Séance 3 : Modéliser la réalité géographique

Transcription

1 Séance 3 : Modéliser la réalité géographique De l extraction de données à la gestion d une base de données U70 Lætitia Perrier Bruslé

2 Introduction Les données géométriques sont liées entre elles par le géo-référencement. Les données sémantiques sont liées entre elle par des liens logiques définis dans le cadre d une base de donnée.

3 Introduction/rappel : les 4 étapes d un SIG 1) Définition des objectifs /plan d observation Définir les objectifs et les produits finis qui doivent résulter du SiG À partir d une question initiale définir un plan d observation et mettre en place une base de donnée. 2) Mise en forme de la base de données Numérisation des cartes, récupération et mise au format des données. 3) Analyse des données (géotraitement) Superposition des couches, interrogation sur les attributs et les emplacements et localisations des entités. 4) Communication des résultats (géovisualisation) Destinées à des non spécialistes des SIG, ils doivent être facilement compréhensible. La carte dans ce cas là est un bon support.

4 La première étape est l étape fondamentale pour le devenir final de votre SIG Base de donnée Modèle conceptuel Choisir l organisation de votre base de données Proposer un modèle conceptuel qui rendent compte des relations existantes entre les différents attributs

5 I Organisation d une base de données De la base de données à son organisation grâce au modèle conceptuel

6 1-1 Des données au modèle

7 Définition d une base de données Une base de données un ensemble organisé de données. BD Pour gérer une base de données on a recourt à des logiciels particuliers : les systèmes de gestion des bases de données. SGDB ex : Oracle, Access

8 Exemple de base de données Base de données du service scolarité/inscription de l université Nancy II pour gérer les informations relatives à la scolarité des étudiants et à leur profil. Base de données de la SNCF pour la réservation en ligne des billets.

9 Principe des bases de données Bases de données = modèle + données Le modèle Décrit la structure des données Fait partie intégrante de la base Les données ne peuvent exister sans le modèle Données Nom + modèle Prénom Date de naissance ROMAN Julie 12/05/95 VESSERON GAUTHIER Yann Emilie 1/12/88 24/07/92 Un schéma s exprime selon un modèle

10 Qualité requise d une base de données Exploitation efficace (ajout, suppression, modification, etc.). Minimisation de la place occupée sur le support. Interrogeable rapidement

11 1-2 Présentation des différents modèles Évolution historique des modèles en fonction des besoins

12 4 types de modèles pour l organisation des BD 1. hiérarchique (1970) 2. en réseau (1970) 3. relationnel (1980) 4. orienté objet (1990)

13 Modèle hiérarchique ENSEIGNEMENTS BIOLOGIE PHYSIQUE GEOGRAPHIE M. Gauthier Mme Augagneur M. Gauthier Mlle Jeanne Structure arborescente descendante - inconvénients : Redondance des données Difficile gestion d informations hétérogènes

14 Modèle réseau ENSEIGNEMENTS ENSEIGNANTS BIOLOGIE M. Gauthier PHYSIQUE Mme Augagneur GEOGRAPHIE Mlle Jeanne Pas de structure arborescente, pas de risque de redondance Schéma devient vite complexe quand la base est importante Modèle très rigide pour une exploitation future

15 Modèle relationnel (1980) TABLE ENSEIGNEMENTS TABLE ENSEIGNANTS N PROF NOM BUREAU BIOLOGIE PHYSIQUE GEOGRAPHIE P1 P2 P3 Gauthier Augagneur Jeanne Clef primaire RELATION ENSEIGNEMENTS / ENSEIGNANTS N ENS N PROF Clef primaire P1 P1 P2 P3 Les données sont regroupées dans des tableaux cohérents Relations entre les tables grâce à des attributs clés Modèle très flexible (possibilité aisée de rajouter de nouveaux attributs et de nouvelles relations) Les SGBD relationnels dominent actuellement le marché

