Mise-à-jour de données de haute incertitude spatiale Présentation dans le cadre du groupe de discussion sur la fusion de données géospatiales – 22 nov.

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1 Mise-à-jour de données de haute incertitude spatiale Présentation dans le cadre du groupe de discussion sur la fusion de données géospatiales – 22 nov 2000 Par Tom De Groeve

2 Contexte de la mise-à-jour –Haute incertitude spatiale = espace rempli d’objets –les frontières d’un objet influencent les frontières des objets voisins (proches et même plus loin) distinction entre les objets n’est pas évidente –définition des objets à partir de caractéristiques non-spatiales –définition des frontières des objets à partir de caractéristiques spatiales et non-spatiales –détermination de l’existence et de l’étendu spatial d’un objet est basé sur un seuillage subjectif des caractéristiques non- spatiales contraintes additionnelles –surface cartographique minimale –forme convexe des polygones

3 Contexte de la mise-à-jour Problématique

4 Contexte de la mise-à-jour –Mise-à-jour Révision des croyances actuelles basée sur une nouvelle information –croyances = intégration de l’information du passé ex. cartes forestières existantes avec connaissances But: intégrer/fusionner une nouvelle information pour obtenir des meilleures croyances pour un objectif donné

5 Objectif Établir une méthodologie pour combler la problématique de la mise-à-jour de données de haute incertitude spatiale –Comparaison des croyances --> mesure –Révision --> action –Seuillage --> décision Mise-à-jour d’une carte forestière basée sur trois cartes forestières décennales du même site Données antérieures Nouvelles données Comparaison Décision Action Données meilleures

6 1. Comparaison des croyances Comparer deux objets d’une carte thématique –caractéristiques d’un objet non-spatiales –attributs définissants: essence, hauteur, densité, âge –limités selon différents systèmes de classification spatiales –position, forme, longueur des frontières –convexité, superficie, élongation des aires –limité selon différentes procédures cartographiques –deux approches différentes comparaison des caractéristiques spatiales comparaison des caractéristiques non-spatiales Comparaison

7 1. Comparaison des croyances Comparaison des caractéristiques non-spatiales –Retour vers définitions des classes via analyse des systèmes de classifications pour chaque système de classification: classes --> intervalles définissants –ex. densité: A = [75%, 100%], B = [50%, 75%], … comparaison des intervalles: relations de Allen pour intervalles –distinct –touche –superpose –égal –contient/dedans Attributs différents Attributs égales Comparaison

8 1. Comparaison des croyances Comparaison des caractéristiques non-spatiales –Quantification de l’état de la superposition des intervalles LL L+L+ L-L- I 01 D 01 inclusiondistance 0,5 Comparaison

9 1. Comparaison des croyances Comparaison des caractéristiques non-spatiales –Seuillage: superposition --> touche, égal I = 0,7 D I égal (attributs égales) touche (attributs différents) 01 1 Attributs différents Attributs égales Comparaison

10 1. Comparaison des croyances Comparaison des caractéristiques non-spatiales –Résultat: Système de classification commun La comparaison des attributs d’une carte avec les attributs d’une autre carte est possible Essence 1973 1984 1992 Comparaison

11 1. Comparaison des croyances Comparaison des caractéristiques spatiales –Retour vers définition des polygones via analyse des procédures cartographiques superficie minimale attributs définissants –certaines frontières dans une carte n ’existeraient pas selon le système de classification dans une autre ex. carte écoforestière carte forestière –Comparaison des polygones polygone = intervalle en 2D Relations de Allen/Egenhofer pour des aires Comparaison

12 1. Comparaison des croyances Comparaison des caractéristiques spatiales –Relations de Allen/Egenhofer pour des aires –Distinct –Touche –Superposition –Égal –Contient/dedans –Réalité: superposition = état normal Comparaison

13 1. Comparaison des croyances Comparaison des caractéristiques spatiales –Quantification de l’état de la superposition AA A–A– A+A+ Comparaison

14 1. Comparaison des croyances Comparaison des caractéristiques spatiales –Seuillage: les 5 états émergent Égale: Polygone cohérent: I > 0.7 & D  0.5 Contient/dedans: Inclusion: I > 0.7 & D > 0.5 Superposition Lobe: 0.1  I/D < 0.3 Incohérence: I/D > 0.3 & I < 0.7 Touche: Frontière cohérente: 0 < I/D < 0.1 Distinct: I < 0 Comparaison

