Fusion de données et situation

[Picdelamirand-oil]

J'ouvre ce sujet pour expliquer la notion de situation qui impacte la manière dont on fait la fusion de données. Je pense qu'il me faudra plusieurs posts pour arriver au résultat. C'est un sujet un peu théorique qui ne s'attache pas aux "traditions" ou à la terminologie et qui de ce fait essayera d'éviter les polémiques sur le vocabulaire employé par différentes unités opérationnelles.

Je voudrais d'abord définir l'Ordre de Bataille (ODB):

L’Ordre De Bataille est la description de l’organisation des éléments d’une force et de leur état. Il  comporte les éléments, les relations entre ces éléments, leur état et les règles de comportement et d'engagement associées.

Là vous allez comprendre ce que je veux dire quand je prétend que le sujet est un peu théorique: dans ma définition de l'ODB je dis qu'il y a les relations entre les éléments, mais sans préciser lesquelles: par exemple il peut y avoir l'organisation, qui chez les militaires est souvent hiérarchique, mais il pourrait y avoir aussi des relations relatives à la logistique: qui approvisionne qui. Toutes les relations font parties de l'ODB et si de nouvelle relations se créent elle vont faire aussi partie de l'ODB, par exemple la structure de sécurité du réseau informatique a du être créée assez récemment et l'ODB s'est enrichi à cette occasion.

Bon, on passe à la situation: vous n'imaginez pas à quel point c'est casse gueule de donner une définition de la situation, parce qu'en fait, chaque militaire à une définition différente de la situation...

Pour les militaires, il s'agit de connaître les objectifs, les armes, leurs caractéristiques et leurs positions. Tous ces éléments sont formalisés dans le concept de situation.

Une situation est une implémentation d'un ODB dans le temps, l'espace et l'environnement.

Le principe général consiste à tenir à jour l’ensemble des informations de situation du théâtre de façon à pouvoir effectuer une projection dans le cadre spatio-temporel défini, de l’information sélectionnée, qui correspond à la situation demandée par la hiérarchie.

Les contraintes du théâtre d'opération impliquent une représentation des éléments connus et surtout des menaces connues  avant que la connaissance ne soit complète (liens hiérarchiques, organiques, fonctionnels, dotations, effectifs, positions, déplacement...).

En général une situation correspond donc plutôt  à un ensemble d'observations. Mais si on peut faire le lien entre ce qui est observé et ce qui est connu sur l'ennemi grâce au renseignement d'ODB, cela améliore l'appréciation que l'on peut avoir de la situation. 

J'arrête là pour le premier post.

Modifié le 12 novembre 2020 par Picdelamirand-oil

[mudrets]

Je sens venir le tube d'aspirine. 

Mille mercis d'éclairer notre lanterne sur toute cette terminologie souvent incompréhensible.

[Picdelamirand-oil]

il y a 1 minute, mudrets a dit :

Je sens venir le tube d'aspirine. 

Mille mercis d'éclairer notre lanterne sur toute cette terminologie souvent incompréhensible.

Je veux aller doucement, et débattre pour bien comprendre les concepts, avant de décrire l'emploi des concepts.

[Picdelamirand-oil]

J'en rajoute une petite couche:

L'implantation d'un ODB dans le temps? C'est qu'il faut tracer les évolutions de l'ODB soit qu'il se renforce parce qu'il y a une montée en puissance, soit qu'il s'affaiblit parce qu'il y a désengagement ou attrition. Dans l'espace? C'est la géolocalisation des éléments avec l'aspect dynamique du fait de l'implantation dans le temps. Dans l'environnement? Là je prends un exemple.

Vous montez une opération complexe et demain vous devez déployer plusieurs milliers de combattant, pendant la nuit il gèle: la situation a changée, le déploiement ne va pas être aussi facile. Cet exemple fait intervenir la météo, mais l'environnement peut aussi être artificiel: par exemple la densité électronique sur le champ de bataille fait partie de la situation et ça peut être l'ennemi qui brouille mais aussi les amis qui font un usage immodéré de toutes les fréquences disponibles.

 

[Picdelamirand-oil]

Alors maintenant il faut bien comprendre qu'il est illusoire de vouloir présenter une situation complète: en effet le cadre spatio-temporel serait le monde avec tout le passé et le futur prévisible et il faudrait mélanger la situation tactique, logistique, la situation électronique ( SIGINT, ELINT) la situation amie et la situation ennemie et beaucoup d'autre chose. Ce serait tout simplement non exploitable, c'est pourquoi en général on établit la situation demandé par la hiérarchie.

Alors maintenant se pose la question de la situation établie non pas par une personne mais par les membres d'un réseau qui sont des combattants, dont les priorités ne sont pas les mêmes, mais qui doivent travailler en temps réel harmonieusement au bénéfice de tous.

Ce point est adressé au travers d'une image (picture). L'image en question n'est qu'une façon, géographique, de présenter la situation: les informations les plus immédiates et importantes sont présentées de manière symbolique, et il faut désigner les symboles pour avoir des informations complémentaires. Ainsi le symbole d'une piste ami n'est pas le même que le symbole d'une piste ennemie et celui d'un bateau n'est pas le même que celui d'un avion, etc...

Historiquement il y a eu les concepts de COP, de CROP et de UDOP.

COP signifie Common Opérational Picture (Image Opérationnelle Commune): l'idée c'est que si on a la même Image, on va être plus cohérent dans ses actions.

Les réseaux permettent aux opérateurs d'accéder à des quantités importantes d'informations en temps réel, et elles offrent la possibilité de mettre en place des capacités de commandement et de contrôle (C2) qui améliorent l'efficacité opérationnelle grâce à une connaissance partagée de la situation.

Il faut ajouter des capacités d'aide à la décision et de visualisation efficaces, qui soient intuitives pour faciliter la connaissance partagée à tous les échelons du C2.  Dans un contexte de C2 distribué on y arrive en créant une image opérationnelle commune (COP) appropriée. Cette image facilite la planification en collaboration et aide le commandement à obtenir une connaissance cohérente de la situation.

La CROP est la Common Relevant Operational Picture, où on cherche à mieux sélectionner les informations que l'on partage, cela n'a été qu'une étape vers l'UDOP qui est l'User Defined Operational Picture où chaque utilisateur du réseau définit l'image qu'il veut voir.

[Picdelamirand-oil]

Personnellement j'ai travaillé sur les systèmes de commandement jusqu'à la mise en œuvre de systèmes utilisant la COP, c'était au moment où j'étais responsables du MCO des systèmes de commandement de l'armée de l' air, la CROP c'était pendant que je travaillais à la supervision du Laser Mégajoule et l'UDOP pendant que je développais le signal quasi militaire de Galileo. Mais je n'ai pas pu m'empêcher de suivre l'évolution de ce domaine. Et je constate qu'aujourd'hui, le domaine s'est vulgarisé si bien qu'il y a des documents accessibles qui décrivent bien de quoi il s'agit. 

Alors je vais traduire un de ces documents, mais c'est juste pour donner une idée de la difficulté de réalisation d'un tel système. En plus le système décris n'est pas embarqué dans un avion et utilise des logiciels civils comme Google Earth qui poseraient des problèmes de sécurité si ils étaient employés dans un avion. Donc il faut imaginer que si on veut cette fonctionnalité il faut la développer dans un système militaire sécurisé et sûr (en particulier pour le terrain numérisé). Mais cela ne fait rien, les solutions aux problèmes ne sont peut être pas les bonnes pour les utiliser dans un Rafale, par contre tous les problèmes sont abordés.

