Descripteur
Termes IGN > aménagement > infrastructure > réseau technique > réseau de transport > réseau routier
réseau routierSynonyme(s)VoirieVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (571)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Généralisation et représentation multiple, ch. 13. La généralisation du linéaire routier : des algorithmes et leur enchainement / Sébastien Mustière (2002)
Titre de série : Généralisation et représentation multiple, ch. 13 Titre : La généralisation du linéaire routier : des algorithmes et leur enchainement Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Sébastien Mustière , Auteur ; François Lecordix , Auteur Editeur : Paris : Hermès Année de publication : 2002 Importance : pp 241 - 255 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] objet géographique linéaire
[Termes IGN] réseau routier
[Vedettes matières IGN] GénéralisationNuméro de notice : H2002-009 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Chapître / contribution Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=65890 Detection of urban structures in SAR images by robust fuzzy clustering algorithms: the example of street tracking / F. Dell'acqua in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 10 (October 2001)
[article]
Titre : Detection of urban structures in SAR images by robust fuzzy clustering algorithms: the example of street tracking Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Dell'acqua, Auteur ; Paolo Gamba, Auteur Année de publication : 2001 Article en page(s) : pp 2287 - 2297 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] chemin le plus court, algorithme du
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] route
[Termes IGN] transformation de HoughRésumé : (Auteur) In this work, we present a fuzzy approach to the analysis of airborne synthetic aperture radar (SAR) images of urban environments. In particular, we want to show how to implement structure extraction algorithms based on fuzzy clustering unsupervised approaches. To this aim, the idea is to segment first the sensed data and recognize very basic urban classes (vegetation, roads, and built areas). Then, from these classes, we extract structures and infrastructures of interest. The initial clustering step is obtained by means of fuzzy logic concepts and the successive analyses are able to exploit the corresponding fuzzy partition. As a possible complete procedure for urban SAR images, in this paper, we focus on the street tracking and extraction problem. Three road extraction algorithms available in literature (namely, the connectivity weighted Hough transform (CWHT), the rotation Hough transform, and the shortest path extraction) have been modified to be consistent with the previously computed fuzzy clustering results. Their different capabilities are applied for the characterization of streets with different width and shape. The whole approach is validated by the analysis of AIRSAR images of Los Angeles, CA. Numéro de notice : A2001-095 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/36.957292 En ligne : https://doi.org/10.1109/36.957292 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21795
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 39 n° 10 (October 2001) . - pp 2287 - 2297[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-01101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 065-01102 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Road network generalization: a multi agent system approach / Cécile Duchêne in Bulletin du comité français de cartographie, n°s 169 - 170 (septembre 2001 - février 2002)
[article]
Titre : Road network generalization: a multi agent system approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Cécile Duchêne , Auteur ; Mathieu Barrault , Auteur ; Kelvin Haire, Auteur Année de publication : 2001 Conférence : ICC 2001, 20th International Cartographic Conference ICA, Mapping the 21th century 06/08/2001 10/08/2001 Pékin Chine OA Proceedings Article en page(s) : pp 33 - 41 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] objet géographique linéaire
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] système multi-agents
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (Auteur) Cet article introduit un modèle original, basé sur une approche multiagents, pour la généralisation automatique du réseau routier. Les travaux présentés ont été réalisés dans le contexte du projet européen AGENT (ESPRIT 24939). L'article insiste sur le besoin d'une analyse géographique multiniveaux. Il montre comment I'approche multiagents répond aux exigences de la généralisation du réseau routier. Des résultats obtenus avec cette approche sont présentés et discutés. Numéro de notice : A2001-182 Affiliation des auteurs : COGIT+Ext (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21878
in Bulletin du comité français de cartographie > n°s 169 - 170 (septembre 2001 - février 2002) . - pp 33 - 41[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-01031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 021-01032 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Documents numériques
peut être téléchargé
Road network generalization - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Apprentissage supervisé pour la généralisation cartographique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Sébastien Mustière , Auteur ; J.G. Ganascia, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université de Paris 6 Pierre et Marie Curie Année de publication : 2001 Importance : 241 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de doctorat en informatique, option intelligence artificielleLangues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] exagération de forme
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] système expert
[Vedettes matières IGN] GénéralisationIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette thèse a pour contexte l'automatisation de la généralisation cartographique, processus de création d'une carte à partir d'une base de données géographique trop détaillée. Pour réaliser cela, de nombreux algorithmes existent pour transformer la géométrie des objets géographiques à représenter sur la carte, mais aucun d'entre eux n'est générique. Nous adoptons alors une approche pas à pas, adaptative et focalisée, où le traitement d'un objet nécessite l'application de plusieurs algorithmes sur des espaces de travail adéquats. Dans ce contexte, il faut définir des règles permettant de choisir quels algorithmes appliquer sur un objet donné à partir de la description de celui-ci par un ensemble de mesures numériques. Un processus d'enchaînement des algorithmes est mis au point empiriquement pour la généralisation des routes. L'efficacité et les limites de ce processus conduisent à envisager l'utilisation de l'apprentissage automatique supervisé pour acquérir les connaissances nécessaires à un système expert cartographique. Notre problème d'apprentissage se caractérise par la recherche de règles efficaces et compréhensibles à partir d'exemples peu nombreux, bruités et de description riche. Un apprentissage classique produit alors des règles de faible qualité. Pour améliorer cela, nous guidons l'apprentissage par les connaissances du domaine en décomposant notre problème d'apprentissage en plusieurs sous-problèmes plus simples : nous apprenons tout à tour à abstraire puis à choisir comment transformer les objets géographiques manipulés. La phase d'abstraction consiste à reformuler la représentation des observables sous la forme d'un ensemble restreint de nouveaux attributs symboliques. La phase de choix de transformation consiste à déterminer quelle transformation réaliser en fonction de la description abstraite de l'objet. L'introduction de cette phase d'abstraction permet d'apprendre des règles cartographiques à la fois plus efficaces et plus compréhensibles qu'un apprentissage direct. Elle permet d'améliorer ainsi la qualité cartographique des résultats obtenus. Note de contenu : A GENERALISATION CARTOGRAPHIQUE AUTOMATIQUE
A. 1 Représentation de l'Information Géographique Numérique
A. 2 Opérations de généralisation cartographique
1 Simplifier
2 Caricaturer
3 Harmoniser
A.3 Algorithmes de généralisation cartographique
1 De la compression aux premiers algorithmes de généralisation
2 Propriétés des algorithmes de généralisation :
- Trois algorithmes représentatifs de différentes approches
- Contraintes, opérations, et champ d'application des algorithmes
3 Enchainement des algorithmes .
A.4 Recueil des connaissances de généralisation
A.5 Sujet et approche.
