Les sources de l’information géographique




Nicolas Lambert, Timothée Giraud, Matthieu Viry, Ronan Ysebaert

Dernière modification : décembre 2023

Les composantes de l’IG


Géométries

Géométries

Elles définissent la forme et la localisation de l’objet à cartographier sur la surface terrestre.

La position des géométries est toujours exprimée dans un système de coordonnées explicite : coordonnées géographiques (latitude / longitude) ou coordonnées projetées (X / Y).

Vecteurs et rasters

2 types de données sont à différencier : le raster et le vecteur.

Raster

C’est une image (plan scanné, photographie aérienne, image satellitaire…) localisée dans l’espace.

L’information géographique est alors stockée dans des cellules (pixel) contiguës généralement carrées.

Chaque pixel défini par une résolution possède des valeurs qui peuvent être traitées et cartographiées.

Leur manipulation et analyse relève de champs méthodologiques particuliers (télédétection). Les logiciels de cartographie thématique ne sont pas adaptés à leur manipulation (> SIG).

Vecteurs et rasters

2 types de données sont à différencier : le raster et le vecteur.

Vecteur

Il s’agit d’objets géométriques de type points, lignes ou polygones.

Ces objets vectoriels ne pixellisent pas. On parlera néanmoins de niveaux de généralisation pour qualifier leur niveau de précision (parfois aussi appelée résolution).

Chaque objet est défini par un identifiant unique.

Vecteurs et rasters

2 types de données sont à différencier : le raster et le vecteur.

Formats de fichiers vectoriels

Les formats de stockage des géométries les plus connus sont :

  • Shapefile (.shp) : ou « fichier de formes » est le format de fichier historique des SIG. Initialement développé par ESRI pour ses logiciels commerciaux, il est devenu un standard de facto, malgré ses limitations (taille de fichiers, longueur texte, nombre maximal d’attributs)…

  • Geographic JSON (.geojson) : Un format ouvert d’encodage de données géospatiales utilisant la norme JSON (JavaScript Object Notation), assez répandu sur le Web (cartographie interactive, D3.js).

  • GeoPackage (.gpkg) : Un format de données géospatiales raster ou vecteur, ouvert, non lié à un système d’exploitation. Conçu pour être aussi léger que possible, il permet notamment de stocker plusieurs couches géographiques dans un seul et même fichier.

  • Keyhole Markup Language (.kml) : ou « langage à base de balises géolocales », est fondé sur le formalisme XML. Depuis 2008, le format est normalisé par l’Open Geospatial Consortium. Il s’agit, avec le .gpx, du format classique de données produites par GPS.

  • Fichiers tabulaires (.csv, .xls, etc.) : tout simplement ! A partir du moment où ils contiennent une dimension géographique (localisation X/Y relative à un point en général).

Le shapefile

Son extension est classiquement .shp, mais il est toujours accompagné de deux autres fichiers de même nom :

  • .dbf : contient les données attributaires.
  • .shx : stocke l’index de la géométrie.

D’autres fichiers peuvent optionnellement être également fournis :

  • .sbn et .sbx: index spatial des formes.
  • .prj : information sur le système de coordonnées.
  • .shp.xml : métadonnées du shapefile.
  • .cpg : gestion de l’encodage.
  • et potentiellement d’autres : .fbn, .fbx, .atx…

Il faut toujours conserver l’intégrité de l’ensemble de ces fichiers et ne jamais éditer un fichier en dehors de logiciels dédiés.

Niveaux de généralisation

Le niveau de détail relatif aux géometries vectorielles (nombre de points).

Les fournisseurs de données géographiques fournissent régulièrement plusieurs niveaux de généralisation, comme Eurostat (GISCO).

Niveaux de généralisation

Le niveau de détail relatif aux géometries vectorielles (nombre de points).

Les fournisseurs de données géographiques fournissent régulièrement plusieurs niveaux de généralisation, comme Eurostat (GISCO) ou Natural Earth.

Reading layer `ne_10m_admin_0_countries' from data source 
  `/tmp/Rtmpt61Sp8/ne_10m_admin_0_countries.shp' using driver `ESRI Shapefile'
Simple feature collection with 258 features and 168 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -180 ymin: -90 xmax: 180 ymax: 83.6341
Geodetic CRS:  WGS 84

Reading layer `ne_50m_admin_0_countries' from data source 
  `/tmp/Rtmpt61Sp8/ne_50m_admin_0_countries.shp' using driver `ESRI Shapefile'
Simple feature collection with 242 features and 168 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -180 ymin: -89.99893 xmax: 180 ymax: 83.59961
Geodetic CRS:  WGS 84

Reading layer `ne_110m_admin_0_countries' from data source 
  `/tmp/Rtmpt61Sp8/ne_110m_admin_0_countries.shp' using driver `ESRI Shapefile'
Simple feature collection with 177 features and 168 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -180 ymin: -90 xmax: 180 ymax: 83.64513
Geodetic CRS:  WGS 84

Niveaux de généralisation

Le choix du niveau de généralisation adapté dépend des objectifs de la carte, de l’emprise de espace d’étude, et des caractéristiques des polygones du fond de carte.

Niveaux de généralisation

Le choix du niveau de généralisation adapté dépend des objectifs de la carte, de l’emprise de espace d’étude, et des caractéristiques des polygones du fond de carte.

Simplifier les géométries

Des outils existent pour simplifier le niveau de détail des géométries, comme Mapshapper

Rechercher de l’information géographique

Les fournisseurs de fonds de carte géoréférencés sont nombreux…

En France, un incontournable : l’IGN

Les organismes “spécialisés”

Les collectivités territoriales

Au niveau international

Enrichir les géométries par des données statistiques

Données attributaires ?

L’ensemble des informations relatives à un objet géographique, qui le décrivent et le caractérisent.

Pourquoi faire ?

Les géométries contiennent souvent quelques attributs statistiques, assez limités pour initier des analyses ou produire des représentations cartographiques.

Attributs associés aux géométries des communes françaises (IGN)

                        ID                   NOM                 NOM_M
1 COMMUNE_0000002324290054            Culoz-Béon            CULOZ-BEON
2 COMMUNE_0000000009751205                 Pizay                 PIZAY
3 COMMUNE_0000000009750692 L'Abergement-de-Varey L'ABERGEMENT-DE-VAREY
4 COMMUNE_0000000009750946    Châtillon-la-Palud    CHATILLON-LA-PALUD
5 COMMUNE_0000000009749292                   Gex                   GEX
  INSEE_COM          STATUT POPULATION INSEE_CAN INSEE_ARR INSEE_DEP INSEE_REG
1      1138  Commune simple       3426        10         1         1        84
2      1297  Commune simple        890        12         2         1        84
3      1002  Commune simple        262         1         1         1        84
4      1092  Commune simple       1622         7         2         1        84
5      1173 Sous-préfecture      13177         9         3         1        84
  SIREN_EPCI
1  200040350
2  240100610
3  240100883
4  200069193
5  240100750
Attributs associés aux géométries des régions européennes (GISCO) 
    LEVL_CODE NUTS_ID URBN_TYPE CNTR_CODE             NAME_LATN
131         2    FR10         0        FR         Ile-de-France
132         2    FRB0         0        FR Centre - Val de Loire
133         2    FRC1         0        FR             Bourgogne
134         2    FRC2         0        FR         Franche-Comté
135         2    FRD1         0        FR       Basse-Normandie
136         2    FRD2         0        FR       Haute-Normandie
                NUTS_NAME MOUNT_TYPE COAST_TYPE  FID  geo
131         Ile-de-France          0          0 FR10 FR10
132 Centre - Val de Loire          0          0 FRB0 FRB0
133             Bourgogne          0          0 FRC1 FRC1
134         Franche-Comté          0          0 FRC2 FRC2
135       Basse-Normandie          0          0 FRD1 FRD1
136       Haute-Normandie          0          0 FRD2 FRD2

Pourquoi faire ?

Les géométries contiennent souvent quelques attributs statistiques, assez limités pour initier des analyses ou produire des représentations cartographiques.

Attributs associés aux géométries pays du monde (Natural Earth)

