# Regarde le toponyme ou la mer

Laura Wenclik, Guillaume Touya

► To cite this version:

Laura Wenclik, Guillaume Touya. Regarde le toponyme ou la mer. SAGEO 2025, May 2025, Avignon, France. pp.140-144. hal-05448226

HAL Id: hal-05448226

https://hal.science/hal-05448226v1

Submitted on 8 Jan 2026

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons CC BY 4.0 - Attribution - International License
# Regarde le toponyme ou la mer

## Analyse des zones visuellement saillantes d'une carte

Laura Wenclik¹, Guillaume Touya²

1. LASTIG, Univ Gustave Eiffel, IGN, ENSG, Champs-sur-Marne, F-77420
Laura.wenclik@ign.fr

2. LASTIG, Univ Gustave Eiffel, IGN, ENSG, Champs-sur-Marne, F-77420
Guillaume.touya@ign.fr

**ABSTRACT.** When someone first looks at an image, or any new view, their look is pre-attentively attracted to salient elements. But the models developed to simulate human visual saliency fail to predict what people look in the first seconds with a map. Based on a dataset recording eye-tracking data of people looking at different types of maps during a few seconds, we try to understand what can explain the resulting salient map elements. The paper combines computer vision quantitative techniques and qualitative/expert-based analyses to understand how the gaze is attracted when looking at a map. Among the analyses resulting from this study, it can be noted that toponyms are often salient when they stand out from other toponyms, and large uniform areas such as the sea or a large forest are not visually salient, probably because they can be grasped with peripheral vision only.

**MOTS-CLÉS** : saillance, cartographie, biais de centralité

**KEYWORDS** : salience, mapping, centrality bias
# 1. Introduction

Lorsqu'une personne regarde une image, son regard est attiré de manière pré-attentive vers certaines zones de l'image qui sont visuellement plus at-trayantes que le reste de l'image. Ce phénomène s'appelle la saillance visuelle (Itti, Koch, 2001). La saillance permet ainsi d'identifier les différents plans ou niveaux d'importance dans une image. Cependant, les différents modèles exis-tants ne permettent pas de déterminer avec précision ce qui est saillant dans une carte (Wenclik, Touya, 2024). En cartographie, on retrouve ce principe de hiérarchie dans le positionnement des différents éléments. Or, on ne sait pas si ce choix de positionnement fait par le cartographe est efficace par rapport à ce que regarde en premier une personne. Nous cherchons ainsi à comprendre ce qui est réellement saillant dans une carte afin de pouvoir concevoir une carte de manière plus efficace.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1. Exemple de carte du jeu de donnée EyeCatchingMaps: une carte, l'ensemble des points de fixations issus d'une analyse oculométrique, et une carte de saillance qui synthétise ces points de fixation.</figcaption></figure>

Un jeu de données cartographique, EyeCatchingMaps (Wenclik, Touya, 2024) conçu pour étudier la saillance visuelle sur des cartes à l'aide d'oculométrie à été mis à disposition. Ce jeu de données est composé de plus de 300 cartes avec des cartes thématiques et topographiques de tailles diverses. Une carte de saillance a été généée pour chaque carte à partir des données oculométriques captées sur les trois premières secondes face à la carte (Figure 1). Dans cet article, nous analysons ce jeu de données pour comprendre ce qui est vraiment saillant dans une carte.

# 2. Biais de centralité

Le biais de centralité est une tendance de l'œil à se diriger naturellement vers le centre d'une image lorsqu'il la regarde. (Bindemann, 2010). Pour évaluer ce biais avec des cartes, on a séparé notre jeu de données de deux manières. La première selon le **type de carte**: téléphone, écran et autre (toutes les cartes qui ne sont pas dans le format écran ou téléphone). Et le second selon le **fond de carte**: Google Maps, OpenStreetMap, IGN et autre (carte thématique). On compare ensuite le biais de centralité de nos cartes à celui d'un autre jeu de données de saillance composé de peintures (Le Meur et al., 2020).
Pour calculer le biais de centralité, on calcul la médiane des valeurs de la carte de saillance à l'intérieur d'un cercle de 50 pixels de rayon centré sur la carte. Un test ANOVA et un test post-hoc de Tukey sont utilisés pour évaluer si le biais de centralité est plus important dans certains des types de carte définis plus haut. L'ANOVA (et Tukey) montrent que le type de carte (téléphone, écran) a un effet très significatif sur la médiane et toutes les paires ont des différences significatives, avec un plus grand biais de centralité pour les cartes au format téléphone. Par ailleurs, le biais de centralité est plus marqué pour les cartes thématiques par rapport aux autres fonds. En comparant le biais de centralité observé avec celui d'autres jeux de données, on remarque que, comme pour les peintures, le biais de centralité est assez faible, et le regard peut facilement être attiré ailleurs qu'au centre.

