Σκοπός της παρούσας εργασίας, αποτελεί η κατανόηση και η μελέτη των Γεωγραφικών Πληροφοριακών Συστημάτων (ΓΠΣ), και εν συνεχεία η ανάπτυξη μιας διαδικτυακής εφαρμογής, χρησιμοποιώντας συγκεκριμένα χαρακτηριστικά των ΓΠΣ. Πιο συγκεκριμένα, έχοντας μια σαφή εικόνα των χαρακτηριστικών των ΓΠΣ, προχωρούμε στον σχεδιασμό και την υλοποίηση μιας εφαρμογής, που ως στόχο έχει την τμηματοποίηση και τον διαχωρισμό του χάρτη μιας δοθείσας περιοχής αστικού περιβάλλοντος, σε άλλες μικρότερες περιοχές. Ο διαχωρισμός αυτός δεν ακολουθεί μια αυθαίρετη λογική κατάτμησης, αλλά βασίζεται στον διαχωρισμό σε πολεοδομικά τετράγωνα, δημιουργώντας έτσι μικρότερες περιοχές ενδιαφέροντος. Στο παρελθόν έχουν υλοποιηθεί αρκετές τεχνικές αναπαράστασης της χωρικής πληροφορίας πάνω στον χάρτη, όπως οι Heat Maps, οι Dot Density Maps, οι Proportional Symbol Maps, κ.ά. Ωστόσο, αν και σε πολλές περιπτώσεις είναι αρκετά αποδοτικές αυτές οι τεχνικές, συνήθως είναι δυσνόητες και ασαφείς ως προς την κατανόησή τους από μη-ειδικούς χρήστες. Στην εργασία αυτή, σε κάθε νέα περιοχή ενδιαφέροντος (πολεοδομικά τετράγωνα), προσδίδεται ένας χρωματισμός, ανάλογα με τα δεδομένα που εξάγουμε από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, μια τεχνική όπου είναι εύληπτη και κατανοητή από τον άνθρωπο, και μπορεί μέσω αυτής να εξάγει εύκολα συμπεράσματα. / The purpose of this work is to understand and study Geographic Information Systems (GIS), and subsequently to develop a web application, using specific characteristics of GIS. More specifically, having a clear picture of the characteristics of GIS, we proceed to the design and implementation of an application, which aims to segment and separate a given urban map area to other smaller one areas. This division does not follow an arbitrary logical partition, but is based on the separation in urban squares, thus creating smaller areas of interest. In the past, several techniques have been implemented for representing of spatial information on the map, such as HeatMaps, Dot Density Maps, Proportional Symbol Maps, etc. However, although in many cases these are quite effective, these techniques are usually obscure and unclear in their understanding of non-skilled users. In this work, in each new region of interest (urban squares), imparted a coloring, depending on the data extracted from social networking, a technique which is accessible and understandable by users and easy conclusions can be exported through.

Depuis quelques dizaines d’années, l’utilisation de téléphones contenant un capteur GPS a fortement augmenté. Cependant, tous ces usages ne sont pas sans menace pour la vie privée des utilisateurs. En effet, les données de mobilité qu’ils envoient à ces services peuvent être utilisées pour inférer des informations sensibles telles que leur domicile ou leur lieu de travail. C’est à ce moment qu’entrent en action les mécanismes de protection, visant à redonner aux utilisateurs le contrôle sur leur vie privée. Nous commençons par répertorier les mécanismes de protection existants et les métriques utilisées pour les évaluer. Cette première analyse met en avant une information particulièrement sensible : les points d’intérêt. Ces derniers représentent tous les lieux où les utilisateurs passent la majeure partie de leur temps. Cela nous conduit à proposer un nouveau mécanisme de protection, PROMESSE, dont le but principal est de cacher ces points d’intérêt. Les mécanismes de protection sont en général configurés par des paramètres, qui ont un grand impact sur leur efficacité. Nous proposons ALP, une solution destinée à aider les utilisateurs à configurer leurs mécanismes de protection à partir d’objectifs qu’ils ont spécifié. Enfin, nous présentons Accio, un logiciel regroupant la majeure partie du travail de cette thèse. Il permet de lancer facilement des expériences destinées à étudier des mécanismes de protection, tout en renforçant leur reproductibilité. / In the past decades, the usage of GPS-enabled smartphones has dramatically risen. However, all these usages do not come without privacy threats. Indeed, location data that users are sending to these services can be used to infer sensitive knowledge about them, such as where they live or where they work. This is were protection mechanisms come into play, whose goal is to put users back in control of their privacy. We start by surveying existing protection mechanisms and metrics used to evaluate them. This first analysis highlights a particularly sensitive information, namely the points of interest. These are all the places where users use to spend most of their time. This leads us towards building a new protection mechanism, PROMESSE, whose main goal is to hide these points of interest. Protection mechanisms tend to be configured by parameters, which highly impact their effectiveness in terms of privacy and utility. We propose ALP, a solution to help users to configure their protection mechanisms from a set of objectives they specified. Finally, we introduce Accio, which is a software encompassing most of our work. Its goal is to allow to easily launch location privacy experiments and enforce their reproducibility.

