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Evaluation de la qualité des données généralisées / Sébastien Cochard (2000)
Titre : Evaluation de la qualité des données généralisées Type de document : Mémoire Auteurs : Sébastien Cochard, Auteur Editeur : Dunkerque : Université du Littoral-Côte-d'Opale Année de publication : 2000 Importance : 41 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : DESS Ingénierie Mathématique et Traitement du Signal Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] bati
[Termes IGN] estimation de précision
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] Lamps2
[Termes IGN] meso échelle
[Termes IGN] qualité cartographique
[Termes IGN] qualité de généralisation
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] superposition de données
[Vedettes matières IGN] GénéralisationIndex. décimale : DESS Divers DESS et masters actuels professionnels ou spécialisés Résumé : (auteur) [introduction] Le laboratoire COGIT dans lequel a lieu mon stage, s'intéresse à l'évaluation de la qualité des données généralisées puis qu'après la mise au point d'algorithmes et de processus de généralisation, il faut être capable d'évaluer numériquement le travail des ordinateurs afin de valider le produit obtenu et d'informer les utilisateurs sur son niveau de qualité. Mon travail consiste à mettre au point des techniques permettant d'évaluer automatiquement la qualité de la généralisation sur les bâtiments. Ce processus automatique d'évaluation est nécessaire puisque c'est la seule méthode, en dehors d'une constatation visuelle, qui permette de vérifier la conformité du produit final. Ces outils automatiques d'évaluation doivent permettre de qualifier les données de façon interprétable par un utilisateur. Cette qualification est indispensable lors de la lecture, surtout si on ne dispose pas conjointement des données initiales. Mais ces techniques peuvent également être utilisées pour détecter les problèmes et améliorer les données (reprise interactive) et le processus de généralisation (par une analyse des problèmes constants). Dans ces deux derniers cas, une analyse plus fine (de manière visuelle) sera nécessaire. Néanmoins, lorsque nous disposerons d'outils d'évaluation performants, le contrôle visuel sera obligatoire. S'il est moins précis de manière globale, car non chiffré, il reste le meilleur moyen pour détecter des zones où des erreurs de généralisation se seront produites malgré une évaluation correcte. Note de contenu : Introduction
1- Présentation de l'IGN
2- Contexte du stage
3- Critères d'évaluation de la qualité des données généralisées
4- Mesures codées
ConclusionNuméro de notice : 21929 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire DESS divers Organisme de stage : COGIT (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91635 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21929-01 DESS Livre Centre de documentation En réserve Mezzanine Disponible
Titre : Urban classification for generalization orchestration Type de document : Article/Communication Auteurs : Annabelle Boffet , Auteur ; Caroline Coquerel, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2000 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 33-B4 Conférence : ISPRS 2000, 19th ISPRS Congress Technical Commission 4, Mapping and Geographic Information Systems 16/07/2000 23/07/2000 Amsterdam Pays-Bas OA Proceedings archives Importance : pp 132 - 139 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] algorithme de généralisation
[Termes IGN] analyse multiéchelle
[Termes IGN] Lamps2
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] système d'information géographique
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Nowadays, many generalization algorithms exist but their management is still problematic. If algorithm design needs to be carried on, especially for contextual generalization, the amelioration of preliminary landscape description is a critical prerequisite. Better descriptions are necessary to improve the understanding of spatial organizations and thus to decide on a better orchestration of the algorithms. To improve automated analysis, we suggest that a given geographical space should no longer be described by its individual objects, but be analysed by several larger entities created by pertinent structuration processes. This paper proposes a method of spatial database interpretation to automatically define decisional entities for the generalization process. It focuses on the creation of urban information from urban topographic data. The first section reviews the requirements of automated generalization, which emphasize the lack of useful information for urban generalization. Our method to automatically derive information on urban structure is then described. Implemented on LAMPS2, an object-oriented GIS, the analysis is based on a goal-directed classification. Lastly, the results for the classification of a 8800-inhabitant-strong town are presented. The paper concludes with on-going research improvements. Numéro de notice : C2000-023 Affiliation des auteurs : COGIT+Ext (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXIII/congress/part4/132_XXXIII-part4.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102881 Generalisation methods for propagating updates between cartographic data sets / Lars Harrie (1998)
Titre : Generalisation methods for propagating updates between cartographic data sets : Licentiate thesis Type de document : Mémoire Auteurs : Lars Harrie, Auteur Editeur : Lund [Suède] : Lund University Année de publication : 1998 Importance : 127 p. Format : 15 x 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-91-630-7502-5 Note générale : Bibliographie
Licentiate thesisLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] algorithme de Douglas-Peucker
[Termes IGN] B-Spline
[Termes IGN] filtre de Gauss
[Termes IGN] généralisation cartographique
[Termes IGN] Lamps2
[Termes IGN] modèle (conceptuel) de généralisation
[Termes IGN] opérateur de généralisation
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] prototype
[Termes IGN] relation topologique
[Termes IGN] représentation multiple
[Vedettes matières IGN] GénéralisationIndex. décimale : 37.70 Généralisation Résumé : (Auteur) Automation is increasingly important in producing and maintaining cartographic data sets. This thesis deals with automatic methods to propagate updates between cartographic data sets. The major idea is to update only the most detailed data set (master data set) and then propagate these updates automatically to less detailed data sets (target data sets). The approach used is firstly to formulate linguistic rules for the update process. The information sources for these linguistic rules are data set specifications, cartographic data sets, paper maps and practising cartographers. These linguistic rules are translated into logical rules and then implemented in a prototype system. The prototype system is built on top of an object-oriented map production software. The system requires a multiple representation database, which consists of cartographic data sets at different scales together with connectivities between those objects that refer to the same physical entities. The prototype system is built on a conceptual framework of four steps: examination, propagation, generalisation of updates and solving spatial conflicts. The aim of the examination step is to determine which object should be created, modified or deleted in the target data set. The action is dependent on the current status of the target data set and the properties of the update to the master data set. The propagation step executes the outcome of the examination step. Furthermore, this step validates the updates and maintains the integrity of the multiple representation databas6. In the next step — generalisation of updates — the new or modified object in the target data set is generalised to suit the scale of the target data set. The final step treats spatial conflicts due to the update. A new method is proposed for solving spatial conflicts, called the constraint method, which is a generic method that resembles manual generalisation on a conceptual level. Note de contenu : 1 - Cartographic concepts
2 - Spatial concepts
3 - Previous work on generalisation
4 - The constraint method
5 - Prototype system of incremental generalisation
6 - Discussion and concluding remarksNuméro de notice : 21509 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire licence Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90349 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21509-01 37.70 Livre Centre de documentation Géomatique Disponible