B GENERALISATION CARTOGRAPHIQUE DES ROUTES : LE PROCESSUS GALBE
B. 1 Domaine d'application : les routes pour les cartes routières
B.2 Règles de généralisation cartographique des routes
B.3 Le bon espace de travail pour les routes
1 Focalisation idéale
2 Focalisation selon l'empâtement
- Définitions théoriques de l'empâtement
- Evaluation empirique des définitions de l'empâtement
- Implémentation et résultats
B 4 Algorithmes de transformation
1 Algorithmes de caricature d'une série de virages empâtée
2 Algorithmes de caricature d'un virage empâté
3 Algorithmes de simplification d'une ligne entière BAA Propagation des déformations
B.5 Processus GALBE
1 Mesures de description
2 Moteur du processus
B.6 Evaluation des résultats
1 Analyse par des cartographes
2 Application au réseau routier des cartes au 1:250.000
3 Bilan de GALBE
B.7 Vers l'utilisation de l'apprentissage automatique
C APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISE
C.1 Présentation de l'apprentissage supervisé et définitions
C.2 Poser un problème d'apprentissage
C.3 Algorithmes d'apprentissage
1 L'apprentissage supervisé, un problème de recherche
2 Mise en ceuvre des biais d'apprentissage
3 Types d'algorithmes existants
4 Choisir un algorithme d'apprentissage
5 Combiner plusieurs algorithmes.
C 4 Vers des connaissances plus efficaces et mieux structurées
C.5 Evaluation de l'apprentissage
1 Evaluation théorique
2 Evaluation empirique
C.6 Conclusion
D APPRENTISSAGE ET GENERALISATION CARTOGRAPHIQUE
D. 1 Introduction
1 Bref rappel du problème
2 Contexte : utilisation de la tâche apprise.
D. 2 Spécificité de notre problème vis-à-vis de l'apprentissage
1 Difficultés du recueil d'exemples
2 Bruit sur les exemples
3 Taille des exemples
4 Bilan : caractéristiques des exemples
D. 3 Abstraire
1 Modèle théorique d'abstraction
2 Abstraction et cartographie
3 Abstraction et apprentissage
D. 4 Construction de la méthode de résolution de problème
1 Méthode initiale de résolution de problème
2 Abstraire les mesures
3 Déterminer et spécifier : opération, algorithme
4 Couvrir et différencier : algorithmes applicables, algorithme choisi
5 Paramétrage des algorithmes
D. 5 Bilan -processus d'apprentissage
1 Méthode de définition du processus d'apprentissage
2 Intérêt de l'approche
E EXPERIMENTATION DE L'APPRENTISSAGE SUR LES ROUTES
E. 1 Présentation des tests
1 Objetsétudiés
2 Langage abstrait utilisé
3 Mesures utilisées
4 Opérations et algorithmes géométriques utilisés
5 Méthode de résolution de problème choisie
6 Recueil des exemples
7 Algorithme d'apprentissage utilisé : RIPPER
8 Expérimentations réalisées
E. 2 Résultats : règles apprises
1 Détermination des attributs descriptifs abstraits
2 Détermination de l'opération .
3 Applicabilité des algorithmes
4 Choix de l'algorithme
5 Pararnétrage
6 Enchaînement des inférences
E. 3 Analyse cartographique de l'application des regles apprises
1 Qualite des résultats
2 Analyse des erreurs
3 Convergence et temps de calcul
4 Généricité de lieu et d'échelle
E. 4 Intérêt de la méthode de résolution de problème
1 Comparaison a l'apprentissage direct.
2 Influence de chaque étape
3 Intérêt de l'étape d'abstraction des mesures
E. 5 Bilan des expérimentationsNuméro de notice : 11635 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique. Intelligence artificielle : Paris 6 : 2001 Organisme de stage : COGIT (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45165 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 11635-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible Documents numériques
en open access
11635_these_2001_mustiere.pdfAdobe Acrobat PDF Comparison of different approaches to combine road generalisation algorithms: GALBE, AGENT and CartoLearn / Sébastien Mustière (2001)
contenu dans Fifth ICA workshop on progress in automated map generalization, August 2 - 4, 2001, Beijing, China / Commission on map generalization ICA (2001)
