Analyse de l'environnement urbain : exploitation du carroyage pour la statistique spatiale

Analysis of urban environment : exploitation of a grid square system for the spatial statistics

• Auteur / Autrice : Gilles Lajoie
• Direction : Yves Guermond
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géographie
• Date : Soutenance en 1989
• Etablissement(s) : Rouen

Mots clés

Mots clés contrôlés

Rouen (Seine-Maritime ; agglomération)

Géographie

Automatisation

Cartographie

Système d'information géographique

Statistique -- Méthodes graphiques

Mots clés libres

France. Rouen

Carroyage

Information géographique

Environnement urbain

Modélisation

Résumé

Après avoir précisé la notion de carroyage, on analyse dans un premier temps les avantages de cet outil pour l'analyse géographique, son adaptation à la manipulation de l'information spatiale tout en évaluant la perte d'informations qualitatives et quantitatives. Parmi quelques grandes réalisations de cartographie par carroyage, on souligne plus particulièrement le British National Grid System qui représente à l'heure actuelle une expérience nationale unique. Dans un second temps, si l'expérience rouennaise qui est exposée depuis les premières réalisations au pas de 750m puis de 500m jusqu'à la configuration actuelle du carroyage du Grand Rouen. On précise les modifications apportées à l'algorithme du transfert de données du zonage au carroyage à travers la mise au point d'un masque des zones habitées, pour la ventilation des variables sociodémographiques de l’INSEE aux trois derniers recensements. L'ouverture de la base de données par carroyage constitue la suite logique de l'expérience rouennaise : une collaboration pluridisciplinaire permet la collecte de variables environnementales et sociales qui autorisent une vision plus nette de l'environnement urbain. On aborde enfin l'apport de la télédétection satellitaire au sein de la base de données par carroyage comme source de données parallèle. Dans un dernier temps, on présente quelques outils d'analyse de variables carroyées. Une validation de cette nouvelle information géographique est effectuée par l'utilisation de techniques d'analyses multivariées traditionnelles (ACP, CAH), puis des outils plus spécifiques sont exposés (analyse des contiguïtés, analyse variographique). On teste enfin cette base de données géographiques à travers la modélisation des dynamiques intra-urbaines en appliquant le modèle de P. Allen au Grand Rouen, qui confirme à l'occasion les avantages indéniables de cette structure de données.

After having specified the notion of ''grid square'', we first point out the advantages of this method for the geographical an analysis and its adjustment for the spatial information use; in the same time we evaluate the qualitative and quantitative informations loss. Among the examples of cartography based on grid squares, the British National Grid System remains so far the only national case. Then, we present the example of Rouen from the first steps at a pace of 750m to 500m, to the actual configuration. We precise the modications made on the algorithm of data transfer from the geographical partition to the grid square thanks to the application of a inhabited areas bit map. This is realised with the ventilation of social-demographic INSEE data from the last three censuses. The extend to data base by grid square is the logical result of the experience of rouen: a collaboration beetween different organisms allows the environmental and social variables gathering in order to draw a better frame of urban environment. Finally, we approach the contribution of remote sensing to the bosom of the data base by grid square as a parallel source of data. In conclusion, we present some tools for the analysis of the data base by grid squares. We validate this new geographical information by applying usual data process (ACP. CAH), then we expose specific tools (analysis of contiguous areas, variograms). Finally, we test this geographical data base through to the modelization of intra-urban dynamics with the P. Allen's model applied to the Greater Rouen, which confirm the great advantages of this data structure.