Modélisation du territoire et des objets géographiques

Modélisation du territoire et des objets géographiques

Les raisons du choix du langage UML

Comme le rappelle [Muller et Gaertner, 2005], le diagramme de classes représente les informations à collecter sous forme de classes (groupes d’objets partageant un même ensemble de propriétés), d’attributs (variables caractérisant les classes) et d’associations (relation entre les classes). Dans le domaine géo-spatial, plusieurs méthodes sont utilisées pour modéliser l’espace ; au nombre desquelles nous avons les méthodes CONGOO (CONception Géographique Orientée Objet), Géo-ER (extension du modèle Entité-Relation au domaine géographique), Merise et le langage UML.

A ce jour, il n’existe pas encore de méthodes normalisées spécifiquement dédiées aux SIG [Koussa, 2011]. C’est la raison pour laquelle tout concepteur d’application SIG a un large choix face à lui. En ce qui nous concerne, nous avons jugé utile de nous appuyer sur le formalisme UML. Plusieurs raisons nous ont amené à faire le choix de ce langage. D’abord, UML a l’avantage d’être un standard international de modélisation objet. Ensuite, il peut s’utiliser à la fois comme langage et comme méthode de modélisation dans divers domaines d’activités.

Enfin, UML se présente aujourd’hui comme un outil de communication pratiquement incontournable pour représenter les systèmes d’information [Booch et al, 1999], [Morley et al, 2006]. La modélisation que nous avons mise en place repose sur deux diagrammes particuliers d’UML. Le premier concerne le diagramme des classes et le second est celui des cas d’utilisations (Use cases). Dans le diagramme des classes, nous décrivons la structure des entités manipulées par les utilisateurs. Grâce au formalisme UML, nous avons fait intervenir les notions de sous-classes, de super-classes, ou encore de classes génériques.

Cette hiérarchisation des classes offre l’avantage à toute sous-classe d’hériter directement des caractéristiques et comportements de la classe à laquelle elle est rattachée [Morley et al, 2006]. Pour ce qui est du diagramme des cas d’utilisations, il fait intervenir l’aspect fonctionnel de notre système. C’est pourquoi il n’interviendra que dans le chapitre 7 dédié à la présentation de la solution qui été mise en place. Pour le construire, nous nous servirons d’icônes (stick man), à partir desquelles nous représenterons des séquences d’actions réalisées par le système et produisant un résultat observable pour un acteur.

Etat de l’art sur les ontologies et nécessité de proposer une ontologie propre au bassin du Congo Le développement des systèmes à base des connaissances s’appuyant sur les ontologies a connu une évolution considérable depuis le début des années 1990. Les sciences géographiques ne sont pas restées en marge de ce vaste courant. Aujourd’hui, le rôle des ontologies dans le contrôle de la sémantique et la recherche de l’information n’est plus à démontrer dans les sciences géographiques notamment dans l’urbanisme, l’agriculture, dans la gestion des zones côtières et dans l’aménagement du territoire.

Grâce à l’utilisation des ontologies, les concepteurs ont d’une part, amélioré l’expressivité des requêtes formulées par les utilisateurs et, d’autre part, pallier les dérives sémantiques qui avaient cours en faisant dialoguer autour d’un vocabulaire formalisé l’ensemble des acteurs [Roussey et al, 2004], [Barde, 2004]. De nos jours, plusieurs ontologies géographiques ont été proposées parmi lesquelles nous avons : 

TOWNTOLOGY dont la mission est « de définir une ontologie utilisée à la fois pour l’enseignement de l’urbanisme et proposer aussi aux experts un cadre de référence, pour l’indexation de leur documentation, l’aide à la recherche d’information ou la formation du personnel » [Roussey et al, 2004].  AGROVOC a été développée par la FAO69. Elle est dédiée à l’eau, l’agriculture, la chimie et la foresterie [Barde, 2004].  L’ontologie FODOMUST est un projet de fouille de données multi-stratégies pour extraire et qualifier la végétation urbaine à partir de bases de données d’images [Minard, 2008].  L’ontologie GIEA est utilisée pour la coordination des travaux menés par différents organismes, et pour définir les informations demandées de façon commune par les agriculteurs [Minard, 2008].