       featurecla scalerank LABELRANK                  SOVEREIGNT SOV_A3
1 Admin-0 country         1         6                        Fiji    FJI
2 Admin-0 country         1         3 United Republic of Tanzania    TZA
3 Admin-0 country         1         7              Western Sahara    SAH
4 Admin-0 country         1         2                      Canada    CAN
5 Admin-0 country         1         2    United States of America    US1
6 Admin-0 country         1         3                  Kazakhstan    KA1
  ADM0_DIF LEVEL              TYPE TLC                       ADMIN ADM0_A3
1        0     2 Sovereign country   1                        Fiji     FJI
2        0     2 Sovereign country   1 United Republic of Tanzania     TZA
3        0     2     Indeterminate   1              Western Sahara     SAH
4        0     2 Sovereign country   1                      Canada     CAN
5        1     2           Country   1    United States of America     USA
6        1     1       Sovereignty   1                  Kazakhstan     KAZ
  GEOU_DIF                  GEOUNIT GU_A3 SU_DIF        SUBUNIT SU_A3 BRK_DIFF
1        0                     Fiji   FJI      0           Fiji   FJI        0
2        0                 Tanzania   TZA      0       Tanzania   TZA        0
3        0           Western Sahara   SAH      0 Western Sahara   SAH        1
4        0                   Canada   CAN      0         Canada   CAN        0
5        0 United States of America   USA      0  United States   USA        0
6        0               Kazakhstan   KAZ      0     Kazakhstan   KAZ        0
                      NAME      NAME_LONG BRK_A3      BRK_NAME BRK_GROUP
1                     Fiji           Fiji    FJI          Fiji      <NA>
2                 Tanzania       Tanzania    TZA      Tanzania      <NA>
3                W. Sahara Western Sahara    B28     W. Sahara      <NA>
4                   Canada         Canada    CAN        Canada      <NA>
5 United States of America  United States    USA United States      <NA>
6               Kazakhstan     Kazakhstan    KAZ    Kazakhstan      <NA>
   ABBREV POSTAL                        FORMAL_EN FORMAL_FR     NAME_CIAWF
1    Fiji     FJ                 Republic of Fiji      <NA>           Fiji
2   Tanz.     TZ      United Republic of Tanzania      <NA>       Tanzania
3 W. Sah.     WS Sahrawi Arab Democratic Republic      <NA> Western Sahara
4    Can.     CA                           Canada      <NA>         Canada
5  U.S.A.     US         United States of America      <NA>  United States
6    Kaz.     KZ           Republic of Kazakhstan      <NA>     Kazakhstan
  NOTE_ADM0                        NOTE_BRK                NAME_SORT NAME_ALT
1      <NA>                            <NA>                     Fiji     <NA>
2      <NA>                            <NA>                 Tanzania     <NA>
3      <NA> Self admin.; Claimed by Morocco           Western Sahara     <NA>
4      <NA>                            <NA>                   Canada     <NA>
5      <NA>                            <NA> United States of America     <NA>
6      <NA>                            <NA>               Kazakhstan     <NA>
  MAPCOLOR7 MAPCOLOR8 MAPCOLOR9 MAPCOLOR13   POP_EST POP_RANK POP_YEAR   GDP_MD
1         5         1         2          2    889953       11     2019     5496
2         3         6         2          2  58005463       16     2019    63177
3         4         7         4          4    603253       11     2017      907
4         6         6         2          2  37589262       15     2019  1736425
5         4         5         1          1 328239523       17     2019 21433226
6         6         1         6          1  18513930       14     2019   181665
  GDP_YEAR                   ECONOMY             INCOME_GRP FIPS_10 ISO_A2
1     2019      6. Developing region 4. Lower middle income      FJ     FJ
2     2019 7. Least developed region          5. Low income      TZ     TZ
3     2007 7. Least developed region          5. Low income      WI     EH
4     2019   1. Developed region: G7   1. High income: OECD      CA     CA
5     2019   1. Developed region: G7   1. High income: OECD      US     US
6     2019      6. Developing region 3. Upper middle income      KZ     KZ
  ISO_A2_EH ISO_A3 ISO_A3_EH ISO_N3 ISO_N3_EH UN_A3 WB_A2 WB_A3   WOE_ID
1        FJ    FJI       FJI    242       242   242    FJ   FJI 23424813
2        TZ    TZA       TZA    834       834   834    TZ   TZA 23424973
3        EH    ESH       ESH    732       732   732   -99   -99 23424990
4        CA    CAN       CAN    124       124   124    CA   CAN 23424775
5        US    USA       USA    840       840   840    US   USA 23424977
6        KZ    KAZ       KAZ    398       398   398    KZ   KAZ      -90
  WOE_ID_EH                                                    WOE_NOTE
1  23424813                                  Exact WOE match as country
2  23424973                                  Exact WOE match as country
3  23424990                                  Exact WOE match as country
4  23424775                                  Exact WOE match as country
