\nUne fois que vous avez cr\u00e9\u00e9 les couches n\u00e9cessaires (dans cet exemple, les couches sont Pente, Distance par rapport aux installations r\u00e9cr\u00e9atives, Distance par rapport aux \u00e9coles et Utilisation du sol) \u00e0 votre analyse, comment ces couches cr\u00e9\u00e9es sont-elles associ\u00e9es pour cr\u00e9er une carte class\u00e9e des surfaces potentielles pour situer l’\u00e9cole\u00a0? Vous devez comparer les valeurs des classes entre les couches. Pour ce faire, une m\u00e9thode consiste \u00e0 assigner des valeurs num\u00e9riques aux classes contenues dans chaque couche de la carte ou \u00e0 les reclassifier.<\/em><\/p>\n
Chaque couche de la carte est class\u00e9e par son degr\u00e9 d’aptitude en tant qu’emplacement pour la nouvelle \u00e9cole. Par exemple, vous pouvez affecter une valeur \u00e0 chaque classe de chaque couche, selon une \u00e9chelle de 1 \u00e0 10, 10 \u00e9tant le meilleur classement. Comme le montre cet exemple, de nombreuses \u00e9chelles sont synth\u00e9tiques. Il s’agit souvent d’un classement, du plus appropri\u00e9 au moins appropri\u00e9. Ce classement s’appuie sur quelque chose de mesurable, comme la distance par rapport aux \u00e9coles, mais, en d\u00e9finitive, il s’agit d’une mesure subjective d\u00e9terminant le degr\u00e9 d’aptitude d’une certaine distance par rapport \u00e0 une \u00e9cole pour placer une autre \u00e9cole. Le probl\u00e8me est tr\u00e8s bien pos\u00e9. Voyons comment r\u00e9pondre en utilisant les outils classiques.<\/p>\n Pour situer l’\u00e9cole pr\u00e8s des installations r\u00e9cr\u00e9atives, vous devez conna\u00eetre la distance qui les s\u00e9pare. L’outil Distance euclidienne de Spatial Analyst cr\u00e9e ce type de carte en calculant la distance en ligne droite (euclidienne) entre un emplacement et les installations r\u00e9cr\u00e9atives les plus proches. Il en r\u00e9sulte un jeu de donn\u00e9es raster dans lequel chaque cellule repr\u00e9sente la distance aux installations r\u00e9cr\u00e9atives les plus proches. Pour donner un rang \u00e0 la carte, utilisez l’outil Reclassification. Puisqu’il est souhaitable de situer l’\u00e9cole pr\u00e8s des installations r\u00e9cr\u00e9atives, affectez la valeur 1 aux distances \u00e9loign\u00e9es de ces installations et la valeur 10 aux distances qui s’en rapprochent. Puis classez les distances interm\u00e9diaires lin\u00e9airement comme le montre l’illustration suivante.<\/p>\n Nous utilisons l’outil Reclassification de la bo\u00eete \u00e0 outils Spatial Analyst->Classer<\/strong><\/em>.<\/p>\n Etapes :<\/p>\n La s\u00e9lection de l’option Inverser les nouvelles valeurs<\/em> attribue une nouvelle valeur plus \u00e9lev\u00e9e aux distances proches des centres de loisirs, puisque ces zones sont plus d\u00e9sirables. Le r\u00e9sultat obtenu est le suivant:<\/p>\n <\/p>\n Pour les g\u00e9omaticiens que nous sommes, ce r\u00e9sultat nous appara\u00eet tout \u00e0 fait coh\u00e9rent. Nous avons une zone d’\u00e9tude, des distances concentriques par rapport \u00e0 nos cibles, et un d\u00e9grad\u00e9 r\u00e9gulier de valeurs au fur et \u00e0 mesure que nous nous \u00e9loignons de nos cibles.<\/p>\n Mais la question est: est-ce que \u00e7a r\u00e9pond \u00e0 la question pos\u00e9e?<\/p>\n Les zones vertes, c’est \u00e0 dire les zones les plus propices selon ce crit\u00e8re, d\u00e9pendent de l’emplacement des sites r\u00e9cr\u00e9atifs. Mais pas seulement. Elles d\u00e9pendent de notre zone d’\u00e9tude: on aurait choisi une zone plus vaste, elles seraient plus grandes, on aurait limit\u00e9 notre zone, elles seraient plus petites. Elles d\u00e9pendent aussi de notre choix arbitraire de faire 10 zones. On aurait choisis d’en faire 7, elles seraient plus grandes, et si on avait choisi d’en faire 12 elles seraient plus petites.