ATP CnRS/CnES - TELEDETECTIOn SPATIALE InTEGRATIan DES DonnEES DE TELEDETECTIon DAns un SYSTEmE D'InFoRmATIan GEOGRAPHIQUE: SUIVI DE LA mORPHOLOGIE ET DE LA DEmOGRAPHIE D'unE VILLE RAPPOR T FInAL - AOUT 1987 , ... .i= Volume l : SynTHESE -1- ATP CnRS/CnES - TELEDETECnOn SPATIALE InTEGRATIon DES DonnEES DE TELEDETECTIon DAns un SYSTEmE D'InFoRmATIon GEOGRAPHIQUE: SUIVI DE LA mORPHOLOGIE ET DE LA DEmOGRAPHIE D'unE VILLE RAPPORT FInAL - AOUT 1987 Volume 1 : synTHESE oRsrom Département Urbanisation et Soda-systèmes urbains Unité d'Infographie Atelier de Télédétection Bondy \ - 2 - AVERTISSEIIlIDT Ont participé à la r"édaction de ce rapport les membres de l'équipe oRsrom : - Département D: F. DUREAU. O. BARBARY.A. mICHEL - Unité d'infographie: m. SOURIS - Atelier de télédétection de Bondy: B. LORTIC Les travaux photographiques ont été réalisés par 1. RAnnOU et A. AInG (Atelier de Télédétection de Bondy). Le présent rapport constitue un bilan des travaux réalisés de 1985 à 1987 par l'équipe de recherche ORSI'Om sur le thème ·Intégration des données de télédétection dans un système d'information géographique : suivi de la morphologie et de la démographie d'une ville·. Il s'agit de résultats intermédiair9S à n@ pas &ffUSf?r sans l'autorisation d@s [email protected]?sd@ C9tt@ @guipe. - 3 - ATP CnRS/CnES - TELEDETECTIOn SPATIALE InTEGRATIOn DES DOnnn:S DE TELEDETECTIon DAns un SYSTEmE D'IDPORIDATIOn GEOGRAPillaUE : SUIVI DE LA mORPHOLOGIE ET DE LA DEmOGRAPHIE D'UnE VILLE RAPPORT BnAL - AOUT 1987 Vol. 1. page InTRODUCTIon 8 Les objectifs du programme de recherche Le contexte institutionnel et financier La cornposition de l' équipe ORSI'Om Publications et notes de travail de l'équipe oRsrom Liste des logiciels développés 7 8 9 10 13 synTHESE DES RECHERCHES ET PRInCIPAUX RESULTATS OBTmUS 15 1. Travaux réalisés sur marseille 2. Travaux réalisés sur Quito 17 38 Vol. 2, page AIUlEXES mITHOOOLOGIQUES 1. Base de données et information géographique: l'extension du modèle relationnel 7 2. Le ~stème TIGRE, un ~stème d'information géographique organisé selon le modèle relationnel 21 3. Le point sur l'utilisation de la télédétection aérienne et spatiale pour l'observation des populations citadines à travers la littérature française et anglo-saxonne 29 4. Le point sur la télédétection urbaine à travers la bibliographie française et anglo-saxonne 39 5. Plan d'expérience sur marseille 59 - 4 - Vol.2.page O. Etablissement d'une typologie de la morphologie urbaine à partir d'une analyse de la mosaïque photographique de maraeille 65 7. Analyse de l'information intégrée dans la base de margeille 131 8. Intégration des données morphologiques et démographiques dans la base de données sur morseille gérée par le système TIGRE 139 9. Données géogro.phiques et données satellitai~s: mise en oeuvre de l'intégration et répercussions méthodologiques 151 10. Tirage de l'échantillon de travail sur ffiaraeille 159 Il. Enquête morphologie urbaine (marseille, 9-14 juin 1988) : collecte et exploitation des données 167 12. Les indicateurs démographiques intégrés dans la base de données sur marseille : définitions et variations selon le8 type8 morphologiquefl 179 13. Caractères démographiques et stratification morphologique. Analyse statistique 191 14. mise au point des outils et de la méthode du test: sondages équiprobables, estimation sans biais d'effectifs et de densités. stratification morphologique synthétique 205 15. Estimations stratifiées de caractères démographiques 229 16. stratification morphologique simple obtenue à partir de l'information satellitaire 269 17. Tentative d'évaluation de l'efficacité des tirages aréolaires assurant une bonne répartition géographique des unités sondées 279 18. Présentation des classifications de l'image Thematic mapper de maraeille : descripteur "densité du bâti" 291 19. mise au point d'une typologie de l'occupation du sol à partir de l'image Thematic mapper de maraeille. Etude des quantiles rodiométriques des sous-ilots de l'échantillon 20. Atlas Informatisé de Quito (A.LGol. Termes de référence scientifiques et techniques 400 -:5 - Vol.2. page 21. Plan d'expérience sur Quito 417 22. Enquête morphologie Quito (Octobre-Décembre 1988) : collecte et exploitation des données 421 23. Schéma de la démarche de classüication des 1gg manzanas de l'enquête morphologie de Qui to 481 24. Enquête bâti/population auito (avril1ga7) : collecte et exploitation des données 467 25. mise en évidence des réseaux de voirie sur une image SPOT panchromatique. Etude de faisabilité sur Quito (EQUATEUR) 523 26. stratification et caractérisation des quartiers de Quito. Une recherche en cours: l'analyse numérique des textures de l'image et des structures urbaines (image SPOT du 26111187) 53:3 - 6 - InTRODUCTIon - 7 LES OBJECTIFS DU pR.OGRAmmE DE R.ECHl:R.Cm: L'objectif général assigné au projet de recherche soumis à l'ATP est d' 9JC1.baréi;r un outH permlfilttant 119 suivi de la marpholoqilfil ..t dlfilla d@mr.:yraphilfil d'unr9 vill.., qràe9 d un .sy;stème d'Ùûarmation Ç"éographigue int9g:r-ant les données de télédétection. Ce projet s'inscrit dans une dynamique scientifique particulière au sein de l'ORSTOm. En effet, outre les membres de l'atelier de télédétection. il implique des chercheurs travaillant sur deux programmes de recherche: "mise au point d'un système d'information géographique' (programme débuté par l'Unité d'Infogrophie en 19&'3), et "Utilisation de la télédétection pour l'observation des populations urbaines" (programme engagé par l'UR 6 du Département D en 1985, pour une durée de quatre ansl. Ces deux programmes se rejoignent sur une application commune: l'Atlas Permanent Informatisé de Quito (APIQ. fin des travaU% prévue pour l'année 1900) qui comprend, outre la production classique d'un recueil de cartes, un volet de recherches sur la mise au point d'un observatoire urbain informatise. dont une partie des données serait actualis" à l'aide de la télédétection (voir termes de référence scienWiques et techniques en annexe 20). La réalisation de l'objectif général du proçramme nécessite des travau:! approfondis dans trois directions: - Développement de modules spécifiques aU% données de télédétection. qui rejoignent le système d'information géographique mis au point par l'Unité d'Infographie de l'ORsrom - Interprétation des images satellites à haute résolution en milieu urbain - Relations bâti/population et sondages spatiaU% en démographie urbaine. L'étape préalable à ces trois axes de recherche, qui sont développés simultanément depuis le début 1985. est la constitution d'une base de données sur la ville de marasille. Le présent rapport final [ait le point des travau:! déjà réalisés sur les deux sites-test. marseille et Quito. pour chacune des directions de recherches évoquées ci-dessus : étant donné le calendrier des programmes dans lequel s'intégrant nos travaux, il s'agit d'une synéhm prorrisai.re de nos travaU%, réalisée en grande partie à partir des notes de travail et articles rédigés par les différents membres de l'équipe. - 8 LE con1'DCTE Ins"I1TUTIOnnEL ET FIIlAnCIER Trois servioes de l'ORsrom participent au programme de recherches : - L'UR e du ~partementD. ·Urbanisation et socio-S1Jstèmes urbains·. - L'Unité d'Infographie. - L'Atelier de Télédétection de Bondy, En outre. nous avons collaboré pour les travaux concarnant maraeille avec l'Ecole des Hautes Etudes en Sciences Sociales (mESS), en la personne d'A. CHATELAln. Quant aux partenaires équatoriens, il s'agit des institutions participant à l'Atlas Permanent Informatisé de Quito (APIa) : - Institut Géographique militaire (IGm). - mairie de Quito. - Institut Panaméricain de Géographie et d'Histoire (IPGH), Outre les financements oRsrom (1988 = 134.800 F ; 1987 = 149.200 F) et le financement ATP dont bénéficie le projet (92.000 F. voir descriptif des dépenses dans le rapport financier ci-joint). ont été obtenus : - un complément de financement par le Comité de Pilotage de la Télédétection en CoopérQtion (ministère de l'Industrie et de la Recherche et ministère des Relations El:térieures - CoopérQtion et Développement) : 172.500 F . Ce financement vient en complément de la somme accord" par l'ATP (02.000 F), par rapport à notr9 demande ATP de 267.500 F. La convention entre l'oRsrom et le Comité ayant été signée beaucoup plus tardivement que prévue. ces fonds n'ont été disponibles qu'en novembre 1956. - la fourniture à un tarif préférentiel de 4 scènes SPOT sur la ville de Quito: demande PEPS reprise par le CnES, La ville de Quito se trouvant à cheval sur dEnD: scènes SPOT. le CnES finance les vues verticales en panchromatique et multispectral ; les vues obliques demandées dans le projet PEPS pour travailler en stéréoscopie sont finan~s scénes par l'ATP et le Comité de Pilotage de la Télédétection en Coopération. Les prévues ont été enregistrées malheureusement. la livraison en Juin. Août et novembre 198e à rORSTOm des donnees commandées a particulièrement lonque (de mars à fln mai jga7) ; ét~ - Q - LA COmpOSITIOn DE L'EQUIPE ORSTOm UR 6 du Déportement D (Urbanisation et socio-S11stèmes urbains) DUREAU Françoise, chargée de recherche ORSI'Om, géographe-démoçraphe. Responsable du programme sur "L'utilisation de la télédétection pour l'observation des populations urbaines". BARBARY Olivier, allocataire de recherche mRES, statisticien. Participe au programme depuis Juin 1985. Sujet de thèse : "Elaboration de plans de sondage pour l'estimation de données spatiotemporelles, en prenant en compte les informations fournies par la télédétection. Application aux données démographiques en milieu urbain des pa'Ys en dévèloppement. " mICHEL Alain, allocataire de recherche mRES, urbaniste spécialisé en télédétection. Participe au programme depuis Décembre 1985. Sujet de thèse: "Télédétection et observation suivie de la morphologie et de la démographie des villes des pays en développement. mise au point des méthodes d'analyse des images satellite à haute résolution et évaluation des informations fournies par ces images." Unité d'Infographie SOURIS marc. ingerueur de recherche ORSTOm, mathématicien -informaticien reeponBable de l'Unité d'Infographie depuis 1983. PELLETIER Françoise, inqénieur de recherche ORSI'Om, cartographe-informaticienne. Al1TIGEOL Immaculée Conception. technicienne ORSI'Om, chargée de la digitalisation des cartes. Atelier de Télédétection de Bondy (ATOB) LDRTIe Bernard, responsable de la formation à l'ArOB. spécialiste en télédétection. RAnnou Isabelle, technicienne ORSI'Om, photographe. (En outre. J.m. EBERHARD a participé de mai à juillet 1987 aux travaux sur l'image SPOT de Quito, dans le cadre d'un stage de DEA à l'ArOB ; il a rédigé l'annexe 25 du présent rapport) - 10PUBucAnons n n0TD3 DE TRAVAIL DE L'!:QUlPE ORSTOm ~uvt'1nt être consultés au Npartt?.m,gnt.l) de l'ORsroln. 3() rue dt? Charonnt? 75011 PAll.lS) Articles DUREAU F. et. GUIl.I.AUnU: A.. IG84. - La démographie depuis l'espace: un nouveau système d'observation? Paris. 5I'ATECO n· 38. pp. 5-46. DUREAU P.. 1980. - A propos du traitement inIormatique de données localisées. Une expérience en cours : télédét.ection et. observation des populations urbaines. Paris, ORSI'Om, collection Colloques et séminaires, numéro sur le traitement des données localisées. pp.263-288. DUREAU F. et BARBARY 0 .. 1Q87. Pour une méthode de collecle démographique en ville intégro.nt la télédétection spatiale. A paraître dans la collection Informatique et sciences humaines. EHESS. 42p. SOURIS m .. 1986. - Systèmes d'information géographiques et bases de données .. Paris. ORSTOm, collection Colloques et séminaires, numéro sur le traitement des données localisées. pp. 29-87. Communications à des colloques DUREAU F. et GUIl.I.AumE A.. 1985. - La population dans l'espace. Télédétection et observation démographique des villes des pays en développement. Communication au XXe congrès général de l'Union Internationale pour l'étude scientifique de la population, Florence (Italie). 5-.12 Juin 1985. DUREAU F., LORTIC B.. mICHEL A.. SOURIS m., lQ87. - Télédétection et système d'information géographique. Communication au Forum Internationa.l de l'Instrumentation et de l'Information géographiques. Lyon (Fr-ance). 10-13 Juin 1987. 15 p. DUREAU F.. LORTIC B., mICHE!. A.. SOURIS m .. 1987. - Informatique, télédétection et observation des populations urbaines. Une recherche en cours à Quito (EQUATEUR). Communication à la Primera Conferencia Latinoamericana sobre informatica en geografia. San José. Costa Rica. 5-9 Octobre 1987. notes de travail non publiée me sont pas citées dans œtte jjsie les noies les plus rt:k9ni6'S jnt~ dans 16 rappart .lJna1 Arp. qui con.sliiuené les anneres 13 à 1 ï': lf)..22 à 28) Equipe oRsrom (UR 406. ATOB, Unité d'infographie). 1988. -Intégr-ation des données de télédétection dans un système d'information géographique : suivi de la morphologie et de la démographie d'une ville. Rapport intermédiaire - Avril 1988. Paris. 190 p. - Il - BARBARYO., 1985. -Projet de thèse de mathématiques appliquées am: sciences de l'homme, sous la d.irection de m. BARBUT, EHESS. Sujet :'Elaboration de plans de sondage pour l'estimation de données spatio-temporelles, en prenant en compte 168 informatiorus fournies par la télédétection. Application am: données démographiques en milieu urbain des pavs en développement'. Paris, 2Op. BARBARY O., 1988. - Apport d'une su-aillication morphologique des district.s InsEE de recensement dans l'estimation par sondage des effectifs de population à marseille. Quito. 47 p. DUREAU F., 1986. - marseille: recalage géographique. Quito, 6 p. DUREAU F., 1988. - marseille : tirage de l'échantillon de travail. Quito, 9 p. DUREAU F. et mICHE!. A., 1986. - Quito: enquête morphologie urbaine. Irusu-uctiorus am: enquêteurs. (2 versions: français et espagnol). Quito, 19 p. DUREAU F., 1987. - Quito: enquête bâti/population. Instructions am: enquêteurs. (2 versiorus : fronçais et espagnol). Quito, 27 p. mICHE!. A., 1986. - Projet de thèse de géographie, sous la d.irection de J.P. RAISOn, EHESS. Sujet·: ' Télédétection et observation suivie de la morphologie et de la démographie des villes des pays en développement. mise au point des méthodes d'analvse des images sat.ellite à haut.e résolution et évaluation des informations fournies par ces images' . Paris. 9 p. mICHE!. A.. 1988 (et version actualisée en 1987) - Le point sur la télédétection urbaine en 1986 à travers la bibliographie française et anglo-sa:z:onne sur le sujet. Recueil des fiches de dépouillement des articles et ouvrages. ORSI'Om, 49p. mICHE!. A., 1987. - mise au point d68 méthodes d'analyse des images satellite à haute résolution: étude statistique du descripteur 'densité du bâti'. présentation des c1assiiicatiorus. (Image Tm ID:arseille 1983). Paris, 99 p. R.apports de mission BARBARY O. et DUREAU F., 1986. - Rappport de mission montpellier 18-19 février 1988. cnusc et maison de la Géographie. Paris, 6p. BARBARY O., DUREAU F., LORTIC B., mICHE!. A., 1986. - Rapport de mission marseille. 9-14 juin 1986. Paris, 3 p. + ann. DUREAU F; et BARBARY O., 1987. - Rapport de mission Paris et Lyon. 25 mai - 28 juin 1987. Quito, 5 p. + ann. LORTIC B., 1987. - Rapport de mission Quito, 31 décembre 1988 - 18 janvier 1987. Paris, 5p. - 12- mICHE!.. A .. 1988. - Rapport de mission Quito. 16 septembre - 17 novembre 1988. Quito. 7p. +ann. SOURIE ffi .. 1988. - Rapport de mission Quito. 8 - 22 décem~ 1986. Quito. 5 p. SOURIE ffi. et DUREAU F.. 1985. - Rapport de mission en Equateur. 15 - 29 mai 1985 SOURIS) et 19 - 26 mai 1985 CF. DUREAU). Paris. ?RSfOm. 6 p. cm. - 13USTE DES PlunCIPAUX PROGRAmmES DEVELOPPES Calculs statistiques et tests des techniques de sondage Programmes développés sous DBASE III. sur IBm AT. pour les trava'lD: statistiques et de sondage menés à partir des données du recensement de 1ga2 à maraeille : COVAR Calcul des covariances et coeiIicients de corrélation entre deux variables sur une base de sondage. CROSTRAT Génération du code d'appartenance aU% strates (variable de stratification au sens de VARECH) pour une nouvelle stratification croisant deux stratifications prée:ristantes. GEnSTRAT Génération d'un code d'appartenance aU% strates spatiales (strates au sens de VARECH) d'après les coordonnées géogro.phiques des unités de la base de sondage (latitude, longitude). Déiinition de la taille des mailles de la stratification spatiale, puis affectation des unités de la base am: strates spatiales. InERTIE Calcul de l'inertie, au sens de BEnZECRI, de variables dans une base stratifiée (sur le total et par strate). PRGInOY Calcul de5 moments (moyenne. variance. écart-type) de variables dans une base de sondage. TESTVARR Calcul exact de l'estimateur par sommation sur tous les échantillons possibles. n=5; n quelconque. mais ne peut pas pratiquement dépasser 30. VARECH Calcul, d'après des données exhaustives sur une base de sondage. des variances d'estimations obtenues avec diverses techniques de sondage stratifié ou non. Estimation de totaux. de moyennes ou de quotients. Quatre options : 1. Plan éqUiprobable. estimateur sans biais 2. Plan équiprobable, estimateur par le ratio 3. Plan à probabilités inégales. estimateur sans biais 4. Plan à probabilités inégales, estimateur par le ratio - 14Calculs statistiques descriptives et traitement d'image. ?r09ramrn~s développes CC1nF1JS en Fortra.n ï7 sur mm! 6. C0n... ~ . pcre une irrl.a.ge cl'~ssée a.vec ur~.e lr.tla.'ge d.e reffr-er.:..:e. Gér'~ère url.e m'J.triCe de Gon.fllsion mnsi qu'une 1mGge bina.ire (pixel bIen 01.':' rtL'J.I ,::lGzséJ. Calcule en [Qnction d'une zone et pour une image la matrice àes cooccurrences, des paramètres et génère une image du m,t<Âge. La. dist<:mce amSl q,ue l'cnenr.oJ.t1on sont pGr'J.métra.bles, ?::ECOm. Génere une lm'J.'le de la. dist'J.nce 'J.U pomt cont,~ur le plus pnche et ferme COOCU? HISQUA HI5TOB ?:Lrrl Mfiche sur Tektronlz 4014 les qucmtües d'une zone .Aifi,:he sur ter.troniz 'iOiot l'histogrc.mme d.'une ::cne, ."''''a: hln"" "",,"'J .Lw ... ..., ,...Il"',6.r~r~·~ -arJ.U~ ~""7 ... Ir... .Lj,.J 'J .1.\"w~... n,-w:"'" c,...,6..:.r ,J,~.\~ ... ......,... '1""1" -l''f..L'....... -,"1''''' .L'J':' ::J.J rl~<: ..-1,......... • .. .1rJ.('·_'·J.·':_::,Q•._~.· r""..':'.'l'.'J..l,Q.I"f..e. _ r .·t ':<. + ,)U - 2 ecarts-trIpe et s'J.ns reetalement Afflcr,e sur Ter..r.romz 4014 les éléments Imét1lres peur un ensemble de valeurs de pIzels, ,JUAnn Calcule 1·J. repartltion des quantlles d'éqUlpopulatlon pour ,:haque zone: -::ree un fichier permettant la visualisatIon d'un histogram.me par zene. RADLA.n Transforme une image comp'J.ctée en une image m<J.tricielle. RE:GRES Génère une ima.ge par combin'J.is,:m linea.lre de can":lUZ, SEBEST Cl'J.sse des plzels ou les zones en. [onction de la distance d.e Sebesten (méthode bart-lcentrique), 3CUAIT Ajoute ou enlève des plxels sur une lmage bm'J.ire en [,:mctlcn. '.:le corJlgurabons prédéfinies dans un vOlsir.cl.ge 3"3. C':Jl·::ule des st':Jtistiq\.:.es descriptlves p':J.r zone et pŒ' mod<J.lü4. TE<TU"R (~enère une image de 1'ec'J..rt-tgpe lOC-:ll et de la mOTJenne dans un V01smrJ.ge 3"3 ()u 5'"5: réétc.lement mm-mAX, + ou - 2 écarts-tTJPe- et sans réét'J.lement. mrrl-ffi.A u.:.n : me-dule du sTJstème de g':?stion de base de données TIGEP.. pel~rnettcnt la :rèGtion d'un attribut da.ns la base en fonctIon des statL:l"tlques desCri?tlves radiométrlque des zones cç'nsldérées. - 15- SynTHESE DES RECHERCHES ET PRInCIPAUX RESULTATS OBTEnus - 16- Dans les pagt*! qui suivent, le lecteur Uoouvera. une tenta.tive de synthese des 1:ra.va.u::: réalisés depuis 1985 à mi-87. Cette sgnthèse se présente sous forme essentiellement graphique: série de schémas roppelant les phases de la recherche, illustrés par des documents photographiques (l). Pour chaque partie de schéma, sont indiquées les références d'annexes et de photographit*! ; les annexes, NlSsemblées dans le volume 2 de c-e rapport. détaillent les 1:ra.vau::: effectués et les r-ésultats obtenus. Que ce soit dans la synthèse graphique ou dans les annexes, l'accent est mis sur la problématique propre du pf'09T'C1Illme de recherche, c'est à dire la mise au point d'une méthode de collecte de données .démographiques en ville inté9rant la télédétection. Au stade où nous sommes actuellement, nous disposons déjà d'éléments pour la mise en oeuvre d'un sondage stratiIié sur image satellite Thematic mapper : les développements réalisés en télédétection permettent de classer l'image de façon satisfaisante sur la densité du bâti (paramètre essentiel de stratification pour une enquête démographique). et les recherches en sondages aréolaires ont mesuré exactement le gain de précision apporté d'une part par la technique de tirage systématique sur grille, d'autre part par une s1:ra.tification sur la densité du bâti, ou sur une typologie de la morphologie urbaine. L'ensemble des résultats confirment la pertinence de la méthode de sondage aréolaire stratifié sur image satellite pour une enquête démographique. mais, nous voudrions insister içi sur le caractère plus général de certains résultats : plusieurs résultats méthodoloqiques dépassent la seule problématique démographique et sont applicables à bien d'autres domaines. Trois acquis majeurs méritent d'être rappelés: - Etendre la gestion relationnelle au::: données géographiques permet d'intégrer en tant que telle la variable de localisation d~ le processus de gestion informatisée et d'interrogation. Passer par la localisation pour mettre en relation des données autorise l'intégra.tion et le 1:ra.itement d'informations géoçra.phiques d'origines et de caractéristiques diverses (dans le cas de margeille : données démographiques inscrites dans le découpage mSEE, information morphologique correspondant à des zones homogènes, image Tm, et données terroin connues sur un échantillon d'îlots) - Disposer d'une base de donnét*! localisées gérée par un système d'information géographique comme TIGRE constitue un outil très puissant pour le développement méthodoloqique en sondage aréolaire. Ainsi, avec la création de la base de données sur marseille gérée par TIGRE, comprenant une connaissance exhaustive sur la morphologie et la démographie, nous sommes dans une situation idéale d'expérimentation. - L'intégration de données localisées dans une base gérée par un système d'information géographique favorise l'émergence de nouvelles méthodes d'analyse en télédétection. La conjonction d'un S.I.G. et de données de télédétection permet facilement de développer deu::: approches indispensables en télédétection: d'une part considérer le pixel par rapport à une stratification de l'espace (ex: altitude, pente ou pluviométrie). d'autre part considérer des objets prédéfinis (ex: l'îlot dans le cas de marseille) et enrichir la connaissance de ces objets par une approche contextuelle de la radiométrie, comme l'agencement géométrique et radiométrique dans la zone, ou le calcul de la valeur d'un indice pour la zone. (l) Ecran RADIAnCE: photos marseille 3.1,4.1 à 4.6, 5.1, 5.2,6.1,6.2,7.1 à 7.4, 7.9, 7.10. PERICOLOR 1000 : photos marseille 6.3, 7 (ima.ge Tml. 7.5 à 7.8; Quito 9.1 à 9.10. Les photographies de terrain ont été réalisées à marseille par toute l'équipe, à Quito par A. DUBERT. Les tirages de la mosaïque de marsaille et des images satellite ont été réalisés à l'ATOB par 1. RAnnou et A. AInG. - 17- 1. IRAVAUX SUR IIlARSEILU Après une phase de travail consacrée à la constitution de la base de données et au tirage d'un échantillon de travail de 80 îlots {schéma. 2). les trois directions de recherche de notre programme (intégration des données de télédétection dans des bases de données localisées. téléd.étection 1.lrbaine. et sondages spatiaux en démQ9rOphie urbaine) ont été menées en parallèle, leurs résultats se conditionnant mutuellement (schéma. 1). En télédétection urbaine (schéma 3), outre l'évaluation de la précision du recalage géoçraphique, les travaUJ:: ont d'abord porté sur l'ertraction de l'information sur la densité du bâti; ce n'est que dans un second temps que les recherches se sont portées sur l'établissement d'une typologie de l'occupation du sol à partir de l'étude des quanti les radiométriques des ilots. Les traitements ont été mis au point sur échantillon, puis appliqués à l'ensemble de l'image ou à un autre échantillon. On a procédé à une évaluation Sl,1stématique de toutes les classifications pratiquées, en construisant des matrices de confusion entre les résultats des classifications et la référence issue de la photo-interprétation contrôlée par des relevés sur le terrain. Pour l'ert.raction de l'information sur la densité du bâti. 7 classüications ont été testées; en dehors des différences d'efficacité selon les techniques de classification, les résultats montrent qu'il est plus pertinent et plus ei!1cace de classer des zones, içi les îlots InsEE, que des pixels. Passer d'une clasifico.tion de pixels à une classification de zones améliore les différentes classifications de près de loo~. L'intégrcltion données de téléd.étection/informations géogro.phiques est illustrée clairement par la série de photQ9rOphies 7.1 à 7.10 : utilü,ationd'informations géographiques exogènes pour la détermination de la procédure de classification et de ses parcmètres, classification de l'image Tm par calcul au sein de zones définies par un découpage géographique exogène. et créo.tion d'un nouvel attribut dans la base de données 'la densité du bâti par îlot extraite d'image Tm'. En ce qui concerne les sondages spatiaux en démographie urbaine (schéma 4). trois séries de test ont été menées: - compcrcison de 4 techniques de sond~e sur l'ensemble des co.ractères démoqraphiques sélectionnés et mesure du gain de précision apporté par une stratification en 9 types de morphologie urbaine. - mesure du gain apporté par une strcillication sur la densité du bâti issue de l'image satellite, - évaluation de l'efficacité du tirage aréolaire Sl,1stématique assurant une bonne répartition géographique de l'échantillon. Le tableau récapitulaill (schéma 4) met clairement en évidence l'intérêt du tirage systématique sur carte (c.a.d. image satellite classée), et d'une straillication sur la densi té du bâti en 3 classes issue de l'image TIll : une telle procédure permet de diviser la variance de l'estimateur par un facteur de 1.5 à 4.5 selon le caractère .démographique considéré -18 - SCHEmA 1 PLAn D'EXPERIEnCE SUR mARSElLLE COnsTITUTIOn O·IJn.E !SAliE DE oonru:œ RELATiOn moll. FHOLOOIE 2:1 attrlbul. ,..... d .. I"anall/". Vl8ueU. d'un. mOllClqu. au 1 a~ .t. d. contrOl•• lerTaJ.n. Implanlal.lon _paliale: ~ zon." marphol'>qlqu..-m.nl homoqén. . 1!nAG! THtrnAlIC: !nAPPER. 1'......, ... 10G:3 Il CCU\auz, peu" pu.l d. JO m RC-ATlOn OEmOORAPIiI!: i. 7 altMbut. UUIU8 du recen".m.nl d.. L0&2 Implanlalll,n spallale ~ dl.. lrlcU d. t"'eCentlem.nl 8T1lAnnCATlon DE LA ZOnE D'ETUDE g TYPES mOIlPHOLOGIQUES m Âna.hJ." (Qc'torleU. . d . . cOI"Tgepondane- .t Cla.8.,Ci=l.Iorul Asc.ndanl".. Hi .... archiqu. . -- CQrc!ctért.aUon d. el!aqu. slral. 1 ~ (Ph.:!» ~ nRAGE D'un ECHAnTILLOn DE TRAVAIL ca 80 <1.I.tMcu Insu d.. r"9C.." ".. m .. nl. NlFé•• nlaW d •• ll/pe. d. morpholoq,. prM.nu dana la ::.on. d'élud. (lauz "'• ..ondaq•• 2.31 li) ~ ~ COLU:cn O"lIlPOllmAnoru; mOIlPHOLOGIQUES COmPLEJJ1EI1TAJRES SUR LES 50 ILOTS DE L'ZCHAnTILLOn tnqu.t. mcrpholoql. mar•• IU. - ,Juin lQOC t Iléfer.nc_ de terrain sur 50 net. 1 ~ mETHOOES 0"OCT1ZACT10n D"lIlPOllmATIOn D,ELATlVE A LA mOR.PHOLOGIE UIlBAlnE SUIl ImAGE TlIEmATIC mAPPUI. ... F·... ~ 1---------------[ 1. btraclit.n d .. l'inlartnatlon lrUr la d ..n.,le du bâti : f' apres élude d ... "9qr",,sslon. (rad",mélrl" et lntur.). t ... ta (sur I".. ns.mbh. d. \a zan. d·étud.) d. c:a:ssltl~ -caUona init.ialisée. SUT' l"échanllilon d.e ao iloU!. et. r:',' évaluation quant.J!lé. de l&l.U'" eHJCaclt.é. f i l ,=:~::::::~:':,:~~:, bas". sur les quantlh... m.t..hado. d. c;]as.,tleatlon radlomélrlqu.. ImAGE&fFo..urr 1., t· f - - - - - - - - I,' 1. CQmparai.on de 4 lftC'hniqu. . d • • ondaq. t ,1 l'ensembl. d •• caractère. dêmoqrQphh~u.S .élecllonnés et du Qaln d. prolelslon dû à la .tral1.:'ica.t.ion mcrpholOQlqU. en g c!ae':S.. rl rf 2, m ......... du Qaln apperté par une ..lratltlcatlon liI'Ur LES POSSrLULITA"S .... O"FOEnrIFICA rlOI] Dr CLS YARLA8L&SSUR - - . ,. r m.~. d.l"ImaQ" .at.lllt" sur un <:rI té... densIté du !:>dt, L "ETnCACIrr D.F.S -'--LOGIOUCS POU}'! L"=mATIOnOr .POPur..ATIon 1 f ..d.-YARIABLES mORPHO "'ci"'--- 3. Evaluat.:r.on d. l'.({icQClt._ du l1raq. ar...,lau·. ~.lémallqu. aSRUrant un. bonn.. r"p'>rlltlon ~aph1qu.d. l'échanllllon c l TECHnIaUE DE GOnUACli: InTy.GI.lAI1T L'U'U'OllmATIon mOIlPIIOLOGIUIH. l!XTnAITE Dl! 1:lffiAGE IiATELLlTE 1 ! 1 ~! c gl~2J_~. .".",. ", . ;".~-:, . . WoirdOS:~:~ LJ I ~ TZBTB mETHOOES DE SOnDAGZ ,..... 1 -lQ - SCHJm)A 2 COnsTITUTIon DE LA BASE DE DOnnEES SUR mARSEIllE SELECTIon DE LA ZOIU: D'ETUDE soit 3SH districts de recensement <B) AnALYSE VlsunLE DE LA mOSAIQUE PHOTOGRAPHIQUE AU 1/2:5.000 (lQa2) - Zonage en ~ un1tés d'égale apparence - CQl'"Qctérlsc.tion de chaque zone par 11 desc:Mpt.~ Inorpholoqiquea r <Eh. 2.11 :;:j2::> llECALAGE GEOGlZAPHIQUE DE L'ImAGE Tm CA. en...; - par l'I.G.n. Ilelon une proj9Ction LAmBERT III ~ AllALTSE TYPOLOGIQUE DE LA mORPHOLOGIE UllBAInZ Analqse C~:torielle des c~spondcnces Classiiicauon Ascendante Hiérarchique " strat1!ic:aUon de la zone d'étude s.lon Q t-qpes znorphologiqueos r • PlZEPAnATIOn DES FOnnS CARTOGRAPHIQUES A naml!:lZISEll Report d~s contours des :542 zones morphologiques sur ccrto IGn au 11'Z:3.C'OO Report d_ h:niles des 3534 districbJ de r9Censemenl sur plan ICOREIIl au 1/5.000 et 1/2.000 Qi1:~~l~ ~ ~ nummISATIOn DES rOnDS CARTOGRAPHIQUES Li:nites II""..EEE: nu:nérisation en 26 feuilles Zona.;'!! morphologique: nUInér1sation en l (eu11le <:Eh. 1.51 5i: 2.~ 1 !• 1 ~1 ~l SAISIE DE L'IIlPOUmATIOn DESCUIPTIV'E Relation morphologie: 25 attributs Relalion population: 17allribuls ~.l.~~ @> InTEGRATIOn DAns LA BASE GEUEZ PAR LE 5Y5T'EID..:t TIGR.E Bels. de données localisées 8xhaust.iTee sur reZUleznbl. de la zone d"étude : relationmorpholoqie et démoqraphie, iznaqe n;n .Œ. 4.1. à. 4.6 1 ? l à e~ "c 1. InTEGRATIOn DES DOn.n.n:S DEmOGRAPHIQUES DAns LA BASE DE DOnnEES SUR IDARSEILLE '.J If <fI . . , ..... @+ 01 0\ + .. 2. Extrait de carte ICOREffi, sur la mêm.e zone 1 . Extrait de carte InsEE 3. Tracé des limi tes d'îlots InsEE sur les plans ICOREffi 5. Restitution sur table BEnSOn des limites d'îlots InsEE, apr-èl digitalisation en 25 feuilles. et intégration dans la b03e gérée par TIGRE 4. Indicateurs démographiques intégrés dans la base Tgblequ 2 - Relation oos>ulation. Uste d~ attributs 1. Population municipale 2. Population sans double compte 3 . I1omb~ de ménages ONiina.iNts " . I10mbnt de ffi9nag&S coll9CWS ~ . Population com pt.ée à part. O. nombre de r'13sidenœs principales 7 . I1om~ de ré-sidences 3econd~ 8 . nombnt de logements vacants g. I10mbre d'immeubles 10. Pourcent.ages d'étrangers (Hommes ... femmes) Il. Pourcentage d'étrang.ors (Homme3) 19 ans) 12. Pourcentage de chomeur-s (Hommes) 1Q ans) . 13. Taille moyenne des ménages 14. Pourcentage de ménages d'une personne 15. Pouroentage de ménag&s de 6 peNlonn~ et plus 16. Pourcentages de 0-4 ans Nvolus (Hommes ... fem.meos) 17. Pourœnt.a~e de 50 ans et. plus (Hommes ... femmes) VILLE DE MARSEILLE - Mission Aérienne IGN - 1/25 000 - 1983 Mosaïque non controlée ATOB - Echelle : 1/100 000 2. AnALYSE VISUELLE DE LA mOSAlQUE PHOTO. DE mARSElLLE (Août 1982) ,.~: ;i r r " ~. '. ,:. _ -=.. ~.: "". r" - ... 1. " ~:.,-;-'- '" --",~'~~~'.._\.,..... !- ::;'JI. ~..: ~,­ 1, Délimitation des zones d'égal~ apparence 2. Description des zones d'égale apparence (liste des descripteurs) Tableau 1 - Relation morphologie. Uste de.! at'.r!but.3 1 . numéro de zcne morpholOQ1que 2, DensIté :3 . Surface minimwn de l'élément lXiti 4. Surface ma.rimum d.. l'êlém&nt lXiti 5. Forme de l'élément lXiti majontaire o. Longueur de l'êlément bâti majoritaire 7. Largeur de l'élément lXiti majoritaire 8, Valeur dominante du lXiti Q . Valeur sous-dominante du bâti 10. Valeur dominante du non bati non Y'olrle Il . Valeur sou:l-dominante du non lXiti non voi.ri<!t 12. Hauteur du lXiti 13. SUrface de l'élément lXiti majoritaire 14. Rapport longueurllargeur de l'élément baU maj<lrit~ 15 à 2'l : Attribu l:l 2 à 'l, <!tt 8 à 14 s<!twllées et r=odés 25 . Type morphologrque (8 types. non bâti) - ..... .,"" - ". .;"">~~~~~~:~:' ~:.~.: ,i .". <" :'!..~ '- . ..J. ,:.,. ~~t j~~~'/:~'{> ~;J,i~â2.,;. ..._... A. ',i i':::'~;k;!t 3, Restitution sur table BEnSOn du zonage morphologique. après digi talisation et intégration dans la base gérée par TIGRE 3. TYPOLOGIE DE LA mORPHOLOGIE URBAInE DE mARSEILLE (établie à arUr d·une anal se de la Inosal 2 3 4 5 6 7 8 9 Cenlre Ville dense cr l rs Indus t ls Grands ensembles • habItation . Petits nnmeubles d'habItatIOn . Zones pavl1lonnU1res _Zones pen-urbU1nes peu denses Rellquat morphologIque Zones densèmenl bâliea de grands b<ittrnenls élevés Zones non bâtIes Type 2 _QuartIers IndustrIels Type 1 Centre vIlle dense ~ Type 3 granda ensembles d'habItation Uf Type 4 , Petl ts lmmeubleé d'habltalJOn ~ l ' 1 r: r--- L,::: TtJpe 5 r M .' ~ones Il . nnClr s -T,Jp<? e Zones d'O'nsém.en bot es de ']Tonds bô't1ITlents élevés ~ .--- 4. EXEmPLES D'InTERROGATIOn DE LA BASE DE DOnn.E~Jl1L IDAR8EILLE AVEC LE BYBTf:m f: TIGRE L Création d'une image monothémaUqU( dans la relation "Populatlon", après cl ss1ficatio des valeur El l'al\.r1but "Dansi é de population" ne classea Création d'une Image monothematique don~ la .elallo -morphologie', pour '0 lnb t ·Donsllé du bâtl" 3. Création d'une Image monolhémauqu( dans la relation "Population", après classihcalion des valeurs de l'attribut "Pouroentage d'étrangers· en 6 classes 4, Créat.lOn d'une image rn.onothémaUqu dans la relation "ffiO!"'phologle". pour l'attribut "Couleur des toi ts" (4 modalités) ., J Créa bon ct 'une lmag' monolhématlque dans la relatlon "Population", après claeeihcaUon cloo valeurs de l'aUrlbut. • ~ de ménages d'unE personne" en 3 class, 1 e Création d'une nouvelle relation par jOln ure géométriqUe des relat ons Populat.lOn" et. ~morphologIe· . on ob ent une lmage multllhémaUque à g modal1tés 5:-,L':ECHAnTILLOn DE TRAVAil SUR. IDARSEllLE (60 ilola Insu . .J !. Localisahon cl a 2. Repartit! n des 80 îlots p 0 îlo ty B de l'échanhllon de morphologIe urbaine 6. COHEREnCE GEOGRAPHIQUE DES DOnnEES InTEGREES DAns LA BASE SUR mARBEILLE Cohérence géographique des contours dE>s zones morphologiquesssues de J'analtlBe vIsuelle de la mosalque, et des contours des lioLs InSEE de recensement. 2 Cohérence géographIque de l'image Thematic: ffiapper et du zonage morphologIque (superposibon du canal 'i seuillé el des contours des zones morphologiques) 3. Compœlltlon colorée canaux (I, 4,7) de l'image Thematlc rnapper grossissement xô sur Pel' color 1000 montrant le décalage d'un pixel entre ::anaux - 2<:l - SCHElIlA J EXnl.ACflOn DE L'In.FO~mATIOn SUR rr -., TESr IH:CALAGE GEOCR.I\PHIOUE DE l-lmAGE rm SU?""rsi ~on du canal 4 rm 8.AS!: DE oon..'U:ES CEREE P.\2 LE S"GTElIlE nGRE ~-----i.>! )mAGE.Tl-rEillArlC GlAPFl::R: CAI1.AUX ·.':':-:0 1. d'.J d~-:ol..lpa.;oi' [;:"'..3:::: r~?Qrt.j sur pt~r'.3 B.R.U"CS.·::-:·. IoaO'e Thomatlc o~:' Ci':' Cl .,. -:::im'AGE'1':Enstr'E pu llAl'( :-: tndDAu:,~s·:-:-:·:· :·:-:-:-:m:ci 1 ni~;:Frrrn~r8~/ :::ù:ÎL~èii~ÙE·S·~b·ILbr·s InSE'E', aOAnn:'lCAtlOn DE L'UCCUPATIOn DU SOL O'APIHS ~nc.u~r~ n:O:2.,A[n ET PHOrO-A~;;UErtn.=:5 1/8.000 .. Pour chcc~:'\ ..:!'!'3;'3 aSvu~ ... no~· (-=. c.d . :::::::: ~.~: !;):C:~~~~(r.i?~::::::::: :.:~":~:::.~::::::::::~' ....Jf--to : l.m~GETFri:.m.A n<:;çnA?P!1?- :. 2!:CII.LAGE: mrEllCAnAUX DE l'ImAGE t'm ~ -. " 1 . \.:~~~ .. au - 1/2 Pix .. l d~ d.oco.lo.g" .. ulr .. l'image Tm la cart" dEt r"f"c-ence (c= d~a;.. d··.Jn pi:: .. l .. nt.~ =na'= d .. la micr.• image) l mAp·~r.!?-:­ ... : -:-:ru:d-cAr'ui..UX···: -::-::. . .. ., :-(-'p"'p-hh-.~7-.-s-n-.~"'-· :::::::: -: -::::::: r- d9C1.. ographi .. 1 rnlAG5rnF:ffi..\nc rnot,:':l-l ~~hd'lt9 L.~_P~i'j:::.:::~.::.2=- R~!a~ioa REtIaUon =orphologi .. mapp~r II'5.0c0 ICOR!:..11. d''1i'.a!:s'; ::.u : /"2000 et 2. du :0<\"''1. m"oc-phol""1iqu .. c-.. pcc-t.; sur cart~ [G[\ au 1I1.S.c<"'C.dtc,tallû à la I[l.!"ORIDAnons OOC,PHOLOG:OUCS [;ua L·ECH.AnnLLOn De GO ILors PIH:CI5~G ::~.::::::::::::::::::::::~::::: S~Uitld ~t: LA DE.I1Sl TE DURA Image Thematic IDaop-ar- de marseill!l ~ :. . ~h.S.l. . . . , ::::::>:<:::::::::::> .. ' . vu.. de la c!enait" du ootl) r ~ •••••• " • o ••••••••• ·:-lm:.J\S=: DES 60 lLOrs 111:50: :- ::·(;·~~ê1.:~:~~i~~.Dcr.:~i(:: STArrSTlQUES SO~ LA D!:nsln: DO EATl P ....R SCUS-Itor 1. CAR.ACTERISTIQUES STAr. D E:S 0 CAnAUX Z. 6TArS DESCIHPr:VES DE: LA RAD[OmETUIE PAR mODALlTE DE LA OEnslt'E DO BAn ~. !:TUDE ro::TlJlI.E : !CAh:T-rYPE LOCAL. mOYErtn.=: lOCALE. mAl'll.lCES DE: COOCCUc,II.EnCES ~I ~ II.EG~ES5[ans SImPLES. mULTIPLES ou POLynOmLALES Obj'tct.if : .:?liq:.:~:" le. C!~nsit~ du bé.'..i en lo:\ctioC"l. v :~ ST".r. R..I\DCom!:TIHQIJ!:S poO'u. LES SOOS-ILors 12.E:;UQUP:::S PAil. rnODt.l.[l'E DE Dë:nstn: ou BArl ID..AT:2.!CES D~ COOCCU!HI.::nCES Î :.:-: ·:C,Ù1ÀÙ'Y.:PEa l'menTe;: -:.:-: : :.:.:.r----- su..- le: ca..-..cl ~ '::~::::::::::::::::::: e;ë:U[LLAG~ DU CArLU '\ :3 CLASSES (~'c..?~-9.! ·/C.~-!'~3 Calculs cW\sSrF[CATlOn D:: LA COmBrnArSOn DE :5 n.::O-CAn..... UX: IVG, [Ml. ECAlU-ITPE LOCA!.. CA!..CUL~ SU~ CAnAL '1 ~ :- crL ~~ L------,--~..:::::::=~~L_---,- CCtcu!-l-J3 ·:-:-::-:tmAGEOES nEO':':::':-:' lné..iC-33 t,ofst.s.:= : - InCJ~ ~09 V-3t;';'~o.':..icn (!V'3) - n->O-ea:-.",lCrm'l-rmS)/(rm,,·rmS) ("ot~ ["-Dl) - P":--a=-ni.~ c~mpc..3c.:\t.a ?"'inClp=..;. (:'\~t4-l ACP 1) PII..ll. SOUS-t Lor 1 ~ d'i:'ld..i.c-aSl :""O.diom.atr'iqu';'3. STATISTIOU~ R.ADIOmET~IQrJES ~Ica~ SEucnor,. DES CAnAUX L[!.5 A LA DEru;[l'E: DU 81'1.!1 .:.~ por-tfon o.ïl·~\. h=,~C'9~:'\~:u.r'~:"\t d~ . . ". ~ CLASSCE". D~i:i !tors CLASSl!". OES pc<zr.s EYALUAnon DES CLA5S[fICATlOru; Clcself. 0 claosos Closel! ;5 clc."ses 18.IVJ:) CL\.SSI'? 1 DES rLorii , 1 E'..:didi~:'\:C9 ~ e ~I ~ 8 8 \ ~F V (3 8 ~ l2."ir-eEt~ioa la plu~ p .. c-Coc-maat:> .~ l\. tB.l'I.;,): so~s-i!o"...3 '1 ~'J?qu~3) ~ 19::! 93 1 ~16.I';~, .---_~__=-:::== . 0'::;:'/1 ~ ~r(~ctW.43 peu.:- BAn = -0.71 ACPl -O.CO tMl • 2;57.62 1 CLAS3[flCATlCn DES ILors (S-iui!lc.'1~ d.~,; -:~-=-s.;.~ (:;':o·..:Hlc.g~ C.,,, clc3",.,,:, O?",.g3 r-4,~!! -:l",:t=. tt:'l~ c.~:i U.,t3 c.~ richc.:-1~lllo;'\ 0:=:63 ~-- ta ~.6'·.~oti~· d~5 ?;~- le ~';'-~-:..ioj éi3 ~7~~: ~ 8 8 1~------'1 " ~ CLASS[:[CATlOn Des PIXELS r.'-'~.3 d.""'''''''':;';;.) 1 :",-ic.!:'.;.:~:~~~~c.~g' i:~t.3 ~.~ t·~c~·~=-.~l!O:1 l CLASS(("LCA non DES ILors (5.!".J.i.tla;., d.,.~ clc.~='7~ d'C,?-",,':'3 la~ ·.. cig·..:...-'i é.;. ce:\s~~~ d.'!l~t:! ~";;~q'~-l3 C.~3 ~ ::"'..x-:.t~~-!3) ".'-'''~3 ..i';"""";"·-'H) 1 1 CI()10i~~I'U~ e----.-----~ i· -=------..! (9 @ @ B r --------[:.:. n <; ~ t:~ cl -..; ~..J l t \,. ------ : .•- . 1 -------------------/ 7. CLASS FICA IOns DE L'ImAGE THEIDATIC IDAPPER DE IDARSEILL.E ~\lR.. -DEnSITE DU BATI: Cana14 lrnage Them.aUe ffiapper Février 1983 CompositlOn colorée canaux 0,2,3) Image Themo.he ffiapper, Février 83 Composihon colorée canaux 0,4,7) Image Thematlc ffiapper. FévrIer 1983 lmog del'otr:I". t~De -ltédub6ti", (ISSU. de l'onalyje VI sue Llo d.e la moaalque) sur l'ensemble a zone d'ét de 2.Imaged l'attr1but"Densltôdul U' (iSSU de l'analyse 'Vlsueilo dl) la. OtlOlquO) sur les 80 Hols de 'échantIllon 3. Image de 'attribut -Don Itô du bâti" (issu d l"analyse vlsuello de la InOSolque) Qvec Buperpo::ll tlon doo contours d'ï1ots InsEE (fonêlre co reopondan't. aux vieux centro) 4 Image de 'attrlbut "Denslté du bâti" (lSSU de j'analyse vIsuelle de la mosa~q e), avec superposition des con\.ourt3 d'îlots InsEE (fenêtre correspondant au vieux cenlre. séle-c lon de îlots de l'échantillon) vegétabons ullle (note IVG dans le texte) 5 ln l_€ (Tm4 - Tm3) / (Tffi4 + Tm ) 6 (TIr14 - Trn5l / (Tffi4 + TTn5) (noté "[001 . dans le texte) .. ..~~. .__.. 'r. ~.JI .., ,.. ," ~'f . ".. . . ".',,;-.."_1 ~Ii! ••,- .::.-:-.. ,. '. " :: . p- . \~,. ' ~ ~ " .~ , •- r ~ . l 1 . .,\ .. ' lJ'(. ::\' ............\ .) . <n'A) .;:J....... ~ ~. .•' .1 ;P":""""Y~' _'.:~' .~"·"t!.' .~ ...~,;, -s~ ....~. t' "1;':' _).~.~""~é' . : ~". "j'r ,.' - .,,",' ... ". ". . . ' ~ ~ ~.,,' ,,,,--1;; .- .~~ fi; ;!lI. • . " .. . ""....... _ " _. . " .....;,a.,., .. ~ "" ~\.'~..:.. ......- ~·Ii··~· ~~:~.~~,<\"" "'.' . '--~ _ ~ ". ........,., :t.. ..:J. ..., , . _ l ••.. ? ,. • "4;.". '. ,..;;.•.;";-" .-"""" ~" . ~ . . '.....! . .. ~. .'. .,..... .' • _ • _. ~ . _. ":fIl"' - 04"~-, f 1 "J .. \ , "'- ..... .. '" ',. -{\or'." . ' l , • 7 Ecart-type local calculé sur le canal 4 avec une fenêtre 5x (noté TEX 1 dans le texte) ~TI B. Densité du bâ.ti issue de l'image Thematic mo.pper Co.lcul par pixel. en appliquant l'êquation BATI ::; -0.71 ACPl - O,gg InD1 + 237.82 En emble de 10. zone d'étude g. Densité d bâh en 5 modailtés Issue de j'm'luÇJ Themabc rnapper Calcul par lxel ri appliquant l'équatio EATI = -0.71 ACPI - 0 gg InDl + 237, 2 Fenêtre correspondan au vleux cenlrti superposibon des contours d'ilota InsEE 10 Densité du bâti en 6 modalités issue de l'iTnage Themabc mappe Calcul par îlot InsEE. en appliquant l'équation BATI =-0.71 ACPl-O.99InDl +237.62 Fenêtre correspondant au vieux centre, t:%eln le de classification. îlot 506 01 11 Photographie aenenne \/8.000 - 1GI1 - 1978 12 Photographie au sol Enquête morpholO<]le JUin 1988 3'"'S7L:-'r -: 13 Densitê du ooll en 0 modahtes issue de l'Image Thematlc ffiapper. Calcul par pixel, en appliquant l'équal1on . BAT! = -0,71 ACP 1 - 0.99 IflDl + 237.02 SUperposl Ion des contours InsEE -35- SCHEmA 4 TESTS mETHODES DE SOnDAGE rr:nT J : . COml'AUAIGOn D~ OUATIl.P; T7.Cllnlour:c OK 1:0noAG! SUIl L't:nm:mnu: OIT. CARACTr:IlES OrmOGIIAPIIIOUEG fiELt:CTlOnlll::s r:r mrr;UIH DU MIn DE Pl/CCISIOn DU A LA IlTIl.ATlrlCATlon mOIl.PHOlOOICUl: r:n Il rrpm r------------------, 1. PNclslon Ces esllmauor.. équlvall~n\es .O'~~ plan équiprobable .\ s""s plan à probabl!ll~ proporUonnelle à la surloe. d.s districts Dë-T .. lopPolnent du prO<JrcmlDo 1 VARlCH sous DBA1;r. III 2. La slraulicoUon marpholOQlque.n 0 lVpes tall diminuer la variance des eollmallons d'envlrOn 40 li. Cclcu.l do. vorionco. noel•• dC'. .sllmattons de tolalU. mO\l..n •. ~. ou quaUe"..... p,ur un lalU. un plon d~ .ondage (probabililé d·oppœ-l.nonco .t •• Umaleur) et un_ .trahJicol.1c-n donn";'e. 1 Ouatre apllons sonl posslbl .. oclu.ilem~n·. 1 1. Plan équiprobable. esl,mal.."" scn. b:c:. 1 2. Plan équlprQooble. e,:,bmol~\.:.r par 1., rol~JO 1 3. Plan à F""0babilités in"çalo•. "lI"'ok~ 1 3. LeE .al1mctiona lont p.r"'êcl ••• den. 1••• trot •• -c.nt.r-e vill.-. -QT"Onc3I ensembles' et 'pavlllonnaire' .lm précises dans les 'quaruera Industrlels',les 'peUls Immeuble, d'habllallon', Il les strales p;.riphériquee -peu dense.- ou -non bô.tJe~·. 4. u.s conclusions apparaissent démoçraphlques les lés. ro~les pour l'erulemble des caroclères .ons e.. Avento99 S'Yslémoüque OU:E: estimalion. dea quonlJt•• rnojorHc~. 1 blC1S 4. P.lan à pr-:>bablhlé In.;qales .• 3tlmate·~" par le raUo _ parrapporl è leurs complémentolres. ~I Ir Dl:YflOPPl:IDl:nT Dl: mz:-rnOOl:5 D'o<:rRACTIOn O'lnrOllmATlon RELATIVE A LA mORPHOLOGIE UIlDAlnE GUll. ImAGE THEmATIC IDAPPEll I----------------------l'. J &1-3 réo~ultol:!l c1o:"':i!icotiorul ftn 6 et:1 clo.ssee en (onC:~lcn d.la denlnl. du ~h a:rtrollo d,g l'lm~9Q Th~r:"I"lIC -"~---l--~ mapF..... ~ l Lonçllude ollalllud. du centres de:!! du,trlCls lI1SI.! m«H..hc.de d'opproximation dé la f ...... ~i~'-:.n d'un sondaQe "'Jsl6malJqu~ F<:. asslmli.;tJon ~ un eond-:Jçe stralJ!lé (J r~E':E Thê<rl.e.et pr·c\.1que ce:5 ecn-jo,;~~. p 1'71) 1. Une ,troüticoUon C"Ul" 1. O""Hèr. d~n,gil. du hOU en :1 elQJ;;S'.a issue d. l'lma\1e salellJle pe-rm~t une am~lJo,.aUon des esUmaUons "çale à OC lt de celle apporl" par la "lraWlcot.:on en 0 cla"ses de densllé dU Ml! ob~'r-<M ~ pholOQNJphJes aériennes. au cas du 5~n,""'1~ qUI 03Su.:-e UI"'." bonno rép:lT"tl\.ion çê-07roph)q'.Je de Adaplauon de l I"ld~ ~slémallque ar<>O\oINl. 2. Un~ sl:-oll(lcaUon ~ le se,,1 alt;"'e ds do"silé du b6U améne. selon le caroclère cémo-grophJque con.sldéré. entre;jQ et OC li du çaln appor'.é par la slratitiooUon morphologique en 0 ty~s. 1 Trons(ormahon de l'irucrmolicn dt' loca!isol1on en une varloble d·appa.rl~ncnç"è une -e:t..r-cte Dpeliol.- THEOIlIF. DEE SOnDAGES TŒT2 : mESURE OU GAin APPORTE PAil. UnE STRATInCATlOn SUR LA DEnsITE DU BA Tl ISSUE DE L'IIDAGE SA TELUTE : 1 l"~antil1on. Le !Ond<'1Q9 est oeslml1ê à un l:.roÇ"'9 1 stralllié ~ un CTP.~re do Ic,,"O1 l1sotJon dee uni lés etau~tJquo, L~~ ~1.r'Ot~=, 1 pr""'ennen\. Jo fcrm. d. mCJJle~ carr~.p~ ! al~lolNl 1 ~i TLST:5 : f----------------------=~=::jr; !VALUATIOn DZ L'l:mCACITl: DU TIRAGE AREOLAIR!': SYSTnnATIOUE A66URAnr trnE BOnnE RrPARTlTlOn GEOGRAPlUOUE DE l'ECHAnTILLOn 1. La méthod., d'approximation de la variance d'un lIroQe svslômatique arOa\a\re assuranl une bonne réparlilion çéographlque c. l"é::hanUlIon par un UroQe etroUlié seJon un critèr~ de locah3o\.10n fournit un~ bonne mo<ruro du 9ain opporlé par Cl tiraço. 2. u. çaln. variable .ulvanllos caroclèrH estimés. se s!lue dan. no:! nompl •• entre 10 el 20 ~ du coofficienl de varia lion GOTTeopondonl ou tlroge 5:'-riclem.nl aJealoL.-. (e.a.d .• ntre 20 el3a:rc d. Jo varJcnc .. ). TABLEAU COIDPAJ:l.ATI' DES DI"EREnTt:.G TECnI1JOUE.S Dl: SOnDAGE Tecl\nJquI de .ondoQ4 non ItroUl,. '~"OU/lé en .Q l'J'P-' morpho. Caroct.-r. d'mo... Urné id.n.-It'BVoUllé .'$!~U/I. ImNlllllé du m.nl crol •• ment O""OI •• baU:l clUJ!. locaJl."uon,:OC<lIl."uon l:'cl .• olQ 15cl. .•l l<;pet mer. d.~I\é:l cl. Ce>efllcl.nt d. TorloUon de 1'•• Umoteur / 'OP .,,''',.. oom,," \ 10.1:l a7 e.n 0.ôJ 7.91 Pop. Fra.nç.lPop, lolal. 3.03 l.bQ 2.00 1.=0 I,~ Pop'>~N 0.47 O~ O.~O 0.19 022 1 Pop. lol.ol. raclltUr d. d'YI.lon de ln Torlonce pour choC1Jn. "'_ lechnlqu •• d'om'''oNJllnn par r-oppurl à la ,.orlanee d'un lIro,/. ol"'lol/·. Iimpl. non Ilrallfl4 J>op •• dbl ... oomp\" 1 Pop !'ranç /Pol' lolol. 1 h>p )~l\" 1 ;'\op lo~ol. .1 1.7 1,3 1 2.0 I.~ 1 a 1.4 1 ; 22 1.0 4.1 2.3 01 --_._----------------_._-_...• -" - --- .'- . _-- J 4.~ ...... .--~, .... - 36- 2. TRAVAUX REALISES SUR QUITO En raison de l'absence à Quito de matériel informatique dédié à l'Atlas, seuls 2 membres de l'équipe a été œfectée à Quito en Août 19ô7, avec à leur disposition un IBm AT acquis sur les crédits de l'ATP. Ils ont pu ainsi poursuivre les recherches sur les méthodes de sondage aréolaire, et réaliser dem: opérations de collecte des données (schéma 1) : - enquête sur la morphologie urbaine (pour initialiser l'interprétation des images) - enquêt.e bâli/population (pour la définition du plan de sondage de l'enquête démographique générale). L'enquête morpholoqie urbaine a déjà donné lieu à une première exploitation: l'établissement d'une t"gpologie des bâtiments et des îlots de Quito (photos 7), utilisée pour sélectionner l'échantillon de l'enquête bâti/population. L'exploitation de l'enquête bâti/population, en cours, permettra de définir les paro.mètres de l'enquête démographique finale d'Octobre 1987 : les variables morphologiques devant servir de base à la stratification, le type d'unités statistiques à enquêter et leur probabilité de tirage, et les estimateurs à utiliser. Parmi l'ensemble des images THEI1l.ATIC mAPPER enregistrées sur Quito. nous avons acquis celle du 1:5 septembre 19ôO (photo 4), sans nuages sur l'agglomération. Deux images SPOT ont été enregistrées sur Quito durant la période demandée auprès de SPOT ImAGE (images du Q Août et du 28 I10vembre 1988) : l'image d'Août (photos 3 et 4) n'est exploitable que sur la moitié nord de Quito (nuages sur la partie sud), et, en novembre, le multispectral n'a pas été enregistré sur la partie sud, alors que l'agglomération était tout à fait dégagée de nuages. Finalement, la seule date où l'on dispose de l'agglomération entière, sans nuages, panchromatique et multispectral est celle de Juin, soit une date nettement antérieure au créneau demandé. Il faut souligner que ce n'est que dem: mois après la fin de l'enquête que nous avons été avertis par SPOT lIDAGE de l'existence de ces images. Cette première expérience montre lQS diificulbis à mettre en oeuvre un plan de collecte dQS don.nQes incluant l'enregistrement d'une image SPOT: il est vrai que nous sommes à l'étranger, sur une zone que les conditions météorologiques rendent difficiles à observer, mais ce seront justement les conditiorul d'application de la méthode de collecte démQ9raphique que nous cherchons à développer. Les bandes des images Tm et SPOT ayant été reçues à l'ORSTOm entre Décembre 80 et fin mai 87, nous avons débuté l'exploitation des image5 satellite (schém.o. 2) par des analyses visuelles sur l'image SPOT panchromatique d'Août 1988 (première date disponible) : délimitation de l'agglomération (phot.o 5), délimitation de zones d'égale apparence (photo 0), extraction visuelle de la voirie (photo 6). L'analyse numérique des images satellites a été réalisée à l'ATOE par la partie de l'équipe restée à Paris. Deux directions ont guidé les traitements : l'extraction automatique de voirie (phot.os 9) et l'analyse des structures urbaines (phot.os 10). Les classifications de l'image SPOT destinées à servir de base au tirage de l'échantillon de l'enquête démogT'Qphique sont en coura. L'exploitation sétéréoscopique de SPOT, et la comparaison de l'information apportée respectivement par SPOT et THEmATIC mAPPER feront l'objet de travaux ultérieurs, début 19ô8 : la proximité des dates d'enregistrement des différentes images, et la concomitance avec le5 relevés terrain, nous placent dans de bonne5 conditions pour effectuer ces tests. La mise à disposition d'un matériel adéquat (station mATRA-SUn) et le regroupement de l'équipe à Quito permettront de traiter ces questions dans de me111eures conditions que celles qu'a connues l'équipe jusqu'1çi. l, QUELQUES EXETn PLgu QUARTIERS aUlItIllLllt L Le centre h13torlqu€' et ses abords 2. Ouarhert:l dei standing dan le nord de Oui 3 Extensions T'écentes nor'd-ouest. de Quito Gl.! V1LLE DE QUITO I:I_ ..".. Panchromatique SPOT. SPOT/IMAGE. Echelle. 1/100 000. 26 Novembre 86. •••.:l,.r«j• • • ZF7lIIIIIII.!!l_Il;iJ·-rJ~~. :. ssmc:me!J!!I!IZLmEH':LIl_IIIBIIII!l ~a!ll IIl!IIi!!3I. -30 - 3, COmpOSITIOn COLORD: SPOT 01100.000, partie nord de Quito, août IQ86) -40 - 4. COmpOSITIOn COLOREE TliElllATIC mAPPER CADAUX (I. 4. 7) (1/100.000. partie nord de Quito. Septembre 1Q86) -41 - SCHDnA l PLAn D'EXPERIEnCE SUR QUITO EnUUETE mORPHOLOGIE URBAIn! (Ocl.obro- décQ= bro 1 g(6) Echantillon d9 lW ilob. par tirac;~ f'y3té-matique Bur corl.es InEC 1/10.000 (tùux d ... Bonda'Jo = 5~) Collecte d'inIorm~tion3sur l"occ1.lp:üion du sol de chacun des ilots de l'É-chüntillon (d~gc:ription de chaqu9 bàtirnent et des portions d'ilots non b6.t1es) ~ EXPLOITATIOn nr:s DOTlml:S mORPHOLOGIQUl:B Fichier décrivant l'3s bâ.timents~ Typologie de bâtiments (38 tl/peel) Fichier d4crivanl les ilots ~ Tgpologie d9s îlots .(9 t,,.,.,....) ~ ::or--~ ~ . EnOUZTE: BATY 1 POPULhnon (Avril 1931) Collect.e d'in.Iorz:natioo.s délnographiquQ(J BUT' un fJous-échunUllon d9 54 Hob dôjà l;inquâl.âs d'un poInt de vue znorphologique ( séol~tion du !loue-échantillon en Conetbn de:5 =it~ : type d'ilot. type de bâ.timenl. localisation dans la villo) Inn:P..?RETATIon DES ImAGES SATEL~ITE ~ 6!"O'" (Juin. Août cl novornbrc 1986) et :;::;il T~o=a\.ic ffiapper (Septembre 1 9(6) nm~ er. ut:113anl.les données del'enquët., in@ sur-la morpholoJle urbaine comme :i% ~rér>jnces de teTT1:lin (ph. 2à6/a~ e;,: ... Œ:25/0§:> <[E> '21~tlot--,..----- :~~;.r::i;.;:~:.~,:·::,:::(Voirao'loi t~,:,nch~ma:'j')'; LES VAIlIABLES roOU.PHOlOGfOUES AnALYSè: DES REl.ATIOns BAil 1 POPULATIOn pEVAnT Sfll Vfll .DE BAS!: .......e--------l sur le sous-écha:'\tillon d",s 54 îlols enquêtés sur .A LA ST.lZ.A rfflCA TIon les plan's morphologiqu9 et démographique LE TYPE' O'UTl.fre $rA TTSTfOrn: .A EnOV~ER sur les pions morpholoqiqu9 9t démographique 7.fJnJ\Gp. Dl: L'AGGLOffif:RATIOn En zonES n:·: CARACfERISTIOUZS DEP'InITlOn DES UmTES STATI6ïlaUE3 A EnaUETER, DE LEUR PROBABILIn: DE TIRAGE, ET Df.S t:STlmATEURS Tests menés sur le sous-échantillon des 54 îlots enquètés mORPHOLOGIQUES !,')IT!OGEnES TIRAGE DE L'ECHAnnLLOn D'E:nOtrET!': mauZTI:: DEmOGRAPHIaUE (Octobre-nov~mbre 1987) Objectifs: - mesure d~s e{(ectifs d~ PQpula.Uon - analqBe das BtjBtèmes de résidence 1) Collecte des données 2) ExploltaUoninIormatique de l'enquête 3) Production de:! donné"e par e5timation 4) Evaluation dela pr'9cision des ré'iUltat.s 5. DrrEllmIIlAnOn VlsunI..E DE LA LImITE UR BAl nE (Im.aqe SPOT, panchromatique. 1115.000, e%trjme nord-ouest de Quito, août 1986) 6. DwmIIAUOD DES ZODES D'EGAU APPAREnCE DADS L'AGGLOmERAUOn (Image SPOT, panchromatique, 1130.000. extrême nord. de Quito, août 198(i) ln TypE1 4 Habitat populmre récent (2 : sans étage) Typ.5 Vle1.l.I centre f'llpe Ô HablLot. de s'tandlng ."J Type 7 In ustnes et equipemenls Type9 Vlvlendas \ .. -46 - SCBEmA2 InTERPRETATIOn DES ImAGES SPOT DE QUITO umITES DE L'AGGLOmERATIOn DELImITATIon DE ZOnES D'EGALE APPAllEnCE A L'In!'~IEUU DE Réalisée,lndépendammotnt, pa:deux personne~, sur tirage papier 1150.000 du canal panchromatique L'AGGLOmEJl.ATIon Réalisée sur tirage papuTlr 1/50.000 du canal panchromatique DETEUmlIlATIOn VISUELLE DES ~ C=,~ l 1 1 1 mISE En EVIDEnCE DES RESEAUX DE VOIRIE Test sur un transect est/ouest si tué au nord de 1'aéroport Extraction visuelle Extraction automatique Chaine de traitement basée sur des algorithmes de Réalisée, indépendamment, par deu% peI"3onnes. sur un tirage papier au 1115.000 du canal panchromatique morphologle mathématique, appliquée au canal panchro -matique. 5Ur une imagette de 256 pi%els de côté ~.9.1 à g~ Amélioration de l'extraction par connexion des pl~els isolés, suppr~sslondes pixels iaolée et ferInetUI'<!t des contours <€.9.7à9~! EVALUATIOn DES DCTRACTIOns .' ADALYSE nUmERIQUE DES TEXTURES DE L'ImAGE ET DES STRUCTURES UUBAInES Test ;sur un tran05ect est/ouest si tué au nord. d'a l'aéroport Test sur 58 imagetJ:.es carrées de 64 pi.:.cel05 de côté Etude TEXTURE ClassiIications automatiques après calcul des m.atrices de cooccurrence. et des éccrts- tVpe locat.a:. Etu~e STRUCTURE méthode de la Transformée de Fourier appliquée à l'image brute ou à une image simplUiée (par seuillage, ou aprè05 extrac -tion de voirie) ~ Ph. .... 10 . .';" u. CAA~ .t'.tU.. Jo JoUU ., lpU r 1 ç U.r.D R.ESUUX DE VOIRIE Um.age SPOT. p:anchrom.atique. 1130.000. e:xtr-êm.e nord de Quito. août. 1986) --• )Je f- 0 ,- c.. Vl il) :J .S.... C13 E '" 0<) 0 .... ..c 0 \- u c: C13 c.. j « 0'- . 0 0 a --- ...::J f- u..l Cl a a 0 ('\ ~J u..l ...l ...l -> il) ..c u u.J 9. EXTRACTIOn DE LA VOIRIE SUR UnE ImAGE SPOT DE QUITO A L'AIDE D'ALGORITHmES DE mORPHOLOGIE illAIHEIDATIaUl 1 4 (F m UT - Image Origin le) :Jeuillée 0= orange. -255= nOir) 1 Image or 9 nale ExtrCllt de l'image SPOT du 9 août lOOô Panc.n.romauqu (Fermeture - Image Originale) :Jeu ill é, (O-3=orange ; 4-255=noir) e Amlnclssement complet opéré dans 8 dlrecltons 8. Zoom %2 de la photo 7 7 Balaqages fenêtres 5%5 ICOnflQ de réference) Plxels ajoutés (rouge). enlevé-s (Jaune) 9 Image des distances au poLnt contour le plus proche (Centre photo 7 zoom x2) 10 Reconstl ubon des eseaU% Q partlr de l'Image es lstences 10. LA TRAnSFORmEE DE FOURIER APPLIQUEE A L' ADALYSE DES STRUCTURES URBAInES DE QUITO ExeInple 1 Photographie - terrain (Enquête morphologie Octobre / Décembre 1Q85) Extrai t de l'image SPOT du 25 novembre 1005 Panchromatique ~ .... .... / V / . ":~'il jt.~,.. 'ti.'~ / / a-"' .0::;::::::: :DI'~P"~; de fla. t .0(1 vOI'r,'e frillclfafe Spectre de Fourier - 51 - Commentaires des trois exemples de spectres de Fourier Sur le spectre de l'exemple 2, nous voyons apparaître les structures dominantes de la voirie. Un "noyau", avec son symétrique par rapport au centre, montre l'intensité du phénomène. sa distance D et sa valeur propre (cartographiée en nivea.ux de gris) sont directement proportionnelles à la fréquence des signaux rencontrés sur l'image. Sur l'a%e des x,la fréquence est plus faible que sur l'CD:e des y (dx) dy) ; ces fréquences représentées selon la même échelle sur les deux axes déterminent la position du noyau, dans une direction comparable à celle observée sur l'image. ( image ~ spectre) à une rotation 12 prèe. La voirie perpendiculaire à la première apparait également, plus diffuse, en respectant les angles. '-. L'exemple 1 est un exemple comparable, avec une orientation et une intensité de réseau différents. Sur l'exemple 3, seule la dépression est-ouest apparait sur le spectre sous forme d'un alignement vertical sur le spectre. Les poits disséminés sur 'les spectres marquent l'existence de fréquence dans les signaux mais trop disparates pour former une structure cohérente. D'autres alignements, moins visibles sur l'exemple l, apparcissent sur le spectre correspondant; ils correspondent à une voirie de faible largeur ou à la disposition des maisons. L'éparpillement des points sur le plan de Fourier montre un degré d'organisation moindre sur le terrain. F::xem.ple 2 Photographie - terrain (Enquête morphologie Octobre 1 Décembre 1986) Extrait de l'image SPOT du 26 novembre 1986 PancMomatique Spectre de Fourier Exexnple 3 Photographie - terrain (Enquête morphologie Octobre / Décembre 1986) Extrait de l'image SPOT du 26 novembre 1986 Panchromatique j ... ~ )( Spectre de Fourier ., .. ';"""r,< ~ InTEGRATIonD=:S DonnEES DE TELEDETECTIon DAns mtI m~~ttt un SYSTEmE D'InFORmATIon GEOGRAPHIQUE: SUIVI DE LA rnORPHOLOGIE ET DE LA DEmOGRAPHIE D'unE VILLE RAPPORT FIDAL - AOUT 1Q87 Voh.:..me 2 : Ann.E:XES mITHOOOLOGIQU!§ -1- ATP CnRS/CnES - TELEDETECTIOn SPATIALE InTEGRATIOn DES DonnEES DE TELEDETECTIOn DAns un SYSTEmE D"InFORmATIOD GEOGRAPHIQUE: SUIVI DE LA mORPHOLOGIE ET DE LA DEmOGRAPHIE D'unE VILLE RAPPORT FInaL - AOUTlm Volume 2 : Anm:xES IDETHODOLOOIOUES ORSI'Om Département Urbanisation et Socio-sgst.èmes urbains Unité d'lnfoqraphie Atel1er de Télédétt'1ction Bondy -2- -3- AVERTISSEIDEDr Ont participé à la rédaction de ce rapport les membres de l'équipe ORSTOm : - Département D: F. DUREAU. O. BARBARY.A, mICHEL - Unité d'infographie: m. SOURIS - Atelier de télédétection de Bondy; B. LORTIe Les travaw:: photographiques (reproductions rassemblées dans le volume l du rapport) ont été réalisés par 1. RAnnOU et A. AIna CAtelier de Télédétection de Bondy). * li! * Le présent rapport constitue un bilan des travaux réalisés de 1~ à 1967 par l'équipe de recherche ORSI'Om sur le thème 'Intéqration des données de télédétection dans un système d'information géographique : suivi de la morphologie et de la démographie d'une ville', Il s'agit de résultat,a intermédiaires à ne ros diffuser sans J'autorisation des membr9S de cette équipe. -4- 5 USTE DES AIU1EXES mETHODOLOGIQUES Page 1. Base de données et information géographique: l'extension du modèle relationnel 7 2. Le système TIGRE, un système d'information géographique orqanisé selon le modèle relationnel 21 3. Le point sur l'utilisation de la télédétection aérienne et spatiale pour l'observation des populations citadines à travers la littérature française et anglo-sa:z:onne 29 4. Le point sur la télédétection urbaine à travers la bibliographie française et anglo-sa:z:onne 39 5. Plan d'expérience sur mareeille 59 6. Etablissement d'une typologie de la morpholoqie urbaine à partir d'une analyse de la mosaïque photographique 'de marseille 6:5 7. Analyse de l'information intégrée dans la base de ma';'seille 131 6. Intégratlon des données morphologiques et démographiques dans la base de données sur marseille gérée par le système TIGRE 139 Q, Données géographiques et données satellitaires : mise en oeuvre de l'intégration et répercussions méthodologiques 1~1 10. TIrage de l'échantillon de travail sur marseille 150 Il. Enquête morpholog1e ur1:xl1ne (marse1l1e, 9-14 juin 1960) : collecte et exploitation des données 167 12. Lea indicateurs démoqraphiques intégrés dans la base de données sur marseille : définitions et variations selon les types morphologiques 179 13. Caractères démographiques et stratification morphologique. Analyse statistique 1QI 14. mise au point des outils et de la méthode du test: sondagee équiprobables, estimation sans biais d'effectifs el de densités, stratification morphologique synthétique 205 6 Page 15. Estimations stratifiées de caractères démographiques 220 18. Slrabfication morphologique simple obtenue à partir de l'information satellitaire 2eO 17. Tentative d'évaluation de l'efficacité des tirages aréolaires assurant une bonne répartition qéographique d_ unités sondées 270 16. Présentation des classifications de l'image ThemaUc mapper de marseille : descriptlNr "densité du bâti" 201 10. mise au point d'une lypoloqie de l'occupation du sol ci parlir de l'image Thematic mapper de marseille. Etude des quantiles radiométriques des sous-îlots de l'échantillon 20. Atlas Informalisé de Quilo (A.La.). Termes de référence scientifiques et techniques 40Q 21. Plan d'expérience sur Quito 417 22. Enquête morphologie Cuito (OCtobre-Décembre 19aO) : collecte et e%ploilation des données 421 23. Schéma de la démarche de classmcation des 1Qg manzanas de l'enquête morphologie de Quito 461 24. Enquête bâti/population Quito (avril 1087) : collecte et exploitaüon des données 467 25. mise en évidence des réseaU% de voirie sur une image SPOT panchromatique. Etude de faisabilité sur Quito (EQUATEUR~ 523 20. Stratification et caractérisation des quartiers de OUito. Une recherche en cours: l'analyse numérique des textures de l'image et des structures urbaines (image SPOT du 28/11/87) 533 Annexai BASE DE DOnnEES ET InfORmATIOn GEOGRAPHIQUE: L'EXTEIlSlon nu monEL! RELATIOnnEL m. SOURIS. A vrjll98tJ La conception relationnelle des données permet de définir des méthodes et des techniques de gestion et de manipulation très puissantes. Etendre cette conception aux données localisées représente une avancée importante quant aux possibilités offertes par la manipulation de ces données pour la aestion et la compréhension de l'espace. Les données localisées, ce sont avant tout des cartes et des léaendes associées c'est du moins ainsi qu'elles sont perçues par la plupart. Pour raisonner en terme de aestion de donn~s, il va être nécessaire d'inverser cette approche, et de considérer les données géographiques localisées comme des collections d'éléments décrits par un certain nombre de paramètres dont la localisation est un entre tous. C'est, en quelque sorte, remettre la carte A sa place comme l'expression d'un paramètre, comme la visualisation d'un attribut au même titre qu'une liste de valeurs numériQues sur une imprimante. Nous allons donc, dans un premier temps, rappeler des notions fondamentales sur les systèmes de gestion des bases de données relationnelles. A. Notions classiques sur l.s SGSD. 1 oaiectifs et ori~nisation. Un SG80, c'est avant tout un interface entre l'usaaer et les mémoires de stockage lui donnant l'illusion d'a~oir des données stockées et assemblées ca~ il le souhaite et d'ê~re le seul A les utiliser. C'est également et surtout un outil de gestion permettant de rechercher, r.~ifier. insérer efficacement des données dans unearande masse d'informations, partagée par tous les usagers suivant leurs droits d'accès, chacun travaillant sur sa vision et sa propre structuration de l'information. Ainsi, à l'inverse des systèmes de gestion de fichiers (SGF), les SGBO permettent la description des données (définition des noms, formats, caractéristiques) de manière indépendante de leur utilisation (recherche, mise à jour). Ils se composent grossièrement de trois couches successives de fonctions, depuis les mémoires de stockage jusqu'A l'usaaer (~ig. 1 ) : - le premier niveau (SGF) assure la gestion des fichiers et relie organisation physique (sur les disques) et organisation logique (fichiers). Ce niveau est inaccessible à l'usager - le second niveau assure la gestion des données stockées, le plac;ement, l'assemblage, les liens entre les données (pointeurs), et les structures permettant de les retrouver rapidement (schémas) : c'est le système d'accès aux données (SGBO interne) ; - le troisième niveau est chargé de la présentation des données aux applications et aux usagers, de l'analyse, de l'interprétation et de l'optimisation ées requêtes, et de la mise en forme des données à échanger avec le monde extérieur (SGBO externe). -8- LID fia. 1 : les trois couches d'un SGBD. Chaque niveau utilise des lanaaaes adaptés: lanaaae de description d. données (LOO), lanaaae d'interroaation (LlO), lanaaae de manipulation (LMO) . Comme nous l'~vons dit, l'objet principal des SGBO est l'utilisation partaaée d'un même ensemble de données par plusieurs utilisateurs n'ayant ni la même vision, ni les mêmes applications. Un SGBO doit donc assurer la non redondance, la sécurité, la cohérence des données stockées. Ces objectifs impliquent : - l'indépendance physiqu~ entre structure de donnée et structure de stockage. - l'indépendance loaique entre structura de donnée modélisant le monde réel et structure de donnée d'une application. Il est nécessaire de mettre en place plusieurs niveaux de pour les données (fia.1 ): fia. l: les différents niveaux de descriptions. description -9- Le nive~u conceptuel correspond à la structure c~nonique des données telles qu'elles apparaissant dans le monde réel. Plusieurs modèles peuvent être utilisés pour définir le schéma conceptuel. an utilise en génér~l le modèle entité associ~tion qui permet de définir : - les types de données élément~ires définiss~nt les ~ttributs des objets : nom de département. valeur de pH. type de sol. nombre de lits; - les types de données composées correspondant aux objets ou entité du monde réel : département. horizon. pédologie, hOpit~l ; - les types de données compostes permettant de décrire les objets correspond~nt à des associations du monde réel. Ces types contiennent des attributs orovenant d'autres entités: mal~de, décrit p~r des attributs nom de personne. nom d'hopit~l, d~te d'entrée. etc. Le nive~u conceptuel est complété de règles de cohérence attributs d'une entité ou d'une ~ssoci~tion. entre les Le second nive~u de description correspond ~ux données telles qu'elles sont percues par l'application ou l'us~ger : c'est le nive~u externe. A ce niveau peuvent bien sOr coexister plusieurs schémas externes, ch~cun se r~pport~nt à une ~pplic~tion. Le troisième nive~u correspond à l~ structure de stock~ge (fichiers, chemins d'accès aux données). C'est le SGBD description données et des sont conservées qui v~ f~ire le lien entre les différents niveaux de il ~ besoin pour cel~. de toutes les descriptions de règles de correspond~nce entre ces descriptions, qui dans ce que l'on app'~ele dictionn~ire des données. Prenons quelques exemples: Considérons l~ iestion de données c~d~strales. Nous avons un certain nombre d'entités: la p~rcelle. le propriétaire, la construction, le plan d'occup~tion des sols, le lotissement, les réseaux ~ériens et $outerr~ins. le qu~rtier ...• et des associations le permis de construire. le certificat de conformité ... Chaque entité cu ~ssoci~tion possède des attributs pour l~ p~rcelle. nous pourrions avoir le numéro de parcelle, le numero de section, le nom du propriét~ire, le cl~ssement au P.O.S .• le coefficient d'occupation, le prix au mêtre carré; pour l~ construction. le numéro de l~ parcelle, l~ section. l~ surface h~bitable, le nombre d'étages. la fonction, le type. pour le permis, le numero de permis. le nom du propriét~ire.le numéro de la parcelle.la section.l~ date de dépOt.etc. Une gestion des parcelles n'aur~ p~s besoin de l'ensemble de ces attributs. Le schéma externe présenté par le SG8D à l'applic~tion fera appara1tre. par exemple, une structure conten~nt : parcelle, avec numéro de parcelle, section, nom du propriétaire. permis demandés, permis obtenus, constructions sur l~ p~rcelle. fonction de l~ construction. type. Autre exemple une entité établissement scolaire, avec les attributs nom. type. nombre d'élèves. nombre de professeurs. nombre de classes de niveau i. une entité professeurs avec les attributs nom, age. sexe. nive~u. nom de l'ét~blissement, cl~sses enseignées. matières enseignées. une entité département avec nom. nombre d'habitants. taux de croissance. taux de fécondité. -10- Différents niveeux externes peuvent être utilisés à p~rtir de ce schéme. ,Une application à la gestion des professeurs en fonction des attributs _de l'établissement aure une certaine vision des données professeur. avec nom, age, sexe, matière, nom d'établissement, type, qui lui permettra per exemple d'étudier l'age des professeurs de mathématiques dans les collèges. Si une application veut étudier le nombre de classes de tel niveau dans les départements à tel taux de croissance ou de fécondité, le schéma externe. pourrait être: département avec nom, taux de croissance, taux de fécondité, nom d'établi~sement, nombre de classe de niveau i. Néanmoins, ce schéme externe exige que l'on puisse relier. établissement et département, en donnant par exemple le nom du dépertement pour chaque établissement. La description des données va indiquer le type (qualitati~, quantitatif, nominal, ordinal, numérique), les formats, ainsi que des contraintes de validité et d'intéarité. 2 Le modèle relationnel. Le modèle relationnel consiste à représenter les entités et associetions du monde réel par des relations, ensembles de valeurs d'attributs qui décrivent les objets des entités ou associations, et de manipuler les relations pour répondre aux intérogations. C'est le système de gestion qui s'occupe de déterminer les chemins d'accès aux données en fonction de l'interrogation, alors que 19s autres modèles de base de données (hiérarchique, réseau) fixent cas chemins d'accès et donc limitent les possibilités d'interrogations. Chaque relation est caractérisée par son sr.héme (ensemble d'~ttributs), porte un nom, et les éléments de la relation sont appelés des tuple•• Par exemple, le modèle présenté plus haut peut donner lieu aux relations suivant•• nom de relation établissement tuple schéma attributs nœ type nb. d'élèves Louis-Le-Grand lycée 1~9 lycée 2524 Montaiane nb. de pro~. 156 2~ nb de nb. de term. C term. A 4 2 4 a Une mauvaise perception du réel et une mauv~ise conception des entités et associations enaendrent des problèmes dans les relations qui leur correspondent. Par exemple, si l'on définit une relation canton avec les attributs nom de canton, nombre d'habitants, nom de département, taux de croissance du département, des informations vont être redondantes car les donnée. sur le département seront répétées pour tous les cantons d'un même département. De même, dans l'exemple précédent, l'entité professeur ne doit pas donner une relation avec 'le même schéma, car si un professeur enseiane dans deux classes différentes, nous aurions deux tuples différents mais contenant tous deux les même informations sur le professeur (age, sexe, ... ). -11- Il est ·nécess~ire pour bien définir les relations d'étudier les propriétés .sé~ntiQues des données'et de définir les dépend~nces entre attributs .qui en résultent. Ces dépendances se classent en trois types: a) Les dépend~nces fonctionnelles : un attribut B dépend fonctionnellement d'un attribut A si ~ toute valeur de A correspond une valeur unique de B, soit A --> 8 <-, ( (xyt.A et xy 'cr A ) -> y-y') Par exemple, le nom de profess\ur détermine son aie et son sexe, le numéro de la parcelle et le nom de la section cad~str~le déterminent de ~nière unique les autres éléments de la parcelle. On peut introduire ici la notion fondamentale de clé d'une relation c'est un ensemble minimal d'attributs qui détermine de manière unique tous les autres (tous les attributs sont en dépendance fonctionnelle de la clé) Ainsi, nom d'établissement est une clé de la relation établissement, numéro de parcelle et nom de section est une clé de la relation carcel le. b) Les dépendances multivaluées qui caractérisent l'indépendance de deux ensembles d'attributs corrélés ~ un même troisième: B dépend de A, si toute valeur de A détermine un ensemble de valeurs de 8 indépendamment des autres attributs de la relation, soit A ->-> B <-, ( (xyuR et xy'z 'fiA) . , (xy'z~ et xyz '.f\) ) Par exemple, dans la relation professeurs le nom de professeur multidétermine diplOme par rapport i classe enseignée: si les tuples DUPANO, Capes, Terminale AJ, et DURAND, Agrei., première 85, existent, alors les tuples DURAND, Capes, première as, et DURAND, Aireg, Terminale A3 existent aussi. c) les dépendances de jointures qui permettent de décrire les relations entre sous-ensembles d'attributs d'une relation. partir de l'ensemble des attributs et de leurs dépendances, des algorithmes pourront déterminer les entités et associations canoniques du réel et fournir des relations qui ne souffrent pas d'anomalies cette opération se fera par décomposition successive jusqu'à l'obtention de relations normalisées (Gardarin 1983). Ces relations seront alors facilement manipulables grace aux opérations de l'algèbre relationnelle, qui sont à la base des'langaaes d'interroiation et de manipulation des 5G8O relationnel~ : A - l'union de deux relations A et 8 de même sché~: la relation résultante est de même schéme que A et B et a pour tuples l'union des tuples de A et B - le différence de deux relations A et B de même schéme: la relation résultante est de même schéma que A et B et a pour tuples la dif~érence ensembliste des tuples de A et B ; la - le produit cartésien de deux relations de sché~s quelconques relation résultante a pour schéma la concaténation des schémas de A et 8 et pour tuples le produit cartésien des deux ensembles de tuples de A -12- et B ; ·cette couteuses. ; opération, comme on peut s'en douter, est des plus - la projection d'une relation sur un certain nombre de ces attributs : la relation résultante a pour schéma les attributs sur lesquels la projection est faite, les tuples étant obtenus par élimination des valeurs des attributs n'appartenant pas au schéma résultant, ainsi que par élimination des tuples en double (par exemple, projection de la relation professeurs sur les attributs age, matière) ; , . - la restr1ction d'une relation A par une qualification Q : la relation résultante est de même schéma et a pour tuples les tuples' de A qui satisfont la qualification Q (par exemple, restriction de la relation professeurs par la qualification matière • mathématiques) ; - la jointure de deux relations A et B selon une qualification Q la relation résultante est la restriction du produit cartesien de A et B par la qualification Q. Cette opération est fondamentale, car elle permet de relier deux relations sur un ou plusieurs de leurs attributs et de créer une troisième relation résultant du croisement. Par exemple, la relation de schéma numéro de parcelle, nom de section, nom de propriétaire, type de construction, classement au pas résulte de la projection d'une jointure entre la relation parcelle. de schéma numéro de parcelle, nom de section, nom de propriétaire, classement au POS •.• , et la relation construction, de schéma nombre d'étages, type, numero de parcelle, nom de section, .•. , jointure selon la qualification nom de section· nom de section et numéro de parcelle • numéro de parcelle : si la' relation parcelle contient les tuples parcelle numero de parcelle nom de section nom de propriétaire P.O.S 10 25 110 H G F Ourand Leroy Martin uc Na Nb et la relation construction les tuples construction type narbre d'étages 2 1 2 3 2 irrmeuble pavillon irrmeuble irrmeuble pavillon numéro de parcelle nom de section 12 10 10 110 25 H H H P G la jointure indiquée aura pour tuples numéro de parcelle nom de section nom de propriétaire type de construction classement au pas 10 10 25 H H G Ourand Durand Leroy pavillon irrmeuble pavillon uc UC Na -13- Il est importent de noter que la jointure ne conserve pas la notion de clé si A1 est clé de la relation R1 et A2 clé de la relation R2, A1 ne sera ~raisemblablement plus clé de la relation R3 résultat d'une jointure entre A1 et R2. L'ensemble (A1,A2) sera une clé de la relation R3 s'il fait pertie de cette nouvelle relation. o Les interroaations de la base de données peuvent être exprimées directement en terme d'opérations relationnelles (ex. SQL), ou arêce è des lanaaaes d'interrogation basés sur la vérification de formules dont les variables sont soit des tuples (ex. INGRES), soit des valeurs d'attributs (ex. G8E). • Ainsi, la question "imprimer les noms des propriétaires de parcelle contenant une construction de deux étaaes ou plus" sera décomposée séquentiellement en - une restriction de la relation construction sur la qualification (nombre d'étaaes >- 2), - une projection de l~relation construction sur les attributs numéro de parcelle et nom de section, - une jointure entre les relations construction et parcelle ,comme dan. l'exemple précédent, - une projection de la relation résultante sur l'attribut nom de propriétaire. 8. L'intélration des donné.s localisé••• 1 Obiectifs. Intéarer la variable de localisation dan. le schéme relationnel, c'est bénéficier sur cet attribut de toute la puissance du modèle, c'est simplifier les opérations de manipulation et les interroaations utilisant la localisation dans l'espace en mettant ces opérations au même niveau que les opérations sur les relations non localisées. Nous allons donc compléter l'alaèbre relationnelle par de nouvelles opérations alaébriques liées au caractère multidimensionnel de l'attribut de localisation: - la restriction spatiale, qui correspond à la sélection d'objets par rapport à la localisation, - la jointure spatiale, qui 'correspond è la mise en relation de deux objets par rapport à leurs localisations respectives, - la projection spatiale, qui correspond à l'opération d'impression de l'attribut de localisation et qui est une opération de cartoaraphie. Ces nouvelles opérations, et surtout les deux premières, vont permettre de manipuler la localisation arêce à des opérations alaébriques et loaiques c'est dans ce sens que l'imale, considérée habituellement comme un résultat final, va devenir éaalement le résultat intermédiaire d'une séquence d'opérations de aestion et de manipulation de données qui peut très bien ne pas avoir de résultats finals araphiques. D'autre part, et c'est fondamental, la localisation redevient un -14- attribut -loaique, c'est-à-dire non lié à telle ou telle entité : toute relation. loc~lisée pourr~ ainsi être mise en rel~tion avec toute autre rel~tion loc~lisée par une opération de jointure spati~le, independ~mment du codaae ou de la méthode de représentation de l~ localisation. Nous verrons né~nmoins comment cette représent~tion influence cette opér~tion. L'intéar~tion de l~ loc~lis~tion d~ns le schéme rel~tionnel est donc prometteur, ~ussi bien p~r l~ puiss~nce de menipul~tion qu'elle ~pporte que p~r les contr~intes et le, problèmes de représent~tion et· de validité de l'information loc~llsée.qu'elle met en évidence. O~ns ce cadre, elle v~ permettre de réfléchir è de nouvelles ~pproches de l~ représentation aéoaraphique. 2 Les opér~tions ~laébrigues 2.1 Pourquoi de nouvelles nouvelles._ opér~tions ? Supposons que l'on ait p~r exemple des relevés pédoloaiques, des données de couverture véaét~le définies sur photoar~phies aériennes, et un découp~ge administr~tif en dép~rtements. Questions:· sélectionner les profils se trouv~nt dans tel ou tel dép~rtement, ét~blir une liste des dép~rtements avec pour ch~cun d'eux le pourcent~ae de l~ surfeee occupée p~r la forêt, etc. Si chaque proTil ne contient p~s le nom du dép~rtement auquel il se rapporte, les opér~tions classiques des SGBO reletionnels ne pourront répondre & la première question. Si l'on veut de plus poser l~ même question par rapport aux ty~es de couverture véaét~le, il f~udr~it indiquer pour chaque profil le type de couverture véaét~le, etc. L~ rôponse à l~ seconde question ser~ impossible à réeliser, è moins que les zones de forêts ne constituent un sous-découpaae des dép~rtements et ne contiennent chacunes le nom du département auquel elles se r~ttachent ce d'coup~ae en zones de v'a't~tion ser~it quelque peu arbitraire et ne pourrait être conçu que p~r r~pport au découpaae administratif, ce qui n'est pas souvent le c~s. En rèale aénér~le, toute liaison avec une information loc~lisée non prévue ~u dép~rt ser~ impossible. Toutes les opér~tions que nous avons envis~aées portent pourt~nt sur l'expression de l~ localisation dans l'esp~ce, et donc intrinsèquement sur le même ~ttribut. Si l'on dispose d'une référence unique pour l'attribut de loc~lisation, et pour ch~que relation de l~ description de l~ loc~lis~tion des objets p~r rapport à cette référence, tout objet pourr~ être mis en rel~tion.~vec n'importe quel ~utre objet ainsi localisé, indépendamment d'un système de référence attaché à telle ou telle entité. Le système de référence unique est bien sOr l'esp~ce methémetique euclidien: l'attribut de loc~lisation est alors de dimension deux ou trois, s~ns rel~tion d'ordre c~nonique (liée à l~ métrique définiss~nt la structure de l'esp~ce). La qualific~tion des opérations de restriction ou de jointure porte sur un attribut de dimension deux ou trois. Elle n'est plus liée à une structure d'ordre mais à la structure métrique de l'espace euclidien. Quel que soit le type de représentation utilisée pour l~ loc~lisation (zones, lianes, points, mailles, ... ), ilv~ f~lloir formellement passer -15- de nouvëau par l'espace euclidien pour mettre les objets en relation sur leur .localisl!!tion : i l s'agitmaintenl!!nt de repasser de l'espace de représentation ~ l'espace euclidien, de l'entité dérivée ~ l'entité initil!!le, ~ l'inverse de la dé~rche exposée en 3.1. L'attribut formel de localisation sera noté dans la suite loc, et sa valeur représente l'ensemble des points de l'espace euclidien attaché ~ un objet. Il est, de par son caractère formel, indépendant du type de représentation utilisée pour la localisation des objets dans Il!! base (zones, lianes, points, cellutes •... ) et des méthodes effèctives de réalisation des opérations alaébriques. Comme nous l~avions déj~ remerqué en 3.1, cet attribut formel, associé s'il y a lieu à un attribut temporel. détermine l'ensemble des attributs descriptifs de la relation la localisation spatio-temporelle constitue alors une clé d'une relation localisée. Nous l'appelerons clé araphique. 2.2 La restriction spatiale. C'est l'opération correspondant ~ la sélection des objets par rapport ~ un domaine défini de l'espace, noté O. Ce domaine peut être défini soit directement (fenêtre d'étude). soit par rapport aux objets d'une autre relation (1): zone autour d'un point, le lona d'une liane •... Ainsi, la sélection des profils de sols dans tel département correspond ~ la restriction de la relation profils sur l'attribut !2Q dans le domaine défini par le département choisi. Plusieurs types d'opérations de restriction spatiale peuvent être envisagées quand les objets sont des ensembles de points, en prenant une qualification ensembliste plutot que métrique: si A désiane un objet et 0 le demaine de restriction A Co 0 A(\O"~ A " 0 a Er 0 a ~ l'objet A est inclus dans le dameine 0 l'objet A intersecte le domaine 0 restriction par exclusion, A et 0 sont disjoints le cent roide de A appartient à O. Notons que la restriction spatiale, tout comme la restriction classique, ne modifie pas les objets et n'en crée pas de nouveaux. Il n'y a donc pas, pour cette opération, de problèmes liés au type de représentation utilisé. Seule la réalisation de l'opération de restriction elle-même sera fonction du type de représentation. 2.3 La jointure spatiale. De toutes les opérations aliébriques que nous avons vues en 5.2,. la jointure est certes la plus importante en pratique, car, comme nous l'avons souliané, c'est elle qui permet la mise en relation de deux tuples par le biais d'un attribut commun, en créant ainsi un nouvel objet ayant les caractéristiques des deux objets répondant ~ la qualification de jointure, et correspondant dans la nouvelle relation ~ un tuple formé des valeurs d'attributs des deux tuples mis en relation. (1) comme nous le verrons plus tard. cette opération s'apparente fait à une semi-jointure, puisque l'ensemble 0 des valeurs l'attribut de qualification est connu. en de -16- Le jointure spetiele est donc l'opéretion de jointure portant sur de locelisetion lac. La qualification de jointure s'exprime par rapport à le distence l'attrib~t Par exemple, e2 - 0 sianifie que deux points de l'espace sont mis relation s'ils ont le même locelisetion. en Pour bien comprendre cette opérftion, il est nécesseire de revenir à l'espece de référence et de repe~ser du type de représentetion des objets en zones, lianes, points eux objets élémenteires que sont les points de l'espece euclidien avec leur locelisetion intrinsèque. l'opéretion de jointure spetiele - s'éfféctue, en théorie, en considérant que les seuls objets loaiques sont les points de l'espace. Le résultat de l'opéretion de jointure pourre à nouveeu feire l'objet d'un chanaement de représentetion du type passaae entité principale entité dérivée. Le cheminement théorique d'une jointure spatiele est donc : espece de espece --> représentetion --> euclidien jointure sur espece de les points de --> représentetion l'espace euclidien (si nécesseire) Ainsi, le jointure spatiale de le relation zonele potentielités (pente, pierrosité, salinité) et de le reletion ponctuelle profils (couleur,pH) sur la qualification d(!Qg1,lac2)-O aura pour résultet une reletion nouvelle ayanl pour attributs (pente, pierrosité, selinité, couleur, pH) et dont les objets sont l'ensemble des points eppertenent à la fois à la relation potentialités et à le reletion profils (fia. ~). Si la qualificetion de jointure est d(~,loc2) < e, le résultat est plus complexe puisqu'il correspond à un ensemble d'objets pour lesquels la locelisetion ne constitue plus une clé: un point peut appera1tre plusieurs fois evec des descripteurs différents s'il répond à la qualificetion de jointure pour plusieurs objets de chaque reletion (fia.5). La notion de clé araphique n'est pes conservée par la jointure spatiale, comme c'est d'ailleurs le ces pour le jointure classique. Des exemples de jointures entre relations de type zone sont donnés par les fiaures ~ et 40. La qualification d(loc',!.QSi)-D correspond à l'intersection des zones et conserve le localisation comme clé de la relation résultante. La qualification e < d(loc',loc2) < b, avec e non nul, donne un résultat plus complexe et difficile à représenter araphiquement dans son intéaralfté, puisque la locelisation n'est plus clé de la relation résultante. Le jointure spatiale est une opéretion interessante dens la mesure où elle permet de comparer des objets sur leur locelisation, sans avoir à spécifier et décrire cette localisation. Le résultet doit d'aventaae être considéré eu niveau de cette mise en relation qu'au ~iveau du -17- résultat· arephique formé per les tuples de la nouvelle relation ainsi, 00 met en relation gercelles (numéro, nom de propriétaire, nombre de.constructions) et bornes d'incendie (numéro, débit) sur la qualification d(loc1,lgsg) < 100 mêtres surtout pour avoir le liste des numéros de parcelles et le nombre de contructions associés .; une borne., plutot qu'une carte des percelles ou portions de percelle! et bornes résultant de la jointure. Comme nous l'avons déjà souliané, la représentation araphique d'un résultat de jointure spetiale peut être difficile car nous n'avons plus dépendance fonctionnelle des attributs descriptifs par rapport à le lo~lisation: on peut evoir des tuples formés du même ensemble de points mais ayant des valeurs ,descriptives différentes. couleur pH rouae jaune ocre ?5 P2 P1 P1 x P3 x x P2 P3 5.8 6.5 potentialités Z1 Z2 Z3 ~o1nture pente. piérrosité salinité 10-20 20-30 10-20 faible moyenne très faible faible trè faible moyenne P' 1 x P'2 x Le résultat de la jointure est canposé des points P' 1 et P'2 P'1 P'2 fii· pente pierrostté salinité couleur pH 10-20 10-20 feible très faible faible moyenne rouae jaune ?5 3 jointure entre zones et points d( loc1, loc2)-Q 5.8 sur la qualification -18- ïP-I J T'2"" ïP-'l J TZ~ r,.2. J fia. 4 'T~ jointure entre points et zones sur la qualification d(lQel,loc2) < a ~.f4. T21 ~f.i.4. 72~ I..u.f.f.&. T2.' , +:V.f~ TZ.:1 Y 'kp4. 7 2,J<., ~r4a. T"L'?J ~~ ïZA) n':. t .....ï~ea. TZ,. 1 T '1./~ .-o-,<.A.. .. ~. fii 5 n..3, T2.~ ~û ïZ.1 J IZ''j. - .. - .. "- .. -te....1'4 n..2., rz''f - ... _ • •1 -b...f-U. -r~, rz',3. jointure entre zones sur la qualification d(loc1, loc2) • 0 -19- ./ 1 ...' . : t' ...... .. .. . ',...... i (. ........ . , . .. .. -.. .. ,-_.....,-". .... ~<... " ......... ~ .- ~ .' , ,- 1 ."" ~~ .- ... .. ". -..,.., .. • · 1 1 1 •• 1 1 1 i (- ... . .... - . , ,- - --~ fia. G : jointure entre zones sur la qualification a < d(loc',loc2) <b -20- A la différence de l'opération de restriction, la jointure spatiale crée de. nouveaux objéts; la description de la localisation de ces objets pose les mêmes problèmes que la description de la localisation des objets initiaux les nouveaux objets sont des points ou des ensembles de points de l'espace euclidien, qu'il est nécessaire de regrouper et de décrire d'une manière ensembliste avec les choix possibles que nous avons vu au parairaphe 3. 8ien sur, les méthodes de réalisation de la jointure et de descriptions de la localisation des résultats seront fonction du type de description des objets initiaux. ~ La jointure spatiale est une opération daniereuse si les objets mis en relation n'ont pas la même echelle de validité, ou si la v~lidité de la localisation par rapport aux données descriptives est trop faible pour permettre le passaie de l'espace de représentation à l'espace euclidien (pour des données à caractère statistique par exemple, ou n'ayant qu'un intérêt de représentation iraphique). Certaines opérations que nous avons définis comme des opérations de restriction sont en fa~t des jointures: la restriction d'une relation sur l~ localisation d'une autre relation est en fait une semi-jointure avec quolific~tion d(!Qs1,loc2)-O: on connait à priori l'ensemble des valeurs de l'attribut de qualification, représenté par le dameine D. L'interêt de cette opération réside néanmoins plus souvent dans le résultat de la restriction apportée à l'une des relations que dans la mise en relation effective des attributs des deux relations. C'est pour cette raison que nous' l'avons classée comme restriction spatiale: selection dans R1 1 V définition d'un domaine 0 1 ~ semi-jointure de R1 et R2 par rapport à 0 1 ~ projection de la jointure sur le5 attributs de R2 -21Annexe 2 LE SYSTEmE TlGRE. un SYSTEmE D'IDfORIDATIon GEOGRAPHIQUE ORGAnISE sELon LE mODELE IlELATIOIUlEL m. SOUJUS• .A ml 1986 Le système_TIGER, développé par l'unité d'infographie de l'Orstom, est un système d'information géographique organisé suivant le schême des systèmes de gestion de bases de données relationnelles, et enrichi pour cela d'opérations algébriques nouvelles pour la manipulation relationnelle de la localisation. Il réunit ainsi les possibilités des systèmes de gestion de base de données et celles des systèmes d'information géographique, en mettant en oeuvre les concepts théoriques que nous avons exposé, précédemment. 1 Architecture et structures de données. L'architecture du système TIGER est celle d'un calculateur base de données simplifié: il possède un dictionnaire des données, indiquant les relations et attributs ainsi que leurs caractéristiques (types. définition du schéma interne associé), un dictionnaire des accès permettant de gérer les niveaux externes (par l'allocation de droits et la définition des accès aux données), un langage de commande permettant d'interroger et de manipuler les données. Chaque opération utilise ces trois structures pour accéder au niveau interne et au système de iestion de fichier (fig. 1). niveau externe ..c. ::> dictionnaire données LOD niveau interne mot de passe 1""'-----------~ 'i relation 1 ~ attr.1 attr.2 , relation i attr.1 ·ettr.i .•...• ~relation \lattr.1 • attr.j attr.n fig. 1 architecture du système. n -22- Les données sont structurées en relations correspond~nt aux entités du monde ré~l. Ces relations sont de plusieurs types relations non localisées~ rel~tions localisées (ponctuelles, rése~ux, zon~les). L'information iraphique associée aux rel~tions loc~lisées est conservée sous forme ponctuelle ou vectorielle: coordonnées iéoir~phiques pour les points, ensemble d'~rcs de points pour les résé~ux et pour les zones. Tous les points sont décrits p~r leurs coordonnées iéoir~phiques (loniitude, col~titude p~r r~pport à un point de référence propre à l~ base), et donc toutes les \loc~lis~tions sont comp~tibles pour l'ensemble des objets des relations ~'une même b~se. Index~tion des données d~ns le système : Les rel~tions loc~lisées sont indexées' sur l~ loc~lis~tion p~r l~ notion naturelle de feuille, ch~que feuille correspond~nt à une coupure et compren~nt au plus 1500 objets. Toute recherche d~ns une rel~tion localisée passe p~r recherche des feuilles concernées p~r le territoire d'étude, chaque feuille conten~nt l~ description de s~ loc~lisation et donn~nt l'adresse des objets qu'elle contient, permett~nt ainsi d'y accéder rapidement. Chaque relation loc~lisée possède son propre ensemble de feuille, puisque cette index~tion dépend essentiellement de la densité des objets propre à une rel~tion donnée. rel~tion i Feuilles t· l description des objets et de leur localis~tion 1 1 1feuille II. rfeuille j 1feuille ~ L~ J 1 1 structure interne des rel~tion. zonale. : L'information ir~phique associée ~ux rel~tions zon~les est constituée de l'ensemble des ~rcs décrivant les zones. Ch~que arc est décrit par les numéros des zones dont il est frontière et p~r l~ suite des points qui le constitue. nz1 nz2 x1,y1, , xn,yn nzi nzj x1,y1, ..... ,xp,yp L'information descriptive est conservée d~ns un fichier sép~ré, conten~nt pour ch~que zone l'ensemble des descripteurs suiv~nt le schéma donné dans le dictionn~ire des données. Chaque feuille indique son point d'entrée dans ce fichier descriptif, ainsi que d~ns le fichier des ~rcs correspond~nt. Structure interne des Cette rel~tions ponctuelles et rése~ux structure est plus simple que pour les relations : zon~les c~r les -23- fichiers ~escriptifs et araphiques n'ont pas besoin d'être séparés : ] . feuille i 1 -r-----':>~ xk,yk, val 1, .....•. , vaIn xi,yi, val 1, , vaIn structure d'une relation ponctuelle xp,yp, va11, .•.•... , vaIn 2 La réalisation des opérations spatiales. La tran.~ormetion vectoriel-metrlciel : Si les données araphiques sont structurées et stockées dans la base sous forme vec:orielle, le système va utiliser pour la réalisation de certaines opéretions une structure matricielle sous forme d'une imaae numérique de pixels associée à un fichier descriptif. Chaque pixel est relié au fichier descriptif par sa veleur numérique qui permet de retrouver le tuple descriptif qui lui correspond. La teille de la matrice de pixels est paramétrable jusqu'A 1200*1200; le résolution du pixel dépend alors de la fenêtre aéoaraphique utilisée. Elle est en aénéral plus feible que l'échelle de validité de la description de le localisation: le pixel peut être alors considéré comme simulent le point de l'espace euclidien. Le passeie en matriciel permet donc de mettre en oeuvre concretement les opérations spatiales, en apportent le fecilité de manipuletion propre A cette description tout en conservant la structure relationnelle des données. Les éléments vectoriels étant conservées en coordonnées aéoaraphiques, le passaaa en lnatriciel dans le plan se fait suivant une projection iéoaraphique donnée. Cette projection peut être choisie par l'utilisateur. Le passaae de \/ectoriel à matriciel est un des éléments importants du système; néanmoins, il reste au niveau interne et s'effectue d'une manière interactive lors de l'opération qui le requiert. Cette double structure (stoc~aae vectoriel et manipuletion matricielle), essociée au paramétreie de la résolution matricielle, confère au système une souplesse importante dens la réalisation des différentes opérations de aestion et de manipulation de la localisation. Ainsi, la description de la localisation va être transformée lors d'une session d'interreaation des données : - état initial ~ectoriel ou ponctuel. Cet état n'est pas modifié par les opérations de manipulation des attributs descriptifs (indépendants du mode de représentation de la localisation), ainsi que par les opérations de restrictions spatiales ne s'epparentant pes à une serndjointure : seuls les fichiers descriptifs sont alors modifiés. - état temporaire matriciel. Cet état est automatique pour les opéretions de projection et de jointure aéométrique. Dans cet état, chaque pixel de la matrice est relié au(x) tuple(s) des valeurs d'attributs descriptifs qui lui correspond(ent): la séparation du araphique et du descriptif est maintenue. 8ien sur, on ne considère qu'un tuple de \/eleurs descriptives pour l'ensemble des pixels qui ont les mêmes valeurs descriptives. L'état matriciel de la localisation d'une relation sera conservée jusqu'à la fin de la session d'interroaation et l'impression des résultats. Il n'y a .pas de -24- retrans~ormation ~triciel-vectoriel après chaque phase de l'interrqgation. Une nouve)le interrogation, ou tout chaniement de la fenêtre d'étude élimine tous les états temporaires ~triciels, qui ne sont conservés par l'utilisateur qu'à des fins de stockage ou d'archivaie d'un résultat hors du système de gestion. vectoriel (état initial) tuple m va11, ... :,valn tuple k va11, .... ,valn IMtriciel (état temporaire) , l , ~ tuple 1 va11, .... ,valn rIa.. ~ ---.; -- tuple i va11, .... ,valn tuple 1 va11 , .... , valp tuple j va11, .... ,valp ~ matriciel (état temporaire) :--- --La réali&ation d.. op'ration. spatial., : le restriction La restriction d'une relation par rapport a une fenêtre d'étude se fait simplement en sélectionnant les feuilles intersectant la fenêtre, et en sélectionnant dans chaque feuille les objets se trouvant dans la fenêtre chaque ligne ou chaque zone possède dans le fichier de ses descripti~s la fenêtre qu'elle occupe, qui permet ainsi une sélection rapide sans avoir è consulter les arcs eux-mêmes. La fenêtre d'étude peut être définie de plusieurs manières : - directement en coordonnées géographiques, en indiquant son point bas gauche (point de colatitude maximum et de longitude minimum) et son point haut droit (point de colatitude minimum et de longitude maximum). -25- - en une feuille donnée d'une relation. L~ fenêtre au domaine géographique de la feuille. - en indiquant le point bas gauche et la résolution du pixel en métres d~ns les i~ies metricielles générées lors du p~ssaie vectoriel matriciel. - en indiqu~nt des v~leurs d'~ttributs d'une relation. La fenêtre sera alors le domaine meximum compren~nt l'ensemble des objets ayant ces indiqu~nt correspondr~ ~lors v~leurs. Notons que le pass~ie en metricifl se fait, quelque soit taille de la fenêtre, à la résolution donné ~insi, réduire l~ fenêtre d'étude augmente la précision des objets d~ns l~ metrice, puisque'l~ taille du pixel diminue (le fenestr~ie ne provoque ~lors p~s seulement un effet de zoom comme c'est le c~s pour les systèmes stock~nt leurs données gr~phiques en mailles). La réalisation de la jointure spatiale : L~ réalis~tion de l~ jointure spati~le consiste à comparer les i~ges matricielles créées à partir de l'informetion gr~phique vectorielle et à créer les tuples descriptifs et l'imege codée correspond~nt aux tuples résultant de l~ jointure. La jointure sur une qu~lific~tion d(loc1,lggg)-D est d'une ré~lis~tion simple c~r elle conserve l~ clé gr~phique de la rel~tion :la rel~tion imege-tuple reste fonctionelle; l~ ré~lis~tion de l~ jointure se déroule ~lors en plusieurs ph~ses 1) création d'une nouvelle image p~r c~lcul pour ch~que pixel d'un coda résultant des ~aleurs du même pixel d~ns les images des deux rel~tions, 2) création des tuples descriptifs correspond~nt aux combinaisons rencontrées dans l~ première ph~se (ce qui revient à éliminer les tuples en double), 3) établissement de l~ rel~tion imege-tuples. rel~tion 1 rel~tion v v u +---Eft--- tuple i v~11, u -+----+Ht- tuple j VAL1, ... ,VALk ••• ,valn relation 3 : jointure v u 2 -+------tt:r tuple k v~11, .... ,v~ln,VAL1, .... ,VALk -26- 3 L'intégr~tion d'images numériques. Les données loc~lisées extérieures au système et codées sous forme d'images -numériques (du type des images satellit~ires), que nous appelerons données images, s'y intègre f~cilement grace è l~ ph~se matricielle de description de l~ loc~lisation des données de l~ b~se. Le seul problème technique pour pouvoir mettre en rel~tion ces images et l'information gérée par le système TlGER consiste à faire coincider les p~ramètres des deux matrices de pixels: projection géographique, résolution du pixel, localisa~ion dans le plan de projection. C'est bien sur au système de gestion de's'~dapter aux différentes données images qui lui sont intégrées. Cette ad~ptation se f~it naturellement par les choix de la projection géographique, de la résolution du pixel et de l~ fenêtre d'étude, choix rendus possibles par le p~ssage tempor~ire de la structure vectorielle è-l~ structure matricielle. mise en rel~tion de données images et de données exist~ntes structurées suiv~nt un schéma conceptuel précis est bien sur la première phase d'un processus visant è extr~ire, è partir de ces données ima2es, l'information nécessaire è la définition ou la caractérisation d'objets nouveaux ~ssociés è une entité et un schéma conceptuel donné. Cette phase ultérieure de création ou de mOdification de relations est l'objet même de l'intégr~tion de données images dans le système d'information géogr~phique, qui ne doit pas avoir pour objet l~ gestion d'un ensemble d'images. L~ Un de nos objectifs est par contre de formaliser la ph~se d'extraction d'information et d'intégration par rapport à un schéma conceptuel connu la démarche expérimentale d'extr~ction d'information è partir de données images pourrait donner lieu à l~ détermin~tion de règles de décision et permettre l'utilis~tion de techniques d'intelligence artificielle dans ce dommaine. Nous pourrions alors envis~ger la construction d'un systèm. expert basé sur de telles règles et possédant comme base de f~it aussi bien le résultat d'opér~teurs de reconn~issance de formes sur l'image que le résultat de l'interrog~tion des données existantes dans l~ base. 4 Description fonctionnelle du système TlGER. Les modules de base du système TlGER sont: a) un module de saisie graphique par digitaliseur saisie de ces ~rcs est contrOlée de manière interactive pour éviter diverses erreurs : -erreurs de manipulations, oublis. . -non fermeture des zones, problèmes topologiques et graphiques (connexité, simplicité, intersections d'arcs). La saisie se fait sur une fenêtre déterminée par l'opér~teur, la juxtaposition des fenêtres et la reprise en cours de manipulation ét~nt gérée par le système. L~ b) un module de description et de saisie de l'information descriptive; c) un module d'intégration des données dans la b~se recalage des données localisées en coordonnées géographiques, en -27- fonctio~ de l~ projection ~escriptives; du diiit~lisé, document intéaration des données d) un modüle d'interroiation de - choix de la l~ b~se de données : iéoir~phique azymut~le, conique. projection (MAP) : cylindrique, de trav~il et de restitution - restrictions iéoiraphiques par fenestraie (WINO): sélection d'une coupure, sélection directe en ~oordonnées iéoiraphiques, sélection p~r la t~ille du pixel, etc. - recherches descriptives. th~tiques (SELEC) - jointures cl~ssiques (JOINT) critères ~liébriques. - jointures iéométriques critères spatiaux. sélections croisements (GJOINT) de sur les données données sur des croisements de données sur des - projection et impression de résultats (PROJEC et LISTE). Les résultats sont donnés sous forme de liste ou d'imeae, suivant les questions posées et le choix de l'utilisateur. Le dialoaue avec le système se f~it au moyen d'un laniaie de manipul~tion spécifique et dg menus ~ssociés. Des modules synthétiques rearoupent un certain nombre d'opérations alaébriques de base, en facilitant l'interroaation et en optimis~nt les traitements: THEM (classification, sélection, projection, création de l'imaae et impression des résultats, croisement de deux imaies thémetiques, reclassification et airéaation de cl~sses). d) un module de cartoaraphie ~utomatique (CART) : sélection de contours, de symboles, ~djonctions de textes, etc. Ce module crée des se~nts araphiques indépend~nts des ora~nes de sortie (écran ou traceur) et qui seront interprétés par les modules de visualisation propres à ces oraanes. e) des modules de visu~lisation (GIXI, BENSON) : La visualis~tion des imaies se f~it de manière inter~ctive sur écr~n gr~phique ou sur troceur. On peut ~insi déterminer l'échelle de tracé (pour les tr~ceurs), de nouvelles ~aréaations (redéfinition des classes thémetiques). choisir les couleurs, les symboles, les c~ractères ... f) un module de c~lculs st~tistiques (STAT) : statistiques univ~riées (moments, histoarammes), ou bivariées (corélations, réaressions). Ces calculs peuvent se faire à tous moments de l'interroi~tion et permettent ~insi de modifier si besoin est le cours de l'interroi~tion (pour le choix des seuils de classifications per exemple). i) un module de - p~r nomin~l - p~r cré~tion d'~ttributs : classific~tion (CLAS): pass~ae de numérique à nominal, ou de à nominal par rearoupement de valeurs. c~lcul numérique (sur les ~ttributs numériques) ou par c~lcul -28- lOiique (sur les ~ttributs nomin~ux) (CAlS). - p~r jointure et st~tistique (COCA) : de nouveaux ~ttributs sont créés par c~lëul st~tistique sur le résultat d'une jointure classique ou ~éométriquè il est ~insi possible d'affecter à une zone l~ moyenne d'un attribut de points se trouvant à une dist~nce donnée de l~ zone, ou le pourcentaie de s~ sUrf~ce occupée p~r l~ v~leur d'un attribut propre à un ~utre découpaie, etc. h) un module d'intéir~tion de données s~tellit~ires (STAD): Ce module assure l~ mise en rel~tion d'une i~ie satellite recalée et de l'informetion de la b~se corresp~ndante, ainsi que des compar~isons et des calculs iraphiQues entre ces deux informetions (calculs statistiques sur les valeurs r~diométriques par r~pport ~ux classes thé~tiQues, etc. ) . i) un module de calcul iéométriQue sur ) écran (distance, périmètre, surf~ce ... 5 Description matérielle. L'ordinateur utilisé actuellement est un MINI 6-Bull; le système utilise trois terminaux, un disque dur de 80 Mo, une impri~nte, un lecteur de bande mainétiQue. Le matériel araphiQue est composé de : - une table à diaitaliser BENSON 6301; - un écr~n araphiQue couleur GIXI (Radiance affichables sur une palette de seize millions; - une table t~açante BENSON i625, 8 plumes. 320) : 256 couleurs des matériels rend cette confiauration Quelque peu l'évolution obsolete. Les stations de travail, avec leurs possibilités araphiQues couleurs de h~ute résolution, répondent actuellement d'une manière optimale, pour l'unité centrale et le manipulation sur écran, aux du sy~tème TIGER. besoins -29Anneze3 LE POInT SUR L'UTILISATIon DE LA TELlDETEcnon AERIEnnE ET SPATIALE POUR L'OBSERVATIon DES POPULAnons CITADInES A TUAVERS LA LITTERATURE fRAnCAISE ET AnGLO-SAXOnnE E'. IJl/REA U. .lJti.c9m.brt1 J!J8tJ Depuis les années tr.nt.e. des chercheurs ét.udiant le milieu urbain se sont intéressés aux relations entre les caractéristiques morphologiques des résidences et le8 coractéristiques démographiques et socio-économiques des habitants: les travaux des amér1ca1ns tels que KmzIE (l93<U ou PARK (l~) ont reçu un écho certain en France. où se sont d~~loppées èl partir des années cinquante des études eur le même thème (CHOffiBART DE LAUWE, 1052). Les relations entre la morphologie urbaine et les caractéristiques de la Population c1tadine établies par ces travaux ont permis le développement de méthodes d'estimation de population à partir de l'information eur l'occupaüon du sol appor-tée par les photographies aériennes; les caractérisüques de l'urbanisation dans 1. pays en développement renforcent l'intérêt de ces méthodes de production rapide de données socio-démogrophiques spatialisées. 1. Bilan de trente années d·egérl.nce à troT"" la llttérature Comme le montre Je Tableau 1 (l). J'idée d'uüJiser Jes éléments de connaissance BW" les coractéristiques spatiales et morphologiques de la ville à. des fins démographiques n'est pas nouvelle. Dés 19se. GREEn a eu N.lOOUrS à des photographies aériennes à basse alütude (échelle 1n500) pour estimer la population de la. ville de Birminqham (USA). Les photograph1es aér1ennes permettent de dénombrer les logements : l'estima.tion de population est obtenue en multipliant ce nombre de logements par le nombre moyen de personnes par logement. fourni par le dernier recensement. Cette méthode détaillée. qui repose donc sur le dénom.brtJment des logements. Q é~9 r&pT1Se par de nombreux auteurs. et a (ott l'objet de quelques applicaUons dans les pays en développement. la pr"$mière ayant eu lieu au Libéria (pORrm, 1956). Deux expériences menées aux USA permettent de se rendre compte du degré de précision de la méthode: il s'aqit des travaux de HSU (1971) et WATKlns (l~), dont le Tableau 2 résume la méthodologie et l~ conclus10ns. Pour les populations totales des villes, lu niveaux de précision sont tout à fQÏt corrects : par contre. les estimations de WATKlns par quartier Cont l'objet d'el"'l"8\1Ml rela.tives importantes. pouv~nt. atteindre 16,57 l'Co La. conclusion de WATKlns correspond, de lait, à. celle qui a donné l1eu au développement d'une autre méthode d'estimation de population à parUr de photographies aériennes: l'amélioration de la précision passe par la prise en compte des dUlérenciations mternes à la ville. Cl) Le tableau 1 rassemble les expériences faisant l'objet d'un article ou d'une simple citation dans la litténlture scientüïqutl française et anglo-sQ%onne. -30- Tabl8ClU 1 - Utilisation de données de t.élédnecUoD aérienne et "paüale pour dos o.,ümaüolUl domographiClu_ GREEn 1956 1956 1"63 1007 loeo 1000 1070 1071 1071 HEU 1071 AnDERSOn et AnDERSOn 1073 VERruERE 1973 . KRAUS, SEnGER et RYERSOn 1074 HORTOn 1074 lQ75 AllAnet.ALEmAYEHU D'ALLEUX 1075 HEI1DLtlSOn et UTAIlO 19~ OGRCSKY 1975 THorùpson 1975 DAYAL et KHAIR ZADA 1976 SUJARTO 1078 HEflDERSOn 1070 LO 1079 LO.tCRAll 1080 CLATIOn et E:STES 19150 ADEI'lM 1083 IAURIF. ROC, SIDAU et SEE Hl83 lQ64 l1EVES DE OUVEIRA et al. CLORUnFEIIlI 1084 POLLE lœ4 WATKInB 1953 IAURIP 1088 PORTER HADFlELD BlnsF.LL HOU, HUFF et mAYFlELD mURET (CRU) LInDGRml cowns et EL-BElIe DUDCER et HORTOn SABOL lQ68 "'RJ'JruOO ELLAR '1Q60 1973 1074 mURAI LOetWELCH Ville (PAYS) Année Auteur um Birmingham (USA) UBERIA Chicago (USA) Chicago (USA) 40 villes du Tennessee (USA) AU%orTe (FRAnCE) Bost.on (USA) Leeds (AnglelerTe) Washington (USA) Atlanta (USA) 23 villages du Kansas (USA) Piklne (SEJ'lEûAL) 4 villes de Californie (USA) Washington (USA) '''olaneo (nHIOPIE) Lagos (ruGERlA) Albany (U8.O\) 18 villes. Puget. Sound Reqion "w'ashington (USA) AFGHAruSTAn Bandung (InnomEE) USA HongKong Sheuna Shui-Fan (HOnG KOnG) Goleta Valley. st. Barbara (USA) Ingos (ruGERIA) lliamey (ruGER) 500 José Dos Campos (BRESIL) Ilorin (ruGERIA) Teheran(IRAn). Colombo(SRI LAIlKA) Boulder-, Colorado (USA) BouC1lté (COn: D'IVOIRE) Document utilisé Photo. aér:iennes I1IB 1~ Photo. aériennes l1IB Photo. aériennes I1IB 1/4800 Photo. aériennes Couleur 1r-5240 Photo. aériennes Haute Altit'.1de Photo. aériennes flIB 1/20C1J Pho~.o. aériennes lRC II2OC1JO Photo. aériennes IlIB 1/10000 Photo. aériennes Haut. Alt. 1rooo Photo. aériennes l1IB llSOOO Photo. aériennes l/ZOCIXJ Photo aérionnes flJB 1r.:J}OfJ Photo. aérienn9s lRC 1/80000 Phcto. aériennes If.30000 Photo. amennes Photo. aéri<mr.4S Photo. aérienne::! nIB 1144000 Phol.o. aérienn6!i mc Hct.:l. Allo 1 Photo. aÉlrienn"s Hauto AltitudlJ Photo. aÉli~iflnnes Photo. aé!'iennes Photo. aÙ.'iennea 112:5000 Phu1:o. aériennes Phot Cl aciri.nnn Photo. C1~r1enne3 1Re 1/03;500 Photo. amennE-s 1/20000 Photo Cl';ricnnes I/I5OCO Photc aériennes nIB 1110000 Pholu. aérienr.es nJB 1/6000 Photo, aériennes 1/10000 et 1/00 Photo aériennes nIB 1120. ot eo,< Photo. aériennes Image radarImage du satellite GEIIlInI Image LAnDSAT ruGER et HAUTE VOLTA Image LAJU:lSAT Tokyo (JAPOn) Villes de 500000 à. 2500000 H. (CHInE) Imag~ LAnDSAT USA san Antonio et Houston (UBA) (IJ'apt'rMAIJ01IYIP.Q, 1{)83, Table 1, Pave S1d, etrecherche bJblJoçrophJquep!'