Disponible avec une licence Spatial Analyst.
Un ensemble d'étapes conceptuelles peut être utilisé pour créer un modèle. Afin de comprendre le processus étape par étape, vous allez étudier un exemple de problème. En tant qu'urbaniste, vous êtes chargé de rechercher des localisations convenables pour une nouvelle école. Vous pouvez associer des outils de l'extension Spatial Analyst d'ArcGIS pour vous aider à identifier les sites potentiels.
Etape 1 : définition du problème
Pour résoudre un problème spatial, vous devez commencer par définir clairement le problème à résoudre ainsi que l'objectif à atteindre. Commencez avec un concept du résultat d'étude recherché pour visualiser le type de carte que vous souhaitez obtenir.
Votre problème consiste à rechercher le meilleur emplacement pour le site d'un nouvel établissement scolaire. Le résultat que vous recherchez est une carte représentant tous les sites candidats (classés du plus approprié au moins approprié) qui conviendraient à la construction d'un nouvel établissement scolaire. Cette carte est une carte d'aptitude classée car elle montre une plage relative de valeurs indiquant le degré d'adéquation de chaque emplacement sur la carte, en tenant compte des critères que vous entrez dans le modèle.
Pour vous aider à modéliser votre problème spatial, dessinez un schéma des étapes impliquées. Commencez par énoncer le problème. Au fur et à mesure de votre travail, vous compléterez le schéma en y ajoutant des objectifs, des modèles de processus et des jeux de données en entrée nécessaires pour atteindre votre but.
Etape 2 : décomposition du problème
Une fois le problème énoncé, scindez-le jusqu'à ce que vous identifiiez les étapes nécessaires pour le résoudre. Ces étapes correspondent aux objectifs à remplir.
Lorsque vous définissez les objectifs, pensez à comment vous allez les évaluer. Comment allez-vous évaluer la meilleure zone pour le nouvel établissement ? Dans cet exemple de recherche de site, il est préférable de le situer près d'installations récréatives, car la plupart des familles qui ont emménagé dans l'agglomération ont de jeunes enfants qui souhaitent avoir des activités de loisirs. De plus, il est important d'être à l'écart des écoles déjà présentes de manière à les répartir dans toute la ville. L'établissement doit être construit sur un terrain approprié qui soit relativement plat. Davantage d'objectifs pourraient bien sûr être inclus dans cet exemple, comme la recherche d'une surface assez grande pour l'école et son terrain, ou la recherche d'une surface avec la plus haute densité d'enfants d'un âge donné, mais ce modèle est simplifié pour l'exemple.
Pour atteindre ces objectifs, vous devez connaître les informations suivantes :
- Où sont les emplacements dont le terrain est relativement plat ?
- L'utilisation du sol est-elle appropriée dans ces emplacements ?
- Ces emplacements sont-ils assez proches d'installations récréatives ?
- Sont-ils assez éloignés des écoles existantes ?
Où sont les emplacements dont le terrain est relativement plat ?
Pour trouver les zones dont le terrain est relativement plat, vous devez créer une carte qui affiche la pente du terrain. Ici, le modèle de processus passe par le calcul de la pente du terrain.
- Jeu de données nécessaire en entrée : Altitude
L'utilisation du sol est-elle appropriée dans ces emplacements ?
Vous devez déterminer les caractéristiques d'un type d'utilisation du sol approprié sur lequel construire l'école. Ce processus est subjectif et fonction de votre problème. Ici, les terres agricoles sont considérées comme les terrains de construction les moins chers et donc privilégiés. Viennent ensuite les terres stériles, puis les zones à arbustes, les forêts et les zones déjà construites. Aucun modèle de processus n'est impliqué ici, seulement l'identification du jeu de données d'utilisation du sol en entrée et la détermination du type d'utilisation du sol le plus approprié.
- Jeu de données nécessaire en entrée : Utilisation du sol
Ces emplacements sont-ils assez proches d'installations récréatives ?
Vous savez qu'il est préférable de construire l'école à proximité d'installations récréatives. Vous devez donc créer une carte qui affiche les distances par rapport à ces installations pour situer éventuellement l'école dans les zones avoisinantes. Ici, le modèle de processus passe par le calcul des distances depuis les installations récréatives.
- Jeu de données nécessaire en entrée : Emplacement des installations récréatives
Sont-ils assez éloignés des écoles existantes ?
Il est préférable de situer l'école à l'écart des établissements déjà présents pour éviter d'empiéter sur leurs zones de captation. Vous devez donc créer une carte indiquant la distance par rapport aux écoles. Ici, le modèle de processus passe par le calcul de la distance par rapport aux écoles existantes.