<\/p>\n La question pos\u00e9e est de trouver des sites, car les parents souhaitent que la nouvelle \u00e9cole soit proche d’un site r\u00e9cr\u00e9atif. En tant que parent, je vais trouver qu’un site r\u00e9cr\u00e9atif est proche ou loin en fonction de bien de crit\u00e8res personnels, mais surement pas en fonction de la surface totale du projet d’am\u00e9nagement!<\/p>\n La satisfaction du crit\u00e8re Proximit\u00e9 d’un site r\u00e9cr\u00e9atif doit \u00eatre pos\u00e9e aux acteurs. On pourra ainsi comprendre que l’on consid\u00e8re \u00ab\u00a0Proche\u00a0\u00bb un site auquel on peut aller \u00e0 pied avec ses enfants, ou \u00e0 la rigueur en voiture mais avec un trajet maximum de 5 \u00e0 10 minutes.<\/p>\n Si on traduit ceci en distance, on pourra dire que l’optimum de satisfaction se trouve entre 0 et 1000m (parcours \u00e0 pied) et que, \u00e0 partir de 7 km (parcours de 10′ en voiture) on consid\u00e8re que le site est \u00ab\u00a0Loin\u00a0\u00bb.<\/p>\n On utilise la commande Crit\u00e8re souple sur la couche DistanceRecre<\/p>\n <\/p>\n Nous s\u00e9lectionnons l’attribut Gridcode et d\u00e9finissons une satisfaction maximale jusqu’\u00e0 1000m (a) et une satisfaction nulle \u00e0 partir de 5000 m (b).<\/p>\n On clique Calculer, et on obtient le r\u00e9sultat suivant:<\/p>\n <\/p>\n Bien s\u00fbr on pourrait faire quelque chose de similaire avec l’outil Reclassification. Pour l’instant l’important c’est surtout le raisonnement utilis\u00e9.<\/p>\n Nous avons deux r\u00e9sultats diff\u00e9rents, pas seulement parce que l’on utilise deux outils diff\u00e9rents, mais bien parce que nous avons deux raisonnement diff\u00e9rents.<\/p>\n Nous avons cr\u00e9\u00e9 un jeu de donn\u00e9es raster dans lequel chaque cellule repr\u00e9sente la distance \u00e0 l’\u00e9cole la plus proche (DistToSchools). Pour donner un rang \u00e0 la carte, utilisez l’outil Reclassification. Puisqu’il est souhaitable de situer l’\u00e9cole \u00e0 l’\u00e9cart des \u00e9coles existantes, affectez la valeur 1 aux distances proches de ces \u00e9coles et la valeur 10 aux distances qui s’en \u00e9loignent. Puis classez les distances interm\u00e9diaires lin\u00e9airement comme le montre l’illustration suivante.<\/p>\n Comme pour la distance aux sites r\u00e9cr\u00e9atifs,\u00a0nous utilisons l’outil Reclassification de la bo\u00eete \u00e0 outils Spatial Analyst->Classer<\/strong><\/em>.<\/p>\n Etapes :<\/p>\n Vous souhaitez positionner l’\u00e9cole \u00e0 l’\u00e9cart des \u00e9coles existantes, donc vous affectez des nombres plus \u00e9lev\u00e9s aux plages de valeurs qui repr\u00e9sentent des emplacements plus \u00e9loign\u00e9s, car ces emplacements sont les plus d\u00e9sirables. Puisque la valeur par d\u00e9faut affecte des Nouvelles valeurs \u00e9lev\u00e9es (emplacements plus appropri\u00e9s) aux plages \u00e9lev\u00e9es d’Anciennes valeurs (emplacements plus \u00e9loign\u00e9s des \u00e9coles existantes), vous n’avez pas besoin de modifier les valeurs \u00e0 ce stade.<\/p>\n Le r\u00e9sultat obtenu est le suivant: Si on applique le m\u00eame raisonnement que pr\u00e9c\u00e9demment, un usager consid\u00e9rera que l’\u00e9cole est \u00ab\u00a0Loin\u00a0\u00bb s’il faut plus de 10′ en voiture et \u00ab\u00a0Proche\u00a0\u00bb s’il peut y aller \u00e0 pied (1000m).<\/p>\n
