Centre dedocumentation
scientifique

Replication and the search for the laws in the geographic sciences / Peter Kedron in Annals of GIS, vol 28 n° 1 (January 2022)  

Public [article]  inAnnals of GIS > vol 28 n° 1 (January 2022) . - pp 45 - 56 Titre : Replication and the search for the laws in the geographic sciences Type de document : Article/Communication Auteurs : Peter Kedron, Auteur ; Joseph Holler, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 45 - 56 Note générale : bibliographe Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] autocorrélation spatiale [Termes IGN] géographie [Termes IGN] hétérogénéité spatiale [Termes IGN] ligne de base [Termes IGN] phénomène géographique [Termes IGN] réplication [Termes IGN] reproductibilité [Termes IGN] variance Résumé : (auteur) Replication is a means of assessing the credibility and generalizability of scientific results, whereby subsequent studies independently corroborate the findings of initial research. In the study of geographic phenomena, a distinct form of replicability is particularly important – whether a result obtained in one geographic context applies in another geographic context. However, the laws of geography suggest that it may be challenging to use replication to assess the credibility of findings across space and to identify new laws. Many geographic phenomena are spatially heterogeneous, which implies they exhibit uncontrolled variance across the surface of the earth and lack a characteristic mean. When a phenomenon is spatially heterogeneous, it may be difficult or impossible to establish baselines or rules for study-to-study comparisons. At the same time, geographic observations are typically spatially dependent, which makes it difficult to isolate the effects of interest for cross-study comparison. In this paper, we discuss how laws describing the spatial variation of phenomena may influence the use of replication in geographic research. Developing a set of shared principles for replication assessment based on fundamental laws of geography is a prerequisite for adapting replication standards to meet the needs of disciplinary subfields while maintaining a shared analytical foundation for convergent spatial research. Numéro de notice : A2022-188 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : https://doi.org/10.1080/19475683.2022.2027011 Date de publication en ligne : 17/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475683.2022.2027011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99916 [article]

Elevation models for reproducible evaluation of terrain representation / Patrick Kennelly in Cartography and Geographic Information Science, vol 48 n° 1 (January 2021)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > vol 48 n° 1 (January 2021) . - pp 63 - 77 Titre : Elevation models for reproducible evaluation of terrain representation Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Kennelly, Auteur ; Tom Patterson, Auteur ; Bernhard Jenny, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 63 - 77 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] altitude [Termes IGN] données multiéchelles [Termes IGN] figuré du terrain [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] réalité de terrain [Termes IGN] relief [Termes IGN] représentation du relief [Termes IGN] reproductibilité [Termes IGN] visualisation de données Résumé : (auteur) This paper proposes elevation models to promote, evaluate, and compare various terrain representation techniques. Our goal is to increase the reproducibility of terrain rendering algorithms and techniques across different scales and landscapes. We introduce elevation models of varying terrain types, available to the user at no cost, with minimal common data imperfections such as missing data values, resampling artifacts, and seams. Three multiscale elevation models are available, each consisting of a set of elevation grids, centered on the same geographic location, with increasing cell sizes and spatial extents. We also propose a collection of single-scale elevation models of archetypal landforms including folded ridges, a braided riverbed, active and stabilized sand dunes, and a volcanic caldera. An inventory of 78 publications with a total of 155 renderings illustrating terrain visualization techniques guided the selection of landform types in the elevation models. The benefits of using the proposed elevation models include straightforward comparison of terrain representation methods across different publications and better documentation of the source data, which increases the reproducibility of terrain representations. Numéro de notice : A2021-715 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2020.1830856 Date de publication en ligne : 04/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2020.1830856 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96459 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
032-2021011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Guide de bonnes pratiques sur la gestion des données de la recherche / Groupe de travail Atelier Données (France) (2021)  

