Que sont les données géospatiales ?

Les données géospatiales sont des informations qui décrivent des objets, des événements ou d'autres entités avec un emplacement sur ou près de la surface de la Terre. Les données géospatiales combinent généralement des informations de localisation (généralement les coordonnées sur Terre) et des informations d'attribut (les caractéristiques de l'objet, de l'événement ou du phénomène concerné) avec des informations temporelles (durée de coexistence de l'emplacement et des attributs).

L'emplacement fourni peut être statique à court terme (par exemple, celui d'un équipement ou d'un tremblement de terre) ou dynamique (par exemple, un véhicule, un piéton ou la propagation d'une maladie infectieuse).

Les données géospatiales impliquent généralement de grands ensembles de données spatiales provenant de diverses sources dans différents formats et peuvent inclure des informations telles que des données de recensement, des images satellite, des données météorologiques, des données téléphoniques, des images dessinées et des données issues des réseaux sociaux. Les données géospatiales sont plus utiles lorsqu'elles peuvent être découvertes, partagées, analysées et utilisées en combinaison avec les données métier traditionnelles.

L'analyse géospatiale permet d'ajouter une durée et une localisation aux types de données traditionnels et de créer des visualisations de données. Ces visualisations peuvent prendre la forme de cartes, de graphiques, de statistiques et de cartogrammes qui affichent les modifications historiques et les évolutions actuelles. Ce contexte supplémentaire offre une vue d'ensemble plus complète des événements. Les informations qui pourraient être négligées dans une feuille de calcul massive sont révélées dans des images et des modèles visuels faciles à reconnaître. Cela peut rendre les prédictions plus rapides, plus faciles et plus précises.

Les systèmes d'information géospatiale (SIG) portent spécifiquement sur la cartographie physique des données dans une représentation visuelle. Par exemple, lorsqu'une carte d'un ouragan (qui indique le lieu et l'heure) est superposée à une autre couche indiquant les zones susceptibles d'être frappées par la foudre, c'est l'œuvre d'un SIG.

Les données géospatiales sont des informations enregistrées avec un indicateur géographique quelconque. Il existe deux formes principales de données géospatiales : les données vectorielles et les données raster.

Les données vecteur sont des données dans lesquelles des points, des lignes et des polygones représentent des caractéristiques telles que des propriétés, des villes, des routes, des montagnes et des étendues d’eau. Par exemple, une représentation visuelle utilisant des données vectorielles peut inclure des maisons signalées par des points, des routes représentées par des lignes et des villes entières symbolisées par des polygones.

Les données raster prennent la forme de cellules pixelisées ou quadrillées identifiées par leur ligne et leur colonne. Elles permettent de créer des images beaucoup plus complexes, telles que des photographies et des images satellite.

Voici quelques exemples de données géospatiales :

• Vecteurs et attributs : des informations descriptives sur un emplacement, exprimées sous forme de points, de lignes et de polygones.
• Nuages de points : un ensemble de points cartographiés avec colocalisation qui peuvent être recontextualisés sous forme de modèles 3D.
• Imagerie raster et imagerie satellite : des images haute résolution de notre monde, prises du dessus.
• Données de recensement : des données de population portant sur une zone géographique donnée pour suivre son évolution au niveau local.
• Données de téléphonie : les appels sont acheminés par satellite, en fonction des coordonnées GPS.
• Images dessinées : les images CAO de bâtiments ou d’autres structures, fournissant des informations géographiques et des données architecturales.
• Données issues des médias sociaux : les publications sur les réseaux sociaux que les data scientists peuvent étudier pour identifier des tendances émergentes

La technologie géospatiale fait référence à toutes les technologies nécessaires à la collecte, au magasin et à l'organisation des informations géographiques. Il comprend la technologie satellite qui a permis la cartographie géographique et l'analyse de la Terre. La technologie géospatiale est présente dans plusieurs technologies connexes, telles que les systèmes d'information géographique (SIG), les systèmes de positionnement mondial (GPS), le géorepérage et la télédétection.