- Jeu de données nécessaire en entrée : Emplacement d'écoles existantes
Etape 3 : exploration des jeux de données en entrée
Après avoir scindé le problème en plusieurs objectifs et modèles de processus et après avoir déterminé les jeux de données nécessaires, vous devez explorer ces derniers pour en comprendre le contenu. Pour ce faire, vous devez identifier les attributs contenus dans les jeux de données et entre les jeux de données qui contribuent le plus à la résolution du problème et à la recherche de tendances dans les données.
L'exploration des données vous mettra sur la voie quant aux zones appropriées pour situer l'école, à la pondération des attributs en entrée et aux modifications à apporter au processus de modélisation. Les données vous indiquent les emplacements des écoles existantes et des installations récréatives et, le jeu de données d'altitudes vous donne une indication des altitudes les plus élevées. Le jeu de données d'utilisation du sol vous informe sur les types d'utilisation du sol présents dans la zone concernée et sur leur emplacement par rapport aux autres jeux de données.
Etape 4 : exécution de l'analyse
Vous avez déterminé vos objectifs, les éléments et leurs interactions, les modèles de processus et les jeux de données nécessaires. Vous êtes donc prêt à effectuer l'analyse.
De nombreuses tâches pouvant être résolues par ArcGIS sont présentées dans l'ouvrage ESRI Guide to GIS Analysis disponible auprès d'Esri Press
.
Lorsque vous recherchez le meilleur emplacement pour le nouvel établissement scolaire, vous pouvez effectuer l'analyse de deux manières. Vous pouvez créer une carte d'aptitude pour rechercher l'aptitude de chaque emplacement sur la carte ou interroger les jeux de données créés pour obtenir un résultat booléen True ou False.
Création d'une carte d'aptitude
La création d'une carte d'aptitude vous permet d'obtenir une valeur d'aptitude pour chaque emplacement sur la carte.
Une fois que vous avez créé les couches nécessaires (dans cet exemple, les couches sont Pente, Distance par rapport aux installations récréatives, Distance par rapport aux écoles et Utilisation du sol) à votre analyse, comment ces couches créées sont-elles associées pour créer une carte classée des surfaces potentielles pour situer l'école ? Vous devez comparer les valeurs des classes entre les couches. Pour ce faire, une méthode consiste à assigner des valeurs numériques aux classes contenues dans chaque couche de la carte ou à les reclassifier.
Chaque couche de la carte est classée par son degré d'aptitude en tant qu'emplacement pour la nouvelle école. Par exemple, vous pouvez affecter une valeur à chaque classe de chaque couche, selon une échelle de 1 à 10, 10 étant le meilleur classement.
Cette échelle s'appelle une "échelle d'aptitude". Utilisez la valeur NoData pour écarter les zones qui ne doivent pas être prises en compte. Le fait d'affecter à toutes les mesures la même échelle numérique leur donne la même importance dans la détermination des emplacements les plus appropriés. Au départ, le modèle est élaboré de cette manière. Par la suite, lorsque vous testerez d'autres scénarios, des facteurs de pondération pourront être appliqués aux couches pour approfondir l'exploration des données et de leurs relations.
Création d'échelles d'aptitude
Comme le montre cet exemple, de nombreuses échelles sont synthétiques. Il s'agit souvent d'un classement, du plus approprié au moins approprié. Ce classement s'appuie sur quelque chose de mesurable, comme la distance par rapport aux écoles, mais, en définitive, il s'agit d'une mesure subjective déterminant le degré d'aptitude d'une certaine distance par rapport à une école pour placer une autre école.
Il existe des échelles naturelles qui sont communément associées à certains objectifs. Le coût en est un bon exemple, mais doit être défini suffisamment en détail. Dans une étude sur l'aptitude d'un bâtiment, un objectif de coût immobilier faible serait mesuré sur une échelle en dollars. Veillez à définir l'échelle de manière adéquate. Pour un élément aussi connu que le dollar, il faut prendre en compte d'autres variables, par exemple s'il s'agit de dollars américains, australiens ou d'un taux de change entre devises.
De nombreuses échelles ne sont pas des relations linéaires bien qu'elles soient souvent présentées de cette manière pour gagner du temps et réaliser des économies ou parce que toutes les options n'ont pas été envisagées. Par exemple, si vous affectez une échelle à une distance de déplacement, un déplacement de 1,5 ou 10 kilomètres ne serait pas classé comme une aptitude de 10, 5 et 1 si le déplacement se faisait à pied. Certaines personnes jugeront qu'une marche de 5 kilomètres n'est que deux fois plus fatigante qu'une marche de 1 kilomètre, et d'autres dix fois plus.
