NSimTech - BilletTechnologique

NSim Contour est déployé au centre des opérations du Service de police de la Ville de Québec

Tue, 28 Sep 2010 12:33:00 -0400

*Photo à titre indicatif seulement

Avec la multiplication des évènements nécessitant l’implication d’un grand nombre d’intervenants en mesures d’urgence ou la mobilisation préventive de la sécurité civile, la gestion de l’information est devenue stratégique pour les gestionnaires de mesures d’urgence.

Dans ce contexte, NSIM Technologies, fournisseur privilégié de solutions utilisant des environnements cartographiques collaboratifs en temps réel, est heureuse d’annoncer que la solution NSim Contour a été déployée avec succès dans le nouveau centre de gestion des opérations du Service de police de la Ville de Québec. Le système interactif permet aux décideurs de pouvoir efficacement saisir et consulter leur information dans un environnement cartographique afin de mieux contrôler les situations d’urgence et les opérations spéciales.

La solution permet de planifier, d’une façon collaborative, les opérations d’un événement et d’en assurer la gestion avec un maximum d’information disponible instantanément. Le déploiement comprend l’intégration des données géographiques de la ville de Québec, la visualisation des incidents (appel 911), le trafic routier ainsi que d’autres applications facilitant l’intervention d’urgence. Le service policier a maintenant intégré avec succès l’utilisation de NSim Contour pour la planification et la gestion, entre autre, de la fête de la St-Jean, du festival d’été de Québec et de tous les événements spéciaux à se produire sur son territoire. Le Service de police de la Ville de Québec assure la sécurité et le bon déroulement de plus de 50 événements d’envergures par année. Le système permet un accès plus rapide et plus organisé de l’information et aide ainsi à améliorer la collaboration et l’efficacité des décideurs.

Le géospatial et le temps : une approche émergente

Wed, 24 Feb 2010 13:39:00 -0500

Lorsqu’un décideur/utilisateur décide d’utiliser un système d’information géographique, c’est pour apporter un aspect visuel spatialement structuré de l’information. Cet aspect de plus en plus utilisé permet de faciliter l’analyse et le résonnement par rapport à des informations qui peuvent être géographiquement représentées. Lorsqu’une situation survient, ces outils sont maintenant indispensables pour assurer une compréhension plus efficace et plus précise de l’événement. De plus en plus, une nouvelle dimension apparaît dans le processus de gestion géographique: le temps.

La variable temporelle ajoute une dimension supplémentaire à l’information géographique qui est, dans certain cas, indispensable [Monmonier, 1990; MacEachren, 1995]. La première application directe est l’analyse de l’évolution climatique et environnementale. Les modèles climatiques intègrent depuis toujours la composantes temporelles afin de simuler l’évolution d’une tempête ou du climat. Pourquoi alors ne pas incorporer la composante temporelle dans les systèmes SIG d’aujourd’hui et laisser à l’utilisateur le soin de l’utiliser. Évidemment on ne parle pas nécessairement de modèles utilisant le temps ici mais simplement de rendre disponible cet outil comme certains outils commence à le faire (Google Earth 5, GeoTime, NSim Contour, etc.). L’une des forces du stockage et de l’accès à des données spatio-temporel est l’utilisation d’une base de connaissances extraordinaire pour les décideurs et gestionnaires d’événements.

Imaginez si maintenant un décideur en mesures d’urgence était capable de visualiser l’intégralité d’une situation passée pour en tirer des leçons. Par exemple, l’évolution de l’inondation, les actions qui ont été entreprises, le temps écoulé avant l’ordre d’évacuation, où quand et comment se sont déplacées les réfugiés, etc. Imaginez que toutes les informations d’une situation déjà gérée avec votre outil SIG soient accessibles au bout de vos doigts. Vous avez donc accès à une source de connaissances de plus lorsque survient une nouvelle situation similaire. Imaginez si le système pouvait détecter automatiquement que la situation actuellement représentée sur la carte « ressemble » à une situation passée. Vous pouvez donc aller directement consulter l’information passée pour savoir par exemple quelle zone avait été évacuée, quand et quelle ont été les conséquences. C’est donc une multitude de possibilités qui s’ouvrent avec l’intégration et la gestion de la variable temporelle dans les systèmes de gestion géographiques.

Il s’agit donc d’une nouvelle tendance, pour les systèmes d’information géographique (SIG), d’incorporer la variable de temps. Depuis maintenant presque 20 ans que de la recherche est réalisés dans ce domaine et on commence tout juste à voir émerger des technologies « accessibles » intégrant l’aspect temporel. Revenons un peu dans le temps afin de comprendre l’historique des recherches et les défis à relever.

Historique
Les recherches ont débutées en 1985 lorsque des chercheurs en informatiques ont proposés d’incorporer une information de temps à une relation dans une base de données relationnelle [Dadia & Vaishnav, 1985]. Dans le domaine de la cartographie, c’est Langran et Chrisman (1988) qui explorent en premier l’idée de SIG temporel dans Cartographica [Langran & Chrisman, 1988]. Une petite parenthèse ici pour souligner que le chercheur en question Nicholas Chrisman est actuellement professeur titulaire au département des sciences géomatiques de l’université Laval à Québec.
La première phase (entre 1988 et environ 1992) explorait une représentation temporelle par « time-stamping ». L’idée était donc d’attribuer une date aux objets géographiques et de faire évoluer le temps en dupliquant tous les objets géographiques pour chaque date [Bellar et al, 1991]. On obtient donc une carte pour 2001, une carte pour 2002, etc.

À partir de 1992, les chercheurs développent des modèles basés sur le concept de séquences de temps et d’événements [Segev and Shoshani, 1993], [Peuquet and Duan, 1995], [Wuu and Dayal, 1992]. Ainsi, un objet géographique est stocké et l’évolution de cet objet dans le temps est représentée par un processus et une date. Par exemple, l’objet triangle est initialement stocké et ensuite c’est seulement les modifications à cet objet qui sont enregistrés avec la date. L’avantage de cette représentation est qu’il est beaucoup plus simple et efficace d’effectuer des requêtes temporelles puisque l’historiques des changements et le processus de l’évolution de la géométrie est connue. On peut donc savoir simplement la différence d’un objet entre deux dates ce qui est difficile à extraire avec le modèle précédent.

Et maintenant
Aujourd’hui le principal problème d’une adoption générale d’un SIG temporelle est l’absence de consensus sur la question. Pour le moment, il n’existe pas vraiment de standards concernant la représentation du temps et les requêtes temporelles dans les formats et les bases de données spatiales. Une initiative dans le but d’incorporer une partie de TSQL2 (temporal SQL) dans le nouveau standard SQL:1999 aurait pu aider à l’adoption plus générale du temps dans les bases de données mais cette initiative a été abandonnée en 2001. C’est donc à partir de ce moment (en 2001) que le symposium international « Advances in Spatial Databases » est devenu « Advances in Spatial and Temporal Databases ». Depuis maintenant presque 10 ans, le symposium réuni des chercheurs qui explorent et proposent des solutions dans le domaine des bases de données spatio-temporelles. Nous verrons peut-être émerger prochainement une nouvelle approche mais encore beaucoup de défis restent à relever [Roddick et al., 2004].

D’ici là, les applications commerciales commencent à proposer des solutions propriétaires pour permettre aux utilisateurs de bénéficier du potentiel extraordinaire de cette fonctionnalité. Il ne reste qu’à espérer que la réponse des utilisateurs pousse les entreprises et les communautés à innover dans ce domaine.

[Bellar et al, 1991]
Beller, A., Giblin, T., Le, K. V., Litz, S., Kittel, T., and Schimel, D., 1991, A temporal GIS prototype for global change research. Proceedings: GIS/LIS'91, 2:752-765.

[Dadia & Vaishnav, 1985]
Gadia, S. K. and J. H. Vaishnav. 1985. A query language for a homogeneous temporal database. In Proceedings of the ACM Symposium on Principles of Database Systems, pp. 51-56

[Langran & Chrisman, 1988]
Langran, G. and Chrisman, N, R., 1988, A framework for temporal geographic information. Cartographica, 25(3):1-14.

[MacEachren, 1995]
MacEachren, A.M. (1995). How Maps Work. New York, Guilford. 513 pp.

[Monmonier, 1990]
Monmonier, M. (1990). Strategies for the visualization of geographic time-series data.Cartographica, 27(1): 30-45.

[Peuquet and Duan, 1995]
Peuquet, D. J. and Duan, N., 1995, An event-based spatiotemporal data model (ESTDM) for temporal analysis of geographical data. International Journal of Geographical Information Systems, 9(1): 7-24.