Le langage de programmation populaire Python est bien adapté au travail avec des données géospatiales et peut prendre en charge à la fois les données vectorielles et les données raster, les deux façons dont les données géospatiales sont généralement représentées. Les données vectorielles peuvent être traitées à l’aide de programmes tels que Fiona et GeoPandas. Les données matricielles peuvent être traitées à l'aide d'un programme tel que xarray.

La gestion de grands ensembles de données géospatiales pose de nombreux défis. Pour cette raison, beaucoup d'organisations ont du mal à en tirer pleinement parti.

Premièrement, les données géospatiales sont très volumineuses. Par exemple, il est estimé que 100 To de données relatives aux intempéries sont générés quotidiennement. Ce seul élément présente des problèmes considérables de stockage et d’accès pour la plupart des organisations. Les données géospatiales sont également éparpillées dans un grand nombre de fichiers différents, ce qui complique la recherche pour trouver les données nécessaires à la résolution d’une problématique précise.

De plus, les données géospatiales sont stockées dans de nombreux formats différents et calibrées selon différentes normes. Tout effort visant à comparer, combiner ou cartographier des données nécessite d’abord un travail important de nettoyage et de reformatage.

Enfin, les données géospatiales brutes nécessitent d'avoir des connaissances spécialisées et d'appliquer un savoir mathématique avancé pour effectuer les tâches nécessaires, comme l'alignement géospatial des couches de données. Sans analystes compétents et expérimentés, une entreprise ne peut pas tirer de valeur de ces données et ne progressera pas dans la réalisation de ses objectifs métier.

Étant donné que le volume de données géospatiales dont les entreprises ont besoin pour une utilisation normale est prohibitif, de nombreuses organisations font appel à un service tiers pour obtenir des données géospatiales organisées.

Quelle que soit la source de vos données géospatiales, veiller à maintenir leur qualité est primordial. Des données médiocres se traduisent par des modèles peu ou pas utiles. Quand les informations entrantes sont polluées, les résultats le sont aussi.Pour garantir l'intégrité de leurs données, les organisations ont tout intérêt à adopter une solution qui conserve et vérifie les données, afin que tout le « bruit parasite » soit correctement traité.

Compte tenu de l'abondance actuelle de données, leur gestion prend une importance considérable. Beaucoup d'organisations se retrouvent inondées de données et se tournent vers leurs data scientists internes pour les aider à les gérer.

On estime que ces derniers consacrent près de 90 % de leur temps à des activités de curation des données, notamment leur organisation, leur nettoyage et leur reformatage. Il ne leur reste donc que 10 % de leur journée pour analyser ces données et identifier les tendances qui contribueront à former la stratégie métier de leur entreprise.

En confiant la collecte et la gestion des données à une solution comme IBM Environmental Intelligence, ces tâches seront menées de façon plus efficace. Notre solution évolutive, basée sur le cloud et capable de prendre en charge différents formats de fichiers,

En utilisant une base de données sélectionnée et optimisée, les data scientists peuvent se concentrer davantage sur l’exploitation des analyses pour en tirer des avancées concrètes et un impact mesurable pour l’entreprise.

Si l'analyse géospatiale, telle qu'elle est rendue possible par les SIG,trouve ses origines dans les sciences de la vie telles que la géologie, l'écologie et l'épidémiologie, son utilisation est devenue manifeste dans la plupart des secteurs d'activité. Ses applications touchent désormais les domaines aussi diversifiés que la défense et les sciences sociales, et les informations que l'analyse géospatiale génère ont un impact aussi important que la gestion des ressources naturelles et le renseignement national.

