Gestion et visualisation de données multi-résolutions. Jean-Michel FOLLIN

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1 Gestion et visualisation de données multi-résolutions Jean-Michel FOLLIN 1

2 Système de visualisation d information spatiales : Architecture générale Le client gère la visualisation des données, les requêtes de l utilisateur et les communications avec les serveurs de données Le serveur distant gère les données et l accès aux sources de données GPS Communication sans-fil GPRS Client Application Web cartographique Serveur 2

3 Système de visualisation d information spatiales : Modèle de données Un objet : un quadruplet : (identité, géométrie, temps, valeur) (i, g, t, v) Une couche : un ensemble d objets + sa structure un thème décliné en Niveaux de Détails (LoD) Thème 3 Thème 2 Thème 1 LoD 3 LoD 2 LoD 1 Une carte : une succession de couches à une échelle 3

4 Problématique et approche multi-résolutions Besoins de données multi-résolutions (MR) dans un système mobile de visualisation d informations spatiales Contraintes du contexte client-serveur : relatives au transfert (taux limité, ) et au client (capacité de stockage, ) Gestion : Modèles de données et de transfert adaptés au contexte mobile Visualisation : Solution à adopter et adaptation du volume de données à la taille de l écran 4

5 Gestion de données MR : Solutions possibles Généralisation à-la-volée ou Approche LoD Calcul en temps réel des différentes représentations Pré-calcul et stockage des différentes représentations sur le serveur LoD1 q G + T LoDi LoD1 LoDi LoDn T q LoDi serveur client serveur client Réduction de T par maximisation de la réutilisation des données présentes localement à différents LoDs 5

6 Gestion de données MR : Polyligne et sommet Sommet j i.e. de P. j V i : sommet V à l indice i d une polyligne P à LoDj, 6

7 Gestion de données MR : Concept d incrément Incréments: ensembles de données et d opérations correspondant à la différence entre deux LoD consécutifs de données spatiales vectorielles Cas d appariement 1:1 Définition Inc ( ) {( j ) ( j ) ( j o m n = op, V, K, op, V, op, V )}, 1 1 i i K p p Vi Utilisation des incréments r o g j opi Objet (Polyligne, Région). Sommet manipulé. Opérateur géometrique (insert, select, move). ( o, n n 1) ( o, n n + 1) ( n o, Inc ) n 1 = o ( n o, Inc ) n+ 1 = o 7

8 Gestion de données MR : Exemple d incréments r lod o 2 g lod1 o ( ) {( 1) ( 1 o, 2 1 Insert, V, Insert V )} Inc = ( i, x y ) j V i = i, i 2, 3 Inc ( ) {( 1) ( 1 o, 1 2 = Select, V, Select V )} V j i = R 2 R, Select R : Select pour supprimer i 3 8

9 Gestion de données MR : Conditions et transfert Conditions préalables à l utilisation d incréments : Conditions «structurelles» sur les données (objets communs, sommets communs entre ces objets communs, ) Données réutilisables à partir d une couche LoD différente à un instant t Gain par rapport au téléchargement des données «entières»... Modèle de transfert de données MR basé sur la communication avec réponse pre-calculée [Stockus2002] : 1. Calcul local IDs objets réutilisable au même LoD + IDs objets réutilisable aux différentes couches LoD 2. Requête du client comprenant ces identifiants 3. Réponse du serveur incluant les objets manquant et les incréments 9

10 Visualisation de données MR : Solutions possibles A : Presentation adaptée des cartes à différentes échelles B : Présentation simultanée des cartes à différentes échelles («key map») C : Présentation simultanée des cartes à différentes résolutions (context + zoom) 10

11 Visualisation de données MR : Zoom et densité «Zoom intelligent» : adéquation LoD/ échelle Principe de densité constante d information de Töpfer n f = n a m a m Application «bien formée» f m a échelle de départ m f échelle suivante n a nombre d objets à l échelle donnée n f nombre d objets à l échelle suivante Indicateurs de densité : nombre de sommets, longueurs des polylignes affichées 11

12 Visualisation de données MR : Critère de choix Average numbers of displayed vertices lod1 lod2 lod * * * * * * * * * * * * * * * *2000 Size of the displayed area (in meters) Size of the displayed area (in meters) Adaptation dynamique des données LoD selon l échelle 12

13 Visualisation de données MR : Notre solution Approche de «zoom intelligent» respectant le principe de densité constante de l information LoD LoD1 LoD2 LoD3 Echelle

14 Conclusion sur notre approche MR Solution pour la gestion de données MR : Concept d increment Utilisation d un schema adapté de transfert de données Solution pour la visualisation de données MR : Présentation adaptée avec un approche de zoom intelligent Adéquation échelle/ LoD basée sur le calcul de critères de densité Principaux buts : Réduction du volume de données échangées Adaptation des données affichées aux besoins de l utilisateur 14

15 Perspectives sur notre approche MR Gestion : Interêt des incréments dans les cas d appariement 1:n and n:m? Gestion des incréments dans les cas avec plus de 2 LoDs consécutifs (composition) Optimisation des incréments Visualisation: Besoins d une procédure et d indicateurs pour évaluer ce qu est un «bon» niveau de densité visuel Adéquation entre vitesse et LoD Problème de la transition entre deux LoDs Une approche context + zoom peut s avérer nécessaire 15