[Roddick et al., 2004]
John F. Roddick , Erik Hoel , Max J. Egenhofer , Dimitris Papadias , Betty Salzberg, Spatial, temporal and spatio-temporal databases - hot issues and directions for phd research, ACM SIGMOD Record, v.33 n.2, June 2004

[Segev and Shoshani, 1993]
Segev, A. and Shoshani, A., 1993, A temporal data model based on time sequences. In Tansel et al., eds. Temporal Databases: Theory, Design, and Implementation (Reading, MA: The Benjamin /Cummings Publishing Company, Inc.), pp. 248-270.

[Wuu and Dayal, 1992]
Wuu, G. and Dayal, U., 1992, A uniform model for temporal object-oriented databases. In Proceedings of the International Conference on Data Engineering (Tempe, AZ), pp. 584-593.

NSim Technology était au salon de la sécurité civile 2010

Mon, 22 Feb 2010 09:30:00 -0500

NSim Technology était expoant lors de la 4e édition du SALON DE LA SÉCURITÉ CIVILE ET DES MESURES D’URGENCE, les 17 et 18 février 2010, à l’Hôtel des Seigneurs de St-Hyacinthe. Le Salon de la sécurité civile et des mesures d’urgence fût une occasion unique de rencontrer les principaux intervenants dans le domaine des mesures d’urgence. NSim y a présenté ses nouveaux produits et ses solutions pour la gestion des mesures d'urgence.

Plusieurs participants au colloque ont assistés à une démonstration de NSim Contour. Les nouvelles fonctionnalités de GéoCollaboration et la performance avec laquelle il est possible de manipuler la carte ont été sans aucun doutes les éléments les plus appréciés. La possibilité d'intégrer facilement des données télémétriques GPS afin de suivre les véhicules ou les personnes en temps-réels est aussi un aspect qui a beaucoup fait réagir.

Merci à tous et à toutes!

NSim sera prochainement au salon de l'AQTR (Association québécoise du transport et des routes) du 29 au 31 mars 2010 au centre des congrès de Québec. Venez nous rencontrer!

La GéoCollaboration maintenant disponible: NSim Contour beta 2

Wed, 03 Feb 2010 09:57:00 -0500

Une nouvelle version de NSim Contour est maintenant disponible sur www.nsimtech.com. La bêta 2 règle les problèmes rapportés de la bêta 1 tout en présentant un nouvel ensemble de données géographiques comprenant OpenStreetMap et CanVec. La version intègre aussi des fonctions supplémentaires de géocollaboration en temps-réel:

Échange d’information temps-réel (technologie « push »)
Lorsque plusieurs utilisateurs sont connectés sur NSim Contour, ils peuvent échanger l’information ajoutée sur la carte en temps réel. Donc lorsqu’un utilisateur ajoute, édite et supprime un élément géographique, cette modification est immédiatement envoyée aux utilisateurs connectées sur le même service cartographique. Ainsi plusieurs utilisateurs distants peuvent facilement et efficacement collaborer à la gestion d’un événement ou à la mise en place d’une carte commune.

Suivi de caméra
Un utilisateur peut décider de suivre la caméra d’un autre utilisateur. Ainsi lorsque celui-ci se déplacera sur la carte, la caméra de tous ceux qui le suivent se déplacera automatiquement. Non seulement vous pourrez suivre la caméra d’un utilisateur mais aussi vous pourrez suivre ses déplacements dans le temps et suivre les changements de couches sur la carte. Ainsi un utilisateur peut décider de faire voir aux autres utilisateurs la région de Québec le 4 Janvier 2010 avec les couches « routes » et « parcs » seulement d’activées. La flexibilité de NSim Contour permet à l’utilisateur d’opérer en mode suivi ou non sur la même carte. Il peut donc continuer à travailler sur ses tâches personnelles sans être affecté par la géocollaboration des autres membres de l’équipe.

Centre de messageries
Le centre de messageries permet aux utilisateurs d’envoyer des messages aux autres utilisateurs pour ainsi améliorer la communication lors du travail. Les messages peuvent contenir des géo-liens qui servent à envoyer un lien vers un endroit géographique précis ainsi qu’à une date précise.

Diffusion de curseurs
Les utilisateurs ont aussi le choix d’activer le mode multi-curseur permettant de voir les curseurs des autres utilisateurs connectés.

