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Cartographie et SIG: le nouveau système de production des cartes nationales suisses
 | Mots-clés, logiciels ESRI utilisés et publics visés |  | | | Mots-clés : swisstopo, base de données cartographiques, représentations cartographiques, MCN (modèle cartographique numérique), mise à jour cartographique, chaîne de production, automatisation, traitement des données efficace, outils d’édition “one-clic“
Logiciels ESRI utilisés : ArcGIS Desktop 9.3.1 (avec les extensions Data Operability, Job Tracking (JTX) et Maplex Labeling), ArcGIS Server Basic Enterprise (ArcSDE 9.3 pour Oracle 10g)
Public visé : Tout public, agences cartographiques nationales
Copyrights : © swisstopo 2009
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1 Introduction |  |  |
|  | Traditionnellement, la tâche principale des SIG est la saisie, la gestion, l’analyse et l’affichage de données vectorielles géographiques. Par contre, la représentation cartographique, la créativité artificielle et la production de cartes sont jugées jusqu'à présent comme moins adaptées. Cependant, des fonctionnalités cartographiques pour les SIG ont été développées permettant la création „automatique“ de cartes de haute qualité et, en parallèle facilitent le travail ciblé des cartographes. Un exemple important de cette évolution est la technologie des représentations cartographiques, introduite sous ArcGIS 9.2 dont le principe est que les règles de représentation ainsi que d’éventuelles exceptions sont directement sauvegardées dans la base de données, appelée Geodatabase (Hardy & Kressmann, 2005).
Swisstopo est en train de renouveler toute sa chaîne de production des cartes nationales, et dans ce contexte développe en collaboration avec ESRI Suisse un système de production cartographique sur la base d’ArcGIS 9.3.1. Ce système de production est une des premières applications qui utilise la technologie des représentations cartographiques. Cet article basé sur Eicher et al. (2007, 2008) présente quelques antécédents de ce projet expliquant la modernisation de ce système (chapitre 2). La partie principale de cet article explore quelques thèmes techniques majeurs du projet: la conception générale de la chaîne de production et le flux des données (chapitre 3), le développement des modèles de données et de représentations (chapitre 4), ainsi que l’optimisation de l’expérience en édition cartographique (chapitre 5). |
2 Vue d’ensemble et état actuel du projet |  |  |
|  | L’office fédéral de topographie (swisstopo) est le centre de compétence de la Confédération suisse pour les données à référence spatiale et les produits à base de telles données. Swisstopo élabore, entretient et renouvelle les bases géodésiques, topographiques et géologiques de la Suisse, publie et met à jour les cartes nationales à différentes échelles. La réputation des cartes nationales de swisstopo n’est plus à faire, sur le plan international non plus (swisstopo, 2009). Swisstopo réorganise entièrement sa chaîne de production de données topographiques et de cartes. Pour cela, ils abandonnent leur ancienne chaîne de production, décrite dans l’illustration 1: les données sont saisies sur la base de photos aériennes et ensuite transférées dans un logiciel de DAO (Lorik Cartographer) où les cartes sont produites manuellement. Les données topographiques – c’est à dire le modèle numérique du paysage – sont ensuite dérivées de ses cartes et gérées dans ArcGIS. Cette ancienne chaîne de production a deux désavantages majeurs: premièrement, le cycle de mise à jour du modèle numérique du paysage dure longtemps et deuxièmement, les données topographiques sont déjà généralisées et ne correspondent ainsi plus exactement à la réalité.
 | | Illustration 1 – Chaîne de production traditionnelle des cartes chez swisstopo. |
Dans la nouvelle chaîne de production (illustration 2), les données topographiques sont saisies sur la base de photos aériennes avec une résolution spatiale très élevée et sont gérées dans un modèle topographique du paysage (MTP). Ensuite, les données sont généralisées automatiquement, symbolisées et transférées dans un modèle cartographique numérique (MCN) recouvrant toute la Suisse et les régions adjacentes nécessaires. Les principaux avantages de cette nouvelle chaîne de production sont: · modèle de données plus étendu et plus flexible · précision accrue des données du paysage · déroulement de la mise à jour rapide et efficace · MTP et MCN sauvegardés dans un seul système (ArcGIS) Des aspects plus détaillés de cette nouvelle chaîne de production sont décrits dans le chapitre 3 et dans Schmassmann (2006).
 | | Illustration 2 – Nouvelle chaîne de production des cartes chez swisstopo. |
2.3 Projets TOPGIS, OPTINA-LK et Genius-DB |
L’illustration 3 montre comment les changements mentionnés ci-dessus sont partagés en deux projets importants chez swisstopo: TOPGIS et OPTINA-LK.
