Code CLC<\/th>	Libell\u00e9 simplifi\u00e9<\/th>	Degr\u00e9 de convenance apicole (\u03bc)<\/th>	Justification<\/th><\/tr><\/thead>
111\u2013142<\/td>	Zones urbaines \/ artificialis\u00e9es<\/td>	0.1<\/td>	Tr\u00e8s faible, peu de ressources florales naturelles<\/td><\/tr>
211\u2013244<\/td>	Zones agricoles (cultures, mosa\u00efques agricoles)<\/td>	0.6<\/td>	Pr\u00e9sence de prairies et cultures mellif\u00e8res possibles<\/td><\/tr>
311\u2013313<\/td>	For\u00eats (feuillus, conif\u00e8res, mixtes)<\/td>	0.8<\/td>	Riches en essences mellif\u00e8res selon la saison<\/td><\/tr>
321\u2013324<\/td>	V\u00e9g\u00e9tation naturelle (broussailles, maquis, etc.)<\/td>	0.9<\/td>	Tr\u00e8s favorable, floraison \u00e9tal\u00e9e, peu de perturbations<\/td><\/tr>
331\u2013335<\/td>	Espaces ouverts, plages, zones rocheuses<\/td>	0.3<\/td>	Peu de fleurs, conditions difficiles<\/td><\/tr>
411\u2013423<\/td>	Zones humides<\/td>	0.4<\/td>	Milieux instables, parfois riches mais fragiles<\/td><\/tr>
511\u2013523<\/td>	Plans d\u2019eau \/ mer<\/td>	0.0<\/td>	Non propice \u00e9videmment <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n <\/span>\u00c9tape 3 : Transformation floue<\/span><\/h3>\n\n\n\n Avec le plugin FuzzyAttributes<\/strong> \u2192 module Classes \u2192 Fuzzy<\/strong> :<\/p>\n\n\n\n <\/span>1-Charger le raster CLC (reclass\u00e9 ou original).<\/span><\/h4>\n\n\n\n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n <\/span>2-D\u00e9finir la table de correspondance ci-dessus (codes et \u03bc).<\/span><\/h4>\n\n\n\n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n <\/span>3-G\u00e9n\u00e9rer le raster flou `fzy_corine.tif<\/code>.<\/span><\/h4>\n\n\n\n`<\/span>4-Visualiser : les zones favorables (\u03bc proches de 1) appara\u00eetront plus claires.<\/span><\/h4>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>\u00c9tape 4 : Interpr\u00e9tation<\/span><\/h3>\n\n\n\n\nOn obtient une carte continue de convenance apicole<\/strong>, au lieu d\u2019un patchwork de classes rigides.<\/li>\n\n\n\n Elle peut ensuite \u00eatre combin\u00e9e avec d\u2019autres crit\u00e8res flous<\/strong> :\n\nproximit\u00e9 de l\u2019eau (besoin d\u2019abreuvement)<\/li>\n\n\n\n altitude \/ pente<\/li>\n\n\n\n distance aux routes (accessibilit\u00e9)<\/li>\n\n\n\n absence de cultures trait\u00e9es<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nUne agr\u00e9gation floue de ces crit\u00e8res produira une carte multicrit\u00e8re d\u2019implantation optimale des ruches<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>En r\u00e9sum\u00e9<\/span><\/h3>\n\n\n\n\nTransformer un raster de classes en raster flou, c\u2019est passer d\u2019une logique \u201ccat\u00e9gorique\u201d \u00e0 une logique \u201cgraduelle\u201d \u2014 on quitte le \u201ctout ou rien\u201d pour repr\u00e9senter le degr\u00e9 de pertinence<\/strong> de chaque classe vis-\u00e0-vis d\u2019un objectif.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Dans certains cas, les donn\u00e9es ne sont pas continues (altitude, pente, 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Contenu <\/p>\nToggle<\/span>

Le principe<\/a><\/li>
\u00c9tapes dans le plugin FuzzyAttributes<\/a><\/li>
Bonnes pratiques<\/a><\/li>
Un exemple concret<\/a><\/li>
\u00c9tape 1 : Source de donn\u00e9es<\/a><\/li>
\u00c9tape 2 : Correspondance des classes<\/a><\/li>
\u00c9tape 3 : Transformation floue<\/a>
- 1-Charger le raster CLC (reclass\u00e9 ou original).<\/a><\/li>
- 2-D\u00e9finir la table de correspondance ci-dessus (codes et \u03bc).<\/a><\/li>
- 3-G\u00e9n\u00e9rer le raster flou fzy_corine.tif.<\/a><\/li>
- 4-Visualiser : les zones favorables (\u03bc proches de 1) appara\u00eetront plus claires.<\/a><\/li><\/ul><\/li>
- \u00c9tape 4 : Interpr\u00e9tation<\/a><\/li>
- En r\u00e9sum\u00e9<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n\n\n\n
  \n\n\n\n
  Dans certains cas, les donn\u00e9es ne sont pas continues (altitude, pente, distance\u2026), mais discr\u00e8tes<\/strong>, c\u2019est-\u00e0-dire constitu\u00e9es de classes<\/strong>.