Essayez la démo et dites-nous ce que vous en pensez: http://www.nsimtech.com/d-mo-en-ligne/

Les outils cartographiques en gestion de crises

Thu, 28 Jan 2010 10:51:00 -0500

La société humaine et son organisation sont très vulnérables à plusieurs types de crises (maintien de l'ordre, désastres naturelles, terrorismes, ...). Ces crises sont souvent d'une magnitude accablante, très dynamiques et demandent une réponse immédiate [Scherlis et al, 1999]. Afin de gérer la complexité et la nature incertaine de l'événement, les décideurs travails souvent en équipe, échangeant de l'information et de la connaissance afin de prendre des décisions plus éclairées. Selon [Muntz et al, 2003], la majorité des données, informations et connaissances sous-jacentes à la crise et la gestion d'une crise sont de nature géospatiale. Il faut donc être en mesure de récupérer et d'utiliser efficacement ces informations lors d'un événement.

Même si le domaine des systèmes d’information géographique (SIG) se développe rapidement et que de plus en plus de produits et de technologies sont disponibles, l’information critique reste difficilement accessible en temps de crise. Des recherches et études récentes [Zerger & Smith, 2003] montrent que les décideurs préfèrent encore les cartes papiers (préparées par des géomaticiens avant l’événement) aux cartes diffusées par ordinateur. La perception et les commentaires des utilisateurs de ces recherches pointent certains problèmes reliés aux SIGs en temps de crise :
•   Difficile d’être utilisé directement par le gestionnaire lui-même
•   Incapable de répondre aux questions en un temps raisonnable
•   Manque de pertinence spatiale et temporelle dans l’information présentée
•   Difficulté d’échanger de l’information avec les autres membres de l’équipe

Dans le cycle d’une gestion de crise (prévention, préparation, réponse, retour), la phase de réponse est celle qui demande un accès immédiat à l’information et aux ressources afin de caractériser et d’organiser rapidement la réponse à la situation [Williams et al, 2000]. Bien que l’utilité de l’information géographique pour la réponse à une crise est bien documentée, des évidences [Zerger & Smith, 2003][Cahan & Ball, 2002][Kevany, 2003] montent bien que les décideurs préfèrent les cartes papiers et la connaissance humaine dans leur travail de gestion de crise plutôt que les informations proposées par les ordinateurs. Cependant, c’est exactement dans cette phase que les gestionnaires ont le plus grand besoin d’avoir accès rapidement à l’information géographique. La question à se poser maintenant est pourquoi cette résistance est-elle si présente ? Dans les recherches du centre GeoVista, MacEachren et son équipe propose [Cai et al, 2006] trois catégories de contraintes d’utilisation qu’il est nécessaire d’améliorer pour réduire la résistance des décideurs à utiliser les outils SIG.

Rapidité (traduction libre de « immediacy »)
La réponse à une crise est souvent une question de vie ou de mort [Kevany, 2003]. Les premières 24-72 heures est la période la plus critique en ce qui concerne l’activité reliée à l’information [Scherlis et al, 1999]. Le temps écoulé entre le besoin d’une information et son accès pour consultation doit être le plus court possible pour qu’elle soit utile. L’étude mené après les attaques du 11 septembre montrent que les systèmes d’information géographiques actuellement déployés pour le support des opérations ne tiennent pas compte le niveau de « rapidité ». Une configuration typique est que le décideur interagit rarement avec l’outil géographique directement. Il doit exposer ses besoins d’information à un spécialiste (géomaticien ou équivalent) qui les interprétera afin de produire une information qui sera finalement rendue disponible. Ce processus réduit considérablement le niveau de « rapidité » lorsque l’accès rapide à l’information est nécessaire [Egenhofer, 1995]. Cela contribue souvent à augmenter la résistance d’utiliser des cartes électroniques.

Pertinence
La pertinence de l’information est un critère important en gestion de crise. Le choix des sources de données spatiales ainsi que la compréhension de leurs limitations sont des éléments importants à considérer pour évaluer les risques potentiels lors d’une crise [Contini et al, 2000] [Chang et al, 1997]. L’utilité de l’information géographique est aussi influencée par la quantité de détails, l’échelle et le choix d’utiliser ou non certaines techniques de visualisations géographiques (agrégation spatiale, généralisation, …) [Van Beurden & Douven, 1999]. Des approches pour augmenter le niveau de pertinence de l’information géographique ont été proposées [Stein et al, 1995] suggérant d’améliorer l’interactivité entre le décideur et le SIG. Lorsque le décideur lui-même a la possibilité d’interagir efficacement avec l’outil, il peut facilement augmenter le niveau de pertinence de l’information en choisissant les couches affichées, l’échelle, et l’aspect graphique des éléments désirés.

