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Assessing the quality of spatial data OpenStreetMap : case of the Republic of Djibouti
No full textLa qualité des données de la base OpenStreetMap (OSM) peut être évaluée en comparant les données d'OSM avec les données d'une base de données géographiques de référence. Cependant, en l'absence d'une telle base de référence (cas de Djibouti), la précision spatiale de ces données n'est pas connue. L'objectif de nos travaux est de mettre en place une méthode permettant de déterminer la qualité d'un jeu de données issue d'OSM sans le comparer avec une base de référence. Pour cela, nous cherchons à établir un lien statistique entre des mesures extrinsèques de qualité (calculées en confrontant les données OSM avec des données de référence), et des indicateurs intrinsèques de qualité (calculés en se basant uniquement sur les objets à évaluer), pour disposer d'une estimation des mesures extrinsèques de qualité d'un jeu de données OSM pour lequel il n'y aurait pas de référence. Nous implémentons un modèle d'apprentissage supervisé, amélioré au fil des méthodes d'apprentissages en partant par une régression multiple LASSO vers une classification de type Random Forest en passant par une étude d'autocorrélation spatiale pour aboutir sur une étude de la transférabilité du modèle de classification sur d'autres zones d'études. Le modèle de régression que nous calculons permet d'expliquer 30 % de la variance sur les mesures de qualité d'objets OSM de type bâtiments. Et si l'on agrège des bâtiments dans un voisinage défini, on améliore le score de variance expliquée par la régression jusqu'à 42 %. Quant avec la classification, notre modèle parvient à détecter une mauvaise qualité de saisie de bâtiments à 81,5 % d'AUC. Enfin, les résultats préliminaires testés sur deux zones d'études, montrent que le modèle d'apprentissage se transfère assez bien sur la nouvelle zone d'étudeThe quality of the OpenStreetMap (OSM) data can be assessed by comparing it with data from a reference base. However, in the absence of such a reference base (case of Djibouti), the spatial accuracy of these data is not known. The objective of our work is to set up a study framework allowing to determine the quality of an OSM dataset without having to use a reference base. To this end, we seek to establish a statistical link between extrinsic quality measures (computed by comparing OSM data with reference data), and intrinsic quality indicators (computed based only on the objects to be evaluated), in order to have an estimate of the extrinsic quality measures of an OSM dataset for which no reference would exist. We implement a supervised learning model, improved through the learning methods, starting with a LASSO multiple regression towards a Random Forest classification, passing through a spatial autocorrelation study and ending with a study of the transferability of the classification model to other study areas. The regression model that we compute allows us to explain 30% of the variance on the quality measures of OSM objects of type buildings. And if we aggregate buildings in a defined neighborhood, we improve the variance score explained by the regression up to 42%. As for with classification, our model manages to detect poor quality building input at 81.5% AUC. Finally, the preliminary results tested on two study areas, show that the learning model transfers quite well to the new study are
Information Géographique Volontaire : vers un usage conjoint avec l’information géographique institutionnelle
No full textModeling and Vague Spatial Reasoning for location of victims in mountains areas.