  Chaque pixel correspond alors \u00e0 une cat\u00e9gorie : un type de sol, un usage du sol, un niveau de risque, etc.<\/p>\n\n\n\n
  Ces rasters \u201ccat\u00e9goriels\u201d sont tr\u00e8s fr\u00e9quents en analyse spatiale, mais ils posent un probl\u00e8me :
  comment les int\u00e9grer dans une analyse multicrit\u00e8re floue<\/strong> alors qu\u2019ils ne contiennent pas de valeurs num\u00e9riques continues ?<\/p>\n\n\n\n
  C\u2019est l\u00e0 qu\u2019intervient le module Classes \u2192 Fuzzy<\/strong> du plugin FuzzyAttributes<\/a><\/em> (version 2).<\/p>\n\n\n\n
  \n\n\n\n
  <\/span>Le principe<\/span><\/h3>\n\n\n\n
  Plut\u00f4t que de travailler directement avec les classes (1, 2, 3\u2026 ou \u201cfor\u00eat\u201d, \u201curbain\u201d, \u201ceau\u201d), on cherche \u00e0 exprimer pour chacune d\u2019elles dans quelle mesure elle satisfait un crit\u00e8re donn\u00e9<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n
  Exemples :<\/p>\n\n\n\n
  \n
  Pour un crit\u00e8re \u201czones favorables \u00e0 l\u2019infiltration\u201d,\n
  \n
  les sols sableux \u2192 satisfaction 0.9<\/li>\n\n\n\n
  les sols argileux \u2192 satisfaction 0.3<\/li>\n\n\n\n
  les zones urbaines \u2192 satisfaction 0.1<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
  Pour un crit\u00e8re \u201crisque d\u2019\u00e9rosion\u201d,\n
  \n
  les pentes fortes \u2192 0.8<\/li>\n\n\n\n
  les for\u00eats \u2192 0.2<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
  Le r\u00e9sultat est un raster flou<\/strong>, dans lequel chaque pixel prend une valeur entre 0 et 1 repr\u00e9sentant le degr\u00e9 de satisfaction<\/strong> du crit\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n
  \n\n\n\n
  <\/span>\u00c9tapes dans le plugin FuzzyAttributes<\/em><\/span><\/h3>\n\n\n\n
  \n
  Menu :<\/strong> Classes \u2192 Fuzzy<\/code><\/li>\n\n\n\n
  S\u00e9lectionnez un raster cat\u00e9goriel<\/strong> (monobande, de type entier).<\/li>\n\n\n\n
  Le plugin lit les valeurs uniques<\/strong> pr\u00e9sentes dans la couche.<\/li>\n\n\n\n
  Pour chaque classe, saisissez le degr\u00e9 d\u2019appartenance flou<\/strong> (entre 0 et 1). Vous pouvez aussi charger une table de correspondance depuis un fichier CSV<\/a> existant.<\/li>\n\n\n\n
  Choisissez un nom pour le raster flou de sortie<\/strong> (ex. fzy_classes.tif<\/code>).<\/li>\n\n\n\n
  Cliquez sur Cr\u00e9er raster flou<\/strong>.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span> Bonnes pratiques<\/span><\/h3>\n\n\n\n\nLa coh\u00e9rence d\u00e9pend du crit\u00e8re \u00e9tudi\u00e9<\/strong> : une m\u00eame classe peut \u00eatre favorable dans une analyse, d\u00e9favorable dans une autre.<\/li>\n\n\n\n \u00c9vitez les valeurs 0 et 1 absolues sauf certitude totale : la logique floue permet justement d\u2019exprimer les nuances.<\/li>\n\n\n\nDocumentez vos correspondances : elles peuvent \u00eatre enregistr\u00e9es dans un fichier CSV ou une table du GeoPackage<\/a> pour \u00eatre r\u00e9utilis\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>Un exemple concret<\/span><\/h3>\n\n\n\nObjectif :<\/strong> Cr\u00e9er une carte de convenance pour l\u2019installation de ruches<\/strong> \u00e0 partir du raster CORINE Land Cover.<\/p>\n\n\n\n Principe :<\/strong> Chaque type d\u2019occupation du sol (for\u00eat, prairie, zone agricole, urbain, etc.) re\u00e7oit un degr\u00e9 de satisfaction<\/strong> entre 0 et 1 selon son int\u00e9r\u00eat apicole.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>\u00c9tape 1 : Source de donn\u00e9es<\/span><\/h3>\n\n\n\nVous pouvez t\u00e9l\u00e9charger le raster CLC directement ici : https:\/\/land.copernicus.eu\/pan-european\/corine-land-cover\/clc2018<\/a><\/p>\n\n\n\n Formats disponibles : GeoTIFF, 100 m de r\u00e9solution. Vous pouvez ensuite le d\u00e9couper \u00e0 votre emprise d\u2019\u00e9tude (par exemple la Corse<\/strong>).<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>\u00c9tape 2 : Correspondance des classes<\/span><\/h3>\n\n\n\nVoici une table de correspondance exemple<\/strong> pour l\u2019\u00e9valuation apicole :<\/p>\n\n\n\n Code CLC<\/th> Libell\u00e9 simplifi\u00e9<\/th> Degr\u00e9 de convenance apicole (\u03bc)<\/th> Justification<\/th><\/tr><\/thead> 111\u2013142<\/td> Zones urbaines \/ artificialis\u00e9es<\/td> 0.1<\/td> Tr\u00e8s faible, peu de ressources florales naturelles<\/td><\/tr> 211\u2013244<\/td> Zones agricoles (cultures, mosa\u00efques agricoles)<\/td> 0.6<\/td> Pr\u00e9sence de prairies et cultures mellif\u00e8res possibles<\/td><\/tr> 311\u2013313<\/td> For\u00eats (feuillus, conif\u00e8res, mixtes)<\/td> 0.8<\/td> Riches en essences mellif\u00e8res selon la saison<\/td><\/tr> 321\u2013324<\/td> V\u00e9g\u00e9tation naturelle (broussailles, maquis, etc.)<\/td> 0.9<\/td> Tr\u00e8s favorable, floraison \u00e9tal\u00e9e, peu de perturbations<\/td><\/tr> 331\u2013335<\/td> Espaces ouverts, plages, zones rocheuses<\/td> 0.3<\/td> Peu de fleurs, conditions difficiles<\/td><\/tr> 411\u2013423<\/td> Zones humides<\/td> 0.4<\/td> Milieux instables, parfois riches mais fragiles<\/td><\/tr> 511\u2013523<\/td> Plans d\u2019eau \/ mer<\/td> 0.0<\/td> Non propice \u00e9videmment <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>\u00c9tape 3 : Transformation floue<\/span><\/h3>\n\n\n\nAvec le plugin FuzzyAttributes<\/strong> \u2192 module Classes \u2192 Fuzzy<\/strong> :<\/p>\n\n\n\n <\/span>1-Charger le raster CLC (reclass\u00e9 ou original).<\/span><\/h4>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/span>2-D\u00e9finir la table de correspondance ci-dessus (codes et \u03bc).<\/span><\/h4>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/span>3-G\u00e9n\u00e9rer le raster flou fzy_corine.tif<\/code>.<\/span><\/h4>\n\n\n\n<\/span>4-Visualiser : les zones favorables (\u03bc proches de 1) appara\u00eetront plus claires.<\/span><\/h4>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>\u00c9tape 4 : Interpr\u00e9tation<\/span><\/h3>\n\n\n\n\nOn obtient une carte continue de convenance apicole<\/strong>, au lieu d\u2019un patchwork de classes rigides.<\/li>\n\n\n\n Elle peut ensuite \u00eatre combin\u00e9e avec d\u2019autres crit\u00e8res flous<\/strong> :\n\nproximit\u00e9 de l\u2019eau (besoin d\u2019abreuvement)<\/li>\n\n\n\n altitude \/ pente<\/li>\n\n\n\n distance aux routes (accessibilit\u00e9)<\/li>\n\n\n\n absence de cultures trait\u00e9es<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nUne agr\u00e9gation floue de ces crit\u00e8res produira une carte multicrit\u00e8re d\u2019implantation optimale des ruches<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>En r\u00e9sum\u00e9<\/span><\/h3>\n\n\n\n\nTransformer un raster de classes en raster flou, c\u2019est passer d\u2019une logique \u201ccat\u00e9gorique\u201d \u00e0 une logique \u201cgraduelle\u201d \u2014 on quitte le \u201ctout ou 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