Automatic Sampling of Geographic objects

Today, one's disposes of large datasets composed of thousands of geographic objects. However, for many processes, which require the appraisal of an expert or much computational time, only a small part of these objects can be taken into account. In this context, robust sampling methods become necessary. In this paper, we propose a sampling method based on clustering techniques. Our method consists in dividing the objects in clusters, then in selecting in each cluster, the most representative objects. A case-study in the context of a process dedicated to knowledge revision for geographic data generalisation is presented. This case-study shows that our method allows to select relevant samples of objects

Automated Generalisation Results Using the Agent-Based Platform CartAGen

International audienc

Automated generalisation to take fields into account : the GAEL model

La généralisation de données géographiques est l'opération de simplification de ces données effectuée lors de la diminution de leur échelle de représentation. Cette thèse s'appuie sur le modèle de généralisation automatique à base d'agents de (Ruas et Duchêne, 2007), qui a été mis en oeuvre avec succès pour la généralisation des objets géographiques discrets (bâtiments, routes, etc.). L'objectif est de permettre une prise en compte d'un nouveau type de thèmes, appelés "thèmes champ", comme le relief ou l'occupation du sol. Ces thèmes ont pour particularité d'être définis en tout point de l'espace. Nous souhaitons permettre une préservation des relations pouvant exister entre les objets géographiques et les champs, comme par exemple le fait qu'un cours d'eau s'écoule sur le relief. Pour répondre à cet objectif, nous proposons le modèle de généralisation GAEL (Généralisation à base d'Agents Elastiques) qui permet d'appliquer des déformations aux champs pour préserver les relations objet-champ. Les champs sont modélisés comme des agents, dits élastiques, qui ont la capacité de se déformer pour amortir les opérations de généralisation appliquées aux objets géographiques (bâtiments, routes, etc.). Ces déformations sont obtenues en s'appuyant sur une décomposition des champs en petits éléments contraints (points, segments, triangles, etc.) et sur une modélisation des points composant les champs sous forme d'agents. Couplé au modèle de (Ruas et Duchêne, 2007), le modèle GAEL permet de disposer d'un modèle de généralisation hybride, capable d'effectuer à la fois des opérations discrètes et continuesGeographic data generalisation is the process of simplification of these data when their representation scale decreases. This thesis is based on the automated generalisation model of (Ruas et Duchêne, 2007), which has been successfully applied to the generalisation of discrete geographic objects (buildings, roads, etc.). Our purpose is to take into account a new kind of themes, the "field themes", such as the relief and the land use cover. These themes have the specificity to be defined at each point of the space. We aim at preserving the relationships between geographic objects and fields, such as for example, the fact that a river should flow down on the relief. To reach this goal, we propose a generalisation model called GAEL (Generalisation based on Agents and Elasticity). This model allows to apply deformations to the fields in order to preserve the object-field relationships. Fiels are modelled as "elastic agents", which are able to deform themselves to propagate the generalisation operations applied on the geographic objects (buildings, roads, etc.). These deformations are performed by using a decomposition of the fields into small constrained elements (points, segments, triangles, etc.) and by modelling the points composing the fields as agents. Because it is merged with the model of (Ruas et Duchêne, 2007), the GAEL model offers a hybrid generalisation model, able to manage both discrete and continuous operation

Toward web mapping with vector data

Improving the use of vector spatial data on the web is shown as an important challenge, especially since the emergence of virtual globes and the concept of digital earth. Such shift from raster to vector based geo-web would open the geo-web and GIS to new innovations and practices. The main obstacle is a performance issue: Vector data in nowadays geo-web environments are usually too slow and not usable. Existing techniques for vector geo-web cannot solve alone the performance issue. This article describes a unified framework where some of these techniques are integrated in order to build efficient vector geo-web clients and servers. This framework is composed of the following elements: Specific formats for vector data and symbology, vector tiling, spatial index services, and generalization for multi-scale data. Some principles for future standards to support the development of vector geo-web are given.JRC.H.6-Digital Earth and Reference Dat

Généralisation automatique pour la prise en compte de thèmes champ : le modèle GAEL

Geographic data generalisation is the process of simplification of these data when their representation scale decreases. This thesis is based on the automated generalisation model of (Ruas et Duchêne, 2007), which has been successfully applied to the generalisation of discrete geographic objects (buildings, roads, etc.). Our purpose is to take into account a new kind of themes, the "field themes", such as the relief and the land use cover. These themes have the specificity to be defined at each point of the space. We aim at preserving the relationships between geographic objects and fields, such as for example, the fact that a river should flow down on the relief. To reach this goal, we propose a generalisation model called GAEL (Generalisation based on Agents and Elasticity). This model allows to apply deformations to the fields in order to preserve the object-field relationships. Fiels are modelled as "elastic agents", which are able to deform themselves to propagate the generalisation operations applied on the geographic objects (buildings, roads, etc.). These deformations are performed by using a decomposition of the fields into small constrained elements (points, segments, triangles, etc.) and by modelling the points composing the fields as agents. Because it is merged with the model of (Ruas et Duchêne, 2007), the GAEL model offers a hybrid generalisation model, able to manage both discrete and continuous operationsLa généralisation de données géographiques est l'opération de simplification de ces données effectuée lors de la diminution de leur échelle de représentation. Cette thèse s'appuie sur le modèle de généralisation automatique à base d'agents de (Ruas et Duchêne, 2007), qui a été mis en oeuvre avec succès pour la généralisation des objets géographiques discrets (bâtiments, routes, etc.). L'objectif est de permettre une prise en compte d'un nouveau type de thèmes, appelés "thèmes champ", comme le relief ou l'occupation du sol. Ces thèmes ont pour particularité d'être définis en tout point de l'espace. Nous souhaitons permettre une préservation des relations pouvant exister entre les objets géographiques et les champs, comme par exemple le fait qu'un cours d'eau s'écoule sur le relief. Pour répondre à cet objectif, nous proposons le modèle de généralisation GAEL (Généralisation à base d'Agents Elastiques) qui permet d'appliquer des déformations aux champs pour préserver les relations objet-champ. Les champs sont modélisés comme des agents, dits élastiques, qui ont la capacité de se déformer pour amortir les opérations de généralisation appliquées aux objets géographiques (bâtiments, routes, etc.). Ces déformations sont obtenues en s'appuyant sur une décomposition des champs en petits éléments contraints (points, segments, triangles, etc.) et sur une modélisation des points composant les champs sous forme d'agents. Couplé au modèle de (Ruas et Duchêne, 2007), le modèle GAEL permet de disposer d'un modèle de généralisation hybride, capable d'effectuer à la fois des opérations discrètes et continue

Generalisation on the Web: Towards Scale-Aware Web Mapping Clients

Generalisation is the simplification performed on spatial data when their representation scale decreases. Generalisation automation has been the topic of researches for years and nowadays, operational automated generalisation techniques exist. Nevertheless, automatic generalisation techniques are still not used in a huge majority of web mapping infrastructures. A future challenge of geographical information science is to make existing spatial data processing methods usable in the emerging spatial data infrastructures. This paper presents an on-going work that aims at introducing generalisation techniques in the web ¿ it focuses on the presentation of a new web mapping client with generalisation capabilities.JRC.H.6-Spatial data infrastructure

Improving web mapping with generalisation

The usage and value of web spatial data could be improved with the use of spatial data transformation methods, especially automated generalisation techniques. This article analyses why automated generalisation is not used in the web of spatial data and presents a some solutions to plug generalisation on the web. A new architecture for spatial data infrastructures semantically enhanced with generalisation techniques is proposed.JRC.H.6-Spatial data infrastructure