Le développement technologique de ces dernières années a eu comme conséquence la démocratisation des données spatiales. Ainsi, des applications comme la cartographie en ligne et les SOLAP qui permettent d’accéder à ces données ont fait leur apparition. Malheureusement, ces applications sont très limitées du point de vue cartographique car elles ne permettent pas une personnalisation flexible des cartes demandées par l’utilisateur. Pour permettre de générer des produits plus adaptés aux besoins des utilisateurs de ces technologies, les outils de visualisation doivent permettre entre autres de générer des données à des échelles variables choisies par l'utilisateur. Pour cela, une solution serait d’utiliser la généralisation cartographique automatique afin de générer les données à différentes échelles à partir d’une base de données unique à grande échelle. Mais, compte tenu de la nature interactive de ces applications, cette généralisation doit être réalisée à la volée. Depuis plus de trois décennies, la généralisation automatique est devenue un sujet de recherche important. Malheureusement, en dépit des avancées considérables réalisées ces dernières années, les méthodes de généralisation cartographique existantes ne garantissent pas un résultat exhaustif et une performance acceptable pour une généralisation à la volée efficace. Comme, il est actuellement impossible de créer à la volée des cartes à des échelles arbitraires à partir d’une seule carte à grande échelle, les résultats de la généralisation (i.e. les cartes à plus petites échelles générées grâce à la généralisation cartographique) sont stockés dans une base de données à représentation multiple (RM) en vue d’une éventuelle utilisation. Par contre, en plus du manque de flexibilité (car les échelles sont prédéfinies), la RM introduit aussi la redondance à cause du fait que plusieurs représentations de chaque objet sont stockées dans la même base de données. Tout ceci empêche parfois les utilisateurs d’avoir des données avec un niveau d’abstraction qui correspond exactement à leurs besoins. Pour améliorer le processus de la généralisation à la volée, cette thèse propose une approche basée sur un nouveau concept appelé SGO (objet auto-généralisant: Self-Generalizing Object). Le SGO permet d’encapsuler des patrons géométriques (des formes géométriques génériques communes à plusieurs objets de la carte), des algorithmes de généralisation et des contraintes d’intégrité dans un même objet cartographique. Les SGO se basent sur un processus d’enrichissement de la base de données qui permet d’introduire les connaissances du cartographe dans les données cartographiques plutôt que de les générer à l’aide des algorithmes comme c’est typiquement le cas. Un SGO est créé pour chaque objet individuel (ex. un bâtiment) ou groupe d’objets (ex. des bâtiments alignés). Les SGO sont dotés de comportements spécifiques qui leur permettent de s'auto-généraliser, c.-à-d. de savoir comment généraliser l’objet qu’ils représentent lors d’un changement d’abstraction (ex. changement d’échelle). Comme preuve de concept, deux prototypes basés sur des technologies Open Source ont été développés lors de cette thèse. Le premier permet la création des SGO et l’enrichissement de la base de données. Le deuxième prototype basé sur la technologie multi-agent, utilise les SGO créés pour générer des données à des échelles arbitraires grâce à un processus de généralisation à la volée. Pour tester les prototypes, des données réelles de la ville de Québec à l’échelle 1 : 1000 ont été utilisées. / With the technological development of these past years, geospatial data became increasingly accessible to general public. New applications such as Webmapping or SOLAP which allow visualising the data also appeared. However, the dynamic and interactive nature of these new applications requires that all operations, including generalization processes, must be carried on-the–fly. Automatic generalization has been an important research topic for more than thirty years. In spite of recent advances, it clearly appears that actual generalization methods can not reach alone the degree of automation and the response time needed by these new applications. To improve the process of on-the-fly map generalization, this thesis proposes an approach based on a new concept called SGO (Self-generalizing object). The SGO allows to encapsulate geometric patterns (generic geometric forms common to several map features), generalization algorithms and the spatial integrity constraints in the same object. This approach allows us to include additional human expertise in an efficient way at the level of individual cartographic features, which then leads to database enrichment that better supports automatic generalization. Thus, during a database enrichment process, a SGO is created and associated with a cartographic feature, or a group of features. Then, each created SGO is transformed into a software agent (SGO agent) in order to give them autonomy. SGO agents are equipped with behaviours which enable them to coordinate the generalization process. As a proof of concept, two prototypes based on Open Source technologies were developed in this thesis. The first prototype allows the creation of the SGO. The second prototype based on multi-agents technology, uses the created SGO in order to generate data on arbitrary scales thanks to an on-the-fly map generalization process. Real data of Quebec City at scale 1: 1000 were used in order to test the developed prototypes.

