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Ontologies et ArcGIS
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Auteurs : Françoise Pirot , CNRN M2ISA-CNRS-SIS-CEIAS-UMR8564,Paris Thierry Saint Gérand, Université de CAEN, GEOSYSCOM-UMR6063 CNRS IDEES, Caen Hugues Labarthe, FRAMESPA-UMR 5136, Toulouse Thao Tran, Université de Pau, Laboratoire SET, UMR 5603, Pau | |  |  |  |
Les infrastructures de données spatiales ont pour objectif de mettre à disposition, de donner l’accès à des données géo-spatiales à une ou des communauté(s) scientifique(s), de les diffuser, de les partager et ce à travers le Web. Par ailleurs, des mêmes objets géographiques peuvent prendre des formes, des structures, des modélisations, des topologies différentes. Donc, à ces objets géographiques vont correspondre des données spatiales différentes. Il s’ensuit que la connaissance de l’organisation interne des données spatiales et thématiques est nécessaire pour accèder à celles-ci, pour sélectionner celles-ci. Quels moyens, quels outils avons-nous pour avoir accès à ce type de connaissance? Actuellement, les réponses à ces questions sont les ontologies pour l’aspect thématique et les ontologies géographiques pour l’aspect géo-spatial. I -: Ontologies, Geo-ontologies: |  |  |
|  | Le souci d’accompagner les données spatiales et/ou thématiques avec des renseignements sur leur existence, leur sens, leur contenu, leur organisation, leur structure au niveau d’une part des systèmes d’informations géographiques (geodatabase), d’autre part des services Web, a conduit à introduire de nouveaux concepts, de nouveaux paradigmes permettant d’exprimer la sémantique des données spatiales et/ou thématique. Ceux-ci s’appellent des ontologies.
Pourquoi ontologie? En philosophie, l’ontologie est une branche de la métaphysique qui a pour objectif d’étudier « ce qui est », « l'être en tant qu'être », c’est à dire la théorie de l’existence. En informatique, en sciences de l’information, en intelligence artificielle, les ontologies ont été introduites pour formaliser l’existant, la connaissance d’un domaine, « ce qui est » dans le cadre d’un dialogue « homme-machine » notamment. C’est en 1993 que T. Gruber a introduit l’usage des ontologies. De très nombreuses définitions des ontologies existent. Parmi celles-ci, on peut citer celle de T. Gruber devenue célèbre : « une ontologie est une spécification de la conceptualisation d’un domaine de connaissances». Une ontologie est une représentation des connaissances au niveau conceptuel, et peut être considérée, vue comme une modélisation des phénomènes du monde réel d'un domaine spécifique et ce d’une façon explicite. Ainsi elle va permettre une meilleure connaissance et une meilleure compréhension des phénomènes géographiques. Lorsque la dimension géographique (spatiale) est prise en compte, on parle d’ontologies géographiques.
En effet, une ontologie permet d'organiser des informations ou concepts pour construire de la connaissance. Ainsi, une ontologie peut être vue comme une brique sémantique donnant du sens à l’ensemble de l’édifice du Web. On parle alors de Web sémantique. Les ontologies vont permettre d’expliciter ce qui existe, ce qui est, en terme de description, de structure, et d’organisation des données thématiques à l’aide de concepts et de liens sémantiques ou de composition ou d’héritage reliant ces concepts. Les ontologies géographiques quant à elles, vont d’une part donner une description des données spatiales et de leur contenu, d’autre part vont renseigner sur la nature des structures, des modélisations retenues pour les données spatiales (graphe planaire topologique sans isthme, graphe duals, TIN, GRID). La représentation graphique des ontologies géographiques ou non se fait sous forme de graphe. Les nœuds du graphe sont les concepts et les arcs entre les concepts sont des liens sémantiques. Les concepts sont des classes qui sont reliées entre elles par des relations ou liens. Les classes et les liens ont des attributs. Les classes sont composées d’individus qui sont des objets ayant des attributs. Une notion supplémentaire est introduite dans les ontologies : le partage par une communauté de personnes selon un consensus. En effet, l’ontologie est définie comme une méthode de conceptualisation qui permet à une communauté de personnes de partager des connaissances sur un domaine spécifique selon un consensus. Une des conséquences est le fait qu’il peut exister plusieurs ontologies pour un même thème, un même domaine spécifique, une même application, une même problématique donnée. Les méthodes de modélisation utilisées vont être HBDS, UML. La méthode HBDS dans le cadre des ontologies s’exprime en terme de classe, d’attribut de classe, de lien entre deux classes. Les classes sont composées d’objet, d’attribut d’objet, de lien entre objets. La méthode HBDS va permettre aussi bien la construction des ontologies que la modélisation et la structuration de l’information spatiale et thématique en vue de créer une géodatabase. 1.3.1 : méthode HBDS pour la modélisation et la structuration de l’information spatiale et thématique |
La méthode HBDS (Hypergraph Based Data Structure) est une méthode basée sur la théorie des graphes et celle des ensembles. Elle est mise en œuvre pour la reconnaissance du squelette des données spatiales et thématiques. Elle permet ainsi la modélisation et la structuration de l’information spatiale et thématique. Elle exprime et communique la structure interne des phénomènes ainsi que des liens existants entre et à l’intérieur de ceux-ci. Elle permet la décomposition des phénomènes géographiques complexes en phénomènes géographiques simples. Les phénomènes simples liés entre eux vont contribuer d’une part à la compréhension des phénomènes complexes exprimant une partie du monde réel étudié, d’autre part à réaliser un modèle conceptuel de données. Les trois exemples présentés sont extraits de travaux de recherches réalisés en Sciences de l’Homme et de la société. Le premier exemple est extrait de la communication présentée par Hugues Labarthe dans le cadre du SIG2008. Il présente le système ecclésial à la fin du moyen-âge en le décrivant à partir des différents phénomènes simples qui le composent ainsi que des liens existant entre eux. Il met ainsi en évidence la connaissance sur le système ecclésial à la fin du moyen-âge.

