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Revue Internationale de Géomatique

1260-5875
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International Journal of Geomatics and Spatial Analysis
 

 ARTICLE VOL 20/1 - 2010  - pp.65-86  - doi:10.3166/rig.20.65-86
TITRE
Généralisation et intégration pour un fond vert commun entre l'IFN et l'IGN

RÉSUMÉ
Le travail présenté est issu d'une collaboration entre l'IGN et l'IFN (Inventaire forestier national), organisme en charge de l'inventaire permanent de la ressource forestière nationale. L'objectif est de mutualiser la production des données vectorielles relatives aux zones de forêt pour constituer un « fond vert » commun à partir duquel chacun pourrait dériver les données répondant à ses propres besoins. Le laboratoire COGIT a étudié dans quelle mesure il était possible de passer automatiquement des données végétation de l'IGN à ce fond vert commun, puis à des données répondant aux besoins propres des partenaires. Les techniques utilisées pour cela sont d'une part la généralisation pour simplifier les données, et d'autre part l'appariement pour mettre en correspondance des données saisies indépendamment. Cette étude testée sur trois zones représentatives a montré la faisabilité d'un processus de généralisation et d'intégration automatique répondant aux besoins des deux organismes. Elle a débouché sur une mise en production effective de certaines des propositions faites.


ABSTRACT
The presented paper deals with a study coming from a collaboration between IGN and IFN (Inventaire forestier national), the French institute that manages national forests. The aim is to gather efforts of production of their own vector vegetation coverage through the creation of a "common green coverage". The common green coverage would be derived to meet different specifications that are different in terms of level of detail and thematic content. COGIT laboratory studied if it was possible to automatically produce the common green coverage and then the derived products by generalisation and data matching. Tests were carried out on three different landscape areas and they allow to conclude that a partly automated process is possible to meet both institutes needs. It leads to effective production flow lines.


AUTEUR(S)
Guillaume TOUYA, Cécile DUCHÊNE, Sébastien MUSTIÈRE

MOTS-CLÉS
généralisation, appariement, végétation.

KEYWORDS
generalisation, data matching, vegetation.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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