Programme du séminaire « Multi-échelles »

Séminaire « Multi-échelles »

lundi 26 Mai, Avignon

GDR SIGMA, axe « analyse spatiale » et UMR ESPACE 6012, CNRS, Université d'Avignon

1/ SCALING-UP ; from cell to landscape (1997)

   edité par Van Gardingen, Foody and Curran, seminar series 63 de la
   Society for experimental biology, Cambridge University press (code
   ISBN 0-521-47109-5),

2/ Upscaling and Downscaling Methods for Environmental Reseach (2000)

   edité par Bierkens, Finke and de Willgen, Developments in plant and
   soil sciences (volume 88), Kluwer Academic Publishers (code ISBN
   0-7923-6339-6).

3/ L. Sanders (ed.), Modèles en analyse spatiale, traité Information Géographique et Aménagement du Territoire, Hermès, Lavoisier, 2001.

Liste des communications

Nicolas Schermann et Jacques Baudry

INRA- SAD Armorique, 65 rue de St- Brieuc, 35042 Rennes cedex
scherman@roazhon.inra.fr

Analyse multi-échelles de la structure spatiale par calculs de composition et de configuration à l’intérieur de fenêtres glissantes de taille variable

Mots-clés : structure spatiale, analyse multi-échelles, analyse exploratoire des données, analyse radiale, analyse multivariable

Resumé:
Cette méthode classique d’analyse descriptive multi-échelles de la structure spatiale s’applique à des « cartes matricielles » en 2 dimensions (composées de pixels à valeurs discrètes ou continues). La méthode consiste à caractériser la structure spatiale en tout point de la carte par des variables caractérisant (i) la composition de la fenêtre (par exemple, proportion des différents types de pixels pour des pixels à valeurs discrètes) et (ii) la configuration interne de la fenêtre (par exemple, proportion des connections entre pixels de différents types). L’aspect multi-échelles de la méthode consiste à faire varier la taille des fenêtres, c’est-à-dire l’échelle de description locale à l’intérieur de la carte.
Nous présentons 3 applications et intérêts de la méthode : (1) les variables calculées dans les fenêtres peuvent êtres synthétisées par des méthodes multivariables, (2) les résultats des calculs dans les fenêtres, de différentes tailles, peuvent être cartographiés, et ainsi permettre de visualiser des zones homogènes, des singularités locales, des changements de niveaux d’organisation entre échelles différentes, (3) on peut rechercher l’échelle de description locale de la structure spatiale la mieux liée à un phénomène.

Cécile Duchêne* et Anne Ruas**

Institut Géographique National, laboratoire COGIT
2 avenue Pasteur
94165 Saint-Mandé Cedex
*tel: 01 43 98 80 00 poste 7668, mél : cecile.duchene@ign.fr
** tel: 01 43 98 84 32, mél: anne.ruas@ign.fr

Dérivation d'information spatiale multi-niveaux pour la généralisation cartographique

Mots-clés: Généralisation de données géographiques, niveaux d'analyse, dérivation d'information multi-niveaux,
méthodes ascendantes et descendantes.

Resumé:
La généralisation de bases de données géographiques vecteur est un processus qui vise à synthétiser l'information pour donner une représentation de l'espace à un niveau d'abstraction plus large. Cette opération nécessite d'appréhender l'espace à différents niveaux d'analyse: un bâtiment mais aussi un îlot ou une ville, un tronçon routier mais aussi une route, le réseau routier tout entier ou au contraire un virage. Toutefois, les bases de données produites par l'IGN ne modélisent en général qu'un seul niveau d'information. Plusieurs travaux effectués au laboratoire COGIT de l'IGN ont donc porté sur l'explicitation de niveaux d'analyse supplémentaires en vue d'automatiser le processus de généralisation cartographique, entre autres [Ruas 99, Boffet 01, Plazanet 96, Mustière 2001, Duchêne et al 2001]. Ces travaux abordent trois axes complémentaires: la modélisation des niveaux d'analyse (quel schéma pour quelle information), la dérivation des données pour instancier le schéma (comment générer cette information), et enfin l'utilisation de cette information pour le processus de généralisation. Nous proposons de présenter une synthèse des travaux effectués au COGIT en nous intéressant plus particulièrement aux deux derniers axes: comment dériver une information multi-niveaux et comment l'utiliser pour la généralisation de données.