Ce travail de thèse de doctorat est placé dans le domaine de la Géovisualisation utilisé pour mettre en œuvre des systèmes de aide à la décision territoriale. Ce travail de recherche est né grâce à l'établissement d’un accord entre l’Université Tor Vergata de Rome, et l’INSA (Institut National des Sciences Appliquées), de Lyon. La co-tutelle de cette thèse est née pour la nécessité d’une approche multidisciplinaire à le sujet de recherche, en profitant des compétences en matière d'urbanisme, de l’environnement et de la modélisation de territoire à l'école doctorale ‘Geoinformazione’ de l'Université de Tor Vergata, et en utilisant d’avantage les compétences dans les systèmes d'information spatiale et de la géovisualisation au laboratoire LIRIS de l'INSA. Malgré ces avantages, l’un des problèmes les plus courants en visualisation de l’information est de représenter les données d’une manière claire et compréhensible. Actuallement il ya peu de fondations scientifiques pour guider les chercheurs dans la conception visuelle de données spatiales ; il existe des méthodes systématiques limitée pour évaluer l'efficacité des solutions proposées. Dans ce travail de recherche de doctorat, des contributions seront fournis à la création d'une méthode d'évaluation systématique pour évaluer et développer des affichages visuels efficaces. Dans ce contexte l’objectif de la recherche était de trouver une méthode simple et empirique - un test en ligne - qui pourrait être facilement reproductible pour differentes scenarios, pour soutenir l’administration publique dans différents contextes et pour différentes tâches. / This PhD research work is placed in the domain of Geovisualization used to implement Territorial Intelligence and decision support systems. This research work was born through the establishment of an agreement between Tor Vergata University, Rome, and INSA (Institut National des Sciences Appliquées), Lyon. The co-supervision of this thesis was born from the necessity of a multidisciplinary approach to the research topic, taking advantage of the skills in urban planning, environment and territory modeling at the Geoinformation doctoral school of Tor Vergata University, and taking advantage of the skills in Spatial Information Systems and Geovisualization at the LIRIS Laboratory of INSA. The motivation that led us to deal with this research topic was the perception of a lack of systematic methods and universally approved empirical experiments in data visualization domain. The experiments should consider different typologies of data, different environmental contexts, different indicators and methods of representations, etc., in order to support expert users in decision making, in the urban and territorial planning and in the implementation of environmental policies. In modern societies, we have to deal with a great amount of data every day and Geovisualization permits the management, exploration and display of big and heterogeneous data in an interactive way that facilitates decision making processes. Geovisualization gives the opportunity to the user to change the visual appearance of the maps, to explore different layers of data and to highlight problems in some areas by the citizens. Despite these advantages, one of the most common problems in Information Visualization is to represent data in a clear and comprehensible way. Spatial data have a complex structure that includes spatial component, thematic attributes, and often the temporal component Actually there are limited scientific foundations to guide researchers in visual design of spatial data, and there are limited systematic and standard methods to evaluate the effectiveness of the solutions proposed. In this Phd research work, some contributions will be provided to the creation of a systematic assessment method to evaluate and to develop effective geovisualization displays. An empirical evaluation test is proposed to assess the effectiveness of some map displays, analyzing the use of three elements of visual design: 1. the spatial indicators to be represented and their context of visualization, 2. the physical dimensions of map displays, 3. the visual variables to represent different layers of information.

