GeomRDF: A Geodata Converter with a Fine-Grained Structured Representation of Geometry in the Web

In recent years, with the advent of the web of data, a growing number of national mapping agencies tend to publish their geospatial data as Linked Data. However, differences between traditional GIS data models and Linked Data model can make the publication process more complicated. Besides, it may require, to be done, the setting of several parameters and some expertise in the semantic web technologies. In addition, the use of standards like GeoSPARQL (or ad hoc predicates) is mandatory to perform spatial queries on published geospatial data. In this paper, we present GeomRDF, a tool that helps users to convert spatial data from traditional GIS formats to RDF model easily. It generates geometries represented as GeoSPARQL WKT literal but also as structured geometries that can be exploited by using only the RDF query language, SPARQL. GeomRDF was implemented as a module in the RDF publication platform Datalift. A validation of GeomRDF has been realized against the French administrative units dataset (provided by IGN France).Comment: 12 pages, 2 figures, the 1st International Workshop on Geospatial Linked Data (GeoLD 2014) - SEMANTiCS 201

An Adaptive Approach for Interlinking Georeferenced Data

International audienceThe resources published on the Web of data are often described by spatial references such as coordinates. The common data linking approaches are mainly based on the hypothesis that spatially close resources are more likely to represent the same thing. However, this assumption is valid only when the spatial references that are compared have been produced with the same positional accuracy, and when they actually represent the same spatial characteristic of the resources captured in an unambiguous way. Otherwise, spatial distance-based matching algorithms may produce erroneous links. In this article, we first suggest to formalize and acquire the knowledge about the spatial references, namely their positional accuracy, their geometric modeling, their level of detail, and the vagueness of the spatial entities they represent. We then propose an interlinking approach that dynamically adapts the way spatial references are compared, based on this knowledge

Interlinking and visualizing georeferenced resources of the Web of data with geographic reference data

Plusieurs ressources publiées sur le Web de données sont dotées de références spatiales qui décrivent leur localisation géographique. Ces références spatiales sont un moyen favori pour interconnecter et visualiser les ressources sur le Web de données. Cependant, les hétérogénéités des niveaux de détail et de modélisations géométriques entre les sources de données constituent un défi majeur pour l’utilisation de la comparaison des références spatiales comme critère pour l’interconnexion des ressources. Ce défi est amplifié par la nature ouverte et collaborative des sources de données du Web qui engendre des hétérogénéités géométriques internes aux sources de données. En outre, les applications de visualisation cartographique des ressources géoréférencées du Web de données ne fournissent pas une visualisation lisible à toutes les échelles.Dans cette thèse, nous proposons un vocabulaire pour formaliser les connaissances sur les caractéristiques de chaque géométrie dans un jeu de données. Nous proposons également une approche semi-automatique basée sur un référentiel topographique pour acquérir ces connaissances. Nous proposons de mettre en oeuvre ces connaissances dans une approche d’adaptation dynamique du paramétrage de la comparaison des géométries dans un processus d’interconnexion. Nous proposons une approche complémentaire s’appuyant sur un référentiel topographique pour la détection des liens de cardinalité n:m. Nous proposons finalement des applications qui s’appuient sur des données topographiques de référence et leurs liens avec les ressources géoréférencées du Web pour offrir une visualisation cartographique multiéchelle lisible et convivialeMany resources published on the Web of data are related to spatial references that describe their location. These spatial references are a valuable asset for interlinking and visualizing data over the Web. However, these spatial references may be presented with different levels of detail and different geometric modelling from one data source to another. These differences are a major challenge for using geometries comparison as a criterion for interlinking georeferenced resources. This challenge is even amplified more due to the open and often volunteered nature of the data that causes geometric heterogeneities between the resources of a same data source. Furthermore, Web mapping applications of georeferenced data are limited when it comes to visualize data at different scales.In this PhD thesis, we propose a vocabulary for formalizing the knowledge about the characteristics of every single geometry in a dataset. We propose a semi-automatic approach for acquiring this knowledge by using geographic reference data. Then, we propose to use this knowledge in approach for adapting dynamically the setting of the comparison of each pair of geometries during an interlinking process. We propose an additional interlinking approach based on geographic reference data for detecting n:m links between data sources. Finally, we propose Web mapping applications for georeferenced resources that remain readable at different map scale