Le document que je vais traduire peut se trouver ici:

https://www.researchgate.net/publication/4341453_Net-centric_collaboration_and_situational_awareness_with_an_advanced_User-Defined_Operational_Picture_UDOP

 

[Picdelamirand-oil]

Collaboration centrée sur le réseau et connaissance de la situation avec une image opérationnelle avancée définie par l'utilisateur (UDOP)

Résumé :

Historiquement, les organisations gouvernementales et du secteur privé ont développé des "centres d'opérations" comme centres de commandement et de contrôle. Au cours de la dernière décennie, il y a eu un intérêt significatif pour la connaissance partagée des situations et la collaboration ainsi que pour l'amélioration des capacités de mise en réseau de ces organisations, ce qui a donné lieu à des concepts et des termes tels que "image opérationnelle commune", "image opérationnelle commune pertinente" et "image opérationnelle définie par l'utilisateur". Ces "images" signifient la disponibilité d'informations opérationnelles sur la plate-forme informatique d'un individu (en dehors des centres d'opérations) pour lui permettre de remplir sa fonction de soutien au commandement et au contrôle de son organisation.

Ce document définit et présente les concepts technologiques d'une image opérationnelle définie par l'utilisateur (UDOP), au-delà du stade de prototype logiciel, qui permettent la collaboration en fournissant une conscience visuelle de la situation pour les utilisateurs finaux travaillant dans un réseau opérationnel qui offre un nombre croissant de sources d'information sur le web.

Ces concepts UDOP sont pertinents pour les environnements où l'information ainsi que les utilisateurs finaux se connectent et collaborent par le biais du réseau pour soutenir les opérations. Les UDOP sont créé, visualisé, augmenté, adapté et partagé par l'organisation pour améliorer la connaissance de la situation et soutenir la prise de décision collaborative et hiérarchique. L'architecture UDOP prend en charge la visualisation en 2D, 3D et 4D (3D + temps) à l'aide de technologies COTS.

Parmi les principaux défis techniques à relever pour la mise en œuvre de cette capacité UDOP, on peut citer : le soutien à mise à jour dynamique et en temps réel des informations, partage d'informations et collaboration entre pairs, définition et partage de modèles UDOP, et stratégies de mise en correspondance entre plusieurs modèles de données. La mise en œuvre d'un système UDOP robuste et flexible repose sur plusieurs modèles de conception de système clés qui comprennent une architecture orientée service (SOA), des mécanismes de plug-ins, des modèles de couches/filtres et un couplage lâche. Cet article décrit également une mise en œuvre de référence d'un système UDOP en examinant une capacité déployée opérationnellement appelée Global Awareness Presentation Services (GAPS).

Mots clés :

Network Centric, Net-Centric, Collaboration, Conscience de la situation (SA), Image opérationnelle commune (COP), Image opérationnelle pertinente commune (CROP), Image opérationnelle définie par l'utilisateur (UDOP), Création de vues, Visualisation, Augmentation, Adaptation, Partage, Prise de décision, 2D, 3D, 4D, Technologie commerciale standard (COTS)

 

[Phacochère]

Merci @Picdelamirand-oil c'est Masterclass! 

[Picdelamirand-oil]

Introduction et image opérationnelle définie par l'utilisateur (UDOP)

Définition

Récemment, il y a un intérêt accru et significatif pour la connaissance partagée de la situation et collaboration qui découle d'une prise de conscience croissante de l'"art du possible" et d'une l'amélioration des capacités de mise en réseau. Cet intérêt et l'investissement qui en a découlé ont permis le développement et l'évolution rapide de concepts tels que l'image opérationnelle définie par l'utilisateur (UDOP). Ces "images" définies par l'utilisateur signifient la possibilité de fournir des informations opérationnelles à la plate-forme informatique d'un individu, en dehors des centres d'opérations traditionnels, lui permettant d'exercer sa fonction de soutien au commandement et au contrôle de son organisation.

Ainsi, à un niveau élevé, l’UDOP a été défini comme une "vision de l'environnement opérationnel axée sur la décision qui organise des sources de données disparates pour soutenir une connaissance précise de la situation (CS) et une prise de décision opportune dans un environnement distribué centré sur le réseau".

Avant l'UDOP, le concept d'image opérationnelle commune (COP) et plus tard l'image opérationnelle pertinente commune (CROP) étaient couramment utilisés. Ces termes et leur successeur, le terme UDOP, sont des termes qui permettent progressivement à l'utilisateur d'être au courant des informations nécessaires pour soutenir la prise de décision. Le CROP est une image unique/commune des activités et des capacités des forces qui affectent un théâtre ou une mission particulière.

Les informations qui décrivent ces activités et capacités à l'utilisateur sont disponibles et accessibles sur le réseau. Le CROP, d'autre part, permet de personnaliser les COP afin de soutenir les différents groupes d'utilisateurs (par exemple, la logistique par rapport à la gestion des batailles). Pour chaque "groupe" d'utilisateurs, l'image opérationnelle est prédéfinie et l'accès aux informations pertinentes est préconfiguré.

[Picdelamirand-oil]

L'UDOP, qui est le concept suivant dans la progression, permet à l'utilisateur de créer sa propre image opérationnelle en spécifiant les informations (sources et filtrage). L'UDOP offre la plus grande souplesse d'utilisation pour créer une image opérationnelle qui l'aide à accomplir sa tâche. Cette UDOP peut ensuite être créée, augmentée, adaptée et partagée avec d'autres utilisateurs afin de créer un environnement qui favorise la collaboration ad hoc entre les utilisateurs.

Les premiers travaux de développement d'un cadre de visualisation orienté service (SOVF) [6] entre 2000 et 2006 a été un précurseur des concepts UDOP décrits dans ce document et s'est concentré principalement sur des concepts techniques.

Le SOVF a créé le cadre en s'appuyant largement sur le document d'orientation du DoD sur la stratégie des données centrées sur le réseau [9] et l'INES [10]. La SOVF a décrit un cadre architectural de base qui peut fournir les fonctionnalités de sélection, de filtrage, de transformation, de stylisation, de rendu et de mise à jour des informations pour l'utilisateur.

UDOP for Tailored SA [5] a fourni une bonne discussion sur la mise en relation des contextes techniques et opérationnels afin d'identifier plus clairement les avantages de l'UDOP dans un environnement opérationnel. Le cadre architectural de la SOVF a été mis en œuvre dans le cadre d'un effort de R&D [6] dans un système appelé Global Awareness Presentation Services (GAPS) qui fournit actuellement la majorité des fonctionnalités et des capacités de l'UDOP dont il est question dans ce document.

Ainsi, l'UDOP devient un élément clé dans le processus de création, de visualisation, l'augmentation, l'adaptation et le partage des informations vitales. En fait, collectivement, ces processus représentent les objectifs clés de l'UDOP tels qu'ils ont été recueillis auprès d'une communauté d'utilisateurs particulière, qui constituent la base de ce document.

Une brève description de chacun de ces cinq objectifs UDOP aidera à jeter les bases de la discussion ultérieure sur la définition des différentes composantes architecturales de l'UDOP. L'objectif de base de la création de l'UDOP comprend l'identification du contenu à inclure ou à exclure pour une image spécifique définie par l'utilisateur.

