Graphe du bruit sous forme d’événements sur le GMO

Graphe du bruit sous forme d’événements sur le GMO

Principes de Base

Segmentation linéaire

Concepts de base

La segmentation linéaire ou, segmentation dynamique, est une technique permettant la gestion et la représentation d’entités géographiques sur la base d’un réseau référencé linéairement. Le référencement linéaire décrit une entité géographique d’après ses coordonnées curvilignes.
La segmentation linéaire est un outil encore peu répandu dans le monde des SIG mais en phase de développement. Les fonctionnalités requises permettant ce type de traitement sont relativement récentes.
Ce système de représentation est cependant utilisé pour la gestion des réseaux, aussi bien pour représenter les évènements ponctuels que linéaires:
Routes, autoroutes et voies ferroviaires : signalisation, vitesse autorisée, type de revêtement, lieu d’accident, conditions de trafic, chantiers.
Rivières ; état des berges, qualité de l’eau, état constructif (rivières naturelles, canalisées ou renaturées).
Canalisation (eau gaz égouts) : débit, qualité des canalisations, détail d’entretien, lieux d’accès.
Oléoducs, aqueducs et gazoducs : date de création, station de pressurisation, pays traversé.
Lignes électriques, communication : aérien ou souterrain, pylônes.
Lignes sismiques, failles : profondeur, pendage, activité
L’avantage de ce mode de représentation est de pouvoir cumuler un maximum de données sur un même objet géographique, et de faciliter la gestion des données.

Objet référencé linéairement

Le référencement d’évènements ponctuels ou linéaires est basé sur des « routes ». Il ne s’agit plus de vecteurs comprenant uniquement des coordonnées de références x, y (longitude, latitude), mais comprenant également une composante graduée. Ainsi, en tous points d’une ligne, ce référencement curviligne permet une localisation selon la distance au point de départ.
Lors de la création de ces routes, il faut s’assurer que le sens de digitalisation de chacun des segments constituant une route est bien le même. Le sens de digitalisation a évidement une influence sur la graduation, mais également lors de la création d’offsets, c’est-à-dire lorsqu’on décale l’événement par rapport à l’axe. L’offset est localisé de part et d’autre de l’axe selon le sens de digitalisation ; à droite si la valeur de l’offset est positive et à gauche si elle est négative.
La transformation de segments en polylignes M se fait en fonction d’un attribut. Il se peut que l’attribut servant à faire ce lien soit le même de part et d’autre d’un embranchement. Cela est problématique dans la mesure où les deux bras de la fourche auront la même graduation. L’événement, alors situé sur un des bras, sera également représenté sur le second.
Figure 2 : A gauche ; Représentation de la description traditionnelle. A droite représentation curviligne, selon J.-Miserez et F. Golay, LaSIG, EPFL
La structure d’un événement faisant référence à une polyligne M est relativement simple. Il s’agit d’une table attributaire sans géométrie propre. Pour la représentation de ces événements linéaires le programme effectue une opération qui pourrait être comparée à une jointure de table.
Le segment dynamique est définit par :
Un identifiant « machine » propre (No Point ; No Ligne)
L’identifiant de l’axe auquel il est rattaché (Axe)
Une distance à l’origine pour des objets ponctuels (Distance)
Une distance de début et de fin, s’il s’agit d’un évènement linéaire (u1 ; u2)
Un offset, distance mesurée perpendiculairement à l’axe, si l’évènement ponctuel ou linéaire est décalé par rapport à l’axe (Ecart).Les attributs propres à la thématique (Niveau sonore ; profondeur d’eau ; type d’objet)

