Ajouter des données
Vous allez commencer par examiner un jeu de données fictif représentant les événements de mouvement de véhicules dans la zone d’intérêt. 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).
- Pour Name (Nom), saisissez Projet Classifier les événements de mouvement. 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 mouvements des véhicules 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. Puisque vous vous intéressez au suivi du comportement des véhicules, vous allez ajouter le jeu de données sur les véhicules.
- Double-cliquez sur Vehicle_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 Vehicle_Data comporte 11 classes d’entités, mais vous n’en utiliserez qu’une seule pour cette analyse : Vehicle_Data_All_Vehicle_Data.
- Cliquez sur Vehicle_Data_All_Vehicle_Data 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 de la ville de Djibouti, à Djibouti, en Afrique. La zone d'intérêt inclut une base militaire américaine appelée Camp Lemonnier.
Chaque point représente la localisation d’un véhicule à un moment temporel donné. Plusieurs points peuvent correspondre au même véhicule 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 Vehicle Data 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 l’ID unique (OBJECTID), la forme, la latitude, la longitude et la vitesse de chaque enregistrement de véhicule. Elle comporte également un champ Date, qui indique la date et l’heure de la localisation du véhicule, ainsi qu’un champ Track ID (Text), qui contient l’identifiant de chaque véhicule unique. Puisque ces données sont fictives, les ID de suivi ne correspondent à aucun véhicule réel.
Dans l’image de l’exemple, les sept premiers enregistrements de véhicule appartiennent tous au même véhicule, identifié avec l’ID de suivi 0. Ces enregistrements ont été capturés peu après minuit le 28 avril 2021, chaque enregistrement étant capturé une seconde après l’enregistrement précédent. (Le premier enregistrement n’indique pas d’heure, ce qui signifie qu’il a été pris à 00:00:00, la première minute de la journée.) Ces enregistrements vous permettent de déterminer la localisation du véhicule à une heure précise, ainsi que sa vitesse. En comparant plusieurs enregistrements appartenant au même véhicule, vous pouvez effectuer le suivi des modèles de déplacement d’un véhicule dans le temps.
- Fermez la table.
Puisqu’il existe plus d’un million d’enregistrements de véhicule, cela vous prendrait trop de temps de les examiner un par un. Vous pouvez en apprendre davantage sur les données en créant un diagramme. Vous allez créer un histogramme pour visualiser la distribution des vitesses de véhicule parmi tous les enregistrements.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur la couche All Vehicle Data, pointez le curseur de la souris sur Create Chart (Créer un diagramme) et sélectionnez Histogram (Histogramme).
La fenêtre Chart Properties (Propriétés du diagramme) apparaît, ainsi que la vue de diagramme. Vous allez choisir une variable à représenter dans le diagramme.
- Dans la fenêtre Chart Properties (Propriétés du diagramme), pour Number (Nombre), sélectionnez Speed.
La vue de diagramme affiche désormais un histogramme représentant la distribution des vitesses de véhicule en kilomètres par heure (km/h).
Les vitesses de déplacement de véhicule les plus courantes se situent entre 42 et 50 km/h et 84 et 101 km/h. La vitesse moyenne est de 68 km/h. Cette distribution des vitesses suggère deux types de routes : les voies secondaires, où la limitation de vitesse est inférieure, et les autoroutes, où la limitation de vitesse est supérieure. Relativement peu de véhicules se déplacent à des vitesses comprises entre ces deux agrégats de vitesses fréquentes.
Alors que ce diagramme vous donne une vue d’ensemble du comportement des véhicules, l’analyse spatiale peut vous apporter de nouvelles perspectives.
- Fermez le diagramme et la fenêtre Chart Properties (Propriétés du diagramme).
Activer les paramètres de l’heure
Pour que vous puissiez classifier les événements de mouvement, votre couche doit être de type temporel. En examinant la table attributaire, vous constatez que vos données sur les véhicules 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 Vehicle Data.
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 Layer Time (Heure de la couche), sélectionnez Each feature has a single time field (Chaque entité possède un champ temporel unique), ou vérifiez que cette option est sélectionnée.
Ensuite, vous allez choisir le champ temporel dans la liste des champs attributaires.
- Vérifiez que le paramètre Time Field (Champ temporel) est défini sur Date.
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.
- 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.
Classifier les événements de mouvement
Maintenant que vous disposez de données temporelles, vous êtes en mesure de classifier les événements de mouvement afin de mieux comprendre les modèles de circulation dans la zone. En classifiant les événements de mouvement, vous allez pouvoir identifier les localisations où les véhicules tournent et accélèrent.
- Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Analysis (Analyse). Dans le groupe Tools (Outils), dans le groupe Movement (Mouvement), cliquez sur Classify Movement Events (Classifier les événements de mouvement).
La fenêtre Geoprocessing (Géotraitement) s’affiche. La fenêtre affiche l’outil Classifier les événements de mouvement. Cet outil a besoin de plusieurs paramètres. Vous allez d’abord choisir le jeu de données en entrée que vous souhaitez analyser ainsi que le champ d’ID unique du jeu de données.
- Pour Input Features (Entités en entrée), sélectionnez All Vehicle Data. Pour ID Field (Champ d’ID), sélectionnez Track ID (Text).
Remarque :
Pour qu’un champ d’ID soit valide, il doit utiliser des données de type texte, même si l’ID utilise des nombres. C’est pourquoi le jeu de données des véhicules comporte deux champs d’ID, Track ID et Track ID (Text). Le premier champ utilise des données de type numérique, tandis que le second utilise des données de type texte. Pour en savoir plus sur les types des champs de données, consultez la page de la documentation Types de données des champs ArcGIS.
Vous allez maintenant choisir le nom de la classe d’entités en sortie que l’outil créera pour contenir les résultats de l’analyse.
- Pour Output feature class (Classe d’entités en sortie), supprimez le texte actuel et saisissez Événements_Mouvement_Véhicule.
En fonction des exigences de votre processus d’analyse, vous pouvez remplir plusieurs paramètres supplémentaires. Tous les paramètres suivants sont facultatifs.
- Le paramètre Curvature (Courbure) détermine le nombre de points nécessaires à la classification d’un événement de mouvement comme événement de tournant. Si l’événement ne correspond pas au nombre de points, il est classifié comme événement de déplacement. Le nombre optimal à utiliser dépend de la taille des objets que vous mesurez. La valeur par défaut est 15, ce qui est approprié pour des véhicules. Il convient d’utiliser une valeur supérieure dans le cas d’objets plus volumineux car ils mettent plus de temps à tourner.
- Le paramètre Number Of Points (Nombre de points) détermine le nombre de points évalués avant et après un point donné lors du calcul de la différence de relèvement. Le nombre optimal à utiliser dépend de la vitesse des objets que vous mesurez. La valeur par défaut est 1, ce qui est approprié pour mesurer le mouvement des piétons et des véhicules. Dans le cas d’objets plus rapides, comme les avions, il convient d’utiliser une valeur égale à 5.
- Le paramètre Regions Of Interest (Régions d’intérêt) utilise une classe d’entités surfaciques pour déterminer une zone spécifique dans laquelle les événements de mouvement seront classifiés. Ce paramètre est utile si vous souhaitez uniquement analyser un sous-ensemble des données en fonction de la localisation. Si vous voulez définir des régions d’intérêt, vous devez également définir le paramètre Regions Of Interest ID Field (Champ ID de régions d’intérêt). Chaque région doit disposer d’un champ d’ID unique, comme les entités en entrée.
Puisque vous effectuez le suivi des événements de mouvement de véhicule pour l’étendue totale du jeu de données, il n’est pas nécessaire de modifier l’un de ces paramètres facultatifs.
- 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 Événements_Mouvement_Véhicule est ajoutée à la carte et dans 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 Vehicle Data.
En décochant la couche, vous la cachez sur la carte. (Vous pourrez toujours afficher à nouveau cette couche ultérieurement en cochant la case associée.) La carte affiche désormais uniquement les événements de mouvement.
Même si l’autre couche est désactivée, il est difficile d’obtenir davantage d’informations à partir de la couche avec son apparence par défaut. Vous modifierez plus tard la symbologie de la couche afin de mieux voir les événements de mouvement. Avant cela, vous allez examiner la table attributaire de la couche.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur la couche Événements_Mouvement_Véhicule et sélectionnez Attribute Table (Table attributaire).
La table s’ouvre.
Il contient un grand nombre de champs, dont l’explication de la majorité d’entre eux figure dans la liste suivante :
- track_id : identifiant unique de l’entité en déplacement. Il s’agit du même identifiant que celui que vous avez utilisé en entrée dans l’outil Classifier les événements de mouvement.
- distance_diff : distance en mètres entre chaque enregistrement et celui qui le précède.
- time_diff : différence de temps en secondes entre chaque enregistrement et celui qui le précède. Le premier enregistrement de chaque entité en déplacement indique la valeur <Null> pour ce champ, ainsi que pour d’autres champs, car il n’existe pas d’enregistrement précédent.
- speed : vitesse de l’entité en déplacement en mètres par seconde en fonction de la durée écoulée et de la distance parcourue depuis l’enregistrement précédent.
- speed_mph : vitesse en miles par heure.
- speed_kph : vitesse en kilomètres par heure.
- acc_event : description de l’événement d’accélération ou du changement de vitesse de l’objet en déplacement au cours de chaque enregistrement. Les objets peuvent se déplacer (aucun changement de vitesse), accélérer (augmentation de la vitesse) ou décélérer (diminution de la vitesse/arrêt).
- turn_event : description de l’événement de tournant ou du changement de direction de l’objet en déplacement au cours de chaque enregistrement. Les objets peuvent se déplacer (aucun changement de direction), s’arrêter, tourner vers la gauche ou tourner vers la droite.
Les champs clés créés par l’outil sont les champs acc_event et turn_event, qui décrivent les événements de mouvement de chaque véhicule à un point dans le temps.
- Fermez la table.
Filtrer les résultats
Les résultats de votre analyse couvrent une vaste zone. Toutefois, vous souhaitez vous attacher au suivi des modèles de déplacement d’un seul véhicule appartenant à un individu suspecté d’activités criminelles. Avant de continuer, vous allez filtrer les résultats pour afficher uniquement les événements de mouvement de ce véhicule possédant l’ID de suivi 743.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur Vehicle_Movement_Events (Événements_Mouvement_Véhicule) et sélectionnez Build Definition Query (Créer un ensemble de définition).
Un ensemble de définition est une expression qui filtre un jeu de données pour afficher uniquement un sous-ensemble des données. Vous pouvez filtrer les données en fonction des attributs de la table.
- Cliquez sur New definition query (Nouvel ensemble de définition).
Vous connaissez l’ID de suivi du véhicule qui vous intéresse, donc vous allez filtrer le jeu de données en fonction du champ track_id.
- Pour Query 1 (Requête 1), créez l’expression Where track_id is equal to 743 (Où track_id est égal à 743).
- Cliquez sur Apply (Appliquer). Cliquez sur OK.
Sur la carte, le jeu de données est filtré. Désormais, seuls les enregistrements liés à l’ID de suivi 743 sont affichés.
Tous ces enregistrements appartiennent au même véhicule, celui de votre suspect. D’après la carte, le suspect s’est principalement déplacé sur une autoroute de la région montagneuse moins peuplée située à l’ouest vers la zone urbaine plus densément peuplée située à l’est.
Selon les renseignements rassemblés sur le suspect, vous pensez qu’il emprunte fréquemment cette route pour se déplacer d’une base d’opérations à une autre. En examinant les événements de mouvement classifiés de son véhicule sur cet itinéraire, vous pouvez prévoir son comportement futur.
Modification de la symbologie
Afin de mieux comprendre les événements de mouvement, vous allez modifier l’apparence de la couche, à savoir sa symbologie. Vous pouvez symboliser une couche en fonction des données de sa table attributaire. Vous allez la symboliser en fonction du champ acc_event. Le résultat affichera les localisations où le véhicule a accéléré et freiné sur la carte, ce qui aidera les autorités à localiser les zones optimales propices à un assaut sur un véhicule en mouvement.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur Événements_Mouvement_Véhicule et sélectionnez Symbology (Symbologie).
La fenêtre Symbology (Symbologie) apparaît. Vous souhaitez modifier la symbologie afin d’utiliser les valeurs uniques d’un champ de la table attributaire.
- Dans la fenêtre Symbology (Symbologie), dans Primary symbology (Symbologie principale), choisissez Graduated Colors (Couleurs graduées).
Vous allez maintenant choisir le champ sur lequel reposera la symbologie.
- Pour Field 1 (Champ 1), sélectionnez acc_event.
Tous les attributs uniques de ce champ apparaissent en bas de la fenêtre. Il en existe sept. Même si vous pouvez modifier individuellement le symbole de chaque attribut, les attributs qui vous intéressent le plus sont ceux qui impliquent le freinage, puisqu’il est plus facile de lancer un assaut sur un véhicule en mouvement lorsqu’il ralentit.
- Dans la liste des classes, pour la classe de symboles Decelerating (Décélération), cliquez sur le bouton Format symbol (Formater le symbole).
Une bibliothèque des types de symboles apparaît. Vous allez choisir un symbole rouge, qui suggère un ralentissement.
- Dans la bibliothèque, cliquez sur le symbole Circle 3 (Cercle 3).
Sur la carte, tous les événements de mouvement de décélération/freinage sont mis à jour avec le symbole en forme de cercle.
Les événements de décélération sont distribués tout au long de l’itinéraire. Dans le cas des rues situées en ville, le freinage est généralement prévisible et correspond aux feux de signalisation ou à d’autres panneaux. Mais sur les autoroutes, comme celle qui quitte la ville, il existe moins de panneaux de signalisation ; le freinage peut alors correspondre à des changements d’altitude ou à des tournants.
