22 research outputs found

    A conceptual framework and a risk management approach for interoperability between geospatial datacubes

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    De nos jours, nous observons un intérêt grandissant pour les bases de données géospatiales multidimensionnelles. Ces bases de données sont développées pour faciliter la prise de décisions stratégiques des organisations, et plus spécifiquement lorsqu’il s’agit de données de différentes époques et de différents niveaux de granularité. Cependant, les utilisateurs peuvent avoir besoin d’utiliser plusieurs bases de données géospatiales multidimensionnelles. Ces bases de données peuvent être sémantiquement hétérogènes et caractérisées par différent degrés de pertinence par rapport au contexte d’utilisation. Résoudre les problèmes sémantiques liés à l’hétérogénéité et à la différence de pertinence d’une manière transparente aux utilisateurs a été l’objectif principal de l’interopérabilité au cours des quinze dernières années. Dans ce contexte, différentes solutions ont été proposées pour traiter l’interopérabilité. Cependant, ces solutions ont adopté une approche non systématique. De plus, aucune solution pour résoudre des problèmes sémantiques spécifiques liés à l’interopérabilité entre les bases de données géospatiales multidimensionnelles n’a été trouvée. Dans cette thèse, nous supposons qu’il est possible de définir une approche qui traite ces problèmes sémantiques pour assurer l’interopérabilité entre les bases de données géospatiales multidimensionnelles. Ainsi, nous définissons tout d’abord l’interopérabilité entre ces bases de données. Ensuite, nous définissons et classifions les problèmes d’hétérogénéité sémantique qui peuvent se produire au cours d’une telle interopérabilité de différentes bases de données géospatiales multidimensionnelles. Afin de résoudre ces problèmes d’hétérogénéité sémantique, nous proposons un cadre conceptuel qui se base sur la communication humaine. Dans ce cadre, une communication s’établit entre deux agents système représentant les bases de données géospatiales multidimensionnelles impliquées dans un processus d’interopérabilité. Cette communication vise à échanger de l’information sur le contenu de ces bases. Ensuite, dans l’intention d’aider les agents à prendre des décisions appropriées au cours du processus d’interopérabilité, nous évaluons un ensemble d’indicateurs de la qualité externe (fitness-for-use) des schémas et du contexte de production (ex., les métadonnées). Finalement, nous mettons en œuvre l’approche afin de montrer sa faisabilité.Today, we observe wide use of geospatial databases that are implemented in many forms (e.g., transactional centralized systems, distributed databases, multidimensional datacubes). Among those possibilities, the multidimensional datacube is more appropriate to support interactive analysis and to guide the organization’s strategic decisions, especially when different epochs and levels of information granularity are involved. However, one may need to use several geospatial multidimensional datacubes which may be semantically heterogeneous and having different degrees of appropriateness to the context of use. Overcoming the semantic problems related to the semantic heterogeneity and to the difference in the appropriateness to the context of use in a manner that is transparent to users has been the principal aim of interoperability for the last fifteen years. However, in spite of successful initiatives, today's solutions have evolved in a non systematic way. Moreover, no solution has been found to address specific semantic problems related to interoperability between geospatial datacubes. In this thesis, we suppose that it is possible to define an approach that addresses these semantic problems to support interoperability between geospatial datacubes. For that, we first describe interoperability between geospatial datacubes. Then, we define and categorize the semantic heterogeneity problems that may occur during the interoperability process of different geospatial datacubes. In order to resolve semantic heterogeneity between geospatial datacubes, we propose a conceptual framework that is essentially based on human communication. In this framework, software agents representing geospatial datacubes involved in the interoperability process communicate together. Such communication aims at exchanging information about the content of geospatial datacubes. Then, in order to help agents to make appropriate decisions during the interoperability process, we evaluate a set of indicators of the external quality (fitness-for-use) of geospatial datacube schemas and of production context (e.g., metadata). Finally, we implement the proposed approach to show its feasibility

    Improving knowledge about the risks of inappropriate uses of geospatial data by introducing a collaborative approach in the design of geospatial databases

