Partage et visualisation de données.

1. Stage SIGMA 14 septembre 2011
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West African eXploration Initiative
Partage et Visualisation de données
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Étudiant : Guillaume de Boyer
Maître de Stage : Mark Jessell
Tuteur-Enseignant : Laurent Jégou

2. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 01
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Introduction > Exemples > Projet
GoldCorp Challenge
Partage de données et crowdsourcing
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GoldCorp : Société minière aurifère Canadienne au bord de la faillite à la fin des années 1990.
Données : 400 Mo sur 22 200 hectares de concession.
Récompense : 575 000 $.
Résultats : 1000 participants, 110 nouvelles pistes, dont 80% exploitables => 8 millions d'onces d'or.

3. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 02
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Introduction > Exemples > Projet
Portails et Visualisations
Quelques exemples
http://portal.onegeology.org/

4. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 03
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Introduction > Exemples > Projet
Portails et Visualisations
Quelques exemples
http://opendata.go.ke/

5. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 04
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Introduction > Exemples > Projet
Portails et Visualisations
Quelques exemples
http://maps.worldbank.org/afr/kenya

6. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 05
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Introduction > Exemples > Projet
Portails et Visualisations
Quelques exemples
http://data.nai.org.af/

7. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 06
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Introduction > Exemples > Projet
Projet waxi
présentation
Vaste programme de recherche et de formation sur
le potentiel minéral du craton du Léo-Man.
Objectif : Augmenter la capacité des institutions
locales à entreprendre des travaux de recherche sur
cette zone.
Motivation : Aider les services géologiques locaux et les universités de la région dans leur
rôle de fournisseur de données.
Ce projet s’appuie aussi sur le projet pilote AEGOS pour la mise en place
d’une infrastructure de données en Afrique : SIGAfrique

8. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 07
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9. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 08
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Objectifs > Résultats > Perspectives
Définition IDS : Groupement de technologies pour faciliter la mise à disposition et l’accès à
l’information géographique.
Objectif : Partager les données du projet waxi aux différents acteurs du projet.
Exigences :
> Visualisation des données
- Proche des standards des logiciels SIG
- Couches classées en groupes de couches
- Outils d’interrogation
> Catalogue
- Filtre sur des mots clés
- Filtre sur une emprise géographique
- Affichage des métadonnées
- Téléchargement d’une ou de plusieurs couches

10. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 09
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Objectifs > Résultats > Perspectives
Solution côté serveur

11. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 10
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Objectifs > Résultats > Perspectives
Solution côté client

12. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 11
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Objectifs > Résultats > Perspectives
Solution côté client

13. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 12
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Objectifs > Résultats > Perspectives
Solution côté client

14. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 13
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Objectifs > Résultats > Perspectives
Gestion de projet
Agile

15. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 14
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Objectifs > Résultats > Perspectives
Code
Alléger le code en orientant tout vers une programmation objet.
Outils
Réponses aux exigences de départ.
Problème au niveaux des métadonnées.
Envisager d’autres outils comme GeoNode par exemple.

16. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 15
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17. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 16
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Objectifs > Méthodologie > Résultats > Perspectives
Idée initiale
Pour une couche donnée, l’application internet doit offrir une série de visuels donnée.
Problème
Que représenter, avec quel moyen compte tenu des possibilités d’internet et surtout pour
quels utilisateurs ?
Nouveau point de vue
Travail sur la visibilité des données sur internet.
Objectif
Définir un cadre technique pour créer des visualisations de données géologiques Open-
Source sur internet.

18. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 17
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Objectifs > Méthodologie > Résultats > Perspectives
Obtenir la donnée
Les gisements ouest-africains pour l’exemple développé ici.
Questions fondamentales
Que cherchons nous à représenter, pour quel public, dans quel but ?
Choisir les outils
Quelle architecture ? Quelles bibliothèques ?
Explorer les possibilités
Etude des possibilités de représentation en fonction des visuels souhaités.

19. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 18
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Objectifs > Méthodologie > Résultats > Perspectives
Solution technique

20. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 19
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Objectifs > Méthodologie > Résultats > Perspectives
Solution technique

21. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 20
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Objectifs > Méthodologie > Résultats > Perspectives
Graphique
Diagramme de Schmidt
Diagramme de Wulff
Diagramme triangulaire

22. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 21
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Objectifs > Méthodologie > Résultats > Perspectives
Cartographique
Plan de lecture

23. Introduction > Infrastructure de données Spatiales > Visualisation de données > Conclusion Stage SIGMA | 22
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Conclusion
Bilan du stage
Une application fonctionnelle répondant aux besoins définis.
Un modèle d’application pour de futures visualisations de données.
Perspectives
Retours utilisateur pour implémenter de nouvelles fonctionnalités
« Nettoyage » de l’application et réalisation d’une documentation
Ouvertures
Fournisseur de données et visualisation sur internet…

24. Merci de votre attention !
@_Geopan