Dans le cadre de ce didacticiel, vous allez supposer qu’il est préférable de procéder à une arrestation sur le véhicule lorsqu’il se trouve à l’extérieur de la ville. Le suspect est susceptible d’être dangereux et une tentative d’arrestation dans une zone peuplée pourrait entraîner des dommages collatéraux.
- Effectuez un zoom sur les événements de décélération situés les plus à l’ouest.
Conseil :
Pour appliquer un zoom sur une zone spécifique de la carte, appuyez sur la touche Maj et dessinez un rectangle autour de la zone.
Cette zone comporte un nombre important d’événements de décélération sur une distance relativement courte, peut-être en raison du terrain montagneux (visible sur le fond de carte). Quelle est la vitesse du véhicule qui se déplace dans cette zone ? Pour le savoir, vous pouvez ouvrir les fenêtres contextuelles de certains événements de décélération.
- Sur la carte, cliquez sur l’un des événements de freinage pour ouvrir la fenêtre contextuelle associée.
D’après la fenêtre contextuelle, même si la voiture ralentit, sa vitesse est toujours d’environ 100 km/h (ou 60 mph). Le véhicule se déplace toujours rapidement ; il ne s’agit donc peut-être pas du meilleur endroit pour l’intercepter.
- Fermez la fenêtre contextuelle.
Vous allez maintenant examiner une zone plus proche de la ville, mais toujours éloignée d’une zone densément peuplée.
- Effectuez un zoom arrière pour accéder à la vue générale des données. Effectuez un zoom sur les événements de décélération situés à la limite ouest de la ville.
Il existe un groupe de cinq événements de décélération consécutifs lorsque la route passe par un rond-point.
Le véhicule semble ralentir considérablement avant d’entrer sur ce rond-point.
- Ouvrez les fenêtres contextuelles de chacun des cinq événements de décélération et notez la vitesse de chacun d’entre eux.
L’événement de décélération le plus à l’ouest, qui s’est produit en premier, a eu lieu à une vitesse de 100 km/h ou 60 mph, la même vitesse que précédemment sur l’autoroute. Mais l’événement de décélération le plus à l’est s’est produit à une vitesse d’environ 60 km/h ou 40 mph. Puisque chaque événement est enregistré une seconde après le précédent, cela signifie que le véhicule a ralenti de deux tiers de sa vitesse en 5 secondes.
Cette zone pourrait convenir à l’assaut. Elle se situe à la périphérie de la ville et compte donc peu de civils, tandis que le véhicule est obligé de ralentir considérablement pour continuer sa route. Il pourrait être judicieux de repérer les lieux sur le terrain pour mieux évaluer la possibilité d’une interception à cet endroit.
- Fermez les fenêtres contextuelles ouvertes.
Vous allez créer un géosignet pour cette localisation afin de pouvoir y revenir ultérieurement rapidement.
- Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Map (Carte). Dans le groupe Navigate (Naviguer), cliquez sur le bouton Bookmarks (Géosignets) et sélectionnez New Bookmark (Nouveau géosignet).
- Dans la fenêtre Create Bookmark (Créer un géosignet), pour Name (Nom), saisissez Rond-point. Cliquez sur OK.
Maintenant, si vous cliquez sur le bouton Bookmarks (Géosignets), vous pouvez sélectionner ce géosignet et accéder immédiatement à cette zone de la carte.
- Revenez à l’étendue globale des données. Dans la barre d’outils Accès rapide, cliquez sur le bouton Save (Enregistrer).
Le projet est enregistré.
Dans ce didacticiel, vous avez utilisé ArcGIS AllSource pour classer les événements de mouvement de véhicules. Grâce à ces événements de mouvement classifiés, vous avez pu effectuer le suivi du comportement d’un véhicule appartenant à un individu suspecté d’activités criminelles et identifié une localisation où une interception était possible avec des chances de succès et des garanties de sécurité relativement élevées. Dans le monde réel, l’analyse des événements de mouvement peut s’appliquer à des jeux de données divers et variés, et non aux seuls enregistrements de véhicule.
Le jeu de données que vous avez téléchargé au début du didacticiel comprend la classe d’entités All_Cell_Phone_Data (contenue dans le jeu de classes d’entités Cell_Phone_Data). Elle inclut des localisations de téléphone portable dans le temps. Vous pouvez procéder à la même analyse sur les données de téléphone portable pour identifier des zones dans lesquelles un suspect est à pied et effectuer le suivi de ses modèles de déplacement en tant que piéton. Si vous souhaitez relever un défi facultatif, essayez d’exécuter ce processus sur ce jeu de données.
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.