16 Clé primaire clé étrangère dans les modèles relationnels PersID TABLE PERSONNE préno date_nais nom m s Dupont Bob Martin Basile Perrin Albert 2000 Ici ville_naiss est une clé étrangère (voir table VILLE) ville_naiss VilleI D 1 nom Paris TABLE VILLE populatio superfici n e régio n Lyon Grenobl e Ici region est une clé étrangère (voir table REGION)

17 Modèle orienté objet (1990) L objet Classe ENSEIGNANT Nom Prénom Bureau Enseigner Nom de la classe Attributs Comportement ou méthode ENSEIGNANT BIOLOGIE ENSEIGNANT PHYSIQUE ENSEIGNANT GEOGRAPHIE Les données sont stockées sous forme d objets dans des structures appelées classes Les classes sont organisées en hiérarchie (notion d héritage) Modèle permettant de représenter des systèmes complexes

18 La notion de hiérarchie dans les classes BATIMENT ETAGE 1 ETAGE 2 ETAGE 3 Bureau A Bureau B Bureau C Notation : bâtiment A \--> étage 0 --> étage 1 \--> bureau A \--> personne Toto --> bureau B --> étage 2

19 II Création d un modèle conceptuel

20 2-1 Concevoir un modèle Les étapes essentielles

21 Les 4 étapes dans l élaboration d un modèle Réalité géographique Analyse préalable Modèle conceptuel des données MCD Conception de la solution Modèle logique Développement du projet Modèle physique Logiciel Mise en oeuvre

22 Modèle conceptuel Réalité Modèle conceptuel Modèle logique Modèle physique Exemple : modèle entité relation Élève NumeroEleve Nom Prénom Date naissance n fréquenter Classe NumeroClasse Niveau

23 Modèle logique Réalité Modèle conceptuel Modèle logique Modèle physique Exemple schéma relationnel ELEVE (NumEleve, NomEleve, PrenomEleve, DateNaissance, NumClasse#) CLASSE (NumClasse, Niveau) Élève Classe

24 Le modèle physique Réalité Modèle conceptuel Modèle logique Modèle physique NumClasse Niveau 01 Licence 02 Master NumEleve NomEleve PrenomEleve DateNaissance NumClasse 01 Martin Thierry 01/05/ Dupont François 12/08/ Pelletier Camille 24/03/ Tables de données reliées entre elles et rentrées dans un SGBDR

25 2-2 Le niveau conceptuel Le modèle entité-relation

26 Analyse des informations Les entités et ses propriétés Les associations, Les cardinalités Entités Eleve NumeroEleve Nom Prenom Date naissance fréquenter n Association Classe NumeroClasse Niveau Cardinalités Propriétés

27 L entités et ses propriétés Entité Un individu ou un objet, une chose concrète ou abstraite qui peut être reconnue distinctement (ex. entité élève) Propriété Une propriété est une information qui caractérise une entité. Une propriété peut être élémentaire (ex. nom) ou calculée (ex. âge) Seules les propriétés élémentaires figurent dans une entité. Entités Eleve NumeroEleve Nom Prenom Date naissance n fréquenter Classe NumeroClasse Niveau Propriétés

28 Occurrence et identifiant Occurrence Correspond aux valeurs prises par les propriétés. Ex. Martin est une occurrence de la propriété «nom» Identifiant C est une (ou plusieurs) propriété particulière qui définit sans équivoque une occurrence d une entité. L identifiant est souligné pour le repérer des autres propriétés. L identifiant d une entité est souvent un numéro ou un code. L identifiant doit avoir une valeur unique pour chaque entité. Eleve NumeroEleve Nom Prenom Date naissance Identifiant Occurrence

29 Associations et cardinalités Association : Une association assure le lien entre deux ou plusieurs entités. Elle s exprime par un verbe d action à l infinitif. Cardinalités : Les cardinalités sont des chiffres situés de chaque côté de l association. Ils correspondent au nombre de possibilités minimales (0 ou 1) et maximales (1 à n) de participation d une occurrence d une entité à l association. Association Eleve NumeroEleve Nom Prenom Date naissance n fréquenter Classe NumeroClasse Niveau Cardinalités

