Acquis d'apprentissage

  • Comprendre le rôle et la construction d’un modèle;
  • Être capable de distinguer les différentes approches de modélisation et de choisir la plus appropriée en fonction de son projet;
  • Être capable de mesurer et d’interpréter différentes statistiques spatiales;
  • Être capable de construire et d’utiliser des surfaces statistiques, dont le MNT.

 

Objectifs

L’objectif de ce cours est d’introduire les étudiants à la modélisation spatiale, aux différents types de modèles ainsi qu’aux statistiques spatiales afin de pouvoir approfondir ces différents aspects lors des cours de Master. Le cours se base sur de nombreux exemples d’application des modèles issus principalement de la géographie et de la géologie. L’interprétation prime sur la technique.

Compétences développées durant ce cours:

Les compétences disciplinaires

#3. Concepts et théories en géographie : niveau intermédiaire

#4. Outils du géographe : niveau avancé

#5. Démarche scientifique en géographie : niveau intermédiaire

 

Les compétences transversales

#7. Autonomie : niveau débutant

 

Contenu

1. Introduction: qu'est ce qu'un modèle?

2. La modélisation spatiale

3. Les statistiques spatiales

4. Les surfaces statistiques

 

Table des matières

Introduction

Chapitre 1: La modélisation spatiale

1. Types de modèles 2. Le modèle conceptuel 3. Les modèles empiriques statistiques 4. Les modèles de simulation 5. Modélisation de systèmes complexes discrets 6. Validation

Chapitre 2 : Les statistiques spatiales

1. Introduction 2. Les statistiques spatiales descriptives 3. Comment considérer le voisinage? 4. Statistiques globales 5. Statistiques locales 6. Conclusions

Chapitre 3 : Les surfaces statistiques

1. Introduction 2. Méthodes globales d'interpolation 3. Méthodes locales d'interpolation 4. Méthodes géostatistiques d'interpolation 5. Analyse des surfaces statistiques

 

Exercices

Les travaux pratiques seront composés de séances portant sur les modèles de simulation, les modèles empiriques statistiques (régressions spatiales), l'autocorrélation spatiale et l'interpolation spatiale (surfaces statistiques). La plupart des exercices utiliseront l'environnement opensource R.

Méthodes d'enseignement

Le cours est composé de 20h de cours théorique et de 30h de travaux pratiques. La présence aux travaux pratiques est obligatoire.

Méthode d'évaluation

Examen écrit sur le cours théorique (50%), rapport de travaux pratiques (10%) et examen de TP (40%).

Les parties théoriques et pratiques forment 2 activités d'apprentissage différentes. Chacune des parties peut donc être validée dès que le 10/20 est atteint.

L'évaluation de seconde session est similaire à celle de première session.

Sources, références et supports éventuels

  • Burrough, P., and R. McDonnell. 2005. Principles of Geographical Information Systems. Oxford: Oxford University Press.
  • Demers, M. N. s. 2000. Fundamentals of GIS. 2nd ed. New York: Wiley & Sons.
  • Mulligan J., Wainwright M., 2003, Environmental modelling : finding simplicity in complexity. Chichester : Wiley.
  • Zaninetti J.-M., 2005, Statistique spatiale. Méthode et application géomatique. Paris : Lavoisier.

 

Langue d'instruction

Français