.rsannelleJ -31L'idée de base de cette seconde f~i11e de méthodes est qu'il mste des relatJans ent.N les caractéristiques marpholoçiques du milJeu urJxzin et les caracteristique.! démographiques et socio-économiques des ha.bitanfs. Le princi pe d~ la méthode est d'exploiter l'information exhaustive fournie par les couvertures aériennes: pour rt1aJeillir rapidement. par sandaqe. des dannées relatives am populations urbaines: les différents travaux menés en appliquant cette - sait méthode ont mis en évidence que cette technique de sondage spatial permet. allègement del'Qchantillon d'enquête et. une spatialisation des résultats. nombreux sont les bureaux d'étude qui ont appliqué la technique mise au point par VERnIERE (1) pour obtenÛ" des estimations démographiques sur les ville dont ils avaient à réaliser un plan d'CU'nénagement, ou des programmations d'équipement : tout. récemment. l'IAURIF 0. testé, avec succès, cette méthode pour l'estimation de caractéristiques socioéconomiques des habitants des différents quartiers de niamey (2). un - soit pour aciuaiissr j'effectif de population d'une ville agr::rnt fait j'abjel antériel.U"9ment d'lJn-.rect1nsement de popuJatian(F::.emple : KRAUS, 1974. Voir Tableau 2) : les photographies aériennes servent à. déterminer la superficie cccupée par chaque type de morphologie urbaine. Connaissc:mt., par un r8C9nsement antérieur, la densité de population par type de morphologie urbaine, on en déctuit l'effectif total de population pour la ville. en faisant l'hypothèse de la constance dans le temps de ces densités démographiques par t'Y?' morphologique. Dans le cas de Pikine, VERnIERE 0. pu vérifier la valichté de cette h11POthèse : l'application des coefficients de 1g70 au:!: années antérieures 0931,1963.1967) a donné de bons résultats (cf Tableau 2). Signalons enfin une a-olsièrne famille de méthodes, qui reposent sur la .relation tlnfns sUp8r/ïcie de la tachtt urbaine et population tatale d'une ville: le développement de ces méthodes est d1rectement liée à l'engouement, depuis la fin des années cinquante, des géographes américains pour la modélisation. Les estimations de population basées sur la superficie des villes sont toutes fondées sur l'application des modèles mathématiques reliant superficie et population: pour leur part. LO et WELCH (Voir Tableau 2). travaJ.1lant sur des images LAnDSAT, obtiennent de bons résultats sur les grandes vtlles chinoises en utilisant trois modèles très souvent appliqués. ceux de nORDBECK (Loi de croissance allométrique, 1ge5), TOBLER (1969) et HUXLEY (932). D'autres auteurs ont tenté, sans grand succès. de sophistiquer la méthode en introduisant. la théorie des places centrales dans leurs équations : c'est le cas. en 1009, de HOLZ. HUl7 et mAYPIELD (Tableau 1). La. plupart da estimations de population réalisées avec celte méthode. à partir de photographies aériennn, demeurent très imprécises, du tait de l'incertitude sur la délimitation de l'aire urbanisée; il semble, au vu des meilleurs résultats obtenus par LO et WELCH. que l'in!ormation très réductrice de LAnDSAT (1) conVienne mieux à ces méthodes globales. (1) Voir résumé de la méthode dans le Tableau 2 et, pour l'e%p08é détaillé VERruERE. 1978. (2) Voir IAURIF. ROC, SIDAU, SEE,I983. -32- Tableau 2 - auelqu_ esemple. d·. .UmaUoNli de popuJaUon d parUr de photoqraphJe. a6rlltnn. . ellmog. . lIatelUll Autour VII lit ruvoou~, So~ d·lrlfor. m... thooe-IOQ1e I"lérérenœ R~\.Ùta~ l, »sU (1 07 \l Atlanta (USA) Populations url:xl1n. et ruraled.la C1rooru:cr1pt. PhotOQT'51pb1ut aérllmp";1 nIB iRltOenaem.nt.! ICOrtloptaÇJIt des IOÇJemen~ démo, lIur 14!S photo. Qérlenn. . ~ur r.latlve sur IQ pop\.Ùatlor tolQle : +1- 3 Il I~ lùs;!o; Ob mo~n de ~re. par 109. &tlmatlon delQ population en appliquant une équation lln6<:Ure 1ntégrant l'lb de 109, Itl Ob moyen de P""', par 109. ---------- Boulder ------ ------------------------- f-------- ,..--------------- f---------------3 qUo.M.1eN de Photo·Qttlenncs' Ilc.'oenaement.! Comptaqe des ntlQtI ve sur le ct. IOÇJemen~ WATKlns (lQ85) (VSA) 2800 à e.200 H. rvB en IQ70et 198C 1Q70 :1 rzoooo 1Q6() : 1I000O ~:1'Quxde 100emenlll ytdeu el nbre moyen de pere. par logemen (Taux uniques pour les 3 quartieN. cal ~ée pour l'habita 1nd1V'. et le collecU d~mo. 1050 1Q70 et des ;} quarueN aux 2 dates lIur le" photo. Qénenn. . Fstlmatlon de la population en applIquant une équation linéaire IntéÇJront Ob de 109, Taux do 109. ndes. Ob moyen de pers. par IOÇJemenl (pour l 'habltalInc11ytdultlet pour l'hab1tal collectiCl ~ellmorpho·~mmnu Reoeonaemenbl Zonaqe en espaces homOÇJ.... 1~(lQOI. oms. ISLA. nee IIllJ' phc~. a'~nennetl do 'l<1mIn1straUt 1<;,70 (morpholCÇIla urt:a1ne) a bonl1eue de 1063. 1007. IQ70) Pakar (Pop.fot tnQ.,uHe d&mo sur Enquète stat. ::o:ùcul dctS Co~(: de surface MUe habitable (CS1:3Ii) pour échantillon de a nationQI. I~.OOO Hab.) ~dellondage 0QIT'!1l de sor.d<'lÇJot.lI\Jr (\ Q7Q-711 : erfectlfs I~ fl.oto. .:lér'l<!n".ed de 1 070. POltr JE'S & OOlTès QÙ 1<:1 pop. ide population YmnIERE Plk1ne (1973) (SEnEGAL) ~omoqènude nIB 130 ~tI~Blté "'""~. ro'~d du ~f. oe pop/CSBH. : nom~ IOÇJementB : entre -'l.OUlet -O.37l'. par quartl -0.70 .11 et -3.30 ~ ,!X'~tr le totQI ded Erreur re!Qtlvellu.- la popuialloZ'l entre -000-111 et + 10.5711. par quan -1.Q811el + 8.5411.pour le tola1 dell ConclusION 1) Bon dénombremltnt des Ic:qem lIur phot:oQropb1es aél'1enncnl Habl tat 1ncUvtduei : 1rzoooo Q 1/4 HobllatcollecUf: lteOOOà 111000 2)Pouramellorer la précllllon.caJ les tQUX de 109. vtdes et 1. Ob mOl de pen. par loqernent. par quo..--t <1ela vtlle ErTooJr relative "Ul" la population total. : ,entre -~.611 et + ;} Il. selon lits anr laIIQn.~\.!ll. 31nlll"I>t, de la m.;thode: 1) Sp<:U~ltlM" les récultc.ts d'une Q'1·,bale enqlJ.~le dèmo. ""'''~d~ " ... ""'''," qlobau rx:-r;ulûtlor.lInt:-e 2 ~ecensemento IlUppœ<.1nt que de cc«, i3) nlOfJen d!r =r.l.al3sance autcl1 t conatanl dans chaque en 1'absotncv de toute autro donn rzone hom096n.... ostlnlatlon ,"..a.se f.Our une enqufte p~ lIondc f1o<d.M'. . . . . . . . ." ...." --------- -------- ~ur ------------------- j -------- ~~;;~~~~~~-=- ---------------------- Y-RAUS et QI. '1 ytllee dit VlIIee .ntléree Photo. a+rteonee .Reoenaement IDellmUation SUl' photo. dee ~•.ll" l"latlvellur la populatlot (J~7'1) CallfoM\le ~eS8.000à IRC l/oo.OCt:> démo. f3 type8 de quartier. J:;OUJ' totale: (USA) 230.000 Hab. ~ denallé de entre -O,17K et +711.lIelon lea VlU, !chaque VlUe. population pour 3 'calcul des lIurfQoes corree- -'1.51~. p..~ur lit totQI dœ '1 VIII. . typee de quarUer: ~ndantee. Habitat Inc11vtduel QIcuI de la densité movenne E:.~~~~~ Habitat coIlecUf 1) Ulll:Iler dits photo. aérIennes c f:ie chaque type de quartler une éct-,olle • 20.000 (par Vllle) :moyennedf:CI Caravanetl 2) [.'..:1 eJ:cl~ les quartlere Q ~ tau obw.nUIIsur un.. leérl. desondaqlts aJé>.:1to11"ft1. vocatIon IndUIIll'1eUe ot commltr ~Umatlonde IQ population clale ict& chaque vtUe en appliquant 3) AfClner la cl<:lallifioation selon 'équation: Pop. totQle d'une le type d'occupation du 1101 ytUe. moyenn.. des denaltA& tpar types de quarl1er pond~ Par la surface de oeoa-d, ne . LOel WI:1..cH 30 vtlles V1i1ee entière.!! rmages l.ADPSAI; Reoeonllements· me3ure de la superllc11t de Bonn~ concordance entre résul t cb1nolses • 500.000 HQb. compoelUona oalculéll par 18'5 modèl.s et œ~~ dèmo.des 30 ~haque vtUesur l'lmaqe r('Ce1'lBemenlll ci!m<X]l"Ophlg'.e, coloréœ (CS et C7) nUe, de Cht~ l..A11DSA.T au 1 ~ 000 Carteo srt reœN IEstimatlon de la populaUon ~tf;'llC' d'gnl,fll~ de 150 ytlles de Fie chQque vtlle en apphquant Il U'.:lIser une lmaqe au 112'50.0< l'CUwan : oaIcu1 es 2 lIél'1oe d'équatlons m1ses 2) n'al=·pllquer lit mod~l"J qu'aux dClll équatlon.s couvrant une lIurtace' 10 K[1\2 pu point sur lect nllell de 3) Utlilser tin mod~e hnéo:Ur<' p<: I1néairos et 109. cuwan vl1los .2500.000 Hab..et loç<:U'llhn entre pop. et surf. des vtU~(1051-00) oour les vtllell plUII petllell (1977) . -33Ainsi, depuis trente ans environ. ont. été accumulées de nombreuses expériences d'utilisation de la morphologie urbaine pour la production rapide de données démographiques. Les ruveaux d'utilisation de la morphologie urbaine sont variés: depuis les méthodes j~ plus globales, ne Ntenant de la morphologie urbaine que la surface urbanisée, a\.:.% méthodes détaillées reposant sur des comptages de logement, en passant par les méthodes semi-qlobales. basées sur les tyPOlogies de quartiers. Ces méthodes. pour lQ plupart mises au point par des SCientifiques travaillant sur des villes de pays développés, ont trouvé depuis la fin des années souante un écho certain parmi les urba.rustes opérant dans des villes des pays en développement. où elles ont aussi lait. la preuve de leur efficacité. 2. Quelques rares expériences d"estimaUon de 19 population total. d• ....111e8 à partir de la tache urbaine mesurée sur image satellite Comme le montre le Tableau l, rares sont. les expériences d'utilisation des imaqes satellite pour la proà'~ctionde données démograph1ques : à partir de notre recherche bibliographique. n<N3 n'avons eu connaissance que de cinq applications, tout.. basées sur la mét.hod.e globcùe d'estimation de la population totale d'une ville à partir de la superficie urbanlséoe mesurée sur image satellite, LAnDSAT dans la plupart des cas. Cet état de fait est ~ementlié au degré de résolution des images LAnDSAT (80 m :Il: 80 m). seu,les disporubles jusqu'en lQ85 : ceUe ré'3olution insuffiscnte a Creiné l'utilisation de l'imaçerie satellitaire en milieu urbain. caractérisé par une forte hétérogénéité et une iai.ble dimension des éléments constituants. Avec l'imagerie LAnDSAT. il n'étcùt pas envisageable d'oœerver les diIférenciations morphologiques internes à la ville, et donc d'appliquer d'autres méthodes de production de données démographiques que les méthodes qlobales reliant population et surface de la ville. 3. Raréfaction dU couvertures aériennes et progrès de la télédéteçUon spatiale. 8Ustème d'observation continue de la morphologie urbaine Le recours am: photographies aériennes devient de plus en plus problématique. En effet, les couvertures aériennes des villes des pays en développement sont de plus en plus rares en raison de l'ampleur des. moyens qu'elles réclament: /a répétltlYité dd J'aÀS'tN'vrzüan atiri~nn~ d~vi~nt un~.rvIaJjt# d~main4 ~n mainl t1ffsctiY'tl danllu ni/_ des paYR lm d~V91opptQmQJJtPar eono-.. ceUe répétitivité ut offerte par les nouv8C1UX satellites SPOT et T:-{EffiATIC IIlAPPER. qui ont une résolution suCIisante (respectivement 10/20 mètres. et 30 mètres) pour observer assez finement le tissu urbain. Les images satellite présent.ent des qualités indéniables, inhérentes à leur mode d'enregistrement et à la nature du document di!fusé : - répétitivité des observations (T.m. : 16 jours - SPOT: l à 4 jours) - exhaustivité spatiale -34- coût. raisonnable: environ 15 fois moins que les phot.ographies aériennes - CQl'(lctère numérique des données -richesse de l'information enregistrée, avec possibilité de vision stéréoscopique (SPOT). Il semble donc nécessaire de tester dés à prvisen t ltlSpossimlités de mise en ot1UJITYI d, métIJodes d'abssrrnt1on démographique intégrant les données marphaloqlqutAJ abservablt18 sur imagtl satellite. afin de t.enter d'apporter des éléments de solution aux carenC88 da l'observation démographique c1a88ique ou par photographie8 aériennes. Il s'aqit de tirer parti des qualités des images satellite en s'appuyant sur l'acquis méthodologique constitué par les travaux antérieurs de p,roducUon de données démographiques à partir de photographies aériennes. L'idée centrale rest.e la même : utiliSW' l'inl'armation srhaustive apparUe par le.s imaqes satellite pour recueillir rapidement, par sandaqe, les données relatives aw populations urbaines. De plus, outre l'utilisation de la télédétection comme moyen d'amélioration des techniquee de sondage, on peut envisager d'utiliser la. télédétection comme moyen dB connaissant:» autonome de la dgnamiquB urbaj.r» : certains phénomènes démographiques ont une traduction physique immédiate (l'immigration, par exemple). et l'évolution des formes d'occupation de l'espace constitue une dee dimensions importantes de la croissance urbaine. 4. Contexte national et. international du su iet de rpcherche ·Utilisation de la télédétection spatigle POur l·obserygtion des populgtions urbaines· L'introduction de la t.élédét.ection spatiale dans un système d'acquisition de données démographique8 constit.u. un champ nouveau d. recherch.. ; noua avons vu dana la première partie de ceUe synthèse que les travaux réalisés sont en nombre très limité. Les travaux en télédétection urbaine, quelque soit leur objectif, démographique ou non, sont. peu nombreux: ils ont. essentiellement. porté sur le traitement. multi-dat. de l'occupation du sol (BOGUET, 1980), l'évaluation de la quantité de véqétation (THIBAULT et a1.,l~), et l'observation des franges urbaines (WILmET, 1982). L'analyse préciee de l'information apportée par lee capt.eurs à haute réeolution en milieu urbain et le développement de méthodes spécifiques d'extraction de cet.t.e information restent à poursuivre. En matière de Bandages spatlauz: l'expérlence demeure l1mltée, surtout en démoqraphie où l'habitude est de tirer des échantillons de ménages ou d'individus sur liste. L'essentiel de l'e%périence dans ce domaine relève de la st.atistique agricole: les Etats Unis sont les plus grands utilisateurs de ces techniques de sondage et ont développé la plupart des méthodes existant dans ce domalne (HOU5EIIlAI1, 19-r-s). En France, nous pouvons nous appuyer sur l'expérience du SCEES (Service central des Enquêt.es et. Etudes statistiques, du minist.ère de l'Agricult.ure). qui pratique 188 sondages spatiaux ponctuels pour l'enquête TER un. et a déjà obtenu des résultats Intéressants sur l'Intégration de la télédétection dans le système de production de st.atistiques agricoles en développant. des méthodes de sondage aréolaires. D'autre part, les résult.ats acquis par les géologues peuvent également nous être utiles: ils -35ont donné Heu à une théorisation mathématique des statistiques spatlaJe,s (ffiATHEROn, 1965). Comme le montre ce rapide tour d'horizon issu de recherches bibliographiques, il apparait clairement qU$ si notre pro./9t. dans san acceptatian précise. est tout à fait novateur. les damQJnes aurquels il fait appel disposent d'un acquis mtithodalogiqud apprtic1abJe. directement utilisable ou à tronsposer. BIBUOGllAPmE SELECTIVE nudes et; modé1i~ation des relations enve morphologie urbaine Qt population CHOmBART DE LAUWE, 1052. - L'espace social d'une grande cité. Paris et. l'agglomération parisienne. Paris, P.U.P.. HUXLEY J.S., 1932. - Problems of relative growth. London, ffiethuen. KEnzIE m., 1934. - Hwnan ecoloqy. nORDBECK s., 1905. -The low of allometr1c growth. m1chigan Inter-University Community of mathematical Geographers. PARK R .E., 1œ7. - Human ecoloqy american of socioloqy. Vol. XUII. 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J __ ._" ! ! : ; , 1 -' tlrJ)(ri~ Ào ~:60Y....: ,;u.M.j bh; 1 1 I l ! ; -.! :;., <;..,. ~~ 1~ . ~·h..J~ \\ l _Il.a....J.<<-€ (ikls-rd. ....+1 J!e ~\.J",,"~J),Io\, ;11 d. ) l , ; ; tJI. ,. 1 : ; - . 1 : 1 1 " 1 ~ -. 1 : ! 1 - .: : ' ! , 1; -. -.J; fi· • L' • :;"'. i '- 1 : : l ! • 1 1 ; - , ; " • ; 1 III i ! • i -41- CARTER P., GARD~ W.G.. JACKSOn m.J.• smITH T.H., 1000- Uban land mappmg from remotely sensed data, Photogrammetrie Engineering and Remote Senaing, Vol 46, n·a. ppl04l-l050. CUSHruE J.L.. 1œ4 - Improving the aCCtlrQcy of computer classificaüon of Themaüc ffiapper data. Satellite Remote Sensing, Proceeding ol the 10 th anniversary. Inlernationnal conference held in Readin. UK. pp329-339. COLWELL R.n., PCUtTOn C.E., l~ - SPOT simulation for urban monitoring : a comparison with Landsat 4 Tm and mss imagery and with high alu'tude coler infra red phot09TOphig. PhotQ9I'O.mmetric Enqineerinq and Remote Sensing. Vol 51. n' a. ppl093-1101. 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WAnG s.e.. 1964 - Analysis methods for ThemaUc mapper data ol urban regions. machine Processmg of R.emotely SensedSympoeium. pp 134-143. 2. STDIBESE DES ARDCI'ë Al J ':5 DOCUmEnTS DE BUEBmc! Cinq grands types de documents servent couramment de référence pour choisir les sites d'entraînement dans l'optique d'une classification supervisée cu de l'identification de signatures spectrales, ainsi que pour vérifier les résultats dans les zones test apres classification. Il s'agit: - .D·~nqu9li18surJ~ ttU'rain dt1SZWJe,gk.hantillan, Cinq auteurs ont défini leur tyPOlogie ou ont procédé à des vérification par ce seul moyen. - .De photoçraphitlS aérienn68. o Pcnchromatiques : 23 auteurs. L'échelle de restitution varie de l/1QOC()() à 1110000. La moyenne se situe aU% alentours de 1/24000. Deux auteurs seulement ont profité des possibilités qu'oCfre la stéréoscopie pour l'interprétation du milieu urbain. o Infra. rouge couleur : 8 auteurs. L'échelle de restitution des photcqrophies varie entre 1120000 et 1/40 000. Un seul auteur a tiré profi t de la lecture stéréoscopique. -oe photoçrapJUes terrestres: DeU% auteurs ont utilisé ce mode de restitution en couleur naturelle. un a numérisé une interprétation de ces photoqraphies. - .!Je cartes topoç:rapl1Jques ou tlJématiques déduites de J'interprétation de photoçraphies ariennes: 30 auteurs. Leur échelle varie entre 115000 ( carte de l'occupation du sol issue du mas) et 11500 000 (carte géologique). Des cartes provenant d'organismes aussi divers que l'usas. l'IGn. ffiichelin. et le ministère des TravaU% Publics ont servi de base à ces travaU%. - .D'étudt1'66fatiatiqutI'oS: Deux aut~ ont puisé des infC'rmationa :ro.sceptiblee de les aider à mettre au point leur nomenclature dans des recueils -44- statistiques divers. mes. un autre a travaillé à partir d'une base de données géotJroph1ques (CUSHruE J.L.,l964l. - j)'Qutres données. Cinq auteurs se sont servi du Commentaire. En ce qui concerne la prœédure par enquêt.e, on regret.t.era. le manque de dét.ails caract.érisant. la méthode de sondage suivie qui ne fiqure que dans peu d'articles dépouillés ainsi que le petit nombre d'informations concernant le nombre de zones ou de pixels composant l'échantillon (vérification ou entrainementl Les indications relatives QU:Z cartes. échelle. date, orqanisme sont. souvent. incomplètes. Par contre, la date de prise des photographies aériennes (IRC ou Panchromatique) est généralement très proche de la date d'acquisition d88 imagu satellite. FORSTER B. (lQ80) iruliete eur l'importance fondament.ale de la précision de la localisation sur l'image et sur le teITOin des zones d'entraînement (pour initialiser la classification) et des zones test (pour quantifier la fiabilité de celle-ci) d'où la nécessité de corriger géométriquement les images. Compte tenu de l'hétérogénéité du milieu urbain comparativement au milieu agricole, il affirme: -Par conséquent.. les vérités t.errain doivent être spat.ialem~nt mises an relation avec les images Landsat à un niveau inférieur au pixel Sli l'on veul. procâd'lI' à un examen Crucl.uaWl: de la corrélation entre l'occupation du sol et l'image-. D) ImAGE mss Objectifs Cinq grands objectifs sont au centre des préoccupations des auteurs: - Tester les potentialités du satellite pour une classification des différents modes d'occupation du sol. - Evaluer les capacités de mss à détecter les changements d'affectation pour éventuellement actualiser une banque de données géoqro.phiqu... - mettre au point. une typologie. de préférence basée sur des critères radiométriques, qui réponde à. la lois aux besoins des aménageuns et des télédét.ecteurs. - Déterminer l'influence de traitements (!1ltres, ACP. indices. etc.:.) ou l'apport. de paramètres t.exturaU% sur l'amélioration des classifications. et comparer la fiabilité des différents tyPes de classifications. - Réaliser de façon automatique une carte thématique de l'occupation du sol. - Produire une estimation de la population par corrélation direct.e avec les variables radiométriqu8s. -45- Type d"image Ce sont toutes des imaqes enreqistrées par le satellite Landsat. Peu d'auteurs précisent la quali t9 des images ( BARDInET C" 19a2 ), (BALLUT et Al, 19a2 ), BOZET (et Al, lQ78) attire l'attenuon du lecteur sur l'importance du phénomènu de pollution. Dans ( FERlER et Al , 1979), est e%pliquée en détail la méthode de correction radiométnque chouie. CARTER. (et Al, 1980) indiquent. que compte tenu des perturbations climc.tiques, une couverture LAl1DSAT mss complète sur leur zone de travail (l'Angleterre) n'est possible qu'à une ou deux occasions dans l'.année, De nombreuz auteo..::rs font port. de leur difficult.és pour superposer une cart.e thématique sur ur.e imaqe mss (BALLUT A.. 1979 ) . Aprês correction qéométrique. CARTER (et Al,l980l constatent une erreur standard de 1 pu:el. Pour superposer deux imaqes mss, RICF'~D J.A. (l~) fonde sa méthode sur le calcul de l'interpolation cubique ( 30 amers C:lt été retenus) et. obtient. moins d'un quart de pU:el de différence ( moins de 15 ml. Tqpoloqie de. claa.aüicaliona La typologie de l'oca.;pation du sol choisie par les différents auteurs varie suivant le document. qui est. Q l'origine de leur travail: - Tvpoloqle fonctionnelle en 19 post.es du mode d'OCcupation du Sol réalisée par l'IAURlF. -. Typologie issue del'interprébltion de photographies aérienr.es : 26. 8. 12. 5. 7 .le. 6. e. 6 dQ.SftS. - Typoloq1" UJsues de classifications non assistées: 21. 15. 6. 16 classes (regroupées ultérieurement en 6 classes synoptiques) .49 taxons CreQroupées en 5 classes ). Dans son article. FORSTER B.e. ( 1985 ) décrit la contenance moyenne d'un pixel urbain dans sa zone de travail: herbe (36'1), toit.ure (23R). arbre 06'1), bitwne (l4R). béton (5'1), autre (9). Prétrgitemenq Le plus simple d. OH prétrait.ements. et. qui donne de bons résult.ats est. la dtilermination d'ib':tiCSIS - m654-ffisse. (mSS4+ffiSS5+msse )1InSS4 (BARDInEl' C"I982); - mSS7 1 IIl$S. msssl mSS4 (LC C.P.,); - L'indice de végétation qui met en évidence la limite ur1:xl1ne ainsl que les axe routiers princi poux (BOASSOn et. Al. 1983). ou Ja création de JH.o œnaur: - Transformation de KARHUnm-LOEWE (on retient. les 2 premlere8 composantes principales) (BaZET etAl.1978.1980), (FERlER et Al, 1979 ). ou les 4 premières dana le cas d'une analyse diachronique{ RICHARD J.A., 1984). Les auteurs s'intéressent aussl à la répartition spatiale des pixels. Deux grands axes son t e%plorés : -46- - Affectation du pixel à une cellUle par lïltrage spatiale BOZET et Al, 1980 )ce qui a pour effet. d'améliorer le résult.at. des classifications non ~pervisées ( moins de pixels isolés. plus de classes) et d'accroîtra la netteté des contours. - Calcul de paranJtitrY1s d9 tsrturtl: matrice de coocurence des niveauz de gris (14 paramétres ) (DInsTEIn etAl,1973) ,( JEnSEn J.R., 1976) - Jh:znsiormHd9FrJURJl.lEJl (BARDInETC., 1082) Des approches originales sont tentées : - Calcul de la diminution du désordre dans l'image, que provoque la correction radiométrique. à l'aide de la théorie de l'infOl'mation ou application du modèle numérique des catastrophes, qui s'est soldé par un échec compte tenu de la trop grande fluctuation des radiances entre pixels voisins, (FERlER etAl,1970). - -Etude des formes contenant.es- et. en particulier e%traire des réseaux à l'aide de filtres (variance mobile et laplacien), séparer une tenure plus grossière d'une tenure plus fine, et rechercher des formEni squelette en contractant l'information spatiale (RImBERT S.• 1081) Dans ( FORSTER. B.C., 1965 ), l'AnaJ/PfI en Camposant~ Principal.8%pI"ime les contributions de chaque composante pour chacune des classes thématiques et l'on peut visualiser les positions des différentes classes sur le premier Q%e factoriel. Ce type d'analyse fait. quelquefois apparaitre des noyauz et. permet. d'int.égrer. lors de la classification. des paramétras de tenure pré calculés ( WIunET J .. 1962 ). méthodologie des classifications et résultats BALLUT A. ( 1Q70) emploie une classüication supervisée de type géométrique. et il fait varier la caractér1stique de calcul des distances, ainsi que le mode de choix des pixels. CARTER (et Al, 1960) fait appel à une class1!lcation supervisée selon le ma%1mum de vraisemblance. La. cause principale des mauvais classements provient. selon lui d'une rectification géométrique insuiisante. d'une résolution spatiale et spectrale inadapt.ée à la problématique, et. du manque de sophistication du loqiciel de classüication. DInsTEIn (et Al, 1973) calcule les matrices de coocurence des niveaux de gris puis procède au classement selon une classification supervisée. avec hypothèse statistique pour la photographie aérienne diq1talisée. et selon les hyper-plans discriminateurs pour l'image satellite. JEnBm J.R, (1978) crée un quatrième canal composé respectivement. de l'Ecarl Type Local (ml. du Contraste (C). du Filtrage Haute Fréquence (FHF) et du Second moment Angulaire (SIDA), Une moyenne prenant en compte les 4 directions principales est. ensuit.e effectuée. -47- AUTEUR. BALLUT85 BALLUT79 CAnAUX 4 mss 4ffiSS 4ffiSS 4ffiSS 4ffiSS 4IIlSS CARrER DmSrnn - 4ffiSS 4ffiSS 4InSS 4ffiSS 4ffiŒ photo JEnSEn LO TRAITmlEnT Sebesteyn Euclidienne Xi etecart 80lU1 (1) (resp2) (2)(resp 3) (2) 19 19 19 19 19 19 19 sans sana ~ a<1n8 8 8 7 6 0 texture sana ffiSS4,5.6 sans m5S4.~.e m mSS4,5,6 m554.5,6 C ?HP mSS4.~.e smA 4ffiSS 4IIlœ 4IIlSS 4ffiSS 4ffiSS DE FIABIUTE POSTES 6 e 0 9 22,4 ~ 24,0 '1 26,9 '1 24,671 41,7 le ~I,7 ~ 53,8 le 60.0 le 80,071(3 ) n,ox 83,0 le 83,0 JI relérence +37.0 ~ +70,0 JI +80.01ll +M.O~ ECHAnTILLOn zone de 621 pix zone de 621 pix zone de 621 pix zone entière(\) zone entièreU> zone entière(l) zone entière(l) zone entièreeJ) o zones test 624e4 > 624(4) 624(4) (~) (5) (5) (~) 73,4 X (6 ) 8 n.olll (7) 81.0 JI OC 8 8 83,8 X (7) (7) mv 8 72.4111 (7) DE AC 1 Image de 256000 p1%els 2 On ne prend en compte.que les pixels ayant 1. (res2), (res:5) couronnees) de pixels demêmemœ 3 Ce chiffre ne concerne que les zones urbaines. 85 à 95 '1 des zones rurales ont été bien classées 4 La moitié pour l'entrcunement et l'autre moitié pour 1_ tests 5 Les pixels qui ont changé d'affectation sont vérifiés par enquête sur le ter:t"C1in . 6 La classification obienue est compare. avec une photographie aérienne au 1II 00000. Le nombre de puels test n'est pas précisé 7 La class1.flcation est comparée avec une photograph1e aér1enne au 112~. Le nombre de pixels test n'est pas précisé. -48- LO C.P. teste différentes classifications: Dans les trois premières, il fait appel à la distance euclidienne comme mesure .Les trait.ements effect.ués sont. : - Transformation par une Analyse Canonique. - CiassiI1caUon selon deU% néo CanaU%: mSS:S/InSS4, mSS7/In~. Dans la classification suivant.e. il pose une hypothèse st.atistique (maximum de Vraisemblance ). Les autres auteurs ne quantifient pas les résultats de leur classification. la plupart. d'entre em comparent vtsuellementles classes obtenues avec une <;Orte thématique ou une photographie aérienne de leur zone d'étude. BARDlnET C. (1982) propose une méthode de critique de la classification fondée sur l'analyse discriminante. Seul l'article (BaZET et Al ) combine d8U% classifications; la pr'9miére non assistée est suivie d'un seconde. assistée; cependant l'identification de l'industrie lourde demeure impossible. Dans leur article. HUSSOn et Al (1982) indiquent les limites d'une classification. même supervisée. BOASSOn et Al détectent les chanqements intervenus entre deux dates sans mettre en oeuvre le mécanisme un peu lourd d'une classification. Une composition colorée de 1'1nd.1ce de végétation à ces deU% dates [mt apparaitre les zones nouvellement construit.es ainsi que la délimitation urbain lrural. IISAKA J .. HEGEDUS E. (1982) mettent en oeuvre une méthode oriqinale d'estimation de population, de description de leur distribution et de leur chanqement cl partir des variables radiométriques. Des régressions sont tentées entre les variables de 3 des canaU% bruts (réchantillonnées cl 50 m et corriqées qéomélriquement) et les données du recensement translormées en densité de populationsur un 9I"ille 500m .5OOm.. Conclusions - Les informa.tions recueillies cl l'aide de la t.élédétection sont de nature bio-physique et celà pose des prablèmesdecarrespondanceavecles tyPOlogies qui sont de nature essentiellement fonctionnelle ( BALLUT et Al. 1980 ) ; il est donc urqent de définir une nomenclature adaptée. - La délln1tion spatiale de m&; est Inadaptée à l'étude des Yi/les. Compte tenu de la laille moyenne des éléments urbains . se pose le problème d'interprét.ation de la valeur du pixel: est-ce la valeur moyenne qénérale du pixel ou bien la moyenne de la reflectance de deU% objets très contrastés? (BALLUT A., 1979 ). - La pallulion ur.bain. introduit uri facteur perturbant la réfiectance (BOZET et Al. 1978). mais ce type de contradiction urbaine est analgsable par télédétection au même titre que ln micro climals ou l'ét.at de la végéta.tion (BARDlIlET C.. 1982 ).. - le chair des sites d'entrain.m.nt est plus important que le choÎ% de la classiIication (tO C.P.); cependant la class1Cication selon la distanCtl eucidienne semble la plus fiable, et c'est de plus la moins couteuse. L'analqse diachroniqutlde données multispeclrales est à conseUler car elle permet de lever certaines amb1quïtés dans l'1nterprétation (SOYER el Al. 1982). -49- Perspective. - Tenir campte de la terturtJ dans le processus de classification, à l'aide de paramètres (BALLUT A, 1979), (CARTER etAI, 1960) ou de filtres spatiaux (BaZET et AL, 1080). DlnsTEIn (et Al, 1073) dressait déja en 1073 un bilan poeili! de l'apport. des paramétre& terlurcux pour les classification, confirmé par (JEI1SEI1J.R., 1979) ,mais constat.ait aussi q'~'un travail d'amélioration restait à. fournir en particulier pour déterminer la taille ldéale des fenêtres. - Utiliser le canal infra rouge thermique dtl Tm ( BALLUT A., 1979 ) ou les bandes radar (FERlER et.Al,1979). - mettre au point et calculer un indiœdtlmintiralisation (BALLU! A., 1919 ) Cl ImAGE Tm SEULE Objectif' Cinq objectifs pr1nCipau% se dégagent de la littérature: - Test.er l'influence du !iltraqe / lissaqe sur la précision de la claSsification. - Etudier les CQI'Qctéristiques des 7 canaux de Thematic ffiapper. - Rechercher l~ combinaisoll8 optimales pour classer ou cart.oqraphier l'esp:lC& urbclln. - Estimer l"utllisation, l'apport des données multispectrales pour la description du milieu urbain. - Extraire d'une image une classification détaillée de l'occupation du sol en m1l1eu urbain. Type d'image Il s'agit le plus souvent d'images enregistrées par le satellite. seul HAACK B.n. (1984) a mêlé des images nn simulées avec des images radar simulées à l'aide d'un capteur embarqué sur avion. La plupart des auteurs n'ont pas travaillé sur la bande 6 CinIra rouge therm1que de résolution 120 métres), Dans (CUSHIUE J.L., 1084). il est rappelé l'influence de l'heure d'enr9qistrement. de l'image et plus particulièrement de la position du soleil sur les phénomènes de zones d'ombre potentiellement. nombreuses dans les villes. n est rarement précisé si ces images ont fait l'objet d'un prélrait.ement visant à. 1.. corTiger géométrIquement et radtométriquement. IOKA et A! notent qu'ils ont rééchanüllonnH leur imaqe à 30 mètres oxQctement (initialement 28.5m) à. l'aide d'une convolution bi-cubique standard qui lisse la radiométrie. Ils ont ensuite procédé à une correction géométrique ( 3ième ordre). Seul TOLL D.L. (1985) Fri'cise brièvement la qualité de l'image (présence ou non de nuages, brume. etc). . Un' quart des articles dépouillés ne présente p<1S de descrlpUon, même somma1re du Bite étudié. -50- Typologie des classifications Il est majoritairement fait appel à une optique fonctionnelle pour définir les thématiques de classuication des duférentes utilisatioN! / couvertures du sol. Le nombre de classes varient de 5 à 23, sauf WAnG s.e. (984) qui se repère par rapport. à 49 "états" regroupés ultérieurement. en 10 grandes classes. Dans certaines tgpoloqies. le bâ.ti n'est caractérisé que par 2 classes en fonction de sa densité (CUSHnIE J.L., 1984) ou du type d'activité (commerce et. industrie / habitat) (TOLL 0.1.• 1985). FUEKI (et Al., 1985) propœe parallélement à. une typologie fonctionnelle en 23 postes, une typologie des matériaux de construction comportant 10 classes. ainsi qu'une correspondance entre elles deux. IOU m. et KODA m. (1980) éval\1ent la fiabilité des classificatioN! en fonction du nombre de classes prise en compt.e. La plupart de ces typologies sont déduites de l'interprétation de photoqraphies aériennes. préalablement à la classification. Cependant. le type de classification choisie rend quelquefois indispensable l'adoption d'une nouvelle nomenclature. Prêtroitemenbl ou poet.-traUements Trois grands types de ~tements ont été effectués dans le but d'améliorer les résult.ats des clasl!ifications : -Les Illwgu spatiauz Il s'aqit de dégrader l'image (atténuation du contraste à l'aide d'un lissaqe) qui entrainera une réduction de la variance intra clalSlSe (rOLL D.L.• 1985), (CUSHIUE J.L., 1984) ou un lilSlSage majoritaire de la classification qui améliorera les résultats (lOU m., KODA m,. 1984). - Le calcul d'indiCM UmA ROSARIO DA TRIDALE F. (1985) fait appel à deux indices . l'indice de véçétation et l'indice de brillance: le résultat de ces deux classi!ications est wuquement Visuel. - Les analyses : • AnaJ!/lH muJticanaJ.. rOLL D.l. (1985) et QUAt1ROCHI D.A. (1983) en extraient les corrélations entre les différents CQnaux1D • Anal{/St1 discriminante Elle permet de calculer le pouvoir. le deqrê de séparabilité de deux classes. On peut en déduire les combinaisons de canaux optimales: Tm 4 /4.5/3.4.5 / 2.3.4.5 / (CUSHIUE J.L.. 1984). (HAACK n.B.• 1984) : Tffi4/4.5/2.1.6/1.2.3.6, ou (rOLL D.L., 1985) : Tm 5 / 2.3 / 2,4.6 / 3.4.5.7. -51- • Analystl canonique. FUEKI et Al (1985) la développent pour rechercher la combmaison de canaux optimum face à un thème déterminé.. CQI"togrc.phle de l'utilisation du sol : TIn 2,J.4, et cartographie des matérlauz de construction : Tm 4.5.7 . Dcms (rOLL D.L., 1085). la transformauon canonique, qui est une transformation linéaire est mise à contnbution pour réduire la variance intra. cla~!2se t.out. en perdant le minimun de' variance inter classes. . • Anal~ stQtJstJqu~ d~jpti~ : t.ableau présent.ant la moyenne et. l'écart-type pour chaque zone dans chaque canal (HAACK B.n.. 1984) méthodologie de la clossificgtton et résuUals nous na parlerons Ici que des classüications ayant donné lieu à une évaluation chiffrée des résultats. Comme le disent HORD R.m. ET BROOnER. W.. (1976). "pour favoriser l'accueil de la cartographie de l'occupa.tion du sol à partir de la télédétection. le cartographe doit être capable de spécüier la précision de son travail". Les autres (méthodes de l'histogramme bidimentionnel et de la divergence transformée) ont été uniquement évaluées par les auteurs en fonction de crilères nous ne parlerons ici que des classifications ayant donné lieu à. une évaluation chiffrée des résultats. Comme le disent HORD R.m. ET BROOnm W., (1976). -pour favoriser l'accueil de la cartOQI'aphie de l'occupation du sol à partir de la télédétection. le cartographe doit être capable de spécifier la précision de son travail". Les autres (mét.hodes de l'histogramme bidimenüonnel et de la divergence transformée) ont. été uniquement. évaluées par les auteurs en fonction de critères visuels: comparaison avec: une carte thémaUque ou une photographie aérienne. Différents types de classifications supervisées muUicanal sont habiluellement employées. mats la plus usitée est celle du manmum de vraisemblance- sous hyPOthèse Gaussienne (CUSlmIEJ.L., 1984 ). (TOLL D.L.. 1Q85). (lOU m .. KODA ID., 1986). Une méthode non supervisée a été testée par QUATTROCHI DA. (I983). une autre s'apparentant .aux nuées dynamiques est choisie par (WAnG S.C., 1984) -52- AUTEUR CAnAUX TRAITEInmT 1 POSTES1FIABIUTE CUSHI'UE rm3,4.5 TInI.3.4,5 7rm Filtre Filtre médian 5 sans 5 sans Il Ussage 7 Filtre médian 7 multidate 7 Trans Canon 7 so.ns 7 sans 5 rééchant.illonage 12 mn QUATTROCm TOLL mn WAnG 10KA et. Al 7TIn llTIn 7Tffi 7Tffi 6TIn 6Tm 5 92,0" 89,0" 80,18" 00.5" 89,He 872" 83.4" 70.2" 43 à 100" 48" 76,81 ECHAnTILLOn (1) (1) (2) 75ptt/classe 7Spi%/classe 7Spu/classe 75pu/classe 7Spi%/classe pas précisé 147 zones tat. 1 (I) Les pi%els d'entrainement sont choisis au hasard par fenêtres de (5%5). ceux de test par fenêtres de (3x3)..Suburba1n (125 puels d·entra1n~ment. 03 pixels de test), lJrbain dense (50 et 27). eau (5 et 63), forêt (125 et. 63). agriculture (250 et. 126). (2) 138 polygones échantillon ont été vérifiés sur le terrain. La moitié pour identifier les classes. l'autre moitié pour évaluer la fiabilité de la classüication. ConclusionS QUATTROCHI (l983) obtient. après classüication. des résultats qui lui permettent. d'affirmer qu'il est possible de discriminer les habitats pavillonnaires des autres types d'habitat.. On retiendra surtout. J'amtÎJiaration de Ja classification due à } 'u tJisation de fi} tres spatiaur (CUSHnlE J .L.. 1084). en particulier du filtre médian qui réduit la proportion de puels non classés. L'originalité de sa méthode tient au fait qu'il intégre 10r8 de la classüication. un canal filtré avec des canaU% Tm intacts. ce qui combine les avantages d'un filtrage avec une perte moindre de résolution. TOLL (1985) constate qu'il eDste une redondance à l'intérieur des zones spectrales. et que l'on peut. sans perte significative de précision supprimer les canaU% rm2 et Tm7. lOU m,et Al concluent que ·l'amélioration de la résolution spatiale n'implique pas nécessairement. un accroissement. de la pr-écision des classüications· . ils préconisent. donc la pri.. tm camp/II dllJ'asptJCl spatial dag donnHs. Dl comPARAIson TInIlDSS/SPOTIPHOTOGRAPHIES AERIEIUlES Typologie de la classification Toutes les thématiques cl l'exception de (AnUTA et Al 1984) sont d'inspiration fonctionnelle. Ces typoloqies issues de l'interprétation de photographies aériennes èomportent -53- entre 7 et 12 postes, rmse à part celle de (DOLAn et AU 984) dont le nombre de classes n'est pas précisém~ntspécifié et qui s'inspire à la fois de la lvpoloqie de l'USGS Land use and Land Cover Classification et de la Howard County Classification SUmmary. Ces deU% lyPOlogl9S lr9s semblablM possèd9nt 4 niV&<1U% d9 précision. Après une classification d~ t.t,,"P'l' non supervisée, les auteurs tot.alisent 51 classes pour l'imaqe SPOT et 46 clcusses pour l'image Tm, de même, MUTA (et Al, 1984) obtiennent 42 classes pour l'image Tm et 21 clasuleSli pour l'image mss à la suite d'une clQilSllificoUon de type nuées dynamiques (classification non supervisée). L'article de COLWEI. Rn. et pOULTOnC.E. (1984) ne se base pas l!JUl' une. réelle tyPOlogie puisque l'objectif de cette élude consiste en une détection d'objets. urbains et rur<lU%, bien préc.ts (maisons, églises, qolfs chênes. etc...) Traitements AnUTA et Al. Cl Q84} procèdent à l'Analyse en Composantes Principales d'une imaqe Tm et d'une image m~ représentant la même zone (Chicaqo) ce qUi leur permet d'affirmer que, sur c. 81t9. on peut 8e contenter dM 4 premières composantes pour Tm et des 2 premiè!"'e8 pour mss sans perte siqnificative d'information (variance expliquée respeeüY~ment98.50'1 et 96,78'l), Les mêmes auteurs déterminent. à. l'aide de l'Analyse Discimmante qui mesure le pouvoir de séparabilité des canaU% pal' le calcul de la distance statistique entre chaque classe. les combinaisons de canaux les plus discriminantes qui sont: Tm 5/4,5/3.4.5/3.4,5,6/3.4.5,6,7 /2.3..t5,6.7 . Dans ses deU% articles. TOLL dégrade la résolution spatiale (convolution par fmJ'8 ) ainsi que le niveau de quantification (division par 4 de la valeur de chaque pixal ) de Tm afin de POUVC1l' évaluer. sur une même base, le gain ou la perte de discrimination imputable à Tm. mét.hodoloaie de 19 clQSsification et résultq\s En ce qui concerne 1_ classificaüons supervisées. qui sont lM seules à. avoir été suivies de mesures de fiabilité. la méthode dominante demeure la classüicaüon selon le mazimum d~ vraisemblance. -54- AUTEUR AnurA KmnARD TOLLl~ TOLL 1084 CAnAUX TRAITEmEnT 7 TIn TIn 3.4.5.6 ffiSS4.5.6.7 7 TIn sans liiIanaJ sans SECHa (1) 7 7 7 7 a SPOT SanaJ Tm 2.3.4 sans sana, sans sans simul (3) sans 7 TIn 4 mss 7 TIn 7Tffi 4 mss POSTES 8 a 7 7 12 12 FIABIUTE ECHAnTIllOn ~.7l'C X X X X 10 1000 (2) 1000 (2) 02.6J1 67.4l'C 97.9'1 45.4l'C 49.2l'C 54.5'1 74.8'1 832~ 70.4~ 64.e~ 75pi/postes 75pi/postes 100 100 <4> Cl) SUpervised. Extraction and Class1t1cation ot Homogeneous abjects (alqorithme (2) 1000 pixels purs par classes pour l'entrainement. et pour le test.. Les pixels purs (3) Simulation Tm ; l'image a été déqradée pour obtenir une résolution spatiale de :30 mètres. ' (4) 100 pixels non contiques par clasl1e. Conclusions Tout d'abord. en ce qui concerne la comparai80n enfry, Tm et m.2iSelon (AnUTA et. Al.• 1984). la classification des dannées rm est meilleure quslque soit Jo classe choisitl. Des classes inexistantes ou inséparables sur une image mss peuvent être prises en compte avec Tm (plages. routes. etc...). CeUe affirmation est quelque peu tempérée par TOLL D.L. (lQ85) qui. s'il s'accorde ci constater un gain de 8.Ql'C du ci l'addition des canaux: Tm1.5 et 7. Qlnsi qu'un gain de 5,2~ du à la quantification sur 8 bits de Tm. constate aussi une perte de précision due à l'augmentation de la résolution spatiale qui augmente la variance intra classe lors du processus de classiIication. Il note de plus que les canaux Tml.2.3 sont su!tisants pour discriminer l'habit.at. urbain mais rappel l'intérêt du canal TIn6 (infra rouqe thermique) pour différencier les commerces des industries. Les conclusions de l'article de KmnARD (et Al. 1084) sont très semblables en ce qui concerne SPOT. En effet si la meilleure résolution spatiale de SPOT réduit. les problèmes de pixels lrontières ou mm". elle augmente sensiblement. la variance intra classe et. de celait accroit a la'lois le nombre de pixels mal classu et le nombre de p1.1:els non classés. Par contre si les logiciels de class1Iication tiennent compte de la répartition spatiale des pixels (ou de la text.ure) cet inconvénient devient. un avantage. Se fondant. sur des critères uniquement visuels pour retrouver sur leurs phot09I'<lphies ( SPOT. TIn. mss. et CIR échelle 1124 000) un certain nombre d'éléments. COLWEL R.n. (et. Al 1985) remarquent. les meilleures possibilités d'int.erprétation des images SPOT (comparables en précision aux photographies aériennes) par rapport aux images Tm ou mss pour les grandes échelles. Les aut.eurs concluent leur article en rappelant la nécessité de mettre au point. une typologie hiérarchisée ( 6 niveaux) commune a tous les télédétect&urs. C'est. aussi l'avis de DOLAn G.m. (et Al 1984) qui concèdent que les données SPOT ou Tm peuvent. offrir une -55- alternative aux photographies aériennes pour l'actualisation des cartes au 1/24000. ~t que les images SPOT sont comporobl~s aux photographies aériennes 1Re pour l'interprétation d'..l niveau:5 de l'USGS Land Use and Land Caver Classification System [or Use wlth Remote 5ensor Data. El SPOT . ObJectIfs Trois grands objecti!s ressortent de la littérature consacrée au milieu urbain: - Evaluer ln potentialités de SPOT ; quel tlJP9 d'information est il possible d'extraire des données SPOT, en particulier pour cartographier l'utilisation/couverture du sol (BOUILLOT et Al ,1984), (nGUYID P.T., 1984 ), pour dégager une typologie de l'espace urbain (IIlADEC et. Al, 1984), (SOUDOPLATOFP S.. 1084) ou encore comme source d'informations géographiques (BOOUET E., 1987). - Evaluer les capacit.és de ce sat.ellit.e pour dét.ect.er les changements d'occupation du sol (DEAnGELIS R.m., 19804). - Etudier ?I"-écisément les siqnatures spectrales et leurs correspondances fonctionnelles (PEBAYLE. J., 1086). . Plus récemment., DE KEERSIllAECKER étudie les corTélations existant. entre une densit.é d'espaces verts calculée sur une image SPOT et des v..Jriables socioéconomiques. Tgpe dOtmaqe En ce qui concerne ln publication parues avant 1987, seules des simulations réalisées avec un SCQnl18r DAEDALUS embarqué sur avion ont. été utilisées. Pour les autres publications, les images multispeetro.les ont. été utilisées. Typologie des clgssUicqUODS BOUILLOT J. (et. Al, 1042) ainsi que SOUDOPLATOFF S. (1084) ont. défini, à l'aide de photographies aériennes, sur le site de niamey une typoloqie en 19 postes (dont 7 spécifiquement. urbains) pour le mode multispeclrQl et. une seconde en 15 postes uniquement. urbains pour le mode panchromatique. Ces typologies tiennent. compte à la Cois du type de matériau et. de l'âqe de la construction. La typologie proposée par l'USGS a été ut.ilisée par DEAnGELIS (et Al. 1984) qui a structuré sa photo int.erprét.ation en fonction du niveau III. ffiADEC (et Al. 1984). nGUYm P.T. (1984) et BOGUET E. (1987) ont. opté pour une légende comportant respectivement 3.7 et Il postes. frai t.ements Les néo-canaux décorrélés résultant de l'Analyse en Composantes Principales ont fait. apparaitre des réseaux de voirie initialement inexistants (SOUDOPLATOFF S.. 1984) et ont facilité l'idenWication des différentes classes el de leurs signalures spectrales -56- (nGUYEn P.r.. 1964) . Ce dernier auteur a opéré un lissage par la médiane des canaux 81,82.83. suivi d'une segmentation de l'image (canal panchromatique). Dans un second temps, il a affecté à chacun des pi:z:els la valeur moyenne des points du segment auquel il appartient. Pour BOOUET E.• chaque a:z:e factoriel -valorise- un thème spécifique. le premier axe privilégie le thème 'habitat collectir- . le second la limite urbain/rural et le troisième les voiries internes et générales. Une autre ACP est en outre effectuée en intégrant un néo-canal spatial (gradient de Roberts) aU% :3 canaux bruts. L'indice de végétation (53-52)/(53+52) a été'calculé avec prolit par ffiADEC (et Al. 19M) et PEBAYLE J. (1986) : c'est en effet un estimateur intéressant de l'urbanisation qui permet en outre de faire apparaitre clairement l' habitat pavillonnaire, méthodologie 4.1g claSSification et. résult.cùs Deux sortes de classifications ont été utilisées: - Yne classification non superyistkl. type nuées dynamiques (BOUILLOT J. et Al. 1984). qui a partagé l'image de niamey en 50 classes suggérant. 4 grands thèmes : urbain. végétation sols nus et eau. Les auteurs indiquent qu'une classification supervisée a été test.ée, et. qu'elle a donné sensiblement. les mêmes résult.ats. - .lJtJs clas..'i'J/Jcatlon SUperYISties :tl de type paral161épip8d.Jquemodi/ié (DEAnGELIS R.H. et. Al. 1084). Un t.el trait.ement. a détecté, en nombra, 83~ des changements d'affectation et en a correctement reclassé ï4f. en fonction de la typologie de l'USGS niveau III. * de type (Js;:réqation autour d'un centre mabile (mADEC J. et. Al, 1084). (PEBAYLE J .• 19813)..Sur la même réqion l'OUest de Paris, les premiers partitionnent l'image en typologie de 2 à 5 post.es l!elon la proportion· plU:! ou moins grande de végét.ation. alors que le second auteur définit 17 classes. Cette classification donne aux dires des auteurs de bons résultats. * de type mazimum de vrajsem.blanC9 - sur une image lissée et segmentée (nGUYEIl P.T,. 1984). Cette classification, dont on ne connait pas la légende thématique. discrimine l'habitat. individuel. mais ne diIIérencie pas les zones d'habitat collectif. - sur les ;S canaux bruts (93" de points bien classés pour une typologie en Il postes) et sur les 3 canaux bruts enrichis d'un néo-canal spatial. La prise en compte de l'amélioration de contour améliore nettement les résultats de la classe 'habitat individuel- (BOOUET E.• 19C7). • SOUOOPLArOFF S. (l084) obtient une légende en 5 postes (plus ou moins densément bâti) à la suite d'une classification d'un type non précisé. Une démarche originale est tentée par DE KEERSffiACKER. il s'agit de ·considérer la densité d'espaces verts comme un indicateur socio-économique'. L'e:z:traction des espace verts se fait. par lisl!age à l'aide d'une fenêtre 33*33 et permet de calculer un tau:z: de verdurisation. après une classification en 4 postes (espaces bâtis. espaces verts. prairies et sols nus) dont la précision est 84 N. Ce coefficient est introduit dans une analyse de régression avec des variables e:z:oqènes socio-économiques. Une tentative de modéhsation sera ensuite effectuée en tenant compte de la distance au centre ville. On notera que seulement deux parmi toutes ces classifications supervisées ont donné lieu par la suite à une estimation chiffrée de fiabilité. Pour la plupart. les auteurs se -57- contentent d'une estimation visuelle des résultats de leur traitement. Conclusion La plupart. des auteurs s'accordent. a affirmer que les données SPOT sont utilisables. visuellement., au mime titre que des phot.09t"aphies aériennes à. condition toutefois de ne pas descendre à l'échelle du bâti: aussi. dans un premier temps l'interprétation Vlsuelle des images. méthode bien connue et fiable. peut apporter plus d'information que ne le ferait un trait.ement. sophistiqué (SOUDOPLATOFF S., 1984). Il est donc raisonnable de dresser une ttJPOlogte de l'espace urbain à l'1ntérieur de la commune (ffiADEC et Al. 1084) ou de C()nstit.uer une classütCCltion fiable des unit.ée d'une taille supèrieure à 1.25 Ha pour le niVeQU II de l'USGS voire même ponct.uellement. pour les niveaux III et IV (DEAnGELIS et. Al. 1984). RlmBERT S. (1982) introduit. la noüO-"l. de "muels". pueis mutes dont. les siqnat.ures sont. identifiablea. et qui résulte pou:- le tgpe pavillonnaire par exemple de l'association tuile + jardin + rue + lotiesement. DIe siqnale que ces siqnat.ures ne bénéficient. pas de la stabilit.é. dQIls le temps. qUI! l'on poUITait espérer (variation diachronique). ce qui lui permet d'aborder "l'étude des cycles et des processus" en fonction des variations saisonnières ou hOl'Clires. Pour nGYUEIl P.T. (1984). SPOT semble cependant pouvoir constituer un puissant outil de cartographie cut.omatique. De même. "la possibilité de superposer des données diverses aux irr~Gg'&S et de gérer l'ensemble des informations géographiques disponibles ouvrent de nouvelles perpectives aux util1sateurs • (BOGUET E.• 1\)87). Si SPOT et Tm sont des outih, complémentaires (PEBAYLE J., 1988), il n'en reste p<18 moins qua des paramètres de texture doivent être pris en compte dans les cLassifications afin de profiter pleinement du principal avantage de SPOT qui est sa bonne Nsolution spatiale et non pas d'en subir IN ineonvénienla (DEAnGELIS R.m .• 1984). (BOOUET E.• 1987). 1 matr1ce de COITélation Tm. Bande 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 1.0 0,90 0.83 0.57 0.76 0.84 -O.rtS 1,0 0.80 0.62 0.81 0.87 -0.10 5 6 1.0 0,05 -0/J9 1.0 -0.10 l.à 0.65 0.79 0.84 -0,16 1,0 0.70 0.60 0.03 7 -58- -59Ann8'%a 5 PLAn D'EXPERIEnCE SUR mARSEILLE F. J)UREA U. .A vril 1988 La. zone d'étude (voir localisation sur la Figure 1) a été déterminée de manière è& couvrir laB diHnnts 1YJ»S d8 quartisra d80larseil18. c'est è& dire les quartiers industriels et de grands ensembles ouvriers du nord, les quartiers résidentiels du sud, le viem centre, et les zones pavillonnaires de l'est de la commune. CeUe zone rassemble 3534 districts de recensement. Dans ceUe première phase du proqrcunme de recherches, purement méthodologique, les travaux réalisés reposent sur trois tgpes d'i.niarmation. quasi-concomitantes. - données ~mcgraphiq1M6isl!!lUel!!l du recensement de mars 1982 - caractéristiques marphalogiques observées sur photographies Clériennu à grande échelle et au sol (août 1ga2) - imagPsatelJite Thema'Uc mapper (février 1983). L'ensemble de cu mformations, connuas sur toute la zona d'étuda, sont intégrées dans une base de données qérée par le système d'information géographique TIGRE. En e!tet, les di!férents axes de recherche du programme impliquent la mise en relation de données 100000isées issues de sources d'information variées, et de nombreux trGitements de données géographiques. C'ut pourquoi nous avons choisi d'intégrer les trois types d'information dans une base de données (relative aux 3534 districts InsEE), malgré l'important travail que cette opéra'Uon réclame: ainsi, nous nous trouvons dans une SltuaÜon d'expérimentation quasi-idéale, en pouvant craiEtN toutes lBS dannties jocaJjsHs. chacun8 titant canssrvti8 dans san proprvil l'1Jod. d'implantation spatiale. notons qu'à maraeille. il n'est pas réalisé de collecte de données démographiques d'après un sondage aréolaire bâ.ti sur image satellite, comme ce sera le cas è& Quito. Le recensement de 1082 est utilisé de deux façons: par sondage, pow- modéliser les relations bâti/population, et exhaustivement, comme référence pour mesurer le de<]N de précision des résultats obtenus en meUant en oeuvre différentes stratégies desondaqe. Après une phase de travail consacrée à la constitution de la base de données sur maraeille. les trois directions de recherche de notre programme (Intégra'Uon des données de télédé~ecüondans d.. bas.. de données localiaées, télédétection urbaine et sondages spatiau% en démographie urbaine) sont mené" en parallèle, leurs résultats se conditionnant mutuellement : le principe de l'expérimentation menée . sur maraeille est résumé dans la Figure 2. Si la base de données oonc:erne l'ensemble de la zone délimitée sur la Figure 1. tous 1.. travaux méthodol~quesne sont pas réalisés sur l'intégralité de cet espace. En eCCet, il est nécessaire d'en ertrazre un échantJllon pour la mise au point de méthodtlS comme celles relatives à l'interprétation d'image satellite: si l'on ne procédait pas ainsi, on ne pourrait pas vériiier la validité des traitements mis au point, c'est à dire lester qualitativement et quantitativement lew- e!Cicacité. Iravailler sur un -60- Piqure 1 - Localisation de la zone d'étude sur ffiarseille RA' D'E-\ -1 -1 "DEI .' ~-------.:. ___________,,1.•• ""u-I.-.-.J..."... ,... . .- .,....., \f' ~ .deJ.rr. ~ . P"!'d, 1. CI';' Calanques o, 1000 2000 m -61Schanlillan psrmtit eN cantrâler tm psrmantince les mfithodes dfiV'tiloppties. en les testant sur un espc~ disposant d'une information de référence, les données de population et de morphologie·urbaine dans le cas présent. Pour que catte méthode de tr-avail soit. vraiment efiiCClC8. il importe de disposer d'un échantillon représentatif des différents types d'occupation du sol présents dans l'ensemble de la zone: c'est. ci cet effet qu'est ",",..l.isée une tgpaJogie de la morphologie urbaine. d'après l'information observè@ sur photographie aérienne et contrôlée au sol. Dans l'état actuel de L:1 télédétection en milieu urbain, jJ _t primordial de pouvoir confronter spatialement les données sàtellitaires Qrrec lt1S données sur Ja morphologie urbaJn~ issues, dans le cas de ffiarseille, d'observations terrain et de photographies aérier..nes à grande échelle. Quelques exemples ~eUent de saisir la nécessité de cette mise en relation avec les données localisées gérées par le système d'information géoqraph1que : - sélection d'un échantillon spatial de l'imaqe représentatif des types morphologiques prés~nts dans la zone d'étude. - confrontation avec les références de terrain relevées sur cet échantillon, pour développer des méthodes d'Interprétation de l'Image satellite. - confrontation avec les données morpholoqiques connues sur l'eneèmble de la zone d'étude afm d'évaluer précisément les résultats obtenus en appliquant. 1.. méthodes d'inter~tation mises au point sur l'échantillon. - test da la qual1·.é géographique des recalages d'Image satell1te. en comparant les images NtCQ.l~ aux données digitalisées ci grande échelle. Précisons que, pour ce travail en télédétection urbaine, l'identification des typo morphologiques sur L..-naqe satellite n'est pas considérée comme un objectif ci atteindre. D'une part.. 11 n'est pas prouvé que cette typologie apporte un qaïn de précision maximal po..Ir l'estimation de caractères démoqraphlques, ni même de l'eIIecti! de population:. D'autre part, la possibilité d'identifier sur l'image satellite telle ou telle strate de l'aqqlomération marseillaise ne peut en aucun cas fournir la méthode de stralificc:"on de l'imaqe d'un autre site : seule une démarchtl dti tgps analytique. s'efforçant d'identifier des caractéristiques morphologiques simples de l'espace urbain peut pennettre la portabilité de la méthode. Parallèlement aux travaux en télédétection urbaine, pour mettre au point un système d'observation démoqraphique intéqrant l'information satelllta1re, 11 est néceszsCli.re de répondre, à partir de l'expérience marseillaise, ci un certain nombre de questions : -Quels sont les cntères morpholoqiques pertinents pour établir la stratification spatiale d'une ville en vue d'une enquête démographique par sondage, et quels sont. les indicateu:-s morphologiques directs des phénomènes démographiques (tels que la dynamlque migratoire, par exemple) ? - Quelle est la strQtéqie de sondaqe la plus efficace? Ce qui suppose de définir la taille et le nombNt de strates qui maximisent le gain de précision, le mode de tirage de l'écha.."'\~llon (aléatoire ou systémaüque, selon quelle fréquence spatiale) et l'esüm=.teuI' ci utiliser. 1 Recalu'U. Oéo?raph'qu. d~ l'Unav. 1 LAmBt:llr III 1 1 Tm 108.1 ....1on un. fI'OjaC\&on U4lttcUon d. ha :.&on. d·'huS. .w- ffiarooll1. 1 1 i l' f'O"'" g~"Qphl",u. -1 • Preporohon 4.1 ..... t"".rd. 0 J C"ll"'l. d •• '1,.t,-I<.::t. "' .... r'lICoI~.m.n\ &:U"I. d.:J ro63ul\'I.lls elhou.bt. d\& r.c.nII.monl d. 1QC.2 par dlolt"lct .w- l'.n...mbl. d. Ie.:wn. d"'tud. D*.,..lül)JM'lDonl do mudul •• tlp4Clltq,uü. &n\/uJ...r a•• donn••• "" l ..... ~lect'on dOf\.8 un .u.\em. dOlnJormoUon A"ol\l"• .,.tou.ll. d. 1\:1 moe<:uqult pho\oorapt••q ••• nu 1/2JOOO(J"-62) -Zonage - Ikt.cr'plaura m,..-)'hOlOOlqu. . .... Anal\,I." lupo1OOIque J. d. 10. son. .O'lud• •qlou. 0 \\lp". . .orphol.eiq,\I" ~truU"co\ion. N 1 1 1 .~. ...g'a InlÂg...oU(Jn d •• donn..... locu' ...... (Tr.",dôn\fJQrGpht •• rnorphalogld) d.-.nD un. 000. d. c1onn.... r.lallv.~ 10 zoned'--,uca•• 0"" pal" 1. IIlJ.\em. nGRZ 1• L Rêallec:L.ouon 4.1.10 lUpolO1lS. oua Ar.al\l_o d ••«;np\.v. d.10 '"'Gdu..rn.u-•• (1 CUnQUIl: Tm) ''l'Ur '-."s.mbl. \1. la. aon. d"'bad. a..lnc181OSŒ. par JQ&nl..... Jo 60•• d. lNndaq. d. dl.tr.et.. Insu, t' .lro.l,h. . . .10n 1. \Vpe d. mc;rpholQ9t. w-bwne g ~ ij l'Ira... dOUA nr.hnnUlloA de dlatrlcl.. Il ua: a:: r.p......ntGlU lVpe. " . morplloi09le pre••nt. dan- I.;J zon. d"'"ud. (\aux d • .004""9•• 2~1 X) . 4.1.,. S •....9.. • - 1 ~ Collecl. ",o.nlQI".:I,oUon. lft. .phol09lq,y•• oolApl......l.ar• • • \aI'" 1·éc:h...Ulloa .... cll.trlot. lnazl •• --_.1 T.!.l \1;l la q,oahl. uooqroph&qu.. ! dao ...ot:OIlufJ •• dO&mu.,_ yo".r rn ••• fin .-.IQhvn d~ •• m-.JÇJ.:t TGCOI". aVK l"at1e rmallOn ~..... "occupa"''''' d .....01 d."ll'lh,.~ .. ü. cp on«:. éch.ne ~: 1 1 i mJ~ ou poinl .ur .o'chunUllon de lralh.m4lnl. ~..rmeU,Qnl .... &donlih.....u.r 1"&1'Q0". 1••••••cr&pleur.. lnorphol09.q .... perUnttn.le pcaur lo • .,luualaon d. 10 populoUoll molh~•• "'"analV•••peclrule (.loU.Uqu. mollt-d.m.n..onn.U.) n}.thlJd •• d'onul'J•••po\.ol. (morphol(j(Jltt malh.,naUque, onGlV•• l • .I.lllrol••l.\rUoClW"OI.) ~,",(.ono 0\ ....a.,.....o.,.. d.. l ........n LM rpcjqb/'.LRIJ:!CP~~JlliL.I'!IILlilJlnlU_ ~ ll9UC r_Umqtiwr (1... -RU/qIlDA lM P9",ibilll. "oJf!!!ali~iSi1djgode 0 ' rpeJgLl•• - . . _qcgt«et.",qUM #fIC JAPpa ."«111 • r ••l d. '4 "ol&\.IU.• d. c •• lroal. . . .n.t.e '·.nllolftbl. d. lu. son. d·'lI.ld. [Vai.uollbn qoah\altv• •l quanltlaUve dM reaullol. ot-t.nu. en oprhquonll. . m"lhod". rnl." au poinl.ur 6chonlUlon Uu.a~ • 1 m...'"....·~••• '~nH polnl. .ur 6chuDlUIon d. modèl•• muUutUUIUqu..- "'''clo.'Wun' 1_ r-Iallon. en\r. aaarpholoq&• •l populuUon Mlacllon c.I•• vurlobl •• nIOl"phol~J1qu" ,...Un.nt." (nna1v•• d ... don..... ) AJuel.m...l hn"..,... .n\l. d.r'.I\.' d. popul~lIon.l var.obl•• morphoIO';tlqu•• '·...Hm••~~ mOIlJOIlOLOGIOUJ: hUIl ImAGE IiAULLITE ----u;-~ulolh.'n \.Iv dUI~r ... '''• •u""léQie.. d • .OIUIOV•• g.r"II"'rv. (n.u ".t•• GU .putluWl, .LratlhQ~ (lU. n""",) TiMl'l. o. ~IU..lo "nt. oc.hant.lIona do é'.t;Lrlct. .........11:\"'.... on 41"'. donnoool dA.ncoJrClr..n.qu.. (recer.••;"....llg~~) "t U\""" ••• ,">loglqu,,. 1 1Toot. d_'Aode.oo o.mrhloo.':::J .. I·.-na.nlbl. d.ln 'Zun. ~ . ' ma•• OY Tflet. d". .ltmol• ...,.. hO\l(-.&4101 d. 10. populaU".. : .,.ahdlle d •• h\lpo\h.t••• bou_a.nna••l gain d • J.'OI" l''Oppe.c-"\ 6 d ••••\Irna\eura clou.qu. . ..-ec''''Cll\ 1 + rn....1re d..a 90U' d. rtÔCa.,on a~l~-rt. à d'elu~ ~ m......... _.n' ..._m • LA mOUPIlOLOGlE ., ","••un,ouo,. O. lo pOpulO' Ion &>"" ... un. atrahhc.o\IGn mOl·rhol.OQlqu. c.lt· la wa. .s. aondog•• pour d.U. . .rlt. . tuer-nlqu. . Maondoge 1 -63Dans la recherche des éléments de réponse à ces questions. le système TIGRE (voir description du système en annexe 2) permet de mettre en relation et traiter conjointement des données démographiques et morphologiques localisées, c'est à dire de réaliser: - la jointure entres données démographiques et morphologiques, afin de connaître la r-épartition de la morphologie selon le découpaqe qéoqraphique des données démogrophiques, et inversement. Cette information sert, notamment, à tirer un échanltllon de districts InsEE représentatif des types morphologiques et à étudier les relations bâti/population par des méthodes d'ajustement; - des sélections et statistiques spatiales selon les modalités des attributs morphologiques ou démoqraphiques, - une étude du mode d'implantation spatiale des données a!in de déterminer quelles hypothèsH peuvent être faites sur leur répartition dans l'espace et donc quelles sont les méthodes d'échantillonnaqe à tester, - une évaluation spatialisée et quant1Iiée des résultats obtenus en simulant différentes stratégies de sondage. De façon parallèle à la démarche adoptée en télédétection urbaine, les critèrw morphologiques sont testés analytiquement comme critns de strati/ïcatian. Eux seuls peuvent êu-. idenü!iés sur toute ville. Ce sont donc cee descripteurs analytiques que l'on tente d'int.éçrer dans des modèles explicaü!s de la démographie. et non des indicateurs synthétiques issus - par exemple des facteurs obtenus par analyse factorielle. -64 - -65Anne%88 ETABLl88lmlmT D'tJYU; TYPOLOOl! DE LA mORPHOl.OGIE URBAIn!: A PARTIR D'UnE ADALYSE DE LA mOSAIQUE PHOTOGRAPHIQUE DE IDARSEILLE a BAJlJJAJlY et F. .ollREA li - A J'ril 1986 Les carQctéristiques morphologiques constituent une des trois informQtions de base intégrées dans lQ base de données sur marseme . Après Qvoir rappelé l'utilisQtion qUi est fQi te de ces données dans le programme de recherche, elles objectiIs particuliers assignés à lQ typologle de lQ morphologie urbaine, nous présentons les documen,ts qui ont servi à l'élaboration de ces données. LQ démarche suivie (voir organigramme page sUivante) sera exposée chronologtquement, étQpe par étQpe, Qvant de commenter les résultQta finQWl:. En conclusion, nows tirons les enseignementa méthodologiques de ceUe expérience de photo-anQlyse et traitement des données observées sur photographies Qériennes en milieu urbain. 1. OBJECDF8 ET DOnnEES UTIUpmj . Objectifs Les objectifs de l'analyse das photographies Qériennes sont QU nombre de trois: - dispo.!1t1J" (j'une cannaissanC'S' tahaustinl de certainl param~~de la marphaJOfPtI ur.bains sur lensem1JJ1I ds la zanll (j'i1tud9. afin de pouvoir mettre QU point les techniques d'interprétQtion d'imQge sQtellite et tester leur VQlidité : dans ce eas, l'information Qnalytique sur lQ morphologie urbaine issue de lQ photo-analyse contrôlée par des véri!icationa au sol, sert de référence de terrain. - tirer un tichantil/on dil travail représentatifdes tVpes d'occupation du sol prësents dansnotrepérimètre d'étude dtl marseilltl: cette opération est nécessaire si l'on veut que la technique de mise au point de méthodes sur échantillon soit efficace. Il s'agit donc d'établir une ttJPOlogie de la morphologie urbaine à partir des descripteurs observés sur photographies Qériennes : cette tyPOlogie sert de base de stratification pour le tirage d'un échantillon de trav01l représentQtif . - tester /'ef/ïcacité d'unil sfrati/ïcalian morphologique dans l'estimation' d. population par sonda~ : le principe est de mesurer le gain de précision lié à lQ stratification morphologique dans le eas de sondQges sur listes ou de sondQges de pointa sur une grille. Sile premier objectif repose sur les descripteurs analytiques directement issus de IQ r-- ·• II ~ 3 • h 0 =• ,: '"}; ...l.. ~ ~ ":<:> ..<:, C. . ,.-- l G j ~ d c. •• ::: i f--. ~ 5 -; -; 0 ~ G • o • - '. ! : ~~ a a 1 1 ! CS ~ 1 10 S '3 ,• fi' A ~I 0: c: 0 ::: ~ '; • ..• ô •• 3 0 o k_ ilo ,c. G j .! <: I e;l :.!:ll 1 1 j , -66- .P! ~ :;3 ~.~ Ir.. b " l~ i ,~ :::! • 1 0213 1 ~ 1 hn" 0 ~~ " j h .! '3 i '1 c0 ", <'II .! ",4 • -.••-, ~ e [1~j: }~ • c: u , ~ :.a ,1 ~ ·0 <: 0 0- c. .~ .î l! ;; il. v0 -3i ; 2 e .:: - 1.1 .!a n lE:a 5 .'g.l", 1- 1 1-- ~ ~ . ~ • ·· .- ~ ~ : o~ 1 , iï, .. - - "" .. o -:: (' " , ::: ~ ! ~ -. ... e li .' ..: :l: ..• • ~ t :8 1 ~ •• E i :l ~ c ~ = ~ g e e ,. ~ 0 Q r li g:: ., .. , A <: ~ 1 ~ " '; 1s':• ~ a • Cl ~1 ~ "ô ~ ".= - 0 .! ~ u • P ~s: 0_ .. G 3 G u "'c: • 0 0 ~ 1 ë -·". l) ~ cl ~ ~. .~".- ·UL , o~ ~2 â li ~ ~ H, ;~ Q. ..•i a '3 C -<c ,• A .. c a "~ 5 • c .. u • ~ · ~ 6- ~ ~.2 8 :: ~ e ~.; .! -+ ~ ~ ~ ~: ,'.' "li n ~~ • o , .:1 • c' :J: ... ·• "-• .a ;'1 • : .:-~a ~ 1 S "â 1 .1e ~ :;• .!c: ~ :::: ~ ~ o' j ·- ·• '0 • E .1 ·, ·"; i.,. · :a c ~ • ... 1. 0 i . ~ai ~2= , c .2 ' .. :; 3 ~: = ., "0 • j c: 1 ~~ ·a 2; -;1~ : a " si~ ' i ": i g ! • i .!i ,~ a "• ~ j • 5 ..• 2 ! . t i 11 .. " = 1 ·a -3 · . 1 ·- ·. ; Il e ~ ~ ë ~ ~ ·.a êo· ,.---- Î S -~ 3~ ~ ~ :a ~ fl= ~~ .2c: ~ ! - 'a .'l5 ~ ~ li ~ .;) 1 ~ 1 ;i~ ~ ! t ~, ~~:l 1 ë _t~'é·1 .:~~~~; ~ ~ • Hi ~ SOi '", ~ ~~~iH ~ • ~ ~ ~ ~ .1 : ~. Cl.. j ë ~ e,• • i i f-: 1I....- i-E; .! •• . ô," ~ "''' _)"0 • 'ij. l a- -0 ~ ~ ~~Ld~ ~ .~ o e E l.. ~ ro t - . 'i • • -, . 1 1 ,> ~.5 , 0 i!>. H~q ;.! 0 .; 1 '.1 ~ ~~~e li · 1 ~ ~ r: .!I .! le g0 ~~i. ~~!} .., !l QI ë li • S a• • ,!> '0 He 1 • ~!~ , ,,~ 1 Il 2 ",;.l! .. 2 • c ,ë~ ;~ q~ .i 2 • C QI • ~ .. i 'U ~ _ 1 a .20 • '. .: U € -:: c5 B P ~ '3 ~ · - • > ~ ïi; êH (j ;: '"• ~ ~ ~ ! s ... is <: sS~ ~ - S Il d ~ ~ ." ~.;~ :8. • el. 11 ~~~ ~~§ ;:S &'~ •e ~0 iS 2 d;! ~ <' , ~ ~ ~ -.~d - ;a eU ~~ ::::ed~1 0 ~ ~~ i~!! -8~!.·~:lI â .a 1 ... = ~ • FI .5 (", = • '1 <: • s 5 i.;:"0'; ..à .::33 a• a 1 .gf~~·.!ëj ~--':.: ,~= ,;• .s· • a ! S ;~nl's ~ ~.10 ~ .!~ 3~ 2~=::::.§li r-" -~ :lI!..l!l! l-.,. ~~S f-+ =.-g ~ ~ 1---- 1 j j u .! - c: '" - .... o c , , i n .... ,u ". ~ ~ " ~ " ! eu .. u ~[ o u •• ; 1-~ 1 =i . ".. f---t ~ , .. J 1 Schéma d'établissement de la tqpologie de la morphologie urbaine de marsein. -ti i5 (1 ~::;-. = • " 2 •• " ~ 1 ilG• o ~ li l! .. :& 2 _:3 .! l! '8 .' Il ~ ë,~ G :8 '=e3,' n :&:!cqS ~~ idj S-3.2E- :::3 1 0 ..... " - ~ _>~1 8 -; - ~ :1 i~!~ ~"&i -:r. • • P gq - Q • ~: n -"é 2~? ';'ë 1 1 i H ~ '0 1 ~»» 1 -N""" f §:l3~'i ~ ô ~ ~ 'l ft 0 ~c:~,;3 • -.",ss ::::• :li ft •~ ~ J li ." ~ Q, . · ?• a § ï 1 !l l! .-" ". f--t> iî ~ ~ ~j "1 --S ....: = · i8~ ~ ~~~ C '--- • 'Q g - .1 1 o • li ? ~l ·.,., ..'" -. ". - .• . ·>• -c 1: ; ~ <Q o • lU. i . l i ~ P~ .,:j• , ~ i :a ~ L-., ,;~":8 ~ .... .! , c: "0 1 Il'' ~,;L ~~'H ! ~ ':5 ~ ~ ~ "~ -67photo-analyse, les deux autres supposent d'établir une typologie de la morphologie urbaine à partir de ces descripteurs : les chapitres 3, 4 et 5 de cette annexe sont. consacrés à cette analyse typoloq1que. Données uliliséell al Les photographies aériennes Pour satisfaire les objectifs QSsiqnés à la photo-analyse,les photographies aériennes devaient remplir trois conditions : - apporter une information exhaustive et. homoqène sur l'ensemble de la zone d'étude : ce qui suppose une couvert.ure aérienne, à une même échelle et à une date'unique (ou des dates très voisines) sur l'ensemble de la zone d'étude - avoir été enreqistrées à une date la plus proche possible des deux autres sources de données: recensement de mars 1982 et. image Thematic IDapper de Février 1963 - être à une échelle a.déquat.e pour analyser le tissu urbain et les objets bâtis: 1/15.000 à 1/40.000 environ. .les photos atÎriennes .rtiaJistJes en août J98:1 à marseiJJe dans Je cadre dtl k, couvertUI"W 8!Pt~matiqutldu JiUaraI français fmi&5'.ion fPU - .lot 2J - «:htlliti voisine dl. . 1/23OtXJ - panc.hrwzJatique - ntJir et blanc) satisfont. à ces trois conditiona : le décalage temporel est réduit au maximum puisque les photoqrophies aériennes ont été prises à une date intermédiaire entre le recensement. et l'image Thematic ffiapper, et. l'échelle "t tout. à fait. satisfaisant.e pour l'utilisation prévue içi. La mission de 1081 0/15.000 - panchromatique - noir et. blanc), que nous avions envisagé d'utiliser, aurait apporté des éléments d'information supplémentaires sur les objets urba1ns ; malheureusement, elle ne couvre que la moitié nord de notre zone d'étude. Il faut souligner à ce propos que l'agglomération urbaine n'est visiblement pas une notion retenue par 1'100 pour ses missions aériennes : la plupart. des couvertures à grande échelle réalisées sur maraeille depuis une dizaine d'années ne couvre qu'une partie de la commune. Une mosaïque photograpNque nan cantrôltitl a été réalisée à l'ATOB ; c'est. sur ce document qu'a été réalisée la photo-analyse. Une cert.aine pert.e d'information mst.e entre les photographies originales (Urages papier 24 % 24 cm fournis par 1'100) et la mosa.ïque. Du fai t de la moindre netteté de la mosa.ïque, le zonage est. plus aisé: l'oeil ne perçoit. plus net.tement. le objets urbains bien individualisés, et. une cert.aine intégration, plus proche du niveau d'information recherché pour satisfaire les objectifs de l'analyse visuelle (établissement. d'une t.ypologie, et. référence de t.errain pour la télédét.ection spatiale), devient. œnsi immédiate. b) Contrôles t.errain Les informations e:z:tro.ites de la photo-analyse ont été contrôlées, par sondage,lors -68Contrôlp.s terra.in - novembre l 955 - Fiche de relevé -' ..... _--~.~- ..- ...... _--"---_ .. _.. --- .. ._. 00-" __ ~ •• __ - - - , - ._------_. _. 1 • • -,--.--,. __ .~- _- -"'--- -_.- ------_._-_. . . _ _- - _ - - . - - - - . - - . . . . , . . - , - - - - . - , - . --_._-._._-.....,.........,,..--._------_. -_ ... 1 . . -_._-------~-----" • .. -- - _--~----~ _-_._-----------_._..-.--------;._-------:--,--_.._.,-_._--_._----'---------'---, ------ ...._._--,..--_.. _._._---_._._._----_ .. .--_._-----_._... .tA ~~~~:-d;.~_ t~i~ent. J;-~h,~. ;: , .. ~--_._----------... . ~ ._.~---..,...----_._---_._------------ __ _-----._-----~._--- ~--:.-L --''''- ---'.._........_.. -.....---.:-.-... -~--._-. -'.-.:.__ .. --_._-_ .. _---_ .. _ô o.n~ .. \0.. ~on.Q.~ .. _ ,_,,__, _ , ~ ._-._._- _----_._--_._.---------...,.-~._-- _._--. __ ._--- .. _---: -,-"-'.'._-_.'_.._- ---_._--------_._--_ ._ _ .•• ._ •• __ • 0 _ _ ._._ _•• _ . • _ ---_. --------_.-.-.-.. _...__. ._---._-----.- -_.-- "-"- .. ..- .... - .. -.... -... _..... __ .\ ..... . Cro".•::. ~lo. ll'lo\er ~ho\oJ - _- . _.•. _.......-.- .. _.... .. . . .__ L-. ~L:~~.u.~~ ~ --.. _ •. _ ... -.;., .. ... "\ "'. '" _ __._._-_ __._ _-_._... ... ... .. _ ~ . -_ ..... -------_ . '. •• __.•• __ . _---- - -Lo..r~~r. __- .. 0Jbre~·.~·~ ._- _.,---._- ....- "'--.. ...: Joi.r. -_ . . _ .-.-. ... -._---_._._----,- _._.- .-.,.;; _·_-----------1·_·---- ._ _. __ _-.-_. --,----- --------r---- -_ ....__ ... ---------_. __ ._....._.. -_.- - -._-_._.j-.__._.-'-. . . • _ _ _ _ _ .... __J ._.... _ . __ •• ... . 1 •••• _ • ...... "01 l'fOIl- ... ~. . .. -69d'une enquêt.e sur le t.errain début. novembre 1QB5 . Le principe du tirage de l'échantillon de zones morphologiques à contrôler au sol a été le suivant : chacun des 17 types morphologiques mis en évidence par les premiers traitements d'analyse des données, APC (Analyse Factorielle des Correspondances) et CAH (Classification Ascendante Hiérarchique), devaient être représent.és par plusieurs zones dans l'échantillon. On a donc procédé à un tiraqe systématique sur la liste des zones classées par t.ype morphologique, avec un pas variable sel~n les types : nombre de zones par type 226 14 à:50 6à 11 2à:5 TaU%: de sondage nombre de zones dans l'échantillon 1115 16 1/3 ~à 1/2 III 11 3à5 2à:5 Au t.ot.al, l'échantillon tiré selon cette proc:êdure comportait 100 zones morphologiques. La majorit.é de ces zones occupent une super!1cie trop importantes pour être contrôlées eù\austivement : c'est pourquoi, un deuxième tirage a été effectué au sein de 213 des zones les plus grandes de l'achantillon. 11 s'est agit de dét.erminer sur les photographies aériennes, pour chacune de ces grandes zones,. un groupe de pâtés de maisons représentaWs. La fiche de relevé, remplie pour chacune des zon.. de l'échant.illon, rassemble des informations sur; - le plus grand bâtiment et le plus petit bâtiment de la zone (longueur, largeur, et nombre d'ét.ages). La déterminaüon de ces deux bô.üment:. a ét.é fait.e sur phot.ographie aérienne: même si ces bô.timents se trouvaient hors du groupe d'ilôts sélectionnés, nous sommes allés les mesurer. -les caractéristiques des éléments bâtis majoritaires (longueur, larqeur, nombre d'étages, nature du t.oit), et nature du non bâti. Dans le cas des grandea zen.., CH renseignements sont. is8U8 de l'observaüon du groupe d'Hôts sélectionnés. nous nous sommes efforcés de déa'ire tous les tyPes de batiments présents dans chaque zone morpholoq1que. - un croquis et des phot.ographies au sol viennent compléter l'information. Près de 150 photographies au sol ont été prises lors des relevés sur le teITClin, illustrant tous les tyPeS de morphologie urbaine. - des observations sur les changements intervenus depuis 1982. Ce contrôle sur le t.errain a été à l'origine de cert.ainea modifications dans le codage issu de l'analyse visuelle, comme nousleverTOns au chapitre 4. -702. AnALYSE VlSUD..I..È DE LA mOSAIQUE PHOTOGIlAPHIQUE AU 1/23000 méthodologie re~e:'lue pour analyser la mosaïque s'est appuyée sur· les enseignements i88U.S des travauz présentés dans la littérature sur le sujet, et l'expérience en photOr;raphie de B, LORTIC ; un test sur un petit nombre de zones a permis de cerner la Fl""Güca.bilité des critères retenus a priori. Enfin, la réalisation même de l'~alyse a pe!"'mis de rectifier certaines options prises à l'issue du test. La . Etablissement. de 19 méthodologie dOgnglvse Comme le rappellent J.P. GILG et son équipe 0976, Aperçu d'une expérience de télé-analyse et pholo-a.na1yse. Informatique et sciences humaines n·30. pp. 21-38), la démarche d~ l'interpN~ehumain est : - d'abord globale: déllmitation de zones d'égale apparence ou isophènes, -puis analytique: dHa"iption des zones, qui valide et module la straUficaüon initiale. L'efficacité de cette dé:narche n'est plus à démontrer. Il faut toutefoiS souligner les problèmes que soulève le zonage manuel dans son application: B. LORTIe 0984, -Une méthode d'analyse viz.al1e d'une image spaüale, Objectivaüon du zonage manuel-. mémoire !HESS) évoql,;e trois dVlicuJtû: . - les variations contl.""lues et progressives de l'image: les ruptures e~ls'c.ant au sol élant la plupart du temps proqressives, il est difficile de localiser précisément les limites des zones homogènes. - la tendance à priV'.léoqier un paramètre visuel au détriment des autres : les variables couleur et valeur sont prlvlléqlées spontanément au détriment des variables te:z:ture et structure, qui peuvent pourtant, dans certains domaines, apporter le plus d'inIcnnation. - l'existence de différents niveaux d'homoqénéité: le seuil de -différence" au dessous duquel on décrète qu'il 9 a homogénéité est difficile à déterminer et à maintenir constant sur l'ensemble de l'image. Pour trouver ce seuil, B. LORTIC précise qu'il est nécessaire de procéder par itération: 1) Réaliser un ~mier zonage sans critère bien défini, en détourant chaque zone semblant homoçène et se différenciant de son environnement 2) A partir de ce zonage, déterminer précisément. les aitères discriminants et 1811 seuils d'homogénéité le~ plus pertinenlll 3) Reprendre le premier zonage en déa'ivant. chaque zono Q partir de ces critères. C'est cette démarche itérative que nous avons retenue pour l'analyse visuelle de la mosaïque phot.oqraphlque de marseille. et que nous exposerons maintenant en détail: - 1) Zonage en unités d'éoqale apparence - 2) Caractérisation de chacune de ces zones Cl l'aide de descripteurs, avec modifications ponctuelles du zonage initial. -71. Zonage en unités d°égale apparenq Le zonage a été établ1 sur un calque posé sur la mosaIque photographique. La démarche suivie était de détourer les zones d'éqale apparence sur le document. photographique. Le découpaqe spatial ne tient compte que de ce paramètre, et non du découpaqe en pâtés de maisons ou en districts de recensement : un certain nombre de patés de maisons sont donc divisés, s'ils ne sont. pas homogènes. Pour cette ét.ape, on ne prend pas en compt.e des paramètres bien définis: seule compte la différenciation entre zones, COJ"Tolairement l'homogénéité de la zone. 524 zones ont ainsi été délimitées surla zone d'étude. 11 faut insister sur le fait que la perte d'information de la mosaïque par ràpport. aU% photographies lGn a facilit.é le zonage, évit.ant. l'écueil majeur en milieu urbain, qui est d'isoler le bâtiment, objet se démarquant généralement de son voisinaqe immédiat : nous aVons ainsi pu éviter dans la majeure partie des cas d'établir un zonage à un niveau trop fin pour notre application. Toutefois. il mste une certain nombre de zones très petit.es. dues à la présence d'un objet urbain relativement grand, et très contrasté par rapport ci son environnement. Isolées de ce fait, ces zones ne peuvent pas être décrites de la même façon que les autres zones : le milieu urbain est caractérisé par l'importance de l'effet d'échelle. Lorsque l'on passe du groupe d'ilôts à l'ilôt lui même. les variables desa-iptives valides ne sont plus les mêmes. . Tost. des descript.eurs CeUe opération avait pour but de tester le degré de pratica.b1lité d'une première série de descripteurs, et le nombre de modalités qui pouvait. être retenue" po.lI" chacun d'entre eux. Ce test a été réalisé sur un petit nombr'e de zones, dix seulement; ces zones ont été choisies de manière ci couvrir un large éventail des situations rencontrées sur la mosaïque de marseille. Ont été testés les descripteurs de : - taille des éléments bâtis, - forme des éléments bâtis - agencement du bâti dans l'ilôt. - la valéUr (niveau de gris) dominante du bâti - la variablité de valeur ,du bâti - la valeur de la voirie. Ce premier esl!!ai noua a montré que tous cel!! desa-ipt.eurs étaient. praticables sana problème majeur à l'e%ception de celui sur la variabilité de la valeur: d'autre part, nous avons testé le critère de densité du bâti dans la zone, en se fixant des zones étalons. Le test nous a conduit ci étoffer la liste de descripteurs, la première list.e choisie s'avérant insuffisante pour rendre compte des diverses situations rencontrées . -72Tableau 1 - Uste des descripteurs Descripteur lmode de relevé Densité du bciti dons la IEatlmation VIsuelle avec zones zone \étalon du rapport. S. bâtie/S. !totale. 6 modalites dont 1 pour Iles zones non bâties Valeur dominante du bâti Valeur sous-dommante du bâti Hauteur du bciti Conservée dans tableau de description morpho. (6 modalItés) !Estimation visuelle des niveauz Conservée dans tableau ~e gris du bâti majoritaire dans de description morpho. a zone. 4 modalités dont 1 pour (4 modalités) es zones non bâties id Valeur dominante de l'Estimation visuelle du niveau espace intersticiel de gris majoritaire du nonpâti non-voirie. 4 modalités Valeur sous-dominante de l'espace interstlael Tableau de descrt id id' Conservée dans tableau de description morpho. (4modalités) id Estimation visuelle par uamen Conservée dans tableau stéréoscopique. 5 modalités dont. de description morpho. (5 modalités) 1 pour les zones non bâties. (2 niveaux de hauteur :: hauteur mixte ou homogène) SUrface minimum des mesure de la surface du plus Conservée dans tableau élémenls bâtis tpetit élément bâti de la zone, en de descri'Dtion morpho. !centièmes de mm 2 Surface mcm.mum des !mesure de la surface du plus éléments bâtis I9J'<1nd élément. bâti de la zone, er. ~ntièmes de mm2 id Conservée dans tableau Lonqueur de l'élément !mesure de la lonqueur de bâti majoritaire l'élément bâti majorit.aire de la de description morpho. (non seuillée), utilisée • Izone. en dixièmes de mm pour variables dérivées Largeur de l'élément bciti majoritaire Forme de l'élément bâti majoritaire Imesure de la largeur de id l'élément bâti majoritaire de la Izone. en cWtièmes de mm Observation visuelle.4 modalit.és Conservée dClIUl tableau dont 1 pour les zones non bâties de description morpho. (4 modalités) Descripteurs supprimés au cours de l'analyse visuelle: Agencement du bâti dans l'ilôt Valeur de la voirie Agencement du réseau de voirie Densité du réseau de voirie Variabilité de la valeur du bâti Type de non bciti " Création de 2 variables dérivées à partir des descripteurs de lonqueur et largeur : surface et rapportlongueurllargeur -73Quatre axes nous ont guidé dans le choix de ces nouveaux descripteurs: - distinquer la valeur dominante de la valeur sous-dominante sur la zone, plutôt que de chercher à car<lctérlser directement la variabilité de cette valeur - séparer la voirie et le non bâti-non voirie. pour la caractérisation de la valeur - préciser les mesures des éléments bâtis (Iongueur,larçeur, surface et hauteur) - introduire des descripteurs de l'agencement du réseau de voirie, et de la densité de ce dernier. D'autre part. nous avons choisi des descripteurs analytiques. S'ils sont apparemment plus difficiles à maîtriser sur la photographie que des indicateurs synthétiques. il est toujours aisé de construire ensuite un indice .à partir de critères observés sur la photographie: l'on peut ainsi tester différents indices sans avoir à revenir sur le document photographique. C'est ce qui a été fait. par uemple, pour la longueur et la largeur, qui ont permis de construire deux indices : la surface. et le degré d'allongement de l'élément bâti majoritaire. D'après les enseignements tirés des tests. nous avons établi une liste de desaipteurs. dont le nombre de modalités a été fixé en essayant de les appliquer sur des zones les plus diverses possibles de maraeille. La desaition des zones a donc débuté avec un 'guide d'analyse' comprenant: . -la liste des desaipteurs -le mode de collecte de chacun de ces descripteurs (mesure directe à la règle, ou es~mation visuelle) et le nombre de modalités dans le cas de descripteurs estimfJs visuellement, définies par référence à des zones témoins de la mosaïque. Le tableau 1 présente la liste des descripteurs et leur mode de recueil sur la mosaïque. . Description des zonee d'égale apparence La description des zones conduit à modifier partiellement le premier zonogrl en zones d'égale apparence: des limites de zones ont été modifiées lors de la description. de même. certaines zones ont été supprimées. et d'autres ajoutées. C'est d'ailleurs ce dernier cas qui a été le plus courant : nous sommes ainsi passé de 524 zones à 542 zones après caractérisation. Ce phénomène est du au fait que certains voisinages très contrastés tende~t à donner une homogénéité apparente à des zones qui, lors de la description. s'avérant ne paa pouvoir être décrites de façon homoqène : d'où des cas de subdivision lors de la caractérisation. notons que nous avons choisi de procéder à la description des zones crJtèrtl·pa1 crittirvl. ou par coup/tl th crit6rv1s simjJa.i.rvNI (exemples : longueur et larçeur de l'élément bâti majoritaire. valeur dominante et sous-dominante du bâti), et non zone par zone. Etant donné la surface à analyser et le nombre important de zones à décrire, il nous a en effet semblé préférable de procéder ainsi pour garder une certaine constance dans l'appréhension des aitères qualitatifs: il nous semble en effet que le risque est déjà grand de ne pas rester constant pour des aitères qui réclament plusieurs jours -74de travail pour être établis sur l'ensemble de la zone d'étude. En procédant par zone. celà aurait signifié un écart qui se chiffre en semaines entre le début et la fin du travail de caractérisation: il est totalement utopique de penser que l'on pUisse rester constant dans ces jugements sur une période de temps aussi longue. Procéder par critère ou type de C"'ltères permet. ci notre avis. de limiter le degré de variabilité de la description visuelle. qui ne peut jamais être totalement éliminée pour des critères tels que la valeur, dont la perception par l'oeil est influencée par des paramètres tels que l'ensoleillement de la pièce où est réalisée l'analyse photographique. Pour une partie des descripteurs, outre la hauteur qui nécessitait la stéréoscopie, nous avons du retourner au document d'origine. c'est à dire les photographies aériennes de l'IGIl. la mosaïque se révélant d'une précision insuf!lsante. Ce gain de précision ne remet paa en cause la méthode aur mosaïque "lisséa" pour établir le zonage. Sur les 1 7 varjabl~ rtlttmues j niliaJt1mtlnt. 6 ont ~t~ ~ljmjn_ d~ la ~ de dt1SCription dt1S zones L'examen de la mosaïque pour les Il premiers critères ont en ef!et mis en évidence : - soit que ~rtain.s de ces 6 critères étaient redondants avec ceux déjà établia : ainsi. l'agencement du bâti dans l'Uôt a été abandonné après application à la moitié des zones, car Ce critère n'apportait aucune information nouvelle par rapport aux alltres descripteUNJ. - soit qu'ils n'êla.ient pas praticables pour un trop grand nombre de zones. trop petites pour qu'Us puissent être appliqués: c'est le cas des caractéristiques du réseau de voirie (nqencement et denait'). qui supposent que la zone contienne plusieurs pate de maisons pour qu'ils aient un seNl. . Le tableau de description des zone. A l'issue de laphot~analyse,nous avons donc obtenu un tableau croisé, décrivant les 542 zones par Il variables analytiques de la morphologie urbaine (voir Tableau 1). Ce tableau a été saisi sur support informatique, afin de servir à l'établissement de la typologie de la morphologie. urbaine, ci l'étude statistique des relations bâti/population, et ci l'interprétation des images satellites. Le zonaqe, reporté sur carte topographique IGn au 1/25000 a été digitalisé par l'Unité d'Infographie. Avant tout traitement, il importe de bien préciser les caractéristiques de ce tableau initial de données sur la morphoploqie urbaine: - l~ varja.bl~ IIOnt d~ nat~ dUfnnttl. au -"n4 nJaWnJaliqUtl: on trouve des variables métriques (mesures de longueur et 10J"'9'eur) aussi bien que des variables qualitatives (valeurs, densité du bâti. par uemp!e) -75- - étant donné leur mode de production, toutes les variables n'ont pas uaciement Id même degré deOabilJttJ - les différentes modalités priS98 par une YCU'iable ordonnée n 'ant pas un écart constant entr9 elles. mais font référence à des situations t!IJ'fM: il existe des phénomèn~s de ·saut· qui font que l'on ne peut rencontrer tous les cas de!1gures pour une variable. On ne peut donc Cl8similer une échelle de modalités ordonnées à. une variable quantitative continue qui aurait été seuillée. - la caractérisation Visuelle dalt étr9 campltJt. par une enquête terrain. pour confirmer certaines opérations, volontairement limitées mais néclnmoina eC!ectives, d'interprétation: C'&st le cas principalement de l'interprétation ·élément bâti·, Cette enquête est éqa1e.ment nécessair9 pour l'utilisation qui sera laile de cette analyse visuelle de photographies aériennes: 11 s'agit de passer de l'analyse Q l'interprétation, c'est. à. dire faire correspondre QUS objeÙl présenta sur la photographie les objets présents sur le terrain, afin de pouvoir utiliser la photographie aérienne comme élément de Nllérence terrain lors de mise au point et validation des méthodes d'extraction de l'information sur image satellite. -76- _3.. ANALYS::'S-S_TAT.I5Tl.QUES DESCn:œTliURS..J:1QP..f 30LQGl.QUE.5... UNIVARlEES ET RECODAGE DE5 . A : LES DISTRIBU:IONS DES DESCRIPTEURS MORPHOLOGIQUELQUALITATIF: ~margue ~11mi~aire La variable qualitative "FORMOl, qui décrit la forme de l'élément bâti majoritaire en deux modalités ( parallèlépipèdes et autres formes) apparai t dés l'examen de sa distribution, sans grand intéret. 417 zones sur les 441 existantes ont été codées avec la première modalité. En fait, quelque soit la forme des constrt4ctions, on a toujours pu donner un sens aux mesures de longueur et de largeur sur le bâtiment typique de la zone. On pré:èrera donc remplacer la variable qualitative "FORMOl par la mesure calculée du rapport ( longueur/largeur) caractèrisant l'élément bâti majoritaire. La distribution et le recodage de ce~te variable seront décrits au paragraphe concernant les va~iables quantitatives du tableau. Description des èistributions : 1 : Densité du bâti (5 modalités fig. 3.1 ) La majorité des zones (380 sur 441) a une densité de faible ou moye~ne.Les zones denses et très denses relativement peu nombreuses. bâti sont 2 Valeur dominante dans l' espace bâti (3 modalités, fig. 3.2 ) Les modalités dc~inantes correspondent aux valeurs moyennes (220 zones) et claires (159 zones). Seules 62 zones ont une valeur majoritaire foncée de leur bâti. Ce scnt, soit des zones au bâti ancien. à toits de tuiles canal sombres. soit des zones où dominent de vieux batiments industriels. hangards à toits de tuiles mécaniques . 3 : Valeur sous-dominante du bâti (3 modalités. fig. On observe en gros la même répartition que pour dominante. la .3.3) valeur 4 : Valeur dominante de l'environnement du bâti. voirie exclue (4 modalités, fig. .3.4)' La distribution est concentrée sur les trois modalités de rangs 2, 3 et 4 et il y a aproximativement equi-répartition entre elles.La modalité 4 correspond à une dominante boisée de l'environnement. la modalité 3 aux pelouses, prairies. terrains agricoles ou parterres et la modalité 2. déjà assez claire. est le plus souvent liée aux espaces bitumés parking. entrée d'immeuble etc ... ou aux terrains vagues.La modalité 1. qui est marginale (11 zor.es). n'apparait que dans les endroits à très forte réflectance : sols nus, roches et carrieres. etc ... 16;09 .~EOI .....:: ," .-. " ." 3. '2 Fig!' --..•------,.._..._-- .- 1'1 . ,.,....."C. f ........ 1 ••• 1 ,..1 ••••••CD.,••••• ,i1'_,1. ••••••• c...., ,.... 1 ," 1 • '1' • 1 1 1 1 ••••• ••••1 ;.-.-------.---------.---------------------------------------. 5 1 2 1 1·' • p •••• 1 1 • 1 1 1 IZ' • 1 Fig. 1 3. 1 1 .. '- . . ~ .. ", Il• • .• '1 .' .' 1 '1 : '.}". ..: " ..."" ..: , ' •••1 ... "'1 ... 1 1 .'.. :........ 1 1 ~ •••1 1 1 Il. 1 1 1 --.--._------------- Fig. -..1-. 1 .3. 3 .. ... ... .. :.' " "';". " ... ' Il' • ,1 1 1 1'• • 1 ... 1 1 t' a. ..... .-.--..... a' . .' .. ..... ..... ..... ..... ...... .... ..... ..... ..... ..... ..... ..... . .... ..... ..... ..... ..... ..... . .. . . ..... . ..... ...... .... . . . . ...... .... .. .. ..... ...... . . . . . . ... ...... .... .. ._---.-, ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... l' lA' '.A" ".. ,. •••• ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... _- __ "AU' - ...... .... ..... 1.' lAt , 'l'ut." . " ' • ./. , Il· • 1· ~ , .. "~' . . ~. .. 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O1.l~ O1:lI , Il -80- 5 Valeur sous-dominante de l'environnement (4 modalités, fig. 3.5 ) Les fréquences vont en croissant avec les modalités. 6 : Elévation du bâti (fig. - 3.6 et7 ) A l'origine, la description de l'élévation du bâti a été faite en quatre modalités. Par la suite, considérant d'une part que la distinction entre les modalités 1, 2 et 3, 4 pose parfois problème lorsqu'on se satisf ait d'une évaluation rapide (sans stéréoscope) et que, d'autre part, dans l'optique typologique qui nous intéresse pour l'instant, c'est le seuil entre dominante haute et dominante basse qui importe le pl us, on a pris le parti de regrouper les modalités 1 et 2 d'une part, 3 et 4 d'autre part. Il en résulte une description dichotomique de l'élévation du bâti, où les zones à dominante basse sont légèrement plus r.ombreuses que celles à dominante haute (241 pour 200). On verra plus tard que, pour pallier à la description très sommaire de ce caractère morphologique important du point de vue thématique, on sera amené à augmenter son poids dans l'analyse par pondération de ses deux modalités. DIST.RIBUTIQ~J DF..5.. CAHACTERES RECODAGE EN QUALITATIF B QUANTITATIFS. SEUILLAGE ET Remarque préliminaire : les quatre variables quantitati ves s'attachent à la description des élèment.s bâtis de chaque zone. Leur surface maximum et leur surface minimum ont été mesurées directement sur l'image grâce à des rectangles étalons. On a également mesuré la longueur et la largeur de l'élément majoritaire dans la zone. Plutôt que de retenir ces deux descripteurs tels quels, on a préféré, pour faciliter l'interprétation des résultats d'analyse, calculer deux indicateurs synthétiques surface de l'élément bâti majori taire et rapport de forme (longueur/largeur) du batiment en question. Les distributions des descripteurs et leur recodage. Il s'agit ici, en étudiant les histogrammes de ces quatre variables, d' identif ier les modes principaux de chaque distribution pour fixer ensuite les bornes des intervalles qui -81- " Fig. 3.' 9 saa "IOVINCY .aa CMaar 1 ~ 100 IlO 1'0 lU 150 zoo zz. z.o zoo 2. . 100 ,1··......· ..••...•. , .............................................................•...............•. .. 1· •••••••••••••• 1··.. 1· ••••••••• ...... '00 •zo ••• 500 HO 51. ' HI' 5f1 '10 ...., U. hO 100 . 120 100 lU 110 100 UO 800 h" lU "" .. '28 . .- .,' .... 1• '00 l· ••••••• · .,' .. IStO .... IUO,' ... 0 ••••••••• l' 1 1 1 1. 1 Il . . 1180. .... .. 00 1.81 ' ltoo lOlO 1900· IH' 1910 Z050 liO' llO' . HOO .. •••• 1.U n. u. I.la 1." III O. . . le5 I.H 5 ••• lU ni n. . o•• , lU 11. li. '.0' ] O••• J.I) . • 1 1 1 J.·'5 1 1 •• U 1 Olt ) 'U o 1•••••••• , '.'5 ou 'U oz. oz. 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'1.lt •'1." 1.16 '1.1' ".'1 ".'1 . j ~.' -u." 1 .,.U .1).. , -..- - - - - ':'""--:-.;..,..;..-....:,;----......--:----------ii--i•••~r--tl;'111---~ , .... ..sa ".SI . tl.u" : \,'. '" 1 •U ,.,"',....." '1' ...... Il ... -nNUOU, NOYl-IU U ••, , ' .. SAS fREQUE~CY BAR CHART fHEQ o 10 20 30 .0 50 60 70 80 90 100 110 120 ZOO 210 220 Z30 ZllO 250 ZU 270 280 290 300 310 320 330 3ao 350 3&11 370 380 390 400 • ~.'-:~ "-: ••• 0° .; .....; . ; : ; '" "." 1· 1 1***** 1 1*** 1 ..• ..•• .• ..... . . • i---··--_·---·_-_·_-_·_-_·_-_·_-_·__· ". ...• 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -10 1 1 1 Il CIO 1 450 .&0 1 1&90 1 .•500 510 1 1 1 520 ~ C f ~ ·1 ; i ft ~ ~i:::::::::::::::::::::::::::::::::: · '. .1· ................... • :• .. ft : : : : : : :'. ,:". i• ·1:::::::.. ............. ; 0 52 333 345 3!i3 392 395 1 396 26 422 o .22 15 .37 0.37 o '.37 o 437 o 437 o .37 o III 7 o III7 ·0 .37 o 437 1 III8 o 438 o .38 o .38 o III8 o .38 o 438 0.38 _ 0 .38 o '.38 1.39 o 439 0.39 o .39 0.39 o .39 o .39 o .39 0.00 11.79 63.72 2.72 1.81 8.84 0.68 0.23 S.90 0.00 3 •• 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 ·0.00 -0.00 0.00 0.00 0.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 ..• • 0 .: .-..-.- • " . :;.: .' . '. ..... ' '. " ... 0"'; • . .' ..'''':; .: ..-: ~ .. " ' ... ' .. .. 52 281 12 8 39 3 0 439 0.00 0.00 Il.79 75.51. 78.23 80.05 8l1.lI9 . 89.57 89.lIO 95.69 95.69 '99.09 99.09 99.09 99.09 99.09 99.09 99.09 99.09 99.09 99.09 99.32 99.32 99.32 99.3l 99.32 99.32 99.32 99:32 99.32 .99.32 99.55 .' ....'IJ IQ 0 439 0.39 1 0> W 1 .... .... 99.55 99.55 99.55 99.55 99.55 99.55 99.55 . 99.55 99.55 0.00 '". . :! .':... :'" . 0.00 ::. ~·99.55 ... '99.55 fil • _39 0,00 "' " 99.55 '. ::'···{··:···i .: :::: . 99.55. ....- ',:. . 99.55 . : 0 439 0.00 :.' 0 .39 0.00 .: 99.55 99.55 : o. . 139 '0.00 .,. .' ,:,0 . . ;:.;. •. ,.. '., -39 .'. 0 00 l''" •·.. 99.55· ... . : >.' ' .~.~ ..;,'" ":':; • .' ..... : :: 0 ..:~ 1139(' ··~O.OO :." ,:,,9.55 :.:: ':'.~'., .~...:' ~~~ .. ~~:':.;:: ',~ .:.:::, 99.5'5 ' : ..' ":0 . '19 O~OO . : ..:.·:0 ... ··.39 ..:,0.00 r, 99.55 " • :"0· .39 .. :: 0.00 . , 99.55 , ..... <"::- . 99.55 o 439 0.00 : • '-70 ;.::'::....:: ... ':.,.:'.: .. ':;: .....:.. ~1I110 ~ -·1· ....... ...... •• ..... ,........•.•.•..................•.... •. •.. 1 1 1 1 .20 .30 fP •• •• G 1 1 1 1 ~ :0: 1 1 1 ... .•.. 1 1 190 ".0 1···*······ 1•••••••················*···***·***···***··******·**·***. 1*· 1·* 1*-*·**·** 1 110 .' .:, .. ~ 1 140 ISO lU 170 PERCENT o 1 130 CUK. fREQ _. "ri •• ........ :~: i··:;;:: '. .. ..' ;~: . ':' .... ' .... -84- résumeront aux mieux ces mesures en autant quali tatives; chaque' modalité représentera al de variables principal. Pour mieux évaluer ce qui est conservé o~s un i mode perdu dans l'information qu'apporte cha ue d e ce qu est pourra comparer les histogrammes originaux qaux h:s~ripteur, don variables qual i tati ves obtenues, qui sont J.uxtapS o~rammes les figures 3 7 à 3 0 oses sur es contente· .1 . Dans le tableau ci-dessous, on se d'i di de ldonner les intervalles de chaque modalité et '''ce~tr~~:~'' . es fréquences et les principales valeurs Dans le but d"tablir une typologie des quartiers marseillais, on exploitera, grâce à des outils maintenant classiques en analyse des données <AFC et CAH), l'inforr.ation morphologique tirée de la photointerprétation, concernant 441 zones de l'espace urbain de Marseille qui contiennent deR b~timents. A l'issue de l'analyse monodime~sionnelle des descripteurs morphologiques qui a permis le codage des variables en uo ensemble de descripteurs qualitatifs, ainsi qu'une première 8él~ction, et le calcul des descripteurs pertinents, on dispose d'un tableau disjonctif complet croisant 441 zones bâties d'égale apparence avec les 40 modalités possibles des 10 descripteurs morphologiques retenus. (voir fig. 4.~). Ce tableau sera donc soumis successivement à l'analyse factorielle des correspondances et à une classification ascendante hiérarchique maximisant le moment d'ordre 2 de la partition associé à la distance du X2 (programmes ANCOR et CAH2CO de l'ADDAD exécutés sous S.A.S. au CIRCE). - Examen des valeurs propres. Comme toujours lorsqu'il s'agit du tableau disjonctif complet associ' â une correspondance multiple, les valeurs propres exprimées en pourcentages de la trace de la matrice diagonalisée (égale â la somme des valeurs propres), reflètent mal la part d'inertie totale expliquée par chacun des axes. Dans l'ensemble des analyses factorielles qui vont suivre, on prendra donc, comme mesure de cette quantité, les valeurs propres issues de l'A.F.C. du tableau de Burt associé, également -85t S U R A R P T . descripteur 1 oF modalités S M A X S M l 0-60 0-24 N 1 -' 1 RAPT =1 intervalle de def 0-30 valeurs central. 25 1 50 136 177 75 31 40 17 effectif freq. en % 10 & 20 97 22 !' intervalle de def 2 30-90 valeurs central. 50 effectif 92 1-2 60-149 80 107 & 10 122 ! ! ! . 1 24-3~ 25 252 - freq. en % 'intervalle de def 3 valeurs central. effectif freq. en % 21 90-190 28 2-5 149-299 5 50 117 103 105 48 27 23 24 11 13 300-950 5-4Q freq. en % intervalle de def 6 6 950-3000 valeurs central. effectif 14 freq. en % 3 & 20 54 103 44 12 23 10 !5MAX>1100 1 1 25 10 299-1100! 65-4000 ! 300 à 500' 80 & 100 t valeurs central. effectif 35-65 1 t intervalle de def 57 25 !intervalle de def! 191-360 ! valeurs central.! 200 à 250 4 ! effectif ! 57 freq. en % 24 ! 36 8 N U loi 0 8 S E R 0 E S M N S 1 A F 0 R N X M 0 2 .21>2 4 268 5 278 284 3 3 285 287 2 4 298 IbO 3·01 3 161 3 308 102 )10 5 1103 3 313 10'1 4 315 105 4· 325 Ibb 4 332 107 4 Bo Ib8 4 337 109 3 338 170 3 B9 ·171 2 340 172 4 3119 173 351 1711 351> 3 175 4 3b3 170 3 385 177 4 386 178 4 179 389 390 2 180 4 392 181 4 39b 1112 4 397 183 398 1811 3 402 185 3 1103 181> 3 407 187 3 408 188 4 421 189 2 423 190 2 430 191 2. 439 192 4· 11110 193 11411 ,. Il 1911 441> 3 195 4118 3 191> .3 197· ·457 459 . ·3 198 3 'lbS 199 4, 4bl> 200 4 407 201 154 155 156 157 158 159 ,. " :; . lI/,Q S 11 300· 3500 400 250 1100 150 300 200 5uO 50 25 80 15 50 25 15 80 25 l500 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 400 2 300 Il 1000 2 200 Il 300 2 2'i0 2 300 1100·' 4 20cf - 2 l5 2 320 80 300' 2 25 . 750 2 25 2 200 25 2 300 25 2 400 25 2 400 00 400 2 25 2 150 25 350 2 25 2 250 50 2 150 20 2 200 25 2 250 25 4 40 320 2 150 20 150. : 2. 50 2 25 ' ·500 2 8Q 120 2 200 25 2.. 250 25 2 11>00 80 2 600 50 400 2 50 2 100 .' 200.· .z' 200 80 2 200 25 2 .30Q 75 2 450 25 4 200 15 110 80 80 15 80 25 110 80 . 10:04 T't'PE ET OOr.NEES MORPtlOLOG 1 l.lUES SJR LES ZONNES DE MARSEILLE 1..1 Fig. 0 L A N R G G L 300 250 200 250 250 200 300 350 100 lOO 200 300 250 200 200 250 200 200 250 350 200 350 250 300 400 300 400 200 400 400 200 350 1100 500 300 300 300 120 150 300 200 500 300 300 110 250 300 . 400 200 80 80 100 50 50 1>0 80 80 100 100 80 50 50 50 80 50 50 50 80 80 50 80 00 50 50 50 50 1>0 50 50 70 50 50 100 50 80 ,110 bO 150 50 50 50 50 50 110 250 50 50 70 V V V 8 B V V 0 0 S 0 0 S H A U 0 T 3 2 3 3 2 2 2 3 2 3 3 2 2 3 3 3 2 3 2 2 2 2 2 2 3 3 2 3 2 3 2 2 3 2 4 2 2 2 2 2 2 2 2 \ ~ .2 3 3 2 2 0 2 4 4 2 2 3 3 2 3 V 5 5 3 4 4 5 5 4 ..2 ..33 3 4 3 3 2 2 2 3 3 3 3 2 3 2 l 3 3 3 2 3 "33 3 3 3 Il 4 4 3 3 3 2· ··3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 4 3 3 5 3 3 .. 4 3 4 5 :; •5 Il 4 3 3 3 4 4 ..3 3 3 4 3· 4 " 3 3 4 '2 4 4 4, 5 5 5 2' 4 4 5 5 S 2 Il 5 5 5 5 4 5 4 2 2 5 3 3 5 2 5 3 3 3 3 5 5 5 5· 5 2 5 2 4 2 2 3 2 3 3 5 5 3 4 5 5 4 5 4 ,. 4 '1 .. 4 4 Il Il 4 4 4 Il 4 5 ,. .. 4 4 5 4 ~ 5 Il li 4 4 4. 4· 3 4 4 4 4 4. 5·' 4 4: 5 Il 4: U A R R F P R R R A T E .3 2 4 4 4 4 4 ·3 3 3 2 3 3 3 3 3 1 2 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 V V V H S S S 8 V 0 0 R V S A loi loi U 1 0 T R R N R A X 1 3 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2, 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2' 2 2 2 ,:2 .. 2 2 2 2 2 E A R F P N S 8 0 0 T R R 375 313 200 500 500 333 375 438 100 200 250 000 500 400 250 500 400 400 313 438 400 438 417 000 800 000 800 333 800 800 281> 700 800 500 600 ,515 750 200 100 tOO 400 1000 600 .600. 100· 100 600 800 281> S T V R S 0 R 4 1 2 3 1 2 3 4 2 3 2 1 2 3 1 2 1 4 2 1 1 4 2 1 3 3 1 2 2 3 2 2 1 2 3 2 2 2 1 2 2 2 3 1 2 3 1 3 2 2 2 3 2 2 3 2 2 1 2 3 4 1 2 1 3 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 3 2 1 3 2 2 1 2 2 1 1 3 ·3 2 1 2 3 1 2 3 2 1 2 3 3 2 1 1 4 2 2 3 4 2 3 ,1 3 2 1 3 2 1 3 3 3 1 2 3 2 2 2 2 2 2 1 2 2 3 2 2 2 1 3 1 . 1 3 2 3 1 ·3 1 3 3 1 1 '1. 3 2 3 2 2 1 3 2 2 2 1 3 2 1 2 i " 1· 2 2 3 2 1 2 3· 2 ,2 2 2 2 3' 2 2' : 2 1 3 3 2 1 3 1 3 " " " .. " " ~ 4 3 3 4 4 4 1 3 4 Il 4 4 3 4 3 1 1 4 2 2 4 1 4 2 2 2 2 4 4 4 4 ..1 4 1 3 1 1 2 1 2 2 4 4 2 .. ~ 3, 1981> R 0 S U 2'10 200 200 125 125 120 2110 280 100 200 IbO 150 125 100 IbO 125 100 100 200 280 100 280 150 150 200 150 200 120 200 40 0 . 1110 175 200 500 150 2110 120 72 225 150 100 250 150 15Q 121 625 150 200 140 MARCH MONDAY, 1 3 2 1 4 2 1 3 4 4 1 4 2 3 4 2 4 2 2 2 2 2 3 2 2 2 3 1 2 2 3 1 3 2 4 2 2 4 3 3 4 4 2 4 2 2 5 4 3 4 3 3 3 4 /1 3 4 S 4 4 4 5 3 4 3 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 3 3 3 3 4 3 3 " 2 3 3 5 4 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 3 4 3 3 4 3 4 3 4 4 3 3 4 5 3 ,4 3 Z 4 3 3 4 3 3. ·3 3· 3 5 3 4 3 4 3 3 " 4 " T 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 ,:4 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 3 4 3 4 3 3' 3 4 3 3 3 4 .3 2 3 1 3 4 3 3 3 4 3 4 3 4.. 3 3 1 3 1 4 3 4 3 3 3 "" ], 4 .1 CO 0\ 1 -87- Fig. 4. 2. Il "u~IZU~rAl( 11··All YINT1(ALl lJ·.Tl'AII "A"StILL! 1 A • , ~~QE Dt POI"TS • ( • DO 'A8lEAU (UMPlE' • SAhS PO~o(A"IOH .Z~ ............................................. r----------------~J •••••• ~ •••• _ •••••••••••- ••••••••••••• ~ 01,.61: Il, H ••/. fi, h.Il., JI 3/" •• A~~/1" {",cfo,,·tJ'e lu '''J/J~c 3'01,... 1, 4/,/ ~onc.r 'eu"'pleu,., mto,,.~/oj'·.,.u, (4 • ..... Jo.l,./#$) Pr"'t.ir-/ PJ _o.-lQ/,·j.', ,-"'i/uhita A. 1 .,. , .· ·., '0 /GI~t.II"1 , rOJcféel .Iu~ 14 ~/o. •••••••••• . 4"', leul pU"...·ff7 Z (r,,;;; 40%) \ \.· •, ·, .,, ~ ~ ,.• ..·· · ,. . ,. , 1 ; , , 1 ,, , ;'., ,, , ...' l' °t 1 .1 1 1 1 1 . 1 1 ,1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ,,~. T.... .1013 11,1\ % . i YYII2 ~~ . ' ,.' ilt3 IlS2 " " YIIOl " .1 Na":.". , ~~~ ••• .... - .... VVOI nu .....•..•..•..•.•..•..•....•. - ...•....•.... -.----- .. ---- ..•...............•.. _....•..•.. ~E Dt POIHT~ SI"'''U SU~(AP"SI. YVS.(YVII)I 1 , -.- ~- - . -88i. rapportées è leur somme. Ces valeurs propres appelées A tne eont en fait que les carrés des ~l issus du tableau disjonctif. Le tableau cidessous fourni la correspondance entre les À t et les /\ t pour les 10 premiers facteurs. La valeur propre À i est exclue puisqu'elle vaut toujours 1. rangs 2 I\j:.À; Ài (";2: )%cumul. Ai ----------------------------------- 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 .3182 • 2151 • 1879 • 1622 • 1490 • 1434 • 1374 • 1251 • 1168 • 1121 .1013 .0463 .0353 .0263 .0222 .0206 .0189 .0156 .0136 .0126 28.14 12.86 9.8 7.3 6.17 5.72 5.25 4.33 3.78 3.5 28.14 41.00 50.8 58.1 64.27 69.99 75.24 79.57 83.35 86;85 histogramme ••••••••••••••••••• ••••••••• ••••••• ••••• •••• •••• •••• ••• ••• •• Les 7 premiers facteurs pourraient être considérés comme ils ont une contribution à l'inertie du nuage supérieure contribution moyenne, mais on ne rendra compte ici que qui permettent d'interpréter la partition en 8 classes classification. intéressants : à deux fois la des 4 premiers fournie par la -Examen des facteurs et des plans factoriels . Premier facteur: Dans l'ordre des contributions croissantes à l'inertie de l'axe, 11 modalités jouent un rôle significatif dans son positionnement La contribution moyenne à l'inertie est de 2,32 X et on a retenu ici les contributions supérieures à 41. L'ensemble des modalités citées expliquent 66.7 X de l'inertie de l'axe. rangs 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 modl. facto SURl HAU2 VBDl SKAl RAP4 RAPl HAUl SKA4 SUR4 SUR3 SK14 1065 -750 -753 1073 -1434 650 550 -784· -1061 -713 -1199 CTRr. cumul poids 110 82 65 63 58 54 52 48 46 45 44 110 192 257 320 378 432 484 532 578 623 667 140 200 160 70 50 180 240 100 60 '120 40 Le premier facteur. aui explique environ 281. de l'inertie du nuage, apparait comme classant grossiérement les zones selon la taille des éléments bâtis, leur forme et leur hauteur: l'ensemble des mo~~ caractérisant les petites tailles de bâti. les formes carrées ou pey allongées et les faibles hauteurs, sont groupées à droite de l ~ <coordonnées positives) et inversement. les grands batiments allongés et dont la hauteur dépasse majoritairement deux niveaux se s i t ~ droite de l'axe <voir figures 4.~_!~~). Cette opposition explique 82X de l'inertie de l'axe si l'on prend en compte les modalités des cinq variables SURF,SKIH,SMAX,RAPT,HAUT, Fig. Ar~ "OAIZ~"TAL( "ON8Ak Dl 1'··Axt YtAT1CAL( 2'·-111 Rl. POI~TS' -89- "A~SlILLI 4. 3 • A • , • •.•.•..............- .....-... -.....--- ..-------- ...------------1 1 1 1 1 e • nu TA~LEAU 4'1 CO·PLET • SAh' POMOlAAT10N .2~ 1 JI'. .. _._ ..... _.... .............•.•.......•... _._-_.~ ~ "1= .oi<&! T'2 A" tl./.,u I.Jw·,llt III n/J'9f f"1 1 1 ~~A 3"11'1 h~/ieJ ~ ho 1 1 1 1 .t'Ir 1 1 t.. ,,'''''' = ,2." "1. • "0' t/hi d~(/lfh't"tJ • ,lu /,;Itt.J II- rI.u tlJ!UIU ,",/Je/.. Rt!~1.tJc/lfA)"O" J',imU/flllltt 1 ~/I) ~te 1. T.... ~41)% A·1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ~269 1 1 1 F;t'IJO (1) <@> 1 1 1 Fl 1 1 1 (/) ~ l~o 2., 1 329 1 1 lJ4 1 1 US ni lU Ile SIl l:U l~. 117 122 lU JlI 1 lhO 59 1 10' 1 '1 1 1 1 1 1.9 llO SUII • . .. .15 226 II. 1III 41Z lU lU '1 ~a. 1 1 1 1 1 ': "- SUA." 3. . 1 .. , 1 1 1 1 ~ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 109 431 213 l'l' l'Il "Il lU l5e il" l'li III 011 ~u 07) SMAI "4 152 <@12'1 OZI I.l •1211 \". ZU J"7 0'17 4'" nA 7. HO 072 141 224 140 bOll IoJlI 1111 "OS 1&07 \110 '227 IH 4.' 41>1 I~l "1tS ~,IU 050 1115 H'I 1111 III OM 17'1 '"l~ l'59 12~ 457 Il'' .,,' 0 28"i lit III n7 .. JOl . 0111 175 101 ~17 l81 J~I> 60 Jl 1.11 0'1'1' nt"" OU 10) l"~ ~71 221 1'10 ~"5 202 YY3I41" 1'.1 Il~ "'125 "4 u, \." UI llO 130 H9 'II 5Dl I>OT 414 ln l'li 1 US 4JO 241 U4 609 208 20' 241 \ 15l l'II 171 110 1.'5 "5 ~47 Zl~ F.tlI,~O 1'1 1 F 1 (i) ~ 1'0 174 U'I ""2 177 '!lU Il'll t--·-·-_··-·-···_·_·····_·.···_·-.-········-·······-··._.------ •.--------------•...•.............•......- 'ft. 1 1 1 : 1 1 1 • 1\4" .\011 T"oZlH' 1 1 1 1 1111 l'" sn 1 1 1 1 1 1 \ n~, YIISI01II 299 Ils ' I~~ 4.1 OU J511 l"l 15' III 2\2 084 111'5 222 '!In9 281> nu 127 4"n lU l n 147 ~41 199 U7 2\4 0\2 2"'5 1.\QiWMU"" YYS] U4 14\ n \ 0'11 UO \"11 11011 42~ OEll1 lU 0'1,) ~Rn \31 4O/a 057.3'1 122 4a. SIl 0)1 2111 1"" Oll 2U 04e o•• 2111 llll 172 .49 1 4'1l 400 III YY01 Ub 5211 olIA 1117 055 lOS l·" 5,. ISa 16'1 1)4 \21 07'1 OZI US 014 Ul 1011 YI/O' 0"1 O'" qu 1174 nI OS Il 5/11 1>15 1110 471 100 U7 032 lU \01 UI O'" lOI 519 OH 4"11 521 010 Sl2 IlO 10]1 4511 10' 1'1" 0510 010 "'II> 05'1 01'l~41 17\ At UJ. 0 J 174 \811 • ou "" OR~ no 094 l"ilo 1 Il' 051 ill7 fi.{II"" lU 157 24l 1011 4n 31. lU 417 yyn4 lU Ylu' 413 ' 415 119 1'1 UI 1., ln'l l" 310 1 Z1~ 207 nJ ):J4 1 31" n4 411~ 2R\ 14' i/44 ! ~ F;U) <O·;" :-& 1 . .'.' 1 1 1 c@> 57 .. 221 . HT U5 ,., '; HI Ih'> I~" Z1t7 .. .- '.' <§ . . . 2]' 22'1 1'7 ,1 1 1 . .164 1 SIU., 1 .q; cR~1Y\' '.' . . . l17 H"i. 1 . 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 420 1 1 1 sn 2'17 ~E lU ' -9037.5Y. êtant du aux ~dalités d@ rangs 1 @t 2 qui caract@ris@nt l@ d@miplan droit @t 44X aux modalités d@ rangs sup@ri@urs. D@uxièm@ fact@ur : Av@c l@ mêm@ princip@ d@ sél~ction qu@ pour l@ pr@mi@r, l@s modalités contributiv@s au s@cond fact@ur sont l@s suivant@s : rangs 1 2 3 4 5 6 7 8 L@ s@cond modl fact CTRX cuml poids VBD3 DEN4 RAP2 SKI! RAPl DENS VVS2 SUR2 1775 206 1618 146 900 96 913 80 -583 63 2418 62 686 52 676 44 fact@ur 206 352 448 528 590 653 705 749 60 sa 110 100 180 la 100 90 d@ l'in@rti@ du nuag@) classe l@s zones suivant la forme et la valeur dominante dans l'espace .bâti.Le nuage s'ét~re du cOté positif de l'axe où sont regroupées les zones denses.Le bati est ici moyennement allongé et de valeur sombre: on est autour des modalités DEN4, DEN5, RAP2, VBD3, 1('151" &"'11" .suaz.. A l'inverse les valeurs négatives du deuxième facteur sont le fait des zones peu denses ou à densité moyenne (modalités DEN1,DEN2,DEN3) où les batiments sont soit carrès soit de formes très allongées (modalités RAPl ou RAP4) et c~ la valeur du bâti est claire (V8Dl ou 2), (voir figures . 4.~.!~_~). Cette opposition explique 73X de l'inertie de l'axe dont 58X dOe aux modalités de coord~nnées positives : DEN4, DEN5, RAP2, VBD3, SKll, VVS2. (13~ la densité du bati. Plan factoriel 1-2 : En examinant, sur la figure 4.~__, la projection simultanée de. zones et des modalités, on distingue principalement trois régions du plan factoriel. 1: La région supérieure droite du plan, caractérisée par des valeurs fortement positives du second facteur (F2(i) > 340) et positives du premier. S'y trouvent regroupées les zones â forte densité de bâti (DEN4 et DEN5),la surface des constructions y est petite (SKl1, SUR2), leur valeur foncée (VBD3) et leur formes peu allongées (RAP2). 2 : La région gauche du plan (premier facteur négatif) est caractérisée par les modalités de rang élevé des variables: -surface de l'élément majoritaire- (SUR3,SUR4,SURS,SUR6), -surface maximum de l'élément bâtiCSMA3,SKA4,SKA5) et -rapport longueur/largeur de l'élément majoritaire- (RAP3,RAP4). Les bâtiments y sont majoritairement élevés (HAU2) et de valeur claire (V8Dl,VBD2). 3: Dans la région droite du plan (premier facteur positif, deuxième facteur négatif ou faiblement positif: -815 < F2(i) < 560) sont regroupées les zones â petits bâtiments (SUR1,SKA1) de formes carrées (RAP1) majoritaireaent bas (HAU1) ainsi que les zones peu denses (DEN!> • ç!!_QeeQ!!~!Qn!_e!~Y!n~_!~t!_gQn~!g~t~!!_gQm!!_~n!_et!m!~t!_g!!gt!et!Qn §~~~m~t!g~!_g! __ !~ __ g~Qm~tt!! __QY__ n~~g! __g!!__!Qn!!__gY!__ !Qytn!~ __Yn! !~~!~e~~~!~!2~_g! __ ;~_~ïe2!2g!! __ !~_~~2!! __ 9!~!~!~_2Q~!n~! __ gr!g!_~ __ !! __ !!!!!_~!~g!~~_S2me~!_g:!~~!~2n_~§~_g!_!:!n!r~!! ç~~~~~_~__ !!!!!_!!~~!! ~Q~~!!_gy_ny!g!~ -91Fig. 4. 4 UI "U.'ln"IIL( " · ·. . 1 VI."COL( ]1··"'.1' .... SULL[ 1 0 • , DI PO'"'' 1 •• • C • 011 fAnuu CO~PL[' • 'II'S PO"OI . . "n.. • z. , ) " .. "O"~.I -·-···•••...•.. .4.__._.•.•••• ~I" ••••-..••••••_.••• '.J.,i.'• .loi .. ".,C ,I..'cl.: Il ~./y/~ Ji, ~.-.- \ ••••. &JI., • 4' - JI.,..).; ~",".,.I.'~u, r..·•...ro 'u '1 .~ l • _.J.'il.~ e-"''''flk~", .... ,.,~./c'~ .~ 1. J-'." , 1 1 /oJwl 1 -t • .J Tf! ;; ~,~ ", ': ,," .... ..\ " .. : " '1 l' '. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 '" DI'" 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 . ~ 1 l -;- . .. '. 1 1 1 1 1 1 . 1 1 , 1 1 l' 1 l, l' 1 l" 1 1 ", ~ ...•.........•...••..••..• _•..........•••. _ . ... _ .......•.., ...••...... _~ • -z ~ . _ : _ _..........• 1 • -924.·!$ Fig. nr HO'UONUU II--nr 'CU'CAU J I - f l a l l MUU'101.l 1 A • , • C • OU ~IOI.lIU COM'lotl • 'IN' 'ONOCIIIIO" .n , , , .. 0" "0."1 Dl 'D'HU ._• • • • • • • • • • • • • • • _ • • • • • • • • •_ • • • • • ~• • • • • • • • • • • • • • • "!'• • • • · t••••••••••__ •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• /t, ~.'•. ~.' OHJ,~.' r~-----~----------------;: .... ', . ':.<... ti" . .... ":',., 'r,',' ,,". .. -. ." :.' ,T-J 1111~'JJ~ fdtu.c. 'r 1'1 ffII'/~ ~/o6 ..1. :. "'" J... ~I La/lU 6 "il _--'.kJc:r dtlrc~,~t""'J. . .... .... .. ~ .:.,' '.. ·f"· -- : lf~plitt.AJ..It·..., J'''''UI/-aA6U 1" "il/u .. 1<., CD/..."u JII' la ,el... .". J T., ~ 5 t'le : : ... .- •- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -...... 1 1 . , . , ....... ..,.. , ; ' : : ., ,,• ,,. ,, , ,,, ,,.,. ,, JI' ... u, .u u, .... zn 01. .,, ,, . ,. .. , JI' "' ,, ,., , i .."', . .; .. ...• u. 1. .1 ..• ....•... 1 "1"" 1 '0' @ u' ... MI .~. .., -.., .~ ....,n , ,,• ,, lOI ,n "' ". . , .., nz 1 n' .0' .... J" ,........................... . l@) ,." 1 ... III'U ZI' '" Jo. JU 000 ln "0 .,. ...". "S Ir. ~U 0,. In .U H· ,U J ••."'1 , .. '~".~"' "IU~". . . k' 'u , ...... zr, ,• " . ."'.. Ire , U. o..J , ,, "" • • • U' •• 0" ,U U' , Z., ,U no ,n ~OA Il. .u lOI 'AO Il. tzA o., O~"J lU , IIJ "' ,,~ ,.. 