### 3. Analyse des régions saillantes

Dans cette partie, nous décrivons plusieurs analyses différentes pour comprendre pourquoi certaines zones sont saillantes et pas d'autres. Pour cela, il faut comprendre les caractéristiques des pixels dans ces régions par rapport au reste. Nous avons calculé plusieurs métriques telles que les histogrammes de couleurs, la densité des contours, ou la densité de pixels segmentés dans l'image.

Nous commençons par comparer la répartition des couleurs dans les régions saillantes et dans le reste de la carte, en calculant les histogrammes pour le rouge, le vert, et le bleu. L'écart est calculé à l'aide d'une distance entre histogrammes (Figure 2). Nous ne remarquons pas de différence notable, ce qui signifie que les régions saillantes ne se distingue pas par leurs couleurs en général.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2. Distribution de la distance entre les histogrammes normalisés des cartes et des hotspots</figcaption></figure>

La deuxième analyse sur les pixels concerne la densité de contour entre les régions saillantes et le reste de la carte. On obtient ainsi une distribution avec
un pic proche de 1. Cela signifie que, comme avec la comparaison des couleurs, ce n'est pas une densité de contours plus grande ou plus faible qui explique les régions saillantes.

Pour notre troisième métrique de comparaison, nous avons segmenté chaque carte avec un algorithme de segmentation sémantique d'image. Nous avons ensuite comparé la densité d'objet entre les régions saillantes et le reste de la carte. Nous remarquons que les régions saillantes ont une densité en moyenne plus élevée que le reste de la carte, et c'est peut-être cette densité élevée de groupes de pixels homogènes qui attire le regard.

## 4. Qualification des régions saillantes

Dans cette partie, nous essayons de comprendre, de manière qualitative, quel type d'objet cartographique se retrouve dans les régions saillantes et quel type d'objet ne s'y trouve pas. Ainsi, nous avons sélectionné des zones d'intérêts sur 130 cartes, et nous les avons classées en plusieurs catégories thématique (routes, cours d'eau, toponymes, etc.). Ces zones ont été jugées remarquables et/ou saillantes par un expert en cartographie, indépendemment des régions saillantes obtenues par oculométrie. Ces zones sont alignées avec la carte de saillance pour voir si elles correspondent ou non à une région saillante.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3. Pourcentage de hotspots par type d'objet</figcaption></figure>

L'expert a sélectionné essentiellement des toponymes, des routes et des cours d'eau comme importants, mais notre analyse montre qu'elles ne correspondent pas toutes à des régions saillantes (Figure 3). Cette différence peut se traduire
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Regarde le toponyme ou la mer

par deux faits. Les toponymes sont souvent très saillants localement mais ils sont très nombreux ce qui peut diluer leur saillance. Le deuxième vient du fait que les routes et cours d'eau sont des objets étendus et longs. Les gens n'ont pas besoin de les regarder sur toute leur longueur pour les intégrer et ils sont potentiellement captés par la vision périphérique. C'est le cas également pour les portions de mer, très visibles selon l'expert, mais jamais saillantes selon l'oculométrie : la vision périphérique suffit pour intégrer leur présence.

Pour certaines des cartes, nous avons également interrogé plusieurs per-
sonnes (16 participants, dont 7 réponses incomplètes) afin de comprendre ce
qui attire leur attention dans les régions saillantes définies par l'oculométrie.
Le résultat principal est que les topomynes sont souvent vu comme l'élément
expliquant la saillance de la région.

5. Conclusion

En conclusion, cet article a présenté brièvement notre étude d'un corpus de
cartes de saillance pour des cartes topographiques et thématiques, par des mé-
thodes quantitatives et qualitatives, pour mieux comprendre ce qui caractérise
les régions saillantes d'une carte. Il en ressort que les cartes sont des vues com-
plexes, un peu à l'image des peintures, dans lesquelles notre vision est attirée
par des éléments divers, avec tout de même une prédominance pour les topo-
nymes. Toutefois, de nombreux éléments, tels que les routes les fleuves mais
aussi de grandes zones commes la mer ne sont pas regardés mais ils sont pro-
bablement perçus grâce à la vision périphérique. Ce phénomène nous amène
à nous intéresser à ce que voit une personne dans sa vision périphérique et
comment elle l'intègre dans son utilisation de la carte.

Bibliographie

Bindemann M. (2010). Scene and screen center bias early eye movements in scene viewing. *Vision Research*, vol. 50, n° 23, p. 2577-2587. Consulté sur https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0042698910004025 (*Vision Research Reviews*)

Itti L., Koch C. (2001, mars). Computational modelling of visual attention. *Nature Reviews Neuroscience*, vol. 2, n° 3, p. 194-203. Consulté sur https://www.nature.com/articles/35058500 (Publisher: Nature Publishing Group)

Le Meur O., Pen T., Cozot R. (2020, 10). Can we accurately predict where we look at paintings? *PLOS ONE*, vol. 15, p. e0239980.

Wenclik L., Touya G. (2024, 05). Eyecatchingmaps, a dataset to assess saliency models on maps. *AGILE: GIScience Series*, vol. 5, p. 1-6.