L’analyse géospatiale se prête à l’étude de nombreux éléments à la fois, en surveillant des centaines, voire des milliers d’événements et en recueillant des données pertinentes à partir de ceux-ci. Les entreprises de toutes tailles ont ainsi la possibilité d’utiliser les données pour prendre des décisions plus éclairées :

• Les fournisseurs de services publics peuvent analyser les performances de centaines de milliers de kilomètres de lignes électriques.
• Les chaînes de restaurants peuvent utiliser des techniques d'analyse géospatiale pour suivre les livraisons de leurs fournisseurs d'aliments.
• Les installations éoliennes et solaires peuvent analyser les conditions environnementales au niveau local.

Ces dernières années, les efforts pour analyser des quantités astronomiques de données sont devenus plus difficiles avec l'explosion relative de l'Internet des objets (IdO). Des objets et des appareils de tous types sont désormais conçus pour transmettre des données pertinentes sur leurs performances ou leurs protocoles. C'est une bonne nouvelle pour l'analyse géospatiale, qui demande une profusion de données pour glaner des informations précieuses. IBM Environmental Intelligence est une plateforme basée sur le cloud qui utilise des données géospatiales, météorologiques et climatiques exclusives et tierces comme ressource stratégique pour l’analyse.

On parle d'analyse géospatiale quand les données géospatiales recueillies sont associées dans leur traitement à une approche visuelle qui maximise l’impact des données en les organisant en fonction du temps et de l’espace.

Avec ce type de données visuelles, il est plus facile pour les personnes qui les étudient d’obtenir des indications sur les tendances qui peuvent être à l’œuvre. L’analyse géospatiale permet de transmettre efficacement la forme et l’énergie d’une situation changeante. Plus des données sont collectées sur ce scénario, plus il devient facile de repérer les nuances encore plus subtiles qui le caractérisent.

Le marché de l’analyse géospatiale connaît actuellement un essor conséquent et régulier. En fait, sa valeur devrait atteindre 96,3 milliards de dollars d’ici 2025, soit une croissance annuelle de 12,9 % sur une période de 5 ans. ¹

Voici comment les différents secteurs utilisent l'analyse géospatiale :

• Les États peuvent obtenir des informations utiles sur la santé, les maladies et les conditions météorologiques et les utiliser pour mieux informer le public en cas de catastrophe naturelle ou d’urgence sanitaire.
• Les fournisseurs d'électricité peuvent utiliser les données pour prédire les éventuelles perturbations de service et optimiser leur calendrier de maintenance et le planning des équipes.
• Les assureurs peuvent ainsi mieux prévoir les risques et avertir les assurés des problèmes potentiels auxquels ils pourraient bientôt être confrontés.
• Les prêteurs agricoles peuvent améliorer la méthodologie qu’ils utilisent pour évaluer le risque de crédit et réduire les placements de prêts douteux.

Grâce à des fonctions définies par l’utilisateur, l’analyse géospatiale permet aux personnes impliquées dans la gestion de la végétation d’évaluer les niveaux d’eau et d’humidité.

Les fonctions définies par l’utilisateur sont également utiles pour aider les météorologues à analyser les données entrantes pour tracer le chemin des tornades qui pourraient frapper une zone.

Disposer de données pertinentes (imagerie satellite, données de recensement et prévisions de vent) dans une seule plateforme permet aux organismes de prévention de tracer la croissance et le mouvement des feux de forêt.

La plupart des experts s’attendent à ce que la technologie géospatiale devienne de plus en plus sophistiquée, surtout en contact étroit avec le machine learning et l'IA.

De fait, on s'attend à ce que l'IA géospatiale forme une science à part entière, apportant un élément géographique à l'apprentissage automatique. Les experts prévoient également l'avènement de la cartographie en tant que service, où des cartes personnalisées d’une résolution remarquable seraient produites à la demande, en fonction des besoins des consommateurs ou de l'entreprise.

Il existe également de nouveaux types de véhicules en développement qui s’appuient expressément sur la technologie géospatiale. Ils sont voués à se démocratiser, dans le ciel pour transporter des colis dans le cas des drones, ou sur route avec les voitures autonomes. À terme, ces technologies rempliront aussi des missions nouvelles, comme la cartographie aérienne pour les engins volants.