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    La disponibilité accrue de l’information géospatiale est, de nos jours, une réalité que plusieurs organisations, et même le grand public, tentent de rentabiliser; la possibilité de réutilisation des jeux de données est désormais une alternative envisageable par les organisations compte tenu des économies de coûts qui en résulteraient. La qualité de données de ces jeux de données peut être variable et discutable selon le contexte d’utilisation. L’enjeu d’inadéquation à l’utilisation de ces données devient d’autant plus important lorsqu’il y a disparité entre les nombreuses expertises des utilisateurs finaux de la donnée géospatiale. La gestion des risques d’usages inappropriés de l’information géospatiale a fait l’objet de plusieurs recherches au cours des quinze dernières années. Dans ce contexte, plusieurs approches ont été proposées pour traiter ces risques : parmi ces approches, certaines sont préventives et d’autres sont plutôt palliatives et gèrent le risque après l'occurrence de ses conséquences; néanmoins, ces approches sont souvent basées sur des initiatives ad-hoc non systémiques. Ainsi, pendant le processus de conception de la base de données géospatiale, l’analyse de risque n’est pas toujours effectuée conformément aux principes d’ingénierie des exigences (Requirements Engineering) ni aux orientations et recommandations des normes et standards ISO. Dans cette thèse, nous émettons l'hypothèse qu’il est possible de définir une nouvelle approche préventive pour l’identification et l’analyse des risques liés à des usages inappropriés de la donnée géospatiale. Nous pensons que l’expertise et la connaissance détenues par les experts (i.e. experts en geoTI), ainsi que par les utilisateurs professionnels de la donnée géospatiale dans le cadre institutionnel de leurs fonctions (i.e. experts du domaine d'application), constituent un élément clé dans l’évaluation des risques liés aux usages inadéquats de ladite donnée, d’où l’importance d’enrichir cette connaissance. Ainsi, nous passons en revue le processus de conception des bases de données géospatiales et proposons une approche collaborative d’analyse des exigences axée sur l’utilisateur. Dans le cadre de cette approche, l’utilisateur expert et professionnel est impliqué dans un processus collaboratif favorisant l’identification a priori des cas d’usages inappropriés. Ensuite, en passant en revue la recherche en analyse de risques, nous proposons une intégration systémique du processus d’analyse de risque au processus de la conception de bases de données géospatiales et ce, via la technique Delphi. Finalement, toujours dans le cadre d’une approche collaborative, un référentiel ontologique de risque est proposé pour enrichir les connaissances sur les risques et pour diffuser cette connaissance aux concepteurs et utilisateurs finaux. L’approche est implantée sous une plateforme web pour mettre en œuvre les concepts et montrer sa faisabilité.Nowadays, the increased availability of geospatial information is a reality that many organizations, and even the general public, are trying to transform to a financial benefit. The reusability of datasets is now a viable alternative that may help organizations to achieve cost savings. The quality of these datasets may vary depending on the usage context. The issue of geospatial data misuse becomes even more important because of the disparity between the different expertises of the geospatial data end-users. Managing the risks of geospatial data misuse has been the subject of several studies over the past fifteen years. In this context, several approaches have been proposed to address these risks, namely preventive approaches and palliative approaches. However, these approaches are often based on ad-hoc initiatives. Thus, during the design process of the geospatial database, risk analysis is not always carried out in accordance neither with the principles/guidelines of requirements engineering nor with the recommendations of ISO standards. In this thesis, we suppose that it is possible to define a preventive approach for the identification and analysis of risks associated to inappropriate use of geospatial data. We believe that the expertise and knowledge held by experts and users of geospatial data are key elements for the assessment of risks of geospatial data misuse of this data. Hence, it becomes important to enrich that knowledge. Thus, we review the geospatial data design process and propose a collaborative and user-centric approach for requirements analysis. Under this approach, the user is involved in a collaborative process that helps provide an a priori identification of inappropriate use of the underlying data. Then, by reviewing research in the domain of risk analysis, we propose to systematically integrate risk analysis – using the Delphi technique – through the design of geospatial databases. Finally, still in the context of a collaborative approach, an ontological risk repository is proposed to enrich the knowledge about the risks of data misuse and to disseminate this knowledge to the design team, developers and end-users. The approach is then implemented using a web platform in order to demonstrate its feasibility and to get the concepts working within a concrete prototype

