A declarative approach based on Semantic Web technologies to specify and generate adaptive geovisualisations - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2021

A declarative approach based on Semantic Web technologies to specify and generate adaptive geovisualisations

Une approche déclarative basée sur les technologies du Web sémantique pour spécifier et générer des géovisualisations adaptatives

Résumé

The Semantic Web technologies proposed by the W3C have demonstrated their strength when it comes to exchanging data (with RDF), formalising various knowledge domains (through RDFS/OWL ontologies) or querying this knowledge (with SPARQL).Thus, today, many models make use of Semantic Web technologies and describe a domain with a geospatial dimension possibly relying here on specific models to describe this spatial dimension at a high level, e.g. GeoSPARQL.In GI Science, besides knowledge modeling and representation, the main challenge remains that of the geovisual restitution of the information.Indeed, geospatial information and the interfaces for viewing and interacting with it, commonly referred to as geovisualisation applications, play an indispensable role in the understanding of various spatial phenomena and in the decision-making processes involving this information.This works explores how Semantic Web technologies can facilitate the specification and generation of adaptive geovisualisations.Indeed, classical approaches for creating geovisualisation from RDF data involve numerous transformations of the data, which can lead to the loss of the semantics encoded in the models.In addition, approaches allowing the direct geovisual exploitation of RDF data described by ontological models are rare and have significant drawbacks.Besides, making cartographic representations and geovisualisation applications that make sense is a difficult task that is worth assisting, especially when the designer is not a cartographer.In this thesis we present the CoViKoa framework.CoViKoa allows to describe, through a purely declarative specification document, how to create a geovisualisation for an RDF model and dataset.To do this, CoViKoa adopts Semantic Web technologies.First, it is based on an ecosystem of ten ontologies, six that we propose and four that we reuse from the literature.Secondly, it is instrumented by SHACL rules, derived from the specification document, which allow to establish the links between data and the way they appear in the components of a geovisualisation.Finally, the proposed framework allows the publication of the resulting RDF graph behind a SPARQL interface.This RDF graph contains all the necessary elements for building a geovisualisation application.It is exploited by a Web application that we propose and that allows to concretely build the corresponding geovisualisation.The geovisualisations that can be described with CoViKoa are rich and complex: various mechanisms of data transformations, filters and selections are proposed to the user, directly in RDF.It is also possible to describe several types of interactions between component data.The CoViKoa framework is mainly intended for a knowledge engineer who would like to geovisually leverage the geospatial RDF data he or she has.Nevertheless, since it is based on rich ontologies that can describe many aspects of geovisualisation applications, it is also intended for geovisualisation researchers who can use these vocabularies as an analytical framework to describe and compare geovisualisation applications while benefiting from the power and expressiveness of the SPARQL query language to conduct their analyses.We also validate our proposal with two case studies. The first one focuses on the processing of the search for a lost person in mountain environnements, and the second one deals with the spatio-temporal evolutions of statistical territorial entities.
Les technologies du Web sémantique proposées par le W3C ont démontré leur force lorsqu'il s'agit d'échanger des données (avec RDF), de formaliser différents domaines de connaissances (à travers les ontologies RDFS/OWL) ou d'interroger ces connaissances (avec SPARQL).Ainsi, aujourd'hui, de nombreux modèles utilisent les technologies du Web Sémantique et décrivent un domaine avec une dimension géospatiale, en s'appuyant éventuellement sur des modèles spécifiques pour décrire cette dimension spatiale à un haut niveau, par exemple GeoSPARQL.Dans les sciences de l'Information Géographique, outre la modélisation et la représentation des connaissances, le principal défi reste celui de la restitution géovisuelle de l'information.En effet, les informations géospatiales et les interfaces permettant de les visualiser et d'interagir avec elles, communément appelées applications de géovisualisation, jouent un rôle indispensable dans la compréhension des phénomènes spatiaux et dans les processus de prise de décisions impliquant ces informations.Ce travail explore comment les technologies du Web Sémantique peuvent faciliter la spécification et la génération de géovisualisations adaptatives.En effet, les approches classiques pour créer des géovisualisations à partir de données RDF impliquent de nombreuses transformations des données, ce qui peut conduire à la perte de la sémantique véhiculée par les modèles.De plus, les approches permettant l'exploitation géovisuelle directe de données RDF décrites par des modèles ontologiques sont rares et présentent d'importantes limites.Par ailleurs, réaliser des représentations cartographiques et des applications de géovisualisation qui ont du sens est une tâche difficile qui mérite d'être assistée, surtout lorsque le concepteur n'est pas un cartographe.Dans cette thèse, nous présentons le framework CoViKoa.CoViKoa permet de décrire, à travers un document de spécification purement déclaratif, comment créer une géovisualisation pour un modèle et un jeu de données RDF.Pour ce faire, CoViKoa adopte les technologies du Web Sémantique.Premièrement, il s'appuie sur un écosystème de dix ontologies, six que nous proposons et quatre que nous réutilisons de la littérature.Ensuite, il est instrumenté par des règles SHACL, issues du document de spécification, qui permettent d'établir les liens entre les données et la manière dont elles apparaissent dans les composants d'une géovisualisation.Enfin, le framework proposé permet la publication du graphe RDF résultant derrière une interface SPARQL.Ce graphe RDF contient tous les éléments nécessaires à la construction d'une application de géovisualisation.Il est exploité par une application Web que nous proposons et qui permet de construire concrètement la géovisualisation correspondante.Les géovisualisations qui peuvent être décrites avec CoViKoa sont riches et complexes : différents mécanismes de transformations, filtres et sélections de données sont proposés à l'utilisateur, et ce directement en RDF.Il est également possible de décrire plusieurs types d'interactions entre les données des composants. Le framework CoViKoa est principalement destiné à un ingénieur de la connaissance qui souhaite exploiter géovisuellement les données RDF géospatiales dont il dispose.Néanmoins, puisqu'il est basé sur des ontologies riches qui peuvent décrire de nombreux aspects des applications de géovisualisation, il est également destiné aux chercheurs en géovisualisation qui peuvent utiliser ces vocabulaires comme cadre analytique pour décrire et comparer les applications de géovisualisation tout en bénéficiant de la puissance et de l'expressivité du langage de requête SPARQL pour mener leurs analyses.Nous validons également notre proposition par deux études de cas.La première porte sur le traitement de la recherche d'une personne perdue en milieu montagneux, et la seconde traite des évolutions spatio-temporelles d'entités territoriales statistiques.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03578323 , version 1 (17-02-2022)
tel-03578323 , version 2 (24-05-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03578323 , version 2

Citer

Matthieu Viry. A declarative approach based on Semantic Web technologies to specify and generate adaptive geovisualisations. Image Processing [eess.IV]. Université Grenoble Alpes [2020-..], 2021. English. ⟨NNT : 2021GRALM073⟩. ⟨tel-03578323v2⟩
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