Les Digital Global Grid Systems (DGGS) émergent comme une réponse prometteuse au défi de la gestion des données géospatiales à grande échelle. Ces systèmes conçus pour partitionner efficacement la Terre en cellules hiérarchisées soulèvent des enjeux majeurs concernant la manipulation et l’accès aux données satellitaires, tout en s’inscrivant dans une démarche vers une interopérabilité accrue au sein de la communauté scientifique.
Ce qui s’est passé
Avec la montée en puissance des technologies d’observation terrestre, la quantité de données produites s’approche de plusieurs pétaoctets. Ces informations, bien qu’enrichissantes pour la recherche et l’observation scientifique, posent des problèmes de stockage et d’exploitation. Les infrastructures nécessaires pour gérer ces volumes sont à la fois coûteuses et complexes, entraînant ainsi des lenteurs dans l’accès et le traitement des données.
Ce que l’on sait
Au sein des projets d’analyse des données, une part significative du temps est souvent consacrée à développer des outils d’accès et de téléchargement, au détriment de véritables analyses scientifiques. Pour remédier à cette situation, l’introduction de nouveaux outils et formats, adaptés aux standards de traitement des données, devient essentielle. Les DGGS, comme HEALPix ou H3, visent à unifier ces grilles de données internationales, facilitant ainsi leur utilisation.
Ces grilles permettent de partitionner la surface terrestre en cellules dotées d’identifiants uniques, simplifiant la comparaison entre jeux de données divers. Contrairement aux systèmes cartographiques traditionnels, où l’accès à une donnée requiert des coordonnées précises et des informations sur la projection, les DGGS rendent l’accès à la donnée moins complexe, promouvant l’efficacité.
Les éléments à retenir
La structure des DGGS est telle que chaque cellule permet d’ajuster la résolution en fonction des besoins, ce qui est particulièrement avantageux pour des applications variées en géospatial. Par exemple, H3 propose un maillage hexagonal, alors que HEALPix utilise une subdivision quadrangulaire. Ce choix structurel n’est pas anodin, car il influe sur la facilité d’accès et la rapidité de traitement des données.
Toutefois, la complexité demeure dans l’identification des pixels voisins dans un cadre DGGS, ce qui nécessite l’usage de bibliothèques spécifiques. À l’inverse, les systèmes classiques de coordonnées permettent des ajustements simples pour trouver ces voisins, ce qui représente un défi dans le cadre de traitement de grandes quantités de données.
La suite
L’Open Geospatial Consortium (OGC) a récemment labellisé une API spécifiquement dédiée aux DGGS, ouvrant ainsi la voie à des normes d’accès uniformisées. Cette standardisation pourrait faciliter l’interrogation et l’accès aux données géospatiales, rendant la récupération de données plus intuitive et accessible.
Malgré ces avancées, l’adoption des DGGS en tant que norme à grande échelle demeure un projet exploratoire. Une collaboration entre différents acteurs du secteur est nécessaire pour que ces outils trouvent leur pleine application. Les efforts de développement en cours, y compris la création de bibliothèques et d’outils de visualisation, visent à enrichir les capacités analytiques de ces systèmes, bien qu’ils nécessitent encore des retours d’expérience et des évaluations.
La recherche en cours, notamment à travers des collaboration avec des institutions telles qu’Ifremer, vise à utiliser les DGGS dans des traitements d’images, et à optimiser les processus comme les convolutions, qui se révèlent plus techniques dans ce cadre.
Source : Actualités et évènements (cnes.fr)
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