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Revue Internationale de Géomatique

1260-5875
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International Journal of Geomatics and Spatial Analysis
 

 ARTICLE VOL 11/2 - 2001  - pp.251-279
TITRE
Reconnaissance de patterns par réseaux de neurones - Application à la généralisation cartographique

RÉSUMÉ

La sélection des phénomènes à représenter pour préserver la lisibilité de la carte est l’une des opérations les plus difficiles en généralisation cartographique. Cette sélection met en jeu des habilités cognitives telles que la perception et la reconnaissance de phénomènes. L’évolution permanente des techniques actuelles de production de cartes requiert de plus en plus une automatisation de ce processus de généralisation. Les approches classiques de généralisation étant basées essentiellement sur des techniques de transformations géométriques appliquées aux objets cartographiques, nous nous sommes tournés vers une approche par réseaux de neurones. Dans cette approche, nous utilisons la méthode LVQ pour localiser automatiquement sur une carte les zones denses contenant des objets cartographiques de même type (maisons, lacs, etc.).

ABSTRACT

The selection of the phenomena to be represented in order to preserve the legibility of a map is one of the most difficult operations in cartographic generalization. Such a selection is concerned with some cognitive skills such as perception and recognition of phenomena, but also follows from the possibility to grasp a map in its entirety. The increasing modernization of map production techniques requires a minimum automation of the generalization process. Since classical approaches of generalization are essentially based on geometric transformations applied to cartographic objects, we tackle the problem by using a neural network. In this approach, we used the LVQ method in order to automatically locate on a map all the dense regions that contain small cartographic objects of the same type (houses, lakes, etc.).

AUTEUR(S)
Mohamad KHALED ALLOUCHE, Bernard MOULIN

MOTS-CLÉS
généralisation cartographique, réseaux de neurones, perception, Learning Vector Quantization (LVQ).

KEYWORDS
Cartographic generalization, neural networks, Perception, Learning Vector Quantization (LVQ).

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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