Résumé
La crĂ©ation de schĂ©mas de bases de donnĂ©es qui incluent des gĂ©omĂ©tries complexes et qui tiennent compte des processus de gĂ©nĂ©ralisation aussi bien que des reprĂ©sentations gĂ©omĂ©triques multiples reprĂ©sente tout un dĂ©fi. Les schĂ©mas ainsi créés sont soit trop complexes pour ĂȘtre utiles, trop volumineux pour ĂȘtre utilisables, trop dĂ©taillĂ©s pour ĂȘtre vĂ©rifiables dans une optique d’intĂ©gritĂ© gĂ©nĂ©rale du schĂ©ma, ou mĂȘme trop exigeants Ă produire ou Ă©diter. Cet article prĂ©sente une mĂ©thode et un outil qui ont Ă©tĂ© utilisĂ©s avec succĂšs pour la modĂ©lisation de la gĂ©nĂ©ralisation cartographique et la reprĂ©sentation multiple dans le cadre de crĂ©ation d’un entrepĂŽt de
données spatiales.
Abstract
Creating database schemas that include complex geometries and that take into account map generalization as well as multiple geometric representations is quite a challenge. The created schemas are either too complex to become useful, too large to be
usable, too detailed to be checked with the overall integrity in mind, or even too labor-intensive to even be created or edited. This paper presents a method and a tool that has been used with success in modeling generalization and multiple representation for a
spatial data warehouse.
Mots clés
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Keywords
GIS, multiple representation, spatial database modelling, spatial data warehouse, spatially-extended UML, Perceptory.