Aperçu des sections

  • Generality

    Objectifs de l’enseignement

    Il s’agit d’initier les étudiants à représenter des données tant quantitatives que qualitatives (axé sur la

    représentation de données statistiques, il permet d'apprendre à structurer l'information géographique)

    sur un support papier ou informatique: la carte, par l’apprentissage des méthodes et des techniques de

    visualisation de l’information.

    Connaissances préalables recommandées

    Notion de base de la terminologie cartographique

    • Les étapes du traitement graphique de l'information et réalisation d’une carte thématique

      Théorie et conception cartographique (échelle, généralisation, types d’implantation):

      1. Échelle
      Définition
      Types d'échelles
      Importance

      2. Généralisation
      Processus
      Techniques de généralisation
      Objectif
      3. Types d'implantation
      Implantation des éléments cartographiques
      Choix des symboles

      L'échelle d'une carte est un indicateur essentiel qui représente le rapport entre une distance mesurée sur la carte et la distance réelle sur le terrain. Par exemple, une échelle de 1:50 000 signifie qu'un centimètre sur la carte correspond à 50 000 centimètres (ou 500 mètres) dans la réalité.

      • Échelle numérique : Elle est exprimée sous forme de fraction ou de ratio. Par exemple, une échelle de 1:100 000 indique que chaque unité sur la carte est équivalente à 100 000 unités sur le terrain.

      • Échelle graphique : Représentée par une barre graduée, elle permet aux utilisateurs de visualiser directement les distances sans avoir à effectuer de calculs. Les utilisateurs peuvent mesurer des distances sur la carte et les comparer à la barre pour obtenir une idée précise des distances réelles.

      L'échelle est cruciale car elle influence le niveau de détail d'une carte. Une carte à grande échelle (par exemple, 1:10 000) montrera des détails plus fins, comme des rues individuelles et des bâtiments, tandis qu'une carte à petite échelle (par exemple, 1:1 000 000) affichera des informations plus générales, telles que des régions ou des pays.

      La généralisation est le processus par lequel les informations géographiques sont simplifiées afin d'améliorer la lisibilité et la compréhension des cartes. Étant donné que les cartes doivent représenter des zones vastes sur des surfaces relativement petites, la généralisation devient indispensable.

      • Sélection : Cela implique de décider quels éléments géographiques doivent être inclus ou exclus. Par exemple, sur une carte routière, on peut choisir de représenter uniquement les routes principales tout en omettant les routes secondaires.

      • Simplification : Cette technique réduit la complexité des formes des objets géographiques. Par exemple, un ruisseau sinueux peut être représenté par une ligne droite pour faciliter la visualisation.

      • Classification : Cela consiste à regrouper des éléments similaires sous une même catégorie. Par exemple, plusieurs types de forêts peuvent être représentés par un seul symbole sur la carte.

      L'objectif principal de la généralisation est de maintenir l'exactitude tout en améliorant la clarté. Une carte bien généralisée permet au lecteur de saisir rapidement les informations essentielles sans être submergé par des détails superflus.

      L'implantation fait référence à la façon dont les éléments géographiques sont représentés sur une carte. Cela inclut différents types de symboles et de représentations.

      • Symboles ponctuels : Ces symboles représentent des points d'intérêt spécifiques, comme des villes, des écoles ou des gares de train. Ils sont souvent utilisés pour marquer des emplacements précis sur la carte.

      • Lignes : Les lignes représentent des éléments linéaires tels que des routes, des rivières, ou des frontières. La manière dont ces lignes sont stylisées (couleur, épaisseur) peut également transmettre des informations sur leur importance ou leur type.

      • Surfaces : Utilisées pour représenter des zones étendues, comme des lacs, des forêts ou des zones urbaines. Les surfaces peuvent être colorées ou texturées pour indiquer différents types de terrains ou d'utilisation des sols.

