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Intelligence d'affaires (BI) et SIG au service de l'analyse des glaces dans l'arctique canadien

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Intelligence d'affaires (BI) et SIG au service de l'analyse des glaces dans l'arctique canadien

  1. 1. Géomatique 2013 Montréal 3 octobre 2013 Michelle Fortin Professionnelle de Recherche Yvan Bédard Professeur Responsable de projet Sonia Rivest Professionnelle de Recherche Tania Roy Étudiante à la maîtrise
  2. 2. Plan de présentation  Introduction  Présentation du projet CanIce  Schéma de l’architecture technologique de l’application  Données sources  Service Canadien des Glaces  Modèle - Structure qui sous-tend l’application  Dimensions (paramètres d’analyse) extraites des données  Données (Mesures) dérivées  Présentation de l’application  Exploration interactive des données multi-époques multi-échelles ○ Exemple de requêtes ○ Croisement de paramètres  Conclusion
  3. 3. Projet CanIce Objectif Améliorer l’accessibilité aux données sur les glaces à l’aide de services WEB  Financé par Ministère des Affaires autochtones et Développement du Nord Canada EERB (Evaluation Environnementale Région de Beaufort)   Partenaires      Focus sur la région de la mer de Beaufort Service canadien des glaces (Environnement Canada) Université de Waterloo (Réseau Canadien d’Information sur la Cryosphère) (Polar Data Catalog) Université Ryerson (SIG et bases de données) Université Laval (Cubes de données et SOLAP) Mandat de l’équipe de l’Université Laval  Développement d’une application SOLAP (Spatial-Online Analytical Processing) offrant des fonctionnalités de visualisation et d’analyse non-disponibles dans le portail du SCG
  4. 4. Introduction Technologie implantée Données Multi-sources Service Canadien des Glaces ArcGIS Oracle GéoGratis Données Multi-formats Vectorielle Satellitaire
  5. 5. Introduction Technologie implantée Données Multi-sources Service Canadien des Glaces ETL Extraction, Transformation, Alimentation (« Load ») FME - Access ArcGis – Eclipse Java Analyse des glaces ArcGIS Oracle Extraction Serveur SOLAP Oracle MySQL GéoGratis Données Multi-formats Vectorielle Satellitaire Map Admin BD centrale « Hypercubes » de données
  6. 6. Introduction Technologie implantée Données Multi-sources Service Canadien des Glaces ETL Extraction, Transformation, Alimentation (« Load ») FME - Access ArcGis – Eclipse Java Utilisateur Application Analyse des glaces Map CLIENT ArcGIS Oracle Extraction Serveur SOLAP Oracle MySQL GéoGratis Données Multi-formats Vectorielle Satellitaire Map Admin Exploitation des données BD centrale « Hypercubes » de données Environnement WEB convivial
  7. 7. Données sources Données fournies par le Service Canadien des Glaces Polygones de glace -
  8. 8. Données sources Données fournies par le Service Canadien des Glaces Polygones de glace Codes de l’œuf (EggCode) - Caractériser les - conditions des glaces - -
  9. 9. Données sources Données fournies par le Service Canadien des Glaces Polygones de glace Codes de l’œuf (EggCode) - Concentrations - Forme de la glace - Stade de développement (âge)
  10. 10. Données sources Données fournies par le Service Canadien des Glaces Polygones de glace Codes de l’œuf (EggCode) - Concentrations (Ca, Cb, Cc, Cd …) - Forme de la glace (Fa, Fb, Fc …) - Stade de développement (Sa, Sb …) D ( T - b a R S
  11. 11. Données sources Données fournies par le Service Canadien des Glaces Polygones de glace Codes de l’œuf (EggCode) - Concentrations (Ca, Cb, Cc, Cd …) - Forme de la glace (Fa, Fb, Fc …) - Stade de développement (Sa, Sb …) Date - 9 semaines (1 février 2010 – 4 avril 2010) - Compilation hebdomadaire T - Gl - Gla a R S
