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    A New Relational Spatial OLAP Approach For Multi-resolution and Spatio-multidimensional Analysis of Incomplete Field Data

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    International audienceIntegrating continuous spatial data into SOLAP systems is a new research challenge. Moreover, representation of field data at different scales or resolutions is often mandatory for an effective analysis. Thus, in this paper, we propose a logical model to integrate spatial dimensions representing incomplete field data at different resolutions in a classical SOLAP architecture

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

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    Les systĂšmes actuels de base de donnĂ©es gĂ©odĂ©cisionnels (GeoBI) ne tiennent gĂ©nĂ©ralement pas compte de l'incertitude liĂ©e Ă  l'imprĂ©cision et le flou des objets; ils supposent que les objets ont une sĂ©mantique, une gĂ©omĂ©trie et une temporalitĂ© bien dĂ©finies et prĂ©cises. Un exemple de cela est la reprĂ©sentation des zones Ă  risque par des polygones avec des limites bien dĂ©finies. Ces polygones sont crĂ©Ă©s en utilisant des agrĂ©gations d'un ensemble d'unitĂ©s spatiales dĂ©finies sur soit des intĂ©rĂȘts des organismes responsables ou les divisions de recensement national. MalgrĂ© la variation spatio-temporelle des multiples critĂšres impliquĂ©s dans l’analyse du risque, chaque polygone a une valeur unique de risque attribuĂ© de façon homogĂšne sur l'Ă©tendue du territoire. En rĂ©alitĂ©, la valeur du risque change progressivement d'un polygone Ă  l'autre. Le passage d'une zone Ă  l'autre n'est donc pas bien reprĂ©sentĂ© avec les modĂšles d’objets bien dĂ©finis (crisp). Cette thĂšse propose des concepts fondamentaux pour le dĂ©veloppement d'une approche combinant le paradigme GeoBI et le concept flou de considĂ©rer la prĂ©sence de l’incertitude spatiale dans la reprĂ©sentation des zones Ă  risque. En fin de compte, nous supposons cela devrait amĂ©liorer l’analyse du risque. Pour ce faire, un cadre conceptuel est dĂ©veloppĂ© pour crĂ©er un model conceptuel d’une base de donnĂ©e multidimensionnelle avec une application pour l’analyse du risque d’érosion cĂŽtier. Ensuite, une approche de la reprĂ©sentation des risques fondĂ©e sur la logique floue est dĂ©veloppĂ©e pour traiter l'incertitude spatiale inhĂ©rente liĂ©e Ă  l'imprĂ©cision et le flou des objets. Pour cela, les fonctions d'appartenance floues sont dĂ©finies en basant sur l’indice de vulnĂ©rabilitĂ© qui est un composant important du risque. Au lieu de dĂ©terminer les limites bien dĂ©finies entre les zones Ă  risque, l'approche proposĂ©e permet une transition en douceur d'une zone Ă  une autre. Les valeurs d'appartenance de plusieurs indicateurs sont ensuite agrĂ©gĂ©es basĂ©es sur la formule des risques et les rĂšgles SI-ALORS de la logique floue pour reprĂ©senter les zones Ă  risque. Ensuite, les Ă©lĂ©ments clĂ©s d'un cube de donnĂ©es spatiales floues sont formalisĂ©s en combinant la thĂ©orie des ensembles flous et le paradigme de GeoBI. En plus, certains opĂ©rateurs d'agrĂ©gation spatiale floue sont prĂ©sentĂ©s. En rĂ©sumĂ©, la principale contribution de cette thĂšse se rĂ©fĂšre de la combinaison de la thĂ©orie des ensembles flous et le paradigme de GeoBI. Cela permet l’extraction de connaissances plus comprĂ©hensibles et appropriĂ©es avec le raisonnement humain Ă  partir de donnĂ©es spatiales et non-spatiales. Pour ce faire, un cadre conceptuel a Ă©tĂ© proposĂ© sur la base de paradigme GĂ©oBI afin de dĂ©velopper un cube de donnĂ©es spatiale floue dans le system de Spatial Online Analytical Processing (SOLAP) pour Ă©valuer le risque de l'Ă©rosion cĂŽtiĂšre. Cela nĂ©cessite d'abord d'Ă©laborer un cadre pour concevoir le modĂšle conceptuel basĂ© sur les paramĂštres de risque, d'autre part, de mettre en Ɠuvre l’objet spatial flou dans une base de donnĂ©es spatiales multidimensionnelle, puis l'agrĂ©gation des objets spatiaux flous pour envisager Ă  la reprĂ©sentation multi-Ă©chelle des zones Ă  risque. Pour valider l'approche proposĂ©e, elle est appliquĂ©e Ă  la rĂ©gion Perce (Est du QuĂ©bec, Canada) comme une Ă©tude 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