Public Titre : Guide de bonnes pratiques sur la gestion des données de la recherche Type de document : Monographie Auteurs : Groupe de travail Atelier Données (France), Auteur Mention d'édition : version 1.0 - Janvier 2021 Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2021 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Société de l'information [Termes IGN] accès aux données [Termes IGN] données environnementales [Termes IGN] recherche scientifique [Termes IGN] reproductibilité [Termes IGN] réutilisation des données Résumé : (auteur) En janvier 2021, le groupe de travail publie le « guide de bonnes pratiques sur les données de la recherche » qui présente les différentes actions faites par les réseaux autour de la gestion des données. Ce guide reprend les 7 étapes définies dans le document « Cartographie des actions des réseaux métiers autour de la gestion des données » proposé en 2017. Numéro de notice : 17615 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE/POSITIONNEMENT/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : sans Date de publication en ligne : 26/01/2021 En ligne : https://mi-gt-donnees.pages.math.unistra.fr/guide/00-introduction.html Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96950

Quality assessment of photogrammetric methods - A workflow for reproducible UAS orthomosaics / Marvin Ludwig in Remote sensing, vol 12 n° 22 (December-1 2020)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 12 n° 22 (December-1 2020) . - n° 3831 Titre : Quality assessment of photogrammetric methods - A workflow for reproducible UAS orthomosaics Type de document : Article/Communication Auteurs : Marvin Ludwig, Auteur ; Christian M. Runge, Auteur ; Nicolas Friess, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 3831 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] capteur optique [Termes IGN] chaîne de traitement [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] orthoimage [Termes IGN] orthoimage géoréférencée [Termes IGN] orthophotoplan numérique [Termes IGN] photogrammétrie aérienne [Termes IGN] point de vérification [Termes IGN] reproductibilité [Termes IGN] série temporelle Résumé : (auteur) Unmanned aerial systems (UAS) are cost-effective, flexible and offer a wide range of applications. If equipped with optical sensors, orthophotos with very high spatial resolution can be retrieved using photogrammetric processing. The use of these images in multi-temporal analysis and the combination with spatial data imposes high demands on their spatial accuracy. This georeferencing accuracy of UAS orthomosaics is generally expressed as the checkpoint error. However, the checkpoint error alone gives no information about the reproducibility of the photogrammetrical compilation of orthomosaics. This study optimizes the geolocation of UAS orthomosaics time series and evaluates their reproducibility. A correlation analysis of repeatedly computed orthomosaics with identical parameters revealed a reproducibility of 99% in a grassland and 75% in a forest area. Between time steps, the corresponding positional errors of digitized objects lie between 0.07 m in the grassland and 0.3 m in the forest canopy. The novel methods were integrated into a processing workflow to enhance the traceability and increase the quality of UAS remote sensing. Numéro de notice : A2020-794 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs12223831 Date de publication en ligne : 22/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12223831 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96573 [article]

Torch-Points3D: A modular multi-task framework for reproducible deep learning on 3D point clouds / Thomas Chaton (2020)  

Public Titre : Torch-Points3D: A modular multi-task framework for reproducible deep learning on 3D point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Chaton, Auteur ; Nicolas Chaulet, Auteur ; Sofiane Horache, Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : AI4GEO / Conférence : 3DV 2020, International Conference on 3D Vision 25/11/2020 27/11/2020 en ligne Japon Importance : 12 p. - n° 282 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] cadre conceptuel [Termes IGN] code source libre [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] reproductibilité [Termes IGN] réseau neuronal profond Résumé : (auteur) We introduce Torch-Points3D, an open-source framework designed to facilitate the use of deep networks on 3D data. Its modular design, efficient implementation, and user-friendly interfaces make it a relevant tool for research and productization alike. Beyond multiple quality-of-life features, our goal is to standardize a higher level of transparency and reproducibility in 3D deep learning research, and to lower its barrier to entry. In this paper, we present the design principles of Torch-Points3D, as well as extensive benchmarks of multiple state-of-the-art algorithms and inference schemes across several datasets and tasks. The modularity of Torch-Points3D allows us to design fair and rigorous experimental protocols in which all methods are evaluated in the same conditions. The Torch-Points3D repository : https://github.com/nicolas-chaulet/torch-points3d. Numéro de notice : C2020-019 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/3DV50981.2020.00029 Date de publication en ligne : 19/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1109/3DV50981.2020.00029 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96456

Vers une recherche reproductible : Faire évoluer ses pratiques / Loic Desquilbet (2019)  

Permalink