Présenté par : Yamen BOUAZIZ Recherche d’information spatiale : contribution à l’interrogation « par croquis » (sketch) Encadré par : Pr. Florence SEDES Mr Moultazem GHAZAL Présenté par : Yamen BOUAZIZ M2RIT Année Universitaire : 2008 - 2009
Contexte et problématique (1/2) Augmentation de la quantité de données spatiales (Satellite, GPS…) Utilisation de ces données a augmenté ( GoogleMap…) Difficulté d’accès à ce type de données Indexation couteuse des données spatiales Interrogation textuelle ( Mots-clés, SQL, XQuery…) G.Projector Googleearth NASA_World_Wind
Contexte et problématique (2/2) Système d’interrogation par croquis « sketch » (J. R. Smith et. al. 1997 ) : Permet à l’utilisateur de dessiner ce qu'il cherche Supporte la pensée spatiale de l’être humain Fournit un retour visuel immédiat Considère les relations implicites entre les objets VisualSEEK Ne sont pas appliqués aux Systèmes d’Information Géographique (SIG) Notre contribution : Proposer une structure de données spatiales efficace afin de faciliter l’interrogation par croquis Stoker les données spatiales à moindre coût
Plan État de l’art Notre proposition Réalisation Modèle de données géographiques Évaluation de similarité Réalisation Conclusion et perspectives
Plan État de l’art Notre proposition Réalisation Modèle de données géographiques Évaluation de similarité Réalisation Conclusion et perspectives
Données spatiales (1/2) Le modèle vecteur permet de décrire : Décrire les objets dans l'espace (G. Koeln et. al. 1994) Représentation sous forme de succession de coordonnées Le modèle vecteur Représentation sous forme de matrice de cellules Le modèle raster Le modèle vecteur permet de décrire : Informations géométriques (lignes, polygones…) Informations sur les relations spatiales
Données spatiales (2/2) Représentation du réseau virtuel entre les objets par un graphe Augmentation exponentielle du nombre d’arcs Champ Forêt Marais Lac Minimisation du nombre de relations
Plan État de l’art Notre proposition Réalisation Modèle de données géographiques Évaluation de similarité Réalisation Conclusion et perspectives
Modèle de données Construire le graphe Matrice de distances relatives qualitatives Matrice de distances quantitatives Construire le graphe y Comment minimiser le nombre de relations ? A B C D E F G H I 6 10 1 5 11 3 8 7 2 9 4 A B C D E F G H I 6,40 10,04 2,82 6 11,4 4,24 8,60 4,12 7,07 3,60 6,08 7,28 9,21 5,09 8,54 5 4,47 9,05 3,6 5,83 10 8,94 G1 G2 G3 G4 G5 2 8 3 5 9 4 G1 G2 B C F H 2 8 9 3 5 7 4 G1 c 4,12 G2 c 4,24 G3 G4 G5 x Continuer de la même manière jusqu’à lier tous les groupes Assurer la connectivité du graphe Chaque groupe doit avoir au minimum deux liens Ordonner les classes obtenues selon un ordre croissant Remplacer chaque distance par la classe à laquelle elle appartient Considérer chaque groupe comme un objet Calculer la distance entre les groupes et les autres objets par l’équation suivante : Sélectionner les cellules qui appartiennent à la 1ère classe Lier les objets correspondants à ces cellules Considérer les objets liées comme des groupes Renforcer les liens entre les groupes Calculer les distances entre les objets Nombre de relations dans le graphe complet est 36 Transformer les distances quantitatives en distances relatives qualitatives x G ; dist(x, G) = min {dist(x,y); yG}
Évaluation de similarité (1/2) Faire l’appariement entre les graphes : Comparer les nœuds Comparer l’organisation spatiale Calculer le degré de similarité entre deux configurations géographiques par l’équation: S = STA + STE
Évaluation de similarité(2/2) G1 G2 G3 G4 G5 G6 G’5 G’1 G’2 G’4 G’6 G’3 Voisins Voisins ordonnés G1 G5 G3 Degré de similarité : S=0,7 G4 G4 G3 G5 Base de données Requête G2(, ) G’1( , , ) Groupe Inertie n. voisins n. objets G1 1 3 4 G2 2 G 3 G4 G5 6 G6 5 Groupe Inertie n. voisins n. objets G1 1 3 4 G2 2 G 3 G4 G5 6 G6 5 Groupe Inertie n. voisins n. objets G1 1 3 4 G2 2 G 3 G4 G5 6 G6 5 G3(, ) G’2( , , ) G’6(, ) G6( ) G’5( , , , ) G1(, , ) G5(, ) G’3( , ) + G’4(, ) G4(, )
Plan État de l’art Notre proposition Réalisation Modèle de données géographiques Évaluation de similarité Réalisation Conclusion et perspectives
Réalisation Architecture globale de l’application Indexation Base de données géographiques non-indexée Base de données géographiques indexée par des graphes Construction des graphes 1 Requête Utilisateur Moteur de recherche des configurations géographiques 4 2 Résultats 3
Plan État de l’art Notre proposition Réalisation Modèle de données géographiques Évaluation de similarité Réalisation Conclusion et perspectives
Conclusion Nous avons proposé une approche qui permet de regrouper des objets selon leur proximité spatiale Nous avons défini une mesure de similarité entre configurations géographiques Nous avons validé notre proposition en développant un prototype qui fonctionne comme un moteur de recherche
perspectives Organiser la base de données pour optimiser le temps de réponse à une requête Utiliser les relations sémantiques entre les objets pour affiner la mesure de similarité entre graphes Utiliser les interactions des utilisateurs durant la phase d’édition des croquis pour déterminer les groupes importants Combiner plusieurs modèles d’interrogation à la fois (Croquis et Texte)
Merci pour votre attention yamenbouaziz@yahoo.fr