Un modèle pour l'intégration spatiale et temporelle de données géolocalisées

Helbert Arenas (1) , Cassia Trojahn dos Santos (1, 2) , Catherine Comparot (1) , Nathalie Aussenac-Gilles (1, 3)

1 IRIT-MELODI - MEthodes et ingénierie des Langues, des Ontologies et du DIscours
2 UT2J - Université Toulouse - Jean Jaurès
3 CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique

Earth Observation is a rapidly evolving domain. The European Space Agency recently launched the satellites of the Sentinel series, which will deliver between 8 and 10 TB of data per day, opening emerging opportunities in domains ranging from agriculture and environmental monitoring to urban planning, oceanography and climate studies. Domain-oriented applications require that images be enriched with data coming from various sources, that allow to better support decision-making processes related to the observed areas. One of the challenges to be addressed then concerns the integration of heterogeneous data. In this context, semantic technologies play a key role by providing an infrastructure based on standard models for representing data and on ontologies. We present a semantic approach to integrate data with the aim of enriching metadata of satellite imagery with data from various sources that are relevant to describe Earth observations for a particular need. We propose a semantic vocabulary, a forma-lization of spatio-temporal relationships as well as an integration process of various geo-spatial data sets. We illustrate our approach through a case study exploiting meteorological data.

Le domaine de l'observation de la Terre est en forte évolution. L'Agence Spatiale Eu-ropéenne a récemment lancé les satellites des séries Sentinel qui livrent 8 à 10 To de données par jour, ce qui ouvre de nouvelles opportunités dans les domaines de l'environnement, l'urba-nisme, l'océanographie, la climatologie, etc. Les applications métier nécessitent de coupler ces images à des données issues de diverses sources, afin de fournir une meilleure aide à la décision pour des actions à effectuer sur les zones observées. Un des défis à relever est alors l'intégration de ces données hétérogènes. Les technologies du Web Sémantique fournissent une infrastructure basée sur des standards de représentation de données et des ontologies, qui jouent un rôle clé dans ce contexte. Notre approche sémantique d'intégration de données enrichit les métadon-nées des images satellites par des données de sources pertinentes, décrivant les observations de la Terre en réponse à un besoin donné. Nous proposons un vocabulaire sémantique, formalisant des relations spatio-temporelles et support à l'intégration de divers jeux de données géolocali-sées. Nous illustrons notre approche sur un cas d'étude basé sur des données météorologiques.

Mots clés: spatio-temporal data; data integration; satellite images; semantic model

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]

Helbert Arenas, Cassia Trojahn dos Santos, Catherine Comparot, Nathalie Aussenac-Gilles. Un modèle pour l'intégration spatiale et temporelle de données géolocalisées. Revue Internationale de Géomatique, 2018, 28 (2), pp.243-266. ⟨10.3166/rig.2018.00055⟩. ⟨hal-02398679⟩