Il y quelques semaines je suis tombé sur un article écrit en anglais et qui titrait « The death of the gis guy ? « . Au cours de ma lecture j’ai retrouvé beaucoup d’idées qui rejoignaient les miennes, notamment sur la récente évolution du métier de géomaticien
Du coup je me suis prêté à l’exercice et j’ai tenté de définir les principales compétences du géomaticien contemporain.
Le géomaticien doit savoir ce qu’est une base de donnée relationnelle. Combien de fois, ai-je dû expliquer à mes collègues, la différence entre une base de données (de type PostGis) et une liste de fichier MapInfo dans un répertoire…
Le géomaticien doit être capable de programmer et de scripter un tant soit peu: que ce soit en python, en C++, en php, en sql…L’enjeu est de pouvoir automatiser des tâches simples, adapter des outils basiques pour ses besoins propres ou ceux de son service. C’est pas sexy en diable mais souvent très utile !
Le géomaticien doit maîtriser quelques notions d’analyse spatiale. Autrement-dit, il doit comprendre la différence entre une union et une intersection, qu’est ce qu’une interpolation ou un diagramme de Voronoï. Savoir qu’une variable discrète n’est pas le contraire d’une variable indiscrète !
Le géomaticien doit savoir comment intégrer les technologies du web dans son SIG. Qu’il s’agisse d’un savant mix entre Google, OpenLayers, Géoportail… il doit être capable de montrer son travail et l’une des façons les plus rapides pour ce faire est de le partager à travers des applications sur le net.
Le géomaticien doit être également à la fois un cartographe, un topographe, un géodésien, un niveleur, un restituteur, un dessinateur, un géomètre… Parce qu’il manipule des données, qui ont une projection, une résolution, une précision, une méthode d’acquisition, etc. etc… Il lui faut une culture minimale pour apprécier ce qu’il manipule, et le transmettre aux autres.
Le géomaticien ne doit jamais oublier de faire sa veille technologique. C’est un des aspects sur lesquels j’ai toujours insisté auprès des mes chefs dans mes différents postes. Parce que les technologies et les besoins évoluent très vite, notamment avec la mutliplication récente des logiciels et données libres qui ne cessent de s’améliorer en qualité et en exhaustivité (à commencer par Quantum GIS, ou OpenStreetMap)
Le géomaticien doit connaître un peu de sémiologie graphique s’il espère communiquer et faire apprécier son travail. Parce qu’à la fin de tous les traitements complexes, les utilisateurs regardent des cartes, et attendent un résultat à la fois compréhensible et esthétique.
Cette liste n’est sans doute pas exhaustive, mais déjà acquérir toutes ces exigences me parait être un bon objectif pour qui veut devenir géomaticien accompli….
J’ai du oublier des trucs dans la liste, elle est donc à compléter… sinon on pourra toujours se référer à cette vidéo
Depuis quelques jours je m’intéresse aux données d’occupation du sol disponibles à La Réunion en vue d’une étude et du coup j’ai décidé de regarder plus précisément les possibilités qu’à QGIS de proposer de multiples manières de représenter des données.
J’ai donc téléchargé sur le site du club géomatique de La Réunion les données Corine Land Cover issues du programme européen de cartographie automatisée à partir d’imagerie satellite (Landsat, Spot…). Ces données sont annoncées avec une précision d’environ 25m.
Dans sa typologie simplifiée cette donnée distingue cinq classes:
les territoires artificialisés
les territoires agricoles
les forêts et les milieux semi-naturels
les zones humides
les surfaces en eaux
J’ai décidé de travailler dans un premier temps sur le caractère artificialisé des différents sols. Pour cela j’ai affecté une pondération différente pour chacun des sous-thèmes de chaque classe, ce qui m’a amené à faire une pondération:
entre 95 et 100 % pour les territoires artificialisées
entre 20 et 60 % pour les territoires agricoles
0% pour les forêts et milieux semi-naturels
0 % pour les zones humides
entre 0 et 10 % pour les surfaces en eaux
Dans un second temps j’ai effectué quelques intersections et requêtes sous QGIS, pour tenter de produire des représentations permettant d’apprécier l’artificialisation de l’île.
Après plusieurs essais voici quatre résultats assez différents et plus ou moins pertinents au regard de la donnée utilisé. Cela fourni tout de même un bon aperçu de l’étendue des possibilités de QGIS (sans GRASS !).
Pour ceux qui voudraient obtenir des résultats comparables, j’ai utilisé à chaque fois une extension spécifique: mmqgis pour créer la représentation en nid d’abeille, l’extension interpolation pour la heatmap et l’extension Cartogram pour la déformation en anamorphose des communes.
Il y quelques semaines je suis tombé sur un article écrit en anglais et qui titrait « The death of the gis guy ? « . Au cours de ma lecture j’ai retrouvé beaucoup d’idées qui rejoignaient les miennes, notamment sur la récente évolution du métier de géomaticien
