Cartographic Generalisation Aware of Multiple Representations

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ScaleMaster2.0: A ScaleMaster Extension to Monitor Automatic Multi-Scales Generalisations

International audienceLittle by little, the co-existing geographical datasets are integrated into Multi-Representation Databases, where the datasets represent different level of detail , or different point of views for the same geographical features. The ScaleMaster model from Brewer and Buttenfield (2007) allows formalising how to choose the features to map from the different datasets. The paper proposes an extension of the ScaleMaster model that drives automatic generalisation rather than guidelines for manual mapmaking. This ScaleMaster2.0 has been implemented and is tested for a use case with real data

Generalising Unusual Map Themes from OpenStreetMap

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A framework to formalize multi-scales land-use generalization in the ScaleMaster 2.0

shortInternational audienceThis article presents a general framework to formalize the generalization of land-use coverages within the ScaleMaster2.0 model, a multi-scale automatic generalization system, developed to facilitate smooth transitions (i.e. cartographic continuum) between level of details in a multi-representation database (MRDB). The article describes the land-use simplification method developed, the strategy used to manage generalization on large areas, and the way to formalize multi-scales land-use generalization rules in the ScaleMaster2.0. Finally, an experiment is provided on two da-tasets to illustrate the proposition: a land-use coverage in the area of Dakar (Senegal) and a map of sedimentary floor off the coast of Brittany (France)

Première évaluation de la qualité des données libres d'OpenStreetMap en France

National audienceLes nouvelles technologies du Web 2.0 ont permis l'émergence des contenus créés collaborativement dont l'exemple le plus intéressant est le projet OpenStreetMap. Ce projet vise à produire une base de données topographiques entièrement libre. Cet article étudie la qualité des données françaises de ce projet en prenant comme comparaison des données de l'Institut Géographique National. La qualité des données est très hétérogène du fait de l'absence de spécifications précises et acceptées. ABSTRACT. New concepts like free data or Volunteered Geographic Information recently emerged thanks to new Web 2.0 technologies. The OpenStreetMap project is the most significant example. It aims at producing free vector topographic databases. This paper studies the OpenStreetMap french data quality compared to institutional databases of the french NMA. Data Quality is quite heterogeneous due to a lack of precise and well-accepted specifications

Un cadre formel pour la généralisation multi-échelles de l'occupation du sol au sein du ScaleMaster2.0

National audienceCet article présente un cadre général permettant de formaliser les règles de généralisation de couvertures d'occupation du sol au sein du ScaleMaster 2.0, un système automatique de généralisation multi-échelles, développé afin de faciliter des transitions fines (et ainsi créer un continuum cartographique) entre les différents niveaux de détail d'une base de données multi-représentations. Cet article décrit la méthode de simplification de l'occupation du sol proposée, la stratégie retenue afin de procéder à la généralisation sur de grandes zones, ainsi que la formalisation de ces règles de généralisation multi-échelles au sein du ScaleMaster 2.0. Enfin, une expérimentation est réalisée sur deux jeux de données pour illustrer cette proposition : une couverture d'occupation du sol dans la région de Dakar (Sénégal) et une carte des fonds sédimentaires au large des côtes de Bretagne (France)

A model to estimate the imprecision of geometric measurements computed from geographic data.

De nombreuses applications SIG reposent sur des mesures de longueur ou de surface calculées à partir de la géométrie des objets d'une base de données géographiques (comme des calculs d'itinéraires routiers ou des cartes de densité de population par exemple). Cependant, aucune information relative à l'imprécision de ces mesures n'est aujourd'hui communiquée à l'utilisateur. En effet, la majorité des indicateurs de précision géométrique proposés porte sur les erreurs de positionnement des objets, mais pas sur les erreurs de mesure, pourtant très fréquentes. Dans ce contexte, ce travail de thèse cherche à mettre au point des méthodes d'estimation de l'imprécision des mesures géométriques de longueur et de surface, afin de renseigner un utilisateur dans une logique d'aide à la décision. Pour répondre à cet objectif, nous proposons un modèle permettant d'estimer les impacts de règles de représentation (projection cartographique, non-prise en compte du terrain, approximation polygonale des courbes) et de processus de production (erreur de pointé et généralisation cartographique) sur les mesures géométriques de longueur et de surface, en fonction des caractéristiques des données vectorielles évaluées et du terrain que ces données décrivent. Des méthodes d'acquisition des connaissances sur les données évaluées sont également proposées afin de faciliter le paramétrage du modèle par l'utilisateur. La combinaison des impacts pour produire une estimation globale de l'imprécision de mesure demeure un problème complexe et nous proposons des premières pistes de solutions pour encadrer au mieux cette erreur cumulée. Le modèle proposé est implémenté au sein du prototype EstIM (Estimation de l'Imprécision des Mesures)Many GIS applications are based on length and area measurements computed from the geometry of the objects of a geographic database (such as route planning or maps of population density, for example). However, no information concerning the imprecision of these measurements is now communicated to the final user. Indeed, most of the indicators on geometric quality focuses on positioning errors, but not on measurement errors, which are very frequent. In this context, this thesis seeks to develop methods for estimating the imprecision of geometric measurements of length and area, in order to inform a user for decision support. To achieve this objective, we propose a model to estimate the impacts of representation rules (cartographic projection, terrain, polygonal approximation of curves) and production processes (digitizing error, cartographic generalisation) on geometric measurements of length and area, according to the characteristics and the spatial context of the evaluated objects. Methods for acquiring knowledge about the evaluated data are also proposed to facilitate the parameterization of the model by the user. The combination of impacts to produce a global estimation of the imprecision of measurement is a complex problem, and we propose approaches to approximate the cumulated error bounds. The proposed model is implemented in the EstIM prototype (Estimation of the Imprecision of Measurements

Estimation de l'imprécision des mesures géométriques de longueur et de surface. Proposition d'un modèle destiné aux utilisateurs de données géographiques

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Hazard-based images comparison methods for damage assessment in emergency mapping

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