Avantages de la segmentation dynamique

Le référencement linéaire traditionnel ne permet pas la gestion efficace de plusieurs types de données sur une géométrie de base commune.En effet, si l’on prend l’exemple d’un cours d’eau et que l’on veut y représenter la qualité piscicole, le responsable d’entretien, l’état constructif et le cours d’eau lui-même, il y a très peu de chances pour que la segmentation concorde pour chacune des données. Il en résulte un graphe de base segmenté de manière très fine et difficile à gérer.Pour référencer ces objets linéairement il faut créer des segments de façon à ce que chacun des « évènements » puisse être représenté. De plus, si la segmentation d’un évènement venait à être modifiée, il faudrait corriger la table des valeurs. La mise à jour devient vite complexe et chaque modification du découpage ayant comme conséquence d’alourdir la structure du graphe de base.La segmentation dynamique permet, quant-à-elle, d’associer à une géométrie de base unique, des jeux d’attributs liés à des thématiques distinctes sans devoir pour autant modifier la segmentation. La segmentation de chaque thématique est virtuelle, elle a lieu dans la table attributaire de chacune des thématiques représentées. De cette façon si la segmentation d’un événement venait à varier, cela n’aurait d’implication que sur la thématique concernée. Ainsi chaque spécialiste métier peut gérer à sa guise sa segmentation et ses attributs sans que cela ai un impact sur celle des autres.
Figure 5 : Exemple de segmentation dynamique, accompagnée des tables attributaires, selon J.-Miserez et F. Golay, LaSIG, EPFL

Graphe routier

 Création d’une polyligne M à partir du GMO

La segmentation dynamique ne pouvait pas directement être mise en place sur le graphe routier (GMO), car le but n’était pas de créer des événements sur des segments de route, mais bien, sur les routes elles-mêmes. Il a donc été décidé que la segmentation du graphe permettant la segmentation dynamique serait produite sur la base du nom des rues (code voie).
Dans la table du GMO les attributs caractérisant les adresses (nom des rues) sont le CODE_VOIE et le NOM_VOIE, le premier correspond à une numérotation et le second correspond au nom en toutes lettres.
Un nouvel attribut a été crée spécialement pour la segmentation linéaire, il s’agit de CODE_VOIE_ROUTE. Ce dernier comprend les mêmes chiffres que CODE_VOIE mais auxquels une ou plusieurs lettres ont été ajoutées afin de différentier les embranchements des différentes polylignes.L’ajout de ces lettres a été effectué par un des opérateurs du SSIG. Ce travail a été accompli sans support informatique permettant la localisation assistée des segments nécessitant une lettre supplémentaire. Cette manière de procéder a impliqué des erreurs de saisie qui ont par la suite dû être corrigées.La transformation du GMO de base en une polyligne M servant de support aux événements, a donc été produite d’après l’attribut CODE_VOIE_ROUTE.

Elaboration d’un script

Un script a été crée pour gérer la transformation du Graphe Routier (GMO) en Graphe Routier Route (GMO polylignes). Il a pour but de permettre, en cas de changement de digitalisation du graphe routier, le transfert et la conservation des événements. Il est exécuté toutes les semaines au moyen de routines FME, (ce script a été réalisé par un mandataire, il a été programmé en langage Python).

Attributs des graphes du GMO

Ci-dessus, ce sont les exemples d’attributs des deux graphes. Les attributs du Graphe Routier ne sont pas tous représentés, il s’agit d’un simple extrait, d’autres attributs « métier » sont également présents mais ne nous intéressent pas dans le cadre de cette étude. Le Graphe Routier Route ne comprend que le nombre minimum d’attributs. Cependant, une colonne supplémentaire pourrait être rajoutée par le SPBR en cas de nécessité. Cela leur permettrait de faire une sélection des segments qu’ils intégreraient à leur graphe, auxquels ils pourraient joindre des segments propres à leur problématique.

