La MSH de Dijon et le Réseau ISA (Information Spatiale et Archéologie) organisent avec le soutien de l’INSHS et la DR6 du CNRS et l’EPCC Bibracte, une Action Nationale de Formation : MOSAIQUE – Modélisation et analyse spatio-temporelle des données archéologiques et historiques, du 10 au 14 octobre 2016 à Bibracte.
Cette ANF vise un public très large du monde de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche (doctorants, chercheurs, Enseignants-Chercheurs et ITA) et également du monde de l’Archéologie et de l’Histoire (Archéologues des collectivités territoriales, opérateurs, Ministère de la Culture et INRAP).
Les objectifs de cette ANF sont d’amener les participants à :
• Connaître les concepts de l’analyse et de la modélisation spatiales en archéologie;
• Mettre en place une démarche modélisatrice en archéologie spatiale;
• Savoir mettre en œuvre ces méthodes dans les logiciels de SIG courants;
• Evaluer et critiquer les données, les méthodes et les résultats.
Cette ANF doit permettre :
• La transmission des modèles et théories ainsi que le transfert des méthodes, outils et logiciels conçus et développés dans certains laboratoires d’archéologie ou plateforme technologique de MSH vers une communauté scientifique plus large;
• Le partage, la discussion et la confrontation des résultats, de pouvoir les mettre en perspective avec d’autres jeux de données, thématiques et problématiques
• La synthèse et la mise en commun des travaux menés en modélisation et analyse spatiales appliquées à l’archéologie et à l’histoire.
Le dernier goûter de la géomatique a eu lieu le mardi 25 avril 2016, à 15 :00, réunissant les membres de la plateforme GéoBFC (Elise, Ludovic, Arthur et Lucile) et plusieurs curieux : Amélie, Emmanuel, Franck et Jean-Pierre.
Le goûter s’est déroulé autour des douceurs ramenées pour l’occasion et d’un café : cake au nutella et biscuits.
Lors du Goûter de la Géomatique, Rémi Landois (UMR 6298 ARTéHIS) a présenté son travail:
L’Analyse des données LiDAR pour la prospection archéologique dans la forêt du Val Suzon (21).
R. Landois
Dans le cadre de la labellisation “Forêt d’Exception” du massif du Val Suzon, une thèse intitulée “Éco-dynamiques d’un espace forestier et des activités humaines : la forêt du Val Suzon sur le temps long.” a débuté en septembre 2015. Elle porte sur un massif forestier d’environ 3000 hectares situé à quelques kilomètres de Dijon, et s’intéresse notamment à la question des impacts et des héritages des activités humaines sur ce territoire. Ce travail de recherche mobilise plusieurs sources telles que les archives textuelles ou encore les données LiDAR* acquises en 2013 pour l’Office National des Forêts.
En effet, la technologie LiDAR est utilisée pour la prospection archéologique depuis plusieurs années, comme par exemple pour la forêt de la Haye près de Nancy ou la forêt de Chailluz près de Besançon. L’utilisation de différentes méthodes de traitement et de visualisation de ces données permet d’identifier des anomalies (micro-) topographiques, qui peuvent correspondre, pour certaines d’entre elles, à des structures archéologiques. On peut ainsi obtenir un relevé précis de ces vestiges sur une vaste zone, apportant un regard nouveau sur ces territoires forestiers.
Extrait du LiDAR du Val Suzon, parcellaire gallo-romain sous forêt (traitement : Local Relief Model) – RL 2016
On a pu détecter dans la forêt de Val Suzon, un important parcellaire gallo-romain préservé par la végétation, qui s’étend sur les plateaux calcaires. L’analyse des données LiDAR a également permis de retrouver un village médiéval abandonné durant le XIème siècle, dont le nom perdurait toujours dans la toponymie actuelle. Cet outil ne permet pas seulement d’identifier des sites d’occupation anciens, puisqu’il permet également de révéler des traces plus discrètes d’activités humaines. On trouve par exemple une multitude de places à charbon ou charbonnières dans le Val Suzon. Plus exceptionnelles, des traces laissées par le passage répété d’animaux ont été décelées sur le plateau surplombant la commune de Messigny. Ces structures qui possèdent une élévation ne dépassant pas la dizaine de centimètres, sont quasiment indétectables sur le terrain et pourraient dater de l’époque moderne.
