Suite

Coordonnées d'intersection de ligne et de polygone

Coordonnées d'intersection de ligne et de polygone


Je travaille avec Python, Shapely et Fiona… Existe-t-il un moyen de saisir une entrée d'un fichier de formes de ligne et d'un fichier de formes de polygones et d'obtenir le résultat des points d'intersection et de leurs coordonnées ? L'illustration fournit une description précise…


L'intersection d'un Polygon et d'une LineString est une LineString et l'intersection de deux LineString est un Point (ou MultiPoint), vous devez donc transformer votre Polygon en LineString -> Shapely: LinearRings

from shapely.geometry import shape import fiona # polygon layer poly = fiona.open("polygons.shp") # line layer line = fiona.open("lines.shp") # Première caractéristique des fichiers de formes s_poly = shape(poly. next()['geometry']) s_line = shape(line.next()['geometry']) print s_poly.intersection(s_line) LINESTRING (360.4742985178883 -286.9847328244275, 450.1982781776156 -140.6494330268984) # transformer le polygone en un anneau LineString = LineString(list(s_poly.exterior.coords)) print ring.intersection(line) MULTIPOINT (360.4742985178883 -286.9847328244275, 450.1982781776156 # ou, plus formel à partir de shapely.geometry.polygon import LinearRing lring = LinearRing(list(s_poly.exterior.coords) ) imprimer lring.intersection(s_line) MULTIPOINT (360.4742985178883 -286.9847328244275, 450.1982781776156 -140.6494330268984)

Si vous avez plusieurs polygones et plusieurs polylignes :

Multi_pol_ext = MultiLineString([list(shape(pol['geometry']).exterior.coords) pour pol dans fiona.open("polygons.shp")]) Multi_lines = MultiLineString([shape(line['geometry']) pour la ligne dans fiona.open("lines.shp")]) Multi_pol_ext.intersection(Multi_lines) 

Guide de l'utilisateur et document de référence d'Oracle Spatial Tài liệu

Oracle® Spatial
Guide de l'utilisateur et référence
10g Version 1 (10.1)
Référence B10826-01
décembre 2003
Fournit des informations d'utilisation et de référence pour l'indexation
et le stockage des données spatiales et pour le développement spatial
applications utilisant Oracle Spatial et Oracle Locator.
Guide et référence de l'utilisateur d'Oracle Spatial, 10g version 1 (10.1)
Référence B10826-01
Copyright © 1999, 2003 Oracle Corporation. Tous les droits sont réservés.
Auteur principal : Chuck Murray
Contributeurs : Dan Abugov, Nicole Alexander, Bruce Blackwell, Janet Blowney, Dan Geringer, Albert
Godfrind, Ravi Kothuri, Richard Pitts, Siva Ravada, Jack Wang, Jeffrey Xie
Les Programmes (qui incluent à la fois le logiciel et la documentation) contiennent des informations exclusives de
Oracle Corporation, ils sont fournis dans le cadre d'un contrat de licence contenant des restrictions d'utilisation et
divulgation et sont également protégés par le droit d'auteur, les brevets et autres droits de propriété intellectuelle et industrielle
lois. Reverse engineering, désassemblage ou décompilation des Programmes, sauf dans la mesure requise
pour obtenir l'interopérabilité avec d'autres logiciels créés indépendamment ou tel que spécifié par la loi, est interdit.
Les informations contenues dans ce document sont sujettes à modification sans préavis. Si vous trouvez des problèmes
dans la documentation, veuillez nous les signaler par écrit. Oracle Corporation ne garantit pas que ce


Glossaire

Cartographie – l'art et la science de produire des cartes, des graphiques et d'autres représentations des relations spatiales.

Contour – une ligne tracée sur une carte joignant tous les points de la Terre qui sont à la même hauteur au-dessus du niveau moyen de la mer.

Coordonnées – valeurs angulaires ou linéaires qui désignent la position d'un point dans un système de référence ou de projection donné.

Coordonnées géographiques – un système de coordonnées sphériques communément appelé latitude et longitude.

Coordonnées, grille – un système de coordonnées plan-rectangulaire exprimé sous forme d'abscisse et d'ordonnée.

données – une surface mathématique sur laquelle est basé une cartographie et un système de coordonnées.

Élévation – la hauteur au-dessus du niveau moyen de la mer.

Référence géocentrique – une donnée qui a son origine au centre de masse de la Terre. L'avantage du référentiel géocentrique est sa compatibilité directe avec les systèmes de navigation par satellite.

Coordonnées géographiques – une position donnée en latitude et longitude.

GPS – Système de positionnement global – est un système de navigation par satellite développé par le ministère de la Défense des États-Unis et largement utilisé pour la navigation et le positionnement civils.

GNSS – Système mondial de navigation par satellite

Réticule – un réseau de lignes sur une carte ou un graphique représentant les parallèles de latitude et les méridiens de longitude de la Terre.

Grille - deux séries de lignes parallèles se coupant à angle droit pour former des carrés.

Convergence du réseau – la différence angulaire entre le nord de la grille et le nord géographique.

Coordonnées de la grille – les lignes d'intersection verticales et horizontales équidistantes superposées sur la face d'une carte. Un ensemble de lignes de quadrillage s'étend du nord au sud, tandis que l'autre s'étend de l'ouest à l'est. La position d'un point sur la carte est décrite comme sa distance à l'est d'une ligne nord-sud et sa distance au nord d'une ligne est-ouest.

Angle grille/magnétique (G-M) – la différence entre le nord de la grille et le nord magnétique et est une valeur positive si le nord magnétique est à l'est du nord de la grille et une valeur négative s'il est à l'ouest du nord géographique.

latitude – la latitude d'une entité est sa distance angulaire sur un méridien, mesurée vers le nord ou vers le sud à partir de l'équateur.

longitude – une distance angulaire mesurée à l'est ou à l'ouest le long de l'équateur à partir d'un méridien de référence (Greenwich).

Nord magnétique – la direction indiquée par une boussole vers le pôle magnétique terrestre.

Carte – une représentation de la surface de la Terre. Une carte cadastrale est une carte montrant le terrain subdivisé en unités de propriété une carte topographique est une carte montrant les caractéristiques physiques et superficielles telles qu'elles apparaissent sur le terrain une carte thématique affiche un thème particulier, comme la végétation ou la densité de population.

Projection cartographique – toute façon systématique de représenter les méridiens et les parallèles de la Terre sur une surface plane.

Projection de Mercator – la projection cylindrique conforme tangentielle à l'équateur, possédant la propriété supplémentaire précieuse que toutes les loxodromies sont représentées par des lignes droites. Largement utilisé pour les cartes hydrographiques et aéronautiques.

méridien – une ligne imaginaire du pôle Nord au pôle Sud reliant des points d'égale longitude.

Soulagement - la déviation d'une zone de la surface de la Terre par rapport à un plan. Il fait référence à la forme physique de la surface de la Terre.

Topographie – description ou représentation sur une carte des caractéristiques physiques et culturelles de la surface.

Projection transverse de Mercator (TM) – une projection cartographique cylindrique conforme, conçue à l'origine par Gauss, également connue sous le nom de projection Gauss-Kruger. Comme son nom l'indique, sa construction est sur le même principe que la projection de Mercator, la seule différence étant que le grand cercle de tangence est désormais n'importe quel méridien nommé. Les méridiens et parallèles sont des lignes courbes, à l'exception du méridien central pour une zone déterminée (méridien de tangence), qui reste une ligne droite. La quantité de distorsion d'échelle peut devenir inacceptable à des distances supérieures à environ 1,5 degré de longitude par rapport au méridien central.


Intégration des données sur la sécurité routière provenant de sources étatiques et locales (2018)

Malheureusement, ce livre ne peut pas être imprimé à partir de l'OpenBook. Si vous devez imprimer des pages de ce livre, nous vous recommandons de le télécharger au format PDF.

Visitez NAP.edu/10766 pour obtenir plus d'informations sur ce livre, pour l'acheter en version imprimée ou pour le télécharger en format PDF gratuit.

Vous trouverez ci-dessous le texte non corrigé de ce chapitre, lu à la machine, destiné à fournir à nos propres moteurs de recherche et moteurs externes un texte de recherche très riche et représentatif des chapitres de chaque livre. Parce qu'il s'agit de matériel NON CORRIGÉ, veuillez considérer le texte suivant comme un proxy utile mais insuffisant pour les pages de livre faisant autorité.

72 Plusieurs termes clés qui se rapportent à la portée de la synthèse sont définis ci-dessous. Les termes supplémentaires sont définis dans le contexte de leurs sections pertinentes. Tout le réseau routier de données référencées linéaires (ARNOLD). Exigence HPMS étendue selon laquelle les départements des transports des États soumettent leur système de référencement linéaire pour inclure toutes les routes publiques. ARNOLD a été annoncé par la FHWA le 7 août 2012. Assistance technique en matière de données et d'analyse. Programme du Bureau de la sécurité de la FHWA qui fournit une assistance technique personnalisée et pratique aux agences ou disciplines individuelles, qu'elles soient nationales ou locales, sur la base des besoins de l'agence demandeuse. Institut de recherche sur les systèmes environnementaux (Esri). Fournisseur international de logiciels SIG, de SIG Web et d'applications de gestion de géodatabase. Réparer la loi américaine sur les transports de surface (loi FAST). Législation promulguée par le président Obama le 4 décembre 2015. Il s'agit de la première loi promulguée en plus de 10 ans qui offre une certitude de financement à long terme pour le transport de surface, ce qui signifie que les États et les gouvernements locaux peuvent aller de l'avant avec des projets de transport critiques tels que de nouveaux les autoroutes et les lignes de transport en commun, avec l'assurance qu'ils auront un partenaire fédéral à long terme. classement fonctionnel. Processus par lequel les rues et les autoroutes sont regroupées en classes, ou systèmes, selon le caractère du service de circulation qu'elles sont censées fournir. Le HPMS de la FHWA spécifie sept catégories : Interstate (Code 1), Other Freeways ou Expressways (Code 2), Other Principal Arterial (Code 3), Minor Arterial (Code 4), Major Collector (Code 5), Minor Collector (Code 6) et Local (Code 7). éléments de données fondamentaux (FDE). Sous-ensemble de MIRE établi dans le cadre des modifications apportées à la règle finale du HSIP à 23 CFR Part 924, à compter du 14 avril 2016. Les FDE sont un ensemble recommandé de 37 éléments de route et de trafic qui incluent des données de segment de route, d'intersection et de rampe/d'échangeur qui sont nécessaires pour mener des analyses de sécurité renforcées. méthode de référencement linéaire des coordonnées géographiques. Coordonnées géospatiales telles que la latitude et la longitude ou les coordonnées du plan d'état. système d'information géographique (SIG). Système de gestion de données informatisé conçu pour capturer, stocker, récupérer, analyser et afficher des informations référencées géographiquement, également définies comme un système de matériel, de logiciels et de données pour la collecte, le stockage, l'analyse et la diffusion d'informations sur les zones de la Terre. Aux fins du HPMS, le SIG est défini comme un réseau routier (données spatiales qui représentent graphiquement la géométrie des autoroutes - une carte électronique) et ses attributs de composants référencés géographiquement (données de section HPMS, données de pont et autres données, y compris les données socio-économiques) , qui sont intégrés via le glossaire SIG

Glossaire 73 technologie pour effectuer des analyses. Le SIG peut afficher les attributs et analyser les résultats électroniquement sous forme de carte. Système de positionnement global (GPS). Système mondial de navigation par satellite (GNSS) qui fournit des informations de localisation et d'heure dans toutes les conditions météorologiques, n'importe où sur ou près de la Terre où il y a une ligne de vue dégagée vers quatre satellites GPS ou plus. Système de surveillance des performances routières (HPMS). Système d'information sur les autoroutes au niveau national qui comprend des données sur l'étendue, l'état, les performances, l'utilisation et les caractéristiques d'exploitation des autoroutes du pays. Programme d'amélioration de la sécurité routière (HSIP). Programme d'aide fédérale de base dans le but de réduire considérablement les décès et les blessures graves sur toutes les routes publiques, y compris les routes publiques non étatiques et les routes sur les terres tribales. Le HSIP, qui a été poursuivi en tant que programme d'aide fédérale de base par le MAP-21, qui est entré en vigueur le 1er octobre 2012, nécessite une approche stratégique basée sur les données pour améliorer la sécurité routière sur toutes les routes publiques qui se concentre sur la performance. détection et télémétrie de la lumière (lidar). Méthode d'arpentage qui mesure la distance à une cible en illuminant la cible avec une lumière laser. Le lidar est couramment utilisé pour collecter des données haute résolution. système de référencement linéaire (LRS). Système de référencement qui définit un point de départ connu et référence les emplacements des objets à une distance linéaire de ce point. méthode de référencement linéaire (LRM). Mécanisme pour trouver et indiquer l'emplacement d'un point inconnu en le référençant à un point connu. agence publique locale (APL). Toute agence qui reçoit des fonds fédéraux pour le transport. Ces fonds sont administrés par la FHWA et transmis par l'intermédiaire du DOT de l'État aux demandeurs des agences locales dans le but d'améliorer les infrastructures ou d'autres services de transport. Chaque agence qui reçoit ces fonds a un coordinateur LPA local désigné qui est chargé d'assurer le respect de toutes les réglementations d'aide de l'État et du gouvernement fédéral liées au processus de livraison des projets administrés localement. Programme local d'assistance technique (PALT). Programme de transfert de technologie FHWA qui fournit une assistance technique et une formation aux services routiers locaux aux États-Unis. Le programme transfère les connaissances des technologies de transport innovantes aux communautés locales urbaines et rurales des États-Unis et aux gouvernements tribaux amérindiens. Le programme est un effort de partenariat avec un financement fourni par les ressources des agences fédérales, étatiques et locales avec le soutien des universités et du secteur privé. Chaque centre est financé par un match 50:50 de fonds étatiques et fédéraux, bien que certains États choisissent de fournir plus que le montant minimum requis. maintenance. Activités de programme liées à la capacité d'un organisme à fournir du personnel spécialisé pour gérer et examiner (pour la qualité) les mises à jour périodiques des données de la base de données sur la sécurité routière. organisation métropolitaine d'aménagement (MPO). Organisme décisionnel local désigné responsable de la mise en œuvre du processus de planification des transports métropolitains, conformément à la législation fédérale sur les transports [23 USC 134(b) et 49 USC 5303(c)]. Un MPO doit être désigné pour chaque zone urbaine de plus de 50 000 habitants. Inventaire modèle des éléments de la chaussée (MIRE). Liste recommandée de l'inventaire routier et des éléments de circulation liés à la gestion de la sécurité. MIRE est conçu comme une ligne directrice pour aider les agences de transport à améliorer leurs inventaires de données sur les routes et le trafic. Il fournit une base pour une norme de ce qui peut être considéré comme un inventaire de données bon ou robuste et aide les agences à évoluer vers l'utilisation de mesures de performance pour évaluer la qualité des données.


Pôles géographiques

(pôles nord et sud), les points où l'axe de rotation imaginaire de la terre coupe la surface de la terre et où les méridiens convergent. Le pôle nord est situé dans l'hémisphère nord, dans la partie centrale de l'océan Arctique. Le pôle sud est situé dans l'hémisphère sud, sur le continent de l'Antarctique. Il n'y a pas de longitude géographique aux pôles et les points cardinaux conventionnels ne s'appliquent pas. Les pôles géographiques sont des points à la surface de la terre qui ne participent pas à la rotation diurne de la terre. La position de l'axe de rotation de la terre par rapport à l'orbite terrestre est telle que près des pôles le soleil ne monte pas plus haut que 23½°. Pour cette raison, le climat est rude, avec des températures basses accompagnées de vents forts et de tempêtes de neige.

Histoire des expéditions. Les tentatives pour atteindre le pôle nord sont indissociables de l'histoire de l'étude et de la conquête de l'Arctique. Des tentatives pour atteindre le pôle nord avaient été faites par l'Anglais H. Hudson en 1607 (atteignant 80°23&prime N lat), le navigateur russe V. Ia. Chichagov en 1766 (80°30&prime N lat.), les explorateurs britanniques C. Phipps en 1773 (80&rdquo48&prime N lat.) et W. Parry en 1827 (82°45&prime N lat.), et l'américain J. Lockwood en 1882 (83°24&prime N lat.) ). En 1895, l'explorateur polaire norvégien F. Nansen et H. Johansen, un collègue, ont atteint 86°14&prime N lat. à skis et en traîneau à chiens depuis le navire Fram, qui avait dérivé avec les glaces du bassin arctique. Au printemps 1900, l'italien U. Cagni atteignit 86°34&prime N lat., également en traîneau à chiens. En septembre 1909, F. Cook, un américain, annonça qu'il avait atteint la région du pôle nord (environ 88° N lat.) le 21 avril 1908, mais il n'apporta aucune preuve. La première personne à atteindre le pôle nord est donc généralement considérée comme l'Américain R. Peary, qui a atteint 89°55&rsquo, selon les calculs optimaux des experts américains. Il l'a fait le 6 avril 1909, voyageant en traîneau à chiens.

