GMxRbmLlc I 3 c " m srsTE?l Luc Cambrezy

Françoise P e l l e t i e r Marc Souris

O r s t o m 70-74 Route d'Aulnay 93140 BONDY, France

In t r odu c I i o 2

Studies and regional planning appl icat ions need management and manipulation of 'a l a rge quant i ty of s p a t i a l da tas from many d i f f e r e n t or igins . The management of these informations m u s t be make easief and more e f f ic ien t with the methods of r e l a t i o n a l data base management systems, w i t h the capabj l i ty t o manage and process the s p a t i a l loca l i sa t ion of the - datas . i t m y be possible t o answer'queries from users f o r landplanning, for management decis ions, t o r e t r i e v e , s e l e c t , j o i n t , compute, compare many d i f f e r e n t kinds of da tas from multiple or ig ins , t o use and i n t e g r a t e remote sensing, with graphics c a p a b i l i t i e s of v i s u a l i s a t i o n and cartographic representat ion f o r the r e s u l t s .

P u J ~ s ~ . To reach these object ives of data management, we. have b u i 1 t . a geographic information system ground on the - ' capabi l i t i es of r e l a t i o n a l datas base management systems, where the loca l i sa t ion i s the center of the s t r u c t u r e , the s torage and the management of the d a t a s . The purpose of t h i s paper is t o present the a rch i tec ture of t h i s system and h i s possi lSi l i t ies with an appl icat ion i n Center Veracruz, Mexico.

&QIJAL&& i n Mexico

T h i s appl ica t ion take h i s place i n a convention between ORSTOM ( * ) and INIREB ( * * ) . We p r e s e n t ' h e r e some of the possible queries , from topics l i k e :

- municipal socio-economic da tas . - v i s u a l i s a t i o n and multi-thematic manipulations of e s s e n t i a l environment datas , l i k e geology, vegetation, land use,..: - .po in t da tas l i k e population by l o c a l i t y - in tegra t ion of SPOT remote sensing datas and u t i l i s a t i o n with the environn'ent datas , l i k e the study of the evolut ion of f o r e s t areas , a g r i c u l t u r a l s t a t i s t i c s , . . .

-. -------------- * French i n s t i t u t e of s c i e n t i f i c research f o r development throught cooperation. * * Hexican na t iona l i n s t i t u t e f o r na tura l ressourae inves t iga t ion .

SYSTEME DIHFORYATION GEOGRAPHIOUE IFTETUDE REGIONALE : UNE APPLICATION DANS LE CE- VERACRUZ. MEXIQUE .

Luc Cambrezy Françoisc Pelletier

Marc Souris

Orstom 70-74 Route d'Aulnay 73140 "DY, France

INIHODUCTION

L'Orstom est un organisme de recherche sciontifique et tochnique ou la multidisciplinari~ ost essentielle. Depuis longtemps e t dans de nombreux pays. l'Institut a et4 amene a intervenir dans le cadre d'btudes pluridisciplinaires. "inventaires" d'espaces regionaux ou nalionauz. avec pour objectid final do fournir aux decideurs lamenagcurs ou planificatcurs) les donnees necessaires a une bonne gestion de l'espace. bans ce contcxto. il est devenu necessaire de pcss6der un systeme de gestion de l'information qui puisse permeUro de repondre aux questions podes par ces decideurs. comme :

- ou cultive-t-on tolle plante et quello surface occupe-i-elle 7 - quelles sont les tones les plus favorables (compte tenu des facteurs physiques, economiques. sociaux. . 1 pour developper telle cul~ure ? - pour quel quartier faut-il developper les Iransports. en fonction desactiviks existantes e t a venir 7 - etc ...

C'est en &tant confronu! B cette probl6malique. B travers les discussions des chercheurs de l'Institut et avec nos partenaires btrangers. que le laboratoire d'Infographie a'et6 amene a d6velopper le systhmo que nous prbscnlons dans cet article, systbme qui s'articule autour de trois idees :

- une gestion puissante et souple des donnees gcographiques localisces. - une cartographie thematique. simple et rapide. - un syst&mc autonome e t permettant toute bvoh~lion de I'inl'ormation.

L'application du syst&mc developpe depaxse bien entendu le cadre des pays en voie de dbveloppemcnt. Elle interesse en fait toute communauth ayant B gerer un espace et B determiner des orientations sur l'affectation des differcnts elements qui IC composent.

UNEGESTIONSOUPLEFT PUISSANTE DE DONNEES GEOGRAPHIPUES LOCALISEES

Les applications de l'informatique h la geographio et la cartographic sont diverses : saisie. stockago. restitutions graphiques. L'information gbographique est complexe e t varike : donnees multiples. hetkrogbnes. de sources tres diverses (cartes. tkledetection spatiale. releves de terrain. donnees statistiques . . .I Ces donnbes n'ont souvent aucun lien Q priori entre elles autre que leur localisation dans l'espace. qui peut Etre donnce sous des formes trbs diverses. I1 est neanmoins nbcc.ssaire d'avcir B sa disposition un systbme de Kcstion et d'erploilation do donnees qui permette de mettre en relation ces donnees a Lout momont sur des critbres definis lors de I'intcrrogation e t sans avoir Q modifier ces donnees : c'est le prrocipc do Ia gcstion rclationnellc des donnees. Le cas des donnees localisees rentre dans ce cadrc : on doit pouvoir comparer des objets sur leur localisation sans que ces obiets soient a priori relies cntre eux par une description nominale particulibrc commune de la localisation (comme un nom de d8partement. un nom de rue. ...I ce qui cstd'ailleur; souvent

-.

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impossible. I1 nous a donc fallu etendre lo principe de la gestion relationnelle A "l'attribut localisation". doscription logique de la localisation des objets, que ce soient des tones. des lignes. des reseaux. des points. et independamment de leur mode de stockage et de representation. Grice I de nouvelles opbrations de gestion. le traitement de la localisation se banalise et rentre dans le cadre g6nkral de la gestion relationnelle. ce qui nous donne un systbme puissant ( toutes les donnbes se trouvant sur un territoire sont comparables entre elles h tout moment) et souple ( c'est l'utilisateur qui definit lui-mime. au moment de l'interrogation. les cheminements dans la base de donnees en ayant la possibilik d'utiliser la localisation intrinsbquc des donnees). Il' est ici possible de respecter l'implanlalion spatiale da choque objet : il n'est plus n6cessaire do definir un maillage unique pour representer des objets divers. dechelles de validi& diff6renW. D'autre part. l'utilisateur manipule ces objets aussi bien sur leurs contenus descriptifs que sur la localisation : il a ainsi acces il l'ensemble des operations classiques de gestion e t de traitement. Q sa demande : s6lection. regroupement, classification, traitements statistiques. .,. UNE CARTOGRAPIIIE THEMATIQUE. SIMPLE ET W I D E

Si la localisation est utili& dans IC processus de gestion de l'information. elle permet Bga~cmenl la representation cartographique des rbsulhts d'une interrogation. au mime titre qu'une sortie de r6sultats sur una imprimante. C'est "l'attribut localisation" qui est alors represent6 commo r6sultat du processus de gestion. En permettant la production rapide de cartes simplos. IC sysame d'information g6ographiquc ouvre le champ de la cartographio uno nouvelle caLbgorie d'utilisateurs : plutbt qu'une carto de grande precision rassemblant dans sa legende complexe de nombreuses informations. mais d'une realisation en tout B t a t de cause longue et coOteuse. l'utilisateur du systkme demande des s6ries de cartes repondant chacune B une question precise et produites immediatemont. D'autre part. I'interactiviLk graphique permise par les mab?riels informatiques donne h l'utilisateur la possibilie de construire la representation dun phbnombnc en fonction du but recherche : la realisation d'une carta repose en effet sur une drie de choix difficiles sinon impossibles B systbmatiser. tels le-choix des t rmes . la mise en evidence des contrastes. ... L'utilisateur a ici l'entiere mailriso do ces choix. En face de l'bcran couleur. il peut essayer succesivement une drie de paleue. de trames. de symbo!es. avant de choisir celle qui lui paraît la plus pertinente pour bien representer la reponse &la question qu'il avait posce.