5  23424977                                  Exact WOE match as country
6  23424871 Includes Baykonur Cosmodrome as an Admin-1 states provinces
  ADM0_ISO ADM0_DIFF ADM0_TLC ADM0_A3_US ADM0_A3_FR ADM0_A3_RU ADM0_A3_ES
1      FJI      <NA>      FJI        FJI        FJI        FJI        FJI
2      TZA      <NA>      TZA        TZA        TZA        TZA        TZA
3      B28      <NA>      B28        SAH        MAR        SAH        SAH
4      CAN      <NA>      CAN        CAN        CAN        CAN        CAN
5      USA      <NA>      USA        USA        USA        USA        USA
6      KAZ      <NA>      KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ
  ADM0_A3_CN ADM0_A3_TW ADM0_A3_IN ADM0_A3_NP ADM0_A3_PK ADM0_A3_DE ADM0_A3_GB
1        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI
2        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA
3        SAH        SAH        MAR        SAH        SAH        SAH        SAH
4        CAN        CAN        CAN        CAN        CAN        CAN        CAN
5        USA        USA        USA        USA        USA        USA        USA
6        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ
  ADM0_A3_BR ADM0_A3_IL ADM0_A3_PS ADM0_A3_SA ADM0_A3_EG ADM0_A3_MA ADM0_A3_PT
1        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI
2        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA
3        SAH        SAH        MAR        MAR        SAH        MAR        SAH
4        CAN        CAN        CAN        CAN        CAN        CAN        CAN
5        USA        USA        USA        USA        USA        USA        USA
6        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ
  ADM0_A3_AR ADM0_A3_JP ADM0_A3_KO ADM0_A3_VN ADM0_A3_TR ADM0_A3_ID ADM0_A3_PL
1        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI
2        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA
3        SAH        SAH        SAH        SAH        MAR        MAR        MAR
4        CAN        CAN        CAN        CAN        CAN        CAN        CAN
5        USA        USA        USA        USA        USA        USA        USA
6        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ
  ADM0_A3_GR ADM0_A3_IT ADM0_A3_NL ADM0_A3_SE ADM0_A3_BD ADM0_A3_UA ADM0_A3_UN
1        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        -99
2        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        -99
3        SAH        SAH        MAR        SAH        SAH        SAH        -99
4        CAN        CAN        CAN        CAN        CAN        CAN        -99
5        USA        USA        USA        USA        USA        USA        -99
6        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        KAZ        -99
  ADM0_A3_WB     CONTINENT REGION_UN        SUBREGION
1        -99       Oceania   Oceania        Melanesia
2        -99        Africa    Africa   Eastern Africa
3        -99        Africa    Africa  Northern Africa
4        -99 North America  Americas Northern America
5        -99 North America  Americas Northern America
6        -99          Asia      Asia     Central Asia
                   REGION_WB NAME_LEN LONG_LEN ABBREV_LEN TINY HOMEPART
1        East Asia & Pacific        4        4          4  -99        1
2         Sub-Saharan Africa        8        8          5  -99        1
3 Middle East & North Africa        9       14          7  -99        1
4              North America        6        6          4  -99        1
5              North America       24       13          6  -99        1
6      Europe & Central Asia       10       10          4  -99        1
  MIN_ZOOM MIN_LABEL MAX_LABEL    LABEL_X    LABEL_Y      NE_ID WIKIDATAID
1      0.0       3.0       8.0  177.97543 -17.826099 1159320625       Q712
2      0.0       3.0       8.0   34.95918  -6.051866 1159321337       Q924
3      4.7       6.0      11.0  -12.63030  23.967592 1159321223      Q6250
4      0.0       1.7       5.7 -101.91070  60.324287 1159320467        Q16
5      0.0       1.7       5.7  -97.48260  39.538479 1159321369        Q30
6      0.0       2.7       7.0   68.68555  49.054149 1159320967       Q232
           NAME_AR         NAME_BN            NAME_DE                  NAME_EN
1             فيجي            ফিজি            Fidschi                     Fiji
2          تنزانيا       তানজানিয়া           Tansania                 Tanzania
3  الصحراء الغربية    পশ্চিম সাহারা         Westsahara           Western Sahara
4             كندا          কানাডা             Kanada                   Canada
5 الولايات المتحدة মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র Vereinigte Staaten United States of America
6        كازاخستان       কাজাখস্তান         Kasachstan               Kazakhstan
            NAME_ES             NAME_FA           NAME_FR
1              Fiyi                فیجی             Fidji
2          Tanzania            تانزانیا          Tanzanie
3 Sahara Occidental          صحرای غربی Sahara occidental
4            Canadá              کانادا            Canada
5    Estados Unidos ایالات متحده آمریکا        États-Unis
6        Kazajistán            قزاقستان        Kazakhstan
                      NAME_EL      NAME_HE          NAME_HI