Le développement des ballons et des avions a fourni des moyens entièrement nouveaux d'atteindre le pôle nord. La première tentative de vol vers la région polaire nord en ballon a été faite en juillet 1897 par le Suédois S. Andrée. La tentative s'est terminée tragiquement. Le premier engin à survoler le pôle nord était un avion piloté par l'américain R. Byrd (1926) le dirigeable Norge, commandé par le Norvégien R. Amundsen (1926) et le dirigeable Italie, sous le commandement de l'italien U. Nobile (1928). Ce sont tous des vols de reconnaissance. Une nouvelle période dans l'étude du bassin arctique a commencé au printemps 1937, lorsque O. Iu. Shmidt a dirigé une expédition aérienne soviétique à haute latitude de quatre avions de transport lourds lors du premier atterrissage sur des glaces dérivantes dans la région polaire nord. L'expédition a établi la station dérivante Severnyi Polius (SP-1), qui était dirigée par I. D. Papanin, E. T. Krenkel&rsquo, E. K. Fedorov et P. P. Shirshov. La même année, deux équipages soviétiques ont effectué des vols transpolaires sans escale de Moscou aux États-Unis. Le premier équipage était composé de V. P. Chkalov, G. F. Baidukov et A. V. Beliakov, et le second, de M. M. Gromov, A. B. Iumashev et S. A. Danilin. Après 1945, des avions soviétiques et américains se sont rendus au pôle nord à plusieurs reprises et ont effectué de nombreux atterrissages sur des glaces dérivantes afin d'étudier la glace.

En 1958, les sous-marins atomiques américains Nautile et Patin sont devenus les premiers navires à passer sous les glaces du pôle nord. Le Nautile du détroit de Béring à la mer du Groenland, et le Patin est allé de la mer du Groenland au pôle nord et retour. En 1962, le sous-marin atomique soviétique Komsomol de Lénine voyagé jusqu'au pôle nord. En 1963, l'équipage d'un deuxième sous-marin atomique soviétique a atterri sur la glace et a hissé le drapeau de l'État de l'URSS et celui de la marine soviétique.

En 1968, une expédition américano-canadienne de six hommes dirigée par R. Plaistad a atteint le pôle nord depuis l'Arctique canadien en 44 jours à l'aide de petits traîneaux motorisés. En 1968 et 1969, quatre explorateurs britanniques dirigés par W.Herbert a voyagé en traîneau à chiens de Point Barrow, en Alaska, à travers le pôle nord jusqu'au Spitzberg, atteignant le pôle le 5 avril 1969.

La première tentative pour atteindre le pôle sud a été faite par l'explorateur britannique R. Scott, avec E. Shackleton et E. Wilson, en 1902. Entre 1907 et 1909, Shackleton a fait une deuxième tentative et a atteint 88°23&rsquo S lat., mais il a été contraint de rentrer en raison d'une pénurie de nourriture. La première expédition à atteindre le pôle sud était une expédition norvégienne dirigée par R. Amundsen. Amundsen est arrivé au pôle le 14 décembre 1911, un mois avant l'arrivée de l'expédition britannique de R. Scott le 18 janvier 1912. Alors que l'aviation se développait dans les années 1930, une nouvelle période de recherche antarctique commença. L'amiral R. Byrd, un Américain, est devenu le premier à atteindre le pôle sud par avion le 29 novembre 1929, il a effectué un deuxième vol en 1947. Au cours de l'Année géophysique internationale (1957&ndash58), les États-Unis ont établi une station scientifique au pôle Sud. Le 18 janvier 1956, lors d'un vol de reconnaissance, un avion américain devient le premier avion à atterrir au pôle. En janvier 1957, la gare Amundsen-Scott a été ouverte.

En novembre 1957, une expédition composée de contingents britanniques et néo-zélandais a commencé un voyage transcontinental de Shackleton Station à travers le pôle sud jusqu'à Scott Station. Un groupe de tracteurs auxiliaires dirigé par le Néo-Zélandais E. Hillary a atteint le pôle sud depuis la mer de Ross le 4 janvier 1958. Le 20 janvier 1958, le détachement principal, dirigé par le géologue britannique V. Fuchs, franchi le pôle sud. La traversée terrestre a duré 99 jours.

En octobre 1958, le pilote soviétique V. M. Perov a piloté un IL-12 à travers le continent le long de la route Station Mirnyi-Station Sovetskaia-pôle sud-Station McMurdo pour étudier le relief de l'Antarctique oriental.

Le 26 décembre 1959, les enquêteurs soviétiques ont atteint le pôle sud en tracteurs et en traîneaux, en empruntant la route Komsomolóskaia Station-Vostok Station-pôle sud. L'équipe était dirigée par A. G. Dralkin, chef de la quatrième expédition antarctique. En 1961, A. Crary a dirigé un groupe de scientifiques américains lors d'un voyage intracontinental dans des véhicules tout usage le long de la route Station McMurdo-pôle sud.

LES RÉFÉRENCES

Mouvement des pôles géographiques. L'axe instantané de rotation de la terre ne maintient pas toujours la même direction dans la terre. En conséquence, les pôles géographiques se déplacent sur la surface de la terre, un phénomène connu sous le nom de mouvement polaire. Les données sur le mouvement polaire sont importantes en astronomie et en géodésie car le mouvement provoque des changements continus dans les coordonnées des points sur la surface de la terre et les azimuts des objets terrestres, affectant ainsi les mesures astronomiques et géodésiques. Pour obtenir des données sur le mouvement polaire, le Service international de latitude a été créé en 1899 en 1961, il a été rebaptisé International Polar Motion Service. Le service dispose de cinq stations qui font des observations de changements de latitude et d'un bureau central qui calcule les coordonnées des pôles géographiques sur la base de ces données. Les stations sont toutes situées au 39°8&rsquo N lat. et ont des instruments identiques. Ils sont à Mizusawa (Japon), Kitab (URSS), Carloforte (Italie) et Gaithersburg et Ukiah (USA). Des observations pour le service des mouvements polaires sont également menées en URSS à Pulkovo, Moscou, Poltava, Kazan, Gorky, Irkoutsk et Blagoveshchensk.

Le mouvement polaire est étudié par rapport à l'origine internationale conventionnelle (CIO) des coordonnées du pôle nord, l'équateur CIO correspond au système CIO. La position de l'origine a été établie en 1967 par une décision de la treizième Assemblée générale de l'Union astronomique internationale. À ce stade (point O sur la figure 1), un avion K est dessinée tangente au plan du sphéroïde terrestre. Le plan de l'équateur instantané de la terre est déterminé par des observations astronomiques de

latitude ϕ aux stations. La perpendiculaire CP de ce plan coïncide avec l'axe instantané de rotation de la terre, et le point P, où il coupe le plan K, coïncide avec le pôle instantané. Avion K contient le système de coordonnées : axe BŒUF est tracé dans la direction du méridien de Greenwich, et OY est à un angle de 90° vers l'ouest. Les coordonnées du point P dans ce système sont appelées les coordonnées du pôle instantané terrestre. Ils sont liés à la latitude du point d'observation par la formule proposée en 1893 par S.K. Kostinskii :

où &lambda est la longitude du point d'observation.

Les données sur le mouvement polaire montrent que le pôle P se déplace à travers la surface de la terre dans la direction de la rotation diurne de la terre autour du pôle d'inertie I, où le plus petit axe de l'ellipsoïde d'inertie de la terre coupe le plan K. Pôle P décrit ainsi une courbe irrégulière en forme de spirale&mdasha polhode&mdash dont les boucles se déplacent progressivement en direction du Groenland par rapport à l'origine internationale conventionnelle O. Le polhode du pôle sud a la même forme que celui du pôle nord.

Le constituant périodique du mouvement polaire se compose de deux parties : le mouvement libre et le mouvement annuel. Le mouvement libre, ou nutation libre, est un mouvement approchant un cercle, avec une période de 1,2 ans. L'amplitude de la libre circulation des pôles géographiques varie considérablement, approchant 0,3&rdquo au maximum&mdashas en 1910, 1955 et 1965&mdashand diminuant à près de zéro au minimum&mdashas en 1927, 1935, 1961 et 1968. Le mouvement annuel des pôles géographiques suit une ellipse dont les demi-axes ont été définis par A. Ia. Orlov égal à 0,088&rdquo et 0,075&rdquo 1&rdquo correspond à environ 31 m à la surface de la terre.

Divers modèles de la terre ont été proposés dans la théorie du mouvement polaire. En supposant que la terre soit un corps absolument solide, L. Euler a déduit une formule, publiée en 1790, qui reliait la période de libre mouvement des pôles géographiques aux valeurs des principaux moments d'inertie de la terre, d'où il s'ensuit que cette période serait de 305 jours, c'est ce qu'on appelle la période d'Euler. En réalité, comme l'a établi l'astronome américain S. Chandler par analyse d'observations en 1892, la période est nettement plus grande, proche de 433 jours, c'est ce qu'on appelle la période de Chandler. S. Newcomb a attribué l'écart entre les périodes d'Euler et de Chandler à l'effet des déformations élastiques de la terre et des déplacements de l'eau dans l'océan. Ces décalages résultent des changements de force centrifuge causés par le mouvement polaire. L'explication de Newcomb a établi la dépendance de la période de libre circulation des pôles géographiques sur les propriétés mécaniques de la terre. Il a également souligné la possibilité d'utiliser des données sur ce mouvement pour étudier la structure interne de la terre. Plus précisément, ces données ont été utilisées pour tester les inférences de la théorie de la rotation d'une terre à noyau liquide par F. A. Sludskii, J. H. Poincaré, H. Jeffreys, M. S. Molodenskii et d'autres. Cette théorie soutient qu'en plus des constituants mentionnés ci-dessus du mouvement des pôles il peut y avoir un mouvement avec une période d'environ 24 heures selon les calculs de Molodenskii, c'est 23 h 56 min 54 sec de temps sidéral. N. A. Popov a confirmé l'existence d'un tel mouvement grâce à l'observation de deux étoiles zénithales à Poltava.

Le mouvement annuel des pôles géographiques est causé par la redistribution saisonnière des masses et principalement des masses d'air à la surface de la terre, ce qui modifie les moments d'inertie centrifuges. Jeffreys a constaté que la perturbation du cours annuel régulier de ce processus peut inciter et maintenir la libre circulation des pôles. En revanche, la viscosité de la terre provoque une atténuation du mouvement polaire. Cette interprétation du phénomène a permis d'appliquer la théorie des fonctions aléatoires à l'analyse du mouvement polaire.

Pour chaque boucle de la polhode, on trouve un centre et le pôle moyen de l'époque des observations. La théorie démontre que ce pôle doit toujours être proche du pôle d'inertie I pour tout modèle de la terre. A. Ia. Orlov a développé une méthode de calcul qui permet de trouver les coordonnées du pôle instantané par rapport au pôle moyen de l'époque d'observations directement à partir de déterminations de changement de latitudes. On a émis l'hypothèse qu'il y avait eu des changements importants dans les pôles géographiques dans le passé géologique. Les scientifiques tentent d'utiliser des données sur le magnétisme résiduel dans les roches pour retracer le mouvement des pôles terrestres jusqu'au Précambrien.


Réclamations

1. Une méthode de géocodage comprenant

identifier à partir d'images orthorectifiées des emplacements d'entités associées à chaque côté d'un segment de rue numéroter de façon ordonnée les emplacements identifiés par rapport aux positions le long de chaque côté du segment de rue déterminer les adresses de rue associées à chaque côté du segment de rue et associer les emplacements identifiés avec le des adresses postales pour produire des adresses postales géocodées pour chaque côté du segment dans lequel l'association des emplacements identifiés avec les adresses postales déterminées comprend la mise en correspondance, de chaque côté du segment de rue, de la numérotation ordinale des emplacements identifiés avec un ordre naturel des adresses postales déterminées et, s'il n'y a pas de correspondance un à un entre les emplacements identifiés et les adresses de rue déterminées, alors redéfinir le segment de rue pour inclure de multiples segments adjacents.

2. Procédé selon la revendication 1 dans lequel la détermination des adresses postales comprend :

consulter une base de données Street Map pour obtenir une plage d'adresses possibles associées à chaque côté du segment de rue et consulter une base de données Situs Address pour obtenir les adresses de rue.

3. Procédé selon la revendication 2 dans lequel la plage d'adresses possibles comprend :

une plage d'adresses paires et une plage d'adresses impaires.

4. Procédé selon la revendication 1 dans lequel les adresses postales comprennent :

une liste d'adresses impaires sur le segment de rue et une liste d'adresses paires sur le segment de rue.

5. Procédé selon la revendication 1 dans lequel l'identification des emplacements d'entités comprend :

sélectionner des centroïdes associés aux caractéristiques de l'image d'entité et associer les centroïdes au segment de rue.

6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la sélection des centroïdes comprend l'extraction des caractéristiques d'image d'entité et le calcul des centroïdes à partir des caractéristiques d'image d'entité extraites.

7. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l'ajout des adresses postales géocodées à une base de données s'il existe une correspondance un à un entre les emplacements identifiés et les adresses postales déterminées.

8. Procédé selon la revendication 1 dans lequel associer les emplacements identifiés aux adresses postales déterminées comprend :

consulter une base de données de registre d'entités identifiant des bâtiments à plusieurs unités dans le segment de rue et associer plusieurs adresses de rue à des emplacements identifiés correspondant à des bâtiments à plusieurs unités.

9. Une méthode de géocodage comprenant :

obtenir un ensemble ordonné linéairement de géocodes d'entités associés à un côté d'un segment de rue obtenir un ensemble ordonné linéairement d'adresses d'entités associées au côté du segment de rue et associer les géocodes d'entités aux adresses d'entités par une correspondance ordonnée linéairement, géocodant ainsi le adresses d'entités dans lesquelles l'obtention de l'ensemble de géocodes d'entités ordonnés linéairement comprend : l'obtention d'un ensemble de géocodes d'entités associés au côté du segment de rue, où chaque géocode d'entités représente potentiellement une entité adressable, et l'ordonnancement linéaire des géocodes d'entités reçus pour produire les géocodes d'entités ordonnés linéairement un ensemble de géocodes dans lequel le classement linéaire des géocodes d'entité reçus comprend le calcul de points d'intersection entre le segment de rue et des lignes tracées perpendiculairement audit segment de rue par rapport auxdits géocodes d'entité.

10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l'obtention de l'ensemble de géocodes d'entités associés au côté du segment de rue comprend l'identification de caractéristiques d'image d'une image aérienne ou satellite et la corrélation des caractéristiques d'image avec des données de segment de rue à partir d'une source de données de carte routière.

11. Procédé selon la revendication 10, dans lequel l'identification de caractéristiques d'image d'une image aérienne ou satellite comprend l'identification de segments de rue et d'entités potentiellement adressables.

12. Procédé selon la revendication 9 dans lequel l'ordonnancement linéaire des géocodes d'entités reçus comprend :

calculer des points d'intersection entre le segment de rue et des lignes tracées perpendiculairement audit segment de rue auxdits géocodes d'entité et attribuer un ordre linéaire aux points d'intersection sur la base des distances le long du segment de rue depuis une extrémité du segment de rue jusqu'aux points d'intersection.

13. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l'obtention de l'ensemble ordonné linéairement de géocodes d'entités comprend la réception de données de segment de rue pour les points d'extrémité du segment de rue.

14. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l'obtention de l'ensemble ordonné linéairement d'adresses d'entités comprend la réception d'une liste d'adresses attribuables associées au segment de rue et le classement linéaire de la liste.

15. Procédé selon la revendication 14, dans lequel l'obtention de l'ensemble ordonné linéairement d'adresses d'entités comprend l'association de la liste au segment de rue en recevant des données de direction de plage d'adresses et des données de côté de segment de rue.

16. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l'association des géocodes d'entité aux adresses d'entité est effectuée conformément aux données de direction de plage d'adresses et aux données de côté de segment de rue.

17. Procédé selon la revendication 9 dans lequel l'association des géocodes d'entités aux adresses d'entités consiste à produire pour chaque côté du segment une correspondance biunivoque entre un ordre numérique de la liste d'adresses d'entités et l'ordre linéaire de l'ensemble ordonné linéairement. des géocodes d'entités.

18. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l'association des géocodes d'entités aux adresses d'entités comprend l'accès à une base de données de registre d'entités comprenant des immeubles multi-logements et des entités multi-immeubles.

19. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l'association des géocodes d'entités aux adresses d'entités comprend la redéfinition du segment de rue.

20. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l'association des géocodes d'entités aux adresses d'entités comprend le transfert d'au moins une des adresses d'entités vers un segment de rue adjacent.

21. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l'association des géocodes d'entités aux adresses d'entités comprend la commutation des adresses entre les côtés droit et gauche du segment.

22. Une méthode de géocodage comprenant :

obtenir une liste de géocodes d'entités associés à un côté d'un segment de rue numéroter de façon ordonnée la liste des géocodes d'entités par rapport à la position sur le segment de rue obtenir une liste ordonnée d'adresses d'entités associées au côté du segment de rue et associer les géocodes d'entités à les adresses d'entités par une correspondance ordinale, géocodant ainsi les adresses d'entités, l'association des géocodes d'entités aux adresses d'entités comprenant la commutation des adresses, le cas échéant, entre les côtés droit et gauche du segment.

23. Procédé selon la revendication 22, dans lequel la numérotation ordinale de la liste des géocodes d'entité comprend le calcul de points d'intersection entre le segment de rue et des lignes tracées perpendiculairement au segment de rue aux géocodes d'entité.

24. Procédé selon la revendication 23, dans lequel la numérotation ordinale de la liste des géocodes d'entité comprend en outre l'attribution d'un ordre linéaire aux points d'intersection calculés sur la base des distances le long du segment de rue depuis un point d'extrémité du segment de rue jusqu'aux points d'intersection calculés.

25. Procédé selon la revendication 22, dans lequel l'obtention de la liste des géocodes d'entités associés au côté du segment de rue comprend l'identification de caractéristiques d'image d'une image aérienne ou satellite et la corrélation des caractéristiques d'image avec des données de segment de rue à partir d'une source de données de carte de rue.

26. Procédé selon la revendication 22, dans lequel l'obtention de la liste des géocodes d'entités comprend la réception de données de segment de rue pour les points d'extrémité du segment de rue.

27. Procédé selon la revendication 22, dans lequel l'obtention de la liste ordonnée d'adresses d'entités comprend la réception d'une liste d'adresses attribuables associées au segment de rue et le classement linéaire de la liste.

