Système d’information géographique

Présentation au sujet: "Système d’information géographique"— Transcription de la présentation:

1 Système d’information géographique
et télédétection

2 Au menu - Cours 2 Concepts de base

3 Définition Un SIG est un Système informatique permettant, à partir de diverses sources, de rassembler et d’organiser, de gérer, d’analyser et de combiner, d’élaborer et de présenter des informations localisées géographiquement, contribuant notamment à la gestion de l’espace. Concepts

4 Le contenu des SIG Concepts L’information géographique est :
géoréférée, c.-à-d. qu’elle possède une référence spatiale (coordonnées X,Y,Z) numérique, même si certains auteurs considèrent qu’un système d’information peut très bien être non informatisé visualisable : c’est l’idée de carte potentielle que l’on affiche, imprime sur demande Concepts

5 Le contenu des SIG Concepts
L’information géographique est constituée de couches d’information représentant les multiples faces de l’environnement social et physique, c’est l'image du millefeuille. Concepts

6 Le contenu des SIG Les SIG Source : Dao 2002

7 Le contenu des SIG Concepts
Les SIG sont des outils informatiques qui permettent de manipuler des données géoréférées. Les SIG comprennent 4 fonctionnalités de base: la saisie - (numérisation des données). le stockage (base de données graphiques et attributaires). l’analyse (requête, modélisation, simulation). la sortie (production de cartes, tableaux et graphiques, exportation et transfert de fichiers). Concepts

8 Terminologie Concepts Des termes voisins sont également utilisés :
Géomatique collecte de données, télédétection, mesures de terrain, relevé d’élévation, etc. Système d'information à référence spatiale (SIRS) terme en usage notamment au Canada Système d'information du territoire (SIT) cadastre, aménagement du territoire Système d'information de l'environnement (SIE) Concepts

9 Disciplines reliée aux SIG
Concepts Source : Dao 2002

10 Fonctions des SIG Concepts
Quelques questions auxquelles peuvent répondre les SIG : Identification Qu’est-ce que cet objet? Localisation Où se situe-t-il? Description Quelle est son aire, sa forme, sa structure? Évolution Quels sont les changements depuis…? Modélisation Quelles sont les causes de cela? Simulation Que se passe-t-il si on change ceci? Optimisation Comment atteindre ce but avec ces contraintes? Concepts

11 Fonctions des SIG Concepts
COLLET & HUSSY (1995) établissent une distinction entre SIG de gestion et SIG d’exploitation SIG de gestion : «… concernent les institutions publiques ou privées dont le rôle est de fournir une information à caractère spatial cohérente, fiable et actualisée ». SIG d’exploitation : «… proposent un environnement de description (cartographie, animation, …) et d’analyse (interrogation, modélisation spatiale, simulation) ». Concepts

12 Le paradigme des SIG Concepts Réalité Données Modèles Simulation
Observation et mesure Intégration et sélection Modèles Concepts Analyse et synthèse Simulation Comparaison et évaluation Décision Information Communication

13 Le paradigme des SIG Concepts Réalité Données
Observation et mesure Intégration et sélection La réalité géographique est observée depuis l’Antiquité et mesurée depuis la période scientifique. Notre société dispose de moyens d’acquisition et donc d’un volume considérable de données descriptives. Il devient important de bien choisir et intégrer les données pertinentes. Modèles Concepts Analyse et synthèse Simulation Comparaison et évaluation Décision Information Communication

14 Le paradigme des SIG Concepts Réalité Données
Observation et mesure Intégration et sélection La masse de données à traiter est si vaste qu’un humain ne peut la gérer. Il faut donc effectuer des synthèses pour dégager les faits significatifs et filtrer les interférences. La construction de modèles conceptuels peut permettre la représentation des faits. Modèles Concepts Analyse et synthèse Simulation Comparaison et évaluation Décision Information Communication

15 Le paradigme des SIG Concepts Réalité Données
Observation et mesure Intégration et sélection Ces modèles permettent d’organiser la connaissance du monde réel, d’analyser les faits et de simuler le comportement des systèmes. La simulation permet de vérifier et de valider les hypothèses sous-jacentes. Les modèles perfectionnés fournissent des informations pertinentes et ciblées sur le système observé. Modèles Concepts Analyse et synthèse Simulation Comparaison et évaluation Décision Information Communication

16 Le paradigme des SIG Concepts Réalité Données
Observation et mesure Intégration et sélection L’organisation structurée de ces informations peut ensuite être communiquée aux intéressés. Modèles Concepts Analyse et synthèse Simulation Comparaison et évaluation Décision Information Communication

17 Le paradigme des SIG Concepts Réalité Données
Observation et mesure Intégration et sélection Cette démarche analytique est le propre de l’ensemble des disciplines scientifiques! L’apport des SIG est d’utiliser ce formalisme pour construire des versions informatiques des modèles évoqués. Donc de prendre en charge la transformation et le traitement des données pour produire une information significative et ainsi faciliter la prise de décision. Modèles Concepts Analyse et synthèse Simulation Comparaison et évaluation Décision Information Communication

