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ReBankment : un algorithme pour déplacer les talus sur les cartes par moindres carrés / Guillaume Touya in Cartes & Géomatique, n° 247-248 (mars-juin 2022)
[article]
Titre : ReBankment : un algorithme pour déplacer les talus sur les cartes par moindres carrés Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Imran Lokhat , Auteur Année de publication : 2022 Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie Article en page(s) : pp 81 - 94 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] 1:25.000
[Termes IGN] algorithme de généralisation
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] déplacement d'objet géographique
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] optimisation spatiale
[Termes IGN] talus
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (Auteur) Même si les progrès récents en automatisation de la généralisation cartographique aident les agences de cartographie nationales à produire leurs cartes topographiques à différentes échelles de plus en plus rapidement, il existe encore des opérations de généralisation que nous ne savons pas automatiser correctement. Par exemple, les talus sont fréquemment représentés par un symbole linéaire avec des barbules représentant le sens de la pente du talus. Ce type de symbole prend de la place et nécessite d'être éloigné des symboles de routes notamment. Cet article propose un algorithme, appelé ReBankment, qui permet de déplacer automatiquement les lignes de talus. L'algorithme utilise une triangulation pour identifier les voisinages entre objets de la carte, puis une optimisation par moindres carrés de la position des points de la ligne de talus, ce qui permet un déplacement sans modifier la forme initiale de la ligne. L'article propose également des moyens pour traiter les cas complexes et les jeux de données massifs. L'algorithme est testé sur des données réelles de l'IGN France pour la généralisation de la carte au 1:25.000 Numéro de notice : A2022-800 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101903
in Cartes & Géomatique > n° 247-248 (mars-juin 2022) . - pp 81 - 94[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2022011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible ReBankment: displacing embankment lines from roads and rivers with a least squares adjustment / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol 8 n° 1 (March 2022)
[article]
Titre : ReBankment: displacing embankment lines from roads and rivers with a least squares adjustment Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Imran Lokhat , Auteur Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 37 - 53 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] algorithme de généralisation
[Termes IGN] compensation par moindres carrés
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] talus
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) While the recent progress on automated generalisation helped National Mapping Agencies to derive topographic maps more and more quickly, there are still practical cartographic issues that require attention. For instance, embankments are represented with line symbols showing the slope of the embankment. This paper proposes an automated algorithm called ReBankment that displaces the embankment lines from the roads and rivers that overlap the embankment symbol. ReBankment is based on a triangulation to identify neighbourhoods, and on a least squares adjustment to displace and distort the embankment line while preserving its shape. This paper also proposes how to handle complex cases and scaling issues. ReBankment is tested on real data from a 1:25k scale topographic map. Numéro de notice : A2022-006 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2021.1972787 Date de publication en ligne : 18/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2021.1972787 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98838
in International journal of cartography > vol 8 n° 1 (March 2022) . - pp 37 - 53[article]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)
[article]
Titre : Deep learning for enrichment of vector spatial databases: Application to highway interchange Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Imran Lokhat , Auteur Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : 21 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données vectorielles
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] échangeur routier
[Termes IGN] enrichissement sémantique
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (auteur) Spatial analysis and pattern recognition with vector spatial data is particularly useful to enrich raw data. In road networks, for instance, there are many patterns and structures that are implicit with only road line features, among which highway interchange appeared very complex to recognize with vector-based techniques. The goal is to find the roads that belong to an interchange, such as the slip roads and the highway roads connected to the slip roads. To go further than state-of-the-art vector-based techniques, this article proposes to use raster-based deep learning techniques to recognize highway interchanges. The contribution of this work is to study how to optimally convert vector data into small images suitable for state-of-the-art deep learning models. Image classification with a convolutional neural network (i.e., is there an interchange in this image or not?) and image segmentation with a u-net (i.e., find the pixels that cover the interchange) are experimented and give better results than existing vector-based techniques in this specific use case (99.5% against 74%). Numéro de notice : A2020-365 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1145/3382080 Date de publication en ligne : 01/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1145/3382080 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95399
in ACM Transactions on spatial algorithms and systems, TOSAS > vol 6 n° 3 (May 2020) . - 21 p.[article]Documents numériques
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Deep learning for enrichment of vector spatial databases ... - preprintAdobe Acrobat PDF Is deep learning the new agent for map generalization? / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol 5 n° 2-3 (July - November 2019)
[article]
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 Année de publication : 2019 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 142 - 157 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] système multi-agents
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (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 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) 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
in International journal of cartography > vol 5 n° 2-3 (July - November 2019) . - pp 142 - 157[article]
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 Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2019 Autre Editeur : Göttingen : Copernicus publications Collection : Proceedings of the ICA 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 Importance : 9 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] algorithme de généralisation
[Termes IGN] CartAGen (plateforme de généralisation)
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] logiciel libre
[Termes IGN] organisme cartographique national
[Termes IGN] plateforme logicielle
[Termes IGN] système multi-agents
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (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 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) 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
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CartAGen: an open source research platform - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Experiments to distribute and parallelize map generalization processes / Guillaume Touya in Cartographic journal (the), Vol 54 n° 4 (November 2017)PermalinkApports des méthodes d'exploration et de distribution appliquées à la simulation des droits à bâtir / Mickaël Brasebin (2017)PermalinkPermalinkEnhancing building footprints with squaring operations / Imran Lokhat in Journal of Spatial Information Science (JoSIS), n° 13 (September 2016)Permalink