30 Les cardinalités (1) Association Eleve NumeroEleve Nom Prenom Date naissance n fréquenter Classe NumeroClasse Niveau Cardinalités 1-n 0 => cardinalité minimale 1 => cardinalité maximale

31 Les cardinalités (2) Cardinalité minimale : 0 : Une entité peut exister tout en étant impliquée dans aucune association. 1 : Une entité existe si elle est impliquée dans au moins une association. n : Une entité existe si elle est impliquée dans plusieurs associations. Cardinalité maximale : 1 : Une entité peut être impliquée dans au maximum une association. n : Une entité est impliquée dans plusieurs associations. Les différentes cardinalités sont donc : n n n-n

32 Exemple de cardinalités L élève ne peut fréquenter qu une classe et une seule. La classe est fréquentée par un ou plusieurs élèves Eleve NumeroEleve Nom Prenom Date naissance fréquenter Classe NumeroClasse Niveau occuper Examen obtenir note NumeroExamen matiere Salle NumSalle

33 2-3 Le niveau logique

34 Du modèle conceptuel au modèle relationnel Modèle conceptuel Modèle relationnel Deux formalismes différents Entité1 propriété1 propriété2 *-* association *-* Entité2 propriété1 propriété2 4 règles permettent de passer de l un à l autre ENTITE1 (propriété1, propriété2) ENTITE2 (propriété1, propriété2)

35 Règle 1 : Changement sémantique Chaque entité donne naissance à une relation. Les propriétés deviennent des attributs de la relation. L identifiant s il existe devient la clé primaire de la relation et il est souligné pour le différencier des autres attributs. Modèle conceptuel Modèle relationnel Propriété Identifiant Association Attribut Clef primaire Relation

36 Règle 1 Eleve NumeroEleve Nom Prenom Date naissance 0-n propriétés n fréquenter obtenir note 0-n Classe NumeroClasse Niveau Examen NumeroExamen matiere 1-1 occuper 1-1 Salle NumeroSalle ELEVE (NumeroEleve, Nom, Prenom, Date Naissance) Attributs CLASSE (NumeroClasse, Niveau) EXAMEN (NumeroExamen, matiere, note) SALLE (NumeroSalle) Clef primaire Relation

37 Règle 2 : regroupement des entités Si les cardinalités maximales d une association sont égales à 1: Les deux entités sont regroupées Les propriétés deviennent des attributs de la relation Eleve NumeroEleve Nom Prenom Date naissance 0-n n fréquenter obtenir note 0-n Classe NumeroClasse Niveau Examen NumeroExamen matiere 1-1 occuper 1-1 Salle NumeroSalle CLASSE (NumeroClasse, Niveau) SALLE (NumeroSalle) CLASSE (NumeroClasse, Niveau, numerosalle)

38 Règle 3 : Insertion de clefs étrangères dans une relation Si les cardinalités maximales d une association sont égales à 1 et n: L entité n donne naissance à une relation - qui a comme clé primaire son identifiant. L entité 1 donne naissance à une relation - qui a comme clé primaire son identifiant et - comme clé étrangère, l identifiant de l entité n. Eleve NumeroEleve Nom Prenom Date naissance n fréquenter 0-n obtenir 0-n note Clé primaire CLASSE (NumeroClasse, Niveau, NumeroSalle) Classe NumeroClasse Niveau Examen NumeroExamen matiere 1-1 occuper 1-1 Salle NumeroSalle ELEVE (NumeroEleve, Nom, Prenom, Date Naissance) Naissance, numeroclasse #) Clé étrangère

