Les Systèmes d'Information Géographiques (SIG) réclament des besoins particuliers de gestion de leur contenu, parce qu'ils manipulent des données dont les structures sont complexes et hétérogènes. Ces données sont souvent difficiles à décrire par des requêtes classiques ou des prédicats basés sur des attributs. Le croquis à main levée (sketch) est une veille forme de présentation qui a été employée pour visualiser, échanger et enregistrer l'information graphique. Il semble être ainsi facilement adaptable pour présenter et interroger d'une manière flexible les données des SIG

La production et la maintenance de contenus géographiques se fait souvent grâce à la mise en commun de contributions diverses. La mise à jour des données de l'IGN s'appuie ainsi sur l'intégration de données de partenaires ou la prise en compte d'alertes d'évolution du terrain. C'est également le cas des contenus libres produits par des projets communautaires comme OpenStreetMap. Un aspect problématique est la gestion de la qualité d'un contenu géographique collaboratif, particulièrement de leur cohérence afin de permettre que des prises de décision s'appuient dessus. Cette cohérence est liée à l'homogénéité de la représentation de l'espace, ainsi qu'à la préservation d'informations importantes non explicites mais qui peuvent être retrouvées sur les entités décrites grâce à leurs géométries. Ce travail de thèse propose un modèle baptisé Coalla pour l'édition collaborative d'un contenu géographique avec gestion de la cohérence. Ce modèle comporte trois contributions : 1) l'identification et la définition des éléments que doit comporter un vocabulaire formel visant à faciliter la construction d'un contenu géographique collaboratif ; 2) un processus d'aide à la construction à la volée d'un vocabulaire formel à partir de spécifications formelles des bases de données IGN et à des vocabulaires collaboratifs existants, et 3) une stratégie d'évaluation et de réconciliation des contributions afin de les intégrer d'une façon cohérente au contenu central. Notre modèle Coalla a été implémenté dans un prototype

La production et la maintenance de contenus géographiques se fait souvent grâce à la mise en commun de contributions diverses. La mise à jour des données de l'IGN s'appuie ainsi sur l'intégration de données de partenaires ou la prise en compte d'alertes d'évolution du terrain. C'est également le cas des contenus libres produits par des projets communautaires comme OpenStreetMap. Un aspect problématique est la gestion de la qualité d'un contenu géographique collaboratif, particulièrement de leur cohérence afin de permettre que des prises de décision s'appuient dessus. Cette cohérence est liée à l'homogénéité de la représentation de l'espace, ainsi qu'à la préservation d'informations importantes non explicites mais qui peuvent être retrouvées sur les entités décrites grâce à leurs géométries. Ce travail de thèse propose un modèle baptisé Coalla pour l'édition collaborative d'un contenu géographique avec gestion de la cohérence. Ce modèle comporte trois contributions : 1) l'identification et la définition des éléments que doit comporter un vocabulaire formel visant à faciliter la construction d'un contenu géographique collaboratif ; 2) un processus d'aide à la construction à la volée d'un vocabulaire formel à partir de spécifications formelles des bases de données IGN et à des vocabulaires collaboratifs existants, et 3) une stratégie d'évaluation et de réconciliation des contributions afin de les intégrer d'une façon cohérente au contenu central. Notre modèle Coalla a été implémenté dans un prototype / Geographic content production and maintenance is often done through a combination of various contributions. Thus, updating IGN geographic data relies on integrating data from partners or by involving field change alerts. This is also the case of free content produced by community projects such as OpenStreetMap. An important problem is quality management of collaboratively produced geographic content, in particular consistency management. This allows for decision-making which is based on this content. Data consistency depends on how homogenous space representation is. Likewise, it depends on preserving important non-explicit information that can be found on the geometries of the entities described in the content. This Thesis proposes a model baptized Coalla for collaborative editing of geographic content with consistency management. The model has three contributions: 1) identifying and defining elements that should be included in a formal vocabulary to facilitate the construction of collaborative geographic content, 2) user assistance process to help users build on the fly a formal vocabulary extracted from formal IGN databases specifications and existing collaborative vocabularies, and 3) a strategy for evaluating and reconciling user contributions in order to coherently integrate them into the content. Our model Coalla has been implemented in a prototype

