Assas Recherche | Représentation sémantique de données géospaciales au service de l'analyse de changements

Représentation sémantique de données géospaciales au service de l'analyse de changements (Document en Français)

Accès au(x) document(s)

Accéder au(x) document(s) :

https://theses.hal.science/tel-03618363

Ce document est protégé en vertu du Code de la Propriété Intellectuelle.

Version :

Thèse avec 2 versions : seule la version intégrale est proposée ; sur authentification (communication intranet).

Informations sur les contributeurs

Auteur : Dorne Jordane

Dorne, Jordane

Nom

Dorne

Prénom

Jordane

Nationalité

Français

Date de soutenance : 29-10-2021

Directeur(s) de thèse : Aussenac-Gilles Nathalie

Aussenac-Gilles, Nathalie

Nom

Aussenac-Gilles

Prénom

Nathalie

Etablissement de soutenance : Toulouse 2

Toulouse 2

Nom

Toulouse 2

Laboratoire : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (1995-....)

Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (1995-....)

Nom

Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (1995-....)

Ecole doctorale : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)

École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)

Nom

École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)

Informations générales

Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Sémantique, Géospatial, Télédetection
Mots-clés :

Télédétection
Ontologies (informatique)
Système d'information géographique
Imagerie satellitaire

Résumé : La détection de changements à partir d’images satellitaires d’observation de la Terre est une tâche utile pour surveiller des évolutions naturelles ou liées à l’activité humaines, mais aussi l’impact d’événements ponctuels (incendies, inondations, etc.). L’utilisation d’apprentissage automatique pour détecter les zones de changements produit des résultats de plus en plus précis, sans toutefois fournir d’information sur la nature ou la cause de ces changements. Pour répondre à ce type de besoin, notre thèse vise à développer des solutions fondées sur des vocabulaires formels et des ontologies, sur la représentation des connaissances, l'annotation et l'intégration sémantique de méta-données associées aux images satellitaires et plus généralement aux données géo-localisées. En effet, les techniques de sémantisation sont un moyen d’offrir une interprétation intelligente des données. Le cas d’étude retenu pour illustrer l’apport de cette approche est le suivi des changements à différents pas de temps et différentes échelles de restitution. L'objectif est d'enrichir les méta-données issues des flux d'images en leur associant des catégories conceptuelles qui leur donnent du sens, de les coupler à des pré-traitements qui répondent aux exigences spécifiques à l’étude des changements et de les intégrer à d'autres informations géographiques disponibles (données climatiques et météorologiques, démographiques, etc. suivant les besoins). La thèse vise donc à montrer l'apport des méta-données sémantiques pour la surveillance des changements mais aussi à évaluer le passage à l'échelle des techniques de sémantisation, notamment de la représentation des données dans les entrepôts sémantiques.Nous proposons un processus qui gère le cycle complet de génération et exploitation de graphes de connaissances à partir de rasters issus de la télédétection et de données issues de l’open data. Les caractéristiques innovantes de ce processus sont les suivantes :i. Un algorithme permettant l’identification automatique de régions d’intérêts (ROI) associées à des valeurs similaires d’un indicateur calculé à partir d’une image satellite, et assurant ainsi un découpage géographique précis comme référence pour l’intégration de données.ii. Une approche orientée sémantique pour la génération de graphes de connaissances depuis différentes sources.

Informations techniques

Type de contenu : Text
Format : PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine :

STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises

Identifiant : 2021TOU20068
Type de ressource : Thèse

Fiche descriptive