No full textPlus de 15 000 demandes de secours en montagne sont recensées chaque année, sur le territoire français, en majorité durant les périodes estivales et hivernales. Lorsque ces demandes concernent des intervention à l’extérieur des domaines skiables elles sont réalisées par des corps spécialisés, comme les pelotons de Gendarmerie en haute-montagne (PGHM). Ces secouristes spécialisés sont chargés de l’opération de secours en tant que telle, mais également de sa préparation, ce qui implique notamment de délimiter la zone d’intervention et donc d’identifier la position de la victime. Cette étape peut s’avérer difficile, car elle nécessite que le requérant décrive le plus précisément possible sa position, malgré la fatigue, la panique ou sa méconnaissance de la région. Grace à la multiplication des téléphones dotés de GPS, des solutions de geo-localisation plus fiables et précises ont été développées, mais les secouristes doivent encore procéder fréquemment à une localisation manuelle, s’appuyant uniquement sur le discours du requérant, leurs connaissances et leur expérience.L’objectif de cette thèse est de proposer une méthode permettant d’assister les secouristes dans la situation où la position du requérant ne peut être identifiée que manuellement. Nous proposons de développer une méthode permettant d’identifier les zones correspondant à une description orale de position (e.g. « Je suis à côté d’un lac »), c’est-à-dire permettant de transformer une position exprimée dans un référentiel indirect (une description orale) en une position exprimée dans un référentiel direct, c’est-à-dire décrite par des coordonnées, qu’il est alors possible de cartographier. Le développement d’une telle méthode se heurte à de nombreux verrous scientifiques, comme la prise en compte de l’imprécision inhérente au langage naturel, des potentielles erreurs de description ou l’identification de la sémantique des prépositions utilisées pour décrire une position en milieu montagneux.More than 15,000 requests for mountain rescue are registered each year, in France, particularly during summer and winter. When theserequests concern intervention outside of the ski resorts, they are carried out by specialised rescuers. These rescuers are responsible ofthe rescue operation, but also of its preparation, which involves, among other things, the delimitation of the intervention zone and theidentification of the victim's position. When possible, the location of the victim can be obtained by using geo-locations applications. Nevertheless, there are cases where this is not possible (e.g. the victim has not a smartphone, the telephon has no signal, etc.) and the rescuers have to locate manually the victims, using their knowledge and experience but also the information given by the victim. This case can be difficult, as it requires the victim to describe her/his position as accurately as possible even in condition of tiredness, panic or lack of knowledge of the region.The objective of this thesis is to propose a method to help rescuers in the situation where the position of the victimcan only be identified manually. We propose to develop a method to identify the corresponding areas of an oral description of a position(e.g. "I'm beside a lake"), i.e. allowing to transform a position expressed in an indirect referential (an oral description) into a position expressed in a direct reference referential, i.e. described by coordinates, which can then be mapped. The development of a such amethod comes up against many scientific issues, such as inherent imprecision of natural language, the inaccuracies of thepotential errors in describing her/his position or identification of the semantics of the prepositions used to describe a position in mountainousenvironment
Information Géographique Volontaire : vers un usage conjoint avec l’information géographique institutionnelle
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Le contrôle du 'filtrage spatial' en cartographie des flux, ou comment se départir des découpages administratifs
No full textCertains résultats issus de l’analyse des interactions spatiales donnent lieu à une partition de l’espace issue de la modélisation des relations préférentielles. On parle dès lors d’un processus de régionalisation fonctionnelle par les flux qui se manifeste, sur le plan cartographique, par un nouveau découpage du territoire. Ce découpage décrit des 'régions' au sein desquelles les échanges entre les unités spatiales élémentaires qui les composent sont d’autant plus importants entre elles qu’avec des unités spatiales qui appartiennent à d’autres 'régions'. Cette caractéristique structurelle des flux intra zonaux est appréhendée à travers la notion d’intégration régionale, elle est très sensible aux effets de la composante spatiale sur la distribution des