    Towards development of fuzzy spatial datacubes : fundamental concepts with example for multidimensional coastal erosion risk assessment and representation

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    Les systèmes actuels de base de données géodécisionnels (GeoBI) ne tiennent généralement pas compte de l'incertitude liée à l'imprécision et le flou des objets; ils supposent que les objets ont une sémantique, une géométrie et une temporalité bien définies et précises. Un exemple de cela est la représentation des zones à risque par des polygones avec des limites bien définies. Ces polygones sont créés en utilisant des agrégations d'un ensemble d'unités spatiales définies sur soit des intérêts des organismes responsables ou les divisions de recensement national. Malgré la variation spatio-temporelle des multiples critères impliqués dans l’analyse du risque, chaque polygone a une valeur unique de risque attribué de façon homogène sur l'étendue du territoire. En réalité, la valeur du risque change progressivement d'un polygone à l'autre. Le passage d'une zone à l'autre n'est donc pas bien représenté avec les modèles d’objets bien définis (crisp). Cette thèse propose des concepts fondamentaux pour le développement d'une approche combinant le paradigme GeoBI et le concept flou de considérer la présence de l’incertitude spatiale dans la représentation des zones à risque. En fin de compte, nous supposons cela devrait améliorer l’analyse du risque. Pour ce faire, un cadre conceptuel est développé pour créer un model conceptuel d’une base de donnée multidimensionnelle avec une application pour l’analyse du risque d’érosion côtier. Ensuite, une approche de la représentation des risques fondée sur la logique floue est développée pour traiter l'incertitude spatiale inhérente liée à l'imprécision et le flou des objets. Pour cela, les fonctions d'appartenance floues sont définies en basant sur l’indice de vulnérabilité qui est un composant important du risque. Au lieu de déterminer les limites bien définies entre les zones à risque, l'approche proposée permet une transition en douceur d'une zone à une autre. Les valeurs d'appartenance de plusieurs indicateurs sont ensuite agrégées basées sur la formule des risques et les règles SI-ALORS de la logique floue pour représenter les zones à risque. Ensuite, les éléments clés d'un cube de données spatiales floues sont formalisés en combinant la théorie des ensembles flous et le paradigme de GeoBI. En plus, certains opérateurs d'agrégation spatiale floue sont présentés. En résumé, la principale contribution de cette thèse se réfère de la combinaison de la théorie des ensembles flous et le paradigme de GeoBI. Cela permet l’extraction de connaissances plus compréhensibles et appropriées avec le raisonnement humain à partir de données spatiales et non-spatiales. Pour ce faire, un cadre conceptuel a été proposé sur la base de paradigme GéoBI afin de développer un cube de données spatiale floue dans le system de Spatial Online Analytical Processing (SOLAP) pour évaluer le risque de l'érosion côtière. Cela nécessite d'abord d'élaborer un cadre pour concevoir le modèle conceptuel basé sur les paramètres de risque, d'autre part, de mettre en œuvre l’objet spatial flou dans une base de données spatiales multidimensionnelle, puis l'agrégation des objets spatiaux flous pour envisager à la représentation multi-échelle des zones à risque. Pour valider l'approche proposée, elle est appliquée à la région Perce (Est du Québec, Canada) comme une étude de cas.Current Geospatial Business Intelligence (GeoBI) systems typically do not take into account the uncertainty related to vagueness and fuzziness of objects; they assume that the objects have well-defined and exact semantics, geometry, and temporality. Representation of fuzzy zones by polygons with well-defined boundaries is an example of such approximation. This thesis uses an application in Coastal Erosion Risk Analysis (CERA) to illustrate the problems. CERA polygons are created using aggregations of a set of spatial units defined by either the stakeholders’ interests or national census divisions. Despite spatiotemporal variation of the multiple criteria involved in estimating the extent of coastal erosion risk, each polygon typically has a unique value of risk attributed homogeneously across its spatial extent. In reality, risk value changes gradually within polygons and when going from one polygon to another. Therefore, the transition from one zone to another is not properly represented with crisp object models. The main objective of the present thesis is to develop a new approach combining GeoBI paradigm and fuzzy concept to consider the presence of the spatial uncertainty in the representation of risk zones. Ultimately, we assume this should improve coastal erosion risk assessment. To do so, a comprehensive GeoBI-based conceptual framework is developed with an application for Coastal Erosion Risk Assessment (CERA). Then, a fuzzy-based risk representation approach is developed to handle the inherent spatial uncertainty related to vagueness and fuzziness of objects. Fuzzy membership functions are defined by an expert-based vulnerability index. Instead of determining well-defined boundaries between risk zones, the proposed approach permits a smooth transition from one zone to another. The membership values of multiple indicators (e.g. slop and elevation of region under study, infrastructures, houses, hydrology network and so on) are then aggregated based on risk formula and Fuzzy IF-THEN rules to represent risk zones. Also, the key elements of a fuzzy spatial datacube are formally defined by combining fuzzy set theory and GeoBI paradigm. In this regard, some operators of fuzzy spatial aggregation are also formally defined. The main contribution of this study is combining fuzzy set theory and GeoBI. This makes spatial knowledge discovery more understandable with human reasoning and perception. Hence, an analytical conceptual framework was proposed based on GeoBI paradigm to develop a fuzzy spatial datacube within Spatial Online Analytical Processing (SOLAP) to assess coastal erosion risk. This necessitates developing a framework to design a conceptual model based on risk parameters, implementing fuzzy spatial objects in a spatial multi-dimensional database, and aggregating fuzzy spatial objects to deal with multi-scale representation of risk zones. To validate the proposed approach, it is applied to Perce region (Eastern Quebec, Canada) as a case study