    Ontology based data warehousing for mining of heterogeneous and multidimensional data sources

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    Heterogeneous and multidimensional big-data sources are virtually prevalent in all business environments. System and data analysts are unable to fast-track and access big-data sources. A robust and versatile data warehousing system is developed, integrating domain ontologies from multidimensional data sources. For example, petroleum digital ecosystems and digital oil field solutions, derived from big-data petroleum (information) systems, are in increasing demand in multibillion dollar resource businesses worldwide. This work is recognized by Industrial Electronic Society of IEEE and appeared in more than 50 international conference proceedings and journals

    Towards Geo Decision Support Systems for Renewable Energy Outreach

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    La Tierra se encuentra afectada por numerosos fenĂłmenos tales como los desastres naturales, sobre urbanizaciĂłn, contaminaciĂłn, etc. Todas estas actividades afectan enormemente a los recursos naturales del planeta llevando a la escasez de los mismos. Un tema especialmente relevante es el uso exhaustivo de energĂ­a fĂłsil y su impacto negativo sobre nuestro medio ambiente. Resulta de este modo fundamental la bĂșsqueda de nuevos recursos energĂ©ticos limpios para satisfacer nuestras necesidades y reducir la dependencia de recursos energĂ©ticos fĂłsiles. La transformaciĂłn de una infraestructura de generaciĂłn de energĂ­a basada en recursos fĂłsiles a otra basada en recursos energĂ©ticos renovables tales como eĂłlica, solar y energĂ­a hidroelĂ©ctrica llevarĂĄ a un mejor mantenimiento del medio ambiente ya que supondrĂĄ poco o ningĂșn efecto en el calentamiento global por las emisiones, y a una reducciĂłn de la dependencia de fuentes de energĂ­a fĂłsil. Las energĂ­as renovables son una fuente natural de energĂ­a que tiene importantes beneficios ya que proporciona un sistema de producciĂłn de energĂ­a confiable, con precios de la energĂ­a estables, puestos de trabajo especializados, y beneficios econĂłmicos y el medio ambiente. La energĂ­a solar es una de las mejores energĂ­as renovables. El sol es la fuente natural y fundamental de la existencia humana sobre la tierra y afecta a todos los procesos quĂ­micos, fĂ­sicos y biolĂłgicos. Una hora de la energĂ­a del sol en la tierra es suficiente para alimentar a todo el planeta durante un año. La energĂ­a del sol o la radiaciĂłn solar y su presencia geogrĂĄfica determinan posibles inversiones en energĂ­a solar y las estrategias de desarrollo de las mismas. De este modo es esencial para poder proporcionar respuestas relacionadas con el "quĂ©, quiĂ©n, cuando y donde". Por ejemplo: ÂżCuĂĄl es el perfil de trabajo que mejor adapta a una posiciĂłn gerencial de las energĂ­as renovables? ÂżDĂłnde estĂĄ el mejor lugar para invertir en huertos solares y/o parques eĂłlicos? ÂżEn quĂ© fecha se registra la mĂĄs alta productividad? ÂżPor quĂ© este lugar no es apto para proyectos hidrĂĄulicos? ÂżPor quĂ© hay un bajĂłn en la radiaciĂłn solar en el año 2000 frente a 2012? Etc. En general, la toma de decisiones es el proceso de seleccionar la mejor opciĂłn viable de un conjunto de posibles maneras de hacer las cosas. Los Sistemas de Soporte de DecisiĂłn (del inglĂ©s Decision Support System, DSS) constituyen un ecosistema cognitivo que facilita la interacciĂłn entre los seres humanos y los datos para facilitar de forma profunda, significativa y Ăștil la creaciĂłn de soluciones efectivas en tiempo y costes. Grandes almacenamientos de Datos (Data warehousing), procesos de ExtracciĂłn, TransformaciĂłn y Carga (del inglĂ©s Extract Transform and Load, ETL) y la Inteligencia de Negocios (del ingles