Qualité de l'information géographique (Traité IGAT série géomatique)

Rodolphe Devillers, Robert Jeansoulin

Description

Cet ouvrage présente des notions de base et avancées reliées au domaine de la qualité de l'information géographique, sujet d'intérêt pour toute personne produisant ou utilisant de l'information géographique. Il présente à la fois les questions de qualité aussi bien du point de vue des producteurs que des utilisateurs de données. Les producteurs s'intéressent à la manière de produire des données vectorielles ou matricielles représentant fidèlement le territoire, pouvoir en évaluer la qualité et communiquer cette information aux utilisateurs sous la forme par exemple de métadonnées. Les utilisateurs ont comme intérêt de voir comment des données peuvent les aider à répondre à certaines questions dans le cadre d'un processus de prise de décision particulier. Ce livre rédigé par un ensemble d'experts mondialement connus dans le domaine de la qualité de l'information géographique, introduit le lecteur à différents aspects des problèmes de qualité, tels que la manière de produire des données de qualité, comment mesurer, documenter puis communiquer cette information sur la qualité aux utilisateurs, voir la conséquence sur le processus décisionnel ou encore le lien entre la qualité des données et certains aspects juridiques, etc...
Qualité et incertitude : présentation du problème. Introduction -R. Devillers, R. Jeansoulin. Traitement de la qualité : perspective historique -N. Chrisman. Qualité de l'information géographique : concepts généraux -R. Devillers, R. Jeansoulin. Nature de l'incertitude pour les données spatiales -P. Fisher, A. Comber, R. Wadsworth. Les cas d'école : matriciel, choroplèthe, MNE, occupation du sol. Qualité des données matricielles -S. Riazanoff, R. Santer. Les erreurs dans les modèles numériques d'élévation -N. Tate, P. Fisher. Comprendre la nature et l'ampleur de l'incertitude de cartes choroplèthes géopolitiques et d'interprétation -K. Lowell. Propagation de l'incertitude en modélisation environnementale avec un SIG -G. Heuvelink, J. Brown. Méthodes de raisonnement pour manipuler l'information incertaine en occupation du sol -A. Comber, R. Wadsworth, P. Fisher. La qualité "interne" de données vectorielles : production, évaluation et documentation. Qualité des données vectorielles : perspective d'un producteur de données -J. Harding. Les contraintes d'intégrité spatiale : un outil permettant d'améliorer la qualité interne des données géographiques -S. Vallières, J. Brodeur, D. Pilon. Composantes qualité et métadonnées -S. Servigne, N. Lesage, Th. Libourel. Évaluation et documentation de la qualité -J.-F. Hangouët. La qualité "externe" : communication et usage. Communication et utilisation de l'information sur la qualité dans les SIG -R. Devillers, K. Beard. Évaluation de la qualité externe de l'information géographique : une approche ontologique -B. Vasseur, R. Jeansoulin, R. Devillers, A. Frank. Qualité de l'information géographique et prise de décision -G.-J. Hunter, S. De Bruin. L'importance de la qualité externe en droit civil -M. Gervais. Appendice. La qualité : une poésie -J.-F. Hangouët. Index.

Sujets

• Géographie
• Géographie
• Géographie
• Géographie
• Mathématiques
• Sciences de la Terre

Informations

• Publié par: Hermès - Editions Lavoisier
• Date de parution: 12 octobre 2005
• Nombre de lectures: 117
• EAN13: 9782746226104
• Langue: Français

Extrait

1.1. Présentation

Chapitre 1

Introduction

La qualité de l’information géographique (ou qualité des données géospatiales) a toujours été un problème important en géomatique. L’attention portée à ce domaine a connu une croissance importante dans les dernières années, suite au développement de l’informatique et du réseau Internet, à l’accessibilité croissante des données et systèmes géomatiques et à l’adoption de l’information géographique (numérique) dans de nombreux domaines d’application.

Les problèmes de qualité touchent tous les domaines utilisant l’information géographique, que ce soit pour un ingénieur en environnement qui doit utiliser un modèle numérique de terrain afin de modéliser un bassin versant, pour un géomètre- expert devant combiner différentes données pour faire une mesure très exacte d’un territoire donné, ou simplement pour une personne utilisant un site Web qui permet de localiser une adresse sur une carte. Si beaucoup de personnes associent uniquement le terme « qualité » à la précision spatiale des données collectées (exemple : des données collectées par GPS en mode relatif seront de « meilleure qualité » que celles numérisées à partir de cartes papier à l’échelle 1 :100 000), le concept de qualité couvre en fait un spectre beaucoup plus large et touche l’ensemble du processus d’acquisition, gestion, diffusion et utilisation de l’information géographique. Chapitre rédigé par Rodolphe D EVILLERS et Robert J EANSOULIN .