  12. 12. Données sources Données fournies par le Service Canadien des Glaces Polygones de glace Arctique de l’Est Codes de l’œuf (EggCode) Arctique de l’Ouest - Concentrations (Ca, Cb, Cc, Cd …) - Forme de la glace (Fa, Fb, Fc …) - Stade de développement (Sa, Sb …) Sous-région Amundsen Côte Est Date - 9 semaines (1 février 2010 – 4 avril 2010) - Compilation hebdomadaire Baie d’Hudson Grands Lacs a Type de glace - Glace de lac - Glace de mer Régions arctiques Sous-régions arctiques
  13. 13. Données externes GéoGratis – Ressources Naturelles Canada Bathymétrie – profondeur d’eau > 2500 mètres 501 à 2500 mètres 201 à 500 mètres Sous-région Amundsen 0 à 200 mètres Région Arctique de l’Ouest
  14. 14. Données externes GéoGratis – Ressources Naturelles Canada Ortho mosaïque Radarsat-1 Résolution 250 m Carte de l’Amérique Du Nord
  15. 15. Données externes GéoGratis – Ressources Naturelles Canada Ortho mosaïque Radarsat-1 Résolution 250 m Carte de l’Amérique du Nord
  16. 16. SOLAP Spatial On-Line Analytical Processing  Intelligence d’affaires BI  Fonctionnalités SIG Technologie SOLAP  Modélisation ○ Approche multi-dimensions ○ Niveaux hiérarchiques, granularité  agrégations précalculées (vitesse requêtes) ○ Mesures dérivées DIMENSION SPATIALE DIMENSION TEMPORELLE Pays Année Province Mois Ville Jour agrégation agrégation
  17. 17. STRUCTURE DIMENSIONNELLE 6 PARAMÈTRES D’ANALYSE Dimension Spatiale Dimension Temporelle Niveau d’occurence • • • • Forme de la glace Primaire Secondaire Tertiaire traces Concentrations Stade de développement de la glace Âge Souvent associé à une épaisseur maximum et minimum selon la norme
  18. 18. Hiérarchies Dimensionnelles SPATIALE 1er niveau (fin) Polygones glace
  19. 19. Hiérarchies Dimensionnelles SPATIALE 2e niveau Bathymétrie 1er niveau Polygones glace agrégation
  20. 20. Hiérarchies Dimensionnelles SPATIALE Sous-régions agrégation Bathymétrie Polygones glace
  21. 21. Hiérarchies Dimensionnelles agrégation SPATIALE Régions arctiques Sous-régions Bathymétrie Polygones glace
  22. 22. Hiérarchies Dimensionnelles SPATIALE Tout territoire agrégation Régions arctiques Sous-régions Bathymétrie Polygones glace
  23. 23. Hiérarchies Dimensionnelles SPATIALE Tout territoire Régions arctiques Sous-régions Bathymétrie Polygones glace
  24. 24. Hiérarchies Dimensionnelles SPATIALE Tout territoire Régions arctiques Sous-régions Bathymétrie Mailles 541 km2
  25. 25. Hiérarchies Dimensionnelles SPATIALE Tout territoire Régions arctiques Sous-régions Bathymétrie Mailles Amundsen
  26. 26. Hiérarchies dimensionnelles Variables indépendantes Tout territoire Régions arctiques Sous-régions Toutes les années Tous types de glaces Bathymétrie Année Mois Mailles Saison Catégorie de forme Toutes les formes 10 = 100% 9+ = 91 - 99% 9 = 90% 8 = 80% 7 = 70% …1… 0 = 0% semaine Forme de la glace Niveau d’occurence Stade fin Groupe Large groupe Type de glace Tous les stades Concentrations Catégorie de Concentrations Compacte Très serrée Serrée Etc… Toutes concentrations
  27. 27. Tout territoire Mesures dérivées Variables dépendantes Régions arctiques Sous-régions Toutes les années Tous types de glaces Bathymétrie Année Mois Mailles Saison semaine Surface couverte par la glace km2 Forme de la glace Catégorie de forme Toutes les formes Niveau d’occurence Stade fin Groupe Large groupe Type de glace Tous les stades Concentrations Catégorie de Concentrations Toutes concentrations
  28. 28. Tout territoire Mesures dérivées Variables dépendantes Régions arctiques Sous-régions Tous types de glaces Toutes les années Bathymétrie Année Mois Mailles Saison semaine % surface d’eau couverte par la glace Forme de la glace Catégorie de forme Toutes les formes Niveau d’occurence Stade fin Groupe Large groupe Type de glace Tous les stades Concentrations Catégorie de Concentrations Toutes concentrations
  29. 29. Tout territoire Mesures dérivées Variables dépendantes Régions arctiques Sous-régions Toutes les années Tous types de glaces Bathymétrie Année Mois Mailles Saison semaine Forme de la glace Catégorie de forme Toutes les formes Niveau d’occurence Volume min Volume max Stade fin Groupe Large groupe Type de glace Tous les stades Concentrations Catégorie de Concentrations Toutes concentrations
