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Les Systèmes d’Information GéographiqueObjet et concepts
Mickaël VASQUEZService DEL/AO
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PLAN
Les SIG, pour quoi faire ?
Les données : structure et formats
• Les données vectorielles– Modèle spaghetti– Modèle topologique– Indexation spatiale– Formats ESRI
• Les données maillées– Paramètres de géoréférencement– Formats
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Les SIG, pour quoi faire ?
Assurer la persistance, interroger, créer / modifier, mettre en forme des objets qui ont une dimension spatiale (routes, départements, isobathes, couches géologiques, …) et qui peuvent porter de l’information (une commune a un nombre d’habitants, à une isobathe correspond une profondeur, …)
Faire des cartes ?
Oui, entre autres …
Outils pour spécialistes : reporting, statistiques, géostatistiques, traitement d'image, analyse 3D
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Les SIG, pour quoi faire ?
Assurer la persistance des objets
• Stockage de l'information portée par les objets (modèle relationnel)
• Stockage de la dimension spatiale de ces objets
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Les SIG, pour quoi faire ?
Interroger • Le décideur : quelles sont les zones à évacuer en cas de
crue ?• L’usager : dans tel village, quels sont les terrains qui ne
sont pas en zone inondable et dont le sous-sol n’est pas meuble ?
• Le restaurateur : dans telle ville, où sont les rues passantes et dans un rayon d’1 km d’une université ?
• Le benthologue : quels peuplements suis-je susceptible de rencontrer à tel endroit sachant que le substrat est meuble, que la profondeur est de 15 m, et que l'eau est très turbide ?
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Les SIG, pour quoi faire ?
Créer / Modifier
• L’information qui est portée par les objets-> Masques de saisie
• Les objets eux-même : création d’une nouvelle route, modification du tracé d’un court d’eau, suppression d’un banc de sable, …
-> Outils de DAO
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Les SIG, pour quoi faire ?
Mettre en forme
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Éléments d’un SIG
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Utilisateurs
Base(s) de données vectorielles ou maillées
et Métadonnées
SGBDFichiers
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Principaux logiciels du marché
ArcGIS (ESRI) : ArcInfo ou ArcView MapInfo (Claritas) Geomedia (Intergraph) Geoconcept (Geoconcept)
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Éléments d’un SIG
Logiciels
Utilisateurs
Base(s) de données vectorielles ou maillées
et Métadonnées
SGBDFichiers
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Les données vectorielles
Les objets sont représentés par l’intermédiaire de trois primitives graphiques :
• Points : arbres, épaves, points de mesure, …• Lignes : routes, cours d’eau, tracés de profils
sismiques, …• Polygones : parcelles, courbes de niveau,
couches géologiques, …
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Les données vectorielles
Pour une thématique donnée, l'ensemble objets (entités) géographiques - information portée par ces objets (attributs) constitue une classe d'entités (synonymes : couche, thème)
Exemples :
classe d'entités de points Clientsclasse d'entités de polygones Bâtimentsclasse d'entités de lignes Rues
Extrait Internet Esri France
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Les données vectorielles
ID Nombre d'habitants
100
101
102
1000000
10000
200000
Le modèle relationnel convient parfaitement au stockage de
l'information attributaire
Pour le stockage, 2 écoles :• Le modèle spaghetti• Le modèle topologique
Mais l'information spatiale ?Comment la stocker ?Comment l'indexer ?
