Protocole de constitution de corpus thématique

<table><caption>TABLE 5 – Statistiques sur les corpus constitués par thématique</caption><thead><tr><td>Thématique</td><td>Urbanisation</td><td>Agriculture</td><td>Hydrologie</td></tr></thead><tbody><tr><td>Taille du VC utilisé</td><td>TOP@500</td><td>TOP@500</td><td>TOP@500</td></tr><tr><td>Taille du VEC utilisé</td><td>TOP@1000</td><td>TOP@1000</td><td>TOP@1000</td></tr><tr><td>Seuil de similarité</td><td>0.5</td><td>0.5</td><td>0.5</td></tr><tr><td>Taille Corpus</td><td>867</td><td>1.400</td><td>1380</td></tr></tbody></table>

## 5. Conclusion

Le protocole que nous avons élaboré dans cette étude vise à proposer une démarche générique permettant de constituer 1) des vocabulaires thématiques et 2) de constituer des corpus thématiques spécifiques (l'agriculture, l'urbanisation et l'hydrologie pour la métropole de Montpellier) pour permettre une meilleure observation du territoire. Elle s'appuie principalement sur le principe de faire évoluer une terminologie allant de la constitution de graines à la formation d'un vocabulaire de concepts thématique bien spécifique. Quant à la constitution des corpus, elle se fait en utilisant chaque vocabulaire thématique comme ensemble de mots clés de recherche et une spécification de l'emprise spatiale d'intérêt. Chacune des étapes est soumise à une évaluation sémantique, dans le but de limiter le bruit aussi bien dans le vocabulaire de concepts que dans les corpus thématiques. Nos travaux futurs porteront sur l'intégration de l'ensemble de ces documents au sein du lac de données de la métropole de Montpellier et leur mise en lien selon les dimensions spatiale, temporelle et thématique. Notre contribution s'inscrit en sciences de l'environnement avec le développement de méthodes permettant de gérer une grande masse de données pour assurer le suivi d'un territoire donné et d'en extraire une meilleure connaissance. Ces travaux ont été soutenus par l'Agence nationale française de la recherche dans le cadre du programme Investissements d'avenir #DigitAg, référencé ANR-16-CONV-0004.

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# Géoweb de narration et de modélisation pour les territoires littoraux : la plateforme NAMO Géoweb

Marie Gradeler¹, Jean-Pierre Chery²

1. TETIS, AgroParisTech, Cirad, CNRS, INRAE, Univ Montpellier, Montpellier, France
marie.grapdeler@gmail.com

2. TETIS, AgroParisTech, Cirad, CNRS, INRAE, Univ Montpellier, Montpellier, France
jean-pierre.che@agroparistech.fr

RÉSUMÉ. Un géoweb concernant le littoral méditerranéen français est développé pour valoriser des travaux et résultats de recherche portant en particulier sur les changements d'occupation et d'usage de sols sur le temps long. La conception de cette plateforme géoweb, nommée NAMO (narration et modélisation), mobilise des fonctionnalités ouvertes, libres et gratuites suite à un état de l'art. C'est en particulier le développement de deux dimensions de valorisation et de positionnement en géoweb 2.0 qui est souligné : la cartographie narrative et la modélisation systémique. Cela permet de coupler les facteurs de temporalités variés des territoires considérés et la complexité des interactions entre sociétés et environnement, ainsi que de placer le dispositif en capacité d'assurer un croisement des connaissances scientifiques expertes et des usages citoyens.

ABSTRACT. To highlight the work and results of a research project on the French Mediterranean coastline, especially those regarding the changes in land occupation and use over time, a geoweb platform called NAMO (narration and modelling) is being developed. This platforms' design mobilizes free and open-source functionalities following a state-of-the-art. This paper focuses on the development of two dimensions of valorisation and positioning in geoweb 2.0: narrative mapping and systemic modelling. This makes it possible to couple the various temporality factors of the considered territories with the complexity of the interactions between society and environment, as well as the right incorporation of the platform to ensure a crossover of expert knowledge and citizen use.

MOTS-CLÉS : Géoweb, Cartographie narrative, modèle systémique, DPSIR, littoral

KEYWORDS: Geoweb, Narrative cartography, system modeling, DPSIR, coastal area
# 1. Introduction

Le présent article porte sur le développement d'une plateforme géoweb dans le cadre du projet de recherche RestEAUr'Lag, qui traite de l'évolution de territoires littoraux méditerranéens, en particulier en Languedoc et en Corse. Il traite de la question de la durabilité de systèmes lagunaires, concentrant des enjeux de ressources, d'usages, de capacités de résilience face à des aménagements déployés sur le temps long, entre les XVIIIe et XXIe siècles. Partant d'un besoin générique de production et de représentation de l'évolution de l'occupation et de l'utilisation des sols de ces territoires sur une période longue, le projet retient l'option d'une plateforme de cartographie en ligne, relevant du géoweb. Le géoweb est « l'organisation de l'information d'Internet à travers un géoréférencement direct ou indirect sur la surface terrestre de tout contenu informationnel » (Joliveau, 2011).

Cette plateforme vise à répondre à deux besoins différents et complémentaires : (i) le partage des données et informations issues des travaux des membres du projet de recherche (géographes, historiens, politologues, écologues, etc.) sous une forme cartographique et (ii) la diffusion des résultats de la recherche auprès des acteurs des territoires concernés (gestionnaires et grand public), selon les principes prônés par le bailleur, la Fondation de France. La plateforme doit constituer un outil de sciences participatives permettant au grand public (associations, habitants, scolaires) une appropriation facilitée et de contribuer via des fonctionnalités, dans la logique du géoweb 2.0. Celui-ci peut être défini comme le geoweb qui « hérite des nouveaux principes du Web 2.0 tels que collaboration, participation, partage, échange, ouverture, interaction, communication, et plus encore » (Batita, 2019). Est attendu par exemple un usage en classes de collège ou de lycée afin de préparer des sorties de terrain sur le littoral, pour ensuite compléter ou enrichir les informations déjà présentes par celles récoltées durant ces sorties, avec des exercices narratifs qui assurent l'association du temps et de l'espace des observations. Pour les gestionnaires, il y a l'exemple de services chargés de la gestion des aménagements hydrauliques très intéressés par des modes de valorisations d'informations et d'apports argumentaires spatialisés dans des réunions de concertation, comme dans le cas de l'évaluation des chemins de l'eau en zones inondables et de chemins « oubliés » et redevenus fonctionnels lors d'événement de crues.

Du fait du double usage scientifique et grand public, la plateforme doit proposer une aide à la modélisation qui soit compatible avec un niveau d'exigence experte et un niveau d'approche de néophyte. La notion d'indicateur possède a priori ces deux dimensions afin de traiter des enjeux entre la société et l'environnement, et en particulier les indicateurs conçus dans la perspective du développement durable (Decamps et Vicard, 2010). Le géoweb offre des possibilités de communication et d'interactivité explorées et adoptées par de nombreuses plateformes d'institutions et de projets publics et privés (Laurini et Servigne, 2011). Beaucoup de sites de cartographie en ligne relèvent des technologies directement proposées dans les applications SIG et l'ergonomie en hérite directement : vue cartographique
NAMO Géoweb : narration et modélisation pour les territoires littoraux

principale, volet de liste et d'ordre des couches utilisées, paramétrage des propriétés de visibilité et d'apparence en symboles graphiques de ces dernières, etc. (Mericskay, 2016). Des outils de mesure, de sélection, de saisie accompagnent ces fonctionnalités génériques. La plupart des plateformes géographiques de collectivités territoriales, par exemple en France, donnent à voir tout ou partie de leur patrimoine de données géographiques associées aux couches de référentiels mises à disposition par les organismes assurant la couverture géographique standardisée comme l'IGN. Ces plateformes sont d'abord des interfaces de consultation des infrastructures de données géographiques (IDG) et permettent généralement des téléchargements de couches après la vérification de leurs caractéristiques topologiques et tabulaires, ainsi que des sorties cartographiques adaptées au besoin particulier de l'utilisateur.

Les choix méthodologiques de conception et de réalisation de la plateforme sont présentés, avec les principales fonctionnalités permettant d'assurer les usages liés aux questions de temporalité et de complexité du territoire littoral selon les possibilités d'usages de type géoweb 2.0.

## 2. Méthode : conception de la plateforme géoweb

Les besoins du projet de restituer des aspects de la complexité territoriale et des évolutions dans le temps appellent à dépasser le simple déploiement d'un service cartographique de type SIG en ligne. La méthodologie générale retenue s'appuie d'abord sur un état de l'art des fonctionnalités existantes dans différents sites proposant une cartographie en ligne. Les fonctionnalités attendues doivent traiter des deux besoins méthodologiques particuliers de valorisation des connaissances dans le temps, avec des cartes narratives, et de modélisation de la complexité des territoires littoraux. La sélection de fonctionnalités permet alors la conception d'une maquette pour validation.

### 2.1. Etat de l'art des critères de choix du type de plateforme

Un état de l'art a été réalisé sur la base d'un échantillon de 17 cartographies web interactives consultables en ligne en 2020¹. Il a permis de lister les principales caractéristiques de ces plateformes selon différents critères. Deux critères portent sur les aspects de complexité, via le traitement multi-thématique, et de temporalité. Trois autres critères relèvent d'aspects d'ergonomie, de partage liés au positionnement en sciences participatives. Ces cinq critères sont :

<footnote n="1">¹ L'Évolution de Paris du Bas Empire à 1900 ; OREME – Portail cartographique ; Picto – Occitanie – D6DAMC : Analyse multicritères ; DATA Portraits Paris / Grand Paris ; USGS Historical Topographic Map Explorer ; ALPAGE – AnaLyse diachronique de l'espace PArisien : approche GEomatique ; AHL – Atlas Historique du Limousin ; IGN – Remonter le temps ; Chronas ; CEREMA – Rivages ; Géolittoral – Carte dynamique (CEREMA) ; Lost Rivers Walks ; Observatoire des Territoires ; IGN – Géoportail ; SURFRIDER – Fondation Europe ; Global Forest Watch ; Mobiliscope.</footnote>
– le critère de dimension thématique. Il porte sur la représentation cartographique de territoires de types régionaux, dans leurs aspects anthropiques et environnementaux, sur le sujet des littoraux particulièrement, avec l'entrée privilégiée de l'occupation et l'utilisation du sol et des ressources liées à l'eau ;

– le critère de dimension temporelle. Celui-ci vise à estimer les possibilités et contraintes pour la représentation diachronique, multi-dates et les évolutions, stagnations et changements dans le temps, avec importance marquée pour l'approche historique. La représentation sous forme de frises chronologiques et d'interactivité de la plateforme par la dimension temporelle sont particulièrement considérés ;

– le critère de la dimension fonctionnelle. Il relève d'une part du besoin assez générique d'une accessibilité, d'une gestion et d'une représentation cartographique de type SIG (multi-couches, vecteurs et rasters, sémiologie graphique adaptée), et d'autre part de choix technologiques de développement de type libre, ouvert, gratuit et référencé ;

– le critère d'interface. Il propose de s'intéresser à la capacité de la plateforme d'offrir un usage intuitif, une ergonomie dans l'accès et la manipulation des éléments de configuration, d'identité éditoriale et de charte graphique et d'équilibre général des fonctions et éléments affichés ;

– le critère d'accessibilité. Ce dernier concerne la capacité de faciliter l'utilisation de l'interface par un utilisateur non averti, en soulignant des fonctionnalités pédagogiques ;

Le choix des plateformes analysées est issu d'une recherche par mots-clés sur un moteur de recherche et de liens éventuels repérés en références dans les revues ou sites spécialisés dans le domaine. En l'absence d'un observatoire du géoweb, même si des travaux commencent à structurer un panorama, en considérant d'abord les IDG (Noucher et al., 2019), c'est donc une approche partielle qui est adoptée. La variété des fonctionnalités repérées permet de retenir celles considérées comme pertinentes pour le projet, et d'estimer les priorités de développement et d'ajouts selon les contraintes de temps, de sécurité et de gestion de la plateforme. La difficulté apparait dans l'équilibre de ces fonctionnalités à retenir, afin d'assurer une ergonomie efficace. Ces fonctionnalités ont permis de définir l'architecture générale de la plateforme pour réaliser une maquette fonctionnelle à l'issue d'un travail de six mois dont trois de développement.

## 2.2. Architecture et fonctionnalités retenues

Suite à l'état de l'art, quatre volets sont retenus pour l'interface afin assurer un accès structuré à l'information géographique disponible selon les principes classiques de la cartographie en ligne, et une logique éditoriale issue des atlas : les zones d'études, les fonds de cartes, les couches et les graphiques. Les atlas généralistes édités sur papier au XXe siècle ou les atlas scolaires actuels possèdent ces éléments : les zones d'études relèvent du plan d'un atlas, en continents, pays, régions comme autant de cas particuliers à distinguer dans une page, une vue
NAMO Géoweb : narration et modélisation pour les territoires littoraux

cartographique. Les fonds de cartes de ces atlas sont généralement des cartes de
relief et d'hydrographie, avec les toponymes et des villes et routes principales et des
lieux remarquables. Les couches du géoweb sont autant de couches SIG permettant
des combinaisons afin de produire des cartes thématiques et des sélections tandis
que les graphiques sont des éléments d'accompagnement importants de la
cartographie (diagrammes divers, histogrammes, etc.). Une partie de ces éléments
sont ceux des SIG en ligne habituels : l'utilisateur gère l'information par sélection et
paramétrages d'affichage (zoom, visibilité et transparence).

Ces quatre volets sont conçus via des méthodes et outils de structure et de style (HTML et CSS), d'interactivité (JavaScript, JQuery, JQuery UI, OpenLayers et D3.js) et de développement de la base de données et du serveur (QGIS, PostgreSQL et GeoServer).

## 2.3. **Intégration des dimensions temporelle et systémique**

Deux volets spécifiques ont été développés pour proposer deux options qui relèvent du géoweb 2.0 dans ses dimensions multimédia, dynamique et d'interaction avec l'utilisateur : un volet de cartographie narrative et un volet de modélisation selon un cadre conceptuel systémique. Ces volets ont été conçus avec les mêmes méthodes et outils que les quatre volets précédents.

### 2.3.1. Aborder la variété des temporalités : la carte narrative comme approche

Dans le temps d'un projet de recherche, une bonne partie des données sont souvent en cours de production et leur exploitation ne peut être envisagée que dans une seconde phase pour la cartographie en ligne. Les pistes méthodologiques et techniques pour traiter les dynamiques et les changements peuvent relever du domaine de la cartographie animée (Cunty et al., 2017). Depuis quelques années, des plateformes émergent dans les domaines de l'histoire et de l'archéologie, aux besoins marqués en bases spatio-temporelles (Costa, 2012). En France, différents programmes de standardisation de couches d'informations géographiques issues de sources des XIXe et XXe siècles en particulier, sont en cours<fnref n="2" />. Ils donnent une perspective de mise à disposition de ces informations afin de les traiter selon les méthodes d'analyse et de représentation des changements. En attendant ces bases de données historiques et leur exploitation en cartographie animée des changements, une autre méthodologie est retenue : la cartographie narrative, approche assez souple pour alimenter la plateforme géoweb de manière autonome.

La plateforme doit valoriser les travaux d'historiens spécialisés dans l'environnement et les aménagements régionaux et locaux. Ces historiens produisent des récits qui reconstituent des situations temporelles, avec l'appui de sources primaires, issues d'archives et des travaux dans lesquels le texte est prédominant. La cartographie narrative possède des fonctionnalités appropriées pour mettre en valeur les dimensions spatiale et temporelle des récits (Caquard et Cartwright, 2014). Le

<footnote n="2">² Projet ANR COMMUNES à partir de 2020 ; Projet « Forêts de Cassini » depuis 2012 ; BD Carto Etat-major version 1.0 de l'IGN, depuis 2019.</footnote>
géoweb renforce l'intérêt d'un cheminement narratif, depuis un récit dans le temps et l'espace avec l'association dynamique de différentes vues (de la carte, de textes et d'autres produits multimédias). Les éléments associés sont coordonnés à la vue cartographique principale affichée (Caquard et Dimitrovas, 2017). Le projet « Lost Rivers Walks »<fnref n="3" /> est un exemple de l'intérêt des cartes narratives pour aborder la question des relations entre les aspects anthropiques et environnementaux d'un territoire. Ce projet documente des cheminements dans la métropole de Toronto avec des affichages cartographiques s'adaptant aux étapes d'un itinéraire préalablement établi, avec des éléments significatifs d'aménagement, de règlements d'urbanisme et autres. Ceux-ci expliquent ou illustrent les changements dans les écoulements urbains de l'eau, et finalement la disparition des rivières du paysage, par des aménagements de couverture, dérivation ou comblement. Cela invite à des actions de type « sorties de terrain », préalables ou postérieures à une consultation de la plateforme. Dans notre projet, cette perspective de fonctionnalité est bien retenue comme élément de contribution aux sciences participatives. Cette même fonctionnalité, appliquée dans le cadre de réunions au sein des collectivités pour présenter la logique d'un projet d'aménagement ou de renaturation dans le temps long apparait pertinente.

L'alimentation d'une cartographie narrative dans la plateforme consiste d'une part à fournir un service de dépôt de contenus que l'auteur de la narration souhaite combiner (textes du récit, images, cartes, schémas, photographies qui ponctuent la narration), avec les paramètres d'emprise cartographique du géoweb hébergeur (centre de la carte et niveau de zoom) et à intégrer d'autre part cette base de données dans le serveur pour son accès depuis le volet de carte narrative. Le service de dépôt permet de proposer des activités de contributions variées, avec des productions scientifiques d'historiens et autres experts qui replacent les étapes d'une évolution de relations homme-environnement selon les concepts, objets et données de leurs disciplines.

### 2.3.2. Cartographier les éléments du système territorial via le cadre conceptuel DPSIR

Dans le projet, la dimension systémique du territoire littoral est traduite sous forme cartographique. Chaque élément du système étudié disponible dans les couches géographiques du géoweb doit se voir affecté d'un attribut de sémiologie graphique (couleur, trame, symbole) qui renvoie à son statut dans les chaines causales. La représentation cartographique vise à restituer les lieux selon leur rôle (localisation de phénomènes impactant ou localisation d'entités impactées). Par exemple, on peut différencier la distribution spatiale d'éléments émetteurs de pollution de l'eau (rejets d'eau usées de maisons individuelles non raccordées ou émetteur en mer d'une station d'épuration) et d'éléments impactés par ces pollutions (parties de lagunes ou portions du littoral maritime). Les notions de concentration ou de diffusion spatiale des conséquences d'un système d'eaux usées peuvent ainsi être représentées.

<footnote n="3">³ http://www.lostrivers.ca/</footnote>
NAMO Géoweb : narration et modélisation pour les territoires littoraux

Une relation systémique oblige d'une part à déclarer un ensemble causal minimal (cause et effet) et nécessite d'autre part d'avoir une cohérence causale (une cause ne peut être qu'antérieure ou contemporaine à sa ou ses effets). Dans la plateforme, cette relation vise à être traitée par la constitution de tables de relations maillées, qui permettent d'utiliser les métadonnées des dates ou périodes de validité des informations contenues dans les couches mises en relation. Le volet de modélisation systémique doit avoir une cohérence avec les autres volets et aux usages qu'ils proposent.

Afin d'établir pratiquement les structures causales, le cadre conceptuel « *Driver, Pressure, State, Impact, Response* » (DPSIR) est retenu. Il est utilisé par la recherche et les politiques publiques pour identifier des indicateurs selon les principes systémiques causaux : c'est un cadre de modélisation à la fois répandu, régulièrement utilisé et bien documenté (Binder et al., 2013).

Les trois éléments centraux de la chaîne de causalité DPSIR sont (i) les pressions qui pètent sur (ii) l'état du système que l'on souhaite représenter, et (iii) les réponses qui y sont apportées. Les pressions engendrent des modifications de l'état du système. On pense généralement à l'augmentation des activités humaines, la densification de la population, et dans le cas du projet de recherche, le développement de l'habitat pavillonnaire sur le littoral ou bien l'augmentation des rejets d'eaux usées qui en découle. La concentration en éléments polluants est ainsi plus importante. La société met alors en place des réponses correctives pour atténuer les effets non désirés des pressions sur l'environnement. Elles prennent généralement la forme de législations, d'aménagement du territoire, d'espaces de protection, etc. Dans le cas d'illustration, une des réponses apportées est le développement d'un réseau d'assainissement des eaux. En complément, les forces motrices permettent d'améliorer la notion de pression en renseignant celles qui sont indirectes ou globales. Elles correspondent généralement aux grandes tendances sociétales dont les effets sont soit d'accroître soit de mitiger les pressions exercées sur l'environnement. Dans le cas de l'exemple, une force motrice à l'origine de la densification de la population et du développement de l'habitat pavillonnaire sur le littoral est l'attrait pour le littoral méditerranéen et pour son climat. Les impacts permettent quant à eux de préciser l'état du système en lui affectant une notion d'enjeux : les concentrations importantes en polluants (comme état de système) dans l'eau des lagunes modifient entre autres la santé des êtres vivants qui consomment cette eau, directement ou indirectement. Ce risque ou ce dégât pour la santé et l'environnement conduit à d'éventuelles réponses correctives par la société.