28. Procédé selon la revendication 22, dans lequel l'obtention de la liste ordonnée d'adresses d'entités comprend l'association de la liste ordonnée au segment de rue en recevant des données de direction de plage d'adresses et des données latérales de segment de rue.

29. Procédé selon la revendication 22, dans lequel l'association des géocodes d'entité aux adresses d'entité est effectuée conformément aux données de direction de plage d'adresses et aux données de côté de segment de rue.

30. Procédé selon la revendication 22 dans lequel l'association des géocodes d'entités aux adresses d'entités comprend la production pour chaque côté du segment d'une correspondance un à un entre un ordre d'adresse numérique de la liste ordonnée d'adresses d'entité et la liste d'adresses numérotée ordinalement géocodes.

31. Procédé selon la revendication 22, dans lequel l'association des géocodes d'entités aux adresses d'entités comprend l'accès à une base de données de registre d'entités comprenant des immeubles multi-logements et des entités multi-immeubles.

32. Procédé selon la revendication 22 dans lequel l'association des géocodes d'entités aux adresses d'entités comprend la redéfinition du segment de rue.

33. Procédé selon la revendication 22, dans lequel l'association des géocodes d'entités aux adresses d'entités comprend le transfert d'au moins une des adresses d'entités vers un segment de rue adjacent.

34. Procédé selon la revendication 22, comprenant en outre l'ajout des adresses d'entités géocodées à une base de données.


Élément

Élément
Unité d'information géographique fondamentale, telle qu'un point, une ligne, une zone ou un pixel. Peut également être appelé « entité ».

Éléments
Un graphique élément-point, ligne, remplissage, texte, champ de table (texte), champ de symbole ou mise en page groupée élément (personnalisé) - qui peut être ajouté à une cellule spécifique dans un tableau graphique.
Tableau interactif.

carte élément - [conception de carte] En cartographie numérique, un graphique ou un objet distinctement identifiable dans la carte ou la mise en page. Par exemple, une carte élément peut être un titre, une barre d'échelle, une légende ou un autre contour de carte élément.

s qui aident à assurer la cohérence et la compréhension pour les lecteurs.
Un titre (ou une légende) pour décrire la carte.

s de calques spécifiques ne sont pas tracés dans AutoCAD
S'applique à AutoCAD 2011, AutoCAD 2012, AutoCAD 2013, AutoCAD 2014, AutoCAD 2015, AutoCAD 2016, AutoCAD Architecture 2011, AutoCAD Architecture 2012, AutoCAD Architecture 2013, AutoCAD Architecture 2014, AutoCAD Architecture 2015, AutoCAD Architecture 2016, .

Le bouton Propriétés permet à l'utilisateur d'ajuster diverses propriétés du graphique. Cela inclut le déplacement de la légende et le renommage de la série dans les légendes, la modification des titres et des étiquettes d'axe et la modification des échelles de l'axe des x et de l'axe des y.

s
Les graphiques peuvent être utilisés pour effectuer les opérations suivantes :
Ornez une carte.
Regroupez les parties liées d'une carte.
Identifier une carte avec une organisation.
Soulignez une partie de la carte.

s avec substitution de variable en ligne .

Système d'approvisionnement de gestion
Également connu sous le nom d'EMPS. Composant Genesys Voice Platform (GVP), il s'agit d'une interface utilisateur graphique (GUI) et d'un référentiel pour les configurations de serveur GVP, les configurations client et les profils d'application client.

s[modifier]
La sphère quad a deux caractéristiques principales. La première est que le mapping consiste à projeter la sphère sur les faces d'un cube inscrit à l'aide d'une projection curviligne qui préserve l'aire. La sphère est divisée en six régions égales, qui correspondent aux faces du cube.

s : système de positionnement global (GPS), dispositifs de collecte de données, systèmes d'information géographique (SIG) et outils intelligents. Les récepteurs GPS modernes sont capables d'établir des positions dans un champ jusqu'à environ un mètre.

, Évaporation,
Falsification, Fossile,
Hypothèse de Gaia, Glacier, Effet de serre, Eaux souterraines, Débit d'eaux souterraines, .

S D'UN ENSEMBLE DE DONNÉES SHAPEFILE
La première chose que les professionnels du SIG doivent savoir sur les fichiers de formes est que chaque ensemble de données de fichiers de formes comprend au moins trois fichiers. L'un des trois fichiers requis stocke la géométrie des entités numériques sous forme d'ensembles de coordonnées vectorielles.

s
Le chapitre 9 « Principes cartographiques », la section 9.1 « Couleur » et la section 9.2 « Symbologie » ont traité des variables visuelles spécifiques aux caractéristiques spatiales d'une carte.

s d'interprétation visuelle
Dans notre vie quotidienne, nous interprétons de nombreuses photos et images, mais l'interprétation des photographies et des images aériennes est différente en raison de trois aspects importants : (1) la représentation des caractéristiques d'un point de vue aérien, souvent inconnu.

s de la géodésie : la gravité
Imaginez si toutes les montagnes et les vallées étaient balayées de la planète, laissant un océan mondial continu complètement au repos. Les effets de la gravité terrestre sur ce niveau moyen de la mer hypothétique mondial sont représentés par le géoïde.

Les s sont des objets visuels qui ajoutent des informations contextuelles aux cartes. Un exemple de ceci est l'inclusion d'une flèche Nord pour fournir un contexte directionnel.

s à la mise en page
Graphique
Si vous avez fermé le graphique, ouvrez-le à nouveau (Outils > Graphiques).
Cliquez avec le bouton droit sur la barre de titre du graphique et sélectionnez Afficher sur la mise en page.

s
Haut de page
Comme mentionné précédemment, les données géographiques peuvent être classées en 2 classes principales : les données spatiales et les données attributaires.

-- un élément de données logiquement primitif.
ensemble de données -- une collection de données connexes.
profondeur -- distance perpendiculaire d'un point intérieur à la surface d'un objet.

=cell,raster prompt layer.html#maintitle" >calque à utiliser"
d.ask invitera l'utilisateur à sélectionner un fichier raster (cellule) parmi ceux répertoriés dans les répertoires "cell" des ensembles de cartes répertoriés dans son chemin de recherche d'ensemble de cartes actuel. Un menu contextuel s'affichera sur le moniteur graphique de l'utilisateur, contenant l'invite : .

Les composants d'un réseau dans ArcInfo, y compris les liens de réseau et les nœuds de réseau, dont il existe trois types : arrêts, centres et virages.

.
Modification de l'action d'accrochage avec la tabulation et la barre d'espace.

s peuvent être des variables, telles que des données d'entrée et dérivées, ou des outils.
élévation.

s de Cartographie-4e édition. New York : John Wiley and Sons, Inc., 1978.

s qui ne sont pas des composants essentiels de la composition chimique de ce minéral.

Les éléments de la vision SIG nationale de l'Inde sont les suivants :
Une plate-forme SIG nationale avec une infrastructure informatique et réseau centrée sur le SIG
Actif SIG national homogène à l'échelle nationale à l'échelle 1:10 000, ainsi que des données au niveau de la ville à plus grande échelle .

dans la base de données spatiale ou situé dans un enregistrement de base de données lié.
Caractéristiques descriptives d'une caractéristique, d'un site ou d'un phénomène.
Ensemble ou collection de données qui décrivent les caractéristiques des conditions du monde réel.

école secondaire
4100 autoroute 212
Marshall, Caroline du Nord 28753
704-656-2223
Personne-ressource : Katherine Zimmerman .

dans un format raster (grilles). Les cellules de la grille sont toujours carrées.
Agrafe
Extraction d'entités présentes dans une couverture telle que définie (spatialement) par les entités de délimitation d'une couverture de découpage.

il manque : les étiquettes. Nous avons déjà appris à insérer des étiquettes sur une carte. Cependant, comme les données quantitatives sont essentielles dans cette carte, il serait bien d'afficher à la fois le nom du pays et son numéro d'Adresaro. Ouvrez les étiquettes de propriétés.

d'informations spatiales dans un ensemble de données de grille. Les cellules sont toujours carrées. Un groupe de cellules forme une grille.
Centroïde
Le "centre de gravité" ou le centre mathématiquement exact d'un polygone de forme irrégulière souvent donné par les coordonnées x, y d'une parcelle de terrain.

s
Modernisation
Le segment de contrôle GPS consiste en un réseau mondial d'installations au sol qui suivent les satellites GPS, surveillent leurs transmissions, effectuent des analyses et envoient des commandes et des données à la constellation.

s)
L'ensemble des six constantes indépendantes qui définissent une orbite - du nom de Johannes Kepler [1571-1630]. Les constantes définissent la forme d'une ellipse ou d'une hyperbole, l'orientent autour de son corps central et définissent la position d'un satellite sur l'orbite.

aire. Ne vous laissez pas tromper. ArcView agit presque comme quatre programmes en un : il possède quatre interfaces distinctes, dont deux offrent des fonctionnalités étendues de visualisation, d'analyse géographique et de base de données.

s du Dublin Core peut être simplement défini comme :
Titre
Nom donné à cette ressource par son créateur. Le nom ne doit pas nécessairement être unique.

Toutes les données numériques sous forme sont composées de bits : des indicateurs qui ont un état de 0 ou 1. Les informations peuvent être codées dans ces caractères binaires. La façon dont ce code fonctionne varie selon les systèmes.

qui mérite d'être mentionné et qui combine à la fois des graphiques et du texte est la légende de la carte ou la clé de la carte. Une légende de carteComposant commun d'une carte qui facilite l'interprétation et la compréhension. fournit aux utilisateurs des informations sur la façon dont les informations géographiques sont représentées graphiquement.

d'un GCS est le datum, un point de base pour le système géométrique. Puisque nous utilisons une sphère ou un ellipsoïde pour approximer la forme de la Terre, nous avons besoin d'un point de localisation pour son centre. Une donnée définit la position de ce sphéroïde par rapport au centre de la terre.

de temps
L'état de la surface, de l'atmosphère et du sous-sol de la Terre peut être examiné en introduisant des données satellitaires dans un SIG. La technologie SIG donne aux chercheurs la possibilité d'examiner les variations des processus terrestres au fil des jours, des mois et des années.

s qui a une dimension horizontale (lignes) et une dimension verticale (colonnes) dans un système de base de données relationnelle. Une table a un nombre spécifié de colonnes mais peut avoir n'importe quel nombre de lignes.
Modèle .

de chaque meilleure pratique est le résultat escompté. Des implémentations possibles sont suggérées et, le cas échéant, elles recommandent l'utilisation d'une technologie particulière.

à n'importe quel endroit de la carte.
Grande flexibilité pour créer des infobulles et des marqueurs.
Mélangez la puissance des capacités HTML5 avec une application de cartographie.
Événements .

d'une structure de données raster (voir raster).
GUI - Voir Interface utilisateur graphique.
Système d'information foncière - Un système d'information géographique ayant, comme objectif principal, des données contenant des registres fonciers, qui peuvent être largement définis pour inclure l'utilisation des ressources foncières, l'impact environnemental et les données fiscales.

dictionnaire-description des informations contenues dans une couverture de données, par exemple, le format, la définition, la structure et l'utilisation.

s de topologie et de thème existaient auparavant en cartographie, la carte de John Snow était unique, utilisant des méthodes cartographiques non seulement pour représenter mais aussi pour analyser pour la première fois des groupes de phénomènes dépendants géographiquement.

s - Ce sont les points, les lignes et les zones d'une base de données géographique.

Traitement par lots - La méthode de traitement des données en soumettant des programmes et des données à l'ordinateur dans un ou plusieurs fichiers plutôt que de manière interactive à partir d'un terminal.

sur une carte polaire azimutale se trouve un anneau d'aire :
Pour une colatitude donnée, on veut tel que la calotte sphérique délimitée par et le disque délimité par sur la carte aient des aires identiques.

s pour accomplir la transmission, la maintenance et l'interface utilisateur. Ces segments sont appelés espace, contrôle et utilisateur.
Segment spatial
Satellites.

s dans la sélection d'une projection à utiliser dans un projet SIG.
Soumis par Dave Gay le 16 février 98.

défini par une paire de coordonnées x,y
Poly Line - une forme définie par une série de segments de ligne connectés
Polygone - une forme fermée définie par une séquence connectée de paires de coordonnées x,y, où la première et la dernière paire de coordonnées sont identiques et toutes les autres paires sont uniques .

, stocké sous forme de point avec des coordonnées x,y dans une base de données informatique.
Annuaire du département
Accueil Services Notre comté Entreprise Gouvernement Comment puis-je. Contactez-nous Avis de non-responsabilité .

chlorose-Jaunissement des feuilles des plantes résultant d'un déséquilibre du métabolisme du fer causé par des concentrations excessives de cuivre, de zinc, de manganèse ou d'autres

s dans la plante. vision chromatique-La perception par l'œil humain des changements de teinte.

coordonnées, origine des points dans un système de coordonnées qui sert de point zéro dans le calcul du système

s ou en prescrivant son utilisation. culture Caractéristiques construites par l'homme qui sont sous, sur ou au-dessus du sol et délimitées sur une carte.

Carte de points Technique thématique simple utilisant des points pour montrer la distribution spatiale d'un

. Points par pouce (DPI) Souvent mentionné dans les processus d'impression/de traçage, il s'agissait de la précision avec laquelle une image peut être représentée.

Ces premiers enregistrements ont suivi les deux

structure des systèmes d'information géographique modernes : un fichier graphique lié à une base de données d'attributs. Aujourd'hui, les biologistes utilisent des colliers émetteurs et des récepteurs satellites pour suivre les routes migratoires des caribous et des ours polaires afin d'aider à concevoir des programmes de protection des animaux.

" Ces bases de données contiennent d'abord la géométrie

couche de la chaussée qui contient des liens, des nœuds, des points de forme, des élévations relatives et une connectivité.

Un schéma de métadonnées spécifie l'ordre, les types et les étiquettes des informations

s décrivant un ensemble de géodonnées. Logiciel commercial standard basé sur les normes SCOTS.

Niveau 1A Correction radiométrique des distorsions dues aux différences de sensibilité du

détecteurs aires de l'instrument de visualisation. Destiné aux utilisateurs qui souhaitent faire leur propre traitement d'image géométrique. Niveau 1B Correction radiométrique identique à celle du niveau 1A.

La science de l'information géographique, la science des SIG, s'intéresse aux concepts géographiques, les

s utilisé pour décrire, analyser, modéliser, raisonner et prendre des décisions sur des phénomènes répartis à la surface de la terre.

En plus d'être essentielles pour comprendre un ensemble de données individuel, les métadonnées structurées de manière systématique sont également un élément clé

d'infrastructure de données telles que des catalogues de données consultables ou des systèmes automatisés de cartographie et d'analyse.

d'une vue de base de données. Sur la base de ce concept, il est possible de représenter la même partie de la réalité à partir de différents points de vue dans la même résolution ou dans une résolution différente.

La sélection et la disposition des

s à afficher sur une carte nécessite une planification minutieuse et réfléchie, afin que la carte soit une communication graphique efficace. Les cartes doivent être claires et lisibles, ainsi que visuellement agréables. Les cartes sont des modèles de la réalité et, en tant que telles, elles ont une projection et une échelle associées.

En ce moment, certaines personnes peuvent penser - De jolis polygones, mais qu'est-ce que cela est censé me dire sur le public de Boston

écoles secondaires ? Eh bien, la réponse courte et simpliste est que le polygone de Voronoi d'une école vous indique théoriquement quelle zone dessert une école, toutes choses étant égales par ailleurs.

L'image raster se présente sous la forme de pixels individuels, et chaque emplacement spatial ou résolution

a un pixel associé où la valeur du pixel indique l'attribut, tel que la couleur, l'altitude ou un numéro d'identification. L'image raster est normalement acquise par un scanner optique, une caméra numérique CCD et d'autres dispositifs d'imagerie raster.

Par exemple, la table attributaire d'une couche de points qui représente

Les écoles secondaires peuvent avoir des colonnes intitulées « nombre d'élèves », « nombre d'enseignants » ou « distance du poste de police », et chaque ligne représenterait une école différente ayant des valeurs pour chaque colonne.

Les données spatiales sont un terme utilisé comme synonyme de données géographiques

s qui décrivent une zone géographique (parcelles, rues, intersections, voies ferrées, drainage, trottoirs, clôtures, allées, bâtiments, caractéristiques culturelles, ainsi que coordonnées, codes géographiques, adresses) pouvant être affichées sous forme graphique sous forme de cartes, .

Après le cadre cartographique, le plus important

s doivent occuper des postes importants. Lorsqu'on vous donne une carte à lire, vos yeux doivent se fixer sur le cadre de la carte (et son thème), le titre et la légende (dans cet ordre).

Pour cela, cliquez une fois sur la légende

nommé « Limites du comté ». Notez que le thème devient « relevé » ou « mis en évidence ».
Cliquez sur le bouton Rechercher (ressemble à une paire de jumelles), situé sur la barre de boutons Afficher. Notez que la fenêtre de dialogue "Rechercher du texte dans les attributs" apparaît.

Un affichage raster crée une image à partir de pixels, de pixels ou

s de résolution grossière ou fine. Une base de données matricielle maintient une "image" similaire de la réalité dans laquelle chaque cellule enregistre une sorte d'informations moyennées sur la zone de la cellule.

Raster : données affichées sous forme d'image discrète

s (pixels).
Relier : Opération qui établit une connexion temporaire entre des enregistrements correspondants dans deux tables à l'aide d'un élément commun aux deux. Une relation donne accès à des attributs de fonction supplémentaires qui ne sont pas stockés dans une seule table.

La triangulation aérienne est le calcul des vraies coordonnées au sol et des coordonnées 3D pour l'objet

s qui servent de référence de base en photogrammétrie aérienne et en photogrammétrie numérique.

La transmission séquentielle du signal

s d'un groupe représentant un personnage ou une autre entité de données. Les caractères sont transmis dans une séquence sur une seule ligne, plutôt que simultanément sur deux ou plusieurs lignes, comme dans la transmission parallèle.

qui compose une image.
Planimétrique : En cartographie, fait référence à des données spatiales qui n'incluent pas de données topographiques ou de relief.

La hauteur au-dessus de l'ellipsoïde (h) est un élément inséparable

d'un tuple de coordonnées géographiques 3D. Notez cependant que la hauteur ellipsoïdale (h) diffère des hauteurs « topographiques » liées au géoïde (H) par la quantité d'ondulation du géoïde par rapport à l'ellipsoïde (voir figure ci-dessous).

sur une carte montrant la relation entre la distance réelle sur Terre et la distance sur une carte.
Script - Ensemble d'instructions exécutées par un programme informatique. Également l'un des 5 types de documents contenus dans un fichier programme.

Un tel réseau est constitué de points monumentaux formant un réseau de mailles triangulaires

(Figure ci-dessous). Les angles de chaque triangle sont mesurés en plus d'au moins un côté d'un triangle, le point fondamental est également un point du réseau de triangulation. htm',0)

de vos données que, jusqu'à présent, vous avez probablement négligé. Vous savez évidemment quoi et quand, et vous savez probablement comment. Mais comprenez-vous vraiment où ?

qui montre graphiquement l'échelle d'une carte.
Ensemble - Un groupe d'entités et leurs données.
Spatial - (pro. Spay-shawl) Un adjectif. De, se rapportant à, ou se produisant dans l'espace.

Classe (vecteur) - L'un des attributs possibles pouvant être attribué à un vecteur

les classes peuvent être affectées directement ou extraites d'un champ sélectionné dans un objet de base de données associé.

Fleuron
Un fleuron est un élément décoratif

Mât de drapeau
Le bâton, le mât de drapeau ou le mât de drapeau est le mât sur lequel le drapeau est soutenu.

Ligne nette : [cartographie] Une ligne nette est une

qui entoure toutes les données, légendes, échelles et autres caractéristiques d'une carte. Une ligne nette peut être une bordure pleine ou à plusieurs lignes qui aide les lecteurs de carte à se concentrer sur les détails de la carte.

Série de cartes d'étude de trafic avec circulation des transports

s et conception de concept de chaussée en eux, y compris l'emplacement, sortant, entrant, ADT, etc.
Solutions: .

isotope -- Une des deux variantes ou plus du même produit chimique

, différant par le nombre de neutrons et non par le nombre de protons.
kame -- n.d. Un petit monticule escarpé de sédiments glaciaires.

Nous voulons encourager les interactions entre tous les participants au cours. Cela peut être très intéressant pour les personnes ayant des antécédents sophistiqués et avec

es antécédents pour discuter d'un sujet les uns avec les autres, et la communication peut avoir une grande valeur dans les deux sens.
Rendez-vous programmés.

Légende : La partie de la carte dessinée expliquant la signification des symboles utilisés pour coder la zone géographique représentée

et les gouvernements locaux sont de plus en plus tenus de rationaliser leurs pratiques commerciales tout en respectant des exigences réglementaires complexes. Pour ce faire, ils doivent digérer une immense quantité d'informations pour accomplir leurs tâches de manière juste et saine. Presque toutes ces informations sont d'une manière ou d'une autre liées à un

Le vecteur de champ magnétique à chaque emplacement est décrit par sept composantes : intensité totale (F), intensité verticale (Z), intensité horizontale (H) avec ses composantes nord (X) et est (Y), inclinaison (I) et déclinaison (RÉ). Cartes du magnétique

s et leur variation séculaire basée sur le monde magnétique.

de telles caractéristiques physiques - des lieux réels que vous pouvez découvrir dans la réalité - comme des villes, des routes principales et des plans d'eau. Si la carte est plus complexe, elle peut également localiser des chaînes de montagnes et des sommets, des voies ferrées, des élévations (hauteur au-dessus du niveau de la mer, indiquée soit par des ombrages, soit par des courbes de niveau), ou d'autres

Par conséquent, le développement ou l'adoption d'une norme indépendante du fournisseur pour les données spatiales est la première étape vers le développement de modèles de données standard pour les systèmes IG. Après avoir adopté ou développé de telles normes, les travaux futurs pourraient se concentrer sur l'augmentation des modèles de données spatiales avec des données non spatiales spécifiques.

Entre autres utilisations, Wherigo permet aux géocacheurs d'interagir avec des objets physiques et virtuels

s tels que des objets ou des personnages tout en trouvant un conteneur de géocache physique. Un appareil GPS compatible Wherigo ou un smartphone exécutant l'application Wherigo est requis pour lire une cartouche.


EXEMPLE #2

[0117] (1) Le système répond au téléphone.

[0118] (2) Si le demandeur est un utilisateur enregistré et que le système a pu le déterminer à partir de l'identifiant de l'appelant, alors le profil du demandeur est utilisé tout au long du processus.

[0119] (3) Si l'identifiant de l'appelant ne reflète pas un profil d'utilisateur spécifique, l'indicatif régional et le préfixe du numéro de téléphone sont utilisés pour déterminer la meilleure estimation de la zone géographique du demandeur.

[0120] (4) Le système se présente avec un logo audio et un autre discours.

[0121] (5) Si le profil du demandeur ne reflète pas une localisation par défaut, le système demande au demandeur de dire le nom d'une ville. Différentes versions de la grammaire utilisée pour reconnaître les lieux sont implémentées en fonction de l'indicatif régional. Par exemple, si l'indicatif régional est « 604 ». et l'appelant dit « Vancouver », puis « Colombie-Britannique » est affirmé comme la province par défaut par la grammaire car il est impliqué par l'identifiant de l'appelant du demandeur. Si l'identifiant de l'appelant reflétait « 206 » et que le demandeur disait « Vancouver », l'état implicite serait « Washington ».

[0122] Système : « Dites le nom de la ville qui vous intéresse ».

La réponse du demandeur est placée dans le slot geoplc.

[0124] (6) En fonction du profil demandeur s'il existe, un « service » particulier peut être revendiqué par le système. En l'absence d'un tel service par défaut, le système demande : « Que souhaitez-vous trouver ? »

Le demandeur répond en indiquant le type d'entité qu'il souhaite trouver. Par exemple, le demandeur peut indiquer « stations-service » ou « hébergement » ou « la station-service la plus proche » ou « l'hébergement le plus proche ». L'objet direct est placé dans le slot obj et le descripteur est placé dans le slot objparam. Le système écoute également une valeur de slot geoplc (un nom de lieu) et renverra la valeur si un tel nom de lieu est fourni par le demandeur.

[0126] (7) Le système demande alors au demandeur un nom de rue ou d'intersection : « Dites le nom d'une rue ou d'une intersection ».

Le système écoute un nom de rue ou d'intersection. Une intersection est simplement deux noms de rue au lieu d'un. Pour chaque rue, le système détermine les segments de rue portant le nom donné et les place dans des listes de candidats distinctes.

[0128] Si deux descriptions de rues ont été fournies, les deux listes sont évaluées pour déterminer où les rues se croisent. Ceci est accompli en faisant correspondre les longitudes et latitudes des segments de la première rue donnée avec celles de la seconde. Si une correspondance est trouvée, la longitude et la latitude résultantes sont enregistrées. Si les rues ne se coupent pas, un message d'erreur est donné au demandeur et la question est répétée.

Si une description de rue a été donnée, la liste candidate des segments portant ce nom de rue est placée dans la « liste cible ».

[0130] (8) Si l'utilisateur a fourni deux rues, le système demande la proximité à rechercher. Système : « Dans quelle proximité ? » Le demandeur répond par une proximité (ex : 2 blocs, 5 miles, 10 kilomètres). Le système détermine ensuite les segments de rue à proximité de la longitude et de la latitude de l'intersection. Ces segments sont enregistrés en tant que « liste cible ».

[0131] (9) Ayant une liste définie de segments cibles (la liste cible) qui est une liste de segments de rue dérivée d'un ou de deux noms de rue donnés, le système procède à la recherche d'entités d'objet qui sont codées comme étant sur le candidat liste de segments (c'est-à-dire le slot obj appliqué aux slots georteseg).

[0132] (10) En fonction de l'entité objet (objet slot), une parmi plusieurs actions a lieu. Par exemple, si l'appelant a dit "le plus proche" ou "le plus proche" est le paramètre d'objet par défaut (objparam) pour l'objet donné (obj), alors le système évalue l'objet le plus proche. Si l'objaparam de l'objet est « le moins cher », alors le système évalue l'objet le moins cher qui est codé sur l'un des segments candidats.

[0133] (11) Une publicité est de préférence diffusée au demandeur en fonction du profil de l'appelant et des réservations de publicité.

[0134] (12) L'objet avec le paramètre d'objet donné codé comme étant situé sur l'un des segments de la liste cible est renvoyé au demandeur.

[0135] Par exemple, le système : « Le meilleur prix signalé est de 64,9 à Esso sur Hastings près de Main » ou « Le Starbucks le plus proche est à Granville près du 12 e , ou « Les hébergements disponibles les plus proches sont au Days Inn sur Hastings près de Howe » .

[0136] (13) Le système demande alors au demandeur s'il souhaite être connecté à l'objet si l'objet a été marqué comme pouvant recevoir des appels. Le système : « Voulez-vous vous connecter avec eux maintenant ? » Si l'appelant répond « oui », l'appel est transféré.

Si la connexion ne peut pas être établie ou lorsque la connexion se termine du côté de l'appelé mais reste du côté du demandeur, le système continue.

[0138] (14) Le processus revient à l'étape 6 jusqu'à ce qu'il soit terminé par le demandeur.

[0139] Collecte d'informations

[0140] Le système et le procédé peuvent également être utilisés pour collecter des informations auprès des appelants, comme illustré dans l'exemple suivant.


Les médias sociaux dans le tourisme Laisser un commentaire

Les visiteurs et les entrepreneurs touristiques doivent connaître l'utilisation efficace des médias sociaux pour bénéficier les uns des autres dans un secteur du voyage en termes de préparation, de sécurité, d'exactitude des informations et d'économie. Un visiteur doit trouver un hôtel sécurisé, convivial et professionnel, des voyagistes, des opérateurs de séjour chez l'habitant. Les entrepreneurs touristiques devraient avoir autant d'invités afin qu'ils puissent être économiquement viables. Au niveau économique, les entrepreneurs touristiques au niveau des ménages devraient pouvoir l'utiliser au mieux pour attirer sa clientèle (connue/inconnue).

Les outils de médias sociaux (SM) sont très simples et efficaces pour connaître l'état de votre plan. Le monde d'aujourd'hui est l'endroit où unTouche personnelle ou connexion” est très essentiel pour réseauter avec les gens. SM est la meilleure option même avec une société et un individu peu alphabétisés. C'est un média de masse, cependant, il a un avantage plus efficace que la promotion télévisée, c'est qu'il peut vous aider, vous et votre client, à rester toujours et constamment en contact avec vous, et à communiquer au niveau personnel. C'est un moyen simple et rapide de communiquer avec vos clients. Cependant, vous devriez être le meilleur dans l'utilisation plus sage de SM. Les outils SM sont de plus en plus nombreux et vous offrent plus d'options et de moyens de faire votre partie promotionnelle sans frais par rapport aux techniques de marketing traditionnelles. Là, quelqu'un peut publier différentes vues, images et pensées. L'hôte peut prendre une photo avec ses clients et la mettre dans le SM, cependant, il peut aussi y avoir des chances de critique, où le responsable SM doit faire preuve de beaucoup de tact. Les commentaires négatifs ne sont jamais mauvais. La plupart des gens préfèrent supprimer les mauvais commentaires des clients, cependant, si le gestionnaire SM est assez sage, il/elle pourrait correctement répondre positivement.

Globalement, les internautes continuent de passer plus de temps avec les sites SM que tout autre type de sites. Nous devons donc les canaliser sur les avantages du tourisme. Et, SM crée un Impulsion individuelle d'aimer d'abord, ensuite, les affaires viennent ensuite, par conséquent, notre industrie du tourisme doit créer autant d'impulsions. Cette impulsion est la chose qui pousse notre émotion à faire quelque chose (en langage biologique), alors commençons à faire voyager les gens en créant cette impulsion en publiant vos expériences, vos photos avec des paysages étonnants des lieux que vous voyagez, en ajoutant des séquences vidéo.

Partagez ceci :

Comme ça:

Publié le 30 janvier 2015 par arjunlimbu dans Voyage


Assurer la confidentialité des données de santé géocodées : évaluer les stratégies de masquage géographique pour les données au niveau individuel

Les ensembles de données de santé publique utilisent de plus en plus des identificateurs géographiques tels que l'adresse d'un individu. Le géocodage de ces adresses fournit souvent de nouvelles informations puisqu'il devient possible d'examiner les schémas et les associations spatiaux. Les informations d'adresse sont généralement considérées comme confidentielles et ne sont donc pas divulguées ou partagées avec d'autres. Cependant, la publication de cartes avec l'emplacement des individus peut également enfreindre la confidentialité, car les adresses et les identités associées peuvent être découvertes grâce au géocodage inversé. Une technique couramment utilisée pour protéger la confidentialité lors de la publication de données géocodées au niveau individuel est le masquage géographique. Cela consiste généralement à appliquer une certaine quantité de perturbation aléatoire de manière systématique pour réduire le risque de réidentification. Un certain nombre de techniques de masquage géographique ont été développées ainsi que des méthodes pour quantifier le risque de réidentification associé à une méthode de masquage particulière. Cet article présente une revue de l'état de l'art actuel en masquage géographique, résumant les différentes méthodes et leurs forces et faiblesses. Malgré les progrès récents, aucune technique de masquage géographique universellement acceptée ou approuvée n'a vu le jour. Les chercheurs, quant à eux, publient des cartes en masquant géographiquement des emplacements confidentiels. Il est conseillé à tout chercheur publiant de telles cartes de se familiariser avec les différentes techniques de masquage disponibles et les risques de réidentification associés.

1. Introduction

La disponibilité généralisée d'outils de géocodage puissants dans les logiciels commerciaux de système d'information géographique (SIG) et l'intérêt pour l'analyse spatiale au niveau individuel ont fait de la cartographie des adresses résidentielles des individus une technique largement utilisée dans la recherche en santé publique [1-6]. L'analyse spatiale et la cartographie des données de santé géoréférencées au niveau individuel peuvent aider à identifier des modèles géographiques importants [1, 2, 7, 8]. Cependant, compte tenu de la nécessité et/ou de l'obligation légale de préserver la confidentialité des microdonnées, les possibilités d'effectuer une analyse géographique sur certains types de données de niveau individuel sont souvent limitées [9, 10]. En raison des restrictions d'accès aux données confidentielles, des informations importantes peuvent rester inaccessibles.

La publication des emplacements d'individus au format numérique ou papier présente un risque de réidentification, car ces emplacements peuvent être géocodés à l'envers pour trouver les adresses et les identités associées à ces emplacements. Des techniques de masquage géographique ont été développées pour réduire le risque de réidentification. La présente revue décrit le contexte du partage et des données au niveau individuel, l'utilisation du géocodage et du géocodage inversé des ensembles de données liées à la santé, et l'efficacité des techniques de masquage géographique pour préserver la confidentialité.

2. Données au niveau individuel et géocodage

Les ensembles de données recueillies dans le cadre de la recherche en santé publique contiennent souvent des informations confidentielles. Cela peut inclure le nom, le sexe, l'âge, la race, l'origine ethnique, le revenu et d'autres caractéristiques socio-économiques de la personne, ainsi que les conditions de santé spécifiques d'intérêt dans l'étude particulière. La collecte de ce type d'informations individuelles à des fins de recherche relève de la recherche sur des sujets humains. Ce type de données ne peut pas être rendu public car cela violerait les clauses de confidentialité de la recherche sur des sujets humains [11]. En règle générale, lorsque les chercheurs publient leurs résultats, seules des données agrégées sur l'ensemble de l'échantillon ou des sous-échantillons spécifiques peuvent être publiées.

De plus en plus, les informations au niveau individuel recueillies dans le cadre de la recherche liée à la santé contiennent des identificateurs géographiques. Cela peut être relativement grossier sous la forme de la juridiction locale (ville ou municipalité) ou du code postal ou beaucoup plus fin sous la forme de l'adresse postale exacte. Certains protocoles de collecte de données peuvent également inclure la collecte de coordonnées à l'aide d'unités GPS sur le terrain. Ces identificateurs géographiques ajoutent de la valeur à la recherche de plusieurs manières différentes. Premièrement, si des variables démographiques et socioéconomiques limitées sont disponibles sur les sujets de l'étude, leur emplacement peut fournir des variables de substitution. Par exemple, il est très courant d'associer les sujets d'étude aux caractéristiques démographiques de l'unité de dénombrement dans laquelle ils se trouvent. Deuxièmement, l'emplacement des sujets d'étude peut donner un aperçu d'autres variables qui peuvent être liées aux résultats en matière de santé. Les exemples incluent le temps qu'il faut pour se rendre à l'établissement de santé d'intérêt le plus proche, la distance aux sources de pollution ou la qualité de l'air/de l'eau/du sol à leur emplacement résidentiel.

Les adresses postales représentent les identificateurs géographiques les plus couramment utilisés pour les données de niveau individuel. Les informations d'adresse peuvent être converties en emplacements sur une carte à l'aide d'un processus connu sous le nom de géocodage [1, 12]. Le géocodage peut être effectué à l'aide d'un logiciel SIG de bureau ou de services de cartographie en ligne. Les méthodes de géocodage automatisées peuvent convertir très rapidement de grandes bases de données d'adresses.

Le géocodage n'est pas exempt d'erreurs. Typiquement, un certain nombre d'enregistrements ne se géocodent pas en raison d'informations incomplètes ou incorrectes. Les emplacements géocodés peuvent également ne pas être précis en raison d'informations de référence incorrectes ou d'erreurs dans le processus de géocodage [1]. Ces erreurs, cependant, sont relativement bien comprises et ont reçu une attention considérable dans la littérature [1, 13-20]. Les jeux de données utilisés pour le géocodage ainsi que les techniques de géocodage elles-mêmes s'améliorent également progressivement [21, 22].

Un examen des articles publiés dans des volumes récents de certaines des principales revues de recherche en santé publique révèle que le géocodage est très largement utilisé. De plus, plusieurs nouvelles revues sur la santé ont vu le jour, mettant clairement l'accent sur les dimensions spatiales de la santé, comme le Revue internationale de géographie de la santé et Épidémiologie spatiale et spatio-temporelle. Cela confirme que le géocodage est devenu un outil d'analyse solidement établi dans la recherche en santé publique [6].

3. Géocodage inversé

L'utilisation généralisée du géocodage ne présente pas seulement des opportunités d'analyse sans précédent, par exemple [23-25], elle présente également des défis pour préserver la confidentialité des ensembles de données de santé publique [2, 6, 26]. Bref, la diffusion d'informations géographiques au niveau individuel peut porter atteinte à la confidentialité. Par exemple, la publication de l'adresse postale d'un individu permet de rechercher le(s) nom(s) associé(s) dans les annuaires et les bases de données immobilières. La publication d'un emplacement sous forme de coordonnées (par exemple, latitude/longitude) signifie que celles-ci peuvent être tracées sur une carte, puis associées à une adresse. La publication d'une carte sous forme papier ou numérique signifie également que les emplacements peuvent être associés à une adresse. La figure 1 illustre un exemple où une coordonnée publiée est publiée sur une carte pour identifier une résidence spécifique.


(a) Paire de coordonnées unique (hypothétique) pour décrire un emplacement spécifique
(b) Paire de coordonnées tracée sur une carte à petite échelle
(c) Paire de coordonnées tracée sur une carte à grande échelle
(d) Imagerie aérienne oblique de l'emplacement
(a) Paire de coordonnées unique (hypothétique) pour décrire un emplacement spécifique
(b) Paire de coordonnées tracée sur une carte à petite échelle
(c) Paire de coordonnées tracée sur une carte à grande échelle
(d) Imagerie aérienne oblique de l'emplacement Divulgation d'informations confidentielles par la publication de coordonnées. La figure 1(a) montre un exemple d'un ensemble hypothétique de coordonnées. Les tracer sur une carte à petite échelle (b) fournit un emplacement approximatif (c'est-à-dire Rio Rancho). Un zoom avant à l'aide d'une carte à grande échelle (c) fournit un emplacement très précis, qui peut être utilisé pour identifier l'adresse postale associée à l'ensemble de coordonnées (par exemple, 1364 Peppoli Loop SE). L'imagerie aérienne (d) peut être utilisée pour confirmer la résidence spécifique.

Ces techniques sont collectivement appelées « géocodage inversé » [27-34]. Formellement, le géocodage inversé consiste à déterminer l'adresse postale associée à un lieu publié au format papier ou numérique. Le géocodage inversé peut conduire à une réidentification car l'adresse postale peut alors être associée à un ou plusieurs individus à l'aide d'annuaires communs. D'un point de vue conceptuel, le géocodage inversé revient à inverser le géocodage d'adresse normal, comme illustré à la figure 2.


(a) Processus fondamental de géocodage des adresses
(b) Processus fondamental de géocodage d'adresse inversée
(a) Processus fondamental de géocodage des adresses
(b) Processus fondamental de géocodage d'adresse inversée Géocodage et géocodage inversé. Le géocodage (a) est le processus d'attribution d'emplacements (c'est-à-dire de coordonnées) aux informations d'adresse. Un ensemble de données tabulaires d'adresses devient une carte. Le géocodage inversé (b) met littéralement cela à l'envers et convertit les emplacements cartographiés en adresses. Des erreurs dans le processus de géocodage et de géocodage inversé peuvent entraîner des informations d'adresse non concordantes, c'est-à-dire que les adresses obtenues à l'aide du géocodage inversé peuvent ne pas être identiques à celles utilisées dans le géocodage d'origine.

La réidentification d'adresses individuelles à l'aide du géocodage inversé s'est avérée relativement facile et précise. Par exemple, [29] a créé une carte hypothétique d'adresses de patients géocodées et a pu identifier correctement 79 % des adresses en utilisant des techniques de géocodage inversé manuel dans le SIG. Les mêmes auteurs ont utilisé une approche similaire utilisant un géocodage inversé semi-automatisé basé sur l'analyse d'images et ont pu identifier correctement 26 % des adresses [35]. Dans un autre exemple, à la suite de l'ouragan Katrina, un journal local a publié une carte des lieux de mortalité. En utilisant une combinaison de méthodes SIG et de travaux sur le terrain, les chercheurs ont pu identifier correctement la résidence d'origine pour la plupart des emplacements sur la carte publiée [36]. Plus récemment, une étude d'incidents criminels à Vienne, en Autriche, a déterminé la précision du géocodage inversé pour plusieurs services de cartographie en ligne [28]. Les résultats indiquent que 68 % des victimes probables pourraient être identifiées par leur nom à l'aide du géocodage inversé en ligne et des annuaires d'adresses et de téléphones en ligne.

Les tendances actuelles vers des données spatiales plus détaillées et la disponibilité d'outils de géocodage inversé en ligne gratuits augmentent le risque de réidentification [1]. Par exemple, les services de géocodage en ligne tels que Google Maps et Bing Maps de Microsoft fournissent un géocodage très précis au niveau du bâtiment et un géocodage inversé dans le cadre de leurs services de cartographie en ligne (gratuits). Cela a rendu des outils de « piratage de cartes » précis et relativement sophistiqués accessibles à toute personne disposant d'une connexion Internet et de connaissances informatiques modestes. La principale plate-forme logicielle SIG, ArcGIS by Esri, a également ajouté un outil de géocodage inversé à son ensemble standard d'outils de traitement et d'analyse des données. Cela a en outre établi le géocodage inversé comme un outil SIG robuste et standard.

4. Avantages et risques du partage de données

Lorsqu'on essaie de déterminer si et comment des informations de localisation sur des individus peuvent être divulguées, les considérations suivantes doivent être équilibrées : (1) la nécessité de protéger la confidentialité - cela fait partie du droit d'un individu à la vie privée et le plus souvent une condition dans la collecte des données d'origine, (2) le désir de préserver le modèle d'origine dans les emplacements - cela reflète l'intérêt d'essayer d'obtenir des informations utiles en utilisant des données spatiales au niveau individuel au lieu de données agrégées, (3) l'utilité de partager des données au profit de chercheurs et au bénéfice du grand public. Ces considérations sont contradictoires dans le sens où la confidentialité est protégée en maximisant les modifications apportées aux emplacements individuels, tandis que la préservation du modèle d'origine est accomplie en minimisant les modifications. L'objectif de toute méthode de protection de la confidentialité est de trouver un équilibre entre la réduction du risque de réidentification et la préservation des propriétés des données d'origine.

Ces défis en essayant d'équilibrer le besoin de confidentialité avec les avantages potentiels de fournir aux chercheurs et autres l'accès à des données de santé individuelles géoréférencées ont été largement reconnus. Par exemple, le National Research Council a publié en 2007 un rapport intitulé « Putting People on the Map: Protecting Confidentiality with Linked Social-Spatial Data » [37]. Le panel sur les problèmes de confidentialité découlant de l'intégration des données de télédétection et d'auto-identification a conclu que :

« Des recherches récentes sur des approches techniques pour réduire le risque d'identification et de violation de la confidentialité se sont révélées prometteuses pour le succès futur. À l'heure actuelle, cependant, aucune stratégie technique connue ou combinaison de stratégies techniques pour gérer les données spatiales et sociales liées ne résout de manière adéquate les conflits entre les objectifs de liaison de données, d'accès ouvert, de qualité des données et de protection de la confidentialité entre les ensembles de données et les utilisations de données [37]. "

La présente revue documente certains des progrès qui ont été réalisés depuis la publication de ce rapport et d'autres études avec un message similaire [38, 39]. Plus précisément, l'examen résume l'état de l'art du masquage géographique comme l'une des « approches techniques » mentionnées dans le rapport du CNRC.

5. Stratégies de protection de la confidentialité

Le moyen le plus simple et le plus rigoureux de protéger la confidentialité des sujets d'étude est tout simplement de ne partager aucune des données individuelles collectées dans le cadre de la recherche. Pour de nombreux ensembles de données, cela peut être la meilleure option par défaut, à moins que des arguments convaincants ne soient disponibles pour publier les données d'une manière ou d'une autre. L'un des arguments les plus pratiques et les plus convaincants est que la mise à disposition des données est devenue une exigence pour de nombreux bailleurs de fonds [40, 41].

Une solution possible est de fournir un accès très restreint aux données individuelles. C'est l'approche adoptée par la plupart des registres du cancer [10]. Les enregistrements de données sur le cancer au niveau individuel sont collectés et organisés par les registres du cancer. L'accès aux dossiers individuels est limité aux chercheurs dont les protocoles ont satisfait aux exigences de l'examen des sujets humains. Les chercheurs sont souvent limités quant à l'endroit où ils peuvent utiliser les données (parfois sur place uniquement) et ce qu'ils sont autorisés à publier en termes de résultats détaillés. Ce type d'accès restreint donne aux chercheurs la possibilité de travailler avec les enregistrements individuels originaux, mais les diffusions ultérieures des données sont strictement contrôlées. Ces protocoles détaillés et institutionnalisés ne sont pas très courants pour d'autres types d'ensembles de données liés à la santé.

Une autre solution couramment utilisée consiste à diffuser les données sous forme agrégée spatialement [9]. Ceci est analogue à la présentation de données récapitulatives sous forme de tableau pour des sous-ensembles sélectionnés des données d'origine. Pour les données géocodées au niveau individuel, l'agrégation est généralement réalisée en combinant des emplacements individuels au sein d'une unité spatiale significative. Il peut s'agir de juridictions locales ou régionales, telles que des villes, des comtés ou des unités de dénombrement. La figure 3 illustre le processus de base pour l'agrégation spatiale. Pour préserver la confidentialité, seul l'ensemble de données agrégé est publié ou partagé.


Agrégation spatiale des cas individuels à l'aide des unités de dénombrement du recensement. Les emplacements géocodés individuels (à gauche) sont agrégés à l'aide des secteurs de recensement (à droite). Le décompte du nombre de cas par secteur de recensement est utilisé pour déterminer des indices pertinents pondérés en fonction de la population, tels que le nombre de cas pour 10 000 habitants. La détermination des taux d'incidence ou de maladie, par opposition aux dénombrements bruts, est l'une des principales raisons de l'agrégation. Comme avantage secondaire, l'agrégation spatiale a considérablement réduit le risque de réidentification.

Pour de nombreuses applications, cependant, la diffusion de données agrégées spatialement est beaucoup moins utile que l'accès aux emplacements individuels [26]. De nombreuses techniques d'analyse spatiale, telles que l'analyse générale des motifs ponctuels et la détection de grappes, sont beaucoup moins puissantes ou tout simplement impossibles à utiliser avec des données agrégées.

Enfin, une solution alternative consiste à modifier les données de manière à réduire considérablement le risque de réidentification sans agréger les données à des unités d'analyse plus grossières. Cela comprend la modification des emplacements d'origine d'une manière systématique, également appelée masquage géographique.

6. Garantir la confidentialité à l'aide du masquage géographique

Le masquage géographique est le processus de modification des coordonnées des données de localisation des points pour limiter le risque de réidentification lors de la publication des données. En effet, le masquage géographique a pour objectif de rendre beaucoup plus difficile le géocodage inversé précis des données diffusées. La figure 4 illustre le concept général de masquage géographique.


(a) Emplacements d'origine
(b) Emplacements originaux + masqués
(c) Emplacements masqués
(a) Emplacements d'origine
(b) Emplacements originaux + masqués
(c) Emplacements masqués Illustration conceptuelle du masquage géographique. Un ensemble d'emplacements d'origine (a) est créé à l'aide du géocodage d'adresses ou de la collecte de données de terrain à l'aide du GPS. Ces emplacements correspondent très étroitement aux résidences d'intérêt, bien qu'une certaine quantité d'erreur puisse être présente. Pour chaque emplacement, une représentation masquée est créée (b) en déplaçant l'emplacement d'origine en utilisant l'un de plusieurs algorithmes. La plupart des algorithmes incluent un certain degré d'aléatoire dans le déplacement. Les emplacements d'origine sont supprimés de l'ensemble de données, ce qui donne un ensemble d'emplacements masqués (c) à des fins de publication et de distribution. L'ensemble d'emplacements masqués a le même nombre d'observations que l'ensemble d'emplacements d'origine.

Le terme masquage géographique a été décrit pour la première fois en détail en 1999 [26]. Le terme a été introduit comme une extension des techniques de masquage pour les microdonnées non spatiales [42, 43]. Alors que le masquage géographique est le terme le plus largement accepté, d'autres termes ont également été utilisés, notamment « géomasking » [44-47], « jittering » [48, 49] et « dithering » [50]. La description originale des méthodes de masquage géographique [26] incluait plusieurs types de masquage, notamment (1) des transformations affines, qui accomplissent le déplacement à l'aide de translations, de changements d'échelle et de rotation, et (2) une perturbation aléatoire, qui accomplit le déplacement en ajoutant un certaine quantité de bruit aléatoire aux coordonnées. L'approche de transformation n'a pas été largement adoptée, principalement parce que les nouvelles coordonnées n'ont plus le même contexte réel. Par exemple, une fois qu'une rotation ou une translation a été appliquée à un ensemble d'emplacements, il n'est plus logique de superposer ces coordonnées sur d'autres couches de données spatiales. En conséquence, le masquage géographique est devenu en grande partie synonyme d'application de perturbations aléatoires aux coordonnées.

Le masquage géographique est activement utilisé par les chercheurs en santé publique qui utilisent des données au niveau individuel. Un certain nombre d'études ont été identifiées qui remplissaient les deux conditions suivantes : (1) l'article comprenait une carte avec des emplacements géocodés d'informations sur la santé au niveau individuel et (2) une mention spécifique a été faite que les emplacements géocodés ont été modifiés d'une manière ou d'une autre pour des raisons de confidentialité (même si le terme « masquage géographique » n'a pas été utilisé explicitement). La section suivante passe en revue la nature de ces cartes et les détails rapportés sur les méthodes de masquage géographique employées.

Une étude de Cape Code a publié des cartes avec l'emplacement des adresses résidentielles des patients diagnostiqués avec un cancer [48]. L'approche de masquage géographique a été décrite comme « pour des raisons de confidentialité, les points ont été instables [48] ». Une étude dans le comté de Churchill, NV (États-Unis), a publié des cartes avec l'emplacement de l'adresse résidentielle des cas de leucémie infantile [51]. L'approche de masquage géographique a été décrite comme « les emplacements sont agrandis et « agités » pour maintenir la confidentialité [51] ». Une étude en Angleterre a publié des cartes des emplacements des fermes où la tuberculose bovine a été trouvée [52]. L'approche de masquage géographique a été décrite comme « la carte montre l'emplacement de chaque ferme, agitée de manière aléatoire dans un disque circulaire d'un rayon de 5 km pour préserver la confidentialité [52] ». Une étude en Caroline du Nord a publié des cartes avec les emplacements des adresses résidentielles des enfants dépistés pour le plomb sanguin [24]. L'approche de masquage géographique a été décrite comme « pour les cartes affichées publiquement… nous avons déplacé au hasard l'emplacement réel de l'enfant dans un tampon radial fixe, une technique connue sous le nom de jittering [24] ». Une étude au Minnesota a publié des cartes avec l'emplacement des adresses résidentielles des personnes diagnostiquées avec un cancer [53]. L'approche de masquage géographique a été décrite comme « … trace les emplacements résidentiels dans ces données, où nous avons ajouté une « gigue » aléatoire à chacun afin de protéger la confidentialité des patients (et expliquant pourquoi certains des cas semblent se situer en dehors de le domaine spatial) [53]. Une étude menée dans le Massachusetts (États-Unis) a publié des cartes indiquant l'emplacement des adresses résidentielles des nourrissons nés de mères vivant à proximité d'un site connu de Superfund contaminé aux PCB [54]. L'approche de masquage géographique a été décrite comme « les lieux de résidence sont agités avec 1 % de bruit aléatoire pour protéger la confidentialité des participants [54] ». Une étude à Perth, en Australie occidentale (États-Unis), a publié des cartes avec les emplacements des adresses résidentielles des enfants qui se sont rendus aux urgences avec un diagnostic principal d'asthme [54, 55]. L'approche de masquage géographique a été décrite comme « les cas et les cas témoins ont été agités [55] ».

Bien que ces exemples ne représentent pas un aperçu complet de toutes les études publiées qui utilisent le masquage géographique, ils illustrent un certain nombre de caractéristiques. Premièrement, le terme « jittering » est largement utilisé au lieu de « masquage géographique ». Bien que la gigue soit généralement utilisée pour suggérer un certain type de perturbation aléatoire, les exemples varient dans leur utilisation du terme. Deuxièmement, un certain nombre d'exemples fournissent des détails sur la nature de la méthode de masquage géographique, tels que « jitter aléatoirement dans un disque circulaire d'un rayon de 5 km [52] » ou « avec 1 % de bruit aléatoire pour protéger la confidentialité des participants [54] . " Cependant, plusieurs autres exemples indiquent simplement que les emplacements ont été modifiés sans autre description.

