Reprenons textuellement le didacticiel Spatial Analyst :
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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.
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Le problème est très bien posé. Voyons comment répondre en utilisant les outils classiques.
Classement des zones à proximité d’installations récréatives avec l’outil Reclassification
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 donner un rang à 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.
Nous utilisons l’outil Reclassification de la boîte à outils Spatial Analyst->Classer.
Etapes :
- Ouvrez l’outil Reclassification
- Comme couche en entrée indiquez DistanceToRecSites
- Acceptez la valeur par défaut pour le paramètre Champ de reclassement afin d’utiliser le champ Valeur.
- Cliquez sur Classer.
- Définissez la Méthode sur Intervalle égal (nombre variable) et le nombre de Classes sur 10.
- Cliquez sur OK.
- Cliquez sur Inverser les nouvelles valeurs.
La sélection de l’option Inverser les nouvelles valeurs attribue une nouvelle valeur plus élevée aux distances proches des centres de loisirs, puisque ces zones sont plus désirables.
Donnez un nom pour le paramètre Raster en sortie: DistRecSitesReclass
Cliquez sur OK.
Le résultat obtenu est le suivant:
Pour les géomaticiens que nous sommes, ce résultat nous apparaît tout à fait cohérent. Nous avons une zone d’étude, des distances concentriques par rapport à nos cibles, et un dégradé régulier de valeurs au fur et à mesure que nous nous éloignons de nos cibles.
Mais la question est: est-ce que ça répond à la question posée?
Les zones vertes, c’est à dire les zones les plus propices selon ce critère, dépendent de l’emplacement des sites récréatifs. Mais pas seulement. Elles dépendent de notre zone d’étude: on aurait choisi une zone plus vaste, elles seraient plus grandes, on aurait limité notre zone, elles seraient plus petites. Elles dépendent aussi de notre choix arbitraire de faire 10 zones. On aurait choisis d’en faire 7, elles seraient plus grandes, et si on avait choisi d’en faire 12 elles seraient plus petites.
La question posée est de trouver des sites, car les parents souhaitent que la nouvelle école soit proche d’un site récréatif. En tant que parent, je vais trouver qu’un site récréatif est proche ou loin en fonction de bien de critères personnels, mais surement pas en fonction de la surface totale du projet d’aménagement!
Classement des zones à proximité d’installations récréatives avec l’outil Critère souple
La satisfaction du critère Proximité d’un site récréatif doit être posée aux acteurs. On pourra ainsi comprendre que l’on considère « Proche » un site auquel on peut aller à pied avec ses enfants, ou à la rigueur en voiture mais avec un trajet maximum de 5 à 10 minutes.
Si on traduit ceci en distance, on pourra dire que l’optimum de satisfaction se trouve entre 0 et 1000m (parcours à pied) et que, à partir de 7 km (parcours de 10′ en voiture) on considère que le site est « Loin ».
On utilise la commande Critère souple sur la couche DistanceRecre
Nous sélectionnons l’attribut Gridcode et définissons une satisfaction maximale jusqu’à 1000m (a) et une satisfaction nulle à partir de 5000 m (b).
On clique Calculer, et on obtient le résultat suivant:
Bien sûr on pourrait faire quelque chose de similaire avec l’outil Reclassification. Pour l’instant l’important c’est surtout le raisonnement utilisé.
Nous avons deux résultats différents, pas seulement parce que l’on utilise deux outils différents, mais bien parce que nous avons deux raisonnement différents.
Classement des zones éloignées des écoles existantes, avec Spatial Analyst
Nous avons créé un jeu de données raster dans lequel chaque cellule représente la distance à l’école la plus proche (DistToSchools). Pour donner un rang à 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.
Comme pour la distance aux sites récréatifs, nous utilisons l’outil Reclassification de la boîte à outils Spatial Analyst->Classer.
Etapes :
- Ouvrez l’outil Reclassification
- Comme couche en entrée indiquez DistSchoolsReclass
- Acceptez la valeur par défaut pour le paramètre Champ de reclassement afin d’utiliser le champ Valeur.
- Cliquez sur Classer.
- Définissez la Méthode sur Intervalle égal (nombre variable) et le nombre de Classes sur 10.
- Cliquez sur OK.
Vous souhaitez positionner l’école à l’écart des écoles existantes, donc vous affectez des nombres plus élevés aux plages de valeurs qui représentent des emplacements plus éloignés, car ces emplacements sont les plus désirables. Puisque la valeur par défaut affecte des Nouvelles valeurs élevées (emplacements plus appropriés) aux plages élevées d’Anciennes valeurs (emplacements plus éloignés des écoles existantes), vous n’avez pas besoin de modifier les valeurs à ce stade.
Le résultat obtenu est le suivant:
Les mêmes remarques que pour l’éloignement des sites récréatifs peuvent être faites pour le résultat de ce critère. L’éloignement des écoles existantes n’est pas un concept lié à la taille de notre zone d’étude.
Classement des zones éloignées des écoles existantes avec l’outil Critère souple
Si on applique le même raisonnement que précédemment, un usager considérera que l’école est « Loin » s’il faut plus de 10′ en voiture et « Proche » s’il peut y aller à pied (1000m).
Nous sélectionnons l’attribut Gridcode et définissons une satisfaction nulle jusqu’à 1000m (a) et une satisfaction maximale à partir de 5000 m (b).
On clique Calculer, et on obtient le résultat suivant:
Ce résultat s’accorde mieux avec notre notion de « Loin » : à partir d’une certaine distance, on est loin, pas loin-loin ou loin-très loin,etc.
Dans l’article suivant, nous classerons les pentes et le type d’occupation du sol, avant d’attaquer l’agrégation de tous ces critères pour obtenir le résultat final : notre carte d’aptitude.
