Perspectives pour les nouvelles applications multi-représentations

Cette thèse a aussi permis de recenser les applications (2.1) qui peuvent bénéficier de la présence de plusieurs représentations, une fois les BDG intégrées. Les principaux outils pour gérer et manipuler les BD multi-représentations vont être présentés pour quelques applications.

6.2.2.1 Perspectives pour la cartographie électronique multi-représentation

Actuellement, les SIG du commerce disposent de quelques outils de visualisation multi-représentation (vues pré-définies, choix de la représentation, symbolisation en fonction de l’échelle). Des techniques de zoom intelligent [Frank et Timpf 94], [Bederson et Hollan 94], ont aussi été implantées dans le cadre de projet de recherche. Elles permettent de changer de représentation lors du changement d’échelle graphique. Les BD multi-représentations permettent de concevoir deux nouvelles applications. la conservation et la propagation des sélections.

La conservation des sélections [Timpf et Devogele 97] consiste, lors d’un changement de représentation, à transférer les sélections réalisées par l’utilisateur pour la nouvelle représentation. Par exemple, sur la figure 84, l’utilisateur a sélectionné les objets (en épais), puis il décide de changer de représentation afin de disposer de plus de détails. Les objets de la nouvelle représentation correspondant aux objets sélectionnés dans l’ancienne, doivent alors être sélectionnés.

figure 84 : Exemple de conservation des sélections

La propagation des sélections [Timpf et Devogele 97] est une opération analogue, elle est employée dans le cadre du multi-fenêtrages. Elle est utilisée pour reporter les sélections réalisées dans les fenêtres actives, aux représentations des fenêtres non actives. Ainsi, les noeuds et les tronçons des représentations des fenêtres non actives correspondants à un noeud sélectionné dans la fenêtre active, seront aussi sélectionnés.

6.2.2.2 Perspectives pour la navigation multi-représentation

L’intégration / appariement permet aussi d’étendre les algorithmes classiques de la théorie des graphes aux représentations multi-représentations. Pour autoriser ces extensions, nécessaires la navigation multi-représentation, la méthode classique « suivant » a été surchargée. Normalement, cette méthode de la classe noeud renvoie l’ensemble des noeuds reliés à l’instance par un tronçon associé et la longueur du tronçon. La surcharge a consisté à renvoyer des noeuds de différents graphes à l’aide des correspondances entre les noeuds et les tronçons. Ainsi, pour les graphes de la figure 85, La méthode suivant pour le noeud ‘a’, va renvoyer les noeuds ‘b’, ‘c’, ‘d’ et les noeuds ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’ qui sont les noeuds reliés aux noeuds correspondant à ‘a’. Chaque noeud sera couplé avec sa « distance » à ‘a’, par exemple, pour ‘b’ la distance est la longueur du tronçon (a, b), pour ‘5’, la distance est la longueur du tronçon reliant le noeud sortant ‘1’ et ‘5’.

La méthode « suivant » peut être définie sur plus de deux graphes hiérarchiquement ordonnés (par exemple, un graphe entre les villes, un graphe représentant le réseau principal et un graphe représentant l’ensemble du réseau) en utilisant les liens de correspondance entre les noeuds et les tronçons du graphe i et les noeuds et les tronçons du graphe i+1.

La méthode « suivant » définit donc des relations d’un noeud vers l’ensemble des noeuds des différents graphes. Ces relations sont similaires à celles rencontrées entre les noeuds d’un graphe planaire métrique orienté unique. Les algorithmes (plus court chemin [Zhan 96], voyageur de commerce, …) définis sur ce type de graphe peuvent donc être appliqués.

De même, les collages cognitives [Claramunt et Mainguenaud 96] permettant de relier des graphes de différents niveaux, sont aussi possibles.

a c d b 1 3 8 4 2 7 6 5

figure 85 : Exemple de liens de correspondance entre les « noeuds »

L’utilisation de plusieurs graphes pour la navigation est avantageuse par rapport à l’utilisation d’un graphe détaillé unique. En effet, elle améliore les performances des algorithmes de navigation sur des « grandes » distances et elle fournit une description des itinéraires plus proche des descriptions naturelles. Cependant, les algorithmes classiques doivent être encore optimisés pour exploiter au mieux l’ensemble des graphes. Par exemple, le choix du graphe doit tenir compte de la distance au point d’arrivée au point de départ, et de la densité du réseau pour définir le chemin entre deux points.

6.2.2.3 Perspectives pour le contrôle de cohérence

Actuellement, les producteurs de BDG sont soucieux de contrôler la qualité de leurs bases et de fournir des indicateurs de qualité. La confiance qu’un utilisateur peut accorder au résultat d’une requête est fonction de ces indicateurs. Le regroupement des différentes représentations dans une seule base intégrée va permettre de répondre à certains de ces besoins.

Premièrement, la BD intégrée va favoriser le contrôle qualité, les erreurs contenues vont pouvoir être détectées en comparant les valeurs des instances provenant des différentes bases, puis corrigées.

Deuxièmement, pour les représentations les moins détaillées, les appariements vont permettre de vérifier la conformité aux spécifications de saisie. Par exemple, pour la BD1, la spécification de saisie suivante sur les impasses, a été définie : une impasse doit être saisie si sa longueur est supérieure à 100 mètres. Si une impasse de plus de 100 mètres de la BD2 n’est pas appariée avec les instances de la BD1, cette spécification n’est pas respectée.

Des indicateurs de qualité vont aussi être fournis pour les représentations les moins détaillées, en prenant la représentation précise comme référence. Par exemple, si les objets d’une zone de la BD TOPO ont été appariés avec les objets de la zone équivalente de la BD CARTO, l’erreur moyenne quadratique des objets linéaires de la BD CARTO peut être réalisée [Bonin 95] (dans cet article un appariement manuel est réalisé avant de contrôler la précision géométrique).

Ainsi, pour le linéaire, la moyenne des distances moyennes va qualifier l’erreur moyenne et le maximum des distances de Fréchet va fournir l’erreur maximale. Par la suite, la concomitance des différentes représentations va faciliter le maintien de la cohérence (assurance qualité).

6.2.2.4 Perspectives pour la dérivation de BD hétérogènes

A partir d’une BD multi-représentation constituée à l’aide d’un processus d’intégration / appariement, il est possible de dériver des BD mono-représentations. Pour cela, il suffit pour tous les phénomènes du monde réel ayant plusieurs représentations, de sélectionner une seule représentation. Cependant, une sélection sans contraintes risque de provoquer des incohérences (superposition, topologie défectueuse, …). Il faut donc définir des contraintes

sur les sélections. Ainsi, dans la figure 86, une BD hétérogène peut être établie en posant les

trois règles suivantes :

· La frontière entre les zones ayant des représentations différentes est définie par des tronçons représentés dans les deux représentations.

· Pour les noeuds routiers et les tronçons sur cette frontière la représentation détaillée est sélectionnée.

· Pour raccorder géométriquement les deux graphes, dans la zone peu détaillée, on relie les segments des tronçons ayant comme extrémité un noeud sur cette frontière. Pour GEOROUTE, un raccordement similaire moins automatique a déjà été développé pour relier les données propres à cette base, aux données venant de la BD CARTO [Trevisan 95].

Frontières

raccords

Noeuds frontières

figure 86 : Exemple de dérivation de BDG hétérogène

Ces contraintes permettent de garder un graphe avec une représentation géométrique satisfaisante et de dériver automatiquement une BDG hétérogène. D’autres règles peuvent être définies, par exemple, sur les partitions de l’espace pour les objets surfaciques.