Séminaire en technologies de l’information

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1 Séminaire en technologies de l’information
GIS Cours 5 : Introduction aux Systèmes d’Information Géographiques Mokhtar SAADA 3 juin 2005

2 Contenu de la présentation
Le SIG par l’exemple SIG Vs. SI (définition) Données spatiales Les cartes dans un SIG L’analyse spatiale

3 Quelques exemples

4 De petite échelle… Source: Boyles David, GIS means Business. Volume 2, ESRI, Redlands, p.5.

5 ... à grande échelle Source: Boyles David, GIS means Business. Volume 2, ESRI, Redlands, p.5.

6 Données géographiques et descriptives
Le SIG : Une BDD dans une carte Données géographiques et descriptives Source: Boyles David, GIS means Business. Volume 2, ESRI, Redlands, p.3.

7 Exp. : Distribution de l’emploi
Les 95 Comtés au Tennessee (2001) Min: 210 max: 35,124 moyenne: 4,646 Énoncés de la première loi géographique : tout et chaque phénomène est relié à tous les autres, mais des phénomènes proches dans l’espace auront tendance à être d’avantage liés que des phénomènes éloignés  (Tobler 1970)

8 Requête directe Taux d’occupation ?

9 Requête directe Taux d’occupation ?

10 L’aspect visuel et interactif
Source: Boyles David, GIS means Business. Volume 2, ESRI, Redlands, p.19.

11 SIG vs. SI

12 Rappel de la définition d’un SI
Un Système d’Information (SI) est un ensemble de composantes inter reliées qui recueillent de l’information, la traitent, la stockent et la diffusent afin de soutenir la prise de décision et le contrôle au sein de l’organisation. (Laudon et Laudon 2001) Collecte Stockage Traitement Diffusion Décision

13 Une définition Un Système d’information Géographique (SIG) est un SI qui offre la possibilité de traiter des données géographiques et de procéder à des analyses spatiales en vue de les visualiser pour assister les gestionnaires dans leurs prises de décision.

14 GIS ? En anglais Géographic Infirmation System (GIS)
GIS, what’s in the S? Systems: the technology Science: the concepts and theory Studies: the societal context Ron Briggs (2005), UTDallas, Intro to GIS

15 Les fondements du SIG Technologies de l’Information
et des Communications & SI Les domaines d’application Les Sciences Géographiques Cartographie Statistiques spatiales Géographie(s)

16 Les données Spatiales

17 De la réalité aux données
Phénomènes (objet tangible tel maison, évènement tel accident,, être vivant tel personne, concept tel lot) composée de Classe d'objets (entités) ex.: maison modélisés par Attributs ex.: nombre d’étages Opérations ex.: calcul de la valeur marchande décrites par Donnée ex.:2 qui contiennent ou produisent une Source: Y. Bédard & S. Larrivée (2000). Notes de cours. Département des sciences géomatiques, Université Laval, Québec.

18 Classe d’objets et attributs
Classe spatiale ex.: maison Classe non spatiale ex.: personne localisation spatiale indirecte ex: personne réside dans maison ou Attributs descriptifs ex.: prénom, nombre d'étages, adresse Classe géométrique ex.: polygone, ligne, point décrite par localisée par ou attributs graphiques ex.: couleur, niveau, poids attributs géométriques ex.: X, Y, rayon, superficie référencée spatialement par représentée par La relation en pointillé est facultative Source: Y. Bédard & S. Larrivée (2000). Notes de cours. Département des sciences géomatiques, Université Laval, Québec.

19 Ce qui est spécifique aux SIG
Collecte Stockage Traitement Diffusion Pré-traitement Fusion intégration Arpentage Télédétection Photo aérienne Numérisation GPS Géocodage Cellulaire RTLS Visualisation Internet Impression Couches de données Analyses spatiales Modèles et théories Cartes Vecteur Raster Tables

20 Les composantes d’un SIG
Acquisition de données et Input standardisation et formatage. Stockage de données stockage des données et de leurs structure. Extraction des données DataBase Management System (DBMS) permet de gérer les données spatiales et leurs attributs Manipulation et analyse des données ces traitement peuvent être faits sur d’autres logiciels en lien dynamique avec le SIG. Il s’agit des analyses spatiales et mathématiques. Visualisation et Output cartes, tableaux et graphes. Peuvent être sous forme de rapport imprimé ou d’un affichage interactif. Systems Management organise les données et assure le transfert de l’information. Rhind (1981)

21 Ce qui distingue les SIG des SI
Requêtes Carte Visualisation BDD Spatiale Analyses simples Modélisation Analyse Spatiale Aide à la décision

22 Les outils d’acquisition des données
Arpentage Télédétection Photo aérienne Numérisation GPS Géocodage Cellulaire RTLS

23 Les systèmes de géoréférencement

24 L’intégration des données : Le géocodage
Le géocodage est le rattachement des données à un système de référencement spatial. Ainsi, les données deviennent visibles sur une carte. La précision dépend du découpage adopté mais aussi de la qualité des cartes. Il est théoriquement possible d’avoir un géocodage en XYZ. Les listes de clients ne sont jamais fiables à 100% Le code postal permet un bon compromis de géocodage