Lorsque vous élaborez une échelle d'aptitude, demandez l'avis de personnes bien informées pour identifier les deux extrêmes d'un scénario et autant de points intermédiaires que possible. Ces personnes doivent bien connaître l'objectif à l'étude. Par exemple, il est plus intéressant de demander à des usagers leur opinion sur le temps qu'ils souhaiteraient mettre pour se rendre de leur domicile à leur travail, que de demander à un agent les heures à laquelle la circulation est la plus mauvaise.
Consultez GIS and Multicriteria Decision Analysis de Jacek Malczewski pour plus d'informations sur la façon de gérer les objectifs en conflit et les critères d'évaluation.
Classement des zones à proximité d'installations récréatives
Pour situer l'école près des installations récréatives, vous devez connaître la distance qui les sépare. L'outil Distance euclidienne de Spatial Analyst crée ce type de carte en calculant la distance en ligne droite (euclidienne) entre un emplacement et les installations récréatives les plus proches. Il en résulte un jeu de données raster dans lequel chaque cellule représente la distance aux installations récréatives les plus proches. Pour classer la carte, utilisez l'outil Reclassification. Puisqu'il est souhaitable de situer l'école près des installations récréatives, affectez la valeur 1 aux distances éloignées de ces installations et la valeur 10 aux distances qui s'en rapprochent. Puis classez les distances intermédiaires linéairement comme le montre l'illustration suivante.
Pour en savoir plus sur l'analyse de distance en ligne droite
Classement des zones éloignées d'écoles existantes
Pour éviter les zones de captation d'autres écoles, vous devez connaître la distance qui les sépare de l'emplacement à rechercher. L'outil Distance euclidienne crée ce type de carte en calculant la distance en ligne droite entre un emplacement et l'école la plus proche. Il en résulte un jeu de données raster dans lequel chaque cellule représente la distance à l'école la plus proche. Pour classer la carte, utilisez l'outil Reclassification. Puisqu'il est souhaitable de situer l'école à l'écart des écoles existantes, affectez la valeur 1 aux distances proches de ces écoles et la valeur 10 aux distances qui s'en éloignent. Puis classez les distances intermédiaires linéairement comme le montre l'illustration suivante.
Classement des zones dont le terrain est relativement plat
Pour éviter des pentes raides et rechercher les zones dont le terrain de construction est relativement plat, vous devez connaître la pente du site à rechercher. L'outil Pente crée ce type de carte en identifiant pour chaque cellule le taux de variation maximal des valeurs de chaque cellule par rapport aux cellules voisines. Pour classer la carte, utilisez l'outil Reclassification. Puisqu'il est préférable de situer l'emplacement sur un terrain relativement plat, affectez la valeur 1 aux emplacements dont la pente est raide et la valeur 10 aux emplacements dont la pente est moindre. Puis, classez les valeurs intermédiaires linéairement comme le montre l'illustration suivante.
Classement des zones dont le type d'utilisation du sol est approprié
Pour donner un rang à la carte représentant les types d'utilisation du sol, utilisez l'outil Reclassification. Puisqu'il est préférable de construire sur certains types d'utilisation du sol en raison des coûts, vous devez déterminer le mode de classement des valeurs.
Le classement des valeurs de distance ou de pente est une procédure qui reste assez simple. Vous devez déterminer si des distances courtes ou longues sont préférables et si des pentes raides ou moins raides sont souhaitables, puis classer le reste des valeurs linéairement ou spécifier une distance ou une pente maximale à prendre en compte. Ici, vous devez déterminer les types d'utilisation du sol les plus appropriés. Ce processus est subjectif car il dépend de votre étude. Le plus simple est de décider ce qui est le mieux approprié et ce qui l'est le moins. Ensuite, classez par ordre de préférence les types d'utilisation du sol restants. Procédez ainsi jusqu'à ce que tous les types d'utilisation soient classés. Les utilisations du sol de type eau et marécages ont été exclues de l'analyse car vous ne pouvez pas construire sur de l'eau et devez respecter certaines restrictions quant aux constructions sur des marécages. L'illustration ci-dessous indique le classement des types d'utilisation du sol.
Regroupement des cartes d'aptitude
La dernière étape du modèle d'aptitude consiste à regrouper les sorties reclassifiées (cartes d'aptitude) de Distance par rapport aux installations récréatives, Distance par rapport aux écoles, Pente et Utilisation du sol.
Pour prendre en compte le fait que certains objectifs pèsent plus que d'autres dans le modèle d'aptitude, vous pouvez pondérer les jeux de données. Vous donnez aux jeux de données plus importants un pourcentage d'influence (pondération) plus élevé. Si tous les jeux de données sont d'importance égale, vous pouvez attribuer à tous la même pondération.