échanges. En cartographie des flux, la composante spatiale des échanges intervient à différentes étapes de la chaîne de traitement, à commencer par la phase d’acquisition (le levé) et de collecte (le relevé) des données. La procédure de filtrage spatial des données - réalisée par les organismes fournisseurs de données au moment de leur mesure - conduit à une partition de l’espace a priori suivant un découpage généralement administratif. Le choix de ce découpage n’est pas sans conséquences sur les résultats ultérieur car ce dernier est généralement inadapté aux pré-requis des modèles et entraîne, globalement, un effet général de 'sujétion à la mesure' (Haggett, 1973, Grasland, 1997). Le cas idéal est, par conséquent, celui du contrôle du filtrage spatial afin d’obtenir un zonage qui obéisse aux exigences de la modélisation (Openshaw, 1977) en ayant recours à un enregistrement en continu des déplacements individuels, à l’aide de GPS ou de téléphones portables par exemple, desquels seront reconstitués des flux selon un découpage territorial adéquat. Nous communication a pour objectifs de mettre en évidence d’une part, les effets du filtrage spatial opéré lors de la mesure des données et d’autre part, de montrer les conséquences du choix du découpage territorial sur la régionalisation, à différents niveaux d’agrégation. Elle s’appuie pour cela sur l’exploitation de traces individuelles issues de la téléphonie mobile (appels entrants, sortants et SMS) qui ont été collectées sur une semaine en Picardie. Nous présentons dans un premier temps, une méthode de filtrage spatio-temporel des trajectoires individuelles qui conduit à la génération de matrices de flux que nous partitionnons dans un second temps. Les régionalisations fonctionnelles élaborées avec le SIG Flowmap© nous conduisent à présenter dans un troisième temps, les variations de l’image des flux picards lorsque l’on se départi des découpages administratifs
Le contrôle du 'filtrage spatial' en cartographie des flux, ou comment se départir des découpages administratifs
No full textCertains résultats issus de l’analyse des interactions spatiales donnent lieu à une partition de l’espace issue de la modélisation des relations préférentielles. On parle dès lors d’un processus de régionalisation fonctionnelle par les flux qui se manifeste, sur le plan cartographique, par un nouveau découpage du territoire. Ce découpage décrit des 'régions' au sein desquelles les échanges entre les unités spatiales élémentaires qui les composent sont d’autant plus importants entre elles qu’avec des unités spatiales qui appartiennent à d’autres 'régions'. Cette caractéristique structurelle des flux intra zonaux est appréhendée à travers la notion d’intégration régionale, elle est très sensible aux effets de la composante spatiale sur la distribution des échanges. En cartographie des flux, la composante spatiale des échanges intervient à différentes étapes de la chaîne de traitement, à commencer par la phase d’acquisition (le levé) et de collecte (le relevé) des données. La procédure de filtrage spatial des données - réalisée par les organismes fournisseurs de données au moment de leur mesure - conduit à une partition de l’espace a priori suivant un découpage généralement administratif. Le choix de ce découpage n’est pas sans conséquences sur les résultats ultérieur car ce dernier est généralement inadapté aux pré-requis des modèles et entraîne, globalement, un effet général de 'sujétion à la mesure' (Haggett, 1973, Grasland, 1997). Le cas idéal est, par conséquent, celui du contrôle du filtrage spatial afin d’obtenir un zonage qui obéisse aux exigences de la modélisation (Openshaw, 1977) en ayant recours à un enregistrement en continu des déplacements individuels, à l’aide de GPS ou de téléphones portables par exemple, desquels seront reconstitués des flux selon un découpage territorial adéquat. Nous communication a pour objectifs de mettre en évidence d’une part, les effets du filtrage spatial opéré lors de la mesure des données et d’autre part, de montrer les conséquences du choix du découpage territorial sur la régionalisation, à différents niveaux d’agrégation. Elle s’appuie pour cela sur l’exploitation de traces individuelles issues de la téléphonie mobile (appels entrants, sortants et SMS) qui ont été collectées sur une semaine en Picardie. Nous présentons dans un premier temps, une méthode de filtrage spatio-temporel des trajectoires individuelles qui conduit à la génération de matrices de flux que nous partitionnons dans un second temps. Les régionalisations fonctionnelles élaborées avec le SIG Flowmap© nous conduisent à présenter dans un troisième temps, les variations de l’image des flux picards lorsque l’on se départi des découpages administratifs