7. Différentes approches du masquage géographique

Un certain nombre de différentes techniques de masquage géographique ont été développées au fil des ans. Tous ces éléments incluent un certain degré de randomisation afin de réduire le risque de réidentification. La figure 5 fournit une représentation visuelle de chacune de ces méthodes.


(a) Direction aléatoire et rayon fixe
(b) Perturbation aléatoire dans un cercle
(c) Déplacement gaussien
(d) Masquage des beignets
(e) Déplacement gaussien bimodal
(a) Direction aléatoire et rayon fixe
(b) Perturbation aléatoire dans un cercle
(c) Déplacement gaussien
(d) Masquage des beignets
(e) Déplacement gaussien bimodal Représentation graphique des techniques courantes de masquage géographique. Le point rouge indique l'emplacement d'origine et le point bleu l'un des nombreux emplacements masqués possibles.

(1) Direction aléatoire et rayon fixe. Les points masqués sont placés à un emplacement aléatoire sur un cercle autour de l'emplacement d'origine. Les points masqués ne sont pas placés à l'intérieur du cercle lui-même.

(2) Perturbation aléatoire dans un cercle. Les emplacements masqués sont placés n'importe où dans une zone circulaire autour de l'emplacement d'origine. Étant donné que chaque emplacement dans le cercle est également probable, les emplacements masqués sont plus susceptibles d'être placés à des distances plus grandes que sur de petites distances. Une variante de cette technique est l'utilisation d'une direction aléatoire et d'un rayon aléatoire. Dans cette technique, les points masqués sont déplacés à l'aide d'un vecteur avec une direction et un rayon aléatoires. Le rayon est contraint par une valeur maximale. Cela se traduit effectivement par une zone circulaire où des emplacements masqués peuvent être placés, mais les emplacements masqués sont tout aussi susceptibles d'être à de grandes distances par rapport à de petites distances. Ces deux techniques ne diffèrent donc que légèrement dans la probabilité de proximité des emplacements masqués par rapport aux emplacements d'origine.

(3) Déplacement gaussien. La direction du déplacement est aléatoire, mais la distance suit une distribution gaussienne. La dispersion de la distribution peut varier en fonction d'autres paramètres d'intérêt, tels que la densité de population locale.

(4) masquage de beignet. Cette technique est similaire au déplacement aléatoire dans un cercle, mais un cercle interne plus petit est utilisé dans lequel le déplacement n'est pas autorisé. En effet, cela fixe un niveau minimum et maximum pour le déplacement. Les emplacements masqués sont placés n'importe où dans la zone autorisée. Une approche légèrement différente du masquage de l'anneau consiste à utiliser une direction aléatoire et deux rayons aléatoires : un pour le déplacement maximum et un pour le déplacement minimum. Ces deux techniques ne diffèrent que légèrement par la probabilité de la proximité des emplacements masqués par rapport aux emplacements d'origine. Les deux approches imposent un minimum de déplacement.

(5) Déplacement gaussien bimodal. Il s'agit d'une variante de la technique de masquage gaussien, utilisant une distribution gaussienne bimodale pour la fonction de distance aléatoire. En effet, cela se rapproche du masquage du beignet, mais avec une probabilité de placement moins uniforme.

Bien que ces méthodes soient présentées ici comme des méthodes distinctes, plusieurs sont des versions légèrement révisées les unes des autres. Par exemple, le masquage en anneau et le déplacement gaussien bimodal sont très similaires en termes de zone générale où les emplacements masqués sont placés par rapport aux emplacements d'origine.

Ces cinq techniques ont été décrites à des degrés divers dans la littérature. La direction aléatoire et le rayon fixe ont été utilisés par [56]. La perturbation aléatoire à l'intérieur d'un cercle a été étudiée par [26, 50, 56, 57]. Le déplacement gaussien a été étudié par [57, 58]. Le masquage en beignet a été proposé à l'origine par [59] et a été étudié dans un certain nombre d'études plus récentes [44, 46, 47, 60]. Le déplacement gaussien bimodal a été étudié par [61]. Ces études portent spécifiquement sur le développement ou le test d'une ou plusieurs méthodes de masquage. L'examen antérieur des applications du masquage géographique aux ensembles de données du monde réel a indiqué que certaines études ne mentionnent pas la technique spécifique par son nom. Parmi les études qui fournissent une description de la technique, la perturbation aléatoire est de loin la plus largement utilisée. Cela suggère que les méthodes légèrement plus sophistiquées qui ont retenu l'attention dans la littérature sur le masquage géographique n'ont pas encore été adoptées.

Un certain nombre d'autres techniques ont été mentionnées dans la littérature, telles que le déplacement de chaque emplacement au milieu du segment de rue le plus proche ou à l'intersection de rue la plus proche [62]. Techniquement parlant, cependant, ces techniques sont des méthodes d'agrégation microspatiale puisque plusieurs emplacements originaux peuvent se retrouver au même endroit « masqué ». Bien que ces méthodes méritent une attention en tant qu'alternative à d'autres méthodes d'agrégation spatiale, elles ont reçu une attention très limitée dans la littérature.

La détermination de la quantité de déplacement nécessaire pour atteindre la confidentialité a été abordée par plusieurs des études sur le masquage géographique [56], mais aucune directive universelle n'a émergé. Cependant, il est largement admis que la quantité de déplacement devrait être inversement proportionnelle à la densité de population locale [26, 47, 56, 58, 61]. Par exemple, considérons une résidence dans une zone rurale à très faible densité de population. Il est fort possible qu'il n'y ait pas d'autres résidences à moins de 100 mètres de cette résidence. Un déplacement de 100 mètres ne serait donc pas très efficace pour réduire le disque de réidentification. En revanche, une résidence dans une zone urbaine très densément peuplée peut être susceptible d'avoir de nombreuses autres résidences à moins de 100 mètres, et un déplacement de 100 mètres peut être plus que suffisant pour réduire considérablement le risque de réidentification. Toutes les techniques de masquage décrites ci-dessus comprennent au moins un paramètre qui contrôle l'amplitude globale du déplacement, par exemple, le rayon correspondant au déplacement maximum ou l'écart type pour les techniques employant une distribution normale. Ce paramètre doit être mis à l'échelle de manière inversement proportionnelle à la densité de population locale (exprimée en personnes par unité de surface). Au lieu d'utiliser la densité de population des secteurs de dénombrement du recensement, plusieurs études ont proposé d'utiliser la densité locale des adresses résidentielles comme moyen plus fiable d'ajuster l'ampleur du déplacement [44, 47, 63].

Une variante du masquage géographique est l'utilisation de filtres spatiaux supplémentaires pour garantir que les emplacements masqués se situent dans des zones d'intérêt prédéfinies. Par exemple, le déplacement pourrait être limité à une base terrestre physique en excluant les plans d'eau de surface (par exemple, les océans, les baies, les rivières et les lacs) pour s'assurer qu'aucun emplacement masqué n'apparaît dans des zones qui sont manifestement inhabitées. Une autre utilisation potentielle de ces filtres est de s'assurer que les emplacements masqués restent dans les mêmes unités de dénombrement (par exemple, groupe d'îlots de recensement, code postal) que l'emplacement d'origine. L'utilisation de ces filtres spatiaux supplémentaires est illustrée à la figure 6.


Exemple de technique de masquage géographique (c.-à-d. placement aléatoire dans un cercle) utilisant un filtre spatial supplémentaire pour contraindre le déplacement.Le point rouge représente l'emplacement d'origine, la zone jaune représente tous les emplacements possibles pour l'emplacement masqué et le point bleu représente un emplacement masqué possible sélectionné au hasard. Ce filtre peut être utilisé pour éviter le placement dans des zones où logiquement aucune population ne réside (comme des plans d'eau ou des parcs) ou pour limiter le déplacement à une unité de dénombrement particulière (comme le même secteur de recensement ou le même code postal).

Bien que conceptuellement relativement simple, aucune étude sur le masquage géographique n'a spécifiquement abordé l'utilisation de ces filtres spatiaux supplémentaires. On ne sait donc pas, par exemple, dans quelle mesure leur utilisation augmente le risque de réidentification.

8. Efficacité du masquage géographique pour préserver la confidentialité

Un aspect essentiel de l'évaluation de l'efficacité du masquage géographique consiste à déterminer comment l'algorithme de masquage a réduit le risque de réidentification. En d'autres termes, quelle est la probabilité de découverte de l'ensemble de données masqué ? Ceci est essentiel pour trouver l'équilibre tant souhaité entre la protection de la confidentialité et le maintien de l'utilité des données.

De nombreuses premières études sur le masquage géographique ont essentiellement postulé qu'un déplacement « substantiel » de l'emplacement du point d'origine suffirait à préserver la confidentialité [56, 64]. Plus récemment, la détermination de la nature ou de l'ampleur du déplacement requis pour accomplir efficacement cela a commencé à recevoir plus d'attention [44, 46, 61, 65].

Plusieurs approches ont été développées pour déterminer le degré de confidentialité fourni par des techniques de masquage géographique spécifiques. L'approche la plus largement adoptée qui a commencé à susciter de l'intérêt ces dernières années utilise le concept de «

-anonymat." Cela étend le concept de « -anonymat », qui fournit une estimation quantitative de la probabilité de découverte des données tabulaires [66-70]. L'anonymat traditionnel implique que les données d'un individu en particulier ne seront divulguées que s'il y a un minimum de

individus ayant la même combinaison de caractéristiques. Lorsqu'une valeur particulière pour est déterminée, les tableaux de données peuvent être examinés empiriquement pour s'assurer que l'attente d'anonymat est satisfaite.

Le concept d'anonymat est mieux illustré par un exemple, adapté de [66] et illustré à la figure 7. Considérons un ensemble d'enregistrements liés à la santé avec des identifiants personnels tels que le nom, la date de naissance, le sexe, l'origine ethnique, l'adresse postale et le code postal. , en plus des données relatives à la santé telles que le diagnostic, le traitement et l'assurance. Pour protéger la confidentialité, les identifiants individuels doivent être supprimés des données avant la diffusion, y compris le nom et l'adresse. Bien que cela puisse sembler suffisant pour protéger la confidentialité, envisagez un deuxième ensemble d'enregistrements constitué d'enregistrements de vote accessibles au public. Dans de nombreuses juridictions, ces enregistrements incluent le nom, la date de naissance, le sexe, l'adresse postale et le code postal de la personne, en plus des données relatives au vote telles que l'affiliation à un parti et la nature de la participation à la dernière élection. Les dossiers de vote peuvent être utilisés pour réidentifier les personnes dans les dossiers de santé anonymisés. Dans cet exemple particulier, la combinaison du code postal, de la date de naissance et du sexe dans la plupart des cas identifiera de manière unique une seule personne. La valeur pour serait 1, ce qui est bien sûr inacceptable. Une solution possible consiste à remplacer la date de naissance exacte par l'année de naissance, bien que dans certains cas, cela puisse ne pas être suffisant. Pour un ensemble réel de fichiers de données, des valeurs empiriques pour peuvent être déterminées pour voir les effets de techniques d'anonymisation spécifiques sur le risque de réidentification.


-concept d'anonymat utilisant le couplage d'enregistrements. Les dossiers médicaux contiennent un certain nombre de champs différents qui sont supprimés pour protéger la confidentialité, y compris le nom et l'adresse. Cependant, lorsqu'il est combiné avec les dossiers de vote, il devient possible d'identifier de manière unique les personnes dans les dossiers médicaux en combinant les champs pour le code postal, la date de naissance et le sexe. Le

-l'anonymat fourni par les données publiées est inacceptablement bas. En supprimant le champ pour la date de naissance (ou en le remplaçant par l'année de naissance), le

-l'anonymat est considérablement accru et peut atteindre des niveaux acceptables. La notion de

-l'anonymat fournit une mesure quantitative de la protection de la confidentialité. Plus précisément, il s'agit d'un nombre qui peut être calculé pour chaque sous-ensemble des données. Pour l'exemple du dossier médical et des dossiers de vote, les valeurs de

Le concept d'anonymat peut être étendu pour inclure des identifiants géographiques. L'anonymat spatial est un concept émergent qui a commencé à recevoir une certaine attention pour tester et comparer les techniques de masquage géographique [65, 71, 72]. Semblable à l'anonymat pour les données non spatiales, l'anonymat spatial fournit une estimation quantitative de la probabilité de découverte, mais considère désormais le géocodage inversé au lieu du couplage d'enregistrements de base de données comme principal mécanisme de réidentification.

L'anonymat spatial a été appliqué assez largement à la protection de la vie privée dans les services basés sur la localisation [71, 73-75]. Dans le contexte des emplacements résidentiels individuels, cependant, l'anonymat spatial n'a pas été bien développé. En général, la détermination d'une estimation de l'anonymat spatial pour les emplacements résidentiels repose sur une comparaison entre la quantité de déplacement d'un emplacement introduit par le masquage et la densité de la population locale d'intérêt. Un déplacement relativement important dans une zone à forte densité de population offrirait un degré élevé d'anonymat spatial. Une approche proposée pour mettre en œuvre cette logique est appelée «

méthode du numéro de voisin le plus proche », c'est-à-dire le nombre d'emplacements résidentiels potentiels qui sont plus proches de l'emplacement masqué que l'emplacement d'origine [44, 47, 63]. Cette approche utilise la distribution observée empiriquement des emplacements résidentiels réels. Les valeurs du ième voisin le plus proche peuvent être utilisées pour fournir une estimation empirique de l'anonymat spatial, similaire à l'exemple de couplage d'enregistrements de base de données discuté précédemment. L'un des inconvénients de cette approche est qu'elle repose sur la disponibilité de points d'adresse ou de bâtiments résidentiels à haute résolution. Une variante de cette approche a été développée en utilisant la densité de population pour les zones de dénombrement au lieu de la distribution des emplacements résidentiels réels [61]. Bien qu'il y ait eu peu d'études utilisant l'anonymat spatial pour examiner le risque de réidentification associé aux ensembles de données masqués, dans un cadre typique, il a été démontré que des déplacements plus importants entraînent les valeurs les plus élevées pour l'anonymat spatial [44, 47, 61], comme prévu.

Compte tenu de la nature du masquage géographique, tout type ou quantité de déplacement ou de perturbation des emplacements d'origine permettra toujours la possibilité théorique que l'emplacement masqué soit relativement proche de l'emplacement « vrai ». Cependant, la distance réelle n'est pas aussi importante que la probabilité de découverte, qui est plus efficacement caractérisée par une analyse basée sur l'anonymat spatial. Par conséquent, si un emplacement est déplacé sur une distance substantielle, mais que la valeur d'anonymat spatial est encore très faible, la probabilité de découverte est toujours substantielle. Cela pourrait être le cas dans une zone rurale à faible densité où même un déplacement substantiel peut ne pas assurer une protection adéquate de la confidentialité.

Une norme de protection de la confidentialité lors de la publication d'emplacements au niveau individuel n'existe pas à l'heure actuelle. Cependant, comme ligne directrice générale pour les chercheurs, une telle norme pourrait être basée sur l'obtention d'un niveau élevé d'anonymat spatial. La question fondamentale de la recherche sur les techniques de masquage géographique devrait donc être de savoir quels paramètres de masquage géographique sont nécessaires pour obtenir des valeurs élevées d'anonymat spatial ? Plus précisément, quels paramètres de masquage géographique sont nécessaires pour fournir un niveau minimal spécifié d'anonymat pour un ensemble de données donné ? L'utilisation d'une mesure quantifiable de la probabilité de découverte sous la forme d'un indice d'anonymat spatial facilite grandement ce raisonnement. Par exemple, pour une étude de cas spécifique de visites aux services d'urgence dans la région de Boston, MA (États-Unis), un déplacement moyen de 0,25 km s'est avéré entraîner une valeur d'anonymat spatial de 20 ou plus pour 99 % des emplacements [61].

Il y a eu étonnamment peu de recherches comparant l'efficacité de différentes techniques de masquage géographique. La plupart des études n'ont examiné qu'une seule méthode dans le contexte d'un scénario spécifique. Malgré ce manque d'études comparatives, il semble y avoir un accord général sur le fait que le masquage en anneau et le déplacement gaussien bimodal sont préférés aux autres techniques car ils imposent un minimum de déplacement. Une perturbation aléatoire à l'intérieur d'un cercle et un simple déplacement gaussien peuvent entraîner des emplacements masqués très proches des emplacements d'origine. Pour un simple déplacement gaussien, ces emplacements proches sont en fait les plus probables. Ceci n'est pas souhaitable car il présente un risque élevé de réidentification par géocodage inversé. Bien que cet argument soit soutenu par la logique, peu d'études ont fourni une analyse empirique pour démontrer ces avantages potentiels [46]. L'absence d'analyse comparative des techniques de masquage fournit une indication claire des futures orientations de recherche souhaitables.

9. Publications multiples de données masquées et divulgation des méthodes de masquage

La confidentialité peut être violée en publiant plusieurs versions des mêmes ensembles de données masqués [57]. Par exemple, une agence responsable de la publication des informations de localisation peut réexécuter l'algorithme de masquage géographique à chaque demande d'un ensemble de données particulier pour s'assurer que chaque publication est unique. Si de telles versions multiples étaient disponibles, elles pourraient être combinées pour aider à la réidentification des emplacements d'origine. Des versions multiples au moins en théorie permettent de rétro-concevoir l'algorithme de masquage utilisé pour créer les jeux de données masqués. Par conséquent, même si l'algorithme de masquage lui-même n'est pas diffusé, la diffusion multiple des données peut présenter un risque accru de réidentification.