Problématique des données du SPBR

Le SPBR a digitalisé son propre graphe routier ainsi que la plupart des façades du canton, avant la création du SSIG. Cette digitalisation a été réalisée par le SPBR car le cadastre n’existait pas encore.Ce travail était nécessaire à la production des modèles de prédiction des émissions et immissions sonores, demandés par la confédération. Ces Modèles ont alors permis de produire les cartes essentielles pour conseiller et assister l’état major du département du territoire.Lors de la création des SITG, le SPBR était enthousiaste à l’idée de partager ces données et de pouvoir profiter de celles des autres partenaires, notamment des comptages trafic de l’Office Cantonal de la Mobilité (OCM).La digitalisation des routes et des façades ne correspondait pas à celle du cadastre officiel. Elle s’en approchait cependant au mètre près.Un script a été créé pour permettre le transfert des valeurs d’immissions sonores sur les façades digitalisées d’après les plans de la Direction Cantonale de la Mensuration Officielle (DCMO). C’est ainsi que le cadastre des immissions de bruit du trafic routier est devenu la première couche environnementale du SITG.Contrairement aux valeurs d’immissions des façades, la représentation des valeurs d’émissions du trafic routier n’a pas pu être transférée sur le guichet cartographique du canton.Si les données aux façades ont pu être implémentées, c’est parce que le passage de la digitalisation du SPBR à celle du cadastre ne changeait rien à leur modélisation, ni n’interférait avec la vision « métier » d’acousticien. Il s’agissait, en effet, plutôt de réajuster leur graphe à la réalité.Cela n’est pas aussi aisé pour le transfert du graphe des émissions. Jusqu’alors plusieurs paramètres entraient en conflit, empêchant ainsi le transfert de l’information d’un graphe à l’autre. Parmi ces paramètres on retrouvait principalement une géolocalisation (digitalisation) ainsi qu’une segmentation souvent très dissemblable, ce qui les rendait globalement incompatibles.Pour le graphe de la mobilité la digitalisation se trouve, ou devrait se trouver, au centre de la chaussée et la segmentation devait avoir lieu à chaque croisement de routes. Pour le graphe du SPBR la digitalisation se situe au centre des sources d’émissions et la segmentation est faite en fonction des fluctuations de niveau sonore.

Modèle de calcul

Contrairement à la plupart des cantons, Genève produit des données d’émissions et d’immissions sonores qui proviennent de l’interaction entre des valeurs mesurées et des valeurs modélisées. Le fait de combiner ces deux types de données complexifie les procédures du modèle.
Mesures
Dans un premier temps, des mesures de niveau sonore sont effectuées, ces mesures sont de courte ou de longue durée.
Les mesures de courte durée (15min) sont relevées par un technicien, à l’aide d’un sonomètre. Les mesures de longue durée sont le produit d’une étude plus approfondie qui consiste à la mise en place d’une station de mesure mobile qui enregistre les variations du niveau sonore d’un axe routier sur plusieurs jours.
Ces mesures sont georéférencées et introduites dans la base de donnée ArcGIS comme étant des valeurs ponctuelles.
Modélisation
La création du cadastre du bruit, soit le graphe des émissions (routes) et le graphe des immissions (façades), s’effectue en trois étapes principales. Des outils ont été spécialement développés dans ArcMAP 9.1 pour faciliter la saisie des données ainsi que différents modèles de calculs.
La première étape consiste à estimer le niveau d’émissions provoqué par une rue donnée. Cette évaluation se fait sur la base de la formule StL-86. Cette formule, fournie par l’EMPA (institution de recherche EPF), permet le calcul des émissions sonores dues au trafic routier.
Les données nécessaires sont : le nombre de véhicules par heure, la vitesse nominale ou réelle, le nombre de véhicules bruyants et leur vitesse, ainsi que la pente du tronçon.
Le résultat de cette première étape permet de fixer le niveau d’émissions de la rue, et ne sert qu’à préparer la deuxième phase de la modélisation.
La deuxième et la troisième phase de la modélisation se font sur la base des modèles de type « ray tracing », un programme de ce type a été spécialement développé par les collaborateurs du SPBR (programme de type Mithra). C’est un modèle basé sur la recherche du rayon séparant le récepteur de la source du bruit et sur la modélisation de la propagation des ondes et des réflexions.
Le but de la 2eme phase est de déterminer le plus exactement possible le niveau d’émission d’une rue donnée. L’opérateur va procéder par itération. Un premier calcul va être lancé sur la base de l’estimation donnée par le modèle StL-86.
Le modèle tient compte des différents points de mesure ponctuels proches de la rue à modéliser. Une série de rayons espacés de cinq degrés part de chaque point de mesures et se propage dans l’espace (2D), chaque rayon va alors croiser une ou plusieurs rues. Pour chaque point de mesure, un niveau sonore moyen est calculé en fonction de la distance aux routes croisées. Si la valeur des points de mesures calculée correspond à ± 0.5 dBA de la valeur mesurée sur le terrain, la valeur de la rue calculée par StL-86 est considérée comme exacte, et est donc entrée dans le cadastre. Si ce n’est pas le cas, l’opérateur réitère la manipulation jusqu’à obtenir une valeur calculée aux points de mesure qui corresponde aux mesures effectives.
Parfois, les différences entre les valeurs mesurées et calculées sont trop grandes, cela indique à l’opérateur qu’il y a eu une erreur de manipulation ou de placement lors de la phase de mesures.
La troisième phase de la modélisation concerne le calcul des immissions aux façades. L’opérateur sélectionne manuellement les façades pour lesquelles sont recalculées les valeurs d’immissions. Le concept de « ray tracing » est similaire à celui utilisé dans la 2eme phase. Dans ce cas, les rayons partent du centre de chacune des façades. Il faut noter que les rayons sont réfléchis sur les différents obstacles ou façades et tiennent compte des routes traversées.

