The volume of stored data in spatiotemporal databases increases rapiditly. It becomes crucial to provide summaries from these data allow experts to make decisions and to act immediately on the results. In this context, spatial data mining, which helps to identify new patterns in these databases coupled with visualization methods, facilitates the work of experts. Visualization derived from data mining can provide great add value, often crucial for the understanding of some spatiotemporal dynamics. In this paper, we present a new visualization approach of spatiotemporal patterns. Our proposition has been tested on a database containing information about epidemiological surveillance of dengue in New Caledonia.

Le volume des données collectées et stockées dans des bases de données spatio-temporelles augmente. Il devient donc crucial de fournir des synthèses permettant aux experts de mieux appréhender ces données afin de prendre des décisions pour agir immédiatement. Dans ce contexte, la fouille de données spatiales, qui permet d’identifier de nouveaux motifs dans ces bases, couplée à des méthodes de visualisation, facilite le travail des experts. La visualisation apporte notamment une forte valeur ajoutée pour la compréhension de dynamiques spatio-temporelles de motifs extraits. Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche de visualisation dédiée aux motifs spatio-temporels. Notre approche a été validée sur une base de données contenant des informations sur le suivi épidémiologique de la dengue en Nouvelle Calédonie.