Villes et communautés intelligentes

Avec l’accroissement mondial de l’urbanisation, les villes d’aujourd’hui font face à d’importants défis sociétaux, environnementaux, économiques et technologiques. Au Québec, de nombreux milieux sont en action pour devenir des chefs de file internationaux en matière de territoires intelligents. Les données et technologies géospatiales sont au coeur des infrastructures, des modèles et des organisations qui sous-tendent une ville intelligente et qui lui permettent d’optimiser l’ensemble de son fonctionnement. Les chercheurs du CRDIG s’intéressent à plusieurs enjeux et questions de recherche dans le cadre de cet axe.

Sélection de publications scientifiques

en lien avec l’axe Villes et communautés intelligentes

• Roche, S., 2020, Smile, you’re being traced! Some thoughts about the ethical issues of digital contact tracing applications, Journal of Location Based Services, DOI: 10.1080/17489725.2020.1811409
• Yaagoubi, R., G. Edwards, T. Badard, 2018, Élaboration d’un modèle de données spatiales à inspiration cognitive pour assister la navigation des piétons non voyants, Revue Internationale de Géomatique, pp. 42
• Gharebaghi, A., M.A. Mostafavi, S.H. Chavoshi, G. Edwards, P. Fougeyrollas, 2018, The Role of Social Factors in the Accessibility of Urban Areas for People with Motor Disabilities, ISPRS Int. J. of Geo-Information, Vol. 7, No. 4
• Xing, X., M.A. Mostafavi, S.H. Chavoshi, 2018, A Knowledge Base for Automatic Feature Recognition from Point Clouds in an Urban Scene, ISPRS Int. J. of Geo-Information, Vol. 7, No. 1
• Neuville, R., J. Pouliot, F. Poux, L. de Rudder, R. Billen, 2018, A Formalized 3D Geovisualization Illustrated to Selectivity Purpose of Virtual 3D City Model, ISPRS Int. Journal of Geo-Information, Vol. 7, No. 5, pp. 194
• Barma, S. and S. Daniel, 2017, Designing Enhanced Learning Environments in Physics: An Interdisciplinary Collaborative Approach Producing an Instrument for School Success, In: Romero, M., K. Sawchuk, J. Blat, S. Sayago, H. Ouellet (ed(s)), Game-Based Learning Across the Lifespan, Springer, pp. 91-113
• Pouliot, J., C. Wang, F. Hubert, C. Ellul, A. Rajabifard, 2017, Best Practices in 3D Cadastre Visualization, In: FIG (ed(s)), 3D Cadastre Best Practices: Legal Aspects, Initial Registration, 3D Data Management, and Visualization
• Bégin, D., R. Devillers, S. Roche, 2017, Contributors’ enrollment in collaborative online communities: the case of OpenStreetMap, Geo-Spatial Information Science, Vol. 20, No. 3, pp. 282-295
• Dubé, J., D. Legros, M. Thériault, F. Des Rosiers, 2017, Measuring and Interpreting Urban Externalities in Real-Estate Data: A Spatio-temporal Difference-in-Differences (STDID) Estimator, Buildings, Vol. 7, No. 51, pp. 23 p.
• Gervais, M., N. Massé, 2016, Enquête et analyse foncière, Dans: Le droit foncier et l’arpenteur-géomètre, pp.353-438
• Roche, S., 2016, Geographic information science II: Less space, more places in smart cities, Progress in Human Geography, Vol. 40, No. 4, pp. 565-573