Ajouter des données
Vous allez commencer par examiner un jeu de données fictif représentant les localisations des téléphones portables dans la zone d’intérêt : Camp Lemonnier à Djibouti, en Afrique. Ces données contiennent les mouvements des appareils cellulaires et de leur propriétaire pendant toute la journée où le crime a été commis.
Vous allez d’abord télécharger les données et les ajouter à un projet dans ArcGIS AllSource.
Remarque :
Toutes les données utilisées dans ce didacticiel sont fictives et destinées uniquement à des fins pédagogiques.
- Téléchargez les données de renseignement de Camp Lemonnier.
Un dossier compressé nommé Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb est téléchargé sur votre ordinateur. L’extension .gdb indique que le dossier contient une géodatabase ; un format de dossier permettant de stocker des données géographiques.
- Extrayez le dossier compressé dans un emplacement facile à mémoriser, par exemple, le dossier Documents.
Vous allez maintenant créer un projet dans ArcGIS AllSource et lui ajouter des données.
- Démarrez ArcGIS AllSource. Si vous y êtes invité, connectez-vous via votre compte ArcGIS sous licence.
Remarque :
Pour en savoir plus sur ArcGIS AllSource, accédez à la page de ce produit.
Lorsque vous démarrez ArcGIS AllSource, vous avez la possibilité de créer un nouveau projet ou d’en ouvrir un existant. Si vous avez créé des projets auparavant, une liste de projets récents s’affiche.
- Sous Blank Templates (Modèles vierges), cliquez sur Map (Carte).
La boîte de dialogue Create a New Project (Créer un projet) s’affiche.
- Pour Name (Nom), saisissez Projet Analyse des covoyageurs. Cliquez sur OK.
Le projet contenant l’ensemble des cartes et des données de ce processus est créé. Comme vous avez choisi le modèle Map (Carte), le projet comprend une carte vierge.
Vous allez ajouter des données sur les localisations des téléphones portables à partir de la géodatabase que vous avez téléchargée.
- Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Données. Dans le groupe Add (Ajouter), cliquez sur le bouton Add Data (Ajouter des données).
La fenêtre Add Data (Ajouter des données) s’affiche. Vous pouvez ajouter des données provenant du projet, de votre portail (ArcGIS Online) ou de votre ordinateur.
- Sous Computer (Ordinateur), accédez à l’emplacement de la géodatabase décompressée que vous avez téléchargée. Double-cliquez sur Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb.
La géodatabase contient trois jeux de classes d’entités : Administrative_Data, Cell_Phone_Data et Vehicle_Data. Dans un premier temps, vous souhaitez analyser les données des téléphones portables.
- Double-cliquez sur Cell_Phone_Data.
Un jeu de classes d’entités contient plusieurs classes d’entités. Les classes d’entités sont des collections d’entités géographiques (comme des points, des lignes ou des polygones) qui peuvent être ajoutées à une carte. Le jeu de classes d’entités Cell_Phone_Data comprend neuf classes d’entités, mais vous n’en utiliserez qu’une seule pour cette analyse : Cell_Phone_Data_All.
Conseil :
Une autre classe d’entités du jeu de données, Cell_Phone_Data_Find_Cotravelers_100ft_10s, contient le résultat final de votre analyse des covoyageurs. Au terme de votre processus, vous pouvez ajouter cette classe d’entités à la carte et comparer vos résultats.
- Cliquez sur la classe Cell_Phone_Data_All pour la sélectionner.
- Cliquez sur OK.
La classe d’entités est ajoutée à la carte. La carte effectue un zoom sur l’étendue des données.
Remarque :
La couleur de votre couche peut être différente de celle des images d’exemple.
La couche comprend un grand nombre de points (plus d’un million) concentrés dans et autour d’une base militaire américaine appelée Camp Lemonnier à Djibouti, petite nation africaine. Cette base est votre zone d’intérêt pour ce processus.
Chaque point représente la localisation d’un téléphone portable à un moment temporel donné. Plusieurs points peuvent correspondre au même téléphone portable au fil de ses déplacements dans la journée. Pour en savoir plus sur une couche, vous pouvez ouvrir sa table attributaire.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur All Cell Phone Data (Toutes les données des téléphones portables) et sélectionnez Attribute Table (Table attributaire).