1" . zn 'U· '.0 Z" , .. 0" nz JO' .U JI' .,~ "0 ln SI' ••••• ,'" J'J 1 • ". • 1., ··.. u •. .. 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'" n. :-.....---.- ....................•........._ .............................................• ,o . ,, '0' U' '0' zu J" 1" JU 1 U' U' U. .. 0' ZU .U ZU 11. ZII uo 1 1 1 ,."., t"~ "." '11II. , ••• , • • • • • • 11' ••• ,." ZJ ...... , , , 1 o ZU 10' 111II1 Z ' ,~ , , , , . . -.---- ... -.-. • ~ ';1 • --------------------------~---------------------------------------------------~------------------HISTOGRAMME DES INDICES DE NIVEAU DE LA HIERARCHIE B(JJIT(JJ1TCOH 1 J 1 I<JJ 1 A(J) 1 -------------------------------------------------------------------------------------------------9ql •••• ··········*··*········*«*·········**·*···**··· .. 395! 39" 1 3931 3921 ' -;3911 ' ;.13901' :,,3691 . 3.661 3871 36bl3851 3841 3831 3621 3811 380! 3791 3781 .1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3711 1 3701 1 3751 1 3741 1 3731 1 3721 1 3711 1 3701 1 3091 1 3681 1 3b7l 1 310101 1 31051 1 31041 1 31031 1 3621 1 3101: 1 31001 1 3591 , 1 3581 1 3571 1 35101 1 3551 1 3541 1 3531 1 3521 1 3511 1 '3501 1 3491 1 3"81 1 3471 1 31161 J 3451 1 34'11 1 3"31 1 3"21 1 3411 1 3'101 23101 3"931 3941 9111 118! . 39 i 1 392! 471 lq2!********·*******a ••• *** •• 101&1 3661 3901 421 .1831 ••• ·····~············* 901 3891 ' 3771 ..301 219: •••• 7U '3bÙ , 3331 291 21&61··············· ,1081 36" 1 3731 zn Z7S:*·*··********* . 1071 380! 3871 ,271 302!**~·**-******· lob l' . '3641 38101 2bl 3~81 •••• •••••••••• oS! '358!- 3791 26i 3541.············· iëi!.37S1****."··« ~Çi ~ -:S7Ill 42! 3721 3831 171 3911········· 401 3541 3621 161 4071········ 391 3811 3821 161 4231········ 371 3601 371>1 151 4381,········ 341 3521 3751 hl 4511······· 341 3b71 3741 141 4bSl······· 311 35101 3081 121 4771······· 281 31101 2921 111 11881······ 271 3571 3141 III 11991·····261 3591 HO 1 101 5091····· 91 5181····· . 221 3501 3b31 91 5271····· 211 31091 3711 81 5351···· 211 2901 3001 el 5431*··· 211 29bl 3051 81 5521*··· 2U 3291 2981 ; 81 5001···· 201 3221 3401 81 51071···* 201 31151 2911 71 5751···· 191 3061 2991 .: 71 5821···· 181 :U51 3431 71 5891···· 181 3371 3441 71 5971···· 181 3551 3281 71 6041···· 181 3391 31&91 11 6111·*·· 171 :5301 3091 71 6171··· 161 3131 3511 61 6231··· 151 2451 3341 bI 6291··· 151 3241 3021 b: 1035:··· 141 3311 33101 bI 10411·*· 3531 U 141 61 61171.*. 141 2821 ' 3471 61 6521··· 141 21491 28101 loi 6561··· 141 3181 3201 51 61031·"· 141 ' 941 3411 51 61091*'· 11 3321 1111 51 67111··· 141 3121 3081 ', 51 6791·'U .' 131 3381 ·31181 . ":, .. : : 51 b61l1 ••• : :131 315' 3041 , 51 10901· .... , ',' 131 3271 3'121 ' 121 ' 3171 2931 ."51 6951·*" " SI 6991*·· 571 '121 ,21>1 SI 70 IH··· 121 2691 . 3071 51 7091··121 3031 3231 SI 1131·· 901 121 3011 41 7181*· 281 3251 III AI 7221·· 111 2721 2571 7271·· AI 2611·2701 111 '41 7311** 111 2531 2791 ·······*······· nsr ," " " " , 1 \0 W 1 . " .. ..' "~ . ' ' " ' '. . ':. ~ . ,'. ~. ; -:". ... • " : " • ••• ~4 :" . .' . .';. ....... " ... .. ; : ,. ." .. ~. : , '. , ; ' . , ~: . . . .. ....... .. ..... ....... .. ' ' ' ' ~ ::~. . , -94Jroisième facteur : Si l'on restreint l'ensemble des caractères morphologiques aux variables rendant compte de la taille du bati : SURF, SMIN et SMAX, le troisième facteur apparait comme fonction parabolique du premier. On obtient sur le plan 1-3 (figures 4.~ __ ~~_~), le long de cette parabole, un classement des zones suivant la taille des éléments batis qu'elles contiennent. Ce facteur explique ax de l'inertie total~ du nuage et les trois variables citées y contribuent pour 52X. Quatrième facteur : Il rend compte principalement de deux caractéristiques du nuage: 1. L'écart important au centre de gravité des zones comportant de trés grands batiments. La modalité SUR6 représente 12,a% de l'inertie de l'axe et SMA5 9,2%. 2. L'opposition entre les zones où la valeur de l'environnement a une dominante foncée (VVD4: présence importante d'arbres) et une sousdominante gris .oyen (VVS3) d'une part, et celles ou la valeur dominante est plus claire (VVD2 ou 3) et la sousdominante foncée (VVS4) d'autre part. A ce deuxième type appartiennent en particulier les zones à vocation agricole situées à la périphérie de Marseille. Cette opposition, trés visible sur le plan factoriel 1-4, peut se schématiser comme suit: axe 4 VVS4 A VVD2 VVD3 ----------------.---------------> axe 3 VVD4 VVS3 - Choix de la partition étudiée Ce choix résulte d'un compromis effectué entre la logique de l'algorithme et deux contraintes imposées par les objectifs de la recherche : 1. L'histogramme des indices de niveaux de la hiérarchie présente des seuils significatifs aux passages de 14 à 13 classes, de 10 à 9, de a â 7 puis de 7 à 6, de 3 à 2 et enfin de 2 à 1 classes (voir figure 4. §). L'examen des partitions en ,deux et trois classes allant de soi, on a donc le choix ensuite de poursuivre l'interprétation jusqu'à 7, a, 10 ou 14 classes. 2. L'objectif stratificatoire de l'analyse veut garantir une représentativité ~orphologique d'un échantillon de travail tiré dans la base de sondage des districts de recensement de l'INSEE. Ceux ci sont au nombre d'environ 4000 et le taux de sondage pressenti est de 2%. Pour avoir au minimum deux districts par strate il faut donc au moins cent districts dans toutes les strates, ce qui compte tenu de la taille moyenne des zones homogénes définies lors de la photo-interprétation, nous contraint à n'étudier que les partitions où toute strate regroupe un minimum de 25 à 30 zones. La partition en 14 classes apparait d'ors et déjà trop fine au regard de cet impératif. .::95_Ir Ha~IION'_L' Dl 'UINTI ~aM~~1 ......_ ~ 'r~T1C_LC Z)-.TIT~rIDrM_Hal 1'---11 •• ~~ ~.~._ F,.";:.:r·'.C,4.. y ~ .._ ,..,,--,iC"~c_"la. , '" P1tlJuJ.,',it J.c~ cIntu .J.. t:1,.r~u cLe 10 p..rti/·'·... • ,.. , UAUU ZO" ;' af' IQ,to t~û·",,"J .",,1· "" . '. . ....." .., ~ , ." ..LCj. ".al.. , " " I.,... ~····~~ .~.=.6 . 1.-' o 0' 100 . 1 " • 1 , . _.... --.: ; ,., •• •e. , . .. - .....- , .. , •• "I.~, .. " ~i 1 . , c• \ , .. " :1 "J .. " • , . , , "... "." , .. 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Malheureusement, le pouvoir discriminant d'un descripteur morphologique donné, d'ailleurs en grande partie fonction des codages successifs de l'information, n'est pas toujours en rapport avec l'intérêt thématique qu'il présente du point de vue démographique. On mesurera ,dans la suite combien ce ~roblème a pesé sur la détermination de la partition retenue. Disons tout de suite qu'apré. ce constat, nous nous som.es sentis autQrisés à pratiquer certain. regroupements entre classes qui contredisent la lo~ique de l'agrégation hiérarchique. Prenant le risque de scandali.er certains taxinomistes, nous e.pérons en revanche que le résultat sera efficace pour le télédétecteur comme pour le démographe. - Les partitions en sept et huit clas.e. Nous verrons par la suite qu'on ne peut pas retenir ces partitions comme fournissant une stratification acceptable de la base de sondage, par contre elles servent de base' la divi.ion de l'ensemble des zones en trois grands sous-ensembles sur lesquels, moyennant la pondération de certains descripteurs, on obtiendra par de nouvelles C.A.H. un résultat convenable. Dans ce qui suit on se contente de caractériser sommairement les classes, sans retourner au tableau de données, en examinant la position des centres de classes sur les plans factoriels principeaux : 1-2 et accessoirement 1-3 (figures' 4.Z_!!:_§J .. Sur la figure 7, on caractérise facilement les deux classes de la première partition : d'une part le sous-ensemble des zones, dont les projections sont situées dans le demi-plan droit (premi7r facteur positif), caractérisé globalement par les modalités HAU1, SUR1, SUR2, SMI1, RAP1, RAP2 (classe 879), d'autre part le sous-ensemble situé' gauche du même plan (premier facteur négatif), groupé autour des modalités HAU2, 1801, SUR3, SUR4, SMA4, SMAS, 8M14 et RAP4 (cla••e 880). Ce deuxiè~e ensemble est ensuite scindé en deux classes: 878 et 876. La classe 876 conserve plus de 90X de. zones qui composaient 880 et sa caractésation n'en diffère guère en moyenne. Néammoins elle es~ plus homogène du point de vue de la taille des élément. batis et de leur densité puisque la classe 878 regroupe les 20 zones ayant soit une trés grande taille de bati (SUR6), soit la densité de bati maximale CDENS) • La partition en sept classes divise chacune des trois classes 879, 878 et 876 s La classe 879 produit les classes 871, 875 et 838. 871 est facilement caractérisable sur le plan 1-2 par les modalités HAU1, SUR1, SKAl ou SKA2 et RAP1. Elle regroupe 101 zones et sa petite élipse d'inertie témoigne de son homogénéité. 875, qui éclatera' l'étape suivante, est hétérogène quand à la densité et à la taille du bati. Enfin 838 présente une élipse d'inertie trés allongée le long de son axe principal qui a, en gros, la direction de l'axe 1. Forte variabilité donc, dans cette classe, des modalités de la hauteur et de la taille du bati. Par contre la densité de bati y est assez homogène dans les modalités de petit rang (DEN1, 2 ou 3). . La classe 878 éclate en 861 et 837. On caractérise facilement ces deux classes sur les plans 1-2 et 1-3 837 regroupe les zones où les batiments ont la taille maximale (SUR6 et SMAS), tandis q~e 861 . -97HO~IZOu'aL( aJI Il.·all Df POl"" "O~"'I wl~'ICaLC JI··'I'~IIDI~aHDI 1 Z • t • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • ~. 1 ,, 1 1 l 1 • ••••:.......... -a.:.~a••• _,~ ••••• " 1 1 1 . '.J ~. l' .~ - .•!. 1•• _.- - -- - '1 1 1 1 1 1 t'./LH ~.II'.l b."'~J 1 ,',r '. ....... , 1 1 1 1 1 ... 1 ,1 1 l' 1 , 1 1 , 1 \ \ .. " ." ,~ 1 1 : ,, 1 / . l 1 1 1" 1 ' • •, 1 1 1 , , •• 1 1 1 , 1 1 1 .,' , , ,, 1 1,' l, , 1 1 , • , ,, 1 l, 1 1 1 , 1 1 1. 1 1 , :,- . 1 Il 1\ " 0tlf/lttl" l '"t 1 .~ tIf/I., ~ "" ".... 1 ~~..'" .JI. ,. .... '" ,,- . . "" .', 1 1 , ., 1 1 ' ... ~ •• ,. ~ 1\ " -- --" . r r .-- " 86 1: --.~ - l' • 1 \ 1 /:. .. , .n·' ... " ..... ,. , \' - • • Itt.. -- "', •.........._. (4J1o ., , •• ,." ' ............. '- - '-, ~. '. , ~ " .. •• """",'t • •...,» ........ . _.. 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Je e,/.,s.,t., P""f,'~'o" Cff i ~~JJ&J Jllr le.. ftUforr'el .-1. 3. 1 1 ••, ' . .:' . 1 1 . , ,. .. /A p/Cl" l' ··· , ,. der 1 " ~,. 1 1 1 1 4. 8 .••..•.............••............•.......•................• : .~ Fig. , Cl.usES I f I!LI.IPSU O'I"I!"'U: ,. # # : ....... # _ ..••• 1\ -" ...... =~' _.-" .. .- .... .. . .. ··· ....1·--... _...••.....· ---_ ....._... _..-.-.-......-....._---...._~- -98contient celle. o~ la densité du bâti est maximale. Soulignons au. passage la variance trés élevée du troisième facteur dans cette classe : la taille des bât~.ents y est donc trés variable. La classe 876 fournit les classes 857 et 874. Sur les plans factoriels 1-2 et 1-3. 857 apparait comme groupant les zones ou le bâti est de grande taille : SUR4 et plus encore SUR5. SKI3 ou SMI4. RAP4, mais de densité variable (forte variance du second facteur dans la classe). 874 contient le restant de. zone. situées dans la moitié gauche du plan 1-2 (163 zone.) caractérisées par SUR3 ou SUR4, RAP3 ou RAP4, SnI3 ou SKI4, HAU2, et VBD1. Enfin la partitio~ en huit classe. présente l'intérêt de couper la classe 875, dont on soulignait plu. haut l'hétérogénéité, en deux partie., les classes 863 et 872. Dans 863 sont gro~pées 43 zones caracterisées par les modalités DEN4 et VBD3 (valeur s~.bre du bati dominant),SUR2, RAP2 et SKI1. Les 79 zones restantes for.ent la classe 872 qui présente une élipse d'inertie légérement allongée le long de l'axe 1 : La surface des bâtiments y est variable de SURl • SUR3 et la densité également de DENl à DEN3. _ytr!~!g!~!2g! __ !~r_!!! __ En2~2gr!en!!!_!~ __!Yr_!!__ ~!rr!!D __l __ gr!~!gYt ~nt!!~!gY!_~!_!!_E!r~!~!2D_!D_by!~_g!!!!!! Deux types de vérification de la typologie obtenue à l"issue de l'analyse du nuage des 441 zone. ont été pratiqué. 1 En premier lieu, une mission à Karseille a permis de vérifier, sur un échantillon représentatif de chaque classe de la partition, la signification réelle de l'information receuillie sur les ph~tographies aériennes. On disposait d'une centaine de zones test à partir desquelles on a pu étalonner plu. précisement le codage de l'information visuelle. Ceci a naturellement conduit a une phase de corection du fichier de donnée. et l'informAtion morphologique relative à une quarantaine de zones s'est trouvée ainsi rectifiée. Bien sur les résultats présentés jusqu'à maintenant intègrent ces corrections. La deuxiéme vérification consiste à cartographier le résultat de la classification pour qu'il puisse être superposé à la mosaïque photographique et soumis è critique visuelle, ce qui nous a conduit aux conclusions suivantes : 1. Les classes 861 et 863, bien qu'issues chacune d'une des deux classes de la pre.ière partition, peuvent être réunies sans inconvénients thé_a tiques elles représentent les quartiers les plus denses probablement trés spécifique. du point de vue démographique. Le seuil entre les _odalités 4 et ,5 de la variable -densité du bâti-, qui crée la principale différence entre les profils des deux classes, n'est pas apparu suffise.ent robuste lor.~u codage pour justifier de séparer, dans cet ensemble, les zones l~ la densité serait maximale (DENS), des zones cu elle est simplemen~ r~s forte (DEN4). Par contre, la forte contribution ~ 'ieuxiéme facteur des deux mcjalités a toujours permis de différent: ~ clairement ce sous-ensemble den3e du reste du nuage des zones: ~~ ~'agit bien en gros dU,centre ville plus ou moins ancien de Karseille. 2. La partition en huit classes propose une division de la classe 880, ensemble de zones caractérisées par les modalités de rangs élevés des variables décrivant les surfaces bâties, principalement fondée sur la -99taille et la densité du b~ti. Hormis la classe 861 évoquée ci dessus, apparaissent les classes 837, 857 et 874. La vérification visuelle permet d'affirmer que 837 regroupe les zones où dominent les plus grands b~timents, qui sont toutes à vocation industrielle. ~ais ces onze zones ne représentent qu'une minorité des quartiers industriels qui couvrent, au total une quarantaine de zones. Dans les classes 857 et 874, les trente zones industrielles restantes ne ssont pas distinguées des zones ou les immeubles d'habitation dominent : dans 857 il Y 11 zones à dominante industrielle sur 24 et dans 874, 19 sur 163. 3. Une fo~s exclue. les zone. densément b~ties regroupées dan. 863, La classe où domine.les zones à petits b~timents (classe S79) est coupée en trois . : 838 ne compte que onze zones caractérisées par la valeur claire de l'environement du b~ti. La séparation en deux classe. des quelque. 180 zone. restantes s'effectue de façon à peu prés égale (101 zones dans 871,79 dans 875), sur le critére principal de la taille du b~ti.Dans ces deux classes, la densité du b~ti est variable, sans excéder toutefois le rang 3J d'autre part on trouve, dan. chacune d'elle., une minorité de zone. où le bati majoritaire e.t constitué de petits immeubles élevé. d'habitation (10 zone. dans 871 et 19 dan. 872). En résumé, disons que d, l'analy.e du tableau global, confronté. aux objectifs thématique• •t aux vérification., se dégagent les conclusion. suivantes : Premiérement Le principal mérite, du point de vu. du thé•• démographique de la recherche, de la typologie obt.nue sur l'ensemble des zones, est d'opérer un classement de cet ensemble sur des critères de taille des éléments batis d'une part et de den.ité de l'espace bati d'autre part. En particulier les zones denses du centre ville plus ou moins ancien sont regroupées de manière satiafaisant•• Deuxièmement à l'int'rieur des grand. groupes définis ci dessus, la partition exploitée pêche par deux points aux yeux des thématiciens: - Dan. l'ensemble des zone. majoritairement occupées par les grands bâtiments, elle ne distingue pas de façon sure celle. à vocation industrielle. - Le sous group. de. zone., généralement moins dense., occupée. par les petits b~timents, contient des zone. ou l'habitat collectif do.ine sou. forme de petit. immeubles è étage. et des zones è dominante pavillonnaire. D'autre part il éxiste également dans cet ensemble une différence importante dans la densité du bati entre les zone. que leur densité permet de considérer comme urbaine à part entière (DEN2 et DEN3) et des zone., généralement située. aux marg•• de l'agglomération, où l'espace b~ti est marginal (D~N1). Pour expliquer les caractéristique. de cette pre.iére typologie, on peut avancer l'hypothése suivante : lors du codage de l'information morphologique, on a nette••nt privilégié les descripteurs de la surface et de la forme de. élément. batis ils regroupent à eux seuls (variables SURF, S"AX, S"IH et RAPT) 19 modalité. sur 40. A l'inverse, le codage de l'information relative à la hauteur des b~timent. a été fait de manière dichotomiqu. : b~timent. de la zone majoritai~ement bas (un ou deux niveaux) : HAU1 ou majoritairement hauts (plus de deux niveaux): HAU2. Ce descripteur opère une séparation de l'ensemble des zones en deux parties d'effectifs voisins et, sou. cette forme, il ne peut jouer qu'un rôle mineur dans l'analyse en l'absence de -100pondération. Or l'élévation du bati apparait bien déterminante pour séparer de. zones ou les b~timents ont une forme, une taille et une densité comparables, mais des vocations différentes: qu'il s'agisse de distinguer l'industriel du grand batiment d'habitation ou le petit immeuble du pavillon, la hauteur du batiment joue. Pour valider cette hypothèse et améliorer la pertinance démographique de la typologie, on a donc pris les partis suivant. : Premièrement, conserver l'acquit d. cette pr.mièr. analyse en séparant, d'aprés ses résultats, le fichier de départ en trois sous-ensembles: - i. L'ensemble des zon.s où la densité du bati est forte ou très fort. (DEN4.t DEN5), constitué de. cla.... numéro. 861 et 863 d. la partition.n huit class... Cet ens.mble conti.nt 52 zone. qui constitu.nt dé. maint.nant la pr.miér. strate. - ii.L'ensembl. des zon.s où domin.nt le. grand. batiments, du moins en surface occupé.. Constitué d.s clas.e. numéro. 837, 857 .t874, cet ensemble compte 198 zones. - iii. Le. 191 zon•• où le bati e.t majoritairement de petit. taille contenue. dans les cla.ses numéro. 871, 872 et 838. Deuxièmem.nt, sur le. deux derni.rs sous-ens.mbles ainsi définis (ii et iii), orienter, grAc. à différ.ntes pondérations de certaines modalité. des variabl.. morphologiques, le. résultats de l'analys. vers 1•• impératifs fixés par 1. cadr. thématique d. la rech.rche. On verra cidessous que pour le sous-ensemble ii, c'est un. pondération de facteur 3 des deux modalité. de la variable -haut.ur majoritaire dubati- qui perm.t d'en obtenir un. stratification thématiquem.nt p.rtinente~ en c. qui concerne 1. sous-ensemble iii, nous retiendrons la mtme pondération de la haut.ur du bati, mais égalem.nt la multiplication par trois des colonnes DEN1 et DEN4 qui sont les modalités extrêmes d. la densité du bati sur ce sous-ens.mble puisque la modalité DEN5 n'a plus de représentants ici. er!!!!r_~!g~!Y[_l·En privilégiant, par multiplication par un facteur 3, la variable -élévation du bati-, on a évidement attiré artificiellement le premier facteur ver. le dipOl. HAUT1, HAUT2, qui explique 66X de l'inertie du facteur. Assez bien corrélée. à la modalité HAUT1, les modalités SUR6 et S"A5, caractérisant 1•• grand. batiments, ont à elles deux, une contribution de 11X à l'inertie de l'axe. Ceci est du à la cooccurrenc. presque systématique dans le tableau de donnée., entre le. plus grandes tailles de bati et· la faible élévation. L'axe peut donc être interprété comme le facteur qui permettra d'extraire le. zones à dominante industrielle (pour le détail de. contributions, voir le tableau de la figure 4. ~_). __ ~ Les cinq première. contributions à ce facteur sont le fait des modalité de rang 1 des variables suivantes: ·surface d. l'élément bati _ajoritaire- (13,4X de l'inertie du facteur), ,-rapport ~!~~!!~!_!!~!!~~ Figo . 40 9 ' . .'. ____a----a-------------*--------------*--------------a ~---------~*--------------*------------~-a--------------.--~----------. 1 JI 1 OLT POlO INRI IMf COR CTRI 2Mf COR CTRI ]Mf. COH CTRI 4Mf COR CTRI 5.f .CO~ CTt l b.F COR CTRI 7·f COR CTRI ____110fNII a----.------~------*-------·------*--------------*--------------*.--------------*--------------.------~------.-------------657 III 281 221 10 21 -582 70 251 .547 62 28) -]85 11 151 254 13 71 -484 ·49 281 1426 422 2521 .210ft121 514 34 201 30 1 01 -118 9 .. 21 -18 a 01 4Zb 123 431 398 107 401 ,SIl. 230 951 -252 12 .ZII -181 .20 li. 219 36 101 -221 30 101.-1 11 0 12.41 -622 24! 941 "31\6 9l 401 -299 . 3~Dfh31.,88 4 Illf"4 1 213 . J... 321 1178" la 21 1384 81 341' -50 .·0 01-1297 71 .,01 8Sb.., 31 191 :-98' Il 01 -704 '~'5IDfH51· a W 01 a ,a 01 O, 0:01 0 a,' 01 a a 01···.0 0 ·O&.· 0 00 01 Il bI5"111'259 .-11:.-Z91.. ·6611-.···64 .1!1 .856.·1é1~'.. 401·.-2~4···:. ç' 1.1: ,:,,557. ·4523('·207, .6 31-4ll9.,29 181 -50 715'UÛ390 ;.·QI:.·17I.·.-62 "4' '01-452196' "41".-:-517::':.. '97 :26'" ":71. '5··-11':' 9& '9' i l ' 99~"9.··31··271 815MBI 295 15 271 -261 15 31 211 11 1.11·143· '26; III 684 104. 50'1 ";140 '4 21 -bZl .. 86·481 -4b9 915"14121.11 . Il 271· -11 a 01 3b534 .121 b13 95411 -91'> 2.11 -21.11 15 7f. 601, .. 91 SOI -204 101S"l11 302 @'"33!.1024 22 '-'5(':3061 193 831 -500 ·5 31' 21.15 1 · Jl -bll4 9 51-15Z2. 411' 3ZI-l019 111S Ml21 31b Il.301 48 a 01 -:97.1 .' 94171.1170 U7 ,671 -t13a 70 331' 180 3 ZI -2(15 8' 51 174. 121S" l 313b8 29 22! -4l5 99' 151'-78 3' li -l88 19.' 71 -475. 12~' !l7.1 159 14 61 375'·. '77' 341 -244 ~3!S"UI 1168 31 211 -197 23.41 'U9 12 JI -193 22 71 682 ?77 1021 152 . . .~I ~IIU. '130· 5&1 126 14!5,.l51611 13 2al'lz11·.292· 591 '778 '117 411 2b2·, 13" 61. ~9b 2'. Jl-7ZI 100 '.531- 6 U 7 2 421 280 15!V801J 1153-': III 141 -1153 2b7. la" -47 3 Il 135 '24' H 249' 81 '2U 20b 55 ISI 99'~ 13 '."J ., 92 lblV80Z1 3Sb' 2' 211 1.117 95 IS1·.~2i!6· 28 ,81.-255 55 121 -178 17 71 -su 171 721 1" 0 ,01 -11 171V803151l2 '1' 311 1343 IS8 3511317 ·153 .~·h 170··.·! "u -h7 a2 '4511045 96 '551 -695 41' 271 -290 18!VaSI1279 35 191 53 ZOI ~4a 2 01- 455 153 471 - 9 8 7 21 -IlS 12:' 41 -53' 2 11 -312 :-19!V8S21 32i 41 .171 -55 3 01 -55 3 11 -l'H 155 421 -110 12. QI 2111 S4 171 -1410 ,19 71 279 lO:VBS1! 12b 1.. 311 57 0 01 5&8 30 121 ,115 0 01 1187 124 671 -775 53 lU 1135 113 7il 243 .ZJlYV011' 0 @) 01 0 0 '01 0 0 01 0 'a .01 0 0 01 0 • oi 0 ' ; 0 '01 0 "22!VV021 485 lb 191. -if> 0 01 -136 14 31 -204 12 101 -45 l' Il -610 355 127& -151 18 11 -289' 21!VIIOll b02 ,Z9 '22! 1117 50 al' 10• ., b 21 -553 lCl3 S71 22· 0 01 641 221 911 31.11 b5' 291 421 ZI.I:VVOII 578 .11 2bl -461 59 111 lot' 3 U 1294 ".4 1951 SI 1 . 01 128 30 1!11 -256. 18 '101 -100 .'25!VYSll sol' .13 281 1.} S ... Il-~11b 249 't11 50b 49 221 -'19 2 Il -492 47 2~1 -127- 132 761 .JOO 2b!VIIS2l' 511. 20 251 277' 24 ·4ï. . .211 '121 401 -49 1 01' -114 159 711 7U, 184 .•" -263 '22 fil 61 2711/VSl1514 1" '2bl -142 5' .. 11 ,459 '57 1911041 292 1231 73'1 146 .81'-218 13 '.1 US 19 lOI.' sa· .2811/VS41 516 .32 201 ,-159 lit 21· -159 16 .111 -748 35b 1171 75. 4 11. -146 14_.. 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S'agissant ces quatre premières, ce sont des modalités de poids relativement faibles, qui caractérisent une minorité de zone. oà dominent les petits batiments de forme carrée, è plusieurs étage•• Outre qu'il met en évidence ce trait assez marginal du sous-ensemble, le second facteur est interessant lorsque on considere l'ensemble de. moda:ités liées è la taille du bati : pour les variable. -surface de l'élésent bati majoritaire- et -surface maximum de l'élément bati-, le second facteur est une fonction monotone croi.sante du rang de. modalités. C'est également vrai pour le. modalités 2,3 et 4 de la surface mini.u2 de l'élément bati, mais sa modalité a une coordonnée nettement positive sur le deuxiém. axe, très proche de celle de SMA5. Ce phé~o~éne n'apparaissait pa. aus.i clairement dan. l'analyse du nuage cODplét. e!!Q_~!g!2r!!!_1:~_1 (figures' 4.1Q et Il) Deux faits marquants permettron" è partir de l'examen de la projection des centre. de classe. sur ce plan, de caractériser facilement le. partitions obtenues par C.A.H. : (figur. 4.1Ql -1 L'axe 1 est quasiment aligné sur le dipOle HAU1, HAU2.La moiti. droite du plan est le lieu exclusif des zone. oà le bati e.~ majoritairement bas. Soulignons également la proximité, dans 1. qua~ supérieur droit du plan, de. modalités SUR5, SURS. SftA5, VBD3 et 5"11 qui caractériserons les zonee oà dominent lee batiments industriel•• -2 Les modalités des variables qui décrivent la taille moyenne et maximum des élément batis, forment sur le plan factoriel 1-2,une parabole' axée sur le dipOle HAU1, HAU2. Cette situatlon est • rapprocher de celle décrite lors de l'examen du ~lan factoriel 1-3 dans l'analyse du nuage global. Elle lui est bien sur comparable mais en observant la projection du nuage des zone sur le plan factoriel 1-2 (figure 2.1.4 11), on con.tat. que la pond6ration de. modalités HAUT1 et HAUT2 éclate le nuage en deux parties chacune grossièrement parabolique et prtcisement localisée dans les deux moitiés du plan : bâtiments bas à droite, élevés à gauch•• L'axe deux lui, apparalt comme une échelle de mesure de la taille du b~ti, petits batiments du cOté des coordonn.s négative., grands batiments du cOté positif. Au vu de l'histogra... des indice. de niveaux de la hiérarchi. de partitions propos.e par l'algorithme (figur. 4.!~), les partitions en 2,3,4 et 5 classes représentent des étapes importantes (le seuil significatif suivant est celui de la partition en 10 classes, trop fin. pour nos besoins). Nous allon. nous intéresser maintenant è décrire la formation de la partition en cinq classes qui nous servira è établir ,la typologie définitive de ce sous-ensemble. Comme on pouvait s'r attendre, la partition en deux classes rend compte de la dichotomie introduite entre le. modalités HAU1 'et HAU2 (figure 4.1~). La classe 392 regroupe les SO zones situées dans la partie droite du plan factoriel 1-2. Nous caractériserons préciséme~t les classes de la typologie définitive au chapitre suivant. Disons simplement que cette classe contient l'essentiel des zones oà dominent les batiments industriels qui constitueront la strate numéro 2. Plus de 90Y. des zones de cette classe possèdent la modalité HAU1 et il s'agit en majorité de zones contenant de très grands bâtiments (SURS ou. SURS). _____l --~-.-------------.-----------------------------JI : IllT P,III, J/,Il: l''F CIIR CTII: 2"F COP CIR! ____. . 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Cette séparation s'effectue principalement sur la taille des élè~~nts bâtis comme le montre la projection des centres de classe sur le plan 1-2 : 390 regroupe 27 zones contenant des bâtiments élevés =~ petite tailles qui ont, pour la plupart, leur coordonnée sur le ~~uxième axe négative et constituent une partie de la strate numéro qua~~e, dite strate des petits immeubles d'habitation. Le gros du sous-ensez:le étudié se trouve donc dans la classe 388, dont le centre est le pl~s proche du centre de gravité de l'ensemble. Ces 111 zones où dominent les grands bâtiments élevés du type grands ensembles d'habitat collect~:. constituera la strate numéro 3 dite des grands ensembles d'habitation. Dans la partition en quatre classes, la classe 394 a donné les classes 392 et 391. Les ~l zones de la classe 391, situées dans la partie inférieure droite du plan 1-2, sont des zones relativement atypiques dans le sous fic~ier puisqu'y dominent les petits batiments bas. Cette classe sera d'aill~ur versée, après vérification, dans la strate numéro cinq, majoritaire~nt issue du sous fichier iii des zones à petits batiments, dite st:ate du pavillonnaire. Enfin, dans la pa:tition en cinq classes, c'est à nouveau la classe 392 qui éclate en 389 et 377. La classe 377 est contituée de sept zones que singularisent leur forte densité de bati (OEH4). Pour cinq d'entre elles, il s'agit d'immeubles élevés, les deux autres contenant des batiments bas. Ces deux zones seront maintenues dans la strate 2, tandis que les c~r.q autres forment pour l'instant une classe à part, dont le faible ef!ectif pourait être compensé par un nombre de districts élevé dans chaque zone (à vérifier ••• ). La pondération par un facteur 3 des modalités HAUl et HAU2, DENl et DEN4, explique en grande partie le positionnement des trois premiers axes qui vont nous intéresser ici. e[~~!![_~!g~!~[_-l La modalité HAU2,située du cOté positif de l'axe et qui ne concerne que 29 des zones du sous-ensemble à l'étude, contribue pour 22,4X à l'inertie du premier facteur. Les autres modalités contributives sont également de poids faibles: on trouve, dans l'ordre des contributions décroissantes, et également du cOté positif de l'axe, DEN4 (8 zones, CTR a 14,4X), SMA4 (8zones, 10X), RAP3 (7 zones,7,9X), SUR3 (10 zones, 5,aX) et VB03 (11 zon.s 5X). A l'opposé, le gros du nuage ne fournit qu'une modeste contribition au positionnement de l'axe, qui est le fait de modalités -lourdes- ayant des coordonnée·s légèrement négatives : HAUl (147 zones, 4,9X de l'inertie de l'axe), SURl (51 zones, 4,5:) et RAPl (57 zones, 3X). En résumé, prés de 80X de l'inertie sur le premier facteur est due è l'opposition suivante : d'une part les modalités, minoritaires dans ce sous-ensemble, qui caractérisent les zones à batiments élevés (HAU2) ou de grande taille (SUR3, S~A4) et de formes allongées (RAP3)~u encore les zones à forte densité de bati (DEN4), et d'autre part, le gros du nuage, regroupé autour de HAU1, SURl et RAP1; les sous groupes minoritaires expliq~ant environ 65X de l'inertie de l'axe. -109." 11I'''''I.'''A'-( .. _.&,( "'-111:&' .' IJ •• '''.(' .., .. S'""....... ,.. Fig. .•..•..............•........._- .•......•••..•• l , • , • C • 4. 1S ,u, ~ ... tl . . . '!tU,.1f "(111. , . , , ----- -....•... III "IAO • ~ • lr. ta Il , •. • •1 4 • •• • • •' •• • 11 ·-···.-''''l'.····.··~··_···.· ~ / / ~ 1 1 l, • •• 1 " 1 1 1 1 1 . •1 1 0' 1 1 l''U' 1 1\ ·• , •• •• • ./:,. . 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Il -110- __ 1Pr's de 501. de l'inertie de l'axe est due à· l'opposition entre les huit zones prenant la modalité DEN4 (coordonnées positives, 36~ ée l'inertie de l'axe) et les 29 zones comprenant une majorité de batl~~nts élevés <coordonnées négatives, 14Y. de l'inertie de l'axe). C'est d'ailleurs cette seule caractéristique qui servira à la description de la partition retenue. g!~~!!m!_~!~~!~r ~EQ!2!!m!_~!~~!~r_l Les faits marquants et utiles par la suite, sont la forte contribution des zones trés peu denses (DEN1, 221. de l'inertie sur le facteur) et l'opposition entre les environnements à dominante claire (VVD1,coordonnée positive, 11,4X) et les environnements à dominante foncée <VVD4, coordonnée negative, 71.). Pour plus de détail sur les contributions, consulter le tableau 2.1.4. !~~ E!!n__ ~!~~2r!!! !=~ __ 1 Sur la figure 4. __!§, on distingue principalement trois régions sur le plan factoriel 1-2 : -1 La partie sup~rieure droite où figurent 9 zones atypiques dans le sous fichier, caractérisées par des densités de b~ti élevées (DEN4) ou des grandes tailles de batiments (SUR4, 5"14). -2 La partie inferieure droite regroupe, autour de la modalité HAU2, les zones où les b~timents sont majoritairement élevés, de taille moyenne et de for~es plus ou moins allongées (SUR3, RAP3) -3 Enfin, autour du centre de gravité, se trouve la majorité des zones à petits b~timents bas. Ce plan factoriel permet de repérer et de caractériser facilement les petit sous-ensembles originaux. On y projettera avec profit les centres des classes de la partition en trois classes. E!~n_~!~~Q[!!!__ !:~ (fig 4. !§) Deux remarques permettront d'utiliser ce plan factoriel pour caractériser la partition en sept classes : -1 A droite du plan, les modalités SUR4 et SKI4, de coordonnées positives sur le troisième facteur, s'oposent • la modalité DEN4, de coordonnée négative. -2 Dans la partie centrale du nuage (faible valeur absolue du premier facteur), le troisiéme facteur opose les zones peu denses (DEN1) et de valeur claire (VVD1, VVS1) aux zones plus denses (DEN2 et 3) ou l'environnement du b1ti est foncé (VVD4). L'histogramme des indices de niveaux (fig 4.!Z) présente des seuils significatifs pour les partitions en 2, 3, 4 et S classes puis pour la partition en 7 classes. Plus loin, la partition en 11 classes présenterait trop de singletons~ Les conclusions tirées de l'analyse factorielle permettent de caractériser clairement ces différentes partitions à partir de leur projections sur les plans factoriels 1-2 et 1-3. Sur le plan 1-2 (fig 2.1.4 !§), la position des centres des classes 372 et 369, issues de la premiére partition, est éloquente : les 9 zones de 369 apparaissent trés éloignées du centre de gravité , caractérisées par les modalités SMI4, DEN4 et SUR4. De même, les 2S zones· de la classe 371, qui proviennent d'une nouvelle ponction dans 372, le gros du nuage êtant maintenant regroupé dans 370, sont facilement caractérisables par les modalités HAU2, SUR3 et RAP3. -, ,,~ •• • • • • • • • • • • • • • • • • t • •- 1 . Fig. \1 Il 1 Il . 4. 16 , .• _.~M • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • •_ • • • • • • • • • • •_ , • " .• :" 1 1 /: 1 1 1 .1 : '1 1 1 1 , 1 , 1. ~.~ 1 ~ 1 1 • l' 1 , , 1 .:',:- 1 1 1 '1 1 " " ...... 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 '1 ,1 , l' :";,' , '.:.,:' 1 1 1 1 ',1 " l. 1 1 1 1 1. . '.' ",; " .. ~'.' .... .. ~ ". • i ..... ~j,l' '. .,.' "~r;;? "'l .' .1 l .', ' " .. ", ::".1 ,. ',/ " :...:' i\.. /, : :' t l ~... :1 \;;:;n 1.· \: '1011) ~;;~~.~~ ~ --...... l 't'tA1li1 1 1 1 l' " ~r'" . l " 1 • • • 1 :-~ ~ ~ • • 1 • • 1 DI POl"" .NIIlOI"" , SU"IPI."· U'IIO,""" "PIlIU'" • • 1 ..•. '. 1 '. ' ., 1 '. ". . ~ ~ 1 1 • . '1 • 1 • G • • 1 1 1 • • 1 1 • 1 ~~~.~ , • •• •• •• •• •• • •• •• ••• •• •• • •• ••• •• •• • •• ft . :. ~:',. ' "P' 1 •:., 1 ,:' ;-.. • 1 1 • • • . t 1 . ,'.: •.• • .'" -: ...... • • •. 1 1 1 @ljJ SuPt"OSII. lu.unl"" • • 1 1 ."., ......................................................................................................................... ~0 •••1 • 1 • '.• 1 1 .1 1 .... 1 1 1 1 '.' I . 1 '" i!Y41 ' • ..... ",,-- ~ "'- rxu:D t-... 1 1 1 :', . /' .::~', , . ~,.~~.~._ 11 nllQ 1 .''l'--..::UI 1 \~ 1 1 " . ,~ . .' • T' ''''.': / 1 t . l .... . ,': ,°1 .: ,' :. ,;";/.:;. ".. . .;.. .:. J" " . 1 .i / ';-- ~/ ~ ,. ,:: : '. ,1 .• " , l, • '" ....... ; .' : 1 1 1 1 1 , ' • '... 1.' , .. , .:.. ' ;. ........ ...;...:: ". . ::' : "'/:" . 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J 1 .. c-~_a •• ~_~ ~_~ _.4._N_.. ~.7_.~ •. •••••••••••••••• O~.OCOO -N_.~._ .•. ~ -N_a~.~ •••• A •••••• ... _N_.~._ NNN~NNN~NN~ .••_N_..• _... • • - - - - - - - - __ ..• _••._N_ .••_..O-N_ .••_••. a.~ _~_ •• .~._ ~ ~~ . .. ..._N_& •••••••. ~~~~~~~ ~ _ ~.~.-N_ ••• -. o ...-.- ·.••• ·,.•• . -~ •• _ •• ~~_._ •• ~~._-~_ _ ~ ~ ~W._ ~.~.~ •• ~ ~ ~ ~ ~ - ~ ~ -~ --._~ -~.~~~._~~~~ .,._~ ~_~ ~ , w- • • _ ••• - ~~~~ .~~ o ~ ••• O •• ~O ~.~ ~ H ~ W _ •• W •• ~ ~ ~ ~ _ N W ~ ._.~w~~.a_ ~ .~ ~~~ ~.~ ~ ~ _~.~~ _ ~ _ • • • • • • • • • ~~ ~ ~ ~ ~_ ~ • • • ~~~ ~ •• ~ • • ~ • • • • • ~-~ ~W_~~~--.M • • ~. ~ W_~ __ • • - . - • • ..,. • • • ~_ _~- • • - __ • • ~_ • • • ~ - . ~._ • _ •• 1." • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • ~ • •• ~. • • • • 1. • • • _. · ••• • • • • .~ ~ ~~~_~_~_~~~_~~~~~_~~ H __ ~ __ ~_~H o • ~ ~---N- ' ~~ _.~.~ • • ~.-~~~ • • ~-_. _ _ .a~.H.H.- • • • • • • l1li • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •••• __ - ••• ••••••• , ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• • ••••••• O •••• • •• •• •• •• •••• • O • •• •• •• •• •• ••••• •••••••• ···-------------------------------------- • • • • • • • • • • N_ • • • • • • OO.OO.Q.O • • • • _~_~._~• • • O •. 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En 370 et 369, doivent ~tre observées sur le plan 1-3 (fig premier lieu, la classes 371 est scindée quasi parallélement au troisiéme axe, en 363 (coordonnée négative) et 361 <coordonnée fortement positive). La classe 363 regroupe 22 zones où dominent les b~~iments élevés de taille moyenne aux valeurs de toit parfois foncées. Cette classe ira rejoindre dans la strate numéro 4 les plus petits des immeubles élevés issus du sous-ensemble des zones è grands b~timents. Située à l'oposé d~ troisiéme facteur par rapport è 363, la classe 361 contient 8 zones à batiments élevés, caractérisées par les modalités DEN1, VVDl et VVS1. Il s'agit de zones trés peu denses à valeur trés claire, où figurent quelqu~s bati.ents isolé.. Etant donnée la faible densité du bati, elles iront grossir la strate 6 dont il sera question ci-dessous. La partition en cinq classes permet ensuite l'éclatement de 370 en 366 et 368. Comme en témoigne la position des deux centres de classes le long de l'axe 3, le critére principal de cette séparation est· la densité du bati dans les zones : les 92 zones qui forment 366 sont regroupées autour des modalités SUR1, HAU1, VVD4, DEN2, DEN3, SKI1, SMA1, SMA2, etc•.• Il s'agit des zones, majoritaires dans le sousensemble è l'étude, occupées par de petits batiments bas, où la densité du bati est moyenne et la valeur de l'environnement foncée. Elle. constitueront la strate 5 qui rassemble ce qu'il est convenu d'appeler les zones pavillonaires. La classe 368, elle, est groupée autour de la modalité DEN1. La œ3jorité des zone. qui la constitue formeront le gro. de la strate 6 : il s'agira des zones' faibles densités de bati, située pour la plupart à la périphérie de l'aglomération; le plus souvent l'environ~e=~nt . des rares batiment. qui s'y trouvent est à vocation agricole et de valeur assez claire. Enfin, dans la F~rtition en sept classes, ce sont les classes 369 et 36S qui éclatent: la classe 369, qui contenait des zones atypiques soit par la taille d~s batiments soit par leur densité, fournit les classes 360 et 357. 350 est constituée de deux zones à grands batiment élevés, qui se~ont reversé.s dan. la strate 3 qui provient majoritairement du sous-ensemble des zones â grands batiments. Quant à 357, elle regroupe 7 zones â forte densité de bati, mais dont les autres caractéristiques morphologiques sont variable.. Elles seront versées dans la st~ate numero 7 qui contient un reliquat de zones difficiles a caractériser. Dans cette strate, on trouve également la classe 352 formée de 11 zones provenant de l'éclatement de 368. ces zones sont aussi assez atypiques mais le restant de la classe 36B <classe 367), caractérisé par la faible densité du bati, constitue le gros de la strate 6 dite des zone. péri-urbaines peu denses. Le résultat de l'analyse typologique est une classification de l'ensemble des zones en huit types morphologiques. Rappelons que l'on a fixé à cette typologie un double objectif : d'une part elle doit servir de stratification pour le tirage d'un échantillon représentatif, en termes de surfaces, des types de morphologie urbaine présents sur la zone d'étude, d'autre part, elle doit permettre de tester l'efficacité d'une stratification morphologique dans l'estimation de variables démographiques par sondage. Ces objectifs imposent que la stratification remplisse deux conditions : -115- "''''''''C 11\ ~f'lh" 4 • 19 •......•........•...••....•..............................•...................... Fig. •• •• •• •• • • • • •• •• ,- 1 .' ."ty 1 '. ~, . .. " ~. o ... '. . .... 1. •1 • . " ••• 1 •• • •• '.~ 1. 1 1 i\ . .~.. ~._ 1 =f====}" 1 . 1· • • • =====.. . . , '.' r ._...-... U'.., :. ': 161 ~ ............................................................................................................ .... . " .' _~. 1 ' •. 1 • 1 •• 1 .. • 1 l' -116- 1 . Chaque strate doit ~tre composée d'un nombre suffisant de districts' INSEE.On a vu que cet impératif correspond è un minimum de 30 zones par strate. 2 . L'application dé~ographique du programme de recherche impose que la typologie rende compte des distinctions majeures des types d'habitat, par contre les subdivisions dans les zones non habitées importent beaucoup moins. Dans ce qui suit on décrit successivement la typologie de deux points de vues : en caractérisant la morphologie de chaque strate à partir des tableaux donnant les fréquences des modalités descriptives, puis en èxaminant . la répartition spatiale des types à partir de leur cartographie. La synthése des résultats de l'analyse est présentée sous forme de tableaux croisant les huit types morphologiques avec les modalités d'un descripteur donné. On aura donc dix tabU.ux de ce type, dont la case courante <i,j) contient le nombre de zones de la strate j, ayant pris la modalit. i du descripteur ainsi que les fréquences relatives en X par rapport au total général, au total de la modalité et au total de la strate (figures 1 à 5). : Elle regroupe les 4g zones les plus denses du domaine d'étude. Ses principales caractéristiques morphologiques· sont les suivantes - 851. des zones sont concentrées sur les modalités de rangs 4 ou 5 de la v~riable -densité du b~ti· (DEN4, DEN5;. - Les éléments bâtis sont en majorité petits ou moyens et de formes peu allongées: SUR1, 2 ou 3 (g8Yo), SMI1 ou 2 (1001.) et la valeur du rapport longueur/largeur qui n'excède pas 5 ~st majoritairement comprise entre 1 et 2 (671.). - La valeur du b~ti est à dominante sombre: VBD3 (65X) et VBD2 (351.). - L'environnement du b~ti, ici très minoritaire en surface, a une valeur moyenne (31X) ou très foncée (631.). Pour cette strate, on peut donc formuler une légende synthétique assez précise : â~r~~~_! â~r~~~_!(·centre ville dense·) : ~Qn!~_!_g~n!!~~_g~_2i~!_!Qr~!_QY_~r!! !Qr~~_QY_!!~_e~~!~!_!~_mQï~n!_2i~!m!n~!_g~_!Qrm~!_e!Y_!!!Qng~~!_~_~Q!~! §Qmgr~!_gQm!n!n~~ fi~r!~! __ ~ Il s'agit des 48 zones, ou dominent les b~timents industriels, offrant la conjonction d'une grande taille des élément b~tis avec leur faible élévat10n~ On y observe les fréquences suivantes - SUR4, SUR5 et SUR6 75X des zones. Au minimum, la taille des correspond a la modalité SUR3 (25%). - HAUT1 : g6Y. des zones. - On trouve à peu prés toutes les formes de batis avec toutefois une majorité de formes allongées : RAP3 et RAP4 (631.). - La densité du b~ti y est moyenne: DEN2 et DEN3 (717.). - La valeur de l'environnement est également moyenne : VVD2 et VVD3 (g07.). - toute les valeurs du b~ti sont représentées VBD1 (251.), VBD2 (44%), VBD3 (311.). b~timents -1176~g~ng!_g!__ !!_!~r!~! __ ~ (-quartiers ~~!! __gr!ng! e~~!~!n~!__ e!!~EQr~!! industriels·) : ~!i2r!~!!r!m!n~ ~2n!!_!_g~!ng!_!~ !!!2ng~!! !~ !nY!r2nn!m!n~_E!!!r_2Y_9t!!_~2l!n~ §~r~~!_~ : 116 zones à grands b~timents qu'on peut caractëriser de manière assez précise : - Grande taille du b1ti : SUR3 (S4X), SUR4 (3SX), SURS (10X). - HAU2 : 97Y. - Deux modes de formes pour le b1ti Majoritaire carrées (RAP1, 15%) ou allongées (RAP3 et RAP4, 78X). - Valeurs claires ou moyennes du bati VBDI (68X), VBD2 (31%). - Valeur variable de l'environnement : VVD2 (44X), VVD3 (34X), VVD4 (2U). - Densité moyenne du b1ti : DEH2 ou DEH3 (85%). 6~g!ng!_g!_!!_!~r!~!_~ (-grands ensembl•• d'habitation-) : ~2n!!_i . g~2Qg~_e~~!~!n~!_n!Y~!_9!_!2rm!!_E!tr!!!_2~_~r!!_!!!2n9!!!L_!!_y!!!yr g~_~~S!_!!~_~!i2r!~!!t!m!n~_E!!~t!~ : 49 zone. o~ dominent les bltiaents de taille moyenne et majoritairement haut. - Taille moyenne du b~tl: SURI (16%), SUR2 (41%), 5UR3 (39%). lA taille du bati est assez homogène • l'intérieur des zones: 5"11 ou 5MI2 (74~), SMA1 ou·5MA2 (63%). - Les constructions hautes dominent: HAU2 (86X), HAUI (14X). - Formp.s carrées (RAP1 : 49X) ou peu allongées (RAP2 ou RAP3: 49%). - Densité du bâti plutot faible: DEN! (37%), DEN2 (39%) ou DEH3 (24X). - Valeur claire du b1ti: VBDI (63%), VBD2 (37%). - Valeur toncée de l'environnement: VVD3 et VVD4 (651). §~t!~!_1 __1 (-Petits immeuble. d'habitation-) : ~Qn~!_Q~ __ ~~Ë_. __ E!~!~~__ !~ __ ~Ql!n! __ e~~!m!n~! __!!!Y!!L__g!__!Qrm!!__ e!~ 2!lQng~g~L_~~~ __ Y!!!~E!_9! __ ~Q!~!_E!!!t!! __2Y_mQl!nn!!L_Q!n!!S!_9Y_eiS! 6!g!Qg~_g!__ !!_§!r~~! gQ~!QgQ~ E!~~~~_!~!Q!!L_Y!~~Ur_9!_!~!nY!t2nn!~!n~_e!Y~êS_!2nE!!~ êSr!~!_~ : 103 zones avec un bati de petite taille et uniformément bas. Les modalités majoritaires sont les suivantes - Petites tailles du b~ti : SUR1 (69%), 5UR2 (25%). - HAU1 : 98X - Formes majoritairement carrées: RAP1 (72%), RAP2 (241), - Densité plutot forte du b~ti : DEH2 (35%), DEH3(61%). - Environnement assez foncé: VVD3 (33X), VVD4 (42X). - Valeurs gris moyens de. toits: VBD2 (78%). __!!__ !~r!~! __ ~ (·Zone. pavillonnaires-) :~Qn!!__ ! __ e!S!~! __ m!i2r!~!!r!m!n~ Q!!:_iYn 2~ __ 9!~~ __ n!Y!!Y~lL __9!__!2rm!! b~g!ng!_9! Q~~!~!n~! g~n~r~!!m!n~_2~rr~!!~_Q!n!!~t_!!!!~_{2r~!_gY_ei~!L_~!!!Yr_e!Y~2~_!2n~!! g!_!~!nY!r2nn~~!n~~ : 53 zones è faible densité de b~ti généralement situées • la périphérie de l'aglomération. - gOy' des zones prennent la modalité DEHl. - Petite taille du b~ti : SURI et SUR2 (83X). - Formes carrées ou peu allongées: RAP1 (70X), RAP2 et RAP3 (30X). - Constructions basses: HAUI (92X). - Valeur gris moyen du bAti : VBD2 (77X). - Toutes valeurs de l'environnement: VVDl (17%), VVD2 (17X), VVD3 (38?), VVD4 (281.). §S!~!_§ -118- ~!g!n~!_~!__ !!_!~r!~! __ § (-Zones péri-urbaines peu denses) : ~gQ!~_i ~r~~_!!!e!! __ g!Q!~~!_g! __ e~~!L_i __ e!~!~_e~~!m!n~~ __e!!__ g!__ !grm!~ __e!Y !!!gng!!!L_~!!!Yr_m2ï!nn!_g!!_~g!~!_!~_~!r!!Q!!_g~_!~!n~!~gnQ!m!n~~ : 18 zones ou la taille du bati est petite ou moyenne mais plus difficiles • caractériser par ailleur. §~[!~!_Z - Taille du bati : SUR1 (SOl), SUR2 (33l), SUR3 (17l). On trouve dans toutes ces zones de petits batiments (S"I1: 3~l, S"I2 : 611.), mais dans certaines d'elles il s'en trouve aussi d'assez grands (S"A2 : SOl, SMA4 : 28l). - Les formes sont carrées ou peu allongées : RAP1 (44l), RAP2 (44l). - La valeur du bati est plut&t sombre: VBD2 (33X), VBD3 (61X). - Les .autres caractéres morphologiques ont une forte variabilité et particulièrement la densité du bati: DEN1 (22X), DEN2 (17~), DEN3 (221.), DEN4 (3~%). 6tg!n~!_~! __ !!_!~r!~! __ Z (-Reliquat morphologique-) :_§~E!~!_D!~!r2gtn! __ !!!_e!~!~! __ e~~!m!n~!_g! __ ~g[!!!_e!Y __ !!!gng!!!_!y~ __ ~g!~! 2~_g2m!n!n~ !2~er!!~_b!!_g!n!!~!!_g!_e~~!_!gn~_~[!!_Y!r!!e!!!~ : Cinq zones de grands batiments hauts • forte densité de bati : SUR3 (60X), SUR4 (407.), HAU2 (100X), DEN4 (100X), S"A3 (100%), RAP3 (801.), RAP4 (20%). §r!~!_~ 6tg!n~!_~!__ !!_!~r!~! __ ~ ~!!~!!~ : §_!2n!!_~!n!t!!n~_2~~!!!_~!_gr!n~!_~A~!~!n~! en districts INSEE, de la strate ne permettra probablement pas de la conserver comme telle malgrés sa bonne caracterisation morphologique (facile avec cinq zones 1). Elle sera sans doute réagglomerée à la strate 3 qui lui ressemble le plus. L'~ffectif, -119- S. 1 Fig. . ,', .. " , :." "'. " DENSM .. SAS , Tlh~E 0' DENSN hY STRlT! STAATE FIfEflll!"'CV 1 ~ERCF.Nr l IIUM l'CT l CO~ l'CT 1 ..._-_.....__ : ,:, ' ," ,' l 3 4 1 6 - 1 " __.-..__.__.-..__..-...---..._-.-._-.._ ..-._.._7... ..... l " 1" '" Il 1 lin 1 l.O. 4.08 n."1 l, n.", 1 0.00 l':.', q.lI'1 1".1" l''.IK ... n4 QI'."" 1 I.n-.: r n.oo l' 13.7'1 16.73 1 o.no ~' .-_._+~-_. o o.on 0.00 n.oo ..•.....••. _- .....•-------,1~.7~ 0 0.00 n.oo n • 0,0 ? l'" ln l 'I.SI 1.' ,16.3'1 l ',' 1 1• " 1 .. 3.~~ 41 ".51 ' ..... 1 '\ "'. 1. 1 ". QII 10.~~ 3.~J _~-----.- TnUL -~-_ '1n.~7 17.'" ~~.ll' .......•........ •........•........•..•.....• 1" 1 ~.I" 0.15 ' 1."1 1.77 IY 4.31 15.~7 .s Il • 7" ~".·H 1" • '1t) 121 1.74, 1 7.SS 1 l ..... Y'1 "1 Il.1'' 1'1."1 "1.17 1 n.,,8 .... 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" .- '" ... ~ -120SlJRFIf STHATE Fig. S. 2 FWEllUF:NCYI PERCF.NT 1 Wlll~ pc T 1 t (ilL pr.T 7 " 1 :.' ,. 0 -_.--- •••••••••••• +_ ••• _•• - •••••••••••••••••• +••• ~--- • •••••••••••••••••••••••••••• TOT' l i t 1\ 1 0 1 0 l " 1 71 1 ~ 0 '1..... 'J 1 1 n.OA 1 n.oo 1 0.00 1.· 1.111 1 1~.IO 1 ~.~O 1 2.00 1· 0.00 1 l, IJ.?q 1 n.oo 1 0.00 1 1 ~2.~1 1 ~2.0~ 1 ~.~2 1 0.00·1 1 J~.73 1 n.oo 1 0.00 1 I~.ll 1 ~M.Q3 1 s~.~O 1 sn.oo 1 0.00 1 ••••••••••••• _••••• ---- ••••••••••••• +••••••••••••••••• +_ ••••• _.+._._----.-~~_._--+ 0 211 20 2 III 1 2 ?~ ft 0 S.II11 o.no 3 .'11 . 1 Il.')0 O.IIS o.on ~."o I.3t. 20.1 '. 0.00 ~ .11 21.111 IS.?'. 1 o.no 2".0" 24.i''' ".~~ o.no /I1I.l'l 1.11 i'''.Q~ 1 0.00 ~'i.?" H.n Ill'. "" 5."" -------..•.--.----•..--..--•.....---•.....--.+--------+------·-t--------.---·-..·• 3 ft 12 ft 3 3 1 1 :. 1" #,(1 1.72 \n.2b "".no 1.1" S.\l 12.ll1 -._---~_ Il 1(1 l 1) 1 ." 1 1,."11 IS.(I" ~.Il " n .1111 1 2. 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"zones pavillonnaires" occupent. des surfaces très importantes ( enViron 20 '1). les strates 7 ("reUquat") et., ("zones densément bâties de grands bâtiments élévés") n'ont qu'une superficie très réduite (respectivement 3 et. 1 X). 1•• strct.H "centre ville deD8e". "quarti... indu.triel.· et. "petit. X . immeubles d'habitation"se trouvant. en sit.uation int.ermédiaire (6 à 10 li). - ltl citIg:r'fi d. con.nttrit. dtN9slrat• •t. lui auai. JlTU'iabltl: à la concentration d.la strate "centre ville. dense·. et. à un moindre degré de la strat.e "quarU... industriels". s'oppasela dispersion géographique des éléments composant. la strate "petits immeubles d'habitation", On ODserYe que certaines zones connu.. distinquéee visueUement sont rt9J'OUpHs dans une même strat.•. - la répartition géographiqutl des sirat. rend compl.. dtNI traits ma}tlurs dd J'organisation a. J'espaœ marseillais : opposition nord/sud. et. disposition concentrique. La partie centrale de maneille autour du vieux port. COl'1"espond à la strate 1. "centre ville dens.". Au nord-ouest. de marseille. la strate industrielle (2) voisine avec les grands ensembles de la strate 3 . Le croissant. SUd et. Est. se caractérise par la juxtaposition des éléments appartenant aux strates :5 ("gronds enaemble. d'habitation"). 4 (·peti~ immeubles d'habitation·) et. 5 ("zones pavillonnaires", Le8 zones peu denses de la strate 6 sont toutes à la périphérie de l'agglomération. -126- 6 . EN.slnaNEMENTSt".ETHODOLOGlQOES.._ET..J?ERSPECTIVES l'QUK_.LA SUI TE._DK...L.'..EXPERI.MENT,t\TIQN Dans cette dernière partie, nous nous proposons d'évalu~ l'apport d'u~e démarche de classification automatique d4 unités spatia:es, par rapport aux démarche visuelles, pll intuitives rr.a: 5 probablement plus rapides; nous examinerol les' contra:~~es qu'impose une telle méthode et 14 améliorations ~ont elle pourrait béneficier, avant de conclu: sur les possibilités qu'elle ouvre pour la sui te l'éxpérience à Marseille. Dans un premier temps, il est nécessaire de rappeler dans qUl cadre, objectifs et nature de l'information, s'inscrit cetévaluation. Les_._Q.b..1ect.i=-s La représentativi té de l'échantillon travail doit ;ermettre aussi bien la mise au point de méthod d'extraction de l'information morphologique à partir l'image sate~lite, qu'une modélisation statistique d relations tà~i/population.Pour ce second point 11 e indispensable :'e quantifier aussi précisément que possible 1 contributions des différents descripteurs â la différenciati des zones. De.. l:.i.nf .o-rma.:t i.::.ll_.mQ.r.I?ho.l.ogj".qu.e._au.K..-_dQnn~e.:L-t.J:.ai.t..ées Po obtenir une information morphologique exhaustive et ho;noœ~ sur l'ensemb~e de la zone d'ét.ude, le support que l'on ;:5.:-1i pour l' inst.a:-: t, utiliser, est la photographie aérienne. C documents correspondent déjà à une première transformation l'information dépendante de différents paramètres la vis verticale, 1: é:mlsion utilisée, l'échelle de prise de vue de resti tu't.i·~n. La médiatisation se pousui t av l'interventicn du photo-analyste: privilégier des indicateu visuels analytiques précis permet de mieux contrôler 1 effets de cet.te deuxième t.ransformation. Hais quel que so le mode de traitement de l'information extraite photographies, ces deux transformations successives sa incontournables. Une méthode visuelle de regroupement des zones d'éga apparence en strates, outre sa rapidité, n'exige pas d' aut transformaticn de l'information, mais elle ne permet pas quantifier précisément les contributions des descripteurs. t méthodes d'analyse typologique, qui permettent cet quantificatio~ nécessitent d'autres transformations élaboration è.'.l ·t.ableau de données codant la description c zones, homogénéisation des variables métriques et qualitati\ et éventueler::ent., rééqui li brage de l' inportance relative c descripteurs par pondération. Nous nous intéresserc successivement. à chacun de ces points. -127- Nous avons exposé chapitre 2.1.2. les principes d~ la codification de l'information en un tableau descriptif de la morphologie des zones. La liste des descripteurs correspond à un choix subjectif mais qui respecte certaines règles en résumé, les caractères morphologiques, définis rigoureusement, doivent permettre de discriminer des zones voisines différentes et de regrouper des zones semblables non· adjacentes. C'est à cette étape qu'est fixée la précision de l'information morphologique qui va être traitée opter pour certains critères qualitatifs conduira à une dégradation des descripteurs métriques afin d'obtenir un tableau de' données homogènes. Cette dégradation peut être de deux types : passage du métrique à une échelle de notes discrètes par seuillage des distributions ou passage au codage disjonctif où l'on ne rend plus compte du carractère ordonné des modalités. Comme on l'a souligné lors de l'examen des distributions des caractères métriques, on ne perd pas grand chose à agglomérer les valeurs à la valeur centrale de chaque mode, du moins quand cette dernière est unique. Si l'on disposait par ailleurs d'échelles de notes permettant de coder les autres descripteurs jusqu'alors purement qualitatifs, on pourrait homogènéiser le tableau de description morphologique à un niveau d'information quasi-optimal compte tenu de la nature du phénomène é;tudié et de·l'échelle d'observation. Pour y p,~rvenir, il faudra améliorer la méthode de codification adop'tée pour la densité du bâti, sa hauteur et les valeur)'l de gris en effectuant les mesures de chaque descripteur pour un certain nombre de zones étalons représentant toutes ses modalités, on pourrait associer â chaque modalité une valeur moyenne qui deviendrait la note attribuée à la zone. Grâce à cette amélioration, on disposerait donc d'un tableau de notes qui, une fois dedoublé, se prête de façon classique à la même chaîne de traitement (AFC, CAR) . .S~11ill.age..__._.de.:s_..Ya.r1.alJ.1.e..a-_mé..t.rl_gJJ.e..s----f"...t_-p.ondé..ra.t..i.Qn.s-' e.!Let..s Gut..m.alL..e:t_.é.IDlili.b.r.e-..eAtr_e.-.d.e .5~ipt..e._lJ.c. On a dit plus haut avoir préféré, pour décrire la taille et la forme de l'élément ,bâti majoritaire, les indicateurs synthétiques calculés : "surface" et "rapport", aux variables originales "longueur" et "largeur". Ce choix n'a pas été fait sans avoir préalablement effectué l'analyse factorielle du tableau disjonctif associé aux descripteurs originalement saisis. Dans ce premier essai, les variables longueur et largeur avaient. été recodées respectivement en dix et huit modalités. La quasi-totalité de l'information apportée par les deux premiers facteurs tient en un classement des ~ones le long d'une parabole définie par les dix-huit modalit~s de ces deux variables.Ce phénomène, bien connu en analyse des données -128sous le nom d'effet,GUTHAN, se produit souvent lorsqu'un granl nombre de mo·::.:\l i tés sont "naturellement" ordonnées (on 11 retrouve d'a:l:"e'..i.rs, à un degré moindre. dans les résultat finaux exposés plus haut, avec les variables SURF, RAPT, SMI! et SMAX). Trop présent dans cette premiere analyse, il empêch, par exemple, l'émergence claire d'un classement des zone suivant la densité du bâti; une fois calculées les variable SURF et RAPT e":. réduit le nombre de modalités qui leur son affectées, la variable 'densité du bâti' prend un contribution i~~ortante au second facteur. C'est un phén~::,:ène de même nature, mais incontournable étan donnée la nature actuelle des données, qui explique qu'on ai du multiplier ~ar trois l' importance relative de la variabl "hauteur du bâti" pour séparer les bâtiments industriels de grands ensembles. Al' issue de l'analyse, on peut donc dire que le recodag disjonctif, su~vant le nombre de modalités attribuées à tel 0 tel descripte~~, perturbe l'équilibre informationnel entr variables. Par la suite, le rétablissement de cet équilibre 0 plus exactement l'établissement d'un équilibre qui satisfass les objectifs ~tématiques fixés à la typologie, a demandé u ajustement par pondération qui ne peut s'effectuer que pa tatonnements s~~cessifs ce qui l'a rendu assez laborieux. La proposition ci' amélioration de la méthode faite ci-dessus alliée a une ~eilleure précision de certains descripteurs devrait permettre de réduire de beaucoup ces tatonnements : 0 partirait d'un ~ableau ou la qualité de l'information apporté serait moius ~ariable d'un descripteur à l'autre et 0 suprimerait l'arhitraire lié au nombre de modalité disjonctives '-=réées lors du recodage. L'établissement de 1 typologie devenant ainsi plus "automatique" la méthode serai plus facilement transposable à d'autre sites. C~:m_c.l_u.s.i.o.n Au terme de cette expérience, il importe de résumer le problèmes rencontrés, les solutions qui leur ont été apportée et de formuler quelques propositions qui nous semblent pouvoj améliorer la n:éthode. Dans cette optique, on peut souligne les points suivants : 1) L'analyse statistique de chacun des descripteul morphologiques permet d'affirmer que, pour l'objectj poursuivi, un niveau quasi-optimal de précision c l'information extraite des photographies aériennes 'seraj atteint si l'en codait les descripteurs "Densité du bâti' "Hauteur du bàt:''' , "Valeur de gris du bâti" et "valeur de grj de l'espace i:'lï:.ersticiel" selon des echelles de notes, aprE avoir mesuré les valeurs des caractères sur des zones étaloI de chaque modalité. Pour les autres caractères, quanti tatifl il semble bien que le passage du métrique à l'échelle de notE par aglomérai:.i~:'l des valeurs aux moyennes des principea\ -129- modes, ne soit pas une dégradation trop importante de l'information qu'ils apportent. En adoptant ces améliorations, on homogénéiserait le tableau de description morphologique à un niveau d'information optimal compte tenu de la nature du phénomène étudié, des objectifs poursuivis et de l'echelle d'observation. 2) Le problème majeur rencontré au cours de l'analyse est celui de l'équilibre informationnel entre les divers descripteurs morphologiques. Lorsqu'un descripteur, du fait du codage original ou d~ son recodage qualitatif, présente un grand nombre de modalités "naturellement ordonnées" (par exemple les descripteurs LONG, LARG, SURF, RAPT, SMIN et SMAX) , l'effet GUTTMAN sur ces variables empêche l'émergence claire d'un classement des zones suivant d'autres descripteurs thématiquement importants mais moins précisément observés comme l'élévation moyenne ou la dennité du bâti. Le paliatif retenu pour rétablir un . équilibre informationnel qui satisfasse nos objectifs thématiques a été un ajustement par pondération de certains descripteurs qui peut choquer les théoriciens de l'analyse des données. L'amélioration du codage des descripteurs devrait également permettre, en appliquant la même chaine de traitement â l'ensemble du tableau (il s'agira alors d'un "tableau de notes dédoublées" ), d'obtenir la typolo~'ie sans recourir aux étapes d'analyses des sous-fichiers pondérés. Outre q~'elle serait pl us élégante, la méthode, devenant aussi plus "automatique", serait certainement plus facilement tranposable à d'autres sites. Si la démarche présentée peut paraître d'une part hétérodoxe du point de vue de la taxinomie mathématique, d'autre part inutilement lourde aux yeux du thêmaticien urbaniste ou géographe, il nous semble donc qu'elle peut être assez facilement améliorée des deux points de vue grâce aux proposi tions faites ci-dessus. Ceci constitue à nos yeux un premier acquis méthodologique de l'expérience. D'autre part, quant aux objectifs même du programme de recherche, cette méthode d'analyse typologique permet l'obtention des résultats principaux suivants: 1) La mise au point d'une stratification de l'ensemble des districts de recensement de l'INSEE qui, comme on le verra par la suite, s'avère efficace, tant du point de vue de la représentativité morphologique de l'échantillon de travail que pour l'estimation par sondage de l'effectif de population et d'autres indicateurs démographiques. 2) Le cadre méthodologique de l'analyse typologique permet d'affirmer que le niveau de finesse de la partttion obt.enue reflète â peu près exactement le niveau de précision de l'information qui a servi à son élaboration. En d'autre termes, on ne risque pas d'avoir opéré des regroupements ou des séparations visuellement justifiables mais que l'on ne -130pourrait pas c~r3ctériser à partir du t~bleau de données. Cec va nous être tr~s utile pour proposer par la suite un modélisation :'::'it:'ématique des relations entre morphologie e démographie spécifiques â chaque strate. 3) Cette mét~~de, qui permet une quantification facile e précise de :30 contribution de chaque caractère à· l constitution c.e la typologie , fournit à l'équipe un moyen d comparaison èes gains de précision qu'apporte cett classification synthétique, à ceux qu'on peut attendre ct' un autre démarche classificatoire, fondée sur un ou plusieurs de caractères mor;~ologique. C'est cette quantification, alliée la prise en cc::pte du degré de facilité d'extraction ct l'information m~rphologique de l'image satellite, qu déterminera le choix, parmi l'ensemble des descripteur morphologiques, de ceux sur lesquels peuvent se fonder de stratifications pratiquables et efficaces. La mesure complèt de cette efficacité ne peut cep~ndant être obtenue qu'après 1 test de chaq~e stratification sur les données issues d recensement (voir annexe 15). -131- Annese7 ADALYSE: DE L" 1I1l0RmADOn InTEGREE DADS LA BASE DE DOIUlEES suu mARSEILLE F. DUREAU-AvriJ JQ88 Comme dans t.out.e ét.ude, il importe d'analyser p-éeisément.l'informaüon disponible, afin de dét...miner un schéma d'exploit.ation opümcù da donnHtl qui soit. cohêrent. avec leur nat.ure et leur deqré de fiabilit.é. nous insisterons iç1 sur l'analyse des caractéristiques thématiques, statistiques et surtout spaüc1les des données, qui prend une dimension particulière dans le cas du trait.ement. informatisé de données localisée. : c'est en effet. cette anc1lyse qui permet. de préciser le schéma concept.uel des données, donc les bases de leur informatisation et les traitements qui pourro~t être réal1sés. 1. LE RECEnSEmEnT DE LA POPULAnOn DE 1982 Le recensement.. réalisé en mars 1082 sur l'eNlemble du t.erTit.oïre françai., a donné lieu à différents tqpes de résultats, en fonction des étapes du schéma d'exploitation des questionnaires : -Le sondage au' 11'20 : prlltmière e%ploitaüon destinée ci une publication rapide de résultats, selon un dé<:oupaçre qéoqraphique qI'OSsier (département, avec distinction urbain et rural). Le sondage est réQ1isé en tirant. une feuille de logement. sur quatre (échanüllon au 1/4), puis une feuille de logement. sur cinq au sein de cet. échantillon. -Le sondage au 1/4 : correspond à l'e%ploit.ation de t.out.es les feuilles de ménage de l'échantillon au 1/4 tiré précédemment.. Le. résult.ats de cet.te exploitation au 1/4 sont st.atistiquement valables au niveau du quartier. Une ville comme marseme étant <11V1sée en 111 quartiers, dont la d~limit.Qtion ne repose pas sur des critères de type de tissu urbain, ou de densité, ce découpcge ne peut être pertinent pour notre application -L'ezhaustif les résultats Ghausüfs sont issua de la fusion d'un e%trait. des variables du fichier du 1/4. et du fichier provenant. de la saisie d.. 3/4 des bulletins collectés restants. La saisie des 3/4 n'est que partielle: ne sont saisies que quelques unes des réponaes portées sur les questionnaires. Des deux pages du questionnaire que chacun de nous est censé avoir rempli pour le recensement. ne sont saisies sur les 3/4 des questionnaires, et donc 8%ploitées pour -132- l'exhaustif, que les mformations mentionnées dans le Tableau 1 ; seulement 1/4 des questionnaires sont Salais intégralement. On mesure donc J'importants r9duction d~"nI'ormatianqui s'optiremaintsnant dans les recensemsnts Tableau 1 - Do~ individueUn saisi.. pour les résul~ts ezllausti!s du recensement de 1982 ( InsEE ) Sne Situation de famille Date de naissance naUonaUté (Cranca1s. étrangers) Département. de résidence au 1.01.1975 Indicateur de scolarisation des enfants Type d'activité (actif ayant un emploi, chomeur. élève ou étudiant,autre inacW) statut de la profession exercée (salarIé, non salarié) Caractère a,qncole de la profession exercée (a,9Mcole, non aqricole) Département et commune du lieu de trava.il des actifs ayant. un emploi de population. Ainsi. è1 ce stade de l'exploi~tion. ~')n perd toute information sur une notion auss1 primcrdiale que la catéqorie socio-profess1onneUe ; mais. ceUe exploitaUon e%hausuve étant la seUle qui permette de travailler cl un niveau géogra,phique su!fisc..'"nment fin. on est. dans l'obligation d'y recourir pour toute étude démographique précise en milieu urbain. C'est donc sur les résultats exhaustils que nous tr'Ov·:1illoM sur mar.eille. nous disposons de la bande maçnfltiqutl des résultats er.naustU's sur la communtl. qui comprend, outre l'eifectJ! de population. les répartitions de cette population selon les variables citées dans le Tableau 1. prises indépendamment ou en les croisant. Une précision s'impose cl propos de cette bande magnétique : demandée cl l'Observatoire régional de l'InsEE à. marseille en Février 1985, elle ne nous a été livrée qu'en Octobre lQ85. Jusqu'à. cette date. nous ne disposions donc pour travailler que d'un listinq des elfecti!s de population, que nous avons du faire saisir à. Paris. CeUe exemple est stjmptomaUque du délai nécessaire pour obtenir des résultats e%haustils du recensement à. un niveau géographique fin: J an8 et demi Stl80nt ticouJ_ entrt# I~ rscsnssmtlnt st la production d_rtisuJats tU:haustU's sur la villi, d. IJ)ars8iJI•. Cette observation sur le délai que réclame l'e%ploitation exhaustive d'un recensemltnt est en partie à. l'crigine du programme de recherche sur l'utilisation de la télédét.ection pour l'observation des populations urbaines: ce déla.i est incompatible avec le rythme de croissance des villes de. pays en développement. L'expérience que nous venons d'avoir sur marseille confirme la nécessité de développer 'd'autres systèmes d'observauon démographique pour les Villes; mais elle montre aussi la difficulté qu'il y a à. mettre en oeuvre des recherches récla.mant cette source de données pour développer de nouvelles méthodes d'observation démographique. -133QueUes sont. les caractéristiques du découpaç'e ç'eoç.raphlque Ct:Jrrespandanf ow. résultats Fournis par 1'l1lSEE à partir de J'taplailotion erhaustiV't1 du rt1C6'nsemenl? Pour réaliser le recensement de population, l'InsEE comme tous les instituts statistiques nationaux divise l'ensemble du territoire français en districts de recen:sement.. Pl~ieur3 crit.ères int.erviennent. dans ce découpa9'e : - Un crittirfl administratillié èl la fonetion première clu recensement qui cloit. fournir des chiUres de population légale pour 1. différentes unités territonales de France: ainsi. les districts de recensement doivent. respect.er- les limit.es de sectiona CClclaatra.lH. de cant.ona et de comm~. 'tre - lin critère démograpl1iqut!1: chaque CUstrtct doit. pouvoir recensé par un seul agent recenseur dans le laps de t.emps imparti pour le recensement. C'est. pourquoi on considère en France qu'un di.trict. doit correspor..dre à environ 800 personnes. - Un criln phtpiqutl: les voies de circulaUon automobile ou ferroviaire, les cours d'eau et. autres limilu nat.urelle. sont. en principe privlléqiées par l'InsEE pour clécouper le territoire en unités de recensement, La prise en considération de ces différents paramètres aboutit. à un clécOupaqe spatial de l'ensemble du t.erritoire en uniléa detaille trè8 variable, cet.te dernière variant.. grossièrement.. comme l'inverse cle la densité de population. L'introduction de cc,ntra1ntes administratives et démoqraph1ques dans le pr1ndpe de découpage fait. perdre la notion d'iJôt ur.bain au 6t1n8 -phIPiqUfl- du lrmtl; c'est. à dire le pâté de maisons. La figure 1 illustre quelques unes de ces diverqences: -un district cle recensement peut englober plus1eurs pdtée de maisons (uemplel). -un district cle recensement peut ëtre composé d'un ou plusieurs peités de maisons, auquel on a ajouté une portion d'un autre pâté de maisons (exemple 2), -un. limite peut. diviser" un seul et. même bâtiment. en d8U% districts de recensement. (exemple 3), -dans la majeure parUe de mare.me, 1.. roncLs pointe au centre des placee constit.uent. chacun un district. de recensement. (exemple 4). tandis que d'aulre8 portions du teJTitoire urbain ne sont. affectées èl aucun district. Il n'mat.e donc aucune relation bi-univoque entre le découpaqe physique du t.errit.oire déterminé par les bâtiments. rues. voies feme. et cours d'eau. et. le découpaqe de l'InsEE ; certains "héritaqes" de limiles léqa1es aboutissent èl la situation la plus paradoxale. où une Um1te traverse un Datiment d'habitation. -134Figure 1. - ffiarseille . Découpage IrlSEE en districU:l de Ntcensement. _ Limi te de district mSEE o 10 IGO. 1 \ + lO + ,...$J \ ,.- .' 'c, Exemple 4 .. .01 ' -135- 2. LOIIllOllmAnOn SUR LA mORPHOLOGIE URBAIIlI La connaissance de la morphologie urbaine sur l'ensemble de la zone d'étude repose sur l'analgStl viSUtllltl d'untl mosaïque de photographies ariennes au I/2JOOC (mi=aion lan d'Août 1982), avec contrôle ten-ain . .l 'anaJgs~ d~ la mœaiqulI phot09T'QphiqulI a été réali.... c1o...iquement, en deuz: étapes : zonaqe en unités homoqènes, puis desa"ipüon des 542 zones ainsi déqaqées selon des caractères morphologiques. Les traitements d'analyse des données sur le fichier descriptif des zones et les vérüicaüons sur le terrain ont permis de définir une tgpologill morpht:JIogiqulI #In huit pt:JRt. . A l'issue de l'analyse vtsueUe et des traitement. d'analyse des données. nous disposons donc d'une informo.üon homogène sur l'ensemble de 10. zone d'étude, décrivant 10. morphologie urbaine en 1Q82 , de !a.c;on synthéüque (typologie en 8 postes), et analytique (onze descripteurs pour chacune des zones) : le découpa(18 spatial dans lequtll s'inscrit cette information lui tlSt propre. tlt ne titlnt QUCfJntllntlnl compttl du dticoupagtl ,tab1i par J'Jng;E, ni dtl œlui d_ ilôtl.l1 est néanmoins certain que le tro.cé da t'Un introduit une discontinuité 8Ur 10. pholographie o.érienn., et. Q donc tendance à influer' sur le tracé des zones homoqènes. 3. LOJJDAGE m:mADC mAPpm L'imaqe dont nous disposons a ét.é enrtfgi8uw en FtivritJr J9lJJ par le capttlUr Themaüc mappr: 10. do.t.. d'enreqïstrem.nl n'est po.a 10. plus propice pour l'observation d~ 10. véqétaUon. élément souvent très pertinent pour la d.isaimination des types d'habito.t en mil1eu urbain. mais. dans le but de minimiser le décalage temporel avec le recensement. (mars 19a2), nous l'avona préférée Cl une imo.ge de printemps enregi.trée plus récemment. en Juin 1084. La principale caroctérlstique de l'information contenue dans les imo.q88 satellite vient de leur mode d'enrec;istrement, qui se !o.it. sur des unités élémento.ires appelées ·pixels·, ayant. une certo.ine surface (parallélogramme de 30 mètres de côté environ pour Thematic mapper) : les données salellitairtls 8tI ~ntenl toujours sous un, /arme mOlll•. L'information dont. noua disposons o.vec l'imo.qe ThemaUc mapper correspond à l'enregistrement réo.li.é par 1. so.t8llit. dana s1% longueurtl d'onde pour cho.c:un d_ pixels de 30 mètres de <::ôté. et dana l'inlra-rouqe thermique sur des pixels de 120 mètres. Chacune des unit.és éli~menta.1res de l'1maqe est. donc deite par S'tIpt valBUr.S radiamtJlriques, pouvant chacune varier, théoriquement, de 0 èl255. La complexité del'inlerprétaüo.n d'imo.q. satellite en vill. est liie cil'hét.érogénéilé et. à la faible taille des objets consütuants : les valeurs enregistrées sur un pixel donné sont la résultante de toutes les composantes du puel, un seul pixel pouvant être composé de portions de voirie, t.oiture, po.rkinq, espace vert... etc. nant donné le principe d'acquisition dM données so.t.el1itaire•• on ne peut comprendre la formation du si~al enreqistré par le satellite qu'en se référant ci l'occupation du sol sur l'ensemble du piXel (et même des piXels voIsins). -136- Fi~a - L'implcmtation qéoqraphique des trois types de données à int.é9rer dans la bc::1se de données sur marseille Découpaqe InsE:E en districts de recensement. Zonage morphologique Imaqe Thematie mapper a 250 l a 100. , zIa , a , zsa loa .. 1 soa III f -137- Comme le montre la FigUre 2, les trois t!1J'88 dtl dannHs locaJi~ à intégrer dans le. hase s'inscrivent dans des découpages géographiques différents. ce qui justifie le recours au système TIGRE pour les mettre en relation et les qérer . En eftet. un loqiciel de cartographiqe automatique classique ne pourrait e!!ectuer des traitements sans avoir ramené toutes les données à un découpage géographique unique, ce qui ferait. pérdre la majeure partie de son int.érêt. intérêt au croisement. de données localise.. tel que nous le concevons dans ce proqramme. Ainsi que l'ànalyse des informations à intégrer dans la base de données sur marseme l'a mis en évidence. C«I diffnntl d«:OUpagw1.rhu/ttlnt Ditln sur du mOJth d'implantation spatial. proprw à un phthJQmtintl. mail aus.s:i dtlla mi#thod. d. coJll1Ct. et d'erplailation dtl J'information dkrjvrznl ce ph~namèntl. Ce deuxième facteur déforme nécessairement la réalité des [aits que l'on cherche à observer: les données à int.égrer darus la base correspondent. à un certain niveau de médiatisation, donc à une cert.aine modélisation du réel. que nous maîtrisons plus ou moins selon la source d'information dont elles sont issues. Cette modélisation est complétée par les choa qui sont laits au niveau des modalités d'intéqration des données dans la base. notamment. les choiz de l'échelle de saisie. du découpage géoqro.phique. des relaüons et des attributs (au sens des bas.. de données relationnelle.). _, 3 8 - 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -139- Annexe 8 InTEGRAnOn DlS DOllIlEES mORPHOLOGIQUES ET DEmOGRAPHIQUES DAns LA BASE DE DOIUlEES SUR mARSEILLE GEREE PAR LE SYSTEDlEnGRE F. .DUREA U - Juin lQ87 L'intégration des données da.NI la ba.8. a été réalisée en trois phases que nous aborderons sucessivement : la préparation des fonds cartographiques avant numérisation, la numérisation de ces fonds sur table à. d1qitaliser, et l'1ntéqraUon de l'information thématique s'y rapport.ant. 1. PREPARAnOn DES POnDS CAATOGJlAPHIQUES A nUlDERIsm L'intégration des fonds de cartes dans la base gérée par le système TIGRE se fait par numérisation sur table à numériser Bmson. Il est bien évident que le trac:' enregistré correspond au tracé présent sur le document. soumis à. numérisation : il importe donc de liloumeUr~ à. la numérililation du [onet. de ca.rt.e8 correct8.•t. remplissant les conditions nécessaires à. l'exploitation qui en sera laite. IJans Je cas de mar.s'l!1ille. la prticision dufond". de carte ut d'autant p/uaimpartant6 que J'on veut croiser à flTand9 échelltl 188 diff8rvmttlS informations. 9t qutl lu limit.. de zones sont sJgnüiantM et objets d'titudtl: par exemple. nous utilisons le tracé de la voir1e. issu de la carte des limites d'116ts. pour tester la qualité géométrique du recalage des imag" satellit.e. Trois paramètres doivent être considérés : la précision du tracé sur le document ci numériser, l'échelle de numérisation. et le système de projection géographique de la carte à numériser; noua évoquerons successivement. ces trois points et. les questions qu'il soulèvent.. . La préci.iop du tracé sur 1. docam.nl à num.ri.... La figure 1 montre un exemple de la cartographitll.f1SEE: 11 est clo.tr que l'on ne peut numériser directement. ce t.Y})8 de document.. au tracé très apprœimaü[. La. confrontation d'un e%trait de carte InsEE et d'un extrait d'un plan C01'T'8Ct. (à même échelle) met en évidence l'ampleur des déformations présentes sur les cart.es InsEE. Inexploitables d1rectement. les fonds de cart.e établis par l'InsEE doivent. donc être redel3sinés avant. d'être numérisés. La commune de marseille est. presque entièrement couverte par une cartographie ci grande échelle (l ~ et 112000), réalisée par 1'1COREm à partir de la fin des années -140- Figure 1 - Comparaison de la cartographie mSEE des districts de . recensement el d'un plan ICOREm + 01 @ .. .+ + • InsEE lCOREIn ,o 50 100 III -141- 70 : l'ICOREm aYQI\t développé un sg~t.ème informatisé de gestion de donn. cartographiques et urbaines, celte soclété assure une mlse à jour constant.e de ses fiduers géographiques en Conction des relevés de terrain falts par ses nombreux enquêteurs. Les cartes éditées par l'lCOREIn renseignent très précisément sur l'occupation du sol. comme le montre l'exemple de la Figure 1 ; les méthodes de travail utilisées pour établir ces cartes nous assurent de leur très bonne qualité. C'est donc sur les cartes ICOREIn que nous avons reporté le tracé des 3354 districts InSEE composant notre zone d'étude mCU'8e1l1aise. ce qUi nous a donné une série de fonds de cartes géographiquement corrects, prêts pour la numérisation. Le tracé des limites InsEE sur les plans ICOREIn a nécessité plusieurs mois de travail particulièrement fastidieux, au cours du premier semestre 1980 . Toute' personne devant exploiter cartogro.phiquement.le recensement se trouve confrontée au même problème on voit que celèl limite sérieusement les analyses du recensement et l'on conçoit aisément que, dans ces conditions, même les agences d'urbanisme s'en tiennent à une exploitation du recensement par arrond1ssements ou. au mieux, par quartiers. Outre cet elfet des déficiences de la documentation cartographique relative auz recensements, il faut insister sur l'intérët que l'InsEE powTait trouver à utiliser ces documents ICOREm lors de la phase de cartographie qUi précède tout recensement; comme le dit très justement R. CLAIRIn. -On ne le répétera jamais assez. si on ne dispose pas d'une cartographie adéquat.e, la collecte démographique 8e fait dans le brouillard- (1). L'InsEE dispose à ffiarseille d'une arme pour lever ce brouillard, on comprendra1t di!!1cllement que cet institut persiste à ne pas l'employer. Quant au zanafTl9 marpha/og"iqutl dont on a vu qu'il a été réalisé sur une mClSO.lqul# d~ p170toçrophidS aéritlnnes non co.ntrôlJtJ. il comporte par conséquent de nombreuses d~formations géométriques. et ne correspond à une aucune proJecUon cartographique. Le zonage ne pouvait donc pas être digitalisé sous cette Corme. C'est pourqUOi. avant numérisation. il a été nécessaire de reporter ces zones sur un fond de carte géographlquement correct: nous avons choisi la carte 100 au 1125 000, dont l'échelle est proche des documents photographiques util1sés pour ce zonage morpholoqique. et qui comporte les principauz éléments du réseau de voirie. . L'échelle des documents à numériser L'échelle de numérisation est un pararnètre important à considérer même si, techniquement. le système TIGRE permet de c:::nHtr des imaqes ci n'importe quelle échelle ci partir d'un lond numérisé ci une échelle donnée, l'échelle de numérisation est un facteur limitant qu'ilfaut prtIndre en considération, pour deurraisons: (1) R. CLAIRIn,I981.Ouelques réflmons sur la collecte démographique. n'25.Cité par G. THEODOR!,1 ~. STATICO -142- l'iqure! - ffiarsei1:'l. Zonage morphologique d'après analyse visuelle d'une mœ..:.ique photographique au l/23000de 1982 _ I..iroJ.le de zone morphologiquement homogène -143- -l'untl ~t d ~ ~mt1nt cartographiqutl: le degré de prec1810n d'un U'acé cartographique est directement lié à son échelle. Plus on réduit l'échelle, plus le u-acé est volontairement simpliCié : les cartoqraphes procédent ainsi. manuellement ou automatiquement maintenant. cl une "qénéral1sation- du tracé. en ne retenant que lesélémenc, majeurs de celui-ci. Agrandir une carte dCUUI d" proporüona important" par rapport à son échelle irutiale comporte donc le risque d'obtenir une restitution très simplifiée, et même [ausse si le rapport d'aqr<md.1ssement est exaqéré. on peut toujours rédUire l'échelle d'une carte, à l'aide d'une procédure de généralisation automaüque ou non; par contre. l'ordinateur ne peut. inventer du détails de tracé à partir d'un tracé simpliCié. -l'auw ut d'ardrrf conœptwJ : toute information a un domaine de validité propre. que l'on ne doit. pas dépasser. Ainsi. une typologie de l'occupation du sol est directement liée èll' échelle èllaqueUe elle a été établie et. ne sera pas la même si on la bâtit au 1/1000 ou au 1/40000 : un chanqement d'échelle n'est pas une simple opération géométrique, mais influe direct.ement. sur la nature des phénomènes observés. En milieu urbain où un faible changement. d'échelle modifie larqemenl l'objet d'observation et la perception de l'orqanisation spatiale. il importe d'être parUcul1èrement attentif à l'échelle de collecte. ou d'élabol"c1t1on. de l'information. S'ur marseiJle. les données démographiques issues du recensement correspondent èl une cartogrcophie numérisée au 115000 (et 1/2000 sur une petite partie de la zone d'étude, non couverte pas les cartes ICOREIn au 115000) : quant am: données relatives à la morphologie· urbaine. leur fond de carte a été saisi au 1125.000. 1. ,,:ôcart entre lf?$ ticll.Jlu de saisi. des dtJUZ informations n 'tlSt pas ntigligeabJ, (rapport de 1 èl5 dans la majeure partie de la zone d'étude, et. de 1 èl12 parfoiS) : dans l'opération de jointure (opération décMte au chapitre 3 de ce rapport) entre zones InSEE et zones morpholoqiqu88, il est nécessaire de prendre en considération ceUe di!!érence d'échelle de saisie, qui se traduit. par une imprécision relative plUS importante dans le tracé des zones morpholoq1ques que dans celui des zones InsEE. D'autre part. comme nou8 le disiona plus haut, il e%iste une limite conceptuelle, qui nous interdit d'utiliser sans précaution une donnée èl une échelle trop différente de son échelle d'établissement: avoir réal1sé le zonage morpholog1que sur une mosaïque photographique au 1/23000 induit directement un certain type de zonage et un ensemble de descripteurs. différents de cewt que l'on aurait. pu retenir en travaillant. à une échelle de l'ordre du 115000 par exemple. On nepeut donc pas tUplaiter1t18.résultatsrelatu$ à la morpl1oJoç:ie à une tkhelle ire} djfJ~./Ynt. d. cell. à laqutlil. an Q l'ait la photcranalfIN: ce serait une en-eur de vouloir exploit.er la typoloqie que nous avona établie pour travailler au. 11500, où. d'ameurs. on perdr'Jit la perception du tissu urbain pour ne plus observer que le bâtiment en tant qu'objet bien ind1vidualisé à. cette très qrande échelle.• -144- Flqure 3- Découpac;~ msEE en' disb-icls d~ recens~me-nt. . Restit.ution au 115000 (Unllé d'Infographie. ORSTOffi) 1· ~. Sl".OI J L !Ol lJVO~ S7~04 . !or S74101 1:2 S740?2 • -145- Figure 4 - D~coupage InsEE en disl:.ricts de recensement, Reslituuon au 1/15000 (Unit& d'Infographie. oRsrom) -146- . Le !'tIst..me de project.ion géographique des documenb à intégrtn" dans la base L'1n/ormaüon graphique décrivant le découpage InsEE (contours des districts de recensement) et le découpage morphologique (contours des zones morphologiquement homogènes) est saisie et conservée SOl/sÎarme VllCfarielJe dans le système TIGRE. Après la numérisation. les coordonnées table des périmètres de zones sont transformées en coordonnées géographiques à partir des coordonnés géo<]rophiques connues pour les trois ou quatre points de OC1lage saisis en même tem pa que le fond cartographique. CeUre transformaüon suppose bien évidemment que l'on connaisse le système de projection du fond de carte numérisé. Ce principe étant admis. il est cla1r que l'an ptHJt intégrtlr dans une..lxJse génie par TIGRE d~ in!"ormati0n8 gBographiqlMl COf"rWIpondant à dVFnntl 8!pt~m~ dl! proj«:titJn . Dans le cas de marseille. les districts InsEE sont cartographiés en projection LAmBERT III. puisque le tracé a été repris sur les plan ICOREm. qui sont tOWl en LAmBERT III. De même. le zonage morphologique nt en LAmBERT III. puisque c'est la projection utilisée par l'lGIl pour sa carte au 1/25000. Quant à l'image satellite.l'IGIl a effectué un recalage géographique selon une projecUon de même type. LAmBERT III. Tout~ nQff in!"ormati0n4 gficgraphiqlMl conCtll"nant m~iJJ9 rtlJ'iJwnt donc d'lu; même système de pro)«tian. f.AD}.8EIlT III; mais il s'agit d'un- concours de circonstances. lié au !Q.1t que nous utilisons des documents de l'lan ou se recalant sur les documents mIl. et non d'une obl1gaUon du système nGR!. 2. DIGITAUSAnOn DES FOnDS DE CARTE La numérisation des cartes des districts de recensement et du découpage morphologique a été réalisée par l'Unité d'Infographie en une période de s1% mois environ ( y compris contrOles et COITecüons). Etant donné la surface occupée par la cartographie des districts de recensement et le nombre de zones qu'elle comporte. la zone d'étude Q été diqitalisée par parties. en 26 reuiUes diI!érentes. La Figure 2 présente le zonage morphologique numérisé au 112SOOO. tel qu'il est restitué sur table traçante à une éehelle du l.miOOO: sur cet exemple. ne figurent que les arcs (contours de zones). Les Figures :3 et 4 corTespondent à des utraits du découpage InSEE (saisie réalisée au 1/2000 ou 115000 selon 1.. quartiers de mcir8eille) : - Figure:3 : restitution au 115000. avec le code de district InsEE et le numéro de zone attribué lors de la saisle - Figure 4 : resü tuüon au 1/15000, où ne figurent que les limites de zones. -147- 3. IntEGRATIOn DE L'InfORmATIon GRAPHIQUE Après la phase de numérisation, les coordonnées table des pérImètres de zones sont transformées en coordonnées géographiques (longitude. colatitude par rapport. à. un pomt de référence propre à la base). à partir des coordonnées géographiques connues pour les point.s da CQlagellaillill en même tempta que le fond cartographique. Les 26 feuilles digitalisées déaivant les districts de recensement ont ainsi été intégrées dans la base : eUes constituent l'information graphique de la relation "Population" de la base "marseille". Des sorties de contrôle ont montré la bonne cohérence géoQraphique des 26 Ceuilles digitalisées. Les quelques erreurs locales qui sont apparues sont dues à l'imprécision du tracé soumis à digitalisation : eUes COIT"pondent aux CCl8 des districts InsEE à cheval sur des cartes ICOREIIl au 115000 et 112000. pour lesquels nous avons du agrandir au 1/2000 la partie de district cartOQI'<1phiée au 115000 par un zoom transferscope. En dehors de de problème particulier, les d1fférentes feuilles se recalent très bien les unes par rapport aux autres. Concernant le zonage morphologique reporté sur carte lem aU 1125COO, il a été digitalisé en une seule feuille. L'intégration de cette information grap1"Jque de la relation "morpholoqie" et sa comparaison avec l'informaüon déaivant le découpage Ifl3EE a tout de suite révélé une incohérence sensible entre les deux découpage. Etant donnéea l'échelle de digitalisation (1/5000 et 112000 pour le découpaça InsEE, 1j 25000 pour la morphologie). la bonne cohérence interne du fichier graphique d4crivant le découpage InsEE. et la stabilité du support papier des cartes ICOREm (bl,,;,n meilleure qua celle de la carte lGn au 1/250(0), on peut affirmer sans aucun d0ute que l'information graphique décrivant le découpaqe InsEE est bien plus fiable qU'.3 ~Ue relative à la morphologie : nous avons donc procédé à une correction des p',mts de calage du zonage morpholoqique pour rendre cohérents les deux fichiers graphiques. InsEE et morphologie. C'est donc selon ces points de calaqe corrigés qu'a été réalisée l'intégration dans la base de l'information graphique déc:r1vant le découpage morphologique. Les problème. que noua venons d'évoquer n0U8 conduisent à. insister sur l'absolue nécessité de vérifier la cohérence géographique des documents à intégrer dans une même base avant de. débuter la digitalisation. et de n'utiliser, dans la mesure du possible que des documents sur supporl stable. Dana le CQ8 précis de la carte au 1/25000 de marseille, no8 demande8 en ce sena n'ont pa8 reçu da suite favorable et nous n'avons pu avoir accès qu'à. un document sur papier. d'où les problèmes évoqués ci-dessus. . 4. InTEGRAnOn DE L'InFORmATIOn mEmATIQUI L'information thématique relative aUX fonds de carte numenses constitue les "attributs". pour reprendre le vocabulaire des bases de données relationnelles: dans -148- Tabl.au 1 - Relation morphologie. List.e des at.tribut.s 1 . numêro de zone morphologique 2. Densité 3 . Surfaoe minimum de l'élément. bâU 4 . Surface mC%imum de l'élément. bâU 5. Forme de l'élément bâti majoritaire o. Longueur de l'élément bâti majoritaire 7. Largeur de l'élémenl bâ,U majorilaire 8 . Valeur dominante du bâ,U 9 . Valeur sous-dominante du bâti la. Valeur dominante du non bâti non voir1e Il . Valeur sous-dominanle du non bâ,U non voirie 12 . Hauteur du baU 13. SUrface de l'élément bâU majoritaire 14. Rapport longueurllarqeur de l'élément bâti majoritaire 15 à 24: At.tributs 2 à 4, et. 8 à 14 seuillées el recodés 25 . Type morpholoqique (8 lYPH + non bâti) l'gblegu 2 - Relgtion P2pulgtion. Liste des gt.tributs 1. Population municipale 2 . Population sans double compte 3 . nombre de ménages ordinaires 4 . l''lombre de ménages co1lecüI8 5 . Population comptée à part o. nombre de résidences principales 7 . nombre de résidences secondClirtNI 8 . nombre de loqemenla vacants 9 . nombre d'immeubles la. Pourcentages d'étrangers (Hommes + femmes) Il. Pourcent.age d'ét.rçngers (Hommes) 19 Cln8) 12. Pourcenlage de chomeurs (Hommes) 19 ana) 13. Taille moyenne des ménaqes 14. Pourcentage de ménages d'une personne 15. Pourcent.age de ménages de 6 personnes el plus 16. Pourcentages de 0-4 ans révolus (Hommes + lemmes) 17. Pourcentaqe de 60 ans et plus (Hommes + lemmes) -149- le cas de marseille, on peul distinguer deur relations (morphoJoçJt1, et population) • av@(.,' deur StiritlS d'aUributs. l'uns ~'"fXJIJdant au zonage marphaJogJque. l'autN our dJstricts du rece~ment La li:ste des altributs a été définie par notre application dana le cadre de ce programme de recherche: - morphalogie (voir tableau 1) : Vingt cinq variables décrivant analytiquement la morphologie. el un indiC<1leur synthétique du lype morphologique. Ont. ét.é intégrées dans la base les variablea brulea, telles qu'elles ont été produites par la photo-analyse. les variables dérivées (exemple: rapport longueur Ilarqeur) ainsi que les variables seu1llées et reco<1ée8. nous avons donc une certaine redondance d'information. une même variable pouvant apparaitre trois fois dans la base. à des stades différents de recodage. - popwatJan(voir tableau 2) : pour chaque district InSEE. neuf variables déa'ivant les nombres de logements et les eUectiIs de population selon différentes définitions liéetl à des critères de résidence. ainsi que huit variables décrivant quelques aspecta importants des structures de population (voir en annexe 12 les définitions InsEE des différentes catégories de population) La !Jase de données sur marseme cornporte donc les donnéH morpholoqiques et. dém"qraphiques nécessaires au programme de recherche; l'intéqI"ation des donnéel:l sût~llilaires (image Tm recalée) vient compléter le disposit1l. Cette intégration a nécessité des travaU% de développement informatique sur les deux systèmes, : système TIGRE de l'Unité d'Infographie, et Unité de traitement numérique de l'Atelier de Télédétection. -150- -151- Annexe 9 DOnnEES GEOGRAPHIQUES ET DOnnEES SATELLITAIRES : mISE En OEUVRE DE L'InTEGRAnOJ) ET REPERCUSSIOns mETHODOLOGIaUES hY1.nçoin lJUREA V, .Bernard LORne: Alain mICHE!. marc .sr:JVRIS. mars 1 ~7("') 1. Intégrer information géographique et télédétection: une nécessité En rail,on de la résolution insuffisante des images LAnDSAT mss. seules disponibles jusqu'à ces dernières années, la télédétection est restée très peu emplogée en milieu urbain. caractérisée par une forte hétéroqénéité et la faible taille des éléments constituants; l'analyse préclse de l'lnformation apportée par les capteurs à haute résolution comme Thematic rnapper et SPOT, et les méthodes d'e%traction de cette information n'en sont qu'à leurs débuts. Comme l'a montré l'annexe :5, dans l'état actuel de la télédetection en milieu urbain, il est primordial de pouvoir confronter spatialement les données satellitaiNS avec les données de la base sur la morphologie urbaine lssues, dans le cas de rnarseille, d'observations terrain et de photographies aéri&nnes à grande échelle. La mise en relatlon avec les données localisées qérées par le système d'1nformation géographique s'avère nécessaire à plusieurs niV8<1U%: - sélection d'un échantillon spatial de l'image représentatif des types morpholoqiques présents dans la zone d'étude, - confrontation avec les références de terrain rel~ées sur cet échantillon, pour développer dn méthodes d'interprétation de l'image satellite, - confrontation avec les données morphologiques connues sur l'ensemble de la zone d'étude afin d'évaluer précisément les résultats obtenus en appliquant les méthodes d'interprétation mises au point sur l'échantillon, - t61 de la qualité géographique d.. r8CCÙag_ d'imaqe satellite, en comparant les images recalée's am: données digitalisées à gronde échelle. (*) Cette annexe reprend, en partie, le texte de nos communications prése~tée:1 au Colloque FI3G (Lyon, juin 1987) et à la Conférence sur l'informatIque en géographie (Costa Rica, octobre 1987) -152- A l'heure act.uelle, é:~'"lt. donné la complexit.é du milieu ét.udié et. l'état des connaissances en téléc.oitacUon urbaine, ne pas recourir Q une base de données gérée par un système c ~.!ormation géographique limiterait. sérieusement les interprétations de 1'1=.age satelUte, tant sur le plan thématique que sur le plan 9paUal. De plue, cornee l'écrit. just.ement. A. BALLUT Q propoe de la télédétection urbaine, le fait de p..... ~dre en compt.e la localisation peut constit.uer un at.out. important: "Il faudrc.:.t. dans les algorithmes de traitement. faire intervenir des notions relatives cl l~ réparUtion géograph1que". L'intégration des données de télédétection dans un r;stème d'information géographique tel que celui développé Q l'ORSTOm favorise l.s :'8'Cherches da.ns celle direction. pour la mise au point de méthodes de classiIicc:tion en télédétection intéqrant la localisation ; de méme. la localisation peut co:,,-!tituer un paramètre disaim1nant d'un point de vue démo9'raphique. au mê:ne titre que des variables décr'ivant.la morpholoqie urbaine. L'exemple des travaux r-éalisés sur marseille, exposé dans cette annexe, démona-. que l'1ntégration de d~:lnées local1sées {avor1se l'émergence de nouvelle méthodea d'analyse en t.élédétec&.=.on. En eUet, classiqueme:".~. l'analysè des données de télédétection s'effectue soil sur toute l'image, soit sur '';'''' échantillon de l'image par tirage systématique, soit sur des portions d'image col"r~luant des zones d'entrainement dont les limites sont sans rapport avec le conten·.J de la zone elle-même. Le fait. de caract.ériser le pixel par eon appartenance à une 'ZC.~e géoqraphique noua ouvre de nouvelles voies d'investigation pour l'analyse des ima;es. Dans la deuxième pha..~ du programme, sur Quito, nous abordons le second aspect de l'int.égration informa~on géo9raphique et télédétection: la télédétection. source d'information privilé<;:éoe pour l'actualisation d'une base de données gérée par un système d'1nformatio:-. géograph1que. Tout en util1sant certaines données de la base pour initialiser l'erl.~:t.ion d'information sur image sat.ellite. il s'agit d'int.égrer dans la base les inCcr:naUons issues des traitements des images satellites: elles pourront alors être ac:sées avec l'ensemble de l'information déjà disponible dans la base de données qéoqrc1phiques. La localisation des données est alors une information fondamentale : seule clé commune, c'est elle q-.a permet de comparer et de croiser les différentes données entre elles, avec des traitements Sui conservent la pertinence spatiale des résultats. 2. Comment réaliser l'Intégration des donn'" Que l'on considère les N'Cherches réalisées sur la ville de marsei1le ou celles menées sur Quito, les travau: à réaliser utilisent des informations de plusieurs types -153différents : - données statistiques localisées (recencements... .> - données géographiques (cartes ezistant.es. interprétation de photographies aériennes, données administratives localisées...) - images satellitaires. Pour traiter ceUe information. nous disposons à l'ORSTOm de deuz systèmes complémentaires : a) le système d'information géographique développé par le laboratoire d'Infographie de l'Orstom (TIGRE) qui permet de conserver et de manipuler les données géographiques :zonales. linéaires ou ponct.uell~. Ses principales fonctionnalitu sont.: - saisie graphique par digitaliseur. saisie des variables descriptives - choi:z: de la projection géographique de travail - fenestrage (sélectiol) d'une :zone de travail) - recherches thématiques et multithématiqun - croisement de données sur des critères spatiam: ou algébriques . - cart.oçraphie des résultats - calculs sur les variables (statistiques•...) - calculs métriques (surfaces. perimèt.res) b) l'unit~ de traïteme:"lt des imagessatellit.airee de Bondy. Si le systsme TIGRE se présente comme un logiciel int.égré.l'Atelier de télédétection de l'Orstom Bondg (ArOS) a développé un enaemble de programmes réalisant les princIpaux traitements sur les images satellites: - vi~ualisation couleur par composition - analyse statistique - indices, filtres. opérateurs de texture - classification supervisée ou non - sorties graphiques et cartographie. L'idée principale conaiste à pouvoir traiter indiflérement données de télédétection et données géographiques. à pouvoir les comparer et les croiser pour les analyser et créer de nouvelles données localisées. La classificaüon d'une image doit. pouvoir se faire en fonction de la radiométrie. mais aussi en fonction des variables e%oqènes qui peuvent mster dans la base. comme, par exemple. l'altitude ou l'ensoleillement. Cela signifie que la valeur d'une variable exogène doit pouvoir être affectée à chaque pixel d'une image satellite. De même. un indice radiométrique calculé. par e:z:emple. sur un district de recensement doit. pouvoir être comparé à une variable e%oqène à l'imaqe satellite. et ensuite intégré comme nouvelle variable de ce district. Pour permettre un croisement par la localisation. il est nécessaire de connaître et. de pouvoir modifier les différents paramètres liés à cette localisation : projection -154géographique, espace d'ëtude', taille du pixel. L'image satellitaire doit donc ëtre locl:llisée avec précision. et recalée suivant une projection connue, de manière à pouvoir en extraire une matrice de pi%els dont on connait la ta1lle et la localisation. La système de gestion d" donné" géographiques doit permettre de s'adapter aU% paramètres de l'image solellit\J.lI'e par le choil: de la projection géographique, de la fenêtre de travail et de la résolution spatiale des images qu'U engendre. 3. L"lntégrat.1on données morphologiques. démographigpel. et sat.lInaires danJS le CQ.8 de mars.iU. L'image satellite de marseille que nous utilisons a été enregistrée en Février 1Q83 par le capteur ThemaUc mapper . Cette image a été recalée géographiquement par l'IGn , selon une projection Uu"IlBERT III : ce recalage s'appuie sur une dizaine d'amers (points caractéristiques de la 'Surface terT8stre bien identifiés sur l'image satellite et localisés sur une carte topoqraphique à grande échelle). Dans le syst.ème TIGRE (',oir description en annexe 2). les données graphiques sont. structurées et. st.ocKées SOO.lS forme vect.orielle : comment intégrer dcm.8 ce système des donnéf9s de télédét.ection qui sont, par nature, sous forme matricielle? Une première solution est. de mettre sous forme vectorielle les données de télédét.ection : cette sol~tion., pratiquable à l'Orstom, ne peut être retenue qU'après simpliIication d&'l'imag! inItiale. après une classiIication par uemple. Cette solution n'est donc envisageable que pour Intégrer dans une base géNe Par TIGRE les résultats graphiques d'une erploltaüon d'image satellite : la télédét.ection sert alors à actualiser 1" données de la boae à partir des informations &Ur l'occupation du sol extraites d'image satellite. L'autre possibilité, qui consiste à inté9rer les données satellit.aires dans le ~slème TIGRE sous leur Corme matricielle, est inhérente au système, du Cait de la phase de transformation temporaire vectoriel-matriciel utilisée pour un certain nombre de trait.ements : le système crée des images numériques de pil:els associés à de fichiers descriptifs. la résolution de la matrice étant paramétrable. Cette double structure (stockage vectoriel. mo.n.ipulation matricielle) ut un du éléments importants du système TIGRE : c'est elle qui permet la facilité de manipulation de la structure matricielle sans en S\lb1l' les inconvénients majeurs. comme la réduction initiale d'information pour intégrer t.oute les données dans un maillage de taille fixe. On Peut ainsi croiser des donnHa tout en lu conaervant. dans la base dans leur propre mode d'implantation spatiale. De par l'extstence de la phase de transformation temporaire des données de la base en structure matriCIelle. l'int.égration des images matricielles comme celles produites par les satellites ne pose aucun problème de lond, Le seul problème technique est la mise en cohérence des paramètres définissant la matrice de pi.xels -155- sur laquelle sont projetées l~s données (initialement sous forme vectorielle). et de la matrice de pi.l:<91s de l'image satellite. Connaissant les paramètres spatiaux de l'image satellite (taille du pixel. sY3tème de projection géographique. et coordonnées du pixel SW de l'imaqe), il suffit de créer dans TIGRE des imaqes de même. paN.mètres : les modules d'interroqation de TIGRE donnent la possibilité à l'utilisateur de faire ces choix sous forme interactive. 4. D9 nouvelles méthodes de travail en télédétection permises par le Bystiune d'information géographique TIGRE En matiére de télédétection urJ:xùne. les premiers résultats obtenus dana le cadre du programme de recherche concernent: - le test. de la qualit.é qéomélrique des imaqn recalHs qéographiquement. avec et. sans modèle numérique de terrain (niveaux 2 et 3 des recalages réalisés par l'IGIl); le faIt de pouvoir mettre en relation des données Thématie mapper et le tracé de la voirie ré:rult.ant. de la saisie à très grande éch1!lle des dislricle InsEE nous a permi•• entre aulres. de tester précisément la qualité géomélrique du recalage qéographique de l'image Thematic rnapper : ce test. qui a donné un résultat très. satisfaisant. permet de préciser les limites et les méthodes d'u~1lisQtion du document satellitaire en milieu W"ooin. - la mise au point d'une méthodologie de coll6Cte d'informations sur la morphologie urbaine servant de références de terrain pour l'interprétation des images satellitaï.res. Propre au milieu W"baïn. et. répondant. à ses caract.éristique particulières d'occupation du sol. CQUe méthode, mise au point à marseille. a ét.é appliquée en octobre-novembre 1Q86 sur la ville de Quito. - l'analyse st.atistique descriptive des données spectrales de l'image Tm. - la mise au point de méthodes d'extraction sur image satellite TIn de l'information relative à la densité du bâti (voir annexe 16). Le dernier point. cit.é est. au centre de notre programme de recherche. L'exposé Ci-après de la méthode de travail adoptée à ce propos sur l'imaqe T.m. de marseille constitue un bon exemple des nouvelles voies de recherches permises par l'utilisation d'un système d'information géographique. La première phase du lravail a consisté à étudier les caractéristiques radiométriques pour chacune des 0 modalités de la densité du bâti. variable morphologique connue pour chacune de~ 542 zones dét.erminées sur la mosaïque aérienne de 1QS2 : cet.t.e analyse statistique de la radiométrie en fonction de la densi t.é du bâti a ét.é rendue possible en générant, par une interrogation de la base sur l'attribut ·densité du bâU-. -156une image aux caract~rlstiques spatiales compatibles avec celles de l'image Tm. Connaissant pour chaq~Je pixel de l'image ses valeurs dans les 6 canaux Tm et son niveau de densité du bâti, on peut rechercher dans de bonnes conditions les canaux, les combinaisons de canaux et les opérateurs spatiaux les plus efficaces pour discrIminer les di!!érents degrés de densité du bâti. Dans un deuxième tempe. le u-avail s'est poursuivi sur l'ôchantillon de 80 îlots, tiré par sondage strclUfié sur les types morpholoqiques parmi les 3534 îlots de la zone d'étude. Une enquête r-éalisée à marseHle en jUin lQ86 a permis de compléter les données morphologiques recueillies sùr la mosaïque de photographies aériennes: Clctualisation de l'inIcrmation aérienne Q la date d'enreqistrement de l'image Tm (février 1\l83). calage èes données observN. sur pholoc]ra.phies aériennes avec les références terrain (précisions sur la hauteur des bdtiments. la nature des toitures ...etc). Grâce à cette collecte de données sur le terra1n. accompagnée de l'exploitation de photographies aériennes Q grande ôchelle (1/8000). couleurs naturelles). il est pos.!uble de u-availler plus précisément que sur l'ensemble d. la zone d'étude, en utilis~t des méthodes de troitement. de données quantitatives (corrélations notamm~nt) : c'est donc de cette façon que s'est poursuiVi le travall de miee au point de méthodes d'extracüon d'information sur image satellite. ln deseri pteurs morpholoc;tques connus sur l'ensemble de la base servant. pour tester la validité des méthodes mlses au point sur échantillon. Un élément. important dans cette deuxième phase de la recherche eet d<t caraotériser un pixel non seulement par son niveau de densité. mais aussi par son appartenance à un îlot donné de l'échantillon: de la sorte. on ne raisonne plus par pixel ou ensembles de pixels dont la dé!1niUon est sana rapport direct avec le contenu de la zone. mais par zon~ définies d'après leur contenu. Cette approche, nouvelle en télédétection. permet de relier précisément radiométrie et occupation du sol et facilite les travaU% sur la texture. au sein de zones correspondant à une réalité géographique. où la notion d'agencement peut être appréhendée de façon précise. 5. En conclusion. de nouvelles perspecUves en t.élédét.ectIon L'utilisaUon du système TIGRE permet une meilleure perception de la réalité de la zone de collecte. car les attributs des objets étudiés y sont définis par rapport à leur localisation réelle. Les valeurs numértques trattées en télédétection apparaissent par contre comme une de~lté radiométrique eur la surface d'un pixel, zone arbitraire qui. n'ayant que rarement une composition homogène, ne correspond pas directement au phénorr.ène étudié: le passaqe du pixel à une zone définie par rapport. au phénomène à étud.:er permet un changement d'échelle qUi augmente les pœeibilités d'analyse en télédétection spatiale. La conjonction d'un 5".,Jstème d'informaüon géoqraphique et de données de -157télédétection permet facilement de développer de\lX approches indispensables en télédétection: - considérer le pixel par rapport. à une stratification de l'espace (par exemple l'altitude. la pente, la pluviométrie ...). cor on sait très bien qu'une même valeur d'un indice radiométrique peut correspondre à des objets di!!érents, de mëme qu'une classe d'occupation du sol peut avoir plusieurs réponses suivant les strates spatiales considérées. - considérer des objels prédéfinis (la maison. l'ilot.le quarti.r, la parcell•...) et enrichir la connaissance de ces objets par une approche contextuelle de la radiométrie (par exemple. aqencement qéométrique et ro.d1ométrique dans la zone, calcul de la valeur d'un indice pour la zone...). Sortir le pixel de son ghetto radiométrique. permettre la création et l'actualisation rapide d'une cartqaphie thématique : telles sont les voies qui nous semblent aujourd'hui ouvert. en télédétection par l'utilisation d'un système d'information géographique.. -158- -159 Anneze la TIRAGE DE L'ECHAnTILLOn DE TRAVAIL SUR IllARSEILU 0. .BARBAGY fit F. 1JUREA U. OCta1:lre /9tJtJ L'~chanlillon de travQ11 sert à. mettre au point les méthodes d'interprétation d'imaQe satellite et à étudier les relations bati/population. Trava1ller sur échantillon permet de contrôler en permanence les méthodes développées. en les testant sur un espace disposant d'une information de référen~ : les données de population el de morphologie urbaine. connues sur l'ensemble de la zone d'étude de marseille et intégrées dans le système nGR!. Pour que ceUe méthode soit efficace, il importe de disposer d'un échantillon de travail représentatif des différents types de morphologie urbaine présents dans l'ensemble de la zone d'étude de marseiUe. L'anne:e 6 précise les conditions d'élaboration de la typologie de la morphologie urbaine; nous rappellerons iç1, de façon sommaire, les prindpales étapes du tiraqe de cet échantillon de travail. 1. CALCUL DES SURFACES DES DISTRICTS InsEE ut ma Cette premlère élape de calcul des superficies occupées par chaque district de recensement Irlb"'EE répond à plusieurs besoins du pr'09Tamme : - colcul de la densité de population par district de recensement - cc41C\.:.l des tauz de der4Sité du bâti par district - rech6rches sur lQs techniques de sondaqe, impliquant de connaitre la surfac~ d9S unités statistiques composant la base de sondage, c'est à c1ire l'ensemble des districts de recensement compris dans la zone d'étude. Le calcul des surfaces en m 2 de tous les districts de la base de données sur marseille a été réalisé avec le module de nGR! intitulé ·SURp· (m. SOURIS) : calcul des superficies des zones de la relation Population (c'est à dire les pâtés de maison, ou portions de pâtés, composant les districts InsEE de recensement). Le calcul des superficies est réalisé. en chaine. sur chacune des 26 feuilles de celte relation. Celte procédure permet d'avoir une bonne précision de calcul des superftcies. CeUe précision est fonction de la taille occupée par chacune des feuilles. Si on aValt fait une interrogation direct.e sur l'ensemble de la zone d'étude avec une fenêtre de 1200 pi.%els de côté (taille maximum d'une fénètre dans TIGRE),la précision n'aurait pas été suffisante (pixels ayant enViron l~ m de côté), étant donné la taille. très petite des pixels du centre ville dense (souvent moins de 500 m 2 . D'autre port. on évite ainsï"les problèmes posés par la définition d'une série d. fenêtr.. exactement jointives. sana recouvrement. Certains districts InsEE étant compœés de plusieurs zones (au sens pâtés de maisons), on a procédé ensuite, par proqro.mme (O. BARBARY) à la réaqqlomération des zones appartenant à un mème district de recensement. -1602. AmçrwOD DU mt: mORpHOLOGIQUE AUX DISTRICTS Insu Le découpage morph~!CÇ1qu. repose sur l'analyse visuelle d'une moaaïque de phot.ographies aérienr.n au 1/23000 : chaque %One morphologique est. décrite par Il descripteurs analyUq'J.es et un descripteur synthétique (tyPOlogie en Q postes). Le découpage spatial doreS lequel s'inscrit ce zonage morphologique lUi est propre, et ne tient compte ni du dèQ:o.,lpaqe de l'InsEE, ni des ilota physiques. Pour tirer un échantil.:.J:\ de districts représentali! des tyPe8 morphologiques, il est. nécessaire de réaffectil:' le tYPe morpholoqique aux districts. afin d'obteror ainsi une base de sondage des districts InsEE stratiIiée selon le type morphologique. Cette opération d. réalfect.at;on a été réclisée de la'faqon suivant.. :. III Interrogations sur U':;.1.E - Sélection de 8 fenêb"-ee de 400 pizels de côt.é. avec une résolution du pizel de la mètru. -Création de deux lmaç" monothématiqun : FPIml : Relation morpholoqie. attribut. strat.e morpholoqique FPIm2 : R.e1ation i'oopulation. attribut. Idenli!iant. InsEE -Croisement de FPIml et FPIm2 =>Fichier indiquant le nombre de paèls (10 mètres de côt.é) de chacun des 'iLstri~Ui InsEE par strat.e. -Sorties Bmson au 1!r&".IJ des 8 fenë~s : districts InsEE (contours et idenlifiants) et zones morphologiques (~ntours et types morphologiques) .. Règles de réc!lectation A partir des listings indiquant. le nombre de plul. de chacun des district.a InsEE par strate, et des cartes }%'éc1sant géographiquement cette information chiffrée. on a procédé à la réa!lectaücn en appliquant les règles SUivantes : - District. de recensement. entièrement compris dans un type morphologique => est affecté à. ce tyPe (codes 1 à. 9 de la tyPOlOGie morphologique) - District. de recensement appartenant à plusieurs types morpho1oq1ques - ) est. affecté è& la strate m<X"plo\oloqique (codes 1 Q 9) majorit.aire en termes de superficie - District de recensement. non entièrement compris dans la zone d'étude = s ) est altecté à une classe particulière: classe 10 - District de reœnsemwnt correspondant à une zone non descriptive (fer, eau. digue. port> ==> est affecté à une classe particulière: classe 11 Contrairement à. l'éventualité qui avait. été envisagée initialement (cf rapport ATP provisoire d'Avrill986. p. 73), nous n'avons pas ret.enu de type morphologique mute, qui aurait été caracténsé par une assocIation de 2 ou 3 des 9 types morpholOGiques de la classification de oose : aucune association n'est apparue suffisamment répandue -161- pour justifier une telle création. Le Tableau 1 (colonne 1) précise le nombre de districts appartenant ci chacun des 9 types morphologiques. 