      Le choix des symboles doit être cohérent et intuitif pour le lecteur. Les symboles doivent être facilement reconnaissables et leur signification doit être expliquée dans une légende. Une bonne conception des symboles contribue à une carte efficace qui communique clairement son message.

      sources:

      https://www.persee.fr/doc/tigr_0048-7163_1976_num_26_1_1015

      https://geoconfluences.ens-lyon.fr/informations-scientifiques/articles/objet-figure-cartographie

      Traitement des données statistiques (discrétisation):

      1. Introduction à la Discrétisation
      2. Importance de la Discrétisation

      • Simplification : La discrétisation permet de réduire la complexité des données en regroupant des valeurs continue en catégories ou classes.
      • Facilité d'analyse : Les données discrètes sont souvent plus faciles à analyser et à visualiser. Elles peuvent être utilisées dans des méthodes statistiques qui nécessitent des variables catégorielles.
      • Interprétation : Facilite la compréhension des résultats en présentant les données sous une forme plus digeste.
      3. Méthodes de Discrétisation
      un. Discrétisation par Égalité des Intervalles
      • Les valeurs continues sont divisées en intervalles de même taille.
      • Chaque intervalle devient une catégorie.
      • Exemple : Si les valeurs vont de 0 à 100, on peut créer 10 intervalles de 10 unités chacune.
      b. Discrétisation par Égalité des Fréquences
      • Les données sont divisées en classes contenant un nombre égal d'observations.
      • Cette méthode est utile pour s'assurer que chaque classe a une représentation équitable.
      • Exemple : Pour 100 valeurs, on peut créer 5 classes contenant chacune 20 valeurs.
      c. Discrétisation Basée sur des Règles Méthodologiques
      • Utilisation de techniques statistiques pour déterminer les seuils de discrétisation.
      • Peut inclure des méthodes comme la méthode de Jenks, qui minimisent la variance à l'intérieur des classes et maximisent la variance entre les classes.
      4. Considérations lors de la Discrétisation
      • Choix du nombre de classes : Trop peu de classes peuvent masquer des tendances importantes, tandis que trop de classes peuvent rendre l'analyse confuse.
      • Impact sur les résultats : Le choix de la méthode de discrétisation peut influencer les résultats de l'analyse. Il est donc important de tester plusieurs méthodes.
      • Perte d'information : La discrétisation peut entraîner une perte d'information, car les détails fins sont regroupés dans des catégories plus larges.
      5. Applications de la Discrétisation
      • Cartographie thématique : Utilisée pour créer des cartes choroplèthes où des données continues (comme la population) sont regroupées en classes.
      • Analyse de marché : Segmentation des consommateurs en catégories (jeunes, adultes, seniors) pour cibler des campagnes marketing.
      • Statistiques descriptives : Facilite le calcul de mesures comme les fréquences, les moyennes et les écarts-types sur des données catégorisées.

      La discrétisation est le processus de transformation de données continue en données discrètes. Cela est souvent nécessaire dans l'analyse statistique et la visualisation des données, notamment pour simplifier les modèles et faciliter l'interprétation.

      source: https://magrit.cnrs.fr:9999/static/book/discretisation_fr.html

      https://www.xlstat.com/fr/solutions/fonctionnalites/discretisation

      Les types de données (données de qualité/ quantité) et sémiologie graphiques:

      1. Types de données
      a. Données quantitatives

      • Définition : Ce sont des données numériques qui peuvent être mesurées et exprimées sous forme de quantités.
      • Sous-types :
      • Données discrètes : Valeurs entières (ex. : nombre de personnes, nombre de voitures).
      • Données continue : Valeurs pouvant prendre n'importe quelle valeur dans un intervalle (ex. : température, poids).
      • Utilisation : fréquemment utilisé dans des analyses statistiques, des calculs de moyennes, des écarts-types, etc.
      b. Données qualitatives
      • Définition : Ce sont des données descriptives qui ne peuvent pas être enregistrées numériquement.
      • Sous-types :
      • Données nominales : Catégories sans ordre (ex. : couleur des yeux, types de fruits).
      • Données ordinales : Catégories avec un ordre (ex. : niveaux de satisfaction, classe sociale).
      • Utilisation : Utilisées pour des analyses descriptives, des enquêtes et des études de marché.
      2. Sémiologie Graphique
      a. Principes de base
      • Simplicité : Les graphiques doivent être clairs et faciles à comprendre.
      • Cohérence : Utilisation de symboles et de couleurs uniformes pour représenter des concepts similaires.
      • Pertinence : Les choix graphiques doivent correspondre aux données présentées.
      b. Éléments de Sémiologie Graphique
      • Symboles : Représentent des objets ou des valeurs. Par exemple, des cercles peuvent représenter des villes sur une carte.
      • Couleurs : Utilisées pour distinguer des catégories ou indiquer des valeurs (ex. : rouge pour des valeurs élevées, bleu pour des valeurs faibles).
      • Taille et Forme : Peuvent signaler des informations importantes. Un symbole plus grand peut indiquer une valeur plus élevée ou une plus grande importance.
      c. Types de Représentations Graphiques
      • Graphiques à barres : Idéaux pour comparer des données qualitatives ou des totaux.
      • Graphiques linéaires : Utilisés pour montrer des tendances dans des données quantitatives au fil du temps.
      • Cartes thématiques : Représentent des données géographiques, comme la population par région.