UNSYSTEME AUTONOMEET PER~ANTTOU7FEVOLUTION DELINFORMATION

L'utilisateur devient proprietsirc de ses donnees et capable de les mettre en oeuvre et dexploitcr le sysmme sans le concours de carlographe ou d'informaticiens. Enfin, l'information disponible evolue sans cessa, Les 6tudes s'accumulent sur une region doterminBe. apportant de nouvelles JonnBes. affirant la connaissance du milieu et de son fonctionnement. La tBlbdOtOction spatiale fournit Bgalement une importante et reguliere quantite dinformnlion. Ces donnees nouvelles peuvcnt Otre inlegrecs de fqon simple dan3 le systbmc. de manibre A complbter ou remplacer les uciennes.

PRESENTATION DU SYSTEME

Le systbme comprend deux parties distinctos : la constitution de In base de donnbes. l'exploilalion do In base de donnees.

Avant toute informatisation. IC shema des donnees doit cependant Etre bien defini : gucls sont los fan;illos objots en presence (nous appellerons famille une relation) , pour chaque famille quels sont les attributs de ces objets (par crcmple. des parcelles forment une relntion. nvec dcs attributs comme IC numero de la parcelle. IC nom du proprielaire. la cat6gorie du P.O.S.. ... et les constructions forment une autre relalion. avec des fiUributs comme numero du permis do construire. nombre d'etages. elc...).

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L'information geographique localis6e peut etre separee en information graphique (contours des zones, lignes des r6sealrx. coordonnees des points) et information descriptive (valeurs des attributs de chaoue obiet). Si la saisie de l'information describtive se fait dune maniere classique sur grille decran sur micro-ordinateur. l'information graphique est saisie B l'aide d'une table B digitaliser re l ib elle aussi il un micro-ordinateur, Un contr8le interactif de coh6rence topologique, ainsi que de multiples possibilites de correction permet d'obtenir une numerisation graphique exempte d'erreurs, associ6 il une facilite de manipulation pour l'opbrateur de saisie. La saisie se fait par coupure de carte, independamment les unes des autres. Des points de calages, puis un recalage en coordonn6es geographiques dans Ia base de donnbes permettent d'assurer la coherence et la bonne juxtaposition des coupures dans la base. Ce decoupage en coupures n'intervient plus dans la phage d'interrogation. 00 l'utilisateur definit lui-m8me sa f e o h e detude independamment du processus de saisie. Si information descriptive et information graphique sont saisies s6par6ment. le processus d'intbgration dans la base assure la liaison graphique-descripts : une fois l'information intbgree dans Ia base. l'utilisateur n'a que la vision d'objets o0 graphique et descriptif forment un tout.

L'interrogation se fait de faqon interactive sur un terminal. L'exploitation de la base se fait sous forme dune requete. en appelant des modules successifs : le resultat dun module sert dentr4e au module suivant (par exemple on s6lectionne les departoments de plus de 100000 habitants, puis pour ces dbpartements on classifie le nombre de sans cm?loi, etc...).

Si les donnees graphiques Sont structurees et stockees dans la base sous forme vectorielle (descriptifs de points ou de contours). le syst i" va utiliser pour la realisation de certaines operations une structure matricielle sous forme dune image numerique de pixels associ& I un fichier descriptif. Chaque pixel est reli6 au fichier descriptif par sa valeur numerique qui permet de retrouver les valeurs descriptives qui lui correspondent. La taille de la matrice de pixels est parametrable jusqu'is 1200*1200: la resolution du pixel depend alors de la fenetre geographique utilisee. Le passage de vectoriel B matriciel est un des Bl6meots importants du syseme: "noins . il reste au niveau interne ot s'effectue d'une manibre interactive lors de I'operation qui le requiert. Cette double structure (stockage vectoriel et manipulation matricielle). associes au parametrage de la resolution matricielle. confbre au s y s t t " une souplesse importante dans la r&lisation des differentes operations de gestion et de manipulatioa de Ia localisation. .

