Un système décisionnel pour l’analyse de la qualité des eaux de rivières

National audienceThis article describes a decisional system developed to allow the analysis of data about hydro-ecosystem functioning; there are numerous and various data, from several sources. The implemented system includes an integrated database, a datawarehouse for exploring data dimensions, and data mining tools for answering hydroecologists’ questions.Cet article décrit un système décisionnel développé pour permettre l’analyse des données concernant le fonctionnement des hydro-écosystèmes ; ces données sont nombreuses, diverses et issues de sources variées. Le système mis en place comporte une base de données intégrée, un entrepôt permettant l’exploration des dimensions associées aux données, et des outils de fouille permettant de répondre aux questions des hydro-écologues

Intégration et optimisation des grilles régulières de points dans une architecture SOLAP relationnelle

IRSTEA : PUB00043913Continuous fields are types of spatial representations used to model phenomena such as temperature, pollution or altitude. They are defined according to a mapping function f that assigns a value of the studied phenomenon to each p location of the studied area. Moreover, the representation of continuous fields at different scales or resolutions is often essential for effective spatial analysis. The advantage of continuous fields is the level of details generated by the continuity of the spatial data, and the quality of the spatial analysis provided by the multi-resolution. The downside of this type of spatial representations in the multidimensionnal analysis is the high cost of analysis and storage performances. Moreover, spatial data warehouses and spatial OLAP systems (EDS and SOLAP) are decision support systems that enable multidimensional spatial analysis of large volumes of spatial and non-spatial data. The analysis of continuous fields in SOLAP architecture represents an interesting research challenge. Various studies have focused on the integration of such representations in SOLAP system. However, this integration still at an early stage. Thus, this thesis focuses on the integration of incomplete continuous fields represented by a regular grid of points in the spatio-multidimensional analysis. This integration in the SOLAP system involves that the analysis of continuous fields must support:(i) conventional OLAP operators, (ii) Continuous spatial data, (iii) spatial operators (spatial slice), and (iv) querying data at different predefined levels of resolutions. In this thesis we propose differents approaches for the analysis of continuous fields in SOLAP system at different levels of the relational architecture (from the conceptual modeling to the optimization of computing performance). We propose a logical model FISS to optimize the performances of the multi-resolution analysis, based on interpolation methods. Then, we present a new methodology based on the Clustering sampling method, to optimize aggregation operations on regular grids of points in the relational SOLAP architecture.Les champs continus sont des types de représentations spatiales utilisées pour modéliser des phénomènes tels que la température, la pollution ou l’altitude. Ils sont définis selon une fonction de mapping f qui affecte une valeur du phénomène étudié à chaque localisation p du domaine d’étude. Par ailleurs, la représentation des champs continus à différentes échelles ou résolutions est souvent essentielle pour une analyse spatiale efficace. L’avantage des champs continus réside dans le niveau de détails généré par la continuité, ainsi que la qualité de l’analyse spatiale fournie par la multi-résolution. L’inconvénient de ce type de représentations dans l’analyse spatio-multidimensionnelle est le coût des performances d’analyse et de stockage. Par ailleurs, les entrepôts de données spatiaux et les systèmes OLAP spatiaux (EDS et SOLAP) sont des systèmes d’aide à la décision qui permettent l’analyse spatio-multidimensionnelle de grands volumes de données spatiales et non spatiales. L’analyse des champs continus dans l’architecture SOLAP représente un défi de recherche intéressant. Différents travaux se sont intéressés à l’intégration de ce type de représentations dans le système SOLAP. Cependant, celle-ci est toujours au stade embryonnaire. Cette thèse s’intéresse à l’intégration des champs continus incomplets représentés par une grille régulière de points dans l’analyse spatio-multidimensionnelle. Cette intégration dans le système SOLAP implique que l’analyse des champs continus doit supporter : (i) les opérateurs OLAP classiques, (ii) la vue continue des données spatiales, (iii) les opérateurs spatiaux (slice spatial) et (iv) l’interrogation des données à différentes résolutions prédéfinies. Dans cette thèse nous proposons différentes approches pour l’analyse des champs continus dans le SOLAP à différents niveaux de l’architecture relationnelle, de la modélisation conceptuelle à l’optimisation des performances de calcul. Nous proposons un modèle logique FISS qui permet d’optimiser les performances d’analyse à multi-résolution en se basant sur des méthodes d’interpolation. Puis, nous exposons une méthodologie basée sur la méthode d’échantillonnage du Clustering, qui permet d’optimiser les opérations d’agrégation des grilles régulières de points dans l’architecture SOLAP relationnelle en effectuant une estimation des résultats

