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SIMuRG: System for Ionosphere Monitoring and Research from GNSS / Yury V. Yasyukevich in GPS solutions, Vol 24 n° 3 (July 2020)  

Public [article]  inGPS solutions > Vol 24 n° 3 (July 2020) Titre : SIMuRG: System for Ionosphere Monitoring and Research from GNSS Type de document : Article/Communication Auteurs : Yury V. Yasyukevich, Auteur ; Alexander V. Kiselev, Auteur ; Ilyav Zhivetiev, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale [Termes descripteurs IGN] collecte de données [Termes descripteurs IGN] ionosphère [Termes descripteurs IGN] perturbation ionosphérique [Termes descripteurs IGN] récepteur GNSS [Termes descripteurs IGN] site web [Termes descripteurs IGN] surveillance [Termes descripteurs IGN] teneur totale en électrons Résumé : (auteur) Currently, more than 6000 operating GNSS receivers deliver observations to multiple servers. Ionospheric data are derived from these measurements providing outstanding space coverage and time resolution. There are about 200 million independent measurements daily. Researchers need sophisticated software tools to deal with such a large amount of data. We present recent advances and products from the System for Ionosphere Monitoring and Research from GNSS (SIMuRG). Currently, SIMuRG provides the total electron content (TEC) variations filtered within 2–10 min, 10–20 min, and 20–60 min, the Rate of the TEC Index, the Along Arc TEC Rate index, and the vertical TEC. SIMuRG is an online service at http://simurg.iszf.irk.ru. The system can be used free of charge and allows calculating both maps and series for arbitrary time intervals and geographic regions. All the data products are available in the form of data or figures. We discuss the system and its geophysics applications. Numéro de notice : A2020-327 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10291-020-00983-2 date de publication en ligne : 24/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10291-020-00983-2 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95208 [article]

GeoNat v1.0: A dataset for natural feature mapping with artificial intelligence and supervised learning / Samantha T. Arundel in Transactions in GIS, Vol 24 n° 3 (June 2020)  

Public [article]  inTransactions in GIS > Vol 24 n° 3 (June 2020) . - pp 556 - 572 Titre : GeoNat v1.0: A dataset for natural feature mapping with artificial intelligence and supervised learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Samantha T. Arundel, Auteur ; Wenwen Li, Auteur ; Sizhe Wang, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 556 - 572 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] apprentissage dirigé [Termes descripteurs IGN] cartographie topographique [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] collecte de données [Termes descripteurs IGN] détection automatique [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] géoétiquetage [Termes descripteurs IGN] toponyme [Termes descripteurs IGN] United States Geological Survey Résumé : (Auteur) Machine learning allows “the machine” to deduce the complex and sometimes unrecognized rules governing spatial systems, particularly topographic mapping, by exposing it to the end product. Often, the obstacle to this approach is the acquisition of many good and labeled training examples of the desired result. Such is the case with most types of natural features. To address such limitations, this research introduces GeoNat v1.0, a natural feature dataset, used to support artificial intelligence‐based mapping and automated detection of natural features under a supervised learning paradigm. The dataset was created by randomly selecting points from the U.S. Geological Survey’s Geographic Names Information System and includes approximately 200 examples each of 10 classes of natural features. Resulting data were tested in an object‐detection problem using a region‐based convolutional neural network. The object‐detection tests resulted in a 62% mean average precision as baseline results. Major challenges in developing training data in the geospatial domain, such as scale and geographical representativeness, are addressed in this article. We hope that the resulting dataset will be useful for a variety of applications and shed light on training data collection and labeling in the geospatial artificial intelligence domain. Numéro de notice : A2020-245 Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12633 date de publication en ligne : 08/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12633 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95307 [article]

Analyse spatiotemporelle des tournées de livraison d’une entreprise de livraison à domicile / Khaled Belhassine in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 2 (avril - juin 2019)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 29 n° 2 (avril - juin 2019) . - pp 207 - 230 Titre : Analyse spatiotemporelle des tournées de livraison d’une entreprise de livraison à domicile Type de document : Article/Communication Auteurs : Khaled Belhassine, Auteur ; Jacques Renaud, Auteur ; Leandro Coelho, Auteur ; Jean-Philippe Gagliardi, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 207 - 230 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] calcul d'itinéraire [Termes descripteurs IGN] collecte de données [Termes descripteurs IGN] données GPS [Termes descripteurs IGN] gestion de trafic [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] temps de trajet [Termes descripteurs IGN] trafic routier Résumé : (Auteur) Dans cet article, nous présentons une analyse spatiotemporelle des tournées de livraison à domicile d’une entreprise d’électroménagers qui détient sa propre flotte de véhicules. Plusieurs millions d’observations de géolocalisation GPS issues de ces tournées de livraison sont collectées, traitées et assignées au réseau routier. À la suite de ces analyses spatiotemporelles, nous développons des calendriers quotidiens d’indices de congestion en fonction de l’heure. Des ratios de congestion sectoriels sont calculés afin de déterminer les meilleures heures de départ de livraison tout en évitant la congestion routière. La réduction de la durée des trajets a été quantifiée en comparant les meilleures heures de départs par rapport aux heures habituelles. À partir des données de notre partenaire, les analyses démontrent une réduction potentielle de 22 % de la durée des routes de livraison. Numéro de notice : A2019-604 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3166/rig.2019.00090 date de publication en ligne : 02/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2019.00090 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94682 [article]

