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Simulating urban growth processes by integrating cellular automata model and artificial optimization in Binhai New Area of Tianjin, China / Fengmei Yao in Geocarto international, vol 31 n° 5 - 6 (May - June 2016)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 31 n° 5 - 6 (May - June 2016) . - pp 612 - 627 Titre : Simulating urban growth processes by integrating cellular automata model and artificial optimization in Binhai New Area of Tianjin, China Type de document : Article/Communication Auteurs : Fengmei Yao, Auteur ; Cui Hao, Auteur ; Jiahua Zhang, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 612 - 627 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] automate cellulaire [Termes descripteurs IGN] Chine [Termes descripteurs IGN] intelligence artificielle [Termes descripteurs IGN] optimisation par essaim de particules [Termes descripteurs IGN] simulation [Termes descripteurs IGN] surveillance de l'urbanisation [Termes descripteurs IGN] urbanisation Résumé : (Auteur) This study presents an optimized algorithm into the cellular automata (CA) models for urban growth simulation in Binhai New Area of Tianjin, China. The optimized CA model by particle swarm optimization (PSO) was compared with the logistic-based cellular automata (LOGIT-CA) model to see the effects of the simulation. The study evaluated the stochastic disturbance in the development of urban growth using the Monte Carlo method; the coefficient d determined the state of urban growth. The validation was conducted by both cross-tabulation test and structural measurements. The results showed that the simulations of PSO-CA were better than LOGIT-CA model, indicating an improvement in the spatio-temporal simulation of urban growth and land use changes in study area. Since the simulations reached their best values when the coefficient was between 1 and 2, the urban growth in the study area was in the period of conversion from spontaneous growth to edge-expansion and infilling growth. Numéro de notice : A2016-172 Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2015.1073365 date de publication en ligne : 14/08/2015 En ligne : http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10106049.2015.1073365 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80516 [article]

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059-2016031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Road vectorisation from high-resolution imagery based on dynamic clustering using particle swarm optimisation / Fateme Ameri in Photogrammetric record, vol 30 n° 152 (December 2015 - February 2016)

Public [article]  inPhotogrammetric record > vol 30 n° 152 (December 2015 - February 2016) . - pp 363 - 386 Titre : Road vectorisation from high-resolution imagery based on dynamic clustering using particle swarm optimisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Fateme Ameri, Auteur ; Mohammad Javad Valadan Zoej, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 363 - 386 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] classification automatique d'objets [Termes descripteurs IGN] extraction automatique [Termes descripteurs IGN] extraction du réseau routier [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image Ikonos [Termes descripteurs IGN] image Quickbird [Termes descripteurs IGN] optimisation par essaim de particules [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] vectorisation Résumé : (auteur) This paper introduces an innovative automatic road-vectorisation algorithm based on dynamic pixel clustering using particle swarm optimisation. A new cost function is designed to optimise the number and position of road keypoints and is capable of deriving road centrelines without considering geometric, spectral or topological characteristics in the road model. The algorithm is applied to different high-resolution images (IKONOS, QuickBird and aerial photographs) and is evaluated with respect to RMSE, correctness and completeness. Moreover, a new quality parameter is defined to evaluate a “kinking” effect in roads. Extraction of different road shapes with an acceptable precision in both urban and rural environments proves the efficiency of the algorithm in yielding complete road networks. Numéro de notice : A2015-827 Thématique : IMAGERIE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79123 [article]

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