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Auteur Maguelonne Teisseire |
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Intégration et analyse de données massives et hétérogènes pour une observation intelligente du territoire / Rodrigue Kafando (2021)
Titre : Intégration et analyse de données massives et hétérogènes pour une observation intelligente du territoire Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Rodrigue Kafando, Auteur ; Maguelonne Teisseire, Directeur de thèse Editeur : Montpellier : Université de Montpellier Année de publication : 2021 Importance : 153 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Montpellier en InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] collecte de données
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] découverte de connaissances
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] données thématiques
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] Montpellier
[Termes IGN] stockage de données
[Termes IGN] terminologie
[Termes IGN] territoire
[Termes IGN] ville intelligenteIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’avènement des nouvelles technologies de la communication et de l’information (NTIC) accélère la croissance des données produites par les services qu’offrent les grandes villes à leur population dans divers domaines. Parmi ces données, nous pouvons citer : les données textuelles (disponibles sur le Web), les images satellites (données de surveillance), les données issues de capteurs, etc. Ces données sont essentiellement issues des services proposés pour répondre aux besoins quotidiens des habitants comme la mobilité, la communication, la santé, ainsi que les services de gestion des différentes ressources comme l’eau, les exploitations agricoles et urbaines, l’énergie, etc. Cette forte croissance remet en question la complétude et l'efficacité des méthodes et techniques classiquement utilisées en fouille de données. Les difficultés rencontrées sont principalement liées à la volumétrie des données, mais aussi à leur complexité telle que la forte hétérogénéité. Notre sujet de recherche s’inscrit dans le cadre de la démarche ÉcoCité de la Métropole de Montpellier Méditerranée (3M) et vise à développer une démarche d’observation intelligente du territoire à partir des masses de données dont-elle dispose. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'enrichissement mutuelle entre des données fortement hétérogènes pour le suivi des territoires. Nous limitons notre étude à trois thématiques qui sont l’urbanisation, l’agriculture et l’hydrologie sur le territoire de la métropole de Montpellier. Pour ce faire, nous déclinons dans cette étude, une chaîne de traitement qui regroupe des approches permettant : 1) de collecter des séries temporelles de données textuelles pour la constitution de corpus thématiques avec un ancrage sur le plan spatial et de les analyser, 2) de stocker ces données massives et hétérogènes afin de les rendre accessibles et analysables par tous, sans pour autant les détériorer, 3) d’extraire des indicateurs permettant de mettre en relation les données des différentes thématiques, tant sur le plan spatial, temporel que thématique, et 4) d’extraire des connaissances à partir de ces données, afin de montrer l’impact de ces thématiques sur l’évolution du territoire de façon globale. À partir de ces différentes approches, nous mettons en évidence l'importance de la mise en relation de données gérées jusqu'ici en silo, en faisant ressortir des connaissances pouvant servir de système d’aide à la décision. L'ensemble des approches méthodologiques que nous proposons dans cette étude, constitue une chaîne de traitement complète, allant de la collecte des données hétérogènes à leur mise en relation et analyse pour l'extraction des connaissances pour la description d’événements territoriaux sur le plan spatio-temporel. Note de contenu : 1- Introduction
2- Vers un système d’information pour les villes intelligentes
3- Protocole de collecte de données textuelles
4- Extraction et analyse de terminologies : ITEXT-BIO
5- Stockage de données hétérogènes : Lac de données spatiales
6- Intégration et mise en relation de données hétérogènes
7- Conclusion généraleNuméro de notice : 28897 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Montpellier : 2021 Organisme de stage : INRAE-UMR TETIS DOI : sans En ligne : https://www.theses.fr/2021MONTS062 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101658 Cartographie des surfaces pastorales à l’aide des données Sentinel 2 L3A et des données ouvertes : Promesses et réalités / Urcel Kalenga Tshingomba in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 3-4 (juillet - décembre 2020)
