Gestion des données d'inventaire forestier national

Cours 5 : Gestion des données dans un inventaire forestier national

• Le cours offre une vue d'ensemble de la collecte d'informations et de la gestion des données pour les inventaires forestiers nationaux (IFN).
• La leçon 1 met en évidence le rôle des technologies de l'information et de la communication (TIC) dans la gestion des données forestières et définit la terminologie de la foresterie liée aux TIC.
• La leçon 2 couvre la gestion des données de terrain et la préparation des données pour le stockage et l'analyse à long terme.
• La leçon 3 explore la technologie OLAP (traitement analytique en ligne) et décrit l'importance des métadonnées et des microdonnées dans la collecte et le stockage des informations sur les forêts.
• Le cours est destiné aux personnes impliquées dans les IFN, en particulier celles intéressées par les méthodes et les outils de gestion, de traitement et de partage des données des IFN.
• Le cours comprend trois leçons.

À qui ce cours s'adresse-t-il?

• Les décideurs qui planifient des investissements pour la mise en œuvre des IFN.
• Les gestionnaires de données et les chefs d'équipe des IFN.
• Les techniciens de données responsables de l'analyse de données.
• Les étudiants, en tant que matériel programmatique dans les écoles forestières.
• Les jeunes et les nouvelles générations d'agents forestiers.

Leçon 1 : Concepts de base de la gestion de données

• Les technologies de l'information et de la communication (TIC) sont définies comme une expression générique qui englobe la conception, le développement, la mise en œuvre, le support et la gestion des systèmes d'information informatisés.
• Les TIC utilisent principalement les ordinateurs et les logiciels pour convertir, stocker, protéger, traiter, transmettre et extraire des informations.
• Les données sont définies comme un ensemble de faits tels que des nombres, des mots, des mesures, des images, des observations ou des descriptions.
• L'information est le résultat significatif obtenu après le traitement des données.
• L'intégrité des données fait référence à l'exactitude et à la cohérence des données.
• Une bonne base de données doit forcer l'intégrité des données dans la mesure du possible.
• La gestion des données est un processus administratif qui comprend l'acquisition, la validation, le stockage, la protection et le traitement des données.
• L'objectif est d'assurer l'accessibilité, la fiabilité et la pertinence pour les utilisateurs.
• Un principe fondamental est de stocker les données telles qu'elles ont été collectées sous leur forme originale pour assurer la flexibilité et la précision des calculs.
• Une base de données est un ensemble de données placé dans un système informatique sous une forme organisée pour faciliter l'accès et la gestion.
• Les bases de données sont utilisées dans les IFN pour gérer et archiver les données d'inventaire de terrain, les photographies, les cartes, les données de télédétection et les manuels connexes.
• Les systèmes de gestion de base de données (SGBD) sont des logiciels qui permettent diverses opérations sur les bases de données.
• Les SGBD permettent aux utilisateurs d'accéder, de manipuler, de rapporter et de représenter les données, ainsi que de contrôler l'accès à la base de données.

Langage d'accès à la base de données

• Un langage d'accès à la base de données est utilisé pour accéder, saisir, actualiser ou extraire des données du SGBD.
• C'est un outil informatisé central pour organiser les données, créer des bases de données et contrôler les données à l'aide de langages de requête.
• Plusieurs langages peuvent être utilisés, y compris SQL (Structured Query Language).

Schéma

• La structure de la base de données est appelée schéma, et définit le type de données stockées.
• Les éléments clés à considérer lors de la conception d'une base de données comprennent :
  • Les types de données utilisés dans chaque champ, qui classifient des valeurs ayant des propriétés communes.
  • La validation, qui sont les règles d'acceptation des données.
  • Le champ clé, ou clé primaire.

Entité et attribut

• Une entité de données est un objet dans un répertoire de données, tel qu'un arbre ou le sol.
• Les entités sont des conteneurs pour les attributs et les relations entre les objets.
• L'attribut des données est une unité d'information à l'intérieur de l'entité de données, tel que l'espèce, la taille ou l'âge.