    Developing a model and a language to identify and specify the integrity constraints in spatial datacubes

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    La qualité des données dans les cubes de données spatiales est importante étant donné que ces données sont utilisées comme base pour la prise de décision dans les grandes organisations. En effet, une mauvaise qualité de données dans ces cubes pourrait nous conduire à une mauvaise prise de décision. Les contraintes d'intégrité jouent un rôle clé pour améliorer la cohérence logique de toute base de données, l'un des principaux éléments de la qualité des données. Différents modèles de cubes de données spatiales ont été proposés ces dernières années mais aucun n'inclut explicitement les contraintes d'intégrité. En conséquence, les contraintes d'intégrité de cubes de données spatiales sont traitées de façon non-systématique, pragmatique, ce qui rend inefficace le processus de vérification de la cohérence des données dans les cubes de données spatiales. Cette thèse fournit un cadre théorique pour identifier les contraintes d'intégrité dans les cubes de données spatiales ainsi qu'un langage formel pour les spécifier. Pour ce faire, nous avons d'abord proposé un modèle formel pour les cubes de données spatiales qui en décrit les différentes composantes. En nous basant sur ce modèle, nous avons ensuite identifié et catégorisé les différents types de contraintes d'intégrité dans les cubes de données spatiales. En outre, puisque les cubes de données spatiales contiennent typiquement à la fois des données spatiales et temporelles, nous avons proposé une classification des contraintes d'intégrité des bases de données traitant de l'espace et du temps. Ensuite, nous avons présenté un langage formel pour spécifier les contraintes d'intégrité des cubes de données spatiales. Ce langage est basé sur un langage naturel contrôlé et hybride avec des pictogrammes. Plusieurs exemples de contraintes d'intégrité des cubes de données spatiales sont définis en utilisant ce langage. Les designers de cubes de données spatiales (analystes) peuvent utiliser le cadre proposé pour identifier les contraintes d'intégrité et les spécifier au stade de la conception des cubes de données spatiales. D'autre part, le langage formel proposé pour spécifier des contraintes d'intégrité est proche de la façon dont les utilisateurs finaux expriment leurs contraintes d'intégrité. Par conséquent, en utilisant ce langage, les utilisateurs finaux peuvent vérifier et valider les contraintes d'intégrité définies par l'analyste au stade de la conception

    Earth Observation Open Science and Innovation

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    geospatial analytics; social observatory; big earth data; open data; citizen science; open innovation; earth system science; crowdsourced geospatial data; citizen science; science in society; data scienc

    Geospatial Information Research: State of the Art, Case Studies and Future Perspectives