[article]
Titre : Cartographie des surfaces pastorales à l’aide des données Sentinel 2 L3A et des données ouvertes : Promesses et réalités Titre original : Mapping of pastoral areas using Sentinel 2 L3A data and open data. Promises and realities Type de document : Article/Communication Auteurs : Urcel Kalenga Tshingomba, Auteur ; Magali Jouven, Auteur ; Lucile Sautot, Auteur ; Imad Shaqura, Auteur ; Maguelonne Teisseire, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 245 - 277 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] BD forêt
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données ouvertes
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Occitanie (région 2016)
[Termes IGN] parcours
[Termes IGN] Provence-Alpes-Côte d'Azur
[Termes IGN] Registre parcellaire graphiqueRésumé : (auteur) Dans cet article, les auteurs expérimentent une démarche permettant de produire une cartographie cohérente de l’occupation des sols des surfaces des parcours en zones périméditerranéennes françaises représentées par les régions Occitanie et Provence-Alpes-Côte d’Azur. Quatre différentes sources de données sont utilisées : l’occupation des sols millésime OSO (OSO), le Registre parcellaire graphique (RPG), la BD-Forêt V.2.0 et les données satellites Sentinel 2 L3A. Le RPG de 2019 et la BD-Forêt actualisée en 2018 ont été utilisés comme principale source de données de référence pour l’entraînement des modèles en vue de classifier les objets OSO 2019 de faible F-score, après extraction des variables spectrales, et des indices spectraux et texturaux issus des données Sentinel 2 L3A. Trois différentes tailles de données de référence ont été constituées. Ensuite 6 modèles ont été entraînés en utilisant l’algorithme Random Forest (RF) dont 3 modèles à partir des 3 jeux de données, intégrant toutes les variables extraites (98) et 3 modèles en reprenant uniquement les variables importantes (30) définies par le RF. Les résultats montrent des précisions globales stables pour tous les jeux de données utilisés et produisent une meilleure discrimination de 3 classes sur 4 : les pelouses, les cultures pérennes et les forêts. Les landes ne sont pas bien discriminées à cause de leur forte hétérogénéité spatiale. Numéro de notice : A2022-324 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2021.00112 Date de publication en ligne : 20/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2021.00112 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100479
in Revue internationale de géomatique > vol 30 n° 3-4 (juillet - décembre 2020) . - pp 245 - 277[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2020021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Désambiguïsation des entités spatiales par apprentissage actif / Amal Chihaoui in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 2 (avril - juin 2018)
[article]
Titre : Désambiguïsation des entités spatiales par apprentissage actif Type de document : Article/Communication Auteurs : Amal Chihaoui, Auteur ; Asma Bouhafs, Auteur ; Mathieu Roche, Auteur ; Maguelonne Teisseire, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 163 - 189 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] incertitude d'attribut
[Termes IGN] toponyme
[Termes IGN] traitement du langage naturelRésumé : (Auteur) L’extraction de connaissances spatiales à partir de documents textuels peut être une tâche difficile du fait de l’ambiguïté propre au langage naturel. L'indisponibilité de gros volumes de données étiquetées rend difficile la mise-en-œuvre d’un processus de découverte automatique. Dans ce contexte, nous abordons le problème de la désambiguïsation des entités spatiales, entre " localisation" et "organisation" par apprentissage actif. D’abord, nous introduisons une méthode de résolution des toponymes basée sur une analyse lexicale et contextuelle. Ensuite, nous proposons une amélioration en intégrant un modèle d’apprentissage actif. Celui-ci permet de sélectionner automatiquement les données non étiquetées les plus informatives pour la notation humaine. Les expérimentations sont réalisées sur un corpus de "SemEval-2007" en anglais et soulignent l’amélioration du modèle d’apprentissage initial avec un étiquetage réduit. Numéro de notice : A2018-254 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/TOPONYMIE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2018.00053 Date de publication en ligne : 03/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2018.00053 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90315