Modèles de données

• Les modèles de données définissent la structure logique d'une base de données et la manière dont les données sont connectées, traitées et stockées dans le SGBD.
• Les modèles de données aident à percevoir, organiser et décrire les données dans un schéma conceptuel.
  • Le modèle entité-association s'appuie sur la notion d'entités du monde réel et d'associations entre elles.
  • Le modèle de données relationnel représente les données sous la forme de tables bidimensionnelles, et est largement utilisé dans les SGBD.
• Un enregistrement est une ligne complète d'éléments de données dans une table, tandis qu'un tuple est un ensemble d'enregistrements de tables multiples liés par une valeur de référence commune.
• Les principales caractéristiques des modèles de base de données relationnels sont :
  • Les données sont stockées dans des tables (appelées relations) et peuvent être normalisées.
  • Chaque relation doit avoir un nom unique, et chaque attribut doit avoir un nom distinct.
  • Chaque ligne doit être unique, et chaque colonne doit contenir des valeurs du même domaine.

Types de données

• Typifier les donnes est une manière de classifier les valeurs de données qui ont des propriétés communes.
• On doit établir des types de données pour chaque champ.
• Les types de données les plus utilisés sont:
  • Nombres entiers
  • Nombres à virgule flottante
  • Caractères
  • Chaînes de caractères
  • Valeurs booléennes.
• Une base de données d'inventaire forestier contient typiquement des fichiers (photos, vidéos, fichiers audio, documents numériques), des dates, des temps et des types complexes
• Les exemples de types de données complexes dans une base de données d'inventaire forestier comprennent les données de coordonnées et les données taxonomiques.
• Un système de coordonnées de référence (SCR) horizontal, coordonné X et coordonnée Y. Un SCR vertical contient la troisième dimension.
• Il est extrêmement important non seulement de spécifier les coordonnées, mais aussi de donner l'information du système de référence qui a été utilisé.

Identifiant et clé primaire

• Chaque entité nécessite une étiquette qui l'identifie de manière unique.
• Dans une base de données relationnelle, cela s'appelle une clé primaire.
• Une clé primaire est donc une colonne de table de base de données relationnelle spéciale désignée pour identifier de manière unique chaque enregistrement de la table.

Base de données à fichier plat et entrepôt de données

• Une base de données à fichier plat stocke les données dans un fichier texte en clair.
• Chaque ligne du fichier texte contient un enregistrement.
• Les entrepôts de données collectent le contenu de plusieurs bases de données opérationnelles.

Besoins des systèmes d'information forestière

• Les systèmes d'information forestière fournissent une plateforme aux décideurs.
• Ils contiennent en général des données sur les changements dans l'environnement et des ensembles de données multitemporels.

Un système moderne de gestion de l'information des ressources forestières nécessite les éléments suivants:

• Adaptabilité aux différents environnements matériels et logiciels, différentes conditions, et différentes échelles géographiques d'inventaire.
• Capacité d'utilisation des données existantes dans toutes les phases de l'inventaire.
• Variabilité d'échelle pour être transférable à un système opérationnel plus grand où il peut être tiré parti pleinement des performances du système opérationnel plus grand.
• Flexibilité pour s'adapter aux divers modèles de données.
• Adaptabilité pour héberger les données d'IFN répétés avec possiblement des listes de variable changeantes et d'autres adaptations.

Compétences requises pour la gestion de données:

• Une connaissance statistique
• Conception de base de donnes
• Administration de base de données

Leçon 2 : Collecte et gestion de données de terrain.

• Leçon aborde la gestion de données de terrain et décrit les processus nécessaires de préparation des données pour le stockage à long terme et les analyses.
• Elle explique aussi comment construire une base de données fonctionnelle pour héberger des données d'inventaire forestier.

Outils de données des IFN: une vue d'ensemble

• Il est maintenant facile de se fournir en équipement informatique de bureau
• Des serveurs locaux ou des services en nuage – hébergés par un fournisseur de services en nuage – sont nécessaires.
• Ces pour travailler avec des ordinateurs robustes est un avantage. Cependant, les dispositifs robustes sont généralement plus chers que les dispositifs courants.

Utilisation des technologies à écran tactile:

• Il existe actuellement leécran tactile résistif, etl'écran tactile capacitatif,
• Si le dispositif sera utilisé dans des conditions plus rudes et pluvieuses,une dalle tactile résistive fonctionnera mieux, car on peut l'utiliser avec des gants et un stylet
• Si par ailleurs, on utilisera le dispositif pour des applications plus sophistiquées, il faut choisir une dalle tactile capacitative.
• Avec les dalles tactiles capacitives, le toucher multipoint n'est pas un problème, on peut faire défiler facilement et avoir une sensibilité excellente.