Échange
Les cartes encodent les relations spatiales dans une représentation structurées. Ces représentations permettent de partager facilement la compréhension d’un phénomène géographique [MacEachren, 2000] et jouent le rôle d’un espace de travail commun pour les décideurs. Des études ont montrées que la diffusion visuelle et cartographique de l’information permettait d’accroître la participation collaborative dans le processus de gestion des risques [NRC, 1996]. Il faut donc permettre aux décideurs d’échanger efficacement de l’information et de faciliter la collaboration. Actuellement, [Zerger et Smith, 2003] ont observés que les gestionnaires d’urgences se servent souvent d’une table sur laquelle une carte papier est déposée. Cet espace partagé devient le centre de collaboration des décideurs. Il y a donc un besoin évident pour la géocollaboration en temps de crise lorsque l’accès à l’information pour tous les membres de l’équipe joue un rôle déterminant.

Les outils cartographiques commencent à apparaître dans les centres de commandement mais lorsqu’une crise survient, les gestionnaires ont tendance à retourner vers ce qui répond le mieux à leurs besoins. Si les SIG sont écartés rapidement, c’est parce qu’ils ne répondent pas efficacement aux besoins. Si les décideurs avaient accès à une technologie qui permet un accès rapide à une information pertinente et qu’ils peuvent efficacement collaborer pour gérer la situation, alors il est permit de penser que les cartes électroniques seront de plus en plus utilisés et qu’ils pourront améliorer le processus de gestion d’une crise.

Bibliographie
[Cai et al, 2006]
Cai, G., R. Sharma, A. M. MacEachren, I. Rauschert, and I. Brewer. (2006). Human-GIS Interaction Issues in Crisis Management. International Journal of Risk Assessment and Management. 4/5/6(4): 388-407

[Cahan & Ball, 2002]
Cahan, B. and Ball, M. (2002) GIS at Ground Zero: Spatial technology bolsters World Trade Center response and recovery, in GEOWorld. 2002. p. 26–29.

[Chang et al, 1997]
Chang, N.-B., Wei, Y.L., Tseng, C.C., and Kao, C.Y.J. (1997) 'The design of a GIS-based decision support system for chemical emergency preparedness and response in an urban environment'. Computer, Environment, and Urban System. 21(1) pp.67-94.

[Contini et al, 2000]
Contini, S., Bellezza, F., Christou, M.D., and Kirchsteiger, C. (2000) 'The use of geographic information systems in major accident risk assessment and management'. Journal of Hazardous Materials. 78(1-3) pp.223-245.

[Egenhofer, 1995]
Egenhofer, M. (1995) 'User interfaces', in Cognitive Aspects of Human-Computer Interaction for Geographic Information Systems, T. Nyerges, (Ed), Kluwer Academic Publishers: Dordrecht. pp.143-145.

[Kevany, 2003]
Kevany, M.J. (2003) 'GIS in the World Trade Center attack--trial by fire'. Computers, Environment and Urban Systems. 27(6) pp.571-583.

[MacEachren, 2000]
MacEachren, A.M. (2000) 'Cartography and GIS: facilitating collaboration'. Progress in HumanGeography. 24(3) pp.445-456.

[Muntz et al, 2003]
Muntz, R.R., Barclay, T., Dozier, J., Faloutsos, C., Maceachren, A.M., Martin, J.L., Pancake, C.M., and Satyanarayanan, M. (2003) IT Roadmap to a Geospatial Future, report of the Committee on Intersections Between Geospatial Information and Information Technology, Washington, DC: National Academy of Sciences Press.

[NRC, 1996]
National Research Council. (1996) Understanding risk: informing decisions in a democratic society. The compass series, Washington, D.C.: National Academy Press. 85.

[Scherlis et al, 1999]
Scherlis, W.L., Croft, W.B., Dewitt, D., Dumais, S., Eddy, W., Gruntfest, E., Kehrlein, D., Keller-Mcnulty, S., Nelson, M.R., and Neuman, C. (1999) Summary of a workshop on information technology research for crisis management, Washington, D.C.: National Academy Press

[Stein et al, 1995]
Stein, A., Staritsky, I., Bouma, J., and Vangroenigen, J.W. (1995) 'Interactive GIS for Environmental Risk Assessment'. International Journal of Geographical Information Systems. 9(5) pp.509-525.

