論文の概要: Mapping and Describing Geospatial Data to Generalize Complex Mapping and
Describing Geospatial Data to Generalize Complex Models: The Case of
LittoSIM-GEN Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07523v1
- Date: Tue, 19 Jan 2021 09:16:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-03-22 11:22:25.398926
- Title: Mapping and Describing Geospatial Data to Generalize Complex Mapping and
Describing Geospatial Data to Generalize Complex Models: The Case of
LittoSIM-GEN Models
- Title（参考訳）: 地理空間データのマッピングと記述 複雑なマッピングを一般化し、地理空間データを記述して複雑なモデルを一般化する:littosim-genモデルの場合
- Authors: Ahmed Laatabi, Nicolas Becu (LIENSs), Nicolas Marilleau (UMMISCO),
C\'ecilia Pignon-Mussaud (LIENSs), Marion Amalric (CITERES), X. Bertin
(LIENSs), Brice Anselme (PRODIG), Elise Beck (PACTE)
- Abstract要約: エージェントベースモデルへの地理空間データの統合を構築・記述・自動化するためのマッピング手法を提案する。
この論文はLittoSIM-GENプロジェクトの一部であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For some scientific questions, empirical data are essential to develop
reliable simulation models. These data usually come from different sources with
diverse and heterogeneous formats. The design of complex data-driven models is
often shaped by the structure of the data available in research projects.
Hence, applying such models to other case studies requires either to get
similar data or to transform new data to fit the model inputs. It is the case
of agent-based models (ABMs) that use advanced data structures such as
Geographic Information Systems data. We faced this problem in the LittoSIM-GEN
project when generalizing our participatory flooding model (LittoSIM) to new
territories. From this experience, we provide a mapping approach to structure,
describe, and automatize the integration of geospatial data into ABMs.
- Abstract（参考訳）: 科学的質問の中には、信頼できるシミュレーションモデルを開発するために経験的データが不可欠であるものもある。
これらのデータは、通常、多様で異種なフォーマットの異なるソースから来る。
複雑なデータ駆動モデルの設計は、しばしば研究プロジェクトで利用可能なデータの構造によって形成される。
したがって、このようなモデルを他のケーススタディに適用するには、同様のデータを取得するか、モデル入力に合うように新しいデータを変換する必要がある。
これは、地理情報システムデータなどの高度なデータ構造を使用するエージェントベースモデル(ABM)のケースである。
我々は,LittoSIM-GENプロジェクトにおいて,我々の参加型洪水モデル(LittoSIM)を新たな領域に一般化する際に,この問題に直面した。
この経験から,地理空間データのabmへの統合を構造化,記述,自動化するためのマッピング手法を提案する。
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