Applications de collecte mobile de données

• Open Data KitSurvey
• SolutionsOpen Foris Collect MobileArcGIS Survey123
• Certaines applications sont plus adaptées aux entretiens et aux enquêtes socioéconomiques (comme ODK et Survey Solutions), tandis que d'autres fonctionnent mieux pour l'arpentage (par ex. ArcGIS AppStudio (en anglais) et QField (en anglais))
• Open Foris (OF) Collect (en anglais) est une application mobile sous Android pour la collecte de données pour les enquêtes de terrain.
• Collect pour la gestion et l'analyse de données.

Collecte de données pour les IFN

• Les données de terrain peuvent être collectées et enregistrées à l'aide de dispositifs électroniques ou de formulaires de terrain sur papier.
• En fin des années 1980 qui on à commencé à utiliser enrgistreurs de données mobiles. il est avantageux de réaliser la saisie de données le plus tôt possible là où les données sont générées.
• La communication par téléphone mobile augmente la sûreté des équipes de terrain.

Validation de données

• La validation de données signifie vérifier l'exactitude et la qualité des données saisies avant leur utilisation, leur importation et leur traitement.
• Divers types de validation peuvent être réalisés.

Les types de validation typiques sont:

• Absence de valeurs nulles.
• Type de données.
• Unicité.
• Validation par comparaison
• Expressions cohérentes
• Tout inventaire forestier a besoin d'une liste d'espèces d'arbre et des listes supplémentaires pour les bambous, d'autres plantes, ou même d'autres taxa comme des animaux. les noms taxonomiques doivent être vérifiés pour éviter les fautes de frappe ou l'inflation due à des synonymes.
• La liste de référence de noms de plante vasculaire est WFO Plant List (en anglais),. Cependant, la TPL n'a pas été actualisée depuis une décennie et a été créée à une époque où l'information phylogénétique sur de nombreux genres n'existait pas encore.
• méthode efficace consiste à utiliser R pour extraire et traiter les données taxonomiques pour valider les noms de plante.

Codification des espèces

• La codification des espèces est fortement recommandée pour stocker et traiter les données de taxon dans un SGBD.
• Une méthode applicable consiste à utiliser un système où le code est formé par une combinaison de deux chaînes de texte: la première chaîne identifie le genre, et la seconde identifie l'espèce.

Leçon 3 : Publication en ligne et archivage de données

• Objectif : Décrire le rôle des données des panneaux de données dans la publication de l'information de la forêt.
• Les données des panneaux de données ont la même fonctionnalité, mais une utilisation distincte.
• Portails : répertoires centralisés pour les principales informations des organisations ou du public.
• Panneaux de données : Faciles, avec une vue d'ensemble.
• Les applications de données sont d'abord appliquées à des panneaux économiques, or ces techniques sont mises en œuvre dans plusieurs secteurs, y compris la forêt.
• Données statistiques de microdonnées dans la sylviculture.

Archivage des données

• Important parce que les organisations ont la responsabilité de maintenir les données. Les données archivées sont garanties contre les dommages naturels et synthétiques, et sont maintenues ouvertes quand la technique change.
• Avantage de l'archivage des données :
  • Aider à minimiser la perte des données.
  • Utile pour analyser les directives historiques.
  • Utile et abordable pour augmenter la science théorique dans un pays.
  • Pour désobéir à la préoccupation d'envoyer une propriété intellectuelle, y compris le manque d'inclusion de scientifiques locaux dans les efforts de collecter des données, ce qui affecterait les étudiants de science à l'étranger.
  • Vérifier les résultats pour valider l'erreur et corriger.
  • Compléter les opérations et la demande des donateurs et du gouvernement.

Métadonnées

• Les métadonnées structurent les informations qui décrivent, expliquent ou les rendent facile d'extraire. Le but, donner des informations sur un ensemble de données afin qu'une personne puisse utiliser facilement ces données dans 20 ans.
• Les métadonnées des forêts peuvent avoir des propriétés différentes pour les jeux de données ou les guides de terrain.

Micrométadonnées des statistiques

• Un concept pour les jeux de données, sur un niveau spécifique. Utilisé par des organismes internationaux, comme des données mondiales.