[Van Beurden & Douven, 1999]
Van Beurden, A. and Douven, W. (1999) 'Aggregation issues of spatial information in environmental research'. International Journal of Geographical Information Science. 13(5) pp.513-527.

[Williams et al, 2000]
Williams, G., Batho, S., and Russell, L. (2000) 'Responding to urban crisis: The emergency planning response to the bombing of Manchester city centre'. Cities. 17(4) pp.293-304.

[Zerger & Smith, 2003]
Zerger, A. and Smith, D.I. (2003) 'Impediments to using GIS for real-time disaster decision support'. Computers, Environment and Urban Systems. 27(2) pp.123-141.

Les données géographiques, comment s'y retrouver

Wed, 27 Jan 2010 15:06:00 -0500

Récemment, nous avons décidé d'intégrer plusieurs sources de données géographiques dans NSim Contour pour fournir un ensemble de données de base intéressants aux utilisateurs. Malheureusement, la conclusion est qu'il n'est pas possible d'obtenir des données à la fois complètes, précises et gratuites! Seulement 2 critères sur 3 peuvent être atteints.

Nous voulions des données de qualités standards (entre 1:50000 1:250000) qui couvrent l'ensemble de l'amérique du nord. Les données de base doivent contenir les routes (avec les noms et les numéros de route), l'hydrographie, les chemins de fer, les parcs, les zones d'utilisations (industrielles, résidentielles,...) ainsi que la toponymie avec au moins les grandes villes. Le tout au prix le plus bas possible voir gratuit. Évidemment, aucun ensemble ne satisfait à tous ces critères. Voici donc une petite analyse des ensembles que nous avons testés:

Données VMAP
Les données "vmap" sont disponibles dans 2 ensembles, VMAP0 à 1:1000000 et VMAP1 à 1:250000. VMAP0 ne correspond absolument pas à nos critères car l'ensemble n'est pas assez précis. VMAP1 est un peu plus précis mais ce n'est pas encore suffisant et il manque de couverture au niveau des données.

Données canadiennes publiques
Les données canadiennes publiques provenant de CanVec, ressources naturelles canada et statistique canada sont de bonnes données dans l'ensemble. Il est possible de trouver l'hydrographie, les parcs, les zones, les aéroports, les chemins de fer, les routes et beaucoup plus à une résolution de 1:50000. C'est donc un ensemble de base qui est acceptable et gratuit. Cependant, quelques irritants surgissent comme le manque de cohérence entre les données disponibles des différentes provinces. Par exemple, la province de Québec ne rend pas disponible le nom des rues. Il est donc très difficile de produire des étiquettes avec le nom des rues car il faut utiliser des ensembles de données différents et c'est là que le fun commence (résolutions différentes, tronçons de routes manquants, etc.). Une combinaison de plusieurs sources permet d'arriver à un résultat plutôt acceptable pour le Canada mais un peu plus de cohérence serait appréciée.

Tiger line
L'ensemble TigerLine distribué par le US Census Bureau contient les couches de base à des résolutions allant de 1:20000 à 1:100000. L'ensemble de données, couvrant les États-Unis, est assez complet, relativement précis et gratuit. Cependant, le problème est au niveau de l'organisation des données. Premièrement, les données, disponibles en shapefiles, sont regroupées en fichiers lignes, points et surfaces. Donc le fichier de lignes contient à la fois les données de routes, de rivières, de chemins de fer, etc. L'appartenance d'une géométrie à un type est définie dans un attribut. Il faut donc effectuer un pré-traitment sur les fichiers et filtrer les couches qui ne nous intéressent pas. De plus les styles deviennent complexes et lourds à appliquer lorsque plusieurs couches de données logiques se trouvent dans un même fichier. Autre point irritant sur l'organisation des données est que la subdivision géographique des données est beaucoup trop fine. L'ensemble est disponible pour chaque comté et aux États-Unis, il y a 3077 comtés. Encore une fois, il y a beaucoup de traitement à faire sur les données avant qu'elles soient utilisables par un logiciel ou un serveur de diffusion cartogtaphique.

OpenStreetMap
OpenStreetMap utilise la communauté comme fournisseur de données. Par la suite l'organisation rend les données accumulées disponibles à qui désire les utiliser. Le plus grand avantage de OpenStreetMap est au niveau de la couche des points d'intérêts (POI) qui est, à ma connaissance, la seule gratuite en ce genre. Pour ce qui est des autres couches de données, l'ensemble est acceptable car précis mais très incomplet. De plus, le format relationnel OSM n'est pas encore supporté à grande échelle, ce qui rend l'utilisation des données complexe. Même si certain comme géoFabrik, ou CloudMade rendent disponibles des extractions "shp" des données, le format final laisse parfois à désirer (manque d'attributs, manque de couches, et souvent incomplet).