La méthode retenue pour développer le volet de modélisation est la suivante : chaque attribut DPSIR (forces motrices ; pressions ; état ; impacts ; réponses) est considéré comme un conteneur pouvant accueillir un ou plusieurs indicateurs. Ces indicateurs sont dans notre cas représentés par les jeux de données géographiques, intégrés à l'application en tant que couches. Ces éléments, mis à disposition de l'utilisateur, lui permettent de constituer son propre modèle DPSIR à partir des données auxquelles il a accès, sur la base d'un graphe causal vierge préétabli. Il peut ainsi définir un état unique autour duquel construire son modèle. Cet état prend la forme d'une couche de données : pour reprendre l'exemple précédent, il peut
sélectionner une représentation de la concentration en polluants dans l'eau des lagunes. Il est libre de construire son modèle systémique autour de cet élément en sélectionnant d'autres couches de données et leur adjoignant un attribut DPSIR. Comme le modèle est produit par l'utilisateur, une fonctionnalité doit assurer qu'il ne peut pas définir plus d'une couche comme étant l'état du système, et qu'une contrainte temporelle s'applique sur son modèle. Une couche A ayant une date ou une période strictement plus récente que celle d'une couche B ne pourra pas être déclarée avec un attribut en amont dans la chaîne causale DPSIR. Par exemple, l'indicateur d'eutrophisation de 2000 de la couche des points de surveillance de l'étang de l'Or ne pourra pas être un impact si la quantité d'azote consommée par les exploitations agricoles du bassin versant de l'Or en 2010 est déclarée comme pression. La perspective est de permettre aux utilisateurs d'enregistrer leurs modèles en ligne dans le but de créer une bibliothèque distante. Elle pourrait fonctionner comme une base de données capable d'alimenter les travaux des chercheurs souhaitant proposer un modèle global par contributions d'acteurs pour le territoire littoral.

## 2.4. Base de données et collecte des données

La majorité des données concernées dans la plateforme géoweb sont celles des organismes publics français et de services et observatoires d'intérêt pour la thématique littorale<fnref n="4" />. Elles visent à être consultables en flux externes via les fonctionnalités retenues. Ces données peuvent être en formats tableurs, vectoriels et raster, flux externes WFS et WMS. Le stockage des différentes sources de données a été conçu en fonction de l'architecture serveur en place dans l'organisme qui accueille ce travail de développement et de recherche, à savoir une base de données PostgreSQL et GeoServer, en prenant en compte la migration des données lorsque la nouvelle IDG locale concernée sera mise en place.

Les données originales du projet de recherche n'ont pas encore été mises à disposition pour la plateforme, considérant que la plupart seront offertes en open data, selon les principes de la science ouverte. Elles portent par exemple sur la représentation des différentes classes d'occupation et utilisation du sol en mode vectoriel, à différentes dates. Par ailleurs, les informations du cadastre napoléonien sont traduites par la vectorisation et le géoréférencement de 18600 parcelles pour 11 communes littorales languedociennes.

<footnote n="4">⁴ On peut citer : IGN (BDCarto Etat-Major, BDOrtho Historique, BDOrtho, BDParcellaire, BDTopo, France Raster, OCS Grande Échelle, PVA Historiques, RPG, Scan 50 Historique, Scan25, Scans Cassini, Scans EM40K) ; SHOM (Litto 3D, MNT Bathy), Sandre (BDCarthage, ROE, Stations hydrographiques, Système de traitements) ; IFREMER (Photos anciennes, Surveillance littorale) ; Géolittoral (IPLI, LITTOMOS, Ortho Littoral) ; AD (Cadastre napoléonien, Plan terrier) ; ESA Copernicus (Corine Land Cover, Images Sentinel 2).</footnote>
NAMO Géoweb : narration et modélisation pour les territoires littoraux

## 3. Résultat : la plateforme NAMO Géoweb, à dimensions narrative et de modélisation systémique

La plateforme Géoweb est appelée NAMO, pour « Narration et Modélisation ». La plateforme a été testée d'abord en accès local pour des raisons de sécurité. On ne détaille pas ici la solution déployée sur le serveur et la configuration serveur-client, qui relève des dispositions standards pour les services de cartographie en ligne et de bases de données distantes. NAMO Géoweb est développée en utilisant les langages HTML, CSS et JavaScript. L'emploi du JavaScript apporte de l'interactivité principalement via l'API DOM et la bibliothèque JQuery. Par ailleurs, la librairie D3 facilite l'affichage de graphiques en permettant d'écrire dynamiquement un SVG.

La figure 1 présente les cinq volets de l'interface géoweb, avec les éléments affichés pour la consultation, le choix et l'activation de traitements associés.

Le premier volet du choix de la zone d'étude est construit en proposant des miniatures d'emprises auxquelles sont associées un couple coordonnées / niveau de zoom dans le script de l'application.

Le deuxième volet, pour le choix du fond de carte, utilise les flux WMS pour chaque source retenue : OpenStreetMap et l'imagerie satellite d'ESRI accessibles librement, ainsi que les fonds IGN qui sont récupérés via une clé d'identification pour le bouquet de flux utiles au projet. Différents scripts permettent de récupérer ces flux cartographiques et, associés aux miniatures affichées dans le menu, de contrôler leur affichage. Le volet des couches géographiques permet la gestion de leur affichage et mobilise de nombreuses fonctionnalités ainsi que des scripts d'automatisation pour simplifier l'alimentation de l'application en données de sources diverses. L'approche orientée objet d'OpenLayers permet d'intégrer différents widgets, comme par exemple l'opacité des couches, la légende des couches issues de flux WMS ou le choix de dates pour afficher des séries temporelles.

Le volet des graphiques et diagrammes a été développé en permettant une lecture diversifiée des données présentées dans les couches affichées. Par exemple, une couche des populations communales par année de recensement couvre une trentaine de millésimes entre 1793 et 2016 et permet l'affichage d'un graphique représentant la variation temporelle de la population pour une commune donnée.

Le volet de la carte narrative a été testé en traitant un ensemble d'éléments fournis par un chercheur historien, à propos d'étapes de l'histoire de la construction des canaux sur les étangs palavasiens au XVIIIe siècle et des conséquences négatives qui ont pu en découler ultérieurement pour l'environnement et la société locale. Il est possible de modifier le fond de carte et les couches affichées pour chaque étape de l'histoire. Un script d'automatisation de l'affichage des histoires a été développé afin d'épargner une gestion lourde d'alimentation de contenus par les administrateurs de l'application.
<figure><img src="image_96.png" /></figure>

FIGURE 1. Principe multi-volets de NAMO géoweb : (a) volets « Zones d'études », « Fonds de cartes » et « Couches » ; (b) volet « Graphiques » avec la vue cartographique thématique associée ; (c) Consultation des informations d'une carte narrative (volet multimédia de textes et figures) avec vue cartographique associée et (d) volet de modélisation (source : auteurs)

Enfin, le volet de modélisation offre une interface permettant d'élaborer une
carte thématique composée d'éléments selon les cinq catégories du modèle DPSIR.
Ce volet est composé de deux parties. La première est un graphe causal du modèle
DPSIR avec ses cinq catégories représentées par défaut avec des cases de couleurs
différentes. L'utilisateur choisit des couches ouvertes en session, avec les champs
des attributs associés, pour chaque case du modèle afin de produire la carte
thématique DPSIR. La deuxième partie du volet est un bandeau d'affichage du test
de la cohérence causale donne le résultat des affectations par un message de
NAMO Géoweb : narration et modélisation pour les territoires littoraux

validation ou d'invalidation du modèle avec le diagnostic des erreurs repérées. Ce
volet n'est pas encore testé : il constitue une dimension exploratoire de la plateforme
NAMO Géoweb.

4. Discussion

Les possibilités offertes par les méthodes et outils du géoweb, en termes de facilité de conception et d'interactions entre membres d'un projet de cartographie en ligne, soulignent l'intérêt du design géoweb. Ici, il semble important de souligner les possibilités du webdesign dans des conceptions libres, évolutives et adaptables pour conserver une même plateforme de cartographie en ligne en lui assurant des propriétés de capitalisation d'expériences d'usage.

Les propositions méthodologiques et techniques de notre plateforme visent à souligner l'importance du lien entre l'information et la connaissance. Les deux développements de cartographie narrative et de modélisation systémique suggèrent cette intégration, via les couches d'information généralement utilisées en mode « SIG en ligne ». Cela ouvre à notre avis des possibilités de travaux d'expérimentation et d'analyse pour des situations d'usages multi-acteurs, tant experts scientifiques que représentants de la société civile et du grand public en général. Les contributions qui peuvent être déposées sur la même plateforme alimentent la co-construction de la connaissance et de son partage. Des dispositifs d'expérimentation sont alors à engager dans le cadre des sciences citoyennes et pourront contribuer aux débats et enjeux de ce type de dispositifs engagés depuis le début de la décennie 2010 (Newmann et al., 2010 ; Mericskay et Roche, 2011).

Les enjeux de connaissances thématiques des milieux littoraux, et dans le cas de notre projet, des territoires lagunaires méditerranéens, constituent un domaine riche pour mettre en œuvre un géoweb des relations entre les sphères anthropiques et environnementales. Pour vérifier la robustesse conceptuelle et technique de la plateforme, celle-ci est en cours de réplication dans un autre domaine de recherche, concernant un système territorial marqué par les enjeux de pression de l'agriculture sur l'environnement. Des ateliers d'animation et de débat déjà réalisés pourrons être mis en valeur et discutés en soulignant l'importance des localisations des parties prenantes et des éléments du territoire qui les placent en interaction.

5. Conclusion

Dans le projet de recherche, la question d'un passage à un niveau de mise à disposition d'une information construite par les différents axes scientifiques, sur des expertises et des exploitations particulières des données, ainsi que la question d'un meilleur accès aux informations par le plus grand nombre a permis de retenir une posture éditoriale contraignante. Elle vise à fournir des fonctionnalités qui permettent de cheminer dans les étapes d'un raisonnement causal, systémique, spatial et temporel, des thématiques associées aux enjeux des relations entre société et environnement, pour les territoires littoraux et applicables dans d'autres contextes.
Les perspectives offertes par le géoweb 2.0 sont celles de la contribution et de la science participative, entre des enrichissements au fil du temps, la mise en vis-à-vis de controverses et des possibilités d'animations au sein de collectifs variés.

### Remerciements

Le projet RestEAUr'Lag, dans lequel se positionne ce travail, est soutenu financièrement par la Fondation de France, sur la période 2019-2021, dans le cadre de son programme Littoral.

### Bibliographie

- Batita W. (2019). GeoWeb 2.0 applications could support the Geodesign process. *Revue Int. Geomat.*, vol 29, n° 3-4, p. 263-285.

- Binder C.R., Hinkel J., Bots P.W.G., Pahl-Wostl C. (2013). Comparison of frameworks for analyzing social-ecological systems. *Ecology and Society*, n° 18, p. 26.

- Caquard S., Cartwright W. (2014). Narrative Cartography: From Mapping Stories to the Narrative of Maps and Mapping. *The cartographic Journal*, vol. 51, n° 2, p. 101-106.

- Caquard S., Dimitrovas S. (2017). Story Maps & Co. Un état de l'art de la cartographie des récits sur Internet. *Mappemonde*, n° 121, 17 p.

- Costa L. (2012). La construction de référentiels géohistoriques: un enjeu pour l'interdisciplinarité dans les sciences historiques. *L'Espace géographique*, vol. 41, n° 4, p. 340-351.

- Cunty C., Mathian H., Groupe Cartomouv. (2017). Les pratiques de cartographie animée pour représenter le changement. *Mappemonde*, n° 120, 21 p.

- Decamps M., Vicard F. (2010). Mesurer le développement durable: jeux d'indicateurs et enjeux locaux. *Revue d'Économie Régionale & Urbaine*, p. 749-771.

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- Laurini R., Servigne S. (2011). Potentialité du géoweb : vers une nouvelle génération de Sig participatifs. *L'Espace géographique*, vol. 40, n° 2, p. 109-116.

- Mericskay B., Roche S. (2011). Cartographie 2.0 : le grand public, producteur de contenus et de savoirs géographiques avec le web 2.0. Cybergeo : European Journal of Geography, Science et Toile, document 552, mis en ligne le 20/10/2011, consulté le 21/02/2021.

- Mericskay B. (2016). La cartographie à l'heure du géoweb : retour sur les nouveaux modes de représentation spatiale des données numériques. *Cartes et géomatique*, n° 229-230, p. 37-50.

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# Grand débat national : une analyse automatique des contributions relatives aux transports

Jacques Fize¹, Lucile Sautot², Martin Lentschat³, Ludovic Journaux⁴, Mohamed Hilal⁵

1. INSA Lyon - LIRIS - jacques.fize@insa-lyon.fr

2. AgroParisTech - UMR TETIS - lucile.sautot@agroparistech.fr

3. Univ. de Montpellier - UMR TETIS - martin.lentschat@umontpellier.fr

4. AgroSupDijon - Lab. Info. Bourgogne - ludovic.journaux@agrosupdijon.fr

5. INRAE - UMR CESAER - mohamed.hilal@inrae.fr

RÉSUMÉ. Le Grand Débat National, lancé par Emmanuel Macron début 2019 pour répondre au mouvement social des Gilets Jaunes, a permis de collecter les contributions de citoyens sur la transition écologique via une plateforme en ligne. Dans cet article, nous exploitons le corpus constitué par ces contributions pour identifier des zones où les participants demandent le développement de pistes cyclables et d'équipements ferroviaires. Pour cela, nous avons créé un modèle de classification permettant d'identifier les contributions traitant de la thématique du transport et proposé une méthode d'extraction de motifs traduisant les propositions des contributeurs. A l'aide des codes postaux donnés par les contributeurs, nous présentons les motifs extraits sur plusieurs cartes.

ABSTRACT. The Great National Debate, launched by Emmanuel Macron at the beginning of 2019 to respond to the Yellow Vest social movement, allowed the collection of citizens' contributions on the ecological transition via an online platform. In this article, we use the corpus constituted by these contributions to identify areas where participants are asking for the development of bicycle paths and railway facilities. For this purpose, we have created a classification model to identify contributions dealing with the theme of transportation and proposed a method for extracting patterns that reflect the contributors' proposals. We then represented these patterns on maps, using the contributors' postal codes.

MOTS-CLÉS : Grand Débat National, Motifs, Transport

KEYWORDS: Grand Débat National, Patterns, Transport
# 1. Introduction

En octobre 2018, une hausse du prix du carburant automobile déclenche en France un mouvement spontané de protestations sociales dénommé "mouvement des gilets jaunes". Le mouvement s'exprime par des blocages de routes, de rond-points et de nombreuses manifestations. La première manifestation réunit 280 000 personnes le 17 novembre 2018 (acte 1) et surprend par son ampleur (Boyer *et al.*, 2020). Elle sera suivie par de multiples formes de mobilisations accompagnées de revendications sociales et politiques. En décembre 2018, face à ce mouvement, le gouvernement français saisit la Commission nationale du débat public (CNDP <fnref n="1" />) afin de lancer une consultation citoyenne sur divers sujets : le *Grand Débat National*. Cette consultation s'est officiellement tenue du 15 janvier au 15 mars 2019 autour des quatre grands thèmes suivants : transition écologique, fiscalité, démocratie et citoyenneté, organisation de l'État et des services publics. La consultation s'est déroulée sous différentes formes : réunions publiques locales, cahiers de doléances en mairie, conférences avec des citoyens tirés au sort, contributions en lignes sur une plateforme dédiée, etc.

L'analyse et la synthèse des contributions en ligne posent plusieurs défis. Tout d'abord, elles sont nombreuses. Sur la plateforme en ligne, pour le questionnaire de la *Transition Écologique*, plus de 134 000 personnes ont rempli 12 champs de texte libre, soit un total de 1,6 millions de textes potentiels<fnref n="2" /> à analyser. De plus, les textes recueillis sont de longueurs différentes et présentent une grande diversité (style, syntaxe, orthographe, grammaire, lexique). À la demande du gouvernement français, une première analyse des contributions en ligne est effectuée par l'entreprise *Opinion Way*<fnref n="3" /> immédiatement après la clôture du débat (Opinion Way, 2019). Les synthèses proposées offrent une vue d'ensemble du contenu des contributions mais présentent plusieurs limitations. Tout d'abord, la méthodologie utilisée n'est pas complètement documentée (Bellet *et al.*, 2020), ce qui rend difficile sa reproductibilité et la comparaison avec d'autres travaux. Ensuite, selon les questions analysées, un nombre important de réponses (entre 10 % et 30 %) est écarté. Enfin, la dimension territoriale inhérente tant au mouvement social à l'origine de la consultation qu'aux thématiques de la consultation a été très peu abordée.

Par ailleurs, peu de travaux scientifiques ont été publiés sur l'analyse de ces contributions. Parmi ces communications, Ploux et al. (2020) ont proposé une analyse automatique sur la base de motifs et d'une comparaison du lexique employé dans différentes consultations incluant celles du Grand Débat National. Cet article n'a a priori pas encore été publié dans une revue ou ouvrage à comité de lecture. Messer et al. (2019) ont également proposé une approche qualitative

<footnote n="1">1. https://www.debatpublic.fr/</footnote>

<footnote n="2">2. Les contributeurs ne répondent pas nécessairement à l'ensemble des questions.</footnote>

<footnote n="3">3. Les synthèses *Opinion Way* sont disponibles ici : https://granddebat.fr/pages/syntheses-du-grand-debat</footnote>
Grand débat national et transports

des contributions relatives à la mobilité. Ce rapport, très riche sur la description des propositions formulées par les contributeurs, ne dit rien sur la dimension spatiale.

Notre objectif est de proposer une approche permettant de cartographier les opinions des contributeurs sur une thématique donnée. Cette approche doit être automatique (afin de traiter l'ensemble des contributions) et doit capter l'avis des personnes ayant proposé leur contribution. Enfin, cette approche doit générer des cartes permettant de localiser les opinions exprimées.

Pour répondre à ces problématiques, nous proposons un traitement des données reproductible et une analyse des résultats tenant compte de la dimension géographique. Dans cet article, nous présentons les travaux suivants:

- Focus sur les réponses de la "transition écologique" et sur une sous-thématique cruciale : les transports.

- Création d'un modèle de classification pour identifier les réponses parlant de cette sous-thématique.

- L'extraction de motifs dans les données traduisant les propositions émises par les contributeurs.

- Cartographie des motifs extraits au travers de deux objets : le train et les pistes cyclables.

Cet article s'organise de la manière suivante. La section 2, présente l'approche utilisée pour classifier les réponses et extraire les motifs d'opinions. La section 3, présente les motifs extraits selon leur fréquence et leur localisation géographique. Enfin, nous proposons plusieurs discussions en section 4 sur les résultats obtenus, avant de conclure en section 5.

<figure><img src="image_97.png" /><figcaption>FIGURE 1. *Processus d'extraction des motifs d'opinions*</figcaption></figure>
## 2. Matériel et méthodes

Dans ces travaux, nous réalisons une analyse des opinions sur la question du transport dans les réponses de la *transition écologique*. Ce processus s'effectue en deux étapes : la première (c.f. Section 2.2) identifie les réponses mentionnant le transport ; la seconde (c.f. Section 2.3) en extrait les motifs en s'appuyant sur des règles d'extraction et plusieurs lexiques. Le processus est illustré dans la Figure 1.

Avant de présenter les méthodes proposées pour chaque étape, nous présentons les données utilisées dans l'ensemble du processus.

### 2.1. Données

Dans cet article, nous utilisons les contributions de la plateforme web du *Grand Débat National*<fnref n="4" />. La plateforme proposait deux modalités de contribution : libre ou questionnaire à choix multiples. Seules les contributions libres sont exploitées dans cet article. Plus particulièrement, nous avons uniquement retenu les contributions au volet portant sur la *Transition Écologique*.