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Les données vectorielles – modèle spaghetti
Une classe d'entités est constituée d'entités complètement autonomes Une ligne ou un polygone est une simple liste de points (sommets)
Au sein d'une classe d'entité de polygones, les trous sont autorisés
Au sein d'une classe d'entité, les entités peuvent se chevaucher
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Les données vectorielles – modèle spaghetti
Structure de stockage des lignes dans une classe d'entités de lignes
I II
1
2 34
5
6
7
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Début Fin
I 1 4
II 5 8
X Y
1 X1 Y1
2 X2 Y2
3 … …
4 … …
5 … …
6 … …
7 … …
8 X8 Y8
Doublon
Tableau des lignes
Tableau des sommets
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Les données vectorielles – modèle spaghetti
Structure de stockage des polygones dans une classe d'entités de polygones
Début Fin
I 1 5
II 6 10
X Y
1 X1 Y1
2 X2 Y2
3 … …
4 … …
5 … …
6 … …
7 … …
8 … …
9 … …
10 X10 Y10
1
23
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10I II
Doublons
Tableau des lignes
Tableau des sommets
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Les données vectorielles – modèle topologique
Définition de la topologie :
concerne les relations entre objets dans le plan
(l'espace), telles qu'elles soient conservées par
homéomorphisme (déformation sans déchirement)
du dit plan (Signature, 1999)
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Les données vectorielles – modèle topologique
Exemple de déformation sans déchirement : un changement de projection
La relation d'angle entre 2 objets n'est pas topologique, car elle n'est pas conservée
Coordonnées sphériques – WGS84 UTM 35 N – WGS84
En revanche, la relation d'adjacence est topologique : la France reste adjacente (connectée) à l'Espagne quelle que soit la projection
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Les données vectorielles – modèle topologique
Le modèle topologique considère une classe d'entités non plus comme un ensemble d'entités complètement autonomes, mais comme un graphe, c'est à dire un ensemble d'arcs connectés
Un arc est constitué de 1 ou 2 sommets (ou noeuds) et de points annexes
Sommet
Point annexe
Un polygone (ou domaine) est délimité par des arcs
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Les données vectorielles – modèle topologique
Le modèle topologique ne se contente pas de stocker les éléments qui constituent les entités, il stocke également les relations topologiques entre ces entités
Relations topologiques Arc – Sommets : un arc étant orienté, il a un sommet initial et un sommet final
L'arc a pour sommet initial le sommet 1 et pour sommet final le sommet 2
12
Relations topologiques Arc – Polygones : un arc étant orienté, il a un polygone gauche et un polygone droit
1A BL'arc 1 a pour polygone gauche le polygone B et polygone droit le polygone A
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Les données vectorielles – modèle topologique
Au sein d'une classe d'entité de polygones, les trous sont interdits
Au sein d'une classe d'entité, les entités ne peuvent pas se chevaucher
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Les données vectorielles – modèle topologique
Structure de stockage des arcs dans une classe d'entités d'arcs
Sommet Initial
Sommet final
Point annexe début
Point annexe fin
I A B 1 2
II B C 3 5X Y
1 X1 Y1
2 X2 Y2
3 X3 Y3
4 X4 Y4
5 X5 Y5
Tableau des arcs
Tableau des points annexes
I II
A 1 2B
34
C
5
XS YS
A XSA YSA
B XSB YSB
C XSC YSC
Tableau des sommets
Pas de doublon
Topologie
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Les données vectorielles – modèle topologique Structure de stockage des arcs et des polygones dans une classe d'entités de polygones
Sommet Initial
Sommet final
Polygone gauche
Polygone droit
Point annexe début
Point annexe fin
I D A
II A B
III B C 1 1
IV C D P2 P1 2 2
V D E 3 4
VI E F
VII F C
X Y
1 X1 Y1
2 X2 Y2
3 X3 Y3
4 X4 Y4
Tableau des arcs
Tableau des points annexes
XS YS
A XSA YSA
B XSB YSB
C XSC YSC
D XSD YSD
E XSE YSE
F XSF YSF
Tableau des sommets
Topologie
A
B 1
2
D
F
E
P1 P2
C
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I
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III
IV
V
VI
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Les données vectorielles – comparatif des 2 modèles
Modèle topologique• Pour
– Pas de redondance– Accélération très significative des traitements faisant appel aux
relations de voisinage– Très strict (pas de trous, pas de chevauchements)– Excellent pour les traitements sur gros volumes de données
• contre– Très lourd à gérer
Modèle spaghetti• Pour
– Très simple à comprendre et à manipuler
• contre– Redondance– Pas assez strict– Mises à jour graphiques souvent laborieuses– Très pénalisant pour les traitements sur gros volumes de données
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Les données vectorielles – Indexation spatiale
Lors d'un zoom, il serait inutile et coûteux en temps machine de charger en mémoire toutes les entités de la classe d'entités. Il est préférable de ne charger que les entités concernées par l'étendue du zoom
L'indexation spatiale, c'est le stockage d’information supplémentaire qui va permettre d’améliorer les performances lors de filtres spatiaux (zooms, requêtes spatiales) de telle sorte que seule l’information utile soit extraite et ce sans lire tout le contenu du fichier.