18 Le paradigme des SIG Concepts Réalité Données Modèles Simulation
Observation et mesure Intégration et sélection Modèles Concepts Analyse et synthèse Simulation Comparaison et évaluation Décision Information Communication

19 Les composantes d’un SIG
Concepts

20 Les composantes d’un SIG
Deux types de données inter-reliés: Données spatiales (géobase) Comporte la description des points, des lignes et des polygones représentant les entités spatiales (objets). Représentation de la structure géométrique du territoire. Données thématiques Tableaux spécialisés reliés aux entités spatiales par un lien (physique ou relationnel). Peut être remplacés par l’usage de couches thématiques (layers). Rapidité de recherche vs facilité d’entretien vs espace de stockage Concepts

21 Données spatiales (géobase)
Varies en fonction de l’échelle Échelle de 1:50,000 maison est un point. route ou rivière sont une ligne forêt est un polygone Échelle de 1:2,000 maison est un polygone. route ou rivière sont deux lignes forêt est un polygone dont les parties et sous-parties sont mieux définies Concepts

22 Les composantes d’un SIG
Système de gestion de base de données (SGDB) Saisir et entretenir les tableaux de données thématiques Sélection et/ou extraction d’objets en fonction d’attributs thématiques Concepts

23 Les composantes d’un SIG
Système de gestion de données localisées (SGDL) Numérisation des documents analogiques (cartes, photos …) Gestion des systèmes de coordonnées (projection, unités, …) Édition cartographique Sélection d’objets selon leurs localisation Concepts

24 Les composantes d’un SIG
Les systèmes de gestion de base de données (SGDB) et de données localisées (SGDL) sont parfois suffisant pour mettre en place un système d'information du territoire (SIT). Par contre un SIG doit nécessairement comprendre des fonctions d’analyse complémentaire. Concepts

25 Les composantes d’un SIG
Fonctions d’analyse complémentaire Traitement et analyse d’images de télédétection. Analyse spatiale (locale), filtrage, orientation, pentes, patrons, textures, rehaussement … Analyse statistiques des données Univariée, bivariée et multivariée ; paramétrique et non paramétrique Synthèse des données thématiques, relations mathématiques fonctionnelles Concepts La donnée d’un modèle statistique paramétrique fait intervenir une famille de lois caractérisée par un petit nombre de paramètres réels inconnus. Un tel cadre peut être parfaitement approprié lorsque la famille des lois de probabilité retenue apparaît imposée par le phénomène aléatoire que l’on veut décrire. En pratique, cependant, le choix d’un modèle paramétrique n’est souvent qu’un procédé simplificateur commode, amenant des erreurs d’identification. La statistique non paramétrique est une méthode statistique qui s’affranchit de ce cadre paramétrique : elle consiste à définir un modèle plus large, non paramétrique, où les lois sont caractérisées par des fonctions et non plus par des éléments de Rk. Identifier la loi revient alors à estimer ces fonctions, approche qui a connu un développement important durant les vingt dernières années.

26 Les composantes d’un SIG
Fonctions d’analyse complémentaire Analyse spatiale Dérivation de règles expliquant la distribution géographique des faits Caractérisation de l’espace Généralisation des données localisées Modèles de distribution géographique Techniques d’auto-corrélation spatiale, d’interpolation numérique Concepts La donnée d’un modèle statistique paramétrique fait intervenir une famille de lois caractérisée par un petit nombre de paramètres réels inconnus. Un tel cadre peut être parfaitement approprié lorsque la famille des lois de probabilité retenue apparaît imposée par le phénomène aléatoire que l’on veut décrire. En pratique, cependant, le choix d’un modèle paramétrique n’est souvent qu’un procédé simplificateur commode, amenant des erreurs d’identification. La statistique non paramétrique est une méthode statistique qui s’affranchit de ce cadre paramétrique : elle consiste à définir un modèle plus large, non paramétrique, où les lois sont caractérisées par des fonctions et non plus par des éléments de Rk. Identifier la loi revient alors à estimer ces fonctions, approche qui a connu un développement important durant les vingt dernières années.

27 Les composantes d’un SIG
Fonctions d’analyse complémentaire Modèles et simulation Modélisation et simulation des processus et de leur comportement spatial Rarement intégrés dans le SIG car trop variés et trop spécifiques Le SIG doit être « ouvert » Soit permettre d’intégrer ses propres modèles Soit permettre de transiter les données (exporter et importer) pour ensuite faire l’analyse spatiale Concepts La donnée d’un modèle statistique paramétrique fait intervenir une famille de lois caractérisée par un petit nombre de paramètres réels inconnus. Un tel cadre peut être parfaitement approprié lorsque la famille des lois de probabilité retenue apparaît imposée par le phénomène aléatoire que l’on veut décrire. En pratique, cependant, le choix d’un modèle paramétrique n’est souvent qu’un procédé simplificateur commode, amenant des erreurs d’identification. La statistique non paramétrique est une méthode statistique qui s’affranchit de ce cadre paramétrique : elle consiste à définir un modèle plus large, non paramétrique, où les lois sont caractérisées par des fonctions et non plus par des éléments de Rk. Identifier la loi revient alors à estimer ces fonctions, approche qui a connu un développement important durant les vingt dernières années.

