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1 Séminaire en technologies de linformation GIS 354 - Cours 5 : Introduction aux Systèmes dInformation Géographiques Mokhtar SAADA 3 juin 2005.

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1 1 Séminaire en technologies de linformation GIS Cours 5 : Introduction aux Systèmes dInformation Géographiques Mokhtar SAADA 3 juin 2005

2 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 05 2 Contenu de la présentation Le SIG par lexemple SIG Vs. SI (définition) Données spatiales Les cartes dans un SIG Lanalyse spatiale

3 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 05 3 Quelques exemples

4 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 05 4 Source: Boyles David, GIS means Business. Volume 2, ESRI, Redlands, p.5. De petite échelle…

5 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 05 5 Source: Boyles David, GIS means Business. Volume 2, ESRI, Redlands, p à grande échelle

6 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 05 6 Source: Boyles David, GIS means Business. Volume 2, ESRI, Redlands, p.3. Données géographiques et descriptives Le SIG : Une BDD dans une carte

7 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 05 7 Exp. : Distribution de lemploi Les 95 Comtés au Tennessee (2001) Min: 210max: 35,124moyenne: 4,646 Énoncés de la première loi géographique : tout et chaque phénomène est relié à tous les autres, mais des phénomènes proches dans lespace auront tendance à être davantage liés que des phénomènes éloignés (Tobler 1970)

8 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 05 8 Requête directe Taux doccupation ?

9 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 05 9 Requête directe Taux doccupation ?

10 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Source: Boyles David, GIS means Business. Volume 2, ESRI, Redlands, p.19. Laspect visuel et interactif

11 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été SIG vs. SI

12 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Rappel de la définition dun SI Un Système dInformation (SI) est un ensemble de composantes inter reliées qui recueillent de linformation, la traitent, la stockent et la diffusent afin de soutenir la prise de décision et le contrôle au sein de lorganisation. (Laudon et Laudon 2001) Décision CollecteStockage Traitement Diffusion

13 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Une définition données géographiques analyses spatiales visualiser décision. Un Système dinformation 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 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été GIS ? En anglais Géographic Infirmation System (GIS) GIS, whats in the S? Systems: the technology Science: the concepts and theory Studies: the societal context Ron Briggs (2005), UTDallas, Intro to GIS

15 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les fondements du SIG Technologies de lInformation et des Communications & SI Les Sciences Géographiques Les domaines dapplication Cartographie Statistiques spatiales Géographie(s)

16 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les données Spatiales

17 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été De la réalité aux données Réalité 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 détages 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 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Classe d'objets La relation en pointillé est facultative Source: Y. Bédard & S. Larrivée (2000). Notes de cours. Département des sciences géomatiques, Université Laval, Québec. Classe spatiale ex.: maison Classe non spatiale ex.: personne localisation spatiale indirecte ex: personne réside dans maison ou attributs graphiques ex.: couleur, niveau, poids attributs géométriques ex.: X, Y, rayon, superficie référencée spatialement par représentée par Attributs descriptifs ex.: prénom, nombre d'étages, adresse Classe géométrique ex.: polygone, ligne, point décrite par localisée par ou Classe dobjets et attributs

19 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Ce qui est spécifique aux SIG CollecteStockage Traitement Diffusion Arpentage Télédétection Photo aérienne Numérisation GPS Géocodage Cellulaire RTLS Couches de données Analyses spatiales Modèles et théories Cartes Vecteur Raster Tables Visualisation Internet Impression Pré-traitement Fusion intégration

20 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les composantes dun 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 dautres logiciels en lien dynamique avec le SIG. Il sagit des analyses spatiales et mathématiques. Visualisation et Output cartes, tableaux et graphes. Peuvent être sous forme de rapport imprimé ou dun affichage interactif. Systems Management organise les données et assure le transfert de linformation. Rhind (1981)

21 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Ce qui distingue les SIG des SI Carte BDD Spatiale Analyse Spatiale Requêtes Visualisation Analyses simples Modélisation Aide à la décision

22 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les outils dacquisition des données Arpentage Télédétection Photo aérienne Numérisation GPS Géocodage Cellulaire RTLS

23 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les systèmes de géoréférencement

24 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Lintégration 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 davoir un géocodage en XYZ. Les listes de clients ne sont jamais fiables à 100% Le code postal permet un bon compromis de géocodage

25 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Le zoning comme référence spatiale Parcelle individuelle Districts de recensement Districts des Codes postaux Parcelle individuelle Districts de recensement Districts des Codes postaux

26 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 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 ménages Unité de distribution locale (UDL) comprend en moyenne 15 ménages

27 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Le géocodage en Codes postaux

28 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les cartes dans un SIG

29 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Monde réel Représentation vecteur ligne polygone point Représentation raster Distinction Raster et Vecteur

30 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Distinction Raster et Vecteur

31 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été La vectorisation Extraction de couches (Layers)

32 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les couches de données Relation dynamique

33 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Fonctionnalités dun SIG Explorer une base de données Analyser des faits ou des phénomènes Synthétiser un ensemble dobservations et/ou de variables Présenter un diagnostic ou le résultat des analyses

34 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Lanalyse spatiale

35 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Lanalyse 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 dun commerce.

