Plante, Mathieu

mathieu.plante.4@ulaval.ca

Date début : 2009-01
Date fin : 2014-09




Directeur : Yvan Bédard

Sujet : Exploration du potentiel de traitement à la volée des analyses spatiales matricielles dans les cubes OLAP spatiaux
Résumé :

La technologie SOLAP est au cœur du domaine appelé « Geographic Knowledge Discovery ». Cette technologie permet d’explorer visuellement les données structurées sous forme de cubes à l’aide de cartes, de tableaux et de graphiques. Toutefois, la découverte de connaissances ne saurait être complète sans l’apport des méthodes systématiques et automatisées que sont les algorithmes d’analyse spatiale. La présente recherche s’inscrit dans une démarche visant à intégrer les analyses spatiales aux structures OLAP spatiales afin d’offrir un complément à la prise de décisions efficaces, efficientes et éclairées. Il fut démontré que les structures de données OLAP spatiales supportent les opérateurs d’analyse spatiale. Par ailleurs, il est possible de réaliser des analyses à la volée, en moins de 10 secondes, en conservant le fil de la pensée des utilisateurs par l’utilisation d’une structure spatio-temporelle adaptée. Cependant, cet impératif de performance d’exécution à la volée implique un pré calcul des résultats d’analyse dans les cubes de données spatiaux vectoriels. Des travaux récents en OLAP spatial ont démontré qu’il est possible d’intégrer l’aspect spatial dans les cubes via les données au format matriciel. Les différences notoires entre les données vectorielles et matricielles résident dans la simplicité des relations topologiques des données matricielles ainsi que l’organisation des données structurées en lignes et en colonnes. Possédant comme principal défi de représenter un volume impressionnant de données, le contexte géodécisionnel permet de réduire le volume des jeux de données d’intérêt et par le fait même de réduire les ressources nécessaires aux traitements de ce type de données. C’est pourquoi les cubes de données matricielles constituent une piste valable à explorer pour solutionner la problématique de prétraitement des analyses spatiales dans les cubes OLAP. Ce projet de recherche se penche sur les caractéristiques des données matricielles et des analyses spatiales devant être considérées pour faire du traitement à la volée. Il explore des pistes de solution pour diminuer les ressources nécessaires au traitement des analyses spatiales matricielles ainsi que des options d’optimisation apportées par la structure sous forme de bases de données multidimensionnelles spatiales. Finalement, ce projet propose une extension au processus de création des bases de données multidimensionnelles spatiales afin d’ajouter des considérations pour les enjeux propres à l’analyse spatiale à la volée dans les structures OLAP spatiales.

Publications :
  • Plante M., D. Chamberland-Tremblay, C. Caron & P. Desjardins, 2007, From Cartography and Mobility to Location-Based Services: A Canadian Businesses Perspective., Geomatica, Association canadienne des sciences géomatiques, Ottawa, Vol. 61, No 2, pp.137-145. Bergeron F., L. Gingras & C. Caron