Bulletin-géomatique
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Cultural Heritage and Climate Change: New challenges and perspectives for research / Christopher Ballard (2022)
Titre : Cultural Heritage and Climate Change: New challenges and perspectives for research : White paper from JPI Cultural Heritage & JPI Climate Type de document : Rapport Auteurs : Christopher Ballard, Auteur ; Nacima Baron, Auteur ; Ann Bourgès, Auteur ; Bénédicte Bucher , Auteur ; et al., Auteur Editeur : European Union Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Importance : 32 p. Note générale : Auteurs : Christopher Ballard, Nacima Baron, Ann Bourgès, Bénédicte Bucher, May Cassar, Marie-Yvane Daire, Cathy Daly, Aitziber Egusquiza, Sandra Fatoric, Cornelius Holtorf , Menne Kosian , Roger-Alexandre Lefevre Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] patrimoine culturel
[Termes IGN] protection du patrimoineRésumé : (auteur) Collaboration between the two Joint Programming Initiatives “Cultural Heritage and Global Change” (JPI CH), and “Connecting Climate Knowledge for Europe” (JPI Climate) began in 2019 and led to the organisation of a joint workshop a year later. Following the recommendations in the workshop report, an expert working group was set up to scope research gaps and opportunities at the interface of cultural heritage and climate change, culminating in the publication of this White Paper. This strategic document is expected to support the two JPIs to generate policy-relevant research outcomes. Four key messages are brought forth reviewing the state of the art in the field of cultural heritage and climate change research:
• Research on individual geopolitical regions, or a few in immediate vicinity of one another, remains prevalent: there is an opportunity to stimulate research and knowledge exchange that crosscuts several regions which - although geographically disparate - present common challenges and opportunities.
• Quantitative and qualitative methods remain siloed in their applications; mixed methods, which reflect a cross-disciplinary approach, are more likely to be found in pre-policy publications.
• There is a need for further understanding of culture and heritage as embedded in their socio-environmental contexts to inform policy, including the role of traditional and local knowledge, as well as learning from the past.
• The ecological and social impacts related to losses and opportunities for cultural assets and values from adaptation and mitigation need to be researched more intensively.
Based on this comprehensive literature review, key research gaps and priorities under five themes have been identified for the European region and beyond that require more advanced knowledge in the coming years and that should be addressed by researchers to support climate adaptation and mitigation measures:
• Addressing the Climate Emergency: Strengthening the commitment of the cultural heritage sector to address the climate emergency
• The Impacts of Climate Change: Predicting and assessing the impacts of climate change on and through cultural heritage
• Protecting Cultural Heritage: Building protection and adaptation strategies for cultural heritage
• Contributing to Climate Adaptation: Assessing the potential of cultural heritage to inform the development of climate adaptation
• Cultural Heritage as a Resource: Investigating how cultural heritage can support societal transformations and be a resource for climate mitigation and sustainable futures.
To address the research gaps and priorities, both JPIs propose three types of instrument that could be used in supporting collaborative efforts between and beyond the two initiatives:
• Funding instruments enable the mobilisation of new research funding from the participating partners to launch joint funding calls, to provide better use of public resources, add value and avoid duplication.
• Networking and capacity building instruments focus on knowledge exchange, capacity building, communication and dissemination across relevant communities and promote joint activities between these communities, in cooperation with other instruments.
• Exploration and assessment instruments touch upon those required to gather, assess, and synthesise knowledge needed to inform and guide decisions on addressing the knowledge gaps identified in this White Paper.
Both JPIs will work hard to support and promote, on the one hand, research that complements, and builds upon existing findings and ensures that these contribute to future prevention and adaptation policies; and on the other hand, research that further explores how to make cultural heritage a readily available resource for climate mitigation and sustainable development.Numéro de notice : 10662 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Rapport nature-HAL : Rapport DOI : sans En ligne : https://www.heritageresearch-hub.eu/app/uploads/2022/03/White-Paper-March-2022-d [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102854
Titre : Exploring the potential of deep learning for map generalization Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya , Directeur de thèse ; Xiang Zhang, Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2023 Importance : 216 p. Note générale : bibliographie
Doctoral thesis from Université Gustave Eiffel, Doctoral school MSTIC, Specialty "Geographic information sciences"Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] relation spatiale
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] réseau neuronal profond
[Vedettes matières IGN] GénéralisationIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Map generalization is a process that aims to adapt the level of detail of geographic information for cartography at a small scale. Automating the process is complex but essential in map production. We think this research field could benefit from the recent advances in deep learning that make it possible to solve more and more complex tasks, using numerous training examples. This thesis proposes exploring the potential of deep learning for map generalization. This exploration is built upon three map generalization use cases: recognition of spatial relations, graphic generalization of mountain roads, and generalization of topographic maps at medium scales. These three use cases enable us to address research questions relative to the concrete implementation of deep learning models for map generalization (including dataset creation and architecture), the evaluation of such models and their integration in existing generalization processes. In addition to the models and training set adapted for each of our case studies already mentioned, we propose evaluation methods adapted to the challenges of cartographic generalization by deep learning. Finally, we propose a partitioning of the cartographic generalization into sub-problems facilitating the resolution by learning and allowing the generation of generalized map images. Note de contenu : Introduction
Part 1 A new paradigm for map generalization
Chapter A. Literature review
Chapter B. Formulating map generalization as a deep learning task
Chapter C. Designing a framework for deep learning based map generalization
Part 2 Exploration of deep learning for map generalization
Chapter D. Can graph neural networks model spatial relations?
Chapter E. CNN for the generalization of roads
Chapter F. The generation of topographic map with several themes
Part III The future of map generalization with deep learning
Chapter G. Usages of deep learning models for map generalization
Chapter H. Evaluation of deep learning predictions
ConclusionNuméro de notice : 17752 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 05/05/2023 En ligne : https://theses.hal.science/tel-04089883v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103186 Évaluation de la qualité des données géographiques d'OpenStreetMap à l'aide des méthodes d'apprentissage automatique : cas de la République de Djibouti / Ibrahim Maidaneh Abdi (2022)
Titre : Évaluation de la qualité des données géographiques d'OpenStreetMap à l'aide des méthodes d'apprentissage automatique : cas de la République de Djibouti Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ibrahim Maidaneh Abdi , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Importance : 232 p. Note générale : bibliographie
École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Djibouti
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données localisées numériques
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] qualité des donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La qualité des données de la base OpenStreetMap (OSM) peut être évaluée en comparant les données d'OSM avec les données d'une base de données géographiques de référence. Cependant, en l'absence d'une telle base de référence (cas de Djibouti), la précision spatiale de ces données n'est pas connue. L'objectif de nos travaux est de mettre en place une méthode permettant de déterminer la qualité d'un jeu de données issue d'OSM sans le comparer avec une base de référence. Pour cela, nous cherchons à établir un lien statistique entre des mesures extrinsèques de qualité (calculées en confrontant les données OSM avec des données de référence), et des indicateurs intrinsèques de qualité (calculés en se basant uniquement sur les objets à évaluer), pour disposer d'une estimation des mesures extrinsèques de qualité d'un jeu de données OSM pour lequel il n'y aurait pas de référence. Nous implémentons un modèle d'apprentissage supervisé, amélioré au fil des méthodes d'apprentissages en partant par une régression multiple LASSO vers une classification de type Random Forest en passant par une étude d'autocorrélation spatiale pour aboutir sur une étude de la transférabilité du modèle de classification sur d'autres zones d'études. Le modèle de régression que nous calculons permet d'expliquer 30 % de la variance sur les mesures de qualité d'objets OSM de type bâtiments. Et si l'on agrège des bâtiments dans un voisinage défini, on améliore le score de variance expliquée par la régression jusqu'à 42 %. Quant avec la classification, notre modèle parvient à détecter une mauvaise qualité de saisie de bâtiments à 81,5 % d'AUC. Enfin, les résultats préliminaires testés sur deux zones d'études, montrent que le modèle d'apprentissage se transfère assez bien sur la nouvelle zone d'étude. Numéro de notice : 14332 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences de l’information géographique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 28/03/2023 En ligne : https://theses.hal.science/tel-04048674 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102984