Etablissement
Ecole Nationale Supérieure d'informatique
Affiliation
Département de Post-Graduation
Auteur
BELATTAR, Nabila
Directeur de thèse
HADDADOU (Maitre de conférence)
Filière
Informatique et Automatique Appliquée
Diplôme
Doctorat
Titre
Visualisation 3D dans un SIG et Data-Mining Spatial associé.
Mots clés
Système d'information géograhique, 3D
Résumé
Avec le développement de la cartographie numérique, le volume des données ne cesse d’augmenter, ceci, grâce aux nouvelles techniques d’acquisition (satellites, images raster, images scannées, photos aérienne…). Ces données sont de plus en plus utilisées dans des applications décisionnelles.L’analyse et l’interprétation de celles-ci, prend en compte leur interaction dans l’espace. Les Systèmes d’Informations (SI) classiques ne permettent pas de lier la représentation spatiale à la donnée thématique, il est donc nécessaire d’intégrer les techniques des Systèmes d’Informations Géographiques (SIG). L’interprétation des données attributaires se fait selon deux techniques de représentation graphique, qui sont les images Raster (Pixels) et les objets géométriques vectorisés (Points, lignes, polygones). Mais cette représentation est loin de mettre en évidence les données pertinentes, celles-ci étant noyées par le volume important d’informations réceptionnées. Pour extraire toutes les connaissances contenues dans les SIG, le processus du datamining a été élargi pour traiter des bases de données spatiales contenant des informations sur des objets à gros volume de stockage. Ces données sont caractérisées par une interdépendance qui n’est pas prise en considération par le Data Mining classique, d’où l’émergence du Data Mining Spatiale (DMS), qui prend en considération cette interdépendance. La présente thèse s’inscrit dans la visualisation 3D des SIG et du Data Mining Spatial. Nous allons nous intéresser à deux axes : • La modélisation 3D, de certaines caractéristiques (telles que la mise en évidence des lieux ou une maladie s’est propagée avec un relief particulier selon la fourchette du taux de personnes malades. Ou encore mettre des reliefs sur des points de vente avec un chiffre d’affaire dépassant une certaine marge. Ou encore placer des indications sur des secteurs routiers ou le taux d’accidents mortels est important…). • Dans le deuxième axe, nous allons nous intéresser au processus du datamining spatiale et de son intégration dans un SIG pour faciliter la visualisation et l’interprétation des résultats extraits. On se focalisera sur le traitement dynamique de l’information géo-spatiale.
Statut
Vérifié