L'imperfection des données géographiques. 1 , Bases théoriques

Résumé

L'ouvrage fait le point sur le concept d'imperfection des données géographiques, un thème sous-jacent de la géomatique. Il est essentiel de définir et de représenter cette notion, car l'ignorer peut conduire des personnes à se perdre. Dans ce tome sont présentés les aspects théoriques du concept afin d'améliorer la compréhension des phénomènes et des représentations. ©Electre 2019

Contributeur(s)
Éditeur(s)
- Iste éditions
Date
- 2019
Notes
- Bibliogr. en fins de chapitres. Index
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (X-214 p.) : illustrations en noir et en couleur, cartes ; 24 x 16 cm
Collections
- Systèmes d'information, web et société
Sujet(s)
- Système d'information géographique
- Géomatique
ISBN
- 978-1-78405-624-7
Indice
- 911.1 Techniques de la géographie
Quatrième de couverture
- La géomatique est un domaine des sciences qui, depuis une trentaine d'années, s'est intimement intriqué dans notre vie de tous les jours (applications de navigation sur téléphone, données géolocalisées, etc.) au point que l'on oublie souvent les défis qu'elle sous-tend. Au cours des décennies à venir, les volumes générés de données géoréférencées devraient connaître une croissance importante.
  Cet ouvrage porte sur la notion d'imperfection des données géographiques, un thème important de la géomatique. Il est en effet essentiel de pouvoir définir et représenter l'imperfection que peuvent connaître les données géographiques. En faire abstraction peut entraîner de nombreux risques, par exemple, utiliser une carte contenant des erreurs peut conduire des personnes qui ignorent ces imperfections à se perdre.
  L'imperfection des données géographiques 1 explore à la fois les aspects théoriques pour une meilleure compréhension des phénomènes et des représentations, et les aspects pratiques/pragmatiques en présentant des exemples et applications concrètes des outils.
Tables des matières
- - 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 1^er 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
Origine de la notice:
- Electre