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Médiation chez NODS LSR-IMAG, GrenobleC. Collet, G. Vargas Solar
• Service de médiation– Configuration de systèmes de médiation
• Utilisation d’ontologies pour configurer le système de médiation: expressions de besoins
– Adaptabilité et extensibilité• Service de requêtes
– Exécution interactive de requêtes– Prise en compte des méta données pour exécuter les requêtes:
caractéristiques de sources– Adaptabilité interaction et changements dans les sources
• Cadre expérimental– MEDIAGRID: données biologiques– SPIDHERS: données géographiques
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Service de médiation
Métadonnées
Adaptateur Adaptateur
Médiateur
Wrapper Wrapper
Applications
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SPatial data Integration from Distributed and HEteRogeneous Sources
(SPIDHERS)Genoveva Vargas SolarCNRS, Equipe Bases de Données NODS,LSR-IMAG, France
José Luis Zechinelli MartiniUDLA, Equipo Tecnologías de Bases de DatosLaboratorio Administración de Datos y del Conocimiento-CENTIA, Mexique
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Plan
Contexte
• Intégration et exploitation des données géographiques
• SPIDHERS : objectifs et approche
• Résultats attendus
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Information géographique
• Objets géographiques (parcelles d’occupation de sols, routes, territoires communaux)
– Propriétés spatiales (position, taille, forme)
– Descriptives (sémantique)
• Région géographique: topologie
Raster Vector
Point Cell Coordinates
Line {Cell} {Coordinate}
Polygone{Cell} + règles
{Coordinate} + règles
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Donnée géographique
Acquisition
Annotation
Exploitation
Données propres àdes thèmes spécifiques
Critères d’observationFacettes de visualisationParamètres et fonctions d’estimation
Méta données sur les-Données-Annotations
TEMPS
SAISON
REGION
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Position du problème
• Hétérogénéité des modèles spatiaux (ras ter, coordonnées, …) avec des fonctions.
• Interdépendance de sources• « Sémantique » (opérations d’exploitation)
implicite dépendante du contexte d’application• Systèmes d’information non intégrés
Exploitation de données automatisée réduite
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Challenges
• Représentation et intégration méta données spatiales (ontologies)
• Techniques d’indexation pour des données multidimensionnelles (spatiales)
• Accès aux données : interrogation, exploitation (analyse, décisionnel, prédiction)
• Visualisation « adaptable » de données spatiales• Intégration de systèmes d’information géographique
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Plan
ContexteIntégration et exploitation des données
géographiques
• SPIDHERS : objectifs et approche
• Résultats attendus
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SPIDHERS : objectifs
Framework pour l’intégration et l’exploitation de données
spatiales (géographiques) en tenant compte la
sémantique au niveau gestion et application
• Gestion de méta données
• Stockage et accès efficace
• Exploitation de données
– Analyse, planification et prise de décisions
– Visualisation
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SPIDHERS : approche
Modèles Spatiaux
Applications / Systèmes
Visualisation
Exploitation
Indexation
Gestion deMéta-données
Méta-données
• Descriptifs (1-1, 1-n)• Structuraux• « Fonctionnelles »
Contextesd’utilisation
Méta-donnéesorientées domaine (par ex. danger, risque)
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Contexte expérimentale
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Contexte expérimentale
Analyse et prise de décisions sur le volcan Popocatépetl– Prédiction de risques– Évacuation de 200 000 habitants repartis dans 50 villages
(danger haut et modéré)– Définition de plans d’évacuation
• Infrastructure routière• Disponibilité de moyens de transport• Services (hébergement, vivres)
– Estimation (radio de la zone à évacuer, délai de déclenchement d’une opération, impacte de changement météorologiques sur une situation,…)
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Routes d’évacuation
Carte de niveaux dedangers
Position despostes de surveillance
Carte de risques
Images du volcanDonnées géographiques (annotations)
Données deenvironnementCartographie
Règles de génération-Fonctions d’estimation-Paramètres d’observation-Critères de visualisation
Annotations des données-Thématiques-Spatiales
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Plan
ContexteIntégration et exploitation des données
géographiquesSPIDHERS: objectifs et approche
• Résultats attendus
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Résultats attendus
• Intégration et médiation de données: méta données pour caractériser – Données spatiales (géographiques) et environmentales– Contextes d‘utilisation
• Stockage et accès efficace (indexation) • Explotation de données
– Analyse – Prédiction– Visualisation
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Résultats attendus
• Échanges de chercheurs et enseignants chercheurs
• Stages pour des étudiants en doctorat – 2 français (K. Belhajjame, G. Bruno)– 1 mexicain (F. González Romero)
• Fondation d’un groupe bilatéral sur les bases de données
?A suivre …
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Plan
ContexteIntégration et exploitation des données
géographiquesSPIDHERS: objectifs et approcheRésultats attendus
• Organisation
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OrganisationCoordinateur (C) et participants
Tâche Remise
PRiSM (C), LSR-IMAG
• État de l’art sur la représentation et la gestion de méta données. T0+6 PR
EM
IER
E A
NN
EE
LSR-IMAG (C), UDLA • Dérivation d’une liste de catégories de méta données. Spécification d’un framework conceptuel pour caractériser la gestion des méta données.
T0+8
UDLA (C), LANIA • État de l’art des techniques d’indexation de données multidimensionnelles.
T0+8
LSR-IMAG (C), PRiSM, UDLA
• Spécification d’un outil pour l’intégration de méta données et sa validation.
T0+12
UDLA (C) • Spécification d’un outil pour l’indexation et l’accès efficace de méta données et des données géographiques et sa validation.
T0+16
DE
UX
IEM
E A
NN
EE
LANIA (C), UDLA • Spécification d’un outil pour l’exploitation analytique et la prise de décisions par rapport à des données géographiques et sa validation.
T0+17
UDLA(C), LANIA • Spécification d’un outil pour la visualisation de données géographiques en utilisant des méta données et sa validation.
T0+16
LANIA (C), UDLA • Validation finale du framework SPIDHERS dans une application pour la gestion de données géographiques hétérogènes.
T0+23
LSR-IMAG (C), UDLA, PRiSM, LANIA
• Rapport final T0+24
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Octubre 11, 2002
Octubre 12, 2002
Octubre 13, 2002
Octubre 14, 2002
Octubre 15, 2002
Octubre 16, 2002
Octubre 17, 2002
Octubre 18, 2002
Octubre 19, 2002
Octubre 20, 2002
Octubre 21, 2002
Octubre 22, 2002
Octubre 24, 2002
Octubre 25, 2002
Octubre 26, 2002
Octubre 27, 2002
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Participants
• NODS– 2 chercheurs – 2 doctorants – 1 post-doc
• MSDI– 2 chercheurs
• Tecnologías de BD– 1 chercheur– 1 doctorant– 1 ingénieur
• XALTAL– 1 chercheur– 1 assistant de recherche
• LANIA– 2 chercheurs– 1 assistant de recherche
Projet à 2 ans