Cette thèse traite de la révision automatique des connaissances contenues dans les systèmes fonctionnant par exploration informée d'arbres d'états. Ces systèmes, de par leur performance, sont employés dans de nombreux domaines applicatifs. En particulier, des travaux ont proposés d'utiliser cette approche dans le cadre de l'automatisation de la généralisation de données géographiques. La généralisation de données géographique s'intéresse à la dérivation, à partir de données géographiques détaillées, de données moins détaillées adaptées à un besoin particulier (e.g. changement d'échelle). Son automatisation, enjeu majeur pour les agences cartographiques telles que l'Institut Géographique National (IGN), est particulièrement complexe. Les performances des systèmes basés sur l'exploration informée d'arbres d'états sont directement dépendantes de la qualité de leurs connaissances (heuristiques). Or, la définition et la mise à jour de ces dernières s'avèrent généralement fastidieuses. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une approche de révision hors ligne des connaissances basée sur le traçage du système et sur l'analyse de ces traces. Ces traces sont ainsi utilisées par un module de révision qui est chargé d'explorer l'espace des connaissances possibles et d'en modifier en conséquence les connaissances du système. Des outils de diagnostic en ligne de la qualité des connaissances permettent de déterminer quand déclencher le processus de révision hors ligne des connaissances. Pour chaque méthode et approche que nous présentons, une mise en oeuvre est détaillée et expérimentée dans le cadre de l'automatisation de la généralisation de données géographiques

De nos jours, il existe de nombreuses bases de données géographiques (BDG) couvrant le même territoire. Les données géographiques sont modélisées différemment (par exemple une rivière peut être modélisée par une ligne ou bien par une surface), elles sont destinées à répondre à plusieurs applications (visualisation, analyse) et elles sont créées suivant des modes d'acquisition divers (sources, processus). Tous ces facteurs créent une indépendance entre les BDG, qui pose certains problèmes à la fois aux producteurs et aux utilisateurs. Ainsi, une solution est d'expliciter les relations entre les divers objets des bases de données, c'est-à-dire de mettre en correspondance des objets homologues représentant la même réalité. Ce processus est connu sous le nom d'appariement de données géographiques. La complexité du processus d'appariement fait que les approches existantes varient en fonction des besoins auxquels l'appariement répond, et dépendent des types de données à apparier (points, lignes ou surfaces) et du niveau de détail. Nous avons remarqué que la plupart des approches sont basées sur la géométrie et les relations topologiques des objets géographiques et très peu sont celles qui prennent en compte l'information descriptive des objets géographiques. De plus, pour la plupart des approches, les critères sont enchaînés et les connaissances sont à l'intérieur du processus. Suite à cette analyse, nous proposons une approche d'appariement de données qui est guidée par des connaissances et qui prend en compte tous les critères simultanément en exploitant à la fois la géométrie, l'information descriptive et les relations entre eux. Afin de formaliser les connaissances et de modéliser leurs imperfections (imprécision, incertitude et incomplétude), nous avons utilisé la théorie des fonctions de croyance [Shafer, 1976]. Notre approche d'appariement de données est composée de cinq étapes : après une sélection des candidats, nous initialisons les masses de croyance en analysant chaque candidat indépendamment des autres au moyen des différentes connaissances exprimées par divers critères d'appariement. Ensuite, nous fusionnons les critères d'appariement et les candidats. Enfin, une décision est prise. Nous avons testé notre approche sur des données réelles ayant des niveaux de détail différents représentant le relief (données ponctuelles) et les réseaux routiers (données linéaires)

Les phénomènes du monde réel sont actuellement représentés dans les Bases de Données Géographiques (BDG) sous différentes formes (suivant les modèles géographiques, suivant les points de vue utilisateur et/ou suivant les systèmes). La réutilisation de telles BDG nécessite dès lors un processus d'intégration pour éliminer les parties redondantes et regrouper les parties complémentaires. Ce processus d'intégration est nécessaire étant donné le coût d'acquisition des données géographiques (de cette manière des saisies d'information sont évitées) et permet de fédérer l'information provenant de différentes sources. L'intégration est donc au cœur du problème d'interopérabilité entre BDG.