Vers de nouveaux opérateurs synthèse spatio-temporels

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Les organisations utilisent régulièrement la référence spatiale dans leurs jeux de données (ex. adresse civique, nom de lieu, coordonnées). Les SIG exploitent déjà très bien ces données pour offrir différentes fonctions d’analyse spatiale. Par contre, leur capacité à produire de l’information synthèse, à mettre en évidence des tendances et à détecter des corrélations est parfois mise en doute. Ce n’est pas que les SIG ne peuvent pas le faire, c’est plutôt la lourdeur et la complexité du processus qui sont mises en cause. Ces dernières années ont vu apparaître des systèmes géodécisionnels de type SOLAP (Spatial On-Line Analytical Processing). Ces outils sont dédiés à l’exploration interactive des données spatio-temporelles et à leur analyse selon une approche considérée comme étant plus intuitive et surtout plus efficace. Cette approche, appelée « analytique » ou « multidimensionnelle », est issue du monde de l’informatique décisionnelle et fait appel au croisement d’axes d’analyse (ex. produit, région, année) organisés en hiérarchies avec différents niveaux de détails (ex. pays-province-région-MRC-ville). L’intégration de ce principe avec ceux des SIG permet de gérer la cartographie des objets étudiés. Ainsi, avec la présence d’axes d’analyse thématiques, temporels et spatiaux géométriques, l’utilisateur n’a qu’à cliquer sur le niveau de détail désiré pour chaque axe d’analyse afin d’obtenir instantanément la valeur recherchée sur une carte, un tableau, un histogramme, etc. Les analyses spatio-temporelles offertes par la technologie SOLAP actuelle demeurent simples. Il apparaît toutefois possible de développer de nouveaux opérateurs synthèse d’analyse spatio-temporelle pour tirer pleinement profit d’une telle technologie. De tels opérateurs pourront non seulement enrichir les capacités d’analyse spatio-temporelle de ces outils, mais ils permettront également de produire plus facilement les vues globales et de synthèses très appréciées des utilisateurs des SOLAP. Cette présentation portera donc sur les capacités d’analyse spatio-temporelle des outils SOLAP et sur ces nouveaux opérateurs synthèse. Différents exemples seront présentés.

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Vers de nouveaux opérateurs synthèse spatio-temporels

  1. 1. Vers de nouveaux opérateurs synthèse spatio-temporels Eve Grenier Université Laval Yvan Bédard Université Laval Louis Cloutier Syntell Géomatique 2009
  2. 2. Plan de la présentation • Approche analytique • Distinctions entre les outils SIG et SOLAP • Potentiel d’analyse spatio-temporelle de nouveaux opérateurs synthèse
  3. 3. Approche analytique • Axes d’analyse – Thématique – Temporel – Spatial géométrique 2005 – 2008 Employés 2005 … 2008 Direction Vente Janvier … Décembre Employé A Employé B Employé C Axe d’analyse temporel Axe d’analyse thématique
  4. 4. Approche analytique • Axes d’analyse Employés – Thématique Employé D – Temporel Employé C Vente – Spatial géométrique Employé B • Données recherchées Employé A Direction Années – Données numériques Produit A Produit B Catégorie 1 – Opérateurs synthèse Produit C Produit D Catégorie 2 2005 2006 2007 2008 Produits Analyse du nombre d’unités vendues
  5. 5. Approche analytique • Axes d’analyse Employés – Thématique Employé D – Temporel Employé C Vente – Spatial géométrique Employé B • Données recherchées Employé A Direction Années – Données numériques Produit A Produit B Catégorie 1 – Opérateurs synthèse Produit C Produit D Catégorie 2 2005 2006 2007 2008 Axes d’analyse Produits Analyse du nombre d’unités vendues
  6. 6. Approche analytique • Axes d’analyse Employés – Thématique Employé D – Temporel Employé C Vente – Spatial géométrique Employé B • Données recherchées Employé A Direction Années – Données numériques Produit A Produit B Catégorie 1 – Opérateurs synthèse Produit C Produit D Catégorie 2 2005 2006 2007 2008 Produits Analyse du nombre d’unités vendues Donnée recherchée
  7. 7. Approche analytique • Axes d’analyse Employés – Thématique Employé D – Temporel Employé C Vente – Spatial géométrique Employé B • Données recherchées Employé A Direction Années – Données numériques Produit A Produit B Catégorie 1 – Opérateurs synthèse 45 Produit C Produit D Catégorie 2 Employé A 2005 2006 2007 2008 Produit C Produits 2006 Analyse du nombre d’unités vendues
