Fonctionnement du modèle

Le modèle d'estimation de l'imprécision des mesures géométriques est pensé comme un outil d'aide à la décision. Il est donc souhaitable que cet outil soit susamment intuitif pour être assimilé facilement par un utilisateur, nécessitant peu de pré-requis, que ce soit au niveau de son paramétrage ou encore du formatage des données à évaluer. Cette section a pour objectif de présenter le principe général de fonctionnement du modèle, en dénissant la démarche d'évaluation de l'imprécision des mesures, et en proposant les bases d'une interface homme-machine permettant de la mettre en ÷uvre simplement.

2.2.2.1 Principe d'évaluation

Pour que l'estimation de l'imprécision des mesures géométriques de longueur et de sur-face soit rendue accessible à un utilisateur, deux étapes nécessaires à l'évaluation ont été identiées : la sélection des impacts à évaluer et le paramétrage du modèle.

Sélection des impacts à évaluer

Diérentes contributions, imputables aux processus de production et aux règles de repré-sentation, s'accumulent pour générer une erreur de mesure. Nous proposons dans le cadre de l'évaluation de modéliser ces impacts de manière séparée dans un premier temps, puis de les combiner. La question principale repose sur l'identication des processus à modéliser en fonction de la base de données à évaluer.

A priori, les impacts de la projection cartographique ou de la non-prise en compte du terrain (sauf si les données disposent d'une information altimétrique) doivent systémati-quement être pris en compte pour les classes d'objets que nous souhaitons évaluer avec ce modèle (des objets de référence). Cependant, ceci n'est pas systématique en ce qui concerne l'approximation polygonale, car les objets évalués ne représentent pas toujours des entités courbes du monde réel. C'est également le cas pour les processus de production, qui ne sont pas tous mobilisés simultanément.

Etant donné la diculté de pouvoir identier automatiquement les processus de production mobilisés pour la saisie d'une base de données géographiques, nous avons donc fait le choix dans un premier temps de laisser libre l'utilisateur de sélectionner les impacts qu'il souhaite évaluer. Cela suppose que l'utilisateur connaisse les processus de production utilisés pour produire la base de données, mais cette information est généralement renseignée dans la partie "Généalogie" des métadonnées (cf. gure 2.15). Il est envisageable, à terme, d'au-tomatiser la recherche des processus impliqués dans les métadonnées, mais ceci nécessite préalablement un formatage de l'information relative au processus de production concerné. Une fois les impacts à modéliser sélectionnés, une seconde étape est nécessaire an de permettre l'évaluation de l'imprécision des mesures géométriques, à savoir l'acquisition des informations nécessaires au paramétrage du modèle.

Paramétrage du modèle

Le modèle développé dans le cadre de cette thèse repose sur un principe d'évaluation sans données de référence. Cela implique qu'à défaut de réaliser des comparaisons de longueur et de surface, le modèle doit s'appuyer sur des informations spéciques à la modélisation de chaque impact sélectionné par l'utilisateur. Or, étant donné la diversité des processus pouvant être potentiellement impliqués dans l'erreur nale de mesure, diérents types d'in-formations doivent être mobilisés. On peut les distinguer en deux catégories : les données externes et les connaissances sur les données évaluées.

Figure 2.16  Données externes et connaissances nécessaires au paramétrage du modèle Données externes Diérents types de données externes s'avèrent nécessaires pour per-mettre le bon fonctionnement de l'évaluation. A titre d'exemple, pour estimer l'impact de la non-prise en compte du terrain, si la base de données utilisée ne dispose pas d'information altimétrique, il est indispensable de disposer d'un modèle numérique de terrain disponible et de l'intégrer (ce qui est aujourd'hui possible sur l'ensemble de la surface terrestre). Nous verrons par la suite que ces données externes ne se limitent pas qu'aux modèles numériques

2.2. Spécifications générales du modèle d'estimation

Connaissances sur les données Diérentes informations, que l'on peut qualier de connaissances sur les données, sont également nécessaires pour paramétrer le modèle, et ainsi assurer son bon fonctionnement. Par exemple, la modélisation de l'impact de l'erreur de pointé suppose de connaître l'échelle de saisie moyenne. Si l'utilisateur ne la connait pas, il est nécessaire d'envisager le développement de méthodes permettant de l'estimer. Nous considérons donc que les connaissances sur les données peuvent être issues de trois sources principales :

 de l'utilisateur, à travers ses connaissances de la base de données,

 des métadonnées, qui peuvent fournir des informations utiles au paramétrage,

 de l'exploration des données, en développant des méthodes de qualication adaptées. L'ensemble des données externes et des connaissances nécessaires au paramétrage du mo-dèle seront précisées plus tard dans cette thèse. Une fois ces informations disponibles, le paramétrage doit pouvoir être réalisé via une interface homme-machine facile d'accès. 2.2.2.2 Interface homme-machine

Le modèle d'évaluation ainsi conçu doit pouvoir être utilisé facilement par un utilisateur de données géographiques. La meilleure solution réside dans une intégration du modèle sous forme d'extension (ou plug-in) au sein d'une interface SIG classique, comme illustré dans la gure2.17.

Figure 2.17  Un modèle d'évaluation intégré dans une interface SIG

L'interface homme-machine proposée dans cette gure est pour le moment vide. Cette in-terface doit permettre, une fois complétée, de faciliter la sélection des diérents impacts

En mode opérationnel, l'évaluation de l'imprécision des mesures géométriques est donc prévue en trois temps :

 Etape 1 : Sélection des objets à évaluer, par l'opérateur ou un traitement automatique,  Etape 2 : Sélection des impacts à modéliser, paramétrage des fonctions et intégration

des données externes,

 Etape 3 : Lancement de l'évaluation et communication des résultats.

Cette section a permis de poser les bases du fonctionnement du futur modèle d'estimation de l'imprécision des mesures géométriques, en précisant le principe général d'évaluation et les interfaces homme-machine envisagées. La section suivante permettra de présenter l'approche utilisée pour sa modélisation.

Synthèse Section Le fonctionnement du modèle est envisagé sous la forme d'extension à une interface SIG classique, an de faciliter l'interactivité homme-machine. Le modèle ainsi développé doit permettre à l'utilisateur de sélectionner librement les impacts à évaluer, et d'intégrer aisément les informations nécessaires à son paramétrage.

2.2. Spécifications générales du modèle d'estimation