<br />A l'issue de celle-ci, plusieurs représentations de phénomènes du monde réel sont disponibles selon des points de vue différents et des échelles distinctes. Ces représentations multiples sont nécessaires pour des applications très diverses : cartographie électronique multi-échelle, propagation des mises à jour, aide à la navigation.<br />L'objectif de cette thèse consiste donc à définir un processus d'intégration de BDG sur un seul site, le processus étant limité aux données en mode vecteur à deux dimensions. Il propose l'extension d'un processus d'intégration classique à trois phases [Spaccapietra et al. 92] (pré-intégration, déclaration des correspondances, intégration). L'extension est fondée sur une taxonomie des conflits d'intégration entre BDG et sur l'ajout d'un processus d'appariement géométrique et topologique. Ce processus a été mis en œuvre sur les trois principales bases de données de l'IGN (BD TOPO®, BD CARTO® et GEOROUTE®) pour le thème routier dans la région de Lagny (environ 900 km de tronçons routiers).<br />Etant donnée la complexité des phénomènes géographiques, plusieurs interprétations et donc plusieurs modélisations des phénomènes peuvent être définies. La taxonomie des conflits d'intégration de BDG effectue une structuration de ces différences : conflits de définition de classe (conflits de classification, conflits de fragmentation, conflits de spécification), conflits d'hétérogénéité, conflit de description,...Six catégories de conflits ont été traitées dans le processus d'intégration.<br />Certains conflits sont pris en compte dans la phase de pré-intégration. D'autres font l'objet d'un traitement spécifique : extension du langage de déclaration des correspondances, ajout d'opérations de résolution de ce conflit. De plus, la phase d'intégration doit suivre une stratégie. Cette stratégie détermine le choix des opérations et fixe l'objectif de l'intégration. Au vu de nos bases d'expérimentations, deux stratégies d'intégration (et leurs opérations d'intégration associées) sont présentées.<br />Le processus d'appariement consiste à identifier les données représentant le même phénomène du monde réel et permet le regroupement d'informations. Cette étape est précieuse car elle enrichit les BDG d'opérations inter-représentations, opérations nécessaires aux applications multi-représentations.<br />Un processus d'appariement a été développé pour les données de types routières à différentes échelles. Les résultats obtenus font apparaître un taux de correspondance de l'ordre de 90 %. Un processus générique en a été déduit afin de guider la conception des processus d'appariement concernant d'autres types de données.<br />Cette thèse apporte donc un cadre général et détaillé pour les intégrations de BDG et contribue ainsi à l'essor d'applications multi-représentations et de l'interopérabilité entre les BDG en adaptant ces processus à des BDG réparties sur un réseau.

De nos jours, il existe de nombreuses bases de données géographiques (BDG) couvrant le même territoire. Les données géographiques sont modélisées différemment (par exemple une rivière peut être modélisée par une ligne ou bien par une surface), elles sont destinées à répondre à plusieurs applications (visualisation, analyse) et elles sont créées suivant des modes d’acquisition divers (sources, processus). Tous ces facteurs créent une indépendance entre les BDG, qui pose certains problèmes à la fois aux producteurs et aux utilisateurs. Ainsi, une solution est d’expliciter les relations entre les divers objets des bases de données, c'est-à-dire de mettre en correspondance des objets homologues représentant la même réalité. Ce processus est connu sous le nom d’appariement de données géographiques. La complexité du processus d’appariement fait que les approches existantes varient en fonction des besoins auxquels l'appariement répond, et dépendent des types de données à apparier (points, lignes ou surfaces) et du niveau de détail. Nous avons remarqué que la plupart des approches sont basées sur la géométrie et les relations topologiques des objets géographiques et très peu sont celles qui prennent en compte l’information descriptive des objets géographiques. De plus, pour la plupart des approches, les critères sont enchaînés et les connaissances sont à l’intérieur du processus. Suite à cette analyse, nous proposons une approche d’appariement de données qui est guidée par des connaissances et qui prend en compte tous les critères simultanément en exploitant à la fois la géométrie, l’information descriptive et les relations entre eux. Afin de formaliser les connaissances et de modéliser leurs imperfections (imprécision, incertitude et incomplétude), nous avons utilisé la théorie des fonctions de croyance [Shafer, 1976]. Notre approche d’appariement de données est composée de cinq étapes : après une sélection des candidats, nous initialisons les masses de croyance en analysant chaque candidat indépendamment des autres au moyen des différentes connaissances exprimées par divers critères d’appariement. Ensuite, nous fusionnons les critères d’appariement et les