Structuration d'une base de données sur l'agriculture en Rhône-Alpes

70 Pages·2011·2.05 MB·French

Université Jean Monnet Ecole Nationale d’Ingénieurs
de Saint-Etienne de Saint-Etienne

MASTER SIG ET GESTION DE L’ESPACE
Mémoire de fin d’études, parcours professionnel

Structuration d'une base de données

sur l’agriculture en Rhône-Alpes

Préparé par :
Khalid OUBENNACEUR

Maître de stage :
Ahmed CHAFCHAFI, Chambre Régionale d'Agriculture de Rhône-Alpes

Coordinateur du master :
Thierry JOLIVEAU, Université Jean Monnet de Saint-Etienne

Septembre 2011

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Structuration d’une base de données sur l’agriculture en Rhône-alpes
REMERCIEMENTS
Au terme de ce stage, je tiens à remercier très sincèrement, Ahmed
CHAFCHAFI, mon maître de stage pour son accompagnement dans la réalisation
de ce stage. Je le remercie pour son implication, sa disponibilité et l’autonomie
qu’il m’a accordées durant ce stage. Je remercie également Harshit COWLESSUR
(Désirade Rhône-Alpes) toujours présent pour répondre à mes questions
concernant la modélisation UML.

Je tiens à remercier aussi, Josselin EDOUARD, chef de projet informatique
pour ses conseils avisés lors du stage.

Mes remerciements se tournent également vers toute l’équipe enseignante du
Master SIG et gestion de l'Espace, en particulier Thierry JOLIVEAU, pour les
renseignements qu’il m’a apportés tout au long du stage.

Je remercie aussi l’ensemble du personnel de la Chambre d’agriculture
Rhône-Alpes, qui ont participé, plus ou moins directement à ce travail, pour le
temps qu’ils m’ont consacré et pour les informations qu’ils m’ont fournies.

J’adresse une pensée amicale à Capucine, Cyrielle, Leah, Julie avec qui j’ai
partagé ces six mois de stage, et qui par leur bonne humeur, ont été d’excellentes
collègues. Les différents échanges que nous avons pu avoir ont été très prenants et
enrichissants.

Enfin, merci à toutes les personnes que je n’ai pas citées et qui ont contribués
à cette étude.

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Structuration d’une base de données sur l’agriculture en Rhône-alpes
RESUME
Mots-clés : Base de données, Conceptualisation, Mapserver, cartographie, référentiels
géographiques, ETL, Géo services.

Ce document présente le stage professionnel réalisé par Khalid
OUBENNACEUR au sein de la chambre régionale d’agriculture Rhône-Alpes
pour l’obtention du Master 2 professionnel SIG et Gestion de l’espace. Il présente
une synthèse des méthodes et solutions de structuration, de déploiement,
d'administration, de gestion et d’alimentation d’une base de données sur
l’agriculture en Rhône-alpes.
Après, un état des lieux sur les utilisations des données et référentiels dans
les différents pôles de la CRARA, nous avons engagé ce travail de structuration
que nous avons orienté selon quatre axes :
Conceptualisation et construction de la base de données
Postgresql/Postgis.
Valorisation de la base en lien entre autres avec l'Obsagri Rhône-Alpes
avec l’outil Qgis (études, analyses, simulation pour la filière lait).
Tests des outils et solutions d’échange, d’extraction et d’alimentation
de la base de données (ETL).
Test de déploiement des Géoservices pour la diffusion et l’accès aux
données de la base.

Ce travail par ses différents aspects en matière de gestion et d’administration
d’une base de données (conceptualisation, structuration, déploiement,
alimentation, valorisation, etc.) m’a permis de suivre le cheminement de
l’information géographique, de l’acquisition à la finalisation de la base de
données.

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Structuration d’une base de données sur l’agriculture en Rhône-alpes
ABSTRACT
Keywords: Database, Conceptualization, Mapserver, mapping, geographic references, ETL, Geo
Services.

This document presents the internship directed of Khalid OUBENNACEUR
at Rhône-Alpes regional chamber of agriculture in order to obtain the Professional
GIS and Space Management Master 2. It summarizes the methods and solutions
for structuring, deploying, administrating, managing and expanding an
agricultural database in the Rhone-Alpes region.
After an inventory of the uses of data repositories in different poles of the
CRARA, the work was focused on four areas:
The conceptualization and construction of the database PostgreSQL /
PostGIS.
Valuation of the Database link with the other Obsagri Rhône-Alpes
with the tool QGIS (studies, analysis, simulation for the milk pole).
Testing tools and solutions for the exchange, extraction and power of
the database (ETL)
Test deployment Geoservices for dissemination and access to data
from the database
This work in various aspects of management and administration of a database
(conceptualisation, structuring, deployment, power, recovery, etc.) allowed me to
follow the progress of geographic information, the acquisition to finalize the
database.