 | | Figure 1 : Modèle conceptuel de données : Modélisation HBDS du système ecclésial à la fin du Moyen Age |
Le deuxième exemple est extrait du projet qui avait pour objectif la « Mise au point d’une méthodologie de recensement des mares du Nord Pas de Calais ». Ce projet a été réalisé dans le cadre du Pôle Relais « Mares et Mouillères de France » à la demande du conservatoire des sites naturels du Nord Pas de Calais (France). Le Modèle conceptuel présenté ci-dessous donne une certaine connaissance des phénomènes participant à l’apparition des espaces potentiels de présence des mares.

 | | Figure 2: Modèle conceptuel de données : modélisation des espaces potentiels de présence des mares dans la Région du Nord- Pas de Calais (Arab R., Minelli F., 2005) |
Le troisième exemple est extrait d’un programme RDT(Risque, Décision, Territoire) de 2007 sur la compréhension, la description des phénomènes des risques industriels spatialisés.

 | | Figure 3: Modèle conceptuel généralisé de la géodatabase du système spatial risque (T. Saint Gérand, E. Propeck-Zimmermann, A. Trémolières, Programme RDT 2007) |
I.3.2 La méthode HBDS pour la construction d’ontologies |
L’ontologie peut être vue comme un modèle conceptuel du monde ou d’une partie du monde réel. Ainsi l’ontologie va pouvoir «rendre intelligible la complexité spatiale» et donc d’«appréhender le monde réel qui est à la fois complexe et multidimensionnel» (F. Pirot, Th. Saint Gérand 2004,). Dans le premier exemple portant sur le domaine de l’histoire et plus particulièrement sur le Grand Schisme d’Occident. Hugues Labarthe expose une certaine perception du problème et en donne une description. Ainsi, il donne une certaine connaissance du domaine étudié. Cette connaissance peut être présentée comme une ontologie qui est représentée par le graphe ci-dessous. L’entité est l’établissement ecclésiastique, les liens sémantiques entre les établissements ecclésiastiques et les classes permettent d’avoir une connaissance du système ecclésiastique. Par exemple, le lien entre les établissements ecclésiastiques et la classe « communautés » exprime le fait que « la communauté pourvoit aux frais de fonctionnement et aux travaux des établissements ecclésiastiques », que « l’établissement assure l’encadrement sacramental et pastoral », le lien entre les établissements ecclésiastiques et la classe « juridictions ecclésiastiques » indique que « l’établissement exerce un pouvoir juridictionnel » et « est intégré à la hiérarchie des juridictions ecclésiastiques »

 | | Figure 4 : Ontologie du système ecclésiastique au Moyen-âge ( Hugues Labarthe, 2008) |
Dans le deuxième exemple, sont décrites les relations existantes entre l’entité mare et les autres classes décrivant les phénomènes définissant des espaces potentiels d’apparition des mares

 | | figure 5 : Ontologie des espaces potentiels d’apparition des mares dans le Nord Pas de Calais.(R. Arab, 2005) |
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3 - Ontologies et ARCGIS |  |  |
|  | Des outils d’intégration sémantique sont implémentés dans les logiciels pour mettre en œuvre les ontologies sur lesquelles reposent l’interopérabilités, les normes géographiques internationales. Dans le logiciel ArcGis, les ontologies sont implémentées pour la mise en œuvre des spécifications des normes géographiques internationales comme celle des métadonnées ISO 19115/TC211, de l’OpenGIS-OGC, du FGDC, l’interopérabilité, les langages XML, UML, XMI, OWL. De même, des ontologies mettant en œuvre des applications comme l’analyse d’image sont implémentées comme un « plugin » par ESRI dans ArcGIS-ArcMap. ESRI. Des ontologies permettre de créer des géodatabase à partir de l’outil Case comme présenté ci-dessous:

 | | Figure 6 : Exemple d’outils d’intégration sémantique : outil Case pour la création de la géodatabase. (source ESRI) |
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Références bibliographiques : |  |  |
|  | Remarques : Certaines références bibliographiques sont incomplètes quant à la date et la source car ce sont des articles qui proviennent d’une recherche sur internet, articles pour lesquels les informations sont incomplètes. Alia Abdelmoty 2005, Overview of Research Work, IFIP working group 2.6 on databases, Cyprus, 29-30 October 2005, http://www.geo-spirit.com Arab R., 2005, De la conception à la création d'un SIG pour la mise en oeuvre d'une méthodologie de recensement des mares, Cas de la région Nord-Pas-de-Calais,Master of Sciences Management des Systèmes d'Information et Applications Géographiques, Rapport de stage de fin d'étude, ENSG, Marne la Vallée Bouillé, F., 1996, HBDS in GIS : overview on the model, methodology and applications, in proceedings of the Congress on Remote Sensing for Environment – Data Processing and Interpretation, Moscow, 1996 Bucher B. 2002, L'aide à l'accès à l'information géographique : un environnement de conception coopérative d'utilisations de données géographiques, thèse, université Paris 6, ESRI, 2006, ESRI's Support for Standards January 2006 FGDC : Federal Geographic Data Committee http://www.fgdc.org Fonseca F., Egenhofer M., 1999, Ontology-Driven Geographic Information Systems, ACM Symposium on Advances in Geographic Information Systems Fonseca, F., Egenhofer, M., Davis, C., and Câmara, G. 2002, Semantic Granularity in Ontology-Driven Geographic InformationSystems. AMAI Annals of Mathematics and Artificial Intelligence - Special Issue on Spatial and Temporal Granularity 36(1-2): pp. 121-151. Fonseca F., Egenhofer M., Agouris P., and Câmara, G, 2002, Using Ontologies for Integrated Geographic Information Systems, Transactions in GIS Fonseca, F, Davis, C., and Câmara, G, Bridging Ontologies and Conceptual Schemas in Geographic Information Integration, Gruber. Thomas R. 1993 Formal ontology in conceptual analysis and knowledge representation. Chapter: Towards principles for the design of ontologies used for knowledge sharing. Kluwer Academic Publishers. Hart G., Dolbear C., 2006, So what’s so special about spatial? Henderson M., Khan I., Hunter J., Semantic WildNET: An Ontology-based Biogeographical System Henriksson R, Kauppinen T., Hyvönen E., Core Geographical Concepts: Case Finnish Geo-Ontology Hruby P., Domain-Driven Modeling with Aspects and Ontologies Kai Lin and Bertram Ludäscher, A System for Semantic Integration of Geologic Maps via Ontologies, Keller R. M., Thirumalainambi R., Coughlan J. C., An Ontology Mapping Approach to Integrating Earth Science Metadata Mark D., Egenhofer M., Hirtle S., Smith B., UCGIS Emerging Research Theme: Ontological Foundations for Geographic Information Science Molenaar Martien 1998 : An introduction to the theory of spatial object modelling for GIS Editeur : Taylor and Francis Morocho V., Pérez-Vidal L._, Saltor F., 2003, Semantic Integration on Spatial Databases SIT-SD prototype, Proceedings of VIII Jornadas de Ingeniera del Software y Bases de Datos, pp. 603-612, Alicante, Spain, Nov 2003, ISBN:84-688-3836-5 OpenGIS – OGC : http://www.opengeospatial.org Pirot F., Saint-gérand Th., 2004, Du concept HBDS à la geodatabase topologique : 25 ans les séparent Colloque francophone ESRI 2004, Issy-les-Moulineaux, 0ctobre 2004 Raper J. 2000 : Multidimensional geographic information science Editeurs : Taylor and Francis Saint-Gérand T., 2002, « SIG : Structures conceptuelles pour l’analyse spatiale ». Thèse d’HDR, Univ. De Rouen Tran T., 2006, Les perturbations anthropiques contemporaines dans les mangroves du Sud Viêt-Nam. Entre nature, civilisations et histoire. Approches par modélisation et analyse spatiales, Thèse, université Paris 4 Self T., Kolas D., Dean M., 2007, Ontology-Driven Imagery Analysis, ESRI ArcGIS Desktop. ESRI. http://www.esri.com/software/arcgis/about/desktop_gis.html Svedjemo G., Jungert E., 2006, Ontology as Conceptual Schema in Database Modelling of Historical Maps, SITIS Tomlin C. Dana, 1990, Geographic Information Systems and cartographic modeling, Editeur : Prentice Hall, Englewood Cliff, New Jersey Vasseur B., Van de Vlag D, Stein A, Jeansoulin R., Dilo A, 2004, Spatio-temporal Ontology for defining the quality of an application, ISSDQ 2004 Zhan Cui, Paul O’Brien, 2000, Domain Ontology Management Environment, Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences Zarine Kemp, Lei Tan, Jacqueline Whalley, 2006, Interoperability for Geospatial Analysis: a semantics and ontology based approach |
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