Concernant l'analyse géographique, nous exploitons le code postal indiqué par chaque contributeur, sachant que 97 % de ses codes sont exploitables. Les coordonnées géographiques (latitude, longitude) sont extraites de la base officielle des codes postaux<fnref n="5" /> et correspondent aux centroïdes.

Les réponses sont contextualisées avec des informations externes liées à l'offre de transport. Plus particulièrement, la présence des infrastructures<fnref n="6" /> (les pistes cyclables, les gares, les voies ferrées) et l'organisation du territoire par les déplacements domicile-travail (base communale des aires urbaines définies par l'INSEE<fnref n="7" />).

### 2.2. Classification des réponses liées aux transports

Dans ce travail, nous nous concentrons sur une thématique centrale dans le cadre de la transition écologique : le transport. Pour cela, nous isolons les réponses liées à ce thème en utilisant les annotations réalisées, parallèlement à l'appel à contribution du grand débat, par le collectif nommé *Grande Annotation*<fnref n="8" />. Les réponses du Grand Débat sont annotées à l'aide d'une liste de tags. Au moment du téléchargement des données<fnref n="9" />, 280 321 réponses étaient

<footnote n="4">4. https://granddebat.fr/pages/donnees-ouvertes</footnote>

<footnote n="5">5. https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/base-officielle-des-codes-postaux/</footnote>

<footnote n="6">6. Données extraites sur *OpenStreetMap* https://download.geofabrik.de/europe/france.html</footnote>

<footnote n="7">7. https://www.insee.fr/fr/information/2115011</footnote>

<footnote n="8">8. Données accessibles ici : https://grandeannotation.fr</footnote>

<footnote n="9">9. 31 mai 2020</footnote>
Grand débat national et transports

annotées. Ce nombre d'annotations est insuffisant pour une analyse globale des réponses du Grand Débat, toutefois, elles sont en nombre suffisant pour entraîner un modèle de classification. L'objectif du modèle est d'indiquer si une réponse est associée ou pas à la thématique du transport. Pour entraîner ce modèle, nous avons construit un jeu de données d'entraînement/validation composé de deux types de réponses, l'une évoquant le transport et l'autre non. L'identification des réponses annotées parlant de transport s'opère en sélectionnant celles ayant un des tags faisant partie de la liste présentée dans la Table 1.

Une fois les données d'entraînement et de validation extraites, nous avons testé différents algorithmes de classification. Parmi ceux-ci, nous comparons des approches classiques : SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) (Vapnik, 2013); NAIVE-BAYES (Manning et al., 2008); KNN (Altman, 1992); DECISION TREE (Loh, 2011) et RANDOM FOREST (Breiman, 2001). De plus, nous ajoutons des approches plus récentes venant du deep learning : BI-LSTM et BERT (Devlin et al., 2019).

<table><caption>TABLE 1. Tags de la Grande Annotation associée à la thématique du transport</caption><tr><td>Transports doux ou moins nombreux</td><td>Pistes cyclables, sécurisées</td><td>Commerce de proximité, circuit-court</td></tr><tr><td>Déménagement ou changement travail</td><td>Obligation, incitation au transport collectif</td><td>Transport commun gratuit</td></tr><tr><td>Télétravail</td><td>Transport commun plus fiable, rapide</td><td>Covoiturage, auto-partage, stop</td></tr><tr><td>Pistes cyclables</td><td>Transport commun moins cher</td><td>Transport commun plus sûr</td></tr><tr><td>Transports en commun meilleurs</td><td>Télétravail, horaires flexibles</td><td>Parkings (vélo, auto) à proximité des gares</td></tr><tr><td>Transports en commun moins chers</td><td>Transport commun plus proche</td><td>Développer le réseau ferroviaire</td></tr><tr><td>Taxer les gros pollueurs</td><td>Transport commun plus fréquent</td><td>Ramassage scolaire</td></tr><tr><td>Vélo, trottinette (électrique)</td><td>Voiture électrique</td><td>Transports en commun (bus, tram)</td></tr><tr><td>Voiture plus propre</td><td>Marche à pied</td><td>Voiture à hydrogène</td></tr><tr><td>Voiture autonome</td><td>Train</td><td>Voiture hybride</td></tr><tr><td>A Déplaçons-nous moins</td><td>Transport fluvial</td><td></td></tr><tr><td>Transport à la demande</td><td>Biocarburant (E85, ...)</td><td></td></tr></table>

Pour la représentation des données, nous utilisons une représentation *bag of words* (sac de mots) pour les approches classiques. Pour résumer, une représentation *bag of words* encode un texte dans un vecteur $v = \{v_0, ..., v_N\}$ de dimension $N$, où $N$ correspond au nombre de mots uniques présents. Chaque valeur $v_i$ du vecteur correspond à la présence d'un terme ou au nombre d'occurrences de celui-ci dans la réponse. Ici, une valeur correspond au nombre d'occurrences d'un mot pondéré par la formule TF-IDF de (Gerard Salton, 1983). Avant de transformer les textes en *bag of words*, ceux-ci sont lemmatisés. La lemmatisation consiste à remplacer chaque mot par son lemme, c'est à dire la forme canonique d'un mot (e.g. *aimé* → *aimer*).

Dans la Table 2, nous présentons les performances obtenues par les différents algorithmes de classifications sélectionnées. Si les valeurs d'exactitude
sont proches, ce sont les algorithmes NAIVE-BAYES et BERT qui présentent les scores les plus élevés. Une fois l'algorithme de classification ayant produit un modèle, nous utilisons celui-ci sur le reste des réponses des contributions sur la transition écologique.

<table><caption>TABLE 2. Résultat de classification selon différents algorithmes</caption><thead><tr><td>Modèle</td><td>Paramètres</td><td>Exactitude</td></tr></thead><tbody><tr><td>SVM</td><td>g=0.1 &amp; kernel=rbf</td><td>0.86</td></tr><tr><td>NAIVE-BAYES</td><td>alpha = 1</td><td><strong>0.87</strong></td></tr><tr><td>SGD</td><td>loss=log &amp; penalty = L1</td><td>0.86</td></tr><tr><td>KNN</td><td>n = 5 &amp; p =2</td><td>0.76</td></tr><tr><td>DECISION TREE</td><td>criterion = gini</td><td>0.83</td></tr><tr><td>RANDOM FOREST</td><td>g=100 &amp; kernel=rbf</td><td>0.84</td></tr><tr><td>BI-LSTM</td><td>32 LSTM cells</td><td>0.69</td></tr><tr><td>BERT</td><td>BERT multilingual base model (cased)</td><td><strong>0.87</strong></td></tr></tbody></table>

## 2.3. Extraction de motifs associés à une opinion

Dans ces travaux, nous nous appuyons sur la définition d'une opinion de (Liu, Zhang, 2012). Une opinion $o_i$ est définie selon le quintuplet $\{o_e, o_p, o_c, o_a, o_d\}$; $o_i \in O$, où O correspond à l'ensemble des opinions présentes dans une unité de texte (phrase, paragraphe, etc.), $o_e$ correspond à l'émetteur de l'opinion, $o_p$ est le polarisateur, $o_c$ la cible de l'opinion, $o_a$ est l'attribut de la cible de l'opinion et $o_d$ est la date à laquelle l'opinion est émise. Par exemple, dans la phrase, "Je trouve que le prix du billet de train est hors de prix.", l'opinion $o_1$ est {"Je", "hors de prix", "billet de train", "prix", $\emptyset$}. Dans ces travaux, nous ajoutons à ce quintuplet la localisation géographique de l'émetteur, $o_t$.

### 2.3.1. Un format d'opinion : la proposition

Il existe plusieurs manières d'exprimer une opinion. Parmi celles-ci, on peut trouver le constat et la proposition. Par exemple, la phrase "J'utilise les transports en commun" exprime un constat et "Il faut augmenter le nombre de train" exprime une proposition. Dans la première phrase, la cible sont "les transports en commun", le verbe utiliser est le polarisateur. Dans la seconde phrase, la proposition est d'"augmenter"(polarisateur) le "nombre"(attribut de la cible) de "train"(cible de l'opinion). Le problème du constat réside dans l'ambiguïté du sentiment qu'éprouve un acteur concernant la cible de l'opinion. Reprenant la phrase d'exemple, le contributeur utilise peut-être les transports en commun par contrainte financière et souhaite dans un avenir proche passer à un moyen de transport individuel. Étant moins ambiguë, nous préférons nous focaliser sur la forme d'opinion qu'est la proposition.

Dans ces travaux, reprenant le quintuplet de (Liu, Zhang, 2012), l'émetteur $o_e$ correspond à l'auteur de la contribution. Le polarisateur $o_p$ est porté par un verbe (modifier, développer, augmenter, etc.) ou adverbe (plus, moins, etc.) de
Grand débat national et transports

changement. La cible de l'opinion $o_c$ correspond à un objet appartenant à la catégorie de transport (moyen de locomotion, infrastructure, etc.). Si celle-ci peut être absente, l'attribut $o_a$ de l'objet cible $o_c$ est caractérisé par un nom (e.g. prix, fonctionnement, rapidité, etc.). La date d'émission $o_d$ correspond à la date de publication sur la plateforme. La localisation $o_l$ est indiquée par le code postal donné par le contributeur.

Afin de traiter de la thématique du transport, les objets cibles $o_c$, les attributs $o_a$ mais aussi les polarisateurs $o_p$ sont délimités au sein des trois lexiques suivants :

1. Le lexique du transport. Ce lexique contient les termes désignant des moyens de locomotions (train, vélo, bus, voiture, etc.), des infrastructures (gare, voix de chemin de fer).

2. Le lexique du changement. Ce lexique contient des termes impliquant une modification (plus de, changer, augmenter, etc.).

3. Le lexique d'attribut. Ce lexique contient les caractéristiques associées aux termes de transports (prix, accessibilité, quantité, etc.).

L'extraction de motifs de proposition s'effectue de la manière suivante. Dans un premier temps, nous lemmatisons l'ensemble du document. Ensuite, nous identifions les termes des différents lexiques ainsi que leur position dans le document. En s'appuyant sur ces mêmes positions, nous identifions les termes qui appartiennent à une même fenêtre dont la taille est définie par la constante $t_{fen}$. En conséquence, si un terme appartenant au lexique du changement et au lexique du transport apparaît dans une même fenêtre, une opinion suivant un premier motif est considérée (polarisateur + cible). Si un terme du lexique des attributs se trouve entre les deux termes formant ce motif, alors l'opinion suit un second motif (polarisateur + attribut + cible).

Dans la section suivante, nous présentons les résultats de l'extraction de motifs obtenus en s'appuyant sur notre méthode et les données utilisées.

## 3. Résultats

### 3.1. Répartition des motifs obtenus

La distribution des motifs selon le polarisateur et objet cible des opinions détectées est présentée dans la Figure 2.

Dans ces résultats, plusieurs tendances sont identifiables. La première concerne le développement des infrastructures telles que les pistes cyclables ou encore les réseaux de transport mais aussi de moyens de locomotions comme le covoiturage. Inversement, on observe une tendance négative envers les transports individuels et plus particulièrement la voiture, par exemple, associée très largement au verbe limiter, réduire et diminuer. Cependant, celle-ci est contrebalancée par une troisième tendance en lien avec le remplacement d'un véhicule souvent plus
économique (diesel) et/ou plus écologique (hydrogène, électrique). On peut ob-
server cette dernière tendance avec les verbes tels que "acheter", "changer" et
"remplacer".

<figure><img src="image_98.png" /><figcaption>FIGURE 2. Répartition des motifs selon leur polarisateur et objet ciblé</figcaption></figure>

3.2. Répartition géographique des motifs obtenus

Notre analyse permet de mettre en évidence la localisation des contributeurs qui demandent un développement des pistes cyclables, et des contributeurs qui demandent un développement du réseau ferroviaire et/ou une augmentation de la fréquence des trains.

Une échelle d'analyse plus locale semble plus appropriée pour exploiter au
mieux ces données. La conférence ayant lieu à La Rochelle, nous avons choisi,
à titre d'exemple, de présenter les mêmes données à l'échelle de la Charente-
Maritime (Figure 3 et Figure 4).

Les contributeurs étant localisés grâce à leurs codes postaux, une analyse
fine à l'échelle de la commune ou de la communauté de commune est impossible.
En revanche, il est possible de faire des recommandations à l'échelle des aires
urbaines et des départements. Ainsi, en Charente-Maritime, il semble que le
développement de pistes cyclables soit demandé par des contributeurs dans les
aires urbaines de La Rochelle, Saintes et Saint Jean d'Angély, ainsi que dans
les communes de l'axe Rochefort/Saintes/Cognac. Concernant les demandes de
développement du réseau ferroviaire et/ou une augmentation de la fréquence
des trains, les besoins sont exprimés au centre des aires urbaines de Sainte et de
Grand débat national et transports

*La Rochelle*. On remarque également une demande dans les communes isolées au nord de Saint Jean d'Angély, entre les gares de Saint Jean d'Angély et de Villeneuve-la-Comtesse.

Les cartes produites par le croisement des contributions en ligne au Grand Débat National, des aires urbaines et des équipements recensés par *OpenStreetMap* permettent donc de proposer des zones de demandes pour certains équipements spécifiques. Les données et le code nécessaire à la réalisation des cartes sont mis à disposition en ligne.<fnref n="10" />

<figure><img src="image_99.png" /><figcaption>FIGURE 3. Contributeurs demandant un développement des pistes cyclables en Charente-Maritime et en Charente</figcaption></figure>

# 4. Discussions

## 4.1. Représentativité des contributeurs

Les contributions du Grand Débat National ne sont pas représentatives de la population française. En effet, les résultats que nous présentons dans cet article reflètent l'opinion des contributeurs, mais ne peuvent en aucun cas être considérés comme un reflet fidèle de l'opinion de la population. La méthode d'enquête de ce débat le rend plus proche de la production participative (*crowdsourcing*) ou du réseau social, que du sondage. La différence entre les statistiques

<footnote n="10">10. Code. https://github.com/Make-the-Debat-Great-Again/map_generation; Données. https://zenodo.org/record/4270184</footnote>
<figure><img src="image_100.png" /><figcaption>FIGURE 4. Contributeurs demandant un développement du réseau ferroviaire et/ou une augmentation de la fréquence des trains en Charente et Charente Maritime</figcaption></figure>

classiques et l'analyse des réseaux sociaux (et plus généralement l'analyse de contenu généré par les utilisateurs) est bien connue, mais son importance a néanmoins été reconnue même en présence de différents types de biais (Mors-tatter, Liu, 2017). Ainsi, les caractéristiques sociologiques des contributeurs (âge, sexe, catégorie socio-professionnelle, ...) n'ont pas été demandées et sont absentes dans le jeu de données. Il n'est donc pas possible de s'assurer que les contributeurs constituent un échantillon représentatif de la population. Seul le code postal, renseigné par le contributeur, permet d'avoir une idée de la répartition spatiale des contributeurs. La participation n'a pas été homogène sur le territoire national (Bennani et al., 2019). On constate par exemple une sous-représentation des grands pôles urbains (58,4 % de la population contre seulement 27 % des contributeurs) et une surreprésentation du périurbain (24,6 % contre 47,6 %) et des autres communes (17 % contre 25,5 %). De plus, il faut noter que les cartes qui ont été présentées ne montrent pas le nombre de contributions dans lesquelles les motifs ont été détectés.

## 4.2. Couverture des motifs détectés dans les contributions

Plusieurs limitations importantes du travail proposé dans cet article se rapporte à la couverture de la méthode de détection de motifs. Premièrement, notre méthode s'appuie sur un ensemble de lexiques non-exhaustifs. Deuxiè-
Grand débat national et transports

mement, l'utilisation d'une fenêtre glissante n'est pas suffisante pour détecter
des motifs plus complexes. Troisièmement, nous ne détectons pas l'emploi de
la négation. Au-delà de l'aspect de la méthode, le modèle de la "proposition"
s'appuyant sur (Liu, Zhang, 2012) et les motifs choisis ne couvre pas l'ensemble
des motifs disponibles. Par conséquent, un travail d'annotation et d'explora-
tion des données plus profond sont nécessaires à l'amélioration de ce travail.
Des travaux sont menés pour explorer deux nouvelles méthodes d'extraction.
Les premiers s'appuient sur l'utilisation de la grammaire de dépendance (ou
dependency parsing) (Kübler et al., 2009) dans la formulation de règles d'ex-
traction. Les seconds se concentrent sur la construction d'un corpus annoté
pour la création d'un modèle de classification.

5. Conclusion

L'extraction de motifs d'opinion des contributions en ligne au *Grand Débat National* et la cartographie de ces opinions, enrichie de données publiques, permettent d'identifier des zones dans lesquelles une demande d'ajout, de développement d'équipements et d'infrastructures est proposée. Ces contributions recueillies à l'échelle nationale sont donc porteuses d'indications pour les décideurs locaux. Elles permettent en effet d'identifier des zones où l'investissement dans certaines infrastructures pourrait permettre de répondre aux attentes de la population. La précision spatiale de la localisation des contributeurs, les échelles spatiales les plus intéressantes nous semblent être l'aire urbaine et le département. Ainsi, ces premiers résultats sont encourageants et montrent le potentiel des contributions au Grand Débat National comme une source d'information pour les collectivités locales. Néanmoins, les limites inhérentes aux données (la non représentativité et le faible nombre de contributeurs) doivent nous conduire à utiliser les résultats avec prudence. Ainsi, les zones identifiées avec notre approche sont des zones où il y a apparemment une demande mais cette demande doit être confirmée par une enquête plus approfondie.

Par ailleurs, nous avons identifié des limites méthodologiques. Les futurs
travaux porteront sur l'amélioration de l'extraction d'opinions. Plus particuliè-
rement, par la mise en place d'une campagne d'annotation, puis par la construc-
tion d'une ressource lexicale (ontologie) plus complète sur la thématique du
transport. L'objectif est de produire un corpus annoté permettant d'extraire
d'identifier de nouveaux motifs et/ou de produire des modèles automatiques en
s'appuyant sur des méthodes d'apprentissage automatique.

Bibliographie

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# Graph-based Pattern Detection in Spatio-Temporal Phenomena

Kamaldeep Singh Oberoi, Géraldine Del Mondo

Normandie Univ, INSA Rouen, LITIS, 76000, Rouen (France)
kamal.oberoi@insa-rouen.fr, geraldine.del_mondo@insa-rouen.fr

**RÉSUMÉ.** Les modèles spatio-temporels (ST) sont souvent utilisés pour analyser les phénomènes ST. Une de ces techniques d'analyse consiste à détecter des motifs dans le phénomène pour comprendre son évolution et modéliser le comportement de ses entités dans l'espace et le temps. Dans cet article, nous nous concentrons sur l'utilisation d'une représentation fondée sur les graphes dynamiques pour la modélisation des phénomènes ST, au sein duquel des motifs structurels, également modélisés sous forme de graphes dynamiques, peuvent être détectés. Nous illustrons le concept de motif par deux exemples applicatifs - le trafic routier et les sports collectifs. Pour chacun d'eux, nous présentons une modélisation du graphe ainsi que des motifs associés. Ensuite, nous formalisons le problème de la détection de motifs comme celui de l'isomorphisme de sous-graphe pour les graphes dynamiques. Enfin, nous présentons les résultats de notre algorithme pour résoudre ce problème. Les premiers résultats décrits dans cet article, qui sont obtenus en utilisant les graphes aléatoires, présentent une base de référence pour les futurs tests de l'algorithme.

**ABSTRACT.** Spatio-temporal (ST) models are often used for analyzing ST phenomena. One such analysis technique is to detect patterns in the phenomenon to understand its evolution and model the behaviour of its entities over space-time. In this paper, we focus on using a dynamic graph-based representation for modeling ST phenomena, within which structural patterns, also modeled using dynamic graphs, can be detected. We illustrate the concept of pattern using two applications - road traffic and invasive team sports. For both these applications, we present the graph model as well as the corresponding patterns. Then we formalize the problem of pattern detection as that of subgraph isomorphism for dynamic graphs. Finally, we present the results of our algorithm to solve this problem. The initial results described in this paper, obtained using random graphs, present a baseline for the future tests of the algorithm.