Références:
Boffet A. 2001. Méthode de création d'informations mulit-niveaux pour la généralisation de l'urbain. Thèse de
doctorat, Université de Marne-la-Vallée, 2001. Disponible sur ftp://ftp.ign.fr/ign/COGIT/THESES.
Duchêne C., Barrault M., Haire K. 2001. Road Network Generalization: A Multi-Agent System Approach. In
Proceedings of the 20th International Cartographic Conference, vol.3, Beijing, 2001, pp. 2166-2177.
Mustière S. 2001. Apprentissage supervisé pour la généralisation cartographique. Thèse de doctorat, Université
Paris VI, France, 2001. Disponible sur ftp://ftp.ign.fr/ign/COGIT/THESES.
Plazanet C. 1996. Enrichissement des bases de données géographiques : Analyse de la Géométrie des objets
linéaires pour la généralisation cartographique. Application aux routes. Thèse de doctorat, Université de
Marne-la-Vallée, France, 1996. Disponible sur ftp://ftp.ign.fr/ign/COGIT/THESES.
Ruas A. 1999. Modèle de généralisation de données géographiques à base de contraintes et d’autonomie. Thèse
de doctorat, Université de Marne-la-Vallée, France, 1999. Disponible sur ftp://ftp.ign.fr/ign/COGIT/THESES.

Sébastien Mustière

IGN / Laboratoire COGIT, Saint Mandé

Réalisation de bases de données géographiques multi-échelles

Mots clés : Bases de données géographiques, représentation multiple, multi-échelles, unification.

Resumé:
Différentes bases de données géographiques coexistent pour répondre à différents besoins et à différents niveaux d'analyse. Ces bases sont relativement indépendantes ce qui, d'une part, pose des problèmes de gestion et de maintien de cohérence et, d'autre part, limite leur champ d'application. Un des axes de recherche du laboratoire COGIT de l'IGN concerne l'unification des BD géographiques et les BD multi-échelles, où différentes représentations d'un même phénomène coexistent dans une même base. Les travaux actuels concernent l'analyse des spécifications des bases de données pour comprendre les correspondances potentielles entre ces bases, l'appariement pour identifier les correspondances entre objets homologues, et enfin l'analyse de ces correspondances pour guider l'unification.
Nous proposons de resituer ces travaux dans un processus général de constitution de bases de données multi-échelles à partir de bases de données existantes. L'exposé sera illustré par des exemples issus des réseaux des bases de données de l'IGN.

Jean Francois Santucci et Marie Laure Nivet

Laboratoire SPE, UMR 6134 du CNRS, Université de Corse

Représention hiérarchisée multi-vues de données spatiales

Mots-clés: niveau d'abstraction, structuration de données spatiales.

Resumé:
Nous presenterons brievement à partir d'un travail commun entrepris à l'Université de Corse avec des archeologues et des anthropologues autour d'un projet Archeoastronomie, Anthropologie et SIG comment s'est posé le problème de la définition des notions de niveaux d'abstraction et vues de données spatiales. Nous continuerons l'expose en mettant en evidence des pistes de resolution des problèmes soulevés par la gestion de données spatiales multi-vues et multi-niveaux.

Hélène Mathian

UMA Géographie-cités, Paris

Analyse et représentation cartographique multiscalaire de phénomènes sociaux.

Résumé :
Le but de la présentation est de contribuer, sur la base de quelques exemples, à une réflexion sur différentes approches multi-échelles pour l'analyse et la représentation cartographique de phénomènes sociaux. On illustrera comment les différenciations sociales peuvent être appréhendées au double prisme des maillages territoriaux et/ou des proximités spatiales. Selon une démarche descriptive ou explicative, il s'agit de tester ou mettre en évidence des effets de contextes soit en intégrant les différents maillages des hiérarchies d'unités territoriales administratives ou contextes spatiaux, soit au contraire en s'affranchissant de ces maillages pour récupérer une expression continue de l'espace et produire des cartes lissées.

El-hadi Zahzah et Kith Kimcheng

Université de La Rochelle
Laboratoire d’Informatique d’Images et Interaction(L3I)
ezahzah-kkimchen@univ-lr.Fr
Tél: 05-46-45-82-16

