Complementarity of vector and raster models in spatial data cubes for risk analysis. Brussels emergency services case study

Abstract

Un outil d’analyse décisionnelle (BI) a été développé dans le but de faciliter l’analyse des risques territoriaux pour les services de secours bruxellois. Notre hypothèse est qu’un système de processus analytiques spatiaux en ligne (SOLAP) hybride, alliant des cubes de données de types raster et vecteur, peut améliorer l’analyse de la répartition spatiale des risques récurrents. Il permet la comparaison entre des cartes de densité de risque construites par estimateurs à noyaux de densité (KDE) et des cartes de densité de risque basées sur des nombres absolus d’interventions par entité géographique vectorielle. Nous exploitons ici un métamodèle unique pour l’instanciation des modèles de cubes, la gestion des opérations SOLAP (filtres, forages) et la navigation dans une constellation hybride raster/vecteur. Une décomposition des cubes raster en cuboïdes est proposée afin de garantir des opérations de forages fluides pour l’utilisateur. Une autre originalité de cet outil SOLAP est la possibilité d’y intégrer un niveau de dimension géographique qui évolue en fonction du positionnement des postes de secours simulé par l’utilisateur, tout en tenant compte des contraintes de vitesse du réseau routier bruxellois.