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Vers l'automatisation de la mise à jour des bases de données spatio-temporelles d'aide à la navigation : cas d'une base de données pour la navigation des personnes à mobilité réduite

De nos jours, les systèmes d'aide à la navigation occupent une place de plus en plus importante dans la vie quotidienne. Toutefois, leur potentiel est mal exploité pour le déplacement des personnes à mobilité réduite (PMR). À cet égard, le projet MobiliSIG a vu le jour. Son objectif est de développer une solution d'assistance multimodale mobile selon les principes de la conception cognitive pour la navigation des PMR. Au cœur de cette solution se trouve une base de données d'accessibilité dont l'usage permettra de proposer des itinéraires adaptés aux profils des utilisateurs. Cependant, vu que l'environnement évolue et que certains obstacles ont un caractère spatio-temporel, l'outil développé doit être doté d'un système qui lui permettra de rester continuellement à jour. L'objectif global assigné à notre projet est la conception d'un système automatique de mise à jour (MÀJ) continuelle des données d'accessibilité en temps quasi-réel à partir de données multi-sources hétérogènes. Pour ce faire, tout d'abord, nous avons passé en revue la littérature inhérente aux concepts relatifs à notre problématique. Ensuite, nous avons créé et implémenté une ontologie d'obstacles/facilitateurs sur la base des facteurs environnementaux de la classification PPH afin d'identifier et de bien cibler les données spatio-temporelles d'accessibilité. Par la suite, nous avons déterminé les besoins et fonctionnalités utiles à notre système de MÀJ à travers la présentation et l'analyse des spécifications des données d'accessibilité et de différents scénarios de cas d'utilisations. Finalement, en s'inspirant des concepts fondamentaux des processus ETL et des architectures orientées services, nous avons proposé une solution composée d'une couche d'extraction automatique de multi-sources; une couche de transformation qui répond au besoin du multi-formats; une application web pour les collaborateurs; et un service web de MÀJ chargé des tâches de traitement automatique et en temps quasi-réel de l'information reçue de multi-sources en effectuant l'analyse syntaxique et sémantique, la géolocalisation, le géocodage, la projection du système de référence le cas échéant, la validation et le contrôle d'unicité avant de procéder au chargement. Les résultats des tests et validations du prototype développé ont permis de confirmer l'atteinte de l'objectif de la recherche

Guide de Bonnes Pratiques sur la gestion des données de la Recherche

La gestion rigoureuse et cohérente des données de la recherche constitue aujourd’hui un enjeu de taille pour la production de nouvelles connaissances scientifiques. Guidés par le « Plan National pour la Science Ouverte », les différents organismes de recherche et les Instituts du CNRS s’emparent de ces questions primordiales pour participer à la réflexion et à la mise à dispositions des outils, méthodes et infrastructures répondant aux besoins des communautés scientifiques en matière de gestion et de partage des données scientifiques

Fouille de données : vers une nouvelle approche intégrant de façon cohérente et transparente la composante spatiale

