DS0705 -

Intégration de données hétérogènes et raisonnement spatial pour l’aide à la localisation des victimes en montagne – CHOUCAS

Intégration de données hétérogènes et raisonnement spatial pour l’aide à la localisation des victimes en montagne

Le projet CHOUCAS est un projet pluridisciplinaire visant à répondre à un besoin sociétal, qui est celui de la localisation de victimes en montagne. L’objectif est de proposer des méthodes et des outils permettant de constituer et enrichir des données géographiques issues de sources hétérogènes, des modèles de raisonnement spatial flou, et des environnements de géovisualisation afin d’améliorer le processus de décision lors de la phase d’alerte

Proposition des méthodes et des outils pour la localisation des victimes en zone de montages

1/ Formaliser les étapes du raisonnement et les données nécessaires au processus de localisation de victimes en montagne et proposer une méthode suggérant la prochaine question à poser à la victime afin d’améliorer la collecte des indices de localisation et faciliter ainsi la prise de décision. <br />2/ Définir des méthodes de structuration des données issues de sources textuelles hétérogènes afin d’enrichir les référentiels topographiques existants et de produire des données métier. <br />3/ Définir des méthodes permettant de transformer une localisation relative dans une localisation absolue et proposer un modèle de raisonnement spatial flou permettant de fusionner les localisations absolues ainsi obtenues afin d’identifier une zone de présence probable. <br />4/ Définir des méthodes de géovisualisation de données multidimensionnelles et imparfaites permettant le recours à l’analyse géovisuelle comme support du raisonnement spatial dans un contexte de prise de décision. <br />5/ Concevoir un modèle de plate-forme générique de médiation orientée services pour permettre l’intégration transparente de sources de données hétérogènes à savoir les données produites par le projet CHOUCAS et les données disponibles sur le Web qui peuvent être conflictuelles.

1/ Méthodes pour l'identification des différentes entités spatiales nommées
2/ Méthode de désambiguïsation des entités spatiales nommées
3/ Méthode d’appariement des entités spatiales nommées avec les traces GPS
4/Proposition d'un modèle de représentation d’un élément de localisation sous forme d’un triplet
5/Méthode de spatialisation de l'élément de localisation «je suis sous une ligne électrique«

1/ Prototype de géovisualisation pour la localisation des victimes en montagne

2/ Spécification de la version alpha du DSL de représentation des données adapté à l'annotation des entités spatiales nommées

3/ Spécification de la première version d’un DSL qui propose une taxonomie de services classés selon leur fonctionnalité

4/Démonstrateur d'intégration de services pour la reconnaissance et l’annotation des entités spatiales nommées

5/ Plug-in QGIS open source permettant de faciliter l'accès et la visualisation de données de type point (refuges, plans d’eau...) et de type ligne (itinéraires de randonnée), provenant essentiellement de sites collaboratif (https://github.com/ANRChoucas)

Poursuivre les travaux entamés, en mettant l'accent sur l'évaluation et la généricité.

Ana-Maria Olteanu-Raimond, Paule-Annick Davoine, Mauro Gaio, Eric Gouardères, Marie-Dominique Van Damme et al., Projet CHOUCAS : Intégration de données hétérogènes et raisonnement spatial pour l'aide à la localisation des victimes en montagne. Spatial Analysis and GEOmatics 2017, Rouen, France, 3-6 Novembre 2017. hal-01649156

Medad A., Gaio M., Mustière S. « Appariement automatique de données hétérogènes: textes, traces GPS et ressources géographiques. » Papier accepté Sagéo'2018, Montpellier, 6-9 Novembre 2018.

Gaio M., Moncla L. « Geoparsing and geocoding places in a dynamic space context: The case of hiking descriptions. »(à paraître), chapitre de livre dans ‘’The Semantics of Dynamic Space in French’’, M. Aurnague & D. Stosic (Eds.), pp.487-530, collection «Human Cognitive Processing« (HCP), Cognitive Foundations of Language Structure and Use J. Benjamins.

Moncla, L. Gaio, M. (accepté) Services Web pour l'annotation sémantique d'information spatiale à partir de corpus textuels. (22 pages) dans Revue Internationale de Géomatique, Lavoisier.

Mattia Bunel, Ana-Maria Olteanu-Raimond, Cécile Duchêne, Référencement spatial indirect : modélisation à base de relations et d’objets spatiaux vagues. Papier accepté Sagéo'2018, Montpellier, 6-9 Novembre 2018.

Halilali M., Gouardères E., Devin F., Gaio M. «Plateforme logicielle pour l’intégration et la composition de services géospatiaux » Papier accepté Sagéo'2018, Montpellier, 6-9 Novembre 2018.

Mattia Bunel, Cécile Duchêne, Ana-Maria Olteanu-Raimond, Modélisation et raisonnement spatial flous pour l'aide à la localisation de victimes en montagne. 27es journées de la Recherche , Cité Descartes, Marne-la-Vallée, les 22 et 23 mars 2018. <hal-01806891>

Amine Medad, Mauro Gaio, Sébastien Mustière, Localisation automatique des points d'intérêt par la mise en correspondance du texte narratif et de la trace GPS. 27es journées de la Recherche , Cité Descartes, Marne-la-Vallée, les 22 et 23 mars 2018.

Plus de 15000 demandes de secours en montagne sont recensées chaque année, sur le territoire français. Malgré les avancées technologiques des systèmes de positionnement et le nombre croissant de géo-applications, la localisation des victimes pendant la phase d’alerte reste un élément crucial pour les équipes de secours. L’hétérogénéité des données, la faible connaissance de la montagne de la victime, et les imprécisions dans la description des itinéraires empruntés sont quelques facteurs qui rendent cette étape difficile. Le projet CHOUCAS est un projet interdisciplinaire impliquant des chercheurs en raisonnement spatial, gestion de données et de connaissances, extraction d’information et géovisualisation de données. L’objectif, en réponse à un besoin exprimé par le Peloton de Gendarmerie de Haute-Montagne de Grenoble, est de proposer des méthodes et des outils permettant de constituer et enrichir des données géographiques issues de sources hétérogènes, des modèles de raisonnement spatial flou, et des environnements de géovisualisation afin d’améliorer le processus de décision lors de la localisation de personnes en détresse en milieu naturel terrestre.

Coordinateur du projet

Madame Ana-Maria Raimond (Institut National de l'Information Géographique Forestière)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

LIG Laboratoire d'informatique de Grenoble
IGN-COGIT Institut National de l'Information Géographique Forestière
LIUPPA Université de Pau et des Pays de l'Adour

Aide de l'ANR 591 190 euros
Début et durée du projet scientifique : mars 2017 - 42 Mois

Liens utiles

Explorez notre base de projets financés

 

 

L’ANR met à disposition ses jeux de données sur les projets, cliquez ici pour en savoir plus.

Inscrivez-vous à notre newsletter
pour recevoir nos actualités
S'inscrire à notre newsletter