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

Base de données géospatiale définie

Le terme "géospatial" fait référence à des ressources interdépendantes telles que des cartes, des images, des ensembles de données, des outils et des procédures qui relient chaque événement, caractéristique ou entité à un emplacement, et utilisent ces informations pour diverses applications. Pour comprendre facilement l'emplacement, les données doivent être représentées à l'aide de paramètres standard tels que la position dans un système de coordonnées, un nom de lieu ou une adresse.

Une base de données géospatiale est optimisée pour le stockage et l'interrogation des données qui représentent les objets définis dans un espace géométrique, tels que les données vectorielles et les données raster. Avec la croissance exponentielle du volume de données, une base de données géospatiale offre la meilleure gestion et la meilleure sécurité pour analyser des données spatiales volumineuses, complexes et hétérogènes.

Les plateformes de bases de données géospatiales fournissent des moteurs de gestion, de traitement et d'analyse spécialisés requis pour les données géospatiales complexes. L'évolutivité et les performances de ces systèmes sont deux facteurs clés de succès, ainsi que la fourniture d'un support de développement et d'intégration.

Pour l'interopérabilité, les plateformes de bases de données géospatiales prennent en charge les normes définies par l'Open Geospatial Consortium (OGC), qui fournissent 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) utilisés pour localiser, gérer et maintenir des applications et des services de données géospatiales distribuées.

Le Système d'information géographique (SIG) est un outil qui s'ajoute à une base de données géospatiale pour modifier et tenir à jour les données géospatiales. Les SIG prennent en charge les objets géospatiaux, qui sont organisés en couches qui peuvent être superposées visuellement et logiquement.

L'analyse géospatiale consiste à comprendre les interactions complexes basées sur les relations géographiques, en répondant aux questions en fonction de l'emplacement des personnes, des actifs et des ressources. Les informations géospatiales permettent aux utilisateurs de fournir un meilleur service client, d'optimiser le personnel, de localiser les centres de vente au détail ou de distribution, de gérer les ressources, d'effectuer des analyses situationnelles et d'évaluer les campagnes de vente et de marketing, entre autres.

Principes fondamentaux des données géospatiales

Les "données géospatiales" font référence aux informations sur les caractéristiques, les objets et les classes à la surface de la Terre ou même dans l'espace. Les données géospatiales sont généralement volumineuses, stockées dans des types de données complexes et nécessitent des algorithmes d'indexation, d'interrogation, de traitement et d'analyse spécialisés.

Les données géospatiales représentent :

• Objets géométriques vectoriels simples 2D et 3D tels que points, lignes et polygones
• Données raster complexes telles que les images et les données quadrillées

Les données géospatiales sont composées de géométries et de leurs représentations cartographiques, appelées "attributs". Les géométries peuvent être des points, des lignes, des polygones et des ensembles de ces éléments.

• Les points sont des coordonnées d'emplacement avec des tables d'attributs associées, et peuvent par exemple représenter des résidences, des emplacements de magasins ou des emplacements de téléphones portables.
• Les lignes ont des points de départ, des points de fin et, dans le cas des courbes, plusieurs points médians et une table d'attributs. C'est ainsi que les réseaux routiers sont représentés dans les systèmes de navigation, en utilisant des lignes et des nœuds connectés avec des informations sur les limites de vitesse et les temps d'attente aux intersections.
• Les polygones sont des unités de surface, avec des bordures définies comme des lignes ayant des tables d'attributs.

Ces géométries peuvent avoir des attributs tels que la couleur, l'épaisseur de ligne qui sont cartographiques (pour l'affichage) et d'autres attributs tels que la population (à l'intérieur des polygones) ou des articles qui peuvent être mesurés ou mis à l'échelle.

Les données de géométrie et d'attribut sont connectées via un système de gestion de base de données relationnelle tel que la base de données spatiale d'Oracle. Le système de gestion de base de données peut alimenter les processus géospatiaux les plus exigeants avec les meilleures performances, l'évolutivité et la sécurité. Ils permettent également une intégration facile avec d'autres applications SIG et nonGIS, ce qui réduit les efforts de développement.

Les données de raster géospatiales sont un ensemble complexe d'informations recueillies à partir de capteurs de cartographes thématiques (ETM+) améliorés par satellite Landsat, qui enregistrent la lumière, la valeur de réflectance infrarouge et leur position dans la grille. Des données de localisation telles que la couleur, la hauteur d'un modèle d'innovation numérique et plusieurs variables sont attachées à chaque cellule de grille. Exemples : cartes thématiques, modèle d'élévation numérique/modèle de surface numérique (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 ensembles 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 clouds 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 et élevage
• Environnement et climat
• Biologie et écologie
• Échanges commerciaux et économie
• Cadastre
• Culture, société 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. Elles ont une large application dans de nombreuses organisations du secteur privé et public, pour une variété de fonctions, telles que :

• Opérations et facturation (voir exemple)
• Gestion immobilière et de patrimoine (voir exemple)
• Taxation (voir exemple)
• Gestion des catastrophes et des urgences
• Analyse du marché et des clients (voir exemple)
• Tourisme (voir exemple)
• Gestion des risques (voir exemple)
• Suivi et analyse des ressources (voir exemple)
• Télématique et gestion de flotte (voir exemple)
• Gestion des terres et de l'environnement (voir exemple)
• 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 l'ensemble de données approprié, car les métadonnées sont incomplètes ou non accessibles/recherchables, et les ensembles de données sont sémantiquement incohérents, c'est-à-dire que des termes identiques ne signifient pas nécessairement la même chose.

• Evolutivité

  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 au niveau application

  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 de la base de données géospatiale

• Ingestion de données

  Filtrer et assimiler les données spatiales (forme, taille et emplacement) et les données d'attribut non patient (nom, longueur, zone, volume, population, autres) provenant de diverses sources de données (données multivariées). L'ensemble 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 avec des 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.

Meilleures 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 l'apprentissage automatique 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
• Découvrir comment utiliser Spatial avec un atelier étape par étape

Produits associés

Oracle Autonomous Database

La première base de données autopilotée au monde

Oracle Database

Premier système mondial de gestion de bases de données convergentes et multi-modèles au monde

Oracle Exadata

Performances, évolutivité et disponibilité d’Oracle Database inégalées

Oracle Autonomous Data Warehouse

Entreposage de données sans complexité