L'utilissteur a le choix de la resolution en pixels des images balayees cr&es par le systeme lors des interrogations-lCONFIG). le choix de la projection gbographique de travail et de restitution (U.T.M.. Lambert, Mercator, module MAP). le choix de la fenetre gbographique dbtude (WIMD). CeUe fenbtre, qui permet de definir l'espace geographique sur lequel porteront toutes les operations relatives I des donnees localis6es. peut etre choisie directement (longitude, latitude), par le choix dune coupure. ou par le choix de la taille du pixel pour ia projection et la resolution couradte.

Ls module QUEST regroupe les operations algebriques d'interrogation des donnees relationnelles : restriction. projection algbbrique, jointure, restriction spatiale. projection spatiale ( transformation vecteur-raster), jointure spatiale. D'autres modules permettent de manipuler les relations (reinitialisation de la base a p d s requbte. sauvegarde temporaire). Ce module est donc B la base des o p e d o u s thematiques pour dlectionner. croiser. comparer dos objets.

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Le module YHElR est le synthbse de plusieurs op6rstions de base : il permet la crbation de relations thbmdques et multithematiques par combinaison d'attributs provenant dune ou plusieurs relations tonales.

Le module LIST permet d'imprimer le contenu descriptif dune relation.

Le module STAT permet d'effectuer des calculs statistiques simples sur les auributs (moments. histogrammes.corr6lations. r6gressions). Ces calculs peuvent se faire B tout moment de I'inbrro@ion et permettent ainsi de modifier si besoin est le cours de l'interrogation (pour le choix des wufis de classification par exemple).

Classifications. calculs. statistiques, apport dinformdon exterieure : les modules qui suivent aermettent. B partir des donnees stockees dans la base, de modifier ces donnbes OU . _ ~

den cr& de nouvelles :

CLAS : classification dun attribut. Permet de passer dun attribut numerique il u 0 attribut qualitatif nominal. ou de redefinir desvaleurs d'un attribut puslitatif par regroupement de valeurs.

CRIS : creation d'attribut par calcul numerique. calcul logique. combinsison de valours. h partir des attributs existants.

STUP : cr6Aon d'attribut par calcul statistique dun &but par rapport is un autre.

SURF : calcul de surfaces ou perimetres pour les objets dune relation tonale.

COCA : creation d'attribut pour une relation tonale par calcul resultant du croisement spatial avec, une autre relation : par exemple. calcul pour chaque zone dune premiere relation (zonale) de la moyenne de valeurs numeriques associees aux points de la seconde relation (ponctuelle).

STAD : creation d'attribut pour une relation tonale par calcul resultant du croisement spatial avec une image numbrique : moyenne de radiometrie, ... La cartographie des r4sultats se fait sur Bcran graphique et sur traceur. Un Systeme de recopie decran couleur permet Bgalement davoir is tous moments. et tres rapidement. une image de Ia carte en cours ou en fin de traitement :

PALEI' : creation ou modification du fichier de correspondance valeurs dattribut-in&x de couleur ou de plume, numero de trame.

CART : creation de segments graphiques pour le Wac6 cartographique : trace d'arcs. de symboles. de texte .., Le module cree un segment graphique qui sera i n t e r p r b ~ par le module de trace propre au peripherique de dessin utilise.

SUEI : trac6 sur ecran g r a p h i p . Permet le trace d'images de relation. de segments graphiques, la creation et l'utilisation de palettes de couleurs. la manipulation interactive sur l'Bcran (textes, caissons de legendes. habillage, calculs de distancos et de surfaces ... ). €W?SON : trace sur traceur d. plume. Permet le trace d'images et de segments graphiques. avec choix de.l'Bchelle de restitution, habillage des documents (cadre,titre. amorces de - .

projection ... 1. kgende associee.

bscriotion du mat6riel utilis6.

L'ordinateur utilise est une station de travail MATRA-SUN 110 (4Mo RAM, 140 Mo disque. Bcran graphique couleurs 1150*900) et un micro-ordinateur compatible AT. Le materiel

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graphique est compose dune table B digitaliser BENSON 6301, une table traçante BENSON 1333. un systbme de recopie decran D-SCAN. Le coot global de ce@ configuration est de l'ordre da 500 KF.