Titre : Comparison of different approaches to combine road generalisation algorithms: GALBE, AGENT and CartoLearn Type de document : Article/Communication Auteurs : Sébastien Mustière , Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur Editeur : Paris : Institut Géographique National - IGN (1940-2007) Année de publication : 2001 Projets : AGENT / Lamy, Sylvie Conférence : ICA 2001, 5th workshop on progress in automated map generalization 02/08/2001 04/08/2001 Pékin Chine OA Proceedings Importance : 14 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] AGENT
[Termes IGN] agent (intelligence artificielle)
[Termes IGN] algorithme de généralisation
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] modèle (conceptuel) de généralisation
[Termes IGN] objet géographique linéaire
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] système à base de connaissances
[Termes IGN] système multi-agents
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) In this article we discuss three different approaches to chain generalisation algorithms, in the special case of road generalisation. The three approaches consider that generalisation is done by means of applying different algorithms on different parts of the road. That is they consider generalisation as a step by step process, where a pertinent working space must be found to apply algorithms. They also use the same basic tools to transform and split a line. They differ in the way to choose what to do at a time of the process and in the way the process steps are chained until reaching a final state. The first approach, GALBE, is a predefined sequence of algorithms only guided by a coalescence criterion. The second one, AGENT applied to roads, is based on multi-agent and constraints principles. The third one, CartoLearn applied to roads, is a knowledge based system where knowledge bases have been automatically learnt from examples. We theoretically compare the three different processes in terms of the way objects and knowledge are represented, the way decisions are taken and the way actions are chained. The AGENT process concentrates more on the engine guiding the whole process and the CartoLearn process concentrates on the knowledge used to choose an algorithm at a time of the process. As the empirical results obtained by these three processes acknowledge the global step by step approach, we conclude by proposing directions to merge the different processes in order to combine their advantages. Numéro de notice : C2001-001 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://kartographie.geo.tu-dresden.de/downloads/ica-gen/workshop2001/mustiere_d [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92753 Documents numériques
en open access
Comparison of different approaches ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Contrôle de la qualité d'une base de données géographiques / Carlos Goncalves (2001)PermalinkLes dommages induits par les coupures du réseau routier / Jean-François Gleyze (2001)PermalinkEtude topologique de la fonctionnalité des réseaux / Jean-François Gleyze (2001)PermalinkEtude de l'unification sémantique de Géoroute sur la BDTopo ; thème réseau routier / Ahmed Berroukech (2001)PermalinkGestion spatiale des risques / Gérard Brugnot (2001)PermalinkA multi-resolution modelling approach for semi-automatic extraction of streets: application to high-resolution images from the Ikonos satellite / Renaud Péteri (2001)PermalinkPollution et impact d'eaux de ruissellement de chaussées / M. Legret (2001)PermalinkPermalinkUne méthode pour mesurer et spatialiser une contrainte climatique : l'enneigement sur le réseau routier du Massif central / F. Serre in Espace géographique, vol 29 n° 4 (octobre - décembre 2000)PermalinkRegal, réseau GPS permanent dans les Alpes occidentales : configuration et premiers résultats / Eric Calais in Comptes rendus de l'Académie des sciences. Série 2, Sciences de la Terre et des planètes, tome 331 n° 7 (1 octobre 2000)Permalink