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Mapping fine-scale population distributions at the building level by integrating multisource geospatial big data / Yao Yao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 5-6 (May-June 2017) . - pp 1220 - 1244 Titre : Mapping fine-scale population distributions at the building level by integrating multisource geospatial big data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yao Yao, Auteur ; Xiaoping Liu, Auteur ; Xia Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1220 - 1244 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] bâtiment [Termes IGN] Canton (Kouangtoung) [Termes IGN] cartographie statistique [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] densité de population [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] données massives [Termes IGN] données statistiques [Termes IGN] habitat collectif [Termes IGN] habitat urbain [Termes IGN] intégration de données [Termes IGN] point d'intérêt [Termes IGN] population urbaine [Termes IGN] répartition géographique Résumé : (auteur) Fine-scale population distribution data at the building level play an essential role in numerous fields, for example urban planning and disaster prevention. The rapid technological development of remote sensing (RS) and geographical information system (GIS) in recent decades has benefited numerous population distribution mapping studies. However, most of these studies focused on global population and environmental changes; few considered fine-scale population mapping at the local scale, largely because of a lack of reliable data and models. As geospatial big data booms, Internet-collected volunteered geographic information (VGI) can now be used to solve this problem. This article establishes a novel framework to map urban population distributions at the building scale by integrating multisource geospatial big data, which is essential for the fine-scale mapping of population distributions. First, Baidu points-of-interest (POIs) and real-time Tencent user densities (RTUD) are analyzed by using a random forest algorithm to down-scale the street-level population distribution to the grid level. Then, we design an effective iterative building-population gravity model to map population distributions at the building level. Meanwhile, we introduce a densely inhabited index (DII), generated by the proposed gravity model, which can be used to estimate the degree of residential crowding. According to a comparison with official community-level census data and the results of previous population mapping methods, our method exhibits the best accuracy (Pearson R = .8615, RMSE = 663.3250, p Numéro de notice : A2017-245 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1290252 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2017.1290252 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85188 [article]

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079-2017031	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Dasymetric mapping for an improved modeling of diseases / Gianluca Boo in Géomatique suisse, vol 114 n° 4 (avril 2016)

Public [article]  inGéomatique suisse > vol 114 n° 4 (avril 2016) . - pp 100 - 101 Titre : Dasymetric mapping for an improved modeling of diseases Type de document : Article/Communication Auteurs : Gianluca Boo, Auteur ; Stefan Leyk, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 100 - 101 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] carte thématique [Termes IGN] figuration de la densité [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] géopositionnement [Termes IGN] habitat collectif [Termes IGN] habitat individuel [Termes IGN] protection de la vie privée [Termes IGN] représentation des données [Termes IGN] santé [Termes IGN] vallée Résumé : (auteur) La recherche de maladies est soumise à de très strictes dispositions légales concernant la protection des données. Celles-ci stipulent l'anonymisation de l'identité des personnes interrogées. Les informations concernant le lieu de stockage des résultats des maladies ne sont donc disponibles que sous forme de résumés. De cette façon on évitera de divulguer l'adresse des personnes interrogées. Les cartes thématiques qui se basent sur des données de maladies agrégées suggèrent faussement que les résultats des maladies sont réparties de façon homogène à l'intérieur des limites administratives. Mais les résultats des maladies se trouvent typiquement aux endroits où vivent des gens. En Suisse par exemple la population et par conséquent les maladies sont réparties dans les lieux d'habitation des communes. Numéro de notice : A2016-278 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80838 [article]

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136-2016041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Simuler la densification du tissu urbain au moyen d’un processus de peuplement / Florence Curie (2010) 

Public contenu dans SAGEO '10, conférence internationale de géomatique et d'analyse spatiale, Toulouse, 17, 18 et 19 novembre 2010 / Claude Monteil (2010)  Titre : Simuler la densification du tissu urbain au moyen d’un processus de peuplement Type de document : Article/Communication Auteurs : Florence Curie, Auteur ; Annabelle Mas , Auteur ; Julien Perret , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Anne Ruas , Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2010 Projets : GeOpenSim / Ruas, Anne Conférence : SAGEO 2010, Spatial Analysis and GEOmatics 17/11/2010 19/11/2010 Toulouse France Importance : pp 108 - 123 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] base de règles [Termes IGN] croissance urbaine [Termes IGN] densification [Termes IGN] espace urbain [Termes IGN] habitat collectif [Termes IGN] habitat individuel [Termes IGN] population urbaine [Termes IGN] programmation par contraintes [Termes IGN] simulation spatiale [Termes IGN] système complexe [Termes IGN] système multi-agents [Termes IGN] zone industrielle [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) L’approche présentée dans cet article utilise un système multi-agent pour modéliser du point de vue morphologique les propriétés auto-organisatrices des systèmes complexes urbains et vise à fournir un outil permettant d’étudier la croissance urbaine. Le système multi-agent proposé comporte une hiérarchie d’agents topographiques (e.g. les bâtiments, les routes, les cours d’eau, les îlots, la ville) qui peuvent être construits, modifiés, fusionnés, découpés, restructurés et détruits au cours du temps. Le comportement de chaque agent est contrôlé par un ensemble de règles d’évolution, de contraintes et d’actions associées. La question particulière traitée dans cet article concerne les méthodes de peuplement qui permettent la création de nouveaux agents tout en respectant une certaine organisation spatiale et un certain processus de construction. En effet ces méthodes nécessitent de trouver un compromis entre les besoins de la simulation et les connaissances géographiques. Dans cet article, l’accent a été mis sur les zones industrielles et les zones d’habitat de type individuel et collectif. Numéro de notice : C2010-024 Affiliation des auteurs : COGIT+Ext (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88427

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