Business Intelligence, BI) son aspectos tecnolĂłgicos clave vinculados a la toma de decisiones. AdemĂĄs, la toma de decisiones en el contexto de la energĂ­a solar depende de Sistemas de InformaciĂłn GeogrĂĄfica. Aunque la energĂ­a del Sol estĂĄ disponible en todo el mundo, es evidente que la energĂ­a solar es mĂĄs abundante cerca de los trĂłpicos. Por ejemplo, una inversiĂłn en plantas de energĂ­a fotovoltaica en lugares cerca de los trĂłpicos y del ecuador requerirĂĄ menos tiempo para su amortizaciĂłn. Dependiendo de la ubicaciĂłn geogrĂĄfica y las condiciones climĂĄticas, la intensidad solar varĂ­a. Por esta razĂłn, es importante seleccionar la ubicaciĂłn adecuada que optimice la inversiĂłn teniendo en cuenta factores como la intensidad de la radiaciĂłn solar, clima, tierras aptas y economĂ­a. Hay modelos como Global atlas y SimuSOLAR que dan informaciĂłn de idoneidad sobre la radiaciĂłn solar y las ubicaciones. Sin embargo, estos modelos estĂĄn restringidos a expertos, cubren ĂĄreas geogrĂĄficas limitadas, no son aptos para casos de uso diferentes de los inicialmente previstos, y adolecen de falta de informes detallados e intuitivos para el pĂșblico en general. El desarrollo de una cartografĂ­a extensa sobre la relaciĂłn de zonas de sol y de sombra es un trabajo muy complejo que involucra diversos conceptos y retos de ingenierĂ­a, necesitando de la integraciĂłn de diferentes modelos de datos, de calidad y cantidad heterogĂ©neas, con limitaciones presupuestarias, etc. El objetivo de los trabajos de investigaciĂłn desarrollados ha sido establecer la arquitectura de software para el desarrollo de Sistemas de Soporte de DecisiĂłn en el ĂĄmbito de las energĂ­as renovables en general, y de la energĂ­a solar en particular. La caracterĂ­stica clave de este enfoque de arquitectura de software es ser capaz de proporcionar Sistemas de Soporte de DecisiĂłn que ofrezcan servicios de bajo coste ("low cost") en este contexto. Hagamos una analogĂ­a. ImagĂ­nese que usted estĂĄ buscando comprar o alquilar una casa en España. Quiere analizar las caracterĂ­sticas del edificio (por ejemplo dimensiones, jardĂ­n, mĂĄs de una edificaciĂłn en la parcela) y su entorno (por ejemplo, conexiones, servicios). Para realizar esta tarea puede utilizar los datos gratuitos proporcionados por la Oficina Virtual del Catastro de España junto con imĂĄgenes libres de un proveedor de ortofotografĂ­as (por ejemplo PNOA, Google o Bing) y datos contextuales libres procedentes de otros organismos locales, regionales y/o nacionales (por ejemplo el Ayuntamiento de Zaragoza, el Gobierno de AragĂłn, el proyecto Cartociudad). Si alguien integra todos estos orĂ­genes de datos en un sistema (por ejemplo el cliente del servicio de mapas de la Infraestructura de Datos Espaciales de España, IDEE), tiene un Sistema de Soporte de DecisiĂłn "low cost" para comprar o alquilar una casa. Este trabajo de investigaciĂłn tiene como objetivo el desarrollo de un enfoque de arquitectura de software que podrĂ­a proporcionar un Sistema de Soporte de DecisiĂłn "low cost" cuando los consumidores necesitan tomar decisiones relacionadas con las energĂ­as renovables, en particular sistemas de energĂ­a solar, como podrĂ­a ser la selecciĂłn de la mejor opciĂłn para instalar un sistema solar, o decidir una inversiĂłn en una granja solar comunitaria. Una parte importante de este proceso de investigaciĂłn ha consistido en el anĂĄlisis sobre la idoneidad de las tecnologĂ­as vinculadas a Grandes almacenamientos de Datos y procesos de ExtracciĂłn, TransformaciĂłn y Carga para almacenar y procesar gran cantidad de datos histĂłricos referentes a la energĂ­a, e Inteligencia de Negocios para la estructuraciĂłn y presentaciĂłn de informes. Por otro lado, ha sido necesario centrar el trabajo en modelos de negocio abierto (infraestructura