Quelques mots sur la géomatique

La géomatique est un domaine scientifique et technique à l’interface entre la géographie et l’informatique qui regroupe un ensemble de modèles, méthodes et pratiques autour de la saisie, le stockage, l’analyse, la simulation et la représentation de données et de phénomènes géographiques.

Dans les faits, la communauté de géomaticiens est composée de topographes-cartographes (spécialistes en saisie et représentation de l’information géographique), de thématiciens qui manipulent et analysent de l’information spatiale (géographes, archéologues, écologues, etc.), et des informaticiens qui conçoivent et adaptent des modèles informatiques aux données et problématiques ayant des composantes spatiales (modèles de données, ontologies, normalisation, services web géographiques, apprentissage, Systèmes Multi Agent, réseaux de capteurs, etc.).

En France de nombreuses formations existent au niveau licence, master et écoles d’ingénieurs. La communauté de chercheurs en géomatique est structurée autour du GdR MAGIS, de la conférence SAGEO et de la Revue Internationale de Géomatique.

Les recherches en géomatique au LISIS

De nombreux chercheurs de l’IFSTTAR ont une pratique de la géomatique pour apporter des réponses à des problématiques thématiques spécifiques (par exemple aux laboratoires SPLOTT, DEST, GRETTIA, LVMT, LICIT ou EE) ou en apportant des solutions innovantes en géolocalisation (laboratoire GéoLoc).

Le LISIS a un axe de recherche spécifique en géomatique sur l’analyse et la représentation de phénomènes (pollution, climat) dans les villes, à l’échelle du quartier. Ces recherches ont pour objectifs d’apporter des éléments de réponses scientifiques et techniques aux recherches de l’IFSTTAR sur la Ville Numérique et mettront en valeur des résultats obtenus dans la chambre climatique du grand équipement Sense-City. Nos recherches s’intègrent dans l’axe thématique Ville et Territoires de l’Ifsttar.

Equipe de recherche

L’équipe de recherche est composée d’un chercheur (Anne Ruas), de deux doctorantes (Laura Pinson et Ha Pham) et de post-doctorants ou stagiaires à l’occasion de projets de recherche (Olivier Gaborit, Nader Cheaib, Mehdi Boukhechba).

Démarche

L’équipe veut répondre à la question suivante :

Peut-on structurer et mettre en valeur les données décrivant des phénomènes (météo, pollution) afin que l’information soit plus facilement interprétable ?

Pour cela, on distingue les points suivants :

-          établir une architecture logicielle permettant de fluidifier l’information de sa source à la représentation des phénomènes,

-          réfléchir à la structuration de données optimale en fonction des objectifs de l’application, notamment pour permettre une visualisation efficace des données,  

-          intégrer les données du phénomène avec les données décrivant le paysage (type données IGN) pour l’analyse du phénomène et de son impact,  

-          proposer des symbolisations qui permettent de voir l’information source et sa dangerosité,

-          proposer des services web permettant une diffusion aisée de l’information (en intranet ou intranet selon les besoin).

De façon générale, ces recherches demandent de s’imprégner un minimum des particularités des phénomènes étudiés. Ainsi dans le projet RepExtrem traitant de l’amélioration de l’estimation des températures en milieu urbain dense, le travail se fait avec l’aide de Météo France. L’estimation de la température locale part des données calculées par le modèle TEB et densifie les valeurs en fonction des configurations spatiales et de connaissances externes (recherches de Laura pinson).

 Flux de données de la mesure à sa représentation  (Ruas 2014)

Pour la représentation des données, il est indispensable de différentier les données sortant des modèles avec les données utilisées pour la représentation des phénomènes. Le schéma de données suivant illustre le fait qu’un épisode (pollution, phénomène) est décrit par une série de grilles de points (3D-P-Grid ou 2D-P-Grid). Chaque grille sera visualisée à l’aide d’une autre information, souvent simplifiée, agrégée, interprétée qui permet une meilleure mise en valeur de l’information source (3D-V-Gri ou 2D-V-Grid). Les recherches actuelles visent à optimiser les grilles de visualisation (travail de recherche de Ha Pham).

On notera que les données varient dans le temps et dans l’espace (données spatio-temporelles) et que la granularité des données décrivant les phénomènes et celles décrivant l’espace topographiques sont souvent hétérogènes. Il faut donc gérer des représentations multiples et réaliser parfois des opérations de désagrégation ou de généralisation pour adapter les données aux différents besoins.

Schéma conceptuel de données pour la représentation de phénomènes  (Ruas 2014)

Le modèle de données doit également intégrer les profils parce que la dangerosité et la définition de zones critiques dépendent de l’intensité, de la durée du phénomène et des profils (personnes âgées, enfants, etc.).

Projets associés

Ce thème de recherche a commencé courant 2012. Il a apporté des premiers éléments au projet Immanent par la conception d’un service web expérimental pour visualiser des pollutions et aux recherches de l’ifsttar sur la cartographie des réseaux d’eau (voir figure ci-dessous)

Le projet RepExtrem quand à lui est totalement intégré à la recherche de l’équipe. Son objectif est d’améliorer l’estimation de la température et de la dangerosité liée aux phénomènes de canicules dans les milieux urbains dense.

Collaborations

-          avec le CEREA (2012-2013) dans le cadre du projet Immanent : structuration et visualisation de nuages de  pollution calculées par le CEREA à partir d’une source de type station service,

-          avec l’INRIA (2014) : participation au co-encadrement de stages INRIA-INSA sur la localisation de capteurs en fonction d’un panache de pollution et de contraintes liées à la communication entre capteurs.

Exemple de réalisation

  Service web pour la Visualisation des vitesses d’écoulement dans un réseau d’eau. Adaptation de la visualisation selon le niveau de zoom (Stage Ha Pham 2014)

Rapports et Publications depuis 2012

Boukhechba M. (2013) Mise en œuvre d’une architecture logicielle à base de Services web pour la visualisation de données de pollution dans une scène géographique 2D en ligne. Rapport de stage Master Géomatique 2013.

Cheaib N., Ruas A., Gaborit O., 2013, From Sensor data to the perception of Phenomena : Software architecture for online access and offline analysis. 26th International Cartographic Conference (ICC'13), 25-30 August, Dresden (Germany)

Pham, H. (2014) Représentation efficace et multi-échelle des pollutions dans les réseaux d’eau. Stage de Master SIAG

Pinson L, A. Ruas (2014) Apport de la géomatique pour l’analyse et la représentation du risque caniculaire. Poster à la conférence SAGEO 2014, Grenoble

Ruas A. (2014), Models and methods to represent and explore phenomena on GIS, conference Cartocon 2014, publication Springer LNG&C 2015

Logiciels et données

Pour réaliser les recherches, un certain nombre de données et d’outils sont utilisés :

·         les données sont stockées sur le SGBD PostGIS,

·         les données sont visualisées sous QGIS,

·         les méthodes d’analyses sont codées en Java ou utilisent des fonctions QGIS ou R,

·         les données topographiques viennent du RGE de l’IGN,

·         les données environnementales (canicules, températures, pollutions, écoulement d’eau) viennent de simulation en utilisant des mesures sources fictives mais réalistes. L’enjeu étant de travailler sur les méthodologies,

·         les maquettes 3D sont réalisées sur le logiciel City-Engine d’ESRI,

·         pour les services web, un ensemble d’outils/bibliothèques sont utilisés dont Openlayer et GeoServer.