APPLICATION DANS LE CENT!E VERACRUZ

L'application decrite ici s'inscrit dans le cadre de la convention de recherche OrstomIINIREB (Instituto National de Investigation Sobre Los Rcursos Bioticos) intitulee : "Observatoire de developpement r6gionaY.Les interrogations sur la region, son fonctionnement et son Bvolution sont & l'origine de la mise en oeuvre de ce SIG i la fois pour stocker et gerer l'information pertinente (statistiques. cartes, photographies aeriennes et/ou images satellilaires) et pour repondre i la question essentielle des localisations : où rencontre-t-on tel phhomene ou ensemble de phenoffienes 7 Pourquoi l i et pas ailleurs 7 Pourquoi I& plus qu'ailleurs 7

L'analyse regionale implique i la fois I'btude des lioux et celle de l'interaction entre ces lieux. La region perçue comme systeme de lieux en interacticn spatiale n'est pas explicable sans faire intervenir un vsteme complexe de phenonbnes. C'est. tres bribvement. la justification de lamise en place de ce sysume.

ace d'btude, L'espace pris en compte couvre une superficie de 25000 km2. 11 est subdivise en 220 municipios. unite administrative du Mexique. relevant de trois Etats : Veracruz. Puebla, Tlaxcala.

des vw Les variables Sont progressivement integrees dans la base a mesure des besoins. mais aussi de la disponibilite des donnees. A ce jour. l'accent a surtout B t b mis sur l'integralion des doanees suivantes :

1. Documents cartographiques.

a) cartes s6aliskes par des institutions sp8cialis6es.

L a plupart des cartes intbgrbes dans la base ont Bte rbalis6es par I'INEGI (Instituto Naiional de Estadisticas Geografia y Informatica) : vegetation et usage des sols, g6ologie. pbdofogie. divisions administratives: ce sont dans I'immbdiat les principaux themes abordes.

b) Documents originaux realises i partir de cartes, de photographies akriennes ou d'images satellitaires : organisation et densi& de drainage, pentes. usage des sols. tenure de la terre et systemes agraires sont quelque-uns des themes ainsi mis en cartes.

La saisie des cartes thematiques se deroule en deux temps :

- numerisation des contours sur tzble & digitaliser. - saisie. au clavier. de l'information descriptive relative aux zones prealablement numbris8es.

2. Donnees statistiques.

Leur origine est tres diverse : statistiques agricoles, dbmographiques, etc ... Elles offrent une information de typa ponctuel. zonal ou lineaire. Dans la mesure od Ia localisation est systematiquement associ& i la variable saisie, on a toujours la possibilite de realiser une image spacialde du phbnombne &tudi& On sait que les statistiques, abondantes. peuvent Btre de qualite tres inegale. On ne peut donc se dispenscr d'une analyse critique de la

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qualite et de l'origine des donnees: le.result& final en 'dependra. Ainsi. par exemple, pour les statistiques agricoles, l'interpr6tation de photographies 3riennes ou d'images satellitaires est un complement indispensable.

3. Don,nBesradiometriques. ' 3 , .

Lesvaleurs radiometriques de l'image satellilaires constituent des donnees dun genre tout i fait particulier puisqu'il s'agit de valeur de reflectance sans signification dpriori pour le thbmaticien. Pour lui, le Probleme est de choisir entre l'integration desvaleurs brutes. et la saisie dune image pr6alablement classifibe, c'est i dire interprethe.

