Mégadonnées, données liées et fouille de données pour les réseaux d'assainissement

Autor: Thierry Bonnabaud La Bruyère, Nanée Chahinian, Carole Delenne, Laurent Deruelle, Mustapha Derras, Francesca Frontini, Rachel Panckhurst, Mathieu Roche, Lucile Sautot, Maguelonne Teisseire
Přispěvatelé: Hydrosciences Montpellier (HSM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Littoral, Environnement : Méthodes et Outils Numériques (LEMON), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Berger-Levrault, Praxiling UMR 5267 (Praxiling), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Littoral, Environment: MOdels and Numerics (LEMON), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck (IMAG), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Hydrosciences Montpellier (HSM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Praxiling (Praxiling), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Chahinian, Nanée, Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Actes de Conférence SAGEO 2018-Spatial Analysis and GEOmatics.
SAGEO 2018
SAGEO 2018, Nov 2018, Montpellier, France
HAL
Actes de l'Atelier 'Humanités Numériques Spatialisées' (HumaNS’2018)
Popis: The “Megadata, Linked Data and Data Mining for WasteWater Networks” (MeDo) project aims to use Web big data for learning about geometry andhistory of wastewater networks, by combining different data mining techniques and multiplying analysed sources. The improved knowledge will lead to enhanced management of hydraulic heritage and water resources and allow analysis of interactions between urban development policies and water management related challenges.
Le projet "Mégadonnées, données liées et fouille de données pour les réseaux d'assainissement" (MeDo) a pour objectif de tirer profit des mégadonnées disponibles sur le web pour renseigner la géométrie et l'historique d'un réseau d'assainissement, en combinant différentes techniques de fouille de données et en multipliant les sources analysées. Par l'amélioration des connaissances sur le réseau d'assainissement, ce projet contribue à une meilleure gestion du patrimoine hydraulique existant et de la ressource en eau et permettra d'analyser les interactions entre les politiques de déve-loppement urbain et les enjeux liés à la gestion de l'eau. ABSTRACT. The "Megadata, Linked Data and Data Mining for WasteWater Net-works" (MeDo) project aims to use Web big data for learning about geometry and history of wastewater networks, by combining different data mining techniques and multiplying analysed sources. The improved knowledge will lead to enhanced management of hydraulic heritage and water resources and allow analysis of interactions between urban development policies and water management related challenges.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: