Géomatique, gâteaux et boissons : début du goûter
C’est sous un magnifique soleil rayonnant que cette nouvelle séance a réuni Ludovic, Maxime, Delphine, Luc, Thomas et Justin.
Classifier des données non paramétriques : le test de Dunn
Le goûter s’ouvre sur une présentation de Thomas. Il propose d’approfondir le test de Dunn, utilisé lors de sa thèse (voir la présentation ici). Nous y reviendrons avec plus de détails dans un prochain post.
Géographie des transports à Dijon et impact sur la qualité de l’air : un exemple de modèle multi-agent
Justin présente ensuite ses travaux de doctorat, toujours en cours, sur l’étude du trafic routier dijonnais et la pollution de proximité (oxydes d’azotes). Il utilise à cet effet une plateforme de Simulation Multi-Agent (SMA).
La pollution azotée est un phénomène spatio-temporel tenant compte de facteurs multiples comme les conditions météorologiques, ou l’intensité des sources d’émission, qui font fortement varier les niveaux de la qualité de l’air urbaine au cours de la journée.
D’après Roussel 2006.
Le travail se concentre à une échelle fine : de temps avec des données au 1/4h, et spatiale, en étudiant le bord des route. Il se concentre sur la reconstruction de la variabilité intra journalière du trafic routier et des hot-spot de la pollution atmosphérique.
La première partie de son travail consiste à modéliser le trafic dijonnais. Ce dernier est surveillé par des capteurs électromagnétiques placés sous la chaussée aux abords des principaux axes routiers. En lien avec les feux tricolores, ils permettent la régulation et la gestion du trafic routier en milieu urbain via le réglage des cycles de signalisation.
Ces données sur la circulation, enregistrées avec une précision au quart d’heure, sont des données accessibles et peu mobilisées par les acteurs du transport routier. Elles permettent de mesurer 12,5% du réseau dijonnais. Leur usage permet de se détacher des modèles déterministes (dit classique à quatre étapes) et offre l’opportunité de développer un modèle d’affectation du trafic.
Pour rendre compte du trafic, Justin a modélisé un graphe théorique orienté avec des éléments temporels basé sur l’organisation/sur l’algorithme des colonies de fourmis.
Après des prétraitements (valeurs manquantes, aberrantes…) sur Matlab afin de calculer ce modèle, le choix s’est porté sur la plateforme de simulation open-source GAMA. Elle permet d’intégrer plus facilement un shapefile et de générer des populations synthétiques plus importantes. Le modèle multi-agent permet de mieux rendre compte des interactions agents/agents et agents/environnement soit l’action d’un agent vers un autre agent et de l’interaction de ses agents avec son environnement.
Une vidéo proposée lors du goûter complète la présentation en exposant la méthodologie, le modèle puis le fonctionnement du modèle multi-agent.
La suite des travaux de thèse permettra d’améliorer le modèle et de mieux percevoir les incidences de la circulation routière en termes de qualité de l’air.
Quelques ressources pour approfondir :
Le mémoire de Master 2 « La qualité de l’air liée au transport routier en milieu urbain » dont la thèse de Justin est la suite.
Le modèle des colonies de fourmis
L’explication avec un exemple détaillé sur le site Développez
Un article sur la plate-forme GAMA et les données géographiques sur Cybergeo
Un TPE présentant un comparatif de plateforme de simulation, dont GAMA.
ArcGIS, PostgreSQL, GRASS, MySQL, PostGIS, ACCESS, QGIS… Quelles différences?
L’importance numérique des données traitées par Justin soulève des interrogations sur le choix de la base de données et des outils permettant les analyses. D’autant que le doctorat ne suppose pas de connaître l’ensemble des possibilités des logiciels traitant de l’information géographique.
Pour ces interrogations, Ludovic conseille aux doctorants des laboratoires associés à la MSH de solliciter l’expertise de la plateforme : conseil, aide technique ponctuelle… Vous trouverez sur la page de la plateforme les heures d’ouverture.
Les logiciels cités dans le titre permettent visualiser, manipuler et analyser l’information géographique.
ACCESS reprend les possibilités des bases de données mais avec les limites déjà énoncées dans un dernier post.
PostgreSQL et MySQL sont des bases de données relationnelles qui mettent en forme les données au sein de tables reliées entre elles.
PostGIS est la cartouche spatiale de PostgreSQL : elle propose de nombreuses possibilités d’analyses dans ce domaine. Ces fonctions commencent par « ST_ » pour Spatial Type, comme ST_distance pour obtenir la distance entre deux géométries.
On interroge PostgreSQL/GIS et MySQL en SQL afin de sélectionner les données et effectuer certains calculs statistiques.
ArcGIS (propriétaire) et QGIS (libre) sont des logiciels SIG. Ils permettent de visualiser les données géographiques et de les analyser.
GRASS GIS est un logiciel libre très utilisé pour les analyses de données raster. Quelques références permettent d’en saisir les subtilités. Notons que QGIS propose une extension GRASS et l’accès, grâce à la boîte à outils de traitement, aux géoalgorithmes de GRASS.
Fin du goûter et date de la prochaine séance
Les discussions se prolongent autour du buffet composé d’un énorme fondant au chocolat et d’un gâteau noisettes-amandes-pruneaux. Prochain rendez-vous le jeudi 3 avril 2014 à 15h, salle 214 !
