L'imperfection des données géographiques 1
bases théoriques
iSTE
Avant-propos1
Partie 1. Bases et concepts3
Chapitre 1. Imperfection et information géographique5
François Pinet, Mireille Batton-Hubert et Éric Desjardin
1.1. Contexte5
1.2. Concepts, représentation, raisonnement et traitement8
1.2.1. Bases et concepts8
1.2.2. Représentation8
1.2.3. Raisonnement et traitement9
1.3. Conclusion10
1.4. Bibliographie12
Chapitre 2. Concepts et terminologies de l'imperfection de l'information géographique13
Rodolphe Devillers, Éric Desjardin et Cyril De Runz
2.1. Introduction13
2.2. Les sémantiques selon Humpty Dumpty15
2.3. Taxonomies de l'IG et de l'incertitude associée19
2.4. Cadre conceptuel sur la nature de l'incertitude et la qualité21
2.5. Conclusion24
2.6. Bibliographie25
Chapitre 3. Origines de l'imperfection des données géographiques29
Jean-Michel Follin, Jean-François Girres, Ana-Maria Olteanu-Raimond et David Sheeren
3.1. Introduction29
3.2. L'imperfection des données géographiques au cours du cycle de vie31
3.3. Sources d'imperfections dans un processus33
3.3.1. Le modèle cible : vers quoi ?33
3.3.2. La source initiale : depuis quoi ?35
3.3.3. L'instrument : avec quoi ?36
3.3.4. Le mode opératoire : comment ?38
3.3.5. L'opérateur : par qui ?40
3.4. Exemples de sources d'imperfections pour différents processus41
3.4.1. Exemple 1 : cartographie de l'occupation du sol par classification d'images satellites42
3.4.2. Exemple 2 : vectorisation manuelle des planches cadastrales par un opérateur44
3.4.3. Exemple 3 : acquisition des tracés de pistes de ski en zone de montagne par différents volontaires46
3.5. Conclusion47
3.6 Bibliographie49
Chapitre 4. Intégrité et confiance des données géographiques53
Clément Iphar, Benjamin Coste, Aldo Napoli, Cyril Ray et Rodolphe Devillers
4.1. Introduction53
4.2. Notions de qualité54
4.2.1. La qualité des données et ses dimensions54
4.2.2. Évaluation de la qualité des données55
4.2.3. Problèmes liés à des données de mauvaise qualité56
4.3. Qualité interne et intégrité57
4.3.1. Notions d'intégrité57
4.3.2. Démarche d'analyse de l'intégrité d'une donnée59
4.3.2.1. Étude sur les champs60
4.3.2.2. Étude sur les messages60
4.3.2.3. Étude intratype61
4.3.2.4. Étude extratype61
4.4 Qualité externe et confiance61
4.4.1. Définition de la confiance62
4.4.2. Mesurer la confiance63
4.4.2.1. Mesurer la compétence64
4.4.2.2. Mesurer la sincérité65
4.4.2.3. De la compétence et la sincérité à la confiance67
4.5. Application aux données de géolocalisation maritime68
4.5.1. Le système d'indentification automatique (AIS)68
4.5.2. Problèmes d'intégrité et de confiance liés à l'AIS69
4.5.3. Un système propice à une diversité d'analyses70
4.5.4. Un système propice à une évaluation de l'intégrité71
4.5.5. Un système propice à une mesure de la confiance76
4.6. Conclusion79
4.7. Bibliographie80
Partie 2. Représentation85
Chapitre 5. Formalismes et représentation des objets géographiques imparfaits87
Mireille Batton-Hubert et François Pinet
5.1. Théories de la représentation de l'objet géographique imparfait87
5.2. L'imperfection dans l'information géographique : où et quand ?88
5.3. Formalismes91
5.3.1. Notion d'événement91
5.3.2. Confiance et certitude (prémesure et mesure de confiance)94
5.3.3. Mesures non additivité et mesures de probabilité98
5.3.3.1. Axiome d'additivité et mesures de probabilité98
5.3.3.2. Prémesure et variable incertaine99
5.3.3.3. Lien entre possibilité, probabilités et alpha-coupes101
5.3.3.4. Lien entre fonction de croyance et possibilités102
5.3.4. Outils de manipulation des grandeurs et ensembles flous103
5.3.4.1. Opérations ensemblistes sur les ensembles flous104
5.3.4.2. Opérateurs sur les ensembles flous104
5.3.4.3. Quelques éléments de théorie :principe d'extension et principe de conditionnement107
5.4. Objets spatiaux109
5.4.1. Les objets à frontières larges109
5.4.2. Les objets flous111
5.5. Retour sur les exemples introductifs112
5.5.1. Retour sur le premier exemple113
5.5.2. Retour sur le deuxième exemple114
5.5.3. Retour sur le troisième exemple114
5.6. Bibliographie115
Chapitre 6. Représentation des diagrammes d'objets géographiques imparfaits117
François Pinet et Cyril De Runz
6.1. Introduction117
6.2. La description des modèles conceptuels d'objets géographiques117
6.3. La description des modèles conceptuels d'objets géographiques imparfaits121
6.4. Vers des bases de données massives123
6.5. Bibliographie124
Partie 3. Raisonnement et traitement127
Chapitre 7. Raisonnement algébrique pour des données incertaines129
Florence Le Ber
7.1. Introduction129
7.2. Algèbres pour le raisonnement spatial130
7.2.1. Définition et propriétés des algèbres, algèbres de relations131
7.2.2. Algèbres de relations pour le temps et l'espace132
7.2.2.1. Algèbres temporelles132
7.2.2.2. Algèbre pour les relations spatiales : RCC8133
7.2.2.3. Autres travaux135
7.2.2.4. Implantations et mises en oeuvre137
7.3. Treillis de relations137
7.4. Extension aux régions floues140
7.5. Bibliographie142
Chapitre 8. Raisonnement en logique modale pour des données incertaines147
Élisabeth Gavignet et Nadine Cullot
8.1. Introduction147
8.2. Raisonnement en logique des prédicats du 1er ordre148
8.3. Raisonnement en logique modale155
8.4. Bibliographie164
Chapitre 9. Révision des qualificatifs de l'imparfait pour l'information géographique165
Giovanni Fusco et Andrea Tettamanzi
9.1. Introduction165
9.2. Révision et mise à jour des croyances en ingénierie des connaissances167
9.3. Les limites des SIG pour représenter un ensemble de croyances168
9.4. La révision dans un ensemble de croyances binaires169
9.5. Le cas des croyances incertaines171
9.6. Le conditionnement probabiliste bayésien175
9.7. La révision dans la théorie des évidences178
9.8. Le conditionnement possibiliste180
9.9. Conclusion186
9.10. Bibliographie188
Chapitre 10. Le géographe et l'aide à la décision : comment se saisir de la complexité, des incertitudes et des risques ?191
Myriam Merad
10.1. Contexte décisionnel191
10.2. Le géographe, les décideurs, les acteurs et le territoire193
10.3. Les objets de la décision, les enjeux et les problématiques194
10.4. Les informations, les données, les connaissances, les incertitudes et les biais196
10.5. Aide à la structuration et à la résolution de problématiques de rangement, de choix ou de tri198
10.6. Méthodologie d'aide à la décision pour l'analyse et la gestion des risques201
10.7. Conclusion205
10.8. Bibliographie206
Liste des auteurs209
Index211