20 Qualité de l’information géographique

Les questions de qualité de l’information géographique font l’objet de travaux de recherche depuis de nombreuses années mais les dix dernières années ont connu une croissance des intérêts pour ce sujet. La dernière décennie a par exemple vu dans le domaine scientifique l’apparition de deux conférences portant sur ces questions : –Accuracy(International Symposium on Spatial Accuracy Assessment in Natural Resources and Environmental Sciences), s’intéressant aux questions d’incertitude touchant principalement le domaine des ressources naturelles et de l’environnement. Cette conférence a lieu tous les deux ans depuis une dizaine d’années ; –ISSDQ(International Symposium on Spatial Data Quality), qui s’intéresse aux problèmes de qualité de l’information géographique de manière générale. Cette conférence a lieu tous les deux ans depuis 1999.

En plus des événements portant totalement sur la qualité, beaucoup de grandes conférences en géomatique et dans d’autres domaines connexes organisent des sessions sur ce thème. Plusieurs organisations internationales ont également des groupes de travail s’intéressant aux questions de qualité tels que l’ISPRS (WG II/7 : Quality of Spatio-Temporal Data and Models), l’association européenne AGILE (WG on Spatial Data Usability) et l’International Cartographic Association(WG on Spatial Data Uncertainty and Map Quality). La qualité préoccupe aussi les organismes de normalisation qui l’abordent à la fois de manière générale pour la production et diffusion de biens et de services (exemple ISO 9000) mais aussi pour le domaine spécifique de l’information géographique, souvent en relation avec la normalisation des métadonnées (exemple FGDC, OGC, CEN, ISO TC/211).

Plusieurs ouvrages ont été publiés dans les dernières années sur le thème de la qualité [GOO 98, GUP 95, SHI 02]. [GUP 95] présente une réflexion sur des éléments de qualité faite par des membres de la commissionSpatial Data Quality de l’Association cartographique internationale. Les deux autres ouvrages [GOO 98, SHI 02] présentent des avancées en recherche sur les questions de qualité et d’incertitude de l’information géographique. D’autres ouvrages ont été également publiés autour des problèmes d’incertitude en information géographique (exemple [FOO 03, ZHA 02]). Le présent ouvrage se distingue de ces publications précédentes en visant à offrir une vision plus globale, complète et accessible de la qualité, destinée à un public beaucoup plus large que la seule communauté scientifique.

1.2. Décision et incertitude : la question de l’utilité de la qualité

La notion d’utilité de la qualité dépend d’abord de l’utilisation qui est faite de l’information qu’elle qualifie, en particulier pendant et après une décision. Décision et qualité s’inscrivent dans une dialectique semblable à celle du risque et de l’aléa.

Introduction 21

La question de la décision se pose comme conclusion d’une démarche informée et 1 raisonnée, dans laquelle le traitement de l’incertitude doit être présent. La fonction d’utilité de la qualité se mesure donc à la capacité qu’elle introduit de réduire l’incertitude dans la décision. La recherche en probabilités et statistiques, en intelligence artificielle et en bases de données se pose cette question de l’incertitude depuis de nombreuses années. Le cas des informations spatiales et temporelles y est aujourd’hui largement présent : par exemple dans les conférences UAI (Uncertainty and Artificial Intelligence), IPMU, ECSQARU, etc.

L’objectif de cet ouvrage est de présenter une vision plus générale de la qualité de l’information géographique, au travers de chapitres alliant des concepts de base et certains sujets plus spécifiques. Cet ouvrage comprend 17 chapitres ainsi qu’un appendice, regroupés en quatre parties.

1.3. Organisation de l’ouvrage

La première partie intitulée « Qualité et incertitude : présentation du problème » introduit l’ouvrage et fournit certaines notions de base. Le chapitre 2 présente un bref historique de l’étude de la qualité de l’information géographique, montrant comment le domaine a gagné en importance et s’est étendu des stricts problèmes d’exactitude spatiale à des considérations beaucoup plus vastes comme l’adéquation des données à l’utilisation qui en est faite. Cette perspective historique permet de mieux comprendre comment se sont développés certains aspects de l’étude de la qualité avant d’en arriver à ce que nous connaissons aujourd’hui. Le chapitre 3 présente des concepts généraux sur la qualité, des définitions, certaines sources de problème pour la qualité ainsi que la distinction fondamentale en information géographique entre ce qui est nommé « qualité interne » et « qualité externe ». Le chapitre 4 positionne et définit différents termes que l’on retrouve dans le domaine de la qualité et de l’incertitude (exemple : incertitude, erreur, exactitude, flou, vague) et décrit ces différents types d’incertitude grâce à des exemples.

