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EPLA : efficient personal location anonymity / Dapeng Zhao in Geoinformatica [en ligne], vol 22 n° 1 (January 2018)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 22 n° 1 (January 2018) . - pp 29 - 47 Titre : EPLA : efficient personal location anonymity Type de document : Article/Communication Auteurs : Dapeng Zhao, Auteur ; Yuanyuan Jin, Auteur ; Kai Zhang, Auteur ; Xiaoling Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 29 - 47 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] anonymisation [Termes descripteurs IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes descripteurs IGN] estimation par noyau [Termes descripteurs IGN] protection de la vie privée [Termes descripteurs IGN] service fondé sur la position [Termes descripteurs IGN] traitement de données localisées Résumé : (auteur) A lot of researchers utilize side-information, such as the map which is likely to be exploited by some attackers, to protect users’ location privacy in location-based service (LBS). However, current technologies universally model the side-information for all users and don’t distinguish different users. We argue that the side-information is personal for every user. In this paper, we propose an efficient method, namely EPLA, to protect the users’ privacy using visit probability. We select the dummy locations to achieve k-anonymity according to personal visit probability for users’ queries. In EPLA, we use AKDE(Approximate Kernel Density Estimate), which greatly reduces the computational complexity compared with KDE approach. We conduct the comprehensive experimental study on the two real Gowalla and Foursqure data sets and the experimental results show that EPLA obtains fine privacy performance and low computation complexity. Numéro de notice : A2018-022 Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-017-0303-4 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-017-0303-4 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89170 [article]

Localisation des caméras ANPR sur le réseau routier pour le profilage géographique / Marie Trotta in Revue internationale de géomatique, vol 27 n° 4 (octobre - décembre 2017)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 27 n° 4 (octobre - décembre 2017) . - pp 503 - 521 Titre : Localisation des caméras ANPR sur le réseau routier pour le profilage géographique Type de document : Article/Communication Auteurs : Marie Trotta, Auteur ; Jean-Paul Donnay, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 503 - 521 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse multicritère [Termes descripteurs IGN] estimation par noyau [Termes descripteurs IGN] infraction [Termes descripteurs IGN] Liège [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] trafic routier Résumé : (auteur) Malgré un recours croissant à la technologie des caméras ANPR, en particulier dans les investigations criminelles, la littérature et l’expérience des forces de police avec lesquelles nous avons travaillé, semblent montrer qu’il n’existe pas de méthode systématique afin de localiser le plus adéquatement possible ces installations coûteuses. Partant d’un ensemble de délits localisés, relevant de quatre catégories de vols perpétrés sur une année au sein de la province de Liège (Belgique), nous proposons une méthodologie exploitant, dans une analyse multicritère, la densité de délits, la densité de voirie et la distance entre les sites des caméras. L’approche multicritère permet d’ajuster la pondération des facteurs selon les types de délits. En outre, la méthodologie est itérative, dans la mesure où les sites des caméras sont localisés par phases successives. Un critère de validation des résultats est fourni sous la forme d’un taux de couverture du territoire considéré, qui est fonction du nombre de sites de caméras retenus et du temps de parcours depuis chacun de ces sites. De plus, les conséquences des tentatives d’évitement des sites installés en matière de profilage géographique sont rapidement évoquées. Numéro de notice : A2017-833 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2017.00047 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2017.00047 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89372 [article]

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A GPU-accelerated adaptive kernel density estimation approach for efficient point pattern analysis on spatial big data / Guiming Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 9-10 (September - October 2017)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 9-10 (September - October 2017) . - pp 2068 - 2097 Titre : A GPU-accelerated adaptive kernel density estimation approach for efficient point pattern analysis on spatial big data Type de document : Article/Communication Auteurs : Guiming Zhang, Auteur ; A - Xing Zhu, Auteur ; Qunying Huang, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 2068 - 2097 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] données massives [Termes descripteurs IGN] estimation par noyau [Termes descripteurs IGN] jeu de données localisées [Termes descripteurs IGN] optimisation (mathématiques) [Termes descripteurs IGN] processeur graphique Résumé : (Auteur) Kernel density estimation (KDE) is a classic approach for spatial point pattern analysis. In many applications, KDE with spatially adaptive bandwidths (adaptive KDE) is preferred over KDE with an invariant bandwidth (fixed KDE). However, bandwidths determination for adaptive KDE is extremely computationally intensive, particularly for point pattern analysis tasks of large problem sizes. This computational challenge impedes the application of adaptive KDE to analyze large point data sets, which are common in this big data era. This article presents a graphics processing units (GPUs)-accelerated adaptive KDE algorithm for efficient spatial point pattern analysis on spatial big data. First, optimizations were designed to reduce the algorithmic complexity of the bandwidth determination algorithm for adaptive KDE. The massively parallel computing resources on GPU were then exploited to further speed up the optimized algorithm. Experimental results demonstrated that the proposed optimizations effectively improved the performance by a factor of tens. Compared to the sequential algorithm and an Open Multiprocessing (OpenMP)-based algorithm leveraging multiple central processing unit cores for adaptive KDE, the GPU-enabled algorithm accelerated point pattern analysis tasks by a factor of hundreds and tens, respectively. Additionally, the GPU-accelerated adaptive KDE algorithm scales reasonably well while increasing the size of data sets. Given the significant acceleration brought by the GPU-enabled adaptive KDE algorithm, point pattern analysis with the adaptive KDE approach on large point data sets can be performed efficiently. Point pattern analysis on spatial big data, computationally prohibitive with the sequential algorithm, can be conducted routinely with the GPU-accelerated algorithm. The GPU-accelerated adaptive KDE approach contributes to the geospatial computational toolbox that facilitates geographic knowledge discovery from spatial big data. Numéro de notice : A2017-509 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1324975 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2017.1324975 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86455 [article]

