Qu'est-ce que les données géospatiales ?
Les données géospatiales sont des données temporelles qui sont liées à un emplacement spécifique sur la surface de la Terre. Elles peuvent fournir des informations sur les relations entre les variables et révéler des modèles et des tendances.
Découvrir comment les données géospatiales protègent la faune et les entreprises
Space background. 3D render
Définition des données géospatiales
Les

données géospatiales sont des informations qui décrivent des objets, des événements ou d'autres caractéristiques ayant un emplacement sur ou près de la surface de la Terre. Les données géospatiales combinent généralement des informations de localisation (généralement des coordonnées sur la Terre) et des informations d'attributs (les caractéristiques de l'objet, de l'événement ou du phénomène concerné) avec des informations temporelles (le temps ou la durée d'existence de la localisation et des attributs). La localisation fournie peut être statique à court terme (par exemple, l'emplacement d'une pièce d'équipement, un tremblement de terre, des enfants vivant dans la pauvreté) ou dynamique (par exemple, un véhicule ou un piéton en mouvement, la propagation d'une maladie infectieuse).

Les données géospatiales impliquent généralement de grands ensembles de données spatiales glanées auprès de nombreuses sources diverses dans des formats variés et peuvent inclure des informations telles que des données de recensement, des images satellites, des données météorologiques, des données de téléphonie cellulaire, des images dessinées et des données de médias sociaux. Les données géospatiales sont plus utiles lorsqu'elles peuvent être découvertes, partagées, analysées et utilisées en combinaison avec les données commerciales traditionnelles.

L'

analytique géospatiale est utilisée pour ajouter la synchronisation et la localisation aux types de données traditionnels et pour créer des visualisations de données. Ces visualisations peuvent inclure des cartes, des graphiques, des statistiques et des cartogrammes qui montrent les changements historiques et les évolutions actuelles. Ce contexte supplémentaire permet d'obtenir une image plus complète des événements. Les informations qui pourraient passer inaperçues dans une feuille de calcul massive sont révélées par des modèles visuels et des images faciles à reconnaître. Les prédictions sont ainsi plus rapides, plus faciles et plus précises.

Les

Les systèmes d'information géospatiale (SIG) concernent spécifiquement la cartographie physique des données dans une représentation visuelle. Par exemple, lorsqu'une carte des ouragans (qui indique le lieu et l'heure) est superposée à une autre couche indiquant les zones potentielles de foudroiement, vous voyez le SIG en action.

Voir la session académique : Utiliser l'analyse géospatiale pour réduire le risque commercial

Types et exemples de données géospatiales

Types de données géospatiales
Les données géospatiales sont des informations enregistrées en liaison avec un indicateur géographique d'un certain type. Il existe deux formes principales de données géospatiales : les données vectorielles et les données matricielles.

Les données matricielles 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 masses d'eau. Par exemple, une représentation visuelle utilisant des données raster peut inclure des maisons représentées par des points, des routes représentées par des lignes et des villes entières représentées par des polygones.

Les données matricielles sont des cellules pixelisées ou quadrillées qui sont identifiées selon une ligne et une colonne. Les données matricielles créent des images beaucoup plus complexes, telles que des photographies et des images satellite.

 

Exemples de données géospatiales
Exemples de données géospatiales :

  • Vecteurs et attributs : informations descriptives d'un emplacement telles que des points, des lignes et des polygones
  • Nuages de points : ensemble de points cartographiques co-localisés qui peuvent être recontexturés sous forme de modèles 3D
  • Images matricielles et satellites :  images à haute résolution de notre monde, prises d'en haut
  • Données de recensement : données de recensement publiées liées à des zones géographiques spécifiques, pour l'étude des tendances communautaires
  • Données de téléphonie cellulaire : appels acheminés par satellite, sur la base des coordonnées de localisation GPS
  • Images dessinées : Images CAO de bâtiments ou d'autres structures, qui fournissent des informations géographiques ainsi que des données architecturales
  • Données des médias sociaux : articles des médias sociaux que les spécialistes des données peuvent étudier pour identifier les tendances émergentes.
Voir plus exemples d'applications de données géospatiales

Technologie géospatiale
La technologie géospatiale désigne l'ensemble des technologies nécessaires à la collecte, au stockage et à l'organisation des informations géographiques. Elle inclut la technologie satellitaire qui a permis la cartographie et l'analyse géographiques de la Terre. La technologie géospatiale se retrouve dans plusieurs technologies connexes, telles que les systèmes d'information géographique (SIG), les systèmes de positionnement global (GPS), la géoprotection et la télédétection.