25 Le zoning comme référence spatiale
Parcelle individuelle Districts de recensement Districts des Codes postaux

26 Le géocodage en Codes postaux
Code postal à sherbrooke J1J xxx Nord J1K xxx Mt BelleVue J1L xxx Nord Est (carrefour) J1E xxx Fleurimont J1G xxx Est J1H xxx Ouest J1N xxx Rock-Forest J1M xxx Lenoxville J0B xxx Saint-Élie-d'Orford Région de tri d'acheminement (RTA) comprend en moyenne 7 000 ménages Unité de distribution locale (UDL) comprend en moyenne 15 ménages

27 Le géocodage en Codes postaux

28 Les cartes dans un SIG

29 Distinction Raster et Vecteur
Monde réel Représentation raster Représentation vecteur point ligne polygone

30 Distinction Raster et Vecteur

31 La vectorisation Extraction de couches (Layers)

32 Les couches de données Relation dynamique

33 Fonctionnalités d’un SIG
Explorer une base de données Analyser des faits ou des phénomènes Synthétiser un ensemble d’observations et/ou de variables Présenter un diagnostic ou le résultat des analyses

34 L’analyse spatiale

35 L’analyse spatiale Raisonnement qui permet de déduire les caractéristiques d'un phénomène en faisant intervenir des données à référence spatiale. À titre d'exemple, on peut circonscrire les maisons situées à moins de 3 kilomètres d’un commerce.

36 Les composantes de l’analyse spatiale
Analyse statistique de la distribution spatiale. (mesures : concentrations, dispersions et disparités) Interaction spatiale (modèles gravitaires et estimation des déplacements) Modèles de localisation et d’implantation Corrélation spatiale (auto corrélation et régression spatiale) Longley et al. 1999

37 Auto corrélation spatiale
Objectif : mesurer le niveau de ressemblance entre voisins Hypothèse : Deux objets sont considérés comme voisins s’ils sont à une distance inférieure à un seuil donné Principe : comparer la variation d’une variable entre unités spatiales voisines prises 2 à 2, à la moyenne des variations observées dans l’ensemble des unités spatiales. Méthode : Indice I de Moran ou c de Geary pour mesurer le niveau de ressemblance entre lieux voisins et lieux éloignés

38 L’analyse des réseaux Chaque élément linéaire du réseau est un segment; Chaque élément ponctuel est une intersection; Chaque segment se connecte à deux intersections; nœud nœud nœud nœud nœud

39 Les trois types d’analyse de réseau:
Détermination d’itinéraire (Tracing analysis) Identification du parcours optimal (Routing analysis) Allocation de réseau (Network allocation) ex.franchise

40 Détermination d’itinéraire
Il s’agit d’identifier les connexions du réseau pour un point donné et dans une direction donnée en respectant certaines contraintes (éviter les sens uniques et les virages à gauche).

41 Identification du tracé optimal
Il s’agit de déterminer le parcours optimal pour le mouvement de ressources entre des points du réseau en tenant compte des distances, des nœuds, des détours, des coûts et du temps. Si le critère est la longueur du réseau, l ’itinéraire optimal sera le plus court. Si le critère est la rapidité du réseau, l ’itinéraire traversant le moins d ’intersections sera retenu

42 Allocation de réseau Il s’agit d’identifier une intersection comme un centre d ’intérêt pour chercher ensuite la portion du réseau qui mène à ce centre en respectant certains critères. Exemples le temps maximal; la distances maximales vers le centre; la capacité du centre.

43 Les courbes isochrones
Courbes délimitant la zone de chalandise d’un point de vente pour un temps de déplacement maximum donné. Lorsqu’une zone de chalandise est découpée par des courbes isochrones, chaque point d’une courbe correspond à un temps de déplacement donné. Les courbes ne sont pas concentriques car déformées par l’influence variable des voies d’accès sur le temps de déplacement.

44 Temps d’accès au centre ville
0 à 30 min. 30 à 60 min. 60 min. et plus Isochrones à partir de la ville de Bussy (région parisienne)

45 Estimation théorique des zones de chalandise
Zones à moins d’1 h de galeries de la capitale Zones à moins d’1 h des galeries de la capitale Zones à moins d’35mn de Grande Place Zones à moins de 35mn de la Grande Place Zones à moins d’1 h du Carrefour d’estrie Zones à moins d’1 h du Carrefour d’Estrie Average household income (projected: 2005) by Forward Sortation Area +$100,000 $50,000  $0

46 L’analyse d’une zone de chalandise

47 La zone de chalandise et sa délimitation
La zone de chalandise est le territoire qui accueille la plus grande majorité (80 à 90 %) des clients d’un point de vente. La délimitation de la zone de chalandise permet de savoir où sont les clients (actuels ou éventuels) Il sera ainsi possible de les quantifier et de les qualifier. La zone de chalandise est souvent décomposée en trois zones concentriques par les courbes isochrones. (primaire, secondaire et tertiaire)