  30. 30. Mesures dérivées Variables dépendantes Tout territoire Régions arctiques Sous-régions Toutes les années Tous types de glaces Bathymétrie Année Mailles Saison Niveau d’occurence Mois semaine Surface dont l’épaisseur de glace est indéterminée km2 (indicateur de qualité sur volume) Concentrations Forme de la glace Stade fin Catégorie de Catégorie de forme Concentrations Groupe Toutes les formes Large groupe Type de glace Tous les stades Toutes concentrations
  31. 31. Mesures dérivées Variables dépendantes Tout territoire Régions arctiques Sous-régions Toutes les années Tous types de glaces Bathymétrie Année Mailles Saison Niveau d’occurence Mois Différence entre 2 dates semaine de la surface d’eau couverte par la glace Km2 gel (+) dégel(-) Concentrations Forme de la glace Stade fin Catégorie de Catégorie de forme Concentrations Groupe Toutes les formes Large groupe Type de glace Tous les stades Toutes concentrations
  32. 32. Tout territoire Mesures dérivées Variables dépendantes Régions arctiques Sous-régions Toutes les années Tous types de glaces Bathymétrie Année Mois Mailles Saison % surface d’eau semaine couverte par la glace Forme de la glace Catégorie de forme Toutes les formes Niveau d’occurence Quel est le % surface couverte par - Glace très serrée (catégorie concentration) - de 1er année (stade développement - groupe) - dans la sous-région Amundsen - Pour la semaine du 7 février Stade fin Groupe Large groupe Type de glace Tous les stades Concentrations Catégorie de Concentrations Toutes concentrations
  33. 33. Tout territoire Mesures dérivées Variables dépendantes Régions arctiques Sous-régions Toutes les années Tous types de glaces Bathymétrie Année Mois Mailles Saison % surface d’eau semaine couverte par la glace Forme de la glace Catégorie de forme Toutes les formes Niveau d’occurence Quel est le % surface couverte par - Glace très serrée (catégorie concentration) - de 1er année (stade développement - groupe) - dans les zones de 0 à 200m profondeur - Pour la semaine du 7 février Stade fin Groupe Large groupe Type de glace Tous les stades Concentrations Catégorie de Concentrations Toutes concentrations
  34. 34. VISUALISATION DES DONNÉES - interface finale Mesure « Surface couverte par la glace » Forage dans la dimension spatiale
  35. 35. VISUALISATION DES DONNÉES Mesure « Différence de Surface de glace » Gel ou dégel (représentation binaire) Gel Stable Dégel
  36. 36. VISUALISATION DES DONNÉES Consultation de la qualité des données sur la mesure « volume de glace » volume max Surface dont l’épaisseur Est indéterminée
  37. 37. VISUALISATION DES DONNÉES Consultation de la qualité des données sur la mesure « volume de glace » volume max Surface dont l’épaisseur est indéterminée
  38. 38. VISUALISATION DES DONNÉES Consultation de la qualité des données sur la mesure « volume de glace » Catégorie Stade de développement Glace 1ère année Surface d’épaisseur indéterminée Tous stades de développement Catégorie Stade de développement Vieille glace
  39. 39. Conclusion valeur ajoutée  L’application SOLAP facilite et accélère l’analyse des données sur les glaces  interactivité  organisation hiérarchique des dimensions
  40. 40. Conclusion Navigation portail SCG
  41. 41. Conclusion Navigation portail SCG
  42. 42. Conclusion Navigation portail SCG
  43. 43. Conclusion Navigation SOLAP
  44. 44. Navigation SOLAP
  45. 45. Conclusion Navigation Outil SOLAP
  46. 46. Conclusion Navigation Outil SOLAP Basé sur internet, aucun clavier ni requête SQL
  47. 47. Conclusion Démos en ligne au kiosque du Centre de Recherche en Géomatique  Le 3 octobre : 9h20 et 15h40  Le 4 octobre : 10h05 et 14h50
  48. 48. Merci Questions ?

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