Depuis quelques décennies, on assiste à une présence de plus en plus accrue de l’information géo-spatiale au sein des organisations. Cela a eu pour conséquence un stockage massif d’informations de ce type. Ce phénomène, combiné au potentiel d’informations que renferment ces données, on fait naître le besoin d’en apprendre davantage sur elles, de les utiliser à des fins d’extraction de connaissances qui puissent servir de support au processus de décision de l’entreprise. Pour cela, plusieurs approches ont été envisagées dont premièrement la mise à contribution des outils de fouille de données « traditionnelle ». Mais face à la particularité de l’information géo-spatiale, cette approche s’est soldée par un échec. De cela, est apparue la nécessité d’ériger le processus d’extraction de connaissances à partir de données géographiques en un domaine à part entière : le Geographic Knowlegde Discovery (GKD). La réponse à cette problématique, par le GKD, s’est traduite par la mise en œuvre d’approches qu’on peut catégoriser en deux grandes catégories: les approches dites de prétraitement et celles de traitement dynamique de l’information spatiale. Pour faire face aux limites de ces méthodes et outils nous proposons une nouvelle approche intégrée qui exploite l’existant en matière de fouille de données « traditionnelle ». Cette approche, à cheval entre les deux précédentes vise comme objectif principal, le support du type géo-spatial à toutes les étapes du processus de fouille de données. Pour cela, cette approche s’attachera à exploiter les relations usuelles que les entités géo-spatiales entretiennent entre elles. Un cadre viendra par la suite décrire comment cette approche supporte la composante spatiale en mettant à contribution des bibliothèques de traitement de la donnée géo-spatiale et les outils de fouille « traditionnelle »In recent decades, geospatial data has been more and more present within our organization. This has resulted in massive storage of such information and this, combined with the learning potential of such information, gives birth to the need to learn from these data, to extract knowledge that can be useful in supporting decision-making process. For this purpose, several approaches have been proposed. Among this, the first has been to deal with existing data mining tools in order to extract any knowledge of such data. But due to a specificity of geospatial information, this approach failed. From this arose the need to erect the process of extracting knowledge from geospatial data in its own right; this lead to Geographic Knowledge Discovery. The answer to this problem, by GKD, is reflected in the implementation of approaches that can be categorized into two: the so-called pre-processing approaches and the dynamic treatment of spatial relationships. Given the limitations of these approaches we propose a new approach that exploits the existing data mining tools. This approach can be seen as a compromise of the two previous. It main objective is to support geospatial data type during all steps of data mining process. To do this, the proposed approach will exploit the usual relationships that geo-spatial entities share each other. A framework will then describe how this approach supports the spatial component involving geo-spatial libraries and "traditional" data mining tool

Analyse multidimensionnelle interactive de résultats de simulation (aide à la décision dans le domaine de l'agroécologie)

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'analyse des données de simulation issues du modèle agro-hydrologique TNT. Les objectifs consistaient à élaborer des méthodes d'analyse des résultats de simulation qui replacent l'utilisateur au coeur du processus décisionnel, et qui permettent d'analyser et d'interpréter de gros volumes de données de manière efficace. La démarche développée consiste à utiliser des méthodes d'analyse multidimensionnelle interactive. Tout d'abord, nous avons proposé une méthode d'archivage des résultats de simulation dans une base de données décisionnelle (i.e. entrepôt de données), adaptée au caractère spatio-temporel des données de simulation produites. Ensuite, nous avons suggéré d'analyser ces données de simulations avec des méthodes d'analyse en ligne (OLAP) afin de fournir aux acteurs des informations stratégiques pour améliorer le processus d'aide à la prise de décision. Enfin, nous avons proposé deux méthodes d'extraction de skyline dans le contexte des entrepôts de données afin de permettre aux acteurs de formuler de nouvelles questions en combinant des critères environnementaux contradictoires, et de trouver les solutions compromis associées à leurs attentes, puis d'exploiter les préférences des acteurs pour détecter et faire ressortir les données susceptibles de les intéresser. La première méthode EC2Sky, permet un calcul incrémental et efficace des skyline en présence de préférences utilisateurs dynamiques, et ce malgré de gros volumes de données. La deuxième méthode HSky, étend la recherche des points skyline aux dimensions hiérarchiques. Elle permet aux utilisateurs de naviguer le long des axes des dimensions hiérarchiques (i.e. spécialisation / généralisation) tout en assurant un calcul en ligne des points skyline correspondants. Ces contributions ont été motivées et expérimentées par l'application de gestion des pratiques agricoles pour l'amélioration de la qualité des eaux des bassins versants agricoles, et nous avons proposé un couplage entre le modèle d'entrepôt de données agro-hydrologiques construit et les méthodes d'extraction de skyline proposées.This thesis concerns the analysis of simulation data generated by the agrohydrological model TNT. Our objective is to develop analytical methods for massive simulation results. We want to place the user at the heart of the decision-making process, while letting him handle and analyze large amounts of data in a very efficient way. Our first contribution is an original approach N-Catch, relying on interactive multidimensional analysis methods for archiving simulation results in a decisional database (i.e. data warehouse) adapted to the spatio-temporal nature of the simulation data. In addition, we suggest to analyze the simulation data with online analytical methods (OLAP) to provide strategic information for stakeholders to improve the decision making process. Our second contribution concern two methods for computing skyline queries in the context of data warehouses. These methods enable stakeholders to formulate new questions by combining conflicting environmental criteria, to find compromise solutions associated with their expectations, and to exploit the stakeholder preferences to identify and highlight the data of potential interest. The first method EC2Sky, focuses on how to answer efficiently and progressively skyline queries in the presence of several dynamic user preferences despite of large volume of data. The second method HSky, extends the skyline computation to hierarchical dimensions. It allows the user to navigate along the dimensions hierarchies (i.e. specialize / generalize) while ensuring the online computation of associated skylines. Finally, we present the application of our proposals for managing agricultural practices to improve water quality in agricultural watersheds. We propose a coupling between the agro-hydrological data warehouse model N-Catch and the proposed skyline computation methods.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

