Champs et objets pour mieux représenter les phénomènes dans leur contexte géographique

Author:

Ruas Anne,Pham Ha,Pinson Laura

Abstract

De nombreuses études et recherches visent à mieux connaitre les phénomènes de type pollution ou météo. Les champs de valeur représentant ces phénomènes peuvent être visualisés sur des outils de visualisation scientifiques qui ne disposent pas de la richesse de symbolisation propre aux SIGs, notamment pour le géoréférencement et pour la représentation des objets vectoriels décrivant l’espace support. La représentation sous forme raster sur SIG est possible mais limitée. Pourtant au niveau scientifique il est important de pouvoir co-visualiser les champs dans leur contexte géographique pour mieux les analyser et faire des hypothèses sur les interactions entre un phénomène et l’espace support. Dans ce papier nous proposons de créer des objets graphiques spécifiques permettant de visualiser des champs de valeur à différents niveaux de détail et sur différents objets de l’espace support. Les objets graphiques de type plan mettent en valeur la continuité du phénomène et se voient par transparence avec les autres objets alors que les objets de type grille permettent de voir le champ et les autres objets décrivant l’espace. Les données peuvent aussi être projetées sur des objets vectoriels particuliers de l’espace support. Nous proposons également d’utiliser des symboles surfaciques et non ponctuels afin de mieux résister aux opérations de zoom et de dézoom. Nous proposons un modèle de données dédié à la représentation graphique des données de type phénomène que nous illustrons à partir de données décrivant un flux et une pollution dans une canalisation d’eau et des données météorologiques urbaines. Dans ce papier nous ne traitons pas de la représentation de la dynamique en tant que tel mais nous proposons une meilleure représentation graphique de chaque état décrivant un phénomène.

Publisher

Lavoisier

Reference15 articles.

1. Andrienko N., Andrienko G. (2006). Exploratory Analysis of spatial and temporal data. A systematic approach. Springer.

2. Couclelis H. (1992). People manipulate objects (but cultivate fields): Beyond the raster-vector debate in GIS. Theories and Methods of Spatio-Temporal Reasoning in Geographic Space. Frank A.U., Campari I., Formentini U. (Eds), Lecture Notes in Computer Science, vol. 639. Springer, Berlin, Heidelberg.

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4. Dumont M., Touya G., Duchêne C. (2017). Alternative transitions between existing representations in multi-scale maps, Proceedings of the 2017 International Cartographic Conference, Washington.

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