**MOTS-CLÉS** : Modélisation spatio-temporelle, Graphes dynamiques, Isomorphisme de sous-graphe, Trafic routier, Sports collectifs

**KEYWORDS:** Spatio-temporal modeling, Dynamic graphs, Subgraph isomorphism, Road traffic, Invasive team sports
# 1. Introduction

The field of Spatio-Temporal (ST) Modeling has seen a growing interest in the last decades, most notably in the development of Geographical Information Science (GIS). GISystems store and analyze data about real-world entities, highlighting their ST evolution as well as the evolution of the overall phenomenon. Taking Leibnizian point of view, the real-world entities act as the basic units of space. In fact, space is defined in terms of the relations between such entities (Chrisman, 1977). From a conceptual point of view, these distinct entities and their time-varying spatial relations represent the ST phenomenon. This point of view leads to the development of a graph model of the phenomenon (Batty, 2003), where the nodes of the graph correspond to the entities and its edges represent the spatial relations between them. With this approach, the evolution of the phenomenon and its entities is explained in terms of the evolution of the graph, i.e., by modeling change in the attributes of the nodes and the edges and by modeling change in its overall structure. This evolution of the graph makes the temporal dimension of the model explicit. Such a modeling approach has been used for modeling dynamics of street networks (Costes et al., 2015), for describing topological relations between places and events (Maduako, Wachowicz, 2019), etc. in the literature.

Representing the structure of the phenomenon using a graph encourages the development of analysis techniques which exploit the structural properties of the phenomenon. In other words, using this methodology, graph algorithms can be directly applied to analyse the characteristics of the phenomenon. One such analysis technique is the graph-based pattern detection. Pattern detection, in general, is useful to analyse the evolution or the behaviour of the entities of the phenomenon. Depending on the context, patterns might represent the evolution of environmental data (Tsoukatos, Gunopulos, 2001), spatio-temporal proximity of trajectories of moving objects (Demšar, Virrantaus, 2010) etc. However, in these cases, since the representation of the phenomenon does not take into account its underlying structure, the patterns detected are based on the quantitative data acquired about the phenomenon. Such patterns are called *statistical patterns* since statistical techniques are used for their definition and detection. When the underlying structure of the phenomenon is modeled, the concept of *structural patterns* comes into picture. Such patterns take a qualitative modeling approach and are defined in terms of the distinct entities and their corresponding relations which make up the ST phenomenon.

In this paper, we consider the notion of structural patterns and describe a method for their detection in ST phenomena. First, we consider two applications - urban road traffic and invasive team sports (specifically Handball) - to demonstrate the conceptual idea behind the structural patterns within a phenomenon. In case of road traffic, the patterns represent the movement of dynamic entities, like vehicles and pedestrians, and in case of handball, they represent predefined *plays* of the attacking team. The considered ST phenomena
Graph-based pattern detection in ST phenomena

(road traffic and handball) as well as the structural patterns are modeled using
dynamic graphs with time-varying edge sets. For now, we do not consider the
change in the attributes of the nodes or the edges.

Next, we describe the problem of pattern detection in a ST phenomenon in
terms of the well known problem of *subgraph isomorphism (SI)* in graph theory,
where a given *pattern graph* has to be detected in a given *target graph*. SI has
been well studied in case of static pattern and target graphs (cf. (Conte *et al.*, 2004)). However, we are currently developing an algorithm to extend it for
dynamic pattern and target graphs. In this paper, without going into details
of the algorithm, we will present some initial results in terms of its runtime,
which were computed using random dynamic pattern and target graphs. By
using random graphs, we were able to modify various graph parameters, for
both pattern and target graphs, to formalize the performance of our algorithm.
The results presented in this paper provide us with a baseline which will be
helpful when the algorithm will be applied to real data about different ST
phenomena in the future.

The paper is organised as follows. Section 2 presents the related work. In Section 3, we will describe the graph model for representing road traffic and discuss different kinds of structural traffic patterns which can be defined using this model. In Section 4, we follow the same plan and discuss structural patterns in a game of handball. In Section 5, we formalize the problem of SI in case of dynamic graphs and then discuss the initial results of our algorithm. Lastly, Section 6 concludes the paper and discusses the future work.

## 2. Related work

Graphs have been used to model different kinds of spatial and spatio-
temporal phenomena for the last two decades. However, an interesting point of
discussion is the type of analysis that has been done using such graph represen-
tations. For example, (B. Jiang et al., 2000) proposed a graph representation,
called connectivity graph, to model the spatial structure of a building, using
which graph parameters, like *node degree*, were applied for developing a cogni-
tive point of view of space. Similarly, graph representations have been used to
model street networks to understand the topological structure of the network
and the *centrality* or the importance of a given street (Porta et al., 2006).

Incorporating temporal information in the graph model leads to the defi-
nition of temporal version of graph parameters. For example, in (Del Mondo
et al., 2010), the authors have proposed a spatio-temporal graph model for
representing ST phenomena. Since time is incorporated in the graph in terms
of its time-varying structure, the neighborhood of a node is time-dependent.
The authors have used the term *spatio-temporal neighborhood* to describe the
neighbors of a node at a given instant (spatial) or during an interval (tem-
poral). Using this notion, the authors are able to model the propagation of
brambles through space-time. Furthermore, for understanding the propagation of a disease within a population, it is important to note the contacts between different people over time. This idea has been applied in (Shirani-Mehr et al., 2012) where a dynamic contact network is used to analyze the propagation of a virus. The authors study reachability queries which verify if a path exists between two nodes of the graph. But since the graph is time-varying, the path between two nodes evolves over time.

Graph-based pattern detection is also a very well studied research field. Some existing research focuses on frequent pattern mining, where the pattern is not known a priori and a subgraph which exists a certain number of times is considered pertinent (C. Jiang et al., 2013). Moreover, detecting a given pattern graph in a given target graph also has its particular applications (Conte et al., 2004). However, detection of dynamic patterns in dynamic graphs is not very matured research area. With this paper, we want to, first, highlight the semantics behind dynamic graph-based patterns in different spatio-temporal phenomena and, second, formalize the problem of pattern detection as that of subgraph isomorphism for dynamic graphs. The experiments performed on random graphs outline the performance of our algorithm.

### 3. Structural patterns in urban road traffic

In this section, we consider the case of urban road traffic. We will first describe, in brief, the formalization of the graph model representing traffic and semantics behind its nodes and edges and then discuss some examples of structural traffic patterns.

#### 3.1. *Graph-based model of road traffic*

In our previous work (Oberoi et al., 2017), a graph for representing urban road traffic was proposed. One of the objectives of this work was to understand the behaviour of dynamic entities of traffic (vehicles and pedestrians) under different traffic situations. As a result, we developed a traffic model which takes into account not only dynamic but static entities (buildings, traffic signs, road markings, footpaths, road segments, intersections) as well which affect traffic flow. In addition, the interactions between these entities, in terms of spatial relations between them (like topological, orientation, relative trajectory, relative speed, qualitative distance etc.), were also considered. The entities constituting traffic were represented as the nodes and the relations between them were represented as its edges. Given that traffic is a dynamic phenomenon, the model incorporated the temporal dimension as well. The proposed model had the support for snapshot-based approach, where each graph snapshot represented the state of the road traffic at a given time instant. Hence, the evolution of the graph, and in turn of road traffic, was described by a set of distinct graph snapshots for a given period of time. The model represents the behaviour of dynamic
Graph-based pattern detection in ST phenomena

entities in terms of their movement and their interactions with other entities over time. Given that the evolution of traffic is described using a set of distinct graph snapshots, the movement of dynamic entities can also be modeled using the same methodology. This defines the semantics behind the structural traffic patterns discussed below.

<figure><img src="image_105.png" /><figcaption>FIGURE 1. Pattern representing the movement of a vehicle and a pedestrian</figcaption></figure>

## 3.2. Structural traffic patterns

Here, we present two examples of structural traffic patterns describing the movement of a vehicle and/or a pedestrian and their interactions with other entities over time. It is noteworthy that in the model proposed in (Oberoi et al., 2017) edges represent spatial relations between entities but for defining the structural patterns we do not explicitly consider any spatial relations and focus only on the time-varying graph structure.

### 3.2.1. Vehicle crossing an intersection

A basic traffic situation is that of a vehicle crossing an intersection (the green encircled part of the graphs in Figure 1). In this situation, we consider five graph snapshots which represent the location of the vehicle V1 at a given instant. When the vehicle is on a road segment (at times $t_1, t_2, t_4$ and $t_5$), an edge between the vehicle and the corresponding road segment node ($R1$ or $R2$) exists in those graph snapshots. At $t_3$, the vehicle is on the intersection $I$, hence, there is an edge between the vehicle and the intersection nodes. At times $t_2$ and $t_4$, the vehicle is shared between the road segment and the intersection.

### 3.2.2. Vehicle crossing an intersection while pedestrian crossing a street

This situation combines the movement of the pedestrian $P1$ with that of the vehicle $V1$ (Figure 1). At time $t_1$, the pedestrian is on the footpath $FR1$ and
the vehicle is approaching the intersection. The vehicle waits for the pedestrian at time $t_3$ and once the pedestrian has crossed the street, the vehicle continues moving at time $t_4$. The road marking (zebra crossing) is represented as M2. This example highlights the fact that the movement of dynamic entities gets affected due to the presence of other entities around them and this effect can be represented using the structural representation of road traffic.

## 4. Structural patterns in team sports

In the literature, invasive team sports have been represented using graphs to model player interactions (Gudmundsson, Horton, 2017). In this section, while focusing on the game of handball, we will describe a graph modeling approach which takes into account the "role" of the players as well as their positions on the playing field. Then we will describe two examples of predefined plays for the attacking team, modeled using dynamic graphs. Such predefined actions could represent spatio-temporal patterns in other team sports as well.

### 4.1. *Graph-based model for handball*

We are working on developing a graph model to represent the game of handball while taking into account the role of each player and their corresponding positions for both defending and attacking teams. For the attacking team, there are six roles: Left and Right Backcourt, Center Backcourt, Left and Right Wingers and Pivot. For the defending team, there are seven roles (six defenders and one goal keeper) and we consider "6-0" defending formation. In addition, we consider two zones on the court which describe the position of each player. Free Throw ("FT") zone represents the area between the six meter line and the free throw line whereas Nine metre ("9m") zone represents the area beyond the free throw line towards the middle of the court. These two zones are added as nodes in the graph which has a total of seventeen nodes, fourteen corresponding to the player roles, one representing the ball and two for the zones.

The edges between "role" nodes represent the proximity relation, i.e., two players of same or opposite teams are connected if they are close to each other. The exact distance value to define the relation between two role nodes is not yet fixed. An edge between a role and the ball node represents the possession of the ball by the player having that role. The ball node could also be connected to two role nodes representing the action of pass between corresponding players. And finally, an edge between a role and zone node represents the topological relation between the player and the zone. It is added to represent the position of the player on the court. As in the case of road traffic, this graph represents the underlying structure of the game by describing player interactions. It is evident that this graph evolves with time and its evolution can be modeled in terms of its time-varying structure. The progress of the game is represented as
Graph-based pattern detection in ST phenomena

a set of discrete states of the graph. Such a graph model can be used to model
and extract the predefined actions of the attacking team as discussed below.

<figure><img src="image_106.png" /><figcaption>FIGURE 2. Switch between CB and LB players in the attacking team (in blue). The defending team is in red and the green star represents the ball</figcaption></figure>

4.2. Structural patterns in handball

Similar to road traffic, structural patterns representing player actions in handball can be defined and modeled using dynamic graphs.

4.2.1. Switch between Center Backcourt and Left Backcourt

This tactic involves the players with roles of Center Backcourt *CB*, Left Backcourt *LB* and Right Backcourt *RB* in the attacking team (Figure 2). The tactic begins when Center Backcourt is in the possession of the ball at time $t_1$. Then the ball is passed to the Right Backcourt at time $t_2$. Then Center Backcourt takes the place of Left Backcourt and Left Backcourt takes the place of Center Backcourt leaving Right Backcourt with the ball possession at time $t_3$. Then, according to the game situation, Right Backcourt may pass the ball or take the shot. Here, the roles of Right and Left Backcourt players can be interchanged.

4.2.2. Crossover between Center Backcourt and Right Backcourt

Here, the Center Backcourt and the Right Backcourt are involved in the
action. The tactic begins when Center Backcourt is in the possession of the
ball at time $t_1$. He/she runs towards the direction of the Right Backcourt and
Right Backcourt runs towards the middle of the playing field. When they are
close enough, the Center Backcourt makes a pass to the Right Backcourt at time $t_2$, leaving Right Backcourt with the ball possession at time $t_3$. Then, depending on the situation, Right Backcourt either shoots or makes another pass. The same action can also be performed by Center and Left Backcourt players as well.

# 5. Pattern detection in ST phenomena

In Sections 3 and 4, we described the graph-based approach for modeling road traffic and invasive team sports respectively. In both cases, the global phenomenon was modeled using a dynamic (target) graph within which some pertinent patterns, also modeled using dynamic (pattern) graphs, could be detected. In this section, we will formalize the problem of pattern detection as that of subgraph isomorphism (SI). First, we will formally define the problem and then present initial results of the algorithm under development to solve SI in case of dynamic pattern and target graphs.

## 5.1. Problem formulation

Consider a static graph $G = (X, E, \psi)$ with a set of nodes $X$ and set of edges $E \subset X \times X$. Node classification function $\psi: X \to C$ assigns a class to each node from a set of classes $C$. It is possible for two nodes to belong to the same class. For example, in case of road traffic a node class could mean Vehicle, Road marking etc. whereas in case of handball a node class could mean Zone, Player of the attacking team etc. In addition, unique node labels are assigned to each node. Given a pair of static pattern graph $H = (X_H, E_H, \psi_H)$ and static target graph $G = (X_G, E_G, \psi_G)$, the problem of SI is to find an injective mapping $\mu \subset X_H \times X_G$ between the nodes of both graphs, while respecting the following conditions:

$$ \forall u \in X_H, \exists v \in X_G \mid (u, v) \in \mu \qquad (1) $$

$$ \forall u, u' \in X_H, u \neq u', \exists \{(u, v), (u', v')\} \in \mu \Rightarrow v \neq v' \qquad (2) $$

$$ \forall (u, u') \in E_H, \exists (v, v') \in E_G \qquad (3) $$

$$ \forall u, u' \in X_H, (v, v') \in E_G, \{(u, v), (u', v')\} \in \mu \Rightarrow (u, u') \in E_H \qquad (4) $$

$$ \forall u \in X_H, \exists (u, v) \in \mu \Rightarrow \psi_H(u) = \psi_G(v) \qquad (5) $$

Equations 1 and 2 state that all distinct nodes of the $H$ must be mapped to some (but distinct) nodes of $G$. Equation 3 states that all edges of $H$ are mapped to some edges of $G$. Equation 4 verifies the "induced" version of SI by checking that a mapped edge of $G$ has a corresponding edge in $H$, i.e., the subgraph of $G$ matched with $H$ has no extra edges. Lastly, equation 5 states that only the nodes belonging to the same class in both $H$ and $G$ are mapped.
Graph-based pattern detection in ST phenomena

<figure><img src="image_107.png" /><figcaption>FIGURE 3. Snapshots of target graph $\mathcal{G}$ and pattern graph $\mathcal{H}$ with detected pattern highlighted in $\mathcal{G}$. Set of nodes in both graphs remains constant over time but the isolated nodes are not shown for better readability</figcaption></figure>

Next, we define a simple dynamic graph $\mathcal{G} = (X_{\mathcal{G}}, E_{\mathcal{G}}, \mathcal{T}_{\mathcal{G}}, \psi_{\mathcal{G}})$ as a graph whose set of edges $E_{\mathcal{G}}$ is time-varying. Its discrete time domain $\mathcal{T}_{\mathcal{G}}$ is represented as a set of time instants $\mathcal{T}_{\mathcal{G}} = \{t_1, t_2, ..., t_k\}$. We consider a snapshot-based model where a graph snapshot $G_i$ at time instant $t_i$ represents its state. Following this, a dynamic graph can be represented as a set of its discrete states, i.e., $\mathcal{G} = \{G_1, G_2, ..., G_k\}$ (Figure 3).

Given a pair of dynamic pattern graph $\mathcal{H} = \{H_1, H_2, ..., H_m\}$, having $m$ snapshots, and dynamic target graph $\mathcal{G} = \{G_1, G_2, ..., G_n\}$, having $n$ snapshots, with $m \le n$, we extend the problem of SI for dynamic graphs, i.e., (1) Each snapshot of $\mathcal{H}$ must be mapped to some snapshot of $\mathcal{G}$ while respecting the conditions of subgraph isomorphism (Equations 1-5). (2) The time order of $\mathcal{H}$ and $\mathcal{G}$ must be respected, i.e., if a snapshot $H_i$, $1 \le i \le m$ of $\mathcal{H}$ is mapped to a snapshot $G_j$, $1 \le j \le n$ of $\mathcal{G}$, then the next snapshot $H_{i+1}$ of $\mathcal{H}$ must be mapped to some snapshot $G_f$ of $\mathcal{G}$ where $f > j$. (3) To find a complete matching of $\mathcal{H}$, a node $v \in X_{\mathcal{H}}$ must be mapped to the same node $v' \in X_{\mathcal{G}}$ at every time instant where the matching is possible and both nodes $v$ and $v'$ exist. (4) It is possible to have some snapshots of $\mathcal{G}$ to which no snapshots of $\mathcal{H}$ are matched. Such snapshots represent noise. They are included to be realistic in terms of the sampling rate to generate the target graphs in real applications. In Figure 3, the node classes are represented by the first character of their unique labels, i.e., the node having label V20 belongs to the class V etc. The pattern and target graph snapshots are matched as follows: $H_1 \to G_1$, $H_2 \to G_2$, $H_3 \to G_3$, $H_4 \to G_5$ and $H_5 \to G_8$, while the nodes of the pattern graph are
matched as: V1 → V100, R4 → R35, I → I15 and R3 → R25. Some target graph snapshots (G₄, G₆ and G₇) represent "noise".

## 5.2. Experiments and results

We are developing an algorithm which takes graphs $\mathcal{H}$ and $\mathcal{G}$ as input and detects all instances of $\mathcal{H}$ in $\mathcal{G}$. Our algorithm is based on another algorithm, VF3 (Carletti et al., 2018), which has been developed for static pattern and target graphs. We extend VF3 to include the temporal order for both graphs. We have tested our algorithm using 6050 random pattern and target graph pairs which were generated with different values of graph parameters - Size ($N$), Density ($D$), Number of node classes ($C$) and Number of snapshots ($T$), while making sure that at least one instance of the pattern graph exists in the corresponding target graph. We calculated the average runtime and standard deviation (SD) for fifty graph pairs with different values of each parameter, while considering the total time taken, excluding, however, the time required to load each graph from the files. Some of the results obtained are tabulated in Table 1. For denser target graphs, the average runtime increases. This is due to the fact that for denser target graphs, the number of possible node mappings to be verified is higher. Similarly, increasing the number of snapshots of the target graph, the runtime increases since algorithm performs more iterations to find the solution. Increasing, however, the number of node classes of the target graph does not have a significant effect on the average runtime. For denser pattern graphs, the runtime also increases since it takes more time to look for the corresponding edges in the target graph to satisfy the equations 3 and 4 (Section 5.1). Increasing the number of snapshots of the pattern graph shows a peculiar behaviour. The runtime keeps increasing with the increase in the number of pattern snapshots since more graphs have to be mapped to find the complete solution. However, when the number of pattern snapshots becomes equal to the number of target snapshots ($T_t = T_p = 100$ in this case) the algorithm terminates quickly. This is due to the fact that the steps required to look for a future snapshot of the target graph are not performed in this case since a snapshot $H_i$ of the pattern graph gets mapped to the snapshot $G_i$ of the target graph. Similarly to target graph, increasing the number of node classes of the pattern graph does not have any significant effect on the runtime.