3. TIRAGE DE L'ECHAIlnLLOn DE TRAVAIL ,. Ob jectif de l'échgntillooogge Pour satisfaire aux différentes utilisations de l'échantillon de travail (rappelées au début de ceUe note), il faut que la répartition par type morphologique (en termes de surface) de l'échantillon de districts respecte au mi8U% celle de l'ensemble des districts composant la zone d'étude (colonne :3 du Tableau 1). On ne tient compte que de :3461 districts InSEE parmi ln :3534 îlols appartenant. èJ. la zone d'ét.ude: - sont e%clus les 68 districts mSEE non entièrement inclus dans la zone d'étude (code la) : on ne connait. que partiellement. leurs c:aro.ct.éristiqu.. morphologiques, sur leur partie comprise dans la zone d'ét.ude. - sont également e%clus les :5 d1stricts correspondant ci des zones non descriptives (code 11). ,. Plan de sondage - Base de sondage: 3401 ilola InsEE triés par strate. et f:e1on l'identifiant InsEE dans chaque strate - Tirage systématique des districts InsEE à un taux théorique constant Cl /44) dans chacune des 9 strate. morpholoqiquea Ce mode de t.1.raq. assure (en termes d'espérance mathématique) un. représentativité en surface des 9 types morphologiques. et. une dispersion des districts sur l'ensemble d. la zone d'étude. du fait. du tri préalable sur l'idenUIiant. InsEE: cet identifiant rend compt. de la localisation géographique. puisque les trois premiers ch1!fres d.l'identi!iant Insu: correspondent au quartier. numérotés de 000 à 610 (du 1er au lE~ème arrondiss.ment. de marseill.). ,. mise en oeuvre du sondage Pour chaque strat.e. un nombre aléat.oire compris entre 1 et 44 a été t.iré: ci pŒtir de ce nombre, les districts de l'échantillon ont ensuit.e été sélectionnés par application d'un pas constant d. 44 sur une liste classée selon l'identifiant InsEE. Pour chacune des neuf strates. 5 essais ont été réalisés en réitérant. la procédure avec un premier nombre aléatoire différent.. L'échant.illon final retenu corTeSpond au choix, pour chaque strate. d.l'échantillon -162- , Strat.e 'T'l"Ihl ..,.... I1b.llôts total . Surface totale (m2) nb. ilôt.s Surface Identifiants échantil. échantillon échantillon (m2) :i) UO 1. Centre ville dense 1116 6878635 9 26 289641 14 500003 SOOH02 501B17 502B06 503B25 506801 507oo7508A20 508A27 510B06 513802 515006 516C04 518003 519B13 520AOl 522AOS 523B13 524C06 526A05 533AOl S34A02 541C04 591E06 598H06 604m02 2. QuarUers industriels 2~ 9283110 13 6 467233 23 ,506K:Ol SIMOl 1543ROI ~02 1589K02 6OOH02 3. Grands enaem- 613 hIes d'habitation 20347015 28 14 18 1 4. Petits immeu- 147 hIes d'habitation 5021637 5. Pavillonnaire 15415985 21 924 7 :5 67882 :5 )514107 523<:07 1541 B02 546B02b !549DOli5521"0Ia ;559DOlh 574S06 1580K02 585n03 Î5il8HOl 593A05 j599E02 606H02 .539KOI 573VOI 596H09 i 21 402Q35 20 ,527107 528104 529102 537D02 ;538103 S40H02 ,543P07 546H02 ;548818 552EOla :554C03 557K06 572C06 573TlOl .574mOI 576C02 ;S80H03 58eD06 jS94C03 SQ5m04 )515004 . 6. Péri-urba1n peu dense 89 6700516 9 2 178065 9 1579001 =0.1 7. Reliquat morpholoqique 170 2432040 .3 4 25474 1 :S11OO7 521A03 I054L02 590005 16417 1 i:504COIl '517E07 1 8. Dense: grands 70 bâtiments élevés 9. nonbâU TOTAL 57 j3461 e6400Q 1 i2 1 1 6810884 9 73562831 100 2 80 1 i212101 11 1 \ ,542DOI 601C37 1 20107081100 .1 1 .1 -163qui. parmi les:5 réalisés. remplissait. au mieux les conditions suivantes: - avoir la somme des surfaces des districts la plus proche de celle, théorique, correepondant à une répartition par strate strir.:tement équivalente dans l'échantillon et dans \0. base de sondage. . - avoir le moins de districts morphologiquement hétéroqènes. L'échantillon de travail qui a donc été retenu selon ceUe procédure compte 80 districts de recensement.. dont le Tableau 1 (colonne 4) indique la répartition par strate. 4. REPRESEnTATIVITE DE L'ECH6DnLLOD DE TRAVAIL L'échanbllon de travail compte 80 district.. de recensement. soit 2, :3 ~ des 3461 digtricts composant la zone d'étude sur marseille. Ces 80 districts couvrent. 2.7 lie de la superficie de la zone d'étude. soit 1136.6. Comme le montre le tableau 2 ci-dessOWl. toutes les strat.es n'ont pas été sondN av&c la même fraction de sondage, en termes de surface: tandis que 188 strates 5. 6.8 et 9 ont une fraction de sondaqe effective proche de la moyenne. les fractions de sondage effectives des quatre premières strates Cl à 4) et 0 s' Ikx1rtent de façon 31Qnificative de la moyenne. Les strates 1 et 2 sont très net.tement sur-représent.ées dans l'échantillon (fractiolUl de sondaqe respectives de 1123.7 et l/IQ,Q) ; à l'opposé. les strat.es 3.4 et surtout 7 sont sc.us-représentées : leurs fractions de sondage varient entre 1158 et l/go. Tableau 2 - Fractions de sondaqe par strate (surl'OCtl du districts dtll 'khantillon par strate / SW'l'aœ des districts de la .base de sandaqe par strate) Strate 1 Fraction de sondage 1/24 2 :5 4 :5 0 7 6 9 TOTAL 1/20 1158 In4 1138 1138 1lOS 1/40 1133 1136.6 La comparaison des Colonnes 3 et 5 du Tableau 1. qui précisent la répartition, en surface, des d1stricts par strate pour l'échantillon et pour la base de sondage confirme les observations issues du Tableau 2 : l'échantillon de travail ne respect.e pas pleinement. l'objectif de représentativité, en surfaces, d.. Q tqpea morpholoqiques. L~ tableaux :3 et. 4, ainsi que les hist.ogrammes par strate des surfaces de district pour l'échantillon et. pour la base de sondage (non présenta dans ceUe annexe). renseiqnent de façon intéressante sur la nature des "distorsions" entre.échantillon et base do U(,lUU(,lgC. -164Tableau 3 - Superficies des districts de recensement selon les strates morphologiques (ensemble des districts de la base de sondaqe) rninim. " maxim. (m2) (m2) Strate moyenne Ecart type Coef .de (m2) vari. ~ 1. Centre ville dense 90 75573 6104 6764.69 110 2. Quartiers industriels 303 309038 ~7 4~76.46 144 3. Grands ensembles d'habitaüon 4. Petits immeubles d'habit.aüon :5. Pavillonnaire 4:58 2Q2204 331Q3 42:33025 126 1~ 334elS 34161 :52976.42 1:5:5 ~ 382e2Q 16084 2867920 173 6. Pérl-urbc11n peu dense 12~ :se822l ~ 83243.18 110 7. Reliquat marpho1oqiqu. 747 1132US 14308 1~1.31 lOQ 8. Dense; grands batim.nts élevu 9.nonbdU 341 70370 ~ 132:56.14' 140 728 089231 11~ 1;59161.::59 110 TOTAL 37 68Q231 21255 41681.56 Ige Tableau 4 - Superficies du districts de recensement selon les strates morpho1ogiquas (80 districts de l'échantillon) Strate minim. (m2) mCl%im. (m2) moyenne Ecart type CoeI.de (m2) vari. :le 1. Centre ville denae 4Q3 72418 11140 16306.06 146 2. Quartiers induatriela 678 l0302S 77872 75847.53 Q7 3. Grands ensembl.. d'habitation 4. Peüts immeub1u d'habUation 5. Pavillonnaire 3451 7e3e6 25070 22570,87 QO 7057 41487 22021 14248.67 63 807 163183 10187 34101.05 178 6. Péri-urbain peu dense 38414 130851 80032 50618.50 57 2757 10351 6368 3550.80 56 1ees" 14740 8208 6540.50 ao 64021 147180 106050 41120.50 30 4~ lOJ1~ 25134 40003.44 159 7. ~eliquQt. morphologique 8. Dense: grands boüment. élevés O. non bâti TOTAL 1 . -165Considérons tout d'abord le tableau 3. qui caractérise les districts de la base de sondage. Tro1s observat1cnB se dégagent à la lecture de ce tableau: - la surface moqenne des dislricts est. très variable selon les strates. Le centre ville dense est caractérisé par une taille moyenne des districts très faible (8104 m2) ; par ordre de ta1lle cro1ssante. on trouve ensuite le pavillonnaire et la strate 7 (environ 15000 m2), puis. les quartiers indU3triels. les grands ensembles et les petits immeubles d'habitation (environ 33000 m2), et enfin les zones peu· ou non bdties (75000 et 120000 m2). - les mC1%ima observés dans chacune des strates peuvent atteindre 10 fois la taille moyenne de la strate. Ce résultat évoque déjà l"hét.ér09énéU.é important. des surfaces des districts dans chaque strate morphologique. confirmée par l'examen des écarts-types et des coefficients de variation. Toutefois. on note que le3 coefficient3 de variation de la variable "surface de district· dans les 9 strates sont. tous inférieurs à. celui de l'ensemble de la base de sondage (Iœ ~). ce qui montre la pertinence de la stratification morpholoqique pour le critère taille du district. - le degré d·hétérogénéité dftll aurlacftll de district. par strclt.e eat très variable. On peut distinguer deux groupes de strates. Un premier groupe de strates aux districts de taille plus homogène rassemble le centre ville dense. le pért-urba1n peu dense. le non baU et la strate 7 (cdv d'enV1ron 110 ,;);un deu%1ème groupe rassemble les autres strates (2, 4.5.3). où l'hétérogénéité est plus forte (cciv de l'ordre de 150 ~). La strate:5 se trouve en situat.ion intermédiaire (cdv=128 .). Ces premières observations sur la surface des districts soulignent l'intérêt de la stratification morphologique, maie mettent a\U!si en évidence la difficulté à établir. avec le plan de sondage choisi içi. un échanüllon respec~antla répartition par strate de la base de sondaqe. du [Olt de l'hétérogénéIté des suri~..:es des districts mSEE dans chacune des strates. C'est cette hétérogénéité qui e%plique que les districts composant l'échantillon de travOll n'ont pas exactement les mêmes caractéristiques statistiques que la base de sondage. La comparaison des Tableaux ::5 (caractéristiques dans la base de sondage) et 4 (caractéristiques dans l'échantillon de travail) montre que: - les districts des strates 1 et 2 ont une surface moyenne deux fois plus élevée dans l'échantillon que dans la base de sondaqe : dans les deux cas. l'échantillon comprend plusieurs des plus grands districts de la strate. -par contre. la strate 7 ainsi' que la strate 4 ont dans l'échantillon une superficie moyenne des districts neUement. inférieure que dans la base de sondage. - pour les quatre autres strates (~. O. ~,g). on n'observe pas de différence majeure entre l'échantillon et la .base de sondag'e. Ce n'est donc pas dans les strates où le coefficient de variation des surfaces des districts est le plus élevé que l'on observe les éc<lrts les plus importants entre la moyenne des 8UI'faC'ee de districts dan" la base de sondag'e et dans l'échantillon. 11 s'agit içi d'une observation propre à-l'échantillon de travail. qui n'est qu'un exemple d'échantillon parmi de nombreux autres possibles. Ce résultat est en contradiction avec la règle générale de la théorie des sondages. qui veut que la fraction de sondage -166soit d'au~ant plus élevée que le caractère à mesurer a une variance importante. Quoiqu'il ~n soit des ~ qu~ nous v~nons de commenter, ~t mim~ si l'objectif "idéal" de respect de la strlcte répartition (en termes de surface) entre strates n'est. pas tc,talement atteint. l'échantillon de travail permet de disposer d'un ensemble de districts représentant en. nombre sulfisant les 9 types de morpholog1e identifiés sur la zon~ d'étude de ma:-selUe. Il remplit donc les conditioM suffisantes pour 1.. utilisations qui lui sont. Ci.d.. : mise au point. de méthod. d'interprétation d'image satellite et étùde des relauons bâti/population. Enfin, ét.ant donné l'uWisation qui est faite de l'échanüllon de travail. il importe de considérer éqalement sa reprtistmtai.J ~'itg sur 111 plan dgmogrophiqufI. Au taux taux où s'est fait le tiroqe de cet échantillon, l'échantillon obtenu fournit des estimations beaucoup plus préc1ses que ne le !mssent prévoir les intervalles de confiance èl 90 ~ : en effet, l'estimC1üon de la d~Mité ne s'écarte q,ue de 21.4 '1 de la vraie valeur. tC1ndis que le total de populC1Üon est obtenu, QVec cet échantillon, èl 0.073 'C près (estimaüon.8 stratifiées). On a donc eu bec1ucoup de chance lors du tiraqe, en particulier du point de vue de l'estimation du total de population sans doubles comptes. -167Annez.11 maunE mORPHOLOGIE URBAInE (mARS'ElLLE. 9-14 JUIn 1988) ; COLLECTE ET EXPLOITAnon DES DOIlllEES AJain mICHE/. el h'anço/Stl J)UR.EA Cf. f10VrlmJJrfl J 9!J(J L'objectif de la mission réalisée ci marseille du 9 au 14 Juin 1986 (O. BARBARY. F. DUREAU. A. mICHEL. B. LORne) étaU de collecter des informations précises sur l'occupation du sol au sein des 80 districb InsEE de recensement. constituant l'échantillon de travail du programme sur "L'utilisation de la télédéteètion pour l'observation des populations urbaines". C'est sur cet échantillon. représentatif des types de morphologie urbaine présents ci maraeme. que sont rnises au point 188 méthodes d'interprétation d'image satellite et que sont étudiées les relations bâti/population. 1 . pDEPAJlAnOn DE LA COLLECTE DE POnnm Préalablement ci la mission ci maraeme. d1!!érents travauz préparatoires orlt été effect.ués : - Tirgge de l'échgntillon de traygil Il s'agit d'un tirage systématique stratifié. ci un seul degré. sur la base des 3461 l10ta mSEZ composant la zone d'étude sur marseme. Le critère de stratification est le type de morphologie urbaine, déterminé d'après des t.ro.vaux d'analyse des données (voir rapport intermédiaire ATP pp. 16 ci 79). Après partition du fichier des 3461 îlots InsEE en 9 sous-fichiers selon le type morpholoqlque (6 types de bâti et un type de non bâti). les îlots ont été classée selon leur identifiant InsEE, afin d'avoir une dispersion géographique de l'échantillon sur toute la zone d'étude; on a ensuite procédé au tiraqe des nota de l'échantillon de chaque type morpholoqique. de façon systématique (VOir dèsaiption précise de la procédure d'échantillonnage en annexe 10) . - Acqyisition de photogrgphies gériennes à très grande échelle La quasi-totalité de l'échantillon est couverte par des photographies aerlennes couleurs naturelles datant de 1979. aul/8000. Seuls 11 îlOUl situés à l'extrême nord de la zone d'étude et un îlot. situé tout à (ait au sud ne sont pas couverts par cétte mission aérienne. Dans ce cas, nous avons du recourir auz photographies Panchromatique noir et blanc. au l/l~.de 1961. Pouvoir disposer de ces documents photographiques à très grande échelle constitue un at.out très important en milieu urbain: comme nous l'a confirmé cet.t~ mission à marseille. ces photographies aériennes sont un outil indispensable de -16 8i (éc hel le voi sin e de lIlOOO) Exemple ce pla n ICOREm agr and -169"'lérité-~.errain" en milieu urooin, où il est souvent très délicat d'accéder aussi bien aux toitures. qu'aux centres des pâtés de maisons. nous avons donc utilisé les couvertures aériennes comme base du recueil de l'information sur l'occupation du sol. la mission ayant comme principal objectif l'actualisation des données observées sur photographies à 1<:1 date d'enregistrement de l'image satellite (Pévrier 19(3). - Elaboration des documenta d'enquête. Trois types de travaux ont été réalisés préalablement ci l'enquête proprement dite sur le terrain: - Agrandissement des fonds de plan ICOREIIi à des échelles voisines du 1/1000. afin de pouvoir y reporter les observations faites à ffiarseille. - Tracé du contour des ilôts de l'échantillon sur les photographies aériennes au 118000 et 1115000 - Conception et réalisation des fiches de relevé sur le terrain: outre une fiche (Piche 1 ci-jointe) destinée au repéroge des photographies prises au sol (ou depuis des bâtiments). trois types de fiches ont été mises au point afin de décrire chacun des îlots de l'échantillon: l'une (Fiche 2) concerne les éléments bâtis. l'autre (Fiche 3) les éléments non bâ.tis. Au cas où des modifications importantes sont intervenues depuis la date des photographi()s aériennes, une troisième fiche (Fiche 4) permet de les décrire en clair et à l'clide de croquis. Ces trois types de liches décrivant les îlols ont été testées sur quelques îlots de Bondy avant lew' mise en Lorme dèfinitive, afin de vérifier leur caractère opérationnel. 2. REALISATIOn DE LA COllECTE DE DOnnEES La collecte a été réalisée en deux équipes de deux personnes. pendant une période de quatre jours. Dans l'ensemble. les fiches de relevé ont pu être renseignées sana problèmes particuliers, avec mesure des hauteurs au dendromètre. et des dimensions au sol au décamètre. Signalons toutefois les difficultés particulières posées par la rubrique "Date de réfection des toitures" : il est souvent <;1élioot d'obtenir une réponse précise et fiable à cette question, pourtant d'une grande importance pour la télédétection. D'autre part, notons l'inadéquation de la question sur la "présence de végétation sur les balco~" au cas de ffiarseille, cette dernière étant quasi-inexistante sur les balcons marseillais. Les principaux enseignements méthodologiques à tirer de cette expérience de collecte sont les suivants : - confirmation de l'apport des photographies aériennes à grande échelle rl'e l = MARSEILLE - CONTROLE TERRAIN JUIN 1966 -170- néro INSEE: ! Photo 1/8000 : DESCRIPTfOt~ DU BATI ~8ro dt/ bdt/ment Oil graupg OB bitirl7Bilts respol'Jdant O/J repere portB sur le plon ~te da consln/clion ,, Hauteur: : Empri se au sol: l:~j non mBsilrebJe sur photD / /ll{J{)(') côté B Côté b f ~ Côté c lCôté d D o o o o o o o D o o o o o o o o o o o o o D o o o non peinte rouillée Grsy1er o o o Béton D o o o Goudron D o o o o o o o D o D o Très nombreuses o o o D o o Sans balcon o o o o c o o o o o o o o c o o o o c c o o o o [ Pente du toit Pl et Ayec pente (reporter le sens SlIr le pllJn) Nombre de D D p~ns Date de réfection du toit T " o Matéri ou du toi t Tu; 1es : canal Tuiles mécan1Ques J T U '. R E Tôle: pei nte (coillear) non ~' Autre Chem1 nées: pe1nte neuve Aucune A " L t Balcons: ~~ S I:~ '0 o o lpréciser) Peu nombreuses B - o o 60 Jcons sa 111 aots Balcons non saillants Présence de terrasses Végétot i on sur balcons c o c -171.. __ ....:. . . :.nnèro INSEE: . ..• _'---'~_.......-..l.-..Â-\ S"4 'Sttod &._.... _. Photo 1/8000: / ..~,;·t;FO _. ._4WIlo~_ 3b da il/ii/ment DlI groupe de fuJliments .'."T~;_·,/.h7nd8nt ou repére porte sur Je plon _ ...." ..._ DESCRIPTION Dl ./{ 3 . ~ ') . . ,/;.~::} r./...'? cons/ruction "\ '- - :i Er:nprise au 1\ Heuteur: : ..- sol: (Si non mesurable sor plloto //{l()()()) Il .::, J i J, .rÔlé ~,o,~ e Côté b Côté c Côté d - i!: -- 70,~·~ l~~ ~..l4 . ........ ... ........ ........ ......... ............ ........ ........ _... ............. ........ .... .... ........ ............ .. .. ........ 0 0 [] [Z] [S;l 0 ... ~ .. ..S.... .......... ......... ........... .. .............. .. ........ ..... ........ . 0 0 0J 0 0 0 .......... ... .... .......... 0 0 0 0 .............. .. ......... ......... . ! ~ .:J I- .I , -::::::./ Pente du toi t .- Plot Avec pente (reporter lB SBns Sllr le p/~n) Nombre de pens ~-..... Dote dG réf ec t i on du toit ... \.\ T .\ '1 1'1otériou du toit Tuil es : cana 1 JJ '1~ .\ Tui1 es mécen i Ques ~ 1 ,-; f T Tôle: peinte (colileur) c- U L~ 1 non petnte neuve ~i f.) ! , q "1 [ '"' , "::::-",,' l ' (?11 ; A ~: .. 0 non peinte roui lIée GravI er 0 Béton . 0 0 0 Goudron 0 0 (préciser) Autre Chemtnées : .......... 0 ~w~hlÀ~\ ~~ ..... ~ 'ri~'~Wr .............. .. ~(I 0 0 .............. ~ 0 0 0 ............. 0 1 0 OOJ ~-1. 0 0 .............. Aucune Œl 0 D 0. Peu nombreuses 0 ~ Ci Très nombreuses 0 ~ ~ 0 0 Sans balcon ID 0 ~ ~ Ba l cons sel11 en ls 0 ~ 0 Ba 1cons non s0111 on ts 0 0 0 Présence de terresses 0 0 0 0 0 0 V é ~J 6 t 0 ti 0 n sur bol cnns 0 n n ~ t • j 1 1 1 1 1 1 i \ L i: l C \: 0 i: rI ïii ~ ,-- c-..J f': --.,,( '- Balcons: '. - fi \ - -172- __ MARSEILLE - CONTROLE TERRAIN JUIN 1906 .. ~ " ra INSEE : S~ ~ Ro -i . 1 Photo ....--.. --. 1/8000 : 3b DESCRIPTION DU NON BI #ro deleJement ou gro~p8 dëli!JJ78nts .1p~l..a~ ':?spondant al! repére porte. sur le plon Ir un croquis spe.ciiique -1 'Y Pente du sol . Présence de hei es Présence de murs Cenal Réservoir Piscine o o o o o o o o ~ [ C?J [ o o o o o o o o o o o C o o C C Autre Pelouse simple Fleurs o o Arbres (e.spece) ~ 1. ..' Potoger 1 ,1 o Verger !1 \dans ri/ât) o lm o 0 o o ........... Avec voi tures o o PaYés o o o o o o Gravier '_8_t_,-,D_e_de_no_n_bf_1t_I .' . , .' 0 o o o . r. ~ J. .~.~. o o c o o o c o c: o o c (co,llellr) Ciment ou béton Autre ~ct~~ Soc r\'" (couleur) Sans voi tures 1('Ailtollr et o o ~q Autre végétation (préCiser) Bituma lA .•.~~A""'r- Arbustes 1 o o û7récise.r) I..c...p-,-,rpc/::.. (fr) NARSE1LLE - CONTROLE TERRA 1N JU 1N • ~Juméro JN5EE :: ~';#"4JJ,",,~ " .~ 19B6~ -173- - OBSERVATIONS COMPLEt1Ef;JTAIRES Renseignements cO/17p/émentaires stlr les madifications intervenllesdppilis i· pIJotogroplJies oên"ennes (~/"in /979). ailprécisions sur desc.riplion faite dilY llôti Bt nan hoti -174- (1/8000) en millE".l urbain. qui fournisse une inIormation très riche. tout particulièrement lcrsque l'on recherche des "vérités-terrain· pour l'interprétation d'image satellite. nou.s avons en effet pu constater au cours de l'enquête la difficulté d'accéder aux tOlt1.Z'e5 ainsi qu'à l'intérieur de certains îlots très denses. Compte tenu de la résolut:.on spatiale et spectrale du capteur TnemaUc ffiapper, nous pouvons considér-er que cette information constitue un apport totalement exogène à l'image satellite. - les changements d'affectation du sol depuis la date des photographies aériennes dem~nt peu nombreux. En eIIet. les 3/4 des îlots n'ont connu absolument aucun c..: "angement depuis 1978 (date de la mission aéreinne au 1/8000) ; envtron 15 ~ ont COr'-""l.U un changement entre la date des photographies aériennes et l'image satellite (Février 1983). et environ 10 ~ entre l'enregistrement de l'image satellite et la date cie notre vérification sur le terrain (Juin 1986). C'est ce dernier cas qui est le moins f<IYorable. puisqu'on ne dispose alors pas d'observation directe. au sol. de la situation crù. moment de l'enregistrement. de l'image Thematic ffiapper. 3. EXPLOITATIOn DES DOnnEES COUECTEES Comme nous l'avo!'.3 signalé au début de cette annexe. enquête sur le terrain at analyse des photographies aériennes à grande échelle constituent deux sources d'informations complémentaires pour établir une connaissance précise de l'occupation du sol sur les îlots de l'échantilon à la date de l'enregistrement de l'image Thematic rnapper ; elles ont donc été exploitées conjointement. selon les principes décr1ts dQlS ce chapitre. 3.1. Superposition d"images générées ;par nGEJl Un report sur les photographies aériennes du contour de chacun des sous-îlots délimité sur la carte générée par TIGER issue du croisement -îlots de l"échanUllon de travail- avec le descripteur DEIlSITE DU BAn a permis de définir les limites des 93 individus constituant cet échantillon. Ce report n'a pas été automatique: en effet. même si la superposition de 2 images est de très bonne qucil1té (moins d'un demi-piXel de décalage entre l'image Tm et une carte deréférenoe). ponctuellement il peut. apparaitre un léger décalage ayant pour conséquence la génération d'un sous-îlot sans raison d'être. Par ailleurs. cette opération nous a dc:'1né l'occasion de vérifier à un niveau pllm fin la pertin,,?ce du découpage morpr.ologlque. Vus à l'échelle 1/8000. C8rtairul découpages d'îlots opérés à l'échelle du 1123 OC~ ne se justifient plus. En conséquence. su:r' la base des 8Oîlots tirés, 110 8ous-îlots ont été généré8 par croisement avec le descripteur DEnSITE DU BAn. et 93 individus ont été finalement retenus résultants de la fusion de quelques ·sous-îlots factices'. -175- 3.2. La fiche de oaiaie (Piche 5) . La méthode de calcul. Lea mesures. La mise au point de la fiche de saisie est le fruit de la concertation des différenut. membres de l'équipe, le travail de codification étant réalisé par A. mICHEL. Les différents descripteurs analytiques retenus pour caractériser la morphologie du tissu urbain doivent pouvoir être déduits d" différent" mesures présentent danAiJ cette fiche. Par ailleurs, le calcul de lCl densité du bâti dans les sous-îlots d09 l'échantillon sera utilisé pour étudier les relations bâti 1 population. De ce fait un passage entre différents fichiers de données devait être aménagé au moyen d'identifiants adaptés. Cette fiche. une pour chaque individu de l'échantillon. est présentée à la paqe suivante. Elle se compose de:5 parties principales: - A) les identifiantB et les descripteurs - B) le!! mesure!! à l'intéri~ de l'îlot. - C) les mesures à l'intérieur d'une bande de 16 mètres entourant l'îlot. Les différents mesures effectuéee et reportées sur cos fiches ont été co.lculêee comm~ suit. En ce qui concerne les variables quantitatives, noua avons superposé un plastique transparent carroyé et millimétré sur les photographies aériennes. Les différents modes d'occupution du sol présents à l'intérieur du sous-îlot, répertoriés dans une nomenclature pré-définie (voir paraqraphe!! suivants), ont été mesurés en milllmèlr9s carrés puis ventilés dans le poste approprié. Les variables qualitatives ont été estimées par compara1son à un référentiel préétabli et aflectéee ~ la modalité la plus proche. Les fiches remplies lors de l'enquête sur le terrain venaient compléter l'information apportée par les photographies aériennes. afin de tenir compte des éventuels changements d'affectation du sol et de préciser la nature des différents éléments bâtis ou non. Al Les identifiants Chaque sous-îlot est repéré par son n. InsEE (alphanumérique) et un n. de SOUSILOr (numérique) qui permel de l'identifier, un certain nombre de logiciels de calcul statistique n'acceptant pas les identifianls alphanumériques. Sa zone morpholoqique d'appartenance est indiquée ainsi que sa modalité de référence pour chacun des descripteuns retenU3. La connaissance de ces indicateurs permet un regroupement immédiat des sous1lols homogènes pour un descripteur donné et fac1l1te donc une quantification et une analyse statistique des modalités. Dans une optique plus pragmatique. nous avons réservé un emplacement pour g noter le n- de la photographie aérienne couvrant l'îlot. ainsi que le n- de la cartelCOIlEIIl à laquelle éventuellement se report.er. COPlfICAIlQD JIlbUuEU.LE n· oto. aérienne l1.l1..llli attribut Tigre 2 8 8 n· g 10 carte ICOREffi 12 Il zone morpho ~ LJf.lQ.LJ..~11JEchelle (en 1000) lJJ 22 21 23 24 lliJ l3JL2J~ ~~ l]lft.J 8J 25 l!J .u-fr.lce TIGER rn2(rnodule surface) : I ~ Surface STADEA (rn2) ilot(m~~~rn21~ Bande I ~ rn21--LJl.iilll ~ TI : 15m{mm2) BAIl; Total (mm2)1~J3...J.fLJ ULEUR TOITS COULEUR TOITS I~ ique :irron foncé Inc Brique marron foncé Blanc I-.LL...LJ.ZJRJ I--LLLU-J I~ is tre ~UCl'URE I~ I--U-LLU I--U-LLU I.--LU.-LU noir Autre STRUCTURE I---LU-LLJ I~ I~ I.--LU.-LU 1_LlLJ.1JBJ I--U-LLU 1--LLLJ1:ilJ I---LL.LLLW I-LL.L.LJ.J tre UCUJJe .::l~ peu JJanJ.b. I~ Autre W 1E-minÉol?s I~ I.--LU.-LU Gris I--LLLU-J I--LLLU-J ir Total (mm2) I ~ Chl?min;"~s L~ tA ucune .::.l. peu JJomb. =Z Ws JJ(U7J.b. d.:J) =2. très narn.b. .::~) .u't.'?ur du bâti c &t Rdc+l Rda el:. Ildc+l c+2 à Rdc+4 inclus c+5 à Rdc+7 inclus c+8 et plus Rdc+2 à Rdc+4 inclus Rdc+5 à Rdc+7 Inclus Rdc+8 et plus Hautl?ur dp. bât.t IlTES (sans ~n te (7. 1]/.5"1,E/TV2. ..te du toit llE'/SrY' 3; ").t.e du sol lA ucuneJ, Fai.b/e2. FarleJJ Jn Total (rnrn2) DATI PEnTES Pente du toit n IV'/ SE -1) I~ non ·1-.l.-LL.Ll-J .U }<J'ôtatïon 1 1 1 1 1~,I 01 . Eau Voirie 1.--L.l.JJ.2.1 DATI l3J I-LLLLL I-LLLLL 1--LLU.l. I-LLLLL (sans pente 0..11/,5"1Pl 1lE/STjr flIV/SEeJ) .:r. Total (rnrn2) I ~ I---L.LLLLJ V6gôtaUon I--Ll-L.U-J Voirio ' 1--LJfJ. U-LJ. Bitume Herbe Bitume 3 I~ &3ton LLU-I Arbres I---L.LLLLJ Béton nue clai.l~ G:-avierl.-l..J.1l1J Toa.nue cl.l~ Gravierl~ :1ue Con.l~ Pavés I--l-U.-J Te.nue fo.l---L.LLLLJ Pavés 1--lJ.-l. I--U-LLU Autre l.--L.J---Ll Autre I ~ Autre I~ iluros tClIne 'î =/. peu nomb. =2. très nomb.=JJ ~ Voi1.ure3 ~ UCUJJe =/. ~u nomb. =2. tris nOnJ.b. .::.;)J LonQUeur de l'élélnent b6h majoritairo (mm) Largeur d"" l'&lé-ment bà.tl ma.101~ltalre (mnl) 11:.. -177- B) Les indicateurs à l'int.érieur des sous-Îlots Ces indicateurs. essentiellement des mesures (nombre de mm2 constatés). dislribuent en deux parties : S4 • Le baU. Il est caractérisé par;5 indicateurs : - la couleur dominante du toit en 6 postes (brique. marron foncé. blanc. gris. noir et autre couleur) -la struClJr'e des éléments constitutifs du toit (plat, type tuile canal. type tuilE mÉlcanique. type tôle ondulée, autre tyPe) - la hauteur du bâti répartie en quatre postes (ROC à ROC + 1. de ROC + Z à ROC of 4, de ROC + 5 à ROC + 7, ROC + 8 et plus). En outre sont estimés la présence de cheminées. la présence réqulière de voitures. et des indications sur la pente du toit (en 5 modalités de direction majoritaire) et du sol (en 3 modalités d'intensité de pente) La somme des mm2 faite à l'intérieur de chacun de ces 3 indicateurs est égale à la surface qu'occupent ln élémenb bâüs de l'îlot. • Le non bâU. Il est ventilé en Z postes : - végétaüon (herbe. arbres, t.erre nue claire. t.erre nue foncée, autre) - voirie (bitume. béton. qravier. pavé. autre) La somme des rubriques de ces 2 postes est égale à la surface du non bâti. La somme du bciti et du non bciti est éqale à la surface totale de l'îlot. cl les mesures à l'intérieur d'une bande rie 16 mètres entourant l'îlot Il nous a semblé qu'il était nécessaire. concernant un individu spatialisé. de tenir compte d'une bordure lorsque l'on met en relation une statistique radiométrique avec une staüstique produit.e par une vérité terrain. CeUe maI'ge qui représente ici 16 mètres, soit légérement plua de la moitié d'un pixel Tm, se justifie car il est. peu probable que le découpage de l'image nn en pixels respecte celui décidé par l'InsEE ! Les düférents postes ventilant ces mesures sont identiques à ceux décrits précédemment. nous noterons qu'une partie importante des surfaces relevées concernent la voirie et son environnement (arbres en particulier). nous avons également réservé un emplacement pour indiquer quelles sont les dimensions (largeur. longueur) du baUment majoritaire de l'îlot. Les nomenclatures utilisées pour la. codiIication ont fait l'objet d'un soin tout particulier. Elles résultent des constatations consignées sur le terT'Oin quant à la fréquence d'apparition des différentes couleurs des matériaux. des différentes structures des matériaux ainsi que des dilférents seUils pertinents de hauteur des baliments. . L'importance de la relation entre le non bdti et la localisation de l'îlot n'est pas non plus absente de notre réflexion. Un espace de verdure en centre ville et son homologue en périphérie n'ont pas la même signification lorsque l'on s'.intéresse au mode d'occupation du sol et à la composition socio-pro!essiOnnelle des habitants qui -178- y résident.. Pendant. l'élaborauon de ces nomenclat.ures, nous avons également. t.enu compt.e de la possibilit.é de les utlliser pour servir de clefs d'int.erpNitt.ation lors de l'analyse vIsuelle de l'image 8-atellit.e. 3.3. Complémentarité des données recueillies sur le terrain et. des photographies amennes L'int.erprét.ation des phot.oqraphies aériennes pose un cert.ain nombre de points délicats. Tout. d'abord, si la distinction entre bâti et. non bâti est. relativement. facile à discerner dans les quartiers pavillonnaires, elle l'est beaucoup moins dans le centre ville où il est. ardu de séparer les cours int.érieures des immeubles bas. En régIe générale, les espaoee ciment.és non construits ne t.r<1nchent. pas sur les t.oits en t.errasse des immeo..1bles principalement recouverts de graviers blancs. Seule l'ombre permet. parfois de l~ l'ambiguït.é. D'autres éléments enL"'etiennent.le doute. Par uemple les serres qui ne se détachent. pas toujours du milieu sur lequel elles sont élêvées, ou bien les allées couvertes d'une toit.ure de bét.on que l'on ne distingue pas t.oujours de façon nette. Les photographies priSes sur le terrain se sont révélées précieuses pour discriminer les différents t.ypes de non bâti dont. la reconnaissance n'est. pas t.oujours évident.e, en particulier lorsque l'on se penche sur une photographie aérienne noir et blanc.à une échelle du l/8(X."O ou 1115000. Une confusion est. souvent. fait.e entre les espaces pavés et. les espaces blt.umÉls d'une part. et. entr~ les espaces recouverts de bét.on et. ceux recouverts de g:!'aViers. Les phot.ographies prises lors de l'enquêt.e sur le t.errain sont. alors indispe~leepour décider de l'affect.ation des mm2litig'ieuz. -179Anne][e 12 LES InDICATWRS DEmOGRAPHIQUES InTEGRES DAns LA BASE DY. DO~ SUR IDARSEILLE: DEFInITIOns ET VARIATIOns SELon LES TYPES mORPHOLOGIQUES Jrançoise [)(/IU'A {/ et Olivier.&4RBAll1'; 1JkembreJ986 Les données démographiques utilisées sur maraeille dans le cadre du programme sur "L'utilisation de la télédétection pour l'observation des populations .urbaines· sont. issues du Recenaement. Général de la Population, réalisé par l'InsEE en mans 1982. Avant d'aborder l'exploitation de ces données pour l'axe de recherche ·sondages spatiaux en demographie· (annexes 13 à 18) ,il importe de rappeler les définitions utilisées par l'InsEE pour cette opération de collecte: ce sera l'objet de la première partie de cette anne%~. Dans un deuxième temps, nous nous intéresserons aux quelques indicateurs socio-démographiques intégrés dans la base de données sur marseille, à laurs variations selon les strat.es morphologiques. 1 . DE.P1IUTlOns UTIUSEES PAR L"II1SEE 1.1. Les différentes catégories de populgÜon L'InsEE distingue quatre gatégories de population, 3elon ·le t.yPe :.d logement et le mode de vie, centré sur la famille ou organisé de façon communautall'9· Cl) : - La populaÜon des ménages ordinaires : ·Un ménage ordinaire est constitué de l'ensemble des occupants d'une unité d'habitation privé (local séparé et indépendant) occupée comme résidence principale.· - La population "Hors ménage ordinaire·. qui comprend: - La population des ménages collectifs: ·Un ménage collectif est un groupement de ~sonnes vivant en communauté. logeant dans certains établissements en chambres individuelles ou collectives et. prenant. souvent. leur repas en commun.' Le tableau précise les g catégories de personnes constituant les ménages collectifs. - La population comptée à part : ceUe catégorie est composée de 6 types de population, répert.oriés dans le tableau . - La population des habit.a.tiolUl m.obil_ : il s'agit. ·des personnes itin· .tes logeant en caravane ou roulotte'. (1) Toules les citations entre guillemets du chapitre 1. 1 sonl de l'InsEE (Recensement général de la population de 1982. Guide d'utilisation). --- --" Popul<Jl1on don tn6na(j;';IJ ocdinoir'llJ vlvor,l ulfeclivuu,"nl Ci 1·,uI' r':'Dld..nc& jJ&raonli.:.l1ti dar•.::! la COlllt,IUliû A Populal1on do~ hahlialionn dûn::! 10 cc,rr.muno il", lrouvOIenlle -l marli 10(2) t'l()hll<~;(rLcuns":'<J A où II~ P"pulaUon dou mono9'HI coUocUlu do lu C01ÜlilUJHI A 1) In(lrmltira. p"cilonn,,1 d& BGrvice d'un .'.1 . .t.) .............. J.ll,'h'l'd •.II<,/· 2) Pr "(,,,muUI :1. :1l1rv •• lll<1I.l:J. p"r :Jolln.,1 du liurVH... d'un .;lllblil;l]uJ{,t,nL puLllc ou fJr IV':' aVLC Inlt>rnal 3) P..r3ur.n..1 dû u"rVIC& d'un hol..1 4) m"mbr&l:l d'url& communaulG rélllgl&uae 5) molad..!! ou ponslonrHlir&3 d'un &Lobllsstlmtml d& sOlna ou d .. convole3cence 6) EludlOnls log':'!] on Cll& unlv&qllloire ou foy",r d',:,ludlùnla 7) Trovalll..urs logÉ.s dons un foy..r c) Vitilliards vivanl dan3 un.. malaon de rulrait.. ou un hospice (1) Autr&s caa Population compléo à purl do lu commune 1j Iflllllolr..3 d .. l'arl'{l':''' d& l ..rrü. de l'air ou (I.. la morlr.& l(,g63 dont! d",s cOllernemenls. core. TJfI c..u O!l!llJfllli.o 2) ElavtllIlnltlrntJ:l (lyc':'".::!. coll~\Joa. écoles r.c'r1'f.cllbS. grandbs i.col..s olc) 3) Pur:loll/'u;jj un lrallaUltinl dons un Ilonalûrlum, ur. pl"€.v(,r.lorlurn. ou ur. a';'r1urn -i) f-'ur~or.n..a 10g':'&B Bur un char.llùr turcaT"'ralre Population complée à parl do la commune B Ayanl une r6111dence püraonnelle c1nf'lI ln .on·.rl,lInù fl cl .. l'c.1 oh. ... --... ~-- .-.- ._.~ .. -,-_ ... _------- ,-1------------------------1 1 l AlJonlullu 1'':':.II<.I"r.C& pun,onn",ll& ~ ,l<ln3 unù oulJ'ù commur.tl A de 04 / f'rnf1c& mÉ.Lropolilolnü S<:ms r~sld ..nc.. personnelle en france millropol1lalne 1) ffil1lLOIrfls de l'ormoiü da tarre, de 1'011' "u du 10 11l<llï 1lU lu'.),'.:J dUII:J du::! (;01101 nun....nla. carn ('li vU u,.,.III"III(,:) 2) Elévu:llnlùrnù3 lIyc6ud, co1l6gtill . .kolea normal..s. grandes olcc.iu9 btc) 3) Per:lonnes en traltemenl dana un sanalorlum. un prév..nlorlurn. ou un o.i.l'lum 4) Ptll'aOnn6s logéea sur un chantlel' lemporalre 5) P&rsonnea en trallemenl dana un hÔplla.l psychiatrique e) Détenus dans des élabllssements pJnltentloires. mineurs conllÉoS à un ~labllssem..nt d'éducaUon aurve1llée, peraonnes recuellll&S r-+ POPUJ.ATlon mUniCIPALE do la communo A  Ayant \lne rt'.sldence pt'.tJ'sonnello dons la cümmun.. A do l'É.lab. AYcJnlllne nfl9ldonc& p..rsonn&U" "IUn3 un& outr& commune B de F.a.,c& mi.tropùlllalnB Sans résldance p..rsonnlill& lin ~ l'l'once ml.tropolllai ne ... r +P opulaUon municipale de la commune A o:p OPULATIOn TOTALE de la commune A ------------------------------------------------- 5) P&J"Bunn6B on lr'oll..m&nl dona un hÔjJllal f"I'!IChlolnqua c) D....I&nLl:l dans d&l:l l.lalJlllw",m&nl::! fJenllùnbOlr..", rnln..u.-·s COJ".(I(,S a un ':'labll">J&rf.unl d"àducallon liurvuI1l~6. f'&1 sullllttS c6cubllllùs dons ur. c ..nlr .. d'h.i.t.o:.rg"'lo ..nl ou d'accu"l!. POIlULATlOn IJAIW DOUBLES corn PTES do la communo A 0: Population lolale do Jo communo A - Populalton comptée ~ purl dOll calégorieu 1 ~ i qui n'ont pOli l(lur réuJdoncct peraon noUe dana la commune .....1 (» o 1 -181- A partir de ces catégories de population, l'InsEE calcule la population des communes salon trois défini tions : . - population munici pale - population totale (ou légale) - population totale sans doubles comptes. Dans le tableau ci-contre, sont indiqués les modes de calcul de ces trois tyPes de population. 1.2. Les caractéristiques individuelles nous ne rappelerons içi que les définitions des caractéristiques individuelles que nous a'lons retenues pour l'intégration dans le système d'information géographique TIGRE (voir liste des indicateurs démographiques intégrés dans la base marseille dan:! le tableau 2 de l'annexe 8). ~ Dans les statistiques du recensement de 1982. "l'age indiqué est l'age atteint au cours de l'année 1982 (différence entre 1982 et l'année de naissance) qui est également l'âge en années révolues au 31 Décembre lQ82".(1) C'est à diI'3 que les personnes classées '10 ans' au recensement de 1982 avaient en fait entre 9 ans 2 mois ~t 10 ans 2 mois. à la date de référence du recensement. soit le 4 mars 1982. nationalité La population est répartht en "Prançais de naissance". "Français par acquisition" (classés selon leur nationalité antérieure). et 'Etrangers' (clcussés selon leur nationalité). Parmi les étrangers présents en France au moment du recensement de 1982. n'ont été recensés que "ceux qui ont leur résidence permanente en France et ceux qui y travaillent ou étudient (ainsi. le cas échéant. que leur famille)". y compris "le personnel étranger (administratif. technique ou de service) des ambassades résidant de faÇOn permanente en France'. n'ont pas été recensés les "travailleurs saisonniers et les travailleurs frontaliers" ainsique "les étrangers membres du corps diplomatique". Type d'gctiyité Toutes les personnes recensées en 1982 atteignant leur quinzième annivers<1ire l'année du recensement sont classées selon le type d'activité. c'est à dire dans une des rubriques suivantes : 0) Toutes les citations entre guillemets des chapitres 1.2 et 1.3 sont de l'InsEE (Recensement général de la population de 1982. France métropolitaine). -182- ACTIFS : "La' population active comprend la population active ayant un emploi et les chômeurs· . - InACTIFS: cette catégorie l'e9I'Oupe : les anciens actifs (retraités n'ayant pas d'emploi et n'en cherchant pas - les étudiants ou élèves (sans activité professionnelle) . -les miUta1res du contingent - les autres inactifs - Dans le cadre du recensement .la catégorie "çhômeurs" , qui ,comme nous venons de le voir font parUe des "actifs", regroupe les personnes qut : -ne sont pas étudiants ou stagiaires rémunérée et - n'ont pas répondu Qu% questions 12 à 15 relatives à la profession exercée actuellement (voir bulletin individuel du recensement ci-joint) et - ont répondu à la question 16<1 "être chômeur, ou mère de Camille, ou retraité" (ou pas de réponse) et à la question 16b "rechercher actuellement un travail" . Une personne sans travail n'en recherchant pas est classée "inactive".. Un étudiant ou élève recherchant un travail est. classé "étudiant ou élève". Par contre, un retraité recherchant un travail est classé"chômeur" . 1. 3. Immeubles et logement. Est considéré comme immeuble: - " toute construction habitée au moment du recensement, quelle que soit sa nature, les matériaU% utilisés, y compris les immeubles vétustes, les habitations de fortune, et les immeubles en cours de construction partiellement habités; - toute construction à usage d'habitation, même sans occupant à l'époque du recensement., à l'uC8ption des immeubles en démolition ou devenus totalement inhabitables par vétusteté ; - tout ensemble de bâtiments administratifs, industriels ou commerciaux, même inhabités." On appelle" Logement ", tout local qui satisfait aux trois conditions suivantes: - "séparé, c'est à dire complètement fermé par des murs et cloisons sâns comunication avec un autre local, si ce n'est sur les parties communes de l'immeuble" - "indépendant, c'est à dire qu'il doit posséder une entrée indépendante où l'on a directement accès sur l'extérieur ou sur les parties communes de l'immeuble sans avoir à traverser un autre local" - "utilisé pour l'habitation, en tenant compte de sa destination actuelle et -183non de sa destination primitive". L'InsEE distingue plusieurs catégories de logements : - les résidences principales: "logements occupés dde façon permanent.e et. à titre principal par un ménage" - les logements vacants: "logements sans occupants" - les résidences secoondaires : logements "soit. utilisés par le propriét.aire, sa famille ou ses amis, soit. loués à des particuliers, pour des séjours t.emporaires, en général pendant les vacances, tins de semaine...et.c· 2. STRATIPlCATIOn mORPHOLOGIQUE ET CARACTERISTIQUES SOCleDEmOGRAP~'HaUESDE LA POPULATIon mARSEILLAISE Le Tableau 1 fournit les moyennes arit.hmétiques des indicateurs de structure démographique mtégrés dans la base de données gérée par le système TIGRE sur les district.s do recensement. (à ne pas conlondre avec la moyenne du CQI'Qct.ère dans chaque strat.e) : il confirme l'int.érêt. de la stralification en tyPes morphologiques pour l'appréh9nsl0n des structures de population à maraeille. . L'immigratiÇ>n étrangàre La ville de marseille est bien connue pour SQ torle proportion d'étrangers ; la division de l'agglomération en types morphologiques montre de très fortes diifÉtrence5 dans la répartit.ion des étrangers dans la ville. Le phénomène de concentration de la population étrangère dans le centre ville dense et. les quartiers industriels du nord de la ville ressort clairement de l'examen des deux premières lignes du tableau 1 : le pourcentage d'étrangers (hommes et Cemmes confondus) oppose le centre ville dense (12 '1) et. les quartiers industriels (9 '1) au rest.e de la ville, où il est. part.out inférieur à 6 'C. Les t.aux d'étrangers les plus faibles (entre 3 et. 4.5 ~) se rencontrent dans les strates "petits immeubles" et "pavillonnaire·. . Le chômage Pour le taux de chômeurs parmi les hommes de plus de 19 ans,les différences entre moyennes par strate morpholoqique et moyenne générale sur la zone d'étude sont beaucoup moins importantes que précédemment: pour une moyenne généralé de 7.55 ~. les vak·urs par strat.e s'échelonnent. entre 5.31 et. 9,67 ~. La répartition des chômeurs à margeille semble beaucoup plus homogène que celle des étrangers. La faible sensibilité de cet indicateur de chômage aux types de morpholoqie urbaine pourrait s'expliquer par la nature même du phénomène : tandis qu'une caract.éristique individuelle permanente telle que la nationalité a un effet. ségrégatoire cert.ain, le chômage constit.ue une caractéristique temporaire qui. si -184Tableau 1 - Indicateurs de structure de populaüon selon les strates de morpholoqie urbaine (ensemble des districts InsEE de la base de sondage - moyennes des valeurs observées par district)) strate ~Etrangers 1 2 3 4 5 6 7 8 9 12,18 0.11 5.76 3,20 3,50 4,48 5.05 4,36 3,70 TOTAL 7;27 (H+ Pl ------------ ----------------------------------------------------------- -------~El.rangers 13.79 9,77 5,87 3,94 3,94 4,75 5.88 5,17 4.00 (H >19 ans) 8.09 ------------ ----------------------------------------------------------- -------- ------------ ----------------------------------------------------------- -------- 'CChomeurs (H) 19 ans) Taille moy. des ménages 9.67 2,18 6.72 2,48 7.92 2.86 6,28 2,68 5.~ 2,55 5.31 2.69 7.10 2.35 5.60 2,11 6,22 3.00 7.~ 2,48 ------------ ----------------------------------------------------------- -------- . 'Cffiénages d' 'S7.68 1 personne 28,75 20.51 20,36 23.70 20.50 29,54 36,6Q 13,60 28;28 ------------ ----------------------------------------------------------- -------- ------------ ----------------------------------------------------------- -------- ~ffiénages >. 2,13 6personnu ~o-4ans 3.93 3.11 4.02 5,38 4.93 3.03 4,20 2,55 3.31 3.65 3;28 1.64 3.46 0.88 3,52 3;40 3,33 révolus -----------_. ----------------------------------------------------------- >=e<>ans exacts ~ 29.56 24,94 19,94 22,05 29,64 28,33 26,92 32.85 19.32 2.93 3.89 -------27.01 (SoLlrC9: .ReCtinSemBnt GtJnWYzJ dB Ja Population dB J9!J2.InsEE. .Rs.suJtau par districl de rr;;ceJJSBmBnl) elle ne se prolonqe pas trop lonqtemps, n'a pas d'effet systématique et immédiat sur le lieu et tlJP8 de résidence des personnes. En dépit de ceUe relative homogénéité des taU% de chômeurs par strate, on note toutefois que les taU% les plus élevés 8e rencontrent dans le centre ville dense et les qrands immeubles d·habitation. . La taille des ménages Taille moyenne des ménages et taux de ménaqes d'une personne apparaissent néqativement corrélés et créent quatre sous-ensembles dans l'espace marseillais: -le centre ville et la strate a (immeubles élevés denses) sont caractérisés par une faible taille mogenne des ménages (2,2 personnes par ménage), avec un fort -185pourcent.age de ménages d'une personne (37 ~). L'examen des phot.os4 ltà ~ Gconfirme cotte observation: les îlots comptant. un fort.pourcent.age de ménages d'une personne se rencontrent surtout dans les bâtiments à toit foncé, c'est. à dire le vieux centre ville. - dans les quartiers industriels, le pavillonnaire et. la strole 7. les indicat.eurs de taille des ménages sont. semblables à ceux observés sur l'ensemble de la zone d'étude: 2,5 personnes par ménage, et 28:re de ménages d'une personne. - les' grands ensembles, les petits immeubles et le péri-urbain ont des ménages un peu plus gronds que la moyenne (2,7 peNlonnes par ménage), et. comptent peu de ménages d'une personne (20 :re). Le découpage induit par le pourcentages de ménages de 6 personnes et plus, s'il présent.e des similit.udes avec le précédent., ne lui est. pourtant. pas strict.ement. équivalent. Les grands ensembles s'isolent avec un pourcentage de familles très nombre\1S9S (5,4 :re) presque deux fois supérleur à la moyenne générale. Les strates péri-urbain, quartiers industriels et petits immeubles d'habitation ont des valeurs très proches de la moyenne (3 ~) ; enfin. le centre vill& et. le pavillonnaire compt.ent peu de ménages nombreux. respectivement 2.1 et. 2.5 X de ménages de 6 personnes et. plua. . La structure par âge Si les deux indicat.eurs de structure par âge ret.enus (X de moins de 5 ons et Xde plus de 60 ans) ne varient que relativement peu d'une g~-ate à l'autre (respectivement 3,3 ~. et 19 à 33 n>. ces variations semblent toutefois aigniIicatives. sutout sur des ensembles où les effectifs de population sont. import.ants. On observe une bonne corrélation négative entre ces deux indicateurs de la structure par âge. Les grands ensembles d'habitation sont les quartiers où les jeunes enfants sont les plus présents, SUi'fi des petits immeubles d'habltation, puis du centre ville dense et des quortiere industriels, où les pourcent.ages sont comparables à C8UZ de l'ensemble de la :zone d'ét.ude. A l'opposé, les strat.es pavillonnaire et. péri-urbain comptent peu de jeunes enfants et beaucoup de personnes âgées. à 5 L'intérêt des quelques lignes qui précèdent ne réside pos, bien évidemment.. dans l'embnJon d'analyse soc:io-démographique de la ville de maraeille sur une division en neuf strates morphologiques. Par contre. l'analyse du tableau 1 montre que les variations des indicateurs de structure sont suffisamment significatives du point de vue numérique, et. cohérent.es avec ce que l'on soit 8Ur ce sujet., pour rendre inlBressanle J'introduction d'une sti'atiiication morphologique dans les plans dE sondage d'enqutiles ne Yisant pas S9Ul9menl l'estimation d'9fF9CtiI'S lotaur d, population. mais aussi J'analyse des structures et comport9ments dtJmographiqués. -186nEFmmCES BIBLIOGRAPHIQUES Organisation et e%ploi talion du recensement de 1982 InsEE Recensemenl général de la population de 1982. Guide d'utilisation. Tomel présentation qénérale. organisation. dénombrement. . ezploilat.:.on statistique, publications. Paris. Q5 p. InsEE Recensement général de la population de 1982. France métropolitaine. 8tructUN de la population totale. Paris. 142 p. CUEUGI1lET C., DIOn J.F. et FDRnER m., 1984. Recensemenl qénéral de la population de 1982 : l'~loitalion statistique exhaustive. Paris. InsEE, Courrier des statisticr..:es n' 30. 7p. LERY A., 1Q83. Recensement qénéral de la population de 1982 : aperçu de l'exploitation en cours. Paris, mSEE. Courrier des statistiques nt 26, pp. 43 - 50. Démographie. marseiU. AGEnCE D'URBArusmE DE L'AGGLOmERATIOn mARSEILLAISE. Les tendances générales 62-68-75. Analyse comparative : communes, département.. région. France. marseille, Cahiers durec~msementnt 1,19 p. AGEnCE D'URBArusmE rz L'AGGLOmERATIOn mARSEILLAISE. La population aclive ayant un empl.:>i. 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Ce bordereau sera rempli par ragent recenseur Po..' alll.O.... , . l'Ium.. 'o" "'QI p.'ok~'a,,1'I1I ~ 1 a .. l,4ao....1 Ile 1 "" III ferme. Dallmt:nts .igllcoles • H ... b'lcl('OIl Ile ton une frf!rle que wagon. biJriJQue de . bu,k'/h/,IJe , O.Jrlfflt'i":!. Ildb,fe OIL'n Ou tl. 'ù,n~s. erc Jou COIl$lruc:,on P'O,IIs,Olre a us.age eJ"h.lb'IJIIOn • 1. Pour toute construction habitée, quelle que soÎt sa nature, quels que ,oientfes matériaux utilisés. 'i compriS les immeubles vetustes. les tlabltatlons de fonune; y compras également'es Immeubles en cours ae construcuon paruellement tlabltés. o T'lPE OïMMEU8lf • 111'11 ..., .... , ..... Elablis5ez un bordereau de maison. IndIV,ch""11e Ou ImmeuOle coU~c,,' enr~r.mem 01.1 pr,ne.galemen. ullll.e pOur fhacuallon • Immeuble PflnclPélI~menl • u549. • 02 e IndU$lfle', Rue 40u Os I ...mples usme.•Iel,er. ma~asm, QëpiJl. gr.)nt1m.Jgaslfl bimqu•. _ 'mmeulJJ~ .men.ge en bl.J{e.u~ H6pl'fl t, €/Jnlq~. maIson dl1 replU. S.,..lomJI1t d/~n­ Con:~w~';t~JS-,-._-..-.,-••-"-,.-.-,,-,-,.-.,-,~.•-,.-.-..-..-...-...- , - - - - 04partemena: - - - - - - - - - - - - Oonnel.oules autres Indlcalions permsUilnt de lepersr fimmeuole. s"re t€ote. Intern.l. coJJtge JmmeubJe .drT"msu.'ll. ma"'e, UIS.fne.g.re, bur.~u dti1 po~'e, .gllS,. slaa•. el€ _ ® • Ceue liste sera etabl,e après achèvement de la collecte. a raison d'une ligne pour chaque logement d'habllatlondc:s cate& gorles 1 à 7 énumérées SUI" la première page de la feuille de logement tt_poIlel,voLl5,1U p.r.igraP"'8 ~ 1 du ManuelGe'·.geolrecenMloII•. Cal Immeubl. appAtllan'-I' • un orQ,anlsme H.l.M hoc ••, ou olti.::e" PiNel••,,,, AOM . . 1·Ofa"""", ~D~""'f.: OUI 01 NON 00 11010I,. • A u~mphr Numero du par f .gent r.Can••"r IOQ~' menl 1 dans l'Immeuble ltlage. S,luitlion Nom CSe pahcor. numero du logemenl 11.1' le roc~upant de 10' g.ment Cl Ou de Il cn..amDle. _IC 1 a 71. vO" ft > • J O. 0 l • ImmeuDle al,meme par une 1Ol1411ahon ".e aeDoulelUe. ~gal 03 • N, raccora~~m A un rcis~au p...bllC n, ahmenl;,hon par une In:5oIall.rlon f'Jle (CITerne ou bOulelile,!. 0 • Nombr. CS'lmp.lmes n- 2 rscu.~Ut$ (lisie A ••ulemenl) S -,.,• Souppflmes .............. tf..._ ......... _-_I_ ......._,...._Ilo""I.S f~"'.""_" Pf-" .... -, Nombr. d. vole.. B I •• A"Am 1811 • de 1871 • 191. de 1915 • de '949' 1960 • d. 1961 • 1967 • de 1968.1974 • 1915 ou apr•• • Immeuble en cour, de conllruC110n pafllellemem h~Dtut ® 0 • @ NOMBRE O'tTAGES AU-DESSUS Cl!> OU REl-Of-CHAUSStE : 07 - .. l 0 0 2 0 0 2 0 J 1 1 R.ccoraemeOi direct • Al.lUel c,l.lcan",•• u. tou... p'-'lurd. elc 1 1 CHAUffAGE CEIITRAl Ch,lu"age urD,Iln Inslall,l"on COJlI!Cln..e dll cnauflagè cl:nUal propre. l',m. meubleld~JSer~anrl.lOI."'e Ou la plup;,rrl1c-s loge~nlS Pu d·IOII.llallorJ d. ch.ullaljle cen1f;,l/m~m.SI ce".ms /Qglments dlspounf dmSl.IJ;'/Ions In111~ldueIJe~ 1 0- kJ b=lQI $'rl r. P/UII'ur. €eXPs dt1 b~ll1n.,.,t. indIquell. nOtnlx. d";I.ges du Dl O. Os 06 _ EXPLOITATIONS AGRICOLES SUp.rllcfe .Sflcole ulllia'e OUI 01 NON 00 hec1.r.a, _ _ .Ir•• IN. P.S ' ......1 C~~I. Il.' N-~ ~/.n9l ' . " ..n, • 0'''' P.'(I fF 4f1'_"'.'" l."~, Il'';11., ''''rI'04.. CI'~~' o.,,'".,"~., 'oul" B ., Orien.altOn d •• produc"ona agflcol.,. '1:00'.' ...n. '.1011. UU, 1Po/veuil ure jCuRures .le letrd I~Dour~) • EIPIOII,lllonIM.J'étIChage Ou h.:Jfllcullure :;:u~~:n \llgnel ou ,I,bres "ull.en ~Ie ..étge d herDlvores 1bc.IIU"t1 OVins ~ll!v..ge Ge gr.lnlvOlel l;;tùrcs ..o'.,.lIes principale COI,')S de bll,mM'II ,. plu' • ...,. ® ! 01 0> M"OUllluel' Gal Ell!c:rtClle Aulre": Pre<:,lel .',alQon, ., JIt:: sous·soJs; I#tr.,·(Û-ch.uu•• surt-Ie,,;.st ,ulm,l4'unrel'de, ch;,uSStlt oulm.".. m;'I' r.ntf.sIJI CIImPI.lJ;tJur un ;'.g•. -~ Charbon BOti POIVCI.,nur•. t!lev.lgCt ASCENSEUR 0 " Si oui: D y Com;;WIS k, ~r.~s ",.ns.rd~' h.b,t.bJ.$ Ne COInplel PU IIIs caves 'l'n',... 0 0 a rd~Oul • Cel Immeuble es' ,1 Je 1'~ljIe d'une d.plol.,IIIOn Agflcole 1 06 p.n••ll~ '0-''' en h _ do 1. ""fi" 2) Raccordeml!01. f i1tgoul AUlrei cas. !tosse sephQue. fossll flJl•. cie J SI "OUS ,IVel m.ro.1ult .. cau 2 ou la eue J, indlquel .. .::ombuallbla u1Ih". a 1948 • • 04 ~ • e • E.. u. ""na9'teale~'.r. less'~e. 10,/eHe. eu ® • ANNtE O'ACHtVfMfliT Df lA CONSTRUCTION • 03 To'" ET DES EAUX utNAGtRES ge cenllAI nt'QI'" 02 . rltseau publIC de dlslubullon C.binela CS'aiSlanc. . : plus U7JPlJrr.nre. NomDr. d·.mprlm•• nU 2 01 08 a un lmm~ubhl rillccoralt D Si fl1s d'''~fl1me$ pMle$,.,.,ont lM' lM 1. m ......poqu« I/tdiq~1 r .nn.11 d" ache~.menl d. 1. IM",.IIIIIMI••, OU de J. p.r'r' hMMr;e III A remplir pal" lA M.ir'. Cil" go.. e i~scahe,. ® mallQ"' Localli:.'JOn 3 tJ. r,mlfteubJ.J. mal~ IOOIl...oue'llI dtspc.!.anc di.l ch;,u";,. a CId 0 (!) tVACUATION DES CABINETS D'AISANCES (W,-C,) • N"u".sCJlVel pas les locaux occupes pal" de la population comptée part ou pal" des ménages collectifs (lU Imprl 0·3 el n· tb.. Cgr· re1poncwml ne seronl pas du ..' QIn. 1•• OOrGer l eau COufaOle n e!ot pal 1O!olcljl~e a.ns l'Immeuble ., Ch"u",IljIe COlléCll' pour un grQupe d'lmml!uOles S'II n'y a aucun logt:mem dOhabllallon dans l'immeuble, Inscn· vez"neanf" sur la premlere hg ne • 2 Imml!uole ahmenle par unI! c,:erne ae g.JI B S, "ous hélliel Sut un c~' p,r"cu"~r. 04tcfl"el-I•. LISTE DES LOGEMENTS D'HABITATION 1 0 • Pr'e,sel la nah.. r. e.llier. ae l'Immeuble hsudn~. 0 Immeuble fJCCor,:Jç "<Ir u •. ~ 1::00na"!l>JI..:ln. un po.nl d·e.", 'pUllS. Cjlern~. S0...,rce. I!IC 1 • Ne remplissez pas ce bordereau pOlJr tes caravanes. roulones et autres habitations mobiles. Adr.i'. pr4ci. . : Na Imme...,Ole r.lCCOf,j~ l un rE:se.. u coUeclI' dl! dlSUlbullon t~,IIt:. commune. sei~IC~ Cl':> ~.IL• • , "'1iu'~. etc 1. (DGAl commerC'lal. loge Jc'est SOUl<ent Je cas au allec/eur. du g.rdr.n.•'C.). 3. Pour tout ensemble de biHimenls administratifs, industriels ou commerciaux, même inhabitéa. ORIGINE DE llAU POUR USAGES OOMESTIOUES • '-441100 .amin_Sil illl' Ou public: un leI ,mrnel.Jb1d peur c~end"l un ou p/us/wu f " Jogemenl.J l1·h.b"aflOnpOV{ p"lannel a rexcep'ion des Immeubles en demohrion ou da:venus totalement Inhabilables pal" vélUSlé, 01 HOle•. pèns,on de f",mllie. garni (occuPilnl J. lotaille ou J. pllJs çr.iJnl1a p~'lIe de flmm.ublf!/ • 2. Pour toute construction â usage d'habitation, même sans occupants â l'époque du recensement (logements vacanls et resldences secondalfes), (ARACTfRISTIQUES DE L1Mr.UUULE P-'GE 4 CD Nùm'ro uu d,Su,el de fecen.em.nl NUMERO __ .. -- --~------_.----_.~_ .. 0.&_ ~k.U...- ",,'jf Rf"IJ~~I"JlJ': IMPRIME .. • Aulre '.Il ) EI~".lge d herO.vOlel el d. U';'n."otes Autrel 0 1 0 2 0 J 0 • 0 5 O. D' o. !I 1: FEU~LLE DE LCG~1t1EnT RfPuBuQlJE JA"hÇ"IS[ COMPOSlnON ET ÊQUIPIMErJT DU LOGH.iEZ!T RECENSEMENT GENERAL DE LA POPULATION DE 1982 <D IMPAIME N ... m~(Q du (J.Slllel de f.cen'tlmenl NUMERO Cet imprimé sera rempli pour lout logement d'habitation, occupé ou non. AVEZ·VOUS UIlE CUISlllfl 0 - OUI Nume-ro Ou l09t:mem 01.1'111• • Sl sa ~ su,I.cal tou d~ 1 ttolbll"lIgn mobllel NON POURQUOI LE RECENSEMENT 7 0 - Prescro' par le decrel du 28 avrol1981 IJouma/ OffiCie/du 30 avrol1981l.1e lecensemenl gênéralde 1981-le 31· depUIS 1801 - esl obligaloire pour taules les personnes rdsidant en france. " La 101 sur le 5ecret atati5tique galanrl1 que les renseignements lndlVlduels figurant sur le:i questlOnnalrès du recen· sement seronl Ulillsés uOiquement .ft deS fins Stallsllques Ces quesllonnalres confldcnllels sont destinés. l'Jnslllul Nahonal de la Slalishque el des Eludes Econo"m.ques liN S"E"EI: il esl 'nlerdi! d'en prendle copie S<'uS peine des sancllons p,evues JI l'arl.cle 44 de la ID. nO 78·17 du 6janv,er 1978 Ivo" 1. nollce explocahvel, 1 o OUI . NON ··our q&l. SI c~". m".II.'lon c(Jmprend un .v,~r perm~".1JI rllll.Cu.'lon lI~S.au. J 05 06 @ 'OQ.mem 0_ ••• li.u.l. nombl. d. PI'C•• du logem.n, ""'.01 un uNg• •&clu.."" n.n' pt'o'....onn.l. • Pas o o (Npoirlem.nl do""'SI,q~. "o"rÎlJIlIu Iog.m~ntproprem~nt dll' C~mpl.1 ce, p,lrce, par"" VOS PI.ces d'hab".tlon SI tlOUS ~n d"po'~1 "Ous frt.me J'Oll pour r loger un membr~ Q~ tlOlr~ "'en.g~ rml.nl. do~,,'qu•••'C., 5tW cQmfrt~ lI~b."as. elc 1 N~ '" COmptrl pa", ,1I"s SOnt loufl~'. SOu, .Io&l~~' ou P/~I~~' • â .u"" per,onne, Il.ns c. C~S. ~/ltJs conslllu~nl.•u "ns Du r.canserrwn( un lo~mMJI DISlmct ., .ur, DCCI.INIJI. r.mpJ"ont "ne ,."". lM Jog.mrnl dlllmCl~. _ .. 0 5 0 , 0 70 1 0 • _ 100U• •mplO';'eur J' ,,,,. gralull ou ~nÎr~U.J a'o'tt'; cnasse U t!au 02 ~ uns c"-au" d 1:~1.l Dl c.as O. ::~;/~~S c";,:~~oln/~j;:;~,~u""es d'$pos ..", l1u cnoJullJge • Ch.. ulfa~ C~nlr,)l coll~CII' fr(Jmmun I,J plupa/r drs logemen/S dt: Ilmmt'IJ:J'~I J l,;)talJt~ O. Ou ./a 02 ~ulres mOlJè'5 Oe ch.u"agt!IP()'/~ Cl.J'SUI'f//~ 'ad,.l~u' ~:'~/~~~~: fJCCufflU'tN.on f/rc J Qut!l (Ou~ s~)olle comou, 03 COMBUSTIBLE UTILISi POUR LE CHAUffAGE Ouel e.l" combullibla (ou 1. 'Ourc. a·'n.'gle) de "'ou. 'onction ou de ",oua conu_. Ge (r ~omp", '. c.S dr. JH"SQnn~s OCCupant de ",ou. log.men.l un logement ;;,.~:;~/=~lO~nduen tI"get ou donl .'~s ont M/tNJIIS4n€. 03 _ Logern~"1 v.. canlu.ns occuP.nt,. 1I"pon~b'~ 0&1 nQtl pour ,. tI.lII, O&lpOur 1./oc~l,onJ ( pas de bullt!llns mdlvldueJ,; r.m· pM ,. page 4 du pr'S.nI ,,,,prr~ '.ul J.s qu.Sllon, 4. S .t '2. R'I·oence ••conda". ou logem.nlloue(ou _'ouerl pour dei sejours lourlslIQu••, Caravane. roulOIl., hablt.lIon mobll. m. poiS remplit J. pu'}. 4. n. ""S"abJ,r lM biNdar.au d. m."on; , C/.n.r , p.n). • Local.,r. Ou .oUs·local.lre d'un lOCAl 'OY* "'Ide) • ~aIAlr. CI LlIWI OU aou.·Aoc~IA". d'un toc •• 'oue m. .* c"'-mbt. CI'!"ÔI.I. d'un garn,? 1.10 . o. ® TtLipHO~E ESI'II INloille dan, Je loqem~nl1 05 Ou, 01 NOr; 00 S, lil'Ou$ .&el a.ns un cn non pr.vu CI·deSSUS. décr.ve;.l. OUI NON . , '1'(110' 0 .... 0 00 COIT.b,en 1 ) 1 , 2 Ou plus 1 ..... CD CD 1 • Chaufl.çe Cenl r al.nd,vI<JueI4t1ec Line cn3uCllt!'eg,oP'~ a woue ~em~nl/'l CunJ;N.s le c'IiJullaye ./~CUIOUe mie gr~ ~II~ C".Jull~g~ poJl a" oulS~1 o. @ • Log*'\ II1,e gr.cleux. par .xemple par des palenls 1 CnarnbrelSl maubl'etsl dana un no,el. "n. p.nslon d. fimlll•. un garni, atc. Habll.llon dl 'or'l.lna Ou conslruCI'O/II prO"'IIO"'. a usage 'fh.bllallon. Ptaclsez' Logé par :~~I~~ d"r" \ uhlaN pour le ch.. uffage P.eoceISI.ndép~ndanl.ISl/eump'. chambre de 1I0frtenlqueJ louee«s). soUS·'oUH'S. ou pr'U~elsl .\ des poInlCUh.1$ 1~l1lcn.(nll' 03 (!) MODE DE CHAUffAGE • IQC.tlon·."rlbullonJ logement ·to~er wur personnel sJ "Ve.IS). Indlqu.1 le log.menl prlncipoii auquel .lIelsl se O. 02 1N, ba:'Qnol,e ni douche A~l/es NOMBRE D 'MPRIMES N" 2 CATEGORIE DE LOGEMENT J \ Baognoor. , Douche CABlllflS O'AISANCES IW"-C) • .c.. • Log"'menl ord.n.II. AWI·VOus une b':hQno,re c.-. une doUChe rn5lalle~s i"VK courame e-I e-vacuauon des e;Ju. uSI!~~' C.. p.nlcull.rd•• pJ'CNlnd.p.nd.nl•• Jo.J1 ~.empl. chambr~s "r 0 0 0 O. IIiSTALLATlONS SANITAIRES O. • Propruh.lr. de woue IOQ.menl Ou de 1. maison Ou 'a 1I0u"'. VOlt. log.m.m compusl., r"JJ6/~nt~s Jormrs d'.CC~Ulon , J. p r opr,er4, donl J. IQC."on·tI~nt.~I J.J l COu'~nle dans le logemem S.lues "-01' Ou Ia.;emem molli rest!rves à ses StulS OCCU~)nas @ lUS-VOUS; 1 03 03 Eau "Old~ ~euldmem • _ f."",.",u.,..~". O· •• u ~ O. Eau cnau<Je gar .n:ilal&allon ~oJ"tClI"'e N. COtnpl~".. comm. pIK•• II·h.bJt.tlon ,•• pl.c•• t.II.1 qu.: cUI~me. cpuJo". s.IJ. a.: Dams. • teotle. W buand"r,~. ~IC. _ L,on ...., ..,,. ",ec,.'r Où Eau CIlolUOe pat ,nscal&allon lI\d"'ldwlle (propre au 'O\lernt-nl) e-IU RECUEilliS IlIs•• A ~eulel"enll .PO~' ,J~,s o. OUI ALlllElLTATlDII El OU ~:~sc~uranl. • (!) 'ndi~uel 1.,.. dl1 Rlpondel "OUI" ~f) C~i d~ locatlon.tI.nl. ou De 'oc~"ùn-dllldJLllon use~~ En obser~anl ,es quelques lecommandatlons el en sUivanlles indications qUI vous seront fournies par ragent recenseur, vous fae.lllere. le "avall de ITN"S"E"E" qUI vous en remetcle" Au.lt"u h.uo.U C~ lG.}emo::nI a"~I·VOuS ' ... u unem. Pou, racn.n Pf\,"Ic.'Ut'lo'Cl.Anil\o'Clpaser-.:.OIt:,)Cr~ckll:W'1"lbDur5ef1 NON Avant de répondle à une quesllon. lisez les exphcallons qUi figurent sur les Impllmes. lorsque ces explications ne suffisent pas pour répondre. une $lluall0n particulière. reporlez-vous â la nOllce explicative, En cas de dlfficullé. adressez' ~ous il l'agent re,ens.ur. ,.. PROPHilUIRE DE VOTRE LOGUIEILT 02 COMMENT REMPLIR LES IMPRIMI:S 1 Commune vous [TES 0 12 m J Vous rempl"o. d'abold le pr~senl .mp"me en commençanl pa, les pages 2 el 3 (lisle des pel sonnes habllanl dans le logement). pUIS en continuant par la page 4 (composItion el éqUIpement du logement', EnSUite, pour chacune des personnes mScrltes dans la lisle A de la page 2. vous remphrez un bulletin Indlvldue' (lmpllmé nO 2). CADRE A REMPLIR PAR L'AGENT RECENSEUR SI [réponw- 1 .\ la qUUlion 4) .elaI2m' 1. N~ rtJpondfu 0 pl~sa. Avel·"'ous cepenoam dans logem.enl une InSlallal/on poUl '.Ir. CI.l'Slne 7 "'0116 a Le recensement général de la population est une opératIon laquelle procèdeni réguloèremenilOuS les pays" Il a pour bul de déterminer le nombre C'habltantS de chaque commune. de cannai.,. la répartition de 6a populallc," selon l'âge. la profession. la branche d'actiVité. d"analyser les mlgrallons.la composillon el réqUipement des 4rnmelJbles et logemems. etc Ces Informations sont ,nd,spensables â l'élude de toul problème démographique. économique ou socllJî dans le cadre naliGnal. régional Ou communal. mOins da 7 m~ 0 0 1 l "---,------~------~-------- IJ P"'Gl2 "AGi) [.'1 LISTE DES FERSCNiJES H.MiITAfU DAnS LE LOGEMENT Chaque personne habitant normalement dans le logemen!. même SI elle est ,,,seme dans la Ioste Bci-dessous, N'ouDl;el pas les enfants en bas âge ' à l'époque du recensement. dOIt être inscrIte SOIt dans la liste A. SOIt NOTA. Si vous aVel une résidence secondairelpar exemple une maison de campagne ou de vacances/. vous ne devel remplir les listes A et B CI-dessous que pour votre rés.dence pflnclpale, Vos bulletIns Indl\llduels dOIVent ~lre rempliS une seule fOIS. dans la commune de votre réSIdence princlpale_ 1"lC:ri~1 ci·d..&Ou. 1•• perlonn•• ".bitenl dena le logement• ., comprit les personnes en ..,o.,..ge d".Ultres Ou d',grément.les mal, des talsinl un serou' a n,ôD'tlil Ou an (;hnlq\l•. tes p;cheuf5 en mer, te pa'ionnel navlg,nt dei compignles lenennes ~u lr.arlllmt!'S - non comprill•• pet.onna. 'numer... d.n.l'en·16.a de ,. liale 8 ci·eonU.lilSeJ UI en-let. avant - M,j"'IIç1o ,e de r.mDllr li hSI. At • S.vouS 10Ç.' chez1tolJSdes genld. me.lon, apprentitOu lil.rie.l 'loue serv.'••nSCflve,·les cl·Clessousll.ile Al • SI VOus aver aes pen'tonnau.lIOU des enfllnls en nOUrflce)Qul logent chel wOus. Inscrlwel·les cl·dessOui IIIS!* Ai • SI 't'OUS sou,·lou.'lou s. vOus prelell unt' ,urlle a. ",out! logelTleOl. ,nSCflv.' cl·dessous vos .0u,·IOCIIIII"•• tOu I.s personnes qua vo...s neDergel) Toulelols. s. ces Sous·localaues 101,,1 p.rsonnes h~bergettSI ha.blh~nl aeS pl'(;es tot.l.m.nt ind'pendenl••. c·esr·.·dlt. QUI onl acces sur rt"14:r'~ur SDlt duecl.men1 SO'I par 1 InhHmea.alre Cles 'ocau.. COlTlmuns de 1·.mmeuDle lttsc.h.r. ..,asl,bule. elC 1 - par e.empl•. une cnamDre ae oomesllQue enlleremenl s'pare. du logemenl propremenl a.1 - vous a • ..,re, cons,a~re' que c.s p,eces Ind~pendanresformt!nl un lo~emenr dlsllno:t. pour lequel "n. f.ullie de log.m.nt d.e..nct. 0011 eu. elabl•• Oans ce cas. n InSCrlVel Das les SOus· locala".s Nnl 1. I,,,e (;'·GeUOUI e' ne comptel CWIS las pl.ce' qu'dl occup.nl dans la compOSition du logemenl Ip.g.41 - MII'I;.re~ du ':onllngl"nl. ca"r~Ie Servanl hOlS merropale; ~~~~I\~~p~::~I~s~~~eu,,~ ~~:~~a:'I~n,::II:~:Or:;a~u~I:::;~~ ~,:~~~~:I~~~~~:~~~~:~~e scolaire .uu' le.enf,nIS.' 'lud•• OlS Pl.ce. - Enl•.Uâ C,l'::cS en l"I(1L'IIlce ailleurs ~ Enl~"I:j pl.lCe'S comme gens de ll"laiSOn, $i'al'~S ou 'pp'en"S.1 log.s chell.ur employ.ur Ma!loes .. n Sbnall)'ll"m. prltvantoflum, attllum. - ~~~~.~~~:I:;el.n'~rmt:s places dans une lTLilson de U:U'111 (ou 'UJ kt heu de leu, Ou un él.bhasem.nl specla'ise. P8r'oru'",s en l'',rem..nl Il'11•• 1); o.nl un hôp.t.1 - Aulld ;lers.onnes en atlsenCtl at! lu... glJe alJree \plus ae 6 mOisI NE REMPLISSEZ PAS DE 8UllETlN INDIVIDUel POUR LES PERSONNES DE ..... LISTE B (L~ur~ bullertns Slront ",Dhs j r,,,drOIJ Q,j 'U's ~~/our",nr l~tu~/I~tnI"fJ REMPLISSEZ UN BUllETIN INDIVIDUel N' 2 POUR CHAQUE PERSONNE DE LA LISTE A . NOM DE FdllLE PARE/.TE Ou RELATION .1 avec lb p.r,onn. InscJlte sur la 1·'· hgn. NOM DE FAMIUE PRENOM USUel lpour une f.mme. aJout., 1. nom de ,.un. Miel , .._" , PARENTE OU RELATION avK la pltlwnne Inscrlle sur 1.1 ..... hgneoelahsleA .,1. 1........101 .... _'. _'.0. .....,. ·.n. __ "" ...••• I.... ~ 1 A ..C ) ~~~gf~ <Xl ~ 1 , Commune' 1 Deparlement N~f.'I" 2 , A ~Commune , Dltp."emem . -- Néto' •• l , Commun.' A ) D.parrem.n•. 2 3 . (Ou au hlC1~menli OIJ flnlefesse S8,Ol..In. 'C'u~llement 1 Ne.olle: InSCJlv., Sur la 1·" I.gne l'un d.s conl,"n" d'un cOIJ~le let. lur &a 2· hgn•. t'aulf. con,olnl' OU•• d"aut. l'un dei adull.s t1abUana danll. logemenl 1 DESIGNATION ET ADRESSE DE L'ETABLISSEMENT DATE ET LIEU DE NAISSANCE , . _•• _ _ u ~'.-'"" .... IN..._ _.·IOC . . . . . . . . l Qlenom .,ILlet Né,ell. : 4 A )Commune 4 1D~pafiemeOi . 5 6 7 8 :As cM. VOu. au m~llIu r.cen ••men. mei••y.nl elll.ur. "ur r'.id.nc:. h.bilu..... {Parenu••""1. __ or.ge"rs. • U.} 9 10 • N·lnKltvel.,,·""n C,s ces personnes ~n. kts hste' A .'8 CI·deSSUS; • 11 12 Il Si YOu. 'V.I o•• heS'lallon. &Y' .. (;•• d·un. p.rlOnn. lvous vous aemanoel s .1 "1,,11 'InscJlfe aans la hSI. A Ou dans la IIS10 81. ..,eUluellnOIQu.r qlolelkt ~sl c.lle persc.nne DES PERSONNES DE PASSAGE flle rempllss.' ~ CIe bull.hn Ina'Vlduel pgut el"s NOM Ntle,'. Toul.IOIS. SI ellat Inl Ibsenle' dd leui r'Sldence hatUluaUe p.en~nr rouie la dur'e ae, op.r'liwns de ractAltl\ent el ••1n'y a "rSon,.... cene r.suanee puur ttpanare li leut plac•. 1. ElolOllsse: I.ur ,"'Iln IOd,vlduellsens les Inletlfe d,ns le' hs(as A el 8t en menhonnant "ut ~dress. 1'l,...... II. Q.nl le c.Ore rH.",,; • ce. oUa. In bas dlJ blJUellO; _ Pr.nom , A Commun. 1 Dep.n.ment: _ ------- - - -IMPRIME NUMERO - c..•• ,..,,-.I., ~ r.~,. ' • .-.-. A remplir aplês la fouiliQ de logement (imprimé nOl}. Cel imprimé sera rompli pour TOUTE PERSONNE inscrite d3ns la Iisle A de la feuille de logemenl. 2 CD - - flOM ET J'AillOliS 1,,;.,.~/.ntllfI.,,~~.I.,.. U,..,......~f.,.IOI'I"dm.~,..(iI,. t-••"'p/. : MAURIN M' A(LARQ. la/i•• 1 ~." ........... • du dt"'ta 1 dit ,1tCe"""ment 1 ~ l..LJ ® ~ 0 AORESSE Nutr.4!fQ du Ioqe~ I~u do Jl1.. ::"f!;.Oft ....... ou Cf.. m~n.1lftq cOUICId. L·.n'.AI ".·1·61" .·tco... , ft' COf"D'11 .COI' m.l1.,n.l-.I 112' D Indiq".1 la plofusion ou 1. m'tuu que 1 1 1. ; ® 0 SEXE 01 F'mlni" 02 G6hb"'''·'O , M.r"f•• 02 V.uffw.) 03 Di_dlo' 0 4 srrUAnON OE fAMIllE M.!fll WllcrOl. a."':."~/~~IH_ Ctll"Jpond. "ou• .uru.CI~ .'l~; """. IJfI ".uf lou &oIn dlffolc'I .It r.,"."~ m.'Qu.r, '. 2" ~" •• ,ur 0 MUCulift OUI 01 NON 00 '"GI'.•""id (-»11I. • Ic::nmu".1 : fl'O&olr P~r,,, D'~t1.m ..nl . 11'• .,. pou' r41'Mlg.'_ @ • • D prle"., r."ond,••lm.nll • IIAnOIl"-UTt 't1Inç.i. d. Ni.... ne.l' COII"itt'Ia (H' r••nl'gIIIIOtlI •••• ) De.onu I..""oi. PO' N .....- . 1NI~. cU"......n Ouoollcn ••......••.•.••••• ~~ •••• ~ ...••••..•••••.•• Ind.qulI 'll'ou. MlÎon.lllt .n&6rieure : 0 , 'O 2 "o~'. CV netlONlict : H~5Ir.rz·VOuS DU • • • a · LE ,. JI."IIEII lUS 1 ,1'~&oI' loul.;w,,,,,n,,. fi•• a••,.". ,., fI"'.I' "151 Si. l, ",.,.",., "75. "QIJ' i,""",••". 041 III" mr.tnft (lU - " " , ; . ,."'.,., 1/.1'" Il'' ,ub""'m.'" d• . .ns, ,l'U/Iqu.1 r.dt.... ". "ou. ,4';d."~. p."~,,,,"I • • ~.fl • • ,. . . non c.lI. ". r~u6/IJl."'.nf • (~ •••rn •. ''''.~''.,. • • ·• O.. n, .• "".'QI"lu"",, m~m. ~~ .. lOgem.nl que ....Inl.n~nl ·.. ··········01 D"ns 1. lTIi",. comft1u".lDu III mim••"0n41ssa"'.nl l'Ou' Pa"I. Lyon. M"ru.llllt ·..:........ ·· ...... ·····.02 O.".. un•• u,,_ commwn'Iou 11ft .urt•• rrondlss.m.nl gcu' 'lUS. Lvon. M"""I!:'. .......................... 0.3 lI'd.l'Iloo.' c.n•• "'u. commun. : 11'~41r P.",. l,o'1. M.'Jro#~. /IIlets.r r."ondl.um.nrJ Oi~"'I.,"."1 (1'." POUl' LES 1 "".n'].,. 1.""0;'. PQUr 'u T.D At 1 ,)0"" . PERSOf<oo~ES N' ___ 0 0 D ® CamlTl""'. D.n.",.. .uu...lu. lion 'frClDtr'DI"'.I appt.nl.sou. con· Il.1. con".1 .mgIOI·(Ot"'.11CN\. cou'. du f,qll ou COu'l ~I COI'ISP4t'~nc. : C N. TE .• 03 'Ql'. "·'l.. •• E' l.....,.. _. ENSllGNtMINT Sl"tPIRllult= O.plom. a.. o,o',,'lOn. d. . . 'In,lA •• d•• D'of.Ulons toC,.I•• _ I.1Q.·j.mm•. Inhr~f(.'eL "ln.'.1h'tIDeUI'. """l.1nQ'. SOCial'••• Huu.hI 'D.Klal.~. B,,:loI'tII M recnr.oQoJC't 'Uptt'I'ur taT S L ::Ilp.16m. "",~",glr. d. '.ChNIOljll. tO.U.T.l d·.I~de' SUg~'I'U'" l'C,,,,.qulS 10 E S f." Oopl6,... unrYefS"~'" <li 1" QdlIo I~.utl~. DUEL. Ou ES. OE UG.• PC.E rililCl~'oot\ dn OU Tl C.nlhc~ C. fin cf'I~OtIS t'IQItf'l.JI... CetsJoc"1 piaWCJOÇIQu•. O.~16m. un,"'e"II ...'" dY 2- 001 J. CyCl'lliC."C'. ,.,.illl••. docI"'''' .IC 1. CA PE.S. CAPE.T. 0.oI3m. "- ,O,t,. d'un. Q' l8Ce .COI, pubhqu. ,)11 p'nl", "lpI3fft. d'un••Cole d·1t19.,.....'. a.-am. M., pr~'S.' ""J.na Il.b.'u.U. : Gh.a'l.fft.nl : ,..,rortd,n.,ftf,fIfQ '1"1" V.u " .. 1 .. 011 CI., "'.....r:. oie llc~" ~_" F,".I"O(".' (NI"",. Il''10.1''''''. Clb"Q.'OlI. Iloo ".11·711 cl" Itll .........1. a d " 0"1'\1". ,0Af,,,,,,,".1 ""1111'" t,Mil; d ... "',.",,' G. ll'IIAd'. p'....... lI"'.'14At'lolo(. 10'0.1"11'1" cM. ~S ".""",., • 1·.r.'Cl_ ..... "_1.101'" ' ... 17 .... tan.,.., 1171 ,_, 1. "oc•.:. _~l".u ...".. '.:liI". "'" 1" 1 2D III~ 0 10 Q VOLl, ••• re.1 _ __ ._. • • • il. . c:Nlm.l(j8 , "~ond .. en l .. quo,,,,,,, 11. aClu.llom.nt. ,c.,·yOu. C.ne prof. Illon cor.-:m. : (.::h..l EmglO\'.uI ou U"'..u.ut tlIC'lptol"'4Jnl d·.II.PbI:l1.on Il)rlcol. '"" C')tt....=\ht.anl• .an:.... n. f:~lI'llll~nc. InduSlrl.l. mem:;l', d l,tn. prc.'.l$ICIn lloer.l ••• IC • ibw 1.II'llaloII non S.I...-.• ~ConlO"'l. '"'.lnl 01.1 .ulfl m.mbr. de ....III\IU, d'un ~rlC"h'L1r. cr... n comf1'lll,canf. 'JC.J ~Drlnll ,000S con.rac .••••••••••.••• _. , •• , •••••••••••• S,la'l' •.••.•• - •••. ~ •••••••••••.•• , • " • ••• . •• •.• •• ••• AORES5E d. '410'1'1I II' 0 1- 0 : da ....n.. 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ClDmlT.."to1l q... ..,OUI dirigea : ""~ GU 1 -' 1.0 DI 02. o @ POUR LES SALARIU : D I... .... 03 • 1 Indiquel la e.l'vo,i. praf•••ionn.l" d. vo.....mplal.cu..l" : Ouvrl.r Em,klr m.nœuvr. ou ft'I.naruvla ",te•• ~.. Of,jvrlll IPIClabw 105. 01. 02. OJ...) ..••••• q li. t~l. Pl ~1 TA. O~. 00.,.1 .. 1ou."., '.1- • '.chnlcl.n. d'Slln"l'" .•••••. •••••• .. •••• ••••.•..•. •• • A .n. DI • ""'nl.u' ou cadr. (le, .mpJo,••. tKhn~J·.n... ,gtltlfl d. 02 • 04 03 04 rn~ilrt.. 1 1 Aulll' cal .••••••.••••••.••••••..•••..•••••••.•: ••••• pnnc.,... 01 • • • D' 0 • • • Donn.llou'. p*i.ian com~"',... : pO'lllon h.:.,chlqu •. ""',. ficl'nI. "'\tII.I". teh.,on. ElIPIgJI' : ~hel d"IqIJJp•. ,"~M»C'.N1• .,. ''''''P'' C. rowrw.... ~{)eIf~nI "S. gt:IiM S. "Ou•• ruag.AI dt I"E...... cI·~ coll'ICII""U' ~l.ou d'un MNIIC' pIoIbLc IE.O F . SN CF. _IC 1_ mll,ui,. 'Ill ume,•. "'«,MI Io'Oue gl'lde. EII.~mp~,: ~OI'rt';,I.UI'. T,~,~. 'CC'tI.ur P 1., tIe ".cl..... 0 0 2 ,g.tJl dit' NI'W".' IIQJ;II'~'." 0 3 04 0 1 Il SI WOUI 'III i",.,"",. ca"". 'lgenl4hi fl'\lÏlri... Ou IKhnici.,.. gr •• ou"'.." ou ~I ''''l)la''', .... D' dll'IQHnI dM - dll'O"" ciel .SI."'I de ~Iltlll ou d.. lecnn!C'lf'•.••.•..•.••....•••••.•.....• m.'r,•• n·.)'4nI pelJ4 fWII',.d.~Mit.n.d.tI'or.'MOJJw ,~· ""~i.",4m...,hcQl,'.,.,a"".~.iu.f1tI'.tr.I'.Q •• ,,Cr.,1 NnI.~1IOn D CII.' !fOIr. foncuon CI .. ns 1·.nlfoplI... Ou t'or;..nlsm. qUI WOUS .",pIOI' . OI,.CI.ur lI.ne,..' Ou "n dit t e .dlolnlS d,'ecls ........• 0 1 Foncllon 'dm.nl'II'h~. "f\.laClét. ou comgt.. b:. _...... 0 2 Foncllon commerCI,l. 0\1 leonICg-comm.rc,..I. .•...... 0 J Proa...ClIQn. ',OIICIIIOA. 4 Enl'tl••n_ 1'."1101. n."'I. m..tr:én,n,•. d'PoInn"9' ....• 5 ~lu4•• 111'1. m,."OdI.. f.,;ll.rch•.. - ..... _....• " . .. 6 '4i>nclia". . .......•• -•..... - ..•.....•....•.. _ 0 tro.,...,•...................... 0 0 0 • '"'''1''' c'''u. N. •,~. : PflCIs..,lln/G'm.r,qll•.•icf#I'fIC. , ..mi ..1 .. 05 @ SI VOUS N'EXERCEZ PAS ACTUEllEMENT O'ACl'VITf ~ROfESSIOHNnLE DO D *'"''11'0''': A QUEL ÀCE 1"0"'11'0'" ce.." de .uiv,. t6i\l~ lit,.m.n, 1•• COU'I cS·"n lAl.bli"lmént Kolailt (y compri. p,of.nionn.1 ou I.,h· (_.nl niqu.) ou unl"."irai,. 1 ~dlllU' d. 1.1 _ '''"pII.lua. AVIRI o'PlàME. PrtCISlI,: CE PASSAGE (... ~, 1. coIdl.. C. p.'Il. J d. f,,"p'imi n· Il. Ccmmun. : "".10\1 1',u"lll· (Pc." P,J"I. L'fon. M"s."'~. _ @ oil TlUVAILlf.Z·Vl!US f cENtRAL ......aIRI1JU IECOP-.DaIRI: dn ool.Q"rolf.' 10 F E.O.I. a,.".rd·4!lududu 1· cYCI••• E P C.lSr.,.., '1'R\dnr.. ir. (8~ lœr ltlvel ,,·.nM.gneflWtlllfllNII. SL:~'telOltB.e.P.S1. 8~c"II"'."1 11"· pltl....... ou 2· D.n,••. non ccmlJll.I•• '.rlll F. GIIII H. ""'IIU04i'I''''; C.f1.tald. fin de ••• ~ond'lflS IC.FES.I. "1 01'''0''11'' .................................... ·.·.··.03 Ino.Qu •• 02 INSE1CNl'-'ENT nCHNIOUllr FOAM"no,. ,ROFUI:ONNE:J.I 01 NIVIAU SECONDAIRE: e.lt.lu:.: lI·aDC.lud. QfOr•• ~II. cC A "1. S'..,..I d·ln.. "'Qn.,,,,••,. D,o'''SSlOnnlf tS LEul'Y'f:n dl tin ,,-,w.n· 1IUol1;.lnlw""IIE.F  A a~tCI)~e5IS A A~ S.P.A.I. Corll'Ical lin dll ....g. dl '- f.P À 1" ,,~,•. "."'1 ptof'I'lonnel IS P l .r~'1 d. m,ilfl'•. C.nl'iul d. lin ". 'la,. d. Il F P A.. JI wg'•. 18 E.... ~ eomm.tClll lre"".1 cr.n...;n.m.... fa.E e.lllch.h.r IllE H.L In.tlll"'1I E Il.IOCI.ltS.E.S.I: S'.....I d·.ljI.nl I.chnlqull I90C'D1. tl A TAI. .~cC.ll"uI4al d. I.chnci.n 1$6f1.' F. G ou HL S'..,.I. I.ct'n,c",n la.T.• B.f.Al EIN • •"'." d•• E N P. ou d'un tyoc•• lec"nlqu. d·EI~I. .,.......... pe,•• 1.II d·.nM.çn''''lInl comtf'l.,c...1 tS 5 E.C.L C"OofOillt.n "'011. • ,,,'''ow. ptDIIIIU T o.M.1 1••" ..,. "'m"n'" '15• • pt.hQU••" .nlr.p'Tie ou (NU'CH(MI~T D Aid.,·VQu. lJft m.mbr. d. votre famil'. a1 'Iag. d. t,)t,"~lIon prof••" . . .:I•• , CClimillll A F.P.A.) 0 C.,.dICoIl d'''lud,es Dtltfta.,•• ;C.f.P J. O·pl'm. d.ftn'''~lu'' El (yO'l. M~r••,II.. • ~It"". Oy 'Iudi.nl' •. _.............................. pn~;•. Sorlltl @ e... @ INOIQUa TOUS LES OIPlOUES QUE VOUS possiou : · DATE ET UEU DE 1CAlSWICE N.f') 1•. ·• , E.-mD!e, : Duw." ~!,"VICtrtt d"ltl1f'tltl." 'tUutflltlll • PQlJ' 1tQ,."tb, d.u""r.UI' d"~IUJd.' -" Il«t,te"l. Ing."'.lIf ~/'IÎ' '"'"" ~ntl~1II .n ~/.mQln4Ng", .trl(NQY. d. :ompl,jDI'ù~. .,~. \t:i (!) ÈTES.VOUS ACruElLEMENT: • t'ru.a_v.u'vIIV f POUR TOUTE PEaSOUE DE 14 AilS OU PLUS '. ~,,"VVI'tJ ., camorll ~ si Vout .18S .1ppr'tW soua conu.. Ou tl.1gl.1ir. rimun,.". • Vous n'aoarc•• pas Ae;tuollament d'activité profassionneU.. ou wus N..méto d·ordr. liI '-""meuble POUR TOUT ENFANT DE 1& 14 ANS: Lu~'~" YQU• • JlcrrcuOl un. \. il VOfolt aide, un memOl1 d. ""Olre I.null. CSlnt ton travlil. m.m........Pt pa,.... ; NUR'~CI 1 1 l • • '0"'" 1.1 CI. l.mlll•• I.mmt .lu R.u.,"_ r.III' dès aU.",., (.I/tC,.n ~amm ..,.I1L ~,." .""'1:&01#.""'. •'~ 1 .••••••••••••••••••••••••••••••.•••••• ou 'hl'd,.nl ..••••••.• ~ •.••••••.•.•••.•.••••.. :. Chbm.ur .••••••••••••••••••• ~ •••••••.•••••••••••••.. 'l',,' • • O.n. I.ln .ul" C.at ; Drtc.is•• : D Ch.teh.l·vou. ICIUlM"".,.1 du ,,.,,,,.1 ) .. OUt NON • ,. 0 1 0 a 0 J 1_ 04 0 D' Do OU SI VOUS ËTlS EN CHlÏMACE : . 0"1I11. l 'l' "VU. PlO'.UI~A Dl'lnClp"llli , -------------------- ) A ".,·\Gu, ~,. 1fh'...11; Q".I UI VOlt. ,.,.,..., , .S.1 , au 00 hON 1 0 -191- ANNEXE 13 CARAC.TERE5.-.DEf10GMPJII_QQES_._ET_S'rnA.T1lfICA.T.lmL.110Rp.HQLQGlQUE ANA.1YSE-STATJ:.SlTQU.E (O.BARBARY- Octobre 86) Les annexes l à V rendent compte du travail effectué d'Août 86 à Mai 87 en vue, principalement, d'évaluer le gain de précision qu·' apportent divers types de stratifications à l'estimation par sondage de caractères démographiques en milieu urbain et de sélectionner des plans de sondage et des estimateurs aèaptés au problème. Tout au long de cette tentative, on s'intéressera à l'estimation de statistiques très simples, attachées aux variables démographiques étudiées totaux de caractères comme la population sans doubles comptes ou la population étrangère ou ratios entre deux caractères, q~i décrivent la structure de ces populations comme, par exemple,le ratio population des hommes à la recherche d'un emploi / population des hommes de plus de 19 ans (1) . . Avant de passer à l'estimation de ces statistiques, cette annexe prélininaire décrit "1 ' univers" dans lequel se déroulera le test la basé de sondage, la première stratification élaborée. Il donne un résumé des distributions de certains caractères tant sur la base entière qu' â l'intérieur de chacune des strates; enfin, il tente de fournir une première indication sur les gains à attendre de cette stratification en calculant les variances inter et intrastrate de ces caractères Comme il serait fastidieux de répéter ici la description de to_us les caractères considérés dans la suite et que, d'autre part, de fortes ressemblances existent entre les différentes distributions, nous nous limitons à l'examen de trois variables définies sur l'ensemble des districts INSEE : la' population sans doubles comptes, là surface (2) et la densité de population sans doubles comptes. 1 Voir la déf' ini tion des caractères démographiques au sens de l'INSEE dans l'annexe 12. 2 Bien que n'étant pas un caractère démographique, la surface des districts jouera par la suite un rôle trés important dans la définition des plans de sondages utilisés. ~. -192- La st.ratification considérée ici est une classification des districts INSEE qui composent la base de sondage d'après des critères de morphologie urbaine. Le travail d'analyse typologique n'a pas porté directement sur les districts INSEE, sur lesquels nous ne disposions pas de l'information. morphologique exhaustive et précise. Cette information a été définie pour un ensemble de zones morphologiquement homogènes, déterminées lors de la photo-interprétation d'une mosaïque de photographies aériennes au 1/23000 (3). Une fois obtenue une classification de cet ensemble de zones, le type morphologique de chaque zone a été affecté aux districts qu'elle contenait, ou, plus exactement, à ceux dont elle contenait la majorité ,de la surface. Bien sûr, l'homogénéité attribuée à une zone, à l'échelle d'observation du 1/23000 , n'implique pas que toutes ses parties, considérées isolément, présentent les mêmes caractéristiques morphologiques qu'elle. Ceci explique, par exemple, que l'on trouve· dans des zones où la densité du bâti est, dans l'ensemble, trés faible (classées dans la strate "non bâti"), certains districts, de petite taille, trés peuplés. La stratification des districts INSEE doit donc être manipulée avec prudence. On doit plutôt la considérer comme une informati~n d'appartenance à une zon~ plus vaste que le district, de caractéristiques morphologiques globalement homogènes, que comme une donnée décrivant la morphologie du district lui même. Ces précautions étant prises, on va constater que cette stratification opère des regroupements de districts intér~ssants du point de vue démographique. Enfin, pour obtenir la base de sondage qui va nous intéresser ici, on a ramené le nombre des districts de la zone d'étude de 3534 à 3461, ceci à cause des exclusions suivantes: 1. 68 districts INSEE qui ne sont pas entièrement inclus dans la zone d'étude et dont on ne connai t que partiellement les caractéristiques morphologiques, qui constituent la strate 10. 2. cinq districts correspondant à des zones non descriptives (fer, eau, digue, port), qui constituent la strate 11 . . L'ensemble des résultats cités dans cette première annexe ont été établis sur cet ensemble de 3461 districts. Par la suite, la base de sondage subira une nouvelle modification lors de l'exclusion des districts de caractérisation morphologique mixte' (c.a.d. ceux que leur situation géographique place à cheval sur des zones de morphologie différente) et des districts constitués de rond-points, terre-plein au milieu de 3 Pour plus de détails sur le travail ayant permis l'integration des données et l'obtention de la stratification, se reporter aux annexes 6 et 7 du présent rapport. -193- voies larges ou autres zones pouvant être id..:mtifiées comme innocupées dés l'interprétation de l'image satellite (on n' a donc suprimé, au cours de cette phase, que des districts dont la surface dépassait l'équivallent de quatre pixels T.t1.).Ces suppressions ont été effectuées parcequ'il n'y a pas de raison de penser que la base àe sondage, constituée d'après l'image lors de la phase d'application pratique, présente ce genre d'imperfections. Dans les tableaux 1, 2 et 3 qui suivent, on donne successivernent, pour la population sans doubles comp:tes, la surface et la densité des districts INSEE, les principaux paramètres statistiques des variables calculés sur l'ensemble de la base de sondage et pour chacune des strat,es morphologiques. De l'examen des trois tableaux on peut tirer les conclusions suivantes quant à l'intérêt de la stratification obtenue et à son emploi dans la suite du programme. La répartition de la population sans doubles comptes dans les différentes strates et les variations de la densité d'une strate à l'autre nous laissent espérer une certaine efficacité de la stratification sur la précision des estimations en effet, d'une part 77,7 % de la population est concentrée dans les strates 3, 1 et 5, c'est à dire sur la réunion des grands ensembles . d' habi tation, du centre ville dense et du . pavillonnaire. Ces trois strates ne totalisent que 58 % de la surface totale de la zone d'étude. Compte tenu des intitulés qui décrivent synthétiquement la morphologie des stra-tes, ces résultats peuvent paraître triviaux, mais il est déja rassurant que la population soit bien majoritairement là où on l'attendait. D'autre part, exception faite des srates 7 et 8, qui sont très marginales en surface (respectivement 3,3 et 0,9 % de l'ensemble de la zone) et qui regroupent à elles deux moins de 9% de la population totale, le sous-ensemble "peuplé" décrit plus haut regroupe bien les zones de densités les plus fortes 3, 02 h/are pour la strate l, 1,30 h/are dans la, strate 3 et 0,61 h/are dans la strate 5. -194- Tableau 1 Surface des" districts d'ensemble et par strate.) Strat.e 1 Centre Somme (km2 ) part. du total (%) INSEE c!~tatistiques Minimum Maximum Moyenne Ecart. type (m2 ) (m2 ) (m2 ) 6,879 9,4 90 75573 6163" 6764 9,283 12,6 303 309038 33756 48576 27,7 458 292264 33192 42330 6,8 115 334615 34160 52976 21 37 382529 16684 28879 ville dense 2 Quartiers industriels 3 Grands 20,347 ensembles d'habitation 4 Petits 5,022 immeubles d'habitation 5 Pavillonnaire 15,41 6 Péri-urbain peu dense 6,71-0 9,1 1265 368221 7538; 83243 7 Reliquat morphologique 2,432 3,3 747 113218 14306 15561 8 Dense: grands 0,664 bâtiments élevés 9 Non bâti 6,811 0/9 341 76370 9486 13256 9,3 728 689231 119489 139181 100 37 689231 21255 41682 Total 73,563 -195- Tableau 2 Population sans. doubles comptes INSEE (statistiques d'ensemble et par strate.) Strate Somme part des districts Minimum Maximum Moyenne Ecart type dlt total (%) 1 Centre ville dense 207739 28,5 0 1034 186,15 156,31 2 Quartiers industriels 40680 0 1909 147,93 260,09 0 2964 431,92 416,40 0 1931 195,58 287,15 5,6 3 Grands 264764 36,3 ensembles d'habitation 4 Petits 28750 3,9 immeubles d'habitation 5 Pavillonnaire 93937 12,9 0 1460 101,66 141,33 6 Péri-urbain peu dense 11648 1,6 0 941 130,88 209,58 7 Reliquat morphologique 40534 5.6 0 1319 238,44 255,00 8 Dense: grands 23788 3,3 bâtiments élevés 9 Non bâti 17032 2,3 Total 728872 100 1358 0 339,83 287,36 0 3407 298,80 549,40 o 3407 211,00 277,94 -196- Tableau 3 Densité' de population sans doubles comptes dans les districts INSEE (statistiques d'ensemble et par strate.) Strate Minimum Maximum Moyenne Densité Ecart (h/are) (h/are) (h/are) moyenne type dans la strate Ch/are) Coé:f. de variat. (%) ------------------------------------------------------------1 Centre ville dense 0 261,12 4,338 3,020 8,516 196 2 Quartiers industriels 0 17,78 1, 291 0,438 2,442 189 3 Grands 0 ensembles d'habit.ation 4 Petits a immeubles d'habitation 5 Pavillonnaire 0 102,66 2,313 1,301 4,66.8 202 22,48 1,050 0,573 2,059 196 22,32 0,944 0,609 1, 195 126 6 Péri-urbain peu dense 0 3,64 0,416 0,174 0,601 144 7 Reliquat morphologique 0 10,40 2,172 1,667 2,067 95 grands 0 bâtiments élevés 9 Non bâti 0 12,60 4,695 3,583 2,838 60 3,01 0,342 0,250 0,576 168 . 2,426 0,991 5,559 229 8 Dense: Total o 261,12 .'. -197- En résumé, la strati:fication morphologique permet donc d'isoler trois sous ensembles principaux de densités bien différentes qui, chacun, regroupe une part importante de la population : 1. Les grands ensembles d'habitation: 36.6 % de la population sur 27,7 % de la surface, d3 = 1,301 h/are. 2. Le centre ville dense : 28,5 % de la population sur 9,4 % de la surface. dl 3,020 h/are. 3. Le pavillonnaire: 12,9 % de la population sur 21 % de la surface. ds = 0,609 h/are. = Il faut également remarquer que du point de vue de la densité de population, les strates morphologiques sont assez homogènes puisque la totalité des coef:ficients· de variation à l'intérieur des strates sont nettement inférieurs au même coefficient sur l'ensemble de la base (cdv 229). Cette différence est particulièrement importante dans le pavillonnaire (cdvs. = 126), les strates peu denses ( périurbain, cdve 144, et non bâti, CdV9 168) et surtout dans les deux strates "marginales" 7 et 8 : respectivement, cdv7 95 et cdve = 60. En revanche, dans les qua·trc premières strates, la densité de population est plus variable. = = = = Du point de vue de la stratégie de sondage. un tel résultat nous porte à espérer un gain important de précision dû a l'emploi d'un plan stratifié, c~ci grâce à la variance interstrate des caractères démographiques. Par ailleurs, en considérant les colonnes qui donnent l'écarttype des caractères "population sans doubles comptes" et "densité de population sans doubles comptes",on note des différences importantes suivant les strates en ce qui concerne l'effectif, les strates "pavillonnaire" et "centre ville dense" ont des écarts types très faibles (resp. 141 et 156,3) alors que les strates "non bâti" et "grands ensembles d ' habitation" sont celles où la variation du caractère est la plus forte (resp. 549,4 et 416,4). Pour la densité, les différences sont plus importantes encore entre, d'une part, les strates peu denses, où les écarts types sont f ai bles "non bâti", 0':1=0,58. et "péri-urbain peu dense", cr6=0,60, et, d'autre part, les strates de densité plus forte où la variance est importante: "centre ville dense" , crI =8,5 et "grands. ensembles d'habitation", 0'3=4,7. Ainsi, il apparaît probable qu'une optimisatioa de l'allocation à chaque strate soit elle aussi payante grâce au;t différences importantes de variance intra-stra·te des -198- caractères d' une strate à l'autre (l'allocation optimale de Neyman est en effet proportionnelle à l'ecart-type intrastrate (4». , ! , On le voit, les gains de précision qu'on peut att.endre de la stratification d'abord, puis de l'optimisation de l'allocation, peuvent être prévus et quantifiés grâce au calcul des variances inter et intra-strate du caractère à estimer. Rappelons d'abord rapidement les définitions et les principaux résultats qui sous-tendront ces calculs. i i .3.•__îarl.ance..--i.n:t_e:r=.str..ate.._.e.:t...-Ïn:tr.a::5..trate__ de.s car.acJ:...èr.es.... j;..ent.at.L~e_d~yis.i.Q_n....d.u_ga..in . __a.PltQ.cté_p..Ç\.r-..l.e.s-..s:tr.at.ifi.c..atiQn •1 J Il est classique en taxinomie mathématique ou en classification automatique (5) de caractériser une partition Q d'un ensemble l par le taux d'inertie, t (Q), ou de variance, t (V), dont elle rend compte. Pour préciser ces notions, nous adoptons les notations suivantes qui sent celles de J.P. BENZECRI - est une partie finie d'un espace euclidien E l i-i' est le carré de la distance euclidienne entre deux 2 éléments i et i' de 1 - mI - m = nu. / =! mi est un système de ma3ses positives sur l iEI est la masse totale de 1 iEI - On note g(l) = g = l/m . ~ mi.l , le centre de gravité du lEI système. 1 Le moment est : centré d'ordre 2 ou moment d'inertie du système 1 112 (I) = X mi.. 1 -g 2 iEI 4 : Voir J. DE6ABIE : Théorie et pratique des sondêges (DUt-mD 1966) P. 145 : L'échantillon de NEYMAN ou échantillon optimal. 5 Voir par exemple J. P. BENZECRI et Collaborateurs L'analyse des données, 1. La taxinomie, P. 186 et 187. -199- Soi t Q une par~:''tian de l et classe q, le mo~e~t d'ordre 2 MZ(Q) = ~ le centre de gravi té de q la. q-g Z , est l'inertie inter-classe de la mq. q E Q partition. La V2 (Q) = ~ va~iance (mq inter-classe est lm). q-g 2 qEQ HZ Pour la classe q, on a de même (q) = ~ i et VZ (q) = HZ(I) ou, ce qui facilement, par = M2(Q) + revie~t au même, que : V2 (1) = V2 CQ) E i -q 2 q ~ i On montre alors Huygens, que E mi. (mi /II1q) i-q 2 q application du théorème de ~ MZ(q). qEQ + ~ (mq lm). VZ (q) qEQ Cela signifie en clair que la variance totale VZ(I) est égale à la somme de la variance entre les classes V2(Q) (ou variance inter-classe) , et de la moyenne pondérée par les mg des variances intérieures aux classes (variance intra-c1asse). Le taux de t(Q) varia~ce qui caractérise la partition est alors = V2(Q)/V2(I) = var. inter-classe 1 var. totale L'application au problème qui nous intéresse est simple. L'espace euclidien E est la droite réelle sur laquelle l'ensemble l est l'ensemble des districts INSEE, ordonné par le caractère don~ on cherche à estimer le total ou la moyenne (population sans doubles comptes ou densité). Le syst.ème. de masses quant à lui, est défini par la probabilité de tirage de chaque district dans le plan de sondage considéré~ La partition Q est pour nous la stratification. Bien sûr l'éventail des plans de sondage utilisables pour l'estimation d'effect.ifs de population est assez vaste. compte tenu des possibili 'toés de choix dans la définition des uni tés spatiales â enquèter, des probabilités d'inclusion dans l'échantillon et de la stratification le formulaire des variances inter et intra-classe s' écri t cependant très facilement dans le cas du pln.n équiprobable sn.ns remise. C'est dans ce caère que nous nous plaçons maintenant. -200- Tableau 4 Variances inter-strate et intra-strate population sans doubles comptes des districts INSEE. de la -201- Tableau 5 : Variance inter-strate et intra-strate de densité de population sans doubles comptes des districts. Nh Strate Nh/N Nb (dh-d) 2 dh la 0'2 d,h N __ .O'Z N % de varian. intra. 1 Centre ville dense 0,322 3,020 1,328 12,522 23,385 81,57 2 Quartiers industriels 0,079 0',438 0,024 5,963 0,474 1,65 0,111 1,301 3 Grands ensembles d'habitation 0,042 0,573 4 Petits immeubles d'habitation 5 Pavillonnaire 0,267 0,609 0,011 21,791 3,860 13,46 0,007 4,239 0,180 0,63 0,039 1,427 0,381 1,33 6 Péri-urbain peu dense 0,025 0,114 0,011 0,361 0,009 0,03 1 Reliquat morphologique 0,049 1,661 0,022 4,214 0,210 0,73 8 Dense: grands 0, 020 3,582 bâtiments élevés 9 Non bâti 0,016 0,250 Total 1 0,136 8,054 0,163 0,57 0,005 0,02 1,600 28,667 100 (5,29%) (94,11%) 0,009 0,331 -202- On a alors mi base = 1 pour tou·t i et, N m = N, g(I) = g = l/N si N est le cardinal de la i=l - N 2 L yi 2 2 = y, V (I) = L (l/N) . (Yi -y) =cry i=l où Yi est la valeur du caractère y pour le dis·t.rict i, y la moyenne de y sur la base, cr 2 est donc la variance classique de y sur la base. y' De même, le centre de gravité d'une strate h est la moyenne de y dans la strate : Yb = Nh L ( l/Nh ) . Yi i=l et la variance interne à la strate 2 Vy (h) = 2 cry, h = Nh z: 2 (l/Nh). (Yi -Yb) i=l L'égalité entre var~ance totale et somme des variances interstrate et intra-strate s'écrit, pour un caractère y donné: 2 2 Vy ( 1) = cry = K ~ h=l (Nh/N). (Yb - - 2 y) + K ~ (Nh IN) . cr7 • h h=l où [{ est le nombre de strates . . Les résul t.ats des calculs, effectués pour les deux caractères : population sans doubles comptes et densité de cette même population, sont consignés dans les tableaux 4 et 5. L'observation des deux tableaux permet de faire les remarques suivantes concernant la suite du test. c'est à dire la comparaison des variances d'estimation proprement dite. 1.Pour chacun des deux caractères, on calculera donc les variances des estimateurs, avec et sans st.ratification (estimateur du total pour l'effectif et de la moyenne pour la densité de population). On· devrait, d' aprés les deux colonnes qui donnent les variances inter-3trates. obtenir un gain significatif en stratifiant l'estimateur du tota} de population; mais, en revanche, l'estimateur de la moyenne des densités ne profitera que trés peu de la stratification (19.94% de la variance de l'effectif est due à la variance inter-strates alors qu'elle ne représente que 5,29% de la· variance totale de la densité de population). -203- Soulignons que cette conclusion n'est valable que dans le cadre du plan d.e sondage équiprobable sans remise avec un estimateur sans biais qui ne fasse pas intervenir la surface des districts I~:SEE, et seulement dans le cas de l'allocation proportionnelle. 1 2. On recommen~era les calculs de variances dans le cas stratifié en adoptant l'allocation optimale de NEYMAN, le taux dans chaque 5~rate sera proportionnel à l'écart-type du caractère dans la strate. . Comme on pouvai't s' y attendre. la contribution des strates â la somme des variances intra-strate est très variable (voir les colonnes .. % de variance intra-strate" des tableaux 4 et 5), et ceci. particulièrement dans le cas· de la densité de population sans doubles comptes. Donc ici, on devra s'attendre à ce que l'allocation optimale profite beaucoup à l'estimation de la moyenne de cette densité. -204- 1 1 1 1 1 J • J 1 J 1 • j • J . J • J " . -205- ANNEXE 14 M.IS.E-ÂlLPO.INLD.E5....Q..Q.n.Ls_ELDE_LA_l:mmOD.E_D'OTEST-~.SQNDf}GES. E.QtlIJ?BQBABLE~S.T.I.MAn.Q.N.S~ANS--.RIAIS.-D~En:ECTI.F.S ..__E'LDE D.EN.Sl.1E_S~.I.Rà'U.F..I.C.ATl.QKJ1QRrJiQLOG.IQUE_JiY.Nl'EII.QUE (O.BARBARY- Octobre 86) Avant d'élargir le champ de l'étude en modifiant les plans de sondages, les estimateurs et les caractères démographiques (voir annexe 15) et de considérer d'autres stratifications (annexes' 16 et 17). dans ce qui va suivre. nous· rendons compte des· étapes de la mise au point du test il sera question sucsessivement ·du plan de sondage, des taux, puis nous donnerons le formulaire simple correspondant à l'estimation sans biais dans le cas du plan équiprobable, enfin nous examinerons les premiers résultats obtenus à partir des chiffres du recensement général de la population à Marseille en 1982 . .l.....B.a.s.e-e:t plaIL.de-SQn.d.Dg~_,-c.a.r..a..c.1i.ér..i.:::Ltllue.s __d....e..a_éJiliant.i.J...1.Q.ns. La base de sondage est la réunion des neuf premières strates morphologiques. Dans ce qui sui t, on considère des échantillons obtenus par tirage systématique dans la liste des districts INSEE. Ce mode de tirage sera considéré, dans un premier temps, comme une approximation d'un plan équiprobable sans remise (1). Pour le plan stratifié qui a servi au tirage de l'échantillon de travail. la même procédure a été .3ppliquée pour chaque strate; la base de la suite arithmétique de raison 44, correspondant â un taux approximatif de 2,31%, est choi~i.e aléatoirement et indépendamment dans chaque strate. L'assimilation à un tirage équiprobable sans remise ét.:mt. admise, le plan stratifié qui résulte de ce tirage peut être vu sous deux angles : - il s'agit d'un sondage à deux degrés si l'on consi·dère les districts INSEE comme individus statistiques. Lesunit6z 1 Pour une justifi cation de cette appproximation, voir par éxemple. J. DE5ABIE : Théorie et pratique des sondages (DUNOD 1966), ou C. GOURIEROUX : Théorie des sondages (ECOMICA 1981, P. 115). ., , , , 1 " , 1 1 i 1" 1 1 11 ) 1 • 1 J 1 l 1 -206- primaires sont les strates et le tirage au premier degré est. un recensement. Au second degré, on a tiré les districts INSEE selon un plan équiprobable sans remise au taux approximativement constant de 1/44 (les variations éventuelles du taux dans les strates provenant des choix aléatoires des premiers districts tirés dans chaque strate). - comme un plan à trois degrés dont les unités primaires sont les strates, les unités secondaires les districts et les unités tertiaires les unités de surface élémentaires (ares ou m2 ) constituant les districts. Les tirages aux premiers et troisièmes degrés sont alors des recensements et il s'agit d'un tirage stratifié de grappes (2) Les résultats sont, bien sûr, équivaLlents dans les deux cas. Cette distinction apparait donc purement formelle et, dans le formulaire comme dans la pratique, on utilisera directement les formules stratifié sans faire référence aux degrés du sondage. Soulignons enfin que, lor3 du tirage effectué pour l'obtention de l'échantillon de travail, la liste ètait triée sur l'identifiant alphanumérique attribué par l'INSEE à chaque district. Comme le remarque F. DUREAU dans une note sur le tirage de cet échantillon, ce tri assure urie bonne répartition géographique des districts tirés au sein de l'aire urbaine étudiée. En effet, l'identifiant INSEE regroupe les districts quartier par quartier, puis arrondissement par arrondissement. Il est clair, pour les urbaniste et démographe de l'équipe, que ce clas"sement n'est '"neutre'", ni du point de vue morphologique, ni du point de vue démographique des deux points de vue, les districts qui sont de rangs voisins dans la liste, auront tendance à ce ressembler, autrement dit, ce classement apporte certainement une information sur les caractères que nous cherchons à estimer. Dans ce cas, on sait que l'assimilation du tirage systématique â un tirage aléatoire équiprobable sans remise, conduit à une surestimation des variances des estimateurs qui peut être importante (voir DESABIE : théorie et pratique des sondages, p 99, qui prend d'ailleurs le même exemple, ou GOURIEROUX, P 115). L'évaluation de cette sur-estimation est possible par assimilation du tirage systématique, dans l'ensemble de la base ou à l'intérieur de chaque strate, à un tirage stratifié de paires (voir DE5ABIE p 171 ou GOURIEROUX p 117). Mais, comme nous l'avons déja dit, une procédure de tirage sur liste ne peut pas être à la base de la méthode applicable .aux cas concrets de plans de sondage bâtis d' aprés images satellite. ] 1 1 ] 2 Voir C. GOURIEROUX Théorie des sondages, P. 122 -207- Il ne nous semble donc pas utile de mener ici plus avant le tri sur précision qu'amène l'évaluation du gain de contenterons de deux INSEE. Nous nous l'identifiant remarques : 1. l'information amenée par ce tri est certainement en partie redondante avec celle qu'apporte la stratification morphologique. On peut donc raisonnablement supposer que si les variances des estimations non stratifiées sont largement .sur-estimées, à l'inverse·, les variances des estimations stratifiées sont, elles, à peu de chose près réalistes. Il se ~ourRait toutefois. que certaines strates géographiquement dispersées et démographiquement hétérogènes, profitent également du tri. 2. Dans le cas concre~ d'application, un problème semblable se posera pour évaluer l'apport du tirage aréolaire sur grille de points, qui, lui a,ussi, assure une bonne réparti tion géographique de l'échantillon. Il sera 'donc de nouveau question de ce problème dans l'annexe 17 de ce rapport. Remarque : Le plan de sondage P, défini ci -dessus, respecte les surfaces en espérance, c'est à dire au sens ~uivant n EP(}; Si) 1=1 = t..S où Ep() désigne l'espérance mathématique calculée sous la loi de probabilité définie par P, Si les surface des districts de l'échantillon, t le taux de sondage, n le nombre d9 districts tirés et S la surface totale de la base de sondage. N n En effet, Ep(}: Si) = Ep(}: Si.1(iEs» i=l i=l = N ~ Si . Ep ( 1 (iEs)) = i=l N ~ Si . pi i=l Où N est le cardinal de la ~ase de sondage, l(lEs) désigne la fonctioh indicatrice de l'appartenance du district i â l'échantillon (toujours noté s) et Pi = Ep(l(iEs», la probabilité d'inclusion du district i dans l'échantillon (toujours sous la loi du plan P),. Le plan étant équiprobable sans remise, on a Pi = n/N . N D'où Ep( ~ Si) 1=1 =N ~ 1=1 Si • t. = t. N ~ 1=1 Si = t.S ,c.q.f.d. -208- Comme on le vérifiera tout au long des formulaires qui suivent, ·pour l'ensemble des estimateurs étudiés, la variance comprend toujours, dans son expression, un facteur (N-n)/n (ou (Nh -nh ) /nh dans les expressions stratifiées), qui représente l'influence du taux de sondage sur les variances d'estimation. Il est donc très simple d'étudier les gains de précision dûs aux augmentations du taux pour chacun d~s estimateurs que nous proposons dans la suite : la multiplication par le facteur ; J tl (1-t2 ) permet de passer de la variance d'une. est.imation au t2 (l-tl ) taux tl= nl/N à la variance au taux t2= n2iN. .... -~ .... La courbe de la figure.l donne la valeur du facteur (N-n)/n en fonction du taux n/N (valable pour toute valeur de N). _Les valeurs correspondantes aux taux. envisagés y sont soulignées. Sur la figure 2. le facteur (N-n)/n est rapporté à la valeur qu'il a au taux de 1% et exprimé en % ; elle permet d'évaluer comment la variance des estimations va décroître dans la région de variation du taux qui nous intéresse. Enfin le tableau 3 donne la variance pour les taux de 4, 5, 6% en fonction de la variance V obtenue au taux de 2,31% (80/3461) qui correspond à l'échantillon de travail . _l _1 _1 _1 __l _1 J _1 . 1 J 3.1. Formulaire du plan équiprobable sans remise Les résultats suivants, classiques en théorie des sondages (voir par exemple DESABIE ou GOURIEROUX) sont rappeléz sans démonstration. 3.1.1. Sans stratification Le résu1 ta~ général utilisé ici est le suivant. ; Y étant le caractère à estimer et les probabilités d'inclusion Pi ét.ant fixées, les seuls estimateurs sans biais du total et de la moyenne de Y, de la forme : ~ ~Yi , sont ceux dit d'Horwitz Thompson. iES Par exemple, par l'estimateur du total de y, noté Y. est donné N Th.t(Y) = lEs ~ Yi/~i = ~ Yi/~i i=1 l(i Es), où s est l'échantillon. N le cardinal de la base de sondage et la probabilité d'appartenance du district i à l'échantillon. Le plan étant pour l'instant équiprobable, on a ~i , -209- Fig. 1 100 A . 80 70 60 50 40 30 20 la a ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 la 15 20 25% t ... -210- - Fig 2 i ,. ---' r-- 50 40 r-- 30 - - 20 - r-1--;---- 10 o ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10% t tableau 3 taux variances 2.31% v 4% 0.5675.V 5% 0.4493.V 0.3705.V -211- Xi= n/N pour tout i et par concéquent,les estimateurs et leurs variances ont les expressions suivantes (3): estimat~on du total = Th.t.. (Y) N.y = n N N. (N-n) :z Yi/n = ------- . V(Th. t.. (y» i=l - eB~~ation lib. t.. (Y) n de la moyenne n Z yi /n y. = i =1 = = V(Mh. t (y» N - n . 52, n . N où y désigne donc la moyenne empirique du caractère sur l'échantillon, V() la variance sous la l6i du plan P, 52 la variance à N-1 degrés de liberté sur l'ensemble de la base: 1 N 52 - I . = (N-1).0"2/N, (Yi-Y)2 i=l N-1 a 2 étant la variance classique sur l'ensemble de la base. App1~~n : estimation de l'effectif total de population et de la moyenne des densités. Les quantités à estimer sont donc : P = population sur l'ensemble de la base et N ~ Pi, total de i=l d 1 = _ . N N I di • i=l moyenne sur l'ensemble de la base des 'densités de districts. - Total des effectifs Th.t. (P) =N n . (l/n) :z Pi 1=1 = N.p , où pi désigne l'éffectif de population sans doubles comptes du district courant i et p la moyenne empirique de cet effectif sur l'échantillon, éstimera donc sans biais l'effectif total et ceci avec la variance: V(Th. t. (P» = N2. (N-n) a 2 où a 2 est la variance de (N-l).n 3 : Voir par exemple, chap. III, P. 77 à 81. p p C GOURIEROOX Théorie des sondages, .. .. -212 , ..J J .. ~ , - i J J J J ... l'effectif de populati ':': de la base 0'2 1 = N i=l p doubles comptes sur l'ensemble N ~ N 1: (pi-p)2 où P .. l Pi i=l ~ Le plan étant équ.iprob~ble sans remise et l'estimateur celui d' Bondtz-Thompson. la loi de l'estimateur est asymptotiquement normale (théorème central limite) ce qui permet de construire l'intervalle de confiance à 95% de . l'estimation du total: N - n N - n Ip= T(P) - 2N( _ 0'2 )1/2 T(P) + 2N( (12 )1/2 D. p (N-l) p n.(N-l) - Moyenne de densités des districts La moyenne de densités des districts est estimée sans biais par = Mb.t. (d) 1 N ~ di 1=1 D .... :': 5 La variance sera 1 ...J J j N - n = V(Mb.t. (d» D. = 2( (N-l) 3.1.2 Avec stratification .J - Effectifs .. 1 J ..., .....i =1 N N ~ (di-d)Z 1=1 d . • N - n d + 2( 0'2 )1/2 n. (N-l) d ·L'estimateur du total s'écrit K Th. t. (P) J d (11. )1/2 j j d (N-l) N - n d - D. J OÙ (12 D'où l'intervalle de confiance à 95% Id ., • (12 = Z Nh Db ---. ( ~ Ph, h=l J1h i=l i ) , où K est le nombre de strates. Nh le cardinal de la strate h districts tirés dans la strate h. et nh le nombre de -213- Cet estimateur a pour variance = V(Th. t. (P» K Z 0'2 = 1 • Nh Nh l (ph. 1=1 , P.h h==1 i -Ph )2 ph étant la moyenne du caractère "population sans doubles comptes" dans la strate h, sa variance sur la strate h. a2 p,h L'in~ervalle l == de confiance à 95% s'écrit: T(P) + 2. V(Th. t. (P»1/2 T(P) - 2. V(T.h.t(P»1/2 - Moyenne des densités Estimateur lib. t. (d) = K ~ nh (Nh/N). h=l I db, i=1 /Dh i Variance de l'estimateur 2 V(Mb. t. (d» = K X Nh (N~-Db) .0'2 h=l N2(Nh-l)nh 4 t h Intervalle de confiance a 95% 1:= d - 2. V(Mh. t. (d) )1/2 ,. d + 2. V(Mh. t. (d))1/2 3.1.3 Allocation optimale de NEYMAN L'allocation proportionnelle retenue lors du tirage de l'échantillon de travail (taux uniforme dans toutes les strates) a été choisie pour que, dans l'échantillon, tous les types morphologiques figurent avec une surface approximativement proportionnelle à celle qu'ils occupent dans l'univers. Cet objectif n'est pas compatible avec l'optimisation de l'estimation des oaractères démographiques. -214- ~ 1 1 ., \ ... 1 En effet, pour u n : 0 c t i f donné de l'échantillon, la répartition optimale··~.ient en appliquant la méthode des multiplicateurs de LA,'. '.'mE au problème de la minimisation de V(Th. t (y» (où y c.;. le caractère à estimer), sous la contrainte K ... ( ~ nh = n. (4) h=l On aboutit facilement à la condition ; Nh. Sh ... = este. C'est à dire que les taux Db /Nb, dans chaque st.rate , être proportionnels à l'écart-type Sb • doivent. 1 _1 On en déduit que, sondés doit être: nh = dans la strat.e h, le nombre de districts n.Nh .Sh K ~ Nh. Sh h=l ". \ 3.2. Résult.ats numériques, commentaires Sur la base de sondage, les quantités que nous voulons estimer sont - La population totale sans doubles comptes ... _J -, _1 _1 ~l _1 - La moyenne de la densité sur les h/are (soit 24256 habitants au km 2 ) Ces deux base : caractères ont districts pour variance - variance de la population écart-type cr 2 p cr p coefficient de variation : _ variance de la densité écart-type coefficient de variation : sur = 728 T(P) : d = 872 2,4256 l'ensemble de la = 77250 = 277,94 131,72 % cr 2 d crd = 30,8989 = 5,5587 229,0 % voir DE5ABIE, Théorie et pratique des 4 GOURIEROUX, Théorie des sondages, p 102 sondages. p 146 ou -215- Pour l'ensemble de 1 ~ ,~se de sondage et pour chacune des strates, lesrésultat;::','q test mené sont consignés dans les tableaux 4.1 (estimatj": du total de population sans doubles comptes) et 4.2 (estiJr." ;.ion de la moyène du caractère .. densit.é de la population s.d.c. J. Le commentaire qui suit s'appuit sur ces tableaux qu'on peut consulter à la fin de l'annexe. 3.2.1. Résultats sur l'ensemble de la base Les résultats sur' l'ensemble commentaires suivants. de la base suscitent les 1. Pour l'ensemble des plans testés, stratifiés ou non, l'estimateur du total de population est toujours nettement p1us précis que ce1ui de la moyenne des densités. Ce fait est en accord avec la différence importante de variabili t.é des deux caractères sur l'ensemble de la base: la population sans doubles comptes des districts a un coefficient de variation de 132 % alors que pour la densité, il est de 229 %. Nous reviendrons sur cette question lors de l'examen des résultats par strate, mais on peut dire tout de suite que l'impératif -qu'a l'INSEE, de constituer des districts dont la 'population ne dépas5e pas un certain seuil, à tendance a diminuer artificiellement la variance de l'effectif de population den dïstricts, surtout dans les endroits très densément peuplés. On ne peut donc probablement pas conclure de ce résultat, qu'un estimateur du total de population par l'effectif soit toujours préférable à un estimateur par la densité. 2. L'apport ~e 1a stratification est intéressant pour les deux caractères étudiés au taux de 5 %, il permet de faire diminuer la variance de l'estimateur du total de population de 16,56 % en adoptant une allocation proportionnelle, et de ~1,84 % en optimisant l'allocation. Quant à l'estimation de la densi té moyenne, elle profite beaucoup moins de l'allocation proportionnelle (-5, 56 %) mais beaucoup plus de l'allocation optimale (-38, 89 %) • Au - total, les gains sont donc comparables, dans leur ordre de grandeur, pour les deux caractères, mais différemment répartis entre allocation proportionnelle et optimale. Reprenons plus en détail l'examen des gains dus à la stratificatiGn et à l'augmentation du taux pour chacun des caractères. 3. Estimation du total de population Quelle que soit la fraction de sondage, la variance de l'estimation obtenue sans stratification est multipliée par un facteur 0,834' lors de l'introduction de la stratification à allocation proportionnelle, par un facteur 0,682 si l'on choisit l'allocation de NEYMAN. Ceci permet de ramener le coefficient de variation de 10,03 % (sans stratification) à 8,28 % ( allocation optimale) au taux de 5%. L'intervalle de -216- confiance est ramené de +/- 146270 à +/- 120759, soit un gain de 17 % . Les gains dus à la variation du taux de sondage sont eux, beaucoup plus importants, surtout dans l'intervalle 2,31 % à 5 % (voir fig. 1 et 2). Par contre, au passage de 5 à 6 %, le gain est du même ordre que celui du à la stratification. 1 4. Estimation de la moyenne de densité Ici le gain qu'apporte la stratification est presque entièrement dû à l'introduction de l'allocation optimale : La variance est multipliée par 0,929 quand on emploie l'allocation proportionnelle, puis par 0,615 dans le cas de l'allocation optimale, soit 80 % du gain lors de son introduction. Au taux de 5 %, le coefficient de variation passe de 17,42 % sans stratification à 13,66 % avec l'allocation optimale. En._.. conc.l.us..i.Qn..._._l~.e.at.im.a.tiQn.-de......la . _.D'loY_enne.....des_dens.i:t.é.s._pr.of.. i.te dQD.C_llIL.Pe.ll...-mi.e.ux......de-_la..-St,.r.a..t.ific.a.ûo..n._..IDle._c..eluLd~.ef.f.e .c .t..if :t.o:t.al.&. 5. Au taux où s'est réellement fait le tirage (80/3461), l'échantillon obtenu fournit des estimations beaucoup plus précises que ne laissent prévoir les intervalles de confiance à 95 %. L'estimation de la densité ne s'écarte çue de 21,4 % . de la vraie valeur tandis que le total de population est obtenu à 0,073 % près (estimations stratifiées). On a donc eu beaucoup de chance lors du tirage, en particulier du point de vue de l'estimation du total de population sans doubles comptes. Il est, bien sûr, exclu d'en tirer èes conclusions quant à l'efficacité de la méthode, puisq~e seules les variances des estimateurs sont réellement significatives. Notons tout de même qu'une part de l'explication de ce résultat "inespéré" peut résider dans le fait que le calcul de la variance ne prend pas en compte le tri sur l' identif iant INSEE, mais nous verrons plus tard que le gain que l'on peut en attendre n'est pas de cet ordre de granaeur. 