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Assessing road accidents in spatial context via statistical and non-statistical approaches to detect road accident hotspot using GIS / Yegane Khosravi in Geodetski vestnik, vol 66 n° 3 (September - November 2022)  

Public [article]  inGeodetski vestnik > vol 66 n° 3 (September - November 2022) . - pp 412 - 431 Titre : Assessing road accidents in spatial context via statistical and non-statistical approaches to detect road accident hotspot using GIS Type de document : Article/Communication Auteurs : Yegane Khosravi, Auteur ; Farhad Hosseinali, Auteur ; Mostafa Adresi, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 412 - 431 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Slovène (slv) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] accident de la route [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] autocorrélation spatiale [Termes IGN] classification par nuées dynamiques [Termes IGN] corrélation automatique de points homologues [Termes IGN] distance de Manhattan [Termes IGN] estimation par noyau [Termes IGN] Iran [Termes IGN] méthode statistique [Termes IGN] pente [Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique [Termes IGN] regroupement de données [Termes IGN] système d'information géographique Résumé : (auteur) Road accidents are among the most critical causes of fatality, personal injuries, and financial damage worldwide. Identifying accident hotspots and the causes of accidents and improving the condition of these hotspots is an economical way to improve road traffic safety. In this study, to identify the accident hotspots of “Dehbala” road located in Yazd province-Iran, statistical and non-statistical clustering methods were used. First, the weighting of the criteria was performed by an expert using the AHP method. Hence, the spatial correlation of slope and curvature was calculated by Global Moran’I. Anselin Local Moran index and Getis-Ord Gi* and Kernel Density Estimation were used to identify accident hotspots based on accident location due to the density of points. As a result, four accident hotspots were obtained by the Anselin Local Moran index, three accident hotspots by Getis-Ord Gi*and one accident-prone area were obtained by Kernel Density Estimation method. Three algorithms, k-means, k-medoids, and DBSCAN, were used to identify accident-prone areas or points using non-statistical methods. The dense cluster of each method was considered as an accident-prone cluster. Then the results of statistical and non- statistical methods were intersected with each other and the final accident-prone area was obtained. This study revealed the effect of geometric charcateristics of the road (slope and curvature) on the occurance of accidents. Numéro de notice : A2022-781 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.15292/geodetski-vestnik.2022.03.412-431 Date de publication en ligne : 04/08/2022 En ligne : https://doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2022.03.412-431 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101864 [article]

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An exact statistical method for analyzing co-location on a street network and its computational implementation / Wataru Morioka in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 4 (April 2022)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 4 (April 2022) . - pp 773 - 798 Titre : An exact statistical method for analyzing co-location on a street network and its computational implementation Type de document : Article/Communication Auteurs : Wataru Morioka, Auteur ; Mei-Po Kwan, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 773 - 798 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] co-positionnement [Termes IGN] distance euclidienne [Termes IGN] fonction K de Ripley [Termes IGN] implémentation (informatique) [Termes IGN] méthode statistique [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] Tokyo (Japon) [Termes IGN] zone tampon Résumé : (auteur) In many central districts in cities across the world, different types of stores form clusters resulting from the benefits of spatial agglomeration. To precisely analyze co-location relationships in a micro-scale space, this study develops a new statistical method by addressing the limitations of the ordinary cross K function method. The objectives of this paper are, first, to formulate an exact statistical method for analyzing co-location along streets in a central district constrained by a street network; second, to implement this statistical method in computational procedures. Third, this method is extended to the analysis of repulsive-location, i.e. phenomena of stores locating repulsively among different types of stores. Fourth, the paper shows a graph-theoretic diagram illustrating the spatial structure of stores in a central district consisting of bilateral, unilateral co-location and repulsive-location. Last, the proposed method is applied to eight different types of stores in a trendy district in Tokyo. The results show that the method is useful for revealing the spatial structure consisting of co-location and repulsive-location in the central district. Numéro de notice : A2022-257 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2021.1976409 Date de publication en ligne : 16/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2021.1976409 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100230 [article]

