Un modèle pour l'intégration sémantique de données géolocalisées liées à l'observation de la terre (Atelier SAGEO 2016)
Résumé
Earth Observation is a rapidly evolving domain. ESA recently launched the Sentinel 1 and 2 satellites, which will deliver between 8 and 10 TB of data per day, opening the opportunity to emerging new domain-oriented applications. One of the challenges to be addressed in the field concerns the integration of heterogeneous data coming from different sources. In this context, semantic technologies play a key role by providing an infrastructure based on RDF and ontologies. We present an approach to enrich traditional metadata of satellite imagery with external data (e.g., the region depicted in the image has been recently affected by extreme weather) which allows to identify relevant images using a larger set of matching criteria. We propose a semantic vocabulary and a formalization of spatio-temporal relationships to be used as basis for the integration process of various geo-spatial data linked to earth observation.
Le domaine de l'observation de la terre est en forte évolution. L'ESA a récemment lancé les satellites Sentinel 1 et Sentinel 2 qui livrent entre 8 à 10 To de données par jour, ce qui ouvre de nouvelles opportunités d'applications métier. Un des challenges à relever est alors l'intégration de données hétérogènes provenant de différentes sources. Les technologies du web sémantique, en fournissant une infrastructure basée sur RDF et des ontologies, jouent un rôle clé dans ce contexte. Nous présentons une approche pour enrichir les métadonnées habituelles des images satellites avec des données externes (e.g. la région représentée sur l'image a été récemment affectée par une canicule) de manière à disposer d'un ensemble plus important de critères pour les retrouver. Nous proposons un vocabulaire sémantique et une formalisation des relations spatio-temporelles support au processus d'intégration des différentes données géolocalisées associées à des observations de la terre.
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