3.2.2. Résultats par strates Les commentaires des résultats par strates tiennent en quatre points principaux . 1. Naturellement, la précision des estimations à l'intérieur des strates est partout très nettement inférieure à celle des estimations sur l'ensemble de la base. Le Tableau 5 ci-dessous compare, pour les deux caractères et dans le cas de l'allocation proportionnelle, la précision des estimations obtenues sur l'ensemble de la base à celle à l'intérieur des strates : le coefficient de variation à l'intérieur des strates est compris entre 1, 1 foi 5 (estimation èe la moyenne de densité dans la strate pavillonnaire) et 9,7 fois ( estimation du total de population dans la strate non bâti ) le coefficient de variation sur l'ensemble de .la base. -217- Tableau 5 coefficients de variation globales et les estimations par strate. Estimateurs Estimat-ions globales pour les estimations Estimation par strates Mini. Maxi. 1.Du total de population sans doubles comptes 9,17 % 11,25 % 109,88 % 2.De la moyenne de densité de population 16,79 % 18,62 % 100,47 % 2. Plus haut, nous remarquions que l'estimateur du total était, sur l'ensemble de la base, plus précis que l'estimateur de la moyenne de la densité. Précisons maintenant ce qu'il en est au ni veau de chaque strate. Le tableau 6 donne, pour chaque strate, la précision (coefficient de variation) des estimations pour les deux caractères. Tableau 6 Coefficients de variation des deux caractères estimés à l'intérieur de chaque strate (au taux de 5%, estimation stratifiée à allocation proportionnelle) Strates estimation du total de population (%) estimation de la moyenne de densité (%) l:Centre ville dense 11,25 26,29 2:Quartiers industriels 47,50 51,12 3:Grands ensembles d'habitation 17,43 36,48 4:Petits immeubles d'habitation 54,34 72,55 5: Pavillonnaire 21,33 18,62 6:Péri-urbain peu dense 76,34 68,83 7:Re1iquat morphologique 36,19 32,14 8:Dense : grands bâtiments élevés 45,53 32,54 9:Non bâti 109,88 100,41 -218- L'estimateur du total est beaucoup plus précis dans les strates 1 et 3, '"centre ville dense" et "grands ensembles d'habitation" (environ deux fois plus) ; il est également plus précis d?ns la strate 4, "petits immeubles d'habitation" (1,34 fois). Les deux estimateurs sont à peu près équivallents dans les strates 2 ("quartiers industriels"), 5 ("pavillonnaire"), 6 ("péri -urbain peu dense""), 7 (""reliquat morphologique") et 9 ("non bâti"). Pour ces quatre dernières, l'estimateur de la densité est même légèrement meilleur: 1,1 fois plus précis. Enfin, dans la strate 8, l'estimateur de la moyenne des densités est 1,4 fois plus précis que celui du total de population. La précision globalement meilleure des estimat,ions du total de population s'explique donc par les meilleurs résul tats qU' elle fournit sur des sous ensembles importants, en population et en surface, de l'agglomération marseillaise; centre ville, grands ensembles et, â un moindre degré, petits immeubles. Par ailleur, la différence est peu importante, entre le9 dCl..lK estimateurs, dans la troisième strate dominantç, le pavillonnaire. 3. Examinons maintenant la précision des estimations obtenues pour chaque strate. Les figures 1 et a donnent, par strate et pour chacun des deux estimateurs (du total et de la moyenne), les intervalles de confiance en pourcentage de l'espérance de l'estimateur dans la strate. Les deux types d' allocat,ions, proportionnelle et optimale, y sont considérés. Figure 7 Précision des estimations partielles du total de population sans doubles comptes au taux de 5 % . Strates 1.Centre ville dense 3.Grands ensembles d'habitation 5.Pavillonnaire 1.Reliquat morphologique a.Dense : grands bâtiments élevés 2.Quartiers industriels 4.Petits immeubles d'habitation 6.Péri-urbain peu dense S.Non bâti Coéfficient de variation ---------- -------------------------------------------------------------------------------------------------- o 20 40 80 100 -219- Figure 8 ; précision des estimations partielles de la moyenne de la densité de population sans doubles comptes au taux de 5 % Coéfficient de variation Strates 5. Pavillonnaire 1.Centre ville dense a.Dense : grands bâtiments élevés 7.Reliquat morphologique 3.Grands ensembles d'habitation 2.Quartiers industriels 6.Péri-urbain peu dense 4.Petits immeubles d'habitation 9.Non bâti o figures 7 et 8 50 100 150 zoo Z50 allocation proportionnelle allocation op~imale Il se dégage clairement, de l'examen des deux figures, trois groupes de strates. a/ Les strates dont la morphologie est bien homogène, "centre ville", "grands ensembles" et "pavillonnaire". bénéficient des meilleurs précisions, tant pour l'estimation de l'effectif que pour celle de la densité: l'estimation du total de population sans doubles comptes se fait dans un intervalle de confiance compris entre +/- 20 % et +/- 50 % de la vraie valeur; pour l'estimation de la moyenne de densité des districts, cet intervalle varie entre +/- 40 % et +/- 80 %. Les meilleurs résul tats sont obtenus, pour l'estimation du total, dans les strates 1 (+/- 21%) et 3 (+/- 34 %), et pour l'estimation de la moyenne de densité, dans les strates 5 (+/- 36,5%) et 1 (+/-51%). b/ Les strates marginales (trés minoritaires en ·surface). "reliquat morphologique" et "dense: grands bâtiments élevés". Pour ces deux strates. la précision des estimations est moyenne dans le cas du total et assez bonne ~our la densité du moins si l'on s'en tient à l'allocation ~roportionnelle (intervalles de confiance de l'ordre de +/75 % pour l'estimation du total et +/- 65 % pour celle de la moyenne des densités) . -220- c/ Les strates globalem~nt peu denses et hétérogènes du point de vue morphologique et démographique "quartiers industriels", "petits immeubles d'habitation-, "péri-urbain peu dense"· et "non bâti", pour lesquelles les estimations des caractères démographiques sont trés imprécises les intervalles de confiance se situent en~re +/100 % (industriel) et +/- 220 % (non bâti) pour l'estimation du total, et entre +/- 100 % (industriel) et +1- 200 % (non bâti), pour l'estimation de la densité. Ces résultats ne surprendront ni les urbanistes ni les démographes; ils justifient à nos yeux l'emploi des critères morphologiques pour la stratification et, a postériori, la méthode d'analyse typologique employée pour sa mise au point. En effet, il est clair d'une part, que cette s~ratification a permis d'isoler des sous-ensembles urbains où les caractères démographiques ont des variances différentes, e~ d'autre part, que les zones les plus homogènes morphologique~ent benéficient de la meilleure précision d'estimation. Ra?pelons, à ce propos, que les groupes "centre ville", grands ensembles" et "pavillonnaire" s'isolaient en premier lieu lors des classifications et analyses factorielles (voir rapport intermédiaire d'avril 86 ou annexe 6 du présent rapport)". 4. l ' Enfin, examiner dans quelle mesure nous faut des résultats globaux grâce à l'allocation de compatible avec la précision des estimations il optimisatio~ NEYMAN est partielles. Les figures point ; 7 et 8 dans le cas de l'allocation optimale estimations du total sensiblement dans les bâti" . sont également trés éloquentes sur ce l'estimation du total de population, n'affecte qu'assez peu la précision des de chaque strate. Elle l'améliore même strates 3 ;" grands ense~b:'es" et 9 ; "non - il en va tout autrement pour l'estimation de la moyenne des densités la précision des estimations diminue de manière trés sensible pour l'ensemble des strates. à la seule exception de la strate "centre vill,e dense". ::::n particulier, les deux groupes de strates globalement peu denses (4,5,6 et 9) et morphologiquement marginales (7 et 8), pâtissent beaucoup de ce type d'allocation. Cela constit~e évidement un argument supplémentaire en la défaveur de cet est~mateur. -221- ~ .. ConclusiQDsa...perspectives.. d(;L.:t.rayail.-l;)Qur.._la.. suite.. recherchE d~L~a 4.1 Précision des estimations, ordre de grandeur des intervalles de confiance, effet de la répartition géographique de l'échantillon En assimilant le tirage systèmatique pratiqué à un tirage équiprobable sans remise, une fois introdui te la stratification et optimisée l'allocation aux strates, on obtient les précisions suivantes (mesurées par l'intervalle de confiance à 95 %) pour les estimations, sur l'e~semble de la base de sondage du total de population sans doubles comptes et de la moyenne de densité des districts. 1 Total de population s. d. c. +/- 16,6 % au taux de 5 % Moyenne des densités +/- 27,3 % au taux de 5 % Comme nous le remarquions déja plus haut, une bonne réparti tion géographique des unités statistiques de l'échantillon au sein de l'aglomération étudiée ainsi qu'à l'intérieur de chaque strate, est assurée dar.s le cas de l éxpérience marseillaise, par le tri de la base de sondage sur l'identifiant INSEE. Elle le sera mieux encore dans les cas concrets d'application, grâce au tirage d'unité aréolaires sur grille de points. Cette répartition géographique apporte certainement un gain de précision notable à l'estimation des caractères démographiques. Ce gain n'est pas pris en compte dans les chiffres donnés ci-dessous: on peut donc les considérer comme des évaluations pessimistes des précisions réelles. 1 J Le premier objectif qu'on peut fixer à la suite de ces tests est donc la quantification de ce gain et son introduction dans les calculs de précision des estimations (voir anr.exe 17). 4.2 Apport de la stratification, estimations globale et estimations. partielles, domaines géographiques de précision Pour les estimations globales - on entend par là celles qui s'étendent à l'ensemble de la base de sondage considérée - l'introduction de la stratification et de son corollaire, l'allocation optimale, permet de faire diminuer la variance des estimations de 32 à 39 % suivant les cas. D'autre part, l'introduction de la stratif ication permet des estimations partielles (estimation des caractères démographiques à l'intérieur de chaque strate). Les résultats obtenus déssinent dans l'espace urbain marseillais certains -222 Tableau 4.1 ; Précision de l'estimation du total de population sans doubles comptes, plan équiprobable, estimateur sans biais au taux de 5 %, stratification morphologique syntétique en 9 classes. Total Vari-ance x 10-8 Coef. de varia-tion (%) Intervalle de confia::ce à 95 % Evolution de la var. avec l'al-location optimale (%) 207739 5.458 11. 25 +/- 46724.79 0.00 ** 207739 8.010 13.62 +/-' 56604.29 46.76 40680 3.734' 47.50 +/- 38648.41 0.00 40680 3.289 44.58 +/- 36270.93 -11. 92 3 * 264764 21.292 Grands ensembles **'264764 11.725 17.43 +/- 92286.60 0.00 12.93 +/- 68484.79 -44.93 Strates 1 Centre ville * 2 * Quartiers Indus** -triels 4 * Petits immeubles ** 28750 2.441 54.34 +/- 31246.44 0.00 28750 1.944 48.50 +/- 27886.:9 -20.36 5 * Pavil-lonnaire ** 93937 4.016 21.33 +/- 40077.76 0.00 93937 6.252 26.62 +/- 50006.84 55.68 6 Periurbain * 11648 0.791 76.34 +/- 17784.44 0.00 ** 11648 0.861 79.66 +/- 18557.E4 8.85 * ** Allocation proportionnelle Allocation optimale -223- Tableau 4.1 : Précision de l'estimation du total de population sans doubles comptes, plan équiprobable, estimateur sans biais au taux qe 5 %, stratification morphologique syntétique en 9 classes ( suite) . Total Vari-ance x 10- 8 Coef. de varia-tion (%) 40534 2.224 36.79 +/- 29825.73 0.00 40534 1.996 34.85 +/- 28253.18 -10.25 23788 1.173 45.53 +/- 21659.08 0.00 23788 0.930 40.54 +/- 19286.52 -20.72 17032 3.502 109.88 +/- 37429.50 0.00 17032 1.450 70.70 +/- 24084.38 -58.60 10.03 +/- 146270.83 0.00 Intervalle de confiance à 95 % Evolution de la var. avec l'al-location optimale (%) Strates 7 Reliquat 8 Dense, Grands batiments 9 Non bâti * ** * ** * ** Ensemble 728872 53.488 (non strati-fié) Ensemble (stratifié; allocation prop. ) 728872 44.631 9.17 +/- 133612.26 -16.56 Ensemble (stratifié, allocation optimale) 728872 36.457 8.28 +/- 120759.19 -31.84 * : ** : Allocation proportionnelle Allocation optimale -224- Tableau 4.2 Précision de l'estimation de la moyenne de densité de population sans doubles comptes, plan équiprobable, estimateur sans biais au taux de 5 %, stratification morphologique syntétique en 9 classes. Total Vari-ance x 10-8 Coef. de varia-tion (%) Intervalle de confiance à 95 % Evolut.ion de la var. avec l'al-location optimale (%) Strates * 4.338 1. 30 26.29 +/- 2.28 0.00 ** 4.338 0.67 18.81 +/- 1. 63 -48.46 2 Quartiers Indus-triels * ** 1. 291 0.44 51.12 +/- 1. 32 0.00 1.291 0.78 68.43 +/- 1. 77 77.30 3 'Grands ensembles * ** 2.313 0.71 36.48 +/- 1. 69 0.00 2.313 0.66 35.22 +/-" 1. 63 -7.00 4 Petits immeubles * ** 1. 050 0.58 72.55 +/- 1. 52 0.00 1. 050 1. 22 105.38 +/- 2.21 110.30 5 Pavil-lonnaire * ** 0.944 0.03 18.62 +/- 0.35 0.00 0.944 0.11 35.29 +/- 0.67 266.60 * 0.416 0.08 68.83 +/- 0.57 0.00 ** 0.416 0.58 183'.78 +/- 1. 53 625.00 1 Centre ville 6 Periurbain * ** Allocation proportionnelle Allocation optimale -225- Tableau 4.2 Précision de l'estimation de la moyenne de densité de population sans doubles comptes, plan équiprobable, estimateur sans biais au taux de 5 %. stratification morphologique syntétique en 9 classes (suite). Moyen- Vari-ance -ne x 10-8 Coef. de varia-tion Intervalle de confiance à 95 % (%) Evolution de la var. avec l'al-location optimale (%) Strates 7 Reliquat * ** 2.172 0.51 32.74 +/- 1.42 0.00 2.172 1. 07 47.58 +/- 2.07 109.80 4.695 2.33 32.54 +/- 3.06 0.00 4.695 3.56 40.18 +/- 3.17 52.80 8 Dense, Gl'ands batiments * ** 9 Non bâti * ** 0.342 0.12 100.47 +/- 0.69 0.00 0.342 0.89 276.22 +/- 1.89 641. 61 Ensemble (non strati-fié) 2.426 0.18 17.42 +/- 0.85 0.00 Ensemble (stratifié. allocation prop. ) 2.426 0.17 16.79 +/- 0.81 -5.56 Ensemble (stratifié. allocation optimale) 2.426 0.11 13.66 +/- 0.66 -38.89 * : ** : Allocation proportionnelle Allocation optimale -226- domaines de bonne précision et d'autres d'imprécision de ces estimations partielles (par "bonne précision" ou "imprécision", il faut entendre des chiffres comparables où non, dans ~eur ordre de grandeur, à ceux obtenus au même taux sur l'ensemble de la base) : . D.Qma.in<;L...de.__bQllne.......p.réc..i..s.i.Qn st rates" c ent r e v i Il e", " gr an d s ensembles d'habitation" et "pavillonnaire". Les estimations se font, au taux de 5%, avec des intervalles de confiance compris entre +/- 20 et +/- 50 %, pour celle du total de population s.d.c., entre +/- 40 et +/- 70 %, pour la moyenne de la densité. RappelIons que prés de 80 % de la po!,ulation totale de la zone d'étude est regroupée dans ces trois . strates. D.Qm.a.i.n!:L_d.:inm.:r.:é.c..i.:ü.Q.O strates" quartiers industriels" , "petits immeubles d'habitation", péri-urbain peu dense" et "non bâti"; ici les intervalles de confiance, compris entre +/- 100 % et +/- 170 %, ne permettent que des estimations trée imprécises des caractères démographiques. En résumé, le principe d ~ une stratif ication de la base de sondage à l~aide de critères morphologiques ainsi que la méthode d'analyse typologique qui a servi à son élaboration sont à retenir pour deux raisons 1. parce qu'ils permettent une amélioration significative des estimations globales. 2. parce qu~ils autorisent des estimations partielles avec une précision correcte dans les strates de caractéristiques morphologiques homogène~ et, ce qui n'est pas moins important, permettent de quantifier l'imprécision qui affecte ces même estimations ailleurs. Ce résultat représente, à notre avis, l'acquis majeur de cette première phase de test. Pour la suite, s'agissant de stratification, nous considérerons comme acquise l'utilisation des caractères morphologiques, mais nous testerons des méthodes de stratification plus proches de celle qu'on pense pouvoir appliquer à l'information satellitaire. En procèdant analytiquement cette fois ( par opposition au caractère synthétique des résultats d'analyse typologique), on s'attachera à évaluer séparément, l'apport des principaux caractères morphologiques que l'on pense pouvoir observer sur l'image (densité du bâti, taille et hauteur des bâtiment ... etc), en stratifiant la base de sondage d'après chacun d'eux. Bien entendu, on continuera à mesurer le gain. apporté par la stratification synthétique. On peut d'ailleurs la considérer comme une référence à laquelle on peut comparer ce qu'il sera possible de faire d'aprés l'image satellite (voir annexes 15 et 16), -227- 4.3 Comparaison entre les estimateurs de l'effectif et de la densité. Tout au long du test mené, la comparaison entre l'estimateur du total de population sans doubles comptes et celui de la moyenne de la densité, des districts s'est conclu en faveur du ~remier. Rappelons rapidement les avantages qu'il possède dans le cadre d'un plan équiprobable qui fut le nôtre ici. 1. Il est nettement plus précis que celui de la densité quand on s'interesse à l'estimation globale; le gain sur l'amplitude de l'intervalle de' confiance, dans le cas' d'estimations stratifiées à allocation optimale, est de 40 %. 2. Il est plus précis, ou !:lU moins autant, si l'on considère les estimations partielles dans le sous ensemble où elles sont les meilleures ; nettement plus précis dans le ~entre ville et les grands ensemble (gain approximatif de 55 % dans les deux cas), et à peu près équi vaLlent à l'estimateur de la moyenne dans le pavillonnaire. 3. L'allocation optimale. ne perturbe que faiblement les résultats par strate obtenus avec cet estimateur ce qui permet une bonne précision de l'estimation globale comme des estimations partielles. Dans le cas de l'es~imation de la moyenne des densité, ceg deux objectifs apparaisSent largement contradictoires. Il nous reste â faire plusieurs beaucoup l'intérêt de ce résultat. remarques qui relativisent Premièrement, il est probablement dû en partie à la réduction artificielle de la variance de l'effectif de population induite par le découpage des districts de recensement de l'INSEE. A l'examen des fonds de cartes ut~lisés lors du recensement, il apparai t que ce facteur a pu jouer dans les strates où le réseau de voirie étant assez lâcr.e, un certains nombre de grands ilôts ont été partagés en plus:eurs districts de recensement, ayant chacun des effectifs de population .. raisonnables". En revanche, ce ne peut pas ê":.re le cas dans le centre ville dense, où la taille des ilo:'5 ne justifie jamais un tel découpage. Deuxièmement, s'il est vrai, au moins dans des sous-ensembles importants de l'agglomération, que l'effectif de population des districts est moins variable que leur dens~té, il 'ne faut pas perdre de vue que la mesure de cette variabilité qui sert â déterminer la précision de l'estimation est la variance du caractère, calculée sous la loi de probabilité correspondante au tirage. Ceci signifie que cette mesure varie suivant le plan de sondage et. avec elle, la variance de l'estimateur. Il n'est donc pas acquis que l'estimation du tota: de population soit toujours plus précise que celle de la è-ensi t.é pour un plan de sondage à probabilités inégales. -228- Troisièmement, ce résultat n'est valable que tant que l'unité statistique enquêtée re~te le pâté de maisons ou peut lui être comparé. Il faut également que dans la ville considérée, existent des sous-ensembles urbain, du type ··centre· ville dense" ou "grands ensembles d'habitation", se::'1.blables à ceux rencontrés â Marseille et qui soient prédominants en effectifs de population. Enfin et surtout, l'intérêt de la comparaison pratiquée jusqu'à présent est trés limité puisque ses deux termes n'estiment pas la même quantité le premier fournit les totaux de population dans les strates ou l'ensemble de la base, alors que le second est la moyenne arithmétique des densi tés des districts , quantité qui n'a d J ailleurs, que peu d'intérêt pratique. 4.4 Conclusion Cette étape aura donc essentiellement permis de mettre au point la séquence d"un test que nous allons étendre maintenant à des plans de sondage à probabilités inégales, à des estimateurs par le ratio faisant intervenir des variables éxogènes, à dJautres caractères démographiques et enfin à d'autres stratifications. Les annexes 15, 16 e~ 17 sont consacrées à ces différentes phases d~ l'expérience. -229- ANNEXE 15 (O:BARBARY- MAI 87) Int.t:o.duc:t..i.Q.D . On a déjà souligné précédemment que le tirage d'échantillons d'aprés documents satellitaires se ferait de manière systématique, à l'aide d'une grille de points placée sur la base de sondage. Cette contrainte définit un plan de sondage où la probabili t.é de sélection d'une uni té statistique dans l'échantillon est proportionnelle à une mesure de la taille de cette unité surface totale de l'unité si la procédure selectionne tous les points de la grille, surface bâtie si elle ne retient que les points situés au dessus d'une surface bâtie. Outre qu'il s'agit pour nous d'un impératif pratique (1), de tels plans de sondage modifient la précision des estimations ; mais cette précision dépend également des estimateurs et des stratifications employées. COCHRAN (2), dans "Sampling technics" et DESABIE (3) dans "Théorie et pratique des sondages", recensent les différentes possibilités d'utiliser une informat~on exogène relative à la taille des unités statistiques; COCHRAN dit, ~ar exemple "Quand les uni tés sont de taille inégale, il y a l e choix entre aux moins quatre techniques (en supposant. connues la taille de chaque unité si ces techniques le nécessitent).", et il dresse la liste suivante 1 ; Rappelons que, dans la situation typique d'application de la méthode, nous ne pensons pas pouvoir disposer d'information . qui permettent de constituer une autre base de sondage que celle, spatiale, issue de l'image satellite. Dans une telle situation, la constitution d'une liste d ' unités statistiques spatiales, qui seule, permet d'envisager des t.irages équiprobables et, plus généralement de contr61er complètement la probabilité de sortie des unités, n'est pas toujours possible. Elle réclamerait, de toute façon, un important travail d'identification e t ' de vérification des unités spatiales, préjudiciable à la rapidité de mise en oeuvre de l'enquête. 2 ; W.G. COCHRAN Sampling technics, édition, chap. 9, P. 255. WILEY 1977, troisième 3 ; J. DESABIE : Théorie et pratique des sondages, nONOn 1966, Chap. 12, P. 241. -230- 1. Plan équiprobable, estimation linéaire sans biais ( bien que figurant dans la liste de COCHRAN, cette o?tion ne permet pas d utiliser l'information exogène, elle sert en fait de réf érence) . J 2. Plan équiprobable, taille des unités. estimation par le ratio relatif à 3. Plan à probabilités proportionnelles unités, estimation sans biais. à la taille la des 4. Plan équiprobable, stratification de la base suivant la taille des unités, estimation stratifiée usuelle (sans biais). En fait, seule la dernière de ces techniques nécessite, avant le tirage, la connaissance sur l'ensemble de la base de la taille des unités. Elle est donc pratique~ent difficile à mettre en oeuvre, de plus notre recherche repose sur l'hypothèse qu'une stratification sur des critères morphologiques lui est. préférable. Il ne sera donc plus question de cette technique dans la suite. Dans la présente annexe, on· tente de mesurer l'effet sur la précision des estimations, des différent.es possibili t.és d'integration d'informations exogènes dans la technique de sondage plans à probabilités inégales, esti.mation par le ratio et stratification. Pour cela, nous reprenons les trois .premières idées exposées par COCH~AN, en leur adjoignant l'estimation par le ratio sous plan à probabilités proportionnelles à la taille des unités. Tout d'abord, on donne le formulaire correspondant aux quatres possibilités d'estimation, puis un exposé de l'architecture et du mode d'emploi du programme informatique qui a permis le test et enfin, les résultats de son application à une série d'indicateurs démographiques issus des chiffres du recensement de 1982 à Marseille. En conclusion, on compare les précisions obtenues avec les ·différents plans de sondage (plans équiprobables et plan à probabilité proportionnelle à la taille), on opère une sélection parmi les estimateurs, enfin on examine les précisions obtenues poür les différents caractères démographiques et les gains qu'apporte, dans chaque cas, l'introduction d'une stratification morphologique. es.t.1m..a...t.eur.:L._:s.an:s__b.1.a1.a..L--~.1.ma.teurs.._Par_~e r.a.t.i9--L-.1>.1..an.JL~qY.1pI..Q.b.a.bl.e.s.~1an.s.... ...à_._MQb.a.bj,...l~~ inégçüe.~.•_ 1.-F.ormul.a1r..e.__;. 1.1 Préliminaire Lors de la phase exploratoire exposée dans l'annexe 14 , le formulaire correspondait à un plan de sondage sans remise, dont la théorie, développée en 1952 par Her"i t.z et Thompson trouve une application simple dans le cas de plans -231- équiprobables. Lorsque les probabilités de sélection sont inégales, le tirage sans remise, qui reste bien entendu préférable, conduit § des calculs complexes qui supposent d ' expliciter les probabilités d'appartenance à l'échantillon, celles ci se modif iant au fur et a me~,ure du tirage. Or, le but de l'exposé qui va s~ivre est, rappelons le, triple: - comparer des plans de sondages équiprobables à des plans où la probabilité est proportionnelle à la taille des unités d'échantillonage ; - comparer les estimateurs sans biais aux estimateurs par le quotient ; évaluer l apport d'une stratification morphologique de la base de sondage à la précision d'estimations démographiques. Relativement à ces objectifs, s'il importe que la procédure de tirage considérée soit la même dans tous les cas, on peut par contre utiliser indiféremment un tirage avec ou sans remise. L'hypothèse qui est alors faite est que le tirage sans remise améliore chaque estimation approximativement dans les mêmes proportions. C'est la raison pour laquelle on donnera ici les formules simples correspondant à des tirages avec remise. La même option étant prise au sein du prograll1.l'ne de calcul des variances d'estimation, ces dernières sont donc surévaluées dans une proportion approxivement égale au taux de sondage : 5 à 7 % suivant la base de sondage et le taux retenus(4). J l..~ Conventions 1. Dans ce qui suit, on se contente dans la plupart des cas, .d'énoncer les expressions des estimateurs, de 3..eur variance, etc ... , sans démonstration. Ces résultàts 50nt en effet désormais classiques et leurs démonstrations figurent dans la plupart des ouvrages généraux cités dans la ~ibliographie. Seule l'estimation par le ratio 30US plan & probabilités inégales e~t exposée en détail, cet exposé étant beaucoup moins fréquent dans la littérature sur les sondages. 2. Comme on l'a constaté dans l'annexe 14, les formules . stratif iées s'obtiennent sans diff icul tés par sommation sur l'ensemble des strates des formules établies pour l'ensemble de la base. Elle n'apparaitrons généralement pas ici; seul le raisonnement menant à -l'allocation optimale part de l'expression explicite de la variance dans le cas stratifié. 3. Les notations seront identiques à celle adc:ptées dans la précédente annexe ; la variablè estimée est toujours notée y, les valeurs prisent sur les unités statistiques Yi, son total 4 : Cette estimation du gain dû au tirage sans re~ise provient de la comparaison des expressions des variances èes estimateurs sans biais obtenues avec et sans remise dans le cas d'un plan de sondage équiprobable : la variance sans remise est alors inférieure à la variance avec re~ise d'un facteur (N - n)/N égal au taux. -232- y, etc... . Lorsqu'il est fait, dans les formules relatives à l'estimation par le ratio, référence à la variable exogène utilisée comme dénominateur, celle ci est notée x, ses valeurs Xi, son total X, etc... La variable servant à définir la probabili té dans les plans à probabilités inégales est notée z, sa valeur Zi et son total Z. 1.3 Plan équiprobable, estimateur sans biais On a, de même que dans l'annexe 14, les estimateurs n T1(Y) N.y N. ~ Yi/n (1.3.1 a) et, Hl (y) = = =y = n ~ i =1 i =1 mais les variances ont des Yi/n (1.3.1.b) expressions plus simples. 2 N . V(T1 (Y» = 2 2 a~ a~ et = V(Hl (y» (1.3.2 a & b) . n n fai t par La détermination de l' allocat.ion optimale se minimisation de la variance stratifiée sous la contrainte ~Ilh =n. La solution du problême est obtenue grâce â l'utilisation des multiplicateurs de Lagrange. K on recherche- Min ( (nh ) s'écrit = L K ~ ~ h:: 1 2 2 2 2 ), dont le Lagrangien (Nh. O'h / N. nh K 2 ( Nh. O'h / Ilh ) + (n-~nh h=l ) h=l dL Les conditions du premier ordre sont = 0 pour tout h, dIlh 222 on a donc : Nh. O'h / nh <=> = = (1 / ..f nh ). Nh . O'h K En écrivant la contrainte ~ Ilh = n, on trouve : h=l K 1/..f = n / ~ Nh.O'h h=l D'ou l'allocation strate h. Ilh = n.(Nh.Oh- K /}: Nb.Oh) (1.3.3) pour la b=l -233- 1.4 Plan équiprobable. estimateur par le ratio. La connaissance du total, sur l'ensemble de la base d'une variable exogène jamais nulle (dans nos application, il s'agira de la taille des districts surface totale dans un premier temps, surface bâtie par la suite), ~ermet d'utiliser, pour estimer le total Y de y ou pour estimer directement le quotient Y/X, l'estimateur naturel du ratio Y/X: 1 n ~ R = Yi i =1 . (1.4.1) n ~ i =1 Xi Tz(Y) Y s'ecrit alors L'estimateur du total = X.R , celui de = x.R. la moyenne H2(y) Ces estimateurs sont légèrement biaisés, le calcul de ce biais se fait en utilisant le développement limité d'ordre un â l'origine de 1/(1 + E), où E représente la quantité: (x - X)/X, proche de zéro dans notre cas. On obtient, pour un plan équiprobable avec remise, l'expression suivante pour le biais sur l'estimation du ratio R (5). NZ E (R - R) .... - . (cr - n.X- R.02) z.Y (1.4.2. a). z Le biais sur l'estimation d'un total est E (T2 (Y) - Y) ... N2 - ----- . ( n.Xz cr - R.cr >. (1.4.2 b) z z.Y celui sur l'estimation d'une moyenne E (M2 (y) - y) N ... - ----. n.X ( cr - R.cr ). (1.4.2 c) z z.Y La variance de l'estimateur T2(Y) s'écrit v (T2 (Y» 5 Pour = (N2 /n ) un J.M. GROSBRAS & 132. .( OZ y + Ra • OZ z - 2R. OZ ) ( 1. 4 • 3 a), ce Il e Z,f exposé complèt du calcul, Méthodes statistiques des voir par éxemple Pages 131 sO~dctge5, -234- de l'estimateur M2(Y) v (M2 (y» = (l/n ) . ( + Ri . az OZ y - s 2R. az s.y ) (1. 4 . 3 b). Le risque ascocié aux deux estimateurs s'obtient sommant la variance et le carré du biais. ensui te en Pour déterminer l'allocation optimale, il faut minimiser variance totale stratifiée, dont l'expression est la v= K 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 - Rh ah ) (Nh /nh ) . (O'h + RhO'h - 2Rhah ) + ~ (Nh /nhXh) . '(ah h=l y x s,y h=l x,y x K ~ où K est le nombre de strates et 0' la variance. En appliquant la méthode des multiplicateurs de Lagrange, on abouti au système d'équations en nh : Pour tout h , 2 2 ( Nh /nh 22 2 ) . 2 (ah + Rhah - 2Rhah y 434 x,y S 22 2 ) + (2Nh /nhXh ) . (O'h = - Rhah) x' s,y En négligeant le second terme, d'ordre 1/r~3 ,devant premier, d'ordre 1/nh 2 ,les conditions s'écriven~ : c le pour tout h, 2 2 2 2 1/2 Nh/nh = C. (ah + Rhah - 2Rhah) y puis en écrivant la x,y S K eontrainte sur la taille de obtient l'éxpression des ~ : 2 nh = n. 2 2 l'échantillon h=l 2 Nb. (Ob + RhOb - 2Rh<1h Y K S 2 2 2 2: nh = n on 1/2 ) S.Y _ 2 .l: Nh. (Ob + RhOb - 2RhOb (1.4.4) 1/2 .) h=l 1.5 Plan à probabilités inégales, estimateur sans biais. Les probabilités d'inclusion Xi sont définies proportionnelles â une variable exogène z de total Z; il s'agit pour nous de la -235- mesure de la taille Zi associée à chaque uni té statistique de la base. On a donc Xi = nZi/Z pour tout i et l'estimateur sans biais du total Y s'écrit (6) T3(Y) n = (Z/n). ~ celui de la moyenne (Yi/zi) i =1 T3 (y) = ( Z1 ( N • n». n ~ (Yi i =1 1 Zi) a & b) ( 1. 5 • 1 Pour les variances, on a N V (T3 (Y» = (1 ln) . (Z. V(T3(Y» = (1/n.N2).(Z. 2 ~ (Yi i =1 - y ) ( 1. 3 . 2 a) N K =~ 2 ~ (Yi i =1 Le calcul de l'allocation variance stratifiée : V (T3 (Y)) 1 Zi) 2 2 Y) /zi) - optimale se h=l f ait i=l 2 D'ou nh Nh (1/nh).(Zh. 2: (Yi 2 /zi) i =1 2 Nh = C. ( Zh. 2: (Yi 2/zi) - Yh) 2 - Yh ) = C et, puisque 2: nh = n, 1/2 2 ( yi 2 qu'au h=l Nh ~ méthode K 1/2 i =1 n. (Zh. la 2: (Yi 2/zi) - Yh En appliquant à cette fonction la même paragraphe précédent, on obtient les conditions Pour tout h, partir de à 2 Nh (1/nh). (Zh. (1.3.2 b) 1 Zi) - Yh ) i=l = Dh (1.5.3) K ~ h=l 6 ; 11, Nh (Zh. ~ 1/2 2 (Yi 2 1<:;1 j - Yh ) i=~ Voir DE5ABIE P. 227. Thêorie et ptratique des sondages, chap. -236- 1.6 Plan à probabilItés d'un total par le ratio 1.6.1 inégales, estimation d' un ratio ou L'estimateur De nouveau, les probabilités de tirage 1ti sont définies par les Zi, avec; 1ti n.zi/Z ; x étant une variable exogène (en principe distincte de z), de total X, on s'intéresse à l'estimation du ratio R Y/X, ainsi qu'à celle du total de y par le truchement de R puisque Y = RX. Sous le plan 1t ainsi défini, les estimateurs sans biais des totaux X et Y sont connus : n n T3 (Y) = (Z/n). ~ (Yi /Zi) , T3 (X) = ( Z/n). ~ (Xi /Zi ) = = 1 i =1 i L'estimateur naturel du ratio R n R =(~ est donc n (Yi/Zi »/(~ (Xi/Zi» i=l y = Y/X =1 (1.6.1). on esti:nera Y par i=l = X.R, et y par: y légèrement biaisés. = (X/N).R. Mais ces estimateurs sont 1.6.2 Expression des biais La différence entre le ratio R et son estimateur s'écrit n R - R n =(I (Yi/Zi »/(I (Xi/Zi» i=l ou encore - Y/X =(Y/X)-(Y/X) i=l R - R = Y - RX Y - RX = -------------J X où la quantité X(l+ (X-X)/X) (X-X)/X est proche de zéro, surtout lorsque n grandit puisque X est un estimateur sans biais de X (1). On peut donc obtenir, par développement limité du premier ordre, une expression approchée de cette différence R - R Y - RX ~ (1- (X-X)/X), à partir de laquelle on X calcule la valeur approchée du biais sur l'estimation du ratio -237- y - RX E (R - R) .... E ( __ _ _ _ ___ _) - 1 /Xz . E ( (Y- RX) ( X- X) ) . x x X ~ Or, E(Y-RX) = E(Y)-RE(X) = Y-RX = 0, par définition de X et Y, ~ 7[ 7[ donc. E(R l/XZ .E(X(Y-RX» R) ... = -l/Xz . (E(XY) - RE(XZ», ou 7[ 7[ 7[ 7[ encore, grâce à des relations connues : E(R - R) ... -l/Xz . (Cov(X,Y) - R.Var(X». Exprimons Cov(X,Y) 7[ 7[ ~ 7[ en fonction des variables aléatoires x,y et Z : n Cov(X,Y) = Cov«Z/n). !(Xi/Zi) 7[ n (Z/n). !(Yi IZi » i=l 7[ = (Zz/n Z ) n .Cov( !(Xi /Zi) Si l'on pose, t2=Y/Z, on a : pour n i:(Yi IZi ) i=l 7[ la i commodité X 7[ ~ =1 de l'écriture, tl~X/Z et n n Cov (X, y) = (za Ina ) . Cov ( =1 i ( tl i) i=l , ~(t2i» i et, comme les =1 . tirages sont indépendants avec remise, les variables aléatoires tli et t2i sont égales à tl et t2 quelque soit i. On obtient alors facilement : n Cov ( ! (tl 7[ i=l Cov(X,Y) 'l: n i ), L (t2 i » i=l = n.Cov(tl,t2) = n.Cov(x/z,y/z), • 7[ = (Zz/n).Cov(x/z,y/z). 7[ 7[ (1.6.2 a) d'ou, -238- n = Var(Z/n}.~(xi/Yi» = (Za/n De même, Var(X) i=l 1t 7[ n }.Var( 2 = Zain = Z2/n Var(tl) Var(x/z). 1t ~ tli) i=l 7[ (1.6.2 b) 1t D'où l'expression du biais en fonction des variances, sous le plan 7[, des aléatoires x/z et y/z : K(R - R) =- 1t - R.Var(x/z» (Z2/~)(Cov(x/z,y/z) 'JI: (1.6.2 c) 'JI: La formule (1.6.2) montre que si n tend vers l'infini. E(R-R) tend vers zéro. R est donc un estimateur assymptotiquement. sans biais de R. A distance finie, le biais est un infiniment petit d'ordre lin. Les biais sur les estimations du total et de la moyenne de y s'obtiennent en multipliant respectivement par X et par X/N, le biais sur l'estimation du ratio. 1.6.3 Variance des estimations La variance de l'estimateur du ratio s'écrit: VeR} = E(R 2 - R) .. E « TC .7[ y - RX 2 _ __ _ _ ___ _ (1- (X-X) /X» ). X 7[ 2 Si l'on néglige le terme en «X-X)/X) . il reste à évaluer = (1/XZ). E ( yz v ( R ) ,." E ( ( (y - RX) /X ) Z) TC7[ + RZ X2 - 2RXY) 7[ D'ou VeR) "'" (l/XZ). (Var(Y) + RZ . Var(X) - 2R. Ccv(X, y». TC 7[ 7[ 7[ En utilisant les relations 1.6.2 a paragraphe précédent , on obtient : VeR) x = (Za/~).(Var(y/z) x + et ~.Var(x/z) 'JI: 1.6.2 b établies au - 2R.Cov(x/z,y/z» ~ (1.6.3 a). Puis, pour l'estimation respectivement : Vey) 'J( = (Zz/n).(Var(y/z) 1[ du total + R2 .Var(x/z) 'JI: Y et de la moyenne 2R.Cov(x/z,y/z» 'JI: (1.6.3 b) Yi -239- Vey) x = (Zz/Nn).(Var(y/z) + R2.Var(x/z) - 2R.Cov(x/z,y/z» x x x (1.6.3 c). 1.6.4 . Allocation optimale La fonct.ion à minimiser est la variance totale, c'est â dire incluant le carré du biais, de l'estimateur stratifié qui 5 ' écrit K 2 2 Vtot (Y)= }:(Zh/nh) (Varh (y/z) + Rh. Van (x/z) -2Rh .COVh (x/z,y/z» x b=1 X K + I X X 2 2 (Zh/nh.XIl) (COVh (x/z.y/z) - Rb. Van (x/z» b=l X X La dérivation, par rapport aux nh, de cette expression fournit les conditions suivantes. Pour tout h, 2 2 2 (Zh/nn) (Varh (Y/z) + Rh .Varn (x/z) ~ 4 3 2F.t;.Ccvn (x/z,y/z) ~ ~ 2 2 + (2Zh/(nh .Xtd )(COVh (x/z,y/z) - RtJ. Van (x/z» ~ :: c. ~ Le second terme d' ordre l/nh, peut être négligé par rapport, au premier, d'ordre l/nh=. On obtient alors que, pour tout h, Db doit être proportionnel à : 1 2 1/2 Zh(Varh(Y/Z) + Rh.Varh(X/Z) - x puis, 2Rh.COVh(X/Z,y/z) x en écrivant la contr-ainte ~ ~ nh :: n, l'expression des Db. 1/2 2 Zh (Varh (y/z) + Rh. Varh (x/z) - 2Rh. COVh (X/z. y/z» Ilh x = n. x K x 1/2 2 }: Zh (Varh (y/z) + Rb. Vani (x/z) - 2Rb. COVh (x/z,y/z» b=l X X X (1.6.4) -240- Pour obtenir, avec les plans de sondages et les estimateurs qui viennent d' être décrit, les résultats souhai t.és, il nous f allait téi térer les calculs de variance, pour l'ensemble du formulaire, sur plusieurs variables démographiques, plusieurs définitions de la probabilité et plusieurs types de stratifications. Il était donc nécessaire de disposer d'un outil informatique comprenant d'une part, un logiciel gestionnaire de fichiers, au sein duquel puissent être intégrer et gérer l'ensemble des données nécessaires et, d'autre part, d'un programme de calcul des variances des différents estimateurs, dans lequel soient paramétrés les choix des estimateurs, des probabilités et des stratifications. Nous donnons ici rapidement, les caractéristiques du matériel, de la base de données et du logiciel qui permet sa gestion, ainsi que l'architecture générale du programme, l'ensemble formant un outil portable sur d'autres sites ou à d'autres données. Le système demandera ensuite à être complété pour fournir, d'après les données receuillies par sondage, des estimations et leur précision. 2.1 Matériel, système gestionnaire de fichiers et base de données sur Marseille. Le matériel utilisé depuis notre arrivé à Quito est un micro ordinateur IBM PC-AT, équipé d'un disque dur à accès rapide de 20 Mega octets, l'ensemble géré par le système d'exploitation DOS (version 3.1). Sur ce système a été implanté le S.G.B.D. dbase III qui offre, outre de multiples facilités pour la gestion des fichiers, un langage de programmation intégré, à partir duquel a été développé le programme de calcul. Pour disposer, sous dbase III, de la base de données qui sert de support aux tests, nous avons constitué un ensemble de fichiers correspondant à des données de provenance· diverse ; recensement général de la population de 1982 à Marseille, photo-interprétation d'une mosaïque de photographies aériennes couvrant la zone d'étude, données de surface et de localisation des districts INSEE de la base, obtenues grâce au système d'information géographique TIGRE, dévelcppé par 1 ' unité d'infographie de l' OR5TOM (7). Par la sui t.e, nous y intègrerons également un quatrième type de données celles issues de l' interprétat,ion des images satellites fournissant une caractérisation morphologique et des stratifications de la base de sondage. La phase d'intégration et de croisement de ces données est résumée dans la figure 2.1. 7 Voir, à l'annexe 7. propos des divers types de données utilisées, r------------,r------------~.------ Pr"ven.. nce des donnees & lnt~grer R.G. P. IN'-'r:~ Mn r"" i Ile ~., : exp101 t:\t t~)11 exhau"t l "e ~'ar dist.rict d" recensement. Mo,,,, ~ que de phClt'''llr"ph i .. s ..érie-nnC':1 ICN : photointerprét"t ion. caractérisation morphologique et stratification de la base par "na lyse typologique sous SAS. f;T.G Gestion de la base dt: donnees et traittment~ ~imples SO'.l3 dbase III Calcul d.. ~ indicate"rs demographiq""s faisant l'objet des estimations. l 1 calculs ~;rl'T TH c:'u·.. \C't,eri: ,t rat l f il.:'[\1 b""" la de , 1 1 /~ (phase cn 0:( 1 t Fichier~URFACE, Fichie~MARSLOC' 3534 districts 3534 districts INSEE, surface des INSEE, localisation districts en m" . dans la zone d'~tude : longitude et I .. titude. morphologi;lle nux di!:t.riC't.::'- INéiEE. Réduct·i<ln de la T morrl," l "11:1 Î\ R~"ffectation de l' i nf"rma~ion !:\."\t.~ I,."'t. \ nU', """S rt.·cen~em("nt• Fichier MORPHOL, 542 zones photointerprétées. carnctérisati.on morphologique et typologie synthétique. UJ'I!.Sf'! Im:'l"~l·;' .. pro.. " donnee5 de surf~ce et de localisation des districts INSEE. lt fichier INSEE. 3534 districts INSEE formant la zone d'~tude, variables démographique". TIGRF. : apr." Integration de I~ cartographie de::'- dl:;trlcts de Intégr"t.ion SOU3 dbase III Fichiers originaux dbase III - - - - - - - - - - - . - . --- Fichier SAT districts cé\r':K'téri radit:Jmétrj morphoto, clas:"·i ficl Intégration de la Aff~ctBtjon d'un ln~~~ratl ~urface des numfro d~ ~t l"·'lte l' j :dc,r-n districts dans le sp"tial~ aux mGrph010al f 1chier fi ",,1. dist.rlct.s (scion un des ~t.r.,t.if déc(;UI ae{e ~UPlJre95ion 3tr~ta~ ID l géogrb.·hl"lue· d .. la ba3e cte a0nd~~~1. : den & Il. des distrlcts à mo~phologie mixte :1:;ll'~';; ie s;,tell: te fichier j e~ de ;ertainf:~ district~ vides. statist.iqu~, simples sur ce~ variables. Constitution du fichier à soumettre au programme VARECH H Variables & estimer Variabl~s de ~smt:rapth~C:itqi\('nS Vari~bln::,- ~~ Vbrlables définis.'lnt la strst.1fIc'ltions V~rl~ble' morpho]e'&L'-iU' ~ "o"::~;::." /~:: - .~~ ..... Fichier final INSF:ST : 2619 d1::'-trjct~. ident.iflant.s de3 llnit~s statistiques ( numéros rNS~:F: d.,s distri"ts). variabl"," d;'moitrsphiq',"~ ,; estimer. variables définls5~nt. les pr"b"bllité' d., t.1rBlI:eS, inform" ... ,)n morphologique exogene et vari::lbles de strat1fic"tic>n mc,t;>holog1qu('~ .. t. spatiales. Fichier final db .."e III ._ I - - -.. -'------+---+-~-----~~----~~-_f--~----.-.------- Pr()~r"mmf-' rit,:!."",. l TI VAH.fr!i : ,.. ~)("ul Mf":fj·:hl .... r fll .... l qui u·~·crit la ba"." r1 i ·m,·gr",;.h1'i 11 <". du p1.~H. ct dIt t.aux dt:" r;.lcul ctt-S Va r vnrt.'ln("'('l~ '1" t ;1r:(~~!J lJll r YAIŒr:H (l'~ ,"cmr1AIi(~. :'t.T"\t.1 f1cltt \(,rl~. f--- .-.-----. - l rU"""ll} t"r.~ _ ~·t~;rl,· ·,r,!";,.1 (' \ <1ç.~. ~(lndAi"'. Ofllo ":- t \ mations ,.:r.rJ1x ...... V~I·l .. HI.'r. 1','It :I:"ns .l\v("r~ ,'·,r.', ""r""~ 1,', ..., " ',' ri,..:, ,.: ~,~: "', .. ~, ",.,;. .r, ~ ""! l ,. .'.! " .', i. <Ir. pf'llr ,'po '''-1 ~. 1" :.... ,", i':' r"f. \ r C':-IPI' ~ ("'rro l'f·:\t.~m"teur ------.-.-----~-------1--_.._.---_ l'r·... llm:rl ... \J~p d,.~\ ·r"'. '1'" ,"r'~lf·~.\'~'l(":" du 1"". . rt',~ -242- . 2.2 Le programme VARECH (variance d'estimateurs), architecture générale et fonctionnement. Une foi s . constitué, sous dbase III, le fichier contenant les informations nécéssaires, le programme VARECH permet d'effectuer les calculs de variance correspondants à l'estimateur, au plan de sondage et à la stratification choisis. Ecrit sous dbase III, ce programme se présente comme un ensemble de commandes dbase, organisées e~ procédures qui calculent, pour un plan de sondage, un estimateur, une stratif ication et un taux donnés, la variance qu'aura l'estimation du total (ou de la moyenne) du caractère démographique copnsidéré. L'organigramme général du programme est donné dans la figure 2.2 a, ainsi que la liste des procédures dont il est constitué (figure 2.2 b). L'ensemble des informl:;\tions nécéssaires au programme doivent se trouver dans un même fichier dbase III, appelé fichier de données. Une fois le calcul effectué, le prograr:.me écrit leurs résultats dans un fichier que l'on devra éditer ensuite. Aprés avoir entré le nom du fichier résultat, l'utilisateur fait, grâce au menu principal, le choix du plan de sondage et de l'estimateur, puis, dans le menu secondaire, il choisit l'estimation, stratifiée ou non, d'un total ou d'une moyenne. L'utilisateur indique ensuite au programme, le nom du fichier de données ct les noms des champs contenant les différentes variables : variable à estimer, variable exogène figurant au dénominateur (dans le cas de l'estimation d'un ratio). variable définissant la probabilité (dans le cas d'un plan à probabilités inégales), variable de stratif ication si il y a lieu. Il doit également ~hoisir un taux de sondage et préciser le nombre de strates que contient la base de sondage. Dans sa version finale, le pr~gramme comprendra une procédure d'édition du fichier ré~ultat qui permettra de sélectionner et d'imprimer les résultats. Des exemples de èéroulement du programme sont donnés sous forme de copies ct' écrans dans la figure 2.2 c. Soulignons que le programme actuel est à l'état. de maquette. Pourtant on peut, dés maintenant, donner le domaine d'application qu'auront les différentes versions opérationnelles : Dans son état de développement actuel, V~EECH permet un travail d'évaluation, à partir de données exhau5~iYes'existant sur la base de sondage choisie (celles-c:' proviennent généralement de recensements), des possibili"tés d'estimation par sondage de ces données. Intégrant di verses possibilités quant aux choix de plans de sondage, estimateurs et stratifications, il fournit la précision réelle des estimations et conduit ainsi à la sélection d'une ou plusieurs -243- techniques de sondage adaptées au site et au type des données recherchées. Il s'agit donc, à l'heure actuelle, d'un outil de mise au point méthodologique, qui t,rouve sa principale utilité lors d'opérati~ns d'évaluation des possibilité d'utilisation des techniques de sondage. Les dévelopements futurs devront conduire à des versions. assurant ou facilitant la mise en pratique de la méthode d~échantillonnage et d'estimation sélectionnée. Ces versions comprendront des procédures de sélection (ou d'aide à la sélection) des unités de l'échantillon, d'extrapolation des résultats du sondage aux domaines d'études et d'estimation des précisions. Le domaine d'utilisation de la version finale 5' étendra donc de l'évaluation à la mise en oeuvre de méthode de sondage, sur des sites ou existent des données prmettant une approche rigoureuse des choix techniques a opérer. 4- Orsan18ramme génera 1 du progr amme VARECH. Fi8ure 2.2 a PROOBA.l1m: PRINCIPAl. y ARl!:CH. PRe Defut Afflchase de l'écran titre ~---------------------- principal~------------------------------------------l Affichage du r' enu • hoix de l'option 6 exécuter (variable MES~~ Sortie du programme Fin f 00' ~U 4 1 5 2 3 S' .... =4 SI MENU: Q non si: MENU :1 MENU = 2 nOD SI MENU = 3 nOD Pl n i ~'-:;babili tés DOD Sortie an équiprobable, Don PlanSIéquiprobable, du programme _P.la,n à probabilités -inaésa-::s', est. p a r estimation sans ~ estimation par 1negales, est1mat. 'e patio biais le ratio sana biais _ • oui PROCEDURE VECBl.PRa Initialisation des variables communnes Appel de procédure !1ENUSEC : Affichage du menu secondaire, choix :le l'estimation cotaI ou moyenne, lvec· ou sans It.ratification ,ppel de procédure IUESFICH ; :ntrée du nom du ichier de données ppel de procédure UESYAR ; ntrée du nom de la ariable à estimer ppel- de procédure JESTAUX : 'trée du taux de mdage .pel de procédure IDULI ,lculs sur ensemble de la se PROCEDURE VECB2. PRa PROCEDURE VECBJ. PRe PROCE Initialisation des variables communnes Initialisation ~es variables commu~~es Initialisation des variables communnes Appel de procédure MENUSEC ; Affichage du menu secondaire, choix de l'estimation total ou moyenne, avec ou sans stratification Appel de proct:~re MENU SEC : Aff ichage du ~ e:l'.: secondaire, c~~:x de l' estimatil"~. total ou moye~~.e. Appel de procédure MENUSEC : Affichage du menu secondaire, choix de l'estimation 'total ou moyenne, avec ou sans Appel de procédure QUESFICH : Entrée du nom du fichier de données Appel de procédure QUESYAR : Entrée du nom de la variable à estimer Appel de procédure QUESVAR : Entrée du nom de l~ variable figurant au dénominateur du ratio Appel de procédure QUESTAUX : Entrée du taux de sondage Appel de procédure MODUL2 Calcul~ sur l'ensemhle de la base 1 t ~ avec ou ~3~~ stratification Appel de proc":~!'e QUESFICH : Entrée du nom ~;.:. fichier de donne':3 Appel de p~océ:~re QUESVAR : Entrée du nom de :~ variable à esti~~r Appel de ?rocé:~re QUESYAR : Entrée du nom de la variable définissant la probabilité VECB4.PRG ~tratification Appel de procédure QUESFICH ; Er.trée du nom du fichier de données Appel de procédure QUESVAR ; Entrée du nom de la variable à estimer Appel de procédure QUESVAR : Entrée du nom de la variable figurant au dénominateur du rlltio Appel de QUESTAUX : Entrée du sondage procé~~re je Appel de procédure QUESYAR : Entrée du nom de la variable définissant la probabilité App~l procé~~re Appel de procédure QUESTAUX : Entrée du taux de sondese de taux MODUL3 Calculs sur l'ensemble ba"e de :8 *"Ca.:Lllon .str<lti f ié 1 1. ~ Appel de pr0cedure MODUL4 C"lculs sur l'ensembi~ ~e la b.~se 1 1 ~ •, -245- 1 1 , 1 Appel de procédure ECRIT Ecriture dan~ le fichier résultat Appel de procédure ECRTT Ecriture dans le fichip.r résultat Appel de procéd~re ECRIT Ecriture dans :~ fichier résultat Appel de proce-dlll'e ECRIT Ecri ture dans fichier résultat "*CalL.:ot.ratH lé ""Cali .:ttratiI.J.li Appel de procédure QUESNOHB : Entrée du nombre de strates Appel de procédure QUESNOHB : Entrée du nombre de strates Appel de procéd~re QUESNOMB : Entrée du nombre ~e strat·es Appel de procédure QUESNOMB : Entrée du nombre de strates Appel de procédure QUESVAR : Entrée du nom de la variable de stratification Appel de procéd:.:re QUESVAR : Entrée du nom de :5 variable de stratif ication Appel de procédure QUESVAR : Entrée du nom de la variable de stratification Appel de procédure QUESVAR : Entrée du nom de la variable de stratification * Allocation proportionnelle Allocation proportionnelle Allocation. proportionnelle * * Allocation proportionnelle Boucle sur h. Boucle sur h Boucle sur h Appel de procédure HODUL2 Calculs sur la strate h Appel de procédure HODUL3 Calculs sur la strate h Appel de procédure HODUL4 Calculs sur la strate h Appel de procédure ECRIT Ecriture dans le fichier résultat Appel de procédure ECRIT Ecriture dans :e fichier résultat Appel de procédure ECRIT Ecriture dans le fichier résultat Fin de sur h Fin de sur h * Boucle sur h Appel de procédure HODULl Calculs sur la strate h Appel de procédure ECRIT Ecriture dans le fichier ré~ultat Fin Ge sur h la boucle Fin de sur h la boucle P.ppel de procédure HODULl Cal(;uls 5111' l'ensemble la de bsse Appel de procédure HODUL2 Calculs sur l'ensemble de la base Appel de pr~cédure ECRIT Ecriture dans le fichier ré~ultat Appel de procédure ECRIT Ecriture dans le fichier résultat * Allocation optimale * Allocation op"imale Boucle sur h Boucle sur h Calculs sur la strate h Calculs sur la strate h Appel de procédure ECkIT Ecriture dans le fichier résultat Fin dc sur h la Calculs sur l'ensemble boucle de la ba~e Appel de procédure ECRIT Ecriture dan~ le fichier r~5ulLat Appel de procédure ECRIT Ecriture dans le fichier résultat Fin de sur h la Calculs !\ur l'ensemble base boucle de la Appe~ de procédure ECRIT Ecriture dans le fichier résult~t la bouc;e la bOl.cle Appel de procédur~ HODUL3 Calculs sur l'ensemble de h base Appel de procédure MODUL4 Calculs sur l'ensemble de la base Appel de procédure ECRIT Ecriture dans le fichier résultat Appel' . de- . procédure ECRIT : Ecriture dans le fichier résultat * Allocation optimale * Boucle sur h Boucle sur h Calculs sur la strate h Calculs sur la strate h Appel de procédure ECRIT Ecriture dans le fichier résultat Appel de procédure ECRIT Ecri ture dans le fichier résultat Fin de sur h Fin de sur h la Calculs sur 1.' ensemble base Allocation optimale boucle de lI'< Appel de procédure ECRIT Eerl t.ure dl'<ns ,e fichipr r~~ultat la Calculs sur l'ensemble base Appel de ECRIT F.cri turc boucle dt.' la procE'rlur.. dan:" fichif>r r su l tA t le -246Figure 2.2 b Niveaux liste des procédures du programme VARECH. Noms Fonctions -1Programme principal VARECH Programme principal : affichage de la page de titre, menu principal, appel de procédures principales (VECH1, VECH2, VECH3, VECH4), sortie du programme. -2Procédures principales calcul des variances VECHl Procédure de calcul des variances : cas du plan équiprobable, estimation sans biais. Appel de la procédure MODUL1 et des procédures utilitaires. VECH2 Procédure de calcul des variances : cas du plan équiprobable, estimation par le ratio. Appel de la procédure MODUL2 et des procédures utilitaires. VECH3 Procédure de calcul des variances du plan à probabilités inégales, estimation sans biais. Appel de la procédure MODUL3 et des procédures utilitaires. VECH4 Procédure de calcul des variances cas du plan à probabilités inégales, estimation par le ratio. Appel de la procédure HODUL4 et des procédures utilitaires. HODULl Calcul des variances, écarts type, coef-ficients de variation pour VECH1. Appel de CALVECH1. -3.1Procédures de calculs pour les procédures principales cas CALVECHl Sommation pour le calcul de l'effectif de la base et de la variance du caractère Y sur la base, pour HODUL1. Probabilités uniformes. HODUL2 Calcul des variances, écarts type, coef-ficients de variation pour VECH2. Appel de CALVECH2. CALVECH2 Sommation pour le calcul de l'effectif de la base et de la variance des caractères y et X sur la base, pour MODUL2. Probabilités uniformes. -247Figure 2.2 b (suite). Niveaux liste des procédures du programme VARECH Noms MODUL3 Fonctions Calcul des variances, êC3rts type, coef-ficients de variation pour VECH3. Appel de CALVECH3. CALVECH3 Sommation pour le calcul de l'effectif de la base et de la variance des caractères y et Z sur la base, pour MODUL3. Probabilités inégales, proportionnelles à Z. MODUL4 Calcul des variances, écarts type, coef-ficients de variation pour VECH4. Appel de CALVECH4. CALVECH4 Sommation pour le calcul de l'effectif de la base et de la variance des caractères y, X et Z sur la base. pour HODUL4. Probabilités inégales, proportionnelles à Z. -3.2- HENUSEC Procédures utilitaires pour les procédures principales Procédure du menu secondaire pour les procédures principales ; affichage du menu secondaire, choix è~ l'estimation (stratifiée, non strati=ièe, estimation d'un total ou d'une moyenne). QUESFICH Procédure d'entrée d'un nom de fichier dans le programme VA3ECH. QUESVAR Procédure d'entrée d'un nom de variable dans le programme VARECH. QUESNOMB Procéèure d'entrée du nombre de strates dans le programme VARECH. QUESTAUX Procédure d'entrée du taux de sondage dans le programme VARECH. QUESNEYM Procédure de choix de l'allocation optimale de NEYMAN dans le programme VARECH. ECRIT Procédure d'écriture des résultats de calcul du programme dans le fichier résultat. -248- Figure 2.2 c Déroulement du programme VARECH. on -1 ( O.BARBARY Mars. 87 ) Varech, version 4. Mercredi 20 Mai 1987 MENU PRINCIPAL ************** <1> Plan équiprobable, estimateur sans biais. <2> Plan équiprobable, estimateur par le ratio. <3> Plan à probabilités inégales, estimateur sans biais. <4> .- Plan à probabilités inégales, estimateur biaisé. <Q> Quiter le programme Choisisez une option :4 "cr n 2.. Varech, version 4. ( O.BARBARY Mars. 1987 ) Mercredi 20 Mai 1987 MENU SECONDAIRE *************** <1> Estimation non stratifiée d"un total. <2> Estimation non stratifiée d"une moyenne. <3> Estimation stratifiée d"un total <4> Estimation stratifiée d"une moyenne <R> Retour au menu principal Choisisez une option :1 -249- 1 ecr-on .3 FICHIER DE DONNEES ****************** Entrez le nom du fichier, sans extention ni chemin d"acces. (8 caractères maximum). il doit être dans le repertoire dbaseiii du disque dur. nom : INSEE VARIABLE A ESTIMER ****************** Entrez le nom de la variable. (12 caractères maxi~~) :POPSDC VARIABLE EXOGENE AU DENOMINATEUR DU RATIO ***************************************** Entrez le nom de la variable. (12 caractères maxim~) :SURFACE VARIABLE EXOGENE DEFINISSANT LA PROBABILITE ********~********************************** Entrez le nom de la variable. (12 caractères maxim'~) :SURFACE . e ,ran 4 PLAN A PROBA. INEGALES" ESTIMATION BIAISEE : Sans stratification fichier Estimation du total de la variable POPSDC Calcul en cours, .,. patientez. INSEE.DBF -250- ~ •••••• u CQmp~ ra 1, s o:n._des_.... précls1.on~'L .d_~u:ne_ . .d'-.e.sÎLimati.on... et..de . _.l.~..é:f.f.lcac.ité .. 5:tratifi_ca.t.i-on-lDorp.ho~ogigWL_.P.O.u.r. __di!f.é.rentS_._caractères si é.m.Qg;t'g..phi.qu. e..s. 3.1. comparaison de diverses estimations d'une même variable. Les résultats dont nous disposons au moment de la rédaction de ce rapport ne portent que sur les trois premiers estimat.eurs considérés. La comparaison effectuée ici n'inclue donc pas l'estimation par le ratio sous plan â probabili~és inégales; ces conclusions sont susceptibles d'être révisées lorsque le test aura été complété. Cependant, nous ne pensons pas que l'introduction de probabilités inégales, proportionnelles aux surfaces des districts, modifie énormément la précision des estimations de ratios. En effet, comme nous allons le voir maintenant, l'introduction d'une telle probabilité pour l'estimation sans biais de totaux, change relativement peu de choses. Le tableau 3.1.1 fournit les coefficients de variation des trois estimateurs dans les cas stratifiés et non strat,ifiés, pour l'ensemble de la base et pour chacune des neuf strates morphologiques. Le graphique 3.1.2 visualise ces résultats pour l'estimateur sans biais sous plan à probabilité inégale, dans le cas de l'allocation optimale. La conclusion à tirer de la comparaison des trois estimateurs tient en quatre points. 1. La surface des unités statistiques (districts INSEE), prise ici comme mesure de leur taille, n'est pas suffisamment corréllée à l'effectif de population pour que sen introduction dans la formule d'estimation par l'intermédiaire du ratio PIS, améliore la précision. Au contraire, cet estimateur s'avère moins précis que les deux autres, tant pour l'ensemble de la base, qu'au niveau de chaque strate. Il sera donc écarté sous cette forme et nous chercherons, pour la suite, une meilleure mesure de la taille des unités. 2. L'estimation sans biais se fait avec une précision équivallente sous les deux plans de sondage considérés : plan équiprobable et plans à probabilités propor~ionnelles â la surface des districts. Pour une estimation non stratifiée, il y a un léger avantage au premier ( 5, 75 ~(, de 2..a varia.nce en moins), mais cet avantage devient négligeable dans le cas stratifié avec l'allocation optimale ( 1,3 % de la variance). L' équi vallence des deux plans est un résultat important pour la suite puisqu'en pratique, le tirage de l'échantillon sur documents issus de l'image satellite nous contraint à utiliser un plan à probabilités inégales. Il reste, pour conclure cette phase de l'expérience, à tester un plan où les probabilités soient determinées par la surf ace bâtie dans l'uni t,é et non plus par sa surface totale. -251- Tableau 3.1.1 : Résultats du test mené avec le programme VARECH. Estimation du total de population sans doubles comptes deux plans de sondage. trois estimateurs. neuf strates morphologiques synthétiques, taux de 6,6% appliqué a une base de 2619 districts ( R.G.P. Marseille 1982). (1) Estimations (2) * ** 1.Centre ville dense 9.90 2.Quartiers industriels (3) * ** 10.85 9.71 10.79 10.42 11.96 55.71 49.66 76.04 58.21 70.51 60.43 3.Grands ensembles d'habitation 21.06 13.92 21.61 14.15 24.46 16.07 4.Petits immeubles d'habitation 69.30 69.91 57.64 63.98 82.45 84.86 5.Pavillonnaire 16.02 23.17 14.25 21.93 21.85 29.40 6.Péri-urbain peu dense' 59.81 107.45 7.Reliquat morphologique 37.14 32.91 31.70 30.51 33.38 33.56 8.Dense : grands bâtiments élevés 38.04 33.24 34.41 31.72 69.21 48.49 Strates 9.Non bâti 370.09 598.17 Ensemble de la base stratifiée Ensemble de la base non stratifiée. (1) (2) (3) * ** Estimation Estimation Estimation Allocation Allocation 8.83 9.84 7.62 ** * 113.11 148.27 125.34 214.74 320.98 559.00 454.80 912.63 9.08 10.13 7.67 11.35 8.92 13.67 sans biais, plan équiprobable. sans biais, plan à probabili~és inégales. par le ratio, plan équiprobable. proportionnelle optimale -252- Graphique VARECH 3. 1. 2 Résultats du test mené avec le programme Estimation du total de population sans double comptes. Comparaison graphique des coefficients de variation pour les trois techniques de sondages (allocation optimale). Coéfficient de variation Strates 1.Centre ville dense 3.Grands ensembles d'habitation -----ft te . . . . Il . . . t 5.Pavillonnaire 7.Reliquat morphologique 8.Dense : grands bâtiments élevés ------------- 2.Quartiers industriels 4.Petits immeubles d'habitation 6.Péri-urbain peu dense --------------------------- -----------------( ------------------------------( Il 9.Non bâti Il tt Il It U al Il Il Il " .. Il Il Il , . Il ft Il ,. " Il Il te Il Il •• " Il "( ...... ----------------( ------------------------------( Il Il Il Il Il Il Il .. Il Il Il Il .. " Il Il fi fi Il Il ,. Il Il U Il .. Il Il Il .. ( ) ---)-----) ) ...... Il .. Il " Il Il ------ )-----) Il al " " .. ,. Ensemble de la base non stratifiée. Ensemble de la base stratifiée o 20 40 60 80 100 Estimation sans biais. plan équiprobable. Estimation sans biais, plan à probacilités inégales. Estimation par le ratio, plan équip~obable. ' -253- Une mesure exacte de cette surface est certaine~ent impossible sur l'image satellite. Néanmoins l'obtention d'un coefficient qui permette de l'approcher dans chaque strate. alliée à une technique de tirage des unités de l'échantillon qui garantisse une probabilité approximativement égale à leur surface bâtie, devrait déja apporter aux estimations, un gain de précision sensible. 3. Les domaines de précision et d'imprécision des estimations dans l'espace urbain, tels qu'ils ont étés identifiés lors de l'examen des premiers résultats (annexe 2), demeurent identiques quels que soient le plan de sondage et l'estimateur retenus : - centre ville, grands ensembles et pavillonnaire (strates 1,3 et 5) domaine de bonne précision où les intervalles de confiance sont compris entre +/- 20% et +/- 40% les strates 7 et 8, "reliquat morphologique" et "grands bâtiments élevés", malgré leur faibles effectifs, conservent une précision acceptable - le domaine d'imprécision couvre les strates 2, 4, 6 et 9, c'est à dire les quartiers industriels, les petits immeubles d'habitation et les zones périphériques peu denses ou non bâties. Ici les intervalles de confiances dépassent +/- 100%, ce qui rend três hazardeux toute estimation. Notons que le résultat catdstrophique obtenu dans la strate 9 s'explique en partie par son effectif trop faible 7 districts. D'autre part ne perdons pas de vue le fait que ces st.rates sont. peu peuplées dans leur ensemble. 4. Les gains qu'apportent la stratification morphologique puis, l'allocation optimale, sont également toujours du même ordre. Ils sont consignés dans le tableau suivant qui donne la diminution de la variance en pour-cent de cette dernière dans le cas non stratifié. Plan équiprob. est. sans biais estimation stratifiée à allocation proport. estimation stratifiée à allocation optimale Plan équiprob. est. du ratio Plan à proba. inégale est. sans biais 19,4 % 31,2 % 19,7 % 40,0 % 51,5 % 42,6 % ------------------------------------------------------ --~----- -254- Soulignons, au vu du tableau, l' équi vallence des gains dans les deux cas équiprobable et probabili~és inégales. Ce résultat confirme l'intérêt de la stratificat~on morphologique dans le· cadre d'une technique d' échanti ~ lonnage d'après document satellitaire, technique qui contrain~ à pratiquer un plan à probabilités inégales. 3.2 Comparaison démographiques des estimations de plu~ieurs caractères Disposant d'un outil de test qui fournit les précisions ascociées à différents plans de sondage, estimateurs et stratifications, nous l'appliquons main~enant à divers indicateurs démographiques. Deux questions principales soustendent ce travail : 1. Existe-t-il des types de fait des caractéristiques statistique comme au sens d'autres aux estimations par variables démographiques qui, du de leur distrib~tion (au sens spatial), se pre~tent mieux que sondage. 2. Les choix des probabilités de tirage, des formules d'estimation et des stratif ications, qui définissent le sondage, ont ils les mêmes conséquences sur la précision des estimations, quelles que soient les variables considérées? Pour tenter d' y répondre, nous avons soumis au programme le fichier contenant, pour les 2619 districts de la base, la donnée de 28 indicateurs démographiques, dont la liste figure en fin d'annexe, dans le tableau 3.2.1. Parmis eux, deux catégories principales sont à distinguer. D'une part des mesures d'effectifs comme le nombre d'indiviè~s ou de ménages du district répondant à une certaine caractéristique (15 variables). D'autre part les ratios mesurant l'importance relative au sein du district de catégories d' indi vidus ou de ménages (14 variables). Nous nous intéresserons, tout d'abord, aux estimations concernant l'ensemble de la base, successiver.ent, estimations d'effectifs et de ratios, puis, après ~ëlection de 15 caractères parmis les 28 de départ, aux estir.~~ions partielles dans chacune des strates. Enfin, en conclusio~, nous tenterons de donner réponse aux deux questions formulées ci-dessus. A..•. . __ .Rés.l~.l..t..a.t.f5 . _S..\U:_Len5..e.mb~..e...-Si~ G.a.l':.a.c.t...è.r_e..i3.... _d~ m.QKr.gp.h.i..~IJ.e..s. e..t l.a.-b..a~ ....>o<e_ _=---..e.5.!tima.:t.e.1l..r.5.......__ 1) Estimation d'effectifs Le tableau 3.2.2 donne, pour les 15 variables retenues, les coefficients de variation (C = écart type/qua~tité à estimer, en %) des trois estimateurs non stratifië.s et. strati'fiés de l'effectif total sur l'ensemble de la ba~e (dans le cas stratif ié, c'est l'allocation optimale qui ~st. choisie). La -255- derniêre colonne mesure le gain de précision dG à la stratification par le pourcentage de variance qu'elle permet d'éliminer. Enfin le graphique 3.2.3 fournit une traduction visuelle des précisions obtenues avec chacun des trois sondages, dans le cas de l'allocation optimale. De l'ensemble des résultats se dégagent quatre conclusions: 1. La précision des estimations est du même ordre pour la plupart des variables considérées, avec des coefficients de variation de 7 à 8% lorsqu'on choisit le meilleur estimateur .et que l'allocation aux strates est optimale. Il n'y a d'ailleurs rien d'étonnant à cela puisque les variables considérées sont, pour la plupart d'entre elles, fortement corrélées. Notons tout de même que, lorsqu'il s'agit d'estimer les totaux de catégories nettement minoritaires, la prec~sJ.on se dégrade assez sensiblement. C'est le cas pour la population de nationalité étrangère, celle des hommes de plus de 19 ans au chômage ou encore pour le nombre de ménages de plus de six personnes et, dans une moindre mesure, pour la population des moins de 5 ans. Les coeff icients de variation les meilleurs sont alors compris entre 11 et 21%. 2. Comme le montre le graphique 3.2.3, en général, les deux estimateurs sans biais ont une précision équival lente alors que l'estimation de ces totaux par le ratio faisant intervenir la surface des districts est moins précise. Ceci confirme .l'idée déja exprimée selon laquell~ la surface tCltale des districts ne constitue pas une mesure efficace de la taille des unités lorsqu'on s'intéresse à l'estimat:on de caractères démographiques. 3. On constate également sur le graphique 3.2.3 que lorsque deux catégories de population sont complémentaires, au sein d'une population totale (populations française et étrangère par exemple), les estimations concernant_la catégorie la plus nombreuse sont généralement les plus préci~es. L'exception est . ici la population des plus de 60 ans, dont l'estimation est plus précise que celle des moins de 60 ans. Nous verrons plus loin que ce phénomène s'accentue lors de l'estimation des ratios. correspondants. 4. Enfin, l'examen de la dernière colone du tableau 3.2.2 permet de chiffrer à environ 40 % la diminution moyenne de la variance due à l'introduction de la stratification morphologique. Ce gain peut atteindre 50 à 55 % dans le cas des caractères dont la variance inter-strate est importante ; population étrangère, hommes de plus de 19 ans au chômage, nombre de ménages d'une personne. A l'inverse, il n'est que de 20 % lors de l'estimation de la population âgée de 60 ans et plus. -256- ~ (J~~Jè~ 7ër~~ ~ hne;"~.r Ord;"~â/'rr:h (7J) *' -K~ q, f3 :J. , 6'2. **" * Ao,lS '1 i't ~ Ki t, 64 .,fOI .flo fJ via ttov, f dfl) fi f OpiJk.. how (2 ) (/1) 1 Zr 1,76 A36:r 1 ""* ~ yS' 4t ,A3tt Q,C2 ~ll "*" ( fi,I! via.ti.an c!.vJ 30 JI 21 1 ~1 51; YS 26,Si 32,b1. c,()l/~~ ~ a,1 f1 11 f1 CI (,3 fO!J()~11 ~ /~l44JeJ J4 ,1z .Al/~~ 1, 11 1,bl è'lran'1 u-.r Irda fCl.i/::, ~ f!vl rk 1 /QCb1f tUlcfu;'4I~ !,ol!lia/v;;' ~ /z'lfllflGf IL J1 L(IJ d4. 11altJ ~f n t/1If;iJ! IJjJtJ/rikt.\ !u mtd1pJ oL &.129 cou CAire; :J J t Z~,32 .'fO,b 1 1 !t 13 J S1 . ir/ 1 /,2,0 2<,d~ 4~,b4 ,Af) Zr 4~1 fi r-r, Cf ,gr ~,o1 "/~1 4r,4 1 40 15 1 r' - ..-/6, rI- .../0, '1 S 441 :rI AI, .t(/jftJ~f&I1.- ~ Iht a.; 1 (Lt j Q,66 a,. .t t If' .Jo,/, 6:1- (t,Il fI fi IS,60 /1,6 i St r 1 f,f;- 43/) ?&L/~al-e..vr Jeu1! (2 7 tS/(·t»tQ./.eor Jan! h/a./.t 1 )o/f!LrJ ~ (1-rofJd6/f,'k:t in(J a /eJ • (5) . 9ôi/~4(e(.lr f~l ~?alit; ) ~/ClI? e1(/{tfOha6Uz- - (4 ) t{'a,~ (A) , lIA tb jJ{e~:r/c>n l/anC:.t/l~~ ('5t/~a.17br? 17117 6t'a./s /plCJ.n e~(,"i''t01a),6/t!.­ f dv t:(' (~ r/z(.).Z;i~èâl/O'7 / tM ~ ~ stra.(r'fù:~- - non $fr~/f';a .~ stt/mc...Uey( J'Ira. te. ~ e.e.. ; ~ /;t)cahd?? 1 • C';ofï/Jnc.&.- -257- ï a.1d~, re'(vllafs du lei! rmc:./l/ ûc.k'c If' l''1'tJ7 7a~ VI}I(ECII . aeflc/eP1 fI dL ~a/l.<·a;'àll C1.c".; e<J f/m1(:~. h~t/.t ..slraltylt e~J 3.1 .,( : el- non ..tl-rah·!"e~f ri~ A5 CCJraC!dr~{' ci e'mt~J'~/1~9t/~$ (~lfch/J) . t((!JI/CC ri Cl qain du (2 la .J'ka f7(beah;'" . (~IJITe) r--~ tJGVoc /.e'rt.r -1 j ~ ~r /lt>{vlcth dn (21 f1. ) * g,rt ~ *" ($) "* * *' If~ 'ij 4r &,1\ 1-):ri, 114 J Il. q/'t 2/ 1 'i, Ir ,(J1 6{, gl1.1 .A4,/ r ~30 40; 9-;4 ~ litt , r,'[, 4Y, .rf, : cie ,4t:r/xclI1k CI"r. ~P()let. h;"" /~()l. W!»1fJ,o" f .J(r"~t:ln/~ œ.nr. dA ~tm6y(:. r:tJ:, (ft 1, 10 1,10 /0,.10 pn~/ha:$e.! 1" ~t /~ fI ~10 AS; 21 ~ rI Im~~ a~ er dR. ~26 ~t3 Cf / r; Ji S5 /!~ro t:i1 1I/'~6r~ J:, tm t!~ClCJ:'~ 6'P& 2.--,,,ntl tU 07T r;, l.~?i Itlf! .l~/tr ~f,fl g'1 ~o (~// 40/, 1Vcl'm-6"f.~ ~ m~? Y, (Ç 1-,2'l. Aqj6 ,A~f3 ~Jr; ~ f; 1 /JTIl:';C11t1( "r//nnal'n'.1' . /J'd7'6rt' /~ 01 (/17 ~ !:Je t.!(;"'" Q.... • #'.6 ck j7~.f' don e ~;:r(;mn ~_ cI~ Q'n()ins ~ ( -d) (2) (3) (~ ) , '~MItea. E..rft~ '<../"~n ..Jeu( j rd;'/m~h j'arp cuf (Ji, ;Ja.r t r.ali';;' 1 4. (t( ;o/CII? 6.t'c:u.'! } ~~f/mta.kéJt1 ..l'arlJ h"et.(;~ ) 1 'T;t,6 lia", d. p/~ Il 6:&... ?~ha~/tt~/u ~'C;(f7~~b~5ci (1ZL?1.t. _ .rfnu'/'t!ahéM / el ~ t- ~ t/arràlJ~ ,{7fM .s/r4 -. .J'rra.fT;t'e~ é -5 H"/frHa. ,J·rel" ~ h :,4'~e / Q.1f(JCL(. h éJ11 ê.J h /rh a. ;., CI? e'ft/0 'to 6 a ~g, f2,O?1 Cf~ r7 ~ ~ Id. . -258- (;/:..CJ Ii!~,,- ~ 1'(G.licr1Q!t'kî _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ e:TrCl '''fe-/t!-4 _ .- _ - _ _ - - -- ~--------- - - - . EIf! ~ ()(../e,u r .!cucA /a, ~ 1 l't/,'M<oieu-r- ./~ t"-cfkMAaf.w.r fC1h t ;J-l'ai:J) 1 l;/dUt Ida" fL.aM / /~n û' l'rtl1jl'UJ /;rvçd.. . /JUJ~u1n't.kçjÎJeJa.~_ ./{I/'i.l7of;evb~_ Il ~ t!: 'c/MI-h cft v,tJtûlk~ <;J m% {~'b 10 ~ ~ ~j7/(c.to,.; k ta ans f?, l~"ja.tU>,,· vUtO;nf jdftJJ ,..------ - ~ ~ rie. 66 aJ1~ - ~ -----• /IInn~'(e ~ ~17Il~ ()r ei<;""',,~~ . - t-- - - - - - - - -- - - ~ M J 47761'nA?J I~,,~ - - - - - (kr~npe IV)., de - tm",e;- pfvl cl f() f1~ ~ ck - me'l1a.g e 6'perrM"~! d7J dA ~ fi(I.! rr4 de /Y11e~ctCje lm n'tu d" e!:J<J",,, e·. - .... - - ------ ~ -- -- - - --- cie "Il~ jHYJ.fdnl1eJ. r-- - - - - r-- ..,j - - -- - - - - - - - - - -- -- - - & t >met t(,(J ~ ..(Jal,U ~ leu lJ ~ lan ;C(()I/JI"t?6(JÇ~ _ wt'mfc<-ua; .Ian.f' b/aiJ/ l' lah c~ )0"10 6(1/,,1t~; //)ejti~. cB- ///Y>1.~!i ~' par t rato / ~(a1'7 t'1(/0a,cJk~b6. tJ -260- 2) Estimations de ratL:j comme on l'a montré, son intégration dans le programme conserve néanmoins un grand intérêt puisqu'elle permet d' estj r.:.er directement les valeurs des quotients décrivant les structures de la population. Le tableau 3.2.4 fourni t les coeff icients de variation de ces estimations et une mesure du gain 0.e préèision obtenu grâce à la stratification pour 13 de ces quotients. Son examen conduit à trois conclusions ;.,;. l ' e~timateur par le ratio n'a pas, amméliuré les estimations d'effectifs, 1. Ce qui frappe tout d'abord, c'est que dans l'ensemble, les coefficients de variation sont de beaucoup inférieurs à ceux qu'on obtenait lors de l'estimation d'effectifs sept des ratios sont estimés avec des coefficients inférieurs à 2,5 % et on atteint même, dans le cas du quotient population de 4 ans et plus/ population totale, 0,29 %. Ce réeul tat ne doit pas surprendre ; ces ratios ont, par nature, l:ne variabilité ~ien moindre que celle des effectifs. Nous verrons d'ailleurs plus loin que, même avec des précisions de cet ordre, le sondage ne don:ue qu'une image floue des différences qui existent, à l'intérieur de l'agglomération, entre les strates IIlorphologiques. 2. A nouveau, et de maniere plus systématique encore quand il s'agit d'estimer un quotient, si le numérateur est une partie net-t.ement minori taire de la population décrite au dénominateur, mieux vaut alors estimer le quotient complémentaire. Par exemple, le quotient population de nationalité française / population totale, est estimé plus précisément que le quotient population étrangère / population totale. Le gain ainsi réalisé s'échelonne, suivant les cas, d'un facteur 2 à un facteur 32 sur le coefficient de variation ; plus la catégorie du numérateur est minoritaire, plus le gain obtenu en passant â son cc~plémentaire est important. Bien sûr, le désavantage dont souffrent ici, les catégories minoritaires n'est en fait qu'apparent puisque ,dans le cas des ratio, la précision obtenue sur l'estimation du " ratio majoritaire" s'étend tout à fait léSi timement au ratio complémentaire dans l'exemple ci té, l'estimation du ratio population étrangère / population totale profitera de la même précision que celle du ratio population française / population totale. Pour les habitués des techniques de sondages, ces résultats "vont sans dire", mais étant donnée leur réelle importance pratique, nous avons considéré leur exposé utile. 3. La diminution de variance due à la stratification est, en moyenne, légèrement supérieure à celle obtenue lors des estimations d'effectifs ; entre 30 et 60 % de la variance non stratifï.ée. -261- Tableau Résultats 3.2.4 du test mené avec le programme VARECH Coefficients de variation des estimations stratitifiées et non stratifiée!> de 13 caractères démographiques (ratios). Mesure du gain dû à la stratification. ~ 6wo.de're.l PofJV(J,6 n d~J clrnn 1~ (JC7 l' () / "- h 'tn1 f- d 1-6. (L Pd po /ahd-", JeJ fr-aJl1 î aio P~ /J'a.h""", ro;'"t... /'opolet-ho" tf~ h'Mn~ Je tJ/vf rie I~ an!' CUI Cko/Jhtf4J~ ~ Puj:""" d~ ha""""'~J W et.. 1 e p 1 I~Qn.J ey~ eln ~,eJ.o/ fO<"7,-a vla..h'o-n ,~ dP plv..r Mm-~ 1"0 pt.l/4.h o '1 fa r-a.1L I6p~/a.libn dei plv'! f'oj7tJ/ahdh I-ahtu IJf7V (a h'dn If' et , l'1f 6d am d()/'/aJ Î'â.!'tJ/a.hcl'1 f-Dfa~. làJ? tJ fa h éJ fi cle.4. ràpv/a.h'on ~()/a. /io"n tYd>nh~ '7?7t1 ù/S cft, t» /l''-l ~OICitL. iCi m ~~t':/ d'dtÎ/II(/.(~ dt cme/,(/ICJ dn:f/i1l1ai~ eo/"6/~ {1?7(/'âfIS dÎln( ~tr.!~""~ IV 6 dl fl77ln(lt; Il (Jrd;"'" a.IÏti ra!~ (Yhém~ <II /1/111 l'Mt P(rT, t'Yb 6 rrn/I1Cl~J t:JrdrhnQfÎ<r rIJ rbrmâlCtyr il 6 pu/a~tNl(." Nh d2 'rTl.L fi e' eI.l \ilWlah'..", noll- b l ~liImCL~~ Jh c:d~ ~ à- 1 a. l'tL ~keJ\ f"~' 1111ol.Cliù~ OpliMto.~, aa.t\1 Jv pUçi.s i<1V' cW' 4l 10 ~o.ll~'(tthn. ett %J... 10 \f~na "ortS I....... t; ~ 2t /D? ..;1~I02. )O} ~4 j' 1 01 ~( Il rD)~ Cl J9q 9J~1 '<9, 4 c,qq d,n 31 J~ 1,11 6, ob 61,1 0Zt. ,,;~ 4~ cl e.:l Imo/nr'~ fa"s IbjjtJ/(j.f..ld h " o.ri 0. h' 0\'1 dL Coer,~deflt ~ liai". COU r6-~(J/..lJft177 i~ h~J'm'-.r ct:. ~J cfp. COeffiuer\r dt CJy~ 0 rr:û ft 41 ~r' vM IR rrtle.n4gerclr,n un'rT/ .cfg 6 PTt, 0/6 dJ. rm~na d eS' cs ,.(/,."naJ~J ~ ~r ~2C} '1/~ ~, r~ ~ liV )"g.l l, D~ .A c 3~ SI 1-2 2•.{ ~11o l,2 i 0 fL 'f ~ {2.3 ~,Jtj 1..6 ,3 6t ~b,h )II /1 ~I tj 1" .,Il b1 /4 &, rb ~I f}o 21 J ; b61 2 . -262- B•. __. .Ré_s.u lt, a:t,s.._..... paL.__ .5 t r.at.e.3. ..:__Y.ar.iabili.té_de.s......c.ar..ac..t,é.r.e.s cl é mog r.';l,I>hi.9..J,lf:..S._.f;:,t-P.réç.:l s i.Qn_.d.e.~L.~ s..t..i.ffiaj,.i. 0Il.S.Q9. r.!, :"'e l ~E;ts.._,_ Les conclusions de l'examen des résultats sur l'ensemble de la base permettent, en écartant les variables décrivant des catégories très minoritaires au profit de leurs complémentaires, de ne retenir, pour l'examen plus détaillé des résultats par strates, que huit effectif 5 et six ratios, qui const,ituent un échantillon restreint mais significatif de caractères démographiques. A travers cet échantillon, outre la mesure de l'effectif total de population (au sens de la population totale (8)), quatre thèmes seront abordés. La population étrangère française / population totale. effectif et ratio population - Le chômage : effectif de la population des ho=mes de plus de 19 ans ayant un emploi et ratio par rapport à la population totale. - La structure par âge de la population totale ; effectifs des populations de 5 ans et plus et de moins de 60 ans, ainsi que les ratios correspondants par rapport à la population totale. - La taille des ménages; nombre de ménages ordinaires, nombre de ménages de . plus d'une personne et. nornbre de ménages de moins de six personnes, taille moyenne des ménage, c'est à dire le quotient population des ménages ordim:3.ires / nombre de ménages ordinaires et enfin les deux rat.:'os donnant la. proportion de ménages de plus d'une personne et de moins de six personnes. Le tableau 3.2.5 donne, pour chaque caractère démographique, le coefficient de variation sur l'ensemble de la base et dans chacune des neuf strates morphologiques (est.imateurs sans 'Diais sous plan à probabilités inégales pour les effectifs , estimateurs de ratios sous plan équiproba'::>le pour les quotients). L'examen des chiffres conduit aux conclusions sui van't.es ; 1 . Les domaines de précision ( strates 1 , 3,5,7 et.. 8) et ct' imprécision (:;trates 2, 4, 6 et 9), sont les mêmes quelque soit le caractère considéré. 2. L'ensemble des effectifs soumis au test, sont estimés avec des précisions très voisines tant pour la totalité de la base de sondage qu'au niveau de chaque strat.e. Par contre, en ce qui concerne les ratios, la précision varie beaucoup plus d'un caractère à l'autre. Ce phénomène trouve son exp:ication dans 8 : voir la définition retenue par l'INSEE dans :'annexe 12. -263- les différences que présentent les diet~ibution3 des caractères ; une différence de variance entre deux variables se répercute évidemment dans la variance de le~~s estimations. On observe, en effet, une plus grande variabilité des distributions au sein de la famille des variable5 de t.ype ratios que pour celle des effectifs. Le tableau 3.2.6, reprend les résultat5 du ~est pour trois caractères démographiques en donnant les quant.i tés à estimer dans chaque strate et les intervalles de confiance des estimations crrespondantes. En l'examinan~. on prend conscience que les mesures de précisions fournies par les coefficients de variation sont très relatives. De manière générale, les degrés de précision atteints sont encore insuffisants pour fournir des images nettes des variations démographiques à l'intérieur de l'agglomératicn. De plus, dans le cas des ratios carractérisant la str'.lcture de la population, des coefficients de variation de l'ordre de 2 ou 3%, ou même inférieurs a 1%, ne doivent pas faire illusion ; il s'agit en effet de caractères dont les variations d'une strate à l'autre se si tuent précisément dar.s cet ordre de grandeur (2 ou 3%, parfois moins, autour de la moyenne générale). Les intervalles de confiance associés aux estimations dans chaque strate se chevauchen:. alors beaucoup trop pour que le sondage à ce taux renseigne èe façon fiable sur les variations inter-strates de ces indicateurs. 3. -264- ra.h ~ .3 _ 2.. r: ':~'s-u lfllJ,J du ks f ~ Ct fW~ '1Cl/lWJM-fL- Pm UZ: VI1~~(}/, (/:;eJ~.ienh ~ (Îat/a-hÔ'r1 ,I(JI' IU1.r~mt,!t t ~ 6o-1e ~ ~ lM M~.vf .!ftfaa ~Iz-..~Y'r~ 1 ~ l'C4.rad-~W ~ojrcrIu1~ (g.sh/z,.t4~ .!'U.I /.,,'ai:o j'noS /'!~ d f~hak ·t:k; ;?trVT (p., H> /'1e7aw t1Il/~t..kurJ tf, rat;~ .In/' j1!aJ, t';'vi;J'ttJ6a~ ~ ~ ~ ,v~fû.l1tJ ..HdCI:(J;O;j ~1/~~(, aQk .rtAt;. b. .. ) ~r~ Jfl(a~ ~I'.IJ/,hirt ~f'lk/w' 1()f(l&. ..z. ~(j()rh't/V:> d.!. fig" f 4iJ . /1 , Cen li-<. (/l'le _-1.: e~(.s. lI"um~u 'i1/r;.J,.k. !J,.4Û .Pc,cv~f t:fJ~ J,N~6'u q.,..t',J 14 {'/..t! i~ ,.".,.;;, mcl- Il ;rni,,-? J,~.p' il mw,~ L..f. cf, Cl'", !b In-t ~:J::.,!~;;::. ~ /h'.t le .lJ,I.t4 ~Jan" fJt{ClIf ,"/lit 1f.,L ; ~frnpltJ.· IpvrMlle. ~6b a,Zb g,ti A0;4P AOi'P .1tJ,3 ,kJvffM'e4 se) ()S S~Tf S"i/lt r"T,6r' ..r1, {$/,)o 1;;,16 Ilulr /1, ?rJ ~11~ 1 /~ ~,U SY.23 r~4r J"1, 91 ~, 4rant(f ~Mt~~ ~ II,/IJ 4.. feii1AJ /in""u &~ l~i) S1,fl .4n?Z -6~ 6-tJ 6r;63 6'1; 12 S'. ~~n"elùe 2~41 Lp,'f "<1, S2 2.I,JS Z~,l~ t'l, rlJ 6 . P~'l"'.. i//IJa.i" /1,9, or l!ilH 1r'Z, Z3 l'f,2Z /~J;i1 IS~OI ? ~1vtaJ. Iln"'fl... ~,s"3 ~i, ;/ 3t:1,SS 3c,/ft 52," 3o,S:S 3o, :JT- 3'""':)' f. 51,61 21;31 ~Z,'3 11, ~/ 3?lr~ 2.~ 11 s>~J n?,tf3 ,~~ ~z ,()/i~ (~~O (j,Qf (a, 36 TlfJ 2,l! 11 4'$ fI (3 t'{,6 k,S''t~ . fftm 6~·1,·_ --ft? _ Yc;k ( hlJI'I ....ft Uc.!A' /t'~' Ad - 15;" I~,z~ Ir/ ?? 1 1 1 l ,z,~o -6'" 6f" .2JJ, it Iv~~p 2. l, JI IS"I/fi , (kll/< /f7&l'tdA I:JcÎhÎtH Uit, e'/;. ~I ...1. 1t"lfJ %1tA-/ rh~ltfet': /I-/lp(A.~~ - 4pIÙI'r'~. S 61,ib ~tJ: If Sfl, 'fI /{ (JI 1$ 1( '1 g,t.~ 10, 11 7-,1 f fI as cl l()) ~, 5'7.0' Z~d? Jt61'l. t?I,~l -265- la4&cUJ 3_ 2. ~/~ du r: .f&tAntlle l ~~ t.. r~rd.~ VII~ECH. a.e"e"~xt; b J/~'a.t:;..... -. dor /:urI!iU'~ ~ /4:. hadt el(JdVr- ~ ~ ~Y'fu,k ~1VY:4 / ~ ..fr tl'L1tCL~ ~~/"r4.i1~(~~rl:';~~~ -1~ ~.~ ~/f7b ~ ~"UJhah( '~f~Î ~iz,e?a~ l'nT ~ 71~ 4.+ t..c/I~~.-..s ~ rlt4..fiô J'on- ('Ia/t./ f) l!oc~tüJ,.:.. ar("""'tt~ 4cJ)t' ..! ~tLJ ~"';.1 ~,.. tk.. S+ra.tt.o 4.. ~11~ vdk... e1t/~~4~(a ~r~ 1{;WA~"IJ. _) . : Ra-tïd.1 .. F;f6. J-c. ~,o' oÛl ~p.6. /lib dL Mit ~~ /niD/IIi J,./T)f{U~ prv·"It~ J..:. I~ Il 14J.t J, pl,.l ~ lUt"f4is I~:J~~ CI'If altS 10 tAns 4TdliiNUte;tf... ..,. !er.1I-r. 6 pm. fgp /#1'.01. ~ftlflJt"" fi,fNiJ';" lI't r* iNh, 4 If'bJ,. rtlfaiL ~ t/ft(;f7'~ 1?If~~~ 1DHl t-. 4 hD"", ~tt.6. . ot'I.";/C tt,.,l,;",lUieo Irdilnalif.. (1J.~ ~""~/'" s,rs 1,39 P,~f A40r 4, IS /, t9 3. 4 1 li or : Z, rb 2,64 ~/Ja )~/6 J,!! , 2. ~o.rl"ers 'Murlt-1(f, Cral1do enumr':Jl.t... 2, ri /, r~ d,6r 1 'l, oz : Ir, f~ .2, 1r ! ~ tri 1, f4 ..1 JI - 1 1 4, Petit; /rm-Ir1'W~ ~ /j,S, s. f t:tAI?i/onnaJrt:.· . J;6"e s,of <.Id 4t't fi A"lf' I<,()/ ~6g 4tJ 3,3' • ",gr 1.,(4() s( f'1 (J, 1(, i ItJ/lf 4,U 1~;5() : ?t, l4 2!(/' 1,fr 1. e.?"(/~f ~1uJ- g,'6o - ~f41vt-· 'Z'4~ 0, 9~ ~/or S; 13 2,/3 O,ti 6- i~'n'. lJrhat'h ~ . Jel1.u. 1 ~ nuu!4 A~,gl IV6h l;a"li. (6~ ,fJ L1lJ/~ .10. 7dk/111tt r1rat.(~· ~t 01 ..-1/. V~ .fhaitJ:t! ~ 11ftt'CA /;~ -I1I.:t. 2,1l kt! 1 1 ~21 1/1~ CJ/II b,Zl ~1V A.N; i ~-y,AUb{.t, ~~j. i. ! q"JZ r ~, q9 (J/4 d,gL &,L' ~r1 1 1 i, grq", Il 'fO, r? 6Z!, 9l 156) ~l. ~/O6 '?/fl t,li ~, .A, 3~ 2. 2 9 --"tr C,fo gt -266- Tableau 3.2.6 : Ré5ul tats du test mené avec le programme VARECH Quantités à estimer et intervalles de confiance à 95% par strate pour trois caractères démographiques : population totale, ratio population de plus de 5 ans / population totale, ratio population française / population totale. Ca.rtJ.J~ SNtd4 e~\I PG..h'O"r\ tora e.7;,fAl Inferv,., II~ .Le. V1/I~ 2 . 4va r k'err ("dvrtlJ'd, lo 3.. ~rt?n~ en[~bfL.., ft. rdit (rml1rlw'~ d, • dl/i Ito Il VI ct ('te.... i?lo [ () ~ S~I [0 2.lil [0 1. iitrvJdlJdrf'kJ- lb,614 [/0 [J, ~ /ArtU1~ 1;;;(, h.t.I~ fo g- ~ 'r . flIth' iU~'_ Ho 114]. q6,o~ ~ [Cf 5""3~J '11 ~ ~IOS- H'1 j ~t 1~2 S'z. [ , bqq j L~ l~~ r~~ [ ~ ," 2Z ~9 ] ~&,{t fio, rz j 1l,~ 1$, ~J . g9,~' l ~ 1,2 j~t,~- [~Ol ~ j IDO] 't~,tO [6g j 2jlooJ «il, r i 1~).J "h} ~~ [ <.j 5,{bi , ft 96,5 [ ~ l, ~ ; 1 et>] J qS',IO [S(ç ,1;'~ '1 b, 2~ (01 1, 9'''J 1 Cfh,S'o [q ~ ,oh -fi.{ 9h,) f'SJ en, )0 J lqS,~ /l',T~ J Q4,H' (11,31 j~gpJ ~'l~l [t} ,14 D; loil j ~) (J J~) 5~ ZQV [50 910 j I"Iel"f'4dL ..\. 142. 4~o [AOIIOI ) 1n gç.,] tl~J 'fI 6- k'ü.:-lJrnQ'm - I4>f1~.. . j f:pcJ ID. /,~ b. .f:,f vfJCA.n à"" fJlcJ,r Je t:..I''''c:r~'' t ~2o. nTa,,;k.. ~ FU t(/}.I.__ ;"'10" ('"pu land 1/ roM i.rnl-tor,...IIe. Co'7 f'!. 4t n GL ~ IBI )o? U~l. sol. I<A.-I,'o 'Ia/t!lIr kt r~t~"è4 ~Ietlr ~ c61/"1IC&. -~ ~- 9)-" S>d~ 4. . ~nh ROc.fi 0 1'~, 1.( (Q4,1 )'J ~'~ [a, 100J 1tJ. T~jdM" ft;-a1J~ 4Sr IZg [3 Sb 320', rH ~3'J ~r, lq [44, S" i 1',>. - /1' ~ /11. 7 t!Jhll Ud../é ~ [q~lç4;,r,f~ tl-1{lJea/i;;" . (J~/(tmr,.LP.. . ~)~ IZ2 [~'j) 311 j S"Z.~ ~ul q >I~~ 100J f?<J. 'Z. i I~O] ~b,ll [ f{,,3 J ,ecl <1'1/QJ [0, IMJ ~~l'-r [9~/6 i 1S,4 2q,~t ( lb,7. j Î3J~ -267- 3.3 Conclusion Au terme des comparaisons entre variables dé:r.cgraphiques que l'on vient d'effectuer, on peut. répondre aux deux queztions formulées au debut de ce chapitre. Rappelons les tout d'abord. Questions 1. Existe-t-il des types de fait des caractéristiques statistique comme au sens d'autres aux estimations par variables démographiques qui, du de leur distribution (au sens spatial), se prettent mieux que sondage. 2. Les choix des probabilités de tirage. des formules d'estimation et des stratifications, qui définissent le sondage, ont-ils les mêmes conséquences sur la précision des estimations, quelles que soient les variables considérées. Réponses : 1. L'estimation des variables de type ratio bénéficie dans l' ensemble d'une précision sensiblement meilleure que celle des effectifs, du moins si l'on s'en tient aux valeurs des coéficients de variation. Ce résultat ne doit pas surprendre puisque, par nature, les premières ont des variances nettement inférieurs aux secondes. C'est également ce qui explique que ces co"efficient de variation plus faibles ne permettent pas pour autant de saisir de manière précise les variations des ratio au sein de l'agglomération Marseillaise. Il reste donc beaucoup â faire pour atteindre une précision satisfaisante de ce type de sondage. L'objectif semble néanmoins plus facile à atteindre dans le cas des ratios que pour l'estimation d'effectifs. 2. Les conclusions établies lors de l'examen des résultats de 2'estimation de l'effectif de population sans èoubles comptes. qui concernent le plan de sondage et la formule d'estimation. demeurent valab1es pour l'ensemble des caractères démographiques considérés par la suite. Il en est de même pour l'ordre de grandeur du gain amené par la stratification ainsi que pour la définition des domaines de "bon:le ou de mauvaise précision". La démarche d'amélioration du sondage présentée jusqu'ici semble donc bien robuste lorsqu'on change la variable à estimer. Ce résultat important ne peut que nous encourager à la perfectionner. -268- Tableau 3.2.1 : liste des caractères démographiques ayant fait l'objet du test. ;j. . ~et1Ia.If"" j~ éJ.rt'''''~r! p.,~cJ/es.1ïor. 1.. laI' v/a rfon / es ,,",~nCl'e& 2. ~rd(nn a";~.r 3. 3. ;:'01' cJ la /, Oh 4. lb po lb. héJl1 d~ nQf,b"a~k­ /ror/ ~ CL t".r-e 5, l'ol!u/a hOJl d (',r t(!)~7e..r (le. cie ..A!l ho Il'' ft if- / au él/U 4. ., . CH"lma J~ Fofl()~héjf1 cfe.r 1(1~~J cf, ~f clf: .-49 anr ar~'1r 0 11 e,""p/o/, -:;. /J fi () !lt 17 '0 Il ~e g. fla ef;an~èr~ [Jfvs t. de CL' 7et: cil! /117 0/;' 6 A()ixa..n!r: aJ~ aIl r <1C'J homYf/tU tif! p/VJ iL r.p~/aj,é?n Û I!!J C4".J eU ..$,,/)W~J' ~ jJ~t fi!! GW c.h~i-oNe Q./I.,r ~pu/et..t;o':' cft, /YT'Dillr cie IJ ft,.f f. r:k C.;"'1 Q "J R- j=> t.J 10. h'07J -1-0 f-a. li~f()Ia.IiD" ~ Î~ f cl / "" Cl. t:I (,/"Cf <tif! f7U P lJJ ft C711. +01 Cl fL. t7U p/(/J' /i""" o'lic fa d.. AjJ~,4~11 cie /17'1(,1,,/ i.e. fdt!ln.J FC'ftJ/ah;;" fofr< 6- 9. fi trI'K ~ /1 k' an .r ft:,rvlahcJI1 (é' ~pvlo. f.r'." f' ? ~ 1 ânq an..c ?Ol'tJfla;" dn a~re~ de' CJ171 an.! hQ" f-o fa !?Jl'ut.h~n j~ 6t,~n{' .r q .' PCJfu ta-t,iJ'7 â.,~ cle'p tu J' cI~ AO. Po p v b . ..J o-h::r li. cLa ...10. c!..,.. /1?1()/'rU , . fbl'c.J/a. /IIM ciet t?11 ~;'(J$(') tJ rdt'nIlQlfrd r;,l (,) (a.ho " 1-010 d Ifpnbtt. dllm~~Ct~ tl0n~ pt'FJ(JIt"~ N,mf:J'U. tf.g -mt,.'t7tlfLl prdlllf1tl.lia 1 M . . lI/b/Ynk'Ze de A1 . tJ rd(n n a-il"C.J //2. /fJ. A" . /f5 . l'Vd-m b 7 ~ tU rerstJn" e, , r IVnn!J 'tR cfp J cildn~ , /Yn~/)a.'Je/ /YI'? e' 17 Cl ie d (lit ( f drL pert"f ne-, !YI; dt an e'nC<1~.1 ci> 4..r .Î&l-1onnu.-d ~.I . !(bi.t lint/na 1. ( f ,4.( 1( per,I 0 n n e..J ctS ~(Jf41 et //2. A3. 1rPr:h,!!,.,#~ tmln(/~ dt ""'';11 1 VAt. N'la cf.p mél1a ~J (Jrtl(;,~culeJ ,vÔ cU /}71~/1(~tU1 e4 .4/~ /J'Ult7""U ni etuI f- rr IJ tIt '1>i,ifl fi 'fP 1t'6 t:'n:/,iI" t:i ,7û ck MUIfQ~f J ~~(;'J cL, ,Jr'r (fi,r.:r If! 1111 U -269- ANNEXE 16 5.TRATJ:.F.ICATIQNS_MQRPHQL.OOIQUES_.. OBTENUE.S-A_.PARTIR.. . DE IL...I.NEORMAI.IOlL5ATELL.I..TAlRE (O.BARBARY- Mai 87) Int.r.Q.d.\.lc..t.i.o.o Nous venons de mesurer l'intérêt que peut avoir, pour améliorer la précision du sondage, la stratification morphologique de la base. Ne perdons pas de vue, en effet, que la stratification testée jusqu'à présent, représente une synthèse de l'information morphologique issue de photographies aériennes. Elle ne peut donc pas servir de base à la mesure qui nous intéresse réellement le gain dû à une stratification construite d'après l'image satellite. C'est. précisement cette mesure que nous abordons dans cette annexe. Suivant en cela le travail fourni par l'équipe de télédétection, nous aurons désormais une démarche analytique : tester une à une les stratifications basées sur les différents descripteurs de la morphologie urbaine jugés pertinents pour une observation démographique. Le premier, et jusqu'à maintenant le seul. des descripteurs morphologiques étudié est la mesure de la densi té du bâti c'est donc aux stratifications basées sur la seule. densi té du bâti que nous allons nous intéresser maintenant. Nous exposons rapidement la démarche qui a conduit aux stratifications étudiées, qui, comme on va le voir t:le sont pas encore directement issues de l'image satellite. Puis nous commentons les résultats obtenus pour ce descripteur, et évoquons les étape suivantes du travail qui, en étendant le champ de l'étude â d'autres descripteurs morphologiques, doivent conduire à une stratification mor.phologique efficace, issue de l'image satellite. 1 -270- Dans un rapport remis en avril 87 (1), Alain MICHEL résume ainsi le travail qu'il a effectué: " Le descripteur densité du bâti, ( ... ) caractérise l'ensemble de la zone à l'aide des six modali t.és suivantes NON BATI, TRES FAIBLE, FAIBLE, MOYENNE, FORTE, TRES FORTE. Le but de ce travail est de générer, à partir de l'image Landsat T. M. six canaux, une image qui rende compte de la densité du bât.i observée sur mosaïque de photographies aériennes et vérifiée sur le terrain. De façon plus pragmatique, il s ' agit donc de classer les images Landsat T.M. afin de se rapprocher le plus possible de l'interprétation visuelle de la densité du bât.i rèalisée sur la mosaïque." La démarche adoptée est donc la suivante : 1. Identification sratification de stratification en photo-interprété d'un descripteur morphologique et d'une référence ici, il s'agit de la six classes définie par le descripteur "densi té du bâti". 2. Recherche d'une classification de l'image satellite la plus proche possible de la stratification de référence. De notre coté, nous avons suivi la même démarche pour évaluer le gain de précision attaché à chaque stratification 1. Mesure du gain ammené par la st.ratification de référence (six classes de densité de bâti définies lors de la photointerprétation). 2. Mesure du gain ammené par la stratification correspondante de l'image satellite. Pratiquement, se pose alors le problème de la réaffectation à la base de sondage (ici, les 2619 districts INSEE), de stratifications définies sur d' aut.res uni tés spatiales : les zones photo-interprétées pour la première, les pixels de l'image satellite pour la seconde. La première réaffectation est facile puisque la base de sondage actuelle est constituée de districts entièrement contenus dans une même zone morphologique. Elle fournit donc une .stratification de la base de sondage en six classes : Alain MICHEL, Télédétection et observation suivie de 1 morphologie et de la démographie des villes des pays développements. Mise au point des méthodes d'analyse images satellite à haute résolution et évaluation informations fournies par ces images. Etude statistique descripteur "densité du bâti, présentation classifications. ORSTOM, dept D, U.R. 406 et EHESS. Avril 1987. la en des des du des -271- 1 2 3" 4 5 6 NON BATI TRES FAIBLE FAIBLE MOYENNE FORTE TRES FORTE. C'est le sY5tème TIGRE (2) qui permet de mener à bien la seconde réaffectation en mettant en correspondance l'image issue de la clas5ification de5 pixe15 avec celle de la base de sondage. Pour des raisons d'encombrement du matériel informatique de l'ORSTOM, cette opération n'a pu être réalisée dan5 des délais compatible5 avec la rédaction de ce rapport. NOU5 ne disposon5 donc pas des résultats concernant cette stratification, mai5 il ressort du travail d'Alain MICHEL (voir rapport d'avril 87, P. 72), qu'elle peut être approximée par la stratification que l'on obtient en regroupant deux à deux les modalités du descripteur photo-interprété pour obtenir trois classes : 1 2 3 NON BATI et TRES FAIBLE FAIBLE et MOYENNE FORTE et TRES FORTE. Pour comparer ces stratifications, nous avons retenu 11 caractères démographiques, choisis dans l'ensemble de ceux qui ont servi aux tests des estimateurs et de5 plans de sondage : 5ix effectifs et cinq ~atios dont la liste e5t donnée dans la figure 2.1., en fin d'annexe. Conformément aux conclusions de l'étape précédente (3), le pré5ent test a été mené avec l'estimateur sans biais sous plan à probabili tés proportionnelles à la surface des districts, du moins dans la mesure du possible, c'est à dire quand il s'agissait d'estimer le5 effectif s ; pour les quotient, il s'agit de l'estimateur par le ratio sous plan équiprobable. Le tableau 2.2 (fin d'annexe) résume les résultats, pour chacun des caractères étudiés, il donne le coefficient de variation de l'estimation non stratifiée (col. 1), puis celui obtenu avec trois stratifications distinctes ; - la stratification morphologique synthétique en neuf classes utilisée jusqu'à présent (col.2) 2 Le systéme d'information géographique TIGRE est un logiciel de gestion de base5 de données localisées, organisé suivant le shéma relationel, mis au point par l'unité d'infographie de l'OnSTOM. 3 voir annexe 15, Estimations stratifiées de caractéres démographiques (3.1 Comparaison de plusieurs estimations d'une même variable). -272- - la stratification en six classes selon la densité du bâti qu'a permit d'obtenir la photo-interprétation (col.3) la stratification en trois classes de densité de bâti, obtenue par regroupement, et. considérée ici comme une approximation de celle qu'on pourra tirer de l'image satellite (col. 4 ). Dans le même tableau, on trouve ensui te le gain de précision apporté par chacune des stratifications par rapport à l'estimation non stratifiée (col. 5, 6 et 7). Ce gain est mesuré par la différence entre les écarts-type avant et après stratification, rapportée à l'écart-type de l'estimation nonstratif iée et exprimé en % . I l s ' agit donc d'une mesure du gain obtenu sur l ' amplitude des intervalles de confiance à 95%, et non sur les variances des estimations. comme nous le pratiquions jusqu'à présent. Enfin, la figure 2.3 (fin d'annexe) donne une représentation graphique de ces gains. Les conclusions qui suivent sont relatives à deux comparaisons distinctes effectuées sur l'ensemble des caractères: - La stratification en trois classes de densité du bâti est confrontée à sa référence, la classification en six classes issue de la photo-interprétation, afin d'évaluer dans quelle mesure une classification de l'image satellite sur ce thème permet d'approcher une certaine réalité terrain (qu'apporte la photo- interprétation), dont on sait que la prise en compte améliore le sondage. - Les stratifications basées sur la seule densité du bâti sont comparées à la stratification morphologique synthétique af in de mesurer l'apport spécifique de ce descripteur à une future stratification synthétique, construite cette fois à partir de l'information satellitaire. A : Comparaison des stratifications selon la densité du bâti en trois et six classes. Le tableau suivant donne, pour chaque caractères, le gain de précision dû à la stratification en trois classes (G1) en pourcentage du gain dû à celle en six classes (G2). Caractères : -1- -2- -3- -4- -5- -6- -7- -8- G1/G2 en % : 88.4 93.0 82.6 88.3 93.0 88.7 32.2 16.7 Caractères : -9- -10- -11- -------------------------------------------------------------- ----------------------------"---Gl/G2 en % : 100 93.8 100 -273- Hormis pour les deux ratios relatifs à la nationalité (population française/population totale) et à l'emploi (population' des hommes de plus de 19 ans ayant un emploi/ population des hommes de plus de 19 ans), le gain apporté par la stratification en trois classes est très proche de celui indui t par celle qui a servi de référence au travail sur l'image satellite. Sous réserve que la stratification obtenue par classification des pixels de l'image T.M soit effectivement comparable au regroupement en trois classes opéré, on peut d'ores et déjà conclure à la pertinence de la télédétection comme moyen de stratification d'une Dase de sondage urbaine sur un critère de densité du bâti. Nous allons constater maintenant qu'une telle stratification améliore déja de façon notable la précision de l'ensemble des estimations. B Contribution du caractère morphologique "densité du bât.i·· à une stratificat.ion morphologique synthétique. A nouveau, le tableau ci dessous donne le gain dû au descripteur "densité du bâti" (Gl) par rapport à celui de la stratification synthétique (G2). -1- Caractères : -2- -3- -4- -5- -6- -7- .-8- --------------~---------------------------------------------- 62.6 Gl/G2 en % : 57.8 82.7 61.8 78.6 64.1 31.5 70.6 --------------------------------------------------------------Caractères : -9- -10- -11- Gl/G2 en %; 51.4 44.4 38.9 -------------------------------A l ' examen du tableau, on constate que la contribution du descripteur .. densi té du bâti" , au gain qu'apporte une stratification morphologique synthétique varie entre 30 et 80% du gain total et se situe. pour la plupart des variables démographiques étudiées, au dessus de 50% ( les seules exceptions étant les ratios 7, la et 11 concernant la nationali té la taille des ménages et la structure par âge). Rappelons ici que la densité du bâti fut l'un des descripteurs morphologiques dont on a augmenté l'importance par pondération lors de l'analyse typologique. Il ne faut donc pas s'ét.onner qu'il soit responsable d'une grande part du gain de précision 1 -274- que permet la stratification synthétique. Il se pourrait d'ailleur que la somme des contributions de chacun des descripteurs morphologiques pris isolément, soit supérieure à 100 % Peut être même obtiendrat-on, par superposition des classifications fondées sur chacun d'eux, une stratification meilleure (au sens du sondage à but démographique) ,que celle qui nous sert pour l'instant de référence. C'est pourquoi il nous parait intéressant de poursuivre le travail analytique qui a été commencé ici, dans la direction suivante : il faudra soumettre aux même type de test, chacun 'des autres descripteurs morphologiques issus de la photointerprétation, construire avec eux des stratifications et sélectionner les plus efficaces d'entre elles en mesurant les gains de précision qu'elles permettent d'obtenir. Ce travail effectué, l'équipe de télédetection produira une série d'images, relatives â chacun des descripteurs sélectionné, en les identifiant à l'aide de l'information spectrale. Les résultats qu'ils obtiendront alors, sous forme de classifications thématiques de l'image satellite, seront ensui te réaffectés à la base de sondage et testés commes de nouvelles stratifications. A l'issue de la démarche, nous disposerons d'un ensemble de stratifications de la même base de sondage, chacune représentant un thème morphologique, qu'il suffira alors de superposer pour obtenir la stratification finale. -275- Figure 2.1 dans l'annexe liste des caractères démographiques considérés A) effectifs N0 Nom du caractère -1- Population sans doubles comptes --2- Population totale de nationalité française Abréviation utilisée POPSDC POPFRANC -3- Population totale des hommes de plus de 19 ans ayant un emploi POPHEMP -4- Population totale des ménages ordinaires POPMEN -s- NBMEN-6 Nombre de ménages ordinaires de moins de 6 person."1'::.;:s -6- Population totale de plus de cinq ans POP+S· B) ratios Nom du caractère Abréviation utilisée Population totale de nationalité française POPFRANC -7Population totale Population totale des hommes de plus de 19 ans ayant un emploi POP TOTAL POPHEMP -8Population totale des hommes de plus de 19 ans POPH+19 Population totale des ménages ordinaires POPMEN -9Nombre de ménages ordinaires Nombre de ménages ordinairès de moins de 6 personnes NBMENAG NBMEN-6 -10Nombre de ménages ordinaires Population totale de plus de cinq ans NBMENAG POP+S -11Population totale POPTOTAL -276- Tableau 2. 2 : coefficients de variation des estimations non stratifiées et stratifiées selon trois critéres morphologiques et gains de précision correspondant pour 1l caractères démographiques. A) Effectifs Caractères éstimés Coef. de variation des estimations (0 ) 1 POPSDC 2 (1) (2) (3) Gain de preC1S10n (en % du coet. de variation sur l'estimation non stratifiée) (1) (2 ) (3) 10.13 7.67 8.59 8.77 24.28 15.20 13.43 POPFRANC 9.43 7.18 8.13 8.22 23.86 13.79 12.83 3 POPHEMP 10.87 8.03 8.52 8.93 26.13 21.62 17.85 4 POPMEN 10.25 7.76 8.71 8.89 24.29 15.02 13.27 5 NBMEN-6 10.36 7.46 8.08 8.24 27.99 22.01. 20.46 6 POP+5 10.07 7.59 8.48 8.66 24.63 15.79 14.00 (0) Sans stratification (1) Stratification morphologique synthétique en 9 classes (2) Stratification sur la densité du bâti en 6 classes (3) Stratification sur la densité du bâti en 3 classes -277- Tableau 2.2 : coefficients de variation des estimations non stratifiées et stratifiées selon trois crit~res morphologiques et gains de prêcisi.on correspondant pour 11 caractères démographiques (suite) . H) Ratios Caractères éstimés Coef. de variation des estimations (0 ) (1 ) Gain de précision (en % du coef. de variation sur liestimation non stratifiée) (2) (3 ) (1) (2 ) (3) POPFRANC 3.01 2.12 2.73 2.92 29.57 9.30 2.99 0.99 0.82 0.87 0.97 17.17 12.12 2.02 POPMEN ------NBMENAG 3.72 2.28 2.98 2.98 38.71 19.89 19.89 NBMEN-6 10 ------NBMENAG 0.86 0.50 0.70 0.71 41.86 18.60 17.44 POP+5 11 -------POPTOTAL 0.47 0.29 0.40 0.40 38.30 14.89 14.89 7 -------- POPTOTAL POPHEMP 8 ------- POPH+19 9 (0) Sans stratification (1) Stratification morphologique synthétique en 9 classes (2) Stratification sur la densité du bâti en 6 classes (3) Stratification sur la densité du bâti en 3 classes -278- Graphique 2.3 : COmp[.l r<lison des gains de précision apportés par trois stratificati.ons morphologiques à l estimation de 11 caractères démographiques. J A) Effectifs -1- POPSDC -2- POPFRANC -3- POPHEMP -4- POPMEN -s- NBMEN-6 -6- POP+S B) Ratios POPFRANC -7POPTOTAL POPHEMP -8- POPH+19 POPMEN -9- NBMENAG NBMEN-6 -10- ------- NBMENAG POP+S -11- ----- POPTOTAL Stratification synthétique morphologique (9 classes) (1) Stratification sur la densité du bâti (6 classes) (2) Stratification sur la densité du bâti (3 classes) (3) -279- ANNEXE 17 TEN_TAT1YE_D-'_EYALUATI_otLDE....IL..EF.ETCAC_lTE.._DES.__TI RAGES._AREQLAIRES A.S5.URAN.T_._UNE.....H.QtiNE_..REPARI.I..T.lmLGE-O_GRAPH.I.QJl.E_D_ES_01{I.TES_SQ-NPEES. (O.BARBARY- Mai 87) l.n:t.rodyc:t.i..Q U Dans la méthode que nous tentons de mettre au point, la collecte se fera par sondage aréolaire systéma~ique à partir de documents cartographiques; il s'agit d'une ccntrainte pratique dont on a déja abordé les conséquences sur les probabilités de sélection des districts ou, plus générale~ellt, des unités d'échantillonnage, et donc, sur la défini~icn du plan de sondage. Mais ce type de sondage possède une autre caractéristique importante ; il fournit toujours un échantillon géographiquement bien réparti au sein de la ca5e de sondage. Or, il n'est un 5ecret pour personne et s.ur~:mt pas pour les citadins eux-mêmes, que, dans la plupart 1es villes, les quartiers ont chacun leurs spécificités morphologiques, fonctionnelles et démographiques. Souvent, cet~e spécialisation a une traduction géographique et, à un type d~ quartier donné, correspond une localisation plus ou moins précise. Marseille et Qui to, nos deux si tes d'expériences, n' échap;ent pas à cette règle, même si l'organisation concentrîque de la première s'oppose, par certains aspects, à la structure linéaire de la seconde. C'est sur ce5 évidences que repose ::..' idée directrice du travail dont l'exposé va suivre les caractères démographiques que nous cherchons à esti:ern'étant pas indépendants de la localisation, comment evaluer le gain de précision qu'amène la bonne répartitic~ spatiale de l'échantillon obtenue quand la technique de sondage prend en compte la localisation des unités statistiques? La première partie de cette annexe répond à cette question en proposant une méthode d'approximation de la précision du tirage systématique aréolaire par assimilation â un tirage stratifié sur un critère de localisation. Pui5, on dre~ se la liste des données nécessaires au test et on expose co~~ent sont obtenues les stratifications employées. Enfin, après avoir présenté les résultats, on tire les conclusions de cette ex~érience. -280- L .... La......m.étho_de_....__ approxim.a:tioIL.du.._:tlrage_~.Y..5.:téma:tiqu.e_ar..é.ola1.r.e par__ une-.._.-..5:tra:tificAtion.__.de. .~a.- __base_._. __..s_ur._un.__ ..cr.1..t.è.z:c__..__.d.e ~ocali.s..a:ti.on. ... La méthode exposée ici s'inspire très largement d'une proposition f ai te par DE5ABIE dans "Théorie et pratique des sondages" à propos du tirage systématique sur liste (1), dont nous reprenons l'idée centrale pour l'adapter au tirage aréolaire utilisant une grille de points. DESABIE assimile le tirage systématique sur liste au tirage suivant (M est le cardinal de la base de sondage, m celui de' l'échantillon). " L'uni vers est découpé en m/2 strates égales, chacune d'entre elles contenant 2(M/m) unités consécutives de la population. Dans chaque strate on tire au sort deux unités" et l'estimateur de la moyenne du caractère y est ; y = ( 2/m). m/2 ~ Yh , où h=l Yh = 1/2 (Y2h-l + Y2h). L'idée est en fait, d'utiliser les formules d'estimations et de variances liées au sondage stratifié, en stratifiant la base de sondage à l'aide de l'ordre de la liste, et cela en créant le nombre maximal de strates. Ce nombre n'est. limité que par la contrainte qu'on se donne de pouvoir calculer un estimateur de ·la variance de l'estimation dans chaque strate ; l'échantillon doit donc contenir au moins deux individus de c~ague strate. L'adaptation au tirage d'unités aréolaires à l'aide d'une grille de points se fait en considérant cc~e strates les mailles, carrées et d'égales surfaces, d'une seconde grille placée sur le document cartographique chaque strate est définie p~r la longueur de son côté et les coordonnées géographiques d'un de ses sommets. Ici apparait l'unique problème posé par l'adaptation de la méthode au sondage aréolaire si la grille de tirage a une 'maille constante sur l'ensemble de la base, chaque strate définie par la grille de stratification contient le même nombre de districts échantillonnés, mais le taux de sondage varie alors 'suivant les strates puisqu'il est fonction du rapport entre la surface de la maille qui sert au tirage et la surface moyenne des uni tés de la strate. L' approxi~at.ion par cette méthode, du tirage aréolaire .;. l'aide d'une grille uniforme, nécessite donc le calcul de taux spécifiques à chaque strate. Le programme actuel de calcul des variances d'estimation ne le permettant pas, nous avons préféré procéder, dans un premier temps, à l'approximation de la· variance qu'aurait un sondage aréolaire à taux constant sur l'ensemble de la base. Ce sondage correspond à la procédure de tirage suivante ; La taille de la 1 ; J.DE5ABIE, "Théorie et pratique des sondages" (DUNOD 1966) chapitre 7,7.7 Le tirage systématiqu~ envisagé comme un sondage stratifié, P. 171. -281- grille, redéfinie pour chaque sous-ensemble de la base au sein duquel les districts ont une taille voisine, est proportionnelle à la surface moyenne des unités du sousensemble, ce qui permet d'obtenir un taux à peu près constant. Une telle procédure nécessite en revanche un premier zonage de la base de sondage, effectué d'après la taille des unités. Les résul tat,s qui vont suivre sont donc une approximat,ion de la précision attachée à une telle procédure. Enfin, la méthode appelle une dernière remarque pour optimiser l'approximation du sondage systématique, s1 l'on suit l'idée de DE5ABIE, le nombre de strates et donc leur surf ace, devrait en principe être déf ini de manière à ce que chaque strate contienne deux points de la grille .de tirage. En pratique, aux taux de sondages que nous envisageons, ce nombre de strates (environ 90) ralentit énormément l'éxécution du programme de calcul des variances d'estimation. Nous avons donc retenu des maillages de stratification plus larges, comportant suivant les cas 6 ou 15 strates, ce qui permet des temps de calculs raisonnables tout en gardant un découpage spatial suffisemment fin. 2. .. -Les... do.lUl.é.e..s..---.né.cess.a1..t:eS_ _au.-.-.:t..est._._:_._é.labQr..at.1..o..n.. _ . . de.s dQ~. ._.r.~..s.u1:tÇ;lJ,_.s s.:tr..a.:t..if..i.ça:t..i.Qn.s.__.e.:t..--r..eJl)..a.rqu.e.:L.s..w:J.~:n:ter.p..ré..t..a::ti.o.n L'information permettant l'élaboration des stratifications spatiales dont il va être question provient du système de gestion de base de données localisées TIGRE mis au point à l' OR5TOM. Les fonds cartographiques concernant l'ensemble des district.s de la base de sondage ayant été intégrés dans ce système, nous disposons, grâce â lui, d'un fichier contenant la latitude et la longitude des centres de ces districts. A partir de ces coordonnées géographiques, un programme écrit sur l'IBM affecte chacun des 2619 districts de la base de sondage à une st.rate définie par un intervalle de longitude et de latitude. Trois stratifications ont été produites qui contiennent respectivernent six, huit et quinze classes. Les résultats du test ayant fait apparaître une très faible différence entre les stratifications en six et huit classes, nous n'avons finalement retenues que les stratification en six et quinze classes schématisées sur la figure 2.1. Les stratifications spatiales permettent, lorsqu'on les utilise seules. d'approcher la précision du sondage systèmatique non stratifié. Pour approximer celle d'un sondage stratifié selon un critère morphologique, nous croisons deux à deux les stratification morphologique et spatiale pour obtenir les six stratifications du tableau 2.2. Ce principe remarques des stratifications croisées appelle deux 1. Dans certaines strates contenant un très petit nombre d'unités, l'échantillon ne contient qu'une fraction de district. De ce fait, un tel tirage est impossible à mettre en -282- Figure 2.1 ; schéma du nombre de districts par strate dans les deux stratifications spatiales. Stratification en 15 classes stratification en 6 classes 159 86 43 222 306 108 592 506 81 100 207 20 73 Tableau 2.2 morphologiques, résultantes. 386 275 1138 458 155 206 18 97 croisement des stratifications spatiales et nombre de classes des stratifications Grille 6 classes grille 15 classes 43 classes 80 classes Stratif. sur densité du bâti 6 classes 31 classes 62 classes Stratif. sur densité du bâti 3 classes 18 classes 38 classes Localisation Morphologie Stratif. synthétique 9 classes -283- oeuvre pratiquement. Ce n'est d'ailleurs pas l'objectif de la méthode qui se propose simplement de fournir une approximation qui est, lui, de la précision du tirage systématique prat.icable. 2. Au sein du programme de calcul des variances d'estimation, la détermination de l'allocation optimale se fait en minimisant l'expression de la variance stratifiée : i l s ' agi t d'une somme sur l'ensemble des strates issues du croisement des stratifications spatiales et morphologiques. En toute rigueur, ce calcul n'est pas légitime puisqu' il conduit à faire varier 'le taux de sondage selon la localisation alors que la seule "vraie" stratif ication est la stratification morphologique. On aurait donc du déterminer l'allocation optimale uniquement par rapport à elle. Là encore, l'état actuel du programme de calcul nous en empêchait et les résultats relatifs â l'allocation optimale ne sont que des indications sur l'ordre de grandeur du gain amené par la procédure de tirage sur grille. Pour ce test, nous n'avons retenu que trois caractères démographiques qui sont le .total de population sans doubles compte et deux ratios par rapport à la population totale population de nationalité française et population de 5 ans et plus. Ce choix est dirigé vers les caractères dont l'estimation profite le plus des stratifications morphologiques. Le tableau 3.1 présente les gains de précision obtenus grâce aux deux stratifications spatiales et les compare aux gains dus à la stratification morphologique en 9 classes. Sont donnês successivement pour chacun des caractères, le coefficient de variation de l'estimation, puis le gain realisé sur l'amplitude de l'intervalle de confiance en pour cent de l'intervalle non stratifié (allocation proportionnelle dans tous les cas). Ce qui frappe d'abord à l'examen du tableau, c'est la 'variabilité des gains permis par les deux stratifications spatiales, suivant le caractère démographique que l'on estime. On obtient une réduction de 60 % de l'intervalle de confiance dans le cas du ratio population de plus de cinq ans 1 population totale, alors que le gain n'est que de 2 ou 4 %, suivant le degré de finesse de la stratification, quand on s'intéresse à la proportion de population française. D'autre part, l'amélioration obtenue en passant de 6 à 15 strates est elle aussi variable, mais cette fois, ce sont l'estimation du total de population sans doubles comptes et celle de la proportion de français qui en profi t.ent de facon significative. Le tableau montre également que, dans certains cas, le gain que permet la bonne répartition spatiale de l'échantillon peut être égal et même supérieur à celui dû à la stratïfication morphologique. -284- Tableau 3.1 : coefficients de variation et gain de précision obtenus avec les stratifications morphologiques et spatiales pour trois caractères démographiques (allocation proportionnelle). POPSDC Caractères POP+5 POPFRANC -------- -------- POPTOTAL POPTOTAL (1) (2) (1) (2) (1) (2) 10.13 0.00 0.78 0.00 3.03 0.00 Stratif. morpho. synthétique (9 classes) 9.08 10.40 0.31 60.30 2.57 15.20 Stratif. sur la localisation (6 cla.'3ses) 9.70 4.20 0.33 57.70 2.96 2.30 St.ratif. sur la localisation (15 classes) 9.25 . 8.70 0.30 61.50 2.91 4.00 Stratifications Non stratifié (1) : coefficient de variation (%) (2) gain sur le coefficient de variation en pour cent coefficient de l'estimateur non stratifié. du -285- Deux questions se posent maintenant : 1. Du point de vue de l'information qu'elles apportent, les deux types de stratifications, morphologique~ et spatiales, sont en partie redond,3nts. Il est donc probatlle que les gains liés â chacun d'eux ne s'additionnent pas entièrement lorsqu'on construit les stratifications croisées. On peut, en plus, se demander si l'amélioration permise par le tirage systématique, représenté ici par la stratification spatiale, est la même quelque soit la stratification morphologique employée. 2. La variabilité, selon les caractères estimés, des gains permis par la stratification spatiale peut avoir, à notre sens, deux explications : - premièrement, certains caractères démographiques liés que d'autres à la localisation des districts. sont pl us - deuxièmement, le niveaux de finesse de la partition spatiale retenue comme stratification peut suffire â rendre compte des variations dans l'espace urbain de certains caractères, alors que pour d'autres, ces variations on lieu pour une part importante à l'intérieur de la maille employée. Dans ce cas, on devrai t en stratifiant plus, augmenter le gain de précision de manière sensible. On le voit, le gain dû au sondage systémati que semble devoir 'varier suivant le caractère est.imé et également, suivant le degré de finesse de la stratification morphologique de départ. En examinant. les résultats obtenus lorsqu'on croise les àeux types de stratification, nous tentons maintenant de préciser ce qui vient d'être dit. Le tableau 3.2 donne les coefficients de variation correspondant aux six croisements de stratifications possibles ( 3 stratifications morphologiques ie départ et. 2 niveaux de stratification spatiale). ,Tout d'abord, on constate que le gain amené par la srtatification spatiale est effectivement du même ordre quelque soit la stratif ication morphologique. Par contre, il demeure très variables selon le - caractère démographique que l'on cherch~ à estimer. L'effectif de population sans doubles comptes ne profite que très peu de la stratif ication spatiale alors que l'estimation des deux ratios est améliorée sensiblement (30 à 50 %), Il est particulièrement intéressant de noter que le ratio "population de nationalité francaise 1 population totale", dont l'estimation ne bénéficiait que très peu de la stratification purement spatiale, profite maintenant beaucoup mieux des stratification plus fines. Pour cette variable, on constate donc un premier gain lors de l'introduction d'une sratification morphologique, puis un second gain du même ordre que le premier lorsqu'on st.ratif ie spatialement (environ 40 ~~ du coeff icient. de variation dans les deux cas), Il semble donc que certain caractères démographiques présentent plusieur niveaux de · -286- Tableau 3.2 : coefficients de variation et gains de précision obtenus sur l'estimation de trois caractéres démographiques à partir de stratifications croisant un critère morphologique et un critère de localisation. (six croisements, allocations proportionnelle et optimale) POPSDC Caractères (*) Sans strat. POP+5 POPFRANC -------- -------- POPTOTAL POPTOTAL (**) (**) (1) (2) (3) (1) (2) (3) (1) (2) (3) 10.13 0.00 0.00 0.78 0.00 0.00 3.03 0.00 0.00 1) Croisements avec la stratification morphologique .syntétique en neuf classes. Strat. morpho (9 cl. ) 9.08 7.67 24.30 0.31 0.24 69.20 2.57 1.89 37.60 morpho (9 cl.) x loc. (6 cl.) 8.96 7.16 29.30 0.25 0.19 75.60 2.00 1. 55 48.80 morpho (9 cl.) 8.93 x loc. (15 cl.) 6.83- 32.60 -0.25 0.19 75.60 2.03 1. 50 50.50 (*) Estimateur sans biais sous plan proportionnelle à la surface des districts. à (**) : Estimateur du ratio sous plan équiprobable. probabilité -287- Tableau 3.2 : coefficients de variation et gains de précision obtenus sur l estimation de trois caractéres démographiques à partir de stratifications croisant un critère morphologique et un critère de localisation. (suite) J (six croisements, allocations proportionnelle et optimale) POP+5 POPSDC Caractères (*) Sans strat. -------- POPTOTAL POPFRANC -------POPTOTAL (**) (**) (1 ) (2 ) (3) (1) (2) (3) (1) (2) (3) 10.13 0.00 0.00 0.78 0.00 0.00 3.03 0.00 0.00 2) croisement avec la stratification en six classes de densité du bâti. Strat. dens. (6 cl.) 8. 81 8. 59 15. 20 0.38 0.36 53.80 2.73 2.24 26.10 Dens. (6 cl.) x loc. (6 cl.) 8.57 7.98 21. 20 0.26 0.23 70.50 2.00 1. 56 48.50 Dens. (6 cl.) 8.37 x loc. (15 cl. ) 7.48- 26.20 _0.25 0.21 73.10 2.00 1. 58 47.90 (*) Estimateur sans biai s sous plan proportionnelle à la surface des districts. à (**) : Estimateur du ratio sous plan équiprobable. probabilité -288- Tableau 3.2 : coefficients de variation et gains de précision obtenus sur l'estimation de trois caractéres démographiques à partir de stratifications croisant un critère morphologique et un critère de localisation. (fin) (six croisements, allocations proportionnelle et optimale) POPSDC Caractères POPFRANC -------- (**) (**) POPTOTAL POPTOTAL (*) Sans strat. POP+5 -------- (1 ) (2 ) (3) (1) (2) (3) (1 ) (2) (3 ) 10.13 0.00 0.00 0.78 0.00 0.00 3.03 0.00 0.00 en trois 3) croisement avec densité du bâti. la stratification classes de Strat. dense (3 cl.) 8.90 8.77 13.43 0.41 0.39 50.00 2.92 2.60 14.20 Dens. (3 cl.) x loc. (6 cl.) 8.74 8.29 18.16 0.26 0.24 69.20 2.33 2.00 34.00 Dens. (3 cl.) 8.85 x loc. (15 cl.) 7.91 21. 90 0.26 0.22 71.80 2.37 1. 98 34.70 (*) Estimateur sans biais sous plan proportionnelle à la surface des districts. à (**) : Estimateur du ratio sous plan équiprobable. probabilité -289- variation spatiale appréhendables, a.u niveau de l'amélioration d'un sondage soit par la stratification mor-;~ologique, soit par le tirage systématique aréolaire. Le décou-;age de l'espace urbain en sous ensembles morphologiquement homogènes, rend compte d'une partie de la variation, tandis qu' à l'intérieur de ces strates, le tirage systématique à l'aide d'une grille de points permet d'appréhender les variations plus locales. 1 La dernière constatation à faire sur le tableau 3.2 est que le gain obtenu grâce aux stratifications croisées est équivallent que la division spatiale soit faite en six ou en quinze classes. On peut donc penser que l'on parvient, grâce à la méthode retenue, à une approximation correcte du gain qu'amène le tirage systématique. Pour conclure, résumons les leçons que l'on peut tirer du test. En premier lieu, il confirme qu'un ti~age aréolaire systématique, en assurant une bonne répartition géographique de l'échantillon, permet une amélioration sensible des estimations. Deuxièmement, il apparait que le gain à a~tendre d'un tel tir.age est variable suivant le type de cara~tère que l'on cherche à estimer: il se situe, dans nos exem?:es, entre 10 et 50 % du coefficient de variation correspc~~ant au tirage strictement aléatoire. Dans les cas stra~ifiés, il sera évidem.:nent d'autant plus important que le ca~actère variera localement à l'intérieur des strates morphologiques. P~r contre, pour un caractère démographique ào::.né, le gain dû au t.irage systématique a été le même p::Jur les trois stratifications morphologiques testées. On peu-:-, nous semblet,-il conclure à une certaine robustesse de ~ette technique quand on change de critère de stratificatior., du moins en gardant un niveau de finesse des partitions comp3rable. J Enfin, la méthode d'assimilation à un tirage s~ratifié d'aprés cri tère spatial semble efficace pour évaluer ::'e gain apporté par le tirage systématique que nous pratiquerons. Pour une ville de la taille de Marseille ou de Quito, il semble qu'un découpage de l'agglomération en une di=aine de zones géographiques soit suffisant pour obtenir une approximation satisfaisante de ce gain. -2 90 - -291- Annexe 18 PRESEnTATIon DES CLASSIPIcAnons DY. L'ImAGE THEmAnc nlAPPER DE mARSEILLE ; DESCRIPTEUR -DEnsITE DU BAIlAlain Jnich@l, A vrill{)87 InTRODUCTIon. Rappel. Objectifs du-progrmnme de recherche de l'ORsrom. Problématique du travail effectué. Déroul€'ment de l'étude. JusUIi<.:<.lUoU du (.;1Loi.x. du dtt~(.;l·iplttw· DJ::.m.illt DU llAl1. Explication de la démarche suivie. Il ETUDE DU DECOUPAGE mORPHOLOGIQUE ISSU DU DESCRIPTEUR "DEnSITE DU BArI" OBSERVE SUR LA ffiOSAIQUE PHOTQ-AERImnEAU 1/23.000 Rappel des C<JrQctéristiques statistiques des 6 canaux de Thematic mapper. !.l) Statistiques descriptives sur les variables ro.diométriques. 1.1.1) Les valeurs radiométriques brutes. 1.1.2) L'indice de végétation (Tm4-Tm3)/(Tm4+Tm3). 1.1.3) Les néo-canaux (4-5).(4+5),(4-5)1(4+5). f.l.4J Les composantes principales 1.2) Etude aommaire de la texture des zones morphologiquement homogènes. 1.2.1) L'écart type local et la moyenne locale. 1.2.2) matrice de cooc::currences des niveaux de gris. 1.2.2.1) Etude des matrices de cooccurrences. 11) OBSERVATIOns SUR L'ECHAnTILLOn DE TRAVAIL 11.1) Comparaison des surfaCes calculées à partir de différentes sources. II.2) statistiques sur le coefficient densité du bâti. II.2.1) Etude de la distribution du coefficient densité du II.2.2) Répartition du coefficient de densité du bâti par modalité. III) lES REGRESSIOns 111.1) Régressions entre les canaux bruts de Tm, les néo-canaux, les indices de texture et les coefficients de densité du bâti danales sous 111.1.1) matrice des corrélations à l'intérieur des sous III.1.2) Les régressions simples, n1ultiples et polynomiales. III.1.3) L'étude des résidus 111.1.3.1. Régression simplEt BATIIIVG -292- III. 1.3.2. Régression polynomiale BATI!IVG III.l.3.3. Régression multiple BATIlInDI, ACPI III.l.3.4. Régression multiple BATIIInD1, ACP1, IVG IV) LES CLASSIFICATIOns IV.l) Seuillage du canal Tm 4 IV'.2) Régression multiple BATI/ACPl, mm IV .2.1) Classification des pixels. IV.2.2) Classification des îlots. IV.2.2.1) Seuillage des classes à l'aide des nuées IV.z.2.Z) seuillage à partir des valeurs extrêmes appartenant à des îlots typiques de leur modalité initiale IV.3) Classification de type barycentrique. IV.3.1) Classification des pixels. IV.3.2) Classification des îlots. IV.4) Classification de type nuées dynamiquClS (non supervisée) sur les îlots. conclusIon ET PERSPECTIVES. liste des logiciels utilisés. ELEmEnTS DE BIBUOORAPHIE. AnnEXES. 1Etude du de8cripteur DEI1S1TE DU BAT!. II L'échantillon de travail. III L'étude des régressions. III.2) Les régressions dans l'ensenble sous-îlots et bande de 16 mètres autour des sous-îlots. III.2.1) Les matrices de corrélations. III.2.2) Les régressions simples. multiples et polynomiales 111.2.3) L'étude des résidus. IV Les classifications. -293- InrRODUCTIon Ob jectiIs du programme da recherche de l'ORSIOJD Dans les ~1l&S des pays en développement. la croissance démographique est telle que les méthcdes classiques utilisées jusqu'à présent pour estimer des effectifs d'!t population sont inadapté~. Les coüt3 technique. financier et humain des recen3ements emaustifs Nndent prohibitive une telle opération pour une pérlodicité inférl~ure à une dizaine d'années. Ouant aux enquêtes par sondage. l'absence d'une base de sondage complète et; à jour hypothèque fortement; leur flabl1ité. Cependc.....ù. 'seul un système basé sur la technique des sondages peut remplir les conéluons de souplesse et de rapidité nécessaire dans les villes à croissance démoc;ro.phique rapide' 1 . Connaître âe façon approfondie la morphologie du tissu urbain pérmet de réaliser une stratification de respace urbanisé qui ne peut qu'améhcNr le résultat d'une enquête effectuée sur une base de sondage stratifiée et oxhawstiTe. Les missions aériennes deviennent de plus en plus rares et onéreuses. Par contre les satellltes récemment mis sur crbitre délivrent des images dont la résolution spabale est d'li plus en plus précise. Leur Npétitivité. ainsi que la richesse des informations qu'ils enregistrent rendent leur utilisation attractive. néanmoins. l'interprétation de ces images nouvelles en milieu urbain est plus déliCQte que celle des photographi&s aériennes al.lXquelles nous sommes désormais habitués. L'objectif t:rmcipal assigné au programme de recherche consiste donc à développer une mét.hode de collecte démographique par sondage aréolaire stratifié sur lmage satelhte. La stratüication sera obtenue après traitement des images Thematic mapper ou SPOT de façon à faire apparaître les différents descripteurs de la morphologie urbalne ~rtinent.s pour une observation démographique. Ce sont les étapes de la mise au point de cette stratüication. du moins la mIse en évidence du premier de ces descripteurs. LA DEnSITE DU BArI. que n0U3 exposons daIUJ ce l'Qpport. ProblémaliQye du trayail effectué nous posons comme hypothèse de départ qu'un 8Vstème de relaUons étroit.es enst.e entre la morphologie urbaine et. la démographie. L'axe central de notre problématique est simple: est-il possible d'extraire d'une image Landsat Thematic ffiapper des iniormations pertinentes pour rendre compte de la morpholoqie urbame. et plus par4culièrement ici de la densité du bâti? Les questions qui en découlent immédiatement sont les suivantes: - Quels sont les moyens les plus appropriés pour traiter les informations initiales (les valeul"'S du pixel dans les différents canaux) afin de mesurer la dénsité du bâti? Quelle m4thodologie employer? - Quels sont les paramètres spectraux ou spatiaux qui discriminent le mieux la densité du b<iti ? - Comment mesurer la fiabilité des traitements développés.? C'est à toutes ces questions que nous apporterons un début de réponse au cours de lA propos du traitement informatique des données localisées. Une expérience en cours: télédétection et observation des populations urbaines. F. DUREAU. -294- cette étude. Dôroulement de rét.ude JusUficaUon du choix du descripteur DEnsITE DU BAn Une analyse de la mosaïque photQ-aérienne de la Ville de marseille a été réalisée. Chacune des 542 zones homogènes délimitées a été décrite à. l'aide de Il critères morphologiques. Parmi ces Il descripteurs retenus et testés sur marseille, celui décrivant la densité du bdtl nous a semblé le plUS opportun à mettre en évidence sur l'image satellite en premier lieu. En effet ce sera celui qui interviendra le plus fortement dans l'explication des variations spatiales des indicateurs dêmographiques. Ce descripteur caractérise l'ensemble de la zone d'étude à. l'aide des 6 modalités suivantes: non BATI. TRES FAIBLE. FAIBLE. moYEnnE. FOR.TE. TRES FORTE. Le but de ce travr.lil est de générer à. partir d'images Landaat Tm 6 canaU%. une imaqe qui rende compte de la densité du bâti observée sur mosaïque. et vérifiée sur le terrain. De façon plus pragmatique. il s'agit donc de classer les images de Landsat Tm afin de se rapprocher le plus possible de l'interprétation visuelle de la densit.é du bâti réalisée sur la mosaïque photo-aérienne. Explication de la démarche suivie Dans 'ln premier temps, nous avons travaillé sur un fichier image généré par TIGER 1 (Photo1.i) qui décrit. la zone d'étude en fonction des 6 modalités du descripteur DEnsITE DU BArt (nOn BAT!, TRES FAIBLE. FAIBLE. mOYEnnE, FORT, TRES FORT). A chacune des différentes zones pas nécessairement connexes est affectée la valeur de sa modalit.é (SOURIS m., 1986). Des st.atistiques descriptives classiques sont ensuite calculées pour chaque modalité et dans chacun des 6 canaux de Landsat Thematic mapper. Celte première étape. de "dé9rossissage", vise à déterminer les canaux, les combinaisons de canaux (indices) et les opérateurs spatiaux (indices de texture) qui apparaissent les plus discriminants. Aucun résultat statistique issu de celte partie de l'étude ne sera pris en compte pour calculer des coefficients de régression ou pour initialiser une class1fication. En effj3t, la démarche choisie consiste à initialiser le processus de classification à partir d'un échantillon (de travail) et à. comparer les résultats obtenus soit à l'ensemble de la zone d'étude. soit à un autre échantill~n (de vérification). Aprés le tirage des 80 ilota échantillon, une nouvelle image multithématique ceUe fois, a été générée par TIGER (Phot.oS.1), en croisant la DEIlSITE DU BAn avec les îlots échantillon (Photo t.·H. Dans l'image résultante l'enbté n'est plus l'ilot 1Sgslème de gestion de base de données localisées mis au point par l'Unité d'Infographie de l'ORSTOm. -295- l'îlot mais le sous-îlot. En ·eCCet. compte tenu de la taille de certains îlots ou de la complexité du tisS'J urbain, il arrive que les îlots InsEE ne sOIent pc.s entièrement compris dans des zones morphologiques de mème modalité. Une enquëte sur le terrain (voir annexe Il)a eu lieu en Juin 1986 afin de tenir compte de3 eventuelles constructiorus ou démolitiorus intervenues entre la date de prise de vue d" photographies aériennes et celle de l'enregistrement de l'image Tm. De plus il s'est avéré nécessaire de se déplacer sur le terrain afin de pouvoir caler les informations que l'on a recueillies sur la photographie aérienne avec la réalité terrain (nature du toit, hauteur du 'bâti. etc...). La superficie de l'élément bâti a pu être déterminée, ainsi que le rapport (surface bOtie/surface totale de l'îlot) qui est noté coefficient de densité du baU dons ce texte. Les statistlques issues des indices qui nous ont paru les plus discriminants ont alors été calculees pour chaque sous-îlot de l~échantillon. Min de quantifier le pouvoir de discrimination des d1!férents canam. néocanaux (combinaisons de canaux bruts) et opérateurs spatiam, diverses ~ssion.s simples, multiples et polYI10mi al es ont été tentées avec le coefficient de densité du bâti calculé précédemment. Les plus performantes sont présentées accompagnées d'une analyse des résidus indispensable pour mieuz comprendre la raison des écarts constatés. Di,rers a.lgorithmes ou méthodes de clossüication initialisés sur l'échantillon de travail et testés sur l'ensemble de la zone ou sur un échantillon de vérification ont alors été expr?rlmentés; unA discussion sur leur fia.bilité comparée. leurs avantages et inconvénients s'en suivra. Les individus classés sont soit des pixels. soit des îlots. En té2éd~tection. classer des zones pré-définies et non des piXels est peu courant; nous verrons pourquoi cette façon de procéder améliore nos résultats nous C1borderon3 pour tM'miner les problème3 qu'induit la ré301uüon d'un pixel LAnDSAT Tm de 30 m de côté en milieu urbain et nous concluerons sur la nécessité d'adapter les méthodes classiques de class1!1cation à ce (ail particulier ainsi qu'à notre problématique spéc:üique. -296- 1 - ETUDE DU DECOUPAGE mORPHOLOGIQUE ISSU DU DESCnIPTEUR DEnsITE DU BArI OBSERVE SUR LA mOSAIQUE PHOrO-AERIEnIlE AU 1123000 L'objectif de ce paragraphe est de déterminer quels sont les canaux bruts ou indices qui sont le plus liés au descripteur DEnSITE DU BATI. Peu de chercheurtil travaillant sur le milieu urbain se sont intéressés à la densité du bâti et la plupart d'entre eux: suivent une thématique plus fonctionnelle. Leuns pr-incipuux postes de classification sont les suivants : pavillonnaire, grands ensembles, usines et commerces, etc.... Contrairement au cas du milieu agricole, aucun ind1ce ne s'est impol!5é danl!5 la liUérolure. et ce quelle que l!5oit la problématique choil!5ie. En conséquence, nous testerons successivement les canaux bruts. les indices les plus couramment util1sés, ainsi que les composantes principales. Dans une deuxième partie, nous étudierons de façon sommaire la tenure à l'intérieur des zones de même modalité, abordée sous l'anqle des matrices de cooccurrences, ainsi que des opérateurs spatiaux les plus classiques. Rappel des caractéristiq.ues statistiques des 6 cgnaux sur l"imaae Tm. de marseille de Février 1983 (voir rapport ATP dOAvrll 87) Les canaux de Thematic rnapper sur lesquels nous travaillons (le canal 6 de Landsat Tm n'a pas été étudié dans ce rapport) présentent du étalements et des distributions très divers (Figure 1.1) . Ces histogrammes ont Até calculés en masquant les valeurs radiométriques sur le canal 4 entre 0 et 9 afin que les réponses dues à la mer ne soient pas prises en compte. Ces distributions sont unimodales. Les données du tableau 1.1 ont été calculées sur l'ensemble de la zone d'étude: elles tiennent compte des valeurs radiométriques mesurées sur la mer, contrairement à l'histogramme. Tableau 1.1 - moyenne et écart-tyPe des canaux TIn CAnAL FEnETRE mOYEI1IlE ECART-TYPE TIn 1 (bleu: 45-52 J"m ) 58.70 6.79 TIn 2(veM:.: 52-60 l'm) 22.41 4.88 TIn 3 (rouge: 63-69 jAom) 23.08 7.84 76-90 ,..m) 24.49 10.90 TIn 5 ( IR moyen 1 : 1.55-1.75 ~m) 28.88 16.95 TIn 7 (IR moyen 2: 2.08-2.35 ,.m) 17.14 10.01 TIn 4 ( IR proche: -297- Compte tenu du peu d'information que nous possédons sur les traitements qui ont été effectués en amont. c'est-à-dire lors de la réception des images, il serai inopportun et risqué d'en tirer des conclusions à priori sur la valeur intrinsèque d tel ou tel canal. En particulier. il est excessif de conclure que le canalS est le meille pour l'unique raison qu'il offre un écart tqpe plus important que les autres. né~moirus. la faible valeur des écarts-t.ype dans toua ll's canaux laisse augure certaines diCCicult.és quant à la discrimination de nos différents thèmes à l'intérie de la v1lle. nous avons effectué une analt,lse en composantes principales sur un fichier Image dans lequel la mer est masqué. Les d1!férents canaux ont été centrés et réduits'lors des calculs. n01..lS avons pu en tirer les indications suivantes: - Les canaux sont fortement corrélés entre eux (Tableau 1.2); la corrélation la plus faible (0.65) est obtenue entre les c~aux 4 et 1 . - Les 3 premiers Cl%9S e%pliquent 98.2 ~ de la variance totale (respectivement. 80.4 ; 8.0 ; 'J.7 ). - Tous les canauz conlribueml dCUUI des proportionB équivalentes à la formation de la première composante principale.. - La seconde composante oppose les canaux du V1s1ble (Tml, Tm2, Tm3) aux autres canaux (Tm4. Tm5, Tm7) de l'infra-rouge proche et moyen, - La troisièm~ composante est imputable à l'opposition entre !'infra-rouge proche (TIn 4) et les deux infra-rouge moyezu (Tm5 et. Tm 7). Tableau 1.2 - CoeCCicienta de corrélation entre canaux Cl C2 C3 C4 C~ Cl 1.00 C2 0.9.."5 1.00 C3 0.95 OJn 1.00 C4 0.65 0.74 0.75 1.00 CS O.Tl 0.81 0.84 . 0.85 1.00 C7 0.82 O.~ 0.83 0.70 O.~ C7 1.00 . Au vu des ces résultats nous avons conclu à l'intérêt des combinaisons de conaux (1.4.7) ou. U.5.7) dont la 'lignification lhématique roetail à. dôlQrrniner. UnQ composition colorée de chqcune des d8U% combinaisons a été tirée sur .papier. En première approche, la combinaison 0,4.7) distingue plus particuliérement les espaces végétaux contrairement à la seconde 0,5,7) qui renseigne plus spécifiquement sur les espoces minéraux. -298- Figure 1.1 - Histogramme de 6 canaux de The matie Mapp er- 22Sgl L· Z"I' ln e- ~ sa liJlJmtm]XI:bl.-._-r-.:.__~-___:_ .-; ':OlnOll. l lill1lllilllllilll .diillil -----.. lL---sa .' .. 1U " , . 59 .: Canal -r llltCIn :l:...., r---, " , , 1ge 2 • " 22591 '- Cn~l. J sa .., lU -299- Figure 1.1 - Histogramme de 6 canaux ne Thematic Mapper - se Cü.na.t 4 i 199 22591 Cd. I14t 5 22598 •• se 191 ··300- 1.1) statistiques descripUvco our Ica variablclJ radiométriquca Ces statistiques. valeurs radiométriques brutes. indice de végétation et néo-canaux. ont ét.é calculées sur des zones morphologiquement homogènes délimitées sur photographies aériennes à l'échelle 1123.000. numérisées puis intégrées dans le système de gestion de base de données TIGER .... L'image de la densité ainsi obtenue (Photof .1) a été superposée aux 6 images corr9spondant aux 6 canaux de Thematic ffiapper. Existe-il des variables radiométriques qui soient liées à la densité du bâti ? Telle est la question à laquelle noua allons tenter de répondre au cours de ce paragraphe. r.1.ll Les vgleurs rgdiométriqyes brutes. nous avons effectué des statistiques sur 6 des canaux de Landsat TIn. le 7 iéme canal ( TIn 6 infra-rouqe thermique) étant provisoirement mis de côté. Dans toutes les figures qui vont suivre. les moyennes de valeurs radiométriques par modalité sont portées en ordonnée. et les modalités sont indiquées en abscisse par ordre croissant de densité. Figure 1.2 - Variation des canaux bruts en fonction des modalités 70 60 50 ~ CNML1 .. CANAL2 "CANAL! 40 ~ CAHAL4 .. CANAL5 30 -0- CANAL 7 20 10 2 0 ! 4 5 7 HOOALITE ( DEnSITE CROISSAnTE) 1: non BArt. 2: TRES FAIBLE. 3: FAIBLE. 4: mOYEI'U1E. 5: FORTE. 6: TRES FORTE La modalité nQ 1 re<Jroupe toutes les zones non bâties. Les, numéros (de -301- modalité) suivants col"T'espondent aux zones de plus en plus denses. Il apparait clwrement que seuls les canaux 4 (infra-rouge proche) et 5 (infrarouge moyen) varient en [onction de la modalité du descripteur retenu. On s'aperçoit que dans ces deux canaux, à partir de la modalité FAIBLE ( voir Tableaux 1.3 et 1.4 en AIlI1EXE 1),10 moyenne radiométrique décroit lorsque la densité augmente. La modalité n~ 1 (non BATI) apparait comme la plus disparate avec l'écarttype le plU3 impx-tant darus le canal 4 . En effet. elle reçroupe des zones très différentes: carrières, étendues agricoles. espaces boisés etc... De ce fait elle ne pourra certainem~ntpas être mise en éVidence à l'aide d'un seul canal Tm et devra. être traitée à. part. Les zones suivantes paraissent plus homogènes à mesure que l'on se rapproche de la densIté ma.nmum (écarts-type plus faibles) mais cela ne semble pas uniquement imputable à. leur plus faible étendue compte tenu des maxima et minima moins élOIgnés. On remarque une coupure importante surtout dans le canal 4, entre d'une part les moyennes des zones très faiblement. fa.iblement. et moyennement oobes et., d'autre part. celles des zones à forte et très fort.e densité. Cette coupure lwsserait supposer l'existence d'un seuil important entre les modalités moYEnI'lE et FORTE. L'analyse des coetf1cients de forme. asymétrie et aplatissement. dans les canaux 4 et 5 (Tableaux 1.3 et 1.4 AnnEXE 1) nous apporte les indications suivantes: - les dlI!érentes modalités présentent une distribution léqèNment dissymétrique vensles fortes valeurs. - tous les coefficients d'aplatissement sont posiüfs, ce qui caractérise une distribution mOInS aplatie que la normale; c'est plus particulièrement le cas pour les modalités rRES FAIBLE et TRES FORTE. ou ce phénomène est. plus accentué. L'analyse des histogrammes des d1ff'rentes modallt's dans le canal 4 (Figure 1.3) met en relief quelques résultats intéressants : - tous les hIstogrammes présentent des distributions unimodales: on note cependant quelques maxima lOCQux, - les modalit.és rRES FAIBLE et FAIBLE possèdent des distributions quasi semblables, qui sont aussi très proches de celle de la modalité non BAn; cependant le cor<lctère asymétrique de la répartition est. plU8 accentué pour la modali té non BArI. - les histogrammes se resserTent autour de la moyenne lorsque l'on considère les mod~ités les plus denses, - les densités les plus fortes correspondent aux valeurs radiomêtriques le8 plus faibles. Les résultats de cette première opération nous incitent à travailler en priorité sur le canal 4. secondairement sur le canal 5, airusi que sur des combinaisons de ces deux canaux. 1.1.2) L'indice de végétation (rm4-Tm3)/(Tm4+Tm3). Il peut paraître paradoxal de faire appel à un indice de végétation lorsque l'on étudie le milieu urbaIn. Cependant cet indice distingue bien les zones bâties des zones non bâties ce qw s'avère être une propriété primordiale dans notre étude. On 1736 332 51 1 1 51 ,{ci.; ~ L, TC 'r"IC'fDJ ri C 1 N o f""l 1 516 53.. 1 51 1 51 51 -303- regrettera le mois d'er_~strementde l'imag9 (Février 1953) qui ne favorise pas les cont.ra.stes entre les zor.e3 urbaines et les zones rW"Clles. Les résultats do?S statistiques descriptives par zones de l'indice de véQétaüon réétalé linéairement entre la moyenne et + ou - 2 écarts-type sont exposés dans la Figure 1.5. Le tableau 1.5 des statistiques est présenté en AnnEXE 1. Compte tenu du mode de réétalement choisi. il ne faut pas s'étonner de la valeur importante des écart.3-type comparau"n)ment à ceux calcules 3Ur les canaux brut.3 que nous n'avions pas réétalés. Ces écarts-type sont donc à comparer à la valeur 64. Les résultat.3 obtenus avec cet indice sont intérMlsants. mais les écart.3-type des différentes modalItéos sont trés importants et ne permettent pas de séparer immédiatement les dl![èrenls types de tissus urbains; néanmoins on note que cet indice varie de façon Inversement proportionnelle à la densité. Seules les modalités FORTE et TRES FORTE semblent plus homogènes et se distinquent davantaqe; cela permet en particulier de mi~ distinguer la transition entre espace urbain et. espace non bâti ou très ?'lu bâti (BOASSOn et al, 1083) . Comme il étQlt prévIsIble. la Figure 1.4 des histogrammes bidimensionnels par zone nous confirme que l'indice de végétation et le canal" ne sont pas corrélés. il est donc probable que la combinaison du canal 4 et de l'indice de véqétaüon accroisse de façon trè's eignificative la discrimination des zones morpholoqiques. Les StructurM curvilignes que nous constatons sur certains histoqrammes sont dues au mode de mtalement linéaire (+ ou - 2 écarts-type) effeçtué sur l'indice de végelation. 1.1.3) Les néo-çgnaux (;-5), (4+5) et (1-5);(1+5), Ces néo-canaU% ont été élaborés selon la même tt'Chnique que l'indice de végétaüon. nous les avons étudiés car ils résultent de combinaisons des 2 canaux bruts de Land8al Tm les plus liés au descripteur DEnSITE DU BATI Les résultats du néo-canal (4-5)/(4+5) sont présentés en AnnEXE 1 (Tableau 1.8). Tous ces néo-ca."1~U%sont liés plus ou moins fortement au descripteur DEnSITE (Figure 1.5); cependanll'importance de ces écart.3-type rend l'emploi de ces néocanaux délicat. nous notons avec intérêt la remarquable liaison entre les modalités du descripteur DEnSITE DU BAn et le néo-canal (4-5)/(4+5). Ce néo-canal noté ultérieurement mDl est le seul des indices créés à suivre précisément les variaüons de la densite du bâti telle qu'elle a é~é définie lors de l'interprétation de la mosaïque. et ce quelle que soit la modalité considérée. ë!i ". .-. .. -. -. '0 ". 15& 0' • o o 0 . ....... :: ..... .. '" .." • . . .....: -.. ...... - ... .... ................. .. .. . .0' ,0 o. • • """ 'o • . . ........::::.:: .. . .......-.... .". ::::::... •• 0 . .. -........ .... " .... .. . .... . 158 .... .... .. " . . .- • &" t.lr.! j:" 58 Figure r.3 - Histogramme bidimensionnel du canal TM 4 et de l'indice de végétation par modalité - 1 W o ~ 1 5 es S.IVe,. !.ve, . , . .. .. .. .. .. -.. .... .... .... .. .... . ... ...... -..-.. ...... . .. .. ... .. ... ...... . -.. .... .. .. .... .. . .. .... .. . .. .. .. ... .. ......... .. .... .. .. .. .. . .. .... . . . ..'" . .. .. ... .. ....... . .... . .. . . . .. . .. . .. .... . -- - .... " . .., .. .... ... .... . - o lse .. ...... o o . • . . .. . .. . 0::.:<»::::'0, ':.,. , .... • ....: . . ..... . " .. l .. ..... '.-.. . -.... " ..... .... .. ... .. .... .. . 'o. 158 .. • .0, " .0 , .. .. .. .. . .." . . .... .. .. . . .. ...... .. .. .. 5& .. rv~ .. .... ...... . .. .... . .... . .... . . .. ...... ...... . ..'" ..... .. ... .. .......... . .. ...... .. .. .... .. ... o. • . s· o' . .. ." • o ." " • . 5e . -305- Figure 1.5 - Variation des néo-canaux en fonction des modalités 190 160 -0- (4-3)/(4+3) ... (4+5) .. (4-5) ~ (4-5)/(4+5) 120 100 90 60 -+-......---.-....--.---..-r--""T""".......---..,~~...,...--..-....-..., 4 5 7 o 2 3 6 MODALITE ( DEnSITE CROISSAnTE) 1.1.4) Les composant~ principales. Compte tenu du pourcentage de variance expliquée Par les deux premières (Q4.4~). eUes seules ont été retenues pour une étude plus approfondie. composantes -306- Figure 1.6 - Variation des composantes principales par modalité 160 140 120 -0 COMPOSNm: 1 .... COMPOSNfTE 2 100 eo+-"""--'T-""'-"'T"""'--r'~-""'-"""''''''''-r--..,......,.........,---r o 2 4 5 6 7 MODALRE t . Ce graphique confirme ce que noue avions constaté vilNellement, à savoir que la deUXième composante principale est liée à la densité du bâti, c'est donc un néocanal à conserver. Cependant, nous constatons que le minimum se SItue une nouvelle Cois dans la modalité TRES FAIBLE (comme pour l'indice de végétation) et non dans la modalité non BArI. Il apparait donc une sorte d'anomalie qu'il nous appartiendra d'expliquer lors de l'analyse de l'échantillon de travail. Les écarts-type intra-modalités demeurent très importants. Conclusions partielles. Le mode de réétalement. choisi ("ou- 2 écarts-lype) induil une dislribution detl différents indices ou indicateurs spatiaux quasi normale. L'analyse des coeCCicients de Corme pour chacune des modalités indique que cette distribution est res~ée mis à. part le cas de la modalité TRES FORTE qui présente une distribution dissymétrique importante vers les Cortes valeurs ains1 qu'un pic au niveau de la moyenne ( voir Tableaux en AnnEXE n. L'enseiqnement que l'on peut tirer de l'analyse de ces néo-canaU% est de chercher à discriminer d'une part le non BATI. d'autre part les zones de densité· modeste, et enfin les densités importantes. Les valeurs des densités permeUant. de seuiller avec efficacité ces:5 ou 4 ·macro modalités" restent à déterminer. Aucun "indice miracle· n'est apparu lors de celle unalyse; la c.'Omoinuil:lon de plusieurs de ces indices semble donc une des voies les plus engageant.es. . -307- Les récentes publications à propos d'études urbaines Cont mention de l'intérêt qu'il faut. porter à le texture qui apparait. comme un indicateur discriminant. les modes d'occupation du sol efficacement.. C'est. donc à l'ét.ude de la t.ext.ure dans les zones homogènes (modalités) que nous avons consacré la deuxième partie de ce paragraphe. . I.Z) Etude sommaire de la texture des zones morphologiquement homogènes Compte tenu d&S résultats obtenus dans la partie précédente, l'étude de la texture des di!fél'@ntH modalités du descripteur DEnSITE DU BArI parait indispensable. Visuellement, les principales caractéristiques- des structures de différents quartiers tvpés (centre ville dense. pavillonnaire lâche dans le Sud, ou grands ensembles en barres en périphérie nord-Est.) se remarquent. sur les compositions colorm. Est-il possible de quantifier cette texture à l'aide d'un opérat.eur spatial performant. ? 1.2.1) L'écart type locql et 19 moyenne locgle. nous avons testé des opérat.eurs locaux, (écart. t.ype et. la moyenne). en les calculant sur des tenëtres de tailles dit!érentes ( ::5 et 5). sur des fichiers différents (canal 4, première et deuxième composant.es principales) et en les réétalant différemment. Ces deux opérateurs ont des fonctions très différentes: la moy~nn9 locale effectue un lissage et réduit de ce tait la variance à l'intérieur de chaque modalit.é (CUSHIUE J.L, 1084). (TOLL D.L.. 1085). al0r8 que l'écart.-t.ype local earact.éria. l'homogénéïté à l'intérieur de la fenétre de calcul. La principale conclusion à ret.enir de ces opérations est. qu'en règle générale, 19S résultats obtenus avec les dit!érents opérateurs décroissent lorsque la densité augment.e (Figure 1.7). Un seuil import.ant. se sit.ue entre les modalit.és FAIBLE et mOYEnnE. Localement. les zones à densité importante apparaissent donc comme les plus homogènes. En outre, les tenêtres 5·~ paraissent plus adaptées pour e!!ectuer des convolutions sur des images en milieu urbain. compte t.enu de la résolution au sol de !hematic mapper et. des dimensions des batiments. A la suite de nos différents tests, il apparait. clau-ement. que la plus important.e amplit.ude entre les modalit.és est. obt.enue en choisissant. une fenêtre 5"5. Les écarb-t.yPe locaux calculés dan81es 2 premières composant.es principales indiquent une remontée pour la modalité FAIBLE où culmine le maximum des moyennes (v01r Tableaux 1.7 et 1.11). On peut expl1quer ce phénomène par l'abondance et. la proDmit.é dans les ZOnE:U de moowité FAlil1~ de ·pi.x.c.:lu végétuw'" cl de "pixels minéraux" au:z: réponses radiométriques opposées. L'écart-type calculé sur le canal 4 (Tableau 1.8 en A.nm:XE I) suit. plus fidèlement le3 modalit.és de la DEnSITE DU BArI. nous notons une remont.ée de la moyenne dans la modalité TRES FAIBLE qui constitue le mCl%imum absolu des dit!érentes modalités. -308- Figure 1.7 - Variation des écarts-type locaux en fonction des modalités - 150 140 130 -0- N:P 1 5*5 .. CAH45*5 120 • N:P25*5 110 100 90 0 2 3 .. 5 6 7 MODAlITE Ces opérateurs de texture présentent une remarquable homogénéité. Les valeurs obtenues dans les différents canaux oU'néo-canaux sont. très proches. nous noterons une nouvelle fois l'anomalie que constitue la modalité TRES FAIBLE qui présente le maximum pour l'opérat.eur de tenure calculé sur le canal 4 alors qu'il présente un minimum local poUl' <.;e même opén.iLcw· <.:U1<.;ulé UW' lu p.t·cJnièn~ composante principale. Ces indices sont plus fidèlement liés au descripteur DEnSITE' DU BATI à partir de la modalité FAIBLE. . Comparativement au canal 4 et dans une moindre mesure au néo-canal Innl (4-5)/(4+5),les écart-type locoU% calculés sur la première composante principale sont moins liés au descripteur DEnSITE DU BAn. Ces opérateurs locaU% semblent peu adaptés pour résoudre notre problème. les écarts-type résultants étant très importants (Tablea1J% en AnnEXE O. Cependant. ils trouveront leur intérêt lors d'une classification pour aider à classer les pixels non affectés [DUCROS-GAInBART. D et al. 19&1]. nous avons aussi testé les mêmes opérateurs de texture. mais en procédant à un réétalement de type mm-mAX. On s'aperçoit que ces opérateurs sont moins sensibles que cou% ezposés précédemment. néanmoins. ce type de réétalement fait ressortir les transitions extrêmes (très faibles ou très fortes) qui peuvent être noyées lorsque l'on réétale la dynamique entre + ou - 2 écarts-tgpes. Il nous a paru plus intéressant d'étaler la dynamique autour de la valeur moyenne de l'écart-type local. Réétaler de la sorte les valeurs moyennes est préférable. quitte à regrouper les valeurs eztrêmes aux bornes Cl et 255); les phènomènes que nous étudions se situent dans les valeurs moyennes. o. -309- 1.2.2) matrice de coo:currences des piv~ux de gris. Le choix des matrices de COOCCWTence pow' cw'uclél"it>cr lu lexlw'a à. l'intérieur des zones morphologiquement homogènes a été guidé par deux raisons majeures: - c'est une des seules méthodes permettant de quantifier de manière synthétique et rapide la texture à l'intérieur d'une zone pré-déCinle. - cette méthode privilégie une approche probabiliste qui parait bien adaptée au type de texture d~3 Images satellite comme en témoignent les nombreux auteurs qui l'ont essayée (SI.IffiAnI m.,l986L (LAPORTE J.m.,l~l. (DESACHY J.,l980). L'inconvéruent majeur de ces matrices est la perte de la localisation, c'est pourquoi nous avons précédemment testé les écarts-type locaux. nous avons calculé la matrice de cooccurrence des niveaux de gris, ramenés à 128 niveaU% par seuillage des valeurs extrêmes. pour chacune des 6 zones correspondant aux ô modalités du descripteur DEnSITE DU BArI. 11 ne s'agit donc pa.o ici d'une fenêtre gllssanle calculant une nouvelle valeur pour chaque pixel. La relation spatiale retenue est définie comme suit : - distance d enlre 2 puels égale à 1. - angle de 9 =O. avec l'horizontale. Le choix de œtte relation est tout à fait arbitraire. mais il n'existe pa:! de direction privilégiée à l'intérieur de la zone d'étude. les divers réseaux n'ayant pas d'orientation majeure. Des essais ont été pratiqués dans les 4. directions sans différence sensible du résultat.. nous avons éécidé de choisir le canal 4. pour élaborer ces matrices compte tenu des résultats encourageants que ce canal avait obtenu dans la représentaticn du descripteur DEI"l.S:TE DU BATI ainsi que des résultats des opérateurs locaux. 11 est. prévu d'opérer de la même façon avec la première composante de la transformée de Karhunen-Loewe (analyse en compœantes principales dans l'espace des 6 canaux). 1.2.2.1) Etude des matrices de cooccurrences . Les matrices de cooccurrence estiment la densité de probabilité conditionnelle d'un'puel de niveau 1et d'un pixel de niveau J (notée Pd e Ci.j) ). Les matrices e%pOSées ne sont pas symétriques. les termes de la diagonale indiquent le nombre de pixels possédant comme ·voisin. au sens de la relaUon spoUcùe prédéfinie. un pixel de même valeur (noté Pd 9 Ci.j)). On comprend donc qu'une tenure Cine sera représentée par une matriée oû prédominera l'équiprobabilité (matrice pleine) alors qu'à l'inverse. une texture grossière présentera un regroupement des valeurs de cooccurrences aulour de la diagonale (matrice diagonale). . La comparœson des matrices calculées dans les zones de même densité suscite quelques remarques d'ordre général : - la taille des matrices (éléments non nuls uniquement) s'accroit lorsque la densité diminue. La tenure est donc plus uniforme pour les zones de forte densité - un histOÇI'Qffime de distribution des termes de la diagonale principale -310- montrerait l'existence de pics multiple:1. On rcmw'quenl que Ica (.;OOCCWTeu<:,;(,':] de faibles niveaux de gris croissent brusquement vers le maximum alors que celles de fortes valeurs de niveaux de gris décroissent plus doucement. On peut en déduire l'existence de sous-zones homogènes caractérisées par des niveaux de gris très proches: III 18-22 pour la modalité très fortement bâti III 20-24 pour la modalité fortement baU III 22-34 pour ln modalité moyenne '" 2~32 pour la modalité faible III 26-34 pour la modalité très lnibl. III 4 pics à Il, à 22, à 26 et à 30 pour la modalité non bâti. Une première conclusion s'impose: les modalités défin1es lors du découpage morphologique ne correspondent pas à la disu-ibution spatiale des valeurs radiométriques du canal 4. En effet au vu de ces matrices de cooccurrences, on serait tenter de définir 2 classes de radiométrie pour décrire le bâti : - [18,24] forto danaité. - [25.34] faible densité. nous avons généré 6 matrices de cooccurTences sous forme d'imageUes 128 lignes par 126 colonnes en fausse couleur : nous avons donc obtenu une imageUe par modalité. Le nombre de cooccurencu est symbolisé par une couleur. Cette couleur tend d'autant plus vers le rouge que le nombre de cooccurTences est important. A l'invense. un.e couleur à. dominanle bleue i opi éaenlora un nom~ de CC()CcurNlnCGli ~u élévé. HARALICK a défini 14 paraméu-es calculés à partir des matrices de a montré que certains. d'entre eux sont très corrélés aussi nous n'en avons rotenu que :5 pour caractériser de façon synthétique les zones représentant les d.i:férentes modalités (Tableau 1.12). ccocçurrences~ LAPORTE * Le centre de gravité de la matrice de coocc:urrenc:e. fORmULE 1:. Pd.9 U.J) i.j III Le moment angulaire du second ordre augmente lorsque la texture devient plus homogène: seule la modalité TRES fORTE se détache des autres modalités de façon sensible. A l'opposé. les valeurs de ce paramétre pour les zones les moins denses témoignent d'une texture Ü'èa chahutée (la valeur de ce paramètre a été multipliée par 106 dans le tableau présenté en AnnEXE 1). FORmUlE 1:. Pd. 9 U.J) 2 i.j • Le degré d'arqanisaUon du nuage (ou enlropie) mC".Jw·o le désordre de la texture, sachant que ce désordre est maximum (-2*109128) lorsque la distr1bution est équiprobable (cas d'une texture très fine). 11 n'est donc pas surprenant de constat.er que c'est la modalité non BAT! qui se rapproche le plus de cet état. -311- FORmULE -2- Pd.9 (t.j) " log Pd.S U.j) i,j • L'homogénéité locale (ou moment inverse des diIférences) mesure l'importance de plages locales d'égal niveau de gris dans l'image. Comme sa formule l'indique, ce paramétre favorise les termes situés sur la diagonale principale et il tend vers sa valeur ma.%imale (l) lorsque les cooccurrences se reçroupent sur cette diagonale. La moda.1lté TRES FORTE présent~ donc les plages d'équidensité de niveaux de gris les plus ét.aléoN et. 1" plus proches de la diaqonale. FORmULE L Pd.S U,j) 1 (l+(i-j)2) i.j • L'inertie mesure l'étalement du nuage par rapport à la diagonale principale, Une modalité diffère nettement. des autres, le très fort.ement. bâti qui présent.e la plag-e de niveaux de gris la plus compacte. FORmULE L (1- j)2:& Pd.8 (i.j) 1.J Le Tabl~u 1.12 ci-dessous des paro.mètres extraits dc::l matrices de cooccurrences nous permet. une r.ouvelle fois de const.at.er que les trois premières modalités sont. très proches, que la modalités mOYEI1l1E recouvre un tissu urbain très diver8ifié. ot. qu~ !a modalit.é TRES FORTE est. la plus homoqène. Table<lu 1.12 - Statistiques descriptives par modalité: Paramétras extraits des matrices de cooccu.rrences ' mOD CEnTRE DE GRAVITE DU nUAGE SECOnD mOmEnT AnGULAIRE 1 ~l,24 l~ 2 35.20 1788 ~ ~1.38 4 ORGAnISATIOn HOmOGE DU nUAGE LOCALE InERTIE 2.89 0.281 ~.22 2.91 0.235 41.49 2eœ 2,70 0.237 36.~2 30.50 3Se9 2.68 0.259 29.61 5 25.14 ~ 2.S5 0.275 24.10 6 22.00 9835 2.21 0.~26 14.17 . . -312- Conclusions partielles A l'issue de l'étude des néo-canaux. nous en retiendrons deux qui paraissent les plus discRiminant.3 : l'indice d8 végétation (IVG) et l'indice (Tm4-TmS)/(Tm4+TmS) qui sera noté mDI dans la suite de ce travail. Par ailleurs. l'écart-type local calculé sur le canal Tm4 est l'opérateur spatial à retenir en priorité. L'étude des matrices de coocCUIT8nces. nous apprend qu'un s8uillage semble possible sur le canal Tm 4. Il faudra en préciser les bornes lors de l'étude de l'échantillon de travail. -313- II - OBSERvATIOns SUR L'ECHAnTILLon DE TRAVAIL nous avons décidé de fabriquer un échantillon de travail. ou d'initialisation, afin de pouvoir interpréter et évaluer sur l'image sutellile un certain nombre de critères pertinents pour estimer la derunté du bâti. Travailler sur un tel échantillon dans lequel sont représentés tous les types de bâti et dans lequel la représentativité de la densité du bâti est conservée est l'unique méthode cohérente. Seule une telle stratégie est apte à quantifier les relations entre radiométrie et densité du bâti. à permettre d'initialiser de façon raisonnée diIférents types de classifications et à valider la qualité des résultats sur une autre entité (échantillon différent). Il est fondamental de souligner ici qu'un tel procédé de mise en correspondance (par superposition d'image) de la radiométrie et des mesures sur le terrain n'est rendu possible que grâce à l'entremise d'un système de gestion de base de données spatialisées. Repérer avec certitude sur l'image satellite la locolisation. les limites géographiques et conserver les attributs des zones de l'échantillon sont des prestations que seul un système comme TIGRE est en mesure de fournir. Il est en ellet impensable de vouloir localiser avec précision sur l'image Tm seule les limites de8 différents îlots mSEE de notre échantillon. De plU8. les regroupements par modalité des ces différents individus. issus d'un croisement thématique. impose l'util1sat!on d'un système de gestion de base de données· performant. . Le principe de W"tlgtl de ~l tfchunUllon. la coll~ltl tll l'",xpluilulun d"'l:I dunn~ terrain sur cet échantillon sont décrites, respectivement. dans les anne%es 10 et Il nous ne reviendrons donc pas sur ces questions dans ce chapitre. II.1l Comparaison entre les surfaces des îlots InsEE de l'échantillon obtenues sur l'imgge sgtellite et celles issues des photographies aériennes Il n'a pas été possible de comparer les surfaces issues du calcul du module SlIRFACE de TlGER avec celles obtenues sur photographies aériennes au 1/8000, car les surfaces estimées par TIGER ont été calculées sur les îlots enliers et non les sousîlots (croisement des îlots avec la DEnSITE DU BATI). Une régression linéaire simple a été testée entre la surface calculée sur l'image Thematic mapper et celle calculée sur photographies aériennes (échelle 1/8 000 ou 1/15000). I.e3 résultats obt.en\.\l!l confirment. une bonne estimation de la surface calculée sur l'image satellite puisque la précision obtenue est de 10": les surfaces issues de l'image Tm (taille des pixels d'origine 30 m agrandie par zoom à 7.5m) étant en majorité légèrement supérieures à celles issues du calcui sur photographies aériennes. La surface la plus fiable est. celle produit.e par comptage des pi%els sur l'image satellite. car celle estimée sur photographie aérienne est entachée d'une erreur induite par 2 facteunr : - l'imprécision due à la difficult.é de limiter l'îlot. en particulier si celui-ci est segmenté en plusieurs sous-îlots: les contours des sous-îlots sont quelquefois très accidentés. et. il est alors difficile d'évaluer précisément. la surface de ces derniers. De plus. le report des llmites des zones homoqènes (au sens de la densité) sur les îlots -314- est approximatif en particuiier pour les grandes zones très peu denses du nord. - les échelles des photographies aériennes (lIB 000 et 1/16000) ne sont pas constantes suivant que l'on se situe au centre ou à l'une des extrémités de la photo (ce problème ne se pose pas pour l'image satellite qui a été redressée). Par ailleurs, le fait de travailler à deux échelles différentes ne favorise pas l'homogénéité des calculs. Cependant ces impr€cisions ne :Jonl ~ colwluntclJ cl quclquclJ îlolu se caractérisent par un écart plus important. Il s'agit des îlots suivants: n2 InSEE nQ SSILOT ECART - 7 39 47 506001 534A02 S43ROl -20'1 -27'1 24'1 - 1555<:02 58 !SQ6HOQ 86 10811 159QE02 89 33011 3211 Dans les deux derniers cas, ces ècarts énormes sont à imputer à l'image généré., par TIGER et en parliculer à de lignes parC18ite qui seront prochainement c:orTigées. Tableau 11.1 - Slatistiques sur la taille des îlots échantillon par modalité mODAUTE TAILLE moyenne Ecart-type CDV nOnBATI 40573 44~7 III T. FAIBLE 34357 40258 117 FAIBLE 37082 42082 113 mOYEnnE 17460 24245 FORTE 9003 9367 104 T.FORTE 4346 2118 49 . 130 env: Coefficient De Variation obtenu en divisant l'écart-type par la moyenne. Les valeurs sont données en m2. . -315- Figure Il.4 - Graphique dos tailles des sous-îlots par modalité Quelques commentaires : - en moyenne lQ taille des îlots déa'oit lorsque le.ur densité Qugmente. les coefficients de variQtion. qui sont. ici plus révélQteurs que les écarta-type, ont. tendQnce à diminuer de fQcon inverse à lQ densité. On remarquera lQ grande hétérogénéité de lQ taille des llots dans lQ modalité mOYEnnE. - on notera l'existence d'un maximum local occasionné par lQ modalité FAIBLE. celQ semble dù à l'effectif important de cette modalité. II.2) SlaUsUques sur le coefficient. densité du bâU Ce coeCficient Q été obtenu en diVisant lQ surlQce bâtie du sous-îlot par SQ surlQce totale. Il a ensuite été multiplié par 100 et. se conçoit donc en pourcent.age de surface bciUe. 11.2.1) Etude de lQ distribution du coeCItclent densité du baU La Fiqure II.5 fait Qpparaitre une distribution de moyenne 44.00. d'écart-type 32.00 et de méd1ane 38.00. Compte tenu des cliCtérents pics et creux de lQ distribution. nous pouvons la scinder immédiat.ement en 4 classes disjointes : - deOà 10 -delOà40 -de40à 70 -de70à~ Cette partition en 4 classes semble correspondre à une réalité urbaine Imputable à un réqlement d'urbanisme.( zonQge). Ouoiqu'il en soit, IQ classe allQnt de 70 à QS parait difficile à segmenter en 2 pour obtenir nos 2 classes initiales les plus denses (FORTE et TRES FORTE). De méme. lQ séparation entre nos 2 classes initiales -316- FAIBLE et mOymm; parait délicate. Au vu de l'histogramme de la Figure partition de la base en 6 modalités ne semble pas pouvoir être justifiée. II.~, la Figure Il.5 - Histogramme des fréquences du coefficient. densit.é du bâti12 •.- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - , 10 8 co u n t 4 2 o~~~~~~~~~~~~~4~~ o 10 20 30 40 50 .DENSITE 60 70 80 100 II.2.2) Réwtition du coefficient densité du bâti par modalité. Les modalités notées (l) dans le tableau Il.2 en AnnEXE II COI'T9Spondent aux modalités t.elles qu'elles ont ét.é définies initialement. Cependant.. la lecture de ce t.ableau nous incite à considérer les modalités initiales avec circonspection. En effet.. nous notons la valeur très importante des écarts-type. ainsi que les valeurs très éloignées des erlrémums intr<1-modalit.é. Ces fcù~ sont. illustrés par la Figure Il.6. Au VU du Tableau Il.2.11 nous'faut donc conclure à une homogénéIté médiou'e des modalités, qui peut être expliquée par deU% facteurs : - certains îlots ont été construits ou démolis entre la date de prise des photos aériennes qui ont. servies à délimiter spatialement. les modalités et. la date d'enregistrement. de l'image sat.ellite qui a servi de dat.e de référence lors de l'enquête sur le terTain, - certains îlots ne sont pas représent.atifs de la modalit.é à laquelle ils sont. rattachés. Lors de l'interprétation de la mosaïque photo-aérienne. il n'a pas été possible de détourer tous ces llots ·atypiques·, L'effet de ces deux facteurs est amplifié par le nombre peu élevé des îlots de l'échant.illon : 80 sous-iloUJ. soit 2.31~ du nombre tot.al d'îlots InsEE constit.uant. la -317- v1lle de ffiarsei11e. Un tel ta't1% de sondage. très faible. interdit à l'échantillon d'être représentatif au niTeau de chaque modalité. La valeur êle...ée des écarts-type de chaque classe. phénomène logique compte tenu du taux de sondage. est le fait de quelques îlots mal classés. Il ne semble donc pas que ces statisbquQS remettent en cause la fiabilité globale du découpage "patial de cette modalité. Cependant. il parait indispensable de réaffecter les diHérenta sous-îlots de l'écha.'""l.tillon à 6 "nouvelles" modalités aux born98 délimitées de façon précise. Cette manœuvre permettra de seuiller eCCicacement ces modalités après les diC!érentes régresSiOns tentés et de calculer des statistiques rad.1ométrlques fiables dans l'optique d'une claasiiication. Deux méthodes de réaffectation seront successivement présentéeS. La première méthode. de type nuée. dgnamique. l , réc:û!ecte les sous-ilota échantillon dans ces "nouvelles" modalités. notées (2) dans le T·:lbleau Il.2 (AnI1EXE II) en mO%imlsanl la variance inter-classe et en minimisant la variance intracla,,",o du coeC!icient do deneilé du bâti e<1lculé pour chacun dos sous-îlo~. nous voyons que· cette nouvelle distribution permet un seuillage immédiat et sans équivoque des 6 nouvelles classes en se basant uniquement sur les ertrémums de chacune des classes (Figure Il.7). Une autre méthode, dont les résultats sont eux Qussi présentés consiste à effectuer un seuillage en se ~ant. sur des valeurs extrailes des îlot. tgpiques do leur modalité (en ce qui concerne la densité du bâti). Les modalités ainsi déIinies sont notées (3) (Tableau Il.Z. AnnEXE m. Figure Il.6 - Graphique des modalités initiales 120 100 1 )- ! 80 ... .. -& 60 ~ 40 HO'I'aN: ECART-TYPE HIU"t,11 HAXM.H 20 0 0 2 3 4 HODALITE 5 6 7 Le graphique suivant présente les modalites telles qu'elles ont été redéfinies par la méthode des nuées dynamiques. -318- Figure II.7 - Graphique du coefficient densité du bâti après réaffectation selon la méthode des nué~s dynamiques 120 100 (lit •"" •~ Q J: 80 .. ;0- MOVEJK2 + ECART-TYPE 2 60 + 40 MltH.t12 MAXMJ12 20 0 0 1 2 .. 3 MODALITE ~ 6 7 La même manipulation a été faite à parltr des densités calculées en tenant. compte d'une bande de lOm ( soit approx1mativement un dem1 pttel de Thematie mapperl autour des îlots de l'échantillon. Commet dCUU5 le ecus pr·~ttnl. <;elltt nouvelle.réaffectation permet un seuillaqe immét:tiat des diverses modalités (voir Fiqure II.8 et II.9 en AnnEXE II). Conclusions partielles La création de cet échantillon de travail rend possible une interprétation de l'image satellite en se référant constament à la réalité terTO.in (sous-îlots) que nous avons vérifiée. analgsée et quantifiée en fonction de notre thématique. L'estimation de la surface à l'aide d'une image satellite préalablement redressée est suffisante pour nos besoins (précision d'environ lO~), Le résultat des statistiques sur le coefficient de densité du bâti ventilé par modalité soulève un problème. celui du taUl: de tirage de l'échantillon de travail. Compte tenu du mode de tiraqe. un taU% de 2.:S1S. adéquat pour rendre compte de la totalité de l'étendue des doeffic1ents de densité du baU présents dans notre zone d'étude marseillaise. apparait comme trop faible pour Uavailler au niveau de chaque modalité. Les travaux en cours de O. BARBARY préconisent un taux de 5X pour obtenir une représentativité correcte au niveau d. chaque modalité. Il n'est. cependant. pas possible de recourir à un nouveau tiraqe. donc à une nouvelle enquête et à un nouveau dépouillement. autant d'opérations coûteuses en temps, Pour pallier cette difficulté. il suffit de considérer non pas les modalités en tant que telles. mais les valeurs extrêmes de ces modalités calculées par l'une ou l'autre des deux' méthodes proposées (nuéelS dynamiquee ou valeurs typiquee). La redistribution dee sOUlS-ilots de l'échantillon de travail dans les modalités en fonction des valeurs extrèmes du coef!1c1ent de densité du bâti sera donc effectuée pour chacune des deux méthodes. La pertinence radiométrique de cette réaffectation sera testée dans le p<1N1graphe que nous allons maintenant aborder. -319- III - LES REGRESSIOns A la suite des résultats obtenus précédemment, nous avons consacré CI paragraphe à l'évaluation du pouvoir de discrimination des différents indices à l'aidl de corrélations. Ces coefficients de corrélation (.;(.Ù(;uléu enln: le (;OC!Ii<.;ienl de denuill du bâti ou les coeffIcients de densité de la couleur dominantes des toitures et le: canaux. néo-canaux ou opérateurs spatiaux déterminent les ré<}ressions à tester. Ces régresSIOns simples, multiples ou polynomiales tentent d'expliquer 11 mieux possible le coefficient de densité du bâti en fonction des indices les plu: adaptés. Il s'agit de l'indice de végétation (IVG). du néo-canal (Tm4-TmS)/(Tm4+TmS noté mnl et de la p~mière composante principale notée ACPl, seules sont présentée: ici les régressiona 1" plus performantes. Deux parties structurant ce paragraphe: - les l'égrct;S101~ cf!<.'(.;luù<.'U UW' lu l.x,wu du (;OO{Iiciont do dOlwité du bô.ti c:cùcul~ à l'intérieur des sous- îlot - et celles e!!ectuées en considérant le S0W5-îlot et l'occupation du sol sur uni bande de 16 m l'entourant. Ce dernier coefficient intégre dans son calcul une bordure de largeur égale à la moiti. de la dimension d'un puel Landsat Tm. Il est en effet évident que les pi%els de Landsa' Tm qui ont été pris en compte lors du calcul de la moyenne radiométrique d'un sous' Hot ne recouvrent pas uniquement ce sous-Hot. mats qu'Us en débordent. De plus, lel valeurs des pixels situés en bordure d'un Gous-îlot sont affectées par le type d. revêtement bordant l'îlot. Celt~ d~nlit,n' pw-ti~ U <""tt?mdunt élé n,lé<Ju~ ~n Anru:::XJ:; iJAA 1ll utin d'ulltty~I' <..~ paragraphe. Tenir compte de cette bande supplémentair9 ne fait à première vue pal apporaitre d'éléments nouveaux susceptibles d'améliorer notre connaissance d4 l'image satellite. contrairement à ce que nous avions pu copércr. I1Ll - Régression entre les cana1D: bruts de Tm. les néo-conoUJ[, lei indices de tenure et les coefficients de densité du bâti dans les sous· îlot. I.Il matrice des corrélations à !"intérieur des Bous-îlots notes sur la signification des abréviations utilisées : ACPI : première composante principale normée ACP2 : deuxième composante principale normée IVG : indice de végétation mDl : néo-canal (Trn4-TmS)/(Trn4+TrnS) TEXI : écart-type local fenètre S·S sur le canal TIn4 TEX2 : écart-type local fenètre 5·5 sur la deuxième composante principale normée -320- Tableau 111.1 - Les'corrélations à l'intérieur des sous-ilota BAn BRIQUE mARROn BLAnC CAm -.226 -.103 -.335 -.0:36 .345 .093 CAm -.331 -.150 -.308 -.100 .230 .003 CAn3 -.238 -.030 -.335 • -.140 .158 .061 CAn4 -.702_ -.:508 -.497 -.2:52 -.110 -.œo CAIl5 -.407 -.067 -.366 -.169 -.101 .004 CAfl7 -.045 .142 -.134 -.210 .052 -.000 ACP1 -.459 -.102- -.443_ -.222 .028 .061 ACP2 .566 .130 .;552 ."SS1 .314 .044 IVG -.720 -.344 -.405 -.240 -.254 . -.063 mDl -.583 -.529 -.220 -.022 -.030 -.020 TEX1 -.510 -.410 -.223 -.077 .034 .097 TEX2 -.542 -.411 -.312 -.071 .080 .042 - GRIS nOIR Commentaires L'indice de végétation est de tous les canaux et néo-canaux celui qui est le plus corrélé avec le coefficient de densité du bâti. Compte tenu de son coefficient de corrélation néqat1!. une denstt6 est d'autant plus forte que cet indice est faible. ce qui était. tout. à fait prévisible. E%ception à not.er. la deuxième composante principale est corrélée certes plus faiblement. mais positivement avec la densité du bâti. Les indices de texture TEXTJ ( écart-type local calculé sur le C:.ll"\t11 4). et TEXT2 . (écart-type local calculé sur la d8U%ième composante principale) ne sont que p911 corrélés avec la densité du bâti. Après analyse de ce tableau. 11 parait difficile de tenter une réqression quelconque entre la densité des couleurs des t.oita (en pourcentage de présence) et la moyenne radiométrique des cillférents canaux et indices. Seuls. les toits de couleur oranqe-brique conservent une chance non négl1geable d'être discriminés. Cependant. la mise en évidence des critères de couleur ou de texture des matériaux qui constituent les toitures nécessite de travailler sur un sous-fichier de l'échantillon dans lequel ne seront retenus que les inwviuw. uyw\l untt uttn~iltt uv bûli ~u?kivw'tt à la moyenne. De même. l'étude du non bâti se fera dans un sous-fichier constitué par des indiVidus de faibles et très !aibles densités. La moyenne parait être la valeur apte -321- à partager efficacement ces deux sO\13-ensembles. III, 1,21 Régressions simples. multiples et polunomiales dans les îlots SQUS- nous avons sélectionné dans le Tableau 11I,21es meilleures réqressions parmi l'éventail de toutes les combinaisons coh~entes (méthode de régressions pas à pas). Précision: SCE réslduel estime la Somme des Carrés des Ecarts. Tableau III~ - Les régressions les plus performantes ECAllT-TYPE Résiduels S,C,E Résiduels Régression 22.03 47813 Q7.74 IVG -.704 21.24 BAn= -O,OO4dVG2 -1.78lC.IVG + 183.74 40580 59.44 mm. ACPI 28054 106.08 CAnAUX CORQELAnOn IVG -.720 BAn = -O,mhIVG + 117,72 -.838 17.66 F F1SHEIl BAn = -O,ggllIl1Dl - O,71-ACPl + 237.62 IVG.mDl.ACPl -.847 17.:50 26032 BAn = -O,17.. IVG -OJUa InDl -O.60ltACPI + 223.84 75.26 Le gain le plus important en ce qui concerne à la fois le coefficient de régress10n et l'écart-type rés1duel est obtenu en passant de la régression simple (BATI 1 IVG) à la réçr~5ion multiple (BATI / mm. ACPl). L'amélioration constatée en ajoutant une variable explicative supplémentaire (IVGl demeure modeste. nous avons étudié dans ce paragraphe les sous-îlots aux résidus importants (supérieur8 à + ou - 2 écart.3-type) poUl' les meilleures corrélations simples. multiples et polynomiales, -322- III. 1.3.1) Régrcooion simple DATI/IVG Figure III.l - Graphique de la ré9ression simple BATIIIVG Abscisse: moyenne de l'Indice de Végétation (IVG) par sous-ilot Ordonnée: coefficient de densité du bâti par sous-Hot 120.,---------------------------"1 100 ....• . .... • -. . •• 80 •• •• - • • • • • 60 • • • • • • • • .' '0 •• • • •• .•. • • • • • •• • -20 -r----+----+---+----+---t-----t---+---..::l"""---+----4 60 100 120 140 160 180 80 200 220 240 IYG Les îlots à forte densité (supérieure à (0) sont situés au dessus de la courbe théorique contrairement aU% îlots à faible densité. Cela accrédite l'idée selon laquelle il sera nécessaire de scinder cet échantillon en 2 sous-échantillons. Le premier regroupant les îlots de faible densité et le second ceux de densité plws !orle. Etude des résidus • (a) 506KOl densité 3. valeur du résidu: -53.20. Cet îlot est constitué à aolle par une surface bitumée. d'ou une moyenne de reflectance très faible et donc une densité calculée ralativement forte. " (b) 511007 dcnsité 5. vuiew' du l'é:oiùu : -48.7/. C'c:ol Wl îlol çOlwlilu6 ùe 8l~' de bitume. L'écart important constaté entre la densité réelle(l611C) et la densité calculée(65l1e) s'e%plique par la surface très importante occupée par le bitume qui occasionne une reilectance très faible et donc. compte tenu du coefficient de corrélation négatif une densité calculée importante. " (c) 528104 densité 3, valeur du résidu : -44.45, Ilot totalement recouvert de bitume rouge-rose à reflectance faible et donc à densité calculée relativement -323- " (d) 54QOOl! densité 3. valeur du résidu: -73.33. Cet îlot comporte 14~ de bât: sans compter 7'C d9 cl1antier(dalle de béton).Le reste se partage entre de la végétatiol (arbres et herbes) .de la terre nue, et du bitume(27~). De plus on note la présenc, importante d'ombNs résultant de la grande hauteur des batiments. Tous ce: éléments contribuent à une moyenne de réllectance basse pour cet îlot et donc à un densi té ~culé9 importante. A l'issue de celte brève étude des résidus de la régression simple, nou pouvons dégager les 2 facteurs principaux perturbant la régression entre l'indice d, végétation el la del"~ilé du bâti. Il s'agit du bitume et des ombres qui possèdent tow deux des réponses rodiométriques faibles pour l'indice de végétation et donc bic:sen l'estimation de la densité en la surestimant (tous les résidus sont négatifs). IIU.J.2) Régression polynomiale BATIIIVG Le graphique précédent nous incite à tester une régression de degré 2 afin de mieux adapter la courbe théorique à la représentation graphique des sous-îlots. Figure 111.2 - Graphique de la réqression polynomiale BATIIIVG 120 100 80 1) E N S 1 60 E 40 T 20 • 0 • • -20 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240 IYO La courbe parabolique de la variable IVG s'adapte davantage pour décrire la densité du bâti. en particulier pour les densités très faibles. L'étude des réSIdus nous apprend que ce sont les mêmes sous-îlots quJ s'écartent le plus de la courbe théorique. Seul le sous-îlot (e)546H02 se situe très a\J -324- dessus de la courbe (résidu: +48.85), il est uniquement constitué d'immeubles aux toits blancs entourés de terre claire offrant un indice de végétation moyen qui a pour effet de minimiser sa densité réelle. III.l.3.3) Régression multiple BATIlInDl hePl Figure III.3 - Graphique de la régres8ion multiple. D E H S 1 T E 300 0 .. 511007 densité 5. valeur du résidu: -38.51. .. 5l3AOl densité 5. valeur du résidu: 38.98. Ilot à densité très forte(90") à dominante de couleur de toit marron. .. 513002 d,ensilé 3, valeur du résidu: 35.58. Ilot à densité très Corte (80") à dominante de couleur de toit blanc. La radiométrie forte qui en découle contribue à. surestimer la densité.du bâti. .. 5l7E07 densité 5. valeur du résidu: 55.80. Ilot à densité très [orte(lOO~) à dominante de couleur de toit blanc gris. Les moyennes radiométriques dans les 2 canaux qui nous intéressent sont fortes. cela est du à la forte ref1ectance des toits de couleurs claires • 55:5C02 densité 4. valeur du résidu : -38.40. Ilot à densité faible (14"). Le bitume et l'ombre occupent une surface imporlaul4l qui ce qui provoqU4l une surestimation du coefficient de densité du bâti. Les résidus positifs résultants de cette régression sont en partie imputables aux toitures ou aux revêtements de chaussée de couleurs claires. Seul. l'îlot 5l3AOl typique de centre ville dense ne comporte pas de composante particulière susceptible d'expliquer l' écart constaté. -325- III.l.3.4) Régression multiple BATIlInDl.ACPl.IVG. Cette régresslOn a été abandonnée compte tenu de la très faible valeur du F de Fisher partiel (4.15 pour l'indice de végétation) qui n'est plus significatif. De plus, l'importance de l'éccrt-type partiel (0.08) pour ce même indice qui est du même ordre de grandeur que le coefficient de régression (-0.17) de l'IVG n~ incite ne pas tenir cornpte de cette régression. Une analyse identique a été effectuée en tenant compte d'une bande de 16 métres autour de chaque sO~J.S-ilot. Les résultats de ces opérations sont présentés en AnnEXE III afin de ne pas S'lII'charçer ce tezte. Ces résultats n'apportent aucun élément. déterminant suppléomentaire. Conclusions partiell" Les résultats de ces régressions sont encourageants. Ils confirment les prévisions que nous avions faites quant auz néo-canauz les plus discriminants lors de l'cmalyse statistique du descripteur DEnSITE DU BArI. S'abatraire d.e la notion de modalité comme nous l'avons fait ici est indispensable car le découpage de ces modalités n'est pas le même selon que l'on étudie une photogr;:phle aérienne ou une image satell1te. Ici intervient le problème de l'échelle du dOG"W":'lent de lro.vail mais surt.out de la résolution des objets qui en découle. Pour un même phénomène observé. les bornes du seuillaqe des modalités ne seront pas les mêmes suivant que l'on considère une photographie aérienne couleurs naturelles. une composition colorée issue de Thematic ffiapper, ou une composition colorée provenant de SPOT, le tout à la même échelle. Raisonner par zone (ici le sous-îlot) est l'unique moyen de pouvoir étudier la correspondance entre une densité de bâti et une valeur radiométrique (ici la moyenne de <X1naU% ou de néo-canQ\a dun.::s let t!(,)WS- î!(,)t). Cttpttndùnt, il ntt PW'wt putI réaliste de vouloir entreprendre une étude basée sur les siqnatures spectrales (ou même spatiales) des zones. L'analyse dH valeurs moyennes de radiométrie des sous îlots d'une mêmt modalité dans différents canauz montre très vite qu'aucune signature spécifique nE peut être déterminée pour une modalité. Compte tenu de la thématique qui now intéresse, seule une tendance peut être dégagée, c'est ce que nous avons tenté dE faire. La raison en est simple, l'hétéroqénéïté des sous-îlots de l'échantilon detravail appartenant à une même modalité est trop importante. On peut s'en convain<:::N aisément en consultant les écarts-type par modalité du Tableau IV .6 en AnnEXE IV même en les supposant de même densité. il n'existe pas 2 sous-îlots strictemenl identiques quant au revêtement. des toitures de leurs batiments ou quant à la natun du tissu intersticlel. La multiplicité des associations possibles des tgpes dE revêtement et des t~pe3 de végétation rend hasardeU% les résultat5 d'une tell~ approche, nous sommes ici bien loin des étendues homogènes importantes auquellel sont confrontées les télédétecteurs en milieu agricole. -326- IV - Lm CLAS51Y1CAnons Dans ca paragraphe. quatre types de classification se référant à la densité du bâti ont été tentés et leur fiabilité évaluée. Tester plusieurs types de classification sur plusieurs tgpes dOindividus est impératif durant ceU.e phase de travail qui consiste à évaluer une méthode d'analqse dOimage ayant pour objectif i"élaboration dOune stratificaüon. Aprés avoir étudié les variations du canal Tm 4 dans l'échantillon de travail au travers des matrices de cooccurrences. nous avons déterminé 4 couples de seuils définissant 4 classes (dont une regroupe les pi%els non cla:tsés). Les classes de référence notées RF ont de même été regroupées par couple afin de P04voir évaluer la qualité du seuillage. Le seuillage de la régression multiple la plus performante calculée précédemment sera effectué. Des seuils de différentes provenances seront successivement testéa. Les pixels seront affectés à. une classe en fonction de bornea déterminées par les résultats de la classification type nuées dynamiques opérée sur le coefficient de densité du bâti. Les sous-îlots d'un échantillon de vérification seront répartis dans ces classes suivant le même principe. Enfin. les bornes déterminées lors de l'analyse de la mosaïque photo-aérienne (valeurs typiques) seront utilisées pour opérer une dernière classiftcation, des pixels puis des l1ots, à partir de cette même ~ession. Une méthode classique de classification supervisée utilisant la distance entre borycenlres de clas:!l88. initialisêe à partir des îlots de l'échantillon de travail l'Jor':1 ensuite proposée. Les individus classés seront tout d'abord les pi%els. puis les ilota de l'échantillon de vérification. nous terminerons par la présentation des résultats d'une ultime classification non supervisée de type nuées dynamiques sur les îlots. Cette même classif1cation n'a pu être tentée sur les pixels en raison de problèmes inhérents au matériel informatique (tableaU% de données trop importants). Précisions sur l'évaluation de la flabil1té de ces class1!ications La référence à laquelle nous comparons ces différentes classifications provient de l'interprétation d'une mosaïque photo-aérlenne. Cette mosaïque a été numérisée puis intégrée dans la. base de données gérée par nGER lM • Dans le cas 'd'une classifIcation sur les pixels. la référence est l'imaqe du descripteur DEnSITE DU BAn sur l'eNlemble de la. zone d'étude (voir Photo ). Dans le cas d'une classification sur des îlots issus d'un échantillon "de vérification". cette référence résulte du croisement de l'image du descripteur m:.c1Ol1'~ DU BArI avec l'image des îlots de cet échantillon. notons tout d'abord que cet échantillon de vérification. tiré à un tauz de 5'1 de façon systémaUque dans le fichier des l10ts InsEE rangé par ordre alphabétique. présente la particularité suivante: les îlots à modalité non BATI. TRES FAIBLE et FAIBLE sont sous-représentés en comparaison des îlots des modalités suivantes. En effet. ce type de tirage privilégle les modalités à fort effectif au détriment de modalités à faible effectif mais de surface importante (dans notre cas). Min de quantifier la précision des classifications. une matrice qe confusion ainsi que plusieurs autres paramètres ont été calculés en prenant comme référence: -327- - le zona1e du descripteur DEnsITE DU BAn (déterminé ci partir de photographies aé:-lennes) en ce qui concerne la classification des plxels, -le zonage du descripteur DEnSITE DU BAT! croisé avec les îlots de l'échantillon de "érification pour }a classification des îlots. Une telle démarche, habituelle en télédétection permet de quantifier le deçré de précision de ces classifications afin de pouvoir déterminer laquelle de celles-ci présente le plU3 de similarité avec l'image résultant de l'interprétation de la mosaïque photo-aérienne. Les valeurs indiquées dans ces matrices sont des valeurs brutes, c'est à. dire qu'elles représentent le nombre de pixels (ou d'îlots) clœsés dans la classe CL J et appartenant ci la classe de référence aF 1. Le pourcen':.age de pixels (ou d'Hots) bien classés résulte de la division de la somme des termes de la diagonale principale par le nombre total d'individus (pixels ou îlots). Le pourcentage de pixels (ou d'Uot.s) bien classés par classe est obtenu en divisant les valeurs de la diagonale de chuquo clc.wuc CL 1 par l'e!!cc;.li! de ou dasuc de référence RF 1. L'évaluation statistique des résultats est caractérisée par le quotient de l'effectif de la classe CL 1 par l'effectif de la référence aF 1 ce qui évalue statistiquement 193 résultats de la classi!1cation par postes de référence 1. Ce pourcentage. qui peut.-être supérieur cl 100. mesure globalement l'importance des classes CL 1 issues de la classification par rapport aux classes de références RF I. P1U3 pratiquement, il correspond à, la somme de la ligne 1 sur la somme de la colonne 1. IV. 1 - Seuillage du canal 4 Ces seuils ont été définis lors de l'analyse des îlots de l'échantillon de travail (ou encore d'initialisation) regroupés par modalités au mogen des matrices de cooccurrences (Figure IV.I à. 8). Après analyse de ces matrices (Figure IV.l à e) et des paramètres synthétiques (Tableau IV.l en AnnEXE PAR IV). il apparait que 4 coupures sont. envisageables: 34 à 55 CL 1-2 : Densité non bâti et très faible 27 ci 33 CL 3-4 : Denaité Faible et moyenne 18 à 26 CL 5-6: Densité Forte et Très forte lOci 17 non classés (J II o li 1) ') Il .) ". .) lJ u o u (J o lJ 0 (1 ') 1) ') .) IJ' 1) u II " o (' o o o o (.' .) 1) 1) ') ') ') 1/ 1) ~ Il I- o o o (1 u o (. o o (. ~ ,) Il o 1) ') 1) .) lJ ') U -1 -1 u o l' o o o o 0 1 2 lJ o Il ') 1) 1) .) o 2 o 0 u 0 o o o u o " o o o o o ') ') '.1 'J ') 1 o u lJ U 0 o o u (J o Cl u o 1 o o o (J o u o o o o o lJ Il o .) 0 .) 1) o o o o o o 0 (J lJ lJ o o o U Il o o o (J o (J o ~1 (J o U lJ 1 o 1 u C! u '1 -1 o o 1 -1 o o o u u lJ .,. 2 1 lJ C! o o o -1 o 1 2 o -1 -1 o Il lJ 1) Il 1 lJ 1 Il -1 o -1 o {1 o o o -, c. LI u u o 0- o o 1 o o o o o o -1 2 1 u 3 o o -1 lJ lJ o o o -1 lJ o 1 o o 1 lJ 1 u lJ lJ ;..~_~ 0 o CJ 2 0 o 0 2 o o o o Cl -1 o (J o ;'!J 0 Il 1 o 0 o -1 lJ 1 o 1) lJ o o ;~~4 0 o 0 o Cl o 1 o o o 0 o (J 0 1 -,~ ... Il Il o Il 0 Il Il lJ lJ Il 1) lJ o Il .·:.. v '., o o o 1 o ·1 (1 o 2 -1 o 2 2 ~7 Il o Il u 1 .~ .• .u C! lJ ')., I ...... ..J u u o Cl o o 1 -1 o' 3 1 ~y o o 1 Il o 1 Il <! -1 2 ::lU o u o o (J o o o (J 1 31 Il -0 o Il 1 -1 Il ;l lJ ~].~ o (} o o o o o o lJ o o 1 o lJ ..0 _~~~ J Il Il u Il o ::h u u o o o o o o 2 o o -1 35 o Il o o 1 lJ Il lJ 1 -1 1 C! o -1 1 o o 1) -1 Il -1 o o Il Il -1 -1 o o o ."' ...., .;) u u u o Il o o o o o 3/ Il Il u Il Il Il u Il Il -1 ~18 u o o o o o o -1 o o J'} Il Il Il Il lJ l! lJ 1) 1) 1 ·~o o o o o o o Cl o o o 1) o u lJ Il o -1 o o 2 o C! 2 o 1 t" .-,. (J Il Il 1) 0 o o -1 (J lJ lJ 3 0 o 2 o , U '1 o -1 -< à z o 3 o u o o (J o o ') 1 o o 1) o o o o. 0 1 o Cl 1 (J 1 o o 1) lJ Il o u o o o ') o 1 -1 (J o 2 o o 1 0 2 1 2 o 0 o o o o l' 1) 1 lJ lJ lJ o o lJ o -1 1) 1) 1) ') Il :~ 1 1) ,) ') o o o o o -1 o o o o o o o o 2 o 2 o Cl (1 (, o lJ o o o 1 ') 1 1) ') ') ;l ,) 1) o -1 o 2 o o o o u 1 o (1 2 (J (1 1 0 ') 1) 1) ') :2 ') 1) l) o 0 o o o o (1 o o o lJ o 1 ') lJ 1) ') ') u o o Cl o -1 o o 4J Il o o o o o lJ lJ o J',.; 0 0 Cl o o o Cl 1 o o o o 45 o o 0 o Il o lJ o 1 o o lJ lJ J',e:, 0 u o o o o o o o o o o o o o 41 Il Il Il o lJ Il 1) Il o Il o o o o o o lJ o o o o o o o lJ 0 o o Il .t,!) o o o 0 o o o 1 o o o } o Il o Il o Il u 1) o lJ o o lJ o o lJ o o o o ') ') 1) ') 1 ') ...... eu :;, go u Cl) "0 .--... u o 1 1) eu g Cl) o 0 -1 o 1 lJ 1 Fiel. i!t .. =oncs IIUlfP.EfJ ,ic~,j;;t satcllit:: HICREI 1 o L.,~'"' It -1 1) (n J:J Il -0 o o Il o (J Il o u li 0 41 U 1) Il Il 1) CI Il Il o 1) o ~ ') o o ~ 1) o o ;,!I o 1 o ~ :E -... > Cl) :;, 00 ~ 1 ex) N M 1 ., ., ., 2: Q. _. f'I'; c c n c :n "-~. 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C c c c C c o c c c c ...:. c o c 0 o o c c c c o c .... c o o o c c c c o c c c c c c o c o c o c o o c c c c o c o c o c c o o c c c c c c c c ,., C' o c o i: r. n ~ :n r c c c n ::c o n o ::: r.) ...... ,n l'''''l "C = ~ " '" YI .. 1) .,~ o fi - ~ H '... 0 _. \II n n n Il ~ " ') C- <) . _ l""'I n " , .. ::r :-' :- c C c c o o c o o o o o o o C C C "j....: II 1 li II lJ o 3 2 3 2 1 1 000 1 1 1 :.J ~ è! Il o 0 o '1 1 2 ., 1 2 o " o 1 1 II o Il '1 1 li 1 ., 3' 3 4 o ;!1 1 o o ;.! ;.! " ;.!.;~ 1 o 1 5 '1 li li :.J ~J ;>. ,,0:- ~..J ;::.'6 C!7 ;..~u '1 2 , II II o IJ II 0 ~') li ::lù CI 'J 1 li ::r..! 0 IJ o u 2 3 3 .) Co._ 2 IJ 2 II ~ II CI Il IJ o u II CI 5 ., ~ L.' ~ ... 3 "'.' :.J . .. :.J. 4 ~.~ 0 3 '1 ' U , ~ ~ 1 2 0 3 1 1 1 1 (/ (/ 0 2 .. 7 ~ 1 o lJ U " o o o fJ "o o o 1) li IJ 1 CI 0 IJ IJ o u o IJ (1) t) l) 1) 0 8c:= '11 u lJ o o 4 '0 u ;.! II IJ IJ IJ IJ 0 'Ji' U U II II U U U IJ 1 U ::1(; 0 IJ CI 0 0 CI 0 2 2 CI 0 ,:.J'I Il U Il U o U II li i! 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U U o u o o U u u 1 o o 20 U tJ :2 f 0 (J ~~ U 1 I.l u 3 ·-·~U .. • .. ·2· ~ è!~ ··t ,:.~J 0 li '1 o '1 2/i 1 u o o o ;::-~ o o u o ., , o u o o 1 '1 , o o {J o 2 o c!;J U o u u :.~'7 (J o u u o JU U u o o :J 1 o u o o J~ U 1) u ::u o (J (J JI, u lJ :]';J 0 J~ o o 1 ;) u 1 '10 2 '1 3 5 3 '1 ~ 4 4 1 ;.? •li li 2 :2 '1 3 1 4 :2 o 1 '1 :)' 3 S 4 :J S 4 o li 3 4 :2 4 3 lU c. o U l.l ;) U U o o 3 o 3 o u u u '1 :1 ... li li o {J o o 4 21 u o u o U 1 o li o u 11 0 1) ,0 U U U o '1 1 {J (J o 0 o u o o :2 U U 0 0 U U U U U U :./1 0 0 li 0 li li CI 0 o 0 0 3~ o Il o o o o 0 o U U 2 3<;' 0 o 000 000 000 40. 0 o 0 0 0 0 0 0 U 0 .... 1 0 o U 0 0 0 0 0 (J 4~ 0 0 0 000 0 -<',3 o o o o o u o o /ili o I) ,} ,) tJ ~ II ;:~~ u J 4 LÙ u 3 ",r,! ,. ~ il (J CI U U CI (J CI (1 0 o U 0 1) o 1) 1). JJ 0 o o 0 o o o U CI {J o 0 (1 1)." .} .} ,} o rJ o o (J o li o (1 2 " ;! U ë! 1] ", '1 S 3 1 2 (J ~1U .. J / 3 2 6 4 o 3 2 U ;) .:. (, 1 1~' 2 .. 1. 1 1. 2 7 ~ 3 U U u ~ " c. i:! 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M M 1 ::;1 T' § ::;; ",., u n C C o CCC o CO o ccc o o 0 0 0 0 c c ,:, ,:, o -= .:: C o C .:: C C C CCC o 0 .:: o 0 -= 0 0 CI .:: C o 0 C C 0 0 0 0 C 0 0 0 o 0 C C C C 0 0 "c 0 o 0 C C C C Co 0 0 0 0 C Co C C 0 0 o C C C 0 C C C 0 Q 0 Q 0 0 C 0 C .... 0 C C Q 0 o C CO 0 0 C '0 o = .:: 0 0;:) 0 C :: 0 OC':: C CC,:;' C 000 C 0 C COCo C 0 C C 0 0 0 0 0 C .:: 0 C C o C C C 0 C C C C C CI 0 C 0 0 0 0 .:: C C C C CCC CI .... Co r:. 0 C c 0 0 C 0 C .... 0 0 ... 0 C C C '- C C o Q C 0 .:: -= -= 0 0 0 C 00= CI 0 .... .... -= C C 0 C 0 C CCC 000 ,~ C ..... 00 CC o ...:. o C OC,J t.l C r:! -332- 0 C o ~,; ,c.; . • C w Q C ... .. ~ ,J .... .... C 0 ~ ~ C C ro,;, o .... .... o C o 0 o 0 -= C c C C CCC o o o·· F.; ,", o 0 o C C o C C o C' c Q 0 -= o 0 0 0 0 CI o .... CI 0 o C -:; 0 CI C 0 0 c C C 0 0 W C o ... .... C 0 CI 0 0 0 0 0 C C C c C o .:: 0 C .:: o CI C C C 0 C 0 0 0 0 c C C 0 C C o C C .... .... e C' C 0 o o C o o o o 0 o CI o o o o o o 0 0 C 0 C CI C C C C c C C C C C C C C C C CCC CC.... CC/\" CCC o 'J . . 'J .... C ,:.~ 0 UNe CCC o o C C CO.... .... .... 'J o .. 'J 0 o Q 0 CCII'.:. .... .... t.l C 0 0 C CC.... C C l';t.lC o .... 0 0 CI C CC.... cee C O,JO 0 .... .... ccc C o ,J . . ,J . . 0 o .... .... N N ,JO CI CI Je.... .... .... 0 c.; W 0 0 0 C o 0 .... C C .... ... .... 0 0 C CCC r,; c.; Cc:,.... C 0 0 ".' ,~, Figure IV.S - Matrice de cooccurrences FORTE- Co .:: o -= .:: .:: 0 .:: o o 0 0 0 CI 0 0 .... o o o 0 0 C C .... C .... o C .... 000 o CC.... 0 CCC o 0 CCC o C .:: 0 0 C .... C o C C C C o ccc C 0 C o o C ccc C CI C o 0 o CCC 0 C o 0 Q 0 000 ,J ,:, C Q 000 C o C C C 0 C C C o Cooro,;,OOCO Q Q CCC 000 0 0'0 o C q C Co o C C C C C C C C C C 0 C COCo C 0 C o ccc 0 0 o ccc C o ccc o C 0 ccc C C 000 C C C C 0 0 0 o C C C ccc C o C o Q 0 0 O, C C Co 0 0 C C C C 0 C c o C C 000 C C Q Q C C C Ll :,.; -, ri ~ '"' 1'\ ~ ..... j'T'" :<! • III n nO :J : :. 1'1 ~,. ;, '" ." , '::->. g~t= n :0 C'- 'n r·... ("l .• n t"'f"C "" r·, :::;- Q, _. :::: n -In - Il 1". ~ ~ l.G ~ = _. III Il :! s,i 0 r. li ~ \J,'" 0 Cl Cl C C Cl 0 0 0 0 Co C 0 0 Co C o o 0 CCC o 0 0 C 0 C 0 0 C Cl C Cl Cl 0 Cl C C Cl Cl o o Cl o o Co Co C o o ~ o ~ C 0 C o o 0 o o 0 0 Co o 0 0 Co Co 0 o :. c Cl 0 Cl 0 Cl Co 0 C 0 e 0 0 o o C o o C Co 0 0 Co 0 Co 0 0 0 0 0 0 0 C 0 0 0 0 0 0 0 0 0 C C Cl C 0 o o 0 o c Cl o C o Co 0 Co o C o C C C o o o o o 0 0 :. C C o Co C 0 0 0 Co 0 o 0 0 0 0 C C C Co Co 0 0 Co 0 C 0 o o o o C Cl o Cl Cl C Cl Cl C 0 C C C C o 0 0 0 0 0 C 0 0 C 000 0 C Cl o Q o o o Cl C o C C C Cl ~ C Cl C Cl Cl C C C 0 0 Cl C CCCl 000 0 Co 0 0 C 000 Co Co 0 CCCl C Cl 000 o 000 Cl 0 C c C 0 Cl Cl 0 C 000 C C C C 0 0 0 0 0 COCo 0 ~ C C Co 0 0 Co 0 C .:: C C 0 ü Ü Cl Co 0 ... 0 0 Co 0 o 0 Co C 0 0 0 0 0 0 0 O. C 0 0 C 0 C C Cl Cl 0 o Cl C o C C Cl C C c C C C C C o ... C o Co ,_ 0 r·; o 0 0 0 Co 0 C ~ C C C 0 ... 0 0 Cl C C C -333- C C 0 ,-' C • 0 0 0 ~ 0 0 o 0 Co 0 0 c o Co ~ o Q Co C Ü o C o C ->. C o C· Cl Cl c C C c Cl C C C o 0 o c C o o Co c o Cl o Co Co C C 0 C ~ C C o Cl 0 C Cl o C o C o Co c o o c c o o o C o o Cl o 0 0 C 0 0 C C 0 C Co .. Co Co 0 Co 0 Co Co o C C· C c o Cl C 0 C .:: Co o Co o Co 0 C 000 o Co Co o Cl Cl 0 0 Cl C 0 0 o C Co Co C C c c c c c c c c c C c c c c C c C C C C CCC ... C '- Co CCC 0 C o o Co o Co 0 0 Co Co Co 0 C Co o o o 000 c c o c CCC Cl 0 Co 000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 COCo Cl i. . ( C'OOOOOO 0 ,-' C o ->. o C 0 o 0 0 0 0 0 Co C 0 r; 0 C 000 000 Cl Cl Cl C C o ,') ~ Figure 1V.6 - Matrice de cooccurrences :TRES FORTE ,0 0 Cl o c Co o C Q o o C Cl 0 Cl Co o 0 C Cl Co Cl Cl o Cl 0 Cl Co 0 0 0 0 0 0 o o Cl C o C C o 0 0 o 0 Co Co Co C Cl Co ~ 0 Co 0 o 0 Co o C 0 C 0 000 0 0 Cl 0 0 0 COCo CCC 0 0 Co Co C C Co 0 Co Co W 0 Cl 0 0 Cl 0 Cl C o 'W (,J ..... COCo o COCo ~ ~ o ~ ~ o " f.l -334- Tableau IV.2 - matrice de confusion du seuillage du canal nn4 RP 1-2 RP3-4 RP4-5 CL 1-2 (42-55) 16306 15861 ·129 CL3-4 (27-33) 9072 25102 2950 CL 5-6 (18-26) 7758 15744 32611 n.CLAS (l0-17) 2748 1776 1321 Pourcentage de pixels bien classés: 47 ~. Evaluation statistique Pixels bien classés Effectif 1-2 92~ 45 'l 35 884 pixels. 3-4 5-6 63~ 43~ 230~ 63~ 58 483 pixels. 14169 pixels. ]Rêférence malgrè une diminution sensible du nombre de classes (de 6 à 4), de nombreuses confusions se produisent encore. En particulier. une partie importante des pixels référencés dans la classe Rl 1-2 sont classés en classe CL 5-6. On peut mesurer. lorsque l'on considère cette matrice. la différence entre une impression visuelle ou une tendance statistique ( l1alson entre le canal TIn 4 et le descripteur DEnSITE DU BATI) et la réalité statistique présentée sous la forme d'une matrice de confusion. L'utilisation de ces matrices, non systèmatique dans la littérature pour quantifier le d~ de fiabilité d'une classification. sanctionne de façon nette et précise les résultats. tlle ne laisse aucune place à la subjectivité d'une comparaison (souvent flatteuse) basée sur une interprétation visuelle de la confusion entre la référence et. le modèle. Compte tenu de ces résultats. d'autres types de classification doivent. être tentés. -335- IV. 2) Régression multiple DATl/ACl'l, 11101 Ces seuillaqes ont été effectués d'une part sur les valeurs de pixels de la scène entière. d'autre pœ-t sur les moyennes radiométriques calculées dans les îlots appartenant à l'échantlllon de vérification. nous avons çenéré une image à partir de 2 néo-canaux. qui offrent une des corrélation l~s plus fort~s avec la d~nsité du bâti. ~n appliquant à chaque pixel ou moyenne par îlot la transformation suivante: BAn • -.71 - ACPI -.gg-InDl + 237.82. nous avons obtenu une image dans laquelle tous les pixels ont une valeur comprise entre 0 et 100. les valeurs extrêmes ont été ramenées aux bornes correspondantes. Cette imaqe est donc une représentation de la densité du bâti. D'autres auteu.o-s ont. emprunt.és la mélhode de la régresslon. certains reliant directement la denslt..é de population avec les réponses radiométriques des canaux mss (HEGEDUS E.• et Al.IQ82). . Afin de POUVCl!' quantifier la fiabilité d'une telle représentation. nous avons seuillé dans cette lmage : - les valeurs des pixels de la scène entière dans le cas de la classification dea pixels - la moyenne d~s îlots d~ l'échantillon de vérification dans le CQ8 de la classification des îlots. nous avons donc obt.~nu 6 classes de bâti. dC1nS le but de comparer le résultat de ces •pseudo-classifications • avec notre référence issue de la photo-interprétation. IV. 2.1) Classification d~ pixels Les seulls de ces classes proviennent de la nouvelle réaffectation des îlots de l'échantillon de travail obtenu par la méthode des nuées dqnamiques. La mer a été masquée à l'aide du canal TIn 4. -336- Tableau IV.~ - RP 1 matrice de confusion. Classification des pixels par seuillage de la régression multiple RP2 T.FAIBLE RP3 FAIBLE RP4 mOYEn RFS FORT RF6 T.FO CL 1 5050 n.BAT! (0-2) 7972 3927 3430 203 12 CL2 1332 T.FAIBLE (3-9) 1811 1674 IggQ 146 4 CL3 2642 FAIBLE (10-23) 3520 4233 6393 CL4 3045 mOYEn (24-44) 3873 6710 13222 1767 1736 3499 ~169 CL6 2134 TRES FORT (86-100) 1000 1037 3323 n.BArI CL5 FORT l~ 2024 ~1 (45-55) 4745 1047 Pourcentage de pixels bien classés: 28 l'. Référence 1 2 3 4 5 0 Evaluation statistique 129 " 35:rc 79 'S 79 " 170" 570 'S . Pixels bien classés ECfecli! 32 " Q:rc 19 'S 15970 pixels. 20 004 pixels. 21 980 pixels. 36 556 pixels. Il 535 pixels. 2 034 pixels. 36" 34" 74 'S Quelques remarques: - 3 classes ont gagné en e!!ecli!. il s'agit des classes non BArI. FORTE et TRES FORTE, La première au détriment de la classe TRES FAIBLE. les deux suivantes au détriment de la classe mOYEnnE. -337- - les modali tés les mieux classées sont celles qui ont bénéficié d'un apport de pixels. - seule la modalité TRES FORTE est bien classée. on remarquera que cette modalité comprend de nombreux pixels appartenant à la référence 5. Cette classification est de mauvaise qualité. Cela semble provenir en partie du seuillage qui parait ici mal déîini comme tendent à le montrer les fortes valeurs siluées en-dessous des lermes de la diagonalA principalA. LAa va1fmrs import.ont.9R RA regroupent cependant autour de cette même diagonale. Fait inqUIétant. le grand nombre de pixels référencés en RF 1 et classés en CL 6. Une approche visuelle de la classification indique que cette confusion est due pour l'essentiel aux ombres des montagnes qui renvoient une valp.ur rac1iomittrtque ~fl'mblC1ble au centre ville dense dans les canaux que nous avons sélectionnés ici. IV.2.2) Classification des îlots Deux méthodes ont été testées pour déterminer les bornes des classes. les nuées dqnamlques et les valeurs de dens1t.é tqplques des modaUtés. -338- IV.2.2.l) SEmillage des classes à l'aide des nuées dynamigues Tableau IV.4 - matrice de confusion. Classification des îlots par seUillage de la régression à l'aide des nuées dynamiques RF 1 RF2 RF3 RF4 RF5 RF6 n.BATI T.FAIBLE FAIBLE mOYEn FORT T.FO CL 1 00 n.BAT! (0-2) 00 00 00 00 00 CL2 00 00 01 00 00 00 00 04 08 00 00 00 04 07 47 05 00 02 01 01 18 18 05 01 00 01 03 01 T.FAIBLE (3-Q) CL3 FAIBLE 00-23) CL4 moYEn (24-44) CL5 FORT (45-55) CL6 24 TRES FORT 1 (66-100) Pourcentage d'îlots biens classés: 51 1. Référence Evaluation statistique 1 . Pixels bien Effectif c1cussés 0" 0" 4 îlots. 2 40 'C O'C 5 ilots. 3 92" 4 5 62 '1 31 " 61 '1 13 îlots. TI nots. 84" 51 îlots. 6 32 " 203 " 83" 29 îlots. -339- Analyse des résultats Cette matriœ présente une forte concentration de ses valeurs non nulles autour de sa diagonale principale; plus de 901 des îlots sont bien classés à une cla.sse près C9 qw est important à noter car le descript9ur DEnSITE DU BArI esl une variable ordonnée. De plus, il est plus important pour nous d'obtenir une bonne précision d~ lel:! modoli tés lel:! plus denses que dQI13 les modali tés TRES FAIBLE ou non BArI. Les modalités les moins bien classées sont celles qui sont le moins représentées dans l'okhanbllon, seule la modalité FORTE est mal cla:ssée et se mélange à la fois av~ la classe mOYEIU1E et la classe TRES FORTE. Les modalités non BArI et TRES PAIBLE sont sous-représentées dans la classification cont.ra.l.Nment à la modalité TRES FORTE qui attire à elle plus de la moitié des îlots de référence FORTE. . Statistiquement. les effectifs des cla:sses ne se retrouvenl pas dans les modalités non BArI (O~) ,TRES FAIBLE (40~) et TRES FORTE (203 'C). IV.2.2.2) 8eu1l1age à pc.rtir de valeurs extrêmes appgrtengnt à des îlots typiques de leur modalité initiale. Avant de procéder à l'interprétation de la mosaïque photo-aérienne. un .;ertain nombre de zones (îlots InsEE) ont été choisies comme référentiel pour l'mtensité de gris afm de pouvoir s'y reporter en cas d'ambiguïté lors du zonage du descripteur DEnSITE DU BAn. Les valeurs à partir desquelles est opéré le seuillage qui va suivre sont issues d'îlots appartenant à ces zones de référence. -340- T,wleau IV.5 - matrice de confusion. Classification des îlots par seuillage de la régression multiple à l'aide des valeurs ll,Jpiques RP 1 RP2 RP3 RP4 RP5 n.BAn T.FAIBLE FAIBLE mOYEn FORT RP6 T.FO 01 00 00 00 00 00 00 T.FAIBLE 00 01 04 00 00 00 02 05 18 00 00 CL4 01 mOYEn 03 CL 1 n.BAn (0-5) CL2 (6-15) CL:5 FAIBLE (16-29) 52 02 (30-60) CLS 02 00 00 01 27 19 00 01 02 06 08 FOR.T (01-00) CL6 00 TRES FORT 1 (81-100) Pourcentage d'îlots biens classés: 52 •. Référence 1 2 :5 4 S 6 Evaluation statistique 25'C 100'1 1Q21 100 '1 96'1 5O'C , Pixels bien classés ECfect.i! 25 'C 0'1 301 08'C 53'1 28 'C 4 îlots. 5 ilots. 13 îlota. TI îlots. 51 ilote. 29 îlots. Celle classification qui améliore de 1 '1 la c1asaification précédente est cependant nettement meilleure (au sens plus proche de notre référence). car l'évaluation statistique par poste de référence indique une plus grande fidélité au zonage pré-défini. Les valeurs importantes restent groupées autour de la diaqonale. mais au dessus. lait significatif d'un seuillage aux bornes inférieures trop -341- inférieures trop élevées et" par conséquent aux bornes supeneures trop basses contrairement au seulllage précédent.. Cela démontre en particulier la difficulté et. l'importance du chou des bornes. Conclusions partielles sur les classifications issues des régression simples et. multiples. Il e15t. pos15ible de se rapprocher davant.age de l'image des zones d'équidensit.é qui constitue notre référence en procédant à un seuillage visuel interactif sur PéricoJorJooo. Ce fQlsant. il nous semble qu~ l'on s'écarte d'une démarche objective en faisant. int.ervenir la partialit.é d'un seuillage visuel qui ne COfT~,Il:;pond .fXU:I ù la réalité statistique de la DEnSITE DU BATI telle que nous l'avons mesurée îlot par îlot dans l'échantillon de travail. Cependant.. cet.t.e manipulation ne produira pas de résultats très senslblement. meilleurs. car une grande partie des îlots de l'échantillon de vérification-appartenant à la référence FORTE possèdent une densité calculée (à l'aide de ce~ indice15) supérieure à celle de cert.ains ilot.8 con-ect.ement. classés dans la classe TRES FORTE. Aussi. une translation ou même unemodiIication des bornes du seuillage ne constitue pas une recette miracle. nous avons vu précédement. que la translation des bon~~'U. m-6mc limit~-.a. influait de façon impcrtante sur la répartition des îlots dans les classes. Si cela ne s'impose pas . il SerQ donc préférable de comrerrer une image de densité du bâti par îlot cod" de 0 à 100 plut.ôt. que d'opérer un seuillage qui constit.ue à la fOlS une perte brute importante d'information et provoque une aggrégation des lIots dans des classes p&u robust.es et. st.ables. IY.J - ClassifiCation de tu" bgrveenJ;rique Le prmcipe de cet.t.e classsification supervisée est. d'affecter chaque individu % à une classe i. Cette classe étant celle qui lui est la plus proche au sens de la distance de Sebest.en D(%).) soit. : n D(%).)=L (( Xc - JLi.cl/G"i.cl2 c=1 avec . JLi.c: moyenne de la classe i dans le canal c U"'i.c : écart-type de la classe 1 dans le canal e ft : nombre de canauz Xc : vc,ùew' de l'individu di.llW la CWlW c Cet.t.e classification est donc t.ot.alement. supervisée. L'inconvénient majeur de ce type de classification réSIde dans l'inexistence d'une classe de rejet.. t.ous les pixel15 ét.ant. obligat.oirement. affect.és à l'une des classes initiales même si les dlstances calculées au centre de t.out.es les classes sont. très import.antes. Aucune amélioration sur ce point n'est enVisageable compte tenu de l'impossibilit.é de dét.ermmer objectivement. une valeur de rejet.. Au cours de notre travail. ce cas s'est produit pour les pixels appartenant à la mer poûr laquelle -342- aucune statistique n'avait été calculée, Ces ·pixels de mer· ont été urr(~'Çt6:.; ù lu dc..u.;~;c TRES FORTE. classe à. laquelle ils étaient les plus proches... Afin de les éliminer, un masque a été effectué en seuillont les valeurs de pixels à Q (inclus) dans le canal infra-rouge proche (Tm 4). Les graphiques suivants démontrent la nécessité de réaffecter les îlots de l'échanUll.on de travail dans des modalités avant d'opérer une quelconque classûication l . Les valeurs qui ont servi à l'établissement de ces graphiques sont exposées dans le Tableau IV.6 (AnnEXE PAR IV). Figure IV.1- Graphique des moyennes de reflectance QVQnt. réaffectation. calculées à partir des statistiques des îlots de l'échantillon, redistribués par modalité Abscisse: modalités du descripteur DEnSITE DU BATI Ordonnée: moyennes des différents néo-canaux dans ces modalités 200 150 -a- NY2(AM) + ftl(XAM) .. !ND 1(AM) -0- 100 TOO...c4(AM) 5Q+-"T'-'"-r-..,.....-r-.....................r-y---I"'"""""r---"'II""""""---, o 1 2 3 4 MODALITE 5 6 7 Seuls les néo-canaux comlés de laçon siqni!icaüve aU descripteur DEnSITE DU BATI ont été représentés sur ces graphiques. . 1 Cette réaffectation a été dédui te de la valeur du coefficient de densité du bâti. Elle n'a pas fait intervenir de stt:lüstiques radiométriquN. -343- Figure IV.8 - G:"apruque des moyennes radiométriques après réaffectation calculées à partir des statistiques des îlots de l'échantillon, redistribuées par modalité (mét.""lode des nuées dynamiques). Absciss8: modalités du descripteur DEnSITE DU BATI Ordonnée: moyennes des différents néo-canaux dcms ces modalités 300 200 -& ACP2(NM) ... IYG(HM) • + 100 H>1(NH) 1OO-C4<fIw1) O+-..,....-r-~-r--r-or--r-or-~...........--I"""""l~ o 2 3 4 MODAlITE ~ 6 7 La comparcuson des statistiques issues des îlots de l'échantillon redistribuées par modalité avant et après réaffectation de cesilots (Tableau IV.6 en AnnEXE IV) entraine quelques remarques. - mis à. part l'écart-type local calculé sur le canal Tm 4 (TEXT_C4). les moyennes radiométrlques des îlots regroupées par modalité des autres néo-canaux sont liées à ces modahtés. Cela n'était pas le cas avant la réaffectation des îlots. - à l'exception de la modalité non BATI. les autres modalités ont tendance à avoir gagné en homoqénéïté, tout particulièrement la modulilé TUJ:l) l'üun:. - du point de vue effectif des modalités. la réaffectation des îlots s'est principalement faite au dépend des modalités mOYEnnE et FORTE et au bénéfice des modalités FAIBLE et ~ES FORTE; autrement dit. un trans!cI'l d'c!!cc.:U!~ t1'c:;l pl'oouil. des modalités 1ntermédiaires aux modal1tés plus extrêmes. Cela ne sera pas sans répercueeions comme noua le constaterons plUl!l loin. La réaffectation des llots de l'échantillon permet donc d'obtenir des moyennes et des écarts-tyPe cohérents pour initialiser la clC1Ssification. De plus, elle semble bien correspondre à une réalité radiométrique. En effet. les courbes obtenues après réaffectation ressemblent davantage à celles obtenues lorsque l'on calculait ces mêmes statistiques par modalité (Figure 1.5. 1.8 et 1.7), comparativement à celles précédent la réaffectation. Les moyennes et écarts-type utilisés dans la classification supervisée qui suit sont ceux obtenus par calcul sur les îlots de l'échantillon de travail après réaffectation et NKiistrlbuti')n par modalité (Voir Tableau IV.6 en AnnEXE IV). -344- Les classifications présentées ici ont été excécutées à partir des 3 canaux où l'on observe une baisse de lIJ reflectance lorsque la modalité varie de non BAT! à TRES FORTE et qui sont peu corrélés entre eux. Il s'agit de l'indice de végétation (IVGL de l'indice (4-5)/(4+5) noté (IODl) et de l'écart-type local calculé sur le canal 4 (TEXT_C4). . matrice de corrélation. IVG lnDl IVG 1.00 mDl .57 1.00 F'LC4 .37 .35 TJ::XT_C4 1.00 Ce choix a été fait après plusieurs essais. Il a été retenu en raison de l'aptitude de ces indIces à discriminer les classes; c'est en ef!et avec ces 3 indices que nous avons obtenu les plus grandes distances entre les centres de chacune des classes. Cette matrice des distances entre centres des classes indique quelles sont les clas3e3 les plu3 proche3. c'e3t. à dire celle3 qui pourraient. être regroupées 3an8 dommage lors d'une classification ult.érieure. Tableau IV.7 - matrice des distances entre les centres des classes CL 1 CL2 CL3 CL4 CL5 CL 1 0 CL2 :5:5 0 CL3 96 53 0 CL4 114 e3 20 CL5 143 90 54 . 29 0 CL6 lM 103 67 42 14 CL6 0 0 . Au vue de ceUe matrice, nous voyons que les classes mOYEnnE et. FAIBLE ou FORTE ainsi que les classes FORTE et TRES FORTE sont les plus proches. des regroupement pourront être éventuellement envisagés. Il est satisfaisant de constater que les modalités les plus éloignées (le ciFlf'CTl pteur DF.nSITF. nu RA TI ARt ordonné) sont celles séparées par les distances les plus importantes. (Voir aussi Figure IV.9). -345- Figure IV.9 - Representation 3 Ddes centres de classes --.'-0 ___ --~ _ --0"--- ----~ ,,-~ ---- -- --___.. 1 Of' -.0--_- - ----..-..... ---- -----... ~-....-...... ---.-..- 3 -~-~ _ - _ '1 ----. ---.---. 160 170 140 mLACP2(NM) 110 IV. 3 .. 0 Classification des pixels. Tableau IV.8 - matrice de confusion. CIQSsification des pixels. mét.hode barycentrique RF 1 n.BATI CL 1 RF2 RF3 T.FAIBLE FAIBLE RF4 mOYDl 2555 1013 6401 261 7 72 3865 RF5 RF6 FORT T.FO 4 n.BAn CL2 5022 T.FAIBLE 6213 5110 CL3 5405 FAIBLE 5218 '9063 1143 2000 7038 1052 22t50 0401 4940 1007 1~ CL4 572 moYEn CL3 872 1417 FORT CLO 174 T.FORT 1~ 599 -346- Pourcentage de pixels bien classés; 29 :le. Référence Evaluation statistique Pixels bien classés Effectif 24:1 :3 œ:le 115 :le 171 :le 31 ~ 41 :le 4 34~ 19~ 5 6 146 :le 97:rc 43:1e 23 li 15 Q70 plxels. 20004 pixels. 21 Q80 pixels. 38 556 pixels. Il 5~ pixels. 2634 pixels. 1 2 Quelques remarques s'imposent: - la classe mOYEnnE a sen3iblement diminué principalement au bénéfice de la classe FAIBLE et de la classe FORTE. Les effectifs des autres modalités demeurent constants. - comme dana la précédente classüication. les modalités le~ mi8U% classées sont celles qui ont gagné le plus d'individus. Les résultats de cette classification sont méd10cres et la fiab1l1té globale du même ordre de grandeur que celle eCIectuée par seuillage sur la régi-ession multiple. Cette classification est un peu décevante. cependant. si l'on regroupe les classes'non BATI et TRES FAIBLE, FAIBLE et mOYEI1IlE. el fORTE et TRES FORTE. on obtient un résultat fort convenable. On notera cependant un regroupement des valeurs les plus importantes à proximité de la diagonale principale. IV.3.2l Classüication des îlots L'algorithme de classification est identique. la différence étant que les individus à classer sont ici des îlots InsEE (un ensemble de pixels) et non des pixels seuls. La matrice des eUstances entre classes présentée plus haut est donc valable ici, les statistiques d'initialisation de la classüication étaut idenüquttS. .. -347- Tableau IV.9 - matrice de confusion. Classification des îlots. méthode barycentrique RFI n.BArI RF2 T.FAIBLE RF3 FAIBLE RF4 mOYEn RF5 FORT 0 0 0 0 0 0 CL2 1 T.FAIBLE 0 3 14 0 0 CL3 2 FAIBLE 2 4 15 10 2 1 :5 5 5 1 0 0 1 ZO 13 CLO 0 T.FORT 0 0 10 13 CL 1 . RF6 T.FO n.BATI CL4 - moYEn CL :5 FORT 11 Pourcentage d'îlots bien classés: 40 •. Référence 1 2 3 4 5 6 Evaluation statistique !lots bien classés ECfeclit 0'1 360'1 270'1 0'1 0'1 31 lie 4 îlots 64~ 44~ 8811C 110 '1 39'1 45 '1 5 îlots 13 îlots TI îlots 51 îlots 29 îlots , Deux modalités ont sensiblement auqmenté leur effeclit (du moins en proportion), il s'a9'1t des classes TRES FAIBLE et FAIBLE. Cette augmentation s'est produite au détriment de la classe non BArI d'une part et de la classe rnOYEnI1E essentiellement. Cette classification produit de moins bons résultats que le seuillaqe de la régression multiple. Cette cOnstatation n'a pu être expliquée de façon satisfaisante jusqu'à présent. -348- IV.3 4. ) Classification de t.ype nuées dynamiques (non supervisée) sur les îlots. Tableau IV.IO - Distances entre les centres de gravité des classesCL 1 CL2 CL3 CL4 CL5 CL6 \ CL 1 O. CL2 58 0 CL3 38 34 0 CL4 44 62 39 0 CL5 59 76 40 78 0 CL6 62 102 49 61 59 0 Tableau IV .11 - matrice de confusion. Classification des îlots.. méthode des nué&s dynamiques RF 1 RF2 T.FAlBLE RF3 FAIBLE RF4 mOYEn RF5 FORT RF6 T.FO 0 CL 1 n.BATI 0 2 ~ 2 2 1 CL2 T.FAIBLE 1 CL3 1 FAIBLE 2 CL4 0 mOYEn 1 CL5 FORT 2 1 .0 0 Ct6 T.FORT 0 0 n.BAn i 11 3 0 14 5 28 0 0 15 17 2 6 26 2'4 Pourcentage d'îlots bien classés: 40 •. -349- Référence Evaluation statistique Pixels bien classés Effectif 1 2 275 ~ 38011 O~ 3 4 8S~ 4 îlots. 5 îlots. 13 îlots. TI îlots. 51 îlots. 29 îlots. 5 6 34" 73" 1g::s ~ 20 " 23 " 34 " 3371 83" La fiabilité globale de cette classification est identique à celle obtenue avec 1< méthode barycentrIque. Les modalités non BAn et TRES FAIBLE sont' surévaluéet contrairement à la modalité mOYEnnE qui est nettement amoindrie. Il est un peu décevant d'obtenir un résultat global identique à partir d'un4 classification supervisée (méthode barycentrique) et non supervisée (nuéel dynamiques). Le taux de tirage (2.3Un de l'échantillon d'initialisation esl certainement trop faible et ne permet pas d'obtenir des statistiques suffisamenl robustes et une représentatiVité nécessaire des différentes modalités de ~ descripteur pour initialiser de façon correcte la classification de type supervisée. Conclusions partielles. Il faut rappeler que les statistiques d'initialisation des deux derniers types dE classification ont été obtenues après réaffectation des llots de l'échantillon de travail dans de "nouvelles modalités". Il n'est donc pas à priori surprenant d'obtenir ur. résultat différents quant à la délimitation des modalités proches en particulier: leU! dénomination reste la même. mais leurs bornes ont été translatées. nous avions conclu. dans le paragraphe consacré aux matrices d41 cooccurrences que le découpage initial des modalités n'était pas adapté à la réalit4 statistique dans le canal 4. Il semble en être de même aVec d'aut.reo néo-canaux (IVG InDl.TEXT_C4) ainsi qu'avec les néo-canaux utilisés pour générer les réQressioN (ACPl). La conclusion principale à tirer est semble-t-il d'ordre méthodoloqique. Il est plus pertinent et plus efficace de classer des zones. ici des îlots InBEE, que des pixels. Les t"'Qlsons en s"nt multiples. - Les düférentes statistiques radiométriques ont été calculées sur des îlou InsEE, il est donc loglque de classer des entités de même grandeur que celles dont on Cl extrait l'information. Cela est plus flagrant lorsque l'on s'intéresse aux régressions Calculer une denslté de bâti par pixel est à la limite de l'acceptable.. En effet, les régressions ont été obtenues en comparant les valeurs rodiométriques de différents néo-canaux avec une densité de bâti par îlot. 11 est donc plus logique d'appliquer ces régressions sur les mêmes entités, c'est à dire les îlots. que sur des éléments dE dimension inférieure (les pixels). - De nombreux chercheurs travaillant sur l'1nterprétation d'images satellitE -350- en mililN urbain filtrent. par un lissage par la moyenne les images avant. classification de façon à se rapprocher le plus possible des valeurs moyennes en fonction desquelles ils ont initialisé leur classification. Cette façon de procéder, qut contribue li dégrader artificiellement. la résolution spat.iale de l'image s'apparente donc à un artefact qui facilite le classement de pixels de valeurs extrêmes. La résolution spatiale plus fine de rm2 est. en milieu urbain un cadeau empoisonné. En effet. alors que les images générées par LAnDSAT mss ét.aient. constituées d'un assemblage de piXels de valeurs relativement proches du à un lissage lors de l'enregistrement des données, la ré15olution spatiale sensiblement. meilleure du capt.eur Tm permet l'émergence d'un nouveau type de pixel jusque là inconnu dans les villes : le pixel pur (ou presque pur). Compte tenu de notre problématique et. du t.ype de résultat. que nous désirons obt.enir (une strat.ificat.ion de l'espace urbain en fonction d'un critère bien précis). c'est paradoxalement une résolut.ion spatiale plus grossière qui nOU15 aurait. convenu le mieux. La résolution de Tm parait. inadaptée pour l'ét.ude de la densit.é des villes. trop fine pour classer les pixels. mais pas suffisament fine pour se livrer aux joies de la photo-interprétation. Sauf dans le centre-ville très dense et très homogène où il occupe une surface négligeable. le tissu urbain intersticiel, de part la variété de sa nature induit des valeurs radiométriques qui sont. trop éloignées de celles générées par les toits des b<1t.iment.s voisins. De plus ceux-ci sont. loin d'être semblable8 et. leurs val~ de réflectance varient sensiblement en fonction des différents matériaux utilisés. C'est ainsi que nous obt.enons des classifications qui présent.e l'apparence d'un semis de points multicolores là ou nous voudrions voir de grandes plages de mêmes couleurs (cas des classifications de piXels). Lisaer avant. ou aprés la classification e15t une opération qui entraîne une distorsion de la réalité. car elle n'est pas sélective au niveau spatial (lissage de puaIs de mer avec les pIxels côtiers pour prendre un exemple sIgnificatif), contrairement à une moyenne raisonnée sur une entit.é spatiale qui possède une réalité. ne serait.-ce qu'administrative (les îlots InsEE par exemple). Il faut ajouter que plus cette entité est homogène du point de vue t.hématique. plUB la production de la moyenne radiométrique sur ceUe zone se justifie. Dans notre cas les îlots InsEE. de part. leur petite taille:3 et leur relative homo<jénéité de contenu, se prêtent relativement bien à ce genre d'oxercice. Pa.sser d·un. classification de pa.la ci un. clGBsificaUon d. zones pré-déflnies améliore les différentes classifications que nous avons effect.uées de ~ de 100 '1. Ce type de classification. pour stratifier le milieu urbain. semble être une des méthodes les plus promeU,euse&. même si sa fiabilit.é est. encore loin d'être excellente. 2 par rapport à Landsat mss. :3 comporée à celle de notre zone d'étude. -351- concLuSIons ET PERSPECTIVES Comme nous l'ont montré les analyse effectuées tant sur les variables radioméu-iques (les mau-ices de cooccurrences. les néo-canaux et les opérateurs de texture) que sur les variables calculées sur les photographies aériennes. il parait trop ambitieux de vouloir obtenir une partition du descripteur DEnSITE DU BAT! en 6 modalités. Segmenter ce descripteur en quatre modalités est plus réaliste. Cependant. il étOlt nécessaire d'effectuer des clasSifications en 6 classes afin de pouvoir quantifier ces résultats avec notre référence qui est seuillée en 6 postes. Quant aux résultats de fiabilité de nos classifications. sans être très performants. ils se situent dans la bonne moyenne des fourchettes de précision généralement publiées dans la liUèroture en milieu urbain. Cependant. la véritable sanction de la précision de notre meilleure classification inter"V1endra en fait plUS tard et à un autre niveau. Il ne faut pas perdre de vue que cette classification. ou plus exactement ceUe stratification, a pour objet d'améliorer la précision d'une enquête démographique par sondage. Des tirages d'échantillons d'îlots InsEE vont être effectués sur la base de sondage ainsi stratifiée. Des estimations d'effectifs de population ou de densité de population par districts (Uots) Insn: vont être calculées à partir de ces tirages puis comparees au résultat du recensement InsEE. La fiabilité de la stratification que nous avons réalisée sera donc directement déduite du gain de précision imputable à l'emploi de cette stratification. Les méthodes de classifications que nous avons employées nous paraissent appropriées compte tenu de notre problématique propre et du milieu sur lequel nous travaillons. Des classifications de type maximum de Vraisemblance paraiss9nt peu adaptées à notre ces compte tenu de la forme des distributions de chacune des modalités; il porait risqué aux vus de nos résultats de nous aventurer à émettre une quelconque hypothèse de loi de disu-ibulion. La méthode employée pour caractériser les différents individus qu~ nous avons étudiés à partir des canaux bruts. des néo-canaux. et des opérateurs de texture, qui ne tient compte que de paramètres statistiques présente l'avantage de la rapidité et permet une vision synthétique des individus et des phènomènes. Cependant en raisonnant de la sorte, on perd toute l'information locale que nous amène la valeur de chaque pixel et il est alors plus difficile de compren~ la réponDe spectrale en fonction de la couverture (artificielle ou naturelle) du pixel en question. Il est cependant nécessaire de préciser id que l'objectif de cette étude n'est pas d'expliquer la valeur du signal en fonction de tel ou tel matériau de construction (FUEKI et al , 1985). La taille des éléments urbains. la résolution au sol de Thematic mapper ainsi que la précision du recalage entre l'image satellite et les images morphologiques générées par TIGER rendent très hasardeuse une telle entreprise. De plus. les résultats obtenus en classant non plus des pixels. mais des zones nous inci tent à travailler sur un échantillon de petites zones pré-définies et bien connues dans lequel sont représentées toutes les classes de notre thématique. -352- Pour la suite de notre tâche. il parait indispensable de travailler au niveau de chacun des sous-îlots de l'échantillon en privilégiant une analyse plus fine qUi pourra être menée au moyen d'histogrammes monodimensionnels ou bidimensionnels renseignés. Dans la même optique. des régressions seront faites dans des sous-échantillons de manière à [aire ressortir des phènomènes minoritaires (comme la couleur des t.oitures ou la nat.ure du non bâti), qui ne peuvent être extraits lorsque l'on travaille sur l'échantillon complet. -353- USTE DES LOGICIELS UTIUSES. Logiciel de trait.ement. deimage : III Programmes de l'Unité de Traitement Informatique (U,T.I) de l'Atelier de Télédétection de l'O.R.S.T.O.m à Bondy (A~T.O.B) sur muu o. Photographies d'écran sur Péricolor looa Sq8t.èm.e de ge8üon de b<ule de donnéeas aspuliuliaséeas : '" TIaBEde l'Unité d'Infographie de l'O.R.S.T.O.m sur mInI o. Logiciels de st.aüstiques et. geslion de fichiers: III f)BA.SEIII eur micra.l 30 compatible IBm PC. • STATITeF'sur mlcral30 compatible IBm PC. '" STAl'WORX5' sur mac Intosh'•. Logiciel de qraphique : '" CRICK,},"j'GJM}' sur mac Intosh+. Logiciel de traitement. de t.tmt.. : '" WQR.f) sur mac Intœh+. -354- ELEmEnTS DE BIBUOGRAPHIE AffiERICAn SOCIETY OF PHOTOGRAmmETRIE, 1983- manual of remote sensing. Vol 1. pp 516.570. Sheridan Press. Falls Church. BALLUT A.,lQ70-Les limites de la télédétection en milieu urbain. thèse de troisième cycle, EHEss. Paris. BAllUT A.. BOOUET E.. nGUYEn P.T.. FORTIn m., 1084.- Evolution de l'occupation du sol. Recherche de méthodes comparatives et de traitements par utilisation des simulations SPOT de 1981 et 1983.lBm.IAURIF. BOAsson E., HOWARTH P.J., 19~- Landsat digital enhancement for change detection in urban environment, Remote Sensing of Environment. ni 13 pp 140-160. COnnERS R.W.. HARLOW C. A.. TRIVEDI m.m .• 1985 - Segmentation and spatial analysis of urban scenes. XIX International Symposium on Remote Sensinq of Environment, Ann Arbor. m1ch1gan. pp 20~-22~. CUSHruE J.L..l984.- Improvinq the accuracy of computer classification of Thematic mapper data. Proceed1ng of the 10 th anniversary International Conference held 1n Reading, UK. pp 320-33Q. DESACHY J.,l980.- Contribution à l'étude de la texture on télédétection. Thèse de troisième cycle en Informatique, Université dl3 Toulouse. 325pp. DUCROS-GAmBART P., RAKARIYATHAm R., 1984- méthode de classification multidimensionnelle (spectrale et texturalel appliquée à des imaqes satellite. CESTA Biarr1tz. mai 1984. Vol 2, pp. FUEKI T., HOnG J.K .. 5HIBAnO K., YAnG L.S.• l985-Analysis of urban spatial stucture of marseille by Landsat Thematic mapper. HARRAllCK R.H., SHAnmUGAm K.. I!s'HAIe DInsTEIn.• 1973.- Textural leatures tor image classification. IEEE Transaction on System man and Cybernetica, Vol 6. pp 610-621. HEGEDUS E.. HSAKA J .• 1082 - Population estimation from Landsal imagery. Remote Sensinq of Environment. n 12. pp 259-272. t IOKA m .. KODA m .. 1986.- Performance of Landsat. 5 Tm dala in land-c:over classification. InT. J. Remote Sensinq. Vol 7.ni 12. pp171~-1728. IROns J.R .. PETERSEI1 G.W..l 081.- Texture transform of remote sensinq sensinq data. Remote 8ensing of Environment, Vol 11. pp 3W-370. LAPORTE J.m., 1983.- Etude de la tenure sur des simulations d'image SPOT. Thèse de troisième cycle. Université de Paris VII. SUmAnI m.. 1086.- Anll1yse de texture en télédétection application à la -355- segmentation d'imagea satellite à. haute résolut.ion tyPe SPOT. Thèse de troisième cycle, Université ~ Rennes 1, OOpp. rOLL D.L.,1985.- Lancisat 4 Thematic mapper scene characteristics of suburban and rural aera. 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Tableau 1.3 - Statistiques descriptives par modalité: le canal TM 4 - DYS APl. 255 -0.19 -0.72 51.71 255 -0.14 -0.71 133.83 4-4.62 255 0.36 -0.12 255 0.68 0.64 MODALITE MOYENNE SIGMA NON BATI 154.17 50.89 T FAIBLE 167.89 FAIBLE MIN MAX DYS APL MOYENNE 123.51 36.62 '121 0.64 1.75 FORTE 91.64 24.66 Il 233 \.21 3.23 8 141 0.89 4.69 T fORTE 79.17 17.46 4 2049 1.43 12.52 6 87 0.39 1.14 MODALITE MOYENNE SIGMA MIN MAX NON BATI 30.26 11.47 & T FAIBl.E 34.23 10.39 FAIBLE 30.39 7.82 1 MOYENNE 29.50 6.58 9 69 0,49 1.29 Tableau 1.6 - Statistiques descriptives par lDodalitë : le neo-canal (TM4-. TM5) I(TM4.TM5) noté INDI- FORTE 24.14 5.54 JO 62 0.81 1.56 MODALITE MOYENNE 20.90 - 4.02 5.33 NON BATl SIGMA MIN MAX DYS APL 1 T FORTE 10 48 1.36 1 131.43 54.25 -0.22 ·-0.47 255 0.25 0.04 255 1• T FAIBLE 124.20 46.61 FAIBLE 112.08 43.88 255 0.43 0.43 MOYENNE 100.91 38.39 255 0.52 0.96 FORTE 87.19 36.92 255 0,49 0.85 T FORTE 79.08 34.17 255 0.66 1.20 Tableau 1... - Statistiques descriptives pa.. modalité: le çanal TM 5 - .. MODALITE MOYENNE SIGMA MIN MAX DYS APL NON BATI 36.02 18.29 4 210 0.90 2.80 T fAIBLE 40.31 15.21' 4 223 2.09 16.25 fAIBLE 37.75 12.07 4· 231 0.95· 7,40 MOYENNE '38,30 10.08 5 147 0.57 2.68 FORTE 33.404 8.93 9 102. 0.73 " '. T FORTE 30.04 6.86 Il 76 0.78 .... 2.00 2.89 . Etude de la telture• w 11I 0'1 1 Tableau 1.7 - Statistiques descriptives par modalité : Ecart-type sur la première composante principale Cenèlre 5°5 MODALITE EFfECTif MOYENNE SIGMA MIN MAX CDV NON BATI 10822 144,32 098,19 01 255 0,68 TFAIBLE 07703 142.00 084.29 01 255 0,59 FAIBLE 12235 146,82 088.96 01 255 0.61 MOYENNE 18318 136.71 072,16. 01 255 0,5) fORTE 04939 124,06 054,99 01 255 0,14 TFORTE 02413 111.00 032.20 01 255 0.29 Tableau 1.8 - Statistiques descriptives par modalilè : Ecart-type sur le canal 4 de Themalic Mapper Cenétre 5°5DYS APL 255 0.21 -0.32 50.10 255 0.38 -0.11 140.96 41.65 255 0.14 '-0.03 MOYENNE 126.16 1P3 2n 0.93 0.60 fORTE 113.86 38.97 43 255 1.38 1.87 T FORTE 93.62 31.86 44 255 1.75 4.11 MODALITE MOYENNE SIGMA NON BATI 14310 58.14 T fAIBLE 147.22 fAIBLE MIN MAX Tableau 1.9 - Statistiques descriptives par modalité: Moyenne sur la premiere composante principale Cenélre 5°5 1 MODALITE EFfECTif MOYENNE SIGMA MIN MAX CDV NON BATI 10822 132,89 086,27 01 255 0,65 TfAIBLE 07703 155.33 099,27 01 255 0,64 fAIBLE 12235 156,94 092,40 01 255 0.59 MOYENNE 18348 163.04 091,07 01 255 0,56 FORTE 04989 144,08 051,52 01 234 0,36 TFORTE 02415 128.91 007.14 01 . 204 0,06 w U1 -..J 1 ANNEXE PARAGRAPHE II Tableau 1.10 - Statistiques descriptives par modalité : Moyenne sur le c<lcal4 de Thematic Mapper fenêlre 5"5 t.lODALITE EffECTIF MOYENNE SIGMA MIN MAX CDV Tableau 11.2 - Densité du bâti par modalité. Sous-Hot seul - NON BAT! 10822 15J.75 098,22 01 255 0,67 T FAIBLE 07703 166.29 115,84 01 255 0,70 HEC N.BAII (l) 06 N'BAT! (2) 08 N.BATl(3) 10 MOY 08.83 0.63 01.1 ECART-TYPE 12.07 00.86 01.10 MIN 000 000 000 MAX 031 002 005 FAIBLE 12235 159.57 094.82 01 255 0,67 MOYENNE 18348 151.75 057.31 01 255 0.38 HAl (l) HAl (2) HAl (3) 08 05 13 13.88 05.00 12.08 23.17 01.67 3.38 DOl 003 006 070 007 015 FORTE 04989 122.57 015.-49 01 220 0.13 T FORTE 02415 105,70 004.35 01 249 0.04 fAIBLE (l) 12 fAIBLE (2) 21 AIBLE (3) 18 18.42 1629 21.67 21.08 02.96 04.61 000 012 016 079 023 035 MOY (l) MOY(2) MOY (3) 34 15 20 39.26 30.80 44.55 2/.33 04.98 09.68 007 024 036 088 041 060 fORTE (1) fORTE (2) FORTE (j) 23 15 12 65.18 53.53 71.08 27.94 0651 05.74 015 045 061 100 063 085 T.FORTE (/) 10 T.FORTE (2) 29 T.FORTE (3) 20 85.27 84.58 89,50 12.25 09.03 06.04 060 070 086 100 100 100 Tableau 1.11 - Slatistiques descriptives par modalité: Ecart-typo sur la deuxième composanle principale. Cenêlee 5'5 . MODALITE MOYENNE SIGMA MIN MAX DYS APL NON BAn 141.17 60.02 255 0.22 -OA5 T FAIBLE 145.20 50.69 255 0.29 -0.01 FAIBLE 146.86 49.38 255 0.55 -0.32 MOYENNE 134.25 47.71 255 0.68 0.22 FORTE 115.68 40.29 46 255 1.-43 1.18 TFORTE 95.49 34.60 34 255 1.68 4.03 1 lN Ul Q) 1 Tableau Il.3 - Densité par modalités. bande de 16m autour du sousîlot çomprise 80 EFEC N.BAT! (l) 06 N.BATI (2) 17 MOY 08.00 4.41 EC-TYPE 07.64 3.61 MIN 000 000 MAX 020 010 T.FAI(l) HAl (2) OS.13 15.67 13.12 3.1S Oùl 011 0'10 021 OS 21 FAIBLE (1) 12 FAIBLE (2) 9 17.33 26.67 15.50 03.02 000 023 Mm' (1) 058 031 H 11 30.0l, 35.13 l '1.~1S UU3 U)1S MUY (2) 03.19 032 041 fORTE (1) fORTE (2) 23 16 46.13 47.&& 19.95 4.40 007 042 069 055 nORTE (l) 10 TiORTE (2) 19 58.20 63.42 10.51 04.37 040 057 070 070 Figure Il.l - Graphique des sOus-ilOls el bordure selon les modalilés initiales - eo 60 III 5>- -0- MOYENNé .. ECART-TVPE .. MINIMUM .. MAXIf1JI1 '10 0 :t 20 0 0 2 . 3 MODALITE 5 6 1 Tableau Il.9 - Graphique des sous-ilots el bordure selon les modalités redéfinies par la méUlodes des nuées dynamiques. 60 r:1~ o MOL?AilTIT ... SIG..9ARTIT • ML't.PIJlTlT 4\) i>- l ... MAUAllnr '0 .'0 0 2 3 . 5 6 7 "COAlITE 1 W lfl \0 1 Tableau Ill.... - Régression sous-ilots avec borbure de 16 m -. ANNEXE PAR 1II CANAUX CORRELATION Multiple 2) Regression dans l'eQ5emble sous-jlots et bande de 16m autour des 'ous- ilW. 2 1) Matrice des corrélations bande de 1600 autour des sous-j!ots comprise IVG BATl - .697 -0.~2 ACPl.1NDI Tableau i1l.3 • Corrélation sous itots avec bordure de 16 m BAT! ECART-TYPE Résiduel S,C.E R"siuuel F FISHER Régression 15.59 22123 86.00 13666 96.70 x IVG + 80.60 .826 12,32 DAT! - -0.67 x INIB -0....6 x ACPI + 160....5 BRIQUE MARRON BLANC CANI -.239 -.174 -.319 -.032 .3~3 .086 CAN2 -.334 -.160 -.384 -.121 .253 .069 23) Eluue des résidus CAN3 -.219 -.013 -.321 -.136 ' .177 .036 CAN4 -.691 . -.311 -.52~ -.318 -.073 -.064 Etude des sous-i\ots aUI résidus importants (supérieurs ou égauI écar6-type) pour les meilleures corrélations simples et mulliples. CAN5 -.382 -.040 -.378 -.221 -.078 -.032 GRIS NOIR CAN7 -.022 .176 -.100 -.221 -.015 -.013 ACPI -.429 -.094 -.439 -.245 -.053 .036 ACP2 .545 .115 .384 -.~03 .262 .077 IVG -.697 -.336 -.446 -.329 -.209 -.085 INDI -.595 -.5~2 -.270 -.070 -.046 -.043 TEX1 -.527 -.~68 -.260 -.105 -.036 -.059 TEX2 -.540 -.446 -.342 -.071 .100 -.013 22) RégressioQs simples et myltiples bande de 16 00 autour des sous-j!ots comprise IVG.INDI.ACPI .832 12.19 13232 66.81 BATI - -0.09 x IVG -0.5& x 1"01 -0.40 x HePI .. 152.a5 a + ou - 2 231) Regrmion BATI/IYG' • 506KO 1 densité 3.valeur du résidu: -37.88. Ensemble de faible densité (11 ~). le reste 681 de bitume et 21~ d'eau enLraine uœ reflectance relativemenl faible d'ou une densité calculee relalivement forte et donc un résidL' :mportanl. • Sil D07 densité 5,valeur du résidu: -42,06, L'ensemble itot et bande est faiblement bâti (7~). cependant la proportion importante de bitume (91~) enlraine une reflectance relativement faible d'ou une densité calculée plus importanle. • 528104 densité 3. valeur du résidu: -32,64, L'ensemble ilot et bande est constitué par 58~ de bitume rose el 42~ d'eau. La refleclance dans les 2 néo-canaux (ACPI et INDI) est donc faible. la densité calculée importante relativemenl. • 539KO 1 densité 2, valeur du résidu: -30.38, 1101 doot 21 de la surface est bâlie; la majeure partie de la surface est occupée par de la , terre nue claire et du bilume, La refiectance de l'ilot est moyenn03 d'ou un écarl important entre la densité calculée et la densité mesurée, • 549lJO 11 densité 3. vi!leur du résidu : -33.71. Cet Hot comporte 16~ de bâli, sans compter 51 de chantierldalle de béton). Le resle se partage entre la végéiation (arbres et herbes) . la lerre nue, e't surtout le bitume(361l. De plus on noIe la présence importante d'ombre résultant de la grande hauteur des batimenls. Tous ces élemenLS contribuent a une moyenne de réfleclance basse pour cel îlol et donc a une densité calculée importanle. 1 W en o 1 ANNEXE PARAGRAPHE IV. 2 3 2\Regres~iQo 'ro ultiple D;I11 "'cP 1 INDI • 51ID07 densilé 5,valeur du résidu: - 32.06. • 513B02densite 3,valeur du rt$:Jus : 25.81. Ensemble possédant une densité de 58\ à d(jminanlc orange mais avec une fort proportion de loil tcrrasse blanc (23\ de la surface de l"ensemble). Ce dernier fail eJplique peut-êlre en parlie une reflectance relativement forte et donc une densité calculée plus faible que celle mesurée. • 51 5D06 densite 5.valeur du résidu: 30.91. Ensemble ilot et bande densément bàti (67\) majoritairement en tuile canal de couleur doroin:lnte onnge. Aucune eIpliciltion n'a pu 6tro trouv':e pour eIpliquer 10 rcsidus important. . • 5J3AO 1 dcnsili: S,valeur du rtslllu : 25.11. Cet ilut est constitué :l o6~ p:lr un cnscOlblu du b:ltiroenls à dominanle: de couleur do toit or anl;e. h: reSle élant I,ICcupi: par du bilU roe 02 \). (um me puur 1110t precédent, aucune uplicll.tion satisfaisante n'a pu êlre trouvé. TABLEAU IV.l - ParameLres euraits des matrices de cooccurrences calculés à partir de l'échantillon de travail des sous-itolS INSEE • ORGA~ISATION MOD CENTRE DE SECOND DU NUAGE GRAVITE MOME."IT DU NUAGE ANGULAIRE Y X 2.39 3&.33' 37.92 4354 0.16& 60.S& 38.15 36.67 4707 2.38 0.217 52.04 3 31.30 31.33 3700 2.51 0.207 52.47 4 30.62 30.32 5099 2.13 0.257 29.13 5 26.27 25.91 3752 2.11 0.203 24.20 6 21.63 22.65 26777 1.60 0.341 12.84 Tableau IV.6 - Valeur des indices par modalités (anciennes (1) et nouvelles (2)) issue des ilou de l'échantillon. MOY' ; moyenne ECT : écart-type Conclusion oanielle Ces derniers résultats décevants et moins bons que ceUI obtenus en demeurant à l'intérieur de l'ilot nous incite à laisser ces derniéres régressions de cOté el à nous consacrer en priorité aUl régressions plus prometteuses de l'ilot seuL INERTIE LOCALE 2 233) Régression multiple BAII/CANi ACPI IND1. Comme dans le cas de la régression sur les ilolS seuls. on constale la tres faible valeur du F de Fisher partiel pour l'indice de végélation (2.91) ainsi que la valeur de l'écart-type pour ce même indice (0.06) qui est du même ordre de grandeur que le coefficienl de rêgression (-0.09) de l1VG. En conséquence, cette régression est abandonnée. HO~OGE NON DATI MOY (l) (2) Ecr (l) (2) EfFEeTIF (lI (2) (2) (1) (2) IVG INDI TEXLC4 097.67 050.90 3&.52 58.24 139.58 207.65 41.75 53.96 099.61 13569 45.97 45.22 180.06 lH04 53.06 50.52 067.35 073.37 41.46 41.&2 188.36 17326 36.22 41.89 121.79 110.10 35.91 44.43 164.45 149.34 5452 55.15 6 8 TRES FAIBLE MOY (1) (2) feT (l) EfFEeTIF ACP2 8 5 FAIBLE MOY (1) (2) Ecr (Il (2) EFFEcrlF "(1) 12 (2) 21 MOYENNH MOY (l) (2) Ecr (l) (2) EfFEcrlF (l) (2) (1) (2) TRES FORTE (l) (2) (l) (2) 156.87 156.35 51.45 56.46 129.72 133.94 43.40 40.66 119.53 115.36 34.54 36.58 095.04 095.39 36.32 34.72 128.55 130.54 50.66 42.79 145.32 . 145.45 31.81 29.87 098.59 094.52 20.26 26.48 088.12 081.66 33.06 37.46 115.26 115.93 36.02 33.59 160.34 152.25 26.13 19.63 079.00 086.05 19.11 13.78 077.00 0.78.39 35.01 29.33 085.57 1 w (2) EFFECTIF 112.18 106.16 47.07 51.80 22 15 MOY (l) ECT 113.88 120.92 44.68 47.12 34 15 FORTH MOY (I) (2) ECf (l) (2) EFFEcrlF 137.83 128.71 48.57 50.91 11 29 105.n 34.82 27.47 en !\J 1 -363- Anne:z:e 19 mISE AU POInT D"UnE TYPOLOGIE DE L"OCCUPATIOn DU SOL A PARrIR DE L"ImAGE THEIIlATIC IDAPPER DE mARSEILLE Etude des Q,uQ,Aliles rgdiométriQ,ues des sous-îlots de l'échantillon Ajain mICHEL. JuiJJtlt Jœ7 Problématique Est-il pœsible de concevoir une typoloqie du tissu urbain à partir d'images traitées du satellite Thematic ffiapper ? Object.if. - étudier le lien ens-tant entre les variables radiométriques et l'occupation du sol de façon fine en mettant en correspondance quantiles/canal et t.gpe d"occupaUon du sol ; - - classer les îlots de l'échantillon en fonction de leur radiométrie. déterminer la finesse et la pertinence de cette classification ; - déterminer les ccnaU%. néo-canaux ou indicateurs tenuraux aptes à caractériser f1nemenlle tissu urbain. InTRODUCTIOn Jusillication de l'uWisation des quantil... Rappel Comment caractériser la distribution radiométrique des îlots. Calcul des quantile•. Seuils et effecill théorlque des quantiles par canal. Il AnALYSE DES VABIABI m RADIOméTRIGU;S DES SOUS-ILOTS PEU DEnSEIIlmT BAnS Introduction. Justification. 1.1) Analyse Factorielle des Correspondances des variables radiométriques brutes 1.1.1) Généralités. Pourcentaqe de variance des Q%8S factoriels. 1.1.2} Premier cne 1.1.3) Deuxième axe 1.1.4} l'roisième Q%e 1.1.5) Quatrième axe 1.2 ClassiCicctlon des sous-îlots peu densément bâtis. en fonction des variables radJométriques brules. 1.2.1.) Classification Ascendante Hiérarchique 1.22.} Classification par la méthode des centres mobiles Conclu.siorus partielles 1.3 Aperçu des résultats obtenus par la prise en compte des néo-canaux. -364- 2) AnALYSE DES VARIABLES RADlOffiETRIQUES DES SOUS-ILOTS DEnSEmEnT BAns Introduction. Justification. Variables supplémentaires 2. l) Anglyse Fgctorielle des Correspondances des canau; bruts de Thematic ffiapper. 2.1.1) Généralités. Variance des axes factoriels. 2.1.2) Premier axe 2.1.3) Deunème QD 2.1.4) Troisième Q%e 2.1.~) Quatrième axe Conclusions 2.2) Classificgtion des sous-îlots denséments bâtis en fonction des varigbles rodiométriques. . 2.2.1) Classüication hiérarchique ascendante. 2.2.2) Classification par la méthode des nuées dynamiques Conclusions·partielles. 3) TYPOLOGIE DU TISSU URBAIn A PARTIR DES ImAGES DU SATELUTE THEffiATIC ffiAPPER conCLUSIOns ET PERSPECTIVES -365- InTRODUCTIon Justification de l'utilisation des quantiles Une des conclusions de notre précédent rapport (voir annexe 16) est de chercher à caractériser plus finement, d'un point de vue radiométrique, les entités que nous étudiorur (les sOWl-ilots InsEE). Il enste en effet un déséquilibre enlre la finesse dM informations que nous possédons sur la répartition de l'occupation du sol ( voir annexe Il pour la descriptionprécise de ces données) et la carQctérisalion radiométrique de ces entités. Les informauons quantitatives et quaUtatives issues de l'interprétation de photographies aéri~nnes décrivent l'occupation du sol à l'aide des indicateurs suivants : Les indicateurs qui nous intéressent ic1 sont des mesures qui correspondent au nombre de mm2 mesurés sur photographies aériennes affectés à un certains type d'occupat:i0n du sol. Ils se distribuent en deux parties: • Lebâ.U. Il est caractérisé par :3 indIcateurs : -la couleur dominante du toit en 6 postes (brique. marron foncé. blanc. gris. noir et autre couleur) - la structure des éléments consl1tuU!s du toit (plat. type tulle canal. type tuile mécanique. tyPe tôle ondulée. autre type) - la hauteur du bâti répartie en quatre postes (ROC à ROC +1. de ROC + 2 à ROC + 4. de ROC + 5 à ROC + 7. ROC + 6 et plus) La somme des mm2 faite à l'intérieur de chacun de ces :3 indicateurs est égale à la surface qu'occupent les éléments bâtis de l'îlot. • Le non bdU. Il est ventilé en 2 postes : - végétation (herbe. arbres. terre nue claire. terre nue foncée. autre végétal) - voirie (bitume. béton. gravier, pavé. autre minéral) La somme des rubriques de ces 2 postes est égale à la surface du non bâti. La somme du bâti et du non bâti est égale à la surface totale de l'îlot. Chaque îlot est donc finement décrit par une suite de pourcentages résultants de la division de chacunes des mesures précédemment déa'ites par la surface totale de l'îlot. En ce qui concerne la distribution de la radiométrie d'un sous-ilot. les informations sont plus grossières (moyenne. écart-type. a:lrémums. coefficient d'asymétrie et d'aplatissement). Si. comme tel est notre cas. on désire e:riraire une typologie de l'occupation du sol d'une image satellite. il n'est donc plus possible de se contenter uniquement de ces variables statistiques radiométriques calculées dans l'îlot. Dl.fférentes régressions infructueuses ont été tentées entre les moyennes radiometriques (canaux bruts. indices ou indicateurs tmuro.ux) et ces différents pourcentages. Les résultats montrent clairement que le décalage de précision qui existe entre les données radiomélriques et les informations de l'occupation du sol hypotèque fortement une telle exploitation. Il est donc indispensable de caractériser plus finement la radiométrie à l'intérieur de l'Hot.. -366- Comment caractériser la distribution radiométrique des îlots. Calcul des qyanliles nous avons choisi de rendre compte de la répartition des valeurs rodiométriques dans un sous-îlot pour un canal donné à l'aide de 5 quantiles. La mise en place d'un tel procédé s'effectue comme suit : • calcul de l'histogramme de l'ensemble des valeurs rod1ométriques. tous îlots confondus mais non pas sur toute l'image • découpage de cel hislogramme en n parties d'équipopulation (ou quantiles); on obtient alors zn bornes résultant de ce découpage • découpage de la distribution de chacun des Bous-îlols en fonction de ces bornes. identiques pour tous les îlots; nous nous intéresserons alors au pourcenlage de l'effectif lolal appartenant Q chacun des 5 quantiles (100 -effectif du quantile/effectif lolal de l'îlot) Le choix du nombre de quantil_ un résulle d'un compromis entre une connaissance suffisamment précise de la distribution rodiométrique des sous-îlols et un nombre roisonnable de données. En eftet. sachant que nous analysons 6 canaU% de Thematic ffiapper, cela fail donc 30 données pour caract.ériser un sous-îlot. en ne tenant compte que des canauz bruts (dans un premier temps), Le premier quantile. qui indique donc le pourcentage de l'effectif lolal présenl entre les 2 premièrês bornes. sera donc qualifié de quaDtile d . . très faibl. . valeurs et ainsi de suite jUsqu'au cinquième quantile (quantile des très fortes Taleurs). Seuils et olfectifs théorique des quantil. . par cqnal L'effectif théorique que l'on doit théoriquemenl retrouver dans chacun des 5 quanliles est de 7142 pixels. soit le nombre de pixels total lOWl îlots confondus, divisé par le nombre de quantiles (ici 5). Le tableau qui sun. indique les répartitions réelles de l'eftecU! total (et non des pourcentages). .' -367- Tahlea.u 1.1 - Uépartition d.a8 affectifs d.a8 quantila Can QUAnTI QUAnT2 QUAn1J QUAnT4 QUAnT5 1 0-57 8215 58-60 01 - 04 7594 05-71 EFF 72 - 255 4234 2 FF 0- 22 10771 Q512 20-28 77œ 29- 42 7274 3 0- 23 8862 24-20 7875 27- 29 7106 30-36 7738 37- 253 3978 0-24 7035 25-29 8210 30-34 7023 35-42 7277 4265 0-30 71Q6 31-37 38-43 8630 7147 44-51 7204 52 - 255 5442 0- "8 0CfS7 10- 22 0019 7345 27-35 7474 30 - 255 2744 EFF 4 EFF 1 8018 23-2~ 7563 43 - 255 .364 43 - 255 1 1 5 EFF 7 EFF 23-20 Ces différents seuils ne correspondent. pa8 à priori à une thématique particulière. Ils sont issus d'un calcul d'équipopulation. chaque quantile devant théoriquement. posséder un effectif égal tous îlots confondus. EffecU..,..ment.. on note une forte variation de l'effectü des différents quantiles. En particulier. les premiers quantiles possédent un effectif supérieur à celui du quantile 5. Cela est imput.able à la forte concentration de la dynamique. 188 premiers quantiles empiétant largement sur leur effectif théorique. Le programme informatique. tel qu'il a été conçu. remplit dans l'ordre les quantiles des plus faibles valeurs a1.D: plus fortes. ce qui est un choix tout à fait arbitraire. Si l'on avait commencé à remplir les tableam des quantiles en commençant par les plus fortes valeurs. on aurait obtenu le même déséquilibre en sens inverse (1. quantiles des plu. faibles valeurs auraient. ét.é sous représentée en effectü). . -368- 1) AnALYSE DES VARIABLES RADlOmETRIQUES DES SOUS-fLOTS PEU DEnSEmEnT BATIS nous cherchons ici à faire apparaitre les relations qui exist.ent. entre le t.TJpe d'occupation du sol t.el que nous l'avons quantifié et les variables radiométriques que nous avons extraites des images Thematic ffiapper. nous désirons analTJser simultanément. les variables radiométriques et les variables d'occupation du sol. Ces deux types de variables doivent donc jouer un rôle égal. Afin de pouvoir inter~ter l'une par rapparl à l'autre, il est indispensable de conserver une dualit.é entre les lignes (individus: îlots InsEE de l'échantillon dont. on connait précisément le contenu spatial) et les colonnes (variables radiométriques : quant.i1es). Pour comprendre les raisons de la prœimit.é ou du lien entre les variables radiomériques et le mode d'occupation du sol, il est souhaitable de projeter sur un même plan factoriel les indiVidus et les variables. L'Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) conserve ceUe dualité et permet donc cette projection. C'est pourquoi nous avons choisi de l'utiliser. Il aurait été aussi possible de pratiquer une analyse des liens entre radiométrie et occupation du sol basée sur l'étude d'îlots typiques ou l'étude de profils radiométriques tyPiques. Une telle démarche suppose une certaine homoqéneité des îlots appartenant à la même classe. suivant une typoloqie issue d'une autre source d'information (les photographies aériennes). CeUe homoqénéité n'est cert.ainement pas vérifiée. En effet, mêm4 des îlots qui comportent une répartition identique en pourcentage des postes d'oc<:upation du sol tels que nous les avons définis dona notre nomenclature peuvent différer quant à 18W'" Org'anisCltion spatiale int.erne. De plus, le mcxie de tirage des îlots de l'échantillon n'est pas axé sur le tirage d'îlots typiques du point de vue rac11ométrique. Cette démarche n'est donc pas très adaptée à notre problèmatique qui consiste à déterminer une tlJPOlogie à partir des seules images satellite. Elle sera néanmoins pratiquée pour critiquer les résultats obtenus par l'analyse factorielle. Introduction. Justification nous avons dans un premier temps soumis à l'AFC deux tablea.U% décrivant la radiométrie des sous-îlots de notre échantillon de travail à l'Clide des quantiles exprimés en pourcentage. Il en découle que les individus (sous-îlots de l'échantillon) sont arfectés d'un même poids, ce qui contribue à favoriser les individus de faible surface mais très typés quant à leur distribution au détriment de grands sous-îlots à la distribution moins marquée. nous voyons ici l'importance primordiale du recalage entre l'image 8Cltellite et l'imaC1e C1énérée par TI~. I.cl voleur de l'interprétation de la rcldiomélrie de• •ous-Îlois en fonction du type d"occupaUon du 801 repose en effet sur la qualité de ce recalage. Scinder en d8U% sous-groupes notre échantillon de travail offre l'avantage de ne pas retrouver ce que nous connaissons déjà. i.e une information sur là densité du bâti, et permet d'amplifier lCl discrimination en classes opérée ensuite par la classification à l'intérieur de nos d8U% sous-groupes. A postériori, ce choix est confirmé par le fait que ce ne sont pas les mêmes qUClnüles des mêmes canaux qui expliquent les plus forts pourcentages de variance des m:es fact.oriels selon que l'on considère l'un ou l'autre de ces sous-échantillons. -369- Le premier tableau regroupe les individus de faible densité (inférieure à 46~ de surface bâtie). le second décrit les sous-îlots de densité plus forte. CeUe coupure à 46" provient de l'étude des îlots de l'échantillon et correspond à un creux très net dans l'histogramme de distribution de la densité de surface bâtie. l.I) Analuse Factorielle radiométriques brute. des Correspondances des Tariables Le tableau de mesure que nous soumettons à l'AFC se présente comme suit: e 50 individus en liqne : sous-îlots InsEE de l'échantillon dont la densité est inférieure à 46" d'espace bâti. e 30 variables actives en colonne: quantiles. Chaque sous-îlot est décrit par le pourcentage de piXels présents dans chacun des 28 quantiles. La somme sur une ligne est donc égale à 600 (nous étudions les 6 canaux bruts de TIn simultanément). e12 variables supplémentaires en colonne qui décrivent précisément le type d'occupation de l'espace non-bâti à l'aide de pourcentages. 1.1.1) Générali tés- Pourcentage de variance des axes factoriels .Tableau 1.2 - Variance des axes faeloriels AXES 1 2 3 4 5 r. de variance expliquée de variance cumulée 35.3'C 18.6'C l3.4JIC 07.0'1 05.3'1 35.3'C 53.0'1 67.3JIC 74.371 70.6'1 ~ nous avons limité notre analyse à l'étude des 4 premiers axes. En effet, la lecture de ce tableau nous incite à nous contenter des quatres premiers axes factoriels qui expliquent plus de 74~ de l'inertie totale du nuage. Ce pourcentage est appréciable compte tenu du grand nombre de variables prises en compte (30). Les variables actives sont notées C(i,j), i représentant le canal et j indiquant le numéro du quantile. Les variables sont présentées par ordre décroissant d'impartance. Dans les graphiques qui suivent. les variables CCi ,j) sont représentées comme suit: le numéro du quantile (de 1 à:5) en abscisse, le pourcentage du quantile ( de 0 à 100) en ordonnée. canal par canal. L'ordre des canaux s'effectue de bas en haut et de la gauche vers la droite, La répartition du tlJP8 d'occupation du sol est présentée immédiatement au des3U8 en pourcentage. -370- Graphique 1.1 - Axe factoriel nOl - f-CL 30 HEFflE I\RnRE 20 ... 15 flAT! 10 T..FO AU_VE fllfU aETON GRAV PAVES 5 3 4 5 6 7 Il 9 la 1\ , flETON ,<. T_CL ........ ~ 2 fllfU 25 EAU TJO AU_VE 0 2 3 4 5 6 7 GR AV PAVES a 9 la Il • -. ZOItE 1 47 • -. ZONE 1 55 ARORE !"'"". 70 T_CL 60 ft"! ..) . 50 40 HERBE 30 20 10 o -flAT! ..,EAU 10 Il ••• ZOltE 1 77 _ 2 '. ZONE 1 43 -371- 1.1.2) Premier axe Al Variables importantes. Individus importants (Graphique 1.1). Tableau 1.3 - Premier axe factoriel Contribution négaU.... Valeur 1 Contribution posiU.... Valeur 1 (:(2.1) 8.9 C(3.1) CO,l) 7.1 Qualité représentation variahl. . C(2.4) C(3.5) C(5,5) C(l,5) C(7.4) 7.1 .036 .593 .538 .603 .500 C(6,l) 7.1 .492 .586 .521 n·55 8.4 8.5 72 6.9 6.4 5.9 .571 1ndiTidua n-43 nQ 71 no 47 13.0 7.4 7.4 .634 .504 .672 .536 B) Siqnilication de l'axe factoriel. Lien entre la radiométrie et l'occupation du sol. lr" Cet axe oppeee les faibles valeur. radiométriques aux valeura les plus fort.es. quelque soit le canal (Figure 1.1). Dans cette figure ainsi que dans celles qui vont suivre. les regroupements effectués ("po.tatoïdes") illustrent ln résultats obtenus à l'issue de la classification. Le canal 2 est celui qui explique le plus tort pourcentage de l'inertie du premier axe; à l'inverse. le canal infra-rouge proche (canal 4) participe le plus faiblement. Cet axe ordonne les valeunl radiométriques des plus faibles aux plus fortes tous canaux confondus. Cet axe. qui contribue à. 35.3'C de l'inerUe totale du nuage de po1nts. oppose les îlolll cont~nant des surfaces trèe réflecl.antes (terre nue claire) à des îlots moins reflectanls combinant une forte proportion de véqétation et de bitume. -372- Graphique 1.Z - Axe factoriel n'Z - 50 45 40 35 30 25 20 CITU HE~CE ~ APC~E 1'1" 15 j- EAU HE~CE ARe~E 1-CL TJO AU_ VE 3 2 BETOII G~AY PAVES e 5 4 -.. 10 5 BATI _EAU 0 2 10 Il ". ZOIfE 1 BETOII T_CL TJO AU_VE DITU 3 4 5 6 9 7 e . C G~AV PAVES \0 Il 9 ..... ZOHE 1 69 BITU GRAV CMI ~: ~ " T .:._~ D~; · L' ' ': ' ;'~.J.;,.' ' ' ' ' ' ' -4-Tolo. c-.L' ':': -~: ':':'. JOo.:~' '~·L,. IBEON~...... TJO AU_VE EAU 2 3 4 S 6 '.'.; -";. .,!... ,,,. GRAV PAl/ES e· 9 10 Il '. ZONE 1 55 1-CL TJO AU_VE BITU BETON 5 9 PAVES 11 10 ·-.ZOHE 1 64 -373- 1.1.2) Deuxième axe A) Var1ables importantes. Individus importants (Graphique 1.2). Tableau 1.4 - Deuxième <Jl:e factor1el Contribution négaU..,.. Valeur • Contribution posni..,.. Valeur • Qualité représentation variables C(2.2) C(3,3) C(3.5) 7.8 CU,5) 6.9 .305 .284 6.5 6.0 0.7 5.5 .518 .4QQ .241 .280 .214 .323 8.3 6.5 C(2,4) C(7,l) C(O,I) C(7,5) Indi'rid1l8 ne 6Q 10.2 n·55 no 64 6.7 9.1 no 43 8.4 nlg n 47 0.0 6.5 Q .448 .306 .208 600 .588 250 B) Signification de l'<Jl:e factoriel. Lien entre la radiométrie et l'occupation du sol. Ce second O%e factoriel oppose les valeurs extrêmes (quantiles 1. 4 et 5) aU% valeurs moyennes (quantiles 2 et 3), quelque soit le canal (Figure 1.1). Cet cne oppose des îlots de tyPe pavillonnaire (toits rouge brique et végétation) à des îlots de type grands ensembles (immeubles à toiture blanche entourés de parking recouverts de bitume ou d'espaces verts). La Figure 1.1 du premier plan factoriel représente un magnifique effet "Guttman" (enroulement parabolique du nuage de poinbs autour du premier axe factoriel), ce qui n'a rien de surprenant. En effet. les variables (quantiles) sont natureqement ordonnées. Les quantiles sont regroupés par valeur et non par canal. les fortes valeurs se retrouvant dans la parüe en haut à droite du plan. 2 AXE 1 HORIZONTAL lUE 2 VERTICAL -374- f f f f f f f f f f f f f f f f '_.,.~ C65 .. CJ5Ct5 ~ 3r - (l.~ TtRlt~ CL.A' f'€ C45 . -, . ,., ... '9 CL,~..;:.D t:.-n!:.E: t (r;)Lt TEC4. ... ... -- . 'C24' . Il • '/ €l:..6TA·t C55 C.l. 83. ~ ·8>?4. .~ Ct4 . S "'C34 82. . C6!..1 .~~ C54 . ( f f - JJ (j.(l'D t.r\);·~:tfJ[ 111 1 . ~ • 49. 4 AY cf~ ~1.f1f - -'C/ . c'Z.~ i'-rtl. ," L / .J -L _ 42 / fr\ vil. LI;.! l'J t! f\ 1 (1.1;. .• / t\/( ,~j""E' Q4~.. / 1 Pë0 W.-.!...!..JRB~ f f t·.f f f , , '87. HER 5. ' 6 ~.. . 63:jf .:h~ f Iff C4 f 8 (". t :; 9r14.,U ! .' .~ _~ ~ J • _, Rt'Ft.ée' . . · · ( ! . . I , ' . , , · . { . \ I ' . 0 · . l \ I I.. t~ C62 CJ2 (52 C42 f ('.MAU_. 91. ~ C.CI,·"':', b~·t! c f·l ~\ I ..:1?'-' 76. 1 ." r'l• C. BIT ~. BET NO t f f f J J J f f J f f f J )5. f f f f CH..!. ..f (,. Ecr A rv,.. r :AGR,(OL[' 96.. J C5t f f"'1. Ct3 C5JC4ng.~'3. 66 . C6J' 2 48. , C22 C33 62.' RA 44. C/'~ f Et S. ..,/"...... '1"-.;:.-.::. r' ,- . @ CL~ P,\\) 1 L LOl\Jl\.I'" A.ll G-l\Jt: R.i , 64. f f f f 'Av, 1.L. QtJNAI {Le" Figure 1.1 - Plan factoriel 1 2 ." r r'\ V\ L l. 0 \\J 1\1 r\- i (? c EAU H e~f1 (:- AXE 1 HORIZONTAL -375YË<.," CT 1\ '-f f f EAU f 1 f 1 f 1 1 1 1 C45 1 1 1 1 1 1 C44 . cu . Cl HER Llt; Te~~ CU\I I~~ (th..- - C65 f f C55! CS4 TEe CL'::' G ((..{) <:lU~E't! . ~ C24 1 1 f Ç6. C63 f f 1 -...... 1:::.. E"........ ..--.:-:-, ~2.'.<34 ~ 92. 9.. '---.:r.•• C23 ""''.11 ~ HI:.-R(1,E Ct266. Pfù ~gJl@_C22 4~.C62 1 f fil 1 f f j f '\ 91. f f f f f 1 f f f f i l f f l~ -" -, 3 , I_t:...) C5 :Fe.. SC ïr\-Ivr C15 1 165. Je5373. 64. C43 :JD ·f. PA0iLLO,\Jl\Jt\"1 ARB 70. 1 j r ,~ crL ~( f 1 f f 49. \ 1 C33 \.1 TEF 62.'~C42 C13 48. 1 74. 37. 1 3" R '\ ~. D'; . \ Cl. G ---l-__ G r-.~ l;-N~t:h~t t: t-ll',u t::' ,LM LI ?~ 1 f 1 BIT 1 ï11'Nt'lt,.. L Figure 1.2 - Plan factoriel 1 3 - ." CL -f o PAV ,_ f f\ \J \ LL.'DIV lV t\ Illt. A. ~l~ ,<. f" CSt 1 -376- Graphique 1.3 • Axe factoriel n03 . ,1 ~~. 50 40 .) ., .. :~ ,{ 30 ...1 . ..;:~ 6ATI 20 .< ~~ EAU HEllBE ARBllE T.CL TJO AU_VE 2 3 4 5 6 7 ;:-:. '.~ B' 10 BETON GR4V PAVES 9 \0 0 114T1 E4U 1\ t T.CL TJO AU_VE 61TU BETOH GllAV P4"ES 2 '. ..... ZONE HERBE /l.RBRE 90 60 70 60 BITU l 4 5 6 7 tl· 10 " .". 20NE t '. 14 ARBRE 9 se ARBRE 60 50 40 30 20 :;., , MT! ~.:~ . EAU '." 2 :5 T.Cl \0 0 4 5 6 7 li 9 10 • -. 201fE 1 BAT! r4U 2 \1 I~ TJO 4U_vr BITU BETON GRAV PAVlS l ,.-_4_ _' _.... 6 ,-_7_ _B_·_.... 9 10 " • ZONE 1 Il -377- 1.1 .4) Troisième axe A) Variables importantes. Individus importants (Graphique 1.3). Tableau 1.5 - Troisième ca:e factoriel Contribution néqaUve Valeur • Contribution positive Valeur • Qualité représentation variahl_ C(ot.!) C(5.l) ,491 22.8 12.4 .335 12.1 CU.!) C(4.4) C(4.5) IndiTidus n-Iot 0.3 8.9 .322 .502 .263 .467 18.2 n-M .524 12.3 n~88 10.6 .581 ne~ 08.1 .307 B) Signification de l'c:a factoriel. Lien entre la radiométrie et l'occupation du sol. Ce troisième ce consacre l'importance du canal 4 (infra-rouge proche) qui ne participait que trft?!tu dans l'inertie des deux précédents ca:8S. Les fortes valeurs de ce canal ainsi que les plus faibles du canal 1 sont opposées aux très faibles valeurs des canaux 4 et S. Cet Cl%e op~ les îlots à dominante minérale : îlot ne 14 (essentiellement bitume) aux îloUs à dominante végétale îloUs ne 84.88 et 50 (arbres. herbe au champs). Il faut cependant noter que l'îlot ne 14 est unique quant à son contenu. Sur le plan !acoriel 1-3 représenté par la Figure 1.2 on voit clairement l'opposition entre les canaux du visible (en haut) et les canaux de l'infra-rouqe (en bas du graphique). Cette opposition est précisée sur la Plgure 1.3 dans laquelle 188 falbl_ valeurs d.a canauz de I·infra-rouge et 1.. forte. valeurs de. canaux du T1sible (en bas) sont nettement séparées des fortes vaIeurs des canauz de I·infra-rouge et de. valeurs faible. des canauz du visible. AXE 2 HORIZONTAL 2 J AXE J VERT! CAL -378VECf€TAL f • EAU f f f f f f f AU_ f f f f f CL S C45 f ~ù \ LLOt-JN f't ~·l.ë He:-ftf';,E:" f 85. f· CH f f ARB If • f NJ f e25 TEe CL {. T€'t'~I(.~ 77.~ (/...t\ill€. • f f f f f f f f t f f f f C35 eb5 f f f f f f f f f f f f f f f f Gr'Z-ù i. tV ~ E: (I,:l. Cl- 1. . P/\\'J1 LLO.vWI\.(tt: PA'J 1\ (.~ c<-i C5t f f f(t.~ G-i\~€""-Oùïl't::JZb f~ BIT C41 t1 i I\JC1~ ,\L. Figure 1.3 - Plan factorjel 2 3 - t: -379- 1.1.5) Quatrième a%e A) Variables importantes, IndiVidus importants (Graphique. 1.4 el 1.5). Tableau 1.6 - Quatrième axe factoriel Contribution négative Valeur 1 Contribution positive Valeur 1 C(3.2) 14.4 C(4.2) C(7,2) 10.3 0.9 Qualité représentation variabl. . C(4.4) C(7.4) C(5.4) 10.4 6.7 5.4 .362 .182 .299 .197 .134 .127 IndiTidWi n-eo ZI.7 nSt 55 Q.O ni 71 n·44 8.1 nSt 67 18.8 .389 .371 7.8 .108 .:530 .247 B) Signification de l"al:e factoriel. Lien entre la rad10métrte et l'occupation du sol. Ce quatrième axe oppose les valeurs faible. aux valeurs fortes des CCU'l.QUX d l"infra-rouge proche et moyen (canaux 4. 5 et 7) , Il semble fcnre une distinction à l'intérieur des espaces végétQu%. Les îlots forte proportion d'arbres (ni 44 et 67) sont opposés aux îlots comprenant u: pourcent.age important. d'herbe ou de champa (no 86. 55 et 71), Les premier présentent des valE1'UI"'8 faibles dans les canQu% de l'infra-rouge. contrairement alJ seconds qui offrent des fortes valeurs dans ces mêmes canaux. 1.2.CIGBsificaUon des sous-îlots peu densément bâtis. en fonction d. Yarigb1U rodiométriguu brutes 1.2.1. Classification ascendante hiérarchique CeUe cl<18sificaüon a été effectuée sur l'ensemble des 50 sous-îlots décrits pel 30 variables (quantiles). nous avons choisi comme ultra-métrique entre 2 nuages ) distance moyenne (DiI-2) ; le critère d'agrégation est la minimisation du momer d'ordre deux, Au vu de l'arbre de la classification (Voir Figure 1.6), nous avons choisi d Bcinder notre écho.nWlon de travail en la clœses. Il est nécessai" de considérer u nombre aussi important. de classes afin de faire diviser des classes de fort. effect..i Les premières classes qui apparaissent mettent en évidence des phénomènE -380- Graphique 1.4 - Axe factoriel n'4, - ARBRE \0 40 35 ;0 T..cl JO 25 :.:. 20 SO 10 BATI 10 O.," : ERIlE 0 n _ ~. 1 -EA"U' li 2 3 HERBE 1 4 ~ GRAV 1 5 r----...., T..1O AU_VE mu IlETON, 6 7 8' 9 I:;l~ 10 11 : ,; , ~ ïï ~~ E BAT! 1 2 ... 4 J r-----~ . >.' 1 T..1O Il~IT. .:U:. Il:. :ET~ON.:.-G.: :.R: . :A.:.V.;.,.P:.AV:.:E: ;S 1 ............ ,- 5 6 " 7 8' 9 1 10· Il 1 .....---~ 1 • -.. ZONE 1 • ~. ZONE~ 1 71 61 HERBE 0 60 0 50 ARBRE 0 40 ,) :: ~'" 0 0 T-CL , IlATI EAU J ARIlRE ~ 4 5 .,,. 8ATI T..1O Au_vE Il/TU BETON GRAV PAVES 6 7 Il, 9 10 Il .". ZONE 1 86 10 o ~} 1 EAU HERBE 1 l 2 r----.'---, J -'1: " T _ C l , T..1O AU_VE IlITU 4 5 6 7 8' BETON ; ; 5':.i1~ 1 _. 9 10 Il • -. ZONE 1 44 AXE 4 VERTICAL AXE 1 HORIZONTAL -381~KfM~r­ f f f f f f PAV f f f Cb5C15 C35 CL rt:Uf"CL'~t'~~ 43. 47. C24 .__: - - ( 77 • f f f f f f f f f 1 \r,-E"~ ~€'F-U::C.TA.~ TEC t f f f . . "C55'~ f f f 44. ,CL ~ , ... PA-ù,'LLOt\lNo'\-11-4. Ht:.'~~€'" C52 93. bb.Cb2 .,.---f 6RA./ '10. r. /, ~ ~~. ~!~ C12;(7 .. ~"_.3~.,..A45 9.. 94.C63 ~t.. C5JC4Jt1. _ RB\ t:ù ~ ). C14 Jr.B[~'2;C12G~. \. 6.. 22. f<.€ f=L f f f f f f f f f f f 63 f N54 NOe J8~ f, • f f '''51. f * C21 f ' 19. f f f f 75. -78. ~L33 - 4~. f~&, ~'8. 84.'\--.....· 11 89. C34 C?! (; ~ ~ .• f-''t'\V;LLOt'lMt\1H,! r C..:.,). '?>1~ (~I:()'~:',~~~:\li;~(( o. c61 "P..I:dJ.€ C54 L C13 l1tR: 1· Pt f· H. riA, C41 C64 f ~ C51 ':l'. BErA "'@el'l.? f f f cu.. GfH?t" "'.r., ùïl t. f f" f f f / . ,'OC! 0 8&. ~ (' 1 [ i l") ~, t'Ji'; f }-{ € t:' t>.'f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f HER~t: Figure 1.4 - Plan factoriel 1 4 - . 12 4 AXE 2 HORIZONTAL AXE 4 VERTICAL -382- 1 AR. (b,"Œ . C25 1 1 1 1 1 PAV ·1) ?r\VI LLOl\J ('Jjrl ,'.. t:. H~ ~(~t:. 1 1 1 1 1 C15 CJ5 C65' 1 1 93. 66. Figure 1.S - Plan factonel 2 4 - -383- importants du point de vue radioméu-ique. mais correspondant èl des classel marginales et statisllqWiment minoritaires du point de vue typologie du Hsm urbain classique. La partition en 10 classes donne les résultats interprétés de la façon suivante • CLASSE 1: TYPE PAVILLOIUlAlllE A DOmlIlAIlTE nssu InTEllSTICIEl AR.BRES· n2 6 (grands batiments à toit marron et arbres), 7(pavillonnaire et arbres) 19(pavillonnaire et arbres), 22(mi:z:te CV lpavillonnaire et arbres), 42(pavillonnaire e arbres), 5l(construction sous arbres), 6O(tour d'habitation et arbres). 8Q(arbres e herbe) • CLASSE 2 : mTREPOTS OU GRAnDS EnSEIIlBLES DOHABITATIOn ns~ 8(entrepots). 33(grand ensemble et construction en CV). 37(trottoirs en bordure d4 mer), 48(grands batiment à toit brique). 49(lycée). 5O(gra.nd ensemble) 62(pavillonnaire multicolore), 74(grands batiments). 78(grand ensemble) 79(entrepots industriels), 82(aronds batiments). Q2(gronds batiments). 93(gran< en15emble) • CLASSE 3 : EnnŒPOTS OU GIlAIlDS EnSEmBLES DORABITATIOn no 9(grands entrep6ts sur qU<llS). 63(grands batiments à toit Zinc (gendarnerle» 75(grands batiments), n(herbe et arbres). 83(grand eNSemble d'habitation) 94(herbe et grands batiments), 96(grand ensemble) • CLA85E 4 : no 14(baUment au toi t très reflectant (gare routiére» • CLASSE 5 : PAVlllOIUlAlR.E A OOmlIlAIlTE ESPACE InTERSTlCIEL HERBE no 38(pavillonnQlI'e et grands batiments cl toiture brique), ~4(pavillonnaire) M(pavillonnaire). 65(pavillonnaire), 6e(p<1villonnaire, qq grande batimen~) 67(pavillonnaire). 70(pavillonnaire, qq grands batiments). 73(pavillonnaire) 85(pavillonnaireL 87(champs cultivés) • CLASSE 0 : DOmInAnTE ESPACE InTEllmCIEL TEllHE CLAlllE n2 43(plage), 47 (stade) • CLASSE 7 : ESPACE A OOmlD.AIlTE AGRICOLE no 5O(pépinière). 84(champs). 88 (champs, arbres) • CLASSE 8 : ESPACE A DOmIDAnTE BETOn no 55 (grand ensemble et construction en béton) • CLASSE 9 : n Q 50 (pavillon alignés) • CLASSE 10 : ESPACE A nomlD.AIlTE HEllBE no 7l(serTe et champe), 76(pavillonnaire), 86(champe). 9l(batiment. hauts, herbe e' bitume) Conclusions partielles Cette classification permel de distinguer 6 grandes classes : • 2 classes de bâti de type paT1llonnaire : - à dominant.e herbe (CLASSE 5) - cl dominante arbres (CLASSE 1) • 2 classes de bâti de t.ype entrep6ts ou grands ensembles dOhabitaüon - à dominante véçélale (CLASSE 3) - à dominante minérale (CLASSE 2) • 1 classe espace à vOCC1tion agricole (CLASSE 7 ) • 1 classes espace à dominanle sable ou lerre claire (Cl.ASSE 6) -385- Les 4 classes qui su.b.3istent regroupent, soit des phénoménes minoritaires et peu représentatifs statistiquement soit des îlots à priori mal classés. Il s'agit des classes . suivantes : - 4 ; l'îlot n~ 14; cet individu est une gare routière constituée par un petit batiment entouré d'un park.ing en bitume nettement majoritaire en terme de surface. - g ; l'îlot ~ 55; cet individu correspond à un grand ensemble d'habitation dont une grande partie est conStituée par une plateforme de béton assez agée témoignant d'une amorce de construction. - 9 ; îlot T1'2 8Q; cet individu est un îlot de type pavillonnaire, sa seule caractéristique est l'alignement des maisons qui le compose; par ailleurs. sa petite taille rend plaU3ible un mauvais classement résultant d'un éventuel décalage entre la vérité terrain et sa correspondance radiométrique. - 10; îlots n 2 71, 76, 8ô et 91; cette classe regroupe des îlots qui ont peu de caro.ctéristiques communes; les îlot ng 71 et 86 aurcient du être affectés en classe 7, l'îlot n g 76 en classe 5 et l'ilot n 2 91 en classe 3. Cette différence importante quant à leur contenu au sol ne se retrouve absolument fX13 dans leurs profils radiométriques relativement proch9'S. Cette classe demeure remarquablement compacte quelque soit le plan factoriel que l'on étudie. Par ailleurs, plusieurs anomalies subsistent à l'intérieur même des classes dont le contenu n'est pas toujours tr9s homogène. Tout d'abord, la distinction qui est opérée par la classification entre les 2 types de tissu pavillonnaire (ClASSES 1 ET 5) n'est pas rigo~'"'9usementrespectée. En effet. des îlots comme les n g 44 et 67 à dominante "arbre" ne sont fX13 affectés à la classe correspondante. De plus, certains individus typiquement pavillonnaires ne sont pas affectés à l'une de ces 2 classes (îlots ng 76 et 59 ce dernier créant une classe à lui seul) sans qu'une caractéristique pertinente au sol ne puisse expliquer pourquoi. Ensuite, aucune distinction n'est faite à l'intérieur des classes EI1TREPOT ou GRAnDS EnSEmBLES (CLASSE 2 et 3) entre : - les grands ensembles d'habitation caractérisés par de longs immeubles à toit à couleur dominante blanche entourés de parkings bitumés et d'espaces verts par ~emple les individus n g 55,5678 - les entrepôts industriels ou les batiments abritant une activité plus récents aux toits recouverts de toles en zinc ou en fibro-ciment. par exemple les individus n g 9,79. Cette distinction est pourtant essentielle à obtenir compte tenu de notre obJecW démographique, ces deux types d&' tissus urbain n'ayant absolument pas la même répartition en terme d'effectif de population. Il est donc tout à fait important de pouvoir l~ discriminer sur notre stratification à venir, La distinction qui est cependant faite. et qui tient compte de la nature de l'espace intersticiel (à dominante bitume pour la CLASSE 2) ou (à dominante végétale) pour la CLASSE 3 laieeait espérer une discrimination fonctionnelle habitaUon/actiTité aisée. Or, il n'en est rien, cette diIférence ne permettant pas de distinguer les entrepôts industriels des grands ensembles; il est Cependant à noter que certains de ces grands ensembles de notre échantillon de travail ne sont nantis que du minimum d'espaces verts. nous noterons cependant que la distinction qui est communément faite entre les grands ensembles d'habitation et les entrepôts industriels est fondée sur des critères essentiellement fonctionnels qua les capteurs mêmes à forte résolution spatiale ne discriminent pas encore... -386- En conclusion. nous pouvons retenir que la différenciation des différents ttjpe8 d'occupation du sol que l'on obtient par analyse puis classification des donnés radiomélriques des ilots de nolre sous-échantillon de lravail se fonde essentiellement sur la discrimination relativement aisée du minéral et du végétal sur l'image satellite. Cependant. les variables radiomélrique opérent des différenciations entre des îlots relativement proche de part leur contenu au sol (pourcentage des différents types d'occupation du 301). Cotto distinction semble tenir compte de l'agencement de ces diverses formes d'occupation du sol. En effet, un espace important de verdure marque la radiométrie de l'Hot par l'ex1stence d'un piXel au moine majoritairemenUort dans le canal 4, ce qui n'est plU8 le ~ si l'on considère un espace vert de même importance (en pourcentage) disséminé dans l'îlot. Cette réalité, coénstence entre piXels "purs" et piXels "mixtes", appara1t comme l'une des principales difficulté à. l'étude numérique du milieu urbain par le biais de la télédétection. 1.2.2) Classification par la méthode des nuées dynamiques Il s'agit uniquement de comparer les résultats obtenus par les deux méthodes L'aggrégation autour de centres mobiles a été effectuée sur un tableau d<ln3 lequel figurent uniquement les variables qui participent à la formation des axes principaux. En effet, le logiciel utilisé n'outanse que 20 variables, Le nombre de classes optimum, qui explique le plus important pourcentage de la variance totale (0ô.7~). est de 0: • CLASSE 1 n' 63(grands batiments à toit zinc (gendarnerie)). 94(herbe et grands batiments) >li CLASSE 2 n' 14(baüment au toit très reflectant (gare routière)) CLASSE 3 Q 6 (grands baümentB à toit marron et arbres), 7(pavillonnaire et arbres), 1Q(pavillonnaire et arbres). 22(mi%t.e CV lpavillonnaire et arbres), 42(pavillonna.ire et arbres). 5l(conslruction sous arbres). no ~ (grand ensemble et construction en béton), 6O(lour d'habitation el arbree), 89(arbres et herbe) CLA$E4 n' nQ 8(entrepots); 33(grand ensemble et construction en CV), :57(troltoire en bordure de mer), 40(lycée), 56(qrand ensemble), 74(grand8 batiments) CLASSE 5 ' n' 5O(pépinière), 70(pavillonnaire, qq grands baümentB), M(champa), 85(pavillonnaire),87(champa cultivés). 88 (champs, arbres) CLASSE 6 n' M(pavillonnaire), 65(pavillonnaire), no 69 (pavillon alignée), 7l(serre et champa), 76(pavillonnaire), 86(champa). gl(batiment hauts. herbe et bitume) n CLASSE 7 n' O(qrands entrepôts sur quais), 78(qr<:md ensemble), 7Q(entrepots industriels), 82(grands baliments), 02(grands batiments), 96(grand ensemble) CLASSE 8 n" 38(pav1ll0nnaire et grands batiments à. toiture brique), 44(pavillonnaire), 48(grands botiment à loit brique), 62(pavillonnaire multicolore), 66(pavlllonnaire, qq -387- grands baümentsl. 67(pavillonnaire), 73(pavillonnaire), œ(grand ensemble) CLASSE g n' 43(plage), 47 (stade), ~(gra.nds batiments), n(herbe et arbres). 83(granc: ensemble d'habitation). Cette class1fication fOlt mieux la distinction entre les grands batiments à vocatior, industrielle et les gro.nds ensembles d'habitation. Cependant, elle NgrOupe dans le classe 9 des sous-îlots dont le contenu apparait comme très différent. Or remarquera qu'un certain nombre de noyaux (groupe d'ilots) demeurenl invarianl quelque soit le type de classification effectué. 1.3) Aperçu des résultats obt.enus par la prise en compt.e des néo-canaux nous avons mené les même traitements (AFC et CAR) en considérant commt variables les quantiles de certains néo-canaux qui nOUB ont semble pertinents Ion de notre précédente etude. Il s'agil de : • la première composante pr1ncipale, qui est en fait la somme de tous lei canaux ponderée p<)\.Ir chacun des canaux .bruts d'un coefficient équivalent (noté-t ACPll. • la seconde composante pr1ncipale, qui marque l'opposition entre les cana\.]] du visible et ceux de l'infra.-rouge (notée ACP2). • l'indice de véqétation (noté IVG) • un 1ndice lié à la minéralisation (Tffi4-TmS)/(Tm4+TmS) (noté mIL) • un indicateur de texture: l'écart-type 10CCll calcullfr dans une fenetre de S·~ p1xels (noté TEX). Ces néo-canaux sont mieux connus d'un point de vue thématique: l'interprétation d. l'analyse factor1elle ne s'en trouve que fac1litée. Tableau 1.7 AXES ~ factoriels dee néo-canaux ~ de variance expliquée l 2 z:5.~ 3 4 15.4'C 5 6.4'1 18.6'1 8.3'1 .. :rc de variance cumulée ~.7" 43.3'1 58.7l'C 67.071 73.4~ Les variables sont davantage décorrélées que dans le cas des canaux bruts. Le premier axe factoriel est marqué par l'opposition entre (ACP2l. IVG5) el (ACP25, IVGl l, i.e les îlots à dominante végétale et ceux à dominante minérale. Le second axe factoriel est généré essentiellement par l'indicateur de textun et oppose TEXl (texture hsse) à TEXS (texture chahutée). L'opposition entre les îlots très rénectants (ACP15) et les îlots à dominant~ -388- végétale fonll'objel du troisième axe factoriel. Le troisième cne oppose les îlots à tendance minérale (ACP2l, IVG1) à des îlots à forte ré!1ectance. marqués par une proportion moyenne de composants végétaux et à texture lisse (ACP Il, ACP23. TEXl) Pour finir. le cinquième QJ:e regroupe curieusement pour les contributions négatives les îlots très rénectanls (ACPll) à texture très hsse ou très chahutée (TEXI. TEX5) qui sont. opposés auz ilots à dominant.e minérale et. à rénect.ance moyenne (ACPl:5.IVGl). Contrairement. à l'analyse fact.orielle précédente. quelques individus et. quelques variables seulement. (l ou 2) contribuent. de façon très import.ante à l'inertie expliquée par chacun des cti!!érents QJ:es factoriels. Classification ascendante hiérarchique en 13 classes Il a ét.é nécessaire de couper l'arbre hiérarchique aussi bas afin d·obt.enir des classes à effecüf raisonnable. Comme dans le cas précédent.. les premières classes ne comprennent. que les individus radiométriquement. singuliera et. de ce fait.. nowI récupérons des classes à effectif très faible et une classe unique à très fort effectif. C'est. cette dernière qu'il nous import.e de seqment.er en priorit.é. • Classe 1 ; DOmlDAnTE GRAnD BATlmmm :6 (grands baüments à toit. mOITOn et. arbres). 7(pavillonnaire et. arbres). 8(entrepots). O(grands entrepôts sur quais). 22(mixte CV /pavillonnaire et arbres). ;53(grand ensemble et. construction en CV). 42(pavillonnaire et. arbres). 5l(construction sous arbres). 56(grand ensemble). 6O(t.our d'habit.ation et. arbres). 67(pavillonnaire). 74(grands batiments). 79(entrepots industriels). 89(arbres et herbe). 92(grands batiments). • Classe 2: l4(batiment. au t.oit. très reflect.ant. (gare routière)). • Classe 3: 19(pavillonnaire et arbres). • Classe 4: 37(lrottoire en bordure de mer). • Classe 5; PAVILLOIUlAIRE 38(pavillonnaire et. grands baüments à t.oit.ure brique). 44(pavillonnaire). 65(pavillonnaire). 66(pavillonnaire. qq grands botiments), 70(pavillonnaire. qq grands batiment.s), nQ 60 (pavillon alignés), 76(pavillonnaire) • Classe 6: GRAI1DS BATImmT A DOmInAnTE VEGETALE:43(plage). 47 (st.ade). 49(lycée). 03(grands batiments à toit zinc (gendarnerie)). 77(herbe et arbres). 78(grand ensemble), 83(grand ensemble d'habit.aüon). 87(champs cultivés). 94(herbe et. grands botiments). 96(grand ensemble) • Classe 7: 48(grands boUment à toit brique). 62(pavillonnaire multicolore). 82(grands batiments) . • Classe 8: 5O(pépinière). 84(champs). 85(pavillonnaire). 88 (champs. arbres) • Classe 9: 55 (grand en8emble et. conatruction en béton). • Classe 10: 64(pavillonnaire). 7S(grands batiments). • Classe Il: 73(pavillonnaire). • Classe 12: 86(champe). • Classe 13: Q3(grand ensemble). Les résult.ats de cette classification sont. décevants; comme nous pouvons le constater. seules :5 grandes classes à peu-prêt identifiées émergent de cette classification, De nombreuses classes ne compt.ent. qu'un individu dont la spécificit.é en terme de t.ype d'occupation du sol ne semble pas justifier la création d'une classe pour lut tout seul. De plus. d'étranges reçroupement inexpliqués sont effectués. Peu de -389- noyam: pertinents (~O'J,pement d'îlots proches de por leur type d'occupation dl sol) subsistent de la pr-emière classüicauon; au contraire, des regroupements qu paraissaient cohérents ont disparu. Compte tenu de nos résultats. celte expérimentation (classiIication ci partiJ de néo-canaux) ne sera pas poussée plus avant. En particulier, les résultats obtenUl pour la classüication des îlots densément bâtis ne sera pas exposée. nous tirerons deux enseignements de cetle expérimentation; cependanl. lel conclusions qui en dëcoulent ne doivent être considéréea ni comme définitives. n comme généralisables. ' Les néo-canaU% choisis sont fortement décorrélés. Ils illustrent les oppoaitioru conslalées lors de l'MC réalisée sur les canaux bruts. L'indicaleur de texture élail censé répondre au problème de l'agencement des d1!férents types d'occupation du so ci l'inlérieur des îlots. Leur choix n'a donc pas été laissé au hasard. cependant l'ensemble des CQ.nalD: bruts demeure meilleur pour discriminer lei tVpes d'occupation du sol que l'ensemble des différenÙl indices que DOW avons pu élaborer. Ceci ne veut pas dire que pour une thématique très précise lndlV1duellement un tnd1ce jUdicieusement élaboré ne solt pas de loln supérieur ~ n'imporle quel canal brut. Si le Cail d'oblenir des résullats difCérents ci l'issue de classiIications excéculées sw des varlables dUférentes ne do1l pas être une suprlse, n demeure que l'ampleur de le différence des NgrOUpemenls d'îlols effectués par ces 2 classifications pos4 problème. Pour une L~~!'::'l.atiquedonnée. il esl donc peu réalisle d'espérer oblenir um lypoloqie robuat~ et stable ci l'issue de traitements numériques basés sur lee classiIicat10ns automatiques. A fortiori, les nomenclatures d'occupation du sol courammenl. ul1Usées en urbanisme. même basées sur des critères physiques. nE semblent pas ~pon~ am: classes que sont capable de discriminer lei méthodes d'analyse numériques des images du salellile Themal1c mapper. -390- 2. AnALYSE DES VARIABLES RADIOmETRIQUES DES SOUS-ILOTS DEnSEmEnT BATIS 2.1l Analuse Factorielle des Correspondances des sous-îlots densément bâtis Le tableau de mesure que nous soumettons à l'MC se présente comme suit.: • 43 individus en liqne : sous-îlots InsEE de l'échantillon dont la densité est supérieure à 46 l'C d'espace bâti. • 28 variables actives en colonne: quantiles (2 quantiles sont vides pour tous ces lndtvldus.ll s'agit des cinquièmes quantiles des canaux 2 et 4). Chaque sous-îlot est décrit par le pourcentage de pixels présenta dans chacun des 28 quantiles. La somme sur une liqne est donc éQ'ale à 600 (nous étudions les 6 canaux simultanément). • 12 variables supplémentaires en colonne qui décrivent précisément le type d'occupation de l'espace bâti (couleur et tenure des toitures) à l'aide de pourcentages. 2.1.1) Généralités - Variance des axes factoriels nous avons limité notre analyse à l'étude des 4 premiers axes pour les mêmes raisons que celles exprimées précédemment. Tableau 2.1 - Variance des axel5 factoriels 'l de variance AXIS expliquM 1 2 :5 4 " de variance cumulée 41.0:1 40.0~ l6.3~ 57.3'C 66.0X 74.3'1 8.7X 6.3'1 -391- 2.12) Premier a.xe (Pigur!! 2.1 J Les variables actives sont notées C(i.j). i représente le canal et j indique le numéro du quantile. Ces variables sont présentées par ordre décroissant d'importance pour leur contribution relative à l'inertie expliquée par les différents Q%es factoriels. Tableau 2.2 - Premier Q%e factoriel Contribution négative Valeur • Contribution positive Valeur • Qualité représentation variables C(5.4) C(4,3) C(2,3) 11.2 10.8 10.5 09.4 07.1 C(~.~) œ.7 C(7.4) C(3,4) .7S0 ,830 .700 .667 C(2.1) C(5.l) C(3.1l 05.6 05.2 04.8 .603 .408 .640 .532 .463 Individus n ll 39 ni 18 n1l 41 nA 68 19.3 .542 16.3 14.1 .743 09.5 .573 .694 Ce premier Q%e. qui contribue à 41.0~ de l'inertie totale du nuage de points est principalement généré par les valeurs forte. et moqenne.. toua canaU% confondus. Il oppose les fortes (quantilea 4) et moyennes valeurs de tous les canaU% (plus particul1èrement les canaux 3. 4. 5 et 7) aU% très faibles valeurs de tous les canaU%, Ce premier axe ordonne donc les quantiles (quelque soit le canal) des plus fortes aux plus faibles valeurs radiométrique8. Les sous-1lots qUi particlpent le plus à la création de ce premler axe possédent en commun une forte proportion de toiture de couleur brique. Ces sous-îlots de taille modeste. sont à classer dans la catégorie pavillonnaire et centre ville peu dense. -392- Graphique 2.1 - Axe factorieJ nOJ - NQIiOATI BO BRIQUE BRIOUE 70 60 50 40 JO BLANC 20 J 4 5 NOIR AIITRE 10 6 7 0 IIOU"" TI .- :". MARRON BLANC GRIS 2 IIOIR AUTRE 6 7 ZONE 1 68 ZONE 50 45 IIOUBATI 3i BR lOUE 40 50 BRIOUE :';:t. J5 40 :"'.' JO Nor. BATI 25 JO zo 1 20 ... 15 10 10 BLANC ./:. 11ARRON .' J 4 0 2 . GRIS !IOIR AIITRE 5 6 7 ZONE 1 41 5 0 ~ ~~ ,.' " :,.,-,] , , .::J OLAPIC .." ... ... .::.~ AIITRE )~~ "; 2 J 4 GRIS !lOIR 5 6 ". 7 ZONE 1 U -393- 2.1.3. Deuxième Cl%8 (Figure 2.1 et 2.:51 Tableau 2.3 - Deuxième axe factoriel Contribution négat.i.... Valeur C(5.3) C(7,3) 14.8 07.9 • Contribution posiü.... Valeur • Qualité représentation ...ariabl_ C(7.2) C(4.2) C(3,3) C(3.1) 7.8 C(5,1) C(5.5) 07.0 .511 .316 .487 .286 06.Q .IQ6 072 .398 06.7 06.6 .4n IndiTidue na cu ni 80 nll 5Q .533 12.8 08.0 œ.7 C(7,l) 06.3 .232 na 39 18.4 .281 .394 .605 .581 Cet axe facloriel oppose les faibles et. mogennes ...aleura (quantilos 2 et ~ principalement des canaux de l'infra-rouge aux Taleurs ezlrêmes (quanlil~ 1 e 5) principalement des canaux 5, 3 el 7. L'élémenl pnncipal qui semble expliquer celte opposition. esl la praseno imporlante de toit1.JJ"8 blanche dans les sous-îlots nll 61 et 80 à l'opposé de l'indtvicil ng 39 ilollypique de centre ville à.loilure couleur brique. -394- Graphique 2.2 - Axe factoriel fi·2 - BRIQUE 60 70 60 50 40 30 tlOr/BATI 20 10 0 MARRON BLANC GRIS NOIR AUTRE 3 4 5 6 7 2 GRIS IIOIR. AUTRE 7 ZOHE 1 39 ZOHE 60 50 -0 30 n SO t1m:6ATI 1 BPIOtlE 4S 40 BP.if1UE ::1l.il . 35 1l0rIBATI BLANC 20 2Q 10 MARRON BLANC GRIS 3 4 5 0 1· 2 NOIR AUTRE 6 7 ZONE 1 S9 1 :1 /lARRON 3 4 GRIS rlOIR AUTRE S 6 7 ZOtiE 1 81 61 AIE 1 HORIZONTAL 'LAN 1 2 -395- f f f f f 55 f C65 f f f f f f f f f f' . AU_ C4@CL i 1 f 1 C24 - cL8 Cv I!..\-r. tl r1 (() ()L t:"~ 1 f 1 1 1 -NOl .;) l, ~. C64 f f f f f i f IR. E:S C14 4 f f f f f 1 f f f f 1 f 1 + f f f f i f i f ~ f f f ~f f f f f f C LÇ. Cl. l, 1 S- f f f 1 fG \!!J et: f C @ Rf t'. 46. 25. l': li~lE:C.\AI\IT \ \,'-. ,-" ,; ~ l.:..ol\(~ t) CLi- 10. 54. CJJ (;R.t-\,vJ)~ r~AïÎtfü.rïS CL{ '@' (IL'!-, 1 CS3 1 Figure 2.1 - Plan factoriel] 2 - 2 3 AXE 2 HORIZONTAL AXE 3 VERTICAL 1 -396- ....... 168:; C54 1 1 1 ..... 1 1 54. C64 C43 1 C12 41. 1 29. 28. CAN 32. C22 10.2.. ~~. C32BRI 5.. CH 1 1 ., .!SO" l BAT 46 ;, \f,OL t 1. • 1\ ti,l L5J I1IL C1316.1 t:. 59. DNO "JL6. 't~. C52 C15 15. 90.C33 C42 1 1 1 1 1 57. 140. 1 1 30. I//or 13. C34 'C31 C51 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 C61 C44 1 1 11 1111 111 1111 1 1 1 ~ 24. BLA GRI 4•. 18. Cll 3.• 20. C23 53. PLA .. 1.S'r..· ,--_ , 39.; f css 1 1 1 1 1 1 !",--. :52. i., C24 C14 f 1 C65 1 1 C35 1 Figure 2.3 - Plan factoriel ." ~ 3- -397- 2.1.4. Troisième axe (Pigures 2.2 et 2.3) Tableau 2.4 - Troisième axe factoriel Contribution négative Valeur Z Contribution positive Valeur '1 Qualité représentation variables C(1.4) C(5,2) .eœ 26.6 C(S.4) C(7.4) 10.0 C(l,2) 01.6 10.7 07.7 .152 .141 .271 .252 indiTidua n-S2 n12 39 34.8 0-68 17.2 nll 41 nll 54 06.7 06.1 06.6 .582 .220 .514 .070 .248 L'opposition entre les fortes valeurs des canaux de l'infra-rouge moyer: (canaux 5 et 7) elles fortes valeurs du canal bleu (canal 1) fail l'objel du troisièrnl axe factoriel. Le sous-îlol nll 52 qui e:zplique plus d'un tiers de l'inertie du troisième 0%1 correspond à un ensemble de boUmenu à toit. blanc entourés de béton t.rè~ clair. Il s'oppose à l'not n12 58 de tqpe pavillonnaire. Graphique 2.3 - Axe factoriel n'3 - 40 -398- IIOI/BATI OR lOUE 50 35 70 JO ~O 25 SC 5LMIC 20 40 15 Mj\PPON 30 GRIS 10 1l0rlellTl 20 --L..,... 5 10 MARRON BLIlIlC GRIS NOIR 0 :5 1 5 4 .....:L....L-...L..-:N.:::O::.:'II::.-~A:.::UT~R~E:.... o.-.............-J_-.t__ A\JTRE 2 6 7 7 ZOtlE 1 ZONE 1 39 pm/IBM 1 50 45 BRIOUE cO 70 JS ~O JO 50 25 20 40 15 JO 20 10 BPIOUE .II) BLANC 10 tlOtiBII.TI 5 BLANC MARRCIt 0 l 4 GRIS NOIR A11TRE 5 6 7 ZOtlE 1 MA~RON 0 2 J 4 GRIS 110111 A11TIlE 5 6 7 ZOtlE 5. -, 1 6a AXE i HORIZONTAL -399- • • •.' Cl t\';"rïï;i 1c: ,0rb• G \<..~ 4. • 61. CH , • • f f • • • • 1 f ~ •.C12 • CS3 t f • • f f C34 CL . f f f f f f 1 f f f • • • • 1 • f rRs[ ~E" \=l E.C\\~ l \ ) Ï \ù';,',·· \\. ~.: Ol~'Î\~} 40. jo14. rS2 53. C23 , GRl '@' 55 PLA NOL CLi C2\ C14 ' @Ct:.ll Cb5 1 f • Figure 2.2 - Plan factoriel l 3 - CL. 8 C. v D t rV ~ ~ E" T 1titi f ùr-.L G Ù f: ~ ~ S' i C ~ IJ l"-ê -400- Graphique 2.4 - Axe factoriel n04 - n CRIOUE 00 70 60 50 40 30 /lOI/BA TI 20 10 AUTRE MARROIt _ BLANC GRIS IIOIR _......._...:...._-=....;_....._ .... ol-Jlo.-....... NOIR .Jo---I-.....:._~ 3 5 4 7 7 ZOHE 1 39 BO sa /lrllllJ"rt ~ SO 60 BRIOUE 40 50 30 40 30 1 61) BLANC 70 ZOHE: 1/0NBATI 20 Il":"""'" 10 10 10 0 BR lOUE HARRON 2 3 4 GRIS NOIR AUTRE 5 6 7 zoltE 1 S3 0 BLA/le ~-:;.; ~ " 2 MARROIf GRIS IIOIR AUTRE J 5 6 7 ZOI/E 1 41 -401- AXE 1 HORIZONTAL ~XE ... 4 'lERT! CAL t :52. \" .. CU f f f f f , , C43 C23 PLA BlA 24. t 1 CS4 18., CJ4. 1 1 1 1 1 1 1 1 lit 1 fil 1 1 1 1 1 1 lit t 1 1 1 f f t t 1 $!. C33 1 1 1 1 1 1 1 1 CH 39. 55 C24 t 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 f Co5 1 1 1 1 1 1 f f 1 C35 ..,. C6t ... ..~ GRI 30. SI. Zg. rS. 10. t,r t 57. 40. '11. 3~C51 C31 46. C42~.NIL IC12 21. 20. lJ. t 1 1 C53 lS.NDI I.:,fll ~ 1 ! 1 1 ~ J~'3t.l~t t 1 1 26. 25. ~ .... 1 BIl T ,.52 29. C,41 CLt 4.. Cl3 r~. C6J 1 CAN 2. S. "ARCH3 .. 16. BR1 17. 1 CJ2 L• ONDI 12. ';0.1 36. Cb2 l<t. 1 ~~. CIS 61. C64 53. f 1 Figure 2.4 - Plan factoriel 1 4 - -402AXE 2 HORIZONTAL 2 4 ME 4 YERT! CAL 52: 1 1 ........; 1 1 C14 41. 1 PLA BLA C2x,a. 1 1 24. 1 GR! C33 59. 1 t t 1 1 1 ,: li/51; cbf CU 1 30. ~.140.Sf. 4<. C42 10. C54 3 1. 11. C51 \'l.58. NIL ~I 1 C64.. 28. CJ4 C31 la. .~ 1 i~. C12 c ~~;014\. 1 I •.~ 1 1 ~Ot 1 1 1 1 1 A. C22 LS. 15. 3J.l!l\rC41 ~L1 4,. CH C522 .. Ci3 29. 5.. CAN 9:, 1 1 1 1 NEC 80. 36. C32BRI 16.1 1.. 1~. Il. 1 GUO 12. 1 95. C15 1 1 f 1 f fil fil fil 1 1 1 1 fil 1 1 1 1 C11 3" f AU~ 1 CH 1 1 1 1 1 1 f 1 1 f C24 f 1 f 1 1 " • CS5 ( f f f' f f 1 f 1 1 f f 1 f C65 f f f 1 1 CJ5 1 Figure 2.5 - Plan factoriel 2 4 - -403- 2.1.5. Quatrième ex", (Pigures 2.4 et Z.5) Tableau 2.5 - Quatrième axe factoriel Contribution négative Valeur li Contribution positive Valeur X Qualité représentaUon variables C(7.5) C(5.5) 16.6 12.8 C(3.5) 10.5 Indi'ridus n- 39 .358 C(7.1) ll.~ C(l,4) 09.0 n-52 nll41 n Sl 53 17.3 07.6 :n.o .185 .211 .334 .195 .179 06.1 .274 .075 .295 Cel a:te oppose les très forles valeurs des canaU% 7, 5 et :3 aU% très faible valeurs du canal 7 et aux fortes valeurs du canal 1. Les individus na 39 el 52 qui participenl à la création de ce quatrième a:t' marque l'opposition entre un îlol de lype centre ville el un îlol constitué d batimentB de type résldentiel. 2.2 Classification des sous-îlots densément bâtis en fonction dei varigbles rgdiométriquM (quantiles) 2.2.1. Classification Ascendanle Hiérarchique Une classification a élé effecuée sur l'ensemble des 43 BOUB-ilots décrits par 2. variables (quantilesl. nous avons choisi comme métrique la distance du KHI-2 aiil de conserver la' même distance que celle utilisée lors de l'APC. Le critè~ d'aqgréqation est la moyenne ponç,érée des distances. La partition en 10 classes donne les résultats suivants (Voir Figure 2.6 dl l'arbre de la hiérarchie; CV signifie centre ville) : CLASSE 1 : n· 39 (CV moyennement dense) CLASSE 2 : ng 18 (immeuble toit. brique. parking en bitume) CLASSE 3 : PAVILLOIUlAIR.E n ll 41 (pavillonnaire) CLASSE 4: n Sl 52 (immeubles avec toiture blanche) CLASSE 5: n ll 61 (immeuble loiture blanche et brique) CLASSE 6 : nll 16 (Voir n2 17) CLASSE 7: GRAnDS BAnmmTS OU ALIGnElD.EIlT DE mAiSons ImpORTAnT no 10(Vieille Charité). 15(entrepots denses). 25(caserne), 26(mixte cv lentrepots 45(résidentiel), 46(mixte entrepot at batiments avec toiture olanche) , 54(CV). 59(CV: -404- - - - -; - - - - - - - - 1.. .. , l' 1 15. 1 - JI. - !,' . - JI. 1 ~-- ... , 1 - Il. 1 1 5.. 1 20. -1 n. - Il. 21. --~-- 1 40. -- al. s. 1 - 1. :4 1 JO 1 51 .._- J2. 3.. S! . ~ 1 1 53. 10. 25. 16. 59. 10. 15. 45. 16. 61. 52. li. 65. ta. JI. -~ - - - - --1 ---- JI. 51. -~ 1 4.. lJ. - - - • -405- OO(CV peu dense). CLASSE 8 : cmlll.:E VlLLE DEnSE ET IIDIDroBLE DE RESIDEnCE nI! 2(poste),3(CV et batiments toits blancs),4(CV). 5(CV très dense). ll(CV). l3(mixte CV pavillonnaire),17(entrepôts très denses). 20(CV), 2l(CV). 24(immeuble et parkin<,; bitumé) 28CCV), 29(CV), 30Cimmeuble et parking bitumé), 3HCV dense), :32(immeuble~ à toit multicolores). 35(CV). 4Q(CV très dense). 53(immeubles à toit blancs). 57(mixt~ immeuble à toit blanc, brique et véqétation). 58(CV moyennement dense), 8l(C'I dense). CLASSE 9 : CEnTRE VlLLE DEI18E nSl 1(CV). 12 (CV),34(CV). 38(CV). 8O(mme CV, batiments). Q5(CV). CLASSE 10 : 08 (pavillonnaire allongé) Conclusions provisoires Cette classification génère :3 grandes classes de bâti presentes dans ce sous· échantillon: • le pavillonnaire den8e (CLASSE 3 et 10) • le type centre ville (CLASSE 8 ET g) • les grands batiments ou l'alIgnement de maisons Important(CLASSE 7) Cependant. cette classification n'a pas permis d'affecter à ces trois class82 principales certain sous-îlots qui auraient du y trouver leur place. A l'inverse, C9tt4 classification a généré un certains nombre de classes à effectif réduit qui n'offren1 aucune différence sensIble quant au contenu physique de leur élément constitutiIs Cette classification ne semble guère robuste et pose de sérieux problèml d'interprétation. Cela peut provenir de la fa1ble taille des nots de notre échantillQl comparativement cl C8U% de l'échantillon "peu densément bâti". En effet l'inconvénient majeur de notre type d'analyse est d'affecter à chaque individu W' même poids sans tenir compte de sa surface. Celle-ci parfoiS très fa1ble renc indispensable un oalage parfait enlre l'image satellite et l'image générée par !IGER Le calage n'offre qu'une précision évaluée entre 1 à un 1/2 pixel de 30 mètres. Il es: donc fort pœsible que les îlots typés d'un point de vue rc1diométrique qui participen: fortement à la création des axes factoriels et à la formation des classes nI COrTeSpondent pas exactement à la description que nous leur faisons corTespondre. 2.2.2) Classification par la méthode des nuées dynamiques Comme dans le cas dea sous-îlots peu densément bâtis, nOUB avons effectUi cette classification en ne retenant que les 20 variables entrant de façon impértantl dans la formation des principaux axes factoriels. La partition en 9 clClJ!lse8 que nous présentons ci-dessous est celle possédant 1· plus fort pourcentage de la variance totale: CLASSE 1 n· 4{CV), 1HCV), 13(mi%te CV pavillonnaire), 20(CV), 24(immeuble et parkinq bitumé: 28(CV), 31 (CV de~e). 32(immeublea à toit multicolores). 58(CV moyennement den:!e) CLASSE 2 n· l5(entrepots denses), 45(résident1el) -406- CLA5SE3 . n' 2(poste). 5(CV très dense). 2l(CV). 2Q(CV). 3O(immeuble et park.ing bitumé). 32(immeubles à toit multicolores). 35(CV). 57(mixte immeuble à toit blanc. brique et végétation). 8l(CV dense). CLASSE 4 n· 12 (CV),34(CV). 3O(CV). 6O(mixte CV. baUments). Q5(CV). CLASSES n· n~ 52 (immeubles avec toiture blanche) CLASSE 6 n' l(CV). 3(CV et batiments toits blancs). 4O(CV très dense ). 53(immeubles à toit blancs). CLASSE 7 n' 10(EHESS). n~ 16 (Voir n~ 17). l7(entrepôts très denses). 25(caserne). 26(mixte CV/entrepots). 4O(mJ.xte entrepot et batiments avec toiture blanche). OO(CV peu dense). CLASSE 8 n' 54(CY). 59(CV). ng 61 (immeuble toiture blanche et brique). CLASSEQ n" 18 (immeuble toit brique. parklnq en bitume). 39 (CV moyennement dense). 41 (pavi11\)nnlJire). 68 (pavillonnaire allongé). Cette classification est très proche de celle obtenue par la CAH. Les regroupements sont tout aussi cohéN>nts. néanmoins, la méthode d'aggréqation autour des centres mobiles ne crée pas de classes ne possédant qu'un seul individu. ce qui constitue pour nous un a ....' Untage. -407- 3) TYPOLOGIE DU TISSU URBAIn A PARTIR DES ImAGES DU SATZLLITE THEmATIC mAPPEll Le tableau ci-dessous effectue la synthèse des informations radiométriques en fonction des dilférentes classes définies à la suite de l'AFC et de la CAH effectuées sur l'échantillon des sous-îlots. Les düférentes classes sont celles issues de la CAH et que nous considérons comme les mieux identifiées. A 'chaque classe. nous avons fait correspondre le quantile majoritaire. cette information provient d'une synthèse entre les coordonnées des centres de gr<lTit.é des classes calculées par la CAB et les quantil.. dominants mis en éTidence par l"APC. Cette indication est notée en gras lorsque ce caractère est dominant (plua de 50~). Les notations utilisées sont. les suivantes T.FA: très faible. FAI: faible. mOy: moyenne, FOR: fort, T.ro: très fort.: Tableau 3.1 - Caractéristiques radiométiques des types de tissu urbain Trn4 Trn:5 TIn7 PAl T.FAI T.FAI moy 2 FOR POR FAI GRADD EI15EIIlBLE A OOmUlAnn mlllEllALE FAI mOy FOR FOR FOR :5 FOR GRAnD EIlSEJDBLE A OOmIIlAnTE VEGETALE T.FO FOR CL mll TrnZ Trn:5 T.PAI T.FAI 1 T.FAI PAVILLOnnAIRE A OOmIIlAIlTE ARBRE 4 mOT mOT FAl ESPACE A OOmII'lAIlTE BITUmE T.J'A T.J'A J'AI FAI FAI 5 FAl PAVILLOIUlAlIlE A oomUlAnn HEIlBE moy FAl FAI FOR T.FO T.FO FOR ESPACE A OOmlIlAIlTE TEIUZ,E CLAIRE OU SABLE T.FO FOR 7 T.FA T.FA T.FA ESPACE A VOCAnon AGRICOLE ' FOR moY T.FA 8 T.FA T.FA FAl cmmE VILLE ET ImmEUBLE DE RESIDmCE T.FA T.FA T,FA moy moy 9 PAl COnCmTRATIOn DE GRAIlDS BAnmmrs xxx xxx moy 10 xxx xxx PAVILLOIUlAIRE DEIlSE mOT FOR FOR 6 FOR -408- concLuSIons ET PERSPECTIVES Cette première typologie ne doit pas être considérée comme figée et totalement fiable. Son principal avantage réside dans l'affectation de variables radiométriques (profil radiométrique t.ype) à. chacune des classes définies dont. il conviendra de lester la fiabilité sur un autre échantillon. Elle ne doit être comprise que comme un exemple de ce que peut. être une t.gpologie du tissu urbain basée sur une ét.ude fine de la radiomélrie des canaux bruts de Thematie IDapper. Comme nous l'avons vu, cette typologie n'est pas unique. néanmoins ce type de classification ne parait pas praticable sur l'ensemble des îlots de notre zone d'étude, trop de classes marqinales étant susceptibles d'être définies avant qu'une distinction entre les classes qUi nous intéresse apparaisse. Cela proVient de la diversité des types d'occupation du sol que recèle une cité, ainsi qu'à la multiplicité des aqencements de ces différents types. Cette étude a ét.é l'0CCQ3ion de test.er la COI I espondance entre radiométrie et. type d'occupation du sol. Elle a. démontrée que cette typoloqie dégagée a. travers la. radiométrie est fort.ement axée sur respace lnterattclel en partteul1er lorsque celui-ci est. de nat.ure ....égét.al•. Bien que les résultats de la classification en fonction de n~co.naU% n'aient. pas apporté de résultats probants, 11 parait souha1t.able d'IntrodUIre un Indice de t.ext.ure dans les varia.bles radiométrique afin de tester son pouvoir de discrimination des différents aqencements des types d'occupation du sol. Plus généralement, il semble que la. méthode développée sur la base des quantiles ne permettent que d'a.pprocher la. notion de profil radiométrique f.lons en prendre en compte toute la richesse de cette information. La. méLl1cx.!.e qui permet.trait de clQ8ser des zones en fonction de leurs profils radiométriques reet.e encore à mettre au point.. -409- Annexe 20 ATLAS H1FORmATIID: DE QUITO (A.I.G.) TERmES DE REF'EUmCE SCImTIFIQUES ET TECHnIQUES A vrJI 1947 (l'ermtNYderél~n~de la C'O.nyention en C'OUr8dt1sjgnat~enw Ja Olairie d@ Ouito. J'Institut Géographique OlJ1itaire. J'Institut PanamtirJQCJn de Géographie et d'Histaire et l'oRsrom; 1. L'ATLAS IfUPORmATIsr; DE QUITO: un nOUVEL OunL AU SERVICE DE LA GEsnon URBAInE ET DE LA PRODUCTIOn CARTOGRAPHIQUE 1. 1. La Capitale de la Républiq,ue ; problémes et questions. Les objectifs de l'atlas 1nformatisé L'aire métropolitaine de Quito est confrontée à des problèmes de croissance, de fonctionnement, d'apFrovisionnement ...etc, Il est donc nécessaire, tant pour les gestionnaires de la ville que pour les scientifiques, d'élaborer un outil spécifique qui ~rmettra de comprendre, d'analyser les structures urbaines, et de contribuer à la gestion de la ville. A l'intérieur du contexte micro-réqional. Quito se distingue par une for-te concentration de population et de ressources, liée à la confirmation de la capitale de la République comme un des deU% pôles de développement du pags, ayec Guagaquil. Ce phénomène de concentration po.. des problèmes au niveau intilrn4 de la ville et de sa périphérie immédiate. totalement dépendante. En termes généraux. cela se tradwt par: - une pression CZ'"oissante sur la terre et l'agrandissement du périmètre urbain, - un processus accéléré de spéculation sur le sol urbain, qui provoque l'intégration non souhaitable d'aires périphériques. - un développemttnt horizontal excessif, et par conaéquent un coût élevé pour l'implantation des infrastructures de services et de transports. - une sous-occupation du sol urbain. contrastant avec la saturation du eentre historique, qUi provoque sa détérioration. - l'apparition et la consolidauon d'une ceinture de quartiers périphériques dans des aires difficiles à doter en services, - une accentuauon du processus de ségréqation sociale et spatiale, dû d la lac1lité ,j'accès aux éqUipements et aux sernees, - un développement intensif des programmes de logement de l'Etat et des mutuelles, sans articulation nette avec les zones d'emploi. - des disfoncuonnementB dans le système de voirie el des transports, - une répartition désé-quilibrée des activités et de l'industrie - l'accentuauon du rôle de centre politico-adminiatratif des secleurs de la mariscal Sucre (anciennement consacrée au logement) et du Parc de la Caroline. -410- _ la destruction et la transformation des éléments naturels de protection écologique etc. De manière générale. l'aspect de la ville est une synthèse des problèmes signalés et apparait comme l'expression du processus de développement global que connait le pays. La planification. en tant qu'insu'wnent prétendant organiser. ordonner et maîtriser les activités, l'espace et le territoire, a déjà donné naissance à un premier document de planification pour la ville. le Plan Directeur ·Plan Quito· de 1980. Pour la réalisation effective du Plan Quito. il est nécessaire de définir la participation des acteurs et des institutions. devant agir conjointement avec la municipalité. Afin que les critères du Plan soit cohérents avec la dynamique sacio-économique. elle-même inscrite dans la structure de la ville, leur actualisation permanente est nécessaire. C'est pourquoi Quito et son organisme de contrôle et de gestion devraient disposer d'une information actualisée, permettant d'appréhender de façon régulière le fonctionnement de la ville. L'Atlas Informatisé de Quito s'inscrit dans ce contexte: il s'agit de fournir les éléments qui aidront la municipalité à faire un diagnostic de la ville à la fin des années quatre-vingt : de plus. eUe disposera d'un outil méthodologique qui répondra à ses besoins pour l'actualisation périodique de ses informations. Dans cet. objectif. un groupe inter-institutionnel s'est formé. composé de l'Institut Géographiqu6 militaire, de l'Instilut Panaméricain de Géographie et d'Histoire. de la municipalité de Quito et de l'ORSI'Om. chacun mettant ses compétences et ses moyens au service du bon déroulement des travaux du programme Atlas. 1. 2. L'AUas Informatisé: caract.éristiques t.echniques et. scient.ifiques Pour répondre aux objectifs identüiés dans le chapitre 1. 1. • l'Atlas doit présenter les caractéristiques suivantes : - être centré thématiquement sur les problèmes prioritaires de la capitale et permettre d'organiser les informations déjà disponibles sur la ville ainsi que les résultats obten~s : - utiliser des techniques rapides et peu coûteuses de collecte et traitemen~de données. qui autorisent une actualisation facile. Seul un système de collecte de données basé sur la technique des sondages peul répondre aU%: col"lditions de rapidité nécessaires à une ville en évolution permanente: de plus. pour permettre un traitement rapide des données localisées, les informaUons ainsi recueillies ou existantes seront intégrées dans une base de donnéee gérée par le eystème d'information géogrophique TIGRE, développô par l'ORSI'Om. Ce système TIGRE permet de traiter et de croiser des données localisées, ainsi que de restituer les résultats sous formes de lisünqs et de cartes. -411- 1. 3. Une double dimension: aspect.s t.hématiques et. mét.hodologiques L'Atlas comprendra des travaux de deux types: 1) Générer des connaissances sur les problèmes prioritaires que rencontre la ville : produire des données locaUsées" les traiter" les reBtit.ut.er cart.ographiqueznent. et. les analgller. Les principales questions auxquelles l'Allas devra répondre sont les suivantes: A) Identifier les aptitudes des différentes zonee de la ville par la connaissance des caractéristiques foncières, du prix de la terre, des infrastructures, des stratégies des habitants, du milieu physique. Cette identification prendra en compte les contraintes liées aux risques naturels, les aptitudes à la construction, la facil1té d'implantation de services. ainsi que la conservation des zones de protection écologique. On appréhendra ainsi la formation du tissu urbain actuel. et on disposera d'éléments solides pour asseoir la prms10n et la planification de l'expans1on future de Cuito. B) Analyser les comportements de la population par rapport à la ville pour comprendre le fonctionnement et les disfonctionnements de Quito. Ceci signifie de comprendre les relations qui existent. entre : équipements et habitants. logl9ments et habitants, emplois et habitants, la ville, la région et le reste du pays. On étudiera également les migrations alternantes à l'intérieur de l'agglomération (déplacements entre zones de logements et zones de travail et de loisirs). et les migrations de résidence (analyse des systèmes résidentiels). On identifiera au tr-avers de la localisation des équipements et des services, le fonctionnement de la ville, les frictions existant entre les sous-systèmes urbains (mobilitê-cent.ralitê) : zones industrielles, zonee de logement, tro.nsports...etc. C) Définir les relations entre les sous-systèmes des activités de production, de commerce et de service et la ville prise dans son ensemble. 2) Développer un sgst.ëme de collecte et traitement de l"informaUon localisée. Il est important de développer un nouveau système de collecte des données rapide, économique et fiable. basé sur la télédétection et les techniqueo de sondage. L'idée centrale est d'utiliser l'information exhaustive sur l'occupation du sol, enreg1strée de manière continue par les satellites à haute résolution (SPOT et. LAnDSAT-Thematic ffiapper). pour recueillir rapidement, par sondage. des données relatives à différents thèmes comme la démographie, la végétation, et de manière générale l'occupation du sol. La réalisation de cet objectif mêthodologique implique de~ tro.vaux parallèles d0.n8 trois directions principales : l'interprétation des images satellites de haute résolution en milieu urbain, les sondages spatiaux. l'intégration des données de -412- téllédétection dans une base de données localisées. développements méthodologiques et les traitements des informations relatives alU: questions évoquées plus haut constitueront. comme il l'a déjà été signalé, un important instrument pour la gestion et la planification de la ville. Ces 2. IDETHODES SPECIFIQUES DE PRODUCnOn. TRAITEIDEnT ET AIlALYSE DES nOl1IlEES 2. 1. Images sateUites et production de données localisées Les images fournies par les satellites de haute résolution (SPOT et. LAnDSAT-Thematic mapper) apportent, de manière continue. des informations sur le milieu physique et la morphologie urbaine: de plus. elles permettent de définir des aires de sondage, utilisées pour la collecte des données nécessaires pour les besoins thématiques de l'Atlas. 2. 2. Traitement de données localisées par le atlstème dOinformaüon géographique TIGRE Le s1Jstème de gestion de données localisées TIGRE a été développé par l'ORSTOm. Après une phase d'adaptation du système à la spécUicité des qu~stions urbaines,l' mtéqration et le traitement des données de l'Atlas donneront lieu à des croisements d'informations (chacune intégrée avec son propre mode d'implantation géographique) et à la production de nouvelles données. En fonction des demandes des utilisateurs de la base de données . il sera réalisé informatiquement. des cartes et des informations complémentaires sous Corme de listings. 2. 3. Donpées troUées QYec Ces outils Les traitements porteront sur l'information suivante, connue de manière exhaustive ou sur échantillon : - Aire et limites de l'étude: localisation. site - Géographie physique : altimétrie. pentes, géomorphologie. géologie. géotechnique, climatologie. hydrologie. ambiance - Occupation de l'espace : histoire. croissance de la ville, typOlogie et dynamique de l'habitat, modes de composition urba1ne - Syatèmes Conciers - Population : densité et structures de population. résidence/emploi. attractivité des quortiers. migrations -413- - Activités de production. commerce et: services, qu'elles appartiennent au secteur informel ou au secteur moderne de l'économie - Equipements et infrastructures: santé, écoles. voirie, trafic. accessibilité aux transports. autres réseaux comme eau, électricité, téléphone ...etc - Fonctionnement et organisation de la ville : centres. sous-centres, périphérie - Recension des projets, réalisation8 et schémœ d'organisation, qu'ils soient réalisés ou non. 2. 4. Changements d°échel1e urbain approche macro et micro du phénomène Seule la multlplïcation des é<~helles, du 11500 pour l'étude d'une manzana au 11100.000 pour l'analyse de l'agglomération dans sa région, permet d'appréhender les différentes composantes des phénomènes. C'est pourquoi, dans l'Atlas, on privilégiera une dynamique d'observation et d'analyse à plusieurs niveaux définis en termes spo.tiauz et sociaux. Le municipio et l'ImC. entre autres, ont défini différents découpages pour la ville. tant au niveau externe qu'interne (zonification, sectorisation...elcL ceux-ci répondant à leurs besOIns respectifs. Comme peuvent le rnontrer les photographies aériennes et les images satellites. les limites effectives de la ville évoluent avec le développement de Quito. Prenant en compte ces différentes délimitations, administratives et effectives (c'est à dire définies par la morphologie), l'Allas peut contribuer à la définition de concepts opérationnels. 2.5. LOétude des modes de composition urbaine: une nouTelle approche de l'évolution de la ville par l"histoire économique du pags Les grands moments de l'économie nationale ont généré cti!férentes dynamiques qui marquent toujours l'agglomération de Quito: il s'agira de déterminer quelles sont les relations eXIstant entre le développement national et la production de l'espace urbain quiténien. Pour chaque thème tra1té dans l'Atlas, on analysera la sitUation présente aVec une dimension historique. Cette explication du présent par l'histoire permettra de mieux comprendre comment se développe la Capitale de la République. -414- 3. DEROULEmEnT DES OPERATIOns 3. 1. Obiectifs et déroulement des opérations Les objectifs et le contenu de chaque opération de l'Atlas répondent: - aux préoccupations thématiques définies au paragraphe 1. 3. : les travaux se référent tant aux aspects physiques et démographiques qu'aux activités et aux équipements : aux nécessités des développements méthodologiques méthodes d'interprétation des images satellite en milieu urbain. et méthodes de sondages spatiaux. Apréa la colle<;\.a dal:S donntrttl:S dw~ Itt <';uw'tt dtt (;huqutt Ulttmtt. l'inlol'lnuUon l::lttl'U intégrée et traitée dans la base de données localisées gérée par le système TIGRE, 3.2. Calendrier Le respect du cal..m drlar dépend des dates de réception des données. du matériel informatique. de la mise, en service des loco.ux. et de l'entrée en fonction du personnel engagé par los Institutions participant au programme Atlas, (Voir chronogromme page suivante). 4. LOATLAS. un mOYEn POUR REDFORCER LA COOPERAuon FRAnCO-EGUATORIE1UlE 4. 1. Un comit.é franco-équa!orien pour évaluer le contenu scientifique du programme AUga Ce Comité. qui sera chargé d'assurer le suivi des travaux. devra évaluer périodiquement l'avancement du projet. en accord avec les termes de référence scientifiques et techniques, Le Comité sera composé de sept membres équatoriens et sept membres français. Les membres. tant français qu'équatoriens. se réuniront deux fois par an pour analyser l'avancement des travaux sur la base des comptes rendus trimestriels fournis par les coordinateurs scientifiques. -415- Accord pl"ovisoir9 d9 travail IGrll-IPGHrll T.!nic:ipio-ORSTOm (ler A....ril 1985) OPERATIons 1985 3 <1 1986 1987 1 2 3 4 1 2 ProjlO't spécifique AUas: d9 Quito IGm-IPGH-municipioC>RSTOm (1987) 1987 3 4 l=lecerJ.;;ü,n et e ....aluation des: données ex1stan 'te-s (identificalion des sources: d 'infonnation) D60V\?l':>pp~n .. ~nt ~t implantation des méthodes de collecte •• 1 •• • · ~ de' données Dé'l'eloppexnent et ünplantation d9 J.1,"léthodes de traitement inforn"laUsé de données 1988 1 2 3 •• • • ~ • ~ Tra Y'Q ux de terrain ; collecte de données l - i- ... • • ~. ... • 1- 1- • 1989 4 l 2 3 1990 4 l ~ JI,. • • .;JI.- • Préparation et digi tali s:ation des plans de base a TJ: 112000 .1 Saisie de l'information thé:tna tiR:U8 • .;. -;JI • • • .. • II- , Traihnnents, restit utions et anal'g6e Restitutions . ... ~ 1 1 ••• • • •• • •• _.1 • final~ Rédaction Remise des documents originaux pour la publication ••• • ..-r • • . -• . .,~ -416- 4. 2. Les échanges Atlas 1 Institutions et Centres de recherche équatoriens et français La réalisation de l'Atlas donnera lieu à des échanges et collaborations entre les institutions faisant partie du projet, les centres de recherche. les centres d'enselgnement supérleur. et les lnsUtutions qut trava1llent sur la question urbaine. 4. 3. Apport. du programme Atlas en t.ermes d'échanges. de transferts de t.echnologie et. de formation En fonction des contralntes du calendrler de l'Atlas, les chercheurs pourront d'une part animer des ~tages de durée limitée portant sur de~ que~tions technologiques et/ou de recherche urbaine, d'autre part accueillir des étudiants ou professionnela des institutions désirant partiCiper à des recherches au sein de l'équipe Atlas. -417- Annexe 21 PLAn n'EXPERIEnCE SUR QUITO F.1J(/REAlI.lJéœm.bre jg{J(J A QUito, il s'agit d'apphquer les méthodes développées sur le "cas d'école" que constitue marseille. où nous disposions. à des dates très voisines, de l'information démographique. morphologique et satellitaire : nous procédons SUl" la capitale de l'Equatew- à la première apphcation en vraie grandeur du système de production de données démographiques mlS au point sur marseille. Cette application s'inscrit dans le projet Atlas Informatisé de Quito, auquel participent la municipalité de Quito, l'I.G.m. (Institut Géographique militaire). l'I.P.G.H. (Inatitut Panaméricain de Géographie et d'Histoire) et l'oRsrom ; l'annexe 20 rappelle les termes de réfer-ence de ce projet. Les principales étapes du travail. décrites dans la figure l, correspondent à celles qui auraient heu. dana une pha~e opérationnelle. pour toute application de la méthode: - .Enquête sur Jo marphaJoqie urhaine. où sont collectées des informations précises sur l'occupation du sol dans un échantillon d'îlots de Quito, afin d'initialiser l'Jnte.rpretation desjmagessateJJite - AJJa}qs~ des ~lat.'ons bâti/popuJation. sur un sous-échantillon des îlota enquêtés du poin t. de VUe morphologique (1) - Strat.ifjcation sur image satellite et tiraqe de 1'échantilJon d'enquête - Enquête démographique: mesure des effectifs de population et analyse des systèmes de réoSldence - Erplaitollon dg l'9nquête. production des données démographiques par estimation Jusqu'à la production de données démographiques de l'enquête finale. nous n'utilisons que les documents de base susceptibles d'eXister dans toute ville des pays en développement; image satellite. et plans de Ville non actualisés. Les autres types d'information existant à Quito mais généralement pas dans d'autres villes ne seront consultés qu'à la fin de l'expérimentation. afin d'examiner la pertinence de nos résultats. Ce contrôle ne pourra d'a.ll1eurs pas être très préc1s. étant donné le décalage de temps entre la dernière couverture aérienne (1984) et le dernier recenaement (1982). et nos propres observations (1986-1987). néanmoins, nous pourrons ainsi contrôler. certes de façon assez grossière : - l'interprétation des images satel11te. en utilisant comme référence les photographies aérIennes. - les estimations d'effectifs démographiques. par rapport à des projections sous forme de "fourchettes· des chiUres du recensement de 1982 (1) En cas de renouvellement d'une collecte de données démographiques sur,un même lieu, cette étape peut ne pas être inchspensable. [nGu'::l" morphologio Urbaine !:.'~onl1l1onc;îlo·.3, pœ-l~~e sr;sl';mou~u~ "ur cort"s Inrc I/IO.COC (taux ",,, "ond':l.9"·:; li) CQU xto d'inr.:>r:ao\l..:>ns sur roo:upot.l0n du 801 de cha·:;un d .. ~ îlots de rôchan~llon (d.."cr.pUon de crocq.... M'.lment .t a"" portions d'lIou non bâll':rS) t:xploilalion do.. donnée......,...phologiquo.. Pich.er doÔcrlvant les b<il1m..nlll- TvpoIO\l'. do b<iUmenlll llch1er déa'lvQnlles lIota - - - TvpoIO\l'. d •• 1I0lll 1 1 Il ! 1 1 Comp<U'<l.l.oD d. l'inlarmaUoD apportée par SPCT et Tm ~c.hJo~..1on doa aV"'.lnlQ1~.lnOOnYéruont.eel Inlerprélatlon dos imag•• sal.llit. SPOT et Tm en ul1h..anll... d"nn":o de l'enquêle sur la morpholO\llll urbaIn. comme r6lérenco3 <le l ..rraln . Collecle d'lnJ'or[J>aUon.. dén>oqraphiques sur un sou.-échantllion I1·Uot.a l1éJ4 .nqu6l6s l1'I>D point cle "f'U. IDorphologiqu. Ce aoue-khonl1l1on est compoaè de. dl!l.....nllll0JPe8 d'îlols idenu"..s prec"demm..nl d,...rè .a C'O!n p: _men ter. lé d. c. . deux l'lP" 1 d'lma;.J13 Bote1l1l. I l L-. T... t do la el"r';""cople perIDla.. par SPOT i.·'alu.,u~n d. la p.-.)clslon, el de nnl"H de ceUe :n:CC":n~tlon sur l"h~vaUon <lu bOU i- Lfi' rarlgbltNJ Bi!-~.F-lJ..~"lu"" d .....ant nrrir d" ka.... à ID 't.ra'ifjcqli~a Zonago de l'agglomération en zonos d. CCU"act6rl.Uques morphol<l9lqU•• hom<l9 6D _ L. trœt' d'unit. ,taysU'lUtI' et ..ngult« 1 1 Tirag. de ~1 l'éohantillon cl'onqu4l. 1 + ComparalsoD dos r6aullaU a.YOC le• •ou.-.:es de donn.......... 10 IDorphologl. urbG.ln. e:d.. lonl•• (notammenl pl'lologrcptu... o"lenne., el plaT" au 1/1000 de \'oçglom.n-aUon) z:nqu6t .. d6mC'vraphlqu. ObJecW. : - me..ure d ... et!ectl!s ci. population - analllse des .",.t6me.. de ....Idence 1) Collect.. des donné..s !:rplo.tQtlon.rJormatlque de. 1enquête 3) r.<'<Ïuctlon d"s conné..s par- est'ffial;on Z) - 1 ! CO~parOi"G" do. résultat.. OYe<: 1•••ourc•• d .. donn';us d .....ogrophiqu•• ez'3lanl•• + ... Anaillso d •• reloUons bdU 1 popuJoUon eur le 3ous-échanl.llon dîlolll enqu~l;" nJr' I_ plane morphologjque .t dèrnoqrapruqu. D6UniUon d •• unité...loliuUquoa 4 enqu';ter r.su menés 8U1'" 1.1I0w!-échan111~on d"nou oanq-.Jëtes eur 1... plan morphole>q1qu... Clt démo<;T"'<JpNqu_ ~ ...... <Xl 1 -419- Dans la conception générale de l'organisation du programme de recherche. nous avons choisi de réal1ser sur le site de marseille les développements méthodologlques. néanmoins. quelques fXlints .de méthode non abordés à marseille font l'objet de travaux spécifiques à Quito: - la dtinnition des unittis spatiales à enquêter: à marsel1le. du fait que nous utilisons des données du recensement pour calculer la variance des estlmations. nous sommes dans l'obligation de travailler sur les districts de recensement définis par l'InsEE. c'est à dire un découpage spatial résultant de critères administratifs. démographiques et phT,JSlques. La prise en considération de ces différents paramètres aboutit à un découpage spatial en unités de taille très variable, et ne correspondant pas systématiquement à l'îlot urbain au sens physique du terme. c'est à dire le pâté demaison8. A Quito. ~'étant pas soumis à un découpage spqtial imposé, nous pouvonstestQf [email protected] tgpes d'lU2Jt@ statistique et rechercher ainsi celles qui, tout en restant praticables. offrent le moins de risques d'erreur pour la collecte des données et la meilleure précision des estimations démographiques. Ce test sera mené sur le sous-échantillon d'Uots où _ l'on dispose de l'information démographique et. morphologique. - La stSréascopit1' sur imag9 satellite en milieu urbain: le satellite SPOT. du tait. des variations possibles de l'angle de visée, permet. la vision stéréoscopique. nous testerons sur Quito l'intérêt de cette nouvelle information en télédétection spatiale. son degré de précision pour l'appréhension des hauteurs de bâti. - Comparaison ae l'infarmation apparttie par spor et par rm :disposant de ces deux types d'image à des dates très voisines, respectivement août et septembre 1006. nous pouvons évaluer leff avantages et inconvénients de chacune de ces sources d'information et leur dQgré da complémentarité. -42 0- -421Annexe 22 EnQUETE mORPHOLOGIE OUITO (Octobre-Décem.bre lQ86) : COLLECTE ET EXPLOITATIon DES DOIlIlEES Françoise .Dl/REA l/ et Alain mICHE!., JujJlet 19B7 La plupart des informations concernant cette enquête (méthodes de collecte et d'exploitation des données) sont fournies par le manuel d'instructions aux enquèteurs et le manuel de codification, reproduits à la !in de cette annexe; nous nous limiterons donc içi à quelques brefs compléments d'information. 1. OBJECnFS DE L'maUETE La collecte de données BW' la morphologie urbaine répond à deux objectifs. L'objecti! principal de cette première enquête réalisée cl Quito est de recuejJJir untl information pr6cJse sur l'occupation du sol dans un certain nombre d1lols de Ouit~ afin d'initiaJissr l'interprétation d9S i.magsg satellite devant servir de base de sondage à l'enquète démographique d'Octobre 1987 (voir le plan d'expérimentation à Quito en annexe 21 J. L'image SPOT la plus récente qui soit à notre disposition, a été enregistrée le 26 novembre 1088 et l'unage Thematie rnapper que noua avons acquise est du 15 septembre 1986 : cette concomitance (1) de l'enquête terrain et des enregistrements par les satell1tes nous place dans de bonnes conditions pour l'exploitation des documents satellitaires. Un second type d'exploitation rend nécessaire cette enquête morphologie: les données morphologiques constituent une des deux informations nécessaires pour pouvoir préciser la strattiqie de sonda~ à mettre en oetJYrtI pour l'enquête démog:raphiqus finals à Quito. En effet, ces données morphologiques, exploitées conjointement avec IN données démOCJl'Clphiques recueillies au cours d'une seconde (l) Il faut toutefois signaler que cette concomitance entre enregistrement SPOT et relevés-terrain résulte plus de la chance que d'une programmation très maitrilrée : ce n'est que deux mois après la fin de l'enquête que nous avons été avertis par SPOT ImAGE de l'existence de ces images. Cette première expérience montre les difficultés à mettre en oeuvre ll."l plan de collecte des données incluant l'enregistrement d'une image Spot; il est vrai que nous sommes à l'étranger, sur une zone que les conditions météorologiques rendent difficile à observer, mais ce seront jUstement les conditions d'application de la méthode de collecte démographique que nous cherchons à développer . -422enquête (enquête "habitat-population", décrite dans l'annexe 24). permettront de répondre aux questions suiva~tes : - quels sont les descripteurs de la morphologie urbaine les plus pertinents pour l'observation démographique à Quito? - quelles sont l'unité spatiale de collecte et la stratégie de sondage pertinentes pour une enquête démographique à Quito? 2. SELECTIOn DE L'ECHAnTILLOn Pour la sélection de l'échantillon de l'enquête _morphologie comme pour toute l'e::l:périmentation menée à Quito, nous n'utilisons que les documents de base susceptibles d'exister dans toute ville d'un pays en développement. C'est donc sur un plan de Quito non actualisé que nous avons réalisé la sélection de l'échantillon: les plans au 1/10.000 établis par l'InEC en 1982 pour le recensement général de la population. La technique d'échantillonnage a été des plus simples; nous avons opté pour un tiraqf!1 systématique sur grille plaquée sur les plans fIlE Ayant fixé le taux de sondage à 5 ~ (résultat issu des travawt en sondages spatiawt réalisés par O. BARBARY sur ffiarsdille). connaissant approximativement le nombre total d'îlots de Quito et la surfcc.e totale occupée par la ville. nous en avons déduit la taille moyenne d'un îlot (au sens "paté de maisons") à Quito et la taille de la maille de la grille : ~ mètres de c.ôté. nous avons donc tracé sur calque un carroyage de 7.5 cm de côté que nous avons superposé aU(plans mEC au 1110.000. Pour chaque intersection de la grille. on incluait dans l'échantillon l'îlot qUi contenait cette intersection. Dans le cas où une intersection de la grille tombait sur une rue, une règle s1,Jstématique était appliquée pour déterminer un îlot voisin à inclure dans l'échantillon; si nous n'avions pas procédé ains1, le taux de sondage aura!t été inférieur à. 5 '1. Par ce mode de tirage. la probabilité pour un îlot d'appartenir à l'échantillon est proportionnelle à sa surface ; de ce fait. certains très grands îlots ont été tirés plusieurs [ois (ils contenaient plusieurs intersections de la grille). nous avons pratiqué un tirage "sans remise". en .reportant les intersections appartenant à. un même îlot sur des man2anas voisines. nous avons ainsi constitué un échantillon de 105 îlots. par tirage systématique ~ur carte. Les cartes de l'lnEC datant de 1082. elles ne couvrent pas les extensions de la ville de 1982 à 1Q86 : il a donc fallu compléter notre échantillon tiré S1,Jstématiquement sur document cartographique par quelques l10ts de la périphérie dont le type morphologique n'était pas représenté dans l'échantillon initial. Cet ajout de 4 îlots s'est fait en fin d'enquête. une fois bien connues par l'équipe les caractéristiques -·423- morphologiques de l'échantillon enquêté et celles des extensions récentes de Quito. Au total, notre échantillon compte donc lW îlots. 3. ELABORATIOn DES DOCUmEnTS D'EnaUETE Comme l'indique le manuel d'instructions aux enquêteurs, chaque îlot de l'échantillon est décrit par trois types de documents : - Carte: sur le fond de plan IDEC agrandi au 11500 (l). sur lequel ne fiqure au départ de l'enquête que les limites de chaque îlot à enquêter, les enquêteurs établissent la co.rtoqraphie de l'occupation du sol de l'îlot. Tous les bâtiments ainsi que tous les élémel1.ts non bâtis doivent figurer sur ces plans. - Piche de descri pUon des bdUmenls : chacun des éd1!ices dessinés sur la carte est décrit sur cette fiche. Il est repéré par un numéro de 1 à n. - Photographies: pour chaque îlot, les chercheurs de l'Orstom font des photographies depuis un point surplombant 1'1lot (étage élevé d'Un immeuble ou relief). et au sol. en bordure et/ou à l'intérieur de l'îlot. Ces photographies sont destinées à préciser et contrôler l'information recueillie par les enquêteurs, La connaissance du bâti et du non bâti acquise lors de diverses sorties sur le terrain effectuées à Quito nous a permis de modifier en l'adaptant la fiche d'enquête conçue et expérimentée à ffiarseille ; les conseils de collèques de l'équipe AUas connaissant bien la v1l1e nous ont aidé à préciser les termes à employer pour caractériser les differents matériaux de construction utilisés à Quito et à adapter les fiches en fonction des possibilités et des conditions d'enquête propres à ce site. Une relecture de ces fiches a ensuite été faite par un architecte équatorien. nous avons testé avec les enquêteurs équatoriens recrutés pour l'enquête le caractère opérationnel de ces fiches à l'occasion d'une première sortie commune sur le terrain. La méthode de collecle a été décrite avec précision dans le manuel d'instructions aux enquêteurs, afin qu'ils puissent s'y référer en cas d'ambiquïté. (1) Etant donné le rapport d'agrandissement nécessaire pour passer de l'échelle disponible pour les cartes mEC (113500) à l'échelle du 11500, et l'existence de surcharges rendant ces cartes impropres à leur usage direct pour cette enquête, nous avons du établir ces fonds de plan manuellement : il s'est agi de tracer au pantographe les limites de tous les llots de l'échantillon au l~. Ce trava1l a nécessité environ 50 heures de travail. -4244. COLLECTE DES DOIUlEES La procédure de collecte des données étant décrite précisément dans les points 3 et 4 du manuel d'instructions aux enquêteurs, nous ne donnerons içi que quelques précisions sur les temps et conditions de collecle. Temps de collecte La collecte des données (remplissaqe des questionnaires et établissement des schémas sur les plans au 11500) a été réalisée par deux enquêteurs entre le 1er Oc+.obre et le 9 Décembre 1986 ; la moyenne d'un îlot par demi-journée, estimée au début de l'enquête d'après notre expérience marseillaise. s'est donc vérifiée. Quant aux photographies prises depuis des immeubles ou des points hauts de la ville, elles ont nécessité environ 20 matinées de travail à deux personnes; 10112 îlots par demi-journée semble le maximum qui puisse être fait, compte t.enu des temps de déplacement et de discussion pour avoir accès aU% sommets des immeubles. Conditions de collecte Les enquêteurs n'ont pas eu de difficulté à collecter l'information: ce type d'enquête ne réclame que peu de participation de la population, puisqu'elle ne nécessite que l'autorisation d'accéder aux terrasses des maisons ou immeubles. Pour tous les îlots. cette autorisation a pu être obtenue sans problème majeur, quelque soit le type de quartier de Quito. 5. CODIFICATIOn. SAISIE. conTROLES DE COHERmCE ET RECODAGE Codification La codification a été réaUsée par P. DUREAU selon les principes décrits dans le manuel de codification reproduit en fin d'anne%e. Elle a été établie à partir de toutes les données collectées au cours de l'enquête : questionnaires. plans au 11500, photographies. Ces photographies se sont révélées fondamentales pour préciser l'information collectée par les enquêteurs: ce sont des documents qu'il faut s'efforcer de recueillir lors de toute collecte de données-terrain en milieu urbain. Outre leur rôle de contrâle du travail des enquêteurs. ils apportent l'information qualit.ative complémentaire des données quantitatives des questionnaires simplüiés que nous utilisons. Le principe général de la fiche de codification est le suivant: constituer deU% fichiers. l'un décrivant les bcitiments, l'autre les 'manzanas' (c'est à dire pâtés de maiso!lS). Le fichier des bâtiments ne décrit pas les bâtiments un par un, mais par groupes de bâhments d'une manzana qui présentent des caractéristiques semblables ou très voisines; ce sont ces groupes que nous appelons ·genres-. Cette procédure répond à plusieurs besoins : - pouvoir classer d'une part les bâtiments. d'autre part les manzanas : les manzanas de Quito ne sont pas toutes homogènes. 11 nous importe de voir -425l'influence res~tive des caractéristiques du ootiment, de la manzana, et de la localisation dans la ville sur les caractéristiques socio-démographiques des résidents. - le fichier d€'S bâtiments pris individuellement aurait été trop volumineux pour être tralté sur l'IBm AT du programme; d'où la nécessité d'effectuer un premier regroupement au sein de chaque manzana lors de la codiIication. En procédant de la sorte, nous obtenons 2134 genres de bâtiments, ce qui est déjà .très lourd pour des classifications sur IBm AT. Saisie Les liches de codification ont été saisies sous DBASEIII, sur l'IBm AT, en une dizaine d'heures à deux personnes. A l'issue de cette phase de saisie, nous disposons de deux fichiers : amAnzAnA : fichier descriptif des 190 manzanas enquêtées (recto de la fiche de codiIication) champs 1-3: identification manzana champ 4 : identification enquêteur champs 5-7 : mesure de surface champs 8-10 : typologies (sources exoqènes. estimations enquêteur et codificateur) champs Il - 42 : description de l'espace bâti GBATImEn ; fichier descriptif des 2134 genres de bâtiments (verso de la fiche de codification) champ 1 : identification manzana champ 2 : identification du genre dans lu man2ana champ 3 : nombre de bâtiments du genre dans la manzana champ 4 à 13: caractérisation du genre Contrôles de cohérence; redressement des mesures de bâtiments L'analyse des tableaux de fréquence et histogrammes nous ont permis de corriger quelques erreurs de codiiication ou de saisie. Le point principal sur lequel ont portéles corrections a été la surface des bâtiments ; ce point étant crucial pour l'exploitaion que nous faisons de cette enquête. nous exposons donc brièvement Ci-après la technique de redressement adoptée. Redressement des mesures de bâtiments Il avait été demandé aux deux enquêteurs de mesurer les dimensions au sol ,des ooUments en comptant leurs pas. après avoir étalonné ceux-ci en effectuant leurs premières mesures avec un décamètre. La comparaison des histogrammes des surfaces des bâtiments de chacun des enquêteurs, sur un échantillon de bdtiments censés avoir sensiblement les mêmes dimensions, nous a montré que l'un des deux enquêteurs avait sous-estimé les surfaces d'environ 20 'C par rapport à l'autre enquêteur (ce dernier ayant une bonne appréciation des mesures). -426nous avons donc corrigé le fichier des bâtiments en augmentant de 20 X toutes les surfaces mesurées par.l"enquêleur n- 1. Les surfaces des bâtiments ont ensuite été réparties bornes de classe ci -dessous : en 10 modalités. selon les SEUIllAGE DES SURFACES DE BATlmmTS Classe 1 Classe 2 Classe :3 Classe 4 Classe 5 1 -14m2 15- 29m2 30- 49m2 50-79m2 80 - 124 m2 . Classe 6 Classe 7 Classe 8 Classe 9 ClCl8se 10 125 - 184 m2 185- 224 m2 225 - 499 m2 500- 999m2. 1000 - 14999 m2 Recodages Au vu des histoqrammes. deUx autres variables ont été seuillées: SEUILLAGE DU nOmBRE D'ETAGES (Rdc inclus) Classe 1 Classe 2 Classe :3 Classe 4 1 étage 2 étageS' 36tages 4 étages Classe 5 Classe 6 Classe 7 5 étages 6à 9étaqes 10 à 15 étages SEUILLAGE DU nOmBRE DE PAns DU TOIT Classe 0 Classe 1 Classe 2 opan 1 pan 2pcms Classe :3 Classe 4 Classe 5 :3 pans 4 pans 5 pans et plus .. -427- Document. ne} Annexe 22 QUITO - Engyêt.e morQhologie urbaine Oclobre 1 Décembre 1086 Il1.STIlUCTlOns AUX EIlQUETEURS Orstom - IPGH -428- sommAIRE Page 1. OBJECTIFS SCIEnTIFIOUES 3 1. 1. Le programme de recherche 3 1.2. L'enquête morphologie urbaine 4 2. TECHfUOUE D'EnQUETE 5 3. ORGAnISATIOn DU TRAVAIL 6 4. COLLECTE DE L'InfORmATIOn 7 4. 1. Principas de base 'J 4.2. Description des bâüments 8 4. 3. Description des éléments non bdtis 13 5 . EXEmPLE D'ILOr A rnOUETER 16 noTES PERSOnnELLES 19 -429- 1. OBJECTlI'5 SClmnPlOm:5 i . 1. 1. 1.0 programmo de recherche L'objectif du programme de recherche est de mettre au point un système d'observation permanent d~ populations urbaines. en intégrant l\nforrnation satellitaire sur' la morphologie urbaine : suivi des effectUs et caractéristiques générales des populations. et mise en oeuvre de sondages spo.tiaU% stratifiés sur des images satellites SPOT ou r:-Œm.ATIC mAPPER. pour des investigations approfondies sur le comportement des citadins. Deux idées sont à la base de ce programme: -Seul un système basé sur la technique des sondages peut remplir les conditions de sOl:lplesse et rapidité nécessaires dans les villes à croissance ropide -Une meilleure connaissance de l'espace urooin constitue un facteur important d'amélioration d'un système d'enquëte démoqraphique par sondage : pour l'otablissement d'une base de sondage correcte et à jour. compcséo d'ilôts c1o.irement définis, pour l'optimisation du sondage par stratification sur la morphologie urbaine. et pour l'obtention de résultC4ts localisés. selon un découpage signüicati! de la ville enquêtée. Les satellites renseignent de manière continue sur l'occupation du sol en milieu urooin : il s'agit donc. dans la méthode que nous développons, d'utiliser celle information exhaustive sur la morphologie urbaine pour recueillir rapidement. par Bondage. des données relQtiv~ Qu% populations urbaines. Les travaux réalisés (par VERruERE notamment) sur photographies aériennes ont montré que l'application de ce principe permet un allègement de l'échantillon d'enquête (donc, pour un même coût global et un même niveau dé précision. une possibilité d'approfondir l'observation) et une spatialisation des réSultats. La réalisation de l'objectif général du programme implique des travaux. en parallèle. dans quatre directions: -L'interprétation des images satellite à haute résolution en milieu urbain -Les relations bâti/population et les sondages spaliaux en démographie -L'intéqro.tion des données de télédétection dans des bases de données -430- localisées -La télédétection comme système autonome d'observation démographique nous avons débuté nos travaux en 1005 sur la ville de marsaille (FRAnCE). qui posséd(lit dés catte date toutes les données nécessaires à une première phase de développement méthodologique. SUr la ville de OUito, trois types d'enquête devront être réalisées : - Enquête morphologie urbaine - Enquête morphologie/démographie -Enquête démographie: effectifs de population et sy:stèmea ré:sidentie18 1.2. L'onquôte mornho1oqio urbaine La première enquête que nous réalisons à Quito dans le cadre de ce programme de recherche a pour objectif de collecter des informations précises sur l'occup':lU6n du sol. c'ast à dire la morphologie urbaine, de la ville de Quito. L'observation ~u ~ol de la morphologie urbaine sur un échantillon d'îlots de Quito est indispensable pour interpréter les images satellite: ce n'est qu'en confrontant les données de tEtITain relevées aU cours de l'enquête morphologie. et les données radiométriqu'Js enregistrées par les satellites, que l'on pourra. interpréter COTT'ectement les image8 sclellite15 de Quito. La connaissance de la morphologie urbaine sur l'échantillon d'îlots sert à établir les "clefs d'interprétation" qui seront appliquées aux images satellites sur l'ensemble de la zone urbanisée de Quito, L'échantillon à enquêter du point de vue mdrphologie Ürbaine e3t constitué de 189 Hots. tirés sur les cartes mEC de 1982 aU 1/10000, à l'aide d'une grille de -r.5O mètres de côté. L'information sur l'occupation du sol doit être recueillie précisément et exhaustivement sur ces 180 îlots. dÛl"ant les mois d'Octobre. novembre et Décembre 1986. -4312. TEcnruauE D'EnaUE'l"E Chaque îlot de l'échantillon est dkrit par trois types de documents : - Carte: sur le fond de plan mEC agrandi au 1/1000. sur lequel ne figurent. au départ de l'enquêt.e que les limit.es de chaque îlot. à. enquôter. les enquêteurs établ1ront la cartographie de l'occupation du sol de l'îlot. Tous les bâtiments ainsi que t.ous les éléments non bâtis devront figurer sur ces plans. - Fiche de des cri ption des bâtiments : chacun des édifices dessinés sur la carte est décrit sur cette fiche. Il est repéré par un numéro de 1 à n. - Photographies: pour chaque îlot.. les chercheurs de l'Orstom feront des photographias depuis un point surplombant l'îlot (étage élevé d'un immeuble ou relief). et au sol. en bordure et/ou à l'intér1eur de l'Uot. Pour chaque îlot de l'échantillon, il doit y avoir concordance complète de l'information contenue dans ces trois documents, à partir desquels s,eronl codés les descripteurs de la morphclogte urbaine, sur une fiche de synthèse qui servira aux traitements informatiques. -432- 3. ORGADJSATlOn DU TRAVAIL Tous les lundi matin, chaque enquêteur se verra attribuer la liste d'îlots à enquêter dans la semaine: il s'agit d'une liste bien précise d'îlots appartenant à l'échantillon. La liste sera éta.blie en fonction des principes suivants : - un îlol, en moyenne, nécessile une demi-journée (4 heures) de travail pour être enquêté correctement. - les îlots seront regroupés géoqraphiquement, afin de minimiser les temps de déplacement. Pour chacun des îlols de la lisle hebd.omadaiI"1', l'enquêleur receVl"'Q une corle a.u . . 