Enrichissement des référentiels géographiques pour la caractérisation morphologique des tissus urbains

Saptial enrichment of geographic databases of morphologic characterization of urbans fabrics

• Auteur / Autrice : Rachid Hamaina
• Direction : Guillaume Moreau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Aménagement de l'espace, urbanisme
• Date : Soutenance en 2013
• Etablissement(s) : Ecole centrale de Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur, Géosciences, Architecture (Nantes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherches méthodologiques d'architecture et d'aménagement (Nantes ; 1971-2014)
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université de Nantes (1962-2021)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Données géospatiales

Tissu urbain

Mots clés libres

Bases de données géographiques

Résumé

La disponibilité accrue des bases de données géographiques en a fait un produit grand public dont les usages se sont multipliés et diversifiés pour recouvrir la plupart des problématiques à composante spatiale. Ces données ont un caractère générique et ne sont pas toujours adaptées à tous les usages qu'on peut en faire. En effet, elles peuvent être qualifiées de pauvres. D'abord, parce que leurs géométries consistent souvent en des objets cartographiquement généralisés et ensuite parce qu'elles sont très peu informées d'un point de vue sémantique (ou thématique). Ce sont des objets spatiaux qui ne sont généralement pas associés à des informations attributaires susceptibles d'être exploitées directement dans différentes applications métiers. L'enrichissement sémantique et l'extraction de connaissances à partir de ces bases de données génériques est extrêmement utile pour ces applications. Nous nous intéressons ici à l'exploration et l'analyse des données géographiques de base pour en extraire des connaissances utiles à la caractérisation de la morphologie urbaine. Celle-ci étant dénie comme le résultat de l'assemblage spatial des éléments constitutifs de l'environnement urbain, à savoir les rues, les parcelles et les bâtiments. Un modèle de ville très simple pour représenter l'environnement urbain peut être extrait des bases de données géographiques. Il est constitué d'une couche de réseaux viaires sous forme unidimensionnelle (1D) et d'une couche de bâtiments bi ou tridimensionnelle (2D ou 2. 5D) représentée sous forme d'empreintes surfaciques au sol des bâtiments. La caractérisation de la morphologie consiste en l'exploration de la macrostructure spatiale urbaine à partir du réseau de rues et l'analyse de la microstructure spatiale urbaine à partir de la couche des empreintes du bâti. Ainsi, l'analyse de la macro-structure de la ville s'appuie sur la détection de motifs géométriques particuliers qui peuvent être associés à certains types de tissus urbains et ce sans connaissance préalable du contexte et de l'histoire urbaine de la ville en question. L'analyse de la micro-structure spatiale s'appuie en premier lieu sur la construction d'un modèle hiérarchique et multi-échelle morpho-compatible. En deuxième lieu, les propriétés morphologiques sont formalisées et traduits en un ensemble d'indicateurs utilisé dans un processus de classification pour définir des zones urbaines morphologiquement homogènes. Finalement, nous exploitons le même modèle pour développer une nouvelle méthode pour la caractérisation de la densité urbaine comme étant la propriété morphologique la plus utilisée en analyse et aménagement urbains et pour des fins descriptives que prescriptives. Ces méthodes de caractérisation de la morphologie urbaine sont développées dans un environnement SIG, elles sont applicables sur de larges volumes de données, elles utilisent des données pauvres, elles sont reproductibles indépendamment du contexte urbain et permettent de dépasser les caractérisations classiques qui sont essentiellement descriptives et difficilement objectivables.

The growing availability of geographic databases makes them a great public product for which the uses are extended to cover most of spatial issues. These databases are generic and are usually not suitable for all potential uses. Furthermore, these are semantically poor. Semantic enrichment and knowledge extraction from these data can be very useful for thematic applications. We are interested here by the exploration of geographic databases to extract some useful knowledge for urban morphology characterization. A very simple city model for urban environment can be extracted from geographic databases. This is formed by a 1D street network layer and a (2D or 2. 5D) buildings footprints layer. Morphology characterization consist of the urban spatial macro-structure exploration from street network and urban spatial micro-structure analysis from buildings footprints. The city macro-structure analysis is based on geometric patterns detection. These can be associated to some urban fabric types. This can be done independently of any urban context and history. The spatial micro-structure analysis is based on: First, the construction of a hierarchic and multi-level urban model. This is suitable for morphologic issues. Second, morphologic properties are formalized and traduced to a set of indicators which is used into a clustering process to delineate some morphologically homogeneous urban areas. Finally, the hierarchic model is used to develop a new aware neighborhood density characterization since density is the most used morphologic property in urban design and analysis. These methods of urban morphology characterization are developed in a GIS environment and can be used on huge data. These use poor semantic data, are reproducible independently of urban context and allow improving classic characterizations mainly descriptive and not easily objective.