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Revue Internationale de Géomatique

1260-5875
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International Journal of Geomatics and Spatial Analysis
 

 ARTICLE VOL 12/2 - 2002  - pp.151-168  - doi:10.3166/rig.12.151-168
TITRE
L'appariement pour la constitution de bases de données géographiques multirésolutions. Vers une interprétation des différences de représentation

RÉSUMÉ
L'utilisation de plusieurs bases de données géographiques sur une même portion du territoire conduit à manipuler des représentations du monde qui diffèrent en fonction des spécifications, de l'échelle de saisie, de la qualité, de l'actualité. Ces différences sont susceptibles d'engendrer des réponses contradictoires à une requête formulée dans un système multirésolutions suivant la représentation utilisée. L'objectif de cet article est d'exposer les premiers éléments d'une méthodologie d'interprétation automatique des différences de représentation, et de déterminer si celles-ci sont justifiées ou non au regard des spécifications. La méthodologie repose sur un processus d'appariement qui permet de relier les données, mais qui peut aussi aider à identifier des concepts communs et extraire de nouvelles connaissances.


ABSTRACT
Using simultaneous datasets resulting from several databases provides different representations according to their specifications, scales, quality and actuality. These differences generate inconsistency answers when queries are formulated in a multi-scales database. The aim of this paper is first to set out the base elements of a methodology to interpret automatically the differences of representation, and then to determine whether those latter are justified or not in comparison with the specifications. The methodology is based on matching techniques wich connects corresponding elements of differents datasets and can also help to identify common concepts and to highlight new knowledge.


AUTEUR(S)
David SHEEREN

MOTS-CLÉS
multireprésentation, appariement, incohérence, interprétation, apprentissage automatique.

KEYWORDS
multi-representation, spatial data matching, inconsistency, interpretation, machine learning.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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