Le peuplement de BDRM-3D (Bases de Données à Représentation Multiple 3D) est de plus en plus requis pour supporter des applications avancées de cartographie sur demande et d’analyse décisionnelle géospatiale. Cette thèse présente une nouvelle approche de saisie photogrammétrique en représentation multiple visant à peupler une BDRM-3D de bâtiments. L’approche proposée est nommée approche SAISIE car elle est Semi-Automatique, Initialisée et Supportée par l’Intervention humainE. Elle traite simultanément l’extraction des Géométries Détaillées (GD) et des Géométries Simplifiées (GS). Elle s’appuie notamment sur les nouveaux concepts de Patron d’Acquisition en Représentation Multiple et d’« Instance Driven SASS » (Sélection et Gestion des Algorithmes, des Sources et des Réglages gérée au niveau de l’instance) afin d’améliorer la performance des traitements automatiques mis en œuvre. Ces deux concepts ont été introduits lors de cette recherche. Le concept de PARM résulte du rapprochement des concepts de patron géométrique (introduit pour supporter la généralisation) et de modèle paramétrique (introduit pour supporter la saisie photogrammétrique). Deux nouveaux algorithmes de reconnaissance de forme, l’un traitant de la détermination automatique des paramètres d’implantation de patrons géométriques 3D et l’autre de l’extraction automatique des emprises au sol de bâtiments, ont par ailleurs été introduits lors de la réalisation de cette thèse. L’approche SAISIE ainsi que les concepts et algorithmes proposés pour la supporter ont été mis en œuvre et expérimentés sur quatre sites de tests couvrant plus de trois cent bâtiments. Les résultats obtenus et l’expérience acquise lors des développements des prototypes nous ont permis d’établir une analyse de l’approche SAISIE ainsi que des recommandations pour les recherches futures. / 3D MRDB (Multi Representation Data Base) population is more and more required to support advanced cartographical applications and advanced geospatial decisional analysis. This dissertation presents a new photogrammetric approach dedicated to multiple representation acquisition process to populate the buildings of a 3D MRDB. The proposed approach is named SAISIE (this French acronym matches with a semi-automatic acquisition process, initialized and supported by human intervention). The SAISIE approach tackles simultaneously the Detailed Geometries (DG) extraction and the Simplified Geometries (GS) extraction. This uses both the Multi-Representation Acquisition Pattern concept and the Instance Driven SASS concept (SASS : Selection of the Algorithms, Sources and Setting) to improve the process performance. These two new concepts have been introduced during this research. The MRAP concept stems from bridging together the geometric pattern concept (used to support generalisation process) and the parametric model (used to support the photogrammetric building extraction). Two new algorithms have also been introduced. The first one deals with the automatic implantation of 3D geometric pattern and the second one with the automatic extraction of building footprints. The SAISIE approach, the new concepts and the two new algorithms, have been implemented and tested with four test sites. These test sites cover more than three hundred buildings. Results analysis and several recommendations, based on our experimentation and experience, are proposed to conclude this dissertation.