      La sémiologie graphique est l'étude des signes et des symboles utilisés dans les représentations graphiques. Elle se concentre sur la manière dont les informations sont visuellement communiquées et interprétées.

      source:https://shs.hal.science/halshs-03912179

      https://geoconfluences.ens-lyon.fr/glossaire/semiologie-graphique

      https://journals.openedition.org/cybergeo/554

      • Notion de géodésie

        1. Forme de la Terre

        La Terre a une forme approximativement sphérique, mais elle est légèrement aplatie aux pôles et renflée à l'équateur, ce qui en fait une géode . Ce phénomène est dû à la rotation de la Terre, engendrant un aplatissement appelé obliquité .

        2. Systèmes de coordonnées

        un. Système de Coordonnées Géographiques

        • Latitude : Mesure de la position nord-sud, allant de 0° à 90° (pôles).
        • Longitude : Mesure de la position est-ouest, allant de 0° à 180°.

        b. Système de Coordonnées UTM (Universal Transverse Mercator)

        • Divisez la Terre en zones, chaque zone ayant son propre système de coordonnées.
        • Utiliser des mesures en mètres, facilitant les calculs pour des zones spécifiques.

        3. Projections Cartographiques

        a. Types de projections

        • Projection Cilindrique : Représente la surface terrestre sur un cylindre. Exemple : projection de Mercator. Utile pour la navigation, mais déformé
        • Projection Conique : Représente la surface terrestre sur un cône. Idéale pour les régions étendues est-ouest, elle conserve les angles mais déforme les distances.
        • Projection Azimutale : Représente la surface terrestre sur un plan. Utilisée pour les cartes polaires, elle conserve les distances depuis un point central.

        b. Distorsions

        Chaque projection entraîne des distorsions dans la surface, la distance, la forme ou la taille. Le choix de la projection dépend de l’utilisation prévue de la carte.

        source: https://pro.arcgis.com/fr/pro-app/latest/help/mapping/properties/coordinate-systems-and-projections.htm

        • Les sources d’acquisition et mode de représentation de l’information géographique

          1. Données primaires

          • Sondages et Enquêtes : Collecte de données directement sur le terrain par des méthodes comme les questionnaires ou les entretiens.
          • Mesures Directes : Utilisation d'instruments pour mesurer des caractéristiques géographiques (ex. : GPS, télémétrie).

          2. Données secondaires

          • Données Satellitaires : Images et données collectées par des satellites, utilisées pour une variété d'applications, telles que la surveillance de l'environnement ou de l'urbanisme.
          • Données Aériennes : Photographies aériennes et images prises par des avions, souvent utilisées pour la cartographie et l'analyse des terres.
          • Données Administratives : Informations provenant de sources gouvernementales, comme les recensements et les bases de données géographiques.

          3. Données Open Source

          • Bases de Données Publiques : Accès à des données géographiques gratuites, souvent mises à jour par des institutions gouvernementales ou des organisations non gouvernementales.
          • Crowdsourcing : Collecte de données géographiques par la contribution des citoyens, par exemple via des applications mobiles ou des plateformes en ligne.

          Modes de Représentation de l'Information Géographique

          1. Cartes thématiques

          • Cartes Statistiques : Représentent des données quantitatives (ex. : densité de population, taux de criminalité).
          • Cartes Qualitatives : Illustrent des informations descriptives (ex. : types de sols, zones climatiques).

          2. Systèmes d'Information Géographique (SIG)

          • Analyse Spatiale : Utilisation de logiciels pour traiter et analyser des données géographiques, permettant de visualiser des relations et des modèles.
          • Cartographie Dynamique : Création de cartes interactives qui permettent à l'utilisateur de naviguer et d'explorer les données en temps réel.