1                       Φίτζι        פיג'י             फ़िजी
2                    Τανζανία       טנזניה          तंज़ानिया
3               Δυτική Σαχάρα סהרה המערבית     पश्चिमी सहारा
4                     Καναδάς         קנדה            कनाडा
5 Ηνωμένες Πολιτείες Αμερικής  ארצות הברית संयुक्त राज्य अमेरिका
6                   Καζακστάν       קזחסטן        कज़ाख़िस्तान
                    NAME_HU         NAME_ID               NAME_IT
1           Fidzsi-szigetek            Fiji                  Figi
2                  Tanzánia        Tanzania              Tanzania
3            Nyugat-Szahara    Sahara Barat    Sahara Occidentale
4                    Kanada          Kanada                Canada
5 Amerikai Egyesült Államok Amerika Serikat Stati Uniti d'America
6                Kazahsztán      Kazakhstan            Kazakistan
         NAME_JA    NAME_KO                      NAME_NL           NAME_PL
1       フィジー       피지                         Fiji             Fidżi
2     タンザニア   탄자니아                     Tanzania          Tanzania
3       西サハラ   서사하라            Westelijke Sahara  Sahara Zachodnia
4         カナダ     캐나다                       Canada            Kanada
5 アメリカ合衆国       미국 Verenigde Staten van Amerika Stany Zjednoczone
6   カザフスタン 카자흐스탄                   Kazachstan        Kazachstan
         NAME_PT         NAME_RU    NAME_SV                     NAME_TR
1           Fiji           Фиджи       Fiji                        Fiji
2       Tanzânia        Танзания   Tanzania                    Tanzanya
3 Sara Ocidental Западная Сахара Västsahara                  Batı Sahra
4         Canadá          Канада     Kanada                      Kanada
5 Estados Unidos             США        USA Amerika Birleşik Devletleri
6    Cazaquistão       Казахстан  Kazakstan                  Kazakistan
                  NAME_UK                NAME_UR    NAME_VI    NAME_ZH NAME_ZHT
1                   Фіджі                    فجی       Fiji       斐济     斐濟
2                Танзанія                تنزانیہ   Tanzania   坦桑尼亚 坦尚尼亞
3          Західна Сахара            مغربی صحارا Tây Sahara   西撒哈拉 西撒哈拉
4                  Канада                 کینیڈا     Canada     加拿大   加拿大
5 Сполучені Штати Америки ریاستہائے متحدہ امریکا     Hoa Kỳ       美国     美國
6               Казахстан               قازقستان Kazakhstan 哈萨克斯坦   哈薩克
          FCLASS_ISO TLC_DIFF         FCLASS_TLC FCLASS_US    FCLASS_FR
1    Admin-0 country     <NA>    Admin-0 country      <NA>         <NA>
2    Admin-0 country     <NA>    Admin-0 country      <NA>         <NA>
3 Admin-0 dependency     <NA> Admin-0 dependency      <NA> Unrecognized
4    Admin-0 country     <NA>    Admin-0 country      <NA>         <NA>
5    Admin-0 country     <NA>    Admin-0 country      <NA>         <NA>
6    Admin-0 country     <NA>    Admin-0 country      <NA>         <NA>
  FCLASS_RU FCLASS_ES FCLASS_CN FCLASS_TW    FCLASS_IN FCLASS_NP FCLASS_PK
1      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>      <NA>      <NA>
2      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>      <NA>      <NA>
3      <NA>      <NA>      <NA>      <NA> Unrecognized      <NA>      <NA>
4      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>      <NA>      <NA>
5      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>      <NA>      <NA>
6      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>      <NA>      <NA>
  FCLASS_DE FCLASS_GB FCLASS_BR FCLASS_IL    FCLASS_PS    FCLASS_SA FCLASS_EG
1      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>         <NA>      <NA>
2      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>         <NA>      <NA>
3      <NA>      <NA>      <NA>      <NA> Unrecognized Unrecognized      <NA>
4      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>         <NA>      <NA>
5      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>         <NA>      <NA>
6      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>         <NA>      <NA>
     FCLASS_MA FCLASS_PT FCLASS_AR FCLASS_JP FCLASS_KO FCLASS_VN    FCLASS_TR
1         <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>
2         <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>
3 Unrecognized      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA> Unrecognized
4         <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>
5         <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>
6         <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>         <NA>
     FCLASS_ID    FCLASS_PL FCLASS_GR FCLASS_IT    FCLASS_NL FCLASS_SE
1         <NA>         <NA>      <NA>      <NA>         <NA>      <NA>
2         <NA>         <NA>      <NA>      <NA>         <NA>      <NA>
3 Unrecognized Unrecognized      <NA>      <NA> Unrecognized      <NA>
4         <NA>         <NA>      <NA>      <NA>         <NA>      <NA>
5         <NA>         <NA>      <NA>      <NA>         <NA>      <NA>
6         <NA>         <NA>      <NA>      <NA>         <NA>      <NA>
  FCLASS_BD FCLASS_UA
1      <NA>      <NA>
2      <NA>      <NA>
3      <NA>      <NA>
4      <NA>      <NA>
5      <NA>      <NA>
6      <NA>      <NA>

