Comment se fait la visualisation des données géospatiales ?
Le développement de la data science a apporté de nouvelles façons d'exploiter les données pour générer des informations précieuses. Toutefois, avec des ensembles de données volumineux et complexes, il est difficile de tirer des conclusions en analysant des tableaux interminables. La visualisation des données géospatiales aide à raconter l'histoire qui se cache derrière les données.
Dans cet article, créé en coopération avec Michal Lupa, Principal Software Data Engineer chez Spyrosoft, nous expliquons les différentes techniques de visualisation de données géospatiales et comment elles sont mises en œuvre.
Pourquoi visualiser les données géospatiales ?
Il existe un besoin croissant de comprendre comment différentes variables sont corrélées aux localisations géographiques. Sans visualiser ces relations complexes, il est presque impossible de prendre des décisions significatives fondées sur les données.
Les données géospatiales sont généralement visualisées sous forme de cartes statiques ou interactives. Les cartes permettent de créer un contexte pour les données à l'aide de formes ou de couleurs afin de révéler des tendances et d'attirer l'attention sur des zones spécifiques. Elles aident à repérer les écarts par rapport à la norme, les problèmes, et à observer les changements et les tendances. Les visualisations de données géospatiales sont également souvent utilisées pour effectuer des prédictions.
En savoir plus dans notre guide sur l'analyse géospatiale
En savoir plus
Quels sont les types de cartes ?
Il existe une multitude de types de cartes, qui présentent différents types de données de différentes manières.
Les cartes peuvent d'abord être divisées en cartes de référence, telles que les cartes politiques, physiques ou topographiques, et en cartes thématiques, par exemple les cartes climatiques, économiques, agricoles, etc. Une autre division des cartes repose sur la manière dont les données géospatiales sont visualisées. Il existe de nombreux types de cartes qui illustrent les données de diverses manières afin de faciliter la lecture d'informations complexes, par exemple les cartes de chaleur.
Quelles sont les techniques de visualisation des données ?
Les techniques de visualisation des données dépendent de l'utilisation de données raster ou vectorielles. Cela détermine les outils utilisés pour visualiser les données sur une carte.
Les données vectorielles sont des graphiques très détaillés que l'on peut agrandir sans perdre en netteté et en clarté. En revanche, le niveau de détail des données raster dépend de la résolution. Plus la résolution est élevée, plus l'image agrandie sera détaillée. Ci-dessous, vous pouvez voir la différence entre les données vectorielles et raster.
Source : geoawesomeness.com
Modèles basés sur les objets vs modèles basés sur les champs dans la visualisation des données géospatiales
Les données peuvent être visualisées sur une carte de deux manières : sous forme de modèle orienté objet et de modèle orienté champ.
Le modèle orienté objet est souvent identique aux données vectorielles. Chaque objet visualisé dans ce modèle possède des limites définies, est distinguable et catégorisé. Le modèle orienté champ représente des données continues. Cette façon de visualiser les données permet, par exemple, de représenter la topographie.
Comment les cartes sont-elles créées ?
Le processus de création de cartes commence par des données brutes, qui ne sont pas symbolisées, ou en d'autres termes – elles n'ont pas de mise en page graphique. À ce stade, ce ne sont rien de plus que des formes géométriques.
Ensuite, les données passent par un processus cartographique, ce qui signifie qu'elles sont traitées à l'aide d'un logiciel SIG. Les formes géométriques et les points deviennent des statues, des pharmacies, des musées, etc. À ce stade, les couleurs sont ajoutées pour coder correctement les symboles cartographiques : par exemple, le marron est généralement utilisé pour les bâtiments, le vert pour les espaces verts et le bleu pour les plans d'eau. Ce choix de couleurs rend la carte intuitive à lire.
Les cartes sont constituées d'un ensemble de couches. Chaque couche représente une table distincte dans une base de données et contient des informations sur certains types d'objets, par exemple, les bâtiments, les rues, les plans d'eau ou les espaces verts.
Source : https://docs.geoserver.geo-solutions.it
Comment les données sont-elles visualisées sur une carte ?
Les cartes constituent souvent un arrière-plan : elles fournissent un contexte graphique pour la visualisation des données. Dans l'exemple ci-dessous, le contexte graphique est fourni par une image satellite. Cette carte de base est ensuite enrichie de bâtiments en 3D et d'une carte thermique montrant l'intensité d'un certain phénomène. Les couleurs correspondent au niveau d'intensité : généralement, le rouge représente une valeur élevée et le vert est utilisé pour marquer les zones présentant une faible valeur d'une certaine variable. Présenter les données dans un tel contexte facilite l'analyse.
Source : https://twitter.com
L'exemple suivant provient d'une application polonaise appelée Jakdojade, qui permet aux utilisateurs de rechercher rapidement des connexions de transport public dans les plus grandes villes polonaises, de consulter les horaires actuels et d'acheter des billets. L'écran montre un itinéraire de tramway superposé à une carte topographique de Wroclaw. L'utilisateur peut rapidement se faire une idée des parties de la ville traversées par l'itinéraire et de l'emplacement des prochains arrêts.
Une autre façon de visualiser les données consiste à utiliser des modèles 3D. Par exemple, une photo prise par un drone peut être convertie en nuage de points (un ensemble de points de données dans l'espace, où chaque point possède son propre ensemble de coordonnées).
Source : wikipedia.org
Les nuages de points sont utilisés à de nombreuses fins, telles que la création de modèles numériques de terrain ou de modèles 3D CAO et BIM (Building Information Modeling).
Pour conclure
Il existe de multiples façons de visualiser les données géospatiales – dans cet article, nous n'en avons abordé qu'une fraction. La méthode doit être adaptée au caractère des données que vous souhaitez représenter dans un contexte géospatial. Cela vous permettra de comprendre des relations complexes et de tirer les bonnes conclusions rapidement et facilement.
Nous vous aidons à visualiser vos données géospatiales. Visitez notre page d'offre et contactez nos experts en géospatial pour plus d'informations.
arrow_circle_rightContact
Vous souhaitez collaborer avec moi ? Contactez-moi.
arrow_circle_right Nos articles
