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Multi-criteria geographic analysis for automated cartographic generalization / Guillaume Touya in Cartographic journal (the), vol 58 n° inconnu (2021)  

Public [article]  inCartographic journal (the) > vol 58 n° inconnu (2021) Titre : Multi-criteria geographic analysis for automated cartographic generalization Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse multicritère [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] bati [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] densité du bâti [Termes IGN] Electre Tri [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Vedettes matières IGN] Généralisation Mots-clés libres : PROMETHEE Résumé : (auteur) Cartographic generalization is a process similar to text summarization that transforms a map when scale is reduced. Cartographic generalization simplifies the map content while preserving as much as possible the initial characteristics and spatial relations of the map. The automation of this process requires a deep understanding of the context of each map feature, which involves different criteria such as the shape of the feature, the semantic nature of the feature, or the spatial patterns of its neighbouring features. This is why multiple criteria decision techniques can be relevant during the process. This paper proposes two use cases of cartographic generalization sub-tasks where multiple criteria decision techniques improve past techniques: the classification of urban building blocks and the ordering of the buildings to keep in the map as a priority. In both use cases, the proposed methods are experimented on large real cartographic datasets, and evaluated in comparison to alternative techniques. Numéro de notice : A2021-509 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00087041.2020.1858608 date de publication en ligne : 26/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/00087041.2020.1858608 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98217 [article]

Génération automatique de courbes de niveaux dans les zones de plateaux karstiques / Guillaume Touya in Cartes & Géomatique, n° 243-244 (mars - juin 2021)

Public [article]  inCartes & Géomatique > n° 243-244 (mars - juin 2021) . - pp 193 - 206 Titre : Génération automatique de courbes de niveaux dans les zones de plateaux karstiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Hugo Boulze, Auteur ; Anouk Schleich, Auteur ; Hervé Quinquenel , Auteur Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA, Mapping everything for everyone 15/07/2019 20/07/2019 Tokyo Japon Open Access Proceedings of the ICA Article en page(s) : pp 193 - 206 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] isohypse [Termes IGN] Jura, massif du [Termes IGN] karst [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] plateau [Termes IGN] QGIS [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Les courbes de niveau sont l'un des éléments clés des cartes topographiques, car elles facilitent la compréhension du terrain. Mais elles ne sont plus dessinées par des cartographes, elles sont la plupart du temps automatiquement dérivées de modèles numériques de terrain (MNT). Malgré de réels progrès dans cette dérivation automatisée, certains paysages spécifiques restent mal représentés avec de telles techniques, et c'est le cas des plateaux karstiques contenant un grand nombre de dolines (petites dépressions du relief). Cet article propose une méthode automatisée pour obtenir de meilleures courbes de niveau dans ces plateaux, notamment autour des dolines. Le processus détecte d'abord les plateaux karstiques comportant de nombreuses dolines, ainsi que les dolines individuellement. Ensuite, le MNT est lissé afin de mieux refléter le relief du plateau et de ses environs. Dans une troisième étape, les courbes de niveau autour des dolines sont améliorées pour dessiner des éléments ronds lisibles qui reflètent mieux le terrain réel. Le processus a été mis en oeuvre dans un plugin QGIS et testé sur une petite zone avec un plateau karstique dans le Jura, en France, et les cartographes de l'IGN, ont évalué les résultats comme une grande amélioration par rapport au processus automatisé générique pour dériver des courbes de niveau. Numéro de notice : A2021-314 Affiliation des auteurs : LaSTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97691 [article]

Voir aussi

• Contour lines generation in karstic plateaus for topographic maps / Guillaume Touya (2019)    

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Generative adversarial networks to generalise urban areas in topographic maps / Azelle Courtial (2021)  

Public Titre : Generative adversarial networks to generalise urban areas in topographic maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Xiang Zhang, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. XLIII-B4-2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2021, Commission 4, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 4 Importance : pp 15 - 22 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] carte topographique [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] réseau antagoniste génératif [Termes IGN] zone urbaine [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) This article presents how a generative adversarial network (GAN) can be employed to produce a generalised map that combines several cartographic themes in the dense context of urban areas. We use as input detailed buildings, roads, and rivers from topographic datasets produced by the French national mapping agency (IGN), and we expect as output of the GAN a legible map of these elements at a target scale of 1:50,000. This level of detail requires to reduce the amount of information while preserving patterns; covering dense inner cities block by a unique polygon is also necessary because these blocks cannot be represented with enlarged individual buildings. The target map has a style similar to the topographic map produced by IGN. This experiment succeeded in producing image tiles that look like legible maps. It also highlights the impact of data and representation choices on the quality of predicted images, and the challenge of learning geographic relationships. Numéro de notice : C2021-016 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B4-2021-15-2021 date de publication en ligne : 30/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B4-2021-15-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98062

Geographically masking addresses to study COVID-19 clusters / Walid Houfaf-Khoufaf in International Journal of Health Geographics, vol inconnu (2021)  

Public [article]  inInternational Journal of Health Geographics > vol inconnu (2021) Titre : Geographically masking addresses to study COVID-19 clusters Type de document : Article/Communication Auteurs : Walid Houfaf-Khoufaf, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Note générale : bibliographie 10.21203/rs.3.rs-128679/v1 DOI d'attente Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] adresse postale [Termes IGN] anonymisation [Termes IGN] carte sanitaire [Termes IGN] classification barycentrique [Termes IGN] surveillance sanitaire [Termes IGN] traitement de données localisées Résumé : (auteur) The spatio-temporal analysis of cases is a good way an epidemic, and the recent COVID-19 pandemic unfortunately generated a huge amount of data. But analysing this raw data, with for instance the address of the people who contracted COVID-19, raises some privacy issues, and geomasking is necessary to preserve both people privacy and the spatial accuracy required for analysis. This paper proposes dierent geomasking techniques adapted to this COVID-19 data. Methods: Different techniques are adapted from the literature, and tested on a synthetic dataset mimicking the COVID-19 spatio-temporal spreading in Paris and a more rural nearby region. Theses techniques are assessed in terms of k-anonymity and cluster preservation. Results: Three adapted geomasking techniques are proposed: aggregation, bimodal gaussian perturbation, and simulated crowding. All three can be useful in different use cases, but the bimodal gaussian perturbation is the overall best techniques, and the simulated crowding is the most promising one, provided some improvements are introduced to avoid points with a low k-anonymity. Conclusions: It is possible to use geomasking techniques on addresses of people who caught COVID-19, while preserving the important spatial patterns. Numéro de notice : A2021-065 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.21203/rs.3.rs-128679/v2 En ligne : https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-128679/v2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96857 [article]

Le carrefour dont vous êtes le héros : description de carrefours pour les personnes déficientes visuelles / Jérémy Kalsron (2021)    

Public Titre : Le carrefour dont vous êtes le héros : description de carrefours pour les personnes déficientes visuelles Type de document : Article/Communication Auteurs : Jérémy Kalsron, Auteur ; Jean-Marie Favreau, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Paris, Toulouse, ... : Centre national de la recherche scientifique CNRS Année de publication : 2021 Projets : ACTIVmap / Favreau, Jean-Marie Conférence : SAGEO 2021, 16th spatial analysis and geomatics conference 05/05/2021 07/05/2021 La Rochelle en ligne France open access proceedings Importance : pp 271 - 273 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] carrefour [Termes IGN] malvoyant [Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées [Termes IGN] traitement du langage naturel Mots-clés libres : génération automatique de texte Numéro de notice : C2021-021 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://apps.univ-lr.fr/actes/ged/colloques/docWeb/2105041945.0/SAGEO2021_Actes_ [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98253

Documents numériques

en open access Le carrefour dont vous êtes le héros - pdf éditeur Adobe Acrobat PDF

OSMWatchman: Learning how to detect vandalized contributions in OSM using a Random Forest classifier / Quy Thy Truong in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 9 (September 2020)  

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A change of theme: the role of generalization in thematic mapping / Paulo Raposo in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 6 (June 2020)  

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Deep learning for enrichment of vector spatial databases: Application to highway interchange / Guillaume Touya in ACM Transactions on spatial algorithms and systems, TOSAS, vol 6 n° 3 (May 2020)    

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Exploring the potential of deep learning segmentation for mountain roads generalisation / Azelle Courtial in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 5 (May 2020)  

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Designing multi-scale maps: lessons learned from existing practices / Marion Dumont in International journal of cartography, Vol 6 n° 1 (March 2020)  

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Editorial / Guillaume Touya in International journal of cartography, Vol 6 n° 1 (March 2020)  

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Constraint based evaluation of generalized images generated by deep learning / Azelle Courtial (2020)  

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Génération de cartes tactiles photoréalistes pour personnes déficientes visuelles par apprentissage profond / Gauthier Fillières-Riveau in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)  

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Inferring the scale and content of a map using deep learning / Guillaume Touya (2020)  

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MapGenOnto: A shared ontology for map generalisation and multi-scale visualisation / Guillaume Touya (2020)  

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