candidats. Enfin, une décision est prise. Nous avons testé notre approche sur des données réelles ayant des niveaux de détail différents représentant le relief (données ponctuelles) et les réseaux routiers (données linéaires) / Nowadays, there are many geographic databases, (GDB), covering the same reality. The geographical data are represented differently (for example a river can be represented by a line or a polygon), they are used in different applications (visualisation, analysis) and they are created using various modes of acquisition (sources, processes). All these factors create independence between GDB, which causes problems for both producers and users. Thus, a solution is to clarify the relationships between various database objects, i.e. to match homologous objects, which represent the same reality. This process is known as spatial data matching. Because of the complexity of the matching process, the existing approaches depend on the types of data (points, lines or polygons) and the level of detail of the GDB. We realised, that most of the approaches are based on the geometry and the topology of the geographical objects, and very few approaches take into account the descriptive information of geographical objects. Besides, for most approaches, the criteria are applied one after the other and knowledge is contained within the process. Following this analysis, we proposed a matching approach that is guided by knowledge and takes into account all criteria at the same time exploiting the geometry, descriptive information and relations between geographical objects. In order to formalise knowledge and model their imperfections (imprecision, uncertainty and incompleteness), we used the Belief Theory [Shafer, 1976]. Our approach of the data matching is composed of five steps. After a selection of candidates, the masses of beliefs are initialised by analysing each candidate separately from the others using different knowledge expressed by various matching criteria. Then, the matching criteria and candidates are fusioned. Finally, a decision is taken. Our approach has been tested on real data having different levels of detail and representing relief (data points) and road networks (linear data)

Avec l'importante disponibilité de données topographiques de référence, la création des données géographiques n'est plus réservée aux professionnels de l'information géographique. De plus en plus d'utilisateurs saisissent leurs propres données, que nous appelons données thématiques, en s'appuyant sur ces données de référence qui jouent alors le rôle de données support. Les données thématiques ainsi saisies font sens en tant que telles, mais surtout de par leurs relations avec les données topographiques. La non prise en compte des relations entre données thématiques et topographiques lors de traitements modifiant les unes ou les autres peut engendrer des incohérences, notamment pour les traitements liés au changement de niveau de détail. L'objectif de la thèse est de définir une méthodologie pour préserver la cohérence entre les données thématiques et topographiques lors d'un changement de niveau de détail. Nous nous concentrons sur l'adaptation des données thématiques suite à une modification des données topographiques, processus que nous appelons migration des données thématiques. Nous proposons d'abord un modèle pour la migration de données thématiques ponctuelles sur réseau composé de : (1) un modèle pour décrire le référencement des données thématiques sur les données topographiques par des relations spatiales (2) une méthode de relocalisation basée sur ces relations. L'approche consiste à identifier les relations finales attendues en fonction des relations initiales et des changements sur les données topographiques entre les états initial et final. La relocalisation est alors effectuée grâce à une méthode multicritère de manière à respecter au mieux les relations attendues. Une mise en œuvre est présentée sur des cas d'étude jouets et sur un cas réel fourni par un service de l'Etat gestionnaire de réseau routier. Nous discutons enfin l'extension du modèle proposé pour traiter la prise en compte des relations pour d'autres applications que la migration de données thématiques / With the large availability of reference topographic data, creating geographic data is not exclusive to experts of geographic information any more. More and more users rely on reference data to create their own data, hereafter called thematic data. Reference data then play the role of support for thematic data. Thematic data make sense by themselves, but even more by their relations with topographic data. Not taking into account the relations between thematic and topographic data during processes that modify the former or the latter may cause inconsistencies, especially for processes that are related to changing the level of detail. The objective of this thesis is to define a methodology to preserve the consistency between