Ces nouvelles découvertes reflètent le potentiel remarquable du LiDAR pour la prospection sous forêt, et permettront d’engager de nouvelles réflexions sur l’histoire du Val Suzon. De nombreuses perspectives quant à l’exploitation de ces données restent donc à explorer.
*“Light detection and ranging”
Par ailleurs, Ludovic Granjon (USR 3516 MSH Dijon) nous a fait une Démonstration des possibilités d’atlas dans QGIS, laquelle fera l’objet d’un article sur ce carnet Hypothèses.
Comme annoncé, un goûter de la géomatique a eu lieu le lundi 29 février 2016, à 10 :00, réunissant les membres de la plateforme GéoBFC (Laure, Elise, Ludovic, Jonhattan et Lucile) et plusieurs curieux : Damien, Fabrice, Rémi, Seydou et Zoran.
Le goûter s’est déroulé autour des quelques douceurs du jour et d’un café ; au programme : gâteau au chocolat et carrot-cake !
Des points d’actualités ont été évoqués :
La géomatique à l’heure des MOOC
Dans la continuité des MOOC (‘Massive Open Online Course’) présentés en 2014, d’autres abordent actuellement de près ou de loin la géomatique.
Sur COURSERA :Eléments de géomatique, Ecole Polytechnique de Lausanne, commencé le 19 février 2016.
=> Bonne nouvelle, une seconde session de ce Mooc s’ouvre et aura lieu entre le 18 avril et le 3 juillet 2016! Vous pouvez vous inscrire ici.
Sur FUN : les statistiques en force (bien utiles en complément) !
Un peu à la marge des SHS , mais avec des choses à retenir pour l’analyse spatiale et les statistiques : Concepts et méthodes en épidémiologie, CNAM, commence le 11 avril 2016.
L’Année Internationale de la Cartographie et de la géovisualisation
Dans un second temps, nous avons évoqué L’Année Internationale de la Cartographie et de la géovisualisation, décrétée par l’ONU.
Cette année Internationale de la Cartographie et de la géovisualisation a pour but de célébrer les cartes et leurs rôle dans le monde. C’est l’opportunité pour de multiples institutions d’organiser des manifestations, des conférences, des expositions, etc. pour promouvoir les cartes.
Logo de l’Année internationale de la Carte (http://mapyear.org/)
Par la suite Jonhattan Vidal nous a présenté un aspect de son travail sur les Antilles Françaises.
Défense côtière des Antilles françaises (1635-1850), cartographie ancienne et prospection pédestre (Jonhattan Vidal).
Jonhattan travaille depuis une dizaine d’années dans les Antilles Françaises dans le cadre d’un programme soutenu par les services régionaux de Guadeloupe et de Martinique. Il recense les différents forts et batteries militaires servant à la défense des îles de la Guadeloupe, des Saintes et de la Martinique, édifiés entre le XVIIème et le XIXème siècle pour faire face aux attaques régulières de la flotte britannique et des pirates croisant dans les caraïbes. Son travail se base sur des documents d’archives et des cartes anciennes qui l’aident à circonscrire les zones de localisation potentielles de ces constructions militaires. A partir du dépouillement de cette cartographie historique, Jonhattan effectue des prospections pédestres pour retrouver et géolocaliser les vestiges de ces constructions militaires (GPS). Il relève les plans des édifices et réalise un examen archéologique des structures (matériaux, morphologie, typologie, évolution du bâti). Il étudie également les bouches à feux qui équipaient ces fortifications et dont subsistent des exemplaires plus ou moins fragmentaires. L’étude typologique et archivistique de ces artefacts permet d’en dater l’usage et d’en déterminer les provenances. Ce travail a permis le recensement de plus d’une centaine de vestiges de constructions militaires et d’environ 200 matériels d’artillerie.
