P6 Comment rapprocher des données issues de différentes sources

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1 P6 Comment rapprocher des données issues de différentes sources
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2 Localisation des données
Important : une donnée est toujours plus ou moins localisée ou localisable. Deux grands types de localisation : géocodée : la donnée est reliée à un polygone géoréférencée : la donnée est liée à une coordonnée x,y sur la terre

3 Rapprocher des données
A partir du moment où la données est localisée, elle peut potentiellement être rapprochée d’une autre donnée localisée Explique sans doute le succès des SIG Pour des besoins de traitement statistique, le passage par les SIG n’est pas forcément la bonne solution (lent)

4 Traitements statistiques
Caractéristique des traitements : Données faiblement géographiques Données attributaires Ne nécessitent pas forcément un traitement géographique Besoin de représenter les phénomènes sous forme cartographiée Besoin de passer par différentes échelles : commune -> agrégation -> département

5 Fonds de carte Les données géocodées sont étroitement liées à la définition de fonds de carte Fonds France IGN Achat IGN fonds communaux (geofla) Création d’autres fonds à partir des fonds communaux Extension postgis de postgres permet de faire facilement : select MULTI( geomunion( com.the_geom ) ) from ign2_m as com where ( liste_cod_commune ) Accès à la BD carto ?? Fonds Européens Pays Infra pays : zone RICA

6 Difficulté d’utilisation
Les données géocodées sont associées à l’état d’un fond de carte Nécessité de relier les données au fond de carte de référence -Corriger les données pour les ramener au fond de référence -Exemple d’application : Carte rapide