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Though Volunteered Geographic Information (VGI) has the advantage of providing free open spatial data, it is prone to vandalism, which may heavily decrease the quality of these data. Therefore, detecting vandalism in VGI may constitute a first way of assessing the data in order to improve their quality. This article explores the ability of supervised machine learning approaches to detect vandalism in OpenStreetMap (OSM) in an automated way. For this purpose, our work includes the construction of a corpus of vandalism data, given that no OSM vandalism corpus is available so far. Then, we investigate the ability of random forest methods to detect vandalism on the created corpus. Experimental results show that random forest classifiers perform well in detecting vandalism in the same geographical regions that were used for training the model and has more issues with vandalism detection in “unfamiliar regions”.

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Les ouragans constituent un risque naturel important et une menace réelle pour certaines populations et certains territoires. Dans ce papier nous présentons les principes et résultats d'un logiciel déposé un open source qui permet de simuler des endommagements en se basant sur des statistiques de l'ouragan Irma et de simuler différents scénarios de collecte de déchets. Après l'analyse de la collecte sur l'île de Saint Martin, nous avons reproduit le processus de collecte en deux étapes, puis nous avons enrichi la méthode pour l'appliquer à des territoires plus grands, disposants de nombreux sites de traitement et de stockage tels que la Guadeloupe ou la Martinique. La méthode proposée permet d'estimer les temps de collecte et la distance parcourue en fonction de la gravité de l'évènement, du nombre et de la localisation des aires de stockage temporaires et des sites de traitement et de stockage mais aussi en fonction des moyens (en camions) et de l'organisation de la collecte en bassins de collecte. Le logiciel peut être utilisé en amont pour optimiser les moyens de collecte ou juste après l'évènement à partir du moment où des zones ou des bâtiments endommagés sont identifiés par télédétection, ce qui est de plus en plus souvent le cas. A noter qu'un des enjeux est non seulement de réduire le temps de collecte, mais si possible de mettre en place des tris, au moins des équipements électriques et électroniques DEEE, pour transformer les déchets en ressources dans un contexte d'optimisation des ressources planétaires et de réduction des trajets. Les enquêtes et expérimentations révèlent également que le temps de chargement-déchargement de déchets est très important ce qui pourrait orienter les choix d'équipements au niveau des collectivités pour accélérer le retour à la normale. ABSTRACT. Hurricanes are a major natural hazard and a real threat to certain populations and territories. In this paper we present the principles and results of an open source software that allows to simulate damage based on statistics from Hurricane Irma (2017) and to simulate different waste collection scenarios. After the analysis of the waste collection on the island of Saint Martin after Irma, we reproduced the collection process in two stages, then we enriched the method to apply it to larger territories, containing more treatment and storage sites such as Guadeloupe or Martinique. The proposed method makes it possible to estimate collection times and the distance traveled according to the severity of the event, the number and location of temporary storage areas and treatment and storage sites, but also according to the means (in trucks) and the organization of waste collection in collection basins. The software can be used before any event, in anticipation, to optimize the means of collection or just after an event from the moment damaged areas or buildings are identified by remote sensing, which is more and more often the case. It should be noted that one of the challenges is not only to reduce collection time, but if possible to se...