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Perspectives
Bases de données géographiques
H3758 v1 Archive

Perspectives
Bases de données géographiques

Auteur(s) : Robert LAURINI

Date de publication : 10 juin 1996

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Présentation

1 - Des données géographiques aux systèmes d’informations géographiques

2 - Modélisation des données géographiques

3 - Requêtes spatiales

4 - Indexation spatiale

5 - Hypercartes

6 - Perspectives

Sommaire

Présentation

Auteur(s)

  • Robert LAURINI : Professeur à l’Université Claude Bernard Lyon I

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INTRODUCTION

Parmi la diversité des bases de données, les bases de données géographiques occupent une place toute particulière. Dans une certaine mesure, elles peuvent être considérées comme des bases de données multimédia, mais, en réalité, la nature même des informations, leur volume et la spécificité des traitements impliquent des modélisations et des structurations particulières dans lesquelles la géométrie occupe une place primordiale. Et cela a conduit à mettre au point des logiciels spéciaux connus sous le nom de Systèmes d’Informations Géographiques (SIG) parfois aussi appelés systèmes d’informations localisées ou spatiales. En effet, à titre d’exemple, une base de données d’une ville d’un million d’habitants atteint aisément le milliard de points à mémoriser, gérer, etc., et la représentation cartographique est le mode privilégié de sortie de ces informations : ainsi, on est amené à utiliser des techniques différentes de celles des bases de données classiques.

L’importance de ce domaine a même donné naissance à une nouvelle science appelée géomatique qui possède ses ouvrages et ses revues particulières.

L’objet de cet article est de donner un rapide aperçu sur ce domaine en très forte expansion à l’heure actuelle. Successivement, seront présentées les données géographiques et leurs particularités, leur modélisation, les requêtes spatiales, l’indexation spatiale et les hypercartes.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-h3758

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6. Perspectives

Les bases de données géographiques sont caractérisées par la nature des données, leur volume, la spécificité des traitements (analyse spatiale) et la particularité des sorties cartographiques. Si la saisie de ces données est complexe, les techniques de mise à jour de telles bases s’avèrent encore plus délicates, notamment à cause des erreurs de mesures. De même, dans les cas de bases de données géographiques réparties, des problèmes de continuité se posent aux frontières des zones compliquant l’interopérabilité des SIG.

D’autres particularités sont aussi à mentionner comme les aspects tridimensionnels notamment en géologie et en génie urbain (tunnels, etc.), les aspects spatio-temporels comme en environnement, en géomorphologie, en astronomie, les aspects temps réel comme l’aide à la conduite des véhicules par localisation GPS. Tous ces aspects impliquent de trouver des solutions de données particulières compte tenu de la spécificité des données et des traitements.

Actuellement le langage SQL ne permet de traiter que des informations alphanumériques, ce qui le rend inefficace pour les SIG et tout particulièrement pour les requêtes spatiales. Cependant, des tentatives sont en cours afin de prendre en compte les objets géométriques et leur manipulation basée sur des opérateurs géométriques. Notamment les futures extensions doivent inclure :

  • de nouveaux types abstraits de données géométriques (point, ligne, surface, volume) et spatio-temporelles ;

  • de nouveaux prédicats spatiaux pour traiter correctement les requêtes spatiales ;

  • des outils de mise en forme des sorties cartographiques.

L’approche objet, encore peu utilisée dans ce domaine, pourrait contribuer à améliorer la modélisation des objets géométriques, mais des craintes se font jour liées à la difficulté de la coexistence de l’indexation d’objets basés sur leurs identifiants et l’indexation spatiale basée sur les localisants (coordonnées, etc.).

La difficulté de traiter proprement les changements d’échelle (généralisation), les problèmes posés par la multi-représentation, les conséquences des erreurs de mesures, les anomalies topologiques, les énormes volumes de données, les traitements cartographiques cherchant à simplifier les objets selon les échelles, les problèmes spécifiques...

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