Analyse de formes Multi-Echelles

Mots Clés : contour, points d’inflexion, CSS, occultation

Résumé :
Notre recherche s’inscrit dans le domaine de la reconnaissance des formes. Les questions posées sont liées à la problématique suivante : Etant donnée une forme f quelconque et une base de formes BF ; est-ce que la forme f est présente dans la base de forme BF ? Comment peut-on automatiquement la repérer, est-il possible de trouver une autre forme f’ dans la base BF telle que la forme la forme f’ soit proche de la forme f ? (c'est-à-dire d(f,f’)0). Où d représente une mesure de distance. Dans la plupart du temps, la base BF ne contient pas précisément la forme recherchée f, en revanche, BF peut contenir une forme f’ telle que la forme f’ est une transformation de la forme recherché f (ou inversement), c'est-à-dire qu’il existe une transformation t telle que f’ = t(f) (ou bien f = t(f’)). La transformation t peut être l’une des transformations suivantes : Translation Rotation, Changement d’échelle , Etirement , Symétrie , Bruit ou bien la combinaison celles ci. Notre travail consiste à trouver des méthodes robustes de reconnaissances de forme vérifiant des propriétés d’invariance sur les transformations citées plus haut. Le travail que nous menons actuellement est basé sur l’étude des points d’inflexion des courbes paramétrées, et la propriété à laquelle nous nous intéressons est l’invariance aux multi-echelles, avec une problématique supplémentaire liée aux chevauchement (occultation) d’objets.

Thinon Pascal* et Deffontaines Jean-Pierre**

*UMR Innovation, Montpellier,
**INRA, UMR Sadapt, Paris.

La combinaison de champs géographiques comme système d'interprétation multiéchelle
dans la démarche des Unités-Agro-Physionomiques

Mots clés : Cartographie, unités paysagères, champs géographiques, multiéchelle.

Résumé :
La démarche des UAP permet d'analyser la distribution des usages agricoles (système de cultures, usages pastoraux, structures agraires) au niveau de petites régions (Parc Naturel Regional, Pays...). Cette analyse consiste à la fois à décrire la répartition de ces usages et à construire un système d'interprétation des distributions observées.
Ce système d'interprétation se fonde sur la notion de champ géographique défini comme l’aire d’extension ou d’action d’un phénomène dans l’espace. Tout point de l’espace est placé dans un ensemble de champs géographiques dont la combinaison en ce lieu influe sur une gamme possible d’usages agricoles.
Ces champs se manifestent spatialement à une gamme d’échelle extrêmement large: de champs micro-locaux comme la nature des sols où la distance entre parcelles et bâtiments d'exploitation à des champs supranationaux comme les grands ensembles mondiaux des politiques agricoles (Europe Verte, Pays du Sud...) en passant par des champs régionaux (organisation des filières, politiques régionalisées...). La prise en compte de ces champs dans leur diversité scalaire permet ainsi de construire un système d'interprétation multiéchelle.

Olivier Planchon

COSTEL / LETG UMR6554-CNRS
Université de Rennes-2

Intérêt de la modélisation atmosphérique méso-échelle pour la recherche en climatologie géographique :
exemple des simulations de brise de mer en Afrique du Sud

Mots-clés : Modélisation méso-échelle, climatologie régionale et locale, brise de mer,

Résumé :
Afrique du Sud Dans le cadre d’un programme de recherche mené en collaboration avec l’ARC-ISCW, (Stellenbosch, Afrique du Sud) et le LaMP (Université Blaise Pascal, Clermont-Ferrand), la modélisation méso-échelle est utilisée pour l’étude des circulations de brise de mer, afin de préciser leur extension spatiale et leurs effets sur le vignoble de la région du Cap (Afrique du Sud). Grâce au modèle numérique utilisé (RAMS), quatre grilles imbriquées de résolution différentes (mailles horizontales de 25 km, 5 km, 1 km et 200 m de côté et 30 niveaux d’altitude jusqu’à 9000 m) permettent de prendre en compte la circulation atmosphérique, la topographie et l’occupation du sol à des échelles d’espace différentes. Les résultats intègrent donc les différents niveaux de méso-échelles (d’après la classification de I. Orlanski) et permettent ainsi d’analyser les interactions entre les faits atmosphériques définis à ces trois niveaux.

Christophe CHAUVIN

Gestion intégrée des forêts
Cemagref – 2, rue de la papeterie, BP 76
38402 St Martin d'Hères CEDEX 2
christophe.chauvin@cemagref.fr
Tel: +334 76 76 27 72
Fax: +334 76 51 38 03

Les échelles de la gestion forestière et les SIG

Résumé :
Les problèmes se posant aux gestionnaires forestiers relèvent de l’interopérabilité entre données spatialisées nombreuses et disparates, c’est à dire :

la mise en commun de données gérées par des organismes différents
leur croisement en tenant compte de géoréférencements de précisions différentes
et notamment l’extrapolation spatiale de données ponctuelles prélevées sur des réseaux de placettes : Inventaire Forestier National, placettes de suivi de gestion.