Les donnees radiometriques mises B part, on a vu que les donnees inC&r&cs dans la base renvoient i des zones. des points ou des reseaux (routes. flux, ... 1. Bien entendu le type de donnees est sans rapport avec le theme detude : une carte p6dologique livre i la fois des informations tonales et ponctuelles (par exemple la description des profils). C'est l'occasion d'insister sur la tres grande prudence qui doit presider au choix des variables que l'on inagre dans la b w . il serait dangereux do vouloir intbgrer tout le matbriel disponibíe sous le pretexte qu'il n'y a pas de limitation technique. On Bvitera la saisie de variables redondantes comme celle de variables intermediaires qui peuvent etre calcul8es. par exemple un taux d'accroissement de population partir de deux recensements. De la mkme fqon, il s'avbre plus pertinent de saisir la pluviometrie mensuelle et la localisation des stations que de numeriser une carte d'isohybtes. Ceci revient i dire que l'on a toujours interet i capter l'information au niveau le plus proche de la collecte effective, quitte i proceder i des transformations et regroupements lors des traitements. Autre exemple, le recensement de population de 1980 nous informe sur les effectifs de population par municipio: la realisation d'une carte des densius i partir de ces donnees (figure 2) n'est pas sans inUrkt au niveau des grands ensembles nationaux OU regionaux: elle ne se justifie pas des que l'on passe aux grandes bchelles (quelques municipios). A ces 6cheiles, l'btude de la densite de population exige la connaissance des effectifs par localit&. qui permettra Ia realisation dune carte plus conforme la rkalit6 puisqu'on est en mesure de s'affranchir du decoupage administratif.

des duo- Dans la plupart dos cas, toute interrogation de la base debouche sur un resultat graphique. Les documents couleurs presentes ci-contre sont des photographies dbcran.

,L'informatique introduit en effet un changement fondamental dans la fonction que l'on prete gen6ralement & la carte. La rapidite des calculs et des manipulations graphiques font d'abord de la carte un instrument de recherche et de rbflexion. On est loin de la carte "oeuvre d'art'' dont la realisation nkcessite des ditaines d'heures de travail et qu'il est extrkmement cooteux de modifier une fois publiec.

IL'maIyse dBPnagraghiqoe : les etudes classiques d'une interrogation de la base, Les images 1 illustrent le processus de recherche qui accompagne toute interrogation de la base.

Premiere question pos60 : quelles sont les densi& de population en 1970 et en 19801 La dkmsrche, pour chacune des annees, est la suivante (figures 1 et 2) :

- definition du territoire d'Btude (WIND) : les 220 municipios cb la base. - determination des superficies de chaque municipio (SURF) - creition par calcul des valeurs de densite de chaque municipio (CRIS) : population 1970 / superficie. - l'attribut densite cr&, il faut alors le' representer graphiquement et donc classifier ses valeurs. Les seuils de classification sont fim9 grfice au calcul d'indicateurs statistiques et i% la visualisation d'histogrammes (STAT). Ces seuils. correspondmt B autnnt de paliers graphiques, sont introduits par le module CLAS. - gBnOration de l'image de la densite (Tm).

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"f '

- visualisation sur Bcran graphique de Ia rlpartition spatiale de l'attribut densitb. t'utilisateur a tout loisir de modifier la palette de couleur. introduire titre et legende, ..., ou proc6der hune nouvelle classification si le rbsultat ne correspond pas B son attente.

On remarquera que les intervalles de classification des valeurs ne sont pas identiques et tiennent compte de l'lvolution du phenombne. Conserver les seuils de 1970. outre que cela n'a pas forcement de sens. nous oblige B augmenter le nombre de paliers graphiques et donc diffuse la visualisation des zones. Les limites qui apparaissent sur ces images sont celles des municipios.

La question suivanta est dors : quelle Ovolution traduisentles densites des deux annees 7 La reponse est apportbe par la carte des accroissements de la population (figure 3) , obtenue par les operations suivantes :

- creation de I'auribut 'taux d'accroissement' par calcul (CRIS) h partir des valeurs de densites crb6Bes ci-dessus. - resultat de STAT pour definir les bornes de classification. - clastification de l'attribut taux d'accroissement. - ghbration de l'image (TIIEM) - visualisation et manipulations graphiques des couleurs, mise en place de l'habillage et de la legende.

On aurait pu artbter la rocheriho tt ce stade: il apparsit clairement que les regions dendment peuplees ont des taux d'accroissement. 616~6s et qu'A l'inverse, les regions faiblement peuplees ne connaissent pas la croissance demographique que l'on aurait pu altendre.