de servicios web, modelos de datos 3D, tĂ©cnicas de representaciĂłn de datos sobre zonas de sol y sombra, y fuentes de datos) para el desarrollo econĂłmico del producto. AdemĂĄs, este trabajo identifica casos de uso donde los Sistemas de Soporte de DecisiĂłn deben ser el instrumento de resoluciĂłn de problemas de mercado y de problemas cientĂ­ficos. Por lo tanto, esta tesis tiene como objetivo enfatizar y adoptar las tecnologĂ­as citadas para proponer un Sistema de Soporte de DecisiĂłn completo para un mejor uso potencial de las energĂ­as renovables que denominamos REDSS (del inglĂ©s Renewable Energy Decision Support System). El trabajo de investigaciĂłn ha sido desarrollado con el objeto de encontrar respuestas a las siguientes preguntas de investigaciĂłn: Preguntas relacionadas a los datos: - ÂżCĂłmo elegir el proceso de creaciĂłn de datos mĂĄs adecuado para crear modelos geogrĂĄficos cuyo coste econĂłmico sea razonable? Preguntas relacionadas con la tecnologĂ­a: - ÂżQuĂ© limitaciones tecnolĂłgicas actuales tienen las herramientas computacionales para el cĂĄlculo de la intensidad y sombra solar? - ÂżCĂłmo se puede adaptar conceptos como Grandes almacenamientos de Datos y la Inteligencia de Negocios en el campo de las energĂ­as renovables? - ÂżCĂłmo estructurar y organizar datos relacionados con la intensidad solar y la sombra? - ÂżCuĂĄles son las diferencias significativas entre el mĂ©todo propuesto y otros servicios globales existentes? Preguntas relacionadas con casos de uso: - ÂżCuĂĄles son los casos de uso de REDSS? - ÂżCuĂĄles son los beneficios de REDSS para expertos y pĂșblico en general? Para darle una forma concreta a la contribuciĂłn y el enfoque propuesto, se ha desarrollado un prototipo denominado Energy2People basado en principios de Inteligencia de Negocio que no sĂłlo proporciona datos de localizaciĂłn avanzada sino que es una base sobre la que para desarrollar futuros productos comerciales. En su conformaciĂłn actual, esta herramienta ayuda a descubrir y representar las relaciones de datos clave en el sector de las energĂ­as renovables y, permite descubrir al pĂșblico en general relaciones entre los datos en casos donde no era evidente. Esencialmente, el enfoque propuesto conduce a un aumento en el rendimiento de gestiĂłn y visualizaciĂłn de datos. Las principales aportaciones de esta tesis pueden resumirse como siguen: - En primer lugar, esta tesis hace una revisiĂłn de varios modelos de sol-sombra de cĂłdigo abierto y cerrado para identificar el alcance de la necesidad de modelos de decisiĂłn y de su soporte efectivo. AdemĂĄs, proporciona informaciĂłn detallada sobre fuentes de informaciĂłn gratuita relacionada con datos de radiaciĂłn solar. - En segundo lugar, se plantea un armazĂłn conceptual para el desarrollo de modelos geogrĂĄficos de bajo coste. Como ejemplo de la aplicaciĂłn de esta aproximaciĂłn se ha desarrollado un modelo de bajo coste de ciudad virtual 3D utilizando datos catastrales pĂșblicamente disponibles vĂ­a servicios Web. - En tercer lugar, este trabajo propone el uso de REDSS al problema de la toma de decisiones en el campo de la energĂ­a solar. Este modelo tambiĂ©n cuenta con otros puntos distinguibles como los enfoques de co-creaciĂłn y Mix-and-match. - En cuarto lugar, esta tesis identifica varios escenarios de aplicaciones reales y varios tipos de actores que deberĂ­an salir beneficiados por la aplicaciĂłn de esta estrategia. - Por Ășltimo, esta tesis presenta el prototipo "Enery2People" desarrollado para explorar datos de localizaciĂłn de la radiaciĂłn solar y eventos temporales que sirve como ejemplo prĂĄctico de la aproximaciĂłn planteada en esta tesis. Para hacer mĂĄs claro el potencial del enfoque propuesto, este prototipo es comparado con otros Atlas Internacionales de la energĂ­a renovable

