Accès aux données géospatiales

Bien qu’il soit possible de créer des structures de données programmatiquement en mémoire, le plus souvent les données sont lues à partir de fichiers ou autres types d’entrepôts. Il y a plusieurs moyens d’accéder à ces données, mais une façon pratique est d’utiliser la méthode de commodité DataStores.open(Object). L’argument donné à cette méthode peut être un chemin vers un fichier (File, Path, URL, URI), un flux d’entrée vers un fichier déjà ouvert (Channel, DataInput, InputStream, Reader), une connexion à une base de données (DataSource, Connection) ou d’autres types d’objets spécifiques à la source de données. La méthode DataStores.open(Object) se charge de détecter le format de données et retourne une instance de DataStore pouvant le lire.

Les fonctionnalités d’un DataStore dépendent de la nature des données à manipuler (couvertures de données, ensembles de géométries, séries temporelles, etc.), mais dans tous les cas il y aura toujours au moins quelques méta-données que l’on peut extraire. Les méta-données permettent d’identifier les phénomènes ou entités décrits par les données (température, occupation du sol, etc.), la région géographique ou la plage temporelle couverte par les données ainsi que leur résolution. Certains sources suffisamment riches fournissent aussi une estimation de la qualité des données, des informations permettant de contacter la personne ou l’organisme responsable des données, les contraintes légales ou techniques à l’utilisation, l’historique des traitements, les dates prévues des prochaines mises-à-jour, etc.

Les différents formats de données ont souvent leurs propres modèles de méta-données, mais Apache SIS les traduit tous vers un modèle unique afin de cacher cette hétérogénéité. Cette approche, consistant à choisir un seul modèle de méta-données comme modèle pivot, est fréquemment utilisée par d’autres bibliothèques aussi. Par exemple Apache Tika utilise le standard Dublin Core comme modèle pivot, alors que Java Image I/O définit son propre modèle standard dans le paquet javax.imageio.metadata. Pour Apache SIS, le modèle pivot choisi est le standard international de méta-données en information géographique ISO 19115-1:2014 — principes de base, complété par ISO 19115-2 — extensions pour l’acquisition et le traitement. Ce modèle organise les méta-données dans une arborescence où chaque information est accessible via un chemin bien défini, peu importe l’origine de cette information. Par exemple si un format de données peut nous fournir les coordonnées géographiques d’une boîte englobant toutes les données, alors cette information sera toujours accessible (peu importe le format de données) à partir de l’objet Metadata sous le noeud identificationInfo, sous-noeud extent, sous-noeud geographicElement.

try (DataStore ds = DataStores.open(new File("LC81230522014071LGN00_MTL.txt"))) {
    Metadata md = ds.getMetadata();

    // Afin de simplifier cet exemple, nous omettons les vérifications de valeurs nulles ou de collections vides.
    Identification   idInfo = md    .getIdentificationInfo().iterator().next();
    Extent           extent = idInfo.getExtents()           .iterator().next();
    GeographicExtent bbox   = extent.getGeographicElements().iterator().next();

    System.out.println("La région géographique des données est:");
    System.out.println(bbox);
}

La région géographique des données est:
Geographic Bounding Box
  ├─West bound longitude…………………………… 108°20′10,464″E
  ├─East bound longitude…………………………… 110°26′39,66″E
  ├─South bound latitude…………………………… 10°29′59,604″N
  └─North bound latitude…………………………… 12°37′25,716″N

La norme ISO 19115 définit des centaines d’éléments. Certains de ces éléments seront introduits progressivement dans les chapitres suivants. Mais afin de donner une petite idée de ce qui est disponible, le tableau suivant en liste quelques uns. La plupart des noeuds acceptent un nombre arbitraire de valeurs. Par exemple il peut y avoir plusieurs zones géographiques décrites sous le noeud extent.