28 Les types de décision Concepts
Pour solutionner un problème ou régler un litige, deux ingrédients sont requis: Des faits Connus, universellement admis Inconnus ou contestés Des valeurs, des principes ou des croyances Partagés par tous les intervenants Contestés Concepts

29 Les types de décision Concepts Légale Vérifier Technique Résoudre
Admises Légale Désaccord sur les faits Accord sur les valeurs Vérifier Technique Accord sur les faits Résoudre Culturelle Désaccord sur les valeurs Négocier Politique Persuader Concepts Valeurs Contestées Faits Contestés Admis Adapté de Berry (1993)

30 La représentation informatique
Représentation de l’espace géométrique Le mode d’encodage varie d’un logiciel à l’autre Les modes de représentation sont matriciel (rastré, maillé) ou vectoriel La qualité des résultats, la précision de la localisation et la nature des traitements possibles varient aussi selon le mode de représentation Concepts

31 La représentation informatique
Représentation de l’espace géométrique En y regardant de plus près, on discerne de plus en plus de détails, et ceci presque sans limite d’échelle Représenter le territoire de façon très précise nécessiterait une base de données infiniment grande Les données sont donc réduites à une quantité finie et manipulable Concepts

32 La représentation informatique
Réduction des données Les variations géographique sont représentées par des éléments discrets ou des objets pouvant être traités par des moyens informatiques Cette « conversion » se fait selon certaines lignes directrices Concepts

33 La représentation informatique
Le mode matriciel Divise l’ensemble du territoire en une grille régulière de cellules (pixel) Image formée de lignes et de colonnes L’espace continu est donc partitionné en unités indépendantes qui ne contiennent qu’un seule valeur Une image par thématique, donc beaucoup d’espace mémoire Concepts

34 Formats matriciel Concepts Source : Thériault 1996

35 La représentation informatique
Le mode vectoriel Utile les concepts géométriques de points, de lignes, de polygones et de polyèdres (objets 3D) Ne remplis pas nécessairement tout l’espace Se concentre sur où il y a quelques chose Discontinuité intrinsèque Concepts

36 Formats vectoriel Concepts Source : Thériault 1996

37 La représentation informatique
Modes matriciel vs vectoriel Conceptuellement, le matriciel est plus simple Analytiquement, le vectoriel est plus puissant Le vectoriel permet de conserver précisément la localisation des objets Partition fine de l’espace vs coordonnées réelles Concepts

38 La représentation informatique
Le matriciel simple (rastré) Le format le plus élémentaire Chaque cellule est codée avec une valeur numérique ou nominale (catégories) représentant le type dominant pour cet espace Principale contrainte Taille fixe des cellules Trop petites = trop d’espace mémoire Trop grandes = perte d’information Trop grandes = masquage des particularités Concepts

39 La représentation informatique
Le matriciel simple (rastré) Concepts Source : Martin 1996

40 La représentation informatique
Le matriciel séquentiel (run-length) Plus efficace lorsque plusieurs cellules voisines partagent la même valeur Résultat de l’auto corrélation spatiale Moins d’espace mémoire que le rastré Concepts

41 La représentation informatique
Le matriciel séquentiel (run-length) Concepts Source : Martin 1996

42 La représentation informatique
Le matriciel arborescent (quad-tree) Subdivision « hiérarchique » du territoire arbre quaternaire ou tétrarbre (3D) Sépare en 4 sections et conserve les quadrants uniformes Itérations jusqu’à l’obtention d’uniformité complète ? Limité par la précision spatiale recherché Stockage définitivement plus compact Concepts

43 La représentation informatique
Le matriciel arborescent (quad-tree) Concepts Source : Martin 1996

44 La représentation informatique
Les formats matriciels Concepts Source : Martin 1996

45 La représentation informatique
Attributs en mode matriciel Concepts Source : Dao 2002

46 La représentation informatique
Le mode vectoriel Ensemble d’objets dotés de caractéristiques géométriques et thématiques Trois types d’objets Le point (sans dimension) La ligne Une ligne sinueuse est représentée par une série de lignes droites La zone (surface) Peut être représentée par l’ensemble des points la formant ou par un chaînage de segments Concepts

47 La représentation informatique
Le mode vectoriel Concepts Source : Dao 2002

48 La représentation informatique
Le mode vectoriel Concepts Source : Thériault 1996

49 La représentation informatique
Concepts Source : Thériault 1996

50 La représentation informatique
Concepts Source : Thériault 1996

51 La représentation informatique
Le mode vectoriel (format IDRISI) Concepts Source : Dao 2002

52 La représentation informatique
Modes matriciel vs vectoriel Concepts Source : Dao 2002