Les applications d’aide à la décision spatiale telles que SOLAP (Spatial OLAP) sont traditionnellement conçues pour les environnements informatiques de bureau. L’adaptation des applications SOLAP aux contextes d’utilisation mobile (e.g. PDA et téléphones mobiles) pose certains problèmes dus à la nature et aux contraintes de ces environnements. Ce projet de recherche vise à apporter une solution, basée sur une architecture orientée services (SOA), pour l’adaptation des cubes de données SOLAP aux environnements mobiles. Il s’agit d’un service Web capable de transformer les cubes SOLAP des entrepôts de données géo-décisionnelles en mini-cubes de taille réduite, adaptés aux clients mobiles. Le service permet de sélectionner un sous-ensemble des cubes existants par l’intermédiaire d’opérateurs paramétrables, d’appliquer des traitements de simplification aux membres spatiaux, et finalement de transmettre ces données en format XML. Ce travail de recherche ouvre donc la voie à la conception et au développement de nouvelles applications géospatiales décisionnelles mobiles. / Decision support systems such as SOLAP (Spatial OLAP) have been originally designed as desktop applications. Adapting SOLAP applications to mobility contexts (e.g. using PDAs and mobile phones) pose some challenges due to the constraints of these environments. This research projects aims to provide a solution, based on a Service Oriented Architecture (SOA), for adapting SOLAP data cubes to mobile environments. It consists of a Web service which is capable of transforming SOLAP cubes from spatial data warehouses, in order to create mini-cubes of reduced size, suitable for mobile clients. This service allows selecting a subset of existing cubes (using parameterizable operators), applying simplification algorithms to spatial members, and finally transfering the data in an XML format. This research opens the way to the design and development of new geospatial decisional mobile applications.

Au cours des dernières années, différents types de travaux ont été réalisés indépendamment au sein du même centre de recherche (Centre de Recherche en Géomatique de l'Université Laval). Parmi ceux-ci, on retrouve des travaux axés sur l'acquisition et le traitement des données spatiales en sport de plein air d'une part, et des travaux axés sur l'exploration et l'analyse des données spatiales avec une solution SOLAP d'autre part. L'exploitation conjointe de ces travaux permettait de répondre à de nouvelles attentes et plus particulièrement à une nouvelle application : l'évaluation et l'analyse de la performance d'athlètes pratiquant un sport extérieur grâce à des données calculées à partir d'observations GPS. En effet, suite à des observations GPS, la position, la vitesse et l'accélération de l'athlète peuvent être calculées précisément. Cependant, aucun logiciel ne permettait d'analyser rapidement et facilement les nouvelles données recueillies. / Pourtant, les entraîneurs d'athlètes de haut niveau désirent obtenir des données sur les performances actuelles, de façon rapide et exacte, pour ainsi adapter immédiatement leur entraînement et favoriser le succès de l'athlète. Or, la technologie SOLAP offre aux utilisateurs une interface cliente très intuitive pour l'analyse spatio-temporelle. Cependant, son fonctionnement ne permettait pas d'ajouter rapidement de nouvelles données obtenues à partir d'observations GPS. Cette recherche visait alors à développer une approche répondant à des besoins d'analyse SOLAP en temps réel retrouvés dans certaines applications et plus particulièrement dans le sport de haut niveau. Nous avons aussi vérifié qu'une solution SOLAP utilisée dans le domaine de la gestion des entreprises pour faciliter les prises de décision peut être transposée dans celui de l'analyse de la performance des athlètes. Pour ce faire, un SOLAP juste-à-temps, baptisé SOLAP-SPORT, a été développé dans le cadre de ce projet de recherche.

L'information géographique est maintenant un produit de masse fréquemment manipulé par des utilisateurs non-experts en géomatique qui ont peu ou pas de connaissances de la qualité des données qu'ils utilisent. Ce contexte accroît significativement les risques de mauvaise utilisation des données et ainsi les risques de conséquence néfaste résultant de ces mauvaises utilisations. Cette thèse vise à fournir à des utilisateurs experts ou des experts en qualité une approche leur permettant d'évaluer la qualité des données et ainsi être à même de conseiller des utilisateurs non-experts dans leur utilisation des données. Cette approche se base sur une structuration des données de qualité dans une base de données multidimensionnelle et une communication dynamique et contextuelle utilisant des indicateurs de qualité affichés dans un système SOLAP (Spatial On-Line Analytical Processing) combiné à un système d'information géographique.

