Interactions entre niveaux dans un modèle orienté agent de généralisation cartographique : Le modèle DIOGEN

Interactions between Levels in an Agent Oriented Model for Cartographic Generalisation

• Auteur / Autrice : Adrien Maudet
• Direction : Cécile Duchêne, Sébastien Picault
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 10/11/2016
• Etablissement(s) : Paris Est
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LaSTIG
• Jury : Président / Présidente : Anne Ruas
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Cécile Duchêne, Sébastien Picault, Bernard Moulin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nicolas Sabouret, Vincent Chevrier

Mots clés

Mots clés contrôlés

Signaux et signalisation

Cartographie

Intelligence artificielle répartie

Mots clés libres

Généralisation cartographique

Système multi-Agents

Multi-Niveaux

Cartographic Generalisation

Multi-Agent System

Multi-Level

Résumé

Les cartes représentent l'information géographique d'une zone donnée de manière d'autant plus simplifiée que l'échelle de la carte est petite. Le procédé de simplification, appelé généralisation cartographique, est soumis au respect de contraintes de lisibilité, d'adéquation de la représentation avec le niveau d'abstraction souhaité et de cohérence avec la réalité. La volonté d'automatiser le processus de création de cartes à partir de bases de données géographiques, a conduit à la création d'algorithmes permettant d'effectuer cette simplification objet par objet. Néanmoins, les choix des algorithmes, tout comme leur paramétrage, sont autant influencés par l'objet sur lequel ils s'appliquent que par les autres objets en relation (e.g. bâtiment à proximité d'un autre, route parallèle à un alignement de bâtiments). Ce constat a motivé l'utilisation de modèles multi-agents pour la généralisation automatisée de cartes. Le principe de ces modèles multi-agents repose sur la modélisation des objets (e.g. bâtiment, tronçon de route, îlot urbain) sous forme d'agents qui cherchent à se généraliser de façon à satisfaire leurs contraintes. Plusieurs modèles multi-agents ont été proposés, chacun ayant une approche différente des interactions entre niveaux. Ici, nous entendons par niveau, par exemple, la distinction entre les agents individuels comme un bâtiment, des agents représentant un groupe d’autres agents, comme un îlot urbain composé des routes l’entourant et des bâtiments inclus dans l’îlot.Nous étudions l'unification de ces modèles en nous appuyant sur le paradigme multi-niveaux PADAWAN, afin de faciliter les interactions entre agents de niveaux différents. Nous proposons ainsi le modèle DIOGEN, adaptant les principes d’interaction entre agents de niveaux différents à la généralisation cartographique guidée par des contraintes, ce qui a permis d’unifier les précédents modèles AGENT, CartACom et GAEL, tout en disposant de nouvelles capacités prometteuses.Nous avons évalué notre proposition sur un ensemble de cas d’étude. Parmi ces cas, nous nous sommes penchés sur la généralisation de carte de randonnée, où les itinéraires sont symbolisés individuellement avec des symboles différents, à la manière des plans de bus. La présence de plusieurs symboles d’itinéraires sur une même route support amène des problèmes de généralisation particuliers, comme le choix du positionnement des itinéraires de part et d’autre de la route, ou les implications pour les autres objets de la carte (e.g. points d’intérêts, bâtiments) se retrouvant sous le symbole de l’itinéraire, problèmes que nous essayons de résoudre en nous appuyant sur notre proposition de représentation formelle multi-niveaux.Ce travail nous a ensuite conduit à identifier des comportements multi-niveaux récurrents. Nous les avons exprimés de façon générique sous forme de patterns d’analyse, affranchies des spécificités de la généralisation cartographique, et de la résolution de problèmes contraints

Maps show geographic information of a given area in a simplified way, particularly when the scale is small. The simplification process, called cartographic generalisation, is submitted to several constraints : legibility, adequation to the abstraction level, and consistency with reality. The will to automate the maps creation process from geographical databases led to the creation of algorithms allowing the simplification object by object. However the choice of the algorithms, as their settings, are influenced by the object on which it is applied, and by the other objects in relation with this object (e.g. a building close to another one, a road parallel to a buildings alignment). This motivates the use of multi-agents models for automated map generalisation. Several multi-agent models were proposed, each of them having a different approach to manage multi-levels relations. Here, what we call a level is, for instance, the distinction between individual agents, like a building, and agents representing a group of other agents, like a urban block composed by the surrounding roads and buildings inside.We study the unification of existing models, using the multi-level paradigm PADAWAN, in order 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 cartographic generalisation guided by constraints, those allowing to unify the existing models AGENT, CartACom and GAEL, and giving promising features.We evaluate our proposal on different case studies. Among them, we study the generalisation of trekking maps, where the routes are symbolized individually by a different couloured line symbols, like on bus maps. The presence of several route symbols on a same road leads to specific generalisation issues, like the choice of the side of each route symbol position, or the implications for the other objects on the map (e.g. points of interest, buildings) under the route symbol – issues tackled using our proposal of formal multi-levels representation.This work leads us to the identification of recurrent behaviours. We express them as analysis patterns, in a way that is independent from cartographic generalisation and constraint solving problems