CS constat nous a conduit B "superposer" les trois images en psrtaat de l'hypothhse qu'un taux d'accroissement Blevl en r6gion de forte densite de population n'a pas la meme signification que ce mbme taux en region de faible densite. Cette operation cree en fait une nouvelle relation et un nouvol altribut (figure 4).

- gbneration de l'image (THEM) h partir des attributs 'Densite 1970, 'Densi@ 1980. 'taux d'accroissement'. L'image r6sultante definit, pour chaque information graphique Bkmentaire de cette relation, l'appartenance de la zone B l'une des combinaisons possibles des classes des trois attributs. - lors de lavisualisation. il est necessaire de conndtre le contenu ou 'legende' d'un caisson de couleur (LIST). Ce resultat sur papier est ordonne daas le sens de la palette de couleurs B 2 droite de l'&cran.

- pour la manipulation des couleurs sur l'bcrsn. nous avons repris une technique de composition colorCe imaginee par J. Bertin et d'ailleurs inspiree de la tel6d6tection : chaque composante de l'image bdassoci4e hune couleur (jaune, magenta, cyan chez Bertin: rouge, vert, bleu avec 1'6cran cathodique) et chaque composante dune couleur correspond Bun niveau d'intensite dans la couleur.

Cependant cette methode a des limites. L'image 4 montre nettement les problemes de lisibilite auxquels on s'affronte dbs lors que le nombre de combinaisons depasse les possibilites de perception. En effet, les carlos initiales comprenaient respectivement 5 , 5 et 6 paliers soit 150 combinaisons possibles. mais pas nbcessairement toutes presentes.

La figure II est une image simplifiee des grandes combinaisons rencontrees :

- chaque attribut est roclassifi6 (CLAS) : valeurs sup6rieurss ou inflrieures B la moyenne. Soit huit combinaisons. - constitution de l'image (THEhf). - l'image alors obtenue est visualisbe puis fait l'objet de manipuMons de couleurs sur l'6cran, toujours suivant Is principe des compositions colodes. Chaque couleur est saturee

120 .

ou au contraire Bbsaturee dans chacune des trois couleurs : ainsi le blanc correspond h des densites bl6vbes en 1970 et 1980 ainsi qu'&un taux d'accroissement eleve et la couleur noire correspond B Ia situation inverse.

I'.ndyso du milion natural. Dans les cas prbcedents, l'interrogation de Ia base a abouti 8 la creation de cartes originales 8 partir des donnees statistiques. Mais l'interrogation de la base peut aussi consister en la visualisation de car& r4alis4es par d'autres institutions et integrees dans le systame d'information g6ographique. Outre les possibilites de changement dechelle et de fenestrage qu'offre le Systeme, I'intbr6t de l'intbgration de ce type de carte tient aux possibilites de regroupement ou au contraire de separation de l'information.

Pour les besoins de la recherche, on a saisi les cartes "vbgetation" et "gbologie" (feuille Veracruz, 1/250000 de l'INEG1). Pour fãciliter les requbtes ulterieures. il convient. au moment de la saisie, de bien hierarchiser les variables. On distinguera :

- pour lavbgbtation. les groupes (bosque, selva, pastizal, agricultura, sin vegetaciod et les types (types de bosque, d'agriculture, etc ... ) - pour la gbologie. l'ere (primaire. secondaire,...), Ia periode (jurassique, cr6lac6. ...I. les groupes de roche (ddimentaires. volcaniques extrusif ou intrusif. etc ...I. les types de roche (basalte, brbche volcanique, etc ...I

Cette organisation permet ensuite une interrogation B n'importe quel niveau dagrkgetion ou de regroupement. On peut ne visualiser que les grands groupes de roches ou de vbgbtation; la carte est alors tres simple (5 niveaux de couleurs pour les groupes de roche). On peut B l'inverse extraire toute l'information saisie (tous les types de roche ou tous les types de vegbtation).