Dans l'exemple, vous savez, d'après l'examen du problème, que le premier objectif à remplir est de situer l'école près d'installations récréatives, et le deuxième est de la situer à l'écart des écoles existantes. Les pourcentages d'influence suivants seront attribués aux cartes d'aptitude. Les valeurs entre parenthèses correspondent au pourcentage divisé par 100 pour normaliser les valeurs. Ces dernières sont attribuées à chaque carte d'aptitude :
Pourcentages d'aptitude
| Facteurs d'aptitude | Influence en pourcentage | Pourcentages normalisés |
|---|---|---|
Distance par rapport aux installations récréatives | 50% | (0.5) |
Distance par rapport aux écoles | 25% | (0.25) |
Pente | 12,5% | (0.125) |
Types d'utilisation du sol | 12,5% | (0.125) |
La carte d'aptitude Distance par rapport aux installations récréatives a une influence de 50 % (0,5) sur le résultat final, et la carte Distance par rapport aux écoles une influence de 25 % (0,25). Les facteurs Pente et Types d'utilisation du sol ont tous les deux une influence de 12,5 % (0,125). Comme dans l'affectation d'échelles d'aptitude, l'affectation de pondérations est un processus subjectif qui dépend des objectifs les plus importants de votre étude.
La carte d'aptitude finale est produite en associant toutes les autres cartes. Vous pouvez attribuer des pondérations en même temps que vous regroupez les cartes d'aptitude. La carte d'aptitude définitive pour la localisation de sites pour l'école est illustrée ci-dessous. La plupart des localisations convenables sont en vert foncé. Les emplacements les moins adaptés sont en nuances d'orange.
Vous pouvez faire appel à l'algèbre spatial pour pondérer et combiner des jeux de données. Vous pouvez aussi utiliser l'outil Superposition pondérée. Si vous utilisez cet outil dans un modèle, vous avez la possibilité de revenir en arrière et de modifier facilement les pondérations (les pourcentages d'influence) et les valeurs d'échelle que vous avez définies. La connexion d'outils de géotraitement à l'intérieur d'un modèle signifie que vous avez simplement besoin de créer le modèle une fois, puis que vous pouvez modifier les valeurs de paramètre pour expérimenter avec les différents résultats.
Interrogation des données
L'autre moyen de rechercher les emplacements appropriés pour la nouvelle école (plutôt que de créer une carte d'aptitude) consiste à interroger vos données. Après avoir créé tous les jeux de données nécessaires (Pente, Distance par rapport aux installations récréatives et Distance par rapport aux écoles), vous devez interroger les données pour rechercher les emplacements appropriés. Une requête de ce type pourrait porter sur la recherche de tous les emplacements dans des terres agricoles dont la pente est inférieure à 20 degrés, la distance par rapport aux installations récréatives inférieure à 1 000 mètres et la distance par rapport aux écoles existantes supérieure à 4 000 mètres.
Le résultat est une carte booléenne vraie ou fausse des emplacements qui répondent ou non aux critères. Les surfaces en vert sont appropriées pour le site scolaire, et les surfaces non adaptées s'affichent en marron.
Comparez ce résultat à la carte d'aptitude de l'étape précédente. La différence entre la requête sur les données et la création d'une carte d'aptitude, est que, lorsque vous interrogez vos données pour obtenir une carte vraie ou fausse booléenne, il n'y a pas de surfaces d'aptitude moyennes. Si une localisation ne répond pas à tous les critères, elle n'est pas jugée convenable. Si votre analyse garantit une plus grande souplesse, vous devez créer une carte d'aptitude dans laquelle chaque emplacement (cellule) a une valeur d'aptitude. Une localisation peut être jugée comme totalement convenable d'après votre analyse d'aptitude, mais en creusant un peu plus, vous vous apercevez qu'il y a des restrictions liées à la construction dans cette localisation. Puisque vous n'avez pas restreint les localisations à convenables ou non convenables (comme dans la méthode booléenne), vous pouvez chercher une localisation proche qui n'est pas aussi parfaite (il peut s'agir d'une localisation où le type d'utilisation du sol n'est pas complètement convenable), mais qui reste une bonne localisation pour la construction.
Etape 5 : vérification du résultat
Une fois que vous obtenez les résultats d'une analyse spatiale, vous devez vérifier s'ils sont corrects. Pour ce faire, visitez les sites candidats, dans la mesure du possible. Souvent, les résultats obtenus omettent un facteur déterminant. Par exemple la présence d'un élevage de poulets en amont du site dont les odeurs constituent une nuisance ou encore une interdiction de construire sur le terrain souhaité dont vous n'aviez pas connaissance. Dans l'un ou l'autre des cas, vous devez ajouter ces informations à l'analyse.
Etape 6 : mise en œuvre des résultats
La dernière étape du modèle spatial est l'implémentation du résultat, à savoir le démarrage de la planification et de la construction de la nouvelle école à l'emplacement choisi.