## 6. Conclusion and future work

The objective of this paper is to show the applicability of qualitative graph-based representations for modeling ST phenomena. Graphs represent the underlying structure of the phenomenon which can be exploited to analyse its spatio-temporal evolution. We focused on detecting patterns within different phenomena. Taking the examples of road traffic and handball, we highlighted the conceptual idea of structural pattern and then formalized the problem of
Graph-based pattern detection in ST phenomena

<table><caption>TABLE 1. Avg. runtime and standard deviation for different graph parameters</caption><thead><tr><th colspan="4">Pattern Graph</th><th colspan="4">Target Graph</th><th rowspan="2">Runtime (secs)</th><th rowspan="2">SD (secs)</th></tr><tr><th>N<sub>p</sub></th><th>C<sub>p</sub></th><th>D<sub>p</sub></th><th>T<sub>p</sub></th><th>N<sub>t</sub></th><th>C<sub>t</sub></th><th>D<sub>t</sub></th><th>T<sub>t</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>30</td><td>20</td><td>0.8</td><td>30</td><td>700</td><td>20</td><td><strong>0.2</strong></td><td>30</td><td>0.15</td><td>0.02</td></tr><tr><td>30</td><td>20</td><td>0.8</td><td>30</td><td>700</td><td>20</td><td><strong>0.3</strong></td><td>30</td><td>0.15</td><td>0.016</td></tr><tr><td>30</td><td>20</td><td>0.8</td><td>30</td><td>700</td><td>20</td><td><strong>0.4</strong></td><td>30</td><td>0.34</td><td>0.06</td></tr><tr><td>30</td><td>20</td><td>0.8</td><td>10</td><td>700</td><td>20</td><td>0.3</td><td><strong>30</strong></td><td>0.63</td><td>0.08</td></tr><tr><td>30</td><td>20</td><td>0.8</td><td>10</td><td>700</td><td>20</td><td>0.3</td><td><strong>60</strong></td><td>1.43</td><td>0.16</td></tr><tr><td>30</td><td>20</td><td>0.8</td><td>10</td><td>700</td><td>20</td><td>0.3</td><td><strong>100</strong></td><td>2.57</td><td>0.3</td></tr><tr><td>30</td><td>20</td><td>0.8</td><td>30</td><td>700</td><td><strong>5</strong></td><td>0.3</td><td>30</td><td>0.14</td><td>0.015</td></tr><tr><td>30</td><td>20</td><td>0.8</td><td>30</td><td>700</td><td><strong>10</strong></td><td>0.3</td><td>30</td><td>0.13</td><td>0.013</td></tr><tr><td>30</td><td>20</td><td>0.8</td><td>30</td><td>700</td><td><strong>20</strong></td><td>0.3</td><td>30</td><td>0.15</td><td>0.016</td></tr><tr><td>100</td><td>20</td><td><strong>0.4</strong></td><td>30</td><td>300</td><td>20</td><td>0.3</td><td>30</td><td>0.71</td><td>0.033</td></tr><tr><td>100</td><td>20</td><td><strong>0.6</strong></td><td>30</td><td>300</td><td>20</td><td>0.3</td><td>30</td><td>0.76</td><td>0.032</td></tr><tr><td>100</td><td>20</td><td><strong>0.8</strong></td><td>30</td><td>300</td><td>20</td><td>0.3</td><td>30</td><td>0.82</td><td>0.034</td></tr><tr><td>100</td><td>20</td><td>0.4</td><td><strong>30</strong></td><td>300</td><td>20</td><td>0.3</td><td>100</td><td>28.02</td><td>1.23</td></tr><tr><td>100</td><td>20</td><td>0.4</td><td><strong>60</strong></td><td>300</td><td>20</td><td>0.3</td><td>100</td><td>58.55</td><td>2.6</td></tr><tr><td>100</td><td>20</td><td>0.4</td><td><strong>100</strong></td><td>300</td><td>20</td><td>0.3</td><td>100</td><td>2.43</td><td>0.12</td></tr><tr><td>100</td><td><strong>5</strong></td><td>0.4</td><td>30</td><td>300</td><td>20</td><td>0.3</td><td>30</td><td>0.71</td><td>0.031</td></tr><tr><td>100</td><td><strong>10</strong></td><td>0.4</td><td>30</td><td>300</td><td>20</td><td>0.3</td><td>30</td><td>0.72</td><td>0.033</td></tr><tr><td>100</td><td><strong>20</strong></td><td>0.4</td><td>30</td><td>300</td><td>20</td><td>0.3</td><td>30</td><td>0.71</td><td>0.034</td></tr></tbody></table>

pattern detection as that of subgraph isomorphism for dynamic graphs. Finally, the results of our algorithm applied to random dynamic graphs were discussed. The next step would be to apply our algorithm on the real data. In fact, we have generated structural traffic patterns using a traffic simulator and we are in the process of applying our algorithm on the generated traffic model. For the case of Handball, the graph has been generated for a single game using video sequences and we are at the stage of defining pertinent structural patterns.

## Acknowledgements

The authors would like to thank François Rioult, Quentin Bourgeais and Jeoffrey Girault for providing the data for handball and for multiple discussions related to the detection of predefined plays in handball as part of NormaSTIC Federation.

## Bibliographie

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# Une approche sémantique pour l'exploitation de données spatio-temporelles avec annotation
## Application à l'évolution d'assolement

Ba-Huy Tran¹, Alain Bouju²,
Christine Plumejeaud-Perreau³, Vincent Bretagnolle⁴

1. IRIT, Université de Toulouse
ba-huy.tran@irit.fr

2. Laboratoire L3i, Université de La Rochelle
alain.bouju@univ-lr.fr

3. Laboratoire LIENSs, U.M.R. 7266, CNRS & Université de La Rochelle
christine.plumejeaud-perreau@univ-lr.fr

4. Centre d'Etudes Biologiques de Chizé, U.M.R. 7372, CNRS & Université de La Rochelle
breta@cebc.cnrs.fr

<footnote>RÉSUMÉ. Cet article présente une approche ontologique pour l'exploitation des données d'assolement. Nous présentons une ontologie spatio-temporelle décrivant ces données en réutilisant une ontologie du temps et une ontologie de l'espace. Nous montrons ensuite comment incorporer le processus de fouille de données sémantique et l'annotation sémantique afin de fournir à eux utilisateurs un outil d'analyse automatique et efficace. L'approche proposée a été appliquée aux évolutions des assolements de la Zone Atelier Plaine et Val de Sèvre.</footnote>

<footnote>ABSTRACT. This article presents an ontology-based approach for exploiting land use data. We present a spatio-temporal ontology describing these data by reusing an ontology of time and an ontology of space. We then show how to incorporate the process of data mining and annotation on semantic data to provide users an automatic and efficient analysis tool. The proposed approach was applied to the evolution of the land use of the Plaine and Val de Sèvre workshop area.</footnote>
MOTS-CLES: ontologies, spatio-temporelle, assolement, ETL, fouille de données, annotation

KEYWORDS: ontology, spatio-temporal, land use, ETL, data mining, annotation

# 1. Introduction

Dans les zones rurales avec une prédominance d'activités agricoles, l'étude des questions environnementalespeuvent bénéficier de l'analyse sur le long terme de la mosaïque des cultures résultant des pratiques agricoles. En effet, les paysages agricoles sont principalement le résultat des décisions des agriculteurs portant sur le choix des cultures et de leur répartition à l'échelle de l'exploitation. L'agencement, la forme et la nature des cultures structurent l'organisation spatiale du paysage qui a une incidence sur les processus écologiques à différentes échelles (Schaller et al., 2012).

Cette organisation spatiale du paysage évolue dans le temps parce que les agriculteurs modifient l'assolement de leurs parcelles et éventuellement les limites de ces parcelles chaque année. En outre, les parcelles peuvent changer de propriétaire ou appartenir à des associations d'exploitants agricoles. Cette information peut être très utile lors de l'étude des liens entre l'environnement socio-économique, les pratiques agricoles et l'organisation spatiale du paysage.

L'article présente notre travail étendant celui de (Tran, 2017) réalisé pour le projet GEMINAT<fnref n="1" /> visant à étudier ces pratiques agricoles et l'organisation spatial du paysage d'une zone atelier, tout en exploitant ses données d'assolement. Nous présentons d'abord les ontologies spatio-temporelles qui servent au développement de notre ontologie montrée par la suite. La section 3 décrit les processus Extract-Transform-Load (ETL) sémantiques qui consistent à extraire, transformer et importer les données sources dans un triplestore RDF. La section suivante détaille deux techniques pour exploiter la base construite : la fouille de données sémantiques et l'annotation sémantique. Ensuite, nous démontrons l'utilisation du système appliqué à un cas d'étude sur la base d'assolement de la zone atelier. Enfin, la conclusion résume notre travail et ouvre des perspectives sur de futurs travaux.

# 2. Ontologies spatio-temporelles

La modélisation spatio-temporelle par une approche ontologique comporte l'ontologie du domaine, l'ontologie du temps et l'ontologie de l'espace pour la représentation des informations sémantiques, temporelles et spatiales respectivement. La modélisation spatio-temporelle consiste à coordonner ces trois composantes pour rendre compte des dynamiques spatiales. Nous présentons

<footnote n="1">1. http://za-geminat.cnrs.fr/</footnote>
Une approche sémantique avec annotation

en premier une étude sur les ontologies existantes et proposons notre choix,
ensuite, notre ontologie spatio-temporelle pour l'assolement.

## 2.1. Ontologies du temps

Les ontologies du temps visent à représenter des concepts et des relations
temporelles. Plusieurs ontologies du temps ont fait leur apparition au sein de
la communauté du Web sémantique. Les deux travaux majeurs du domaine
sont l'ontologie OWL-Time (Hobbs, Pan, 2004) et SWRL Temporal Ontology
(O'Connor, Das, 2011). Étant une recommandation du W3C, la première a été
choisie pour notre modélisation.

L'ontologie repose sur les concepts temporels et les relations temporelles définies dans la théorie d'Allen et bénéficie d'une spécification précise formalisée en OWL. Elle a devenu une ontologie de référence pour représenter le temps dans plusieurs domaines, y compris le domaine de la recherche d'information. L'élément principal de l'ontologie est *TemporalEntity* qui comprend deux sous-classes : *Instant* et *Interval*. Les propriétés *hasBeginning* et *hasEnd* sont utilisées pour définir le début et la fin d'une entité temporelle *Interval*.

## 2.2. Ontologies de l'espace

De nombreux travaux ont proposé des ontologies pour définir les concepts et les relations spatiales. Ces ontologies sont majoritairement basées sur le modèle GML<fnref n="2" /> de l'OGC<fnref n="3" /> et utilisent le langage de formalisation ontologique OWL. Nous nous intéressons à la partie déclarative et à la représentation des données spatiales par des ontologies. Les ontologies de l'espace les plus utilisées sont: Basic Geo Vocabulary, GeoRSS et GeoOWL. Il existe aussi des modèles minimalistes provenant des extensions du langage SPARQL comme le modèle stRDF (Koubarakis, Kyzirakos, 2010) et l'ontologie GeoSPARQL (Battle, Kolas, 2012). Il faut noter qu'il existe aussi d'autres ontologies comme NeoGeo Geometry Ontology, GeoNames Ontology ou Biological Spatial Ontology ou la transformation d'un modèle spatial en une ontologie spatiale comme utilisé dans (Mefteh et al., 2012).

Parmi ces ontologies, nous avons choisi GeoSPARQL, qui est une recommandation du W3C, pour pouvoir profiter des fonctions fournies par les triplestore spatiaux pour effectuer du raisonnement spatial. L'ontologie GeoSPARQL posède trois classes : *geo:Feature* représentant des entités qui peuvent avoir une localisation, *geo:Geometry* décrivant un emplacement spatial, c'est-à-dire un ensemble de coordonnées, et *geo:SpatialObject* étant la classe racine des deux

<footnote n="2">2. Geography Markup Language</footnote>

<footnote n="3">3. Open Geospatial Consortium</footnote>
classes. La propriété geo:hasGeometry met en relation une entité à son em-
placement. En séparant les entités réelles et leurs emplacements, GeoSPARQL
permet à plusieurs emplacements d'être liés à une entité à des fins diverses.
La ressource de la géométrie a alors un littéral qui est lié à une propriété en
utilisant soit geo:asWKT ou geo:asGML.

2.3. Représentation des changements

Les ontologies de temps présentées ci-dessus permettent de représenter des concepts et des relations temporelles. Toutefois, elles ne s'intéressent qu'à décrire des éléments de données individuels plutôt qu'à construire un modèle temporel pour décrire systématiquement toutes les informations temporelles dans un système. Autrement dit, de telles ontologies ne suffisent pas à modéliser l'évolution des entités. Par ailleurs, comme les deux langages ontologiques du Web sémantique, OWL et RDFS, ne permettent que des relations binaires entre les entités, le traitement des informations qui changent au fil du temps devient un problème critique. Afin de pallier ces problèmes, plusieurs approches ont été proposées. Nous pouvons distinguer les approches qui ne modifient pas les ontologies comme le versionnement, ou les approches qui doivent introduire de nouveaux éléments dans l'ontologie comme les techniques de réification et l'utilisation des modèles des fluents (ou 4D fluents).

Les modèles des fluents a vec l a notion d e TimeSlice (Welty, F ikes, 2006)
semblent les plus connus. On peut citer des travaux de (Batsakis, Petrakis,
2011) ou (Harbelot et al., 2013) visant à améliorer la modélisation et à l'appli-
quer à différents domaines. En effet, le concept TimeSlice joue le rôle central en
étant lié à une dimension spatiale, une dimension temporelle et éventuellement
une dimension sémantique liée au domaine applicatif.

2.4. Ontologie pour l'assolement

Nous proposons une ontologie GEMINAT, préfixée *gem* dans les par-
graphes qui suivent. Inspiré des modèles de fluents, nous considérons que les
parcelles agricoles possèdent une ou plusieurs tranches de temps correspondant
aux différents états à travers leur vie. Elles peuvent changer de forme (par
des événements territoriaux) ou de culture suivant les saisons. Le changement
peut être enregistré à travers des observations ou des relevés. Ainsi, la classe
gem:ParcelTimeSlice est introduite. Elle se compose de trois composantes (Fi-
gure 1) :

– Composante sémantique : Cette composante représente l'ensemble des
propriétés décrivant les caractéristiques de la parcelle durant la période de
validité du timeslice. Dans un premier temps, seule la culture (gem:LandUse)
est utilisée pour cette composante.
Une approche sémantique avec annotation

– Composante temporelle : Cette composante représente une unité de temps durant lequel le timeslice est valide. La propriété *gem:hasTime* associe un timeslice à une entité temporelle.

– Composante spatiale : Cette composante représente une description géométrique de l'entité. Pour cela, nous considérons la classe *gem:TimeSlice* comme une spécialisation de *geo:Feature*.

Afin de représenter ces associations spatiales dans le temps, nous utilisons la relation filiation qui permet de connecter deux timeslices consécutifs d'un même objet. Un changement sur la composante spatiale ou sur la composante sémantique génère un nouveau timeslice. D'une part, ce timeslice est obligatoirement lié par une relation de filiation avec le timeslice d'origine. D'autre part, l'intervalle d'existence du timeslice parent est contigu à l'intervalle du timeslice enfant.

La propriété *gem:hasEvent*, associant deux *gem:ParcelTimeSlice*, est utilisée pour représenter des événements territoriaux (Plumejeaud *et al.*, 2011) survenus entre ces timeslices.

<figure><img src="image_108.png" /><figcaption>FIGURE 1. *Un extrait de l'ontologie GEMINAT utilisée pour l'assolèment et son articulation avec les ontologies GeoSPARQL et OWL-Time*</figcaption></figure>

3. ETL sémantique

Dans le peuplement de l'ontologie, lui-même, il existe des techniques pour
exposer des données relationnelles en RDF : (i) la matérialisation de données
et (ii) la traduction de données à la demande. Quelle que soit la technique
choisie, un outil de traduction est nécessaire pour l'exposition de ces données.
Nous pouvons distinguer les outils D2RQ<fnref n="4" />, Ultrawrap<fnref n="5" />, Morph<fnref n="6" />, TripleGeo<fnref n="7" />

<footnote n="4">4. http://d2rq.org/</footnote>

<footnote n="5">5. https://capsenta.com/ultrawrap/</footnote>

<footnote n="6">6. http://mayor2.dia.fi.upm.es/oeg-upm/index.php/en/technologies/315-morph-rdb/</footnote>

<footnote n="7">7. https://web.imsi.athenarc.gr/redmine/projects/geoknow_public/wiki/TripleGeo</footnote>
ou GeoTriples<fnref n="8" /> aidant à transformer les données sources en RDF et les outils D2R<fnref n="9" /> visant à exposer un triplestore virtuel, certains outils comme Ontop<fnref n="10" /> réunissant les deux fonctionnalités.

Nous avons choisi la matérialisation de données dans un triplestore géospa-
tial pour les raisons suivantes:

– Il n’est pas facile de réaliser la traduction à la demande parce que les sources de données sont disponibles dans différents formats, cela requiert une étape de pré-traitement. En effet, comme présenté, nous avons intégré d’autres sources de données (qui ne sont pas décrites ici).

– Un triplestore géospatial peut être utilisé comme un entrepôt de données pour stocker les données sémantiques. De cette manière, le raisonnement spatial sera pris en charge par le triplestore et l’enrichissement ou l’annotation de données peuvent être réalisés.

Actuellement, plusieurs triplestores prennent en charge le stockage et l'in-
terrogation de données spatiales à l'aide de GeoSPARQL. Il existe des triples-
tores gratuits comme Parliament <fnref n="11" /> (Battle, Kolas, 2012), Strabon <fnref n="12" /> (Kyzirakos
et al., 2012) ou GraphDB <fnref n="13" />; et d'autres payants comme Oracle Spatial and
Graph <fnref n="14" /> ou Stardog <fnref n="15" />. Parmi les triplestores gratuits, Strabon a été choisi
car il a de bonnes performances globales grâce à des techniques d'optimisa-
tion particulières qui permettent aux opérations spatiales de bénéficier des
fonctionnalités de PostGIS au lieu de s'appuyer sur des bibliothèques externes
(Patroumpas et al., 2014). Pour les applications complexes qui incluent à la
fois des jointures spatiales ou des agrégations spatiales, Strabon est le seul
triplestore qui fonctionne bien (Ioannidis et al., 2019).

4. Exploitation de données

Une fois les données importées dans l'entrepôt, elles peuvent être exploitées de différentes manières. Nous allons présenter la fouille de données sémantiques et l'annotation sémantique de données. La première permet de détecter des erreurs au sens statistique du terme par exemple, tandis que la seconde fournit un support sémantique pour l'enregistrement des résultats de la fouille dans le modèle.

<footnote n="8">8. http://geotriples.di.uoa.gr/</footnote>

<footnote n="9">9. http://d2rq.org/d2r-server</footnote>

<footnote n="10">10. http://ontop.inf.unibz.it/</footnote>

<footnote n="11">11. http://parliament.semwebcentral.org/</footnote>

<footnote n="12">12. http://strabon.di.uoa.gr/</footnote>

<footnote n="13">13. http://graphdb.ontotext.com/</footnote>

<footnote n="14">14. https://www.oracle.com/database/technologies/spatialandgraph.html</footnote>

<footnote n="15">15. https://www.stardog.com/</footnote>
Une approche sémantique avec annotation

4.1. *Fouille de données sémantiques*

Au cours de la dernière décennie, de nombreuses approches ont été proposées pour appliquer des algorithmes de fouille aux données sémantiques. Nous pouvons distinguer trois approches : (i) Approches basées sur les logiques de description visant à adapter les algorithmes existants au nouveau format de présentation des données, comme dans (Józefowska et al., 2010). (ii) Fouille des graphes consistant à extraire des sous-graphes (Kuramochi, Karypis, 2001) ou des sous-arbres fréquents (Chi et al., 2004). (iii) Approches statistiques visant à transformer les données RDF en structure de données classique utilisée par des algorithmes de fouille comme dans (Nebot, Berlanga, 2012). Comme nous souhaitons implémenter un système simple et efficace pour faciliter l'analyse des données, il est préférable de réutiliser des algorithmes existants. Dès lors, les approches statistiques conviennent à nos besoins car elles ne consistent pas à introduire de nouveaux algorithmes comme dans le cas de la fouille de graphes ou à modifier des algorithmes existants comme dans le cas des approches basées sur la logique de description.

4.2. Annotation sémantique

Une annotation attache des données à d'autres données : elle établit, dans
un certain contexte, une relation (typée) entre les données annotées et les don-
nées d'annotation. Nous distinguons trois types d'annotations (Oren et al.,
2006) : informelles, formelles (formellement définie) et ontologiques (utilisant
uniquement des termes ontologiques). Il existe de nombreuses définitions de
l'annotation sémantique mais le point commun de ces définitions est qu'une
annotation sémantique est le processus de liaison d'une ressource électronique
à une ontologie spécifique. Les ressources électroniques peuvent être des conte-
nus textuels, des images, des vidéos, des services, etc. L'ontologie n'est ici qu'un
des moyens possibles pour fournir une sémantique formelle (Liao et al., 2011).

Les modèles d'annotation les plus connus sont Annotea (Kahan et al., 2002), Annotation Ontology (Ciccarese et al., 2011), ou Open Annotation Data Model (Sanderson et al., 2013). Le dernier, présenté par le W3C, est utilisé pour annoter les ressources de notre système. Le modèle décrit les annotations par la classe *Annotation* qui est une association entre deux éléments, une ressource de contenu, appelée *Body* et une ou plusieurs ressources appelée *Target*. L'annotation fournit des informations sur le *Target* via la connexion au *Body*. Les annotations peuvent être complétées par des méta-données, par exemple, l'autre ou la date de création de l'annotation.

