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Géomatique : quel modèle de données pour réaliser sa première carte avec Google Earth ?

Publié le 07/10/2022 Par Fanny Kane

Vous découvrez la géomatique et souhaitez créer votre propre carte en utilisant un logiciel d’initiation que vous connaissez déjà ? Voici une série d’articles qui vous permettront de vous glisser dans la peau d’un.e géomaticien.ne en toute simplicité. De la conception du modèle de données à la réalisation de la carte sous Google Earth, découvrez les principales notions de la géomatique de terrain : collecte de données, gestion de l’information, cartographie, etc. Dans cette première, cap sur comment penser un modèle de données !

Google Eartch couleur

Vous préparez une mission terrain pour collecter des informations fiables qui serviront à constituer une base de données. Quelles sont les bonnes pratiques ? Par où commencer ?

Quelles données ?

Vous êtes missionné.e par le Haut-Commissariat aux Réfugiés pour renouveler la base de données nécessaire à l’administration du camp de réfugiés de Cox’s Bazar (Bangladesh). La tâche est immense : vous aurez à recruter une équipe de collecteurs pour vous aider, mais c’est à vous d’organiser la collecte. La carte principale doit être une carte de présentation de la structure du camp.

Soyez donc précis dans vos besoins. Apprenez à vous limiter et à ne collecter que le nécessaire. En effet, il peut être tentant une fois sur place de collecter une multitude d’informations et de détails « au cas où », « tant qu’on est là » ou parce que « c’est l’occasion ». Or cela ne fera que vous compliquer la tâche par la suite, la liste des besoins réels étant déjà bien fournie.

Attention aux informations sensibles

Quel que soit le contexte, relever une position géographique associée à une information n’est pas un acte anodin. Pensez à la façon dont ces données peuvent être utilisées une fois publiées :

  • Une carte de camp de réfugiés indiquant la position des personnes selon leur ethnie peut servir à déterminer un génocide.
  • Une carte localisant les personnes atteintes du VIH à l’échelle de l’habitation peut avoir pour conséquence l’exclusion des personnes soupçonnées, etc.

Il est donc important de se demander à quoi peut servir la donnée collectée et avec quelle précision elle doit l’être ! Des données anonymes, à l’échelle du quartier sont souvent suffisantes.

données basiques, de localisation

Vous cherchez donc à collecter des données basiques, de localisation :

  • Des différents éléments constitutifs d’un camp : habitation, bâtiments administratifs, voies de circulation…) ;
  • De la gestion du camp : équipements électriques, installation en eau, entrées, sorties… ;
  • Des services : structures de santé, établissements scolaires, associations culturelles, édifices religieux, etc. ;
  • Et de l’environnement : relief, cours d’eau…

Établir une typologie

Une fois la liste des données utiles arrêtée, il est nécessaire de les organiser. Certaines peuvent-elles faire sens au sein d’une même catégorie ? Le plus simple est souvent de procéder par thème : transport, lieu, occupation du sol, etc. Dans le cas d’une carte d’aide à la décision, il est plus pertinent de créer des catégories répondant chacune à une partie de la problématique.

Dans cet exemple descriptif, une typologie par thème serait :

Établir une typologie

Si le sujet de la gestion du camp était problématisé autour de la capacité à répondre aux besoins en consommation d’eau, les catégories seraient plutôt centrées sur : 

  • Les installations actuelles liées à l’eau ;
  • La distribution de la population ;
  • L’accessibilité des différents points de distribution ;
  • La suggestion d’améliorations : nouveaux points de distribution, augmentation de la taille des réservoirs, etc.

Les différents types de données en géomatique

Point, ligne, polygone : avec ces trois formes géométriques, la géomatique modélise le monde réel. Reprenez la liste de vos besoins et trouvez pour chacun le type de données qui correspond. Vous pouvez très bien avoir une même donnée représentée par plusieurs types, chacun apportant une information complémentaire.

Prenons l’exemple de la commune : à la fois en point (nom de la commune) et en polygone (étendue de la commune). Pour les éléments d’eau, on peut les avoir à la fois en ligne (représentation minimaliste du tracé des cours d’eau), en polygone (lit des cours d’eau, retenues) et en points (borne incendie, embouchure, source etc.). Il s’agit donc de répondre à ses besoins et non de réfléchir en absolu.