Os resíduos urbanos descartados de forma irregular constituem um problema sério, principalmente nas grandes cidades, causando entupimento de bueiros e drenagem com conseqüentes inundações, sujeira e transmissão de doenças tais como leptospirose e dengue além de ser um estorvo para o trânsito e acarretarem gastos para a Prefeitura. Por outro lado, reciclar este material é uma fonte de receitas e um gerador de empregos. A Geovisualização Analítica pode ser de grande auxílio para a análise desse problema complexo e para a tomada de decisão. Com essa motivação, a presente dissertação procura fornecer uma visão geral sobre o estado da arte quanto a conceitos e pesquisas em Geovisualização (GVis) e Processamento Analítico (OLAP e SOLAP). Apresenta também processos, metodologias e tecnologias que foram utilizadas no desenvolvimento de um protótipo de um sistema analítico de informações aplicado à área de gestão da coleta seletiva de resíduos sólidos recicláveis em ambiente urbano. Este protótipo, efetivamente implantado, combinou navegação e consulta para recuperar informações através de seleções espaciais e alfanuméricas. Através de exemplos foi mostrado que este tipo de solução auxilia gestores nos processos de exploração, análise e tomada de decisão. / Domestic waste illegally disposed constitute a serious problem, especially in large cities, causing clogging of drains and drainage with subsequent flooding, dirt and transmission of diseases such as leptospirosis and dengue as well as being a hindrance to traffic and would entail city hall costs. Moreover, recycle this material is a source of revenue and a generator of jobs. The Analytical Geovisualization can be of great help in the analysis of this complex problem and the decision-making. With this motivation, this paper seeks to provide an overview of the state of the art as the concepts and research in Geovisualization (GVis) and Analytical Processing (OLAP and SOLAP). It also presents processes, methodologies and technologies that were used in developing a prototype of an analytical system applied to the area of selective collection information management of recyclable solid waste in urban environments. This prototype, effectively deployed, combined navigation and query to retrieve information through spatial and alphanumeric selections. Through examples it was shown that this type of solution helps managers in operating procedures, analysis and decision making.

Les systèmes d'Entrepôts de Données et OLAP spatiaux (EDS et SOLAP) sont des technologies d'aide à la décision permettant l'analyse multidimensionnelle de gros volumes de données spatiales. Dans ces systèmes, la qualité de l'analyse dépend de trois facteurs : la qualité des données entreposées, la qualité des agrégations et la qualité de l’exploration des données. La qualité des données entreposées dépend de critères comme la précision, l'exhaustivité et la cohérence logique. La qualité d'agrégation dépend de problèmes structurels (e.g. les hiérarchies non strictes qui peuvent engendrer le comptage en double des mesures) et de problèmes sémantiques (e.g. agréger les valeurs de température par la fonction Sum peut ne pas avoir de sens considérant une application donnée). La qualité d'exploration est essentiellement affectée par des requêtes utilisateur inconsistantes (e.g. quelles ont été les valeurs de température en URSS en 2010 ?). Ces requêtes peuvent engendrer des interprétations erronées des résultats. Cette thèse s'attaque aux problèmes d'incohérence logique qui peuvent affecter les qualités de données, d'agrégation et d'exploration. L'incohérence logique est définie habituellement comme la présence de contradictions dans les données. Elle est typiquement contrôlée au moyen de Contraintes d'Intégrité (CI). Dans cette thèse nous étendons d'abord la notion de CI (dans le contexte des systèmes SOLAP) afin de prendre en compte les incohérences relatives aux agrégations et requêtes utilisateur. Pour pallier les limitations des approches existantes concernant la définition des CI SOLAP, nous proposons un Framework basé sur les langages standards UML et OCL. Ce Framework permet la spécification conceptuelle et indépendante des plates-formes des CI SOLAP et leur implémentation automatisée. Il comporte trois parties : (1) Une classification des CI SOLAP. (2) Un profil UML implémenté dans l'AGL MagicDraw, permettant la représentation conceptuelle des modèles des systèmes SOLAP et de leurs CI. (3) Une implémentation automatique qui est basée sur les générateurs de code Spatial OCL2SQL et UML2MDX qui permet de traduire les spécifications conceptuelles en code au niveau des couches EDS et serveur SOLAP. Enfin, les contributions de cette thèse ont été appliquées dans le cadre de projets nationaux de développement d'applications (S)OLAP pour l'agriculture et l'environnement. / Spatial Data Warehouse (SDW) and Spatial OLAP (SOLAP) systems are Business Intelligence (BI) allowing for interactive multidimensional analysis of huge volumes of spatial data. In such systems the quality ofanalysis mainly depends on three components : the quality of warehoused data, the quality of data aggregation, and the quality of data exploration. The warehoused data quality depends on elements such accuracy, comleteness and logical consistency. The data aggregation quality is affected by structural problems (e.g., non-strict dimension hierarchies that may cause double-counting of measure values) and semantic problems (e.g., summing temperature values does not make sens in many applications). The data exploration quality is mainly affected by inconsistent user queries (e.g., what are temperature values in USSR in 2010?) leading to possibly meaningless interpretations of query results. This thesis address the problems of logical inconsistency that may affect the data, aggregation and exploration qualities in SOLAP. The logical inconsistency is usually defined as the presence of incoherencies (contradictions) in data ; It is typically controlled by means of Integrity Constraints (IC). In this thesis, we extends the notion of IC (in the SOLAP domain) in order to take into account aggregation and query incoherencies. To overcome the limitations of existing approaches concerning the definition of SOLAP IC, we propose a framework that is based on the standard languages UML and OCL. Our framework permits a plateforme-independent conceptual design and an automatic implementation of SOLAP IC ; It consists of three parts : (1) A SOLAP IC classification, (2) A UML profile implemented in the CASE tool MagicDraw, allowing for a conceptual design of SOLAP models and their IC, (3) An automatic implementation based on the code generators Spatial OCLSQL and UML2MDX, which allows transforming the conceptual specifications into code. Finally, the contributions of this thesis have been experimented and validated in the context of French national projetcts aimming at developping (S)OLAP applications for agriculture and environment.