Les réseaux souterrains d'utilité publique (UUN pour Underground Utility Network) tels que les conduites d'eau, d'aqueduc et égouts ou encore les câbles de communication constituent l'ossature de base d'un système urbain qui doit inclure le souterrain. Lorsqu'on examine ces réseaux souterrains, on constate une énorme quantité d'installations dans le sous-sol qui sont souvent représentées sur des cartes par des géométriques simples et approximatives (quelques lignes 2D placées approximativement proche des rues et bâtiments) avec très peu de données descriptives comme la date d'installation, et quelques données techniques sur les débits, ce qui en bout de ligne complexifie le travail des personnes appelées à effectuer leur entretien ou encore leur gestion quotidienne. Force est de constater que les représentations géographiques les plus communes pour représenter les réseaux souterrains sont encore de nos jours une carte, donc 2D. Il appert évident que les villes, qu'elles soient grandes ou petites, auraient avantage à posséder des représentations géographiques plus élaborées, plus complètes, possiblement 3D, pour soutenir leurs opérations de gestion des infrastructures souterraines. C'est dans ce contexte d'exploration de la troisième dimension à des fins de représentations géographiques des réseaux souterrains que se place cette thèse de doctorat. Tout comme elle est maintenant reconnue pour la modélisation 3D des bâtiments, nous partons de la prémisse que la modélisation 3D des réseaux souterrains est indispensable pour soutenir les processus « géo » décisionnels liés au cycle de planification, de construction et de maintenance des réseaux souterrains d'utilité publique. La revue de littérature qui suivra va montrer que le contenu attendu des modèles 3D souterrains des réseaux publiques reste encore trè s aléatoire. Quelques expérimentations de modèles 3D ont été réalisées mais il n'existe pas de réel consensus à savoir « quoi » et « comment » représenter la diversité d'éléments constituant les réseaux souterrains d'utilité publique. Nous allons nous inspirer de ce qui est fait pour les modèles 3D de bâtiments en termes de standardisation des modèles de données et de hiérarchie des niveaux de détails (LoD) pour effectuer une proposition originale d'une approche multi-dimensionnelle de modélisation géométrique des réseaux souterrains d'utilité publique. En particulier, nous allons nous intéresser à la modélisation 3D. Ainsi, la thèse va répondre aux questions de recherche suivantes : **1)** Comment organiser et décrire le contenu des modèles UUN? **2)** Est-il possible d'avoir une hiérarchie pour organiser le contenu des modèles UUN, représentés par LoD comme pour les modèles 3D de bâtiments ? Et quelles sont les hiérarchies des éléments constituant les modèles UUN ? **3)** Quelle pourrait être l'utilité de cette hiérarchie UUN LoD compte tenu de différentes tâches visuelles liées à l'utilisation des modèles UUN ? L'objectif général de cette recherche est donc de **définir une hiérarchie de niveau de détail (LoD) de modélisation des réseaux souterrains** qui supportera différentes tâches liées à la visualisation des données nécessaire pour la gestion et la maintenance efficace du réseau. Deux objectifs supplémentaires sont proposés : **1)** Tester l'applicabilité de la hiérarchie de LoD UUN au réseau de canalisations d'approvisionnement en eau comme cas d'utilisation pour la mise en œuvre et la validation. **2)** Explorer l'utilité de la hiérarchie de LoD UUN pour effectuer certaines tâches de manipulation de données en étudiant la relation potentielle entre la catégorie de tâches et les différents LoD UUN. La principale contribution de cette thèse est de proposer une manière formalisée de décrire, gérer et appliquer les modèles UUN à partir de différentes sources de données, sous différentes formes de représentation, avec différents détails et dans différentes qualités de données. Nous avons identifié cinq variables clés pour décrire le contenu du modèle UUN 3D : géométrie, topologie, sémantique, données contextuelles et qualité des données géométriques. En combinant les variables clés identifiées et les caractéristiques de l'UUN LoD, un système de numérotation spécifique a été proposé pour établir une hiérarchie UUN LoD. 30 niveaux possibles de LoD 2 à LoD 500.5 distinguant quatre niveaux principaux, deux sous-niveaux et trois niveaux de qualité ont été conçus. Après cela, une application pratique impliquant la gestion et la maintenance des conduites d'eau est proposée pour valider la faisabilité de la mise en œuvre de la hiérarchie LoD pour la modélisation UUN. Nous avons mis en évidence que ces LoDs respectent une certaine cohérence visuelle d'un niveau à un autre. Par la suite, nous avons montré qu'il existe une corrélation entre les différents LoD et la complexité des tâches visuelles à réaliser. Un nouveau concept est proposé pour décrire cette relation, celui de « niveau de complexité » . Nous avons proposé une méthode de décomposition des tâches pour estimer ce niveau de complexité pour catégoriser la tâche et utiliser la notion de LoD minimale requise pour aider à déterminer le contenu du modèle UUN. Nous estimons notre proposition originale