Des points de repère sur une carte aux ancres multi-échelles

From Landmarks in a Map to Multi-Scale Anchors

• Auteur / Autrice : Quentin Potié
• Direction : Guillaume Touya
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences et Technologies de l'Information Géographique
• Date : Inscription en doctorat le 06/09/2021
• Etablissement(s) : Université Gustave Eiffel
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2010-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LASTIG -Laboratoire en Sciences et Technologies de l'Information Géographique

Mots clés

Mots clés libres

Sig

Point de repère

Apprentissage profond

Carte multi-échelles

Gis

Landmark

Deep learning

Multi-scale map

Résumé

Ce doctorat s'inscrit dans le cadre du projet LostInZoom. LostInZoom est un projet de recherche financé par l'European Research Council dont l'objectif est d'optimiser la façon dont nous zoomons sur les cartes en utilisant des points de repère comme '' ancres '' lorsque nous passons d'un niveau de détail à un autre. L'objectif de ce doctorat est de proposer un modèle afin de générer des cartes multi-échelles basées sur des ancres, où ces dernières sont rendues plus proéminentes et visibles à travers les échelles. Les ancres sont susceptibles d'être des groupements complexes d'éléments cartographiques qui constituent un point de repère ou un lieu familier. Ce doctorat aura une approche expérimentale et pourra s'appuyer sur des enquêtes auprès des utilisateurs, notamment en ce qui concerne la psychologie cognitive liée au repérage sur les cartes. Le projet touchera aux domaines de la géo-visualisation, de la modélisation de données, et de l'apprentissage profond.

This PhD takes part in the LostInZoom project. LostInZoom is a research project funded through a Europe Research Council Consolidator grant. The aim of the project is to optimise the way we zoom into maps by using landmarks as ‘anchors' as we travel from one level of detail to another. The aim of this PhD is to propose a multi-scale model in order to generate anchor-based multi-scale maps where anchors are made more prominent and visible across scales. The anchors are likely to be complex groupings of map features that form a landmark or familiar place. This PhD will have an experimental approach and may imply geovisualisation, data modelling, deep learning and cognitive psychology.