Les données "privées"
Nous avons aussi testé des "samples" de données de Tele atlas, Navteq et DMTI. Évidemment, ces données ont une bonne qualité au niveau de la complétude et de la précision. De plus, il y a des produits qui offrent des couches pour le géocodage, le "routing" ou certaines analyses spatiales qui ne se retrouvent pas autrement. Bien sûr, vous devrez débourser des sommes assez substantielles dépendant du type de produit.

Conclusion
En conclusion il n'existe pas de données complètes, précises et gratuites! Dépendant de vos besoins, vous devrez surement combiner différentes sources de données pour arriver à vos fins. Dans notre cas, nous voulions offrir un ensemble de base gratuit à nos clients donc nous avons combiné toutes les sources gratuites mentionnées ci-haut et avec beaucoup de travail, le résultat est acceptable pour des besoins de visualisations.

Qu'est-ce que la géosimulation ?

Fri, 20 Nov 2009 09:16:00 -0500

Depuis quelques années, un nouveau terme est apparu dans le domaine de l'informatique et de la géomatique. Il s'agit de la géosimulation mais qu'est ce que c'est au juste ?

La géosimulation combinent les récents développements dans le domaine de l'informatique, plus spécifiquement de l'intelligence artificielle, et des sciences de l'information géographique. L'utilisation de l'informatique dans le domaine de la géomatique n'est pas nouveau mais l'approche basée sur des modèles de géosimulation est assez récente.

Intelligence artificielle (IA)
L'une des premières caractéristiques de la géosimulation est l'approche "bottom-up" des modèles utilisés pour calculer/découvrir des résultats. L'objectif est de simuler des éléments à une échelle individuelle indivisible dans un environnement géographique pour en constater des phénomènes émergents. Par exemple, on va analyser la congestion sur un réseau routier non pas avec des modèles qui calculent des flots de véhicules sur chaque segment de route mais en simulant chaque véhicule individuellement se déplaçant d'un point à un autre sur le réseau routier dans son ensemble. Ainsi, la simulation de milliers de véhicules sur le réseau fera émerger des points de congestions. Pour y arriver, on utilise les approches de simulation à base d'agents logiciels ou des automates cellulaires dotés de mécanismes d'évolutions et d'interactions. Ces mécanismes définissent comment chaque entité (ou agent) perçoit, décide et agit sur son environnement. La base est donc de construire une entité (agent) complètement autonome capable d'évoluer dans son environnement. Lorsque l'on intègre des centaines voir des milliers d'agents autonomes dans un même environnement, on observe des patrons généraux qui émergent de la simulation.

Simulation dynamique temps-réel
Les modèles de géosimulation utilisent le temps d'une façon qui lui est propre. Traditionnellement, les analyses spatiales ou spatio-temporelles modélisent le temps à l'aide de points précis ("snapshot") qui représentent une situation à un moment donné. Des données longitudinales utilisant une suite de plusieurs "snapshots" sont aussi utilisées mais cette gestion offre peu d'information dans l'intervalle de temps entre les snapshots. La géosimulation utilise plutôt des échelles de temps basées sur des modèles temps-réel, ce qui permet souvent d'explorer plus en détails certains phénomènes et d'être plus réaliste.

Utilisation de données géographiques
Évidemment, on ne peut pas parler de géosimulation sans parler de données géographiques. La géosimulation utilise fondamentalement les données géographiques comme environnement de simulation pour que les agents ou les mécanismes de simulation puissent interagir directement et prendre des décisions en fonction de l'environnement géographique. C'est ce qui distingue la géosimulation d'autres techniques qui peuvent sembler similaires. Lorsqu'on utilise la géosimulation pour découvrir des phénomènes émergents, ils émergent toujours en fonction de l'environnement géographique dans lequel la simulation évolue.