La table attributaire s’affiche. Les attributs sont des données textuelles ou numériques associées à chaque entité. Dans la table, chaque ligne représente une entité individuelle, tandis que chaque colonne représente un champ attributaire.
Cette table comprend des champs décrivant la forme, la latitude, la longitude et l’ID unique (OBJECTID) de chaque enregistrement de téléphone portable. Elle comporte également un champ Time (Heure), qui indique la date et l’heure de la capture de la localisation du téléphone portable, et un champ POI (PI) (personne d’intérêt), qui identifie la personne à laquelle appartient le téléphone portable. Dans un jeu de données réel, le champ POI (PI) inclurait le nom de la personne, mais comme ces données sont fictives, il est remplacé par un numéro.
Dans l’image d’exemple, les quatre premiers enregistrements de téléphone portable appartiennent tous à la même personne, identifiée comme Person-102. Ces enregistrements ont été relevés le 9 septembre 2017, entre 22 h 19 pour le premier enregistrement et 23 h 44 pour le quatrième.
- Fermez la table.
Activer les paramètres de l’heure
Pour effectuer l’analyse des covoyageurs, votre couche doit être temporelle. En examinant la table attributaire, vous constatez que vos données de téléphone portable comportent un champ temporel. Vous pouvez utiliser ce champ pour activer les paramètres de l’heure pour la couche.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), double-cliquez sur All Cell Phone Data (Toutes les données des téléphones portables).
La fenêtre Layer Properties (Propriétés de la couche) apparaît. Dans cette fenêtre, vous pouvez définir de nombreux paramètres relatifs à la couche. Tout d’abord, vous allez définir si la couche possède un champ temporel unique ou des champs temporels de début et de fin. Vos données n’ont qu’un seul champ temporel.
- Cliquez sur l'onglet Temps.
- Sous Filter using time (Filtrer à l’aide du temps), sélectionnez Filter layer content based on attribute values (Filtrer le contenu de la couche en fonction de valeurs attributaires).
- Pour Heure de la couche, choisissez Chaque entité possède un champ temporel unique. Vérifiez que Time Field (Champ temporel) est défini sur Time (Heure)
Remarque :
Pour qu’un champ temporel puisse être utilisé pour activer les paramètres de l’heure, ce champ doit respecter certaines règles. Si vous exécutez ce processus avec vos propres données et que vous avez des difficultés à activer les paramètres de l’heure, essayez de convertir le champ temporel au format date.
Ensuite, vous allez choisir le champ temporel dans la liste des champs attributaires.
- Cliquez sur OK.
La couche est maintenant temporelle. Une chronologie s’affiche en haut de la carte. Lorsque vous pointez sur la chronologie, elle indique les dates les plus anciennes et les plus récentes des données.
Trouver les covoyageurs
Maintenant que vos données sont temporelles, vous êtes en mesure d’effectuer une analyse des covoyageurs pour trouver les POI ayant voyagé ensemble.
- Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Analysis (Analyse). Dans le groupe Tools (Outils), cliquez sur le groupe Movement (Mouvement), puis sur Find Cotravelers (Rechercher des covoyageurs).
La fenêtre Geoprocessing (Géotraitement) s’affiche. La fenêtre affiche l’outil Find Cotravelers (Rechercher des covoyageurs). Cet outil a besoin de plusieurs paramètres. Vous allez d’abord choisir le jeu de données en entrée que vous souhaitez analyser. Ensuite, vous choisirez le nom de la classe d’entités en sortie que l’outil créera pour contenir les résultats de l’analyse.
- Pour Input Features (Entités en entrée), choisissez All Cell Phone Data (Toutes les données des téléphones portables). Pour Output feature class (Classe d’entités en sortie), supprimez le texte actuel et saisissez Téléphone_portable_covoyageurs.
À présent, vous allez choisir un champ d’ID pour la couche en entrée. Vous avez vu dans la table attributaire le champ POI, qui identifie la personne associée à chaque enregistrement de téléphone portable. Vous allez utiliser ce champ.
- Pour ID Field (Champ ID), choisissez POI.
Les autres paramètres ont tous des valeurs par défaut. En fonction de vos données et de vos exigences d’analyse, il peut être nécessaire d’ajuster ces paramètres.