thematic and topographic when the level of detail is modified. This thesis focuses on the adaptation of thematic data after a modification of topographic data: we call this process thematic data migration. We first propose a model for the migration of punctual thematic data hosted by a network. This model is composed of: (1) a model to describe the referencing of thematic data on topographic data using spatial relations (2) a method to re-locate thematic data based on these relations. The approach consists in identifying the expected final relations according to the initial relations and the modifications of topographic data between the initial and the final state. The thematic data are then re-located using a multi-criteria method in order to satisfy, as much as possible, the expected relations. An implementation is presented on toy problems and on a real use case provided by a French public authority in charge of road network management. The extension of the proposed model to take into account the relations for other applications than thematic data migration is also discussed

Cette thèse traite de la révision automatique des connaissances contenues dans les systèmes fonctionnant par exploration informée d'arbres d'états. Ces systèmes, de par leur performance, sont employés dans de nombreux domaines applicatifs. En particulier, des travaux ont proposés d’utiliser cette approche dans le cadre de l'automatisation de la généralisation de données géographiques. La généralisation de données géographique s'intéresse à la dérivation, à partir de données géographiques détaillées, de données moins détaillées adaptées à un besoin particulier (e.g. changement d'échelle). Son automatisation, enjeu majeur pour les agences cartographiques telles que l'Institut Géographique National (IGN), est particulièrement complexe. Les performances des systèmes basés sur l’exploration informée d'arbres d'états sont directement dépendantes de la qualité de leurs connaissances (heuristiques). Or, la définition et la mise à jour de ces dernières s'avèrent généralement fastidieuses. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une approche de révision hors ligne des connaissances basée sur le traçage du système et sur l'analyse de ces traces. Ces traces sont ainsi utilisées par un module de révision qui est chargé d'explorer l'espace des connaissances possibles et d'en modifier en conséquence les connaissances du système. Des outils de diagnostic en ligne de la qualité des connaissances permettent de déterminer quand déclencher le processus de révision hors ligne des connaissances. Pour chaque méthode et approche que nous présentons, une mise en oeuvre est détaillée et expérimentée dans le cadre de l'automatisation de la généralisation de données géographiques / This work deals with automatic knowledge revision in systems based on an informed tree search strategy. Because of their efficiency, these systems are used in numerous fields. In particular, some literature work uses this approach for the automation of geographic data generalisation. Geographic data generalisation is the process that derives data adapted to specific needs (e.g. map scale) from too detailed geographic data. Its automation, which is a major issue for national mapping agencies like Institut Géographique National (IGN), is particularly complex. The performances of systems based on informed tree search are directly dependant on their knowledge (heuristics) quality. Unfortunately, most of the time, knowledge definition and update are fastidious. In this work, we propose an offline knowledge revision approach based on the system logging and on the analysis of these logs. Thus, the logs are used by a revision module which is in charge of the system knowledge revision by knowledge space exploration. Tools for online knowledge quality diagnosis allow to determine when the offline knowledge process should be activated. For each method and each approach presented, an implementation is proposed in the context of geographic data generalisation

Les avancées technologiques dans le domaine informatique (logiciel et matériel) et, en particulier, de la géolocalisation ont permis la démocratisation des modèles numériques. L'arrivée depuis quelques années de véhicules de cartographie mobile a ouvert l'accès à la numérisation 3D mobile terrestre. L'un des avantages de ces nouvelles méthodes d'imagerie de l'environnement urbain est la capacité potentielle de ces systèmes à améliorer les bases de données existantes 2D comme 3D, en particulier leur niveau de détail et la diversité des objets représentés. Les bases de données géographiques sont constituées d'un ensemble de primitives géométriques (généralement des lignes en 2D et des plans ou des triangles en 3D) d'un niveau de détail grossier mais ont l'avantage d'être disponibles sur de vastes zones géographiques. Elles sont issues de la fusion d'informations diverses (anciennes campagnes réalisées