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

Public Titre : Multi-agents systems for cartographic generalization: Feedback from past and on-going research Type de document : Rapport Auteurs : Cécile Duchêne , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Patrick Taillandier , Auteur ; Julien Gaffuri , Auteur ; Anne Ruas , Auteur ; Jérémy Renard , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Importance : 19 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] modèle (conceptuel) de généralisation [Termes IGN] système multi-agents [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Cartographic generalization is a highly local and contextual process where decisions are taken locally to better adjust the transformations used to the local geography. Thus, cartographic generalization fits well with the multi-agents paradigm that promotes decentralized and autonomous decision-making. The past years of research in cartographic generalization showed several successful attempts to use multi-agents systems, and this paper provides a feedback on these attempts. We extracted a core modeling of a multi-agents system for generalization and highlighted its main components. Previous propositions of multi-agents generalization processes are described in relation to this core modeling, and feedbacks from experimentations with these processes are discussed to define a research agenda in multi-agents modeling for generalization. Note de contenu : 1- Introduction 2- From Step by Step, Knowledge Based Approaches to Multi-Agent Approaches 3- Components of a Multi-Agent Based Generalization Model 4- Implementations of the Multi-Agent Approach in Generalization at IGN 5- Discussion - Feedback from experimentations 6- Conclusion Numéro de notice : 17522 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Rapport de recherche nature-HAL : RappRech DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01682131/document Format de la ressource électronique : vers HAL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90541

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DIOGEN, a multi-level oriented model for cartographic generalization / Adrien Maudet in International journal of cartography, vol 3 n° 1 (June 2017)  

Public [article]  inInternational journal of cartography > vol 3 n° 1 (June 2017) . - pp 121 - 133 Titre : DIOGEN, a multi-level oriented model for cartographic generalization Type de document : Article/Communication Auteurs : Adrien Maudet , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur ; Sébastien Picault, Auteur Année de publication : 2017 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 121 - 133 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] AGENT [Termes IGN] agent (intelligence artificielle) [Termes IGN] CartACom [Termes IGN] carte thématique [Termes IGN] contrainte relationnelle [Termes IGN] DIOGEN [Termes IGN] données vectorielles [Termes IGN] GAEL [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] modèle (conceptuel) de généralisation [Termes IGN] programmation par contraintes [Termes IGN] système multi-agents [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) Among approaches for automated generalization of vector data, we focus on the multi-agent paradigm: cartographic objects are modeled as agents (autonomous objects) that apply generalization algorithms to themselves to satisfy cartographic constraints. Several agent levels are considered, for example, individual agents, such as a building, and agents representing a group of agents, such as an urban block composed of the surrounding roads and contained buildings. Several multi-agent models were proposed to automate the orchestration of map generalization processes. Existing multi-agent generalization models have different approaches to manage the relations between agent levels. In this paper, we unify existing models, adapting a multi-level simulation model, to simplify interactions between agents in different levels. We propose the DIOGEN model, in which the principle of interactions between agents of different levels is adapted to constraint-driven cartographic generalization. DIOGEN unifies three existing multi-agent generalization models (AGENT, CartACom and GAEL), combine their behaviors and take advantage of their skills. Our proposal is evaluated on different use cases: instances of topographic mapping, and mapping of hiking routes over topographic data as an example of thematic mapping. Numéro de notice : A2017-321 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2017.1300997 Date de publication en ligne : 20/04/2017 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/23729333.2017.1300997 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85379 [article]

Vers l'automatisation de la production de cartes / Guillaume Touya (2017)  

