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ReBankment: displacing embankment lines from roads and rivers with a least squares adjustment / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol 8 n° inconnu ([01/01/2022])  

Public [article]  inInternational journal of cartography > vol 8 n° inconnu [01/01/2022] 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 / 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] Généralisation Résumé : (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 [article]

Multi-criteria geographic analysis for automated cartographic generalization / Guillaume Touya in Cartographic journal (the), vol 59 n° inconnu (2022)  

Public [article]  inCartographic journal (the) > vol 59 n° inconnu (2022) 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 : A2022-075 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]

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

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Aggregating land-use polygons considering line features as separating map elements / Sven Gedicke in Cartography and Geographic Information Science, vol 48 n° 2 (March 2021)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > vol 48 n° 2 (March 2021) . - pp 124 - 139 Titre : Aggregating land-use polygons considering line features as separating map elements Type de document : Article/Communication Auteurs : Sven Gedicke, Auteur ; Johannes Oehrlein, Auteur ; Jan‐Henrik Haunert, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 124 - 139 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] agrégation spatiale [Termes IGN] algorithme du recuit simulé [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] méthode heuristique [Termes IGN] optimisation (mathématiques) [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] utilisation du sol [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) Map generalization is the process of deriving small-scale target maps from a large-scale source map or database while preserving valuable information. In this paper we focus on topographic data, in particular areas of different land-use classes and line features representing the road network. When reducing the map scale, some areas need to be merged to larger composite regions. This process is known as area aggregation. Given a planar partition of areas, one usually aims to build geometrically compact regions of sufficient size while keeping class changes small. Since line features (e.g. roads) are perceived as separating elements in a map, we suggest integrating them into the process of area aggregation. Our aim is that boundaries of regions coincide with line features in such a way that strokes (i.e. chains of line features with small angles of deflection) are not broken into short sections. Complementing the criteria of compact regions and preserving land-use information, we consider this aim as a third criterion. Regarding all three criteria, we formalize an optimization problem and solve it with a heuristic approach using simulated annealing. Our evaluation is based on experiments with different parameter settings. In particular, we compare results of a baseline method that considers two criteria, namely compactness and class changes, with results of our new method that additionally considers our stroke-based criterion. Our results show that this third criterion can be substantially improved while keeping the quality with respect to the original two criteria on a similar level. Numéro de notice : A2021-180 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2020.1851613 Date de publication en ligne : 26/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2020.1851613 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97067 [article]

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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. 43-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

Cartographic generalization / Monika Sester in Journal of Spatial Information Science (JoSIS), n° 21 ([31/12/2020])  

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A multi-scale representation model of polyline based on head/tail breaks / Pengcheng Liu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 11 (November 2020)  

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Mapping wetland using the object-based stacked generalization method based on multi-temporal optical and SAR data / Yaotong Cai in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 92 (October 2020)  

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Mapping the French green infrastructure – an exercise in homogenizing heterogeneous regional data / Lucille Billon in International journal of cartography, Vol 6 n° 2 (July 2020)  

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Improved optical image matching time series inversion approach for monitoring dune migration in North Sinai Sand Sea: Algorithm procedure, application, and validation / Eslam Ali in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 164 (June 2020)  

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Methodology of the automatic generalization of buildings, road networks, forests and surface waters: a case study based on the Topographic Objects Database in Poland / Izabela Karsznia in Geocarto international, vol 35 n° 7 ([15/05/2020])  

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Geological map generalization driven by size constraints / Azimjon Sayidov in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 4 (April 2020)  

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Classifying physiographic regimes on terrain and hydrologic factors for adaptive generalization of stream networks / Lauwrence V. Stanislawski 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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Is deep learning the new agent for map generalization? / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol 5 n° 2-3 (July - November 2019)  

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