Mais il serait également très coûteux de vérifier, pour toutes les entités, si elles sont contenues par ou si elles intersectent le rectangle d'emprise du zoom
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P3
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Les données vectorielles – Exemple d'algorithme d'indexation : le tuilage
Pour chaque entité, on recense les mailles de la grille qui la contiennent
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On créé une grille virtuelle
Polygone Maille contenant le polygone
P1 1
P1 2
P1 4
P2 2
P2 3
P2 5
P2 6
P3 3
P3 6
P3 9
… …
P7 7
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P1P2
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Les données vectorielles – Exploitation du tuilage par un logiciel lors d'un zoom
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Polygone Maille contenant le polygone
P1 1
P1 2
P1 4
P2 2
P2 3
P2 5
P2 6
P3 3
P3 6
P3 9
… …
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Récupération dans le tableau les identifiants des polygones qui sont contenues par ces mailles : P1 et P2
Récupération des mailles intersectées ou contenues par le rectangle qui délimite l'étendue du zoom : 1 et 2
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Chargement en mémoire de ces polygones
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Formats de données vectoriellesFormat Couverture ArcInfo
Contemporain du logiciel ArcInfo (1982) Format topologique S'appuie sur le SGBDR INFO pour le stockage de l'information
attributaire Structure assez complexe, à base de répertoires et de fichiers :
Workspace : répertoire contenant au moins une couverture
Répertoire Info : répertoire partagé par toutes les couvertures du workspace. Il contient leur information attributaire
1 répertoire par classe d'entités (couverture). Ces répertoires contiennent l'information spatiale de la classe d'entités dont ils portent le nom
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Formats de données vectoriellesFormat Couverture ArcInfoPoint de vue de l'utilisateur
Topologie arcs – polygones
Topologie arcs - sommets
Attributs de la classe d'entités
Exemple : Couverture de polygones states
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Formats de données vectoriellesFormat Shapefile (fichier de formes)
Apparu avec le logiciel ArcView (fin années 80) Format public, qui s'est imposé comme le format d'échange de référence Format spaghetti S'appuie sur le SGBDR dBase pour le stockage de l'information
attributaire Structure : une classe d'entités (shapefile) = 3 fichiers obligatoirement + 4
fichiers facultatifs
.shp Information spatiale
.dbf Information attributaire
.shx Index spatiaux
.sbn
.sbx
Index attributaires
.prj Paramètres de projection de la classe d'entités
.xml Métadonnées (Norme ISO19115 ou FGDC)
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Formats de données vectoriellesFormat Shapefile
Point de vue de l'utilisateur
Exemple : 3 classes d'entités au format shapefile
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Formats de données vectoriellesArcSDE
A la fin des années 90, Esri sort ArcSDE, technologie permettant de stocker des classes d'entités non plus dans des fichiers, mais dans un SGBDR (Oracle, Informix, Sybase, SQL Server)
ArcSDE, c'est :• Un modèle de stockage• Un serveur d'application, passerelle entre les logiciels
ESRI et le SGBD
Client
•Classes d'entités
•Tables classiques
Création
Consultation
Mise à jour
Serveur
Passerelle ArcSDE
SGBDR
SQL
Base de données
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Formats de données vectoriellesSchéma ArcSDE
Pour permettre de stocker des classes d'entités dans un SGBD, ArcSDE lui "fournit" 4 tables :
Une table qui liste les classes d'entité de la base de données
