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Utilizing urban geospatial data to understand heritage attractiveness in Amsterdam / Sevim Sezi Karayazi in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 4 (April 2021)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 4 (April 2021) . - n° 198 Titre : Utilizing urban geospatial data to understand heritage attractiveness in Amsterdam Type de document : Article/Communication Auteurs : Sevim Sezi Karayazi, Auteur ; Gamze Dane, Auteur ; Bauke de Vries, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 198 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] Amsterdam (Pays-Bas) [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] attractivité (aménagement) [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] gestion durable [Termes IGN] image Flickr [Termes IGN] musée [Termes IGN] patrimoine [Termes IGN] point d'intérêt [Termes IGN] régression géographiquement pondérée [Termes IGN] tourisme Résumé : (auteur) Touristic cities are home to historical landmarks and irreplaceable urban heritages. Although tourism brings financial advantages, mass tourism creates pressure on historical cities. Therefore, “attractiveness” is one of the key elements to explain tourism dynamics. User-contributed and geospatial data provide an evidence-based understanding of people’s responses to these places. In this article, the combination of multisource information about national monuments, supporting products (i.e., attractions, museums), and geospatial data are utilized to understand attractive heritage locations and the factors that make them attractive. We retrieved geotagged photographs from the Flickr API, then employed density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm to find clusters. Then combined the clusters with Amsterdam heritage data and processed the combined data with ordinary least square (OLS) and geographically weighted regression (GWR) to identify heritage attractiveness and relevance of supporting products in Amsterdam. The results show that understanding the attractiveness of heritages according to their types and supporting products in the surrounding built environment provides insights to increase unattractive heritages’ attractiveness. That may help diminish the burden of tourism in overly visited locations. The combination of less attractive heritage with strong influential supporting products could pave the way for more sustainable tourism in Amsterdam. Numéro de notice : A2021-480 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi10040198 Date de publication en ligne : 25/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10040198 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97424 [article]

SLEUTH* : un modèle d’expansion urbaine scénario-dépendant / Omar Doukari in Revue internationale de géomatique, vol 26 n° 1 (janvier - mars 2016)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 26 n° 1 (janvier - mars 2016) . - pp 7 - 32 Titre : SLEUTH* : un modèle d’expansion urbaine scénario-dépendant Type de document : Article/Communication Auteurs : Omar Doukari, Auteur ; Rahim Aguejdad, Auteur ; Thomas Houet, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 7 - 32 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] aménagement du territoire [Termes IGN] attractivité (aménagement) [Termes IGN] automate cellulaire [Termes IGN] croissance urbaine [Termes IGN] dynamique spatiale [Termes IGN] étalement urbain [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] modélisation spatiale [Termes IGN] prospective Résumé : (Auteur) La modélisation prospective permet d'éclairer les réflexions des acteurs locaux en leur proposant un panel de futurs et d'alternatives possibles en matière de planification et d'aménagement du territoire. Or, le modélisateur est souvent confronté aux limites des outils de simulation existants qui, calibrés à partir de données passées, sont particulièrement non adaptés à la spatialisation de scénarios prospectifs en rupture avec les tendances passées. L'objectif de cet article est de présenter un modèle de simulation spatiale (SLEUTH*) dédié à la projection de scénarios contrastés et prédéfinis d’expansion urbaine. SLEUTH* constitue une version « scénario-dépendante » issue de la modification du modèle SLEUTH. Ce dernier, dont le fonctionnement est basé sur un automate cellulaire, est un modèle empirique, dynamique et spatialement explicite. Le choix du modèle SLEUTH tient à sa capacité à simuler quatre formes d’expansion urbaine : expansion par diffusion, en continuité de l’urbain existant, le long des routes et par création de nouveaux centres. Les améliorations apportées permettent aux utilisateurs : (i) une maîtrise de la quantité de changement de manière exogène au modèle et indépendante des tendances passées ; (ii) une maîtrise des formes urbaines en offrant à l’utilisateur la possibilité de spécifier les pourcentages contributifs de chacune des formes d'urbanisation adaptées à chaque scénario ; et (iii) l’intégration d’un facteur additionnel de localisation des changements, en l’occurrence l’attractivité du territoire ou le prix des loyers. De plus, SLEUTH* est conçu pour exécuter de façon automatique la spatialisation dynamique d'un scénario prospectif décliné en sous-périodes présentant des dynamiques spatiales variables au cours du temps. Numéro de notice : A2016-322 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article DOI : 10.3166/RIG.26.7-32 Date de publication en ligne : 11/04/2016 En ligne : https://doi.org/10.3166/RIG.26.7-32 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80944 [article]

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