Interconnexion et visualisation de ressources géoréférencées du Web de données à l’aide d’un référentiel topographique de support

Many resources published on the Web of data are related to spatial references that describe their location. These spatial references are a valuable asset for interlinking and visualizing data over the Web. However, these spatial references may be presented with different levels of detail and different geometric modelling from one data source to another. These differences are a major challenge for using geometries comparison as a criterion for interlinking georeferenced resources. This challenge is even amplified more due to the open and often volunteered nature of the data that causes geometric heterogeneities between the resources of a same data source. Furthermore, Web mapping applications of georeferenced data are limited when it comes to visualize data at different scales.In this PhD thesis, we propose a vocabulary for formalizing the knowledge about the characteristics of every single geometry in a dataset. We propose a semi-automatic approach for acquiring this knowledge by using geographic reference data. Then, we propose to use this knowledge in approach for adapting dynamically the setting of the comparison of each pair of geometries during an interlinking process. We propose an additional interlinking approach based on geographic reference data for detecting n:m links between data sources. Finally, we propose Web mapping applications for georeferenced resources that remain readable at different map scalesPlusieurs ressources publiées sur le Web de données sont dotées de références spatiales qui décrivent leur localisation géographique. Ces références spatiales sont un moyen favori pour interconnecter et visualiser les ressources sur le Web de données. Cependant, les hétérogénéités des niveaux de détail et de modélisations géométriques entre les sources de données constituent un défi majeur pour l’utilisation de la comparaison des références spatiales comme critère pour l’interconnexion des ressources. Ce défi est amplifié par la nature ouverte et collaborative des sources de données du Web qui engendre des hétérogénéités géométriques internes aux sources de données. En outre, les applications de visualisation cartographique des ressources géoréférencées du Web de données ne fournissent pas une visualisation lisible à toutes les échelles.Dans cette thèse, nous proposons un vocabulaire pour formaliser les connaissances sur les caractéristiques de chaque géométrie dans un jeu de données. Nous proposons également une approche semi-automatique basée sur un référentiel topographique pour acquérir ces connaissances. Nous proposons de mettre en oeuvre ces connaissances dans une approche d’adaptation dynamique du paramétrage de la comparaison des géométries dans un processus d’interconnexion. Nous proposons une approche complémentaire s’appuyant sur un référentiel topographique pour la détection des liens de cardinalité n:m. Nous proposons finalement des applications qui s’appuient sur des données topographiques de référence et leurs liens avec les ressources géoréférencées du Web pour offrir une visualisation cartographique multiéchelle lisible et convivial

Évaluation de la précision planimétrique des données géoréférencées sur le Web de données

International audienc

Intégration et visualisation de données liées thématiques sur un référentiel géographique

International audienceDe nombreuses ressources publiées sur le Web des données sont dé- crites par une composante qui désigne d?une manière directe ou indirecte une localisation géographique. Comme toute autre propriété, cette information de localisation peut être mise à profit pour permettre l?interconnexion des données avec d?autres sources. Elle permet en outre leur représentation cartographique. Cependant, les informations de localisation utilisées dans les sources de données linked data peuvent parfois s?avérer imprécises ou hétérogènes d?une source à l?autre. Ceci rend donc leur exploitation pour réaliser une interconnexion diffi- cile, voire impossible. Dans cet article, nous proposons de pallier ces difficul- tés en ancrant les données linked data thématiques aux objets d?un référentiel géographique. Nous mettons à profit le référentiel géographique afin de mettre en correspondance des données thématiques dotées d?indications de localisation hétérogènes. Nous exploitons enfin les relations de correspondance créées entre données thématiques et référentiel géographique dans une application de visua- lisation cartographique des données