48 La zone de chalandise et sa délimitation

49 La zone de chalandise et sa délimitation
Le tracé de la zone de chalandise n’est pas évident car c’est là où la demande est la plus dispersée. Le bornage théorique polygonal de la zone de chalandise se fait généralement d’après la loi gravitaire de Reilly et du principe des points de rupture de Converse. La théorie des places centrales (un des modèles gravitaires) apporte trois concepts essentiels dans l’analyse de la zone de chalandise: La hiérarchie dans les places centrales La portée d’un produit Le seuil de demande

50 La zone de chalandise et sa délimitation
Pour un point de vente opérationnel, la zone de chalandise est calculée empiriquement. La zone de chalandise calculée empiriquement nécessite des collectes de données Ad-Hoc. Les pratiques les plus courantes sont les suivantes: Collecte du code postal des clients à la caisse Enquête auprès d’un échantillon de clients du point de vente Tirages promotionnels Relevé des plaques d’immatriculation (peu fiable)

51 La zone de chalandise et sa délimitation
Il est impossible pour des commerces qui évoluent dans un environnement concurrentiel (ex: les épiceries ou les réseaux de franchise) de définir leur stratégie marketing sans une analyse de leur zone de chalandise. Les analyses les plus efficaces portent sur les variables suivantes: La part de marché (partage du gâteau) Le taux de pénétration (ciblage) La fidélité de la clientèle (communication/promotion)

52 Découpage du marché Consommateurs Prospects Marché Potentiel Actuel MA
Non Consommateurs Absolus Prospects Actuel MA Le taux de pénétration = MP

53 Découpage du marché Inconditionnels Fidélisés Fragiles Convertibles
Disponibles Ambivalents Distants Réfractaires

54 L'indice de saturation Plus l'indice de saturation est bas, meilleures seront les chances de réussite du nouveau commerce Nb. de consommateurs X Dépenses par consommateur IS = Nb. de pieds carrés disponibles aux fins du commerce de détail

55 Le potentiel de vente dans une zone de chalandise
Nombre de ménages dans la zone de chalandise X Montant que dépense chaque ménage pour le produit étudié = Taille globale du marché X la part du marché (en %) = Chiffre d'affaires probable

56 Les modèles et théories

57 Les modèles d’analyse spatiale
Théorie des places centrales de Christaller & Losch Théorie du minimum de différenciation Théorie de l’implantation des sites de production de Weber & Von Thunen Modèle gravitaire de Reilly Modèle probabiliste du territoire de Huff Modèles d’auto corrélation

58 Hotelling's "Stability in Competition"
Sur une plage où les baigneurs sont uniformément répartis. Deux vendeurs de crème glacée se partagent le territoire. Ils ont une offre identique. Le coût de déplacement est identique pour tous les acheteurs.

59 Hotelling's "Stability in Competition"
Au départ, A et B ont des parts de marché égales A se rapproche de B pour augmenter sa part de marché Pour récupérer sa part de marché, B passe de l’autre côté de A … Au final, les deux vendeurs se partagent le marché en se positionnant au centre

60 Les conclusions de Hotelling
La concurrence exerce une force centripète Qui se ressemblent, s’assemblent. La concentration implique un meilleur rayonnement Le principe du minimum de différenciation. La localisation du point de vente a un effet direct sur le potentiel commercial. Le comportement du consommateur est au cœur des dynamiques concurrentielles.

61 Conclusion Limite des modèles théoriques basés sur le comportement rationnel. Limite des SIG actuels au niveau du traitement de flux. Les SIG ne peuvent pas donner LA solution, c’est à l’analyste de décider. La localisation permet de « contextualiser » les données qui deviennent plus pertinentes et enrichissent l’information L’espace est en même temps résultante et générateur de connexions L’espace est index et qualificatif

62 CAS PRATIQUE implantation dans un environnement concurrentiel
Ville de Sherbrooke Choix de site d’implantation pour un Club Vidéo pour enfants Ciblage Paysage concurrentiel Partenariat avec Provigo

63 Choix du site d’implantation (site selection)
Taille et densité de la ville Caractéristiques économiques et socio-démographiques Localisation de la clientèle cible Évaluation du potentiel actuel et futur Caractéristiques du lieu de l'implantation Voisinage attractivités et répulsions Emplacement des concurrents Access, accessibilité et visibilité Flux piéton et véhicules Politique d’implantation (retail location)

64 Exercice Récupérer la référence suivante :
Progress in computational methods for representing geographical concepts Authors: Egenhofer M. J.; Glasgow J.; Gunther O.; Herring J. R.; Peuquet D. J. Source: International Journal of Geographical Information Science, 1 December 1999, vol. 13, no. 8, pp (22) Faire un résumé d’une page maximum Faire un graphique ou un tableau représentant la relation entre les concepts qui vous semblent les plus pertinents L’évaluation porte essentiellement sur l’esprit de synthèse À remettre le 10 juin 2005 sur papier ou par courriel :