Géologie2……
Peuplements1NAMEID
Liste des classes d'entités
3 tables pour chaque classe d'entités stockée dans la base de données
•Une pour l'information attributaire
•Une pour l'information spatiale (modèle spaghetti)
•Une pour les index spatiaux
……rocheux101…………
……meuble100……substratshape
101……
100GeometryID
11
GX
2101……
1100GYID
Information attributaire
Stockage géométrie
Stockage index spatiaux
Classe d'entités "Peuplements"
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Formats de données vectoriellesBase de données ArcSDE
Point de vue de l'utilisateur
Exemple : 4 classes d'entités et une table dans une base de données intitulée Ma_base_de_données
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Formats de données vectoriellesLes Geodatabases
Le format Geodatabase , présenté par Esri au début des années 2000, n'est rien d'autre que ArcSDE agrémenté de nouvelles possibilités de stockage Geodatabase multi-utilisateur
Client
•Classes d'entités
•Tables classiquesCréation
Consultation
Mise à jour
Serveur
Passerelle ArcSDE
SGBDR
SQL
Base de données
•Métadonnées
•Classes de Relations
•Classes de topologie
•Jeu de classes d'entités
Geodatabase multi-utilisateur
Geodatabase personnelle
Le modèle de données d'ArcSDE s'est de plus ouvert à la bureautique par sa transposition au SGBDR Access Geodatabase personnelle
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Formats de données vectoriellesLes Geodatabases – Classes de relations
Dans une base de données relationnelles, il y a généralement de nombreuses relations entre les tables
Exemple : relation entre la table Villes et la table Régions Ces relations sont virtuelles : elles ne sont créées qu'au
moment de l'interrogation par SQL Le format Geodatabase permet à l'administrateur de stocker ces
relations sous la forme d'une Classe de relations Une classe de relations peut lier :
• Une classe d'entités à une autre classe d'entités (exemple : Communes - Régions)
• Une classe d'entités à une table (exemple Parcelles - Propriétaires)
• Une table à une autre table Les classes de relations peuvent être de type un à un, un à
plusieurs ou plusieurs à plusieurs
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Formats de données vectoriellesLes Geodatabases – Classes de relations
Exemple : relation entre une classe d'entités Concessions et une table Propriétaires
Concession
appartient à (1,N)
possède (1,N)
propriétaire
Modèle conceptuel
Implémentation dans une Géodatabase
Classe d'entités Concessions
Type : polygones
Classe de relation concessions - propriétaires
Bidirectionnelle
Cardinalité : N:M
Table propriétaires
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Formats de données vectoriellesLes Geodatabases – Classes de relations
Point de vue de l'utilisateur
Exemple : relation entre une classe d'entités Concessions et une table Propriétaires
Click
Attributs de la concession
Liste des propriétaires de la concessionClick
Attributs du propriétaire 1
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Formats de données vectoriellesLes Geodatabases – Classes de topologie
Le modèle de stockage de l'information spatiale est non topologique
Il est néanmoins possible d'établir des règles topologiques pour chaque classes d'entités, et ce selon 2 modes :
• Intra-classe d'entité (ex. : "il ne doit y avoir aucun trou dans ma classe d'entités parcelles", ou encore "Aucun polygones de ma classe d'entité ne doivent se superposer")
• Entre classes d'entités (ex. : "les entités de la classe de polylignes limites administratives doivent impérativement se superposer à celles de la classe de polygones zones administratives" )
La vérification du respect de ces règles peut se faire à tout instant via des outils d'ArcView
Un jeu de 25 règles est ainsi à disposition.
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Formats de données vectoriellesLes Geodatabases – Jeu de classes d'entités
Permet de regrouper dans un répertoire virtuel des classes d'entités qui répondent à une même thématique et qui sont dans la même emprise géographique
Exemples : Jeu de classes d'entités Données administratives, données physiques, etc…
Point de vue de l'utilisateur :
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Éléments d’un SIG
Logiciels
Utilisateurs
Base(s) de données vectorielles ou maillées
et Métadonnées
SGBDFichiers
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Les données maillées (ou Raster)
Les données sont représentées par l'intermédiaire d'une matrice A chaque cellule (ou maille, ou pixel) de la matrice est associée
un valeur numérique
Extrait Internet Esri France
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Les différents types de données maillées
Photos (aériennes, satellitaires, sonar, …)
Variables continues (t°, altitude, …)
Cartes scannées
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Les données maillées – Données multi-bandes
Un raster multi-bandes est un raster composé de plusieurs raster
Bande 1 :
Valeurs de niveau de rouge ([0-255])
Bande 2 :
Valeurs de niveau de vert ([0-255])
Bande 3 :
Valeurs de niveau de bleu ([0-255])
Orthophotographie littorale : composition colorée RVB issue de la combinaison des 3 bandes (2563 couleurs possibles)
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Les données maillées - Géoréférencement
Un raster, par exemple une image numérique, est défini par
• ses dimensions : nombre de colonnes (NX) et nombre de lignes (NY)
• Sa résolution : nombre de pixels par pouce
Dans un SIG, il faut être capable de placer un raster dans un repère géographique orthonormé. Un tel raster est dit géoréférencé
NX
NYNX = 5
NY = 4
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Les données maillées - Géoréférencement
Pour qu'un raster soit géoréférencé, il faut définir :
NX
NYX0, Y0
• Les coordonnées dans le repère d'un des points de la matrice, le plus souvent le point situé en haut à gauche : X0, Y0
• Les pas en unité terrain (mètre, degré) de la matrice : DX, DY
DY
DX
NX = 5
NY = 4
X0 = 90000 m
Y0 = 2300000 m
DX = 15 m
DY = 10 m
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Formats de données mailléesFormat GRID
Format ESRI Structure complexe, semblable à celle du format
vectoriel Couverture ArcInfo :
Workspace : répertoire contenant au moins une grille
Répertoire Info : répertoire partagé par toutes les grilles du workspace. Il contient leur information attributaire
1 répertoire par grille. Ces répertoires contiennent toutes les valeurs de la grille dont ils portent le nom
Point de vue de l'utilisateur
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Formats de données mailléesFormats Orientés SIG
Formats dont les paramètres de géoréférencement sont écrits au sein du fichier
• Formats non compressés :– GEOTIFF : le format TIFF contient des balises dédiés
au géoréférencement du fichier– Imagine (*.img) : format du logiciel ERDAS– Er Mapper (*.ers) : format du logiciel Er Mapper
• Formats compressés :– ECW– MrSid
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Formats de données mailléesFormats grand public
JPEG, Windows Bitmap, GIF, PNG, … Problème : où écrire les paramètres de géoréférencement ? Dans un fichier annexe (world file)
• qui porte le même nom que le fichier raster• dont l'extension est sous la forme
1ère lettre extension fichier raster + dernière lettre + w
Exemple : jgw pour fichier jpg, bpw pour fichier bmp
- DY
DXX0Y0
Paramètres de rotation (très rarement utilisés)
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SIG "Ifremer"
Logiciels
Utilisateurs
Base(s) de données vectorielles ou maillées
et Métadonnées
SGBDFichiers
De plus en plus …
ArcView, ArcInfoErdas, Er Mapper
Geodatabase SEXTANT : données de référence
Des milliers de shapefiles, de couvertures ArcInfo et de raster
Autocad, Adobe Illustrator
IsatisCaraïbe, FishView, Adélie, VideoNav, ModelView
3D, Spatial, Geostatistical Analyst, ArcScan