CARTOGRAPHIE. Bases méthodologiques. pour une application aux diagnostics de territoires et de paysages



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Transcription:

CARTOGRAPHIE Bases méthodologiques pour une application aux diagnostics de territoires et de paysages

Carte et paysages Paysages observés Processus sociaux, économiques Démarche de l analyse Indicateurs statistiques (Sources? Échelles?) Cartographie

Des guides méthodologiques Méthode des atlas de paysage (ME, 1994+2004) à télécharger Guide des plans, chartes et contrats de paysage (Folléa, 2001) La charte paysagère (Gorgeu, 1995) Comprendre un paysage (Lizet, 2002) Etudier une commune (Chatelain, 2005) etc.!

plan 1. Exemple 2. Les données statistiques 3. La sémiologie graphique 4. Les méthodes de discrétisation 5. La mise en page de la carte

1 Exemple

Quels modes de représentation choisir? choix graphiques Quelles classes établir? analyse statistique

2 les données statistiques Recensement général de la population (INSEE) : http://www.statistiqueslocales.insee.fr Recensement général de l agriculture (AGRESTE) : http://agreste.agriculture.gouv.fr/ Statistiques sur les constructions neuves : http://sitadel.application.equipement.gouv.fr/ + Observatoire des territoires : http://www.territoires.gouv.fr/indicateurs/portail_fr/index_fr.php Géoportail : http://www.geoportail.fr/ SINP : http://www.naturefrance.fr/

3 la sémiologie graphique Les 6 variables visuelles Taille Couleur Valeur Orientation Forme Texture / grain Les relations exprimées par les variables visuelles La différence La quantité L ordre

3 modes d implantation des variables visuelles I. ponctuelle I.linéaire I.zonale

Cartographie, SH-ENSP, HD 09/11/06

Les choix graphiques se font en fonction de la nature de la variable statistique Variables quantitatives / qualitatives Valeurs absolues / relatives Entre variables qualitative, on exprime la différence (orientation, forme) Entre variables quantitatives, on exprime l ordre pour les valeurs relatives (valeurs, textures, couleurs) ou la quantité pour les valeurs absolues (taille)

4 discrétisation On appelle discrétisation le découpage en classes ou groupe de valeurs d une série statistique en vue de sa représentation graphique ou cartographique. Part des surfaces en prairies permanente dans la SAU cantonale Les classes doivent couvrir l ensemble de la distribution, elles doivent être contiguës ou jointives. Une valeur ne doit appartenir qu à une classe et une seule. Les classes ne doivent pas être vides (sauf cas très particulier de distribution très asymétriques). Les valeurs limites doivent être précises et rapidement appréhendables

La discrétisation doit conserver le mieux possible l information contenue dans la série statistique, tout en permettant de la communiquer le mieux possible. Le choix d une méthode de discrétisation et du nombre de classes, en vue d une représentation graphique, est guidée par différentes contraintes Des contraintes visuelles : Nombre optimal de palier pour que l œil puisse les distinguer Des contraintes techniques : Liées à la méthode de discrétisation (certaines imposent un nombre pair ou impair de classes) Des contraintes logiques : Liées au type de distribution et au degré de généralisation souhaité

ex. logiciel «Cartes et données» (http://www.articque.com)

Les étapes de la construction d une carte sur Cartes et données Choix du fond de carte Choix des indicateurs statistiques Choix de discrétisation (découpage statistique) Choix graphiques (variables visuelles) Mise en page

L étape Discrétisation

A 481 I 569 N 657 K 758 D 809 J 828 Q 848 C 987 U 1018 T 1064 H 1083 F 1135 L 1148 E 1237 O 1257 M 1290 B 1314 S 1360 P 1482 G 1566 R 1668 V 2399 827 865 1249 1441 1633 2017 Variables 22 Min 481 Max 2399 Somme 24 958 Moyenne 1134,45 Ecart-Type 413,68 Méthodes statistiques (courantes) : Classes d amplitude égale Moyennes emboîtées (4 classes) Quantiles Standardisée Amplitude = Max Min = 2399 481 = 384 nc 5 Sous-moyenne inférieure : A + I + H = 827 11 Sous-moyenne supérieure : F + L + V = 1441 Nombre d individus par classe = Nbr individus = 22 = 4.4 (soit 4 ou 5) nc 5 2 1 1 - O O 2 - O O 3 2 2 3 X O 514 928 1341 1755 11

Découpages différents selon les méthodes (ici statistiques) de discrétisation 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 A I N K D J Q C U T H F L E O M B S P G R V Classes d amplitude égale Moyennes emboîtées (4 classes) Quantiles Standardisée (4 classes)

Classes d amplitude égale Découpages différents, donc cartes différentes Moyennes emboîtées (4 classes) Quantiles Standardisée (4 classes)

écarts carrés La discrétisation par observation Ordonner la série (Excel) La découper de façon cohérente (càd en respectant la distribution de la série statistique) 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V Vous discrétisez sans calcul, «par observation» 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 A I N K D J Q C U T H F L E O M B S P G R V 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4