manuellement, conception automatisée ou encore hybride) et peuvent donc présenter des erreurs de fabrication. Les systèmes de numérisation mobiles, eux, peuvent acquérir, entre autres, des nuages de points laser. Ces nuages laser garantissent des données d'un niveau de détail très fin pouvant aller jusqu'à plusieurs points au centimètre carré. Acquérir des nuages de points laser présente toutefois des inconvénients :- une quantité de données importante sur de faibles étendues géographiques posant des problèmes de stockage et de traitements pouvant aller jusqu'à plusieurs Téraoctet lors de campagnes d'acquisition importantes- des difficultés d'acquisition inhérentes au fait d'imager l'environnement depuis le sol. Les systèmes de numérisation mobiles présentent eux aussi des limites : en milieu urbain, le signal GPS nécessaire au bon géoréférencement des données peut être perturbé par les multi-trajets voire même stoppé lors de phénomènes de masquage GPS liés à la réduction de la portion de ciel visible pour capter assez de satellites pour en déduire une position spatiale. Améliorer les bases de données existantes grâce aux données acquises par un véhicule de numérisation mobile nécessite une mise en cohérence des deux ensembles. L'objectif principal de ce manuscrit est donc de mettre en place une chaîne de traitements automatique permettant de recaler bases de données géographiques et nuages de points laser terrestre (provenant de véhicules de cartographies mobiles) de la manière la plus fiable possible. Le recalage peut se réaliser de manière différentes. Dans ce manuscrit, nous avons développé une méthode permettant de recaler des nuages laser sur des bases de données, notamment, par la définition d'un modèle de dérive particulièrement adapté aux dérives non-linéaires de ces données mobiles. Nous avons également développé une méthode capable d'utiliser de l'information sémantique pour recaler des bases de données sur des nuages laser mobiles. Les différentes optimisations effectuées sur notre approche nous permettent de recaler des données rapidement pour une approche post-traitements, ce qui permet d'ouvrir l'approche à la gestion de grands volumes de données (milliards de points laser et milliers de primitives géométriques).Le problème du recalage conjoint a été abordé. Notre chaîne de traitements a été testée sur des données simulées et des données réelles provenant de différentes missions effectuées par l'IGN / Technological advances in computer science (software and hardware) and particularly, GPS localization made digital models accessible to all people. In recent years, mobile mapping systems has enabled large scale mobile 3D scanning. One advantage of this technology for the urban environment is the potential ability to improve existing 2D or 3D database, especially their level of detail and variety of represented objects. Geographic database consist of a set of geometric primitives (generally 2D lines and plans or triangles in 3D) with a coarse level of detail but with the advantage of being available over wide geographical areas. They come from the fusion of various information (old campaigns performed manually, automated or hybrid design) wich may lead to manufacturing errors. The mobile mapping systems can acquire laser point clouds. These point clouds guarantee a fine level of detail up to more than one points per square centimeter. But there are some disavantages :- a large amount of data on small geographic areas that may cause problems for storage and treatment of up to several Terabyte during major acquisition,- the inherent acquisition difficulties to image the environment from the ground. In urban areas, the GPS signal required for proper georeferencing data can be disturbed by multipath or even stopped when GPS masking phenomena related to the reduction of the portion of the visible sky to capture enough satellites to find a good localization. Improve existing databases through these dataset acquired by a mobile mapping system requires alignment of these two sets. The main objective of this manuscript is to establish a pipeline of automatic processes to register these datasets together in the most reliable manner. Co-registration this data can be done in different ways. In this manuscript we have focused our work on the registration of mobile laser point cloud on geographical database by using a drift model suitable for the non rigid drift of these kind of mobile data. We have also developped a method to register geographical database containing semantics on mobile point cloud. The different optimization step performed on our methods allows to register the data fast enough for post-processing pipeline, which allows the management of large volumes of data (billions of laser points and thousands geometric primitives). We have also discussed on the problem of joint deformation. Our methods have been tested on simulated data and real data from different mission performed by IGN