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Quality based approach for updating geographic authoritative datasets from crowdsourced GPS traces
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Ivanovic, Stefan S. |
| Copyright Year | 2018 |
| Abstract | Ces dernieres annees, le besoin de donnees geographiques de reference a significativement augmente. Pour y repondre, il est necessaire de mettre jour continuellement les donnees de reference existantes. Cette tâche est couteuse tant financierement que techniquement. Pour ce qui concerne les reseaux routiers, trois types de voies sont particulierement complexes a mettre a jour en continu : les chemins pietonniers, les chemins agricoles et les pistes cyclables. Cette complexite est due a leur nature intermittente (elles disparaissent et reapparaissent regulierement) et a l’heterogeneite des terrains sur lesquels elles se situent (forets, haute montagne, littoral, etc.).En parallele, le volume de donnees GPS produites par crowdsourcing et disponibles librement augmente fortement. Le nombre de gens enregistrant leurs positions, notamment leurs traces GPS, est en augmentation, particulierement dans le contexte d’activites sportives. Ces traces sont rendues accessibles sur les reseaux sociaux, les blogs ou les sites d’associations touristiques. Cependant, leur usage actuel est limite a des mesures et analyses simples telles que la duree totale d’une trace, la vitesse ou l’elevation moyenne, etc. Les raisons principales de ceci sont la forte variabilite de la precision planimetrique des points GPS ainsi que le manque de protocoles et de metadonnees (par ex. la precision du recepteur GPS).Le contexte de ce travail est l’utilisation de traces GPS de randonnees pedestres ou a velo, collectees par des volontaires, pour detecter des mises a jours potentielles de chemins pietonniers, de voies agricoles et de pistes cyclables dans des donnees de reference. Une attention particuliere est portee aux voies existantes mais absentes du referentiel. L’approche proposee se compose de trois etapes : La premiere consiste a evaluer et augmenter la qualite des traces GPS acquises par la communaute. Cette qualite a ete augmentee en filtrant (1) les points extremes a l’aide d’un approche d’apprentissage automatique et (2) les points GPS qui resultent d’une activite humaine secondaire (en dehors de l’itineraire principal). Les points restants sont ensuite evalues en termes de precision planimetrique par classification automatique. La seconde etape permet de detecter de potentielles mises a jour. Pour cela, nous proposons une solution d’appariement par distance tampon croissante. Cette distance est adaptee a la precision planimetrique des points GPS classifies pour prendre en compte la forte heterogeneite de la precision des traces GPS. Nous obtenons ainsi les parties des traces n’ayant pas ete appariees au reseau de voies des donnees de reference. Ces parties sont alors considerees comme de potentielles voies manquantes dans les donnees de reference. Finalement nous proposons dans la troisieme etape une methode de decision multicritere visant a accepter ou rejeter ces mises a jour possibles. Cette methode attribue un degre de confiance a chaque potentielle voie manquante. L’approche proposee dans ce travail a ete evaluee sur un ensemble de trace GPS multi-sources acquises par crowdsourcing dans le massif des Vosges. Les voies manquantes dans les donnees de references IGN BDTOPO® ont ete detectees avec succes et proposees comme mises a jour potentielles |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://recherche.ign.fr/labos/cogit/pdf/THESES/IVANOVIC/Memoire%20these%20_final.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