Secteur est de la commune de Sainte-Anne, extrait de la carte générale de la Guadeloupe levée par les Ingénieurs Géographes du Roy entre 1764 et 1769, Service Historique de la Défense (7B 123). JV 2007.
Jonhattan a intégré ses données dans un SIG, ce qui lui permet d’effectuer la cartographie des forts et batteries militaires. Les objectifs du SIG seraient pour Jonhattan d’effectuer un certain nombre d’analyses spatiales pour comprendre :
l’organisation de la défense côtière sur les différentes îles des Antilles, notamment par l’implantation des constructions militaires qu’il a recensées, et en comparaison avec les systèmes théoriques exposés dans les documents d’archives,
la détermination de zones à fort potentiel d’archéologie sous-marine, où des épaves de navires pourraient être mises au jour, notamment par l’analyse spatiale de la portée de tirs des matériels d’artillerie depuis les vestiges des batteries côtières.
Vue depuis la batterie de la Baie du Marigot, Les Saintes, Terre-de-Haut. JV 2009
Sur ce dernier point, Jonhattan a évoqué la méthodologie qu’il envisageait mettre en œuvre. Pour délimiter des zones maritimes où se trouvent potentiellement des épaves de navires, il se base sur sa connaissance des portées de tir des bouches à feux, acquise à travers son travail archivistique et bibliographique. En effet, les portées de tir dépendent du type de canon utilisé (calibre, format, etc.) et de l’évolution par période de la technologie militaire en terme matériel et balistique. A partir de ces constats, Jonhattan envisage d’effectuer plusieurs analyses spatiales basées sur les distances de ces portées de tir, notamment le calcul de zones-tampons (buffers) autour des forts et bastions ayant livré ces dispositifs d’artillerie. Les dispositifs de défense sont essentiellement tournés vers la mer, et de fait, Jonhattan a évoqué son souhait d’adapter sa méthode pour prendre en compte la contrainte de limite côtière dans son étude SIG. Une discussion s’est ouverte sur ce point entre les différents participants du goûter de la géomatique sur la possibilité d’exploiter les paramètres des calculs de visibilité (distance, limite), la limite côtière, l’orientation et/ou les angles de tir dans son analyse.
Par la suite, Jonhattan a évoqué son souhait d’exploiter de nouvelles données comme les acquisitions LIDAR terrestre et bathymétrique du Litto3D conduite de manière conjointe par l’IGN et le SHOM sur l’ensemble du littoral national et qui couvrent de ce fait toute la côte des îles caraïbes françaises, de même que la BD RGE ALTI® -IGN-2016) au pas de 5 m.
15h : début de la séance spéciale sur le LiDaR (Light Detection and Ranging) ou le système laser aéroporté
Pour ce goûter d’avril étaient présents Laure, Ludovic, Maxime, Delphine, Luc, Emmanuel, Justin, Jean-Luc et Thomas.
La séance commence par un retour sur la présentation de Justin qui présente ses nouvelles modélisations du climat dijonnais. Il mentionne également un article paru sur Cybergéo qui complète le compte-rendu de son intervention.
L’apport des technologies LIDAR pour la recherche en archéologie
L’archéologue peut obtenir des informations archéologiques de deux façons : par des prospections ou par la détection des « anomalies ». Le milieu forestier, à la terre peu travaillée, conserve très bien ces anomalies : tertres (pierriers), excavations, tertres fouillés, fours à chaux, pierres dressées (habitats), longs linéaires (parcellaire agricole, habitats)…. La forêt reste cependant très difficile à prospecter aussi bien de manière terrestre que par photographie aérienne.
