An ontology for the generalization of the bathymetry on nautical charts
Notice bibliographique
Résumé
On nautical charts, undersea features are portrayed by sets of soundings (depth points) and isobaths (depth contours) from which map readers can interpret landforms. Different techniques were developed for automatic soundings selection and isobath generalisation from a sounding set. These methods are mainly used to generate a new chart from the bathymetric database or from a large scale chart through selection and simplification however a part of the process consists in selecting and emphasising undersea features on the chart according to their relevance to navigation. Its automation requires classification of the features from the set of isobaths and soundings and their generalisation through the selection and application of a set of operators according not only to geometrical constraints but also to semantic constraints.The objective of this paper is to define an ontology formalising undersea feature representation and the generalisation process achieving this representation on a nautical chart. The ontology is built in two parts addressing on one hand the definition of the features and on the other hand their generalisation. The central concept is the undersea feature around which other concepts are organised. The generalisation process is driven by the features where the objective is to select or emphasise information according to their meaning for a specific purpose. The ontologies were developed in Protégé and a bathymetric database server integrating the ontology wasimplemented. A generalisation platform was also developed and examples of representations obtained by the platform are presented. Finally, current results and on-going research are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».