5. Exploitation de données d'assolement par l'approche ontologique

Notre pipeline pour l'exploitation de données d'assolement par l'approche
ontologique se compose de cinq modules:
<figure><img src="image_109.png" /><figcaption>FIGURE 2. Le pipeline pour l'exploitation de données sémantiques.</figcaption></figure>

1. ETL : Les données sources sont extraites, transformées en RDF et importées dans le triplestore Strabon.

2. Requêtage : Le module sert à traiter les requêtes SPARQL 1.1. Elles peuvent être des requêtes de mise à jour comme dans le cas de l'annotation ou l'enrichissement; ou des requêtes normales pour les autres cas.

3. Visualisation : Le résultat d'une requête peut être affiché sur une carte grâce à la librairie OpenLayers.

4. Fouille de données : La fouille de données peut être enchaînée après une requête. Pour cela, une sélection d'attribut peut être réalisée pour éliminer les attributs non pertinents comme l'identifiant ou la géométrie contenus dans chaque transaction. Le format de l'entrée du processus est tabulaire. Trois algorithmes de fouille sont implémentés à l'aide de l'outil Weka: (i) *Apriori* pour la recherche des règles d'association, (ii) *Part* pour la recherche des règles de classification. (iii) *K-moyennes* pour la recherche des partitions.

5. Annotation: Basé sur les connaissances obtenues lors de l'étape précédente ou sur le résultat des requêtes, on peut annoter des doutes ou anomalies. Par exemple, on peut annoter des *timeslices* ayant une culture douteuse relativement à une règle de succession ou à la période donnée.

6. Enrichissement: Les connaissances ou les résultats obtenus peuvent servir à enrichir la base de connaissances. Un cas d'étude sur le regroupement des cultures visant à améliorer le taux de confiance des règles d'association a été démontré dans (Tran, 2017).
Une approche sémantique avec annotation

# 6. Application

Pour démontrer la faisabilité de notre proposition, nous avons développé un démonstrateur<sup>16</sup>. Celui-ci a été appliqué à la base d'assolement de la Zone Atelier Plaine et Val de Sèvre. Nous présentons d'abord la zone atelier et les données, ensuite, nous résumons le résultat obtenu par une méthode de fouille de données et enfin nous décrivons notre annotation des données.

## 6.1. La base d'assolement

Appartenant au réseau national des Zones Ateliers, la Zone Atelier Plaine et Val-de-Sèvre couvre 450 km² au sud de Niort, Deux-Sèvres. Il s'agit essentiellement d'une plaine de cultures céréalières intensives où les activités d'élevage sont encore présentes mais en forte baisse. Les parcelles agricoles sont encore de taille modeste (4-8 ha) et 15% d'entre elles sont occupées par des prairies.

L'organisation spatiale du paysage évolue dans le temps parce que les agriculteurs modifient l'assolement de leurs parcelles chaque année, mais également recomposent parfois les parcelles entre elles, changeant ainsi leurs formes. Depuis 1994, les occupations du sol sont donc relevées annuellement sur le terrain et numérisées sur les 19 000 parcelles agricoles. Ces données sont centralisées dans une base de données nommée «Assolement».

Dans cette base, une parcelle agricole est considérée comme une unité de gestion, un polygone entouré par des entités ayant différentes cultures au cours des années successives. Une parcelle est délimitée par des limites physiques et ne contient qu'un seul type de culture. Elle diffère de la parcelle cadastrale, mais également des blocs stockés dans le registre parcellaire graphique (RPG).

## 6.2. Règle d'association sur la succession de cultures

Afin d'examiner les pratiques agricoles, nous avons pris le cas d'étude simple sur la succession de culture de deux années. En formulant une requête SPARQL et en paramétrant l'algorithme *Apriori* avec le *support* = 0.01 (plutôt petit pour réserver les successions rares) et la *confiance* = 0.8, nous avons obtenu une liste des règles ci-dessous (Tableau 1). Les résultats d'analyse détaillés ont été présentés dans (Tran, 2017).

## 6.3. Annotation des valeurs douteuses

À partir des règles obtenues, on peut examiner des observations (ou transactions) douteuses. On peut identifier et annoter les instances concernées (par

<footnote n="16">16. Son code source est accessible sur https://github.com/tbhuy/stRDFMining</footnote>
<table><caption>TABLE 1. Les règles d'association trouvées par l'Apriori pour une succession de cultures sur deux années</caption><thead><tr><td>N°</td><td>Culture année T</td><td>Culture année T+1</td><td>Confiance</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Urbain</td><td>Urbain</td><td>0,97</td></tr><tr><td>2</td><td>Forêt et friches</td><td>Forêt et friches</td><td>0,91</td></tr><tr><td>3</td><td>Colza</td><td>Blé</td><td>0,87</td></tr><tr><td>4</td><td>Tournesol</td><td>Blé</td><td>0,82</td></tr><tr><td>5</td><td>Prairies et luzernes</td><td>Prairies et luzernes</td><td>0,73</td></tr></tbody></table>

exemple les *timeslices*) afin de les faire ré-examiner et corriger par les experts ou les éliminer dans les futures analyses.

Par exemple, pour la règle Bâti -> Bâti, il existe 9177 transactions qui la satisfassent (98%). On pourrait donc ensuite examiner celles (183 transactions équivalent 2%) qui ne la satisfont pas. Le tableau 2 représente un extrait des observations (ou transactions) ne satisfaisant pas la première règle.

Le *timeslice* correspondant peut être marqué comme douteux. Figure 3 en décrit un exemple dans lequel, une annotation est créée pour associer le *Timeslice/337* à la *Suspicion/01* pour marquer un doute sur la culture quand la règle d'association a été lancée sur une succession de cultures sur deux ans.

<table><caption>TABLE 2. Un extrait des transactions ne satisfaisant pas la règle choisie</caption><thead><tr><td>N°</td><td>Timeslice T</td><td>Timeslice T+1</td><td>Culture T</td><td>Culture T+1</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Timeslice/209</td><td>Timeslice/210</td><td>Péri-village</td><td>Urbain</td></tr><tr><td>2</td><td>Timeslice/337</td><td>Timeslice/338</td><td>Blé</td><td>Urbain</td></tr><tr><td>3</td><td>Timeslice/1585</td><td>Timeslice/1586</td><td>Blé</td><td>Urbain</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_110.png" /><figcaption>FIGURE 3. Exemple d'une annotation sémantique sur un timeslice.</figcaption></figure>
Une approche sémantique avec annotation

## 7. Conclusion et perspectives

Nous avons présenté dans l'article une approche sémantique pour l'exploitation de données d'assolèment de la zone atelier Plaine de Val de Sèvre. Pour décrire les données sources, nous avons développé une ontologie spatio-temporelle en réutilisant des modèles bien connus. Les processus ETL ont été appliqués pour matérialiser les données dans un triplestore spatial à partir duquel la fouille de données sémantique et l'annotation sémantique de données peuvent être effectuées. Nous pensons appliquer le système sur d'autres jeux de données de la zone atelier. À cet égard, nous souhaitons étendre l'ontologie développée et la rendre la plus générique possible pour que le système s'adapte au mieux à ces sources.

## Bibliographie

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# Towards a semantic web representation from a 3D geospatial urban data model

Diego Vinasco-Alvarez¹, John Samuel², Sylvie Servigne³, Gilles Gesquière⁴

1. Univ. Lyon, Université Lumière Lyon 2, LIRIS
   5 av. Pierre Mendès-France, 69622, Villeurbanne, France
   [diego.vinasco-alvarez@univ-lyon2.fr](mailto:diego.vinasco-alvarez@univ-lyon2.fr)

2. Univ. Lyon, CPE Lyon, LIRIS
   43, bd du 11 novembre 1918, 69616, Villeurbanne, France
   [john.samuel@cpe.fr](mailto:john.samuel@cpe.fr)

3. Univ. Lyon, INSA Lyon, LIRIS
   7 Avenue Capelle, 69621, Villeurbanne, France
   [sylvie.servigne@insa-lyon.fr](mailto:sylvie.servigne@insa-lyon.fr)

4. Univ. Lyon, Université Lumière Lyon 2, LIRIS
   5 av. Pierre Mendès-France, 69622, Villeurbanne, France
   [gilles.gesquiere@univ-lyon2.fr](mailto:gilles.gesquiere@univ-lyon2.fr)

RESUME. L'urbanisation est un processus d'évolution continue qui est actuellement étudié par nombre de chercheurs. Les modèles d'information de la ville, multi-sources et multidimensionnels, sont souvent utilisés pour comprendre le paysage urbain, qui est en constante évolution. Ces modèles peuvent cependant poser des problèmes d'interopérabilité et de perte de données lors de conversions, souvent nécessaires pour permettre leur intégration. Aujourd'hui, nous pouvons nous baser sur des modèles conceptuels qui peuvent aider à traiter les pertes de données lors de conversions, et peuvent également contribuer à préserver l'operérabilité des données. Ce type d'approche modèle-centrée permet de définir une représentation commune. Récemment, un mouvement vers la représentation de données basée sur les graphes et la sémantique a gagné en popularité pour répondre aux problèmes d'opérabilité. Dans un premier temps, pour illustrer notre approche, nous considérons CityGML, un standard de représentation des informations urbaines en 3D. Nous proposons une stratégie pour convertir la sémantique du modèle conceptuel de CityGML vers des ontologies et, ensuite, en formats web sémantiques pour faciliter l'intégration. Nous proposons également une méthode pour convertir et stocker les instances CityGML en individus RDF qui respectent l'ontologie générée. L'approche proposée permet de pallier le déficit d'information sémantique résultant de la traduction directe de différents types de données en graphe, tels que RDF.

ABSTRACT. Urbanization is a continuous evolution process that is currently studied by a number of researchers. Multi-source and multidimensional city information models are often used to
understand the ever-changing urban landscape. These models may encounter issues with interoperability and data-loss if conversion is required for integration. Today we can base ourselves on conceptual models which can help deal with data losses during conversion and may also help preserve data interoperability. This kind of model-driven approach can be useful as common representation. Recently, a movement towards graph and semantic based data representations has also grown in popularity to respond to these issues. As a first step, we consider CityGML, a common standard that can be used to represent 3D urban information. We propose a strategy for converting the semantics of CityGML conceptual model into ontologies and later to semantic web formats to facilitate integration. In addition, we propose a method for converting and storing CityGML instances into RDF individuals that respect the generated ontology. This proposed approach overcomes the loss of semantic information resulting from the direct translation of different types of data into graphs such as RDF.

MOTS-CLES : Modèle conceptuel de données urbaines 3D, Web sémantique, Interopérabilité, CityGML, RDF, GeoSPARQL

KEYWORDS: 3D urban data conceptual models, Semantic Web, Interoperability, CityGML, RDF, GeoSPARQL

# 1. Introduction

The urban landscape is a complex and heterogeneous source of information. The anthropization and urbanization of modern cities have brought various actors, issues, and systems that all have complex interconnections and dependencies both on local and global scales. The data-driven approaches used to represent and model these urban environments often depend on multi-source and multidimensional urban data, which consists of a variety of different information coming from multiple actors and organizations (Barbosa et al., 2014). For example, city governments have different departments for handling different subjects or issues like water and sewage, pollution, traffic, energy, etc. (Rochet and Pinzon, 2016). Sometimes these organizations release open datasets using their own internally defined business formats or using formats that conform to a specific use-case as opposed to more generic or widely used standards, thus making it difficult to get an integrated view of the data from multiple sources.

In response to the limits of using internal formats, we are now seeing the growing use of geospatial and 2D/3D urban data standards. Different international organizational bodies (OGC, ISO, W3C...) propose standards and release conceptual data models for their standards to ensure that the data is represented uniformly by the users, thereby giving open datasets an aspect of interoperability. Take for example, the CityGML standard<fnref n="1" /> released by the Open Geospatial Consortium (OGC), a city

<footnote n="1">¹ https://www.ogc.org/standards/citygml</footnote>
A semantic web representation of urban data

information model used for 3D urban modeling to represent city objects at different
levels of detail.

Another aspect of urban data is the underlying n-dimensional structure. For a long
time, 2D maps, aerial views, and cadastral views were used for the management of
the urban lifecycle. With the growing availability of 3D data, thanks to new data
acquisition processes (LIDAR, photogrammetry...), numerous applications are now
possible with 3D urban data (Biljecki 2015). Recently, some urban data models also
take into account the changes of cities as they evolve over time in addition to spatial
information (Chaturvedi and Kolbe, 2019; Jaillot et al., 2020; Samuel et al., 2020),
thereby adding the temporal dimension (4D). These models help historians and city
planners visualize and contextualize the impacts previous key projects have had on
the development of a city. Such studies require an integration of the urban models
with document corpus consisting of project plans, newspaper articles, archives etc.
However, it is challenging to integrate data from different sources with different
standards for providing an integrated urban view (Biljecki et al., 2018; Ohori et al.,
2018).

Semantic web models are now being used increasingly to ensure interoperability among multiple data sources (Malinverni et al., 2020; Nuninger et al., 2020; Tran et al., 2016). Due to its increasing popularity, a number of tools are now available to transform data in legacy formats to semantic web formats but, as said by C. Claramunt in (Claramunt, 2020) "3D models and Building Information Models should be fully integrated." However, any transformation must conform to the original conceptual model used for developing the standard or risk inconsistent or semantically incomplete representations (Bohring and Auer, 2015).

In this work, we take into consideration a model-centric approach for
transformation of urban data into ontological and graph formats. We demonstrate our
approach with CityGML, particularly making use of open data from the metropole of
Lyon. Our approach is detailed in this article. Section 2 presents the problem statement
of model-centric urban data transformation in detail. Section 3 presents the existing
state of the art. Taking the case study of CityGML, we detail our approach in Section
4. However, the focus of our work is not limited to transforming CityGML, but to link
data from other sources, especially those based on open standards. These perspectives
are discussed in section 5. Section 6 concludes the article.

## 2. Problem Statement

Managing and analyzing urban data is complex because different stakeholders and different entities produce these data, sometimes in silos. City administrators and urban planners often require an integrated view of these data for analyses and for obtaining meaningful insights for daily routine tasks and future planning. Take for example, urban planners who wish to construct a new high-rise building in a particular sector, need to have information on the other structures present around the proposed building. Such information may help them to study the impact on visibility of historical buildings of interest, analyze the reduced or increased sunshine or shadows because
of the new construction. All these studies require data from multiple sources, such as the terrain information, 3D structures of urban objects, position of celestial bodies at different points of times etc.

However, the task of integrating urban data from multiple sources remains very difficult. Additionally, the various standards used to model this data evolve based on the growing requirements of the domain users. New versions of standards need to be released. Sometimes, the data released under previous versions is incompatible with the newer versions. Hence, any semantic web representation solution for an integrated view of urban data must deal with the heterogeneous data from multiple sources as well as their evolution.

Concerning 3D geospatial urban data models, many approaches propose directly translating different data formats into graphs, such as RDF, without taking into account the underlying conceptual model (Bohring and Auer, 2015), and consequently omit semantic information during translation, weakening the initial model. The question is therefore to propose an approach that allows the preservation of the semantics of a 3D urban model when converting into a semantic web representation.

## 3. State of the art

There are growing efforts to ensure semantic interoperability across heterogeneous data from diverse multiple sources. To obtain an integrated view, one commonly used approach is to transform the data from one data format to a common format by making use of data transformers. Stylesheets like XSLT, JSONT are commonly used for this purpose. However, some of these stylesheets are written on demand basis and may not be available on the internet for use. This means that if the users want to reuse and reproduce some of the results based on the transformed data, they may not be able to achieve it, especially if transformers follow different methodologies. In addition, information loss is another major problem during data transformation (Levina, 2012). It is important to take into consideration the initial conceptual models used for the conception of the modeling.

Several information modeling techniques exist in the literature (Bork et al., 2020). One possible approach is to ensure that a common modeling language is used across domains, like the semantic web ontology (OWL) language. However, UML models are often used by domain experts (De Paepe et al., 2017) to conceive and represent information models instead of semantic web technologies like OWL, RDFS etc. Another possible approach is to build ontologies from existing standards, i.e., transforming models conceived using different modeling languages to a semantic web ontology. Researchers are currently exploring how to make the most of the familiar modeling languages like UML (De Paepe et al., 2017) and automatically generate ontologies in OWL from these models. Works like (Bohring and Auer, 2015; Kramer et al., 2015; Usmani et al., 2020) use similar approaches based on XML Schema as a model towards OWL ontologies.

Another possible solution to this problem is if a standards body releases the ontologies for their conceived models. Take for example, the GML 3.2 geometries
A semantic web representation of urban data

ontology<fnref n="2" /> made available by the OGC. Currently, an official ontology for CityGML 2.0 is missing from the standards body. Nevertheless, it is important to state some works like (Brink et al., 2014; Métral and Falquet, 2018) proposed ontologies for CityGML 2.0. Additionally, there is a GIS working group<fnref n="3" />,<fnref n="4" /> looking to ensure interoperability with semantic web technologies such as RDF and OWL for future releases of CityGML (Kutzner et al., 2020).

As discussed above, we are looking for integrating heterogeneous data from multiple sources by proposing an approach that preserves the semantics of a 3D urban model when converting it to semantic web representations.

Hence, it is important to have standard procedures or guidelines for ensuring the mapping between different models so that it can be easily reproduced by other users. Our approach is to take into consideration the conceptual model of information related to cities and transform the model using these standard procedures so that the data converted is conformance to the original model and can also be reproduced by other users following these guidelines.

## 4. Proposed approach illustrated with the CityGML 2.0 Conceptual Model

As previously stated, the information produced by cities and the urban lifecycle can be broken down into hierarchies of concrete and abstract subdomains of information - such as energy, transportation, infrastructure, and many others - and be represented and visualized by 3D urban data models. CityGML is an international OGC standard that is commonly used for this purpose. Taking the CityGML conceptual model as an example, we see frameworks for describing the spatial and thematic information of the more ‘material’ subdomains within CityGML’s modules, e.g. water, buildings, terrain, etc. More immaterial subdomains such as education or public administration are not currently represented by these modules but as a first step the existing conceptual model is more than sufficient to begin transforming open urban data into semantic web formats.

To efficiently take advantage of the benefits of semantic web formats, a direct transformation of CityGML instances is not enough, the CityGML conceptual model itself must also be transformed and be used to ‘guide’ instance transformations. This results in meaningful RDF graphs that respect the resulting urban data conceptual model.

<footnote n="2">² http://schemas.opengis.net/gml/3.2.1/gml_32_geometrys.rdf</footnote>

<footnote n="3">³ https://github.com/opengeospatial/CityGML-3.0Encodings</footnote>

<footnote n="4">⁴ https://github.com/opengeospatial/geosemantics-dwg</footnote>
### 4.1. Proposed Approach Design

In order to transform the CityGML conceptual model and CityGML instances into semantic web representations, our proposal uses several XSLT-based transformations based on previous works on XML to RDF, RDFS, and OWL conversion (Bedini et al., 2011; Bohring and Auer, 2015; Brink et al., 2014; Kramer et al., 2015; Métral and Falquet, 2018; Vinasco-Alvarez et al., 2020). The general proposed pipeline is described in Figure 1, which can be broken down into 3 main activities:

- Creation of an urban data model ontology from the CityGML conceptual model (as described by its application schema)

- Generation of a CityGML instance to RDF transformation stylesheet from the CityGML conceptual model (as described by its application schema)

- Transformation of CityGML instances to RDF graphs using the stylesheet generated in step 2.

<figure><img src="image_111.png" /><figcaption>FIGURE 1. Overview of proposed pipeline applied to the CityGML conceptual model and instances</figcaption></figure>

During each transformation, the resulting information must be logically consistent and maintain its interoperability from CityGML and GML. To ensure this, several challenges need to be overcome. For instance, the generated RDF graphs and types must conform to the model described by the ontology. How can mappings be created to ensure this? The CityGML application schema often implements elements that do not have a direct equivalent in OWL or RDFS; how should these elements be represented to best describe CityGML with semantic web formats? In addition, CityGML schema often draws from elements, types, functionality from external schema such as xLinks and xAL addresses. How should these imported elements be addressed to preserve their original functionality? Finally, how can we make use of existing semantic web standards to make geospatial queries? These issues are addressed in sections 4.2 and 4.3.

