Système d’information spatiotemporel pour l’intégration et l’exploitation de données environnementales

¹ Laboratoire Informatique Image et Interaction (L3I), Université de La Rochelle Av. Michel Crépeau, 17000 La Rochelle, France {ba-huy.tran, alain.bouju}@univ-lr.fr
² LIttoral ENvironnement et Sociétés (LIENSs), UMR CNRS 7266 2 rue Olympe de Gouges, 17000 La Rochelle, France christine.plumejeaud-perreau@univ-lr.fr
³ Centre d’Études Biologiques de Chizé (CEBC), UMR CNRS 7372 et Université de La Rochelle, 79360 Villiers en Bois, France, LTER “Zone atelier Plaine et Val de Sèvre”, CNRS-CEBC, 79360 Beauvoir sur Niort, France breta@cebc.cnrs.fr

Résumé

Cet article présente une solution open-source pour l’acquisition et l’exploitation de données environnementales hétérogènes collectées sur la zone atelier Plaine et Val de Sèvre. En présentant les systèmes d’information géographique facilitant la gestion de différentes données de l’observatoire environnemental de Chizé, notamment les bases de données sur l’assolement et l’avifaune, nous identifions les besoins d’analyse spatio-temporelle des experts biologistes et écologues vis-à-vis de ces bases hétérogènes. Nous montrons comment la mise en œuvre d’un framework basé sur une ontologie spatio-temporelle peut résoudre les difficultés d’analyse et de maintenance qu’induisent ces systèmes, amenés à de constantes évolutions de leurs modèles. En particulier, la démonstration de la faisabilité d’un tel système est faite, et nous testons sa capacité à répondre à des requêtes complexes mêlant plusieurs sources de données et les dimensions spatiales et temporelles.

Abstract

This article presents an open-source solution for the acquisition and exploitation of heterogeneous environmental data collected on the “Plaine and Val de Sèvre” workshop area. We present the geographic information systems facilitating the management of different data of the Environmental Observatory of Chizé, including the land use and biodiversity databases. We describe the needs for spatio-temporal analysis of biologists and ecologists experts against these heterogeneous databases. We show how the implementation of a framework with a spatiotemporal ontology can help to solve the difficulties of analysis and maintenance raised by these systems that are continuously modifying their protocols for collect and thus database models. In particular, the demonstration of the feasibility of such a system is made, and we test its ability to respond to complex queries by combining multiple data sources and the spatial and temporal dimensions.