Cela amène à poser la question du « zoom intelligent » sur un certain nombre de secteurs ou d’objets particuliers (équipements tels que routes et sentiers, limites, placettes de suivi ou d’expérimentation) ; et réciproquement d’une « dégradation intelligente de l’information », pour passer d’un échelle fine à une échelle plus grossière en perdant le minimum d’information : détermination de lignes de force, d’objets par analyse d’image.

Jean-Michel Follin

Laboratoire L3i, La Rochelle

Gestion de données multi-échelles dans un système mobile d'informations spatiales

Mots clés : Multi-résolution, Opérateurs, Généralisation/ Affinement, Incrément, Transfert de données, Contexte client-serveur

Résumé :
Nous proposons une solution pour la gestion de données multi-résolutions dans un système embarqué de visualisation d'informations géographiques caractérisé par une architecture client-serveur et une connection
limitée et instable. Notre solution est basée sur une base de données multi-résolutions côté serveur, et l'utilisation d'incréments qui correspondent à la différence entre deux couches à différents niveaux de détails. Elle permet la réutilisation des données déjà présentes côté client et une diminution du volume de données transferrées entre le client et le serveur. Elle comprend une formalisation des notions d'incrément et d'opérateurs de changement d'échelle, un modèle de données à différentes échelles dans un contexte embarqué et un modèle de transfert de données adapté à la multi-résolution.

Fregier Marius

Equipe OREADE, EAML (Ecole d'Architecture de Luminy)

Points de vue, vues, et niveau d’abstraction dans les systèmes de CAO, approche du P.B.
de l’ouverture par un modèle canonique.

Mots-clés :CAO, contrôle graphique, systèmes ouverts, points de vues, niveaux d’abstraction, représentation canonique, multi-echelles discrètes.

Résumé :
Un système de CAO idéal devrait permettre de représenter les objets de la conception à différentes étapes du processus, sous différents points de vue de conception, différents points de vue géométriques (projections), et différents niveaux d’abstractions (échelles de définition). Nous nous proposons d’interroger le modèle canonique comme solution au problème de la définition des procédures d’interactions entre ces différents points de vue lors de la création de nouveaux types d’objets par un utilisateur non programmeur. Cette méthode peut-elle enrichir d’autres approches multi-échelles et vice versa.

Sébastien Gadal

Centre d'analyse et de mathématique sociales (UMR 8557)
EHESS. 54 Bd Raspail: F-75270 Paris cedex 06
gadal@ehess.fret sebastien.gadal@wanadoo.fr

La question des liens multi-niveaux en géographie :
expérience pratique en analyse de données spatiales

Résumé :
La question des liens multi-niveaux en géographie a toujours été une des préocupations des géographes, que ce soit en analyse de données, en cartographie, en traitement d'images de télédétection, dans les systèmes d'informations géographiques ou, plus prosaïquement, dans la représentation de l'espace géographique, ou d'un territoire, ou l'étude d'un processus géographique. L'introduction des méthodes de simulation et de traitement informatique des données statistiques et spatiales a directement confronté les chercheurs à la question de l'analyse et des liens multi-niveaux : celui de la pertinence des niveaux d'analyse pour la compréhension des phénomènes géographiques et la nature des liens entre niveaux. C'est cette seconde question qui sera traitée dans cet exemple avec le modèle morphogénétique.

Jean-Christophe Foltête

Laboratoire Théma – UMR CNRS 6049
32, rue Mégevand
25030 Besançon cedex

Les échelles spatiales dictées par la morphologie du paysage

Mots-clés : échelle spatiale, morphologie paysagère, accessibilité, surfaces de coût.

Résumé :
Les trajectoires d’individus dans l’espace peuvent être influencés par la configuration des lieux traversés. Concernant les mouvements d’espèces animales et la propagation de leurs populations, les structures paysagères offrent des ressources différenciées, selon l’échelle locale de leur habitat. Pour une espèce donnée , nous cherchons ici à mesurer les niveaux scalaires de ces ressources en chaque point de l’espace, en fonction de leur voisinage. Cette piste nous amène à comparer plusieurs méthodes (variographie, analyse radiale et surfaces de coût) appliquées à des images d’occupation du sol. Le calcul d’une fonction d’accessibilité à partir des surfaces de coût s’avère adapté à la mesure des échelles structurelles. Celles-ci, jouant sur les déplacements possibles, sont intégrées dans des modèles de simulations de mouvement.

