Les satellites d'observation de la Terre lancés récemment par l'ESA délivrent entre 8 à 10 To de données par jour, offrant de nouvelles opportunités pour la gestion de l'environnement, l'étude du climat ou de l'évolution urbaine. Les applications de ces domaines requièrent d'enrichir les méta-données d'image avec des données provenant de diverses sources (fixes ou dynamiques) pour faciliter la prise de décision sur les zones étudiées. L'intégration de données hétérogènes soulève un défi majeur.

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... Nous présentons une approche s'appuyant sur les représentations spatio-temporelles pour enrichir des métadonnées d'images satellites avec des données ouvertes. Elle s'appuie sur un vocabulaire qui spécialise des standards (comme SOSA et GeoS-PARQL) ainsi qu'un processus pour aligner et intégrer des données géospatiales hétérogènes. Le processus exploite le tuilage des images, représentant une zone fixe d'une grille associée à la surface terrestre, pour traiter les données ayant une composante spatiale fixe. Les relations temporelles, quant à elles, sont calculées à la volée à partir d'une topologie temporelle. ABSTRACT. Recently launched Earth observation satellites, which deliver between 8 and 10TB of image data per day, open emerging opportunities in domains ranging from environmental monitoring to urban planning and climate studies. However, domain-oriented applications require image metadata to be enriched with data coming from various sources (either static or dynamic), in order to support decision making on the observed areas. The integration of heterogeneous data highly relying on spatio-temporal representations raises a major challenge. We present a semantic approach to support data integration thannks to spatio-temporal relations between image metadata and various open data sets. We propose a vocabulary that specializes standards (like SOSA, GeoSPARQL) as well as a process to map and integrate heterogeneous geo-spatial data sets. This process relies on image tiles, representing a fixed area of a grid associated with the Earth's surface, to handle data with a fixed spatial component. The temporal relationships are calculated on the fly based on temporal topology.