Les différents types de données en géomatique

Exercice de géomatique

Reprenez l’exemple de typologie cité plus haut et tentez de faire correspondre pour chaque information à collecter, le type de donnée envisagé :

Lieux 

  • Entrée (point)
  • Checkpoint (point)
  • Habitation (point)
  • Quartier (point)
  • Zone administrative (ZA) (polygone)
  • Direction ZA (point)
  • Maison de quartier (point)
  • École (point)
  • Structure de santé (point)
  • Marché (point)

Transport

  • Rue (ligne)
  • Chemin (ligne)
  • Parking (polygone)

Énergie

  • Générateur (point)
  • Centre de gestion (point)
  • Ligne électrique (ligne)
  • Bornes (point)

Eau

  • Latrines (point)
  • Réservoirs (point)
  • Conduits (ligne)
  • Centre de traitement (point)
  • Points de distribution (point)

Occupation du sol

  • Habitation (polygone)
  • Administration (polygone)
  • Espace vert (polygone)
  • Eau (cours d’eau : ligne + réservoir : polygone)
  • Lieux publics (polygone)

Quelles données attributaires collecter ?

Outre la position géographique des objets, d’autres informations peuvent-elles être pertinentes à relever ? La capacité, le modèle, l’état se révéleront utiles pour le gestionnaire. Il est également possible d’envisager une prise de vue ou un relevé de code-barre / QR code si le dispositif en est équipé.

Il est important de lister toutes les données attributaires que la collecte doit permettre de récupérer et systématiquement questionner l’utilité réelle de cette information. Est-elle nécessaire ? Est-elle sensible ?

Dans le cas de la couverture des besoins en eau, il est important de connaître la répartition de la population. Mais à quelle granularité ?

Pour chaque habitation, doit-on connaître le nombre d’occupants ? Leur âge (dans l’hypothèse qu’un adulte et un enfant n’ont pas les mêmes besoins) ? Le nombre d’habitants pour un ensemble de 4-5 habitations ou par quartier n’est-il pas suffisant ?

Lors de la collecte de données pour des enquêtes sociales, ces questions sont fondamentales. Elles permettent d’avoir des chiffres à une échelle permettant une vision globale affinée, tout en respectant la vie privée et l’anonymisation des données. Rappelez-vous, il est hors de question de demander l’identité complète de chaque personne reliée à un point dans une base données.

données attributaires collecter

La preuve par l’exemple

Vous pouvez faire l’exercice selon le modèle précédemment établi. Voici le détail sur deux des sous-thèmes de l’eau. Ainsi, en ce qui concerne les installations, les principaux attributs qu’il est utile de collecter sont liés à l’identification, à l’usage et à l’état. Le gestionnaire voudra par exemple savoir :

  • Si les réservoirs d’eau sont en bon état ou à changer ;
  • Distinguer ceux qui sont enterrés / surélevées / au sol ;
  • Les différencier selon leur capacité de stockage ou bien encore selon les matériaux qui les composent.

Il est important de collecter la date d’installation et la date de révision pour compléter l’état. Prévoyez de formater la réponse dans un champ de type « date » avec un formalisme défini à l’avance. Vous ne voudriez pas à la fin de la mission passer des jours entiers à transformer les dates de type JJ / 
MM / AAAA vers le modèle AAAA / MM / JJ.

De même pour les réponses fermées : pensez à pré-enregistrer les différentes valeurs pour vous épargner de perdre du temps de post-traitement à corriger les fautes d’orthographe. Il n’est pas rare de se retrouver parfois avec des choses surprenantes et il faut de l’imagination pour comprendre a postériori ce qu’est une « brification » (bifurcation), et un peu moins pour harmoniser tous les « flacdo / flaco / flac / etc. ». Rappelez-vous que les personnes qui vont faire la collecte n’utiliseront peut-être pas leur langue natale.

Le prochain article sera consacré à la préparation de la mission de terrain pour collecter les données. Nous verrons comment prendre en main Google Earth et créer les premières données en suivant le modèle de données établi ici.

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Fanny Kane

Auteur

Fanny Kane

Geomaticienne de métier, je suis aujourd'hui testeuse/validatrice pour les logiciels d'analyse d'images satellites d'Airbus. Auparavant, je gérais la donnée géographique, réalisais des cartes et donnais des formations pour les grandes ONG de l'humanitaire.