Communications 

Ontologies et ArcGIS


Session
 


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

 

Mots-clés, logiciels ESRI utilisés et publics visés
 


Mots-clés  : ArcGIS-ArcInfo

Logiciels ESRI utilisés : Ontologies, géo-ontologies, HBDS, Géodatabase, Web sémantique, ArcGIS

 

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:


I.1 - Définitions:



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).

I.2 Formalisation :



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.

I.3 - Méthodes :



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.



Cliquez pour agrandir
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.



Cliquez pour agrandir
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.



Cliquez pour agrandir
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 »



Cliquez pour agrandir
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



Cliquez pour agrandir
figure 5 : Ontologie des espaces potentiels d’apparition des mares dans le Nord Pas de Calais.(R. Arab, 2005)


2 – Ontologies et SIG


Pour les SIG, une ontologie est un ensemble d’objets géographiques avec leurs modèles, leurs structures et leurs relations. Dans le tableau suivant sont reprises les différentes étapes nécessaires pour la création d’un Système d’informations géographiques matérialisé par une géodatabase topologique et exposés par F. Pirot et Th. Saint Gérand en 2004.en introduisant le concept d’ontologie . L’ontologie est considérée comme Modélisation abstraite, conceptuelle en vue de créer une geodatabase




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:



Cliquez pour agrandir
Figure 6 : Exemple d’outils d’intégration sémantique : outil Case pour la création de la géodatabase. (source ESRI)


4- Ontologie et norme géographique ISO 19110


C’est une structure de données qui permet de stocker et d’échanger la connaissance relative à la structure des données géographiques. Il s’ensuit que l’information est plus accessible aux utilisateurs des données.


Conclusion


La méthode HBDS apparaît comme une méthode permettant d’une part, la modélisation et la structuration de l’information spatiale et thématique en vue de mettre en évidence les structures internes des phénomènes géographiques qui structure le squelette des données en vue de la création de systèmes d’informations géographiques d’autre part, la construction de géo-ontologies ou ontologies géographiques.
De nouveaux paradigmes et de nouveaux concepts sont en cours d’élaboration pour introduire la sémantique dans les applications, la communication homme-machine, la description plus ou moins explicite du contenu des phénomènes géographiques aussi bien en terme de structures, de modèles des objets géographiques composants des classes que de relations entre les concepts matérialisés par des classes.


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


© ESRI France
Accueil - Plénière - Communications - Ateliers - Concours - Partenaires - Contact