L'analyse spatiale de données géographies connaît un regain d'intérêt dans la communauté des bases de données relationnelles. Plus spécifiquement, les opérations et les fonctions spatiales utilisées comme base de l'analyse spatiale sont implémentées par les grands noms des systèmes de gestion de bases de données relationnelles limitant ainsi l'hétérogénéité structurelle des systèmes. En outre, la littérature est abondante en publications dans le domaine des ontologies spatiales afin de limiter l'hétérogénéité sémantique des sources de données tout en améliorant l'interopérabilité de ces données. Bien que l'interopérabilité des données soit l'un des objectifs du Web Sémantique, tout le potentiel de ces outils et de ces techniques basés sur la connaissance n'a pas été révélé. Avec l'influence sans cesse croissante du Web Sémantique à travers ces outils et applications en gestion de la connaissance et système intelligent, les applications utilisant des données géospatiales suivent ce phénomène en bénéficiant de son influence. Cette thèse se focalise sur l'utilisation de la connaissance métier afin de gérer des données spatiales à l'aide des technologies du Web sémantique. L'activité de recherche menée dans le cadre de cette thèse est réalisée sur des données provenant du domaine de l'archéologie industrielle. Cet environnement se caractérise par son hétérogénéité et sa grande quantité de données offrant ainsi un cadre idéal pour la réalisation d'un outil de gestion de connaissance. Cet outil basé sur les technologies du Web Sémantique a été prototypé sous le nom d'ArchaeoKM suivant le principe des 4 K, Knowledge Acquisition, Knowledge Management, Knowledge Visualization and Knowledge Analysis. Ce même principe est mis en œuvre pour les données spatiales. Une ontologie de haut niveau a été développée pour servir de cadre applicatif à la gestion des données spatiales permettant d'ajuster une ontologie de domaines sans composante spatiale. Le processus de gestion de la connaissance commence avec l'acquisition de la signature spatiale des objets identifiés. Cette signature est stockée dans un système de gestion de bases de données spatiales et est référencée par l'objet correspondant dans la base de connaissance. La connaissance spatiale de ces objets est générée à l'aide des fonctions et des opérations spatiales au niveau de la base de données spatiale et l'enrichissement de la base de connaissance est réalisé avec le résultat de ces opérations et fonctions. L'inférence de nouvelle connaissance sur la base des données existante est réalisée à l'aide de SWRL (Semantic Web Rule Language). De plus, ce langage a été étendu à l'aide de nouveaux built-ins spatiaux afin de prendre en sidération la dimension spatiale des données. De même, cette dimension spatiale a été apportée au langage SPARQL afin de réaliser des requêtes spatiales sur la base de connaissances.En effet, l'objectif principal de cette thèse est d'initier le premier pas vers l'intégration des composantes spatiales avec les technologies du Web Sémantique. Le processus d'intégration est premier plan pour les deux technologies. D'un point de vue Web Sémantique, l'intégration de données non communes dans ce cadre applicatif ouvre la porte à l'intégration de données beaucoup plus large. D'un point de vue des systèmes d'information géographique, l'inclusion de la connaissance permet une gestion métier des données rendant l'analyse plus proche de l'interprétation humaine.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00638602 |
| Date | 30 June 2011 |
| Creators | Karmacharya, Ashish |
| Publisher | Université de Bourgogne |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0029 seconds