Conférences Francophones ESRI Versailles, 2011

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Angèle Marin
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1 Conférences Francophones ESRI Versailles, 2011 Comment les images satellites peuvent améliorer les cartes de densité de population. Cas du gouvernorat élargi de Kairouan en Tunisie JAULT Romain & SERRADJ Aziz 1

2 Introduction/Objectifs Montrer l utilité des images satellites en cartographie Présenter une meilleure façon de cartographier la densité de la population Montrer l utilité des cartes dasymétriques par rapport aux cartes choroplèthes. 2

3 Les cartes dasymétriques Le but est d obtenir des cartes thématiques plus précises. Pour cela les cartes dasymétriques utilisent des données auxiliaires pour mieux localiser le phénomène à cartographier. Cauvin, Escobar, Serradj.,

4 Méthodologie. Choix du terrain d étude : gouvernorat élargi de Kairouan en Tunisie. Forte disparité de la répartition de la population. Présence d importantes zones vides qui engendrent de fortes erreurs écologiques. Image prise le 26 mai 2005 Données sur la population obtenues sur le site de l agence statistique de la Tunisie pour l année

5 Passage de la radiométrie au bâti Repose sur l utilisation des courbes de réflectances des objets Ainsi que sur la classification par le S.A.M Rosenfield et Fitzpatnck-lins

6 Utilisation concrète des images satellites 6

7 Ventilation de la population et calcul des nouvelles densités 7

8 Résultats 8

9 Avantages et limites de la méthode Avantages Méthode simple à mettre en application. Acquisition des données aisée Littérature riche sur le sujet. Limites Résultat de la généralisation de la classification peut être imparfait. Classification dépendante des caractéristiques des pixels composant l image. Résultat final très dépendant de l image et de la classification qui en découle. 9

10 Discussion Utilisation d images en haute résolution spatiale. Utilisation de méthodes de ventilations plus élaborées. La méthode des centroïdes : répartition de la population grâce à un maillage. La méthode des poids: distinction des différents types de surfaces afin de pondérer les valeurs à cartographier. La ventilation «aréale»: cette méthode est construite à partir d une régression multiple de la population selon la structure des surfaces bâties. 10

11 Conclusion Possibilité de créer des cartes plus précises. Acquisition des données et traitements plus difficile selon la précision voulue. Procédé facile à améliorer grâce à l utilisation d images à très haute résolution, qui permettent l utilisation d autres méthodes de classification. Utilisation d une méthode de ventilation plus élaborée reposant sur des classes de bâti de densités différentes. 11

12 Bibliographie(non exhaustive) Andresen, A.; Brantingham, P. Visualizing ambient population data within census boundaries :A dasymetric mapping procedure. Burnaby, School of criminology and institute for Canadian urban research studies., 2003., 9p Astrud, J.; Maroko. A.; Herrmann.C.; Mapping population distribution in the urban environment: The cadastral-based expert dasymetric system (CEDS) ; Cartography and Geographic Information Science. Vol.34, No2, 2007 pp Cauvin. C.; Escobar. F.; Serradj. A; Cartographie thématique, vol. 2 : Des transformations incontournables, Hermes Science, Lavoisier, 2007 Eicher. C.; Brewer. C.; Dasymetric mapping and areal interpolation: implementation and evaluation. Cartography and Geographic Information science., 2001 Gallego. J.; A downscaled population density map of the EU from commune data and land cover information. James B. Holt., Hua. L. Dasymetric mapping for population and sociodemographic data redistribution. Urban remote sensing monitoring, synthesis and modeling in the urban environment. Floride State University, John Wiley and sons ltd Hultgren. T. Raster-based automated dasymetric mapping University of Colorado, Boulder Mennis. J.; Hultgren.T.; Intelligent dasymetric mapping and its comparison to other areal interpolation techniques. Dept. of Geography and Urban Studies, 1115 W. Berks St., 309 Gladfelter Hall, Temple. Univ. of Philadelphia, PA Mennis. J.; Hultgren.T.; Dasymetric mapping for disaggregation coarse resolution population date, Dept. of Geography and Urban Studies, 1115 W. Berks St., 309 Gladfelter Hall, Temple. Univ. of Philadelphia, PA Mennis. J.; Hultgren. Intelligent dasymetric mapping and its application to areal interpolation. Cartography and Geographic Information science., Dept. of Geography and Urban Studies, 1115 W. Berks St., 309 Gladfelter Hall, Temple. Univ. of Philadelphia, PA Rubia. G. M.; Fernando. S. K.; Reinaldo P. P. M.; Mapa dasimétrico de densidade demografica da Urbana do Municipio de alfenas(mg) Trusty R. Mapping population density using a dasymetric mapping technique. The faculty of the department of geography, San Jose State university, San Jose, 2004, 53p Weber. C., Hirsch J., Serradj A.; Répartition de la population et structure spatiale de référence Mappemonde, No 4, 1993, p Zandbergen. P.; Ignizio.D.; Comparison of dasymetric mapping techniques for small-area population estimates. Cartography and Geographic Information Science, Vol. 37, No. 3, 2010, p

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