Public Titre : Vers l'automatisation de la production de cartes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Guillaume Touya , Auteur Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2017 Importance : 96 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Synthèse de travaux de recherche en vue d’obtenir l’habilitation à diriger des recherches délivrée par l’université Paris-Est, spécialité Sciences et Technologies de l’Information Géographique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie [Termes IGN] échelle cartographique [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] ingénierie des connaissances [Termes IGN] modèle (conceptuel) de généralisation [Termes IGN] niveau de détail [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] recalage d'image [Termes IGN] recalage de données localisées [Termes IGN] système multi-agents Note de contenu : 1. La production de cartes, aujourd’hui et demain 1.1 Quelques notions de cartographie 1.1.1 Bases de données géographiques vectorielles et bases de données cartographiques 1.1.2 Notion d’échelle et de niveau de détail 1.1.3 Généralisation cartographique et son automatisation 1.1.4 Autres processus de cartographie automatique 1.1.5 Une Chaine de production automatique de cartes 1.2 Cartes en série et carte à la carte 1.2.1 Production de cartes en série et mise à jour 1.2.2 La Carte à la carte ou cartographie à la demande 1.3 Carte papier et application web de cartographie 1.3.1 La Carte sur un écran 1.3.2 Les Portails cartographiques 1.4 IGN, données hétérogènes et collaboratives 1.4.1 Quelles différences entre toutes ces données 1.4.2 Difficultés liées à l’hétérogénéité sémantique 1.4.3 Difficultés liées à l’hétérogénéité de qualité 1.4.4 Difficultés liées à l’hétérogénéité de niveau de détail 1.5 Synthèse et objectifs scientifiques 1.5.1 Où sont les verrous scientifiques pour l’automatisation des processus cartographiques? 1.5.2 Plan du mémoire 2. Comment automatiser ces processus cartographiques ? 2.1 Recalage géométrique de données géographiques 2.2 Harmonisation de niveau de détail pour les cartes à grande échelle 2.2.1 Inférence du niveau de détail pour des données hétérogènes 2.2.2 Opérations d’harmonisation de niveau de détail 2.2.3 De l’algorithme au processus, parallèle avec la généralisation 2.3 Formalisation des connaissances en cartographie 2.3.1 Connaissances nécessaires à un processus de généralisation automatique 2.3.2 Vers une ontologie des relations spatiales 2.3.3 Des ontologies partagées par les chercheurs en généralisation? 2.4 Meta-modèles de généralisation 2.4.1 Opérateur, algorithme, modèle et meta-modèle de généralisation 2.4.2 Le ScaleMaster2.0 3. Amélioration des processus de généralisation automatique 3.1 Modélisation multi-niveaux dans la généralisation par agents 3.1.1 Généralisation cartographique et modélisation multi-niveaux 3.1.2 Le modèle DIOGEN 3.1.3 Application aux cartes de randonnées à la manière des plans de bus 3.1.4 Patterns d’analyse pour les SMA multi-niveaux 3.2 Génération de niveaux intermédiaires dans une pyramide d’échelles 3.2.1 Étude des portails cartographiques multi-échelles existants 3.2.2 Dérivation de niveaux intermédiaires entre deux niveaux préexistants 3.2.3 Généralisation «consciente» des niveaux multiples 4.Conclusions et perspectives de recherche - Résumé des contributions pour l’automatisation des processus cartographiques - Besoins futurs en cartographie automatique - Perspectives en généralisation cartographique - Démontrer l’utilité de la généralisation cartographique - Vers une meilleure intégration de tous les processus cartographiques - Cartographier de gros volumes de données Bibliographie Éléments de CV Parcours professionnel Activités de recherche Travaux encadrés Publications Numéro de notice : 17609 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : HDR nature-HAL : HDR Date de publication en ligne : 12/02/2020 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02475520/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95716

Automatisation de la généralisation cartographique : Relations et interactions, orchestration et approches multi-agents / Cécile Duchêne (2016) 

