II.D.1.b - Versionnement
Le versionnement est plus satisfaisant en termes de suivi des
évolutions. Les événements de vie sont décrits. On
peut extraire les changements par requête dans la base de données.
Il est possible d'utiliser l'algèbre d'Allen. La topologie temporelle
est plus évidente. Néanmoins, il n'y a toujours pas de lien
permettant de suivre dans la base de données l'évolution d'un
même objet au cours du temps à travers ses différentes
versions, ni de savoir quel objet créé en a remplacé un
autre détruit. L'information sur le changement est limitée : on
ne sait pas directement ce qui a évolué ni par quel processus.
II.D.1.c - Journalisation
La journalisation est plus satisfaisante sur ce point,
puisqu'elle correspond à historisation par le stockage des mutations.
Toutefois, ses capacités quantitatives limitent son utilisation pour le
suivi des évolutions.
Malgré les limites de ces modèles, il n'est pas
possible d'obtenir l'information temporelle relative à l'aide
d'opérations intervenant sur les données après leur mise
à jour. C'est notamment le cas pour les modèles par couches
datées et par versionnement. Nous avons déjà
mentionné l'utilisation des traitements spatiaux pour superposer et
extraire les changements de deux couches. La couche des changements des
données CLC en est un exemple. L'utilisation d'algorithme d'appariement
permet d'ajouter aux données l'information temporelle relative
manquante.
L'appariement des données géographiques
consiste à comparer les données entre deux dates et à
expliciter les relations entre les divers objets aux deux dates. Les objets
homologues représentant une même réalité sont
identifiés. Il est en par exemple possible d'implémenter une
identité aux objets de la base de données, permettant leur suivi,
en utilisant l'algorithme MD5, qui permet d'obtenir un code unique en fonction
de l'enregistrement informatique.
II.D.2 - L'espace fixe
Définir un référentiel spatial fixe dans
le temps permet de résoudre le problème du changement de forme
des attributs géométriques des données. Le suivi est
implémenté en établissant un lien entre les formes des
entités observées et qui évoluent, avec un
référentiel spatial qui, lui, est constant dans le temps.
Il est possible de distinguer trois modèles de bases
de données spatio-temporelles fondés sur ce principe. Les deux
premiers modèles reposent sur le principe de la définition d'un
référentiel le plus fin possible, appelé Least common
geometry (Ott et Swiaczny, 2001) traduit par Plumejeaud dans sa
thèse par « plus petit dénominateur commun », afin
qu'aucun référentiel ne soit le support spatial de plusieurs
entités au même moment.
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Ces modèles se différencient par le format du
référentiel spatial utilisé :
- Format vecteur : le Space Time Composite (Langran,
1992), « Modèle à composition d'entités
Spatio-Temporelles » ou PPDC spatial vectoriel (Plumejeaud, 2011) ;
- Format raster : PPDC spatial matriciel (Plumejeaud, 2011).
Le dernier modèle appartenant à ce groupe est
la partition constante pour le suivi multi-niveaux (Bordin, 2006) qui consiste
à découper le territoire en portions qui peuvent faire
référence à plusieurs entités au même
moment.
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