Dimension géographique de tableaux de données statistiques

On parle ici de tableaux de données définis par :

  • Une emprise géographique (France, Europe, Monde, etc.)
  • Une brique géographique élémentaire (une commune, une rivière, une région, une forêt, etc.)
  • Des données attributaires utiles à l’analyse.
  • Un identifiant unique pour chaque brique géographique élémentaire.
  • Une correspondance au moins partielle avec le fond de carte dont on dispose.

On peut alors enrichir sémantiquement les géométries !

Comment faire ?

Dans les cas relevant de la donnée institutionnelle c’est plutôt facile ! Les codes géographiques (uniques) des unités territoriales qui composent les fonds de carte sont normés et une association étroite entre fond de carte.

On peut citer par exemple :

  • A l’échelle mondiale : Natural Earth (géométries) / Nations Unies (Population prospect) : pays définis par des codes ISO uniques.
  • A l’échelle européenne : GISCO (géométries) / Eurostat (données socio-économiques). Régions européennes définies par la nomenclature NUTS.
  • A l’échelle française : IGN (géométries) / INSEE. Plusieurs découpages disponibles (communes, EPCI, etc.)

Il faut juste veiller à la compatibilité de version des données et géométries

Données de population communales de l’INSEE

Comment faire ?

Dans les cas relevant de la donnée institutionnelle c’est plutôt facile ! Les codes géographiques (uniques) des unités territoriales qui composent les fonds de carte sont normés et une association étroite entre fond de carte.

On peut citer par exemple :

  • A l’échelle mondiale : Natural Earth (géométries) / Nations Unies (Population prospect) : pays définis par des codes ISO uniques.
  • A l’échelle européenne : GISCO (géométries) / Eurostat (données socio-économiques). Régions européennes définies par la nomenclature NUTS.
  • A l’échelle française : IGN (géométries) / INSEE. Plusieurs découpages disponibles (communes, EPCI, etc.)

Il faut juste veiller à la compatibilité de version des données et géométries

Données de population communales de l’INSEE

Comment faire ?

Pour les fonds de carte “moins conventionnels”, utiliser les fonctionnalités des SIG ou des logiciels de cartographie thématique pour exporter les codes associés et gérer la bonne concordance entre les données que vous collectez et les fonds de carte de référence.

Comment faire ?

L’enrichissement de données attributaires au format tabulaire (.csv, .xls, .ods, etc.) est réalisé par une jointure attributaire.

Elle d’associer deux tables attributaires décrivant des entités communes. L’opération produit une seule table juxtaposant les champs de la table à joindre à ceux de la table d’origine.

Avec les logiciels de cartographie / SIG, la table d’origine est souvent associée aux géométries.

Les jointures attributaires sont utilisées pour introduire des informations nouvelles dans une couche géographique.

Source : Université Virtuelle Environnement et Développement durable, glossaire des SIG

Comment faire ?

La jointure attributaire est une fonctionnalité de base des logiciels de cartographie thématique ou de SIG.

Pour conclure…




Questions centrales à se poser lorsque l’on recherche de l’information géographique

  • Quel est mon espace d’étude ? Monde ? Europe ? France ? Ile-de-France ? …

  • Quel est l’objet géographique sur lequel je travaille ? Pays ? Régions ? Communes ? Parcs naturels ? Rivières ? …

  • Quelle est la thématique que je souhaite explorer ? Environnement ? Démographie ? Transport? …

  • Quel est le format de données que je recherche ? Géométries ? Données statistiques à joindre à mes couches géographiques ?

  • Données institutionnelles ? Quelle période ?