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On the spatial distribution of buildings for map generalization / Zhiwei Wei in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 6 (November 2018)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 45 n° 6 (November 2018) . - pp 539 - 555 Titre : On the spatial distribution of buildings for map generalization Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhiwei Wei, Auteur ; Qingsheng Guo, Auteur ; Lin Wang, Auteur ; Fen Yan, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 539 - 555 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] analyse de groupement [Termes descripteurs IGN] analyse en composantes principales [Termes descripteurs IGN] arbre aléatoire minimum [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] distribution spatiale [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) Information on spatial distribution of buildings must be explored as part of the process of map generalization. A new approach is proposed in this article, which combines building classification and clustering to enable the detection of class differences within a pattern, as well as patterns within a class. To do this, an analysis of existing parameters describing building characteristics is performed via principal component analysis (PCA), and four major parameters (i.e. convex hull area, IPQ compactness, number of edges, and smallest minimum bounding rectangle orientation) are selected for further classification based on similarities between building characteristics. A building clustering method based on minimum spanning tree (MST) considering rivers and roads is then applied. Theory and experiments show that use of a relative neighbor graph (RNG) is more effective in detecting linear building patterns than either a nearest neighbor graph (NNG), an MST, or a Gabriel graph (GssG). Building classification and clustering are therefore conducted separately using experimental data extracted from OpenStreetMap (OSM), and linear patterns are then recognized within resultant clusters. Experimental results show that the approach proposed in this article is both reasonable and efficient for mining information on the spatial distribution of buildings for map generalization. Numéro de notice : A2018-480 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2018.1433068 date de publication en ligne : 15/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2018.1433068 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91258 [article]

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032-2018061	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Automated extraction of 3D vector topographic feature line from terrain point cloud / Wei Zhou in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 33 n° 10 (October 2018) . - pp 1036 - 1047 Titre : Automated extraction of 3D vector topographic feature line from terrain point cloud Type de document : Article/Communication Auteurs : Wei Zhou, Auteur ; Rencan Peng, Auteur ; Jian Dong, Auteur ; Tao Wang, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1036 - 1047 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] arbre aléatoire minimum [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] ligne caractéristique [Termes descripteurs IGN] lissage de données [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] objet géographique linéaire [Termes descripteurs IGN] repère de Laplace [Termes descripteurs IGN] segmentation par croissance de régions [Termes descripteurs IGN] semis de points Résumé : (auteur) This paper presents an automated topographic feature lines detection method that directly extracts 3D vector topographic feature lines from terrain point cloud. First, signed surface variation (SSV) is introduced to extract the potential feature points. Secondly, the potential feature points are segmented to different clusters by combining region growing segmentation and conditional Euclidean clustering. In order to extract feature points, the potential feature points in each cluster are iteratively thinned using a HC-Laplacian smoothing method with SSV weighted taken into account. Besides, SSV-based and elevation-based simple rules are added for accelerating this thinning process. Finally, the feature lines are obtained by constructing the minimum spanning tree of the extracted feature points. By comparing with manually digitized reference lines, the correctness and the completeness of extracted results are about 80% or even higher, which are much higher than those extracted by D8 algorithm. Numéro de notice : A2019-046 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1325521 date de publication en ligne : 18/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1325521 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92064 [article]

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059-2018041	GEO	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Built-up area analysis / Nicolas Regnauld (1995)

Public contenu dans Workshop on progress in automated map generalization, ICC 1995, 1 - 3 September 1995, Barcelona, Spain / Barbara P. Buttenfield (1995) Titre : Built-up area analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Regnauld , Auteur Congrès : ICA 1995, Workshop on progress in Automated Map Generalization (1 - 3 septembre 1995; Barcelone, Espagne), Commanditaire Editeur : Association Cartographique Internationale ACI ICA Année de publication : 1995 Importance : 2 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] arbre aléatoire minimum [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] extraction automatique [Termes descripteurs IGN] formalisation [Termes descripteurs IGN] objet géographique zonal [Vedettes matières IGN] Généralisation Numéro de notice : C1995-050 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92705