15 1. Comparaison des croyances Comparaison des caractéristiques spatiales –Critère additionnel pour ‘touche’: forme de polygone S > 0  frontière cohérente (touche) S < 0  autres… F   F = 1 forme Fgrandeur Comparaison

16 1. Comparaison des croyances Comparaison des caractéristiques spatiales –Extension pour plus que deux cartes comparaison deux par deux + combinaison des états –un point fait parti d’un seul polygone sur chaque carte –pour ce point, on calcule l’état de chaque pair de polygones –un état final est ‘choisi’ en fonction de l’ensemble des états observés pour ce point contienttouche = = ++ Comparaison

17 Résultats 1. Intégration spatiale de n=3 cartes 2. Carte de cohérence Comparaison

18 2. Révision des croyances Pour effectuer une mise-à-jour, il faut réviser les données existantes en fonction des nouvelles données –intégration (faite pour ma thèse) : superposition spatiale des cartes => augmentation énorme du nombre de polygones superposition non-spatiales des cartes: associer les attributs de chaque carte à chaque polygone => augmentation énorme de la taille de la base de données –fusion (pas faite, mais plusieurs méthodes existent) : simplifier/synthétiser/résumer/combiner/fusionner l’information spatiale et non-spatiale –remplacement Action

19 2. Révision des croyances Option 1: Intégration Action

20 2. Révision des croyances Option 2: Fusion –non-spatiale classe/valeur la plus probable coefficient/mesure de variation –spatiale position la plus probable d’une frontière cohérente force d’une frontière (  nombre de fois qu’elle a été vue) largeur floue d’une frontière Force=6 Force=2 Action

21 2. Révision des croyances Fusion de frontières à partir d’une intégration –la force des frontières (couleurs) –la largeur floue Action

22 3. Décision Hypothèses pour révision de connaissance –En absence de changement, les croyances sont équivalentes –En présence de changement, les croyances plus récentes valent plus Action –Pas de changement  fusionner –Changement  remplacer (+fusionner) Alors, détection de changement –les causes d’un écart observé durant la comparaison Décision

23 3. Décision Causes d’un écart non-spatial changements: modèles de croissance, coupes forestières, feu forestiers, autres incertitude: confusion entre certaines classes plus probable qu’entre d’autres classes comportement spécifique et détectable des attributs Causes d’un écart spatial changements: colonisation, coupes forestières, feu forestiers, croissance différentielle, … incertitude: superficie du polygone, longueur d’une frontière, type droite/gauche de la frontière, … comportement spécifique et détectable des polygones Décision

24 3. Décision Décision Lobe (SUPERPO SITION) Inclusion (DEDANS) Frontière cohérente (TOUCHE) Polygone cohérent (ÉGALE) IncertitudeFeu forestier Coupe totale Croissance spatiale attributs fusionneremplace fusionne enlève remplace fusionne remplace fusionne remplace fusionne Etc.

25 Résumé de la méthodologie Changement Incertitude spatiale non-spatiale spatiale non-spatiale Fusion Remplacement Comparaison spatiale Comparaison non-spatiale Chaque point Meilleure caractérisation de l’espace dans le point

26 Conclusions Retour aux définitions Mise-à-jour nécessite fusion –À cause de la haute incertitude spatiale –Information sur l’incertitude nécessaire dans le produit de la fusion pour des mises-à-jour ultérieures Révision des croyances implique –Fusion –Remplacement Mon contexte: fusion de jeux de données équivalents (plusieurs versions de la même donnée)  fusion de données complémentaires

27 Questions pour le groupe Approche de fusion –Perte de détails sur l’origine de la nouvelle donnée (i.e. les réalisations multiples ne sont pas conservées) –Gain d’information (i.e. une information à jour et sa fiabilité) Fusion  remonter des niveau d’abstraction –Retour aux définitions –Contexte commun pour toutes les données Fusion spatiale –L’insertion/modification/mise-à-jour d’un objet n’influence pas juste l’objet, mais influence son voisinage aussi

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