Searoute
Searoute est un package Python publié le par le développeur Gent Haili. Ce package permet de modéliser les chemins maritimes les plus courts entre deux points de la surface terrestre. Il s’appuie sur plusieurs bibliothèques, notamment NetworkX pour le calcul de graphes, GeoJSON pour la gestion des données géospatiales, ainsi que la Searoute Java library, qui fournit une base de calcul des itinéraires maritimes.
La bibliothèque a été conçue principalement pour la visualisation et la modélisation de routes maritimes, et non pour une utilisation opérationnelle dans la navigation de bateaux[1].
Utilisation
modifierDu fait de son aspect réaliste, Searoute est utilisé dans des tests de génération artificielle de données afin de déterminer si des données spatiales générées par ordinateur sont réalistes. Par exemple, dans le domaine de la cartographie et des sciences géographiques, il est souvent nécessaire de simuler des itinéraires maritimes pour évaluer la pertinence et la qualité de données synthétiques, notamment dans le cadre de l’enseignement ou du développement de nouveaux algorithmes spatiaux. Les routes générées par Searoute permettent de vérifier que les jeux de données artificiels respectent les contraintes géographiques et les logiques de navigation maritime observées dans le monde réel, comme éviter les terres et suivre les passages maritimes connus[2],[3].
L’outil est également utilisé dans des projets de recherche ayant pour but d’identifier des routes maritimes plus rapides[4]. Searoute propose des fonctionnalités avancées telles que la sélection de ports préférés, l’ajout de restrictions sur certains passages, et la personnalisation du réseau de navigation[1]. Ces capacités permettent aux chercheurs de modéliser et d’analyser différentes configurations de routes maritimes, d’évaluer l’impact de nouvelles infrastructures ou de changements climatiques, et de comparer l’efficacité de divers itinéraires[5]. Dans certains travaux, Searoute a servi à générer des visualisations ou des jeux de données pour tester des approches d’optimisation ou pour illustrer des scénarios de transport maritime, contribuant ainsi à la recherche sur les corridors maritimes, la logistique portuaire et la planification des routes[6],[7].
Références
modifier- 1 2 « Client Challenge », sur pypi.org (consulté le )
- ↑ Paddy Gorry et Peter Mooney, « RADIAN – A tool for generating synthetic spatial data for use in teaching and learning », Cartography and Geographic Information Science, vol. 52, no 3, , p. 314–330 (ISSN 1523-0406, DOI 10.1080/15230406.2024.2377981, lire en ligne, consulté le )
- ↑ Tobias Rohe, Florian Burger, Michael Kölle et Sebastian Wölckert, Investigating Parameter-Efficiency of Hybrid QuGANs Based on Geometric Properties of Generated Sea Route Graphs, (DOI 10.48550/arXiv.2501.08678, lire en ligne)
- ↑ Thomas Hennequin, Diarmid Roberts, Rosalie van Zelm et Solomon Brown, « Tiered Multi-Objective Optimization of CO2 Transport for CCS », SSRN Electronic Journal, (ISSN 1556-5068, DOI 10.2139/ssrn.5015647, lire en ligne, consulté le )
- ↑ eurostat/searoute, Eurostat, (lire en ligne)
- ↑ (en) Project Harrison, « Optimizing Port Rotation using Python and Searoute », sur Shipping Intel, (consulté le )
- ↑ (en-US) Maria Mouschoutzi, « From Data to Dashboard: Visualizing the Ancient Maritime Silk Road with Dash Leaflet and SeaRoute… », sur Towards Data Science, (consulté le )