    The Development of a bi-level geographic information systems (GIS) database model for informal settlement upgrading

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    Bibliography : leaves 348-369.Existing Urban GIS models are faced with several limitations. Firstly, these models tend to be single-scale in nature. They are usually designed to operate at either metropolitan- or at the local-level. Secondly, they are generally designed to cater only for the needs of the formal and environmental sectors of the city system. These models do not cater for the "gaps" of data that exist in digital cadastres throughout the world. In the developed countries, these gaps correspond to areas of physical decay or economic decline. In the developing countries, they correspond to informal settlement areas. In this thesis, a new two-scale urban GIS database model, termed the "Bi-Ievel model" is proposed. This model has been specifically designed to address these gaps in the digital cadastre. Furthermore, the model addresses the short-comings facing current informal settlement upgrading models by providing mechanisms for community participation, project management, creating linkages to formal and environmental sectoral models, and for co-ordinating initiatives at a global-level. The Bi-Ievel model is comprised of a metropolitan-level and a series of local-level database components. These components are inter-linked through bi-directional database warehouse connections. While the model requires Internet-connectivity to achieve its full potential across a metropolitan region, it recognises the need for community participation-based methods at a local-level. Members of the community are actually involved in capturing and entering informal settlement data into the local-level database

    An Architecture for Provenance Systems

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    This document covers the logical and process architectures of provenance systems. The logical architecture identifies key roles and their interactions, whereas the process architecture discusses distribution and security. A fundamental aspect of our presentation is its technology-independent nature, which makes it reusable: the principles that are exposed in this document may be applied to different technologies

    A semantic and agent-based approach to support information retrieval, interoperability and multi-lateral viewpoints for heterogeneous environmental databases

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    PhDData stored in individual autonomous databases often needs to be combined and interrelated. For example, in the Inland Water (IW) environment monitoring domain, the spatial and temporal variation of measurements of different water quality indicators stored in different databases are of interest. Data from multiple data sources is more complex to combine when there is a lack of metadata in a computation forin and when the syntax and semantics of the stored data models are heterogeneous. The main types of information retrieval (IR) requirements are query transparency and data harmonisation for data interoperability and support for multiple user views. A combined Semantic Web based and Agent based distributed system framework has been developed to support the above IR requirements. It has been implemented using the Jena ontology and JADE agent toolkits. The semantic part supports the interoperability of autonomous data sources by merging their intensional data, using a Global-As-View or GAV approach, into a global semantic model, represented in DAML+OIL and in OWL. This is used to mediate between different local database views. The agent part provides the semantic services to import, align and parse semantic metadata instances, to support data mediation and to reason about data mappings during alignment. The framework has applied to support information retrieval, interoperability and multi-lateral viewpoints for four European environmental agency databases. An extended GAV approach has been developed and applied to handle queries that can be reformulated over multiple user views of the stored data. This allows users to retrieve data in a conceptualisation that is better suited to them rather than to have to understand the entire detailed global view conceptualisation. User viewpoints are derived from the global ontology or existing viewpoints of it. This has the advantage that it reduces the number of potential conceptualisations and their associated mappings to be more computationally manageable. Whereas an ad hoc framework based upon conventional distributed programming language and a rule framework could be used to support user views and adaptation to user views, a more formal framework has the benefit in that it can support reasoning about the consistency, equivalence, containment and conflict resolution when traversing data models. A preliminary formulation of the formal model has been undertaken and is based upon extending a Datalog type algebra with hierarchical, attribute and instance value operators. These operators can be applied to support compositional mapping and consistency checking of data views. The multiple viewpoint system was implemented as a Java-based application consisting of two sub-systems, one for viewpoint adaptation and management, the other for query processing and query result adjustment
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