In addition, to create holistic transformations, the CityGML conceptual model must be assimilated or imported in its entirety into our pipeline. Because the model is
A semantic web representation of urban data

divided into several modules which are sometimes interdependent and dependent on
the GML standard, the complete model is defined by 43 different XML schema
documents: 29 to define the GML 3.1 standard<fnref n="5" /> and 14 to define the CityGML 2.0
standard<fnref n="6" /> (not including xAL). Schema cannot be processed in isolation or we risk
certain loss of data in the transformation (for example in distinguishing when to
generate an *owl:ObjectProperty* from an *owl:DatatypeProperty* when the XML
element type in question is declared outside the current schema).

Our proposed approach chooses to consolidate these components in a composite
XML schema, created from the definitions within each relevant schema in the
conceptual model. This prerequisite step also requires that all definitions in the
composite schema use normalized namespace prefixes to differentiate between
references to one module or another. Once this is complete, the composite schema can
be passed into the transformation pipelines.

## 4.2. Creating a 3D Urban Data Ontology

As an initial approach, we consider that the conceptual model can be expressed by
XML schema and in a general simplification, XML schema can use `xs:elements`, `xs:complexTypes`, and `xs:simpleTypes` to define the concepts and semantics of domain
specific urban. In addition, when creating the transformation from the CityGML
conceptual model into an OWL ontology, it is important to reuse as many existing
concepts as possible in the semantic web to enrich and render the model interoperable.
Using the mapping transformations proposed in the previously mentioned works
(Bedini et al., 2011; Bohring and Auer, 2015; Kramer et al., 2015; Vinasco-Alvarez
et al., 2020), this can be efficiently achieved.

Once the XML schema is transformed into a domain ontology, we can integrate
the GeoSPARQL standard<fnref n="7" />. In GeoSPARQL, the *geo:SpatialObject* class represents
any real world object with thematic and geospatial properties. Geometric properties
of these classes are represented by *geo:Geometry*, a subclass of *geo:SpatialObject*,
and can be serialized by *geo:gmlLiterals*. It is disjoint with the *geo:Feature* class,
which represents the thematic properties of a *geo:SpatialObject* and can be linked to
related geometric classes via the *geo:hasGeometry* property. As suggested in (Battle
and Kolas, 2012), to integrate the thematic classes of our generated ontology with
GeoSPARQL, we must declare our classes as a subclass of the *geo:Feature* class.
Since our ontology is partially generated from the GML schema, any class which is
derived from the *gml:_Feature* type is implicitly declared an *rdfs:subClassOf
geo:Feature*. This also means that all of the geometry class declarations defined from
the GML schema can be removed from the ontology as they are already defined in the

<footnote n="5">⁵ http://schemas.opengis.net/gml/3.1.1/</footnote>

<footnote n="6">⁶ http://schemas.opengis.net/citygml/</footnote>

<footnote n="7">⁷ https://www.ogc.org/standards/geosparql</footnote>
GeoSPARQL standard and by ISO 19136:2007⁸ and references to these classes can be changed to http://www.opengis.net/ont/gml.

These proposed transformation strategies to create OWL ontologies from XML schema are an amalgam of previous transformation approaches with several specializations for the CityGML application schema. However, they are largely generalized and can be applied to schema outside of the main GML and CityGML schema, such as the external xAL addressing schema used by CityGML.

### 4.3. Creating Meaningful Transformations of Urban Data Instances

When generating the CityGML instance to RDF transformation, it is important that the patterns created are general enough to be reused and can take advantage of the OWL/RDFS and GeoSPARQL vocabulary whenever possible. Several techniques suggested in (Brink et al., 2014) are implemented to achieve this. In addition, this process uses the general structure of the approaches proposed in (Bohring and Auer, 2015; Kramer et al., 2015; Vinasco-Alvarez et al., 2020) with consideration taken so that these mappings work with the ontology to be generated alongside the RDF data.

In general, the following mappings in table 1 are applied to the composite schema to generate the CityGML to RDF transformation stylesheet. The generated CityGML to RDF template also uses *gml:id* attributes as *rdf:ID* or *rdf:about* whenever possible, as proposed in (Brink et al., 2014). If no *gml:id* is available, a unique id is generated and appended to the local name of the element. Also as suggested in (Brink et al., 2014), the *rdf:type* of each individual should be generated from its local name in order to reference the generated ontology from section 4.2, or the official GML ontology in the case of geometric elements.

<table><caption>Table 1. General XSD to 'XML to RDF XSLT' mapping transformations</caption><thead><tr><td>XML Schema Concept</td><td>Resulting XML to RDF XSLT</td></tr></thead><tbody><tr><td>global xs:element elements based on a xs:complexType</td><td>xsl:template for generating owl:NamedIndividual of type xs:element that calls the template for its xs:complexType</td></tr><tr><td>xs:element which are children of xs:complexType or xs:group</td><td>xsl:template for owl:ObjectProperty or owl:DatatypeProperty based on the type of the xs:element</td></tr><tr><td>xs:attribute of xs:complexType or xs:attributeGroup</td><td>xsl:template for owl:DatatypeProperty</td></tr><tr><td>xs:complexType, xs:attributeGroup, and xs:group</td><td>xsl:template that calls relevant templates for possible properties or text the element could have</td></tr></tbody></table>

<footnote n="8">⁸ https://def.isotc211.org/ontologies/iso19136/</footnote>
A semantic web representation of urban data

<table><tr><td>xs:simpleType with an<br/>xs:restriction or xs:extension of a<br/>native XML datatype</td><td>xsl:template that selects the text of an<br/>element</td></tr><tr><td>xs:simpleType with an<br/>xs:restriction or xs:extension of<br/>another xs:simpleType</td><td>xsl:template that calls the relevant template<br/>for the xs:simpleType it is based on</td></tr></table>

These transformations also map the geometry of a CityGML feature to an RDF triple using GeoSPARQL's *geo:asGML* datatype property. This is applied whenever a branch of GML elements is detected which has a CityGML parent and is composed of only GML nodes. Such a branch represents a valid *geo:gmlLiteral* if all of its nodes are in the substitution group *gml:Geometry*. This is ensured by placing the *geo:gmlLiteral* transformation within the template for *gml:AbstractGeometryType*, as any element within the same substitution group as this type can be serialized as a GML literal.

This script also scans the transformed instances for malformed RDF triples and fully qualifies any RDF attributes that contain namespace prefixes such as *rdfs:Resource*, *rdf:type*, and *rdf:about*. These transformations follow the “garbage in, garbage out” concept that poorly formed data input into a program, will produce nonsensical results, and thus assume that the GML and CityGML instance documents provided are well structured and conform to their application schema. If this assumption is met, the resulting data should conform to the ontology transformation discussed in the previous section.

### 4.4. Leveraging the GeoSPARQL Standard

Once the dataset was generated, a GeoSPARQL endpoint was installed to perform geospatial queries. The Parliament triple-store<fnref n="9" /> was used for this purpose as proposed in (Battle and Kolas, 2012) since it contains a SPARQL endpoint with GeoSPARQL support based on the Apache-Jena libraries<fnref n="10" />. We noted that if a particular coordinate reference system (CRS) is used, it must be declared in the literal value as a *gml:srsName* attribute in order for Parliament to parse and index the coordinates and geometry as the default reference system is <http://www.opengis.net/def/crs/OGC/1.3/CRS84>. Thus any GML data that uses a different reference system must include it in the GML instances themselves during transformation or manually add it to the output *geo:gmlLiterals* after transformation. This implementation adds these CRS declarations to the data through a Python script after the transformation since they are not declared in the source CityGML data. Through these practices, the geometry of CityGML instances can effectively be generated, stored, and queried through GeoSPARQL.

<footnote n="9">⁹ https://github.com/SemWebCentral/parliament</footnote>

<footnote n="10">¹⁰ https://jena.apache.org</footnote>
**5. Discussion**

The CityGML conceptual model is a useful starting point for creating a 3D urban data ontology as a city information model. Its domain specific, modular structure provides a solid base for describing several hard domains of the urban ecosystem, which can be easily extended and integrated once in ontological form (Métral and Falquet, 2018). Even ADE extensions of CityGML could be applied to this approach to describe existing sub-domains of information if an XML schema is provided - such as the NoiseADE<fnref n="11" /> provided by the OGC. Another benefit of this modular approach is that the ontology can easily be pruned into domain specific sub-ontologies as each domain can be referenced by a unique URI namespace. In addition, enriching the ontology after transformation with existing geospatial standards is straightforward.

However, a limitation of this approach is its reliance on the semantic limitations of XML Schema. For example, the recently declared ISO 19150-2 standardizes guidelines for UML to OWL transformation of geographic information standards. For GML, (Brink et al., 2014) proposes using Shapechange<fnref n="12" />, which takes advantage of this standard, to generate ontological models and acknowledges that ontology generation from UML and XML schema conceptual models are not semantically equivalent. When comparing the resulting ontologies between Shapechange and this proposed approach, still focusing on CityGML, initial explorations indicate that the ISO 19150-2:2015¹³ ontology mappings are more expressive and direct than XML Schema to OWL. For example, an aggregation in UML can be converted into an OWL object property, while XML Schema expresses these entities as complex types which may be converted into extraneous OWL classes and properties to represent the same semantic information. Yet, Shapechange does not facilitate the transformation of CityGML or XML data into graph formats, and thus can only improve the city information model generated by our approach without supplemental transformations.

**6. Conclusion**

In this article, we proposed a model centric approach towards semantic 3D urban data representations, where we consider that any data transformation from one data format to another format must conform to the equivalent underlying conceptual model. We implemented this proposed approach to convert the CityGML 2.0 conceptual model into an OWL ontology and to convert CityGML 2.0 data to RDF based on the conceptual model. Subsequently, geospatial queries were made on the resulting data using a GeoSPARQL endpoint. This open-source solution is available

<footnote n="11">¹¹ http://schemas.opengis.net/citygml/examples/2.0/ade/noise-ade/CityGML
NoiseADE.xsd</footnote>

<footnote n="12">¹² https://shapechange.net/</footnote>

<footnote n="13">¹³ Geographic information - Ontology - Part 2: Rules for developing ontologies in the Web Ontology Language (OWL), https://www.iso.org/standard/57466.html, Publication date: 2015-07</footnote>
A semantic web representation of urban data

online and has been tested with the data from the 1st borough of Lyon (see the data and code availability statement below). Our future works will explore integrating other information sources - taking into consideration their conceptual models - and integrating a UML based approach. This approach will lead us to facilitate integration of 3D data in city information models and building information models. We are working to test this approach on CityGML 3.0. This will also demonstrate the application of this approach across different versions of standards.

### Acknowledgements

The authors would like to thank University Lumière Lyon 2 for funding the PhD Thesis of Diego Vinasco-Alvarez and the LIRIS UMR 5205 Laboratory for funding his internship as part of a transversal effort with the GOAL team. This work has been done within the Vcity project (https://projet.liris.cnrs.fr/vcity/). Special thanks to Eric Boix for fruitful discussions and kind help.

### Data and code availability statement

Detailed notes and the code for reproducing the results of section 4.2 and 4.3 can be found on software heritage<fnref n="14" /> under the folders 'CityGML_Transformations/ XSD-to-OWL' and 'CityGML_Transformations/XML-to-RDF' respectively.

## Bibliographie et références

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<footnote n="14">¹⁴https://archive.softwareheritage.org/swh:1:dir:7a2459481066a4f77a433ec9a220ddfe5eaf f279;origin=https://github.com/VCityTeam/UD-Graph;visit=swh:1:snp:d95e3eaaa6422e7 7d63f1531be3901e71fe6744b;anchor=swh:1:rev:22b63103c50d21234961d1854c03cb3ab d4b2abc/</footnote>
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<figure><img src="image_112.png" /></figure>

SAGE

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2021

SAGEO 2021, 16th Spatial Analysis and Geomatics Conference
<figure><img src="image_115.png" /></figure>
# Etude des pratiques de déplacement dans une ville moyenne algérienne : le cas de Mila

Heythem Adjeroud¹², Adrien Lammoglia³, Laurent Chapelon⁴

1. Univ Paul Valéry Montpellier 3, LAGAM, F34000, Montpellier, France
haythem@hotmail.es

2. IGTU, Université Salah Boubnider Constantine 3, Algérie

3. Univ Paul Valéry Montpellier 3, LAGAM, F34000, Montpellier, France
lammoglia.adrien@gmail.com

4. Univ Paul Valéry Montpellier 3, LAGAM, F34000, Montpellier, France
lammoglia.adrien@gmail.com

MOTS-CLES : Ville moyenne, Algérie, Transport artisanal, Enquête déplacement, Planification urbaine
## RESUME ETENDU :

Le paysage du transport urbain dans la plupart des villes algériennes s'est transformé après le désengagement de l'état par la libéralisation du marché des transports en 1988 (Boubakour, 2013), puis son réengagement à travers les EPIC dans les années 2000, il est aujourd'hui caractérisé par la coexistence d'un réseau public structurellement organisé, et d'un réseau artisanal auto-organisé (Lammoglia, 2013).

Ce travail fait partie d'une étude portant sur Mila, ville moyenne du nord-est algérien, qui a pour finalité de mettre en exergue des particularités du système de transport très diversifié (Cf. Figure 1) dans cette ville et l'évaluation de sa performance, ainsi que l'identification des enjeux et des perspectives en termes de gouvernance et de planification.

<figure><img src="image_116.png" /><figcaption>FIGURE 1. Réseaux de transport à Mila et les équipements générateurs de flux (Adjeroud 2020)</figcaption></figure>

Cette partie de l'étude, qui vient à la suite d'une analyse territoriale préalable, sert à la construction d'une base de données géolocalisées pour la ville de Mila, se trouvant dans un contexte où l'accès à la donnée et à l'information est plutôt compliqué, et cherche à déterminer, de manière localisée les besoins de mobilité et de déplacement dans la ville, ainsi qu'à évaluer les niveaux de satisfaction des usagers par rapport au service fourni, et leur connaissance de l'offre.

Ceci est concrétisé à partir d'une enquête réalisée auprès de 923 citoyens, à travers un échantillonnage empirique par quotas, obtenu après avoir réalisé des estimations de la démographie des différents quartiers à l'aide de chiffres officiels (très incomplets), de travail de terrain et d'exploitation des images satellitaires.

Les niveaux de mobilité, de connaissance et de satisfaction, ainsi que la répartition des flux et le taux d'usage des transports en commun montrent les limites du système
Etude des pratiques de déplacement dans une ville moyenne algérienne : le cas de Mila

de transport de la ville, constitué d'un réseau privé artisanal dense, à caractère atomisé (Godard, 2008), et relativement flexible, régi par des logiques de rentabilité, et d'un réseau public récent et peu développé, qui peine à s'élargir.

In fine, malgré l'existence d'une complémentarité, notamment sur le plan spatial, ce double fonctionnement assure une desserte et une qualité de service qui n'est pas en adéquation avec les besoins des usagers. Il semble indispensable de repenser la forme de coexistence public/privé et les modes de gouvernance des transports urbains à Mila.

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Godard X., (2008). Transport artisanal, esquisse de bilan pour la mobilité durable, Codatu Hô Chi Minh Ville (Vietnam).

Lammoglia A. (2013). Analyse et modélisation multi-agents de transports flexibles. Comparaison de services français et sénégalais. Thèse de doctorat, Université d'Avignon.
# Observations d'évolutions socio-écosystémiques en haute montagne : l'apport de la géomatique au dispositif Refuges Sentinelles

Balzarini Raffaella¹, Ployon Estelle¹, Marcuzzi Mélanie¹, Bourdeau Philippe¹

1. Laboratoire Pacte, Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Sciences Po Grenoble, 38000 Grenoble, France

raffaella.balzarini@univ-grenoble-alpes.fr

estelle.ployon@univ-grenoble-alpes.fr

melanie.marcuzzi@umrpacte.fr

philippe.bourdeau@univ-grenoble-alpes.fr

MOTS-CLES : RECHERCHE-ACTION, SOCIO-ECOSYSTEME, MONTAGNE PEU AMENAGEE, REFUGES, PRATIQUES SPORTIVES ET TOURISTIQUES, TRANSITION, INNOVATION TERRITORIALE, OBSERVATIONS IN SITU, BASE DE DONNEES SPATIALISEE, SIG, CARTOGRAPHIE INTERACTIVE, GEO-VISUALISATION.
Les refuges de montagne constituent des observatoires privilégiés des effets croisés des changements environnementaux et culturels. Au-delà de leur fonction première d'hébergement, ils deviennent des laboratoires récréatifs dans lesquels des innovations de niche contribuent à l'émergence de modèles de développement, en phase avec les enjeux de diversification et de transition du tourisme dans « la montagne peu aménagée » (Bourdeau et al, 2019).

Or, face à un déficit de connaissances majeur sur la fréquentation et la gouvernance de la montagne « peu aménagée », un programme de recherche-action « Refuges Sentinelles (RS) », a été développé depuis 2017, par le Parc National des Écrins (PNE) et le LabEx Innovation et Transitions Territoriales en Montagne de l'Université Grenoble Alpes (UGA), en partenariat avec l'Agence Française de la Biodiversité, dans le cadre du programme Sentinelles des Alpes (Girard, 2019). Ce dernier vise à co-construire une vision alpine des relations climat-homme-biodiversités sur la base de suivis sur le long-terme. Dans ce contexte, RS met au cœur de son suivi les transformations environnementales et culturelles dont les refuges sont témoins. À l'échelle d'un panel de 16 refuges du PNE destiné à couvrir des configurations diversifiées en matière d'altitude, de processus naturels et de contextes touristiques, les principaux axes de recherche de RS portent sur les fréquentations et pratiques, en lien avec les métiers touristiques et sportifs, la météorologie, la biodiversité, la géomorphologie, les risques et la sécurité (Mourey et Ravanel, 2017a). L'objet d'étude est « le pratiquant » qui est observé à travers la mise en place de protocoles adaptés au contexte de la haute montagne déconnectée (Bourdeau et al., 2018). Les protocoles comportent la collecte de données quantitatives (i.e. : nombre de nuitées par saison dans un refuge) et qualitatives (i.e. : profils sociodémographiques issus d'enquêtes, questionnaires), d'observations in situ (i.e. : carnet de récit), de photo-constats, d'ateliers collaboratifs.

Si la démarche scientifique implique l'ensemble des parties prenantes professionnelles et territoriales concernées (fédérations sportives, syndicats professionnels, offices du tourisme), qui participent à l'orientation du programme, les gardien.ne.s, de refuge sont les protagonistes du dispositif car le déploiement des protocoles s'appuie sur leur implication (Bourdeau, 2018). L'exploitation des données et les indicateurs de fréquentation qui en découlent (i.e. : quota de remplissage des refuges, nombre de pratiquants par randonnée et/ou par sommet à partir d'un refuge, % des typologies des profils des pratiquants) sont restitués aux gardiens à la fin de chaque saison lors du débriefing interprofessionnel qui permet de mutualiser les observations et de croiser le regard des chercheurs et des parties prenantes.

RS est caractérisé par une configuration éparse, dans l'espace et dans le temps :
des refuges localisés dans des zones très diverses, des saisonnalités différenciées, ce
qui implique des protocoles de suivi qui produisent des données multi-source, multi-
format et multi-échelle. Ceci explique l'importante approche exploratoire, nécessaire
à la validation de la méthodologie qui a abouti au suivi saisonnier des flux de
fréquentations et de destinations (présences dans les refuges des pratiquants et leurs
randonnées effectuées) et au suivi pluriannuel (pas de temps de 4 ans) des typologies
des usagers (des refuges).
Observations d'évolutions socio-écosystémiques en haute montagne

Initialement fortement exploratoire, le principal défi du dispositif Refuges
Sentinelles a été de passer d'une logique d'expérimentations de terrain, ponctuelles et
locales, à la co-construction d'une méthodologie d'observation pérenne et
reproductible dans d'autres massifs. C'est grâce au rôle central de la géomatique que
ce défi a pu être relevé. La mise en place d'une base de données (PostGres-PostGis)
et d'un atlas cartographique interactif (ArcGIS Online) a permis de mettre en
cohérence les données hétérogènes pour qu'elles puissent être corrélées aux autres
infrastructures de suivi existantes, notamment celles de Sentinelles des Alpes.

La logique ‘géomatique’ a eu un impact conceptuel et structurel dans le dispositif RS. Conceptuellement, elle a amené à redéfinir les questions de recherche autour de la dimension géographique de l’objet ‘refuge’ considéré comme ‘point’ cartographique, camp de base et laboratoire avancé d’observations, mais aussi comme catalyseur des flux et d’interactions (les itinéraires empruntés, les zones de divagations, les croisements homme-biodiversité, etc..) et part d’un maillage territorial d’hébergements semblables, à l’échelle d’un massif de montagne. La logique ‘géomatique’ a été révélatrice de l’importance d’une approche spatiale des protocoles d’observation. Structurellement, la base de données et l’atlas interactif de RS ont permis de cadrer les nouveaux protocoles de terrain en standardisant des modèles descriptifs des données, de faciliter l’interopérabilité des données multi-sources et de fédérer les différentes disciplines qui se croisent dans son contexte.

