Généralisation et intégration pour un fond vert commun entre l'IFN et l'IGN

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2010

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Guillaume Touya et al., « Généralisation et intégration pour un fond vert commun entre l'IFN et l'IGN », HAL-SHS : géographie, ID : 10.3166/rig.20.65-86


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Résumé En Fr

The presented paper deals with a study carried out at COGIT laboratory of IGN France in relation to a collaboration between IGN and IFN (Inventaire Forestier National), the French institute that manages national forests. For some time, IGN and IFN have tried 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 IGN and IFN 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 lead to effective production flow lines.

Le travail présenté est une étude réalisée au laboratoire COGIT de l'IGN (Institut Géographique National) qui a pris place dans le contexte de la collaboration entre l'IGN et l'IFN (Inventaire Forestier National), organisme en charge de l'inventaire permanent de la ressource forestière nationale. L'IGN et l'IFN ont travaillé à mutualiser la production de leurs 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 produites à l'IGN, à ce fond vert commun, puis à des données répondant aux besoins propres de l'IFN et de l'IGN. 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.

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