39 Règle 4:Création d une nouvelle relation Si les cardinalités maximales d une association sont égales à n et n: Chaque entité donne naissance à une relation - qui a comme clé primaire son identifiant. On crée une nouvelle relation - qui a comme clé primaire les deux clés étrangères de chaque entité. Eleve NumeroEleve Nom Prenom Date naissance n fréquenter 0-n obtenir 0-n note Classe NumeroClasse Niveau Examen NumeroExamen matiere 1-1 occuper 1-1 Salle NumeroSalle ELEVE (NumeroEleve, Nom, Prénom, Date Naissance, numeroclasse #) EXAMEN (NumeroExamen, Matière) OBTENTION (NumeroEleve#, NumeroExamen#, note)

40 Remarques sémantiques et formelles Schéma : Nom de la relation suivi des attributs Clé primaire : Attribut qui identifie chaque instance de la relation. Ni doublons, ni valeurs nulles Elle doit être la plus petite possible Éviter les chaînes de caractères (erreur de saisie). Peut être constituée de plusieurs attributs si nécessaire. Clé étrangère : Attribut ou groupe d attributs qui sont clé primaire dans d autres relations. Elle est suivie du signe #

41 2-4 Le modèle physique Le système de gestion des bases de données relationnelles SGBDR

42 Du modèle relationnel au modèle physique Modèle relationnel Modèle physique Deux formalismes différents CLASSE (numclasse;niveau) NumClasse Niveau Licence Master

43 Exercice : passer du modèle relationnel au modèle physique Modèle relationnel ELEVE (NumeroEleve, Nom, Prénom, Date Naissance, numeroclasse #) Modèle physique

44 Nouveau vocabulaire NumClasse Niveau Licence Master TABLE LIGNE ou ENREGISTREMENT NumEleve NomEleve PrenomEleve DateNaissance NumClasse 01 Martin Thierry 01/05/ Dupont François 12/08/ Pelletier Camille 24/03/ CHAMP ou COLONNE

45 Le vocabulaire change encore Modèle conceptuel Modèle relationnel SGBDR Entité Relation Table Propriété Attribut Champ ou colonne Identifiant Clé Primaire Clé primaire Occurrence Occurrence Ligne (ou tuple

46 III Applications

47 3-1 Exemple de modèle conceptuel Le réseau de transport de Quito

48 Mobilité urbaine et approche systémique Étudier la mobilité dans un milieu urbain suppose analyser l occupation des sols, la distribution de la population, la configuration de l espace, le contexte économique etc. De multiples éléments interviennent dans la mise en oeuvre de la mobilité. Différents acteurs, aux compétences complémentaires parfois chevauchantes, participent à son fonctionnement. La mobilité s organise par le biais de moyens de transport qui circulent sur un support physique et qui requièrent de l énergie. Les déplacements ne sont que la résultante de l expression des besoins, contraints ou non, des citadins satisfaits grâce à une offre de transport. L évolution de certains éléments entraîne le plus souvent une évolution d un ou plusieurs autres éléments. Par exemple, plus le nombre de voitures augmente, plus les pouvoirs publics auront tendance à construire de nouvelles routes, à bâtir des parkings plus grands, ou à favoriser des modes alternatifs (transport en commun, bicyclette). De même, des changements de la mobilité peuvent induire des changements pour la ville. Par exemple, l adoption d un métro dans une ville engendre systématiquement une restructuration de l occupation des sols urbains. DEMORAES 2004, p. 32

49 Quelques relations systèmes Perturbations Effets

50 Le modèle conceptuel DEMORAES, Florent, 2004, MOBILITE, ENJEUX ET RISQUES DANS LE DISTRICT METROPOLITAIN DE QUITO (EQUATEUR), p 33, ml

51 3-2 Construire un modèle conceptuel

52 Notre zone d étude se situe sur les communes de Pélissanne et Lambesc (département des Bouches du Rhône). Chacune de ces communes est divisée en parcelles appartenant à des propriétaires individuels. Sur certaines parcelles, les propriétaires ont bâti une ou plusieurs maisons (annexes). Une route départementale et plusieurs chemins communaux traversent les deux communes et desservent quelques maisons. Une rivière traverse Pélissanne et Lambesc du nord au sud.