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Le réseau GPS permanent (RGP) de l'IGN / Sébastien Saur in Géomètre, n° 2168 (avril 2019)

Public [article]  inGéomètre > n° 2168 (avril 2019) . - PP 44 - 46 Titre : Le réseau GPS permanent (RGP) de l'IGN Type de document : Article/Communication Auteurs : Sébastien Saur, Auteur ; Bruno Garayt, Auteur ; Thierry Person, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : PP 44 - 46 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale [Termes descripteurs IGN] calcul différentiel [Termes descripteurs IGN] collecte de données [Termes descripteurs IGN] constellation GNSS [Termes descripteurs IGN] contrôle qualité [Termes descripteurs IGN] diffusion de données [Termes descripteurs IGN] données GPS [Termes descripteurs IGN] positionnement ponctuel précis [Termes descripteurs IGN] protocole FTP [Termes descripteurs IGN] réseau géodésique permanent de l'IGN [Termes descripteurs IGN] station GNSS Résumé : (Auteur) Dès 1998, l'IGN a entrepris la mise en place en métropole d'un réseau de stations GPS permanentes rattachées à la référence géométrique et la diffusion libre et gratuite des données acquises, de façon à permettre à la communauté des utilisateurs de mettre en oeuvre des techniques de positionnement en mode différentiel en s'affranchissant de l'installation d'uns station fixe de référence. Cette expérience pilote a permis dès 2001 d'envisager la généralisation du concept et a abouti à la création du Réseau GPS permanent. Numéro de notice : A2019-123 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92430 [article]

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A vélo au travers des Andes, pour OpenStreetMap / Anonyme in Géomatique expert, n° 126 (janvier - février 2019)

Public [article]  inGéomatique expert > n° 126 (janvier - février 2019) . - pp 32 - 36 Titre : A vélo au travers des Andes, pour OpenStreetMap Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 32 - 36 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] bicyclette [Termes descripteurs IGN] collecte de données [Termes descripteurs IGN] contributeur [Termes descripteurs IGN] Cordillère des Andes [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] image terrestre [Termes descripteurs IGN] Mapillary [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap Résumé : (Auteur) Alban Vivert a réalisé l’été dernier un voyage très particulier : avec sa simple bicyclette, baptisée la « poderosa » en hommage à Che Guevara, il a, tout comme lui, entrepris de parcourir une partie de l’Amérique latine. Mais avec un objectif différent : collecter le plus de photographies et d’informations géographiques possibles pendant son voyage, et les reverser sur Mapillary et Open Street Map. Numéro de notice : A2019-297 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93263 [article]

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Webscraping, bigdata et analyse spatiale de données immobilières : réponse à un projet ESPON au sein de l'UMS RIATE / Marc Lieury (2019) 

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Entre perception de soi et construction du pouvoir d'agir : le pouvoir caché des cartes participatives / Stéphanie Bost in Cartes & Géomatique, n° 235-236 (mars - juin 2018)

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Researches about the living condition in Ulaanbaatar with mapping developments based on a participatory approach / Paul Roux (2018) 

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Data science par la pratique : fondamentaux avec Python / Joël Grus (2017)

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Repésenter le Border art et le mur de séparation israélo-palestinien / Clémence Lehec in Cartes & Géomatique, n° 225 (septembre 2015) 

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Méthode de cartographie de la consommation de sol agricole dans le Grand Genève / Marie-Laure Halle (2015) 

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Utilisation de QGis comme outil nomade de saisie (2ème partie [bis]: exemples) : CyberTracker, le tester c'est l'adopter / Louise Pereira in Géomatique expert, n° 102 (janvier - février 2015)  

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Utilisation de QGis comme outil nomade de saisie (2ème partie : exemples) : CyberTracker, un outil efficient pour la collecte de données naturalistes / Cédric Roy in Géomatique expert, n° 102 (janvier - février 2015)

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Cartes topographiques / Bengt Rystedt in Cartes & Géomatique, n° 221 (septembre 2014)

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Data visualisation / Nathan Yau (2013)

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