Structure de la donnée

Les données du SPBR sont comprises dans deux geodatabases personnelles.
La première geodatabase est un fichier qui comprend les données géographiques digitalisées par le SPBR, polylignes ou points. Elle comprend les façades de la ville pour lesquelles le niveau des immissions sonores a été mesuré, les points où des mesures de niveau sonore ont été effectuées, les objets considérés comme des obstacles sonores ainsi que les routes digitalisées par le SPBR.
La seconde geodatabase comprend les tables attributaires permettant le calcul, le stockage et le suivi des données.
Il est étrange de stocker les données dans deux geodatabases séparées, mais il est cependant impossible de les réunir sans modifier le modèle de calcul.

Table des matières

1. Introduction
1.1 Objectifs de l’étude
1.2 Présentation SSIG
1.3 Cadastre du SPBR
1.4 Présentation SITG
1.4.1 Création d’un graphe routier unique
2. Principes de Base
2.1 Segmentation linéaire
2.1.1 Concepts de base
2.1.2 Objet référencé linéairement
2.1.3 Avantages de la segmentation dynamique
2.2 Graphe routier
2.2.1 Création d’une polyligne M à partir du GMO
2.2.2 Elaboration d’un script
2.2.3 Attributs des graphes du GMO
2.3 Problématique des données du SPBR
2.3.1 Modèle de calcul
2.3.2 Structure de la donnée
2.4 Outils informatiques utilisés
3. Phase 1 : Graphe du bruit sous forme d’événements sur le GMO
3.1 Barrière au transfert
3.1.1 Dédoublement des tronçons
3.1.2 Incompatibilité de la Segmentation
3.1.3 Tracé de la route
3.1.4 Solution permettant une représentation graphique commune
3.2 Correction graphe SPBR
3.3 Attribut GMO sur graphe SPBR
3.3.1 Manipulations FME
3.3.2 Vérifications par les adresses
3.3.3 Corrections manuelles
3.4 Création d’évènements
3.4.1 Localisation d’un évènement
3.4.2 Erreurs relevées
3.4.3 Corrections automatiques
3.4.4 Corrections manuelles
3.4.5 Conditions empêchant la réversibilité image – évènements
4. Phase 2 : Graphe en input pour les modèles de calculs du SPBR
4.1 Interrogation de la donnée
4.1.1 L’interrogation de la donnée dans le modèle actuel
4.1.2 Trois choix d’interrogation de données pour le futur modèle
4.1.3 Avantages et inconvénients des trois types de support pour le modèle
4.1.4 Orientation
4.2 Gestion des données
4.2.1 Gestion de la mise à jour des données
4.2.2 Gestion du statut par le Modèle
4.2.3 Gestion du statut des événements et des routes
4.3 Tronçons du GMO incompatibles avec la vision du SPBR
4.3.1 Création d’un offset
4.3.2 Création d’un tronçon préférentiel
4.3.3 Intégration de segments préférentiels
4.4 Etude de Cas
4.4.1 Localisation des zones de test
5. Résultats
5.1 Correction de la digitalisation du graphe routier du SPBR
5.2 Correction du GMO
5.3 Graphe du bruit sous forme d’événement sur le GMO
5.4 La Géométrie du GMO est-elle utilisable en input du modèle?
5.5 Graphe évènement en input pour les modèles de calculs du SPBR
6. Recommandations
6.1 En cas de non-utilisation du graphe évènement
6.1.1 Pérennité du graphe évènement
6.1.2 Modification des Identifiants
6.1.3 Assainissement des données du SPBR
6.2 En cas d’utilisation du graphe évènement
6.2.1 Généralisation de l’étude de cas
6.2.2 Précautions particulières
Acronymes
Bibliographie et Sites Internet
Annexe

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