A PCA-PD fusion method for change detection in remote sensing multi temporal images / Soltana Achour in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 37 n° 1 [01/01/2022] . - pp 196 - 213 Titre : A PCA-PD fusion method for change detection in remote sensing multi temporal images Type de document : Article/Communication Auteurs : Soltana Achour, Auteur ; Miloud Chikr Elmezouar, Auteur ; Nasreddine Taleb, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 196 - 213 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] image multitemporelle [Termes IGN] image panchromatique [Termes IGN] méthode statistique [Termes IGN] seuillage d'image Résumé : (auteur) In remote sensing, for applications as environment monitoring, change detection based on image processing is one of the most important techniques. To reach high performance various techniques of fusion are exploited using a combination of multi-temporal, multispectral and panchromatic satellite images. A solution for handling such kind of images holds when using some simple statistical methods like the Percent Difference (PD) technique as well as the Principal Component Analysis (PCA) one. In this paper, an automatic change detection method issued from the two previous techniques is proposed and applied on multispectral and panchromatic images captured by a high resolution optical satellite. This approach is characterized by two aspects: the first one consists of the fusion of the different data and the second one performs the detection of the changes for the resulting images. The experimental results show the reasonable quantitative performance and the effectiveness of the proposed method for change detection, consisting of an automatic extraction of most of change information as well as the obtention of better results for most precision metrics consisting of an overall accuracy of up to 91% and a Kappa coefficient of up to 66%, comparing to those obtained using the simple PD and PCA techniques. Numéro de notice : A2022-048 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2020.1713228 Date de publication en ligne : 10/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1713228 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99441 [article]

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Estimating forest attribute parameters for small areas using nearest neighbors techniques / Ronald E. McRoberts in Forest ecology and management, vol 272 (mai 2012)  

Public [article]  inForest ecology and management > vol 272 (mai 2012) . - pp 3 - 12 Titre : Estimating forest attribute parameters for small areas using nearest neighbors techniques Type de document : Article/Communication Auteurs : Ronald E. McRoberts, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 3 - 12 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] classification barycentrique [Termes IGN] image Landsat-TM [Termes IGN] inférence statistique [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] méthode statistique [Termes IGN] métrique [Termes IGN] optimisation (mathématiques) Résumé : (auteur) Nearest neighbors techniques have become extremely popular, particularly for use with forest inventory data. With these techniques, a population unit prediction is calculated as a linear combination of observations for a selected number of population units in a sample that are most similar, or nearest, in a space of ancillary variables to the population unit requiring the prediction. Nearest neighbors techniques are appealing for multiple reasons: they can be used with categorical response variables for which the objective is classification and with continuous response variables for which the objective is prediction; they can be used for both univariate and multivariate prediction; they are non-parametric in the sense that no assumptions regarding the distributions of response or predictor variables are necessary; they are synthetic in the sense that they can readily use information external to the geographic area for which an estimate is sought; they are useful for map construction, small area estimation, and inference; and they can be used with a wide variety of data sets. Recent advances and emerging issues in nearest neighbors techniques are reviewed for four topic areas: (1) distance metrics, (2) optimization, (3) diagnostic tools, and (4) inference. The focus of the study is estimation of mean forest stem volume per unit area for small areas using a combination of forest inventory observations and Landsat Thematic Mapper (TM) imagery. However, the concepts and techniques are generally applicable for all nearest neighbors problems. Numéro de notice : IFN_6634 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1016/j.foreco.2011.06.039 Date de publication en ligne : 03/09/2011 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.foreco.2011.06.039 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75564 [article]

Réduction de la variance dans les sondages en présence d'information auxiliaire : une approche non paramétrique par splines de régression / Camélia Goga in Canadian journal of statistics (The), vol 33 n° 2 (June - August 2005)

Public [article]  inCanadian journal of statistics (The) > vol 33 n° 2 (June - August 2005) . - pp 1 - 18 Titre : Réduction de la variance dans les sondages en présence d'information auxiliaire : une approche non paramétrique par splines de régression Type de document : Article/Communication Auteurs : Camélia Goga, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 1 - 18 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes IGN] B-Spline [Termes IGN] estimation statistique [Termes IGN] méthode statistique [Termes IGN] régression [Termes IGN] variance Résumé : (auteur) Nous traitons la prise en compte par un modèle non paramétrique de l’information auxiliaire afin d’améliorer en termes de variance l’estimateur d’un total. On introduit un nouveau type d’estimateur assisté par un modèle qui est basé sur les splines de régression. L’estimateur obtenu est une somme linéaire pondérée des valeurs de la variable d’intérêt avec des poids calés sur les totaux des fonctions B-splines. On montre également que sous certaines conditions, l’estimateur est asymptotiquement sans biais et convergent. Une approximation pour la variance sous le plan de sondage est donnée et nous prouvons que la variance anticipée est asymptotiquement équivalente à la borne inférieure de Godambe-Joshi. Le bon comportement de cet estimateur est vérifié par des simulations. Numéro de notice : IFN_6623 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75614 [article]

Le profil des tiges / J.M. Delord in Revue forestière française, vol 36 n° 6 (décembre 1984)    

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Recherches sur l'application aux futaies régulières des inventaires par la méthode statistique / Jean Pardé in Annales de l'école nationale des eaux et forêts et de la station de recherches et expériences, vol 17 n° 2 (1960)  

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Photographie aérienne forestière et méthode statistique / Anonyme in Revue forestière française, vol 1953 n° 11 (novembre 1953)  

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