car la littérature ne proposait rien dans ce sujet et qu'elle permettra de faire avancer les travaux de modélisation des réseaux souterrains d'utilité publique, et peut-être même d'autres catégories d'objets de la réalité . De même, nous pensons que notre proposition ouvre la porte à l'élaboration de possible standard et ainsi à améliorer le partage entre utilisateur de modèles UUN. / Underground utility networks (UUN) such as water mains, sewers and communication cables form the backbone of an urban system that must include the underground. When we look at these underground networks, we see an enormous quantity of underground installations that are often represented on maps by simple and approximate geometries (a few 2D lines placed roughly close to streets and buildings) with very little descriptive data, such as the date of installation, and a few technical data on flow rates, which ultimately complicates the work of those called upon to carry out their maintenance or even their day-to-day management. It has to be said that, even today, the most common geographical representations of underground networks are still 2D maps. It is clear that cities, whether large or small, would benefit from more elaborate, more complete, possibly 3D, geographical representations to support their underground infrastructure management operations. It is in this context of exploring the 3rd dimension for geographical representations of underground networks that this doctoral thesis is set. In the same way that 3D modeling of buildings has come to be recognized, we start from the premise that 3D modeling of underground networks is nowadays indispensable to support "geo"-decision-making processes linked to the planning, construction and maintenance cycle of underground utility networks. The literature review will show that the expected content of underground 3D models of public utility networks is still highly uncertain. A few 3D model experiments have been carried out, but there is no real consensus on "what" and "how" to represent the diversity of elements making up underground utility networks. Inspired by what is being done for 3D building models in terms of standardization of data models and hierarchy of levels of detail (LoD), we will make an original proposal for a multi-dimensional approach to geographic modeling of underground utility networks. In particular, we are going to take a look at 3D modeling. Thus, the thesis will answer the following research questions: **1)** How to organize and describe the content of UUN models? **2)** Is it possible to have a hierarchy to organize the content of UUN models, represented by LoD as for 3D building models? And what are the hierarchies of the elements making up UUN models? **3)** How useful could this UUN LoD hierarchy be, given the different visual tasks involved in using UUN models? The general objective of this research is therefore to **define a level-of-detail (LoD) hierarchy for modeling underground networks** that will support various data visualization tasks required for efficient network management and maintenance. Two additional objectives are proposed: **1)** To test the applicability of the UUN LoD hierarchy to the water supply pipeline network as a use case for implementation and validation. **2)** To explore the usefulness of the LoD UUN hierarchy for performing certain data manipulation tasks by investigating the potential relationship between the task category and the various LoD UUNs. The main contribution of this thesis is to propose a formalized way of describing, managing and applying UUN models from different data sources, in different representation forms, with different details and in different data qualities. We have identified five key variables to describe the content of the 3D UUN model: geometry, topology, semantics, contextual data and geometric data quality. By combining the key variables identified and the UUN LoD characteristics, a specific numbering system was proposed to establish a UUN LoD hierarchy. 30 possible levels from LoD 2 to LoD 500.5 distinguishing four main levels, two sublevels and three quality levels were designed. Following this, a practical application involving the management and maintenance of water pipes is proposed to validate the feasibility of implementing the LoD hierarchy for UUN modeling. We have demonstrated that these LoDs respect a certain visual consistency from one level to the next. Subsequently, we have shown that there is a correlation between the different LoDs and the complexity of the visual tasks to be performed. A new concept is proposed to describe this relationship, that is "level of complexity". We proposed a task decomposition method for estimating this level of complexity in order to categorize the task and use the notion of minimum LoD required to help determine UUN model content. We consider our proposal to be original since the literature was silent on the subject, and it will help to advance work on modeling underground utility networks, and perhaps even other categories of real-world objects. Similarly, we believe that our proposal opens the door to the development of possible standards, and thus to improved sharing between users of UUN models.