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079-2017051	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible

3D local feature BKD to extract road information from mobile laser scanning point clouds / Yang Bisheng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 130 (August 2017) . - pp 329 - 343 Titre : 3D local feature BKD to extract road information from mobile laser scanning point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Yang Bisheng, Auteur ; Yuan Liu, Auteur ; Zhen Dong, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 329 - 343 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] classificateur [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] densité des points [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] estimation par noyau [Termes descripteurs IGN] extraction du réseau routier [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] télémétrie laser mobile [Termes descripteurs IGN] variable binaire Résumé : (Auteur) Extracting road information from point clouds obtained through mobile laser scanning (MLS) is essential for autonomous vehicle navigation, and has hence garnered a growing amount of research interest in recent years. However, the performance of such systems is seriously affected due to varying point density and noise. This paper proposes a novel three-dimensional (3D) local feature called the binary kernel descriptor (BKD) to extract road information from MLS point clouds. The BKD consists of Gaussian kernel density estimation and binarization components to encode the shape and intensity information of the 3D point clouds that are fed to a random forest classifier to extract curbs and markings on the road. These are then used to derive road information, such as the number of lanes, the lane width, and intersections. In experiments, the precision and recall of the proposed feature for the detection of curbs and road markings on an urban dataset and a highway dataset were as high as 90%, thus showing that the BKD is accurate and robust against varying point density and noise. Numéro de notice : A2017-517 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.06.007 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.06.007 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86479 [article]

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081-2017081	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
081-2017083	DEP-EXM	Revue	MATIS	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2017082	DEP-EAF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Forest modelling: the gamma shape mixture model and simulation of tree diameter distributions / Rafał Podlaski in Annals of Forest Science [en ligne], vol 74 n° 2 (June 2017)  

Public [article]  inAnnals of Forest Science [en ligne] > vol 74 n° 2 (June 2017) Titre : Forest modelling: the gamma shape mixture model and simulation of tree diameter distributions Type de document : Article/Communication Auteurs : Rafał Podlaski, Auteur Année de publication : 2017 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Végétation [Termes descripteurs IGN] arbre (flore) [Termes descripteurs IGN] densité de la végétation [Termes descripteurs IGN] diamètre à hauteur de poitrine [Termes descripteurs IGN] diamètre des arbres [Termes descripteurs IGN] dynamique de la végétation [Termes descripteurs IGN] estimation par noyau [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] modélisation de la forêt [Termes descripteurs IGN] surveillance de la végétation Résumé : (auteur) Key message: New types of distribution functions are needed to model the dynamics of stands where important age classes are represented by few trees. In this study, the gamma shape mixture model and two simulation methods were used for generating tree diameter data. • Context: To analyse forest dynamics, it is necessary to know distribution of the characteristics (mainly tree diameters) of trees forming particular developmental phases. In many forest inventories, the measurement of large diameter at breast height (DBH) samples is practically impossible. In this case, DBH distributions can be generated using theoretical models. • Aims: The aim of this study was to assess the precision of the approximation of empirical DBH data using the gamma shape mixture (GSM) model and kernel density estimation. The strengths and weaknesses of the two simulation methods were presented and discussed. • Methods: The GSM model was adopted to approximate empirical DBH data collected in 20 near-natural stands. Two simulation methods were used: (a) the procedure based on a multimodal distribution and gamma random numbers (MDGR procedure) and (b) MCMC techniques with Metropolis–Hastings sampling (MH method). • Results: The GSM model precisely fitted the investigated DBH distributions. The MDGR procedure was slightly more precise than the MH method, especially in the case of the samples of 250 DBHs. The level of homogeneity within the drawn DBH sets was similar for all samples. • Conclusion: The GSM model is very flexible. The DBH random variates, generated with the use of analysed procedures, represented all tree generations being significant from a biological point of view. Numéro de notice : A2017-109 Thématique : FORET Nature : Article En ligne : http://dx.doi.or/10.1007/s13595-017-0629-y Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84500 [article]

Exploring spatiotemporal clusters based on extended kernel estimation methods / Jay Lee in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)  

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Vision stéréoscopique temps-réel pour la navigation autonome d'un robot en environnement dynamique / Maxime Derome (2017)  

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A probabilistic approach to detect mixed periodic patterns from moving object data / Jun Li in Geoinformatica [en ligne], vol 20 n° 4 (October - December 2016)  

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Canopy density model: A new ALS-derived product to generate multilayer crown cover maps / António Ferraz in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)  

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Stacked space-time densities: a geovisualisation approach to explore dynamics of space use over time / Urška Demšar in Geoinformatica [en ligne], vol 19 n° 1 (January - March 2015)  

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Detecting and analyzing mobility hotspots using surface networks / Y. Hu in Transactions in GIS, vol 18 n° 6 (December 2014)  

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Spatial analysis of coastal chalk cliff falls in upper Normandy (France). From Veules-les-Roses to Le Treport (2002-2009) / Pauline Letortu in Revue internationale de géomatique, vol 24 n° 3 (septembre - novembre 2014)  

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Studying commuting behaviours using collaborative visual analytics / Roger Beecham in Computers, Environment and Urban Systems, vol 47 (September 2014)  

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Mapping social activities and concepts with social media (Twitter) and web search engines (Yahoo and Bing): a case study in 2012 US Presidential Election / Ming-Hsiang Tsou in Cartography and Geographic Information Science, vol 40 n° 4 (September 2013)  

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Space-time density of trajectories : exploring spatio-temporal patterns in movement data / Urška Demšar in International journal of geographical information science IJGIS, vol 24 n° 10 (october 2010)  

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