Thèse soutenue

Modèle d'estimation de l'imprécision des mesures géométriques de données géographiques

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Auteur / Autrice : Jean-François Girres
Direction : Anne Ruas
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et Technologies de l'Information Géographique
Date : Soutenance le 04/12/2012
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 ; 2010-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Conception Objet et Généralisation de l'Information Topographique
Jury : Président / Présidente : Christiane Weber
Examinateurs / Examinatrices : Anne Ruas, Éric Desjardin, Nicholas Chrisman
Rapporteur / Rapporteuse : Sophie De Ruffray, Thomas Devogèle

Résumé

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De nombreuses applications SIG reposent sur des mesures de longueur ou de surface calculées à partir de la géométrie des objets d'une base de données géographiques (comme des calculs d'itinéraires routiers ou des cartes de densité de population par exemple). Cependant, aucune information relative à l'imprécision de ces mesures n'est aujourd'hui communiquée à l'utilisateur. En effet, la majorité des indicateurs de précision géométrique proposés porte sur les erreurs de positionnement des objets, mais pas sur les erreurs de mesure, pourtant très fréquentes. Dans ce contexte, ce travail de thèse cherche à mettre au point des méthodes d'estimation de l'imprécision des mesures géométriques de longueur et de surface, afin de renseigner un utilisateur dans une logique d'aide à la décision. Pour répondre à cet objectif, nous proposons un modèle permettant d'estimer les impacts de règles de représentation (projection cartographique, non-prise en compte du terrain, approximation polygonale des courbes) et de processus de production (erreur de pointé et généralisation cartographique) sur les mesures géométriques de longueur et de surface, en fonction des caractéristiques des données vectorielles évaluées et du terrain que ces données décrivent. Des méthodes d'acquisition des connaissances sur les données évaluées sont également proposées afin de faciliter le paramétrage du modèle par l'utilisateur. La combinaison des impacts pour produire une estimation globale de l'imprécision de mesure demeure un problème complexe et nous proposons des premières pistes de solutions pour encadrer au mieux cette erreur cumulée. Le modèle proposé est implémenté au sein du prototype EstIM (Estimation de l'Imprécision des Mesures)