Robert Faivre

Unité de Biométrie et Intelligence Artificielle, INRA - Toulouse

Désagrégation de pixels mixtes

Mos clés : SPOT 4/Vegetation, pixel mixte, modèle mixte, BLUP, régression nonlinéaire, paramètres aléatoires, POS.

Résumé :
Dans le cadre de l'utilisation d'informations issues d'images satellitaires pour le suivi de culture, nous nous trouvons face aux problèmes du choix des résolutions spatiale et temporelle du capteur. Les capteurs à haute résolution spatiale (mais basse fréquence temporelle) ne permettent pas un suivi régulier des cultures ; a contrario, les capteurs à haute résolution temporelle (mais basse résolution spatiale) n'ont pas une résolution spatiale permettant de considérer qu'une seule culture (ou occupation du sol) est présente sous un pixel : on se trouve alors en présence de pixels mixtes. Nous présenterons différents travaux effectués au sein de l'équipe permettant d'utiliser ces pixels mixtes. Pour la plupart, ils se basent sur un modèle de désagrégation de l'information contenue dans ces pixels mixtes afin d'estimer prédire les caractéristiques du mélange c'est-à-dire les réponses spécifiques de chaque thème en tenantcompte des pourcentages des différents thèmes culturaux à l'intérieur des pixels.

S.Garrigues¹, D.Allard², M.Weiss³, F.Baret¹,S.Marni⁴,H.Jeanjean⁵

(1)INRA, Avignon, France: sgarrig@avignon.inra.fr,baret@avignon.inra.fr
(2)INRA-Biométrie, Avignon, France, allard@avignon.inra.fr
(3)NOVELTIS, Toulouse, France, weiss@avignon.inra.fr
(4)ALCATEL SPACE, Cannes, France, Sandrine.Marni@space.alcatel.fr
(5)CNES, Toulouse, France, Herve.Jeanjean@cnes.fr

Caractérisation de l’hétérogénéité spatiale à différentes échelles pour différents types de paysages.
Influence sur l’estimation des variables biophysiques de surface à partir d’images de télédétection.

Mot clés :Télédétection , hétérogénéité spatiale, analyse multi-échelle, entropie, variogramme, multifractale, variable biophysique.

Résumé :
Les observations spatiales pour le suivi de la végétation à l’échelle globale sont nécessaires pour décrire le fonctionnement de la biosphère (production primaire, bilan d’énergie et de masse…). Pour des raisons technologiques, les capteurs permettant d’acquérir des données avec une fréquence temporelle pertinente sont des capteurs avec des résolutions de l’ordre du kilomètre(MERIS,MODIS, AVHRR...). Cependant, l’importante hétérogénéité spatiale des paysages terrestres à ces échelles induit des incertitudes significatives sur l’estimation des variables de surfaces.
Cette étude propose une méthodologie pour caractériser l’hétérogénéité spatiale des paysages observés à différentes résolutions. Ils sont décrits par différentes variables caractéristiques des couverts végétaux. Des approches basées sur l’analyse multifractale, texturale, l’entropie, ou le variogramme sont mises en œuvre pour caractériser la distribution spatiale de la variable étudiée. L’approche géostatistique en caractérisant une structure spatiale d’un paysage par un modèle de variogramme permet non seulement de réaliser une typologie de l’hétérogénéité spatiale selon le type de paysage mais aussi de caractériser le degré d’hétérogénéité en fonction de l’échelle d’observation par un paramètre quantitatif (variance de dispersion). Les implications pour corriger les estimations de variables de la végétation à partir des images moyenne résolution spatiales sont discutées.

Deconchat, M., Monteil, C., Balent, G., Castellarini, F.

INRA Toulouse, Dynafor

Echelles des Oiseaux, du paysage ou de l’observateur: questions d’écologues

Résumé :
Notre objectif est de modéliser la présence d’espèces d’oiseaux en fonction de descripteurs paysagers. Nos données sont des cartes (sens large) et des points géoréférencés où différentes espèces ont été recensées. Ces données nous amènent à considérer plusieurs types d’échelles qui peuvent varier. Une échelle est déterminée par un grain et une étendue, elle peut être spatiale, temporelle et thématique. Les espèces perçoivent leur milieu à différentes échelles, c’est à dire que ce qui est distinct pour l’une ne l’est pas forcément pour d’autres. La description du paysage et les observations d’oiseaux peuvent se faire à différentes échelles. La recherche d’un modèle optimal nécessite de tester plusieurs combinaisons de ces échelles. Nos résultats montrent l’intérêt de cette approche multi-scalaire pour améliorer les modèles, mais aussi pour comparer l’influence respective des types d’échelles considérés.