Les données cadastrales revêtent une certaine importance pour les organisations de tous genres, mais elles sont absolument cruciales pour les organismes municipaux. Sous l’effet d’une croissance et d’un développement rapides, ces données changent et évoluent constamment, et nécessitent donc des mises à jour fréquentes. Par conséquent, il peut être difficile de maintenir ces données à jour et accessibles. Pour bon nombre d’organisations, FME Desktop et FME Server jouent un rôle central dans la gestion de ces données, notamment dans leur validation, leur mise à jour et leur intégration.
La plupart des méthodes de mise à jour des données cadastrales adoptent l’une des deux stratégies suivantes : la substitution ou l’incrémentation. La substitution consiste, pour chaque mise à jour, à supprimer tous les enregistrements d’une base de données, puis à intégrer un nouvel ensemble de données cadastrales complet. L’incrémentation repose plutôt sur les différences entre les ensembles de données : seuls les enregistrements modifiés sont mis à jour; les enregistrements retirés sont supprimés et les nouveaux enregistrements, intégrés.
Dans cet article, nous nous pencherons sur les avantages de FME pour l’intégration, en nous intéressant plus particulièrement au Transformer ChangeDetector et aux paramètres du type de caractéristique du writer.
Mise en contexte : supposons qu’une municipalité (Consorville) reçoit des mises à jour quotidiennes de ses données cadastrales sous forme d’ensemble de données complet, et doit créer un processus de mise à jour incrémentielle (mise à jour des enregistrements modifiés seulement, suppression des enregistrements retirés et ajout de nouveaux lots). Créons un Workspace simple afin d’illustrer les principales étapes du processus de détection des changements, en donnant quelques trucs et astuces.
1. Examinez vos données
Quelles sont vos données sources et vos données cibles? Existe-t-il un identifiant unique constant? Dans notre exemple, nous utilisons une File Geodatabase au schéma simple identique comme source et comme cible. Il vous faudra peut-être ajouter des Transformers pour manipuler les données si le format ou la structure de la source et de la cible diffèrent.
2. Associez vos données aux ports de données d’origine et de données révisées du transformer ChangeDetector
Notez que si le format ou le schéma de votre source et de votre cible diffèrent, vous devrez peut-être comparer votre nouvel ensemble de données au dernier ensemble source plutôt qu’à la base de données cible, sans quoi de légères modifications de la configuration et de la structure d’attributs pourraient fausser les résultats.
3. Réglez les paramètres de ChangeDetector
Plus exactement… les paramètres Update Detection Key Attributes, Attribute Matching Strategy et Selected Attributes. Pour Update Detection Key Attributes, il est conseillé de choisir un attribut systématiquement utilisé comme identifiant. L’utilisation de champs générés automatiquement comme le champ OBJECTID d’ESRI pourrait occasionner des problèmes si le champ en question est modifié dans les données sources. Il est également recommandé de sélectionner Match Selected Attributes comme stratégie de mappage des attributs; autrement, la comparaison inclura des attributs de formats (attributs masqués) inutiles qui pourraient fausser les résultats.
4. Lancez le Workspace et examinez les résultats de chaque port
Correspondent-ils à vos attentes? Pour vous assurer que tout fonctionne correctement, il est conseillé de créer un ensemble de données d’essai et de le modifier pour représenter tous les changements possibles. Vérifiez ensuite les résultats dans FME Data Inspector pour vous assurer que les lots modifiés, ajoutés ou supprimés passent par les bons ports dans ChangeDetector.
Ce tableau présente les donnnées d’essai utilisées à cette fin dans notre Workspace.
| Type de modification | Exemple | Port du Transformer |
| Modification de la configuration | Modification de la forme d’un lot existant | Updated |
| Modification du contenu d’un attribut | Modification de la valeur d’un attribut COUNTY | Updated |
| Suppression d’un enregistrement | Suppression d’un lot | Deleted |
| Ajout d’un enregistrement | Ajout d’un lot avec un nouvel attribut PROP_ID | Inserted |
5. Modifiez votre base de données
Il existe de nombreuses façons de procéder, mais un moyen simple est d’utiliser un type de caractéristique de writer pour inscrire les données cadastrales dans votre base et modifier l’attribut « fme_db_operation » en fonction de l’opération désirée. Les options sont « UPDATE », « INSERT » et « DELETE ». Il est possible d’utiliser AttributeCreator pour configurer l’attribut, puis l’associer au type de caractéristique du writer.
6. Configurez le type de caractéristique de votre writer pour modifier la base de données en fonction de l’attribut « fme_db_operation » et indiquez votre identifiant constant dans le champ Match Columns.
Vous vous assurerez ainsi que l’opération adéquate sera effectuée pour chaque objet traité par le writer, qu’il s’agisse d’une mise à jour, d’un ajout ou d’une suppression.
7. Lancez votre Workspace
Et le tour est joué! N’oubliez pas de faire des essais rigoureux et de vérifier le journal pour vérifier que tout s’est bien passé!
Voilà donc un exemple d’un Workspace très simple qui permet de mettre à jour une base de données cadastrales de manière incrémentielle. Pour l’intégrer entièrement aux processus de votre organisation, vous pourriez inclure certaines des optimisations suivantes :
- Production de rapports
- Archivage des lots modifiés ou retirés
- Piégeage d’erreurs (en cas de données erronées)
- Automatisation (par exemple, intégration des bons ensembles de données pendant la nuit, notifications par courriel, etc.)
Les données cadastrales sont essentielles pour bien des organismes municipaux. Leur mise à jour est importante pour la taxation et permet d’assurer la qualité et l’accessibilité des données afin d’éclairer la prise de décisions et d’offrir aux citoyens d’excellents services.
Il existe deux grandes méthodes pour la mise à jour des données parcellaires : la substitution et l’incrémentation. Nous avons présenté les principales étapes de l’incrémentation, mais chaque stratégie a ses avantages et ses inconvénients, et peut être optimisée selon la situation et les processus opérationnels de l’organisation.
Vous vous demandez quelle stratégie de mise à jour des données cadastrales conviendrait le mieux à votre organisation?