Mise en place de la base de données spatialisée de ... - Tour du valat

Petra Cohez-Vajda
Mise en place de la base de données Salicornia
Extension
spatiale
(Partie spatiale)
Entité
géographique
(Partie statique)
Caractéristiques non
spatiales
(Partie descriptive)
Figure II. Représentation de l’entité géographique par des classes UML dans POLLEN
(d’après Gayte & Libourel, op.cit)
On retrouve le formalisme UML dans plusieurs autres modèles des données
spatiotemporelles, par exemple dans la modélisation MADS 27 , ou dans MECOSIG 28
qui propose le formalisme CONGOO 29 (Parent et al.,1999; Pantazis & Donnay
,1996).
La critique des modélisations classiques est qu’elles ne sont pas adaptées à la
modélisation d’une dynamique spatio-temporelle des objets (Parent et al., op.cit).
Notre choix s’est porté néanmoins sur MERISE, car on a considéré qu’il
correspondait à notre besoin :
1. Son approche relationnelle correspond à l’élaboration de notre structure des
données sous un SGBDR comme Access (c’est vrai que l’on peut concevoir
un modèle à l’approche objet et l’implémenter dans un SGBD Relationnel
aussi que dans un SGBD orienté objet).
2. On ne doit gérer que des éléments spatiaux simples (objets ponctuels). On n’a
pas d’objets plus complexes (comme par ex : polyligne, polygone…). Ainsi
on ne doit pas gérer de règles topologiques (connexion, superposition,
intersection…etc.) entre nos points. Nos suivis génèrent des relevés ou des
observations « discrets dans le temps et dans l’espace». On ne modélise pas
de phénomènes continus, ni d’évolution d’objet. Donc notre modèle est
relativement simple.
3. De plus l’adaptation d’un formalisme comme UML aurait demandé plus de
réflexion et donc plus de temps. Or on a considéré que dans notre cas même
si on choisit une approche relationnelle ou une approche orientée objet, on
n’aura pas de différence fondamentale au résultat.
Concernant la modélisation des données, MERISE distingue 3 phases avec les
modèles correspondants.
4.2 Niveau conceptuel
Il s’agit d’identifier, de décrire les dépendances fonctionnelles et d’élaborer un
M.E.A. modèle entité – association appelée souvent comme modèle conceptuel des
données (cf. Annexe III).
Dans ce modèle :
les entités (objets distincts) et leurs attributs (caractéristiques) sont identifiés,
27 MADS : Modélisation d’Application à Données Spatio-Temporelle
28 MECOSIG : Méthode de Conception de SIG
29 CONGOO : Conception Géographique Orienté Objet
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