Le paramètre Search Distance (Distance de recherche) est la distance maximale qui peut séparer les entités avant qu’elles ne soient considérées comme n’étant pas des covoyageurs. La valeur par défaut est de 100 pieds (30,5 mètres), mais vous souhaiterez peut-être choisir une valeur plus grande ou plus petite, en fonction des informations dont vous disposez déjà. Pour ce processus, vous utiliserez la valeur par défaut.
Le paramètre Time Difference (Différence de temps) est la différence de temps maximale qui peut séparer les entités avant qu’elles ne soient considérées comme n’étant pas des covoyageurs. La valeur par défaut est 10 secondes. Comme pour la distance de recherche, vous préférerez peut-être une valeur plus grande ou plus petite pour certains processus. Pour ce processus, vous utiliserez la valeur par défaut.
Vos entités en entrée sont contenues dans une seule classe d’entités. Vous ne changerez donc pas le paramètre Input Type (Type d’entrée). Vous pouvez également choisir d’inclure un filtre de durée minimale de covoyage. Ce filtre vous permet de définir une différence de temps minimale pour que les entités soient considérées comme effectuant un covoyage. Pour cette analyse, vous n’aurez pas besoin de ce filtre. Laissez donc le paramètre décoché.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
Remarque :
En raison du nombre élevé d’entités dans votre jeu de données (plus d’un million), l’exécution de l’outil peut prendre plusieurs minutes.
L’outil s’exécute. Au terme de l’exécution, une notification s’affiche au bas de la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement).
Conseil :
Pour en savoir plus sur l’analyse, notamment sur la durée d’exécution de l’outil, cliquez sur View Details (Afficher les détails).
De plus, la couche Cell_Phone_Cotravelers est ajoutée à la carte et à la fenêtre Contents (Contenu). Il peut être difficile de voir la couche en sortie à cause du nombre de points dans la couche d’origine.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désélectionnez All Cell Phone Data (Toutes les données des téléphones portables).
En décochant la couche, vous la cachez sur la carte. (Vous pouvez toujours afficher la couche à nouveau en la cochant.) Maintenant, la carte affiche uniquement les covoyageurs.
Chaque point sur la carte indique une localisation et un instant où deux POI distincts ont voyagé ensemble. La couleur de chaque point correspond à la différence de temps entre les deux voyageurs en secondes. Les points rouges indiquent une différence de temps d’environ une seconde. Pour en savoir plus sur les résultats, consultez sa table.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur la couche Cell_Phone_Cotravelers (Téléphone_portable_covoyageurs) et choisissez Attribute Table (Table attributaire).
La table s’ouvre.
Il contient un grand nombre de champs, dont l’explication se trouve dans la liste suivante :
- X : coordonnée x de l’entité en voyage. Cette coordonnée, ainsi que toutes les autres coordonnées de la table, sont dans la même unité de mesure que la projection de la couche en entrée Dans ce cas, l’unité est le mètre. (Vous pouvez vérifier quelle est l’unité en ouvrant la fenêtre Layer Properties (Propriétés de la couche), en cliquant sur l’onglet Source et en développant Spatial Reference (Référence spatiale).)
- X_cotraveler : coordonnée x de l’entité qui effectuait un covoyage avec l’entité en voyage.
- Y : coordonnée y de l’entité en voyage.
- Y_cotraveler : coordonnée y de l’entité en covoyage.
- cotraveler_id : identifiant unique pour l’entité en covoyage. Cet identifiant est extrait du champ d’ID que vous avez sélectionné lors du réglage des paramètres de l’outil. En l’occurrence, il provient du champ POI de la couche d’origine.
- cotraveler_time : date et heure auxquelles l’entité en covoyage était à la localisation du point.
- traveler_id : identifiant unique pour l’entité en voyage.
- traveler_time : date et heure auxquelles l’entité en voyage était à la localisation du point.
- time_diff : différence, en secondes, entre les valeurs des champs cotraveler_time et traveler_time. Les nombres positifs indiquent que le covoyageur était à la localisation après le voyageur, tandis que les nombres négatifs indiquent que le covoyageur était à la localisation avant le voyageur.