Différentes techniques de masquage varieront dans leur robustesse à cette forme de réidentification. Cependant, la plupart des techniques dans leur forme de base sont symétriques (c'est-à-dire que la direction du déplacement est aléatoire et que la distance de déplacement ne dépend pas de la direction). En conséquence, l'emplacement moyen d'un grand nombre d'emplacements masqués commencera à se rapprocher de l'emplacement d'origine. Une perturbation supplémentaire peut être introduite si des emplacements masqués séparés sont à proximité les uns des autres et ne peuvent donc pas être distingués dans plusieurs versions des ensembles de données masqués. Même dans ce scénario, cependant, les emplacements moyens de plusieurs emplacements dans plusieurs ensembles de données masqués fourniront des informations sur les méthodes de masquage, ce qui en soi entraînera un risque de divulgation accru. Bien que cet effet ait été reconnu dans la littérature sur le masquage géographique [57, 58], des tests empiriques très limités ont été effectués.

Un aspect supplémentaire à prendre en compte est la diffusion de la technique de masquage géographique spécifique avec le jeu de données masqué. En théorie, la connaissance de l'algorithme fournit des connaissances supplémentaires pour identifier l'emplacement d'origine. De la même manière que les emplacements géocodés peuvent être identifiés à l'aide du géocodage inversé, les emplacements masqués pourraient être identifiés à l'aide du « masquage géographique inversé ». Cela a reçu une certaine attention dans la littérature [57], mais a été limité en termes d'ensembles de données et de méthodes de masquage. On s'attend à ce que différentes techniques de masquage varient dans leur robustesse à cette forme de réidentification. Par exemple, la méthode de direction aléatoire et de rayon fixe ne devrait pas être très robuste à cet égard.

10. Effets du masquage sur les méthodes d'analyse spatiale

Généralement, la raison la plus impérieuse de publier des ensembles de données sur la santé au niveau individuel sous une forme ou une autre est qu'ils fournissent des informations plus utiles que les versions résumées ou agrégées spatialement des mêmes données. De nombreux types d'analyse ne sont possibles qu'en utilisant les points individuels. Il est donc essentiel de déterminer dans quelle mesure les propriétés de ces jeux de données sont préservées par masquage géographique. Si le masquage géographique donne un motif de points dont les propriétés ne ressemblent pas étroitement à celles des emplacements des points d'origine, le jeu de données au niveau individuel a une valeur analytique bien inférieure.

La recherche sur les effets du masquage géographique sur les propriétés d'analyse spatiale d'un ensemble de lieux est essentielle afin de déterminer si la technique de masquage établit un équilibre significatif entre la protection de la confidentialité et la capacité de déduire des relations spatiales pertinentes. Ce qui suit est un résumé des études à ce jour sur ce sujet. Une étude dans le comté de Franklin, Ohio, Kwan et al. [56] ont utilisé les adresses résidentielles de 541 décès dus au cancer du poumon pour examiner les effets de deux techniques de masquage différentes : direction aléatoire avec un rayon fixe et placement aléatoire dans un cercle, en utilisant des rayons différents pour les deux méthodes. Les effets du masquage ont été déterminés en utilisant l'estimation de la densité du noyau et le croisement

-une fonction. Les résultats ont indiqué un compromis cohérent entre la quantité de perturbation et la précision des résultats analytiques [56]. Une étude utilisant des grappes artificielles d'emplacements de points masqués à l'aide d'un déplacement gaussien bimodal a examiné la robustesse de la détection de grappes à l'aide de SaTScan [61]. Les résultats ont montré une diminution progressive de la sensibilité et de la spécificité de détection des grappes avec une augmentation de la distance de déplacement moyenne. Une étude sur les enquêtes sur les déplacements des ménages a utilisé le masquage en beignet pour un ensemble de ménages sélectionnés et a examiné l'influence du masquage sur les mesures de l'environnement bâti [60]. Les résultats ont montré une réduction progressive de l'utilité de ces mesures avec des distances de déplacement plus grandes. Une étude sur la localisation des cambriolages a déterminé l’effet du masquage sur les mesures de motifs spatiaux ponctuels (Nearest Neighbor Index) et sur les mesures de clustering après agrégation spatiale (Moran’s I) [47]. Les résultats ont indiqué des effets très mineurs du masquage géographique pour des déplacements allant jusqu'à 250 m. Une étude utilisant des versions masquées de points simulés a déterminé la robustesse de l'estimation de la densité du noyau [50] et a trouvé une forte influence du rayon de recherche (ou bande passante). Des déplacements supérieurs à 1/5e du rayon de recherche se sont avérés entraîner des différences substantielles dans les résultats finaux.

La littérature sur les effets du masquage géographique sur la robustesse de la technique d'analyse spatiale est relativement limitée. Cependant, des leçons peuvent être tirées du corpus beaucoup plus large de la littérature sur les effets des erreurs de position dans le géocodage sur les analyses spatiales [1, 13-16, 18, 20, 76-82]. Bien que le masquage géographique ne soit pas un type d'erreur de géocodage, l'effet net sur l'analyse spatiale est très similaire : les emplacements sont déplacés de manière systématique, ce qui introduit une certaine erreur dans les procédures d'analyse spatiale utilisant ces emplacements en entrée. La principale différence est que les déplacements dans le masquage géographique se situent dans une plage très spécifique et suivent souvent une distribution uniforme ou normale, tandis que les erreurs de position dans le géocodage suivent une distribution log-normale [16, 83]. Cela signifie qu'un ensemble d'emplacements obtenu à l'aide du géocodage contient généralement une grande proportion d'emplacements avec une erreur relativement faible (jusqu'à 100 mètres environ) et une proportion beaucoup plus petite mais non négligeable d'emplacements avec une erreur beaucoup plus grande (jusqu'à plusieurs centaines de mètres voire kilomètres). Malgré cette différence, la littérature sur le géocodage fournit des informations utiles sur les effets du déplacement de l'emplacement sur les résultats de l'analyse spatiale. En général, cette recherche suggère que les effets dépendent fortement du type de méthode d'analyse et de l'échelle spécifique de l'analyse. Par exemple, la recherche sur l'analyse de la densité du noyau suggère que la robustesse des résultats dépend fortement du rayon de recherche utilisé dans la construction du noyau [15] avec de très petites valeurs pour le rayon produisant des résultats très peu fiables. De même, la concordance avec les unités de dénombrement du recensement dépend de la taille typique des polygones utilisés, des unités plus petites entraînant des erreurs plus importantes dans l'analyse [15, 84].

Alors que la plupart des études ont examiné l'effet du masquage géographique à l'aide de procédures d'analyse spatiale très spécifiques, d'autres approches moins techniques ont également été utilisées. Par exemple, [62, 64] ont utilisé des sujets d'étude humains pour identifier l'effet des techniques de masquage sur l'impact visuel des motifs ponctuels.

11. Alternatives au masquage

Les méthodes de masquage géographique sont en cours de développement depuis plus de 10 ans. Malgré le développement de plusieurs techniques de masquage différentes, il n'y a pas de consensus général sur la technique la plus adaptée à une tâche particulière. Sur la base des progrès réalisés dans le développement et le test des techniques de masquage, il n'est pas clair si les progrès du masquage géographique conduiront à l'adoption et à la recommandation à grande échelle d'un ensemble particulier de techniques. Il vaut donc la peine d'examiner les alternatives disponibles. Ces alternatives se répartissent en plusieurs catégories.

Une approche du masquage géographique plus traditionnel consiste à utiliser des manipulations spatiales plus complexes des données. Les approches proposées incluent le lissage spatial [85], l'imputation multiple [86] et la programmation linéaire [65]. Bien que ces méthodes manipulent les emplacements d'origine à l'aide de méthodes d'analyse spatiale, elles ne relèvent pas de ce que l'on appelle communément les techniques de masquage géographique.

Une alternative plus radicale au masquage géographique est l'utilisation de données synthétiques. Dans cette approche, un ensemble de données est créé qui a des propriétés très similaires à celles des données d'origine, mais les identités de tous les individus ont été modifiées. Cette approche a été développée avec succès pour les jeux de données tabulaires [87].

Les agents logiciels présentent une autre alternative. Dans cette approche, un logiciel est utilisé pour fournir un accès contrôlé aux enregistrements de données individuelles d'origine sans divulguer de détails identifiables [88]. Les résultats de l'analyse sont renvoyés en fonction des enregistrements individuels. Cette approche ne souffre pas des limitations présentées par la diffusion de données agrégées spatialement. On craint que certaines propriétés des données originales puissent être déduites des résultats de l'analyse, mais en général, le risque de réidentification est beaucoup plus faible par rapport à la publication d'ensembles de données masqués au niveau individuel [88]. Bien que très prometteuse dans son concept, l'utilisation d'agents logiciels pour gérer des ensembles de données de santé confidentiels n'est pas très répandue, en partie à cause des défis liés à l'établissement de l'infrastructure informatique sécurisée pour mettre en œuvre l'approche.

Une autre alternative consiste à utiliser des méthodes d'agrégation flexibles qui sont beaucoup plus fines que les unités de recensement traditionnelles, mais qui ne révèlent pas les emplacements individuels exacts [89]. Ces méthodes d'agrégation flexibles fournissent une mesure facilement quantifiable du risque de réidentification, tout en minimisant en même temps le degré d'agrégation pour limiter la diminution de l'utilité des données.

Alors qu'un certain nombre d'alternatives au masquage géographique ont vu le jour, il n'y a pas eu d'études comparatives pour examiner les forces relatives de diverses approches pour une application spécifique. En conséquence, il n'y a actuellement aucune indication claire sur le moment où la méthode de masquage géographique doit être utilisée et quand des alternatives doivent être envisagées.

12. Conclusion

Le corpus croissant de connaissances sur le masquage géographique indique qu'il est possible de fournir une estimation quantitative du degré de confidentialité fourni par une technique de masquage spécifique pour une zone d'étude donnée. Il est également possible de déterminer quantitativement les effets du masquage géographique sur la robustesse de techniques analytiques spécifiques. Cela suggère que trouver un équilibre entre la protection de la confidentialité et l'utilité des données est techniquement possible pour un scénario donné. Malgré ces progrès récents, il n'existe à l'heure actuelle aucune méthode de masquage géographique universellement acceptée ou approuvée. Les agences de recherche et de financement ne fournissent aucune indication sur les méthodes de masquage à utiliser ou sur la manière de les utiliser.

Cet écart peut probablement être attribué à un certain nombre de facteurs. Premièrement, alors que la sensibilisation aux problèmes de confidentialité est élevée, la littératie spatiale chez la plupart des chercheurs en santé ne l'est pas. Les techniques de géocodage et d'analyse spatiale de base sont devenues largement utilisées dans la recherche en santé publique, mais des sujets tels que le géocodage inversé, le masquage géographique et l'anonymat spatial ne font pas encore partie du vocabulaire de la recherche en santé publique traditionnelle. Deuxièmement, le nombre d'études sur le masquage géographique est encore relativement faible et la communauté des chercheurs n'a pas présenté d'arguments très solides en faveur d'un ensemble particulier de méthodes qui seraient efficaces pour une gamme de scénarios différents. Troisièmement et peut-être le plus important, il n'est pas clair que le masquage géographique représente la meilleure alternative parmi plusieurs approches pour protéger la confidentialité tout en offrant un accès contrôlé aux données individuelles à des fins d'analyse et de surveillance. Bien que le masquage géographique soit clairement prometteur, il est limité dans ce qui peut être accompli techniquement et des approches alternatives peuvent s'avérer plus efficaces pour atteindre les mêmes objectifs généraux pour des applications spécifiques.

Cela suggère un certain nombre de voies différentes pour de futures recherches. Premièrement, la recherche sur le masquage géographique en est clairement à ses débuts et des travaux supplémentaires sont nécessaires pour comparer les approches existantes et en développer de nouvelles. Deuxièmement, des directives techniques sont nécessaires sur l'utilisation du masquage géographique. Bien que les décisions sur l'opportunité et la manière de publier des données de santé géoréférencées au niveau individuel ne soient évidemment pas basées uniquement sur des critères techniques, une meilleure compréhension des possibilités et des limites du masquage géographique devrait contribuer à des décisions plus éclairées. Troisièmement, plusieurs alternatives au masquage géographique ont été développées et des recherches sont nécessaires pour comparer les forces et les faiblesses de ces approches par rapport aux techniques de masquage plus établies.

Les chercheurs, quant à eux, publient des cartes en masquant géographiquement des emplacements confidentiels, en l'absence de directives claires sur la meilleure façon d'y parvenir. Il est conseillé à tout chercheur publiant de telles cartes de se familiariser avec les différentes techniques disponibles et les risques de réidentification associés.

Conflit d'interêts

L'auteur déclare qu'il n'y a pas de conflit d'intérêts concernant la publication de cet article.

Remerciements

La recherche rapportée dans cet article a été soutenue par l'Institut national des sciences de la santé environnementale des Instituts nationaux de la santé sous le prix no. 1R21ES019666-01. Le contenu relève de la seule responsabilité des auteurs et ne représente pas nécessairement les opinions officielles des National Institutes of Health.