 

Technologie géospatiale et Python
Le populaire langage de programmation Python est bien adapté au travail avec des données géospatiales et est capable de prendre en charge les données vectorielles et les données matricielles, les deux manières dont les données géospatiales sont généralement représentées. Les données vectorielles peuvent être utilisées 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.


Les enjeux du Big Data géospatial

Le traitement de grands ensembles de données géospatiales présente de nombreux défis. Pour cette raison, de nombreuses organisations peinent à tirer pleinement parti des données géospatiales..

Tout d'abord, il y a le volume même des données géospatiales. Par exemple, on estime que 100 To de données météorologiques sont générées quotidiennement. Ce chiffre à lui seul pose des problèmes de stockage et d'accès considérables à la plupart des organisations. Les données géospatiales sont également stockées dans de nombreux fichiers différents, ce qui rend difficile la recherche des fichiers qui contiennent les données nécessaires pour résoudre votre problème spécifique.

En outre, les données géospatiales sont stockées dans de nombreux formats différents et calibrées par des normes différentes. Tout effort de comparaison, de combinaison ou de cartographie des données nécessite d'abord une quantité importante de nettoyage et de reformatage des données.

Enfin, le traitement de données géospatiales brutes exige des connaissances spécialisées et l'application de mathématiques avancées pour effectuer les tâches nécessaires, comme l'alignement géospatial des couches de données. Si les analystes ne sont pas compétents et expérimentés dans ce travail, ils ne tireront pas de valeur des données et ne progresseront pas vers les objectifs économiques de leur organisation.


Collecte et gestion des données géospatiales

Collecte et gestion des données géospatiales
Le volume de données géospatiales dont les entreprises ont régulièrement besoin étant prohibitif, de nombreuses organisations se tournent vers l'utilisation d'un service pour obtenir des données géospatiales classées.

Quelle que soit la source de vos données géospatiales, la qualité des données doit toujours être maintenue. Des données de mauvaise qualité produisent des modèles peu ou pas utiles. (La phrase d'avertissement « De mauvaises données à l'entrée - de mauvaises idées à la sortie » s'avère brutalement vraie) Il semble évident que les organisations peuvent tirer un avantage considérable de la mise en place d'une solution qui conserve et vérifie les données, de sorte que toutes les données « inutiles » soient correctement comptabilisées.

 

Gestion des données géospatiales
Avec l'abondance des données, leur gestion revêt une importance considérable. De nombreuses organisations se retrouvent submergées de données et se tournent vers leurs spécialiste des données internes pour les aider à les gérer. On estime que jusqu'à 90 % du temps des spécialistes des données est consacré aux activités d'organisation des données, notamment l'organisation, le « nettoyage » et le reformatage des données. Il ne leur reste donc que 10 % de leur journée de travail à consacrer à l'analyse des tendances des données et à l'utilisation de ces informations pour contribuer à l'élaboration de la politique de l'entreprise.

Lorsqu'une entreprise confie la collecte et la gestion des données à une solution telle qu'IBM Environmental Intelligence Suite, les activités de collecte et de gestion des données peuvent être exécutées plus efficacement. La solution est évolutive, basée sur le cloud et capable de s'adapter à différents formats de fichiers. En utilisant une base de données d'informations optimisées, les spécialistes des données peuvent avoir plus de temps pour se concentrer sur la façon d'utiliser les idées analytiques et de les convertir en progrès organisationnels et en impact économique. 


Avantages de l'utilisation des données géospatiales

Signes avant-coureurs

Grâce aux anomalies de données, les données géospatiales peuvent donner aux organisations un aperçu des changements qui auront une incidence sur leur entreprise.

Meilleure compréhension

L'utilisation de données géospatiales peut permettre aux organisations de comprendre pourquoi et comment certaines solutions analytiques fonctionnent bien et d'autres pas.

Efficience accrue

Les organisations peuvent utiliser la précision numérique fournie par les données géospatiales pour améliorer l'efficacité globale des opérations de l'entreprise.


Analyse et analytique géospatiales

Bien que l'analyse géospatiale, telle qu'elle est rendue possible par les SIG, ait été utilisée à l'origine en relation avec les sciences de la vie telles que la géologie, l'écologie et l'épidémiologie, son utilisation s'est depuis manifestée dans la plupart des secteurs d'activité. Ses applications touchent désormais des secteurs aussi divers que la défense et les sciences sociales. Les informations générées par l'analyse géospatiale ont une incidence sur des questions aussi importantes que la gestion des ressources naturelles et le renseignement national.

L'analyse géospatiale se prête à l'étude de nombreuses choses à la fois, en surveillant des centaines, voire des milliers d'événements et en collectant des données pertinentes à partir de ces derniers. Les entreprises de toutes tailles ont ainsi la possibilité d'exploiter les données pour prendre des décisions commerciales 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 expéditions entrantes des fournisseurs de produits alimentaires.
  • Les installations éoliennes et solaires peuvent analyser les conditions environnementales en repérant les actifs locaux.