          3. Modèles 3D et visualisation

          • Modèles Numériques de Terrain (MNT) : Représentation en 3D de la surface terrestre, souvent utilisée pour les analyses environnementales et l'urbanisme.
          • Visualisations Augmentées : Utilisation de technologies comme la réalité augmentée pour superposer des informations géographiques sur des vues réelles.

          sources: https://www.forhom.com/fr/formations/informatique/intra/sig-systeme-information-geographique-techniques-acquisition-traitement-donnees.

          https://resources.arcgis.com/fr/help/getting-started/articles/026n0000000r000000.htm


          • Modes de Représentation de l'Information Géographique

            Modes de Représentation de l'Information Géographique

            1. Format Raster

            Le format raster est basé sur une grille de pixels, chaque pixel représentant une valeur spécifique. Voici les principales sources d'acquisition en format raster :

            • Cartes de Bases : Représentations raster de zones géographiques, fournissant des informations de base comme le relief, les routes et les limites administratives.

            • Photos Aériennes : Images capturées par des avions, offrant une vue détaillée de la surface terrestre. Utilisées pour la cartographie et l'analyse de l'utilisation des sols.

            • Images Satellitaires : Données collectées par des satellites, permettant d'observer des zones vastes et d'effectuer des analyses environnementales et agricoles.

            • Plans Scannés : Numérisation de plans physiques (comme des plans cadastraux), permettant de créer des versions numériques pour l'analyse et la gestion des données.

            2. Format Vecteur

            Le format vecteur utilise des points, des lignes et des polygones pour représenter des objets géographiques. Voici les types de données en format vecteur :

            • Points : Représentent des entités spécifiques (ex. : stations de bus, bâtiments). Chaque point a des coordonnées précises.

            • Lignes : Utilisées pour représenter des éléments linéaires comme des routes, des rivières ou des chemins de fer. Elles sont définies par une série de points connectés.

            • Polygones : Représentent des surfaces fermées, comme des parcelles de terre, des lacs ou des zones urbaines. Les polygones sont également définis par des points connectés, mais forment une forme fermée.

            sources: https://www.forhom.com/fr/formations/informatique/intra/sig-systeme-information-geographique-techniques-acquisition-traitement-donnees.

            https://resources.arcgis.com/fr/help/getting-started/articles/026n0000000r000000.htm

            • Format alphanumérique

              Format alphanumérique

              Le format alpha-numérique consiste en des données organisées sous forme de texte, de chiffres ou de tableaux. Ce format est essentiel pour la gestion et l'analyse de données géographiques. Voici quelques sources et types de données alpha-numériques :

              1. Données Excel

              • Tableaux de Données : Utilisés pour stocker des informations géographiques sous forme de lignes et de colonnes. Chaque ligne peut représenter une entité (ex. : un bâtiment, un parc), tandis que les colonnes contiennent des attributs (ex. : nom, adresse, superficie).
              • Analyse et Visualisation : Les données dans Excel peuvent être facilement filtrées, triées et analysées, et des graphiques peuvent être créés pour visualiser les résultats.

              2. Base de Données

              • Bases de Données Relationnelles : Utilisation de Microsoft Access ou d'autres systèmes de gestion de bases de données pour stocker des données géographiques. Les tables peuvent être reliées entre elles, permettant de gérer des données complexes.
              • Requêtes : Les utilisateurs peuvent effectuer des requêtes pour extraire des informations spécifiques, facilitant ainsi l'analyse spatiale et la gestion des données.

              3. Autres Formats Alpha-numériques

              • CSV (Comma-Separated Values) : Format de fichier utilisé pour stocker des données tabulaires. Facilement importé dans divers logiciels SIG et tableaux.
              • Formats de Fichier Textuel : Fichiers texte simples contenant des données structurées qui peuvent être importées dans des systèmes SIG pour l'analyse.

              sources: https://support.microsoft.com/fr-fr/topic/pr%C3%A9sentation-des-types-de-donn%C3%A9es-et-des-propri%C3%A9t%C3%A9s-de-champ-30ad644f-946c-442e-8bd2-be067361987c

              https://support.microsoft.com/fr-fr/topic/types-de-donn%C3%A9es-pour-les-bases-de-donn%C3%A9es-de-bureau-access-df2b83ba-cef6-436d-b679-3418f622e482.