Quadtree Data Structures for Geographic Information Systems

RÉSUMÉLes systèmes d'information à référence spatiale peuvent devenir des outils très performants pour le traitement de grandes quantités de données spatiales acquises par télédétection ou par des techniques de cartographie classiques. Il faudra mettre au point des modèles ou des structures de données spatiales qui permettront l'interaction efficace des données représentées, dans les systèmes d'information à référence spatiale, sous forme de régions, de lignes et de points. Par modèles de données spatiales améliorés on entend notamment des structures hiérarachiques en mosaique, tels que des quadrants arborescents (quadtrees) de régions, de contours et de points. Les quadrants sont définis comme la décomposition récursive de l'espace, l'hétérogénéité spatiale des données imposant la résolution. Dans certaines conditions, les quadrants arborescents peuvent permettre de stocker et de traiter les données de façon très efficace. Des techniques liées à l'intelligence artificielle, telles les méthodes de recherche heuristique, peuvent utiliser les quadrants pour réduire l'espace de recherche ainsi que les besoins de calcul. Il est nécessaire de poursuivre la recherche non subordonnée à un type de machine particulier en vue d'identifier les modèles de données spatiales les plus appropriés.