Généralisation et représentation multiple
Traité IGAT, série Géomatique

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Langue : Français
Couverture de l'ouvrage Généralisation et représentation multiple

Thèmes de Généralisation et représentation multiple

Date de parution :
Ouvrage 390 p. · 16x24 cm · Broché
Retiré de la vente
ISBN : 9782746204942 EAN : 9782746204942
Hermes Science
L'objectif de cet ouvrage est de présenter principes et méthodes qui permettent l'adaptation de bases de données existantes à des besoins divers et ainsi prendre en compte la "subjectivité" de leur usage. Plus précisément l'ouvrage présentera deux grands courants actuels en terme d'adaptation des bases de données géographiques : le processus de généralisation qui consiste à abstraire (réduire, simplifier) l'information disponible, le processus de représentation multiple qui consiste à faire coexister plusieurs représentations du territoire concerné pour faciliter certaines opérations faites sur ces données. Cet ouvrage traite essentiellement de la généralisation et de la représentation multiple de données topographiques, même si certains articles se focalisent sur un cas particulier tels que les données d'occupation des sols ou les données maritimes. Ainsi, les méthodes de généralisation et les modélisations proposées dans cet ouvrage mettent davantage l'accent sur les problématiques liées à la composante spatiale de l'information géographique alors que d'autres ouvrages peuvent également traiter de généralisation et de modélisation en se focalisant sur l'aspect thématique et donc sur les méthodes d'agrégation des valeurs d'attributs associées à des zones géographiques.
Introduction. Principes et problématiques. Échelle et niveau de détail. Pourquoi associer les représentations des données géographiques. La problématique de la représentation multiple. Les problématiques de l'automatisation de la généralisation. La représentation multiple. Modélisation et manipulation de données spatiales avec multi-représentation dans le modèle MADS. Représentation multiple et généralisation avec UML et l'outil Perceptory. Implantation du modèle MADS avec multireprésentation. La métastructure VUEL et la gestion des représentations multiples. Associer des données : l'appariement. La généralisation. Mesures et structures d'analyse. Analyse des formes des routes. L'analyse des villes. La généralisation du linéaire routier : des algorithmes et leur enchaînement. Généralisation des bâtiments. : Algorithmes de généralisation des données catégorielles. Les algorithmes de déplacement. La généralisation des cartes marines. La généralisation à la volée. Une approche à base de cartes de Kohonen pour la généralisation cartographique de zones de points de forte densité. Généralisation cartographique et apprentissage automatique à partir d'exemples. Le modèle AGENT.