 | | Illustration 3 – Les projets chez swisstopo. |
TOPGIS est une infrastructure performante pour saisir et gérer les données du MTP. TOPGIS, basé sur ArcGIS a été développé par ESRI Suisse et ses partenaires. OPTINA-LK, réalisé en parallèle avec TOPGIS est la production cartographique des nouvelles données. OPTINA-LK a deux sous-projets majeurs (Käuferle, 2009): le système Genius-DB, basé sur ArcGIS, pour le stockage des données et la production de la carte; ainsi qu’un système de généralisation des données cartographiques (SysDab), développé par une société tierce. Le système Genius-DB constitue une partie très importante du nouvel environnement de la production cartographique, point fort de cet article. 2.4 Les motivations et le calendrier du projet Genius-DB |
Une motivation pour Genius-DB est d’utiliser les atouts du SIG pour créer, gérer et éditer les données; c’est-à-dire un système de production, basé sur des données vectorielles et sur la technologie de la base de données relationnelle. Un but essentiel est de pouvoir mettre ces données vectorielles cartographiques à la disposition des clients au travers de nouveaux produits. Une autre exigence importante pour le nouvel environnement de production cartographique est de réduire le temps de production entre la saisie des données et l’impression de la carte. Une préoccupation importante de swisstopo dans Genius-DB est d’éviter une baisse de qualité d’apparence de leurs cartes imprimées ainsi que de leurs produits numériques. La fonctionnalité des représentations cartographiques dans ArcGIS est la clé pour maintenir cette qualité (Eicher & Briat, 2005; Neuffer et al., 2006). Pour le projet Genius-DB, ESRI Suisse est l’entrepreneur général et travaille en partenariat avec les entreprises suisses GEOCOM et INSER. Le projet, mis en soumission en août 2005, a démarré en juin 2006. Actuellement, les fonctionnalités principales sont développées et le projet est dans sa phase pilote, où il est question d’améliorer la performance et l’utilité. |
3 Flux des données et chaîne de production |  |  |
|  | Comme introduit auparavant, les données en entrée pour Genius-DB sont stockées dans un MTP très exacte et en 3D. Ces données sont transformées une première fois avant d’être transmises à SysDab (généralisation automatique). Après la généralisation, les données sont transformées une seconde fois et transmises à Genius-DB. Une fois que l’édition interactive des données est terminée, celles-ci sont exportées vers Mercator pour l’impression de la carte. Depuis le MTP de nombreux modèles cartographiques numériques (MCN) sont dérivés. En outre, les relations entre le MTP non généralisé et les objets du MCN généralisé sont préservées.
 | | Illustration 4 – Système du flux des données de la saisie à l’impression. |
L’illustration 4 montre le flux des données de la saisie jusqu’à l’impression. Un modèle du paysage différent au 1:200’000 est entretenu pour les petites échelles des cartes. Dans la phase de spécification du système, une série détaillée de cas d’utilité du programme ont été étudiés et organisés dans des diagrammes circulaires. Le tableau 1 liste un groupe simplifié d’étapes de travail dans Genius-DB lors de l’élaboration du MCN et de la mise à jour incrémentielle.
 | | Tableau 1 – Etapes de travail dans Genius-DB |
Ces étapes de travail sont réparties entre plusieurs utilisateurs avec des rôles différents; par exemple: “créer une nouvelle unité de travail“ est accompli par un préparateur de données et les données sont éditées par un cartographe. Par ailleurs, il y a aussi un planificateur de production qui s’occupe d’attribuer les différentes étapes aux utilisateurs. Toutes les informations concernant les étapes de travail (jour et heure de commencement et de fin des étapes, nom de l’unité de travail, utilisateur, etc.) sont gérées dans l’extension “ArcGIS Job Tracking (JTX)“. |
4 Modélisation des données |  |  |
|  | Les modèles cartographiques numériques (MCN) sont des éléments essentiels pour le système Genius-DB. Le MCN est séparé en un modèle de données et en un modèle de représentations. Le modèle de données du MCN définit comment les données géographiques de swisstopo (coeur vectoriel des données SIG) sont gérées dans la Geodatabase. Dans le MCN, les classes d’objets sont définies par rapport à des critères cartographiques, alors que le MTP est défini selon des aspects topographiques. Pour chaque MCN, un modèle de données différent est défini. Les exemples spécifiques de swisstopo sont représentés dans l’illustration 4 où MCN25 correspond à l’échelle 1:25’000, MCN50 à l’échelle 1:50’000, et ainsi de suite. Les modèles de données de Genius-DB ont été développés avec les outils ESRI UML CASE dans Visio; les directives conseillées par ESRI pour la modélisation des données cartographiques dans la Geodatabase ont été suivies (Frye, 2003). 4.2 Modèles de représentations |
Le modèle de représentations décrit comment les données cartographiques de swisstopo (symbolisation de la carte et attributs cartographiques) sont gérées dans le système. Il est relié à un modèle de données MCN. Chaque produit de la carte a son propre modèle de représentations. Pour swisstopo, un modèle de représentations a été conçu pour la carte nationale suisse au 1:25’000. Ce modèle est relié au modèle de données du MCN25. Un exemple de ce modèle de représentations est décrit dans l’illustration 5 où on voit les signatures pour la classe d’objet des routes. Dans le futur, il sera possible de rajouter d’autres modèles de représentations au modèle de données du MCN25, par exemple un modèle pour les cartes d’excursions (avec des symboles différents).