OGC Environmental Linked Features Interoperability Experiment Engineering Report

International audienceSystems that maintain and disseminate information representing and/or related to spatial features often lack mechanisms to describe or discover how features relate to each other, to other kinds of features, and to a wide variety of related information that may be relevant. The Environmental Linked Features Interoperability Experiment (ELFIE) explored Open Geospatial Consortium (OGC) and World Wide Web Consortium (W3C) standards with the goal of establishing a best practice for exposing cross-domain links between environmental domain and sampling features. The Interoperability Experiment (IE) focused on encoding relationships between cross-domain features and linking available observations data to sampled domain features. An approach that leverages the OGC service baseline, W3C data on the web best practices, and JavaScript Object Notation for Linked Data (JSON-LD) contexts was developed and evaluated. Outcomes of the experiment demonstrate that broadly accepted web technologies for linked data can be applied using OGC services and domain data models to fill important gaps in existing environmental data systems' capabilities. While solutions were found to be capable and promising, OGC services and domain model implementations have limited utility for use in linked data applications in their current state and the universe of persistent URIs that form the foundation of a linked data infrastructure is still small. In addition to improvement of the standards baseline and publication of linked data URIs, establishing conventions for URI dereferencing behavior and default content given multiple options for a resource remain for future work

Que représentent les références spatiales des données du Web ? un vocabulaire pour la représentation de la sémantique des XY

National audienceLa référence spatiale qui décrit la localisation des ressources Linked Data peut représenter un critère très utile pour l'interconnexion de ces res-sources. Cependant, dans le contexte du Web de données cette référence spatiale peut être très hétérogène entre les différentes sources de données. Nous abor-derons dans cet article la question de l'identification des causes de ces hétéro-généités et nous proposerons un modèle de représentation de ces causes afin de pouvoir les gérer de manière plus efficace dans le processus d'interconnexion. 1 Contexte et objectif De plus en plus de ressource publiées dans le Web des données possèdent dans leur description une référence spatiale qui représente leur localisation dans le monde réel d'une manière directe ou indirecte. Dans le processus d'interconnexion des ressources des différentes sources du Web des données, ces références spatiales représentent l'un des critères privilégiés. En ef-fet, deux ressources proches spatialement sont très susceptibles de représenter la même entité du monde réel. Ce principe est appliqué aussi bien dans le domaine de l'appariement de don-nées géographiques que dans celui de l'interconnexion de Linked Data géoréférencées. Les références spatiales sont généralement comparées par le calcul d'une distance géographique dans le cas d'un référencement direct, ou par des distances de chaînes de caractères dans le cas d'un référencement indirect. Cependant la représentation des références spatiales peut être très hétérogène d'une source à une autre et parfois même parmi les ressources issues d'une même source. Ceci peut être compromettant pour l'utilisation de ce critère. Cette hétérogé-néité des références spatiales peut être dû au fait que la référence spatiale dans le Web des données est souvent utilisée pour localiser la ressource qu'elle décrit d'une manière simple : par des adresses postales, des coordonnées de longitude et de latitude ou des géométries de type "point". Le cas des bases de données géographiques classiques est différent : leur réfé-rence spatiale est représentée de manière détaillée (point, ligne ou polygone par exemple). La référence spatiale n'a pas le même niveau d'importance, et donc pas la même qualité, entr

Interlinking and Visualizing Linked Open Data with Geospatial Reference Data

An increasing number of thematic datasets are published as RDF graphs and linked to other datasets by identifying equivalent resources in other relevant datasets. Among the set of properties usually used as data linking criteria, geolocation (addresses, locations, coordinates) remains one of the most commonly used. However, resources that actually refer to complex topographic features are generally described by very simple geolocation properties, such as a position defined by coordinates (long, lat). On the other hand, geographic reference datasets provide more precise geometric information about geographic features. Interlinking thematic linked open datasets with geographic reference datasets would enable us to take advantage of both information sources to link independent thematic datasets and create rich cartographic applications for data visualization. This data linking task is generally performed by comparing properties values of each resource of a given data set, with homologous properties of the resources described in other datasets [3]. In the field of geographic databases, data matchin