Apport de l'analyse d'un espace transfrontalier à travers...

17-05-2017 | Besançon13ème Rencontres Théo Quant

Apportdel’analysed’unespacetransfrontalieràtraverslamodélisationetlasimulationdudéveloppementurbain.

LecasStrasbourg– Kehl.

JUDGEV.,ANTONIJ.P.,[email protected]

FinancéparleFondsNationaldelaRecherche,LuxembourgetleCNRS(ProjetSmart.Boundary)


Sommaire

§ Introduction§ Méthodologie§ Résultats§ Conclusionetperspectives


Pourquoiétudierledéveloppementurbain?Enjeuxliésauchangementd’occupationdusol

Processusd’urbanisation



EtudeduchangementclimatiqueEtudedesécosystèmesEtudedesrisques




EtudeduchangementclimatiqueEtudedesécosystèmesEtudedesrisques


Revuesdédiées:LandUseSciences(2006)Programmesinternationauxderecherche

- LandUseandLandCover Changes(LUCC- IGBP)- GlobalLandProject(GLP)


Pourquoiétudierledéveloppementurbain?Enjeuxliésauchangementd’occupationdusolEnjeuxliésàl’urbanisation




Socio-économiquesMobilité(résidentielle,quotidienne,etc.)

Politique




Objectifs?Etatdeslieux,acquisitionsdeconnaissances,prospective,etc.

Commentétudierledéveloppementurbain?Analysesdedonnées(photographiesaériennes,télédétection,etc.)Modélisation/Simulation



IntérêtgénéralZonestouchéesparleschangementsd’occupationdusolModélisationdudéveloppementurbaincomplexifiée(données,etc.)

IntérêtparticulierL’évolutionenEuropedurôledelafrontière(UE,Schengen,Maastricht,etc.)

Augmentationdelaporosité

ZonesFrontières


Question:Lesrèglesdedéveloppementurbainsont-ellesdépendantesdelalocalisationduprocessusdansl’unoul’autredespaysd’unezone

frontalière?

Hypothèse:Malgré l’homogénéité de certain territoire frontalier, le processus dedéveloppement urbain reste spécifique au pays qui le localise,indiquant l’influence du territoire.

ZonesFrontières


Sommaire



"Inthecontextofurbansystems,weoftenhavenoideawhatthe"right"rulesare"(P.Torrens,2011)

Objectif:Définitionetcalibrageautomatiquedesrègles

Méthodologietransposable

"BonnesRègles":InterprétationthématiquepossibleReproductionduprocessusobservé

Arbrededécision?

Objectifgénéral


DonnéesCorineLandCover :Disponiblespourl’EuropeDiachroniques

Re-classification:De44à8

Zoned’étude:Strasbourg- Kehl

FrontièreFranco-Allemande:RelativehomogénéitéDifférenceculturelle


AutomateCellulaire&ArbredeDécision

Modèle

AutomateCellulaire:•Discrétisationdel’espaceencellules•Cellulescaractériséesparunétat•Règlesdetransitionbaséessuruneffetdevoisinage

𝑆𝑖 → 𝑆𝑓 = 𝑓 𝑆𝑖; 𝑆𝑛

Questions:•Quelsétats?•Quellesdistances?•Combiendecellules?

Unoutilspécifique:LucSim développéparG.Vuidel &J.P.Antonimiseàjour:A.Picard&V.Garet.

Arbre de décision :Définition du voisinage autour des celluleseffectuant une transition urbaine sousforme de règles.


Données:

[…]


Objectifdel’algorithme:

Règles

Quelles variables décrivent le mieux le voisinage etles caractéristiques d’une cellule effectuant unetransition urbaine ?

ExempleRègle74


Validationdumodèle

ValidationPrédictiontransition(pixelàpixel)CoefficientdecorrélationdeMatthewsLemoinsderègles

Matrice deConfusionSimulées

Observées 0 10 840358 1031

1 1031 1499

TransitionsUrbaines

Observées90-06 2530

Simulated 2530

Précision globaledumodèle 99,77%

60,5% transitionsurbaineslocalisées

99,8%efficacitéglobale


Sommaire



Performancegénéraldel’apprentissage(coefficientdeMatthews):Training:96- 98%Testing :58- 62%

Testdesensibilitéduparamétragedel’apprentissage:Apportdesvariablesdelocalisationgéographique 2%NettediminutiondunombredevariablesutiliséesDiminutiondunombretotalderègles

Performancedumodèle


Analysedel’influencedesvariablessurlejeuderègles(Meilleurjeuderègled’aprèslescritèresdevalidationdumodèle)

Jeuderèglesentier:

Résultats

PerformanceMCC Ratio- TP règles

Training 0,98 0,97 394Testing 0,62 0,6

Transitions NombrederèglesAgricole->Urbain 261Toustype->Urbain 96

Agricole Protégé ->Urbain 23IndustrieletCommerciale->Urbain 7

Forêt->Urbain 5ZoneVertesUrbaine->Urbain 2



Jeuderèglesentier:

Résultats

Variablesdelocalisation %AccessibilitéNiveau1P 31AccessibilitéNiveau2 26

IndexdePays 21AccessibilitéNiveau2P 10AccessibilitéNiveau1 8

NordSud 4

Variablesd'occupationdusol %Urbain 26Agricole 18Forêt 16

AgricoleProtégé 13ZonesVertesUrbaine 8

IndustrieletCommercial 8ZoneenEau 7Transport 4





Jeuderèglesentier:

Résultats



Localisationdesrègles NombrederèglesAccessibilitéseule 214Indexdepays 166

France 75FranceNord 3FranceSud 4

Allemagne 78AllemagneNord 1AllemagneSud 5

Nord-Sud 14Nord 5Sud 9

Total 394

Plusde50%desrèglessonttransfrontalières

166règlessontnationales



ComparaisonFrance– Allemagneetzonetotale:

Résultats

France Allemagne ZoneTotale

Occupationdusol Occupationdusol OccupationdusolUrbain 24 Urbain 22 Urbain 25Agricole 19 Agricole 21 Agricole 16Forêt 16 Forêt 17 Forêt 14

Agricole Protégé 11 Industries etCommerces 9 Agricole Protégé 12ZonesVertesUrbaines 8 ZoneenEau 7 ZonesVertesUrbaines 8

Industries etCommerces 7 Agricole Protégé 7 ZoneenEau 7ZoneenEau 6 ZonesVertesUrbaines 7 Industries etCommerces 7Transport 3 Transport 6 Transport 2

Totalgénéral 100 Totalgénéral 100 Totalgénéral 100




Résultats

InfluencedeL’urbainenfonctiondurayon

0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29





Résultats

0

5

10

15

20

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30


Influencedel’agricoleenfonctiondurayon


Sommaire

§ Introduction§ Méthodologie§ Résultats§ Conclusionetperspective


Conclusion

DéfinitionetcalibrageautomatiquederèglesdetransitionEfficacitéducouplageAutomateCellulaire- ArbresdeDécision

Questionspécifique:Lesrèglesdedéveloppementurbainsont-ellesdépendantesdelalocalisationdu

processusdansl’unoul’autredespaysd’unezonefrontalière?

Hypothèse confirméeenpartieseulement.Règlesnationalesettransfrontalières


Sepenchersurl’analysedel’accessibilité

ExploiterlecaractèretransposabledumodèleTestetcomparaisondesjeuxderèglessurd’autresfrontières

Analyserlesrésultatsdesimulation

Perspectives


Sepenchersurl’analysedel’accessibilité

ExploiterlecaractèretransposabledumodèleTestetcomparaisondesjeuxderèglessurd’autresfrontières

Analyserlesrésultatsdesimulation

Perspectives

SupportedbytheFonds NationaldelaRecherche,LuxembourgandCNRS(Smart.Boundary Project)

Mercipourvotreattention


Dataset:NeighborhoodextractionCellsattributes:CombinationofCorine LandCover1990-2006.

Neighborhood:numberofcellsofalandusetypeataspecificdistance.Geographicallocationfeatures:accessibility,country.


WhatdoweneedtorunaDT?

Aquestiontoanswer:materializedbytheTargetvariable(TransU)

Adataset:individuals/cellsdescribedwithvariables

Definition:Sequentialpartitionofthedatasetusingatop-downapproach.

Theaimistotargetthevariableanditsthreshold,thatbestsplitthedifferentclusterofdataleftateachstep,inordertoanswerthequestion.

V>=xV<x

Son Entropy<Entropymax

Initialdataset(Entropymax)

Son1 Son2

V:splittingvariableX:Threshold

DT:Basicprinciple

HomogeneityIncrease


Questiontoanswer:

WhatvariablebestdescribestheneighborhoodofacellthatmadeatransitiontowardUrban?

Example: TransU Agri1px Urban1px (…)0 0 2 (…)1 4 2 (…)1 3 1 (…)

Agri1px>=0.5Agri1px<0.5

Initialdataset(Entropymax)

Son1

Son2

TransU Agri1px Urban1px (…)0 0 2 (…)

TransU Agri1px Urban1px (…)1 4 2 (…)1 3 1 (…)

DT:Basicprinciple

HomogeneityIncrease


Modelperformance

TN:Truenegative(notransitioninobserveddataneitherinsimulatedone->wellpredicted)TP:Truepositive(transitioninobserveddataandinsimulatedone->wellpredicted)FN:Falsenegative(transitioninobserveddataandnotransitioninsimulatedone->notwellpredicted)FP:Falsepositive(notransitioninobserveddataandtransitioninsimulatedone->notwellpredicted)

Error=FP +FNEfficiency=TN +TPRatioerrorTransU=1=FP/TP

TN

TPFN

FP

Confusionmatrix

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