Extraction de zones floues sur des cartes
Identifieur interne : 000B68 ( Main/Merge ); précédent : 000B67; suivant : 000B69Extraction de zones floues sur des cartes
Auteurs : L. Lardon [France] ; Serge Guillaume [France] ; Brigitte Charnomordic [France]Source :
Descripteurs français
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Abstract
L'analyse des données géo-référencées, issues notamment de l'agriculture de précision, nécessite l'agrégation de mesures entachées d'incertitudes et collectées en des lieux et à des résolutions différentes. Or ces données sont souvent trop rares pour justifier leur interpolation sur une grille commune par des méthodes géo-statistiques. Cet article propose de définir un objet zone, adapté à la représentation cognitive d'une parcelle ou d'un paysage par un expert autant qu'à celle de mesures collectées en ligne ou par mesure au champ. L'utilisation de sous-ensembles flous pour la définition topographique, tant que pour celle du prototype de cet objet zone, permettent de fidèlement représenter les incertitudes liées aux données géographiques. Une méthode d'extraction automatique de ces zones est présentée : il s'agit d'approximer les zones floues par des zones précises contiguës déterminées par un algorithme de type croissance de région, puis de définir les zones floues correspondantes en leur associant un ensemble flou 2D et un prototype dans l'espace des attributs. / Geo-Referenced data analysis, to deal with such data as precision farming provides, involves aggregation of multi source and multi resolution uncertain data. Data are often costly and too scarce to allow interpolation on a common grid using geo-statistical methods. The present paper introduces the concept of a zone object, which is well suited to the expert cognitive representation of a parcel or a landscape. It is convenient for on line collected data or field measurements. The use of fuzzy sets for the topographic zone and for its attribute prototype allow a faithful representation of geographic data incertitudes. We also present an algorithm for generating zones from data. We first carry out a union find based algorithm which builds crisp contiguous zones through a merging process. Then we transform the crisp zones into fuzzy gradual zones by defining the fuzzy zone characteristics, a spatial 2D fuzzy set and an attribute prototype.
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