\nCette \u00e9chelle s’appelle une \u00ab\u00a0\u00e9chelle d’aptitude\u00a0\u00bb. Utilisez la valeur NoData pour \u00e9carter les zones qui ne doivent pas \u00eatre prises en compte. Le fait d’affecter \u00e0 toutes les mesures la m\u00eame \u00e9chelle num\u00e9rique leur donne la m\u00eame importance dans la d\u00e9termination des emplacements les plus appropri\u00e9s. Au d\u00e9part, le mod\u00e8le est \u00e9labor\u00e9 de cette mani\u00e8re. Par la suite, lorsque vous testerez d’autres sc\u00e9narios, des facteurs de pond\u00e9ration pourront \u00eatre appliqu\u00e9s aux couches pour approfondir l’exploration des donn\u00e9es et de leurs relations.<\/em><\/p>\nCr\u00e9ation d’\u00e9chelles d’aptitude<\/h3>\n
\nIl existe des \u00e9chelles naturelles qui sont commun\u00e9ment associ\u00e9es \u00e0 certains objectifs. Le co\u00fbt en est un bon exemple, mais doit \u00eatre d\u00e9fini suffisamment en d\u00e9tail. Dans une \u00e9tude sur l’aptitude d’un b\u00e2timent, un objectif de co\u00fbt immobilier faible serait \u00a0mesur\u00e9 sur une \u00e9chelle en dollars. Veillez \u00e0 d\u00e9finir l’\u00e9chelle de mani\u00e8re ad\u00e9quate. Pour un \u00e9l\u00e9ment aussi connu que le dollar, il faut prendre en compte d’autres variables, par exemple s’il s’agit de dollars am\u00e9ricains, australiens ou d’un taux de change entre devises.
\nDe nombreuses \u00e9chelles ne sont pas des relations lin\u00e9aires bien qu’elles soient souvent pr\u00e9sent\u00e9es de cette mani\u00e8re pour gagner du temps et r\u00e9aliser des \u00e9conomies ou parce que toutes \u00a0les options n’ont pas \u00e9t\u00e9 envisag\u00e9es. Par exemple, si vous affectez une \u00e9chelle \u00e0 une distance de d\u00e9placement, un d\u00e9placement de 1,5 ou 10 kilom\u00e8tres ne serait pas class\u00e9 comme une aptitude de 10, 5 et 1 si le d\u00e9placement se faisait \u00e0 pied. Certaines personnes jugeront qu’une marche de 5 kilom\u00e8tres n’est que deux fois plus fatigante qu’une marche de 1 kilom\u00e8tre, et d’autres dix fois plus.
\nLorsque vous \u00e9laborez une \u00e9chelle d’aptitude, demandez l’avis de personnes bien inform\u00e9es pour identifier les deux extr\u00eames d’un sc\u00e9nario et autant de points interm\u00e9diaires que possible. Ces personnes doivent bien conna\u00eetre l’objectif \u00e0 l’\u00e9tude. Par exemple, il est plus int\u00e9ressant de demander \u00e0 des usagers leur opinion sur le temps qu’ils souhaiteraient mettre pour se rendre de leur domicile \u00e0 leur travail, que de demander \u00e0 un agent les heures \u00e0 laquelle la circulation est la plus mauvaise.
\n…\u00a0\u00bb<\/em><\/p>\nClassement des zones \u00e0 proximit\u00e9 d’installations r\u00e9cr\u00e9atives avec l’outil Reclassification<\/h2>\n
![\"reclassification](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.sigterritoires.fr\/wp-content\/uploads\/2015\/07\/us50.png\")
<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n\n
<\/a><\/p>\n\n
\nDonnez un nom \u00a0pour le param\u00e8tre Raster en sortie: DistRecSitesReclass
\nCliquez sur OK.<\/p>\n<\/a><\/p>\nClassement des zones \u00e0 proximit\u00e9 d’installations r\u00e9cr\u00e9atives avec l’outil\u00a0Crit\u00e8re souple<\/h2>\n
<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\nClassement des zones \u00e9loign\u00e9es des \u00e9coles existantes, avec Spatial Analyst<\/h2>\n
<\/a><\/p>\n\n
\n<\/a>Les m\u00eames remarques que pour l’\u00e9loignement des sites r\u00e9cr\u00e9atifs peuvent \u00eatre faites pour le r\u00e9sultat de ce crit\u00e8re. L’\u00e9loignement des \u00e9coles existantes n’est pas un concept li\u00e9 \u00e0 la taille de notre zone d’\u00e9tude.<\/p>\nClassement des zones \u00e9loign\u00e9es des \u00e9coles existantes\u00a0avec l’outil\u00a0Crit\u00e8re souple<\/h2>\n