Analyse multidimensionnelle interactive de résultats de simulation (aide à la décision dans le domaine de l'agroécologie)

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'analyse des données de simulation issues du modèle agro-hydrologique TNT. Les objectifs consistaient à élaborer des méthodes d'analyse des résultats de simulation qui replacent l'utilisateur au coeur du processus décisionnel, et qui permettent d'analyser et d'interpréter de gros volumes de données de manière efficace. La démarche développée consiste à utiliser des méthodes d'analyse multidimensionnelle interactive. Tout d'abord, nous avons proposé une méthode d'archivage des résultats de simulation dans une base de données décisionnelle (i.e. entrepôt de données), adaptée au caractère spatio-temporel des données de simulation produites. Ensuite, nous avons suggéré d'analyser ces données de simulations avec des méthodes d'analyse en ligne (OLAP) afin de fournir aux acteurs des informations stratégiques pour améliorer le processus d'aide à la prise de décision. Enfin, nous avons proposé deux méthodes d'extraction de skyline dans le contexte des entrepôts de données afin de permettre aux acteurs de formuler de nouvelles questions en combinant des critères environnementaux contradictoires, et de trouver les solutions compromis associées à leurs attentes, puis d'exploiter les préférences des acteurs pour détecter et faire ressortir les données susceptibles de les intéresser. La première méthode EC2Sky, permet un calcul incrémental et efficace des skyline en présence de préférences utilisateurs dynamiques, et ce malgré de gros volumes de données. La deuxième méthode HSky, étend la recherche des points skyline aux dimensions hiérarchiques. Elle permet aux utilisateurs de naviguer le long des axes des dimensions hiérarchiques (i.e. spécialisation / généralisation) tout en assurant un calcul en ligne des points skyline correspondants. Ces contributions ont été motivées et expérimentées par l'application de gestion des pratiques agricoles pour l'amélioration de la qualité des eaux des bassins versants agricoles, et nous avons proposé un couplage entre le modèle d'entrepôt de données agro-hydrologiques construit et les méthodes d'extraction de skyline proposées.This thesis concerns the analysis of simulation data generated by the agrohydrological model TNT. Our objective is to develop analytical methods for massive simulation results. We want to place the user at the heart of the decision-making process, while letting him handle and analyze large amounts of data in a very efficient way. Our first contribution is an original approach N-Catch, relying on interactive multidimensional analysis methods for archiving simulation results in a decisional database (i.e. data warehouse) adapted to the spatio-temporal nature of the simulation data. In addition, we suggest to analyze the simulation data with online analytical methods (OLAP) to provide strategic information for stakeholders to improve the decision making process. Our second contribution concern two methods for computing skyline queries in the context of data warehouses. These methods enable stakeholders to formulate new questions by combining conflicting environmental criteria, to find compromise solutions associated with their expectations, and to exploit the stakeholder preferences to identify and highlight the data of potential interest. The first method EC2Sky, focuses on how to answer efficiently and progressively skyline queries in the presence of several dynamic user preferences despite of large volume of data. The second method HSky, extends the skyline computation to hierarchical dimensions. It allows the user to navigate along the dimensions hierarchies (i.e. specialize / generalize) while ensuring the online computation of associated skylines. Finally, we present the application of our proposals for managing agricultural practices to improve water quality in agricultural watersheds. We propose a coupling between the agro-hydrological data warehouse model N-Catch and the proposed skyline computation methods.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF