Qu'est-ce qu'une base de données géospatiale ?

Base de données géospatiale : définition

Le terme « géospatial » désigne des ressources interdépendantes — cartes, images, jeux de données, outils et procédures — qui relient chaque événement, caractéristique ou entité à un lieu, et exploitent ces informations dans de multiples applications. Pour rendre un emplacement facilement compréhensible, les données doivent être représentées avec des paramètres standard comme la position dans un système de coordonnées, un toponyme ou une adresse.

Une base de données géospatiale est optimisée pour stocker et interroger des données représentant des objets définis dans un espace géométrique, comme les données vectorielles et raster. Face à l'explosion des volumes de données disponibles, une base de données géospatiale offre une gestion et une sécurité optimales pour analyser des données spatiales volumineuses, complexes et hétérogènes.

Les plateformes de bases de données géospatiales proposent des moteurs spécialisés de gestion, de traitement et d'analyse adaptés aux données géospatiales complexes. La capacité de montée en charge et les performances de ces systèmes sont essentielles, tout comme l'accompagnement au développement et à l'intégration.

Pour l'interopérabilité, les plateformes de bases de données géospatiales prennent en charge les normes de l'Open Geospatial Consortium (OGC), qui définissent un cadre unifié et des services web : Web Feature Services (WFS) pour les données vectorielles, Web Coverage Service (WCS) pour les données raster, et Catalog Services (CSW) pour localiser, gérer et maintenir des applications et services géospatiaux distribués.

Un Geographical Information System (GIS) est un outil s'appuyant sur une base de données géospatiale pour éditer et maintenir les données géospatiales. Les GIS prennent en charge des objets géospatiaux organisés en couches, superposables visuellement et logiquement.

L'analyse géospatiale vise à comprendre des interactions complexes à partir de relations géographiques — répondre aux questions selon l'emplacement des personnes, des actifs et des ressources. Les analyses géospatiales permettent d'offrir un meilleur service client, d'optimiser les équipes, d'implanter des points de vente ou des centres de distribution, de gérer les actifs, de conduire des analyses de situation, et d'évaluer les campagnes commerciales et marketing, entre autres.

Fondamentaux des données géospatiales

Les « données géospatiales » désignent des informations sur des entités, objets et classes à la surface de la Terre, voire dans l'espace. Les données géospatiales sont généralement volumineuses, stockées sous des types complexes, et nécessitent des algorithmes spécialisés d'indexation, d'interrogation, de traitement et d'analyse.

Les données géospatiales représentent :

• Des objets géométriques vectoriels simples en 2D et 3D, tels que des points, des lignes et des polygones
• Des données raster complexes, comme des images et des données maillées

Les données géospatiales se composent de géométries et de leurs représentations cartographiques, appelées « attributs ». Les géométries peuvent être des points, des lignes, des polygones ou des collections de ces éléments.

• Les points sont des coordonnées d'emplacement associées à des tables d'attributs ; ils peuvent par exemple représenter des domiciles, des magasins ou la localisation de téléphones mobiles.
• Les lignes ont un point de départ, un point d'arrivée, et, pour les courbes, plusieurs points intermédiaires, ainsi qu'une table d'attributs. C'est ainsi que les réseaux routiers sont représentés dans les systèmes de navigation : des lignes et des nœuds connectés enrichis d'informations sur les limitations de vitesse et les temps d'attente aux intersections.
• Les polygones sont des unités de surface, dont les frontières sont des lignes associées à des tables d'attributs.

Ces géométries peuvent comporter des attributs cartographiques (affichage) comme la couleur ou l'épaisseur de ligne, et d'autres attributs tels que la population (à l'intérieur des polygones) ou toute variable mesurable ou quantifiable.

Les données de géométrie et d'attributs sont reliées via un système de gestion de base de données relationnelle tel que la base de données spatiale d'Oracle. Ce système de gestion de base de données exécute les processus géospatiaux les plus exigeants avec un maximum de performance, d'évolutivité et de sécurité. Il facilite aussi l'intégration avec d'autres applications GIS et non GIS, ce qui réduit les efforts de développement.

Les données raster géospatiales constituent un ensemble complexe d'informations issues des capteurs ETM+ (Enhanced Thematic Mapper) des satellites Landsat, qui enregistrent la lumière, les valeurs de réflectance infrarouge et leur position dans la grille. Des données d'emplacement — telles que la couleur, la hauteur d'un modèle numérique d'élévation et diverses variables — sont associées à chaque cellule de la grille. Parmi les exemples : cartes thématiques, modèles numériques d'élévation/de surface (DEM/DSM), images de télédétection (RS), photos photogrammétriques, cartes numérisées, images géophysiques et cartes géologiques.

Les types de données raster sont volumineux et ont une structure de données très différente des types de données vectorielles. Les jeux de données raster peuvent se développer très rapidement, ce qui entraîne d'énormes volumes d'informations géospatiales qui nécessitent des systèmes de gestion des données tels que la base de données spatiale d'Oracle.

En outre, les nuages de points sont un type de données 3D complexe créé à partir d'applications de détection de la lumière et de télémétrie (LiDAR). Un nuage de points fait référence à un type de géométrie pour le stockage de grandes quantités de données qui représente une forme ou une fonctionnalité 3D. Chaque point possède son propre ensemble de coordonnées X, Y et Z, ainsi que d'autres attributs. Les nuages de points sont souvent créés par des méthodes utilisées en photogrammétrie ou en télédétection par les applications LiDAR.

L'intégration de types de données fondamentalement différents est l'une des tâches centrales de l'analyse des données géospatiales. Un outil essentiel dans l'analyse des données géospatiales est la visualisation des données, à travers des cartes. Les cartes sont généralement créées à partir de données de télédétection : les champs, les forêts, etc. deviennent des attributs numérisés donnés aux polygones, puis sont colorés de manière appropriée.

Les catégories de données peuvent comprendre, mais s'y limitent :

• Limites administratives et politiques
• Agriculture
• Atmosphère et climat
• Biologie et écologie
• Affaires et économie
• Cadastre
• Culture, entreprise et démographie
• Élévation et produits dérivés
• Environnement et conservation
• Installations et structures
• Géologique et géophysique
• Santé et maladies humaines
• Imagerie et cartes de base
• Ressources en eau intérieure
• Emplacements et réseaux géodésiques
• Militaire
• Océans et estuaires
• Réseaux de transport
• Services publics et communication

Cas d'utilisation des données géospatiales

Dans le monde hyperconnecté d'aujourd'hui, où chaque objet a une empreinte numérique et fait partie d'un réseau mondial, les informations de localisation et de localisation deviennent essentielles pour l'analyse, la gestion, l'administration et la gouvernance. L'intelligence de localisation nous aide à savoir où se trouvent les événements, les activités, les individus, les rues ou les bâtiments, ce qui nous permet de développer des applications qui suivent la localisation des objets d'intérêt. Ils ont une large application dans de nombreuses organisations du secteur privé et public, pour une variété de fonctions, telles que :

• Opérations et facturation
• Gestion immobilière et immobilière
• Imposition
• Gestion des catastrophes et des urgences
• Analyse du marché et des clients
• Tourisme
• Gestion des risques (voir exemple)
• Suivi et analyse des ressources (voir exemple)
• Télématique et gestion de flotte
• Gestion des terres et de l'environnement
• Santé publique et épidémies (voir exemple)

Défis liés aux bases de données géospatiales

• Manque d'intégration des données spatiales dans les processus métier

  Les systèmes SIG sont souvent des systèmes spécialisés dédiés qui sont déconnectés des systèmes d'entreprise, ce qui entraîne une augmentation des coûts de formation, d'exploitation et de maintenance. La transmission d'informations relatives à la localisation aux applications est un travail manuel qui nécessite beaucoup de main-d'œuvre, qui prend beaucoup de temps et qui génère des erreurs, et qui n'est souvent pas évolutif pour les projets d'infrastructure de grande envergure. En raison de l'absence d'intégrations requises, les applications ne peuvent pas utiliser toute la valeur des informations géospatiales.

• Interopérabilité

  Il est de plus en plus nécessaire d'intégrer des cartes et des données pour fournir des informations précieuses basées sur la localisation aux applications. Les organisations peuvent cependant commencer à utiliser différentes solutions pour différents projets. Cela conduit à plus d'un SIG ou composant de cartographie dans une organisation, ce qui soulève également des préoccupations concernant la confidentialité des données et la résidence des données.

• Données hétérogènes

  L'analyse intégrée est difficile, car différents types de données sont conservés dans des fichiers ou des magasins de données spécialisés, et chacun a besoin d'un ensemble de compétences spécialisées. Lors de l'intégration de données géospatiales, il est essentiel d'avoir un accord sur la définition et l'utilisation des métadonnées au sein d'une organisation. Souvent, il est difficile de trouver le jeu de données approprié, car les métadonnées sont incomplètes ou non accessibles/recherchables, et les jeux de données sont sémantiquement incohérents, c'est-à-dire que des termes identiques ne signifient pas nécessairement la même chose.

• Évolutivité

  L'évolutivité est devenue une exigence pour traiter efficacement des quantités croissantes de données géospatiales pour les applications commerciales nécessitant des informations de localisation, telles que les données de capteurs, les données de diffusion GPS et les données 3D.

• Intégration avec les applications

  En raison de l'absence d'intégration entre les systèmes de cartographie et les systèmes d'entreprise, les clients ne peuvent généralement pas exploiter les informations de localisation centralisées dans les systèmes d'aide à la décision.

Fonctionnement d'une base de données géospatiale

• Ingestion de données

  Filtrez et assimilez des données spatiales (forme, taille et emplacement) et les attributs non spatiaux (nom, longueur, zone, volume, population, autres) provenant de diverses sources de données (données multivariées). Le jeu de données peut se composer d'un grand nombre de formats de fichiers spécifiques au domaine dédiés provenant de diverses sources de données, et beaucoup de temps est consacré à la conversion de ces différents types de données.

• Enrichissement des données

  Enrichissez vos données à l'aide d'attributs spatiaux tels que le géocodage des adresses et les noms d'emplacement pour les analyses en aval. Modifiez les données textuelles en données numériques et normalisez toutes les autres données numériques. L'enrichissement des données permet aux utilisateurs de traiter des données géographiques moins structurées afin que les informations puissent être classées, comparées, filtrées et associées à d'autres données structurées pour effectuer une analyse spatiale et textuelle.

• Traitement géospatial

  Développez des workflows d'analyse spatiale et combinez des données d'attribut avec des jeux de données géométriques, en préparant les données pour l'analyse et la cartographie spatiales.

• Analyse interactive

  Visualisez les données sur des cartes interactives avec d'autres couches contextuelles. Naviguez et explorez la carte, l'affichage, le zoom, le panoramique, la recherche de modèles et l'interrogation/le filtrage par attribut.

• Partage et publication des résultats

  Intégrez du contenu spatial et des résultats d'analyse via les services Web REST, GeoJSON et OGC.

Bonnes pratiques de gestion et d'utilisation des données géospatiales

• Obtenez des avantages opérationnels, stratégiques et pour les développeurs en combinant les données géospatiales avec toutes les autres données d'entreprise, comme indiqué dans une base de données convergée.
• Améliorez les performances en traitant les données là où elles résident. Utilisez les fonctionnalités disponibles dans la base de données pour l'intégration, l'enrichissement, l'analyse et le machine learning des données.
• Mettez en place une sécurité et une gouvernance d'entreprise adaptées grâce à une plateforme de gestion des données éprouvée conçue pour la sécurité des données.
• Tirez parti de l'évolutivité et des performances d'une plateforme de gestion des données d'entreprise dotée de fonctionnalités de haute disponibilité pour prendre en charge un volume de données croissant et une demande croissante.
• Faites un investissement pérenne en choisissant une plateforme géospatiale ouverte avec la possibilité de combiner des composants provenant de différents systèmes et fournisseurs.
• Bénéficiez du cloud en choisissant une plateforme qui permet à la fois de créer des applications low code dans le cloud et de passer facilement au cloud.

• En savoir plus sur la base de données convergée
• Apprenez à utiliser Spatial avec un atelier pas à pas

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