  8. 8. Approche analytique • Axes d’analyse Employés – Thématique Employé D – Temporel Employé C Vente – Spatial géométrique Employé B 587 • Données recherchées Employé A Direction Années – Données numériques Produit A Produit B Catégorie 1 – Opérateurs synthèse Produit C Produit D Catégorie 2 Employé D 2005 2006 2007 2008 Tous les produits Produits Toutes les années (2005 – 2008) Analyse du nombre d’unités vendues
  9. 9. Approche analytique • Axes d’analyse Employés – Thématique Employé D – Temporel Employé C Vente – Spatial géométrique 2154 Employé B • Données recherchées Employé A Direction Années – Données numériques Produit A Produit B Catégorie 1 – Opérateurs synthèse Produit C Produit D Catégorie 2 Département vente 2005 2006 2007 2008 Produits de Catégorie 1 Produits Toutes les années (2005 – 2008) Analyse du nombre d’unités vendues
  10. 10. SIG vs SOLAP SIG SOLAP • Données détaillées • Données détaillées et de synthèse • Données d’une époque • Données multi-époques • Manipulation des données par • Manipulation des données par requêtes en langage SQL navigation (clics de souris) • Analyse topologique, de • Analyse par croisement de proximité, de superposition, 3D… thèmes d’analyse • Temps de réponse variable selon • Temps de réponse rapide le type d’analyse
  11. 11. SIG vs SOLAP Tous les employés 7 Production des niveaux plus Direction Vente génériques Employé A Employé B Employé C Employé D Plusieurs jointures de tables Tous les produits 7 nécessaires Catégorie 1 Catégorie 2 7 x 7 x 5 = 245 Produit A Produit B Produit C Produit D croisements possibles 2005 – 2008 5 Ceci n’est qu’un exemple simplifié, imaginez la réalité! 2005 2006 2007 2008
  12. 12. SIG vs SOLAP Optimisation pour Flexibilité d’analyse l’analyse de données SIG Optimisation pour SOLA la prise de décision P Vitesse de réponse pour le calcul de données synthèses Les outils SIG et SOLAP répondent à des besoins différents et sont complémentaires
  13. 13. Exemple 1 : accidents routiers Type de véhicule Cause Secteur Date et Position heure Nb de Nb de passagers décès Nb de blessés
  14. 14. Exemple 1 : accidents routiers Axe d’analyse spatial géométrique Axes d’analyse Type de véhicule Cause Secteur Date et Position heure Nb de Nb de passagers décès Nb de Données recherchées blessés
  15. 15. Exemple 1 : accidents routiers Axe d’analyse spatial géométrique Combien d’accidents routiers sont survenus dans les MRC de la région de la Capitale Nationale en 2006 pour tous types de véhicules et de causes? O - 15 16 - 35 36 - 50
  16. 16. Exemple 1 : accidents routiers Axe d’analyse spatial géométrique Combien d’accidents routiers sont survenus dans les MRC de la région de la Capitale Nationale en 2006 pour tous types de véhicules et de causes? Forage sur Charlevoix O - 15 16 - 35 36 - 50
  17. 17. Exemple 1 : accidents routiers Axe d’analyse spatial géométrique Combien d’accidents routiers sont survenus dans les MRC de la région de la Capitale Nationale en 2006 pour tous types de véhicules et de causes? O-3 4-7 8 - 10
  18. 18. Exemple 1 : accidents routiers Axe d’analyse spatial géométrique Combien d’accidents routiers sont survenus dans les MRC de la région de la Capitale Nationale en 2006 pour tous types de véhicules et de causes? O-3 Forage sur Baie‐St‐Paul 4-7 8 - 10
  19. 19. Exemple 1 : accidents routiers Axe d’analyse spatial géométrique Combien d’accidents routiers sont survenus dans les MRC de la région de la Capitale Nationale en 2006 pour tous types de véhicules et de causes? 1
  20. 20. Exemple 1 : accidents routiers Axe d’analyse spatial géométrique Combien d’accidents routiers sont survenus dans les MRC de la région de la Capitale Nationale en 2006 pour tous types de véhicules et de causes? 1 Changement de donnée recherchée
  21. 21. Exemple 1 : accidents routiers Axe d’analyse spatial géométrique Combien de blessés ont été recensés par accident dans la ville de Baie-St-Paul en 2006 pour tous types de véhicules et de causes? 0 1-2 3-4
  22. 22. Exemple 1 : accidents routiers Axe d’analyse spatial géométrique Combien de blessés ont été recensés par accident dans la ville de Baie-St-Paul en 2006 pour tous types de véhicules et de causes? 0 1-2 3-4
