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Enregistrement W2155352045 · doi:10.54419/msztj8

Automated aggregation of geographic objects. A new approach to the conceptual generalisation of geographic databases

2003· book· en· W2155352045 sur OpenAlexaboutno aff
J.W.N. van Smaalen

Notice bibliographique

RevuePublications on geodesy. New series · 2003
Typebook
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Management and Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRijkswaterstaat
Mots-clésComputer scienceDatabaseInformation retrievalData scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automating the process of map generalisation has been a scientific challenge for over 30 years and still there is no comprehensive practical method.In this study I deal with the database part of the problem which has received relatively little attention in comparison with the total effort put into map generalisation research.This way I hope to contribute to a generic map generalisation system that should be possible before long, by combining the research results of the past few decades.This study was carried out during a few distinct periods.I first got involved in the subject of map generalisation in 1992 at the Canada Centre for Remote Sensing in Ottawa, where I assisted Dianne Richardson in implementing the method she had developed for her PhD research.A period that I look back upon with great pleasure.Subsequently, in 1994, I started a four-year PhD research project at Wageningen University, which was a followup of Dianne's work.It was during this time that I developed the concept of aggregation based on co-occurrence of classes.After this period the project came to a temporary standstill.Although I never lost the intention to finish it, it was only last year that I picked it up again and finished it, resulting in this dissertation.During these periods a number of people have been involved.I would like to thank Martien Molenaar for his patience when it might have seemed that I would not finish my study with a dissertation, for providing me with the conceptual framework for my study and for leaving me the freedom to find my own solutions.Arnold Bregt, who got involved in the project at a later stage, but still provided invaluable input and very practical comments when most needed.As during one meeting at ITC, when we solved the remaining issues in a very constructive 15-minute discussion.I would further like to thank all colleagues at the Surveying department (Landmeetkunde) for their collegiality and countless gezellige lunches at Unitas on Tuesdays when there were pannekoeken on the menu.Special thanks go to John Stuiver for introducing me to GIS in the first place and making me enthusiastic about its possibilities.Ren van der Schans for inspiring and animated discussions during the early stages of my study.Ron van Lammeren for all his help and enthusiasm.Elisabeth Addink, of course, for her wit and our collegial discussions, occasionally on the subject but most of the time diverting into the most ridiculous directions, which also made the time at Landmeetkunde memorable.Further thanks go to Kees Bol for salvaging files that I had accidentally deleted from the server and Prof. Kruidhof, founder of the Landmeetkunde laboratory, for providing us with such an exceptional place to work, overlooking the ever-changing sight of the river Rhine flood plains.Lots of thanks go to my parents, who have always encouraged me to study.Well mum, dad, this is about all I can do.And finally my girlfriend Ingrid for her love and support, as well as patiently answering people's questions whether I had finished my PhD yet.The goal of this study is to develop a framework and a working prototype for the generalisation of object-and vector-based categorical maps -such as large-scale topographic data -based on inter-object relationships.We strive for a system that is to a large extent automated and can be operated by non-expert users.Large-scale topographic maps are commonly object-based, categorical maps.The objects are classified: 'road', 'building' etc.The spatial inter-object relationships in large-scale datasets are often complicated.We will concentrate on the aggregation of objects belonging to distinct object classes, based on the spatial and thematic relationships

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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