Cours 11 - La généralisation Flashcards

Question

Pk appelle-t-on ce phénomène le phénomène de Baltimore?

Answer 1

Ce phénomène doit son nom à Baltimore, Maryland, qui est , malgré sa forte population , souvent absente des cartes des États Unis. Les plus grosses villes entourant Baltimore comme Washington D.C. ou Philadelphie prennent toute la place disponible. Inversement , de plus petites villes sont représentées là où il n’y a pas de compétition pour l’espace cartographique disponible

Answer 2

• Un opérateur définit une transformation qui peut être appliquée aux données spatiales. Cette transformation dépend du modèle de données (matrices ou vecteurs). • Ainsi, plusieurs algorithmes peuvent mettre en oeuvre le même opérateur. Par exemple, différents algorithmes ont été développés pour la simplification, la sélection, et le déplacement • Plusieurs algorithmes sont génériques, tandis que d'autres ont été développées pour des types spécifiques de données, tels que les bâtiments ou les routes • Le choix de l'algorithme approprié pour chaque opérateur est important afin de tirer le meilleur parti de transformation un ensemble donné de données spatiales. • Ce choix se fait généralement de manière empirique. Toutefois, il peut être fondé sur l'efficacité et la précision attendue dans le processus de généralisation cartographique

Answer 3

– Simplification --> Cet opérateur élimine les détails inutiles d'un objet géographique donné, sans distorsion de sa forme d'origine (par exemple de l'élimination des lignes courbes). – Élimination: --> Cet opérateur élimine divers objets géographiques en raison de leur petite taille ou de moindre importance en ce qui concerne le thème de la carte (par exemple l'élimination de petites îles, l'élimination des rues courtes – Reclassification thématique --> Cet opérateur combine les éléments qui partagent des attributs géographiques similaires dans un nouvel objet, qui à son tour a un niveau d'abstraction plus élevé, en plus d'un nouveau symbole

Answer 4

– Agrégation --> Cet opérateur fusionne les objets proches et adjacentes dans un nouveau, unique objet (par exemple la fusion de petits lacs à proximité dans un seul lac – Réduction de la taille --> Cet opérateur réduit la taille d'un objet géographique donnée. – Typification --> Cet opérateur réduit la densité des objets spatiaux, ainsi que leurs niveaux de détails. Pendant ce temps, il conserve le modèle de distribution représentant de ces objets. – Exagération --> Cet opérateur augmente l'extension spatiale de la représentation géométrique d'un objet donné, afin de se concentrer sur son importance, et d'améliorer sa lisibilité. – Déplacement --> Cet opérateur est utilisé pour déplacer des objets dans une carte afin de maintenir les limites de séparation entre eux.

Answer 5

Raffinement --> Cet opérateur modifie et ajuste la géométrie et l'apparence d'un objet afin d'améliorer son aspect visuel esthétique et d'assurer sa compatibilité avec la réalité (par exemple effectuer le lissage d'une ligne donnée, la modification de l'orientation de certains symboles).

Answer 6

Parmi, les algorithmes de généralisation matricielle , on retrouve la structure Quadtree. C’est une structure de stockage et de généralisation de données matricielles qui permet de sélectionner rapidement un niveau de généralisation . Elle requiert que la taille de l’image soit une puissance de 2.

Answer 7

SUBJECTIF !!! | En l'absence de règles bien définies nécessaires pour guider et compenser les problèmes visuels de la prise de décision.

Answer 8

Il est important de comprendre pourquoi généraliser, quand généraliser et comment généraliser, afin de choisir et d'appliquer les opérateurs concernés à des objets spatiaux. Ces opérateurs diffèrent en termes de précision, de rapidité et de complexité.

Answer 9

L’échelle de production de la carte et aux objectifs de production.

Answer 10

Dépend de si on cherche à produire une carte à lire (topographique, géologique, etc.) versus une carte à voir (thématique classique)

Answer 11

• Erreur dans la conceptualisation des entités, des méthodes d’échantillonnage, des analyses, des erreurs humaines et des données en elles mêmes --> Par exemple: dans un modèle raster, nous travaillons avec une taille définie de cellule. Les entités peuvent être discriminées si elles font plus de la moitié de la taille de cette même cellule. Cela peut changer en cas de rééchantillonnage ou de reclassification des pixels. • Erreurs de positionnement dues aux GNSS.

Answer 12

• Anomalies de positionnement --> Est ce que les entités représentées sont situées à proximité de la position réelle des entités? Est souvent représenté par un X mètres • Anomalies attributaires --> Est ce que les entités représentées sont différentes des vraies entités? Peuvent être représentées par un écart type, un quantile, etc. • Anomalies logiques --> Présence, absence ou données incohérentes avec la réalité • Anomalies de finition --> Est ce que les données capturent bien la réalité?

Answer 13

Précision : mesure du niveau de regroupement des valeurs mesurées Exactitude : mesure de la conformité avec la valeur exacte

Answer 14

National Standard for Spatial Data Accuracy (NSSDA) – Décrit le nombre de points de vérification, les méthodes statistiques utilisées et l’erreur en elle même.

Answer 15

• Erreur quadratique moyenne (RMSE) – Connaitre la distance entre le point et la vraie position. – Ensuite, on calcule l’erreur

Answer 16

Le RMSE est un indicateur statistique de la dispersion des points autour de leur vraie position.

Answer 17

– Plus le RMSE est grand, plus les points sont largement dispersés de la moyenne. – Plus le RMSE est petit, plus les points sont rapprochés de la moyenne.

Answer 18

– Région près de la ligne réelle qui présente une très grande probabilité de contenir la ligne. – Agit comme un genre d’intervalle de confiance.

Answer 19

– Erreur d’élévation dans le DEM | • Mauvaise pente, exposition, etc. Si on pousse l’analyse plus loin, on ne fait qu’ amplifier le problème.

Answer 20

– On peut faire rouler le modèle plusieurs fois. | – On peut faire une validation croisée du modèle bootstrap , jacknife ou test de permutation SIG2)

Answer 21

Méthodes pour structurer, décrire et diffuser des données spatialisées

Answer 22

– Standards de média --> Forme physique de diffusion (DVD, SSD, autres). Formats décrits selon la norme ISO. – Standards de formats --> Structure des données dans le fichier, nombre de fichiers pour stocker l’information, composantes de chaque fichier. L’ordre, la taille et l’étendue des données dans chaque fichier. Informations sur l’espacement, le type de variables et l’encodage. – Standards de précision --> Qualité du positionnement et des données attributaires stockées dans le jeu de données. Nécessite de voir les métadonnées (type d’analyse, type d’échantillonnage, etc.). – Standards de documentation • Les données dérivent de mesures prises par des individus ou des organisations à un moment donné

Answer 23

- Service de cartes Web de base , qui procure des couches selon des styles définis. Un client peut seulement choisir un style dans une liste de styles afin de représenter une couche particulière. Un service de cartes Web de base peut donner un accès direct au dépôt de données. - Service de cartes Web amélioré , qui fait appel à un descripteur de couches stylisées (SLD) afin de collaborer avec un encodage de symboles (SE) et un service d’entités géographiques Web (WFS).

Answer 24

``` – Un format « image » qui regroupe les formats images habituels, comme GIF (Graphics Interchange Format), PNG (Portable Network Graphics) et JPEG (Joint Photographics Expert Group – Un format d’élément graphique, qui regroupe les formats SVG ( Scalable Vector Graphics) ou WebCGM (Web Computer Graphics Metafile ```