- distance_diff : distance entre les entités du covoyageur et du voyageur aux instants indiqués. La distance est dans la même unité de mesure que les coordonnées, en l’occurrence, le mètre.
- unique_pair_id : identificateur unique généré pour chaque paire unique d’entités effectuant un covoyage. Deux entités effectuant un covoyage (A, B) partageront le même ID pour les paires (A, B) et (B, A).
Vous allez maintenant utiliser ces informations pour aider à enquêter sur un crime. Pour ce scénario, imaginez qu’un braquage a eu lieu dans la région. Les forces de l’ordre ont déjà établi qu’un individu identifié comme Person-1189 est suspecté du braquage. Elles veulent maintenant déterminer qui le suspect a rencontré avant et après le braquage, car il est possible que ces individus soient complices du crime.
Pour obtenir ces informations, vous sélectionnerez toutes les entités en covoyage qui incluent Person-1189.
- Dans la table, cliquez sur Select By Attributes (Sélectionner selon les attributs).
La fenêtre Select By Attributes (Sélectionner selon les attributs) s’ouvre. Grâce à cet outil, vous pouvez créer une expression pour sélectionner les entités qui ont les valeurs attributaires que vous spécifiez.
Les expressions que vous pouvez créer permettent de formuler de nombreuses choses. Votre expression demandera à l’outil de sélectionner les entités dont la valeur du champ traveler_id est égale à Person-1189.
- Dans la zone d’expression, créez l’expression Where traveler_id is equal to Person-1189 (Où traveler_id est égal à Person-1189).
- Cliquez sur OK.
Toutes les entités de la table qui correspondent à l’expression sont mises en surbrillance. Comme il y a beaucoup d’enregistrements, vous allez filtrer la table pour n’afficher que les enregistrements sélectionnés.
- Au bas de la table, cliquez sur le bouton Afficher les enregistrements sélectionnés.
La table est filtrée. Seules les 15 entités sélectionnées sont affichées. Pour toutes ces entités, le voyageur est le suspect : Person-1189. En outre, chaque entité a le même covoyageur : Person-998.
Dans chacune de ces entités, la différence de temps et la différence de distance sont égales à 0. Il est donc probable que Person-1189 et Person-998 voyageaient ensemble, peut-être dans le même véhicule.
Les entités sélectionnées sont également mises en surbrillance sur la carte.
En consultant la carte, les enquêteurs peuvent déterminer la proximité au lieu du crime de ces deux personnes lorsqu’elles voyageaient ensemble.
Sur la base de vos résultats, les forces de l’ordre devraient probablement interroger Person-998 à propos du crime. Le fait que cette personne ait voyagé avec le suspect à l’heure et à l’endroit où le crime a été commis peut signifier soit qu’elle est complice, soit qu’elle détient des informations essentielles pour les enquêteurs.
- Fermez la table. Dans Quick Access Toolbar (Barre d’outils Accès rapide), cliquez sur le bouton Clear (Effacer).
Les entités sélectionnées sont effacées.
- Cliquez sur le bouton Enregistrer.
Le projet est enregistré.
Conseil :
Vous pouvez également enregistrer le projet à l’aide du raccourci clavier Ctrl+S.
Dans ce didacticiel, vous avez utilisé ArcGIS AllSource pour effectuer une analyse des covoyageurs sur des données de téléphone portable afin de trouver les éventuels complices d’un criminel présumé. Dans le monde réel, l’analyse des covoyageurs peut s’appliquer à une variété de jeux de données, pas uniquement des enregistrements de téléphones portables.
Le jeu de données que vous avez téléchargé au début du didacticiel comprend la classe d’entités Vehicle_Data_All_Vehicle_Data (contenue dans le jeu de données d’entités Vehicle_Data). Elle contient les localisations des véhicules dans le temps. Si vous souhaitez relever un défi facultatif, essayez d’exécuter le processus d’analyse des covoyageurs sur cette classe d’entités.
Associé à d’autres processus de renseignement qui peuvent être effectués dans ArcGIS AllSource, ce processus peut aider les forces de l’ordre et le personnel militaire à traquer les délinquants ou les insurgés.
Vous trouverez d’autres didacticiels dans la bibliothèque des didacticiels.