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Ecole doctorale Pierre Louis - Saint Malo

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Présentation au sujet: "Ecole doctorale Pierre Louis - Saint Malo"— Transcription de la présentation:

1 Ecole doctorale Pierre Louis - Saint Malo
Systèmes d'Information Géographique : méthodes et logiciels Sofia Meurisse (INSERM U 986) Ecole doctorale Pierre Louis - Saint Malo 10 octobre 2012

2 Plan Définition Particularités des données traitées dans un SIG
Listing des fonctionnalités d’un SIG Quel logiciel pour quel besoin La réalité de la pratique

3 Définition Un SIG est un ensemble organisé de matériels informatiques, de logiciels, de données géographiques et de personnel capable de saisir, stocker, mettre à jour, manipuler, analyser et présenter toutes formes d'informations géographiquement référencées (F. de Blomac, 1994)

4 Informations géographiquement référencées
Georéférencement Donner à l’information sa dimension géographique avec un CRS (système de coordonnées de référence) Géocodage Permet de passer d’une adresse à des coordonnées géographiques ( longitude, latitude ) Place Châteaubriand Saint Malo latitude : longitude : Trouver l’image géoréférencée de la suisse © INSERM U 986, 2012

5 Exemple de Géoréférencement
Image jpeg Carte où nous avons projeté des événements géocodés

6 Système des coordonnées de Référence (CRS)
Système de référence géodésique (ellipsoïde) Système de référence cartographique (projection plane) Référentiel EPSG (European Petroleum Survey Group) (http://www.epsg.org) Identifier les coordonnées pour décrire la position sans ambiguïté Définir les transformations

7 Projection - Distorsion
France en WGS84 France en Lambert93 Ellipsoïde commun

8 Données Spatiales Points évènements, points de mesure, centroides des communes,… Lignes routes, rivières,… Polygones communes, départements, régions,… Rasters images représentant par ex. la densité de population, la qualité de l’air, la température, l’occupations des sols, etc. avec une résolution variable Points, polygones, rasters : le type guide sur le type d’analyse spatiale

9 Données spatiales : Data management
Géoréférencer, géocoder Transformer Importer, transformer des formats de fichiers Naviguer, zoomer, consulter Superposer, combiner Couper, agréger Extraire l’information ou compter des événements dans un rayon donné Calculer des distances Déterminer les voisins d’un individu, d’un objet Calculer des itinéraires optimaux

10 Données spatiales : Data management

11 Données spatiales : Analyse
Observations par nature dépendantes Autocorrélation spatiale Echelle d’un phénomène et échelle des mesures Des points de mesure éloignés ne peuvent pas renseigner sur la variabilité à petite distance MAUP (Modifiable Areal Unit Problem) Est-ce que nos résultats persisteraient si on changeait le zonage qui nous est imposé? Ecological fallacy (des informations agrégées ne donnent pas forcement d’information au niveau de l’individu)

12 Données spatiales : Analyse
Autocorrélation spatiale K de Ripley Morans I

13 Données spatiales : Analyse
Modélisation Krigeage Régression spatiale

14 Données spatiales : Epidémiologie spatiale
Recherche des clusters (satscan) Disease mapping (winbugs) Fenêtres de taille variable qui se déplacent en couvrant tout le territoire (cercles ou ellipses) dans le but de trouver le cluster le plus probable. p valeur associé au cluster, obtenue par des simulations de Monte Carlo (Dwass [1957]). Nb de cas observés/ Nb de cas attendus en lissant les différences des distributions d’âge, de sexe, …, les différences des précisions en prenant en compte le voisinage. Disease Mapping © INSERM U 986, 2012

15 Logiciels SIG – Quel SIG, pour quelle méthode?
Arcgis, Mapinfo (Data Management et quelques fonctions d’analyse, très bien pour présenter des résultats) Qgis, Grass (Data management, plus d’analyse interface avec R) Winbugs (module spatial), Satscan (épidémiologie spatiale) R (data management mais lent pour les rasters, toutes les analyses sont possibles) Mettre la liste des logiciels axés analyse

16 En pratique Géocodage Concordance de l’adresse que vous avez soumis à l’adresse que vous avez récupéré Précision du point retourné De fonctions qui ne marchent pas comme on l’attend (transformations et projections à la volé)

17

18 En pratique Des fonctions propres d’un logiciel à l’autre (on ne peut pas compter le nombre des points dans un polygone avec ArcGis) Importation des données (espace au niveau du nom de la variable avec ArcGis, xls et non xlsx, des virgules à la place des points,…) C’est bien d’avoir au moins deux logiciels (ArcView et R) Et pour des grand jeux des données : C++, Python

19 Références Livres Sites internet
Applied Spatial Data Analysis with R Roger S. Bivand - Edzer J. Pebesma - Virgilio Gomez-Rubio Statistical Methods in Spatial Epidemiology Andrew B. Lawson Cartographic Science - A Compendium of Map Projections, with Derivations - Donald Fenna Sites internet logiciel et présentations (!) par Luc Ancelin https://geodacenter.asu.edu/ Très bonne introduction pour R


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