Multi-Source Spatial Data Integration: Problems and Some Solutions

Abstract

C'est un fait reconnu que les données spatiales provenant de sources différentes ne sont pas toujours compatibles au départ en raison des différences dans le mode d'acquisition des données. Pour pouvoir intégrer différents types de données spatiales avec succès, il est importe de considérer le problème sous ses deux aspects, à savoir l'aspect conceptuel et l'aspect pratique. Du point de vue d'un géographe, les objets spatiaux contenus dans une base de données spatiales représentent des modèles abstraits du monde réel. En raison de la façon dont les données spatiales sont généralisées (généralisation des objets spatiaux), les données spatiales provenant de sources différentes peuvent varier sur le plan de leur structure dans la base de données (structure matricielle ou vectorielle), de leur type (nominal ou numérique), de leur résolution spatiale (dimensions des unités spatiales), de leurs caractéristiques géométriques ainsi que de leur niveau de généralisation (détail de l'information). Tel est le cas, par exemple, d'une carte thématique et d'une image. Les différences entre ces derniers peuvent rendre difficile la combinaison d'ensembles de données spatiales pour de plus ample traitement. Dans cet article, les auteurs se penchent sur les difficultés de combiner des ensembles de données spatiales imcompatibles. Deux questions fondamentales relatives à l'intégration de données spatiales, à savoir la compilation de la base de données et l'analyse des données spatiales, sont abordées. Les auteurs proposent quatre méthodes pratiques pour traiter la question de l'incompatibilité entres les ensembles de données spatiales.

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