Les fournisseurs de services géo-localisés (LBS) offrent des données textuelles et spatiales complémentaires, parfois incohérentes et imprécises, représentant les différents points d’intérêt (POI) sur un territoire donné. Ainsi, une même requête lancée auprès de divers fournisseurs de services touristiques peut donner des résultats différents et parfois incohérents, pour les attributs terminologiques et/ou les attributs spatiaux. De plus, chaque fournisseur utilise sa propre convention graphique pour représenter les POIs. L’intégration de ces données spatiales hétérogènes dans un contexte dynamique, large échelle, utilisant des sources incomplètes et de qualités variables est actuellement un verrou technologique. Dans ce travail de thèse, nous cherchons une solution à cette intégration aussi bien au niveau des données que de leur représentation. / Location Based Services (LBS) had been involved to deliver relevant geospatial information based on a geographic position or address. The amount of geospatial data is constantly increasing, making it a valuable source of information for enriching LBS applications. However, these geospatial data are highly inconsistent and contradictory from one source to another. We assume that integrating geospatial data from several sources may improve the quality of information offered to users. In this thesis, we specifically focus on data representing Points of Interest (POIs) that tourists can get through LBS. Retrieving, matching and merging such geospatial entities lead to several challenges. We mainly focus on three main challenges including (i) detecting and merging corresponding entities across multiple sources and (ii) considering the uncertainty of integrated entities and their representation in LBS applications.

Pour automatiser l’harmonisation des bases de données industrielles de navigation sismique, une méthodologie et un logiciel ont été mis en place. La méthodologie d’Automatisation des Mesures de Ressemblance (AMR), permet de modéliser et hiérarchiser les critères de comparaison servant de repères pour l’automatisation. Accompagné d’un ensemble de seuils de tolérance, le modèle hiérarchisé a été utilisé comme filtre à tamis dans le processus de classification automatique permettant de trouver rapidement les données fortement similaires. La similarité est mesurée par un ensemble de métriques élémentaires, aboutissant à des scores numériques, puis elle est mesurée de manière plus globale et contextuelle, notamment suivant plusieurs échelles : entre les attributs, entre les données, et entre les groupes. Ces évaluations de la similarité permettent à la fois au système expert de présenter des analyses précises automatisées et à l’expert géophysicien de réaliser des interprétations multicritères en faisant en environ deux jours le travail qu’il faisait en trois semaines. Les stratégies de classification automatique sont quant à elles adaptables à différentes problématiques, à l’harmonisation des données, mais aussi à la réconciliation des données ou au géo-référencement de documents techniques. Le Logiciel Automatique de Comparaisons (LAC) est une implantation de l’AMR réalisée pour les services de Data Management et de Documentation Technique de TOTAL. L’outil industrialisé est utilisé depuis trois ans, mais n’est plus en maintenance informatique aujourd’hui malgré son usage. Les nouvelles fonctionnalités d'imagerie de base de données qui ont été développées dans cette thèse n'y sont pas encore intégrées, mais devraient permettre une meilleure visualisation des phénomènes. Cette dernière manière de représenter les données, fondée sur la mesure de similarité, permet d’avoir une image assez claire de données lourdes car complexes tout en permettant de lire des informations nécessaires à l’harmonisation et à l’évaluation de la qualité des bases. Ne pourrait-on pas chercher à caractériser, comparer, analyser, gérer les flux entrants et sortants des bases de données, suivre leurs évolutions et tirer des modes d’apprentissage automatique à partir du développement de cette imagerie ? / In order to harmonize industrial seismic navigation data bases, a methodology and a software have been developed. The methodology of Similarity Measurement Automation provides protocols to build a model and a hierarchy for the comparison criteria that shall be used as points of reference for the automation. With its tolerance set of thresholds, the model has been used as a scaled filter within the automatic classification process which aim is to find as quickly as possible very similar data. Similarity is measured by combinations of elementary metrics giving scores, and also by a global and contextual procedure, giving access to three levels of results: similarity between attributes, between individuals, and between groups. Accurate automated analyses of the expert system as well as human interpretations on multiple criteria are now possible thanks to these similarity estimations, reducing to two days instead of three weeks the work of a geophysicist. Classification strategies have been designed to suit the different data management issues, as well as harmonization, reconciliation or geo-referencing. The methodology has been implemented in software for automatic comparisons named LAC, and developed for Data Management and Technical Documentation services in TOTAL. The software has been industrialized and has been used for three years, even if now there is no technical maintenance anymore. The last data base visualization functionalities that have been developed have not been integrated yet to the software, but shall provide a better visualization of the phenomena. This latest way to visualize data is based on similarity measurement and obtains an image of complex and voluminous data clear enough. It also puts into relief information useful for harmonization and data quality evaluation. Would it be possible to characterize, compare, analyze and manage data flows, to monitor their evolution and figure out new machine learning methods by developing further this kind of data base imaging?