Les références

  1. P. A. Zandbergen, « Qualité du géocodage et implications pour l'analyse spatiale », Boussole de géographie, vol. 3, non. 2, pp. 647-680, 2009. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  2. G. Rushton, M.P. Armstrong, J. Gittler et al., Géocodage des données de santé : l'utilisation des codes géographiques dans la prévention et la lutte contre le cancer, la recherche et la pratique, CRC Press, 2010.
  3. N. Krieger, J.T. Chen, P.D. Waterman, M.-J. Soobader, S. V. Subramanian et R. Carson, « Géocodage et surveillance des inégalités socioéconomiques aux États-Unis en matière de mortalité et d'incidence du cancer : le choix de la mesure par zone et du niveau géographique est-il important ? Le projet de géocodage des disparités de santé publique », Journal américain d'épidémiologie, vol. 156, non. 5, pp. 471-482, 2002. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  4. T. Abe et D. Stinchcomb, « Pratiques de géocodage dans les registres du cancer », dans Géocodage des données de santé, pp. 111-125, CRC Press, 2010. Voir sur : Google Scholar
  5. N. Krieger, « Lieu, espace et santé : SIG et épidémiologie », Épidémiologie, vol. 14, non. 4, pp. 384-385, 2003. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  6. J. M. Bissette, J. A. Stover, L. M. Newman, P. C. Delcher, K. T. Bernstein et L. Matthews, « Évaluation des systèmes d'information géographique et directives de confidentialité des données dans les programmes STD » Rapports de santé publique, vol. 124, supplément 2, p. 58, 2009. Voir sur : Google Scholar
  7. D.B. Richardson, N.D. Volkow, M.-P. Kwan, R.M. Kaplan, M.F. Goodchild et R.T. Croyle, « Medicine. Tournant spatial dans la recherche en santé », Science, vol. 339, non. 6126, pp. 1390–1392, 2013. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  8. A. Gemmill, R. B. Gunier, A. Bradman, B. Eskenazi et K. G. Harley, « La proximité résidentielle avec l'utilisation du bromure de méthyle et les résultats de la naissance dans une population agricole en Californie » Perspectives de santé environnementale, vol. 121, n. 6, pp. 737-743, 2013. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  9. N. H. Fefferman, E. A. O'Neil et E. N. Naumova, « Confidentialité et confiance : l'agrégation de données est-elle un moyen d'atteindre les deux ? » Revue des politiques de santé publique, vol. 26, non. 4, pp. 430-449, 2005. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  10. G. Rushton, M. P. Armstrong, J. Gittler et al., « Géocodage dans la recherche sur le cancer : une revue », Le Journal américain de médecine préventive, vol. 30, non. 2, pp. S16–S24, 2006. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  11. J. P. Reiter et S. K. Kinney, « Partager des données confidentielles à des fins de recherche : une amorce », Épidémiologie, vol. 22, non. 5, pp. 632–635, 2011. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  12. D. W. Goldberg, J. P. Wilson et C. A. Knoblock, « ​​Du texte aux coordonnées géographiques : l'état actuel du géocodage », Revue URISA, vol. 19, non. 1, pp. 33-46, 2007. Voir sur : Google Scholar
  13. P. A. Zandbergen, « Influence de la qualité du géocodage sur l'évaluation de l'exposition environnementale des enfants vivant à proximité des routes à fort trafic », BMC Santé Publique, vol. 7, article 37, 2007. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  14. P. A. Zandbergen et J. W. Green, « Erreur et biais dans la détermination du potentiel d'exposition des enfants à l'école à l'aide de techniques SIG basées sur la proximité », Perspectives de santé environnementale, vol. 115, non. 9, pp. 1363-1370, 2007. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  15. P. A. Zandbergen, T. C. Hart, K. E. Lenzer et M. E. Camponovo, « Modèles de propagation d'erreurs pour examiner les effets de la qualité du géocodage sur l'analyse spatiale des ensembles de données au niveau individuel » Épidémiologie spatiale et spatio-temporelle, vol. 3, non. 1, pp. 69-82, 2012. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  16. M. R. Cayo et T. O. Talbot, « Erreur de position dans le géocodage automatisé des adresses résidentielles », Revue internationale de géographie de la santé, vol. 2, article 10, 2003. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  17. B. Jacquemin, J. Lepeule, A. Boudier et al., « Impact des méthodes de géocodage sur les associations entre l'exposition de longue durée à la pollution de l'air urbain et la fonction pulmonaire », Perspectives de santé environnementale, vol. 121, n. 9, pp. 1054-1060, 2013. Voir sur : Google Scholar
  18. G. M. Jacquez, « Un programme de recherche : l'erreur de position du géocodage est-elle importante dans les études SIG en santé ? Épidémiologie spatiale et spatio-temporelle, vol. 3, non. 1, pp. 7-16, 2012. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  19. D. L. Zimmerman et X. Fang, « Estimation de la variation spatiale du risque de maladie à partir d'emplacements grossis par un géocodage incomplet », Méthodologie statistique, vol. 9, non. 1-2, pp. 239-250, 2012. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  20. D. T. Duncan, M. C. Castro, J. C. Blossom, G. G. Bennett et L. G. G. G. Steven, « Évaluation de la différence de position entre deux méthodes de géocodage courantes » Santé géospatiale, vol. 5, non. 2, pp. 265-273, 2011. Voir sur : Google Scholar
  21. P. A. Zandbergen, « Une comparaison des techniques de géocodage des points d'adresse, des parcelles et des rues », Informatique, Environnement et Systèmes Urbains, vol. 32, non. 3, pp. 214-232, 2008. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  22. D. W. Goldberg et M. G. Cockburn, « Améliorer la précision du géocodage avec les critères de sélection des candidats », Transactions dans le SIG, vol. 14, non. 1, pp. 149-176, 2010. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  23. P. A. Zandbergen et J. Chakraborty, "Améliorer l'analyse de l'exposition environnementale à l'aide de fonctions de distribution cumulative et de géocodage individuel," Revue internationale de géographie de la santé, vol. 5, article 23, 2006. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  24. M. L. Miranda, R. Anthopolos et D. Hastings, « Une analyse géospatiale des effets de l'essence d'aviation sur les niveaux de plomb dans le sang des enfants » Perspectives de santé environnementale, vol. 119, non. 10, pp. 1513-1516, 2011. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  25. J. Xue, T. McCurdy, J. Burke et al., « Analyses des données sur les déplacements scolaires à des fins de modélisation de l'exposition », Journal of Exposure Science and Environmental Epidemiology, vol. 20, non. 1, pp. 69-78, 2010. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  26. M. P. Armstrong, G. Rushton et D. L. Zimmerman, « Masquage géographique des données de santé pour préserver la confidentialité » Statistiques en médecine, vol. 18, non. 5, pp. 497-525, 1999. Voir sur : Google Scholar
  27. K. Sueda, T. Miyaki et J. Rekimoto, "Social geoscape: visualizing an image of the city for mobile UI using user generates geo-tagged objects", dans Systèmes mobiles et omniprésents : informatique, réseau et services, pp. 1-12, Springer, 2012. Voir sur : Google Scholar
  28. O. Kounadi, T. J. Lampoltshammer, M. Leitner et T. Heistracher, « Aspects de la précision et de la confidentialité des services de géocodage inversé en ligne gratuits », Cartographie et sciences de l'information géographique, vol. 40, non. 2, pp. 140–153, 2013. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  29. J. S. Brownstein, C. A. Cassa et K. D. Mandl, "No place to hide—reverse identification of patients from publishing maps," Journal de médecine de la Nouvelle-Angleterre, vol. 355, non. 16, pp. 1741-1742, 2006. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  30. J. Krumm, « Une enquête sur la confidentialité des emplacements informatiques », Informatique personnelle et omniprésente, vol. 13, non. 6, pp. 391–399, 2009. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  31. J. Rekimoto, T. Miyaki et T. Ishizawa, « LifeTag : journalisation continue de la localisation basée sur le WiFi pour l'analyse des modèles de vie », dans Conscience de l'emplacement et du contexte, vol. 4718 de Notes de cours en informatique, pp. 35-49, 2007. Voir sur : Google Scholar
  32. K. R. Searight, D. J. Logan, J. Bourland II Freddie, C. J. Loher et B. R. Charlton, « Système de géocodage inversé utilisant des ensembles de données de segment de rue et de points combinés », Google Patents, 2010. Voir sur : Google Scholar
  33. R. Marshall, J. Polk et R. George, « A protocol for location transformations », TCS, 2011. Voir sur : Google Scholar
  34. L.-C. Chen, Y.-C. Lai, Y.-H. Ouais, J.-W. Lin, C.-N. Lai, et H.-C. Weng, « Mécanismes améliorés pour les services de navigation et de suivi dans les téléphones intelligents », Journal de recherche appliquée et de technologie, vol. 11, pp. 272–282, 2013. Voir sur : Google Scholar
  35. J. S. Brownstein, C. A. Cassa, I. S. Kohane et K. D. Mandl, « Une méthode de classification non supervisée pour déduire les emplacements des cas originaux à partir de cartes de maladie à faible résolution » Revue internationale de géographie de la santé, vol. 5, article 56, 2006. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  36. A. J. Curtis, J. W. Mills et M. Leitner, « Confidentialité spatiale et SIG : réingénierie des emplacements de mortalité à partir de cartes publiées sur l'ouragan Katrina » Revue internationale de géographie de la santé, vol. 5, article 44, 2006. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  37. Conseil N.R., Mettre les gens sur la carte : protéger la confidentialité avec des données socio-spatiales liées, National Academies Press, 2007.
  38. K. L. Olson, S. J. Grannis et K. D. Mandl, « Protection de la vie privée par rapport à la détection de grappes en épidémiologie spatiale », Journal américain de santé publique, vol. 96, non. 11, pp. 2002–2008, 2006. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  39. M. N. K. Boulos, A. J. Curtis et P. Abdelmalik, « Réflexions sur les problèmes de confidentialité dans la recherche en santé impliquant des données géographiques désagrégées sur les individus » Revue internationale de géographie de la santé, vol. 8, p. 46, 2009. Voir sur : Google Scholar
  40. C. Tenopir, S. Allard, K. Douglass et al., « Partage de données par les scientifiques : pratiques et perceptions », PLoS UN, vol. 6, non. 6, numéro d'article e21101, 2011. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  41. P. N. Schofield, T. Bubela, T. Weaver et al., « Partage de données et d'outils après publication » La nature, vol. 461, non. 7261, pp. 171-173, 2009. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  42. G. T. Duncan et R. W. Pearson, « Améliorer l'accès aux microdonnées tout en protégeant la confidentialité : perspectives d'avenir », Sciences statistiques, vol. 6, non. 3, pp. 219-232, 1991. Voir sur : Google Scholar
  43. L. Cox, « Matrices de masquage pour la limitation de la divulgation dans les microdonnées », Méthodologie d'enquête, vol. 20, non. 2, pp. 165–169, 1994. Voir sur : Google Scholar
  44. W. B. Allshouse, M. K. Fitch, K. H. Hampton et al., « Geomasking des données de santé sensibles et protection de la vie privée : une évaluation à l'aide d'une base de données E911 », Géocarto International, vol. 25, non. 6, pp. 443–452, 2010. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  45. M. Fitch, « Algorithmes de géomasquage pour protéger la confidentialité des infections sexuellement transmissibles en épidémiologie spatiale », dans Actes de la réunion annuelle et de l'exposition de l'American Public Health Association, 2007. Voir sur : Google Scholar
  46. K. H. Hampton, M. K. Fitch, W. B. Allshouse et al., « Mapping des données de santé : amélioration de la protection de la vie privée avec la méthode du donut géomasking », Journal américain d'épidémiologie, vol. 172, non. 9, pp. 1062-1069, 2010. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  47. Y. Lu, C. Yorke et F. B. Zhan, « Considération des emplacements à risque lors de la définition des zones de perturbation pour le géomasquage » Cartographique, vol. 47, non. 3, pp. 168-178, 2012. Voir sur : Google Scholar
  48. J. L. French et M. P. Wand, « Modèles additifs généralisés pour la cartographie du cancer avec des covariables incomplètes », Biostatistique, vol. 5, non. 2, pp. 177-191, 2004. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  49. B. S. Bell, « Analyse spatiale des applications de la maladie », dans Applications biostatistiques dans la recherche sur le cancer, pp. 151-182, Springer, 2002. Voir sur : Google Scholar
  50. X. Shi, J. Alford-Teaster et T. Onega, « Estimation de la densité du noyau avec des points masqués géographiquement », dans Actes de la 17e Conférence internationale sur la géoinformatique (Geoinformatics '09), août 2009. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  51. S. S. Francis, S. Selvin, W. Yang, P. A. Buffler et J. L. Wiemels, « Modélisation spatio-temporelle inhabituelle du cluster de leucémie de Fallon, Nevada : preuve d'une étiologie infectieuse » Interactions chimico-biologiques, vol. 196, non. 3, pp. 102-109, 2012. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  52. J. Claridge, P. Diggle, C. M. McCann et al., « Fasciola hepatica est associée à l'échec de la détection de la tuberculose bovine chez les bovins laitiers » Communication Nature, vol. 3, article 853, 2012. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  53. S. Liang, S. Banerjee et B. P. Carlin, « Wombling bayésien pour les processus ponctuels spatiaux », Biométrie, vol. 65, non. 4, pp. 1243-1253, 2009. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  54. A. L. Choi, J. I. Levy, D. W. Dockery et al., « Vivre à proximité d'un site Superfund contribue-t-il à une exposition plus élevée aux biphényles polychlorés (PCB) ? » Perspectives de santé environnementale, vol. 114, non. 7, pp. 1092-1098, 2006. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  55. G. Pereira, A. J. B. M. De Vos, A. Cook et C. Dɺrcy J. Holman, « champs vectoriels de risque : une nouvelle approche de la représentation géographique de l'asthme infantile », Santé et lieu, vol. 16, non. 1, pp. 140-146, 2010. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  56. M.-P. Kwan, I. Casas et B. C. Schmitz, « Protection of geoprivacy and precision of spatial information: quelle est l'efficacité des masques géographiques ? » Cartographique, vol. 39, non. 2, pp. 15-28, 2004. Voir sur : Google Scholar
  57. D. L. Zimmerman et C. Pavlik, « Quantification des effets de la divulgation des métadonnées de masque et des publications multiples sur la confidentialité des données de santé géographiquement masquées » Analyse géographique, vol. 40, non. 1, pp. 52-76, 2008. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  58. C. A. Cassa, S. C. Wieland et K. D. Mandl, « Réidentification des adresses de domicile à partir d'emplacements spatiaux anonymisés par le biais gaussien » Revue internationale de géographie de la santé, vol. 7, article 45, 2008. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  59. RÉ.Stinchcomb, « Procédures de géomasquage pour protéger la confidentialité des patients », dans Actes de la conférence ESRI International Health GIS, Washington, DC, USA, 2004. Voir sur : Google Scholar
  60. K. J. Clifton et S. R. Gehrke, « Application des méthodes de perturbation géographique aux emplacements résidentiels dans l'enquête sur l'activité des ménages de l'Oregon : preuve de concept », dans Compte rendu de la 92e réunion annuelle du Transportation Research Board, 2013. Voir sur : Google Scholar
  61. C. A. Cassa, S. J. Grannis, J. M. Overhage et K. D. Mandl, « Une approche contextuelle pour anonymiser les données de surveillance spatiale : impact sur la détection des épidémies », Journal de l'American Medical Informatics Association, vol. 13, non. 2, pp. 160-165, 2006. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  62. M. Leitner et A. Curtis, « Directives cartographiques pour le masquage géographique des emplacements des données ponctuelles confidentielles », Perspectives cartographiques, non. 49, pp. 22-39, 2004. Voir sur : Google Scholar
  63. P. Zandbergen, « Validation of masking techniques for location privacy protection of individual-level health data », in Actes de la réunion annuelle de l'American Public Health Association, Washington, DC, États-Unis, 2011. Voir sur : Google Scholar
  64. M. Leitner et A. Curtis, « Un premier pas vers un cadre pour présenter la localisation de données ponctuelles confidentielles sur des cartes-résultats d'une étude empirique perceptive », Revue internationale des sciences de l'information géographique, vol. 20, non. 7, pp. 813-822, 2006. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  65. S. C. Wieland, C. A. Cassa, K. D. Mandl et B. Berger, « Révéler la distribution spatiale d'une maladie tout en préservant la vie privée » Actes de l'Académie nationale des sciences des États-Unis d'Amérique, vol. 105, non. 46, pp. 17608–17613, 2008. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  66. L. Sweeney, « k-anonymat : un modèle de protection de la vie privée », International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowlege-Based Systems, vol. 10, non. 5, pp. 557-570, 2002. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  67. K. El Emam et F. K. Dankar, « Protecting privacy using k-anonymity », Journal de l'American Medical Informatics Association, vol. 15, non. 5, pp. 627–637, 2008. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  68. L. Sweeney, « Atteindre la protection de la vie privée par le k-anonymat en utilisant la généralisation et la suppression », International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowlege-Based Systems, vol. 10, non. 5, pp. 571-588, 2002. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  69. G. Aggarwal, T. Feder, K. Kenthapadi et al., « Algorithmes d'approximation pour le k-anonymat » Journal of Privacy Technology (JOPT), 2005. Voir sur : Google Scholar
  70. K. El Emam, F. K. Dankar, R. Issa et al., « Une méthode de k-anonymat globalement optimale pour la désidentification des données de santé », Journal de l'American Medical Informatics Association, vol. 16, non. 5, pp. 670–682, 2009. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  71. P. Kalnis, G. Ghinita, K. Mouratidis et D. Papadias, « Prévenir l'inférence d'identité basée sur la localisation dans les requêtes spatiales anonymes », Transactions IEEE sur la connaissance et l'ingénierie des données, vol. 19, non. 12, pp. 1719-1733, 2007. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  72. A. Khoshgozaran, C. Shahabi et H. Shirani-Mehr, « Emplacement privé : aller au-delà de l'anonymat K, du camouflage et des anonymiseurs » Systèmes de connaissance et d'information, vol. 26, non. 3, pp. 435-465, 2011. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  73. B. Gedik et L. Liu, « Protecting location privacy with personal k-anonymity : architecture and algorithms », Transactions IEEE sur l'informatique mobile, vol. 7, non. 1, pp. 1–18, 2008. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  74. G. Ghinita, K. Zhao, D. Papadias et P. Kalnis, « Un cadre réciproque pour le K-anonymat spatial », Systèmes d'information, vol. 35, non. 3, pp. 299-314, 2010. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  75. M. Xue, P. Kalnis et H. K. Pung, « Diversité de localisation : protection renforcée de la confidentialité dans les services basés sur la localisation », dans Localisation et connaissance du contexte, pp. 70-87, Springer, 2009. Voir sur : Google Scholar
  76. P. A. Zandbergen, « Influence des données de référence des rues sur la qualité du géocodage », Géocarto International, vol. 26, non. 1, pp. 35-47, 2011. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  77. P. A. Zandbergen et T. C. Hart, « Considérations relatives à la précision du géocodage dans la détermination des restrictions de résidence pour les délinquants sexuels », Examen de la politique de justice pénale, vol. 20, non. 1, pp. 62-90, 2009. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  78. K. Zinszer, C. Jauvin, A. Verma et al., « Erreurs d'adresses résidentielles dans les données de surveillance de la santé publique : une description et une analyse de l'impact sur le géocodage », Épidémiologie spatiale et spatio-temporelle, vol. 1, non. 2-3, pp. 163-168, 2010. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  79. S. Mazumdar, G. Rushton, B. J. Smith, D. L. Zimmerman et K. J. Donham, « Précision du géocodage et rétablissement des relations entre les expositions environnementales et la santé », Revue internationale de géographie de la santé, vol. 7, article 13, 2008. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  80. B. Jacquemin, J. Lepeule, A. Boudier et al., « Impact des méthodes de géocodage sur les associations entre l'exposition de longue durée à la pollution de l'air urbain et la fonction pulmonaire », Perspectives de santé environnementale, 2013. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  81. M. A. Healy et J. A. Gilliland, « Quantification de l'ampleur de la classification erronée de l'exposition environnementale lors de l'utilisation de proxys d'adresse imprécis dans la recherche en santé publique » Épidémiologie spatiale et spatio-temporelle, vol. 3, non. 1, pp. 55-67, 2012. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  82. D. Roongpiboonsopit et H. A. Karimi, « Évaluation de la qualité des services de géocodage en ligne des rues et des toits », Cartographie et sciences de l'information géographique, vol. 37, non. 4, pp. 301-318, 2010. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  83. P. A. Zandbergen, « Précision positionnelle des données spatiales : distributions non normales et critique de la norme nationale pour la précision des données spatiales », Transactions dans le SIG, vol. 12, non. 1, pp. 103-130, 2008. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  84. N. Krieger, P. Waterman, K. Lemieux, S. Zierler et J. W. Hogan, « Du mauvais côté des tracts ? Évaluer la précision du géocodage dans la recherche en santé publique », Journal américain de santé publique, vol. 91, non. 7, pp. 1114-1116, 2001. Voir sur : Google Scholar
  85. Y. Zhou, F. Dominici et T. A. Louis, « Une approche de lissage pour masquer les données spatiales », Les Annales de la statistique appliquée, vol. 4, non. 3, pp. 1451-1475, 2010. Voir sur : Google Scholar
  86. H. Wang et J. P. Reiter, « Imputation multiple pour le partage de géographies précises dans les données à usage public », Les Annales de la statistique appliquée, vol. 6, non. 1, pp. 229-252, 2012. Voir sur : Google Scholar
  87. J.C. Huckett, Méthodes de données synthétiques pour la limitation de la divulgation, ProQuest, 2008.
  88. M. N. Kamel Boulos, Q. Cai, J. A. Padget et G. Rushton, « Utilisation d'agents logiciels pour préserver la confidentialité des données de santé individuelles dans les analyses géographiques à micro-échelle » Journal d'informatique biomédicale, vol. 39, non. 2, pp. 160-170, 2006. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  89. C. Young, D. Martin et C. Skinner, « Contrôle de la divulgation géographiquement intelligent pour une agrégation flexible des données de recensement », Revue internationale des sciences de l'information géographique, vol. 23, non. 4, pp. 457–482, 2009. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar

Droits d'auteur

Copyright © 2014 Paul A. Zandbergen. Il s'agit d'un article en libre accès distribué sous la licence Creative Commons Attribution, qui permet une utilisation, une distribution et une reproduction sans restriction sur n'importe quel support, à condition que l'œuvre originale soit correctement citée.


Voir la vidéo: MAB2: Nelikulmioiden luokittelu