La seconde partie est intitulée « Les cas d’école : matriciel, choroplèthe, MNE et occupation du sol ». La qualité de données est souvent déterminée au moment de l’acquisition des données (exemple : fonction de la technique utilisée). Le chapitre 5 présente donc les problèmes de qualité dans le domaine de l’imagerie, considérant à la fois les facteurs géométriques et radiométriques. Le chapitre 6 présente les problèmes d’incertitude reliés aux modèles numériques d’élévation, s’intéressant aux différents facteurs qui peuvent avoir une influence sur le modèle final, comme la qualité des données sources et les méthodes d’interpolation, ainsi que la manière de 1. La notion d’incertitude est présentée plus en détail dans le chapitre 4.

22 Qualité de l’information géographique

décrire l’incertitude résultante. Le chapitre 7 s’intéresse à l’incertitude de cartes résultant d’interprétations, soulignant la difficulté de classifier des environnements naturels dans lesquels les frontières précises entre des phénomènes n’existent pas toujours. Le chapitre 8 porte sur les problèmes de propagation d’incertitude pouvant survenir lorsque l’on combine ou dérive de nouvelles données à partir de données initiales incertaines. Des exemples sont fournis dans le domaine de l’environnement. Finalement, le chapitre 9 présente plusieurs méthodes de raisonnement quantitatives et qualitatives permettant de manipuler des informations incertaines. Ces concepts sont illustrés à l’aide d’un exemple en occupation du sol.

La troisième partie intitulée « La qualité interne de données vectorielles : production, évaluation et documentation » présente les problèmes de qualité à différentes étapes de la production de données vectorielles. Le chapitre 10 porte sur les considérations d’un producteur de données géographiques vectorielles pour les problèmes de qualité (exemple : contrôle et assurance de la qualité). Le chapitre 11 traite de façon plus spécifique une approche pour améliorer la qualité interne des données lors de la production, basée sur la définition de règles qui vérifient que les objets ont des relations possibles compte tenu de leur sémantique. Le chapitre 12 montre comment décrire la qualité de données produites ainsi que les normes nationales et internationales portant sur la description de la qualité et sa documentation sous la forme de métadonnées. Finalement, le chapitre 13, complémentaire au chapitre 12, présente l’évaluation de la qualité d’un point de vue conceptuel puis aborde différentes méthodes pouvant être utilisées pour mesurer la qualité.

La quatrième et dernière partie intitulée « La qualité externe : communication et usage » se place du point de vue des utilisateurs allant baser leurs décisions sur les données. Le chapitre 14 aborde les questions de communication aux utilisateurs et d’utilisation des informations sur la qualité, présentant entre autres les questions de gestion et représentation visuelle de la qualité. Le chapitre 15 présente une approche formelle basée sur des ontologies permettant d’évaluer l’adéquation de données pour un usage (c’est-à-dire qualité externe). Le chapitre 16 aborde la relation entre la qualité des données et les processus de prise de décision allant se baser sur ces données. Finalement, le chapitre 17 traite des considérations légales, comme la responsabilité civile, reliées aux questions de qualité des données.

En conclusion nous espérons que cet ouvrage permettra de répondre à plusieurs questions qui sont régulièrement posées sur la qualité de l’information géographique : –tout le monde dit que la qualité des données, c’est important. Est-ce vrai ? Oui. C’est incontournable. Les conséquences d’une prise en compte insuffisante de celle- ci peuvent être considérables ;

Introduction 23

–tout le monde dit que la qualité, c’est complexe. Oui. Mais il existe de plus en plus d’approches pour surmonter cette complexité ; –existe-t-il une meilleure solution pour prendre en compte la qualité ? Non. Il est impossible de répondrea prioriet d’une manière unique à la question de savoir si les données sont bonnes ou pas. Même dans le cas d’un usage précis et bien défini à l’avance. En revanche, il existe des solutions qui permettent d’éclairer l’usage qui est fait de données, dans un but donné, selon l’information connue sur leur qualité. Le monde n’est pas déterministe. La prise de décision finale reste du domaine du libre arbitre.

1.4. Bibliographie

[FOO 03] F OODIE A G.M., TKINSON , P.M.,Uncertainty in Remote Sensing and GIS, John Wiley and Sons, New York, 2003. [GOO 98] G OODCHILD M., J EANSOULIN R.,Data quality in geographic information: from Error to Uncertainty, Hermès, Paris, 1998. [GUP 95] G UPTILL S.C., M ORRISON J.L.,Elements of Spatial Data Quality, Pergamon Press, Oxford, 1995. [SHI 02] S HI W., G OODCHILD M.F., F ISHER P.F.,Spatial Data Quality, Taylor & Francis, Londres, 2002. [ZHA 02] Z HANG J., G OODCHILD M.F.,Uncertainty in Geographical Information, Taylor & Francis, Londres, 2002.