Le défi consiste ici à modéliser et analyser des trajectoires de territoire. Le mot “territoire” revêt différentes acceptions. Nous l’entendons ici comme une portion de l’espace (le plus souvent la surface terrestre), plus ou moins nettement délimitée, qui présente généralement une certaine unité, un caractère particulier et où est établie une collectivité (humaine, animale, végétale, …) et où s’exerce une autorité politique, juridique, ….
Nous étudions l’évolution des territoires selon diverses caractéristiques (divisions administratives, environnementales, démographiques, socio-économiques, culturelles, …), à partir de séries chronologiques de données des indicateurs associés à ces caractéristiques, que ces données, officielles ou participatives, proviennent d’images satellitaires, de capteurs physiques, d’enquêtes, … Il s’agit notamment de mettre en évidence sur ces territoires l’impact des activités humaines et des politiques publiques mises en place, mais aussi du changement climatique, la résilience et l’effet des éventuelles réponses apportées.
Plusieurs membres de l’équipe STORIES étudient les territoires et leurs trajectoires depuis une quinzaine d’années. Parmi les principaux résultats, on peut citer :
- la modélisation de l’évolution des divisions territoriales à travers la caractérisation et la détection des changements survenus au cours du temps [Plumejeaud, 2011].
- l’exploitation d’ontologies et de graphes de connaissances spatio-temporelles reflétant l’évolution des divisions territoriales [Bernard, 2019].
- l’enrichissement sémantiquement de graphes de connaissances par des données du Linked Open Data (LOD) Cloud afin de contextualiser et d’expliquer l’évolution des territoires considérés [Bernard et al., 2023].
- la modélisation et de l’analyse des trajectoires sémantiques environnementales des territoires, à partir d’indices relatifs à la végétation, la température, l’eau, la neige, l’artificialisation des sols, etc., extraits d’images satellitaires et disponibles sous forme de séries de données chronologiques [Milon Flores, 2024].
Aujourd’hui, nos recherches sur ce thème s’orientent vers une généralisation de l’approche. L’objectif est de rendre compte de l’évolution d’un territoire, quel qu’il soit, selon différents points de vue, caractérisés par un ou plusieurs indicateurs combinés. Nous visons l’élaboration de modèles ontologiques génériques et réalisation opérationnelle des différentes étapes de la chaîne de traitement (depuis la représentation des données, leur enrichissement, et leur interrogation, jusqu’à leur analyse par des méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé, et une restitution interactive et multi-modale des résultats) de telles trajectoires.
Références bibliographiques
- Bernard C.: Immersing evolving geographic divisions in the semantic Web. (Immersion dans le Web sémantique de décou- pages géographiques en évolution). Grenoble Alpes University, France, 2019.
- Bernard C., Viry M., Villanova-Oliver M., Gensel J.: GeoChangeViz: Visualizing Knowledge Graphs about Changes in Geographical Divisions, ISWC (Posters/Demos/Industry) 2023.
- Milon-Flores D. F., Bernard C., Gensel J., Giuliani G., Chatenoux B., Dao H.:Publication of Satellite Earth Observations in the Linked Open Data Cloud: Experiment Through the TRACES Project. W2GIS 2024: 67-85.
- Plumejeaud C.: Modèles et méthodes pour l’information spatio-temporelle évolutive. (Models and methods for handling of evolutive spatio-temporal data). Grenoble Alpes University, France, 2011.