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    Geospatial information science (GI science) is concerned with the development and application of geodetic and information science methods for modeling, acquiring, sharing, managing, exploring, analyzing, synthesizing, visualizing, and evaluating data on spatio-temporal phenomena related to the Earth. As an interdisciplinary scientific discipline, it focuses on developing and adapting information technologies to understand processes on the Earth and human-place interactions, to detect and predict trends and patterns in the observed data, and to support decision making. The authors – members of DGK, the Geoinformatics division, as part of the Committee on Geodesy of the Bavarian Academy of Sciences and Humanities, representing geodetic research and university teaching in Germany – have prepared this paper as a means to point out future research questions and directions in geospatial information science. For the different facets of geospatial information science, the state of art is presented and underlined with mostly own case studies. The paper thus illustrates which contributions the German GI community makes and which research perspectives arise in geospatial information science. The paper further demonstrates that GI science, with its expertise in data acquisition and interpretation, information modeling and management, integration, decision support, visualization, and dissemination, can help solve many of the grand challenges facing society today and in the future

    Security and Privacy for Big Data: A Systematic Literature Review

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    Big data is currently a hot research topic, with four million hits on Google scholar in October 2016. One reason for the popularity of big data research is the knowledge that can be extracted from analyzing these large data sets. However, data can contain sensitive information, and data must therefore be sufficiently protected as it is stored and processed. Furthermore, it might also be required to provide meaningful, proven, privacy guarantees if the data can be linked to individuals. To the best of our knowledge, there exists no systematic overview of the overlap between big data and the area of security and privacy. Consequently, this review aims to explore security and privacy research within big data, by outlining and providing structure to what research currently exists. Moreover, we investigate which papers connect security and privacy with big data, and which categories these papers cover. Ultimately, is security and privacy research for big data different from the rest of the research within the security and privacy domain? To answer these questions, we perform a systematic literature review (SLR), where we collect recent papers from top conferences, and categorize them in order to provide an overview of the security and privacy topics present within the context of big data. Within each category we also present a qualitative analysis of papers representative for that specific area. Furthermore, we explore and visualize the relationship between the categories. Thus, the objective of this review is to provide a snapshot of the current state of security and privacy research for big data, and to discover where further research is required

    Book of short Abstracts of the 11th International Symposium on Digital Earth

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    The Booklet is a collection of accepted short abstracts of the ISDE11 Symposium

    A geo-database for potentially polluting marine sites and associated risk index

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    The increasing availability of geospatial marine data provides an opportunity for hydrographic offices to contribute to the identification of Potentially Polluting Marine Sites (PPMS). To adequately manage these sites, a PPMS Geospatial Database (GeoDB) application was developed to collect and store relevant information suitable for site inventory and geo-spatial analysis. The benefits of structuring the data to conform to the Universal Hydrographic Data Model (IHO S-100) and to use the Geographic Mark-Up Language (GML) for encoding are presented. A storage solution is proposed using a GML-enabled spatial relational database management system (RDBMS). In addition, an example of a risk index methodology is provided based on the defined data structure. The implementation of this example was performed using scripts containing SQL statements. These procedures were implemented using a cross-platform C++ application based on open-source libraries and called PPMS GeoDB Manager

    Security and Privacy for Big Data: A Systematic Literature Review

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    Abstract-Big data is currently a hot research topic, with four million hits on Google scholar in October 2016. One reason for the popularity of big data research is the knowledge that can be extracted from analyzing these large data sets. However, data can contain sensitive information, and data must therefore be sufficiently protected as it is stored and processed. Furthermore, it might also be required to provide meaningful, proven, privacy guarantees if the data can be linked to individuals. To the best of our knowledge, there exists no systematic overview of the overlap between big data and the area of security and privacy. Consequently, this review aims to explore security and privacy research within big data, by outlining and providing structure to what research currently exists. Moreover, we investigate which papers connect security and privacy with big data, and which categories these papers cover. Ultimately, is security and privacy research for big data different from the rest of the research within the security and privacy domain? To answer these questions, we perform a systematic literature review (SLR), where we collect recent papers from top conferences, and categorize them in order to provide an overview of the security and privacy topics present within the context of big data. Within each category we also present a qualitative analysis of papers representative for that specific area. Furthermore, we explore and visualize the relationship between the categories. Thus, the objective of this review is to provide a snapshot of the current state of security and privacy research for big data, and to discover where further research is required
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