Les efforts pour analyser des quantités massives de données sont devenus plus difficiles ces dernières années en raison d'une explosion relative au sein de l'Internet des objets (IoT). Des objets et des dispositifs de tous types et de tous usages sont désormais conçus pour pouvoir transmettre des données relatives à leurs performances ou à leurs protocoles. C'est une bonne nouvelle pour l'analyse géospatiale, qui implique une profusion de données afin de glaner des informations précieuses.

 

Analytique géospatiale
Lorsque la collecte de données obtenue par l'analyse géospatiale est combinée à une approche visuelle plus poussée qui maximise l'impact des données en les organisant dans le temps et l'espace, on parle d'analytique géospatiale.

Lorsque les données sont rendues visuelles de cette manière, il est plus facile pour ceux qui les étudient de déduire des indications sur les tendances qui pourraient être à l'œuvre. L'analytique géospatiale est capable de transmettre efficacement la forme et l'énergie d'une situation changeante. Et à mesure que des quantités croissantes de données sont recueillies sur ce scénario, il devient plus facile de repérer des nuances encore plus subtiles dans cette situation.


Marché et industrie de l'analytique géospatiale

Le marché de l'analytique géospatiale connaît actuellement une croissance considérable et régulière ; en fait, on s'attend à ce que la valeur du marché atteigne 96,3 milliards USD d'ici 2025, ce qui représente une croissance annuelle des ventes de 12,9 % au cours de la période de cinq ans à l'étude.??

 

Applications géospatiales par secteur d'activité
Voici comment différents secteurs d'activité utilisent l'analytique géospatiale :

  • Les gouvernements peuvent utiliser des informations sur la santé, les maladies et la météo pour mieux conseiller le public en cas de catastrophe naturelle ou d'urgence sanitaire.
  • Les services publics d'électricité peuvent utiliser les données pour prévoir les éventuelles interruptions de service et optimiser les calendriers de maintenance et des équipes.
  • Les assureurs peuvent faire un travail plus précis de projection des risques et avertir les assurés des problèmes potentiels auxquels ils pourraient bientôt être confrontés.
  • Les prêteurs du secteur agricole peuvent améliorer la méthodologie qu'ils utilisent pour évaluer les scores de risque de crédit et réduire les mauvais placements de prêts.
Cartographie du COVID-19

La cartographie du COVID-19 est réalisée à l'aide de modèles analytiques géospatiaux, basés sur les données de la population, les vidéos en diffusion en direct, les cartes et la météo.

En savoir plus sur l'analytique géospatiale et COVID-19
Gestion de la végétation

Grâce aux fonctions définies par l'utilisateur (UDF), l'analytique géospatiale permet aux personnes impliquées dans la gestion de la végétation d'évaluer les niveaux d'eau et d'humidité.

En savoir plus sur la gestion de la végétation
Suivi des tornades

Les fonctions définies par l'utilisateur sont également utiles pour aider les météorologues à exploiter les données entrantes, afin de tracer la trajectoire des tornades qui pourraient traverser une zone.

Apprenez à suivre les phénomènes météorologiques violents
Cartographie des feux de forêt

Le fait de disposer de données pertinentes, telles que l'imagerie satellitaire, les données de recensement et les prévisions de vent, sur une seule et même plateforme permet aux commandants des opérations de suivre la croissance et le mouvement des feux de forêt.

En savoir plus sur les rapports d'incendies de forêt

L'avenir des données géospatiales

Pour la plupart des experts, la technologie géospatiale sera toujours plus sophistiquée, d'autant plus que cette technologie se rapproche toujours plus l'apprentissage automatique et l'IA. 

En fait, l'IA géospatiale devrait également s'imposer en tant que telles, en apportant un élément géographique à l'apprentissage automatique. Les experts prévoient également l'arrivée de la cartographie en tant que service, grâce à laquelle des cartes personnalisées d'une résolution remarquablement élevée pourront être produites à la location, en fonction des besoins des consommateurs ou des industriels.

De nouveaux types de véhicules reposant expressément sur la technologie géospatiale sont également en cours de développement. Ils seront utilisés plus fréquemment, qu'ils parcourent le ciel en transportant des colis (drones) ou qu'ils se déplacent seuls dans les rues (véhicules autonomes). De nouvelles applications de ces technologies seront également trouvées, comme l'utilisation de drones à des fins de cartographie aérienne.


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Sources

¹ Geospatial Analytics Market (Lien externe à ibm.com), Markets and Markets, August 2020.