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Intégration et visualisation de données liées sur un référentiel géographique IGN Encadré par: Nathalie Abadie & Fayçal Hamdi Abdelfettah Feliachi.

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1 Intégration et visualisation de données liées sur un référentiel géographique
IGN Encadré par: Nathalie Abadie & Fayçal Hamdi Abdelfettah Feliachi

2 Systèmes d’information et de décision
Architecture de systèmes à base de service. Données structurées et semi-structurées. La décision. Entrepôts de données Intégration de données et web sémantique.

3 Contexte Données géographiques de référence.

4 Contexte Informations thématiques ouvertes et exploitables
Linking Open Data cloud diagram, by Richard Cyganiak and Anja Jentzsch. (http://lod-cloud.net/)

5 L'objectif du stage : Exploiter les liens générés entre les données de références et les données libres publiées, lors de la visualisation cartographique.

6 Étapes à suivre: Étudier les ontologies décrivant les données
Interconnecter les données. Transformer les données liées en géométries cartographiables. Visualisation.

7 Architecture proposée: interconnexion
appariement Transformation (DATALIFT) Outil d’interconnexion (SILK) Triples store interne Triple store externe Données BDtopo liens d’équivalence entre les données. (sameAS)

8 Architecture proposée: interconnexion
Appariement multicritère. Fonction de distance géométrique (plugin silk). Autres fonctions (mesure pour critères attributaires) Fonctions d’ agrégation. Transformation (DATALIFT) Triples store interne Triple store externe Données BDtopo liens d’équivalence entre les données. (sameAS)

9 Architecture proposée: Visualisation
Outil de visualisation GeoServer Données BDtopo Triple store externe Triples store interne liens

10 Cas d’application: (1) Les données sur les départements français sur Dbpedia Anglais. Essayer de trouver des correspondances entre les données de la base Géofla et des données Dbpedia qui représentent les départements français : Critères utilisés: - Nom du département (distance de Levenshtein normalisée) - Distance (inclusion) géométrique.

11 Cas d’application: (1)

12 Cas d’application:

13 Cas d’application: (2) Les données sur les monuments historique de la ville de paris de Dbpedia Français avec les bâtiments de le base Bdtopo. Critère utilisé: - Distance géographique. Données utilisables relativement peu nombreuses: -178 monuments avec un attribut géographique utilisable. - 332 monuments sans position géographique. -192 avec une position erronée.

14 Cas d’application: (2)

15 Cas d’application: (2)

16 Cas d’application: (2)

17 Cas d’application: (2)

18 Cas d’application: (3) en cours..
Les données sur les châteaux français de Dbpedia avec les bâtiments de nature château de la base Bduni + les lieux-dits habité de nature château. en phase de nettoyage de données. Critères à utiliser: - Distance géographique. - attribut: Nom.

19 Cas d’application: (3) en cours..

20 Travail à faire: Evaluer les résultats d’interconnexion.
Mieux exploiter les données interconnectées pour améliorer d’avantage la visualisation: classification des entités géographiques selon le thème, le style, l’époque ...etc. couleur selon le type des donnée liées.

21 Merci !


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