  23. 23. Exemple 1 : accidents routiers Axe d’analyse spatial géométrique Combien de blessés ont été recensés par accident dans la ville de Baie-St-Paul en 2006 pour tous types de véhicules et de causes? 0 1-2 3-4
  24. 24. Exemple 1 : accidents routiers Donnée recherchée spatiale géométrique Axes d’analyse Type de véhicule Cause Secteur Date et heure Position Nb de passagers Nb de Nb de décès Données recherchées blessés
  25. 25. Exemple 1 : accidents routiers Donnée recherchée spatiale géométrique Combien d’accidents routiers et où sont-ils survenus dans les MRC de la région de la Capitale Nationale en 2006 pour tous types de véhicules et de causes? O - 15 16 - 35 36 - 50 Opérateur Zone synthèse de d’accidents regroupement routiers
  26. 26. Exemple 1 : accidents routiers Donnée recherchée spatiale géométrique Combien d’accidents routiers et où sont-ils survenus dans les MRC de la région de la Capitale Nationale en 2006 pour tous types de véhicules et de causes? Forage sur Charlevoix O - 15 16 - 35 36 - 50 Opérateur Zone synthèse de d’accidents regroupement routiers
  27. 27. Exemple 1 : accidents routiers Donnée recherchée spatiale géométrique Combien d’accidents routiers et où sont-ils survenus dans les MRC de la région de la Capitale Nationale en 2006 pour tous types de véhicules et de causes? O-3 4-7 8 - 10 Zone d’accidents routiers
  28. 28. Exemple 1 : accidents routiers Donnée recherchée spatiale géométrique Combien d’accidents routiers et où sont-ils survenus dans les municipalités de la MRC de Charlevoix en 2006 et 2007 pour tous types de véhicules et de causes? 2006 2007 O-3 4-7 8 - 10 Zone d’accidents routiers
  29. 29. Exemple 1 : accidents routiers Donnée recherchée spatiale géométrique Combien d’accidents routiers et où sont-ils survenus dans les municipalités de la MRC de Charlevoix en 2006 et 2007 pour tous types de véhicules et de causes? 2006 2007 O-3 4-7 8 - 10 Zone d’accidents routiers
  30. 30. Exemple 1 : accidents routiers Donnée recherchée spatiale géométrique Combien d’accidents routiers et où sont-ils survenus dans les municipalités de la MRC de Charlevoix en 2006 et 2007 pour tous types de véhicules et de causes? 2006 2007 O-3 4-7 8 - 10 Zone d’accidents routiers
  31. 31. Exemple 1 : accidents routiers Donnée recherchée spatiale géométrique Combien d’accidents routiers et où sont-ils survenus dans les municipalités de la MRC de Charlevoix en 2006 et 2007 pour tous types de véhicules et de causes? 2006 2007 O-3 4-7 8 - 10 Zone d’accidents routiers
  32. 32. Exemple 2 : feux de forêt Où a-t-on répertorié des feux de forêt causés par la foudre dans la MRC de Maria-Chapdelaine de 2005 à 2008? Opéra teu synthè r se d’unio n
  33. 33. Exemple 2 : feux de forêt Où a-t-on répertorié des feux de forêt causés par la foudre dans la MRC de Maria-Chapdelaine de 2005 à 2008? Opérateur synthèse Opéra d’intersection teu synthè r se d’unio n Opérateur synthèse de fusion
  34. 34. Exemple 3 : VNO Quelle est la densité des cas d’oiseaux morts atteints du virus du Nil occidental répertoriés en 2008 pour les MRC de la région de la Capitale Nationale? Opérat e synthè ur densité se de surfaci que O – 1 /km2 2 – 3 /km2 4 – 5 /km2
  35. 35. Exemple 4 : smog Quelle est la moyenne de superficie des épisodes de smog sur la ville de Québec ayant durés entre 4 et 8 heures en janvier 2008? Opérat eur syn de mo thès yenne- e superfi cie O – 150 km2 151 – 300 km2 301 – 450 km2
  36. 36. Exemple 4 : smog Quelle est la moyenne de superficie des épisodes de smog sur la ville de Québec ayant durés entre 4 et 8 heures en janvier 2008? Nombre de km de route par région Opérat eur syn Maximum-intersection de mo thès yenne- e Dénombrement-adjacence superfi cie Nombre d’intersection par km Etc. O – 150 km2 151 – 300 km2 301 – 450 km2
  37. 37. Conclusion • Ces nouveaux opérateurs synthèse exploitent l’appartenance des objets géométriques à une région spatiale et à une époque temporelle. • L’utilisation de ces opérateurs synthèse enrichit les capacités d’analyse spatio-temporelle des outils SOLAP.
  38. 38. Remerciements • Chaire industrielle CRSNG en bases de données géospatiales décisionnelles • CRSNG pour son financement
  39. 39. MERCI DE VOTRE ATTENTION! Questions?

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