Les services géolocalisés (LBS) sont destinés à délivrer de l’information adéquate aux utilisateurs quelque soit le temps et l’endroit et ceci en se basant sur leur profil, contexte et position géographique. A travers n’importe quelle application dans ce domaine, par exemple m-tourisme, les utilisateurs souhaitent toujours recevoir une réponse rapide et précise en se déplaçant. Cependant, la qualité de service proposée par les fournisseurs cartographiques actuels (i.e. Google Maps, Bing, Yahoo Maps, Mappy ou Via Michelin) dépend de leurs données géographiques. En général, ces données sont stockées de plusieurs bases de données géographiques (BDG) dans le monde entier. D’autre part, le nombre croissant des différentes BDG couvrant la même zone géographique et la récupération des données/métadonnées non erronées pour un service quelconque, impliquent de nombreux raisonnements et de contrôles d’accès aux BDG afin de résoudre les ambiguïtés dues à la présence des objets homologues dupliqués sur l’écran mobile. Mon travail consiste à permettre cette intégration cartographique pour les applications mtourisme et ceci en récupérant les informations spatiales/non-spatiales (noms, positions géographiques, catégorie du service, détails sémantiques et symboles cartographiques) de plusieurs fournisseurs. Cependant, ceci peut conduire à visualiser des objets dupliqués pour le même point d’intérêt et causer des difficultés au niveau de la gestion des données. En outre, l’utilisateur sera dérouté par la présence de résultats multiples pour un même point. Donc, mon but ultime sera de générer automatiquement une carte unique intégrant plusieurs interfaces des fournisseurs sur laquelle les objets homologues seront intégrés avant de les visualiser sur l’écran mobile. Nos nouveaux concepts, basés sur certains algorithmes de fusion, sur l’ontologie pour assurer l’intégration au niveau sémantique et cartographique, sur l’orchestration des géo web services, sont implémentés dans des prototypes modulaires et évalués. / Through any location based services application (LBA) (i.e. m-tourism), users who request information while on the move, intentionally seek as well a quick and precise answer on any map. However, the quality of the cartographic search engines such as Google maps, Bing, Yahoo Maps, Mappy or Via Michelin relies on their geographic datasets. Typically, these datasets had been collected from many geographic databases worldwide. However, the increasing number of different GDBs covering the same area and the retrieval of accurate data/metadata for the requested service will imply lots of reasoning processes and databases’ accesses in order to avoid nearly-duplicated records when displayed on the screen. The scope of my research is to ensure location and cartographic integrations for m-tourism LBA by retrieving spatial/non-spatial information (place names, geographic positions,category type, semantic details and cartographic symbols) from many service providers.However, this will cause many nearly-duplicated records for the same datasets which would bring trouble to data management and make users confused by the different results of a unique query especially for the same point of interest. In other words, my ultimate goal is to generate automatically a unique map from multiple providers’ portrayals such as Google Maps, Bing and Yahoo Maps while homologous features should be integrated to avoid duplicate icons on the mobile screen. Our conceptual framework, based on some fusion algorithms, ontology reasoning for cartographic interoperability and geo-web services orchestration, had been implemented in some modular prototypes and tested for evaluation purpose.