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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

Logiciels

Utilisateurs

Base(s) de données vectorielles ou maillées

et Métadonnées

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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

8

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

4

5

67

89

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

3 4

I

II

III

IV

V

VI

VII

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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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Les données vectorielles – Exemple d'algorithme d'indexation : le tuilage

Pour chaque entité, on recense les mailles de la grille qui la contiennent

321

654

987

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

… …

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P1P2

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Les données vectorielles – Exploitation du tuilage par un logiciel lors d'un zoom

321

654

987

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

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

21

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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gra

ph

iqu

es

(S

IG)

- 0

6/0

5/2

20

4

Les différents types de données maillées

Photos (aériennes, satellitaires, sonar, …)

Variables continues (t°, altitude, …)

Cartes scannées

Intr

od

uc

tio

n a

ux

Sy

stè

me

s G

éo

gra

ph

iqu

es

(S

IG)

- 0

6/0

5/2

20

4

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)

Intr

od

uc

tio

n a

ux

Sy

stè

me

s G

éo

gra

ph

iqu

es

(S

IG)

- 0

6/0

5/2

20

4

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

Intr

od

uc

tio

n a

ux

Sy

stè

me

s G

éo

gra

ph

iqu

es

(S

IG)

- 0

6/0

5/2

20

4

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

Intr

od

uc

tio

n a

ux

Sy

stè

me

s G

éo

gra

ph

iqu

es

(S

IG)

- 0

6/0

5/2

20

4

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

Intr

od

uc

tio

n a

ux

Sy

stè

me

s G

éo

gra

ph

iqu

es

(S

IG)

- 0

6/0

5/2

20

4

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

Intr

od

uc

tio

n a

ux

Sy

stè

me

s G

éo

gra

ph

iqu

es

(S

IG)

- 0

6/0

5/2

20

4

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)

Intr

od

uc

tio

n a

ux

Sy

stè

me

s G

éo

gra

ph

iqu

es

(S

IG)

- 0

6/0

5/2

20

4

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