L'objectif de visualisation spécifie comment le contenu sélectionné doit être présenté. L'augmentation de l'UDOP est un objectif axé sur la création d'une valeur ajoutée basée sur la connaissance du domaine. L'objectif d'adaptation de l'UDOP permet d'ajuster le contenu de l'UDOP pour répondre aux besoins de chaque utilisateur ou échelon de l'organisation.

Enfin, l'objectif de partage comprend la capacité souhaitée de mener une collaboration riche dans une entreprise centrée sur le réseau. Ces 5 objectifs sont compatibles avec les architectures gouvernementales facilement disponibles et ils fournissent les orientations pour le développement du logiciel UDOP dans cette ère d'opérations réseau-centrées en évolution rapide.

En plus de l'architecture référencée ci-dessus, une recherche documentaire complète et un examen des travaux connexes ont été réalisés. Un grand nombre des références les plus pertinentes sont incluses dans ce rapport. Il suffit de dire que ce domaine de collaboration basé sur l'UDOP est peut-être l'un des domaines d'intérêt les plus récents et les plus en évolution rapide dans les environnements très dynamiques associés aux opérations réseau-centrées. La section suivante aborde un grand nombre de concepts et de définitions essentielles minimales associés à ce travail. Par la suite, de nombreux cas d'utilisation exploitant ces définitions de concepts seront examinés et, enfin, des conclusions seront tirées concernant l'état actuel des choses et les prochaines étapes potentielles.

Bien qu'il existe de nombreux défis à relever pour amener les architectures de R&D associées à l'UDOP et à d'autres technologies avancées dans des environnements opérationnels, des efforts sont en cours pour les relever. Malgré tous les efforts déployés, les problèmes liés à la fuite des données sont toujours aussi nombreux. D'autres défis, tels que les schémas complexes difficiles à normaliser entre les systèmes et les communautés d'intérêt (COI) et l'évolution rapide des technologies et des normes à tous les niveaux (infrastructure SOA, visualisation, applications web, etc.), continuent de sévir dans presque tous les environnements opérationnels.

Plus précisément, les principaux défis techniques liés à la mise en œuvre des capacités DOP concernent des domaines tels que : le soutien à la mise à jour dynamique et en temps réel des informations ; le partage d'informations entre pairs et la collaboration ; la définition et le partage de modèles UDOP, et les stratégies de mise en correspondance entre plusieurs modèles de données. La mise en œuvre d'un système UDOP robuste et flexible repose sur plusieurs modèles de conception de système clés qui comprennent la SOA, les mécanismes de plugin, les modèles de couche/filtre et le couplage lâche. Pour aider à comprendre ces défis et les solutions potentielles, ce document décrit une mise en œuvre de référence d'un système UDOP en examinant une capacité déployée opérationnellement appelée Global Awareness Presentation Services (GAPS). Pour ce faire, l'architecture GAPS sera introduite et des concepts et termes clés seront définis pour permettre une meilleure compréhension des cas d'utilisation ultérieurs discutés.

[capmat]

Il y a 13 heures, Phacochère a dit :

Merci @Picdelamirand-oil c'est Masterclass! 

Je soupçonne @Picdelamirand-oil d'être issu par ses vies antérieures de bancs de poissons.

[Picdelamirand-oil]

il y a 1 minute, capmat a dit :

Je soupçonne @Picdelamirand-oil d'être issu par ses vies antérieures de bancs de poissons.

J'avoue que je ne comprend pas.

[capmat]

il y a 2 minutes, Picdelamirand-oil a dit :

J'avoue que je ne comprend pas.

Dans ma jeunesse j'ai fais beaucoup de pêche sous marine. J'ai remarqué qu'il était plus facile d'atteindre un poisson isolé que d'en atteindre un en tirant dans le tas (le banc) aussi dense soit-il 

Je suppose qu'il y a un retour d'expérience rafraichi en permanence de chaque poisson vers le centre de décision du banc et en retour un ordonnancement instantané de la "morphologie" du banc.

Bien sûr, je peux me tromper.

[capmat]

il y a une heure, Picdelamirand-oil a dit :

 Pour ce faire, l'architecture GAPS sera introduite et des concepts et termes clés seront définis pour permettre une meilleure compréhension des cas d'utilisation ultérieurs discutés.

A ce stade, pour ne pas "disperser" l'ordre de ta présentation, notre intérêt peut se manifester par le petit coeur ou flèche ou coupe pour que tu sois informé de notre assiduité (et non d'une suite servile de compliments ...faut pas que tu prennes le melon)

Déjà, merci pour ce travail passionnant.

[Picdelamirand-oil]

Architecture et concepts clés

Une architecture viable pour la réalisation des objectifs de l'UDOP est présentée dans la figure 1. Cette architecture comprend une couche d'information, une couche de services et une couche d'application. Aux fins du présent document, la couche d'information suppose que l'accès à toutes les sources de données souhaitées est disponible dans un format compatible avec le web, comme par exemple : les événements pertinents fournis par des flux RSS, les pistes opérationnelles diffusées par des services web basés sur des événements, l'imagerie servie par des services basés sur des normes (par exemple, le WMS de l'OGC), et des données météorologiques mises à disposition via les services web de réponse aux demandes .

Toutefois, il convient de noter que dans l'entreprise du DoD centrée sur le réseau, qui est encore en plein développement, la découverte, l'identification et l'accès autorisé à la liste croissante de sources de données potentielles présentent leurs propres défis techniques et opérationnels en matière d'utilité.

La couche de services fournit des fonctionnalités UDOP telles que : un dépôt UDOP pour le stockage des modèles UDOP et des produits dérivés, des services de stylisation pour aider à la cohérence des représentations visuelles, des services de création automatique UDOP pour prendre en charge les transactions machine à machine (M2M), et des adaptateurs de visualisation qui peuvent traduire dynamiquement la demande de contenu visuel (par exemple, des liens réseau KML) en appel de service web vers des sources de données accessibles sur le web.

Enfin, la couche d'application fournit les interfaces d'utilisateur final permettant d'exécuter les fonctions UDOP (création et consommation d'UDOP), de visualiser les produits dérivés d'UDOP en 2D/3D/4D, le tout en vue de soutenir la collaboration réseau-centrée et d'exécuter des tâches opérationnelles/décisionnelles.

Figure 1 : Architecture de l'UDOP

Modifié le 14 novembre 2020 par Picdelamirand-oil

[Picdelamirand-oil]

Pour apprécier pleinement la puissance et le potentiel de cette architecture, il est utile de prendre quelques minutes pour comprendre les définitions des concepts architecturaux. Ces composants comprennent le modèle UDOP, les auteurs/visiteurs/photos, les métadonnées, l'agrégation, la collaboration entre pairs, les services, les types et modèles de données, la normalisation des données, la découverte et la récupération des données, les utilisations potentielles de la boîte à outils de cartographie commune commerciale (CJMTK), l'assurance de l'information et les services UDOP dans la grille d'information mondiale (GIG).

Modèle UDOP (alias Recipe)

Un modèle UDOP (alias " recipe ") est utilisé pour définir les éléments clés de la création de l'image, tels que les données de base, les sources de données, les filtres spatiaux, les filtres temporels, les filtres d'attributs et la symbologie.