Designing Origin-Destination Flow Matrices from Individual Mobile Phone Paths: The effect of spatiotemporal filtering on flow measurement
No full textICC'13 - 26th International Cartographic Conference, DRESDEN, ALLEMAGNE, 25-/08/2013 - 30/08/2013In the past few years the mobile phone data are considered as a useful complementary source of information for human mobility research. In this paper, we focus on the computation of the Origin Destination matrix using mobile phone data. First, a new approach of OD matrix design which takes into account the spatiotemporal heterogeneities of mobile phone data is proposed. Second, some analysis allowing measuring the effect of spatiotemporal filtering on the OD matrix results are carried out
Le contrôle du 'filtrage spatial' en cartographie des flux, ou comment se départir des découpages administratifs
No full textCertains résultats issus de l’analyse des interactions spatiales donnent lieu à une partition de l’espace issue de la modélisation des relations préférentielles. On parle dès lors d’un processus de régionalisation fonctionnelle par les flux qui se manifeste, sur le plan cartographique, par un nouveau découpage du territoire. Ce découpage décrit des 'régions' au sein desquelles les échanges entre les unités spatiales élémentaires qui les composent sont d’autant plus importants entre elles qu’avec des unités spatiales qui appartiennent à d’autres 'régions'. Cette caractéristique structurelle des flux intra zonaux est appréhendée à travers la notion d’intégration régionale, elle est très sensible aux effets de la composante spatiale sur la distribution des échanges. En cartographie des flux, la composante spatiale des échanges intervient à différentes étapes de la chaîne de traitement, à commencer par la phase d’acquisition (le levé) et de collecte (le relevé) des données. La procédure de filtrage spatial des données - réalisée par les organismes fournisseurs de données au moment de leur mesure - conduit à une partition de l’espace a priori suivant un découpage généralement administratif. Le choix de ce découpage n’est pas sans conséquences sur les résultats ultérieur car ce dernier est généralement inadapté aux pré-requis des modèles et entraîne, globalement, un effet général de 'sujétion à la mesure' (Haggett, 1973, Grasland, 1997). Le cas idéal est, par conséquent, celui du contrôle du filtrage spatial afin d’obtenir un zonage qui obéisse aux exigences de la modélisation (Openshaw, 1977) en ayant recours à un enregistrement en continu des déplacements individuels, à l’aide de GPS ou de téléphones portables par exemple, desquels seront reconstitués des flux selon un découpage territorial adéquat. Nous communication a pour objectifs de mettre en évidence d’une part, les effets du filtrage spatial opéré lors de la mesure des données et d’autre part, de montrer les conséquences du choix du découpage territorial sur la régionalisation, à différents niveaux d’agrégation. Elle s’appuie pour cela sur l’exploitation de traces individuelles issues de la téléphonie mobile (appels entrants, sortants et SMS) qui ont été collectées sur une semaine en Picardie. Nous présentons dans un premier temps, une méthode de filtrage spatio-temporel des trajectoires individuelles qui conduit à la génération de matrices de flux que nous partitionnons dans un second temps. Les régionalisations fonctionnelles élaborées avec le SIG Flowmap© nous conduisent à présenter dans un troisième temps, les variations de l’image des flux picards lorsque l’on se départi des découpages administratifs
La construction d’une matrice de flux à partir de traces de téléphone portable : L’effet des procédures d’agrégation sur la valeur du flux
No full textLes données issues de la téléphonie mobile sont apparues ces dernières années comme une source d’information complémentaire pour l’analyse des mobilités humaines spatialisées. Les traces de téléphones portables, assimilées à des marqueurs de déplacements individuels, sont, en effet, appréhendées soit au niveau élémentaire du cheminement individuel, soit au niveau agrégé d’un ensemble de déplacements, ce dernier formant un flux de population. Les données qui portent sur des flux sont agrégées de lieux à lieux et archivées dans une matrice origine-destination. Cet article intéresse la construction de ces matrices qui résulte, en pratique, de procédures de filtrages spatio-temporels de la mesure collectée au niveau individuel. Cette procédure n’étant pas sans conséquences sur la valeur du flux, nous proposons une approche de la construction de matrices qui tient compte de l’hétérogénéité spatiale et temporelle spécifique de ces données, et analysons l’effet des procédures appliquées sur la dégradation des flux cartographiés. Le cas d’application porte sur des traces téléphoniques collectées en région Picardie (France)
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