Azelle Courtial

73 avenue de Paris · 94165 Saint-Mandé CEDEX · azelle.courtial@ign.fr

PostDoc in LostInZoom project.

Member of the MEIG research team on the extraction, structuring, qualification and combination of geographic information.

PostDoc dans le projet LostInZoom .

Membre de l'équipe MEIG sur l'extraction, la structuration, la qualification et la combinaison de données géographiques.

Dissertation Work:

Travail de thèse:

News

1st Webinar of the ICA Commission on Multi-scale cartography.
I am invited to present an overview of my research on deep learning techniques for map generalisation.
1er Webinaire de la Commission ACI sur la cartographie multi-échelle.
Je suis invitée à présenter un aperçu de mes recherches sur les techniques d'apprentissage profond pour la généralisation de cartes.
19 March 2024 19 mars 2024
Participation at GISciences 2023.
I presented a collective work "Text-to-map generation: an exploration of current potentials" at the CartoAI workshop; and my work "Does Generalisation Matters in Pan-Scalar Maps?" at the main conference.
Participation à GISciences 2023.
J'ai présenté le travail collectif "Text-to-map generation: an exploration of current potentials" à l'atelier CartoAI et le travail "Does Generalisation Matters in Pan-Scalar Maps?" lors de la conference.
September 2023 Septembre 2023
Thesis defense.
I defended my thesis entitled: "Exploring the potential of deep leanring for map generalization".
Soutenance de thèse.
J'ai soutenue ma thèse sur l'exploration du potentiel de l'apprentissage profond pour la généralisation cartographique.
January 2023 Janvier 2023
Survey on evaluation of mountain road generalisation.
The results of the survey and of my experiment on mountain roads generalisation using GAN are published.
Sondage sur l'évaluation de la généralisation des routes de montagne.
Les résultats de l'enquête et de mon expérience sur la généralisation des routes de montagne à l'aide du GAN sont publiés.
October 2022 Octobre 2022
Participation at AGILE Conference 2022.
I presented my work entitled "Representing Vector Geographic Information As a Tensor for Deep Learning Based Map Generalisation." and I got the award "best short paper".
Participation à la Conférence AGILE 2022.
J'ai présenté mon travail "Representing Vector Geographic Information As a Tensor for Deep Learning Based Map Generalisation." et j'ai obtenu le prix de meilleu papier court de la conférence.
June 2022 Juin 2022
Participation at IGN research day.
I will present my work entitled "Usage of vector spatial data in image-based deep learning models", the video recording is available here.
Participation à la journée de la recherche de l'IGN.
Je présenterais mon travail "Utilisation de données spatiales vectorielles dans les modèles d'apprentissage profond basés sur des images", l'enregistrement vidéo est disponible içi.
March 2022 Mars 2022
Participation at EGC conference.
I presented my work about representing and combining spatial data for deep learning at the workshop on spatial and temporal data managment and analysis.
Participation à la conférence EGC.
J'ai participé à l'atelier gestion et analyse de données spatio-temporelles de la conférences, j'y présente l'article : "Représentation et combinaison de l'information géographique pour l'apprentissage profond".
January 2022 Janvier 2022
Participation at ICC 2021.
I presented my work titled "Can Graph Convolutional Network Learn Spatial Relations ?" during the conference.
I took part to the Pre-Conference Workshop 24th ICA Workshop on Map Generalisation and Multiple Representation and proposed A Benchmark for Deep Learning-Based Generalisation - AlpineBends.
Participation à la conférence ICC 2021.
J'ai présenté mon travail "Can Graph Convolutional Network Learn Spatial Relations ?".
J'ai participé à l'atelier Pre-Conference Workshop 24th ICA Workshop on Map Generalisation and Multiple Representation et j'ai proposé un benchmark pour la généralisation de routes de montagne - AlpineBends.
December 2021 Decembre 2021
Survey on evaluation of mountain road generalisation.
The survey is now closed, thank you for your participation. The results will be includ in a future publication.
Sondage sur l'évaluation de la généralisation des routes de montagne.
L'enquete est maintenant terminée, merci de votre participation. Les resultat seront inclus dans une future publication.
September 2020

Research Interests

Sujets de recherche

Map generalization
Généralisation cartographique
logo1 logo2

La généralisation cartographique correspond à l'adaptation d'un jeu de données géographiques détaillées pour réaliser une carte à plus petite échelle. Le changement d'échelle implique la diminution de l'espace disponible, il est alors nécessaire de simplifier ou sélectionner l'information géographique représentée. L'automatisation de la généralisation cartographique est un sujet de recherche important, il existe de nombreux operateurs de généralisation et des méthodes d'orchestration de ces algorithmes, l'automatisation complète de ces processus n'est cepandant pas encore possible.