Notez que ce modèle ne contient aucune donnée récupérée. Il y a plusieurs cas d'utilisation qui motivent la création d'UDOPs : allant d'un UDOP permanent (par exemple, chaque jour, l'utilisateur veut voir le "même type d'image" pour l'aider dans ses tâches quotidiennes) à des environnements ad hoc (par exemple, l'utilisateur assemble un UDOP pour l'aider à évaluer une situation émergente).

Les UDOP peuvent également être mis en place pour des périodes différentes : planification, suivi ou flux de travail après action. Tout comme il est accepté qu'une personne crée un résultat ou une sortie de son travail qui est ensuite utilisé par d'autres, les UDOPs peuvent également alimenter hiérarchiquement d'autres UDOPs comme le montre la figure 2.

Pour obtenir une utilité et une flexibilité maximales, les UDOPs doivent pouvoir être modifiés pendant les périodes de collaboration et être utilisés en séquence pendant l'exécution d'un flux de travail.

Auteur, visionneur et instantanés d'UDOP

Un auteur UDOP est utilisé pour créer, adapter, augmenter et visualiser les modèles UDOP. Il peut être utilisé pour collaborer à une session UDOP et peut générer des "instantanés" UDOP (visualisation les produits dérivés de l'"exécution" de l'UDOP : récupération des données, filtrage et sauvegarde d'une vue fixe) pour faciliter rapidement une compréhension commune.

Les composants du visionneur de modèles UDOP comprennent la possibilité de visualiser les modèles UDOP en utilisant une sélection flexible d'outils communs, tels que ArcGIS Explorer, AGI Viewer ou Google Earth. La possibilité de visualiser et de partager les modèles UDOP crée une opportunité de collaboration dans n'importe quelle session UDOP donnée.

De même, le visionneur d'instantanés UDOP peut utiliser des outils communs, tels qu'un navigateur web ou un lecteur multimédia pour visualiser les instantanés UDOP afin d'en faire une évaluation rapide.

Figure 2 : Nature hiérarchique des UDOP

 

Les UDOP sont riches en métadonnées

Les métadonnées peuvent inclure une multitude d'informations et permettent de traiter le pedigree des données pour aider à définir la source des données qui fait autorité. Les métadonnées peuvent également être utilisées comme indicateur de qualité et mesure de la "qualité" de ces données.

Parmi les autres utilisations, citons les étiquettes pour les données qui identifient qui est autorisé à voir ces données. De nouveaux travaux considérables sont réalisés dans ce domaine, en rapport avec la norme CSDGM (Content Standard for Digital Geospatial Metadata) / ISO 19115 (ou DDMS) Elements (http://www.fgdc.gov/) du Federal Geographic Data Committee (FGDC) et les efforts d'utilisation des métadonnées pour l'identification :

• Les contraintes d'accès (classification, disponibilité)
• Citation
• Description
• Référence spatiale
• La qualité des données (exactitude, exhaustivité, lignage, etc.).

Modifié le 14 novembre 2020 par Picdelamirand-oil

[Picdelamirand-oil]

Agrégation

À notre avis, il s'agit d'un terme surchargé qui peut signifier plusieurs choses, notamment Agrégation UDOP, liaison UDOP, agrégation de sources de données et agrégation d'échelons. Chacun de ces termes est défini ci-dessous pour aider à clarifier l'ambiguïté potentielle :

• Agrégation UDOP : Il s'agit de l'"ajout" de modèles UDOP : UDOPA + UDOPB = UDOPC. Elle présente des difficultés particulières, comme par exemple si l'utilisateur A voulait voir X et l'utilisateur B voulait voir Y ?
• UDOP Linking : Cela implique la connexion des "points UDOPC" à l'UDOPA et à l'UDOPB. De même, un des défis de la liaison est de savoir comment maintenir les liens au fur et à mesure que l'UDOPA et l'UDOPB changent.
• Agrégation des sources de données : Il s'agit d'obtenir de nouvelles données en combinant et en corrélant les sources/alimentations existantes. Un défi à relever ici est de maintenir la cartographie des modèles de données, peut-être similaire à celle de Yahoo Pipes, qui nécessite probablement une procédure opérationnelle de type "homme dans la boucle".
• Agrégation par échelon : Cela permet l'effondrement ou l'expansion d'entités composées (unités/ formations/ etc.) Elle est probablement motivée par des facteurs définis tels qu'un profil d'utilisateur spécifique (stratégique / tactique) ou par navigation (proche / lointaine).

Collaboration entre pairs

Quand il s'agit de faire avancer les choses, on dit que "aucun homme n'est une île" et certainement aucune organisation, quelle que soit sa taille, n'est capable de faire cavalier seul. La collaboration est la clé du succès, et la collaboration entre pairs est l'une des plus grandes possibilités d'exploiter les informations et les perspectives partagées. Un système UDOP devrait fournir des versions géo- et temporelles des techniques de collaboration de base telles que le tableau blanc et le chat, ainsi que d'autres techniques de réseautage social comme la présence, les salles et les sessions virtuelles. Les concepts de collaboration spécifiques à l'UDOP comprennent : des annotations partagées, des modèles partagés, des données organiques partagées, un flux de travail partagé et des vues liées dynamiquement, comme l'illustre la figure 3.

Figure 3 : Représentation des techniques de collaboration UDOP

 

Services UDOP

Ces services sont parallèles aux cinq objectifs fondamentaux de l'UDOP mentionnés précédemment, à savoir la création, la visualisation, le partage, l'agrégation et la collaboration associés à cet environnement opérationnel réseau-centré. Dans ce cas, les services UDOP sont définis comme suit : Les services de création aident les clients auteurs à créer/modifier/adapter les UDOP. Ces services offrent également une génération automatique d'UDOP de haut niveau. Les services de visualisation, y compris la symbologie et le rendu, permettent une stylisation et une génération de symboles centralisées. Les services de partage, tels que le stockage et la découverte, tirent parti du dépôt UDOP de modèles UDOP disponibles pour la navigation, la prévisualisation, le chargement et la modification. Les services d'agrégation prennent en charge le côté serveur UDOP et fournissent des services de transformation pour l'agrégation des sources de données.

Enfin, les services de collaboration peuvent être soit asynchrones via l'accès au dépôt UDOP, soit synchrone via des mécanismes peer-to-peer avancés.

Modifié le 15 novembre 2020 par Picdelamirand-oil

[Picdelamirand-oil]

Types et modèles de données

Aux fins du présent document, les "types" de données désignent une grande variété de données, notamment : les données de base, les cartes et l'imagerie, les vecteurs (villes, routes, rivières, régions, etc.), les superpositions de vecteurs, une sélection de documents d'utilisateurs tels que les ordres de mission aérienne, les installations et équipements de la base de données intégrée modernisée (MIDB), les géo-événements, la météo, les satellites, les pistes et autres annotations pertinentes.

Les concepts de modélisation des données géospatiales comprennent les applications de la géométrie, les systèmes de coordonnées 2D/3D, les informations sur le terrain, les caractéristiques, la topologie, l'utilisation des images, la grille, l'entité temporelle, la collecte des capteurs, l'indice spatial, la bi-temporalité, les zones/volumes, le niveau de détail et les techniques de la terre entière.

Normalisation des données

Il peut s'agir d'un domaine extrêmement difficile et quelque peu subjectif dans lequel il faut travailler. Il existe un peu de règles bien connues pour effectuer la normalisation des données, y compris l'élimination des groupes répétitifs et des données redondantes.

En outre, du point de vue de l'organisation des données, les attributs qui ne contribuent pas directement à une description particulière peuvent être éliminés (ou déplacés vers un autre emplacement).

Enfin, les règles associées aux efforts visant à isoler les relations multiples indépendantes et Les relations multiples liées sémantiquement doivent être abordées.

Dans le spectre des modèles de normalisation des modèles de données, on trouve les deux extrêmes du "schéma unique" et de la "non normalisation". Le schéma unique est un modèle qui crée effectivement un langage maître facile pour les fournisseurs, mais difficile à connaître ou à deviner pour les consommateurs de données.

À l'autre extrême de la "non normalisation", l'expérience montre que cela ne s'adapte pas bien et entraîne une perte d'efficacité. Quelque part au milieu de ce spectre se trouve un modèle qui permet une normalisation par "famille de données". Cela peut inclure une normalisation basée sur les familles de données, comme l'imagerie, éventuellement en utilisant NITF, GeoTIFF, etc. ; les traces en utilisant Cursor on Target (CoT) ; les caractéristiques en utilisant GML ; la météo en utilisant JMBL, GRIB, etc. et les satellites en utilisant TLE.

Cependant, il est possible que les entités de données ne soient pas les seules à devoir être normalisées pour produire un environnement efficace et efficient pour les opérations. Des éléments tels que les requêtes, les abonnements, les notifications et les codes de résultat représentent des exemples de ces entités.

De même, la normalisation doit tenir compte de nombreuses perspectives et normes, y compris les perspectives des fournisseurs et des consommateurs, ainsi que le géospatial, le commandement et le contrôle (C2), le WMS, le WFS, le GML, le GeoRSS, le CoT, le KML, le C2IEDEM, le TENA, le SEDRIS et le schéma de base C2, pour n'en citer que quelques-uns. La normalisation des données doit prendre en compte les attributs de base, tels que l'emplacement, l'heure et l'affiliation, afin de permettre un accès et une utilisation de base.

Figure 4 : Défi de la normalisation des données

Modifié le 15 novembre 2020 par Picdelamirand-oil

[Picdelamirand-oil]

Découverte et récupération des données

La découverte de données fait généralement référence à un processus dans lequel les données sous forme électronique sont recherchées et la source localisée. L'extraction étend le processus de découverte des données à l'étape logique suivante, qui consiste à acquérir les données et à les restituer à l'utilisateur ou au client visé.

Lorsque l'on travaille dans le cadre d'une architecture orientée services (SOA), le concept de découverte de données est étendu aux services concernés dans le cadre d'un processus de découverte de services. De plus en plus, les informations sur ces services sont incluses dans les métadonnées (ou les données sur les données primaires), qui peuvent être stockées sous forme de contenu dans des dépôts, tels que le dépôt de métadonnées du DoD.

Les services de haut niveau, tels que ceux fournis par le Network Centric Enterprise Services (NCES), comprennent la capacité de description, de découverte et d'intégration universelles (UDDI), qui est un registre indépendant de la plate-forme et basé sur le langage de balisage extensible (XML) permettant aux organisations de publier des listes de services, ce qui permet la découverte de services (données) et la réutilisation potentielle des services.

Des protocoles de livraison de données sont définis, qui décrivent comment les données doivent être préparées et présentées si elles doivent être réutilisées par d'autres services ou applications.

Parmi les autres concepts connexes, on peut citer les services web (qui traitent des concepts d'extraction de données tels que push/pull, publish/subscribe, REST, etc.), RSS, Sockets, les protocoles de transfert de fichiers (par exemple, e-mail, FTP, HTTP, etc.) jouent un rôle important dans la découverte et l'extraction des données.

De même, le concept de "Streaming Data" présente une série de défis entièrement nouveaux qui poussent les protocoles et les technologies d'aujourd'hui à leurs limites. En outre, divers concepts d'abonnement, tels que les filtres, les contraintes de temps, les cookies et l'expiration, commencent à jouer un rôle dans la découverte et la récupération rapide des données.

Ainsi, le concept de mécanismes de notification joue un rôle important dans l'utilisation efficace des données nouvellement identifiées/découvertes. Le sondage est un autre concept qui peut être utilisé pour tenter de découvrir des données nouvelles ou mises à jour.

Le rappel asynchrone, vers un point terminal de service web, est une autre technique permettant l'accès et la récupération de données, tout comme la messagerie (JMS, MSMQ, etc.) et le courrier électronique peuvent être utilisés.

Les passerelles représentent une solution pour accéder aux réseaux et aux données lorsqu'il n'y a pas de lien direct ou de langage commun entre le demandeur et la source des données. La croissance des réseaux et des référentiels de données entraîne sans aucun doute un risque de surcharge des réseaux et des consommateurs.

Que cette surcharge soit due à des contraintes de bande passante, à des problèmes de latence du réseau ou à des complexités liées aux multiples horloges des réseaux, la capacité de découverte et de récupération des données est affectée et continuera à présenter de nombreux défis aux chercheurs et aux équipes de développement pendant les années à venir.

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Niveau de présentation

Les éléments les plus critiques de toute architecture de visualisation C2, du moins en ce qui concerne l'utilisateur final, sont probablement les clients de visualisation eux-mêmes. Ces clients représentent l'emballage logiciel et matériel du niveau de présentation qui fournit à l'opérateur l'interface utilisateur avec laquelle il accédera aux données et à la logique commerciale utilisées dans l'exécution des fonctions de C2.

Il existe deux façons de caractériser les clients de visualisation : 1) par leur rôle, soit consommateur de services, soit auteur/producteur ; et 2) par la taille de leur "empreinte" logicielle/matérielle. Le tableau 1 montre les relations typiques entre les rôles des clients et leur empreinte. Les cercles ombragés indiquent le degré de compatibilité entre les rôles et les empreintes des clients.

Tableau 2-1 Relations entre les caractéristiques des clients

Rôles des clients

• Les consommateurs de services affichent les informations en utilisant diverses méthodes d'interface utilisateur, des tableaux, des arbres, des éditeurs et des affichages géospatiaux.
• Les auteurs/producteurs affichent généralement aussi des informations de diverses manières, mais exigent des applications logicielles plus riches et plus gourmandes en données pour soutenir leurs capacités de création.

Empreintes des clients

• Les clients riches s'appuient sur le traitement et le stockage locaux, et sont généralement capables d'afficher des données et des graphiques à plus forte intensité.
• Les clients légers ou clients Web sont ceux qui n'utilisent ni traitement ni stockage local. Les applications sur ces clients utilisent des produits comme JavaScript ou AJAX pour interagir avec un serveur d'application afin de fournir l'affichage.
• Les clients hybrides téléchargent généralement des composants logiciels, tels que des applets, à partir du serveur et effectuent certains traitements locaux. Ils peuvent avoir une installation minimale mais n'utilisent souvent pas de stockage local.

Modifié le 17 novembre 2020 par Picdelamirand-oil

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Aperçu des technologies

Pour les besoins de ce projet UDOP, une approche indépendante de la technologie de visualisation a été adoptée afin d'offrir la plus grande souplesse possible et d'explorer les technologies qui pourraient être les plus pertinentes ou les plus utiles pour cette communauté d'utilisateurs. Parmi ces technologies de visualisation, on peut citer CJMTK (ArcGIS), AGI STK, Falcon View, Google Earth et Virtual Earth. Plusieurs de ces technologies sont décrites ci-dessous pour donner une idée des capacités de ces niveaux de présentation.

ArcGIS et CJMTK

ArcGIS est un système d'information géographique (SIG) produit par l'Environmental Systems Research Institute, Inc. (ESRI) qui comprend divers composants applicables et utiles pour les applications de commandement et de contrôle. Ces composants comprennent :

ArcGIS Desktop

• Une suite d'applications qui affichent des cartes, des surfaces, des caractéristiques, des couvertures et d'autres données SIG dans un environnement visuellement riche. Elle gère et intègre les données SIG, effectue des analyses avancées, modélise et automatise les processus opérationnels et affiche les résultats.

ArcGIS Engine (ArcObjects)

• une bibliothèque de logiciels SIG de base qui permet de développer des solutions logicielles dans différents langages. Il comprend des technologies permettant l'affichage et l'interaction de cartes et de superpositions de caractéristiques, ainsi que des extensions de traitement des données. 3D Analyst et Spatial Analyst sont deux exemples d'extensions de traitement des données.

ArcGIS Explorer

• une application gratuite qui permet d'afficher et de partager des informations géographiques.

ArcGIS Server

• une solution SIG intégrée basée sur un serveur qui fournit des applications et des services de gestion des données spatiales, de visualisation et d'analyse spatiale.

ArcGIS Image Server

• une plate-forme de gestion, de traitement et de distribution d'images géospatiales qui s'intègre à ArcGIS Server. Elle offre un accès rapide et ouvert à l'imagerie géospatiale.

ArcIMS

• un produit basé sur un serveur qui permet la publication sur le web de cartes et d'autres données SIG. Les clients qui consomment les données ArcIMS peuvent être mobiles, de bureau ou par navigateur.

MapObjects Java Edition (MOJE)

• fournit un SIG et des composants cartographiques purement Java qui permettent aux développeurs de créer des applications personnalisées, multiplateformes et spatiales.

Éditeur de superposition militaire (MOLE)

• fournit un cadre et un support complet pour la norme MIL-STD 2525B du ministère de la défense (DoD) et les spécifications APP6a de l'OTAN. MOLE vous permet de créer, d'afficher et de modifier facilement la symbologie militaire dans vos cartes. Il améliore l'efficacité de vos applications de commandement et de contrôle (C2) et de mission en combinant les capacités d'analyse spatiale d'ArcGIS avec la symbologie militaire commune.

La gamme de produits ArcGIS offre un ensemble d'applications puissantes pour le stockage, l'analyse et la cartographie de données géospatiales. La sélection des produits varie en fonction du système de visualisation prévu. Par exemple, les applications de bureau C2 personnalisées peuvent tirer parti du produit ArcGIS Engine pour fournir un cadre de gestion et de visualisation des données C2, on peut choisir ArcSDE pour héberger des données géospatiales dans un dépôt de données d'entreprise,

ArcIMS ou ArcGIS Server peuvent être utilisés pour faire apparaître les données C2 par le biais de services web pour des applications de bureau ou des clients légers fonctionnant dans un navigateur web.

ArcGIS offre une capacité analytique SIG étendue dans laquelle les données C2 peuvent être utilisées pour effectuer des calculs avancés (par exemple, calculs d'interception, ligne de visée, etc.). Les produits ArcGIS offrent un support natif important pour une variété de formats de données, y compris ceux fournis par NGA (par exemple CADRG, DTED, etc.). ArcGIS offre un certain support pour les normes ouvertes comme OGC mais les structures sont assez limitées en termes de ce qui peut interagir avec les applications.

L'architecture offre également une grande flexibilité aux développeurs en termes de personnalisation des applications. Les développeurs peuvent fournir un nouveau support de format soit par le biais de plugins matriciels ou de fonctionnalités, soit par des couches personnalisées. ArcGIS prend également en charge la visualisation de données C2 avec des produits comme le Military Overlay Editor (MOLE) qui offre un support 2525B. MOLE offre un ensemble assez complet de capacités pour générer/rendre des graphiques tactiques. L'utilisation de MOLE se fait au détriment des performances réduites des applications et de l'utilisation accrue des ressources (c'est-à-dire du processeur/mémoire).

Les produits ArcGIS ne fonctionnent généralement que sous une plate-forme Windows. Bien que certains composants existent avec un support Java ou Linux, ces produits représentent généralement un emballage du produit Windows pour permettre un certain fonctionnement avec Java ou Linux. Ces produits multi-plateformes sont relativement nouveaux et peut-être moins stables que les produits équivalents purement Windows. Les solutions multi-plateformes peuvent être mieux remplies par des clients légers servis par un serveur Windows.

Modifié le 17 novembre 2020 par Picdelamirand-oil

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AGI

Analytical Graphics Incorporated (http://www.agi.com) apporte une série de technologies qui sont applicables au domaine C2/SOA/Visualisation. Les principales technologies qui peuvent être utilisées comme composant logiciel dans un système de visualisation C2/SOA plus large sont les bibliothèques 4DX et Dynamic Geometry (DGL). La DGL est une puissante bibliothèque de classes construite sur la version 2.0 de la plate-forme Microsoft.NET. La technologie des composants DGL permet aux utilisateurs de créer une variété de solutions avec un paradigme de développement moderne ; des petits utilitaires utilisés pour traiter des données propriétaires aux applications logicielles aérospatiales de bureau, aux applications web multi-utilisateurs, ou un élément d'une architecture orientée service (SOA). La bibliothèque de géométrie dynamique (DGL) est la bibliothèque de base de la technologie des composants de l'AGI et fournit une modélisation de haute précision des cadres de temps et de coordonnées pour une propagation précise des orbites et des points de cheminement des satellites, des avions, des véhicules terrestres et de leurs capteurs.

En outre, la DGL comprend des méthodes numériques et des algorithmes de transformation de la géométrie, que les utilisateurs peuvent utiliser pour calculer la position, l'orientation et les intervalles d'intervisibilité pour de nombreuses plates-formes et missions.

Les bibliothèques 4DX et DGL offrent les capacités spécifiques suivantes pour une précision globale de la 4D Visualisation (3D + temps) : temps ; coordonnées, rotations, modélisation précise de la terre, de la lune et des planètes ; axes terrestres, moteur de transformation de la géométrie ; algorithmes numériques complexes, algorithme de propagation de l'orbite ; propagation des points de cheminement ; modélisation de la géométrie des capteurs ; accès à l'intervisibilité ; et modélisation des plates-formes (divers satellites, installations, avions, etc.).

Les technologies de la bibliothèque AGI peuvent être utilisées comme éléments de base pour fournir des visualisations qui fonctionnent au sein d'une variété de clients, comme l'illustrent la figure et le dessin ci-dessous.

Figure 5 : Client web accédant à un service web construit à l'aide de DGL avec des résultats dessinés sur Google Map

Figure 6. STK GPS Dilution of Precision (DOP) analysis shown in GoogleEarth

 

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Les produits AGI peuvent également fournir une visualisation quadridimensionnelle (trois dimensions géospatiales plus le temps) des actifs. Cela peut aider à la prise de décision C2 en fournissant une visualisation géospatiale variant dans le temps des informations de localisation prévues ou en temps quasi réel pour divers actifs, des superpositions (comme les nuages), etc.

La bibliothèque DGL peut être utilisée pour intégrer la puissance de calcul de l'AGI même sans la technologie de visualisation AGI correspondante. Cet avantage est illustré dans la figure ci-dessous où la technologie des composants DGL est utilisée pour intégrer les calculs de propagation et d'opportunité d'imagerie par satellite dans le produit ArcMap de l'ESRI via une extension ArcGIS.

Figure 7. Extension ArcGIS AGI DGL montrant les possibilités d'imagerie pour des sites mondiaux sélectionnés dans l'application ArcMap d'ESRI

Cette extension ArcGIS, appelée Satellite and Sensor Analyst, peut être utilisée pour ajouter des couches temporelles d'analyse de satellites et de capteurs à une vue géospatiale. Ces couches peuvent être analysées par rapport à d'autres classes de caractéristiques :

• Déterminer les possibilités d'imagerie à partir du satellite ou du capteur vers des zones d'intérêt.
• Calculer les intervalles de communication entre un satellite et les caractéristiques SIG.
• Générer des rapports personnalisés détaillant les heures et les durées exactes auxquelles les caractéristiques SIG sélectionnées peuvent être "vues" par les satellites ou les capteurs.

Cela permet à l'outil ArcMap amélioré par la DGL de fournir des capacités essentielles d'aide à la décision dans l'environnement SIG. L'extension permet de :

• Générer des données satellitaires historiques, en temps réel ou prédictives
• Importer tout satellite de la base de données satellitaires AGI (y compris les satellites commerciaux d'imagerie, de communication et GPS)
• Ajouter de nouveaux satellites à la base de données
• Stocker les calculs sous forme de classes de caractéristiques personnalisées qui peuvent être analysées par rapport à toute autre classe de caractéristiques SIG
• Définir les paramètres des capteurs
• Effectuer une analyse des domaines d'intérêt et visualiser les résultats
• Afficher et animer les projections de la trace au sol/des capteurs dans ArcMap

Les produits AGI peuvent également être utilisés pour développer des solutions SOA en utilisant les bibliothèques 4DX et/ou DGL pour soutenir les méthodes de services web afin de fournir des analyses via SOA. Par exemple, ces bibliothèques pourraient être utilisées pour fournir une méthode web qui nécessite une localisation cible, un identifiant de satellite (tel que le numéro SSC du NORAD) et une période de planification (telle que les deux prochains jours).

Les bibliothèques pourraient ensuite être utilisées pour calculer les périodes de couverture lorsque la ligne de visée entre la cible et le satellite est supérieure à dix degrés d'élévation. Le service web pourrait ensuite renvoyer ces périodes de couverture.

Un autre exemple serait une application web utilisant un back end de service web SOA qui nécessite une date de début, une date de fin, un pas de temps, un satellite et une couleur de trace. L'application web pourrait ensuite cartographier la trace au sol du satellite choisi dans Google Maps. La figure ci-dessous montre une interface utilisateur fictive pour un tel exemple.

Un autre avantage des produits AGI est la grande précision des transformations de coordonnées variant dans le temps, y compris les transformations entre les systèmes de coordonnées terrestres et les systèmes de coordonnées inertielles. Cela inclut la prise en compte de la nutation, de la dérive polaire et des secondes intercalaires qui varient dans le temps et affectent les transformations des systèmes de coordonnées terrestres en systèmes de coordonnées inertielles.

Ces transformations ne sont pas aussi critiques lorsqu'il s'agit de ressources terrestres telles que des installations, des navires, des avions et des véhicules terrestres. Cependant, lorsqu'il s'agit d'objets basés dans l'espace, comme les satellites, la transformation correcte de ces coordonnées est cruciale.

En ce qui concerne les détracteurs, l'application autonome STK ne se prête pas directement à une SOA.

Comme indiqué ci-dessus, cependant, les bibliothèques 4DX et DGL peuvent être utilisées pour soutenir une SOA. En plus des bibliothèques 4DX et DGL, l'AGI a développé le "Satellite Toolkit". Le Satellite Toolkit (STK) est une technologie d'analyse COTS. Le contrôle STK/X est la principale partie tridimensionnelle de la boîte à outils STK. Le STK/X est un contrôle pour la visualisation globale. Il permet de changer de perspective, de calculer la ligne de visée, d'éclairer le soleil. Le contrôle STK/X est conscient du temps ; en ce sens, il peut être décrit comme offrant une visualisation en quatre dimensions.

Le paradigme AGI/STK/4DX/DGL consiste à fournir une modélisation et une visualisation d'objets basées sur la physique pour les missiles, les véhicules terrestres, les navires, les installations, les avions, les satellites, les capteurs, les émetteurs, les récepteurs et les radars. En utilisant les bibliothèques 4DX/DGL, des applications peuvent être développées en C, C++, C# .net, VB, VB .net, etc. Le moteur de géométrie STK sophistiqué peut calculer les angles d'azimut et d'élévation dans un cadre de coordonnées entre les objets, les taux d'angle, la portée, les taux de portée, les performances des radars, les performances des liaisons de communication, etc.

Les outils AGI peuvent effectuer un calcul prédictif des valeurs absolues et des périodes de satisfaction des "contraintes" pour les types d'objectifs de mission suivants: géométrie, proximité, pointage, éclairage, conditions atmosphériques en visibilité directe, géométrie inter-objets, qualité de la liaison de communication, mesures des performances du radar, profils verticaux du terrain, etc. Ce calcul prédictif peut inclure la détermination du temps de satisfaction "multi-contraintes".

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Google Earth

Google (http://www.google.com/about.html) est le créateur de Google Earth, un outil de visualisation de la terre en client lourd, netcentré et applicable au domaine C2/SOA/Visualisation. Google Earth combine des images satellites, des cartes, du terrain et des bâtiments en 3D pour mettre les informations géographiques du monde à votre portée.

• Volez vers n'importe quel endroit sur la terre. Il vous suffit de taper une adresse, d'appuyer sur la touche Recherche et vous ferez un zoom avant.
• Recherchez des caractéristiques géographiques, des sites sportifs, des terminaux de transport, des hôpitaux et bien d'autres choses encore. Obtenez des indications routières.
• Inclinez et faites pivoter la vue pour voir le terrain et les bâtiments en 3D, ou regardez vers le haut pour explorer le ciel
• Enregistrez et partagez vos recherches et vos favoris.

Le schéma suivant décrit certaines des fonctionnalités disponibles dans la fenêtre principale de Google Earth :

Figure 8. Illustration d'un affichage Google Earth

1. Panneau de recherche - Utilisez-le pour trouver des lieux et des directions et gérer les résultats de la recherche. Google Earth EC peut afficher des onglets supplémentaires ici.
2. Carte d'ensemble - Utilisez cette carte pour une perspective supplémentaire de la Terre.
3. Masquer/Afficher la barre latérale - Cliquez ici pour masquer ou afficher la barre latérale (Recherche, Lieux et Panneaux des couches).
4. Repère - Cliquez sur ce bouton pour ajouter un repère à un emplacement.
5. Polygone - Cliquez sur ce bouton pour ajouter un polygone.
6. Chemin - Cliquez sur ce bouton pour ajouter un chemin (ligne ou lignes).
7. Image superposée - Cliquez ici pour ajouter une image superposée sur la Terre.
8. Mesure - Cliquez sur ce bouton pour mesurer une distance ou une surface.
9. Email - Cliquez ici pour envoyer une vue ou une image par email.
10. Imprimer - Cliquez ici pour imprimer la vue actuelle de la Terre.
11. Afficher dans Google Maps - Cliquez sur ce lien pour afficher la vue actuelle dans Google Maps dans votre navigateur web.
12. Ciel - Cliquez ici pour visualiser les étoiles, les constellations, les galaxies, les planètes et la lune de la Terre.
13. Commandes de navigation - Utilisez-les pour incliner, zoomer et vous déplacer autour de votre point de vue (voir ci-dessous).
14. Panneau des couches - Utilisez-le pour afficher des points d'intérêt.
15. Panneau des lieux - Utilisez-le pour localiser, enregistrer, organiser et revisiter des lieux.
16. Ajouter du contenu - Cliquez ici pour importer du contenu intéressant de la galerie KML
17. Visionneuse 3D - Visualisez le globe et son terrain dans cette fenêtre.
18. Barre d'état - Visualisez les coordonnées, l'altitude et l'état de la diffusion des images ici.

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De nombreuses considérations entrent en ligne de compte lorsqu'il s'agit de déterminer s'il faut utiliser Google Earth pour une solution C2/SOA/Visualisation.
Les avantages de l'utilisation de Google Earth sont les suivants.

Premièrement, Google Earth prend en charge les liens de réseau. Ceux-ci peuvent être utilisés de manière SOA en tant que clients d'un service SOA qui renvoie KML.

Un autre avantage de l'utilisation de Google Earth est qu'il s'agit d'un client de visualisation gratuit. En outre, les données d'imagerie et de carte de base sont également transmises en continu au visualiseur Google Earth tant que celui-ci se trouve sur une machine connectée à un réseau où résident des serveurs Google Imagery (par exemple, Internet ou SIPRNET) . Le streaming de ces données dépend du contexte géospatial. En d'autres termes, des données moins détaillées sont diffusées en continu lorsque le spectateur effectue un zoom arrière et des données plus détaillées sont diffusées en continu lorsque le spectateur effectue un zoom avant. En outre, lorsque le spectateur effectue un zoom avant, seules les données détaillées qui se trouvent dans le champ de vision du spectateur sont diffusées en continu.

Un autre avantage de Google Earth est la prise en charge native du format KML (Keyhole Markup Language). Tous les aspects du format KML sont pris en charge.

Un autre avantage de Google Earth est la facilité de navigation. Il est facile de se déplacer autour de la terre et de faire des zooms avant et arrière. Un concept de navigation plus difficile que Google Earth incorpore est la capacité de réorienter le nord vers le haut, ce qui est une vue naturelle pour la plupart des gens.

Une amélioration qui serait appréciée serait que Google Earth propose un mode où le nord est verrouillé vers le haut sur l'écran. Enfin, Google Earth offre un bon support pour "incliner" la vue. Cela permet au spectateur d'avoir non seulement une vue de la Terre au nadir, mais aussi des vues de la Terre sous un angle plus oblique.

Un dernier avantage de Google Earth est son support pour le désencombrement automatique. Dans certains cas, l'utilisateur peut visualiser des données qui comportent deux caractéristiques géospatiales, comme des points qui se chevauchent.

Dans ce cas, un point occulte l'autre ; ou dans certains cas, il peut occulter de nombreuses autres caractéristiques. Google Earth offre la possibilité de cliquer sur le point d'occultation. Il sépare alors les points multiples, mais ajoute des lignes pointant vers leur emplacement géospatial réel. De cette façon, tous les points avec leurs étiquettes peuvent être visualisés en même temps.

Un inconvénient de l'utilisation de Google Earth est qu'il ne prend pas en charge les données variables dans le temps. C'est-à-dire qu'il ne peut pas animer la visualisation géospatiale sur une période de temps et montrer des objets géospatiaux tels que des avions se déplaçant d'un endroit à un autre. D'autres méthodes de rendu doivent être utilisées, comme par exemple l'affichage de trajectoires de vol complètes.

Il a toutefois été noté que dans les versions récentes de Google Earth, on a ajouté une commande de curseur temporel contenant une fenêtre temporelle glissante qui pourrait être utilisée à l'avenir pour soutenir la visualisation de données géospatiales dynamiques dans le temps.

Les deux derniers inconvénients associés à Google Earth sont 1) l'absence d'API côté client et 2) de sérieuses inquiétudes quant aux performances d'affichage avec plusieurs milliers d'objets tracés.

Assurance de l'information

Le glossaire de la National Information Assurance (IA) du gouvernement américain [12] définit l'IA comme les " mesures qui protègent et défendent les informations et les systèmes d'information en assurant leur disponibilité, leur intégrité, leur authentification, leur confidentialité et leur non-répudiation. Ces mesures comprennent la restauration des systèmes d'information en intégrant des capacités de protection, de détection et de réaction".

L'assurance de l'information (AI) est généralement reconnue comme la pratique consistant à identifier, surveiller et gérer les risques liés à l'information dans le but de protéger la disponibilité, la confidentialité et l'intégrité des données pertinentes et de leurs systèmes respectifs de fourniture de données. La sécurité de l'information et l'AI sont étroitement liées et les termes sont souvent utilisés de manière interchangeable.

Toutefois, l'AI est généralement un terme plus large qui traite de la nature plus stratégique de la gestion des risques par opposition à la sécurité de l'information, définie de manière plus étroite, qui est principalement issue du domaine de l'informatique et s'y rapporte. En outre, l'AI peut inclure de nombreux aspects de la gouvernance d'entreprise et est un domaine interdisciplinaire qui englobe la science militaire, l'ingénierie des systèmes, la criminalistique, ainsi que l'informatique, la science de la gestion et d'autres encore.

Cette section présentera un aperçu de haut niveau des concepts clés tels que la sécurité, HTTPS, SSL, les certificats, PKI/PKE, CAC, WS-Security et la classification. En outre, les concepts pertinents de l'IA UDOP tels que le suivi du pedigree des données (lorsque l'UDOP extrait des données de nombreux systèmes), le traitement des étiquettes de sécurité et des codes de diffusion (CAPCO) ainsi que le suivi, la saisie et l'utilisation des mesures seront abordés.

Les services de l'UDOP dans le GIG

Cette section présente une vue d'ensemble des concepts clés associés à la Grille mondiale d'information (GIG) et à l'utilisation croissante des services UDOP tels qu'ils sont actuellement déployés dans des systèmes tels que le Système de présentation de la sensibilisation mondiale (GAPS). Selon le site web de la National Security Agency (NSA), la "vision du Global Information Grid (GIG) implique un changement fondamental dans la gestion, la communication et l'assurance de l'information".

Le système GIG fournira aux utilisateurs autorisés un environnement d'information transparent, sécurisé et interconnecté, répondant aux besoins en temps réel et en temps quasi réel du combattant et de l'utilisateur professionnel. Le GIG utilisera des technologies commerciales améliorées pour répondre aux besoins critiques des utilisateurs du DoD [11].

Les services UDOP s'appuieront sur les services de communication de transformation qui existent déjà pour soutenir le GIG, tels que les services de découverte, de stockage, de sécurité et de médiation, et les compléteront. Les services UDOP, décrits plus en détail dans certains des cas d'utilisation suivants, comprennent des éléments tels que la création, la collaboration, l'analyse, les adaptateurs de données, la symbolique et les services de chargement de données.
 

Modifié le 20 novembre 2020 par Picdelamirand-oil