La carte 'Geologie' de la figure 6 a Bt4 cr&e par classificdon des valeurs de l'attribut Groupe de roches, en deux classes. La carte 'Usage des sols', figure 7, a et4 crbbe en prenant l'ensemble des valeurs de l'attribut Groupe de v6gbtation. Bien entendu, on peut aussi, en cremt une seule classe comprenant une ou plusieurs valeurs, n'extraire qu'un seul element. La question est alors du type : od se trouvent les roches sbdimentaires 1 les forets 1 les cultures irriguees 7

L a carte 'Usage des sols et gbologie' de la figure 8 est un croisement des deux precedentes :

- generation de l'image ; le contanu de chaque zone correspond B l'une des combinaisons des valeurs des attributs des deux relations traitees prbcbdemment. LB encore, toutes les combinaisons ne sont pas forcement, presentes dans la fenetre traitbe. -visualisation et traitement interactif de l'image sur l'lcran

Ce type de traitement permet de mesurer et de visualiser les relations entre deux OU plusieurs phenombnes; exemple : association 'Forbts' et 'types de roche'. Dans le cas ci- contre, il est evident que toute l'explication n'est pas dans la carte. Ainsi, si 13 % de la surface de l'image resultante correspond B l'association "bosque/roches Bruptives". ce n'est pas tant par suite dune aptitude particuliere des sols que par suite de l'B16vation en altitude (Sierra Madre Oriental). Autrement dit, pour que l'interprbtation soit complbte. il faudrait superposer B cette image au moins deux autres facteurs importants en terme de maintien du couvert forestier : l'altitude et les densites de population.

Inagntion de I ' imys srtellita. Cette intbgration pose de nombreux problbmes informatiques et techniques : problemes de projection, de recalage. Ce definition de pixels. dangle de prise de vue du satellite et enfin de difference de quali@ et de precision de l'information. L'exemple ci-dessous met netbment en hidence la difference de volume dinformation entre l'image SPOT et la carte d'usage des sols au 1/250000. Pour une part. cette difference tient au caractere synthetique at simplifie de toute carte thematique: B l'inverse. l'image SPOTlivre une information non pas thematique mais radiometrique. Pour

12 1

12 2

I I

une Butre part. la diff6rence entre les deux images peut reprbsenter une evolution du couvert v4gØta.l (deforestation). On voit donc tout l'inter& dune inregration de l'image satellitaire dans le Systeme : ces donnees seront accessibles au meme titre que les autres donnees ou cartes prbalablement saisies.

Commenl s'effectue cette inegration 7

- definition de la projection de la fenetre de travail. - recherche d'amers sur la photo-satellite et de leurs coordonnees geographiques. - recalage dans la projection de la fenetre des donnees radiombkiques.

Les donnbes satellitaires sont dors considerees comme les valeurs d'une nouvelle relation et peuvent &tre exploiaes par les modules du systeme.

La figure 9 est issu* dun processus identique B celui de la figure 6 :

- definition de la fenetre dbtude. - classification de l'attribut 'type' de la relatinn 'veg4ktion'. - creation de l'image. - visualisation et manipulation sur &ran.

La figure 10 represente simukanement l'image 9 et l'image SPOT correspondante. Les sommets des triangles blancs regresentent des points caractkristiques qui permettent de se reperer entre les deux images. Et le dernier document prbsenb2 est un extrait de la photo- satellite de la region.

Toutes les interrogations prbsentees jusque-IA ont abouties A des cartes zonales. La visualisation d'un rbsultat peut aussi etre ponctuelle (cf. ci-contre). On definit pour l'attribut sblectionnb, ici 'population des villes et villages'. les seuils des valeurs B traiter. un symbole avec ses tailles, minimale et maximale.

La modularÍ% du syst&me permet de visualiser simultanement une representation zonale d'un attribut d'une relation et une ou plusieurs représenhtions ponctuelles d'autres attributs d'une meme relation ou d'une autre relation. Le resultat synthbtise alors l'ensemble des Blbments qui repondent A la question initiale.

12 3

,

F i g . 7

F i g . 8

F i g . 2 -.

F i g . 10

Flg .6

F i g . I

F i g . 9

F i g . 5

F i g . 4 F i g . 3