 3) how to transfer effectively to SAR targets recognition. Based on the analysis, a transitive transfer method via multisource data with domain adaptation is proposed in this article to decrease the discrepancy between the source data and SAR targets. Several experiments are conducted on OpenSARShip. The results indicate that the universal conclusions about transfer learning in natural images cannot be completely applied to SAR targets, and the analysis of what and where to transfer in SAR target recognition is helpful to decide how to transfer more effectively. Numéro de notice : A2020-195 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2947634 date de publication en ligne : 20/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2947634 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94863 [article]

Information Géographique Volontaire, vers un usage conjoint avec l’information géographique institutionnelle / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2020)    

Public Titre : Information Géographique Volontaire, vers un usage conjoint avec l’information géographique institutionnelle : Habilitation à Diriger des Recherches Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur Editeur : Marne- la -Vallée [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2020 Importance : 123 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Synthèse des travaux en vue d'obtenir l'Habilitation à Diriger des Recherches délivrée par l'Université Gustave Eiffel, Spécialité "Sciences et Technologies de l'Information Géographique" Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique [Termes descripteurs IGN] base de données d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] données hétérogènes [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] intégration de données [Termes descripteurs IGN] mise à jour de base de données [Termes descripteurs IGN] montagne [Termes descripteurs IGN] plateforme collaborative [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] source de données Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) [Introduction] Ce mémoire présente une synthèse des recherches que j’ai menées au Laboratoire LaSTIG de l’IGN dans le domaine de la géomatique sur la période 2013 – 2020. Dans ce mémoire, je me concentre sur trois aspects que j’ai traités autour de l’information géographique volontaire : les processus collaboratifs, la qualification et l’intégration de données. Le premier chapitre décrit le contexte, les enjeux, les objectifs scientifiques et la démarche générale suivie dans mes travaux de recherche. […] Note de contenu : Chapitre 1. Introduction 1.1 Contexte 1.2 Enjeux et objectifs scientifiques 1.3 Mon parcours recherche 1.4 Démarche globale et organisation du mémoire Chapitre 2. Information géographique volontaire : des pratiques courantes aux recommandations 2.1 Problématiques et positionnement 2.2 Pratiques courantes de l’information géographique volontaire 2.3 Recommandations et mise en œuvre d’une plateforme collaborative pour la collecte de l’information géographique volontaire Chapitre 3. Qualification de l’information géographique volontaire 3.1 Problématiques et positionnement 3.2 Proposition d’une méthode de qualification de l’information géographique volontaire issue de plateformes d’autorité 3.3 Proposition d’une méthodologie de qualification de l’information géographique volontaire issue de plateformes d’activités sportives Chapitre 4. Intégration de l’information géographique hétérogène 4.1 Problématiques et positionnement 4.2 Identification des mises à jour d’un référentiel du réseau routier d’autorité en utilisant les traces issues des activités sportives 4.3 Mise à jour de données d’occupation du sol d’autorité 4.4 Constitution d’un référentiel métier pour la localisation des victimes en montagne Chapitre 5. Conclusion et perspectives de recherche 5.1 Information géographique volontaire : des pratiques courantes aux recommandations 5.2 Qualification et amélioration de l’information géographique volontaire 5.3 Intégrer différentes sources d’information géographique volontaire et institutionnelle en prenant en compte leur hétérogénéité 5.4 Directions de recherche à long terme Numéro de notice : 26479 Affiliation des auteurs : LaSTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : HDR Note de thèse : HDR : Sciences et Technologies de l’Information Géographique : UGE : 2020 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : HDR DOI : sans date de publication en ligne : 16/12/2020 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03078869 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96668

Documents numériques

en open access Information Géographique Volontaire, vers un usage conjoint... - pdf éditeur Adobe Acrobat PDF

Combining land cover products using a minimum divergence and a Bayesian data fusion approach / Sarah Gengler in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 3-4 (March - April 2018)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 3-4 (March - April 2018) . - pp 806 - 826 Titre : Combining land cover products using a minimum divergence and a Bayesian data fusion approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Sarah Gengler, Auteur ; Patrick Bogaert, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 806 - 826 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] Belgique [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification bayesienne [Termes descripteurs IGN] distance de Kullback-Leibler [Termes descripteurs IGN] entropie maximale [Termes descripteurs IGN] entropie relative [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] source de données Résumé : (Auteur) Land cover mapping plays an important role for a wide spectrum of applications that are ranging from climate modeling to food security. However, it is a common case that several and partially conflicting land cover products are available at the same time over a same area, where each product suffers from specific limitations and lack of accuracy. In order to take advantage of the best features of each product while at the same time attenuating their respective weaknesses, this paper is proposing a methodology that allows the user to combine these products together based on a general framework involving maximum entropy/minimum divergence principles, Bayesian data fusion and Bayesian updating. First, information brought by each land cover product is coded in terms of inequality constraints so that a first estimation of their quality can be computed based on a maximum entropy/minimum divergence principle. Information from these various land cover products can then be fused afterwards in a Bayesian framework, leading to a single map with an associated measure of uncertainty. Finally, it is shown how the additional information brought by control data can help improving this fused map through a Bayesian updating procedure. The first part of the paper is briefly presenting the most important theoretical results, while the second part is illustrating the use of this suggested approach for a specific area in Belgium, where five different land cover products are at hand. The benefits and limitations of this approach are finally discussed by the light of the results for this case study. Numéro de notice : A2018-045 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1413577 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2017.1413577 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89267 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
079-2018022	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
079-2018021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible

Privacy-preserving detection of anomalous phenomena in crowdsourced environmental sensing using fine-grained weighted voting / Mihai Maruseac in Geoinformatica [en ligne], vol 21 n° 4 (October - December 2017)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 21 n° 4 (October - December 2017) . - pp 733 - 762 Titre : Privacy-preserving detection of anomalous phenomena in crowdsourced environmental sensing using fine-grained weighted voting Type de document : Article/Communication Auteurs : Mihai Maruseac, Auteur ; Gabriel Ghinita, Auteur ; Goce Trajcevski, Auteur ; Peter Scheuermann, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 733 - 762 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] production participative [Termes descripteurs IGN] protection de la vie privée [Termes descripteurs IGN] sécurité publique [Termes descripteurs IGN] source de données Résumé : (Auteur) This article addresses the problem of preserving privacy of individuals who participate in collaborative environmental sensing. We observe that in many applications of societal importance, one is interested in constructing a map of the spatial distribution of a given phenomenon (e.g., temperature, CO2 concentration, water polluting agents, etc.) and mobile users can contribute with providing measurements data. However, contributing data may leak sensitive private details, as an adversary could infer the presence of a person in a certain location at a given time. This, in turn, may reveal information about other contexts (e.g., health, lifestyle choices), and may even impact an individual’s physical safety. We introduce a technique for privacy-preserving detection of anomalous phenomena, where the privacy of the individuals participating in collaborative environmental sensing is protected according to the powerful semantic model of differential privacy. We propose a differentially-private index structure to address the specific needs of anomalous phenomenon detection and derive privacy preserving query strategies that judiciously allocate the privacy budget to maintain high data accuracy. In addition, we construct an analytical model to characterize the sensed value inaccuracy introduced by the differentially-private noise injection, derive error bounds, and perform a statistical analysis that allows us to improve accuracy by using custom weights for measurements in each cell of the index structure. Extensive experimental results show that the proposed approach achieves high precision in identifying anomalies, and incurs low computational overhead. Numéro de notice : A2017-602 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-017-0304-3 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-017-0304-3 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86910 [article]

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

Permalink

Crowd and community sourced data quality assessment / Laurence Jolivet (2017)  

Permalink

Modeling spatiotemporal information generation / Simon Scheider in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)  

Permalink

Immutably answering Why-Not questions for equivalent conjunctive queries / Nicole Bidoit in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 20 n° 5 (septembre - octobre 2015)  

Permalink

Une approche de filtrage d’opinions à base de crédibilité dans un contexte de réseaux sociaux / Lobna Azaza in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 20 n° 4 (juillet - août 2015)  

Permalink

Recommendations in location-based social networks: a survey / Jie Bao in Geoinformatica [en ligne], vol 19 n° 3 (July - September 2015)  

Permalink

An inference-based framework to manage data provenance in geoscience applications / Mohammad Rezwanul Huq in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 11 (November 2013)  

Permalink

Geoscience data provenance : An overview / Liping Di in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 11 (November 2013)  

Permalink

Human computation VGI provenance : Semantic web-based representation and publishing / Irene Celino in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 11 (November 2013)  

Permalink

Introducing provenance capture into a legacy data system / Helen Conover in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 11 (November 2013)  

Permalink