Os resíduos urbanos descartados de forma irregular constituem um problema sério, principalmente nas grandes cidades, causando entupimento de bueiros e drenagem com conseqüentes inundações, sujeira e transmissão de doenças tais como leptospirose e dengue além de ser um estorvo para o trânsito e acarretarem gastos para a Prefeitura. Por outro lado, reciclar este material é uma fonte de receitas e um gerador de empregos. A Geovisualização Analítica pode ser de grande auxílio para a análise desse problema complexo e para a tomada de decisão. Com essa motivação, a presente dissertação procura fornecer uma visão geral sobre o estado da arte quanto a conceitos e pesquisas em Geovisualização (GVis) e Processamento Analítico (OLAP e SOLAP). Apresenta também processos, metodologias e tecnologias que foram utilizadas no desenvolvimento de um protótipo de um sistema analítico de informações aplicado à área de gestão da coleta seletiva de resíduos sólidos recicláveis em ambiente urbano. Este protótipo, efetivamente implantado, combinou navegação e consulta para recuperar informações através de seleções espaciais e alfanuméricas. Através de exemplos foi mostrado que este tipo de solução auxilia gestores nos processos de exploração, análise e tomada de decisão. / Domestic waste illegally disposed constitute a serious problem, especially in large cities, causing clogging of drains and drainage with subsequent flooding, dirt and transmission of diseases such as leptospirosis and dengue as well as being a hindrance to traffic and would entail city hall costs. Moreover, recycle this material is a source of revenue and a generator of jobs. The Analytical Geovisualization can be of great help in the analysis of this complex problem and the decision-making. With this motivation, this paper seeks to provide an overview of the state of the art as the concepts and research in Geovisualization (GVis) and Analytical Processing (OLAP and SOLAP). It also presents processes, methodologies and technologies that were used in developing a prototype of an analytical system applied to the area of selective collection information management of recyclable solid waste in urban environments. This prototype, effectively deployed, combined navigation and query to retrieve information through spatial and alphanumeric selections. Through examples it was shown that this type of solution helps managers in operating procedures, analysis and decision making.

Les systèmes d'Entrepôts de Données et OLAP spatiaux (EDS et SOLAP) sont des technologies d'aide à la décision permettant l'analyse multidimensionnelle de gros volumes de données spatiales. Dans ces systèmes, la qualité de l'analyse dépend de trois facteurs : la qualité des données entreposées, la qualité des agrégations et la qualité de l'exploration des données. La qualité des données entreposées dépend de critères comme la précision, l'exhaustivité et la cohérence logique. La qualité d'agrégation dépend de problèmes structurels (e.g. les hiérarchies non strictes qui peuvent engendrer le comptage en double des mesures) et de problèmes sémantiques (e.g. agréger les valeurs de température par la fonction Sum peut ne pas avoir de sens considérant une application donnée). La qualité d'exploration est essentiellement affectée par des requêtes utilisateur inconsistantes (e.g. quelles ont été les valeurs de température en URSS en 2010 ?). Ces requêtes peuvent engendrer des interprétations erronées des résultats. Cette thèse s'attaque aux problèmes d'incohérence logique qui peuvent affecter les qualités de données, d'agrégation et d'exploration. L'incohérence logique est définie habituellement comme la présence de contradictions dans les données. Elle est typiquement contrôlée au moyen de Contraintes d'Intégrité (CI). Dans cette thèse nous étendons d'abord la notion de CI (dans le contexte des systèmes SOLAP) afin de prendre en compte les incohérences relatives aux agrégations et requêtes utilisateur. Pour pallier les limitations des approches existantes concernant la définition des CI SOLAP, nous proposons un Framework basé sur les langages standards UML et OCL. Ce Framework permet la spécification conceptuelle et indépendante des plates-formes des CI SOLAP et leur implémentation automatisée. Il comporte trois parties : (1) Une classification des CI SOLAP. (2) Un profil UML implémenté dans l'AGL MagicDraw, permettant la représentation conceptuelle des modèles des systèmes SOLAP et de leurs CI. (3) Une implémentation automatique qui est basée sur les générateurs de code Spatial OCL2SQL et UML2MDX qui permet de traduire les spécifications conceptuelles en code au niveau des couches EDS et serveur SOLAP. Enfin, les contributions de cette thèse ont été appliquées dans le cadre de projets nationaux de développement d'applications (S)OLAP pour l'agriculture et l'environnement.