Introduction

Le programme de mon cours n'est pas encore prêt, tout est in statu nascendi...

GPS classiques, téléphones portables, drones et autres robots (sur la Terre et ailleurs), tout équipement électronique militaire, presque tout grand véhicule sur l'eau ou dans les airs, votre serveur DLNA connecté aux sources multi-média, et même votre réfrigérateur intelligent et connecté, qui veut savoir où commander quelques pizzas de manière ergonomique [et compatible avec les intérêts commerciaux du producteur/vendeur]... – tout "veut savoir" quelle est sa position par rapport à un repère connu.

On attache l'équipement GPS et des transmetteurs aux animaux sauvages et domestiques, conteneurs et baleines. Les résultat des mesures sont stockés, affichés sur une carte, comparés, peuvent déclencher des alarmes, etc.

L'idée de cette partie du cours est de vous donner une introduction au traitement des données de géolocalisation (ou géoréférencement). On ne parlera pas trop de l'acquisition, mais vous aurez un très court survol. La localisation sattelitaire n'est pas la seule possible...

Le système d'acquisition GPS ramasse les signaux venant des satellites, et en rend, en temps réel, des coordonnées dans le système de coordonnées géodésiques (référentiel) approprié. Ensuite on peut répertorier le point trouvé, avec, ou sans la troisième coordonnée : la hauteur, sur une carte.
Pour tracer la carte et la position, le logiciel devra effectuer une projection cartographique, la transformation entre les coordonnées géodésiques et la géométrie de la fenêtre d'affichage.

Ceci est un processus à part, qui peut avoir lieu très loin. Il est compliqué, par ex. la manipulation des données pixel (images de la Terre) et l'affichage des données vectorielles (shapefiles, bases de données de Google Maps / Open Street Map, etc.), est très différente.

Le nombre de projections utilisables dans la pratique est très grand, car dans des contextes différents, on a besoin de propriétés différentes, et ceci malgré la standardisation des cartes "officielles" par chaque pays. Les détails viendront.

Ce module n'est pas un cours d'informatique géographique.

En particulier, nous ne pourrons travailler sur un système SIG (GIS en anglais...) complet, car on aurait besoin d'au moins un mois pour apprivoiser les fonctionnalités présentes dans un système complet. Par contre, on fera des petits exercices, réalisables dans un contexte autonôme. (Les SIG en principe n'ont rien à voir avec le nomadisme). Les détails peuvent changer après les consultations avec vous et vos enseignants, concernant vos besoins, et vos aptitudes.

Modalités d'évaluation

Les modalités d'évaluation peuvent changer, mais à l'heure actuelle je prévois (au moins) un devoir maison, peut-être quelques différents au choix ; le codage d'un paquetage de rendu / conversion / communication ...

Il y aura également un devoir surveillé, dont les détails seront réglés plus tard (j'ignore l'organisation de vos études, les protocoles habituels).

Pseudo-programme du cours

• Acquisition des données de géopositionnement
  • L'usage des dispositifs GSM, WiFi, RFID, etc.
  • GPS.
    Ce sujet est volumineux, car ce n'est pas proprement GPS (le décodage des signaux satellite) qui nous intéresse, mais surtout la construction des données de sortie. Mais on parlera de satellites un peu aussi.
    Peut-être nous ferons un petit calcul de trilatération...
    
    En particulier, il faudra parler de la modélisation de la Terre, du référentiel WGS84 (World Geodesic System) et de ses variantes, de la géoïde. La construction de coordonnées avec une bonne précision, est compliqué.
    
    Nous verrons quelles sont les détails (format, etc.) des données exportées par le récepteur GPS.
  
  
  • Pour votre culture générale : un peu sur l'évolution des systèmes satellitaires, et en particulier un peu sur le système européen Galileo, qui nous attend... (Il devrait être opérationnel dans 4 ans, après un retard épouvantable, et ceux qui sauront construire le software adéquat, auront du travail pendant quelques années).
  • Un peu sur la communication avec un récepteur GPS. C'est un processus non-trivial, à cause de contraintes temporelle. On reçoit pas seulement les coordonnées, mais des données temporelles, permettant par exemple le calcul de la vitesse d'un véhicule.


• Projections cartographiques
  • Un minimum de base : la classification des projections. Projections conformes, équivalentes, équidistantes... Variantes géométriques : cylindrique, conique, azimutale ...
  • Exemples concrets, leur usage.
    Les projections sont des transformations mathématiques non-linéaires, qui peuvent être compliquées, non-représentables par des formules closes. Comme il a été dit, selon la catégorie des données, la même projection peut être réalisée de manière différente.
    Concrètement, les images (bitmaps) et les données géométriques vectorielles exploitent des transformations inverses par rapport à l'autre.
  
  
  • Codage et rendu des shapefiles et autres entités vectorielles. Les formats publics, par ex. OpenStreet Map.
  
  Nous aurons besoin d'un environnement graphique, nous ferons de la programmation visuelle, et il faudra choisir le/les langages de programmation, les librairies, etc. Tout doit être basé sur le logiciel public, installable sur de petites machines

• Si cela vous intéressera, on pourra faire un peu de graphisme 3D, le rendu de la surface avec relief, ce qui peut être très important pour le support graphique de la navigation aérienne.
  
  Gestion des données en format TER, DEM.

Le choix du langage de programmation est délicat. Je ne veux pas utiliser C/C++, car ce qui compte n'est pas la vitesse d'exécution (pour l'instant), mais la facilité de programmation, interactivité, bon support pédagogique (exemples lisibles, librairies utilisables facilement), etc.

Mon choix est : Python, ensuite Java. Quoi que l'on vous dise, sur des petites plates-formes, y compris les microcontrôleurs, ce qui domine au niveau utilisateur final, ce sont des langages interprétés par une machine virtuelle, et non pas compilés en code machine binaire.
Android, c'est Java/Dalvik. Raspbian, le noyau, est codé probablement en C ou équivalent, mais les programmes utilisateur sont souvent en Python...

Sous Python nous disposons d'une excellente librairie graphique Matplotlib, dont l'apprentissage de base prendra 15 minutes, et aussi un paquetage de gestion géographique. Et la communication, et des outils numériques pour tout le monde...