Le géospatial et le temps : une approche émergente
Le géospatial et le temps : une approche émergente
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.