Centre dedocumentation
scientifique

Analysis of collaboration networks in OpenStreetMap through weighted social multigraph mining / Quy Thy Truong in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 7 - 8 (July - august 2019)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 33 n° 7 - 8 (July - august 2019) . - pp 1651 - 1682 Titre : Analysis of collaboration networks in OpenStreetMap through weighted social multigraph mining Type de document : Article/Communication Auteurs : Quy Thy Truong , Auteur ; Cyril de Runz, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 1651 - 1682 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] cartographie collaborative [Termes descripteurs IGN] comportement [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] exploration de données [Termes descripteurs IGN] graphe [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] pondération [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] travail coopératif Résumé : (auteur) This paper aims to qualify the behaviour of contributors to OpenStreetMap (OSM), a volunteered geographic information (VGI) project, through a multigraph approach. The main purpose is to reproduce contributor’s interactions in a more comprehensive way. First, we define a multigraph that combines existing spatial collaboration networks from the literature with new graphs that illustrate collaboration based on specific aspects of the VGI modes of contribution through semantics, geometry and topology. Indeed, the ways that contributors interact with one another through editing, completion, or even consumption may provide additional information on each user’s operation mode and therefore, on the quality of the contributed data. Social collaborations drawn from indirect criteria – for example, comparisons between contributors’ activity areas – can also be contemplated under another network. Second, the resulting multigraph is analysed using data mining approaches to characterise individuals and identify behavioural groups. The implementation of a multiplex network based on an OSM data sample and an initial analysis make it possible to identify useful behaviours for data qualification. The initial results characterise some contributors as pioneers, moderators and truthful contributors, according to their special roles in the graphs. Mapping elements that include these contributors’ participation are likely to be reliable data. Numéro de notice : A2019-025 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1556395 date de publication en ligne : 17/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1556395 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91958 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
079-2019062	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
079-2019061	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Is deep learning the new agent for map generalization? / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol 5 n° 2-3 (July - November 2019)  

Public [article]  inInternational journal of cartography > vol 5 n° 2-3 (July - November 2019) . - pp 142 - 157 Titre : Is deep learning the new agent for map generalization? Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Xiang Zhang, Auteur ; Imran Lokhat , Auteur Congrès : Congrès: ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA Mapping everything for everyone (15 - 20 juillet 2019; Tokyo, Japon) , Commanditaire Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 142 - 157 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes descripteurs IGN] système multi-agents [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) The automation of map generalization has been keeping researchers in cartography busy for years. Particularly great progress was made in the late 90s with the use of the multi-agent paradigm. Although the current use of automatic processes in some national mapping agencies is a great achievement, there are still many unsolved issues and research seems to stagnate in the recent years. With the success of deep learning in many fields of science, including geographic information science, this paper poses the controversial question of the title: is deep learning the new agent, i.e. the technique that will make generalization research bridge the gap to fully automated generalization processes? The paper neither responds a clear yes nor a clear no but discusses what issues could be tackled with deep learning and what the promising perspectives. Some preliminary experiments with building generalization or data enrichments are presented to support the discussion. Numéro de notice : A2019-235 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2019.1613071 date de publication en ligne : 09/05/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2019.1613071 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92932 [article]

Automatic derivation of on-demand tactile maps for visually impaired people: first experiments and research agenda / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol 5 n° 1 (2019)  

Public [article]  inInternational journal of cartography > vol 5 n° 1 (2019) Titre : Automatic derivation of on-demand tactile maps for visually impaired people: first experiments and research agenda Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Sidonie Christophe , Auteur ; Jean-Marie Favreau, Auteur ; Mohamed Amine Ben Rhaiem, Auteur Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] automatisation [Termes descripteurs IGN] carte sur mesure [Termes descripteurs IGN] carte tactile [Termes descripteurs IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes descripteurs IGN] impression 3D [Termes descripteurs IGN] malvoyant [Termes descripteurs IGN] style cartographique [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Tactile maps are essential tools for visually impaired people to comprehend space and to support the simple pedestrian trips made difficult by their disability. Tactile maps are created manually and printed by specialists, and it takes a large amount of time to create a new one, which prevents using them on demand for everyday use. As a consequence, researchers and cartographers try to automate this creation process, but the existing automated derivation processes do not include generalization or advanced stylization steps, which limits their effectiveness. This paper reports first experiments to include such complex automated cartography processes to provide on-demand tactile maps for visually impaired people. These first experiments were more intended to raise real research issues than solve them, and the paper discusses these issues in a research agenda to achieve automatically derived tactile maps. Numéro de notice : A2018-379 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2018.1486784 date de publication en ligne : 07/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2018.1486784 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90797 [article]

CartAGen: an open source research platform for map generalization / Guillaume Touya (2019)    

