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Systèmes d'Information Géographique : méthodes et logiciels Sofia Meurisse (INSERM U 986)

Systèmes d'Information Géographique : méthodes et logiciels Sofia Meurisse (INSERM U 986). Ecole doctorale Pierre Louis - Saint Malo. 10 octobre 2012. Plan. Définition Particularités des données traitées dans un SIG Listing des fonctionnalités d’un SIG Quel logiciel pour quel besoin

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Systèmes d'Information Géographique : méthodes et logiciels Sofia Meurisse (INSERM U 986)

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Presentation Transcript

  1. Systèmes d'Information Géographique : méthodes et logicielsSofia 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 35412 Saint Malo latitude : 48.6511988 longitude : -2.0239391

  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 (EuropeanPetroleum 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 • Pointsévènements, points de mesure,centroides des communes,… • Lignesroutes, rivières,… • Polygonescommunes, départements, régions,… • Rastersimages représentant par ex. la densité de population,la qualité de l’air, la température, l’occupations des sols, etc. avecune 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? • Ecologicalfallacy (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 Régression spatiale Krigeage

  14. Données spatiales : Epidémiologie spatiale Recherche des clusters (satscan) Diseasemapping (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. DiseaseMapping

  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) http://fr.wikipedia.org/wiki/Liste_des_logiciels_SIG

  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. 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

  18. Références • Livres • Applied Spatial Data Analysiswith RRoger S. Bivand - Edzer J. Pebesma - Virgilio Gomez-Rubio • StatisticalMethods in Spatial EpidemiologyAndrew B. Lawson • Cartographic Science - A Compendium of Map Projections, withDerivations - Donald Fenna • Sites internet • logiciel et présentations (!) par Luc Ancelin https://geodacenter.asu.edu/ • Très bonne introduction pour Rhttp://rug.mnhn.fr/semin-r/PDF/semin-R_carto_RBaudoin_170311.pdf

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