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Structuration d’une base de données sur l’agriculture en Rhône-alpes
SOMMAIRE
Remerciements……………………………………………………………………………..…1
Résumé…………………………………………………………………………………………2
Abstract………………………………………………………………………………………...3
Sommaire………………………………………………………………………………………4
Introduction……………………………………………………………………………………6

PARTIE I
1. Contexte général du stage………………………………………………………………...8
1.1. Structure d’accueil…………………………………………………………….............8
1.1.1. Les missions………………………………………………………………….…..8
1.1.2. Organisation de la CRARA……………………………………………………9
1.2. Objectifs du stage.……………………………………………………………………10
1.3. Méthodologie du projet………………………………………………………..…....10
1.4. Planning de réalisation……………………………….………………………..……12

PARTIE II
2. Etude conceptuelle des bases de données……………....………………….……….……14
2.1. Méthodes utilisées de modélisation des bases de données..................................14
2.1.1. UML2… ……………………............................................................................14
2.1.1.1. Le modèle fonctionnel……………...……………………………..…16
2.1.1.2. Le modèle structurel……………………………...….........................16
2.1.2. Merise...............................................................................................................17
2.1.3. Choix de système de gestion de bases de données.....................................18
2.1.4. Choix d’outils de modélisation.....................................................................19
2.2. Etude de l’existant et recueil des besoins et attentes des acteurs…………..… 21

3. Modélisation de la base de données Sig_crara.……………………….……………..…..21
3.1. Cas d’utilisation résultant de l’analyse de l’enquête............................................22
3.1.1. Identification des cas d’utilisation (Use Case) et des acteurs.............…...23
3.1.2. Description des cas d’utilisation...................................................................23
3.1.3. Diagramme de cas d’utilisation global (Use Case).....................................24
3.2. Modèle Structurel......................................................................................................25
3.2.1. Diagrammes de classe associés aux paquetages.........................................27
3.2.2. Description détaillée du modèle de classe...................................................28
3.3. Niveau physique : Passage au modèle relationnel (MPD)...................................29

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Structuration d’une base de données sur l’agriculture en Rhône-alpes
PARTIE III
4. Mise en œuvre et déploiement de la base de données…………………………………30
4.1. Choix de système de gestion de bases de données...............................................30
4.2. Création et structuration de la base de données………………………………….30
4.2.1. Création de la base de données.....................................................................30
4.2.2. Gestion des multi utilisateurs........................................................................31
4.2.3. Structuration de la base de données………………………………………...32
4.3. ETL(Extract Transform Load)……………………………………...……………….33
4.3.1. Définition d'un outil ETL...............................................................................34
4.3.2. Choix des ETL Open Source………………………………………………...34
4.3.2.1. Talend Open Studio/(SDI)…………………...………………….............35
4.3.2.2. PDI……………………………………………………………………….…37
4.3.2.3. Liste de scénarios SDI vers la base de données PostgreSQL………...38
- Extraction des données spatiales SHP vers PostgreSQL………....................39
- Fichiers CSV vers base de données PostgreSQL…………..............................40
- Fichiers ACCES vers base de données PostgreSQL………………………….41
- Extraction des champs vers une table Excel, PostgreSQL avec requêtes….42
- Le mappage..........…………………………………………………………….….44
4.3.2.4. Bilan de l’outil : justification de choix de SDI........................................45
4.4. Problèmes rencontrés................................................................................................46

PARTIE IV
5. Valorisation de la base de données................................………………………..………....47
5.1. Mapserver : solution de webmapping libre et gratuite........................................47
5.2. Les géowebservices………………………………………………………………......48

Conclusions et perspectives...............................................................................................52
Liste des tableaux.................................................................................................................54
Liste des figures....................................................................................................................55
Glossaire et Acronymes.......................................................................................................56
Bibliographie/Webographie...............................................................................................57
Annexes..................................................................................................................................59

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Structuration d’une base de données sur l’agriculture en Rhône-alpes
INTRODUCTION
Dans le cadre de ses missions d'animation, de veille et de prospective sur
l'agriculture et les territoires, la Chambre Régionale d'Agriculture est amenée au
sein des différents pôles environnement/territoires, et prospective, à utiliser des
données spatiales à différents échelles. Ces données ne sont, jusqu’à présent, pas
centralisées ni harmonisées. Pour une meilleure utilisation et valorisation aussi
bien par les acteurs de la chambre que par les partenaires extérieurs, la chambre
régionale d’agriculture a voulu, dans le cadre de ce travail de fin d’étude, entamer
une réflexion sur une meilleure structuration des données sur l’agriculture en
Rhône-alpes, qui facilite cet accès et cette valorisation des données.
Dans ce contexte, la structuration, et la centralisation des données
apparaissent comme un des enjeux majeurs pour le SI des chambres d’agriculture
de RA. C’est pourquoi on m’a confié la réalisation d’une base de données
exhaustive capable de gérer des données diverses et variées, constituant ainsi un
réceptacle commun et de travail pour tout traitement et valorisation (études,
analyses, diagnostics, pronostique, création d'indicateurs...) en lien entre autres
avec l'Obsagri Rhône-Alpes (Observatoire de l'agriculture en Rhône-Alpes).
L’enjeu du stage repose alors sur une forte sensibilisation de l’ensemble du
personnel de la division à l’importance de la gestion des données, à un
apprentissage des outils d’intégration des données issues de différents formats
(spatiales, sémantiques) et à de nouvelles méthodes de travail.
Cette étude doit à terme susciter chez les acteurs de la CRARA la volonté de
mutualiser leurs données afin de permettre une meilleure gestion des données,
faciliter le stockage, la consultation et l’exploitation de ces données dans des
projets cartographiques.
Afin de présenter l’ensemble du travail réalisé au cours des six mois de stage,
ce rapport s’articule autour de quatre parties. La première décrit le cadre dans
lequel le stage s’est déroulé, ainsi que les objectifs qui lui sont assignés. Il s’agit de
présenter de façon brève la structure d’accueil. La deuxième partie est composée
de deux volets. Le premier évalue les besoins en données géographiques à la
CRARA, et dresse un aperçu sur les méthodes utilisées lors de la conception des
données et plus particulièrement le langage UML. Ce dernier a été choisi pour ses
capacités à exprimer et à élaborer, de manière normalisée, des modèles objet,
indépendamment de toute plate-forme de réalisation (langage ou SGBD, etc.).
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Structuration d’une base de données sur l’agriculture en Rhône-alpes
Dans le deuxième volet, je vous exposerai, les différents diagrammes UML
résultants de l’analyse préliminaire.
La troisième partie est consacrée à la procédure de mise en en œuvre de la
base de données sur Postgresql muni de sa cartouche spatiale Postgis. Le logiciel
cartographique Qgis est utilisé pour procéder aux tests de vérification et de
manipulation des données géographiques de la base.
La quatrième partie est axée, d’une part sur l’intégration des données de la
base de données de la CRA via des outils ETL (Extract Transform Load) Open
Source, notamment les deux leaders : SDI (Spatial Data Integrator) de C2S porté
sur Talend et PDI (Pentaho Data Integrator), et sur le déploiement des services
web pour l’accès aux données concernant les futurs utilisateurs de la base de
données (stagiaires...).
En dernier lieu, une synthèse est proposée sur le travail réalisé, les apports et
les difficultés ainsi que sur les enseignements que j’ai pu tirer de cette expérience
professionnelle.

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Structuration d’une base de données sur l’agriculture en Rhône-alpes
- PARTIE I -
1. CONTEXTE GENERAL DU STAGE
1.1. Structure d’accueil
Au même titre que les chambres départementales, la Chambre Régionale
d'Agriculture de Rhône-Alpes est un établissement public. Elle est actuellement
présidée par Gérard Seigle Vatte, également président de la Chambre
Départementale d’Agriculture de l’Isère. La structure totalise 18 employés et s’est
fixée trois objectifs :
Objectif 1 : L’économie, la qualité et la sécurité pour une agriculture
rentable et fiable.
Objectif 2 : L’adaptation aux attentes de la société pour une agriculture
viable et renouvelable.
Objectif 3 : Le renforcement de la cohésion sociale et territoriale pour une
agriculture durable et vivable.
Pour assurer ces grandes orientations, la Chambre Régionale est organisée
autour de huit pôles. Nous retrouvons donc quatre pôles opérationnels que sont
les pôles Qualité et filière ; Emploi et formation des agriculteurs et des salariés,
Recherche et développement ainsi que le pôle Territoire. Il existe également des
pôles transversaux : le pôle Environnement, Communication, Observatoire &
analyse et Organisation & méthode (SYNAGRI, 2010).
1.1.1. Les missions
La mission principale de la Chambre Régionale est d’assurer un rôle
consultatif et défenseur des intérêts agricoles de la région. Précisément, elle met en
place des commissions de réflexions stratégiques et de coordination des
programmes et projets.
Elle vise à conforter les partenariats avec les acteurs concernés par
l’évolution de l’agriculture. Elle aspire à renforcer la qualité des services aux
agriculteurs et aux collectivités. Enfin, la Chambre Régionale d’Agriculture
recherche à améliorer l’efficacité du travail et de la gestion des Chambres
Départementales (Figure 1).
De plus, la Chambre Régionale vise à faciliter la création et le fonctionnement
de réseaux de compétences en Rhône-Alpes. Cette mission a pour vocation finale
l’émergence d’une politique agricole cohérente sur la région (SYNAGRI, 2010).
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Structuration d’une base de données sur l’agriculture en Rhône-alpes
Figure 1 : Missions et organisation la CRARA
1.1.2. Organisation de la Chambre Régionale d'Agriculture de Rhône-Alpes
C’est au sein de la branche SGBD et observatoires, que j’ai effectué mon stage
pendant ces six mois.

Figure 2 : Organigramme de la CRARA - 2011
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