L’utilisation du LIDAR en archéologie a commencé au début des années 2000 chez les Anglo-saxons, les Allemands et les Autrichiens. Il permet d’obtenir une couverture du relief sur de grandes zones, à très haute résolution (de l’ordre du décimètre) quand les prospections archéologiques se limitent à de petits espaces. La forêt fait partie de ces zones couvertes : la technologie apporte donc une innovation technique importante.
Le LIDAR émet des impulsions infrarouge qui permettent d’enregistrer la distance entre un obstacle/objet au sol et le scanneur embarqué en vol. Dès que le faisceau rencontre un obstacle, un écho est retourné.
Principe du système laser aéroporté LIDAR (Light Détection and Ranging) D’après Ž. Kokalj et K. Oštir dans Rodier X., Barge O., Saligny L., Nuninger L. and Bertoncello F., Information Spatiale et Archéologie Paris : Errance, 2011
On obtient ainsi un nuage de point en 3D, géoréférencé grâce aux stations de base GPS.
Nuage de points bruts du secteur “temple de Janus” (localisé à droite). On remarque la présence des fils électriques, voire d’oiseaux que le post-traitement permet d’effacer. Source : Acquisition Lidar Autun 2013
Quelques éléments techniques du cahier des charges
Laure et Ludovic rappellent l’importance de la rédaction d’un cahier des charges adapté à sa problématique (densité de points au mètre carré, précision des échos…). La plateforme technologique et géomatique Bourgogne-Franche Comté a participé à l’acquisition de plusieurs campagnes de données LIDAR afin d’utiliser ces données pour la recherche : pour le groupement d’intérêt public (GIP) du futur parc national dans le Châtillonnais, pour la ville d’Autun et la côte viticole au sud de Dijon.
Zones des acquisitions et projets du GEOBFC de la MSH. Source : Google
L’acquisition, réalisée par un prestataire extérieur, s’effectue par hélicoptère, par avion et le sera bientôt par drone pour les petites surfaces. Compte-tenu du caractère venté de la Bourgogne, l’acquisition s’est effectuée par avion. La période durant laquelle l’acquisition est possible est très courte. L’absence de feuilles aux arbres demande d’effectuer les vols en hiver, mais hors des jours de pluie, brouillard, neige (la technologie permettant de traverser la neige existe mais est beaucoup plus chère) et de fortes rafales de vent.
Traitements effectués après l’acquisition
La classification des points selon leur hauteur et les traitements effectués permet d’obtenir plusieurs livrables : modèle numérique de surface (sol et hors-sol), modèle numérique de terrain (sol), modèle numérique de canopée (végétation)…
Exemple de modèle numérique de surface. Source : LIDAR Autun 2013
La classification est d’abord automatisée. Elle demande ensuite à être semi-manuelle pour être adaptée aux thématiques (détecter de petites structures qui seraient lissées et donc disparaitraient avec des classifications mal adaptées).
Emmanuel travaille à l’automatisation de ces critères et de ces indices de détection des structures archéologiques.
Une pause s’en suit entre les deux présentations avec petits financiers, grosses tuiles aux amandes, tarte sablée au chocolat… Merci aux pâtissiers !
Quel indice utiliser pour chaque anomalie archéologique ?
Pour reconnaître les anomalies sur les données issues du LIDAR, une méthodologie spécifique a été mise en place.
Sur le secteur du Châtillonnais, bien connu grâce aux relevés GPS, une typologie des structures archéologiques a été créée selon des critères de formes. A partir de cette typologie effectuée sur le terrain, on cherche à retrouver des structures identiques dans les données LIDAR. Plusieurs indices participent à la classification de ces anomalies.
L’ombrage (hillshade en anglais) est un indice de visualisation qui permet d’observer les variations topographiques à partir d’une source lumineuse virtuelle selon un azimut (angle formé depuis le Nord géographique) et selon un angle vertical (angle formé entre l’horizon et la source lumineuse). Les structures linéaires parallèles à l’azimut choisi ne seront pas visibles sur l’indice. Il est donc nécessaire d’utiliser plusieurs azimuts pour voir l’ensemble des structures. Pour s’affranchir de cet effet et limiter la manipulation de nombreux fichiers, une Analyse en Composantes Principales (ACP) peut être effectuée sur un jeu d’ombrages. L’ACP permet de réduire le nombre de données et intègre l’ensemble des informations relevées sur les différents ombrages.
Analyse en composantes principales sur huit ombrages mettant en évidence un tertre fouillé (au centre) et des tertres
Le Sky View Factor (SVF) est un indice de visualisation qui mesure la portion de ciel visible en un point donné sur une demi-sphère (Kokalj et al., 2011). L’algorithme calcule l’angle vertical d’élévation par rapport à l’horizon pour n directions spécifique au rayon. Sur un point haut, la proportion de ciel visible sera grande, alors que dans un milieu en excavation, la portion de ciel visible sera réduite.
L’indice d’ouverture topographique se décompose en deux indices : l’ouverture positive et l’ouverture négative. L’indice d’ouverture est un indice de visualisation qui exprime le degré de dominance ou de fermeture d’un espace sur une surface irrégulière (Doneus, 2013). L’ouverture positive correspond à la moyenne des angles zénithaux pour plusieurs azimuts. L’ouverture négative correspond à la moyenne des angles nadir (point le plus bas). L’indice est calculé suivant un rayon défini par l’opérateur. Alors que le SVF se limite au calcul sur une demi-sphère (limite = horizon), l’indice d’ouverture est calculé sur des angles plus importants lui permettant de s’affranchir de la topographie (distinction des structures sur des zones fortement en pente).
La carte des pentes permet de mettre en évidence les caractéristiques morphologiques de chaque structure.
Carte des pentes dans le Châtillonnais. Vert : plat ; jaune : faible pente ; rouge : forte pente. Source : LIDAR Châtillonnais 2013
Laure Nuninger parle d’une approche « cubiste » (Nuninger et al. 2010) car l’utilisation de plusieurs images différentes est nécessaire pour visualiser / détecter toutes les informations et les anomalies de terrain.
Une discussion s’en suit sur la manière de détecter automatiquement la diversité des formes de chaque anomalie et sur la pertinence des indices. Elle se poursuit par la question de la détection des zones d’érosion sur la côte viticole avec le LIDAR, sujet abordé dans la thèse d’Emmanuel, et sur la détermination des facteurs qui contrôlent l’érosion.
Résultat de l’automatisation et comparaison avec le LIDAR
La méthode de reconnaissance semi-automatique des structures à partir de la carte des pentes et de l’ouverture topographique réalisée par Emmanuel a été testée sur une zone géographique du Châtillonnais et comparée avec les données GPS.
De manière générale, les relevés sur le LIDAR sont plus nombreux (50 à 60% en plus). Le GPS ne détecte pas les faibles inclinaisons du terrain ou les changements de types de structures. Pour les données issues du linéaire, 30% des données relevées sur le LIDAR différent des données GPS.
La rencontre TRAIL sur le LIDAR sous couvert forestier permet d’avoir un aperçu chiffré sur son apport qualitatif et quantitatif. Pour la présentation de Slovénie, bien qu’aucune nouvelle donnée n’ait était découverte, la qualité obtenue est meilleure par comparaison aux prospections sur le terrain. En Norvège, on recense 400% de structures en plus. En France, plus précisément en Lorraine (forêt de Haye), le LIDAR a permis de détecter 50% de plus de structures. Ces résultats dépendent donc de la topographie des zones couvertes et de l’état d’avancement des prospections antérieures.
Après le traitement des données LIDAR, un retour sur le terrain est souvent nécessaire pour valider la classification et la réalité des nouvelles structures détectées.
Perspectives du LIDAR en archéologie
La suite des recherches d’Emmanuel portera sur des tests d’autres zones géographiques et sur la quantification des paramètres morphologiques (longueur, hauteur, largeur…) de chaque anomalie.
L’évolution de la technique devrait bientôt discriminer la nature du signal rendu (sol, plante, bâti…).
Le poster présenté lors du colloque est visible à la MSH, accompagné des autres posters réalisés sur le LIDAR par la GEOBFC. Il sera prochainement téléchargeable en ligne.
Merci à Emmanuel et Laure pour leur relecture attentive.
Formation continue et prochaine séance des goûters
Plusieurs offres de formation peuvent intéresser les géomaticiens et les archéologues. D’abord, une école d’été organisée par l’ENSG : « La photogrammétrie au service des archéologues et des architectes » à Forcalquier du 25 au 29 août 2014. Dernier délais pour l’inscription : 30 juin.
Ce post propose d’approfondir le test de Dunn (utilisé dans une thèse déjà citée) et présenté au dernier goûter.
Pour la Préhistoire, si la distribution spatiale d’éléments d’une culture matérielle peut être connue, et nonobstant les données manquantes, il est difficile de savoir quelle aurait pu être cette distribution en théorie et d’en déduire des choix culturels dans l’implantation des sites. L’implantation des sites archéologiques ne suit généralement pas la loi de distribution normale (Poisson homogène). Modéliser une distribution inhomogène, comme un contexte d’économie agropastorale avec des zones mises en valeur et d’autres qui restent marginales, peut être très intéressant mais complexe.
Pour comprendre la distribution des éléments d’une culture donnée, il faut mieux chercher à utiliser la typologie de ces éléments.
Figure 1. Feuille de laurier solutréenne (d’après Otte 2003).
Prenons un exemple imaginaire illustré par la découverte de différents types d’industries solutréennes (symbolisées par des points) à proximité d’un gisement.
Figure 2. Distribution des différents lieux de découverte des industries par rapport à un gisement (infographie T.Huet).
Le test de Dunn (1961) est un test non paramétrique de comparaisons multiples par paires pour des données quantitatives (ouf !) qui permet d’identifier et de classer différents types en différents groupes en fonction d’une variable (ici la distance au gisement). Sa statistique est établie sur la différence de la somme des rangs pour chaque types (A, B,…) à la différence moyenne théorique (en fonction du nombre de types et de leur nombre d’éléments) pour une variable. Le test est basé sur l’inégalité de Bonferonni. Il est généralement réalisé après un test de Kruskall-Wallis qui permet de déterminer si les différents types (ou échantillons) proviennent d’une même population ou si au moins un de ceux-ci provient d’une population différente.
Figure 3. Distances des différents types d’industrie par rapport au gisement (id. Fig. 1) (infographie T. Huet).
Figure 4. Résultat du test de Dunn (infographie T.Huet).
Dans notre exemple, il y a trois groupes : [ 1 | 1 et 2 | 2 ]. Les découvertes d’objets du type B sont significativement (au sens statistique) plus proches du gisement que celles des autres types (A, C, D). Elles appartiennent au groupe 1. Les objets du type A sont quant à eux significativement plus éloignés du gisement (groupe 2). Les types D et C appartiennent aux deux groupes (1 et 2).
Le test permet de passer d’une échelle quantitative (un semi de points) à une échelle ordinale (un classement des types en groupes). Effectué sur un corpus consistant (≥ 30 individus) et pour plusieurs variables (analyses multifactorielles), le classement des types en groupes synthétise l’information et peut permettre d’explorer les relations entre les différents types d’objets.
Ce test de Dunn a été réalisé sur Xlstat (il peut également être effectué sur NCSS) (logiciels non-libres).
Référence :
Mode d’emploi pour l’utilisation de NCSS, p41. Lien
Le carnet des goûters de la géomatique de la Maison des Sciences de l'Homme de Dijon