Public Titre : Automatisation de la généralisation cartographique : Relations et interactions, orchestration et approches multi-agents : Habilitation à diriger des recherches Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Cécile Duchêne , Auteur Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2016 Importance : 193 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Synthèse de travaux présentée en vue d’obtenir l’Habilitation à Diriger des Recherches délivrée par l’Université Paris-Est, spécialité « Sciences et Technologies de l’Information Géographique » Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] généralisation cartographique [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] modèle (conceptuel) de généralisation [Termes IGN] système multi-agents [Vedettes matières IGN] Généralisation Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) [Introduction] Le présent mémoire présente une synthèse des travaux de recherche que j’ai menés et encadrés au sein du laboratoire COGIT de l’IGN, depuis ma thèse en 2004 jusqu’à fin 2014, autour de l’automatisation de la généralisation cartographique. La généralisation de données géographiques est un processus qui consiste à simplifier un jeu de données géographiques vectorielles dont le niveau de détail est trop fin pour l’utilisation que l’on veut en faire. Cette utilisation peut être un traitement automatique (calcul d’itinéraire ou analyse automatique d’un phénomène par exemple), ou la visualisation sous forme d’une carte sur papier ou écran, lisible à une échelle donnée, qui elle-même servira de support à des analyses et des prises de décision humaines dans le cadre d’un besoin particulier : trouver la pharmacie la plus proche, choisir sur quelle portion du réseau routier réaliser des travaux de réfection en priorité, etc. Lorsque la généralisation a pour but la production d’une carte à une échelle et pour un besoin donné, on parle de généralisation cartographique. La généralisation cartographique est un processus essentiel de la cartographie automatique. La simplification opérée sur les données doit respecter leurs caractéristiques initiales principales, tout en les caricaturant au regard du but et de la thématique de la carte. […] Note de contenu : INTRODUCTION CHAPITRE A. POSITIONNEMENT DES TRAVAUX A.1. La généralisation cartographique A.2. Automatiser la généralisation : pour quoi, pour qui ? A.3. Automatisation de la généralisation – approches et complexité A.4. Présentation de nos travaux CHAPITRE B. ZOOM SUR QUATRE TRAVAUX DE THESE ENCADRES SUR LA PERIODE FIN 2004-MI 2015 B.1. Révision automatique de connaissances de contrôle dans un processus de généralisation par essais-erreurs B.2. Prise en compte de thèmes de type « champ » dans un processus de généralisation automatique : le modèle GAEL B.3. Orchestration d’un processus de généralisation multi-modèles sur un jeu de données comportant des paysages différents B.4. Référencement de données thématiques sur des données topographiques pour le changement de niveau de détail CHAPITRE C. CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES DE RECHERCHE ANNEXES --CURRICULUM VITAE --PUBLICATIONS Numéro de notice : 17332 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : HDR Note de thèse : HDR : Sciences et Technologies de l’Information Géographique : UPE : 2016 Organisme de stage : COGIT (IGN) nature-HAL : HDR Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83474

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
17332-01	K325	Livre	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt

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Urban structure generalization in multi-agent process by use of reactional agents / Jérémy Renard in Transactions in GIS, vol 18 n° 2 (April 2014)    

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 18 n° 2 (April 2014) . - pp 201 - 218 Titre : Urban structure generalization in multi-agent process by use of reactional agents Type de document : Article/Communication Auteurs : Jérémy Renard , Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 201 - 218 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] AGENT [Termes IGN] alignement [Termes IGN] bati [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] système multi-agents [Termes IGN] zone urbaine dense [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) This article proposes an improvement of automated cartographic generalization using multi-agent sytems in urban areas. Indeed the AGENT model, whose robustness has been tested and approved through the European project AGENT, gives very good results in generalizing dense urban areas by means of enlargement, removal and displacement of buildings. But this model does not tackle the question of including particular structures like building alignments in the process, which is a crucial issue. The problem is that integrating such structures does not fit into the accurate top-down hierarchy of urban agents. In order to face this problem, we propose to partly re-engineer the model by introducing the concept of reactional agents whose behavior is very different from hierarchical agents of the original model as they use bottom-up activation. In this view, urban alignment is considered to be a reactional agent activated only by its inner buildings, which generalizes the aligned buildings together into one entire structure. Associating reactional alignment behavior with new generalization actions on alignments significantly improves the model and gives better results in dense urban areas. Moreover, the idea could probably be used for other applications. Numéro de notice : A2014-164 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12018 Date de publication en ligne : 19/03/2013 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12018 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33069 [article]

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peut être téléchargé Urban structure generalization ... - postprint Adobe Acrobat PDF

Individual road generalisation in the 1997-2000 AGENT European project / Cécile Duchêne (August 2014) 

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Multi-agent multi-level cartographic generalisation in CartAGen / Adrien Maudet (2014)  

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Improving multi-level interactions modelling in a multi-agent generalisation model: first experiments / Adrien Maudet (2013) 

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A practical experience on road network generalisation for production device / Jérémy Renard (2013)    

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The CARTACOM model : transforming cartographic features into communicating agents for cartographic generalization / Cécile Duchêne in International journal of geographical information science IJGIS, vol 26 n° 9-10 (September - october 2012)  

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CollaGen : Collaboration entre processus de généralisation cartographique / Guillaume Touya in Cartes & Géomatique, n° 211 (mars 2012)    

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Automatic revision of rules used to guide the generalisation process in systems based on a trial and error strategy / Patrick Taillandier in International journal of geographical information science IJGIS, vol 25 n° 10-12 (october december 2011)  

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CollaGen : Collaboration between automatic cartographic generalisation processes / Guillaume Touya (2011)  

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Le modèle CollaGen / Guillaume Touya (2011)  

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Améliorer l'ordonnanceur principal du modèle de généralisation CartACom / Ismail Gokhan Altay (2010)

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