36 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les composantes de lanalyse spatiale Analyse statistique de la distribution spatiale. (mesures : concentrations, dispersions et disparités) Interaction spatiale (modèles gravitaires et estimation des déplacements) Modèles de localisation et dimplantation Corrélation spatiale (auto corrélation et régression spatiale) Longley et al. 1999

37 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Auto corrélation spatiale Objectif : mesurer le niveau de ressemblance entre voisins Hypothèse : Deux objets sont considérés comme voisins sils sont à une distance inférieure à un seuil donné Principe : comparer la variation dune variable entre unités spatiales voisines prises 2 à 2, à la moyenne des variations observées dans lensemble 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 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Lanalyse des réseaux Chaque élément linéaire du réseau est un segment; Chaque élément ponctuel est une intersection; Chaque segment se connecte à deux intersections; nœud

39 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les trois types danalyse de réseau: Détermination ditinéraire (Tracing analysis) Identification du parcours optimal (Routing analysis) Allocation de réseau (Network allocation) ex.franchise

40 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Détermination ditinéraire Il sagit didentifier 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 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Identification du tracé optimal Il sagit 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 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Allocation de réseau Il sagit didentifier 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 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les courbes isochrones Courbes délimitant la zone de chalandise dun point de vente pour un temps de déplacement maximum donné. Lorsquune zone de chalandise est découpée par des courbes isochrones, chaque point dune courbe correspond à un temps de déplacement donné. Les courbes ne sont pas concentriques car déformées par linfluence variable des voies daccès sur le temps de déplacement.

44 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Temps daccès au centre ville Isochrones à partir de la ville de Bussy (région parisienne) 0 à 30 min. 30 à 60 min. 60 min. et plus 0 à 30 min. 30 à 60 min. 60 min. et plus

45 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Zones à moins d1 h de galeries de la capitale Zones à moins d35mn de Grande Place Zones à moins d1 h du Carrefour destrie Zones à moins d1 h des galeries de la capitale Zones à moins de 35mn de la Grande Place Zones à moins d1 h du Carrefour dEstrie Average household income (projected: 2005) by Forward Sortation Area $0 $50,000 +$100,000 Estimation théorique des zones de chalandise

46 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Lanalyse dune zone de chalandise

47 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été La zone de chalandise est le territoire qui accueille la plus grande majorité (80 à 90 %) des clients dun 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) La zone de chalandise et sa délimitation

48 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été La zone de chalandise et sa délimitation

49 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Le tracé de la zone de chalandise nest pas évident car cest là où la demande est la plus dispersée. Le bornage théorique polygonal de la zone de chalandise se fait généralement daprès 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 lanalyse de la zone de chalandise: La hiérarchie dans les places centrales La portée dun produit Le seuil de demande La zone de chalandise et sa délimitation

50 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 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 dun échantillon de clients du point de vente Tirages promotionnels Relevé des plaques dimmatriculation (peu fiable) La zone de chalandise et sa délimitation

51 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 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) La zone de chalandise et sa délimitation

52 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Découpage du marché Consommateurs Marché Potentiel Non Consommateurs Absolus Prospects Marché Actuel Le taux de pénétration = MA MP

53 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Découpage du marché InconditionnelsFidélisésFragilesConvertiblesDisponiblesAmbivalentsDistantsRéfractaires

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

55 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 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 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les modèles et théories

57 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les modèles danalyse spatiale Théorie des places centrales de Christaller & Losch Théorie du minimum de différenciation Théorie de limplantation des sites de production de Weber & Von Thunen Modèle gravitaire de Reilly Modèle probabiliste du territoire de Huff Modèles dauto corrélation

58 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 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 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 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 lautre côté de A Au final, les deux vendeurs se partagent le marché en se positionnant au centre …

60 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Les conclusions de Hotelling Qui se ressemblent, sassemblent. La concurrence exerce une force centripète. Qui se ressemblent, sassemblent. 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 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 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, cest à lanalyste de décider. La localisation permet de « contextualiser » les données qui deviennent plus pertinentes et enrichissent linformation Lespace est en même temps résultante et générateur de connexions Lespace est index et qualificatif

62 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été CAS PRATIQUE implantation dans un environnement concurrentiel Ville de Sherbrooke Choix de site dimplantation pour un Club Vidéo pour enfants Ciblage Paysage concurrentiel Partenariat avec Provigo

63 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été Choix du site dimplantation (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 dimplantation (retail location)

64 Introduction aux Systèmes dinformation Géographiques - M. SAADA - Été 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 dune page maximum Faire un graphique ou un tableau représentant la relation entre les concepts qui vous semblent les plus pertinents Lévaluation porte essentiellement sur lesprit de synthèse À remettre le 10 juin 2005 sur papier ou par courriel :


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