Les applications
La géosimulation trouve des applications intéressantes pour simuler des phénomènes de la vie réelle ("real-life scenarios") où l'environnement géographique joue un rôle essentiel. Voici quelques projets de géosimulation:
* Étude de l'étalage urbain
* Simulation de foule (Le projet MAGS)
* Simulation de trafic maritime
* Simulation de consommateurs
* Mircosimulation de trafic routier (AIMSUN)
* Simulation de l'utilisation de l'espace (piétons)

L'avenir du "web mapping"

Thu, 12 Nov 2009 10:37:00 -0500

L'avènement du "web mapping" a considérablement démocratisé l'utilisation de la cartographie autant pour les entreprises que pour le grand public. Auparavant, l'utilisation et la gestion des données géographiques était réservées à des experts qui disposaient d'applications spécialisées. Maintenant, le web mapping est devenu un incontournable donnant accès à une foule de possibilités allant de la simple diffusion de données "à jour" jusqu'à l'échange de données en quasi temps-réel. De plus, le coût de l'utilisation et de la diffusion de cartes est relativement bas compte tenu que les sources de données peuvent être décentralisées et que plusieurs logiciels abordables voir gratuits ont vu le jour. Mais où s'en va le web mapping?

On pourrait décliner le web mapping de plusieurs façons, mais essentiellement il s'agit de diffuser une carte via le web. Rien de nouveau! Il y a des technologies pour y parvenir dépendant du type de carte à diffuser. On peut, sans trop se tromper, décrire l'ère actuelle du web mapping comme celui de la carte matricielle. Pour y arriver, on utilise les technologies bien connues comme les WMS, ou les TileServer développées maintenant par beaucoup d'entreprises et de communautés (Google, Yahoo, Microsoft, MapServer, GeoServer, MapGuide, ESRI ArcGIS Server, etc...). Mais la carte matricielle statique a ses limites: elle restreint le niveau d'interactivité, la personnalisation de la carte, le niveau de rendu et le nombre d'information accessible.

Les cartes combinant à la fois un affichage vectoriel et matriciel commencent à voir le jour. Dans le contexte du web 2.0 et des cartes collaboratives (OpenStreetMap, Navteq, MapShare, etc...) la donnée vectorielle prend tout son sens. Les utilisateurs veulent interagir avec la carte, c'est-à-dire consulter les méta-données et même éditer les éléments géographiques. Ils veulent la rapidité d'un tile server combinée à l'interactivité d'un serveur WMS. Ils veulent une expérience utilisateur améliorée, sans temps d'attente, sans zones vides lors des manipulations de carte. La diffusion combinant des couches vectorielles et matricielles peut répondre à ces attentes.

Évidemment, des technologies de diffusion vectorielle existent (WFS, KML) mais sont quand même peu répandues et ne répondent pas aux besoins en terme de quantité de donnée affichée et de performance. Donc, pourquoi ne pas réutiliser l'idée du TileServer, qui est très efficace pour la diffusion matricielle, dans le contexte de la diffusion vectorielle. L'idée est de hiérarchiser et prédécouper en tuiles chaque couche de donnée vectorielle. Ces tuiles, stockées sous forme de cache, peuvent ensuite être diffusées très efficacement vers un client via le web.

Actuellement, les technologies qui implantent un TileServer vectoriel proposent tous des solutions de diffusion propriétaires avec des clients propriétaires. C'est un peu normal puisqu'il n'existe pas encore de normes décrivant le Tile Map Service vectoriel. Actuellement, Navteq et Idevio propose un client Java pour accéder à leur "tile server vectoriel". Nokia OVI Maps et Nsim Contour ont pour leur part un module dans le navigateur comme client. Il y a aussi l'utilisation de clients propriétaires pour diffuser des données vectorielles: Google Earth, Google Turn by turn directions, Bing 3D, Blackberry Map..

La course pour la diffusion vectorielle est démarrée. Est-ce que la carte web de demain combinera des éléments vectoriels et matriciels encadrés par une norme plus générale ? À mon avis, oui et vous, qu'en pensez-vous ?

Présentation de NSim Contour à Géomatique 2009

Thu, 12 Nov 2009 08:58:00 -0500

NSim Technology a lancé un nouveau produit de diffusion et gestion de données géographiques sur le web. La technologie permet de se connecter sur n'importe quelle source de données géographiques (vecteur ou matricielle) et diffuse les données en format natif i.e. vectorielle ou matricielle. Le client d'affichage de la carte utilise une technologie qui est matériellement accélérée et un module de collaboration en temps-réel.

La présentation introduit les fonctionnalités en survolant comment le tuilage vectoriel est réalisé:

http://www.slideshare.net/effrem/prsentation-nsim-contour-geomatique-2009