• Media type: Text; Electronic Thesis; E-Book
  • Title: Model-driven Integration of Heterogeneous n-Dimensional Urban Data ; Intégration de données urbaines hétérogènes n-dimensionnelles basée modèle
  • Contributor: Vinasco-Alvarez, Diego [Author]
  • Published: theses.fr, 2023-12-11
  • Language: English
  • Keywords: Data transformation ; Model-driven approach ; Approche basée-modèles ; Spatio-temporal data ; 3D data ; Standards de données ; Graphes de connaissances ; Urban data ; Data standards ; Données 3D ; Knowledge graphs ; Data integration ; Intégration des données ; Données spatio-temporelles ; Données urbaines ; Ontologies ; Transformation des données
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  • Description: L’urbanisation et l’anthropisation sont des processus de changement dynamiques et multiformes qui ont de fortes répercussions sur nos sociétés. Pour répondre au besoin de comprendre ces processus, les approches fondées sur les données—telles que les jumeaux numériques urbains et les applications de villes intelligentes—sont devenues des solutions puissantes pour modéliser, visualiser et naviguer dans le paysage et le cycle de vie urbains complexes. Souvent, ces approches reposent sur l’intégration de ces données urbaines, qui consistent en une variété d’informations provenant de différents acteurs et organisations. Dans ce contexte, l’intégration des données urbaines est un processus qui combine des données urbaines hétérogènes provenant de ces domaines d’information afin de créer des vues de données plus complètes du paysage urbain et de son évolution pour l’utilisateur. Pour fournir ces vues, le processus d’intégration doit prendre en compte à la fois la nature hétérogène de ces données et leurs caractéristiques n-dimensionnelles (nD) (i.e., 2D, 3D, temps, sémantique).L’objectif de cette thèse est de proposer une approche sémantique évolutive de l’intégration de données basée sur les standards et des modèles, où les modèles conceptuels sous-jacents aux différentes sources de données sont préservés. Au lieu d’utiliser une conversion directe des données, nous proposons une méthodologie fondée sur un modèle sémantique garantissant que, pour une application, toutes les informations pouvant être représentées par un standard donné seront disponibles pour l’application. Une approche basée modèle permet de garantir que l’application peut utiliser toutes les informations exposées par l’une de ces sources de données, même si les standards et implicitement les modèles évoluent. Nous nous intéressons dans cette thèse aux données urbaines à n-dimensions et en particulier aux données urbaines 3D et temporelles. La construction d’un modèle sémantique évolutif est un défi, car le choix d’un modèle sémantique expressif ...
  • Access State: Open Access