A Tessellation-Based Methodology for an Interactive Analysis of the Arctic Ice Dynamic Phenomenon with Spatial Online Analytical Processing

A tessellation-based methodology for interactively analyzing the spatio-temporal evolution of a dynamic phenomenon – ice coverage and its characteristics – using a spatial online analytical processing (OLAP) approach is proposed. The feasibility of the method was tested through a prototype developed in the context of the CanICE project using Canadian Ice Service data and the Egg Code, an international standard for characterizing sea and lake ice. By transforming the standard spatial OLAP vector-based point of view – aggregating data from instances of evolving features – into a tessellation-based point of view – aggregating data from constant spaces with evolving properties – the proposed solution makes it possible to meet the criteria of interactive multidimensional analysis for dynamic phenomena. The second innovative aspect of the methodology relates to the management of data quality with a spatial OLAP approach.

Résumé:

Cet article propose une méthodologie basée sur la réduction en mosaïque (ou tessellation) pour effectuer une analyse spatiotemporelle d’un phénomène dynamique – la couverture de glace et ses caractéristiques – incorporée á une approche SOLAP (spatial online analytical processing). Nous avons testé cette méthode dans le cadre du projet CanICE á l’aide d’un prototype qui s’appuie sur des données du Service canadien des glaces et sur le code de l’œuf, une norme internationale de description des glaces. Ainsi, la transformation de l’approche SOLAP standard – basée sur les vecteurs – en une approche basée sur la réduction en mosaïque permet l’analyse multidimensionnelle d’un phénomène dynamique. Un autre aspect innovant de notre méthodologie repose sur la gestion de la qualité des données avec une approche SOLAP.