in Revue internationale de géomatique > vol 28 n° 2 (avril - juin 2018) . - pp 163 - 189[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2018021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Actes de Conférence SAGEO 2018 - Spatial Analysis and GEOmatics, 6 au 9 novembre 2018 Montpellier, France / Maguelonne Teisseire (2018)
Titre : Actes de Conférence SAGEO 2018 - Spatial Analysis and GEOmatics, 6 au 9 novembre 2018 Montpellier, France Type de document : Actes de congrès Auteurs : Maguelonne Teisseire, Éditeur scientifique ; Mathieu Roche, Éditeur scientifique Editeur : Antony [France] : Institut national de recherche en sciences et technologies pour l’environnement et l’agriculture IRSTEA (2012-2019) Année de publication : 2018 Autre Editeur : Montpellier : Centre de Coopération Internationale en recherche agronomique pour le Développement CIRAD Conférence : SAGEO 2018, Spatial Analysis and GEOmatics 06/11/2018 09/11/2018 Montpellier France Open Access Proceedings Importance : 229 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Note de contenu : Sessions :
1- Texte
2- Imagerie satellitaire et végétation
3- Données spatiales volontaires
4- Données Géographiques sur le Web
5- Modélisation
6- Plateformes, Logiciels et Démonstrations
7- Humanités spatiales
8- UtilisateursNuméro de notice : 17552 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Actes En ligne : https://agritrop.cirad.fr/589351/1/Actes_Sageo2018.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91368 Contient
- Le vandalisme dans l’information géographique volontaire : apprendre pour mieux détecter ? / Quy Thy Truong (2018)
- Référencement spatial indirect : modélisation à base de relations et d'objets spatiaux vagues / Mattia Bunel (2018)
- Appariement automatique de données hétérogènes: textes, traces GPS et ressources géographiques / Amine Medad (2018)
Documents numériques
en open access
Actes SAGEO 2018 - pdf auteursAdobe Acrobat PDF SENTERRITOIRE pour la détection d’opinions liées à l’aménagement d’un territoire / Eric Kergosien in Revue internationale de géomatique, vol 25 n° 1 (mars - mai 2015)
[article]
Titre : SENTERRITOIRE pour la détection d’opinions liées à l’aménagement d’un territoire Type de document : Article/Communication Auteurs : Eric Kergosien, Auteur ; Pierre Maurel, Auteur ; Mathieu Roche, Auteur ; Maguelonne Teisseire, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 11 - 34 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique
[Termes IGN] aménagement du territoire
[Termes IGN] enquête
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] extraction semi-automatique
[Termes IGN] langage naturel (informatique)
[Termes IGN] sociologie
[Termes IGN] territoire
[Termes IGN] traitement automatique de donnéesRésumé : (Auteur) De nombreux travaux ont été réalisés en extraction d’informations et plus particulièrement en fouille de données d’opinions dans des contextes spécifiques tels que les critiques de films, les évaluations de produits commerciaux, les discours électoraux... Dans le cadre du projet SENTERRITOIRE, nous nous posons la question de l’adéquation de ces méthodes pour des documents associés à l’aménagement des territoires. Ces documents renferment différents types d’informations se rapportant à des acteurs, des opinions, des informations géographiques, et tout autre aspect lié plus généralement à la notion de territoire. Cependant, il est extrêmement difficile d’identifier puis de mettre en relation les opinions et ces informations. Dans cet article, nous décrivons la méthode semi-automatique qui combine une chaîne de traitement automatique du langage naturel et des techniques de fouilles de textes pour détecter les opinions relatives aux informations géospatiales formant un territoire, et le démonstrateur associé. Numéro de notice : A2015-066 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/RIG.25.11-34 Date de publication en ligne : 14/01/2015 En ligne : https://doi.org/10.3166/RIG.25.11-34 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75373
in Revue internationale de géomatique > vol 25 n° 1 (mars - mai 2015) . - pp 11 - 34[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2015011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible PermalinkLe projet Fresqueau : exploiter les données massives concernant les cours d'eau / Florence Le Ber in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 19 n° 3 (mai - juin 2014)PermalinkMotifs séquentiels multidimensionnels et mesure : différentes techniques pour calculer le support / M. Plantevit in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 13 n° 6 (novembre - décembre 2008)Permalink