Map generalisation is the adaptation of a set of detailed geographical data to produce a map at a smaller scale. The change of scale involves a reduction of the available space, it is then necessary to simplify or select the geographical information presented. The automation of cartographic generalization is an important research subject, and despite many generalization operators and methods of orchestration, complete automation has not yet been achieved.

Deep learning
Apprentissage profond
logo1 logo2

L'apprentissage profond fait partie des techniques d'intelligence artificielle dont le but est d'apprendre à résoudre une tâche de gestion de données à partir d'exemples. Le model est d'abord défini avec une certaine architecture et des poids aléatoires, puis il est appliqué aux données du jeu d'entrainement. La comparaison de la prediction avec le resultat attendu permet d'optimiser les poids du model. Le processus est répété jusqu'à obtenir uns stabilisation et/ou un résultat satisfaisant.

Deep learning techniques belong to artificial intelligence technics that aims to learn to solve data management task from examples. The model is first defined with a specific architecture and random weights, then it is applied to training data. The predictions are compared with the expected results in order to optimize the model's weights. This process is repeated until obtaining steady and correct results.

Multi-scale maps
Cartes multi-scalaires
logo1 logo2

De nos jours, les carte interactives incluant plusieurs representation à diverses échelle sont les plus répendues et utilisées. Ces cartes induisent des usages et besoins differents des cartes topographiques papiers. Ainsi, il est important de comprendre comment les utilisateurs interagissent avec la carte pour adpater la represenation pour faciliter la naviguation, à la fois spatiale (horizontale) et entre les échelles (verticale).

Nowadays, maps are mostly interactive and include multiple representations at several scales. Multi-scale maps lead to new usages and requirements compared to printed topographic maps. Thus, it is important to understand how users interact with such maps in order to adapt representation and facilitate navigation both spacially (during pan), and between scales (during zoom in and out).

Education

Université Paris-Est

PhD in Geographical Information Sciences
October 2019 - Now

Université Paris-Est, ENSG

Master in Geographical Information Sciences, spatial analysis and remote sensing
September 2017 - September 2019

Université Paris 7-Diderot

Licence in Mathematic and Informatic applied to social sciences
September 2014 - September 2017

Publications

[ACL] Journals
[ACLN] Journals
[ASCL] Others
[ACTI] Conferences
[ACTN] Conferences
[COM] Conferences
[OS] Books and Chapters
[DO] Books and Chapters
[AFF] Posters
[AP] Preprints
[TH] Dissertations
[INV] Invited Talks
[PV] Popularization

Ressources

Change language to see ressources in French.
Changez la langue pour voir les ressources en Anglais.

Slides

Videos

Posters

Videos

Other research activities

Software development

CartAGen4Py

Python port of the CartAGen library for map generalization.

DeepMapGen

Python library for deep learning based map generalisation.

Teaching

Enseignement

SubjectPublicYearHoursClass sizeNatureSupplementary responsibility
Spatial databases - PostgisIngeneer 2nd year20231530Tutorial
WebmappingIngeneer 2nd year202398ProjectSubject creation
Supervision
Assessment
Spatial analysisIngeneer 2nd year
Master 1
2022
2021
930Tutorial
Introduction to programming - PythonLicence 12021
2020
4020Lectures
Tutorial
Updating course material
Exam creation and assessment/td>
Cartography and database projectLicence 320201815ProjectSupervision
Assessment
Introduction to GISMaster 12021
2020
2019
1815TutorialUpdating course material
Exam creation and assessment
MatièrePublicAnnéeHeuresEffectifNatureResponsibilités supplémentaires
Base de données spatiales - PostgisIngenieur 2eme année20231530Travaux pratiques
WebmappingIngenieur 2eme année202398ProjetsCreation de sujets
Supervision
Evaluation
Analyse spatialeIngenieur 2eme année
Master 1
2022
2021
930Travaux pratiques
Introduction à la programmation - PythonLicence 12021
2020
4020Cours
Travaux pratiques
Mise à jours du support de cours
création d'exercices et évaluation
Projets cartographie et base de donnéesLicence 320201815ProjetsSupervision
Evaluation
Introduction aux SIGMaster 12021
2020
2019
1815Travaux pratiquesMise à jours de support de cours,
création d'exercices et évaluation