Public Titre : CartAGen: an open source research platform for map generalization Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Imran Lokhat , Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur Congrès : Congrès: ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA Mapping everything for everyone (15 - 20 juillet 2019; Tokyo, Japon) , Commanditaire Editeur : International Cartographic Association ICA Année de publication : 2019 Autre Editeur : Göttingen : Copernicus publications Collection : Proceedings of the ICA Projets : 1-Pas de projet / Importance : 9 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] algorithme de généralisation [Termes descripteurs IGN] CartAGen (plateforme de généralisation) [Termes descripteurs IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes descripteurs IGN] logiciel libre [Termes descripteurs IGN] organisme cartographique national [Termes descripteurs IGN] plateforme logicielle [Termes descripteurs IGN] système multi-agents [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) Automatic map generalization is a complex task that is still a research problem and requires the development of research prototypes before being usable in productive map processes. In the meantime, reproducible research principles are becoming a standard. Publishing reproducible research means that researchers share their code and their data so that other researchers might be able to reproduce the published experiments, in order to check them, extend them, or compare them to their own experiments. Open source software is a key tool to share code and software, and CartAGen is the first open source research platform that tackles the overall map generalization problem: not only the building blocks that are generalization algorithms, but also methods to chain them, and spatial analysis tools necessary for data enrichment. This paper presents the CartAGen platform, its architecture and its components. The main component of the platform is the implementation of several multi-agent based models of the literature such as AGENT, CartACom, GAEL, CollaGen, or DIOGEN. The paper also explains and discusses different ways, as a researcher, to use or to contribute to CartAGen. Numéro de notice : C2019-010 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-proc-2-134-2019 date de publication en ligne : 10/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-proc-2-134-2019 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93258

Documents numériques

peut être téléchargé CartAGen: an open source research platform - pdf éditeur Adobe Acrobat PDF

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

Public Titre : Contour lines generation in karstic plateaus for topographic maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Hugo Boulze, Auteur ; Anouk Schleich, Auteur ; Hervé Quinquenel, Auteur Congrès : Congrès: ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA Mapping everything for everyone (15 - 20 juillet 2019; Tokyo, Japon) , Commanditaire Editeur : International Cartographic Association ICA Année de publication : 2019 Autre Editeur : Göttingen : Copernicus publications Collection : Proceedings of the ICA Projets : 1-Pas de projet / Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] carte topographique [Termes descripteurs IGN] contour [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] effondrement de terrain [Termes descripteurs IGN] grotte [Termes descripteurs IGN] Jura, massif du [Termes descripteurs IGN] karst [Termes descripteurs IGN] lissage de données [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] QGIS Résumé : (auteur) Contour lines are a key features of topographic maps as they make the comprehension of terrain more easy. But they are no longer drawn by cartographers, they are mostly automatically derived from digital terrain models. Despite real progress in this automated derivation, some specific terrain landscapes remain incorrectly depicted with such techniques, and this is the case for karstic plateaus full of sinkholes. This paper proposes a specific automated method to derive better contour lines in plateaus, particularly around sinkholes. The process first detects karstic plateaus with many sinkholes, as well as the individual sinkholes. Then, the DTM is smoothed to better reflect the terrain in the plateau and in its surroundings. As a third step, the contour lines around sinkholes are enhanced to draw legible round features that better reflect the real terrain. The process was implemented in a QGIS plugin and tested on a small area with a karstic plateau in the Jura mountain in France, and the cartographers of IGN, the French national mapping agency assessed the results as a great improvement compared to the generic automated process to derive contour lines. Numéro de notice : C2019-011 Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-proc-2-133-2019 date de publication en ligne : 10/07/2019 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/ica-proc-2-133-2019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93259

Documents numériques

peut être téléchargé Contour lines generation - pdf éditeur Adobe Acrobat PDF

Fifty shades of Roboto: text design choices and categories in multi-scale maps / Sébastien Biniek (2019)    

Permalink

Finding the oasis in the desert fog? Understanding multi-scale map reading / Guillaume Touya (2019)    

Permalink

Analyse du comportement des contributeurs dans l’Information Géographique Volontaire via la construction de réseaux sociaux / Quy Thy Truong (2018) 

Permalink

Généralisation de représentations intermédiaires dans une carte topographique multi-échelle pour faciliter la navigation de l’utilisateur / Marion Dumont (2018) 

Permalink

MapMuxing : multiplexing cartographique pour la gestion de crise / Charlotte Hoarau (2018) 

Permalink

Multi-agents systems for cartographic generalization: Feedback from past and on-going research / Cécile Duchêne (2018) 

Permalink

Projet ANR MapMuxing : navigation fluide dans des représentations cartographiques hétérogènes / Guillaume Touya (2018) 

Permalink

Les référentiels géographiques : éléments du bilan des recherches 2014-2017 du LASTIG / Bénédicte Bucher (2018) 

Permalink

The MapMuxing research project: multiplexing cartographic representations / Guillaume Touya (2018) 

Permalink

Towards vandalism detection in OpenStreetMap through a data driven approach [short paper] / Quy Thy Truong (2018)    

Permalink