 | | Illustration 5: Signatures pour les routes du modèle de représentations du MCN25. |
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5 Edition cartographique efficace |  |  |
|  | Un objectif très important pour Genius-DB est de rendre le travail des cartographes le plus efficace possible. Pour atteindre cet objectif, des processus automatiques – appelé “Carto Processes” – ont été développés pour simplifier les tâches cartographiques. Toutefois, une grande partie des tâches doit encore être effectuée manuellement parce que d’une part les données sont denses et que d’autre part le niveau des cartes nationales est élevé. C’est pour cette raison que des outils d’édition “one-clic” ont été développés. 5.1 Processus cartographiques |
Lorsque les cartographes commencent l’édition d’une „unité de travail“, ils utilisent en premier lieu les processus automatiques; la création de masques, la création de passages inférieurs et supérieurs ou le calcul des culs-de-sac en sont des exemples. Le résultat graphique de quelques un de ces processus est visible dans l’illustration 6. Une partie des processus cartographiques est basé sur les fonctionnalités standards d’ArcGIS, comme par exemple le placement automatique des textes (avec l’extension Maplex), ou la transformation de ces textes en annotations. D’autres processus cartographiques – en particulier ceux qui sont spécifiques pour la symbolisation de la carte nationale suisse, comme par exemple la création de remblais (illustration 6) – ont été développés spécifiquement par ESRI Suisse.
 | | Illustration 6: Résultat des “Carto Processes“: passages inférieurs/supérieurs, cul-de-sac et remblai. |
5.2 Outils d’édition “one-clic” |
A la palette d’outils d’édition existante d’ArcGIS a été ajoutée une nouvelle palette d’outils d’édition cartographique. Ces nouveaux outils ont été spécialement conçus pour mettre à jour les représentations cartographiques. Par exemple, un outil permet de déplacer parallèlement une partie d’une ligne existante, tâche ordinaire de généralisation manuelle. En plus de cela, ESRI Suisse a développé des outils efficaces supplémentaires pour les cartographes. La spécialité de ces outils est qu’ils n’ont besoin que de peu de clics pour exécuter une tâche d’où la dénomination d’outils d’édition “one-clic“. Le principe des outils “one-clic“ se laisse volontiers illustrer par l’exemple de la fonction „Line To Bézier“ transformant une ligne en une courbe Bézier. Cette fonction est disponible dans la version standard d’ArcMap (“Smooth“), toutefois quatre clics respectivement quatre entrées sont nécessaires: 1. sélection de la ligne, 2. clic sur le bouton „Smooth“, 3. entrée de la valeur de la tolérance, et 4. clic sur le bouton OK. Par contre, dans Genius-DB, chaque valeur de tolérance pour chaque classe d’objets est pré-configurée afin de ne pas devoir rentrer la valeur à chaque fois. De plus, la fonction a été transformée en un outil, ce qui veut dire que lorsque l’outil a été sélectionné une fois, un clic sur la ligne concernée suffit pour la transformer en une courbe Bézier. |
7 Références bibliographiques |  |  |
|  | Eicher, C., B. Schneider, M. Bedel & D. Neuffer (2008): Neue Landeskarte der Schweiz – Erfahrungen bei der Realisierung eines GIS-basierten Kartografischen Produktionssystems bei der swisstopo. Tagungsband GIS/SIT, Zürich, Schweiz.
Eicher, C., B. Schneider, M. Bedel & D. Neuffer (2007): How to Not Cut Yourself on the Bleeding Edge: Experiences from Implementing a Cartographic Production System based on Commercial GIS Software. Proceedings 23nd ICC/ICA Conference, Moscow, Russia.
Eicher, C. & M. Briat (2005): Supporting Interactive, Manual Editing of Cartographic Representations in GIS Software, Proceedings 22nd ICC/ICA Conference, A Coruña, Spain.
Frye, C. (2003): The 1:24,000-Scale Topographic Base Map Data Model, Cartography and Geographic Information Science, Volume 30, Number 2, 163–168.
Hardy, P. & T. Kressmann (2005): Cartography, Database and GIS: Not Enemies, but Allies! Proceedings 22nd ICC/ICA Conference, A Coruña, Spain.
Käuferle, D. (2009): Modèles Cartographiques Numériques – généralisation automatique et manuelle, du MTP vers le MCN. Swisstopo colloque, Wabern, Suisse. http://www.swisstopo.admin.ch/internet/swisstopo/fr/home/docu/Kolloquien/090213.html
Neuffer, D., B. Schneider, P. Hardy & T. Kressmann (2006): Database Driven Cartography – The ‘swisstopo’ Example, Wiener Schriften zur Geographie und Kartographie, Band 17, Wien. 233–242.
Schmassmann, E. (2006): Le modèle topographique du paysage MTP– état actuel et perspectives. swisstopo colloque, Wabern, Suisse. http://www.swisstopo.admin.ch/internet/swisstopo/fr/home/docu/Kolloquien/061208.html
swisstopo (2009): http://www.swisstopo.admin.ch/internet/swisstopo/fr/home/swisstopo.html |
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