Notre poster présentera le processus de cette démarche d'intelligence collective entre chercheurs et praticiens, que Refuges Sentinelles a initié dans la durée ; il mettra en évidence comment les outils de la géomatique qui ont supporté cette action, induisent une valeur ajoutée informationnelle et stratégique à l'échelle du dispositif, en contribuant à la co-construction, participative et pédagogique, de connaissances. Particulièrement, le poster montrera comment les outils de la géomatique ont joué un rôle cognitif dans la visualisation d'informations agrégées (Balzarini et al., 2018) permettant aux gardiens de mieux comprendre comment leur refuge contribue et s'adapte aux changements, à l'échelle locale et du massif.

Bibliographie non numérotée et références

Balzarini R., Ployon E., Marcuzzi M. (2018). La montagne en été : une approche empirique pour étudier spatialement le changement des pratiques, *Conférence SIG ESRI 2018*, Paris.

Bourdeau Ph., Marcuzzi M., Dentant C., Charron J., Bonet R. (2019). Mountain huts: laboratories for environmental and cultural change, *International Mountain Conference, Innsbruck*.

Bourdeau Ph. (2018). Guides et gardiens de refuge, pionniers de l'adaptation ! In *Impacts du changement climatique et transition(s) dans les Alpes du Sud, Les cahiers du GREC-SUD*, édités par l'Association pour l'innovation et la recherche au service du climat (AIR), p. 36.

Girard V. (2019). "Recherche action" Sentinelles des Alpes, des scientifiques impliqués sur le terrain. *Montagne Magazine*, Numéro Spécial #469 – Octobre 2019.

Mourey J. et Ravanel L. (2017a). Évolution des itinéraires d'accès aux refuges du bassin de la Mer de Glace (massif du Mont Blanc, France). Revue de Géographie Alpine.
# Apport des images ALSAT-2A pour la cartographie de l'occupation des sols - le cas de la ville d'Oran

Rabia Sarah Chériguène ¹,², Anne Puissant¹ et Habib Mahi ²

1. Laboratoire Image, Ville et environnement, UMR 7362 CNRS / Université de Strasbourg, 3 rue de l'Argonne, 67000, Strasbourg, France.

2. Centre des Techniques Spatiales, 1 Avenue de la Palestine, 31200, Arzew, Algérie.

rabia-sarah.cheriguene@live-cnrs.unistra.fr

MOTS-CLES : OCCUPATION DES SOLS, HAUTE RÉSOLUTION SPATIALE, CLASSIFICATION SUPERVISÉE, ALSAT-2A.

La croissance démographique rapide et incontrôlée ainsi que le développement économique et industriel, en particulier dans les pays en développement, ont multiplié à plusieurs reprises le taux de changement d'utilisation des sols/ couverture des sols. (Talukdar et al., 2020), la ville d'Oran fait partie des espaces dans lesquels la problématique du développement démographique est très pertinente dans la mesure où les atteintes à l'environnement y sont généralisées. L'objectif de ce travail est d'exploiter les images ALSAT-2A et de cartographier par une approche supervisée les modes d'occupations des sols afin de quantifier les changements entre les années 2010 et 2018. Différents tests ont été effectués sur l'image 2018, d'une part en faisant varier les données en entrée de la classification et d'autre part en comparant deux algorithmes d'apprentissage supervisé : (1) les Forêts Aléatoires (RF) et les Supports à Vecteur de Machines (SVM) introduites par (Birmann, 2001) et (Vapnick, 1995). Les résultats de classification sont évalués à l'aide de différentes métriques quantitatives et qualitatives. Les mêmes tests seront appliqués sur l'image de 2010.

## 1. Données utilisées et prétraitements

Les images satellites utilisées sont des images ALSAT-2A couvrant la région d'Oran de l'année 2018, avec une résolution spatiale de 10m en mode multispectrale (Bleu, Vert, Rouge et Proche Infrarouge) et de 2.5 m de résolution spatiale en mode panchromatique. Les images sont corrigées au niveau 2A et ont été orthorectifiées. Le choix de l'agglomération d'Oran comme terrain de recherche a été fait sur la base d'une connaissance préalable du terrain ainsi que sur la disponibilité des images.
L'enjeu de cette étude est de discriminer les différents modes d'occupation des sols à 10 m de résolution spatiale à partir des bandes spectrales et de différents indices spectraux de végétation (NDVI), de brillance (IB) ou texturaux. L'intérêt de l'utilisation des indices de ce type pour caractériser l'état des sols particulier dans les zones urbaines, a été démontré dans plusieurs travaux (Schaaf et al., 2003; Pelletier, 2017). L'analyse de texture est fondée sur deux paramètres l'homogénéité et l'entropie, calculés à partir de l'indice NDVI sur une fenêtre de 5 x 5 en raison de la résolution spatiale de 10 m (Puissant et al., 2005). Une Analyse en Composantes Principales (ACP) a été aussi appliquée sur les 7 bandes /indices afin de réduire la corrélation statistique entre les bandes.

## 2. Classification supervisée, protocoles de test et résultats

La première étape consiste à définir la typologie des classes thématiques à extraire. Huit classes ont été définies basées sur les connaissances de terrain et des échantillons ont été sélectionnés par photo-interprétation pour les classes d'eau (en 3 classes - Mer, Etang et Sebkha), la forêt, le jachère, le maraîchage, la céréaliculture, la végétation, le bâtis/sol nu ainsi que la classe route issue des données OpenStreetmap. Une analyse de la séparabilité de ces échantillons a permis d'évaluer la qualité de notre jeu de données destiné à l'entraînement et à la validation des modèles de classification et de vérifier leur pertinence. Dans un second temps, les deux algorithmes RF et SVM ont été appliqués sur les résultats de l'ACP. Dans le premier test, la première CP est utilisée en entrée de la classification avec un pourcentage de valeurs propres de 80%. Les deuxièmes et troisièmes tests ont consisté à prendre en entrée de la classification, les deux premières, puis les trois premières avec un taux de 16% et 4%. La CP1 est composée des bandes proche infrarouge, rouge, vert et de l'indice de brillance, la CP2 est composée de la bande proche infrarouge et la CP3 est composée de la bande vert et rouge.

Les résultats ont montré que le RF donne de meilleurs résultats (93.22%) par rapport au SVM (77.16%). La performance globale de la classification en appliquant l'algorithme RF est de 92.98% sur les deux composantes comparativement 93.22% lorsque la classification utilise les trois composantes en entrée. (Table 1).

<table><caption>TABLE 1. Résultats de classification RF</caption><thead><tr><th></th><th>CP1</th><th>CP1+CP2</th><th>CP1+CP2+CP3</th></tr></thead><tbody><tr><th>Précision globale</th><td>66.96%</td><td>92.98%</td><td>93.22%</td></tr><tr><th>F-score</th><td>0.67</td><td>0.93</td><td>0.93</td></tr></tbody></table>

## 3. Conclusion et perspectives

Les résultats de différents tests ont montré que le RF donne de bons résultats en utilisant trois composantes principales 93.22% à partir de 7 bandes spectrales/indices. Cette méthode sera appliquée sur l'image de 2010 et les changements d'occupation des sols seront analysés et présentés dans le poster proposé. La méthode sera également appliquée sur notre deuxième ville test
Apport des images ALSAT-2A pour la cartographie

Tlemcen, en utilisant le même modèle d'apprentissage, afin de vérifier la transférabilité de la méthode sur une ville aux caractéristiques morphologiques assez proche.

Références

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Vapnick V N. (1995). *The Nature of Statistical Learning Theory*. Springer Verlag New York.
# Détecter le processus de dépoldérisation par l'observation satellite à très haute résolution temporelle

Antoine COLLIN¹,², Tony DUROZIER³, Gwenal HERVOUET⁴, Stéphane COSTA⁵

1. EPHE-PSL Université, CNRS LETG
   15 boulevard de la mer, 35800 Dinard, France
   antoine.collin@ephe.psl.eu

2. LabEx CORAIL
   58 avenue Paul Alduy, 66860 Perpignan, France

3. Conservatoire du Littoral et des Rivages Lacustres – Délégation
   Normandie 5 avenue Tsukuba, 14200 Hérouville-Saint-Clair, France
   t.durozier@conservatoire-du-littoral.fr

4. Conservatoire du Littoral et des Rivages Lacustres – Délégation Bretagne
   8, quai Gabriel Péri, 22194 Plérin, France
   g.hervouet@conservatoire-du-littoral.fr

5. Université Caen Normandie, CNRS LETG
   Esplanade de la Paix, 14 000, Caen, France
   stephane.costa@unicaen.fr

MOTS-CLES : HAUSSE DU NIVEAU MARIN, STRATEGIE DE RECUL, DEPOLDERISATION, LANCIEUX, SATELLITE TRES HAUTE RESOLUTION TEMPORELLE, PLANETSCOPE.
RESUME ETENDU.

L'interface littorale est le siège de processus complexes, où se combinent les hausses du niveau marin, de la démographie et des enjeux socio-économiques. L'augmentation de ces facteurs contribue à l'aggravation du risque de submersion marine. Plusieurs stratégies existent pour lutter contre ce risque : la plus résiliente est le recul des enjeux, de la mer vers la terre. Ainsi, des zones terrestres gagnées sur la mer au fil des siècles font désormais l'objet de réflexions de dépoldérisation (Bazin et Olivri, 2017). Le Conservatoire du littoral anime le projet « Adapto » en accompagnant sur 10 sites naturels, dont la baie de Lancieux, une gestion souple du trait de côte, pouvant aboutir à des recompositions territoriales significatives. En mars 2020, ce site breton, incluant un polder doté d'une digue érigée au XVIIIème siècle, a connu un basculement notable dans sa gestion avec l'apparition d'une brèche dans l'ouvrage, laissant les hautes mers de vive eau pénétrer sur les parcelles poldérisées, acquises par le Conservatoire.

Suivie depuis quatre ans, la baie ne bénéficie pas d'une couverture spatiale continue. En effet, les photographies au sol, dotées d'une résolution millimétrique, ne permettent pas d'embrasser la dynamique du site. D'autre part, le suivi par imagerie aérienne ou satellitaire traditionnelle, pourvue d'une résolution, respectivement, centimétrique et décimétrique, est entaché par une faible résolution temporelle, empêchant l'acquisition durant les marées de vive eau, (Collin et al., 2017). Ce travail propose le premier suivi de dépoldérisation par l'utilisation d'imagerie satellitaire à très haute résolution temporelle.

<figure><img src="image_117.png" /><figcaption>FIGURE 1. Image de réflectance infrarouge du site d'étude pour octobre (a) 2016, (b) 2017, (c) 2018, (d) 2019, et (e) 2020. Croix : brèche ; cercles : stations suivies.</figcaption></figure>
Dépolderisation par satellite THR temporelle

La partie méridionale du polder de la Baie de Lancieux a ainsi été suivie après chaque grande marée d'équinoxe, lors de la première quinzaine d'octobre, entre 2016 et 2020 (Figure 1). L'imagerie infrarouge PlanetScope, dotée d'une résolution de 3 m, a été géométriquement et radiométriquement corrigée, résultant en une réflectance de surface comparable pour les cinq années. La variance élevée de la réflectance infrarouge du site d'étude (Figure 2a) indique une évolution notable de la station du polder au nord-est de la brèche (cercle rose) en 3 phases : fort déclin de 2016 à 2017, plateau de 2017 à 2019, et faible déclin de 2019 à 2020 (Figure 2b).

<figure><img src="image_118.png" /><figcaption>FIGURE 2. Variance spatiale (a) et évolution pluriannuelle (b) de la réflectance infrarouge sur sept stations d'intérêt, dont la rose est la plus proche de la brèche.</figcaption></figure>

Cette tendance de réduction de la réflectance infrarouge témoigne de l'augmentation de la saturation en eau (Collin *et al.*, 2019) de la station, avant que la brèche ne soit apparue en mars 2020. Il est important de souligner que la brèche a accentué ce processus. La variabilité spatio-temporelle de cette dépolderisation fera l'objet d'analyses via PlanetScope sur d'autres stations d'intérêt, comme les zones d'accumulations sédimentaires et de colonisation des communautés d'habitats intertidaux.

La très haute résolution temporelle, idoine à la constellation PlanetScope, atteint la journée. Couvrant toutes les surfaces terrestres à la résolution de 3 m, cette constellation civile est la seule à offrir cette résolution temporelle, permettant de répondre adéquatement aux exigences de la saisonnalité de la variation de hauteurs d'eau dans des sites mégatidaux. Cet apport technologique est aussi très prometteur pour d'autres suivis littoraux d'intérêt, comme l'évolution des falaises, dunes, prés salés, mangroves, herbiers marins, algueraie, ou encore récifs coralliens.

Collin A., Dubois S., James D., Houet T. (2019). Improving intertidal reef mapping using UAV surface, red edge, and near-infrared data. *Drones*, vol. 3, n° 3, p. 67-.

Collin A., Etienne S., Feunteun E. (2017). VHR coastal bathymetry using WorldView-3 : colour versus learner. *Remote Sensing Letters*, vol. 8, n° 11, p. 1072-1081.

Bazin P., Olivri D. (2017). Le Conservatoire du littoral: un acteur face au changement climatique. *Sciences Eaux Territoires*, vol. 3, p. 50-53.
# Détermination semi-automatique de l'occupation du sol grâce au logiciel GOURAMIC : évaluation des performances sur données historiques et opérateur-dépendance

Matthieu DUBUIS¹², Rémi RATAJCZAK³, Lény GRASSOT¹², Laure TOUGNE³, Béatrice FERVERS¹²

1. Centre Léon Bérard, Département Prévention Cancer Environnement – Lyon

2. INSERM UA8 Radiations : Défense, Santé, Environnement – Lyon

3. CNRS UMR 5205 LIRIS, Université Lumière Lyon 2 – Lyon

MOTS-CLÉS : OCCUPATION DU SOL, PRISE DE VUES AÉRIENNES HISTORIQUES, DÉTERMINATION SEMI-AUTOMATIQUE, LOGICIEL SIG

## 1. Introduction

L'étude ci-présentée s'intègre au sein du volet environnement de « l'étude prospective multicentrique de type cas-témoins visant à étudier l'association entre expositions environnementales – domestiques – professionnelles et le risque de tumeur germinale du testicule à l'âge adulte » dit TESTIS (Centre Léon Bérard / OMS CIRC / UMR LIRIS). Elle a pour objectif l'analyse de l'association entre différentes expositions, au premier rang desquelles les pesticides, tout au long de la vie et particulièrement pendant les périodes de sensibilité critique du développement du testicule et le risque de développer un cancer à l'âge adulte. Le logiciel GOURAMIC (1) intervient dans le volet évaluation des expositions environnementales afin de déterminer l'occupation du sol autour d'une adresse à une date donnée. Il doit permettre de reconstituer tout au long des parcours de vie des sujets de l'étude, les occupations du sol environnant les lieux de résidence successivement habités.

L'objectif ici est d'évaluer les performances du logiciel GOURAMIC tant dans la finesse spatiale de ses résultats que dans la variabilité inhérente à une utilisation qui en est faite par différents utilisateurs.
I – la première analyse consiste à comparer les performances du logiciel GOURAMIC au regard d'autres méthodes de détermination de l'occupation du sol. Cet aspect vise à comparer les résultats traitement avec les différentes sources disponibles d'occupation du sol sur des périodes anciennes à l'échelle du territoire national ou d'espaces particuliers.

II – la seconde analyse consiste à mesurer la variabilité induite par les utilisateurs du logiciel GOURAMIC : quantifier les différences d'interprétation et donc des résultats spatialisés induites par le traitement par les différents opérateurs d'un même espace dans GOURAMIC.

## 2. MÉTHODOLOGIE

Plusieurs contraintes ont été identifiées : ancienneté des données, non disponibilité d'une vérité terrain, diversité des sources et des méthodes. Considérant ces difficultés, nous avons intégré les différentes sources disponibles à une date relativement ancienne et commune : Corine Land Cover (COPERNICUS, éd.1990), HILDA (Historic Land Dynamics Assessment, éd.1990), OCS Picardie (édition 1994). Nous avons de plus, ajouté une version automatisée de GOURAMIC – appelée DeepGOURAMIC – utilisant un réseau de neurones pour reconstituer l'occupation du sol sans intervention opérateur à partir des jeux de données générées par les utilisateurs sur plus de 1000 images. Se rajoutent enfin les résultats issus de GOURAMIC de différents utilisateurs ainsi que des images dites de référence travaillées manuellement par un utilisateur expérimenté.

Pour toutes les sources, un travail préliminaire d'harmonisation des items d'occupation du sol a été fait pour agencer 7 classes distinctes : Arable – Eau – Forêt – Prairie – Urbain – Verger – Vignoble. L'interprétation des espaces en eau étant difficile sur les photographies aériennes, notamment dans GOURAMIC et deepGOURAMIC, et le fait que cette classe ne soit pas stratégique dans l'étude des pesticides (non ciblée par l'épandage) il a été décidé de la retirer de la comparaison, à l'aide d'un masque (BDTopo hydrologie de l'IGN) pour l'ensemble des couches étudiées.

L'étude croisée des résultats s'intéressera à l'analyse des accords entre sources ou utilisateurs grâce aux kappa de Cohen. Pour ce faire, toutes les couches résultats ont été intersectées pour découper l'ensemble des territoires analysés en polygones disposant d'une unique occupation du sol par source ou utilisateur.

La performance de GOURAMIC au regard des autres sources utilisera comme jeu de données initial 206 zones tampon d'environ 7 km² (GOURAMIC – deepGOURAMIC – HILDA – CLC) ; et à cause du périmètre très restreint de cette couche locale seulement 4 avec la source OCS Picardie.

La variabilité inter-opérateur aura pour données les résultats issus d'un test d'utilisation par différents opérateurs, préalablement formés sur le logiciel et devant
Détermination semi-automatique de l'occupation du sol grâce au logiciel GOURAMIC

9 images classée par difficulté d'interprétation. Ces résultats sont croisés avec les images de référence : l'analyse des écarts permettant dès lors de quantifier l'impact de l'interprétation dans le processus de détermination de l'occupation du sol.

## 2. RÉSULTATS

### 2.1. Comparer les performances du logiciel GOURAMIC

Les matrices de confusion nous ont permis de comprendre quelles étaient les catégories les plus difficiles à repérer et sur lesquelles un travail supplémentaire doit être réalisé. Ainsi, HILDA présente de nombreuses difficultés dues notamment à sa précision (mailles très importantes) ; GOURAMIC et deepGOURAMIC disposent de bonnes tendances par rapport à CLC mais divergent sur certaines catégories (vergers et vignobles) où la finesse de CLC (25Ha minimum) tend à limiter la détection de ces parcelles habituellement de faible surface.

### 2.2. Mesurer la variabilité induite par les utilisateurs

Comme pressenti, les résultats confirment la faible variabilité générale à l'échelle d'un territoire mais des écarts néanmoins forts pour certaines classes d'occupation du sol induite par des interprétations différentes au sein d'une même image par différents utilisateurs. Ainsi, les catégories *Prairies* et *Arable* sont souvent confondues, qui plus est dans les tests sur les images disposant de tous les types de surface et donc où la place à l'interprétation est la plus importante.

<footnote>(1) Ratajczak R. (2020). *Analyse automatique d'images aériennes historiques : application à une étude épidémiologique*. Thèse de doctorat en Informatique, École doctorale en informatique de Lyon.</footnote>
# Application d'une approche semi-quantitative pour estimer les impacts cumulés des interventions anthropiques sur les systèmes fluviaux : l'exemple de la Charente entre Angoulême et Saintes (Ouest de la France)

Amélie Duquesne¹, Christine Plumejeaud-Perreau¹, Jean-Michel Carozza¹

1. Littoral Environnement et Sociétés (LIENSs), La Rochelle Université
2 rue Olympe de Gouges, 17000 La Rochelle, France
amelie.duquesne1@univ-lr.fr

MOTS-CLES : ANALYSE MULTICRITERE, ANALYSE SPATIALE, SYSTEME D'INFORMATION GEOGRAPHIQUE, CARTOGRAPHIE D'IMPACTS ANTHROPIQUES, RESTAURATION DES COURS D'EAU.