Développement d'un service Web de transformation des données routières : application à un système géomatique mobile (M 2 G) Karl Guillotte Direction : Dr Yvan Bédard Codirection : Dr Thierry Badard Centre de Recherche en Géomatique Département des sciences géomatiques Université Laval, Québec Présentation de maîtrise 2006 – Karl Guillotte Université Laval, Québec Vendredi, 15 décembre 2006

1.Mise en contexte du projet de recherche et ses intérêts 2.Problèmes de manipulation des données routières 3.But et objectifs 4.Méthodologie 5.Résultats 6.Conclusion Plan

Utilisateurs de données routières Sources de données routières hétérogènes ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion Besoin de transformations routières Bases de données routières Diffusion de données routières Besoin de transformations des données routières RN-ETL Besoin de transformations des données routières RN-ETL

Transformation de formats de données Transformation de structures de données Généralisation de réseaux routiers Re-segmentation de réseaux routiers à la demande Transfert des données routières entre différents systèmes de référence spatiale (linéaire & planaire) Transformation de données transactionnelles  géodécisionnelles pour le peuplement de cubes routiers ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion Intérêts de recherche

ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion Processus de segmentation routière Segment routier initial Classe fonctionnelle Nombre de voies Limite de vitesse Segments routiers finaux 9050 Nbr de voies = 1 classe = route collectrice route collectrice route locale

Changements de nom Intersections Limites municipales Traverses de cours d’eau Changements du nombre de voies Changements de pavage Voies ferrées Organisation #1Organisation #2 ? ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion Problème #1 : Segmentations routières Limites de vitesse Problème #1 Difficulté d’utilisation des réseaux routiers présentant des segmentations différentes

Il existe différents Systèmes de Référence Spatiale (SRS)  En transport, il y a une forte hétérogénéité des SRS utilisés  SRP & SRL ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion Problème #2 : Transformation entre SRS SRP = Système de Référence PlanaireSRL = Système de Référence Linéaire 0X Y 100 m. 50 m. 0 δ = 125 m. ε

ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion SRL : Adresse Référence début Gauche : 1 Droite : 2 Référence fin Gauche : 121 Droite : rue Saint-Jean

ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion SRS : Géocentrique (λ,φ)

ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion SRL : Référence Référence RF0 = 0.0 m. Référence RF1 = 25.0 m. Référence RF2 = 50.0 m. Référence RF3 = 75.0 m. RF mètres

En transport, il existe une forte hétérogénéité des systèmes de référence spatiale… Une même information routière peut être localisée de différentes façons… ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion Problème #2  Transformation entre SRS Problème #2 Difficulté d’appliquer des transformations entre des données routières utilisant des SRP et SRL

Développer un modèle et méthode générique permettant la transformation des données routières ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion But

1.Concevoir une structure générique de données routières 2.Concevoir et développer des modules d’extraction, de transformation et de chargement des données routières 3.Concevoir et développer une architecture modulaire Web pour la mise à disposition ouverte et interopérable de ces transformations (services Web) ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion Objectifs RN-ETL : Road Network – Extraction, Transformation & Loading

Service RN-ETL ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion Qu’est-ce que RN-ETL ? Structure générique de données routières Transformations de données routières Base de données routières cible Base de données routières source Chargement Extraction

ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion Méthodologie Étapes à venir…

Normes et modèles de donnéesSolutions technologiques ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion Les choix effectués RN-ETL et sa structure générique de données routières BCRNS

ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion Structure générique de données routières TransportationComplex TransportationSystem AttributeType FeatureType TransportationFeature GM_Object TP_Object BCRNS AtomicGraph NavigationGraph BCRNS & TransportationAttribute SRL SRP

Fichier de correspondance des entités routières (xml) ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion Correspondance : GDF  Entités routières RN-ETL Structure générique de données routières Base de données routières ?

Le besoin : changer de SRS les ponts d’une organisation SRP  SRL (X,Y)  RF mètres  RF0 (X,Y) RF1 ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion RN-ETL : un cas d’utilisation ! 50 m. RF2 RF3

ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion RN-ETL : un cas d’utilisation ! #2 #1

RN-ETL : Road Network – Extraction, Transformation & Loading  Objectif : modéliser une structure générique et développer une architecture modulaire interopérable permettant la transformation de données routières sur le Web Solution globale : développement d’un outil permettant la lecture, la transformation et l’écriture des données routières : ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion

Travaux futurs : Déploiement sur le Web et validation des modules de transformation Rédaction du mémoire Perspectives d’évolution : Incorporation davantage de concepts GDF Développement d’autres modules de transformation Traiter davantage des tâches d’intégration des données routières Peuplement de cubes routiers Remerciements : Yvan Bédard et Thierry Badard Les membres de la chaire de recherche en base de données géo- décisionnelles (étudiants et professionnels) ProblématiqueBut et objectifsMéthodologieRésultatsConclusion JOYEUSES FÊTES !