11l0CX>, ainsi que des fiches de description. Des modifications du tissu urbain ayant pu se produire depuis 1982 (date d'élablissemenl de la carlographie InEC), un chercheur accompagnera l'enquêleur pour vérifier la délimilation de lous les îlols que ce dernier doil enquêler duranlla aemaine. Afin de rechercher collectivement des solutions aux problèmes rencontrés au cours de la collecte d'informations el de vérüier la cohérence des corles et. fiches de description par rapport aux photographies. deux rendez-vous sont fixés chaque semoine: le mercredi et le vendredi en lin d'après midi. En cas d'incomplélude ou d'incohérence des corles el fiches de desCription, il sera detnandé aux enquêleurs de relourner sur le lerrain pour corriger ou compléler l'inform'::ltïon. -4334. COLLEen: DY. L'InpfJRIDATIOn 4. 1. Princ.iP-oa do base La première opération consiste à rechercher une vision d'ensomble de l'îlot. depuiu un point. zrurplom.bant 1"ilot : étage élevé d'un immeubl'3 voisin de l'îlot, OU relief. Ainsi, l'enquêteur pourra procéder plus aisément à: - la cartographie des éléments bâtis et non bâtis composant l'îlot - la numérotation de ces éléments - au remplissage des questions relatives aux toits d~ bâtimenls D'autre part, certains éléments de l'occupation du sol ne sont visibles qu'en surplombant l'îlot, et non depuis les rues jouxtant l'îlot: cette première phase d'observation depuis un point élévé est donc particuliàNment importante. Dans un second temps. l'enquêteur procédera au remplissage des fiches de description. et complétera 10 plan d'après ce qui est visible depuis les rues bordant rilot. et los cours ou posanges intériours, s'ils sont acceasibles, En.fin, si COI,taines réponses demeurent impossibles à obtenir par une vision directe. l'enquêteur questionnera les résidents de l'îlot pour obtenir l'information. -4344. 2. Description des bâtiments Pour chaque manzana.l'enquêteur remplit une ou plusieurs fiches de description des bâtiments. selon le nombre de ceux-ci; chacun des bâtiments est dessiné sur le plan de l'îlot. et décrit dans une colonne de la fiche descriptive. Définition du bâtiment On appelle bâtiment toute construction en élévation. en cours ou achevée. à usage d'habitation ou non. qui comporte (ou comportera quand elle sera totalement achevée) au moiruf un toit supprtâ par des poteauz. On inclue donc dans cette catégorie les hangars ou les garages couverts non fermés par des murs. les passages couverts entre bâtiments; les grandes ci:ernes ou silos. Les bâtiments en construction sont inclus à partir du moment où les fondations sont recouvertes d'un matériau de construction. Limites du bâtiment Les limites de chaque bâtiment doivent figurer sur le plan. Dans le cas où il s'agit de conZlirucUons jointiTeZl. il peut être délicat de déterminer les limites. On adoptera les conventions SUivantes: a) Tissu urbain continu (type centre historique de Quito) : chaque immeuble est individualisé. L'observation des toitures peut permettre de le.....er les ambiguités sur les limites d'immeu.ble3. b) Immeuble élevé avec garage attenant Cl seul niVe<1u) : on distingue deux bâtiments. l'immeuble et le garage. qui ont des caractéristiques archi tecturales bien différentes. c) Villa composée de blocs de constructions de düférents niv~au::: : on ne compte qu'un seul bâtiment pour l'ensemble (y compris le garage), si ces blocs appartiennent visiblement à une même unité d'habitation. d) Immeuble élevé composé de düférents blocs de constructions de différents niveau: présentant une unité architecturale : on ne compte qu'un seul bâtiment. numéro du bâtiment Tout bâtiment situé da.rus l'îlot est identifié par un numéro de 1 à n. A chaque ilot.la numérotation redémarre à 1 ; au sein d'un même îlot. deux bâtiments ne doivent pas porter le même numéro. Sur la carte. ce numéro est indiqué au centre du bâtiment; sur la fiche. il est noté en haut de chacune des colonnes. -435stade do conotruclio·n Il s'agit de distinguer: - En construction : bâtiment en chantier ( à partir du moment où les fondations sont recouvertes d'un matériau de construction) non encore habitable (par exemple. toiture non terminée. vitres non posées...etc) - T(>rminé : bâtiment habitable. dont l'étanchéité est assurée (toit, portes et fenêtres). même sl les finitions intérieures (peinture. carrelage...etc) ne sont pas taites. Un bô.timent habitable dans les étages inférieurs. dont le dernier niveau est constitué d'une dalle de béton avec des poteaux en béton, ou deI' fers à béton qui dépassent. est considéré comme "terminé". noxnbM" d'ot.ages nombre d'étages que comporte le bâtiment, y compris le raz de chaussée, et non compris les penthouses. Si, en terrain plat, un môme bô.timent complexe comporte différents nombres d'é'c.ages selon les parties du bâtiment, indiquer le nombre minimal et le nombre maximal (exemple a : 3r->. pour décrlre un bâ.timent comptant 3 étages dans une parUe. et 5 dans l'auu'e). ejempto a :0::: ;::0;:::;::0::::0:: ~g :0:;: :::rf:: '.:-::-:,:-: •'0· :~:n ~H~HHH~~T\9n ............ :q o. . IJ· :-:- : . • o· '.: ::;: .. :: :. ejempl0 b 81 en raison d'une torte pente, un bâtiment compte 2 étages sur un des côtés et 3 étages sur un autre, en contrebas. indiquer le nombre d'étages minimal et maximal (213 dans l'exemple b), et ne pas oublier de noter la pente du sol sur le plan d'îlot. Dimensiona au sol Les côtés a et b désignent les côtés du plus petit rectangle incluant le bô.timent (y compris les escaliers extérieurs menant aux étages du bâtiment). -436- Ces côtés a et b sont indiqués sur le plan de la façon suivante: Il b ~ ch1menea escalerll SUr la fiche de description des bâtiments, les mesures des côtés sont exprimées en mètres. nombre de pans du toit. Toit plat: nombre de pans = O. ne rien indiquer sur le plan. Toit avec pente(s) : Indiquer le nombre de pans sur la fiche. et le sens de la pente pour chacun des pans sur le aoquis de l'îlot par une flèche dirigée vers le bas de la pente. •••• . .'3., " .......,.." --"" ..... ......... .' l' •••• Toit à2 pans " ,•••• ."... . 1'1 .•••• Toit à 4 pans IDqJ.érjau prédominant du toit 11 s'agit du matériau qui <xx:upe la plus grande surface sur le toit. Dans le cas où le toit est composé de plusieurs matériaux occupant des surfaces sensiblemen\:. égalel], indiquer ces différents matériaux sur la fiche, et les délimiter sur le plan. En dehors des matériaux les plus courants cités sur la fiche, pourlesquels 11 suInt de mettre une croix dans la case correspqndante. on peut rencontrer à Quito d'autres types de matériaux pour les toitures: shingle, verre, carrelage ...etc. Dans ce cos, il faut indiquer en clair la dénomination du matériau, si elle est connue, ou, sinan, décrire précisément ce matériau sur la fiche ·observations complémentaires·. Couhmr prédominant.. du t.oit. Indiquer la couleur occupant la plus grande surface sur le toit du bâtimen\:., en faisant attention d'être cohérent avec le matériau prédominant : c'est la cotùeur du(des) matériau(x) prédominantes) que l'on doit indiquer. ,. -437- Formo du lD.al-ôl"iau du t.oit. Sur la fiche. dans la colonne re~ative au batiment. faire un croquis. en coupe. du matériau prédominant du toit. Exemples de formes possibles selon les matériaU% : Dalle da bétton, carr-elage, paille: E'ternit: ~ou Tuiles: ~ V\fV\/\- ou J\A Ou nombre de cheminées Indiquer le nombre de cheminées présentes sur le toit du bâtiment. Préncnce de potUQu% nous retrouvons içi le CtJS des bâtiments habitables dans les étages inférieurs et dont le dernier étage est constitué d'une dalle en béton. d'où émergent des fers à bo3ton ou des poteaux en bétons. PI'"ésence de pon thouse S'il Y a une penthouse (c'est à dire un petit bâtiment sur la terrasse supérieure d'un immeuble) sur un bâtiment, la dessiner sur le plan. lui attribuer un numéro et reporler celui-ci à la fois sur le plan et dans la colonne du bâtiment sur lequel elle est située (on face de la ligne ·présence de penthouse") et la décrire dans une autre colonne de la fiche. comme si c'était un bâ.timent indépendant. Edificio de 6 pisos CYoquis sobre t 1plano con un penthouH D.Q.rn.P-re de citernes Indiquer le nombre de citernes couvertes présentes sur le toit. du bâtiment: on désigne sous le terme de ·citernes· les réservoirs d'eau qui servent à alimenter en eau le bâtiment en cas de coupure ou insuffisance du réseau public de distribution d'eau potable. -438- Présonce de voq6taUon Indiquer s'il y a "aucune". "peu'. "beaucoup" de végét.ahon : - sur les balcons saillants: balcons dépassant du mur extérieur du b6.timont - sur la terrasse du toit AutrOfJ obsor-rations sur 168 bâtiment.s Dans cette rubrique. préciser rapidement une information incomplète dans les rubriques prévues par le questionnaire. ou indiquer la présence éventuelle d'éléments non répertorié-s (C(l,pteurs solaires sur le t.oit par exemple). Si nécessaire. utiliser la fiche "observaüons complémentaires". en spécifiant bien le numéro du bâtimont dont il s'agit. -4394. 3. Doscription du non bâti DMinition On appelle •non-bâti • toute la surface de l'îlot où il n'y a pas de bâtiment. Chaque zone homogène (du point de vue de l'occupation du sol) constitue un 'élément non bâti·. La somme des surfaces occupées par des bâtiments, et de3 surfaces occupé~s par des élémonts non-bâtis. doit correspondre à la surface totale de l'îlot (ce dernier incluant las rues qui bordent l'îlot jusqu'à la moitié de la chaussée). Penta du sol Indiquer sur le plan de l'îlot la pente du sol par une flèche: - Pente faible ou nulle - Pente moyenne ) ----l~~~ - Pente forle Ld.pnt}ficaUon Chaque élément non bâti et homogène de l'îlot doit être dessiné sur le plan : l'~nquêteur lui attribue une lettre de A à Z (lettres majuscules). qui indique le type de non bâti. SUr le plan de l'îlot, cette lettre doit être 1nscrite au centre de la zone ocC:::UpÉ.'49 p<Jr cet élément non ooti. Sur la. nomenclature (page 14). sont répertoriés 20 types de non bâti : si un élément correspond à un de ces types, l'enquêteur utilisera toujours ce codage. Pour toute autre catégorie de non bâti, il utilisera une autre lettre (U à ZL et indiquera sa signification sur la fiche 'Observations complémentaires' Si plusieurs éléments non bâtis d'un îlot sont du même type, la lettre qui correspond à cc type sera répétée dans chacune des zones occupées par ces éléments. Végôtation Délimiter e~ identifier la végétation à l'intérieur de l'îlot. ainsi que sur la voirie qui le borde. ne p<US oublier la végétation sur les lrottoi.r.5 (pel0U3e, arbres ..) ne délimiter les arbres un par un que s'ils sont réellement isolés. Si il Y a une rangée d'arbres ou un groupe d'arbres. ne considérer la rangée ou. le groupe que comme un seul élément non bâti (lettre G) Si l'espèce est connue ~ l'indiquer sur la fiche "Observations complémentaire". Voirie On appelle voirie: les rues y compris les trolloirs et le terre-plein, les park.ings, les cours. les passages intérieurs (sans toit) de l'îlot. les allées. les escaliers au sol. -440- )rstom - 1PGH quer sur 1e plan 1a pente du so 1 et 1a présence de quebrada A - rivière E 8 - canal A U C - réservoir d'eau bassin (sans toit) J o - piscine n G f~ Hl Tf 1 l o 'l1 f·J rj ~ III HJ ~ v E - pelouse F - fleurs· G - arbres (noter l'espèce) H - arbustes sans fleurs 1 - arbustes avec fleurs J - potager K - pâturage L - champ cultivé M - bitume N - pavés ou dalles en béton o - pierres p - terre ou sable ~. n 1 . T> U R E Q - avec des voitures en circulation R - avec des voitures en stationnement 5 - sans vo i tures S } ~! ~;~~;-D T - mur de cloture Pour toute autre catégorie de non bâti (par ex., carrelage..etc.)utiliser une lettre de U à Z, et noter sa signification sur la fiche "autres observatlons", -441- Si il tJ a beaucoup de matériaux entreposés sur le sol, distinguer la zon9 qui est COUVeTt.c par ces matériauX de la zone qui n'est pas couverte, chacun", de ces zones correspondant à un élément non baU. Utiliser une lettre de U à Z encore non utilisée pour les matériaux. et indiquer la significo.tion de cette lettre sur la fiche 'Observations complémentaires. -442- 1 1 1 r-~ ! l 1 1 1 i \ i ! i 1 : l 1 j 1 1 ! i '",( ;\:)1 fil l ;. !, \i \ \ i L-~_ \.u. " -_of !1 1 - Orstom - 1PGH -443QUI TO-Morphologie-Oct.lDec 1986 Numero d'îlot: DE5CR 1PT 1ON DES BAT li1ENTS Heure: Date: l'lumero du batiment correspondant porté sur le plan (0) ;1 M Bâtiment: :1" ,1 : 0 t'~ 1 1 j t-' 5 •• 1 l, !'l repère Terminé 0 0 En construction Cy cc:npris ROC) Dimensions au sol: Nombre d'étages :~ j i. 5j 1 t BU - 0 0 0 0 0 0 ----- ----- ----- ----- Côtée ----- ----- .. _---- ----- Côté b ----- ----- ----- ----- ----- ----- ----- ----- 0 0 0 0 D 0 0 0 "0 D 0 0 0 0 0 0 D D 0 D D 0 D. 0 ----- ----- ----- ----- ----- (Indiquer ces côtés sur le plan) f .i .' 1 ......::,::J Nombre de pens du toit (0 si plat> Materiau prédom inant du toit Da l1e de béton Eternit ou similaires ~r (j Zinc ou similaires Tuiles vernies Tuiles sans vernis Paille ou similaires I\utres( shingle, carrelage.. ) ----- - Couleur prédominônte du toit (B lenc,Marron foncé, Marron clair:. Gris, BriqlJe, Noir, Rouge ou Vert) Forme du matériau du toit (Faire un croquis en coupe) ----- ----- . . . Autres éléments sur le toit A U T R E Nom bre de chem i nées Presence de poteaux en béton Presence de penthouse (à décrire) B ----- 0 D __ ----- 0 D __ ----- D 0 __ ----- 0 D __ Nom bre de tanques ----- ----- ----- ----- Presence de véqétst10n Sur les balcons sai lIants ----- ----- --------- --------- ------------- ------------- Sur le toit Autres observation5' sur le bat/men! -444- tom - IPOH au (TO-Morpho 1ogie-Dct.lDec 1986,' -~r-~...;:::a:::wl'Œ".o::.:w; ' '!ZOlt~~~;;;'.-I'; Numero d'îlot: OBSERVATIONS COMPLEMENTAIRES Heure: ~cription du type d'îlot ( natamme:'lt le standing de J'habitat): Rë~iàe"\\eP \-IQ..v\·~\o.C'\O\C\.~ :eils sur le description des bâtiments au du non bâti de l'îlot: -445Document n -2 Annexe 22 CODIFICATIon EnQUETE mORPHOLOGIE QUITO Prançoise DUREAU oRsrom Dept. 0 UR 6 mars 1987 Version corrigée -446GIm~n1\LITES sun nomurn: LA CODIFICATIon J)'IJ.OTS SAISIS F.T CODES .. l W ilots ont. été codés et saisis, c'est à dire : - îlots 101 à 100 inclus, sauf l'îlot 155 (n'a !aJt l'objet que de photos) . - îlota 201 à 276 inclU3, sau! le~ îlota 243 (parc à côté de la Patria) ei 265 (pQrc de la. Caroline) - îlots 302 à 362 inclus. sau! l'îlot 351 (usine qui n'a fait l'objet que de photos). Le descr1ptif de ces 1S9llots (recto de la Ilche de cod1flcation) correspond au f1ch1er OffiAI1ZAns. • A ces 199 îlots, correspondent 2133 genres de bâtiments. décrits dans le fichier OBATIffiEnT (saisie des données du verso de la fiche de codification) -447- l ,UECïO DE LA FICHé: DE CODIFICATIOn lur:nTIFI!l.nïS n- ffianzona numéro à::3 chiffres de 101 à 166. de 201 à 276 et de 302 à 362 affectés avant l'enquête morphologie aux îlots composant l'échantillon. n- lIlEC .. Identifiant mEC en 7 chiffres (Zone en:5 chiffres. Secteur en 2 chiffres et ffianzana en 2 chiffres) tel qu'il peut être lu sur les cartes au 1/10.000. suivi d'un code à 1 'chiffre précisant si : 1 = la manzana mEC a été conservée entièrement pour l'enquête morphologique 2 =la manzana n'a été enquêtée qu'en partie 3 .. la manzana enquêlée est plus grande que la manzana II''..EC • Dans le cas où la manzana enquêtée correspond à 2 manzanas IlJEC entières. deux fiches de codification ont été établies sur chacune. a été décrite morphologiquement la portion de -manzana 1988" correspondant à 10. manzana mEC. C'est la cas de la manzana 237. qui correspond en fait à 2 rn.:mzanas umc ; il Y a donc deux fiches. l'une notée 2'S7,l'autre notée 275. • Si la manzana enquêtée morphologiquemenl en oclobre-nov€mbre 1985 n'erisfG pas SW"' JAS plans J/1E'C de lQ82 au 1/10000 (hONl limites lrEC dg Quito, ou non oxïstante on 1982). elle reçoi t le code 999.99.90.9. n· enquêteur Codes: 1 = Ligia 2 Xavier 3 = Olivier 9 =îlot ayant uniquement fait l'objet de photos. :0 -448- GnnEbCES f(ii~ connues los surfaœs des îlots do l'échantillcn par TIGRE. les surfaces me~:n..truü3 sur carte devraiont être corrigaes ; il ne faut utiliser les chiffres de Uno uurIac0 not.03 sur la fiche de codification qu'avoc prudence. Ils ne sont dctltinén qu'à pormùUr,j la calcul des rahœ (8% : ~ non baU) n'ayant qu'une valeur rB/olive, X à rassembl(;T en classes. Surfuce îlot Surfaco do l'îlol en m 2 , non compris la VOlrle bordant l'îlol. Quand l'îlot esl représenté sur la carte au l/15COO de l'IGffi, il est mesuré sur cette carle; dans le cas contra1re. la mesure est faite ~ les plans lnEC au 1/10.000 (Voir note dans le coin haut ([roile del!!! fiche~ de codification del!!! manzanaa). Da~ tows lee CC18, la mesuro ost foi te avec une grille millimétré sur supporl stable. La voirie interne à l'îlot est incluse dans ce calcul de surface, SurfaCil 1/2 voirie moitié de la surface on m 2 de la voirie encadranll'îlol, ffi&mes principes de mesUI"'E/ que pour la surface de l'îlot.. Surfaco tot.ale Surface totale =surface îlot. + surface 1/2 voiria. Exprimée en m 2 . -449'rtpt. mOTIPHOLOGiOUP.: Car'ta Cnza/Godard Il D'agit dos modalités de la légende de la carte "E.9bozo de tipologia deI habitat·. H. GODARD en 1984. soi t : établiE> par P. CAZAmAJORE et 1 = Zone indu.stl"'ielle 2 =Zone de végétation 3" Centre des affaires et de commerces de luxe 4 = Zone non urbanisée en 1004 (le code 16 des fiches de codification a été recodé 4 dans le fichier. car même signification) 5 =Zone urbaine "diverse" J~.qu·en 19ô3 6 = Habitat classe haute 7 =Habitat mixte classes haute et moyenne a = Habi tat classe moyenne Q = Programmes de vivienda de l'Etat classe moyenne 10 c Programmes de vivienda de l'Etat cla.s=e populaire Il = Habitat mixte classes haute et populaire 12 = Habitat mixte classes moyenne et populaire 13 =Habitat populaire consolidé ou en voie de consolidation 14 = Habitat populaire non consolidé lS =Taudification verticale (centre) et horizontale (quartiers ~I'iphér'iqu9S) Ont été ajoutées les modal1tés : 17 .. Commerce 00 = Type ~on défini Enqu~tcur et Photo Les mêmes codes sont utilisés pour le type défini par l'en.quêteur ~t pour celui noté au moment dela prisG de photo et au vu des diapos. Après examen des modalités retenuos par chacun des enquêteurs. onl été retenus les types suivants (les classes 1 à 0 se rapportant aux catégories d'habitat) : l '" Alta ou Burgesia alta 2 =média al ta 3 = media media 4 = media baJa 5 = media y Baja 6 =.BaJa 7 =Industriel 8 =SColaire Q .. Commercial •• 10 = Equipements sociaux Il =Végétation (hors terrains agricoles) 12 =Agricole 13· Bureaux Un îlot dont seulement une partie est consacrée à l'habitation est classé avec les codos 1 à 0 salon le standing de l'habitat ; las codes 7 à 13 sont utilisés exclusivement pour les îlota ne comptant aucun bâtiment.d'habitation. -450- SurfacQ boUa Il a'agit. de la ::n.lrface corre3~n.dant à la somme des surfaces de fous les bâtiments de la manzana, qu'ils soient terminés ou non. Danr.ito du bâti Cinq niveaux de densité, étab~i9 d'après le plan de l'enquêteur et l~ diapos: 1 = non bâti (pas un seul bâtiment sur la man:zana) 2:: Densité très faible 3:: Densité faible 4 = Densité moyenne 5 =Densité forte 5:: Densi té très forte Implantation du bâti dans l'îlot Codée d'après le plan établi pcr l'enquêteur et les diapos : 1 :: Pas de type d'implc....üction particulier. Bâti homogène sur tout l'îlot. sans directions particulières. 2 = Bâtiments concenL""és au centre de l'ilot, le bord des rues étant non bâti 3:: Bâtiments non aliÇ:\és, concentrés sur le pourtour de l'îlol. près des rues. le centre de l'ilot é:ant vide 4 :: Bettiments concentrés dans un coin de l·Uot. le reste étant à peu près non bâti 5:: Bâtiments concentrés dans deux angles opposés de l'îlot. le reste étant à peu près non bâti 6 :: Bâtiments al1gnés régul1èrement près des rues. le centre de l'îlot étant vide 7 = Répartition des bê.timents homogène. selon un plan régulier sur tout l'îlot (en semis. et ~on en barre) 9:: Bâtiments concenL"'és le long de la rue prIncipale 10 = maisons a~olées formant des barres continues (dans ce cas, la barre constitue un seul bâtiment ; c'est ceUe barre- qui esl décrite dans le tableau descriptif des bâtiments erminés. au dos de la fiche de cod1!1cation) 11 JO A rassembler QVec code 10. Pas de différence significative entre ces 2 classes 12 :: Idem 10. mais 'les maisons n'étant pas strictement accolées, la -barreest divisé.3 en n bâtiments semblables, qui sont tous décrits dans le tabl~u du dos de la fiche de codÜication. , nombre de bâtiments Le nombre de bâtiments total (:: terminés + en construction). le nombre de bâtiments terminés et le nombre de bâtiments en construction co.-respondent aux bâtiments décrits par les enquëteurs sur les questionnaires. Les pent-houses sont comptcbilisés et décrits comme tout autre ootiment de plein pied. -451- I!éportH.ion des bûtimenln terminéa par genre Darur la colonne correspondant à chaque geI"U""a, est porté le nombre do bâtiments correspondant à ce genre; ne eont comptabilisés et donc décnts au verso de la ficho do codification qua les bâtiments terminés. Pento du toit S'il n'exista pas do direction majoritaire des faîtes, le code es\:. 5 (oette variable ayant été recodéo après saisie, considérer los modalités inscrites dans le fichier OJTlAnzAns et non celles notées dans les fiches de codification). S'11 existe une direction majorita.1re.le code est: 1 = nord 1 sud 2 = Est 1 ouest :3 =nor'ct est 1 sud ouest 4 = nord ouest 1 sud est S'il n'exiate pas de bâtimenta terminés dans la manzana.le code est 9. PentIlouse, Poteaux !~r/bOton et Chominées Pour chacune de ces trois variables. est noté le nombre dt) bâtiments présen\:.ant l'un de ces éléments sur son t o i t . · ~t'Ii"') Végétation sur balcons Bail1anta 1 =Aucune végétation sur des balcons saillants 2· Végétation sur balcons caillanle peu importante 3 =Végétation sur balcons saillants très importante " O<l.na la cas d'un Îlot ne comptant aucun bâtJmen~ toutes le-s variables de la aQction "Bô.U" sont codées 0 pour les nombres de bâüment3. ~t 9 ou 99 pour les o.u t...l""3S variables de la section. -452- non DhTI Touta la description du non BAn ne concerne que J'in Mdeur de J'7Jot. à j'(>..rcJusian dola voirj~ entourant J'ilot. Pent.o du ~ol DiracUon (mêmos codes 1- nord 2 = I10rd est. po~- dominante et sous-dominante) : 3=Est 4 =5ud est 5-Sud 6 = Sud ouest. 7= Ouest 8 =nord ouest niveau: 1:: aucune pente (sol quasiment plat) 2 = pente faible 3:: pente forte 4 = pente très forte Dans le CQ3 où 11 n'existe pas de pente du tout, les codes sont: D,)minante : DirectIon:< 9, niveau = 1 SCU13-dominante : Direction • Q, I"l.ivoau - Q Eau Le type de surface en eau reprend les rubriques prévues dans le manuel d'enquête, et il ost codé : 1:: Rivière 2 =Canal ;) = Réservoir d'eau, oos~in (sans t.oit) 4 =Piscine SI pas de surface en eau dans la mc.nzana, le code est Q. La surface en m 2 est Estimée d'après le plan établi par l'enquêteur et les diapos de la manozana ; elle correspond au total des surfaces en eau. tous types 1 à 4 confondus. de la manzana. Végét.ation dans l'îlot Le type de surface occupée par de la végétation reprend les f'\.Ù:Iriques prévues dans le manuel d'enquête, et il est codé: 1 = Pelouse (en fait.toule surface en herbe non consac:rée spécifiquement. à du pât.urage) 2 =Fleurs 3=Arbres 4" Arbustes sans fleurs -4535 =Arbustos avec fleurs 6 =Potager 7 ~Pâturage 8" Champ culhvé Si pas de surface occu~e par de la végétation dans la manzana, le code est Q. La surfaco en m 2 est estimée d'cprès le plan établi par l'enquêteur et les diapos de la manzana : 0110 correspond au total des surfaces occupé~ par de la vôgétaUon, tous types 1 à 8 confondus, de la manzana. Danu le cas où il n'existe pas de végétation sous-dominante (pas du tout de ,régétation dans l'îlot ou végétation d'un seul type, noté -dominant-l,le code du type do végétaUon BOlUJ-dominante est 9. Voirie dans l'not On appelle "voirie" toute surface non bâtie et non occupée par de la végétation. Le type de surface occupée par de la voirie reprend les rubriques prévues dans le manuel d'enquête. et il est codé: 1 = Bitume 2 = Pavés ou dalles en béton 3" Pierres 4 = Terre ou sable 5 =Carrelage () =ffiatériaux de bâtiment entreposés sur le Bol a.c Terre battue (tennis) Si pas de surface occupée par d~ la voirie dans la manzana.1e code est Q. La surface en m 2 est estimée d'ap~3 le plan établi par !'enqu~teur et les diapos de la manzana ; elle correspond ou total des surfaces occupées par de la voirie, tous typ9S 1 il 3 confondus, de la manznna. Dans 10 cas où il n'existe pœ d~ voirie sous-dominante (pas du tout de voirie dans l'îlot ou voirie d'un seul type. noté "dominant"). le code du type de voirie sous-dominant est 9. murs de cloture n s'agit dQ murs de s-éparation à l'exclusion des murs constitutiIs des bâtiments (soutenant leur toiture). A l'intérieur de l'îlot. les codes sont: l =Aucun mur da cloture 2 = murs de cloture peu nombreux • 3 c murs de clolure très nombreux Sur le périmètre de l'ilot,la code cofTeapond au ~ du périmètre de l'îlot occupé par des murs. -4541 J'l. VOInIE nml.DAni L'ILOT Trottoir Dùn3 le cas où la chaussée de ci"rculation est bordée par un trottoir pour le cheminement des piétons, on utilise les codes suivants pour dkrire les matériaux dominan~ et sous-dominants des trottoirs : 1 =Bitume 2 =Paves ou dalles en béton 3 = Pierres 4 =Terre ou sable 5 =Carrelage 6 .. matériaux de bâtiment entreposés sur le sol 7 = Pelouse 8=Arbres Dans le cas où tous les trottoirs bordant l'îlot sont construits dans le même matériau, le matériau dominant est codé d'après les codes cités ci-dessus, et le matériau sous-dominant est codé 9. Dans le cas où 11 n'existe pas de trottoir. la code des matériaux dominants et Bous-dominan~ost 9. Chausuuo Dans le cas où 11 y a une chaussée de circulation. on ut1l1se les codes suivants pour d~CI'ire les matériaux dominants et sous-dominants des chaussées : 1:: Bitume 2 = Pavés ou dalles en bâton ::5 =Pierres 4 = Terre ou sable 5 =CCll"'I"elage Dans le cas où toutes les chaussâes bordant l'îlot sont construites dans le même matériau, le matériau domm.:lni e!3t I~é d'après les codes cités ci-dessus. et le matériau sous-dominant est codé Q. Dans le cas où 11 n'existe pas de chaussée (limite d'îlot = quebrada. mur ou végétation) le code des matériatu: dOIninants et sous-dominants est 9. Le terre-plein central n'est pas considéré comme [aü,lant partie de la chauss~ : c'est pourquoi il n'est pas prévu de code désignant de la végétation pour les chauss~s. Pelouse, Arbres el Arbust.es Ces \rois variables décrivent le ~ de la longueur de voirie bordant l'îlot occupé par chacun de ces types de végétation. que ce soit sur les trottoirs ou S'.Jr les terre-plein' centraux. Dans la quaSi-totalité des cas, cette végétation est intermittante. c'est à. dire que la pelouse alterne avec le béton sur les trottoirs. at quo les arbres ne ferment pas uune ligne continuo de végétation mc.is sont e-spacés entre eux de quelques mètres; c'est néanmoins la longueur totale occupée par cet agencement (pelouse/béton, par oxomple) qui ost prise en compte pour le calcul du~. -455- VoiturcB En stationnement : ~ de longueur de bordure d'îlot occupé par des voitures en stalionnomonl:. (au maximum) En circulul:.ion : ~ de longueur de borduro d'îlol occupé par des voilures en circulati0lJ.. Ce qui correspond. en fait. au ~ du périmètre de l'îlot disposant d'une ChClU3SGa où peuvent circuler des vo1tures. -4562 . VERSO nE tA FICHE Dr: CODIFICATIOn • n° IDanzana. n· lIlEC et n· Enquêteur: idem recto de la fiche de codification. • no sont décrits que les bâüments con.eidéréa comme terminés par l'enquêteur. • Le nombre de bdtiments de chaque genre est noté sur le recto de la fiche de codification; il peut y avoir au maximum 17 genres pour une seule manzana. Sont regroupés dans chaque genre lee bâtiments de la manzana qui ont des caractéristiques du bâti semblables ou très voisines. • Les codes utilisés pour les descripteurs des bâtiments sont ceux notés sur le verso da la fiche de codification, soit: ?rîatl dü toit .10 de béton rnit ou sirnilaires Le ou simila1res Forrt'\~ du 1-.-------2 - - -- .le:> vernies 1 Blanc 2 Orange 3 mCl.I"ron clair 4 marron tonca 5 Brique .l83 n'~n vGrnies ll1,ô) ou sin"lil'::1ires rrelage tros n observé Couleur du lait rnat<?riau du toit 5 6 Autro 9 6 Rouge 7 Ver\:. clair 8 Vert!oncé g Bleu clair 10 Bleu tClnc Il GI:'is 12 noir 13 Autre gg non obsel non observé • Les codes g ou gg n'ont 6n fc..it pa..CJ été utilisés pour les descripteurs des bdtiments, puisqu'il n'est pas apparu d~ cas 'non observé". • Coulour du toit A l'issue de la codification. il s'est avéré nécessaire de regrouper des modalités pour le descripteur "couleur du toü.". les qualificatifs "clair" 01: "toncé" pour les couleurs bleu ct vert n'ayant pas la même significa1:.ion selon les enquêteurs, On a donc finalement: - Couleur code 7: vert clair ou vert foncé (code 8 supprimé) - Couleur code 9: bleu clair ou bleu foncé (code 10 f;uppr1mé) • Le code 14 = jaune a été ajouté. afin de rendre compte do quelques cas d'ElenH.. jaune. l -457" nomh!'o do pans du t.oit. Dans 10 eus de bâtiments en anglo.la codification a ôté fait comme suit: 2 pans 2 pans 2 pans • Pormo du mat.ôriau du. t.oit. A ét& ajoutée la modalité 6 = (ex: marché national. dans le sud de Quito) III Surfoco au sol Il s'agit. da la surface moyenne des bâtiments composant le genre de bâtiment dans la manzana, L'analgs0 des surfaces de b6timents selon les enquêteurs (histogrammes. tableaux de fréquences et indicateurs statistiques) a conduit à. augmenter les surfaces mesurées par l'enquêtrice de 20 7.. afin d'homogé.néiser ses m6S'l..JI'eS aVêC celles de l'enquêteur : au vu des tests EiffectuGs. il était net que l'enquêtrice avait syst6maUquement sous-estimé les d1mens1ons des bO.timents. alorsque œlles de l'enquêteur étaient COrT'eCtel5, -4 5 8 - -459CODIFlCATlon QUITO - FICHE mAnZAnA n' ffianzana I--LU n' lnEC n' enquèb;,ur (Entièr9=J,en part./6'=2) Surface îloll~ Surfa<:e 112 voirie 1--LLU....1J Surface lotale I~ (En m2 - OJeSl1n? sur fGln J/J,c;ïOOIJ) Ll...J Carte Caza/Godard I~ Surface (m2) Densl tâ du bâti U Enquêteur Ll...J (.!J'après quest./p.lan) Implantation du bâti dans l'îlot 1. (iJ'apn}splan/quesl./pholo) 1--Ll.J nombre de bâtimenls : Tot.al Ll...J Photo Terminés 1--Ll.J 1--1 En const.ructic.n Répartition des bâtiments termlnés par genre: Genre 1 2 4 3 5 7 6 8 9 10 Il 12 13 11 15 16 nbre Pente du loit (direction majoritaire des faites) I1bre de bâtiments terminés a .... ~ penthouse I1bre de bâtiments term.Inés av€-<: poteaux fer/béton nbre de bâlirnent3 lermin~3 av'S"C cheminées (S;,]J:)$ pP.ntaO,J7/.:;'l,E/ U I--LU I-LLJ I-LU JlE/SfV3',fl~'" /...'i:E'-I} Présence de végétation sur balcons saillants G~.;At1) U Ss-dom. : Direction U Pente du sol: Dom.: Eau: Type LJ Direction (Ss pente=O,JJ=J,/lE=2J=.X ruv~au U fA ucuné'l. } SJ:.'1:';,S=S,S7i/=~fj,r=7J)1i/=8} ru yeau U . Surface (m2) I--.l....l...l.. VégélaUon dans l'îlot. : Hors bô.ti : Type dom,.!...J Type ss-dom. LJ Couvrant le bâti :Tgpe dom.LJ Type ss-dom.LJ Voirie dans l'îlot: matériau dom. LJ I---l-L-.L I~ (Aucunl Peu nonlb.2.:F.rès ni l sur le périmètre de l'ilot 1 I---l-L-.L Sw--face (m2) I---l-L-.L Surface (m2) matériau ss-dom. LJ Surface (m2) Présence de murs de cloture: dans l'îlot 1/2 VOIRIE ForteJ;Tr&s I--LU (En Rdu pélrifnèt.re dé"~ Trottoir :ffiat. dom..I~ mat. ss-dom.l~Chaussée: mat.. Doml~ mat. Ss- 1--Ll.J BORDA:1J Pelouse Arbres L'ILOT 1 .......DJi~·· . .: Vo1tures: En staUonnement I--LU Arbustes I-l-U I--LU En c1rculation l--LU .~ (en 1< de..br.v -460CODIFICATIOn QUITO - fICHE mAnzAnA n' n1al"~zo.na1--Ll.J n' 1 lnEC: 1 1 1 1 1 1 1 n' '3nqu9t~ur U 1 (Liçia=). .),:'(1 Vl-!:?!"'-=;' 1 n' d'-l D8scrlpteurs d ...:; bàtlme.nt::J to:lC'n).in03s g""nre de bê.tlI'no::.nt dans la manzana matériau du toit Forme Couleur mat.du toit mat.du toit. Ilbre- pans nbre étages Surfaco:') du tc.it. Rde indus) au sol (m~ 1 . 2 3 1 - 4 5 - 0 7 1 +- i 1 1 1 6 1 1 1 g 1 1 ! 10 Il 12 13 14 15 . 16 17 matériau du toit. l Dalle d~ béton 2 Et.ernit ou sirailaires 3 Zinc ou similaires 4 Tuiles vernies :> Tui1~s non vernies 3 Paille ou similaires 7 Carrelage 3 Autres ;) non observé . Forra,;) du materiau du t.oit 1------ -- 2 - 4 5 es Autre 9 non observé Couleur du toit. 1 Blanc 9 Bleu clal 2 Orange 10 Bleu fon, 3 marron clair Il Gris 4 marron loncé 12 noir 5 Brique 13 Autre o Rouge QQ non 000' 7 Vert. clair 8 Vert. foncé -4G1Annexe 23 SCHEIDA DE LA DEmARCHE Dl CL~SSIFICATIOnDES 199 mAnzAIlAS DE L'EnaUETE mORPHOLOGIE DE QUITO OljyjerEAllEAllYel FrançaiS9.lJUllEAY; mai J{)87 Obiectif notre objectif est de définir une typologie des bâtiments identifiés et décrits lors de l'enquête morphologie, à partir de laquelle on peut caractériser l'espace bâti des manzanas el classer ces dernières. Cet objectif répond aux besoins de l'enquête bâti/population, afin de pouvoir sélectionner un échantillon adéquat pour analyser l'influence respective des caractéristiques du bâtiment, de la manzana et de la localisation sur les caractéristiques socio-démographiques des habilants. La démarche de classification La figure 1 retrace les dlIférentes étapes de la classification des bâtiments, puis d6'8 manzanas: les fiÇJUNts 2 et. 3 précisent. le cont.enu des fichiers soumis aux trait.ements La classification des bâtiments en 38lyPes (décrits dans le lableau 1) esl obtenue par segmentation sur 3 variables: la surface du sol, le nombre d'atages, et le matériau du toit. Les bornes des deux premières variables ont été définies d'après les résultaœ d'une classification automatique réalisée, avec le logiciel SPSS, sur les 45Q5 bâtiments regroupés en 352 ·super-genres·, carcalérisés par leur surface au sol (l0 modalités) et leur nombre d'étages (7 modalités) (l). La classification des manzanas est basée sur le tableau de contingence caractérisant l'espace bâti de chaque manzana. en fonction des 38 tlJpes définis précédemment: la case courante K1.J du tableau contient le pourcentage de surface bâtie dans l'îlot i occupée par les bâtiments de type j. En combinant les résultats de la classification ascendante hiérarchique réalisée sur ce lableau de contingence (17 classes), la densité du bâti, el un indicateur de l'homogénéité des bâtiments au sein de chaque îlot, on obtient une class1f1cation finale en 9 classes, décrit.es dans le tableau 2. (l) La signification des ces modalités (bornes de classe) sont indiquées dans l'annexe 22. 1 S.,leclion de l'échantillon de 19o;) manzanaa - CodiliC<1l1on - SGlaie ColI~ct~ d .." donn~e" 1 Fichier d ...criplif do.. lIote Description morphologique d~s îlot. : r~parlillon d~. batlmen\.s par genre et description d" l'espace non-bâli Fichi.r de..criptil do.. bôU ....nt.. DescriptIon morphologique d.,.. qenrea de bâliment.. rencontré. dana chaque Ilot enquété : 2134 genres l'Vau' slruct<IIY du flchi_ Ml .. "iii 1e l'Voir structurv du flch.l. . b9J'I'W 2) ,n flf1lJl'W S) ~ 1 ~ PassQge du fichier de" genres de bàlimenu au fichier des bOtimenta par dupllcQtlon d'enr89lstr.lmenl. (45QS enregi..tromenta) ::r e· S ~ 1 1 Etude litatisuque univariée et multivariée dell qUQtre descripteUNI : surfQce QU sol, nombre d',Uage., mQt6riQu du toit, nombre de pans du toit c. e 1 ~ 1 ~ 1 C. e· Rwnion des bâlilnenl.s QUX cQTQcléristiques • .,mbIQble. . Conaütuüon d'un fichIer de 352 "super-qenrea" S ~ ~ 1 1 Claallilicaüon automatiquê (didonc.. euclidienne au carré, m"thode de WARD) des super-genres, de poids égaux QUX nombre d., bâtiments représentés par chacun 1 S-e . c. A parUr du fichier caractérisant les lIou et de la typol09le des bOumonta, ool1#lruclion d'un tQbleau d~ conungence qui CQTQctéri. . l'...pace bàu dana ch.:>qu.. manzana . La cas" courante Ki ,j du tQbleau conti"ntle pourcentage d .. BUrrQce bâti. dQruI l'Ilot i occu~e par les bàUments d" type J, (l9Q ilol.s, 38 types de bâtir:,..nl.s) 1 ClaasUical10n de" bâümenl.s par .egmentation aw- 10" 3 do"c:ripteursjugéa prépondéranta (détirùüon d~a b<:orn~.. d'apréa 1.... réaullata de la cla..aiti=tion automaüqu.. ): BUrfQc.. au sol. nombre d'étages et mQtériQu du toit 1 1 :53 typo. de b6Um .. nt.. 1 C1QssUicalion As.:endQnte Hiérarchique du tQbleau de continqenC6 .• 1 1 1 1 1 17 class..s rond.au BUr la carQctériSQtion d.l'e"pace bOti des ilota Combinai.on d .. IQ c1aasihcallon ~n 17 c1as.~s, d .. la d ..n"'1té du bOtI et d'un Indlcalôlur d'homo<;lénéilé dolS bâtiments f Cla••ificalion 0 tgp... d'1Iob 1 1 1 1 e e.g III III .'cr. B t:; g 1 ,&:>. ~ 1\) 1 -463Figure 2 - 8truclure du fichier descriptif dgs bât.iments Structure du fichier a:qbatiment.dbf Nombre d'enregistrements: 2134 Dernière mise à jour 31/03/87 Champ Nom champ Type Dirn Dec 1 NOMANZANA Numérique 3 2 GENRE Numérique 2 3 NBATI Numérique 2 4 MATERIAU Numérique 1 5 FORMEMAT Numérique 1 6 COULEUR Numérique 2 7 NBPANS Numérique 2 8 NBETAGES Numérique 2 9 . SURFACEBAT Numérique 5 10 SURFBATC Numérique 5 7 11 SURGENRE Numérique 12 TYPEBATI Numérique 2 13 NOMENQ Numérique 1 14 SGENRE Numérique 5 41 Total ** ** -464Figure 3 - structure du l1chler descrlpt.if des îlots du fichier a: qmanzana. dbf d'enregistrements: 199 ,ère mise à jour 03/04/87 Nom champ Type Dim Dec Appuyez sur une touche pour continue NOMANZANA Caractère 3 NOINEC Caractère 7 49 VEGECBTYSD Caractère 1 50 VEGECBSURF Numérique 6 Caractère 1 PARTINEC 51 VOIRIETYDO Caractère 1 ENQETEUR Caractère • 1 52 VOIRIETYSD Caractère 1 SURFILOT Numérique 6 53 SURFVOIRIE Numérique 6 SURF1_2VOI Numérique 6 54 MURDSILOT Caractère 1 SURFTOTALE Numérique 6 55 MURHRSILOT Numérique 3 TYPECAZA Caractère 2 56 . TROTTOIRDO Caractère 1 TYPEENQUET Caractère 2 5-7-' --TROTTOIRSD . 'Cai-àc'tère- - - - r TYPEPHOTO Caractère 2 SURFBATI Numérique 6 58 CHAUSSEEDO Caractère 1 DEN5BATI Caractère 1 59 CHAUSSEESD Caractère 1 IMPLANTBAT Caractère 2 60 PELOUSE Numérique 3 NBBATITOTA Numérique 3 61 ARBRES Numérique 3 3 NBBATIFINI Numérique 62 ARBUSTES Numérique 3 ) NBBATICONS Numérique 3 63 VOITURESTA Numérique 3 'ez sur une touche pour continuer ... 64 VOITURECIR Numérique 3 NBBATIl Numérique 2 Appuyez sur une touche pour continue Numérique 2 . NBBATI2 65 TYPE 1 7 - Numérique 2 Numérique 2 NBBATI3 Total 160' NBBATI4 Numérique 2 NBBATI5 Numérique 2 NBBATI6 Numérique 2 Numérique 2 NBBATI7 NBBATI8 Numérique 2 NBBATI9 Numérique 2 ·Numérique 2 NBBATIIO NBBATI11 Numérique 2 Numérique 2 NBBATI12 Numérique 2 NBBATI13 NBBATI14 Numérique 2 NBBATI15 Numérique 2 NBBATI16 Numérique 2 -ez sur une touche pour continuer ... 1 NBBATI17 Numérique 2 Caractère 1 PENTETOIT NBBATIPENT Numérique 3 NBBATIFER Numérique 3 NBBATICHEM Numérique 3 VEGEBALCON Caractère 1 DIRPENTDOM Caractère 1 NIVPENTDOM Caractère 1 DIRPENTSDO Caractère 1 NIVPENTSDO Caractère 1 TYPEE AU Caractère 1 SURFEAU Numérique 6 VEGEHBTYDO Caractère 1 VEGEHBTYSD Caractère 1 VEGEHBSURF Numérique 6 VEGECBTYDO Caract8r~ 1 ~ture ~e ** ** -465- Tableau 1 - TYPOLOGIE DES BATImEIlTS ; Béton ou 1 Eternil Tuilee vernies, Zinc Carrelage. Tuiles non vernies Shing1e 1 - 29m2 1 ét. 1 1. 1 1 3O-79m2 1 ét. 3 12 21 30 8O-224m2 1 ét. 4 13 22 31 5 14 23 32 6 15 24 33 225-14999m2 1,2 éL - 1 - 29m2 2.3éL 15 - 79m2 2, ~ ét. 7 16 25 34 8O-224m2 2,:5 &t. a 17 26 35 225 - 14999 m2 2,3 &t_ 9 18 27 36 10 19 28 37 11 20 29 38 2 2 2 2 - 3O-79m2 4.SéL 80-224 m2 4.5 ét.. 1 i 1 125 - 14009 m2 5 à15 é~! (./Jans chaqug case du ta.:Jeau. est noté le numéro ciu type cie bâtimgnt. sglan la swYace au saJ.lenam.1::Jt'v d·ti-tagu et lemattlriau du tait) -466Tableau 2 - TYPOLOGIE DES ILOTS Intitulé du type Description morphologique du type nombre d'îlots 1 non bâti Densité du bdU nulle 0 Z Péri-urba1n Densité du bâti très faible (bâtiments petits ou moyens, tous matériaux sau! tuiles vernies) ~ :5 Habitat populaire Bâtiments de taille petite ou moyenne, rér..ent Rdc + 1 ou 2 étages. toiture béton ou (l : à étages) éternit. peu de tuiles vernies ou non (densité du bâti faible à très fort.e) 19 4 Habitat populaire Bâtiments de taille petite ou moyenne, récent Rdc seul trés dominant. toiture béton, (2: sans étage) éternit. zinc, peu de t.uiles vernies ou non(densité du bâti taible à très torte) 20 5 Vieux centre Bâtiments taille moyenne ou grande. Rdc + 1 ou 2 ét., ~ import.anca t.oiture en tuiles non vernies (densité du bâti faible à très forte) 29 8 Habitat de standing Bâtiments laille moyenne (80. 225m2). Rdc, RDC +1 ou Z ét., imPOrtance t.oi lure carrelage ou t.uile. vernies, pas de zinc (densité du bâti moyenne) 22 7 Industries et éqUipements Très grands bdtiments bas, à toiture de béton. éternit. ou zinc (densité du bâti faible ou moyenne) 21 B Immeubles Grands bcUtments élevés. à toiture surtout béton et éternit (densité du bâti taible ou moyenne) 12 9 Viviendas Densité du bâti forte ou très forte. très grande homogénéité des Mt1ments (bas et de grande tame) Il Type . TOTAL 199 . -467Annoll:o 24 mQurn: BAn/POPULATIon QUITO (avril 1987) COllEcn: ET EXPLOITATIon DES DOnnEB Françaisel)lfREAlI. JUlllet l[)tJ7 Tout comme pour l'annexe 22 relative à l'enquëte morphologie. la plupart des informations concernant cette enquête sont fournies par le manuel d'instructions aux enquêteurs et le manuel de codification, reproduits à la fin de cette annexe: nous nous limiterons donc içi à quelques brefs compléments d'information. 1. OBJECTIFS DE L'EnQUETE L'enquête sur la morphologie urbaine a permis de collecter des informations précises sur l'occupation du sol dans un échantillon de 199 îlots de Quito. utilisées pour l'initialisation de l'interprétation des images satellitH. L'objectif de cette s~nde enquête est de recueillir des informations socio-démographiques sur un sous-échantillon des îlots déjà enquêtés sur le plan morphologique. afin d'analyser les relations bâti-population, c'est à dire rechercher: - les descripteur-s de la morphologie urbaine les plus pertinents pour une enquëte d~moqraph.lqueà Quito, - l'unité spatiale de collecte et la stratégie de sondage efticaces pour une enquête démogrcphique à Quito. . Il s'agit donc d'apporter des informations pour aider à la définition de la stratégie de sondage, et des variables de stratification de l'enquête démographique générale d'Octobre 1987. En outre. les fiches d'enquête des îlots de l'enquête bâti/population seront réactualisées par un deuxième passage lors de l'enquête d'Octobre 1987 : ces deux passages (Avril et OCtobN 1987) sur l'échantillon de l'enquête bâti/population nous seront d'une aide précieuse pour vérifier la qualité des estimations faites à partir des données collectées lors de l'enquête géI;lérale d'Octobre 1987 (notamment pour asseoir les projections des chiffres du recensement de 1982, qui serviront d'élément de comparaison aux résultats de notre sondage) . 2. SELECTIOn DE L'ECHAnTILLOn Les 199 îlots et les 2134 genres de bâtiments enquêtés lors de l'enquête morphologie ont fait l'objet d'une classllication en. respectivement 9 types d'îlots et 38 ttJpes de -468bâtiments. Etant donné les objecti!~ assignés â l'enquête bâti/population, trois critères ont servi à s~l'3ctionner les ilots de l'échantillon. parmi les 199 déjà enquêtés sur le plan morphologique: - le type de bâtiments - le type d'îlot. - le _ocalisation au sein de la ville de Quito. Cette sélEtCtion s'est faite par chai.rrajsann~dan8la ha.sYI dtr8 lW/lots. stratilïtitl par t.yped1lot Le tirage a été réalisé à partir du listing décrivant la composition par types de bâtiments des 199 llots. eux-mêmes classés par types d'îlot. et des cartes de localisation des îlots de l'enquête morphologie. Le nombre d'îlots à tirer dans chaque type a été défini par l'applicatic1n d'un taux sensiblement constant (environ 30 ") ; pour chaque type d'îlot. nous nous sommes efforcés de choisir des îlots à la fois bien représentatifs des caractéristiques de leur strate et offrant la plus grande variété de types de bâtiments et de localisations dans Quit.o. Type d'îlot. 1 (non bât;i) nombre d'ilots Enq. morphologie nombre d'îlots numéros des îlots Enq.bô.ti/population Enq.bâti/population - 6 0 2 59 15 158.166,256.164,216. 146.120.142,326,362. 361.319,251.148,352. 3 19 6 147.214,228,204,345 263 4 20 7 2œ,245.110,329.318. 342,230 5 29 8 203,121,2'S1,249,223. 232.156,248 6 111,266.311.324,246 347 21 4 130,217.304 ,344 8 12 4 212,250,262.307 9 11 4 143,257,258.322 1gg (l go rotis 54 6 22 7 TOTAL . . -4693. ELABORAnOn DES DOCumEnTS D'EnaUETE Pour collecter les donr.*s de l'enquëte bâti/population. chaque enquëteur devait remplir deuz types de documents (voir manuel d'instructions aux enquêteurs en hn d'annexe) : - la fiche logement, pour décrire les personnes résidant dans les logements des ootlments faisant partie de l'îlot; - la, fiche récapitulative, pour rassembler les informations générales relatives auz logements appartenant à l'îlot. Les données socio-démogN:lphiques devant être mises en relation avec les données morphologiques de l'enquête précedente, au niveau du bâtiment comme au niveau de la manzana, il importait qu'il y ait concordance entre lllts deuz enquêtes sur l'identification des mar.zanas E·t des bâtiments au sein de chaque manzana ; c'est pourquoi chaque enquèteur recevait des copies des questionnaires et plans de l'enquête morphologie, et était tenu de conserver la même délimitation et la même numérotation de bâtiments. Les variables démographiques figurant sur les liches logement ont été choisies par rapport â l'objectif de l'e::1quête finale d'OCtobre 1907 (estimation d'effectifs et analyse des systèmes résidenue1s). puisque l'enquête bâti/population doit servir, entre autres, à établir 188 c:ntères de stratification de l'enquête d'Octobre 1087 : outre les caractéristiques démOÇ'I"Uphiques classiques (âge, sexe ...etcJ, l'accent a été mis sur la saisie de la résidence. le statut d'occupation du logement et les revenus. La formulation des que-eüons a été soumise à l'avis de différentes personnes ayant une expérience solide de la collecte des données dans les villes équatoriennes. 4. COLLECTE DES DOIUU:ES La procédure de collecte étant décrite précisément dans les points :3 et 4 du manuel d'instructions aux enquèteurs, nous ne donnerons içi que quelques précisions sur les temps et conditions de collecte. Temps de collecte La collecte a été réa1iséoe par 5 enquêteurs, encadrés par un superviseur, entre le 11 Avril et le 8 mai (compte tenu des jours fériés,:3 semaines effectives de travail pour 4 des enquêteurs et le superviseur ; et 2 semaines de travail pour le dernier enquêteur). ' Environ 1700 logements ont pu être enquêtés durant cette période, soit une moyenne de 17 questionnaires rem plia par enquêteur et par jour ; même en tenant compte des interdictions d'accès à certains bâtiments qu'ont subies les enquêteurs, le temps d'enquête a donc été plus long que ce que nous avions estimé a priori (25loqements par jour et par enquêteur). -470Conditions de collecte Celle seconde enquête s'est déroulée dans un contexte bien particulier. lié au séisme qu'a connu l'Equateur le 5 mars 1987. Du fait de la rupture de l'oléoduc (le pétrole est la principale source de l'avenus de l'Etat Equatorien). l'économie nationale s'est trouvée complètement désorganisée durant la période qui a suivi le séisme: augmentation immédiate du prix du carburant (multiplié par 2). rationnements de carburant, augmentation de nombreux produits de base...etc. C'est donc dans un contexte économique e~ social très tendu que nous avons réallsé notre enquête. Contrairement à l'enquête morphologie. l'enquête bâti/population supposait une participation de la population pour remplir le questionnaire loqement. Le taux de non-réponse a fortement varié selon les îlots. Un premier constat. bien que très classique. mérite d'être N1ppelé : le degré de participation à l'enquête est inversement proportionnelle aux revenus des habitants. Dans les quartiers populaires de Quito de nombreux îlots ont été enquêtés à 100 'C et les taux de non-réponses se situent toujours en dessous de 10 ~ (nombre de logements non enquêtés/nombre de logements total de l'îlot) : ces non-réponses ne correspondent pas à des refus, mais à des logements toujours trouvés vides malgré 4 ou 5 visites de l'enquêteur. leurs cccupants s'absentant très longuement de leur domicile pour aller trava11ler souvent très loin. Par contre. dans les quartiers de moyen et haut standing les taux de non-réponses (là. il s'agit essentiellement de refus de réponse) sont beaucoup plus élevés 15 à 30 ~ le plus souvent. nous avons même du renoncer à l'enquêtoe dans un îlot de standing très élevé (calle Gonzales SUarez) : malgré une demi- journée de discussion et avec lettres offiCIelles à l'appui. nous nous sommes fait interdire l'accMl des immeubles par les administrateurs de quasiment toutes les tours constituant l'îlot d·enquête. et, dans la seule tour où nous avons pu accéder. ce sont les résidents eux-mêmes qui ont claqué la porte au nez de l·enquêtrice..... Il faut d'autre part noter. dans chaque îlot. une certaine homogénéité dans les comportements des résidents vis à vis des enquêteurs (en rapport. bien évidemment. avec l'homogénéité de la population elle-même) d'où des taux de non-réponses très tranchés: 10 ~ dans un îlot "sans problème". et 70 ~ dans un autre îlot peu éloigné du premier. mais ayant. la particularité, par exemple. d'être majoritairement. occupé par des militaires et policiers à la retraite. Ces taux de non-réponses élevés ne nous posent pas de problèmes majeurs étant donné le type d'exploitation des d~nées que nous réalisons pour cette enquête roti/population. Par contre. s'il en était de même pour l'enquête finale. ce serait beaucoup plus fâcheux. Et. l'on ne peut mettre ces taux au compte des enquête~. D'une part. des passages supplémentaires que nous avons effectués nous-même ont confirmé l'efficacité de leur travail; d'çwtre part. sur des îlots réputés dilficiles à enquêter, et ayant même posé des problèmes aux enquêteurs du recensement (alors que les gens sont obligés de rester chez eux durant le recensement. et que le certificat de r~ponse au rencensement est indispensable pour nombre de démarches administratives). nos propres enquêteurs ont eu des taux de réponse satisfaisants. Il nous parait donc certain que le climat tendu qui régnait à Quito au moment de " -471l'enquête a joué contre les enquêteurs ; le· contexte social lors de l'enquête morphologie était nettement plus favorabte. Qualité de la collecte Les pramier·s contrôles Ce-9 questionnaires faits dés leur remise par les erlquêteurs, et. ceux réalisés au cours de la codification ont montré une bonne cohérence des données collectées. Un problème particulier apparu au cours de la collecte mérite toutefois d'être signalé. étant donné l'objectif de notre enquête : il s'agit de la difficulté qu'ont. eue les enquêteurs dans carto.ms quartiers construits en continu comme le centre historique de Quito, à identlfier les bâtiments repérés par leurs collèques de l'enquête morphologie. Pour la première enquête, c'est une définition physique du bâtiment, vu du dessus qui primait: dans un dédale de couloirs serpentant à l'intérieur de vieux bâtiments accolés, où rlen ne tr-:lduit la limite des différents bâtiments. il est bien évidemment di!!icile de savoir dans quel bâtiment précis l'on se trouve, sous quelle toiture! Dans ce cas préclS, nous avons donc pris le parti d'affecter la population enquêtée à un groupe de bâtiments. sans chercher à identifier précisément si tel logement appartient à un bâtiment ou à son voisin, qui a. dans la quasi-totalité des cas, exactement les mêmes caractéristiques morphologiques. Ces difficult.és à identliler' les bâtiments ne se sont. produit.es que dans le cas du vieux centre de Quito; dans tcua les autres types d'implantation spatiale du bâti. il n'y a pas eu de problèmes à retrouver les bâtiments figurant sur les plans au 11500 établis lors de l'enquête morphologie. 5. CODIPICATIon ET SAISI!: Deux types de codification ont été réalisées, générant deux fichiers : - codification des caractéristique individuelles notées sur les liches logement. _==:a) fichier où chaque enregistrement correspond à un individu enquêté (fichier am::mmDI. cornptant près de 5000 enregistrements) ; - cod1Iication des coro.ctéristiques des logements et des bâtiments notées sur les fiches loq~ment et sur les fiches récapitulatives _ a ) fichier où chaqce enregistrement correspond à un logement enquêté (fichier ODEffiVIVI, comptant environ 1700 enreqistrements). Cette structuration des données en deux fichiers permet de ne ~ dupliquer -les informations relatives au logement pour chaque individu résidant dans celui-ci : le numéro de logement enstant dans les deux fichiers. toutes les données peuvent être mises en relation par le système de gestion de données DBASEIII. sans qu'il y ait redondance de l'informauon de base. La codification des fiches logement a été réalisée par un étudiant, qui a entamé son -472travail une semaine après le d~but de l'enquête : il a été aidé durant sa dernière semaine de travail par le superviseur. Ce dernier, plus qualifié, a été chargé de la codification des questions sur l'activité et les revenus. De la sorte. la codification a été termmée seulement une dizaine de jours après la fin de l'enquête, La codification des caractéristiques individuelles a été réalisée directement sur la fiche d'enquête. où des cases de codification avaient été prévues: ceUe solution permet d'éviter le report sur une fiche de codification spécifique des données recueillies directement sous forme de codes, comme l'âge, la date de naissance, le statut de réaidence.,.etc. Cette procédure diminue nettement les temps de codification; elle avait été choisie parce que initialement. nous pensions effectuer la saisie nous-mêmes à Quito, sur l'IBm AT avec le loqiciel DBASEIII. Pour des raisons de calendrier, nous avons finalement confié cette saisie à une société de service informatique en France, où nous étions en mission durant tout le mois de Juin 1981: la saisie directe sur les fiches d'enquête est nettement plus complexe et longue pour les opérateurs de saisie. Lorsque les travaux de saisie sont sous-traités ci des sociétés spécialisées où le travail est effectué très -mécaniquement-, il nous semble bien préférable d'opter pour la codification sur bordereau spécifique. La codification des données relatives aux loqements et b<itiments, très rapide. a été réalisée sur bordereau (voir modèle dans le manuel de cod1ficaUon reprodUit en fin d'annexe) . -473Annexe 24 Document n· 1 QUITO - Enguête bâti/~pulgtion Avril 1987 IIlSTllUCTIons AUX EnaUETEURB Orstom ":'" IPGH -474- sommAInE Page 1. OBJECTIFS SCIEnTIFIQUES 2 1. 1. Le programme de recherche 2 1.2. L'enquête bâti/population :3 2. TECHI1IQUE D'EnQUETE 3. ORGAnISATIOn DU TRAVAIL 5 4. COLLECTE DE L'InFORmATIOn 6 4. 1. Principes de base 6 4.2. Recension, délimitation et numérotation des logements ( , 4.3. Définition de la population à enquêter. statut de râsidoilO1 0 4.4. Renseignements relatifs aU% personnes 10 5 . LA FICHE RECAPITULATIVE 21 6. EXEmPLE DE InAnZAI1A ET DE LOGEffiIDT 23 noTES PERSOnnELLES 27 -475- 1. OBJECTIFS SCIEnTIFIQUES 1. 1. La proqraxomo de recherche L'objectif du programme de recherche est de mettre au point un Sljstème d'observation ~rmanent des populations urbaines, en intégrant l'information apportée par les images satellite sur la morphologie urbaine: suivi des effectifs et. caractéristiques générales des populations, et mise en oeuvre de sondages spatiaux stratifiés sur des images satellites SPOT' ou !HEmATIC InAPPER. pour des investigations approfondies sur le comportemenl des ciladins. Deux idées sonl à la base de ce programme: -Seul un système basé sur la technique des sondages peut remplir les conditions de souplesse et rapidilé nécessa.ires dans les villes à croissance rapide -Une meilleure connai:S3ance de l'espace urbain con.stilue un facteur imporlant d'oméliorotion d'un système d'enquête démographique par sondage, Les salellites renseignent de manière continue sur l'occupation du sol en mili~u urbain : il s'agit donc, dans· la méthode que nous développons, d'uliliser cette information exhaustive sur la morphGlogte urbaine pour recueillir rapidsment. par sondage. des données relatives aux populations urbaines. Les traVIlUX réalisés (par VERruERE notammènt.) sur photographies aériennes onl montré que l'application de ce principe permet un cùlègement de l'échantillon d'enquête (donc, pour un même coût global et un même niveau de précision, une possibilité d'approfondir l'observation) et une spatialisation des résultats. La réalisation de l'objecü! général du programme implique des travaux, en parallèle, dans quatre directions : -L'interprétation des images s~tellite à haute résolution en milieu urbain -[es relations bâti/population el lEtS sondages spatiaux en démographie -L'inlégration des données de télédélection dans des bases de données localisées -La télédétection comme système autonome d'observation démographique nous avons débuté nos travaux en 1985 sur la ville de ffiarseille (FRAnCE), qui possédait dès cette date toutes les données nécessaires à une première phase de développement méthodologique, -476- Sur la villa de Quito, trois types d'enquête sont réalisé&s : -Enquête morphologi'e urbaine (Octobre-Décembre 1986) -Enquêta bâti/population (Avril 1967) -Enquête démographie: offectifs de population et slJstèmes résidentiels (Octobre 1087) L'enquête morphologie urbaine à Quito a étâ réalisée sur le terrain du 1er octobre au 9 décembre 1986; cette première enquête a permis de collecter des informations précises sur l'occupation du sol. c'est à dire la morphologie urbaine, de 100 îlots de la ville de Quito, tirés sur les cartes mEC de 1982 au 1/10000, à l'aide d'une grille de 750 mètres de côté. 1. 2. L'onquête bâti/population Par l'enquête bâti/population, il s'agit de recueillir d&S données démographiques ot socio-économiques sur un sous-échantillon des 199 îlots ayant fait l'objet de l'enquête morphologie urbaine fin 1006 ; ainsi. nous dispœerons à la fois des données sur la morphologie urbaine et sur les habitants de ce sous"échantillon d'îlots. nous pourrons donc tenter de répondre aux deux questions suivantes : - Quels sont les descripteurs de la morphologie urbaine les plus pertinents pour l'observation démographique à Quito? - Quelles sont l'unité spatiale de collecte et la stratégie de sondage pertinentes· pour une enquête démographique à. Quito? Ce sont ces descripteurs et stratégie de sondage qui seront retenus pour l'enquête démographique générale d'octobre 1987. L'échantillon à enquêter en avril 1087 du point de vue socio-démographique est . constitué de 55 îlots. choisis de façon raisonnée parmi les 199 îlots de l'enquête . morphologie urbaine ; les îlots ont été sélectionnés de manière à rassembler les différents types de bâtiments, les différents t1Jpes d'îlots. et les différentes localisations au soin de la ville de Quito. La définition des types de bâtiments et types d'îlots est issue de l'exploitation des données recueillies au cours de l'enquête morphologie urbaine de !in 1986. -477- 2. TF.CHnIQUE D'mQUETE Chaque îlot d03 l'échantillon de l'enquête bâti/population a déjà été enquêté en oclobre-décembre 1986. lors de l'enquête morphologie urbaine ; dés le début de l'enquête bali/population.l'enquêteur reçoit donc pour chaque îlot: - Ul1 plan au localisant. t.ous les bât.iments de l'îlot. : sur ce plan. chaque bâtiment est identifié par un numéro de 1 à n. Ce numéro est indiqué au centre du bâtiment qu'il concerne.(Voir exemple de plan page 23'1 - un jeu de Cichos décrivant. t.ous les bâtiment.s de l'îlot.: chaque colonne de la fiche correspond à un bâtiment, dont le numéro (cohérent. avec celui noté sur le plan) est indiqué en haut de la colonne. (Voir exemple de fiche page 247 Ce plan et ces fiches permet.t.ent. à l'enquêleur de repérer et identifier sans ambiguïté les bâtiments de J'îJot : J'enquêleur doit conserver la même délimitation et la même numérotation de bâtiments que celle apparaissant sur les documents de l'enquête morphologie urbaine (plan et fiches). Pour collecter 1€'S données de l'enquête bâti/population, l'enquêteur reçoit deux types de fiches: - La .ficho récapit.ulutive : il y a une fiche récapilulative pa.~ îlot. Sur celle fiche, l'enquêteur récapitule des inlormations générales relatives aux loqemenl8 appartenant à l'îlot. - Les fiches logement: ces fiches sont utilisées pour décriro les personnes résidant dans les logements des bâtiments faisant parti~ de l'îlot. Il doit y avoir concordance complète de l'information entre ces quatre types de documents (Plan et fiches de l'enqu~te morphologie. fiches récapitulatives et fiches logement de l'enquête bâti/population). . -478- 3. OnGAmSATIOO DU TRAVAIL L'enquête débute par une réunion d'information le Jeudi 9 Avril. au cours de laquelle sont exposés les objectifs de l'enquête et la technique de collecte de l'inIormation. Le lendemain, chaque enquêteur Tisit.era avec le superviseur et les chercheurs de l'Orstom tous les îlots qU'il aura. à enquêter pendant les deux semain9s, afin qu'il n'y ait pas d'ambiguïté sur la localisation et ~a délimitation des îlots et de leurs bâtiments : il recevra les documents d'enquête relatifs à, ces îlots (cortes et fiches descriptives des bâtiments et questionnaires vierges en nombre suffisant), afin de pouvoir démarrer le travail de collgcte dés le samedi Il Avril. Enfin. ·on procédera avec lui à une expérience de collecte sur quelques logements. pour que les concepts et définitions utilisés pour l'enquête soient bien assimilés, et de façon homogène. par t0U3les enquêteurs, La liste d'îlots de chaque enquêteur est établie en fonction des principas suivants : - les îlots de chaque enquêteur sont. dans la mesure du possible, regroupés géographiquement, afin de minimiser les temps de déplacement, - un enqu~teur peut enquêter environ 400 logements on deu; semain" de travail à temps complet Chaque enquête'.lr orqaruse lui-même ses horaires de travail pour réaliser la collecte des inIormations sur le to3rrain. en fonction des cont.raint~s d'horaires (de présence à, leur domicile) propres à, la population à enquêter. Tous les deWl: jour. chaque enquêteur aura un rendez-vous avec le supervio9ur de l'enquête. Cette rencontre permettra à, l'enquêtaur d'exposer le8 problèmes rencontrés au coura de la collecte, afin de rechercher ensemble une solution à ces problèmes de collecte de l'information; c'est égalament à cette occasion que chaque enquêteur remettra QU superviseur les questionnaires déjà remplis. . Entre deux rendez-vous d'un enquêteur avec le superviseur, celui-ci controleru l'avancée du travail, ainsi que la complét\lde et la cohérence des questionnaires; en cas d'incomplétude ou d'incohérence des questionnaires, il sera demandé -à l'enquêteur, lors du rendez-vous suivant, de retourner sur le terrain pour corriger ou corn pIéter l'information. L'enquête se terminera par un rendez-vous final dans les bureaux de l'IGIn le Lundi 27 Avril : tous les enquêteurs devront remettre lors de cette réunion les derniers questionnaires remplis, -479- 4. COLLECn: DE L'InFOUmATIOn 4. 1. Principos da base • La promière opération consist.e à identifier, sur le terrain. les bâtimonts dossinés sur le plan au 11500 et. décrita dans les fichos de l'enquête morphologie: il's'agit de retrouver, sur le terrain. à quels bâtiments correspondent les bâtiments identifiés lors da l'enquête morphologie urbaine, et quelles sont leurs limites. Cet opération a pour but de réuliliser les mêmes numéros do bâtiments, afin co~pondanceles de pouvoir mettre en résultats de l'enquête morphologie et ceux de l'enquête bâti/population. • Démarrer l'enquête par le bâtiment n'l, et poursuivre. une fois ce premier bâtiment enquêté. par le ooti~ent n·2... etc. jusqu'au dernier bâtiment de l'îlot. Cette façon de procéder. en suivant l'ordre des numéros de bâtiments facilitera les travaux de contrôle et de saisle de l'information collectée. • Pour les bâUmenta Dft compt.ant. pas de logement.. aucune fiche logement n'est remplie; l'enquêteur not9 uniquementl'usa.ge du bâtiment (garage individuel. tienda. indusb--ia...etc) dans la colonne ·UfJo~e f4'il'\(,ij'(Û" de la fiche récapitulative. dans la ligne relative à ce bâtim.nt. • Tous les loqements f(Usant partie des bâtiments situés da.."lS l'îlot doivent être enquêtés. Pour chaque logement. il est rempli autant de fiches que nécessite le nombre de personnes vivant d~ le logement.. • Pour remplir les fiches logement. 11 n'est pas nécessaire que l'enquêteur rencontre chaque personne vivant dans le logement: les questions doivent être posées soit au chef de ménage. s'il est pr4sent. soit à Ba femme ou à t.out.e autre perDonne du ménage pouvant. répondre Q~ quesüons se rapportant. aux düférents membres du ménage. • Après avoir enquêté un logement.. et. donc rempli les fiches logement correspondantes. l'enquêteur reporte quelques informations sur la fiche récapitulative relative à la manzana (Voir mode de remplissage de cetle fiche page21l. -480- 4.2. Rocension. délimit.ation et numôrot.aUon des logements Définition du logement On appelle "logement- tout local utilisé pour l'habitation: un local non destiné originellElmenl à l'habilation. mais qui est ha.bil~ au moment de l'enquête est assimilé à un logement. Délimitation des logements Plusieurs siluations peuvenl se rencontrer: - Bâtimenl à étages, divisé en apparlements: chaque appar:temenl (c'est à dire ensemble de pièces ayant une entrée commune. indépendante. qui occupe une parUe d'un bâtiment) constitue un logement. S'il exiat€! des chambres de service avec des entrées indépendanles. directes. sur les parties communes de l'immeuble (couloirs). ces chambres sont considérées comme des logements indépendants. Si uns chambre de service (ou une pièce louée) n'a pas d'entrée indépendante de celle desservant l'appartement dont elles font partie. on considère qu'elle est incluse dans cet oppcu-tement. et ne constitue pas un logement indépendant. - villa 911 maison : un bâtiment non divisé en appartements (unités indé~ndantesd'habitation) constitue un seul logement. S'il mate des chambres de service avec des entrées indépendantes. permettant de rejoindre directement la rue sans passer par la maison. ces chambres sont considérées comme des logements indépendants. Si un-a chambre de service (ou une pièc9louée) n'a pas d'entrée indépen~antede celle desservant la maison dont elle fait portie. on considère qu'elle est incluse dans cette maison. et ne constitue pas un logement indépendant. numéroiation des logemenls Chaque logement est repéré par trois nu,néros : - Un numéro de manzana - Un numéro de bâtiment. qui va de 1 à n dans chaque manzana. C'est ·le numéro attribué au cours de l'enquête morphologie urbaine. - Un numéro de logement. Pour chaque bâtiment de l'îlot. la numérotation des logements va de 1 à n. n étant le nombre de logements dans le bâtiment. Ces trois numéros sont notés dans la partie supérieure de la fiche logement. et doivent être reportés sur chaque ligne de la liche récapitulative. -481- Type da logement. noter, en clair, le type du logement individuel, en utilisant les catégories suivantes: maison ou villa. appartement. pièce louée... etc. S'il s'agit d'un logement collectif, indiquer en clair de quel type de logementcolleclU il s'ag1t, en utilisant les catégories su1vantes : Caserne, hôtel. hopital, internat, couvent ,..etc. Condition d·occupaüon du l0gement. OUatre s1tuations peuvent se produire : - Loqement en réparation ou en construction, donc inhabitable au moment de l'enquête - Logement habitable, mais innocupé - Logement habitable, occupé, dont on a pu enquêter les habitants - Logement habitable. occupé, dont on n'a pas pu enquêter les habitants nombre de pièces utilisées pour dormir noter, dans les deU% CQ3El3 pr"évues à cet effet. le nombre de pièces généralement utilisées pour dormir, qu'elles soient ou non effectivement occupées au moment de l'enquête. Une pièc9 dont 09 n'est pas la vocation première, mais qui est également utilisée pour dormir (exemple: un salon) doit être comptée dans le ~lcul du nombre total de pièces utilisées pour dormir au même titre qu'une chambre à coucher. -482- 4.3. DMinition de la po~ulation à enquêter. Statut de résidonce. La population décrite dans les colonnes de la fiche logement comprend deux catégories. suivant le statut de résidence des personnes.: - présenls : toutes les personnes ayant dormi dans le logement pendant au moins huit nuits, consécutives ou non, pendant le mois précédant le passage de l'enquêteur (qu'elles soient ou non présentes au moment du passage de l'enquêteur ou la n~it précédant son passage); Si ces personnes résident la majeure partie de l'année dans le logement enquêté, on les appelle "Ilésidento présents-. Si ces personnes résident la majeure partie de l'année dans un autre logement que celui enquêté, on les appelle "non résidents présents·. et - Résidents absenta: toutes les personnes qui résident habituellement (c'est à dire la majeure partie de l'année) dans le 10Q'ement, mais en sont absentes depuis plus d'un mois (tourisme, voyage d'affaires, travail temporaire ou saisonnier à l'extérieur de Quito), pour quelle que raison que ce soit (sauf un départ définitif du logement ou les cas particuliers cités ci-dessous) et qui doivent revenir vivre dans le logement dans un délai inférieur à 6 mois. Cos particuliers ne font pas partie de la population à enquêter dans les loqements individuels (car sont comptabilisés dans les logements collectifs) : - militaires, élèves internes, - Emprisonnés ou hospitalisés pour une longue durée (supérieure à un mois) Font partie de la population à enquêter : - Emprisonnés OU hospitalisés pour une courle durée (inférieure à 1 mois) - TravaJ.lleurs exerçant leur activité en dehors de Quito, vivant donc en dehors de la capitale une partie de l'année. mais revenant réqulièrement habiter dans leur logement. de Quito (chaque Cin de semaine, chaque mois) - Personnes venant d'emménager dans le logement pour y résider de façon dé!1n1tive après un déménagement (transfert du mobilier...etc. dans le nouveau logement). -483- ~. 4. Ilonooignomon\.n rolatifs aux p9rDonno~ Le plus simple est de réaliser l'interview' en deU% temps : 1) d'abord. demandor de donner une list.e des personneo habitanl dans le logemenl. el noler leur nom el leur slalul de résidence. Demander à la personne inlerrogée de commencer par le cher de ménage. et. poursuivre par les autres personnes vivant avec lui dans le logemenl, en reapeclanll'ordre gén~ral suivanl : Chef de ménage, épo"..lSe, enfant.s célibat.aires, enfants mariés avec les membres de leur ramille, autres parents, personnes non apJX1I"entées au cher deménaqe. nUJnérot.er ces personnes de 1 à n dans chaque logemenl. Z) puis, questionner pour avoir les différents ronseignements sur chacune de ces personnes, en redonnant un par un les noms des personnes de cette lisle. Les renseignements relatifs à chaque personne occupent une colonne de la fiche logemont. numéro de ln fiche logement Quatre cases" sont prévues dans la partie supérieure de la fiche logoment pour indiquer son numéro: dans les deux cases de gauche.l'enquêleur indique le numÉtro d'or-dre de la fiche pour le logemenl considéré; dans les deux cases de droile, il indique le nombre total de liches que comporle le logement. Exemples - 1ère t1che d'un logement ne comptant qU'une seule!1che: -2ème fiche d'un logement complant trois fiches: -484- nom. ot prénolD Ces renseignements sur l'identité des personnes enquêtées ne feront pas partie du !1chler exploité sur ord1nateur ; 11 faut donc 1~13ter auprès des enquêtés sur le fait que l'exploitation de l'enquête est faite de façon anonyme. Ces renseignements ne sont domandés que pour faciliter la collecte de l'information. afin d'éviter que des personnes du logement soient omises ou au contraire comptées deux fois. ainsi que pour faciliter la collecte de l'information sur les lie~ de parenté au sein du logement. Quel lien de parenté (ou autre relation) avoz-vous avec le chef de ID-énaqe1 S'U existe un lien de parenté avec le chef de ménage, noter. en clair. le lien de parenté existanl entre la personne elle chef de ménage. Exemples: - Frère de l, épouse de 1. neVeU de 1... etc. (Rappel : le chef de ménage est toujours noté 1) - ruèce de l, employée domestique: pour rendre compte du cas où une personne de la famille rf.'.l che! d~ ménage a également une relation de "service" avec le chef de ménage. S'il n'existe pas de lien de parenté avec aucune personne du loqemenl, noter en clair la nature de cet au1r9l1en. Exemple: employée domestique. nurse. gardien. S'il n'existe pas de lien de parenté avec le chef de ménage, mais qu'il existe un lien de parent' avec une autre personne du logeme.nt (elle même non apparentée au chef de ménage), noter en clair ce lien. de la façon suivante: Exemple: la personne n' 12 Gslla fille de l'employée domestique, qui porte le n'Il. On note donc pour la personne 12: fille· de Il. Si l'on ne cannait pas le lien (de parenté ou autrelnoter ·mconnu~. 5exe do la personne Indiquer le seXe de la personne. en notant dans la case prévue à cet effet: - l, pour les hommes - 2. pour les femmes -0:: inconnu -485- Ouolh. ont. volrQ dat.a do naissanca ou quel âg09 avez-vous? Silo personne connait préc1sément sa date do na1ssance.la noter dans les 51% cases prévues à cet effet (ne rien noter dans les deux cases situées en dessous. pour l'âge): Exemple: 6 Août 1Q38 Si la p3rsonne no connait. pas précisément. sa date de naissance. noter,son âge dans les deux cases prévues à cet effet (ne rien noter dans les six cases situées au dessus. pour la date de naissance). Il s'agit de l'âge atteint au dernier anniversaire. el non de l'âge qu'aura la personne à son prochain anniversaire. Ainsi. pour un enfant de moins d'un an. on note 00 Exemple: 23 ans Dans le cas où l'â.go de la personne est inconnu. nolor. dans -lE/S deta: cases prévues pour l'âge: E%emple : date de naissance el âge inconnus Où (nOS-VOus né? Silo personne est né'! à. Quito (stricto-sensu. non compris les villes de la vallée de Los Chillos. San Antonio. Cumba.ya. _Tumbaco). noter "Ici" sur la ligne inférieure. ne rien indiquer sur les autres lignes. Si la personne est née en Equateur en'dehors de au1t.o. indiquer en clair. s;xr chacune des trois lignes prévues (ne rien indiquer sur la ligne "pays" : - le nom de la province - le nom de la paroisse - le caractère rural ou urbain du Heu de naissance: urbain s'il s'agit du chef-lieu de la paroisse. n.u:W. s'il s'aqit d'une autre localité que le chef-lieu de la paroisse. -486Si la personne est née à l"étranger, indiquer seulement le pays de naissance. Si le lieu de naissance est inconnu. noter "inconnu' sur la ligne supérieure, et mettre un trait pour les autres lignes. Si le lieu do naissance n'e-st connu que de façon imprécise (par exemple, on connait la province. mais pas la paroisse), indiquer l'élément de réponse qui est connu, et noter "inconnu" pour les autres éléments, non connus. Exemples: - Personne née à l'étronger: .........C.I:I.U.... 6...... Pays Province - ...............c: ParoIsse RurallUrbain . - Personne née à Qui to : Pays ................. . ..............~ . ~ Province Paroisse RurallUrbaln .......B..C(..u.i . - Personn~ née à Cuenca, dans la. ville même: Pays Province Paroisse Rural/Urbain ............L . ....It..Z.v..13 If. . .....CC.v..G..DJ..Cl:t .. .........Ut:,bO-I1D .. - Personne née dans la pgroisse de Cuonca, en dehors de la ville de Cü._e~: ............L . Paroisse .....f1z..u.a.. y. . .....e.c.J...G;. N. .c.8 . Rural/Urbain .........&.I7J.8. . Pays Province - Personne dont on ignore totalement. le lieu de nqissance : Pays ./) ~.s.ç . Province Paroisse ............. :.~ ........;7 . . RurallUrbain - Personne dont on ne connaH. que le pays de naissance: Pays ..............~ Province Paroisse RurallUrbain ......I:i. C:::••$ .c. .. ..f?.i..C..HiN.C .11..8.. ........ :D..e..~.c. .. . -487- Dapuis ouolle date ou dopuia combien d'années viVOZ-VOUR dans ce loqomant? Avec cette question, 11 faut saisir la date d'arrtvée ou la durée d'occupaUon dans le logement actuel: - pour les rOBidents présents ou absents: il s'agit de la date à laquelle la personne en a fait. sa résidence principale. Par résidence principale, on entend, silo. personne habite dans plusieurs logements au cours de l'année, la résidence où elle habite le plus de temps au cours de l'année, - pour les présents : il s'agit de la dernière date d'arrivée de ces personnes dans le logement.. Si la personne Q toujours vécu dans ce logement, noter "TOUJOURS·. Si la personne a habi1:.é autrefois daIUI ce logement, en est partie pour résider c.1lleurs, et y est revenue s'installer, noter la data du début de la dernière installation, Si la pe.sonne connait sa dale d'arrivée dans le logement, la noter dans les e cases prèvues.à cet etret (ne rien noter dans les deux cases situées en des~ous, pour la durée), Si la personne connait la durée écoulée depuis son arrivée, noter la durée en années dans les deux cases prévues à cet etret (ne rien noter dans les six cases situées au dessu.s. pour la date d'arrivée), Il s'agit de la durée en années entières; ainsi. si la })Qraonn9 occupe ce logement depuis moins d'un an, not.er 00. Dans le cas où la date d"arrivée est totalement inconnue, tout comme la durée, noter 99 dans les cases prévues pour noter la durée d'occupation du logement. Exemples: - Personne occupant le logement depUis le 0 septembre 1ga;s : - Personne occupant le logement. depuis 1002 (jour et. mois inconnus): - Personne occupant le logement depuis ;sa ans : - Personne dont on ignore depuis quelle date ou depuis combien de tem pa elle occupe le logement: ~ -488- D9puis quelle dat.e ou depuis combien d·années viV97.-VOUrJ à Quit.o? Le mode de rempl1ssage de la !1che pour celle question est simlla1re à celui concernant la date d'CITivée dans le logement. Avec cette question. il faut saisir la date d'arrivée ou la durée de séjour à Quito (stricto-sensu. non compris les Villes de la vallée de Los Chilles. san Antonio. Cumbaya. Tumbaco): - pour les résidents présenta ou absents et pour les présents ayant leur résidence principale à Quito. mais dans un autre logement: 11 s'agit de la date à laquelle la personne a eu sa résidence principc1Ie à Quito. qu'il s'agisse de ce logement ou non. Par résidence principale. on entend. si la personne habite alternativement à Quito et en dehors de Quito au cours de l·année.la résidence où elle habite le plus de temps au cours de l'année. - pour les présents n'aTJcrnt pas leur résidence principale à Quito: il s'agit de la dernière date d'arrivée d~ ces personnes à Quito. 5i1<1 personn&a toujours vécu à Quito. noter ·TOUJOTJR6~. Si la personne a. habité a.utrefois à Quit.o. en est portie pour résider ailleurs. et y est revenue s'installer. noter la date du début de la dernière installation. Si la personne connait sa date d·arrivée à Quito. la noter dans les 6 cases prévues à cet effet (ne rien noter dans l~s deux cases situées en dessous. pour la durée). S1la personne connaU la durée écoulée depuis son arrivée. noter la durée en années dans les deux case3 prévues à cet effet (ne rien noter dans les deux cases situées au dessus. pour la date d'arrivée). Il s'agit de la durée en années entières; ainsi. si la personne occupe ce logement d.epuis moins d'un an. noter 00. . Dans le cas où la date d·arrivée est totalement inconnue. tout comme la durée. noter gg dans les cases préVU" pour noter la durée d'occupation du logement. -489- Où habitioz-vous avant do rOBider à Quito? Pour 100>8 rosidonts at los prés·ents ayant leur lieu da rogidence principal actuel à .Quito, il s'agit du lieu de rôsidence principal de la p6'rsonne juste avant qu'allo n'ait son lieu de résidonce principal à Quito. Pour les présonts aqant leur lieu de résidence principal actuel en dehors de Quito. il s'agit du lieu de résidence principal actuel. Si la personne a loujours eu sa résidence principale à Quito. noler "Ici" sur la ligne in!6rteure. ne rien indiquer sur les autres lignes. Si la personne résidait auporavant en Equateur en dehors de Quito, indiquer en clair. sur chacune des trois lignes prévues (ne rien indiquer sur la ligne "pays") : - le nom de la province - le nom de la paroisse - le caraclère rural ou urbain du lieu de naissance : urbain s'il s'agit du che!-litJu de la paroisse. rural s'il s'agit d'une autre localit.é que le cheC-lieu de la paroisse. Si la personne .l''âsidait. auporavant à l'étranger, indiquer seulement le pays de naissance. Si le lieu de résidence antôrieur eat inconnu, noter ·inconnu" sur la ligne supérieure, el meltre un trail pour les autres lignes. Si le lieu de résidence antérieur n'est connu que de façon imprécise (par exemple. on connait la province. mais pas la paroisse). indiquer l'élément de réponse qui est. connu, el noler "inconnu· pour les autres éléments. non connus. Exemples: Voir question sur le lieu de naissance -490- A quel litre OCCupez-Toua ce logetnont.? Cette question ne concerne que les chefs de tnônage. ne rien indiquer dans cette case pour les autres personnes habitant dans le logement. sauf dans le cas où l'une des personnes du logement (autre que le chef du ménage) est. propriétClire du lOCJ8Inent : dano ce cas, noter ·propriétaire" dans la colonne correspondant à cette personne. noter en clair la situation indiquant à quel titre le chei de ménage occupe le logement, en reprenant les termes indiqués ci-après : - Propriétaire - Locataire: indiquer, entre parenthèses, le montant du loyer mensuol en sucres. - Occupation à titre gracieux (prêt par un ami, un parent, un collèque...etc) - Pour service (concierge. gardien, jardinier du bâtiment) - Anticrésis : indiquer, 6ntre parenthèses, le montant de l"anUcrésls en sucres. - Occupation non légale d'un 10<X1l en théorie abandonné Combien a COlite! Ig construction ou rachat du logement? Cette question ne concerne que le chef de ménage s'il est propriétaire, ou toute autre personne habitant le logment. et qui en est propriétaire. Dans ces cas, indiquer dans la colonne du propriétaire : S'il a acheté son logement: indiquer Achat en ...... (année) prix ........sucres (noter s'U y a eu ou non un prêt pour l'achat ou la construction du logement) S'il a fait construire son logement: indiquer "Construction en ....... (année) prix ..... sucres S'il a acquis son logement par héritage. ou donation: indiquer, selon le cas, "Héritageou "Donation· Si la réponse n'est pas connue, indiquer "InCOnnU·. Si il Ya refus de réponse, noter "REFUS DE REP: -491- Do Quel type do propriétaire s'aqit-l1? Indiquer, en clair. dans la colonne du chef de ménage. si le propriétaire est: - Une ~rsonne physiquo (naturelle) - Une société privée - Une organ1sme semt-public - Un organisme public - Un organisme municipal - Un organisme religiErU% - Un organisme diplomatique - Un organisme de bienfaisance - Une organisation syndicale - Une coopérotive ...etc, Si la réponse ost inconnue. noter "InCOnnU", Ouel lien de parenté ou. aut.re rnlation avez-vous avec le propriétaire? Cette question no concerne que les chefs dé ménage, et seulement dans leu cas où le proIJriôtaire est une personne physique et ne réside pas' dans le logemont (qua ce soit le chef de ménage ou une autre personne qui soit propriétaire). S'il existe un lien de parento entre le chef de ménage et le propriétaire noter. en clair. ce lien de parenté, dans la colonne Chef de ménage: ExemEles: - Frère de P. petit-ms de P, neveu de P...etc. (Le propriétaire est toujours noté P) Si le che! de ménage n'a pua de l~en depurenté uvec le propriutuire du logement, noter sans Hen familial (abrégé 5LF) Si le chef de ménage n'a pas de lien de parenté avec le propriétaire, mais qu'il existe un lien de parenté entre une autre personne du logem.ent et le propriétaire (elle même non apparentée au chef de ménage), noter en clair ce Hen. dans la colonne relative à cette personne. de la façon suivante: Exomple : la personne n' 12 est la fille du propriétaire. On note donc pour la personn~ 12 :fille de P. -492- Activité Cette question concerne chaque p~onne viviant dans le logment, sana candi tian d'âgo minimum. Il s'agit de la situation au mois d'Avril 1987. Profession Plusieurs cas peuvent se produire. Si la porsonne ne travaille pas. pour décrir les di!férentes situations. utiliser les termes suivants : - Etudiant - - Travaux ménagers Retr~itê - ne travaille pas. recherche un emploi - ne travaille pas. ne recherche pas d'emploi Si la porsonne travaille. indiquer sa profession en détail : r;~lü de l'Univorsité - Professeur de musique - PrOCesl;lQur - ffienuissier - Vendeur d'assurances - Chauffeur de camions - mécanicien automoblle...etc. Un-a personne peut ayoir plusieurs professions pendant l'année. noter touteo ses professions, et souligner la. profession principalo (c'est à dire celle qui lui rapporte le plus de revenus de l'année). Dvnner un numéro à chacune de ces professions. Ces numéros seront utilisés pour· indiqu€'r la bro.nche d'o'ctiVlté et le statut professionnel pour chaque profession de la personne. Brancha d'activit() Pour obtenU: une réponse correcte, demander: - "Quel est l'activité p:-incipale de l'établissement. où vous travaillez?L'enquêteur doit indiquer exactement le type d'activité de l'établissement. ne pas accepter une réponse vague, et insister pour avoir plus de détails. Si une personne a plusieurs profesions, utiliser les numéros des professions, pour décrir la branche d'actiVllé de chaque profession. Exempl6'8 - Education cycle primaire - Consultations medicales -493- - Uaine de textile - .menuiserie - Boulangerie - ministère de l'Agriculture...elc. Statut professionnel Indiquer la sItuation dans la proCession (définitions du recensement de nnEC) : - Patron : pcnsonne qui dirige SQ propre entrepri~e. ou qui exerce une profession pour son propre compte, et qui a un ou plusieurs employés rémunérés (ex: directeur d'une usine). - Travaillour indépendant: personne qui dirige sa propre entreprise. ou qui exerce pour son propre compte un travail. mais qui n'a aucun employé rémunéré (ex: vendeur ambulant). - Employé ou salarié : employé qui travaille pour l'Etat ou dans une entreprise privée, et qui reçoit une rémunération. une solde. un salaire. une commission ou une somme forfaitaire. - Travailleur familial sans rémunération: personne eZElrçant une activité non rêmunGrée dans une entreprise ou un commerca d'un membre de sa famille, la majeure partie de la semaine. - Apprenti: personne travaillant dans une entreprise pour. apprendre un mét1er, ne receyant pas de rémunération. ou une rémunération minime. - Autres (préciser) Si une personne 'u plusieurs emplois, utiliser les numéros de ses professions. pour décrire le statut professionnel dans chacun de ces emplois. Dans la mesure du possible. noter le montant des revenus annuels ou mensuels (préciser la période de référence). procurés par choque emploi. Autres sources de revenus noter si la personne a une autre source de revenus que les emplois décrits plus haut: indiquer la source de revemus et son montant annuel approximali!. Exemples: mise en location d'un appartement (250.000 sucres/mois). propriétaire d'un taxi (X sucres/mois)...etc -494- 5. FICHE RECAPITULA TPn: L'enquêteur remplit une fiche récapitulative par manzana (ou plusieurs fiches récapitulatives si le nomb:-e de logements dans la manzana est supériElur à 21), Sur cel] Cicho?S, sont inscrites d~ informations globallils concernanlla manzana. Chaque ligne de la fiche COi , espond à un logement. nombre de bâtiments. de fiches récapitulatives. de fiches logement Dans ces trois cas, il s'agit du nombre total dans la manzana. Ordre des loqements dem..s la fiche . Commencer par le bâtiment ntl.logement ntl. Puis continuer en prenant les batimenls par ordre de numéro, et, dans chaque batiment, les logements par ordre de numéro : (Batiment l, Logemont 1), puis (BaUment l, Loqement 2), puis (BaUment 2, Loqement 2).......atc. nombre de personnes dans le logement. Il s'agit du nombre de total de personnes du logement, réparties selon leur statut de résidence : - nombre de Résidents Présents - nombre de Résidents Ab3enls - nombre de non Résidents Pr-ésents Usage du batiment. noter en clair quel est l'usage principal du batiment en utilisant de préférence les catégories suivantes: - Habitation - Service domestique - Commerce (préciser le tyPe de commerce) - Bureaux privés - Entrepôt - Education - Industrie - Culture, spectacles - Artisanat (préciser garage. menuiserie...etc) - Sport - Bureaux publics - Sonté Si un baUment. a plusieurs usages, noter ces diIrérents usages, en soulignant l'usage principal. Si un baüm.ent ne sert. qutà l"habit.aüon, indiquer -Seul. Habitation-. -495- Obaorvations Indiquer dans cette case: - les 'problômes éventuols rencontrés au cours de l'enquête (refus de réponse. absence prolongée des habitants...etc). - des remarques sur l'état du bâtiment. si cet état explique la non-utilisation du bô.titnent (donc. pas d'hab1tants. ou d'usage du botiment). - toute autre observation pour décrire une situation non prévue dans les questionnaires. -496- 6. EXEmPLE DE mAIlZAIlA ET DE LOGEmEnT ./1 \ 1 .. "/ . . 1 - o n' LJ ffianzanal-.l........L....J nom Enqu'teur n' 3àument _LU n' LO<]ement 1-.l........L....J n' de la liche 10\1ement LJ..J / LU 1 Inhabltable 0 Hc:.blt. Innoe. 0 Type de loqement....................................... Cond1tion d'occup. du log. : Hab~t. 0-::. non Gnq.D Hc:.bit oc. enq. 0 nRUBRIQUES pa n- personne ~ n' personne DbN> d~ pl~S ulil. pour dornur n' personne LU LU n' personne 1......l.....J LU n' personne ~ n' LU personne ç;e Il 10 11 nom et p:-énom Statut de résidence 0 0 0 [J Résld. pri-sent Résid. absent non res. prés. 0 0 DU .. Résid. présent Résid. absent non res. prés. 0 0 oLI Résld. présent Rés1d. absent non ras. prés. 0 0 . .. DU Résid. présent Résid. absent nonres. prés. 0 0 DU Résld. présent Résid. ab:sont non res. prés. 0 0 DU L1en de parenté QVec le chel deménaqe Honun~"1 Soxe Il 12 Rés1d. présent RéllLd. ab:,.,nt non res. pré•.. LI F...nun~=:f Da te de nQ1ssance ou 1 1 aga 1 ...... 1 11 1 LLI 1 H=01~'1 Ho0101~"1 LJ Fo>.rn01tiJ=2 H=01~'1 .. LJ FtiJ.rn.rntiJ =2 F...rn01tiJ=2 Honun~'1 ..... LJ LI FtiJ.rn019=2 .. 11 1 111 1 LU LU '--LI '--LI -:-:·:t->l-:·:r.>.".>.Y>I-:-:J ."<' .... .... :-'," ".> 1»>.'.>' (:::::):::::l'::::1::::I::>f:::'I:::::1 11111 11 1 1111 11 LU LU 1 1 1 H(;O)01 ... =1 Fdmm9=2 1 1 1 LJ .. 1 1 ~ 1..0 -..J 1 U-J Pays 12 Liou do nQ1ssanco : Province ParOlsse RurallUrb<l1n 14 15 10 Date d·entr.ie dans le logement ou durée d'occupation du logement Date ou d'Q1Tivé" à OU1to du.r~9 de "~Jour à Duilo Lieu de re:ndanea PaTJS · Province an t Gru~ur: Fa.roaDOV 1 1 111 LU 1 1 1 LU 1 1 11 1 LU 1 1 1 1 UJ F:l'Lj: 1'· :j : '1 ::1 1 1 11111 1 1 LU 1 1 1 1 . 1 1 1 LU 11 1 l , 1 LU LU LU L.....L......lI......J......1...... 1 --l.-JI 1 1 1 1 1 LU 1 n' RUBRIOUES pa. 6lQlu~ d'occupollon 17 n' personne LU r.· F-':sonne LD n' p6l"'sonne UJ n' P'irllonne LU n' parlOonne UJ du loq&mont fprdcJ,s"r.3t!'Jon J" CC13. J" .mon/an, du Joyer. ou d~ Jan LJer6S.isJ 17 Si proprlé~CW"'e,coül con:stn1ction achat. héntage ou donation . . . .4 r:1<I':1 15 . k<r::r:1 l'Upe de propnélaJre Li· ...:) LL.J 10 l.J,en de parenté (ou autre) avec Je proprlétcure du 1000emenl 1 ~ Pro!ellsion 1 19 Activité: Branche d'activilé Statut proles81onnel Autres sources de revenu (oçrlcole,loncle:-...etc) 20 (jndlqu.rr Jo sourt-"'<9 et Je oum tant annu"J apprarJ.maù/ d~ chaqu~ ' ~ der9venuJ f"· r 1·1 ~tnm -499- - IPOH 'aUITO-Morfologia -Oct.JDec 1 g[3~ . -....~~~~~~;n:r~J::3:~y ,- .INuiilcro de menzana : DESCRI PC 101\j DE LOS ED 1F1ClOS " Hora: ~a: ,. Numero deI edificio que corresponde 3 ~a sc:nal locolizê:da en el plana / .' 1 1 Edificio: ')4 I\cebado . En construccion D Ledo a ~Q- Lede b (Indicar este( os) lado( s) en el plana) o "N'Jmcro c:: pendientes deI techo ( () si [) léino) M.Ier ia1 predom i nan;. en el. lecha LG5à Ge Eternit Zinc 1 . rlorm ~ùn < ., 0 s~I..,.i1Qres 0 similares ~ 8 o Teja con barniz Teje sin bern\2 Paja a similares Otros (chova, embaldœedo,techoline... ) : é/ 5 v ~ Jo ----- le;;- ~ J] i') Presencia de penthouse (a describir) .Numero de tanques de reserva 1 __ '-"'!~' . .'_', ,!.' 8·~ 0 0 D 0 0 0 ----- ----- r 'J ~'h.~( -.,---- /V\,. - ----- • y.' 5 (\,/\.- 1-- . D D __ 0 D __ D 0 __ ----- ----- ----- ----- ----- --------- ----- --------- ----- Sobre el tccho ----- . ----- . 0 D __ 2----- Sobre bolcones sobresel ientes ----- ----- ----- ne vf'g~tecion: /o . t_.: $ - ~ ----- (I!Î,?_~ {7!J:;.C'rVL7l...~/i.Yh?5' soore el tYiifit...... ----- o , .__ Cl ----- Presrnc;J - IL/ __"7:._ ~ ----- PreSenC\8 de pi1ares de hormigon j ----- ----- -1 ----- - ; /f ----- __t_ ----- 0 otros elementos sobre el techo Numero de chimeneaS" . .1 ~ ~ z, D D ~~ \ , 7/ D D D ..... Calor prec'Jminônte en el techo (B larlcn, Café obscuro, Café claro, Gris, color ladrillo, NeJro,Rojo, 0 Verde) Forma d?1 material del techo (Hacer un crcquis da la secc16n) 2- __1_ _l5:. ,_15- 2----- Numero de Disœ ( incluido P.B) Diml;n:;iones en el suelo: ~ 3' - . -~uo- EnQUETE BATI/POPULATIon - FICHE RECAPITULATIVE 1" manzana I-l.-U nom Enquêteur .................................................... bre bâtiments I-l.-U nbre fiches. récapitulatives du bâtiment. n· du Log. dans la dans le bâtiment manzana L· Observa.tions Usage du bâtiment Résid. nonRés Abs. U I-l.-U nbre fiches logement.l-l-.LJ nombre de personnes dans le log. Résid. Prés. n" enquêteur Prés. (problèmes d'anquJte ét~7t du bâti./l1~nt.~tc, , - - 1 1 !, . , • . -501Annexe 24 Document n° 2 (Version espagnole. pas encore u-aduite) CODIFICACIon EnCUEST A HABITAT 1 POBLACIOn Françoise DUREAU ORSTOm DEPT DUR 6 Avril 1987 -502- CODIFICACIOO EnCUESTA HABIIAT/POBLACIOn Françoise DUREA U ORSTOm Dept D UR 6 Avril 1987 -503- nOJIlBRE DEL EnCUE~TADOR l Ramiro VASQUEZ 2 marcelo AREYALO 3 Henri SAnCHEZ ALBAn 4 Cesar ALVAREZ mOnrUFAR 5 Katia VALEnCIA ô Jorge ROJAS ALmEIDA 7 O. BARBARYet F. DUREAU 9 DESCOnOCIOO ESTATUTO DE RESIDlnCIA DE LOS HABITAnTES Residente presente 2 Residente ausente 3 no re~idente presente l Hombre 2 mujer 9 DESconOCIOO 9 DESCOnOClOO -504- LAZO DE PAnEnn:sco (0 orRA RELAClon> con EL JEFE DEL HOGAR FEP.sOQAS QUE TIEr..sr: SOLO un LAZO DE PAREnrESCO con EL JEFE DEL HQGAR 07 Prlffio(a) dei Je{e dei hogar 02 Conguge dei Jefe deI hogar 08 Cunado(a) deI Jefe deI hogar 03 H1Jo(a) deI Jefe deI hogar 00 Suegros deI Jefe dei hogar 04 Herma~o(a) deI Jefe dei hogar la Yerno(nuera) deI Jefe dei hogar 05 Padres deI Jefe del hogar II llieto(a) deI jefe deI hoqar 06 !lo(al deI jefe deI hogar 12 Sobrino(a) deI Jefe deI hogar 13 Otros parientes 01 Je{e del hogar PEP.SODAS QUE TIEnED un LAZO DE PAREnTESCO y UllA BELACIOn DE SERVICIO con EL JEfE DEL HOO..\ R 27 Prlmo(a) deI Jete deI hogar 22 Conyuge deI Jefe deI hogar 28 Cunado(a) etel Jefe deI hogar 23 HiJo(a) deI jefe deI hogar 29 24 Hermano(a) deI Je!e deI hogar 30 Yerno(n'.lera) dei Jefedei hogar 25 Padres dei Jefe dei hogar 31 nieto(a) deI jefe deI hogar 26 Tlo(a) deI Jefe deI hogar 32 Sobnno(a) deI Jefe deI hogar 33 Otros parientes no Suegros dei jefe deI hogar con PEP.SOn.~S QUE TIEnEn un LAZO DE PAREnrESCQ con QrBA PERSODA DE LAvlvIEnDA (ella TIEnEn un LAZO DE pABEnrESCO EL JEFE DEL HOG,'\R. PERO mlsmq no empq.rentqdq con el lete deI bogar) 47 Primo(a) 42 Conyuge 48 Cunado(a) 43 Hijo(a) 49 44 Hermano(a) 50 Yerno(nuera) 45 Padres 51 rueto(a) 46 Tio(a) 52 Sobrino(a) de! Jete deI hogar Suegros 53 Otros parienles PERSODAS QUE no TIEnEn LAZO DE PAREnrESCO con mnGUIlA PERSODA DE LA VIVIEDDA 60 Amlgo(a) 64 Empleado(a) domesuco 61 Colega de rraooJo 65 Guardlàn 62 nurse 66 Orras relaClones de servicio 63 Jardinero 67 erro typo de relacion 69 ripe de relacion desconocido (salvo lazo de parentesco) 99 DESCOnOCIDO . CODIGO GEOGRAFICQ El lugar de nacimiento y el 1ugar de residencia anterior estan descritos de la manera slguiente : ~w--Lv~=:::J'!--'--y-".-1 Pais Provincia Parroquia Rural/Urbano Caso de un pals extranjero Anotar el co<ilgo del pals. Provincia =00 Parroqula = 00 Rura1/urbano = 0 Caso de un lugar totalmente desconoctdo Provlncla = 99 Parroquia. = 99 Rural/urbano = 9 CQSO de un lugar pqrctalmente desconoctdo Utlllzar los COdlg0S para las informaciones conocidas. Para las informaclOnes desconocidas. anotar 99 0 Q. Rural/urbano 1 Rural (si se trata de una localidad que no sea la cabecera parroqulal) 2 Urbano (Sl se trata de la cabecera parroquial) 3 DESCOnOClDO -506- ÇOOIGOS DE PAISES AmERICA EUROPA 01 Ecuador SI Alemania 52 Espana Il Argentina 12 13 14 15 53 Francia Bolivia 54 Gran Bretana Bras il 55 Union Sovièticc\ 56 otros paises de Europa Co1ombia Costa Rica 16 Cuba 17 Chile 18 Guatemala ASIA. 19 Hait! 61 20 Honduras 62 China 21 Jamaica 22 malvinas 23 ffièX1co 63 India Corea 54 JapOn 65 Otros p<uses de As1a 24 llicaragua 25 Panamà 26 Paraguay 27 Perù 28 Puerto Rico 29 Republica Domiruoona 30 El Salvador 31 70 AFRICA 80 OCEAruA Trln1dad Tobago 32 Uruguay 33 Venezuela 34 Curazao 35 Otros paises de AmerIca deI Sur 0 Central 40 Estados Unidos 41 Canada 42 Otros palses de America deI norte 99 DESCOnOClDO -507 _ èODJGOS DE PROVInCIAS DEL ECUADOR 01 Azuay 02 Bolivar 03 Canar . 04 Carchi 05 Chimborazo 06 Cotop<lXl 07 El oro 08 Esmeraldas 09 Galapagos 10 Guayas 11 Imbabura 12 Loja 13 Los rios 14 ffianabl 15 ffiorona Sanhago 16 napo 17 Pastaza 18 Pichincha 19 Tungurahua 20 Zamora Chinchipe 99 DESCOnOClDO (en Ecuador) 00 Si se trata de un pais extranjero -508- CODIG OS DE PARRQQUIA~ CodlgO Iru:C de las ~ul as (Censo de 1982) 99 DESCOnOClDO 00 Si se trata de un pais extran Jero -509- Çf!.LIDAD DE OCUPACIOn DE LA VIVIEnDA (solo en la columna del jefe deI hogar) 01 Propnetario (Jefe deI hogar) 02 ProprietarlO (otra persona que VIve en la vivienda) 03 Inquilmo 04 Ocupacion de favor (prèstamo de un amigo, parlente, colega...etc) OS Por servicios (portero. guar-diàn, jardinero...etc deI edifiCio) 1);) Antlcresis 07 Ocupacion llegel de un local teoricamente abandonado 08 otro tipo de ocupa.cion 99 DESCOnOClDO monTa DEL ALQUILER ffiEfiSUAL a DEL AnTICRESIS (s010 en la columna deI Jefe deI hogar) En el caso 03 (InquilinoL indicar el monto deI alquiler mensual de la manera 51gUlente (la unidad es de 1000 sucres): monto < 1000 sucres 000 sucres 001 2000 - 2999 sucres 002 10.000 - 10999 sucres 010 DESCOnOClOO m j 000 - 1999 ... etc En el caso 06 (anticresis). indicar el monto mensual deI anucresis de la misma manera, y el monto deI antlcresis mlsmo en tres casilleros situados enC1ma. 51 se trata de otra calidad de ocupa.cion de la vivienda (por eJemplo. proprietario por servicios). anotar 998 0 -510- COSTO DE LA COnsTRUCCIOO 0 DF.L corn PRA DE LA VIVIEODA LJ , 1 Ano de la const.~:C1on Costo de la consiruccion o deI compra o deI compra Ano de la construccion Ejemp10 : ano 1982 1 0 deI compra (0 de la herencia 0 donacion) g1 ~ l Si la fecha esta desconoclda : Costo de la construccion 9Q 0 de la vivienda Indicer el costo de la ~Ql".era slguiente (la unidad es de 100.000 sueres) costo< 100.000 sucres QOO 100.000 - 199.009 sucres 001 200.000 - 299.900 su~s 002 1.000.000 - 1.099.009 sucres 010 1.1 00.000 - 1.199.999 sucres 011 Donaclon 996 Herencia 997 ......etc Proprietario no vive en la vivienda 998 (y facha de compro = 98) DESCOnOCIOO m CLASE DE PROPRIETARrO 00 Persona que vive en la VlVlenda {jefe deI hogar 0 otra persona) 01 Persona flsica (natl.:.:'all. que no vive en la viVienda 02 Sociedad prlvada 03 Organismo seml-pù~llco 08 Organizacion sindical 04 Organismo pùbl1co 09 Cooperative 05 Organismo mUmCIFŒ 10 Orgamsmo religloso Oô Organismo dip1oma'.::o Il 07 Organizaclon de ber..e!lclencia 99 DESCOnOClOO '. Otra close de proprietarlo -511- LAZO DE PAREnnsco con EL PROPRIETARIO Esta pregunta conClerne solamente a los Jefes deI hogar. Para los otras personas. ubllzar p.l codigo 98 (savo p.l caso si la persona no tiene parentesco con el jefe deI hoqar. pero bene una relacion de parentesco con el proprietario). 00 El Jefe deI hogar no bene lazo de parenlesco con el proprlet.arlo (que està una pp.rsona !lsica) 01 El proprietario es el Jete deI hogar 02 El proprietario no esta una persona flslca EL JEFE DEL HaGAR TrEnE un LAZO DE PAREnTESCO con EL PROPRIETARIO Indicar, en los casilleros deI Jete deI h09ar : 03 Primo(a) deI proprietario 04 Conyuge delproprietarlo 09 Cunado(a) deI proprietarl0 05 Hijo(a) deI proprletarl0 10 Suegros deI proprletarlo 06 Hermano(a) deI proprietario Il Yerno(nuera) deI proprietario 07 Padrp.s dei proprietario 12 llieto(a) deI proprietario 08 T'io(a) deI proprietario 13 Sobrino(a) deI proprietario 14 Otros p<1I'ientes un OTRA PERSOnA DE LA VIVIEDDA TIEnE un LAZO DE PAREnT.ESCO con EL PP.OERlETARIO Indlcar en los casilleros deI jefe deI hogar : 00 Indicar en los casilleros de la persona que vive en la Vlvienda y que bene un lazo de parentesco con el proprietario : 15 Primo(a) deI proprielario 16 Conyuge deI ~roprlelario 21 Cunado(a) deI proprietario 17 Hijo(a) deI proprletario 22 Suegros deI proprletarlo 18 Hermano(a) deI propnetario 23 Yerno(nuera) deI proprietario 19 Padres deI proprietario 24 llieto(a) deI proprietario 20 Tio(a) deI proprietario 25 Sobrino(a) deI proprietario 26 Olros p<1I'lentes 99 DESCOnOCID -512- ACTIVIDAD La acliv1dad està descn ta de la manera sigulente : 1 1 ( 1 1 1 1 ocupacion.-----" ....R"1ma de activldad,-J ....... Categorla de occupac1on Si una persona bene varios ocupactof?es. anotar los codlgos de la primera occupacion en los c03111eros. Anotar los codigos de la secunda ocupacion por encima de estos c<.ls1l1eros. 51 una persona no trabajQ. ind1car el codigo de su tipo de ocupacion. Para la rama de actividad y la categorla de ocupacion, escribir 000 y O. OCUPACIOO Si la persona \.rQbajQ, utilizar los codigos deI mEC (Censo 1982), Si la persona no \.rQoojQ, utillzar los codigos slgulentes : 001 Estudiante 002 Jubilado 003 OUehaceres domesticos 004 Pensiomsta 005 no tra.b<Jja. busCQ un trabajo 000 no trabaja. no busca un trabajo (los pequenos ninos estan en este ooso) Si la ocupacion esta DESCOnOCIDA : m -513- RAmA DE ACTIYIDAD Para descrlblr la rama de acuvidad. anotar..ct.Qamformaclones : l · 1 __ ::::::;;===::::::=:7>1 ____ ~::=== Rama de activldad Sector de actlvldad Sector de activldad 1 Sector publico 2 Sector seml-publlco 3 ffiunicipio 4 '6 9 Sector privado l b ' fi\) rl>cn 0. CI "t.: 110 rrtL a Jq Sector DESCOnOCIOO Rama de actividad Utilizar los codigos siguientes : Rama Q ; AgrlculturQ, sllylçulturQ, CQZQ D P<:SCg 01 Agricultura . 02 Ganaderia 03 Silvicultura y extraccièn de madera 04 Caza y pesca 09 Otras activldades de la rama 0 Rama 1 : Explotaclàn de mines 9 canteras (sglvo parg la constrYcclonl Il Exp10tacion de mines de carbOn 12 Produccièn de petrè1eo crudo y <Jas natural 13 Extraccièn de mineroles melalicos 14 Extraccion de minerales para la conslruccion (piedra. arc1lla yarena) 15 Extraccion de otros minerales 19 Otras actividades de la rama 1 Ramg 2 : Industrigs manufgcturergs 21 Productos allmenticios. bebldas y ta1xlco 22 Textiles. prendas de vestir e industrias de cuero 23 Industrias de la madero y productos de la madera. mcluidos muebles 24 Fabricacièn de papel y productos de pape1 : imprentas y editoria1es 25 Fabrlcaclon de sustanclas qUlrnlcas y de productos qulrnlcos. derivados deI petroleo y deI carbOn de caucho y plàsticos 26 Fabricacièn de productos minerales no metàlicos. exceptuando los derivados deI petrè1eo y deI carbOn (salvo para la construccion) -514- 27 Industrlas metàl:~c.s bcsicas (de hierro. acero. m,etaIes no ferrosos) 28 Fabricacion de prC<iuclos metàl1coS. maqumana 1J equlpo. matenal de transporte 29 Otras mdustrlas r:lcnufactureras {joyas. instrumentos de mÙslca. articulos de deporte ...etc) Ramg 3 : Electricidad. gas q agug 31 Generacion. transmlslon y distrlbucion de electricidad 32 Produccion y distr!buClèn de gas 33 Susministro de vapor g agua caliente 34 Obras hidràullcas g aumimstro de agua (captacion. purificacièn ydistribucièn) 39 otros actividades de la rama 3 Rama 4 ; Construccion SI materiales de 41 çonstru~ Fabricacièn de m~tenales de construccion a base de arc1l1a 42 Fabricacion de materiales de construccièn a base de cemente (cemento. bloques...etc) 43 Fabricacion de otros materiales de construccièn 44 Obras pùblicas 45 Paredes maestra.s 46 Tuberla. electrlclC~d 47 Pintura. VidriOS. e:nbaldosado. decoractôn 48 Carpinterla de obra 49 Otras actividades de la rama 4 Rama 5 : Comercio por maqor g por menor 51 Comercios ambul(IDtes 52 Comercios generales fijos . 53 Comercios especlClllzados fijos (l1brerla. ferreterla. papeleria. farmacia, venta de muebles...etcl 54 Commercios de ccrburante. combustible y materiales de construccion 55 Tienda 56 Comercios de alimentacion '57 Restaurantes. ber ;r hoteles 58 Import-export 59 Otro comercio Rama 6 : Transportes. almacanimlento u comunicaciones 60 Taximetros 61 Transporte urbano collectivo de pasajeros -515- 62 Transporte terrestre mterurbano de pasajeros por carretera 63 Transporte terrestre de carga por carretera 64 Tn.lnsporte ferroviaro ô5 Transporte aèreo 6ô Transporte por agua (maritimo. porrios....etc) 67 Deposito y almacenamiento (como servlvlo independiente) 68 Comunicaclones (correo. telègrafo. telèCono. radio...etc) 69 otros servlcios relacionados con el transporte 0 las comunicaciones Rama 7 : Establecimientos financieros, sequros. bie3)eS imuebles II scrvicios prestados glas empresas 71 Establecimlentos financieros (bancos. establecimientos de cambio..etc) 72 Seguros 73 Arrendamiento y explotacion de bienes imuebles 74 ServiClos prestados a las empresas (juridicos. contabilidad. publicidad. asesoria tècnica ...etc) 79 otros estableclmientos finoncerios y otros servicios prestados a las empresas Rama 8 ; Servicios comunales sociales 9 personales 1 30 Defensa 81 Admmlstracion publ1cQ 82 Instruccion pùblica (escuelas prim arias y sacuridarias) 83 Instrucclon pùbl1ca (unlversidades. escuelus profesionales) y investigaciones 84 Servicios mèdicos. odontologicos y otros servicios de samdad 85 Servlcios de diversion y esparcimlento y serviclos culturales (cine. teatro. 85 biblioteca. museo. jardm botànico 0 ZOOl6g1CO. sQla de toile. estadio..etc) 86 Servicios de reparacion (de cuero. electricas. de automoviles. de relojes ...etc) 87 Servicios domesticos para el mantenimlento de los hogares (cocineras. nineras. jard1neros...etc) 88 Servlcios personales directos (peluqueria. fotografia.lavanderia ...etc) 89 Otros servlcios comunales. sociales y personales Rama 9 : Actividades no bien espiciflcadas 91 Persona que no trabaJa (eJemplo : estudiante. quehaceres domesttcQs) y no tlene otras fuentes de ingresos (alqUller. penslon...etc) 92 Persona que no trabaja y vive de otras Cuentes de ingresos (alquiler, penslon...etc) Para los .fubilados. no utilizar este codigo 92 " en estfl coso. indicar la rama de actJvidad de su e.r-traba.}o. 99 DESCOnOCmo (rama de 'activldad desconOClda para una persona que trabaJa que esta Jubllada) 0 -516- CATEGORIA DE OCUPACIOO OCuvo) : persono que dirIge su proprIO empresa 0 negoclO. 0 que eJerce una ?:""O[eslon u oficio g que tiene uno 0 màs ernpleados remunerados (u: el dueno de \,;;10 fàbrica). Patrono 2 (0 SOClO Trabajador pol' cuenta propria : si la persona explota su ernpresa 0 negocio, 0 ejerce ;:or cuenta propria una profesion u oficio, pero no bene nmgùn empleado remunerado (u: vendedor ambunlante). 3 Empleado as(ù<lriado deI sector pubUco : cuando la persona es un 0 fUncionario. empleado u obrero deI Estado. que recibe una remuneraci6n. sueldo, salario 0 pago a èestaJo, haJo nombramiento. contrato 0 jorna}. 4 Empleado 0 asa1<lrlado deI sector privado : cuando la persona es un empleado u obre:-o de una empresa particular. que recibe una remuneracion, sueldo, salarlo 0 p:go a de;staJo, bajo nombramiento. contrato 0 jorna}. 5 Empleado 0 ascù<lriado deI sector semi-publïco: cuando la persona es un [unclonarlo, emp:eaèo u obrero de une empresa deI sector semi-publ1co, que recibe una remur.ercclon, sueldo, salarlo 0 pago a destajo, haJo nombramlento, contrato 0 Jornal. 6 Trabajador familiar sin remuneracion : la persona realiza una Ocupaclon no remunerada en una empresa 0 negocio de un familiar, en la mayor parte de la semana. 7 Aprendiz: se trcto de una persona que trabaja sin remuneracion (0 minima) en una empresa para aprender une eratica profeslonal. 8 Otros 9 DESCOnOClDO o Si la persona no trab<1ja -517- FUEnTES y menTe DE LOS InGRESOS Fuentes de ingresos 01 Sin fuente d~ ingresos 02 Solo Qctivldad 1i Adlvldad lJ iuente de mgresos llgada Cl los blenes mmuebles (ej. : alqul1er) 12 AdlVldcd lJ fuente de mgresos hgada a un comerClO (eJ. : proprietano de una tiendû) 13 Actlvldad lJ fuente de mgresos llgada a los transportes (e]. : propnetcno de un taxI) 14 Actividad TJ pensIon l'5 Actlvidad y Jubl1acièm 16 Actividad g otro tipo de fuente de mgresos 2i S610 fuente de mgresos l1gada a los bienes mmueb1es (e], : alqul1erl 22 Solo fuente de mgresos ligada a un comercio (eJ. : propnetario de una tienda) 23 Solo fuente de mgresos llgada a los transportes (eJ. proprietario d~ un teL'!l) 24 Solo pensIon 2'5 Solo j1.lbilaCion 26 S610 penalon lJ Jubilacion 27 SOlo ot.ro tipo de fuente de ingresos 28 Jubilaclon y fuente de mgresos llgada a los bienes mmuebles 97 Ocras fuentes de mgresos conocidas. actlv1dad desconocida 98 Actividad conocida. olras fuent.es de mgresos desconocidas 99 Actlvidad g otra~ fuentes de mgresos desconocidos monto de los ingresos Se crata del monto total de los mgresos por mes ingresos ligados Cl la(s) actlvidad(des). y mgresos de otrcs luentes (ejemp10 : c1quiler de un departamento, proprietarlO de un taximetro.. ,etc) I~dIcar el monto de la manera sigUlente (la umdad es de 1000 sucres por mes) monto < 1000 sucres 000 1000 - 1,999 sucres 001 2,000 - 2.999 sucres 002 -518- 10.000 - 10.ggg SUCI'@S 010 Il .000 - Il.999 sucres 011 ...... et.c 997 monto de las otra.s !uent.es de ingresos conocido. ingresos ligados a la aet.ivldad desconocidos 998 monto de los lngresos ligados a la actlvtdad conocldo. otras luentes de lngresos desconocidas 999 DESCOnOCIDO ( mgresos ligados a la actividad g a las otras fuent.es de ingresos desconocidos) -519- DATOS RECAPITULATIVOS SOBRE LAS VIVIEnoAS Vèase el ejemplo de!icha de codificacion en la pàgma 19. numeracion de los ediflcios fluevo nùmero : se trata deI nùmero en la encuesta habitat/poblacion VleJo nùmero : se trata deI nùmero de la encuesta ffiorfologia urbana nllevo edHicio : nùmero en la encuesta ffiorfologia = 98 99 DESCOnOCIOO pumeracion de las viviendgs nùmero anotado en las fichas de encuesta. 915 Edificio no encuest.ado. nùmero de vivlendas en el ed1fic10 desconocldo. ripo de vivienda 1 Casa 0 villa' 2 Departamento 3 Cuarto 4 Vivienda colectiva ô Edif1clo que no eX1ste en el momento de la encuesta habltat/poblaclon (pero que eXlstaba en el momento de la encuesta morfologia urbana) 8 Si no se t.rata de una vivlenda 9 DESCOnOCIOO Condicion de ocupacion de la vivicnda l Si no se trata de una vlvlenda 2 Vivienda inhabitable en el momento de la encuesta 3 Vivienda habitable, ocupada en el momento de la encuesta 4 Vivienda habitable. desocupada en el momento de la encuesta 5 Vivienda en construccion 6 EdHicio que no existe en el momento de la encuesta habitat/poblacion (pero que existaba en el momento de la encuesta mor!ologia urbana) 9 DESCOnOCIOO -520- numero de piezas utilizadas para dorm1r Se trata deI nùmero de plezas anotado en la fIcha de la encuesta. 99 DESCOnOCIDO numero de personas en la vivienda Se trata deI nùmero total de personas en la vivienda (residentes presentes. residentes ausentes, y no residentes presentes) 99 DESCOnOClDO Uso general deI ediUcio 1 Solo vivienda 2 Vivienda y comerClO 3 Vivienda y taller 4 Solo comerCl0S. o(lcmas. equipamientos 5 Solo artesanal 0 mdustrial 6 Bodega. banos ." etc de uno viVienda 7 Utilizado para los ammales 8 Garage 9 DESCOnOClOO Encuestg 1 Vivienda ocupada encuestada 4 Vivienda ocupada no encuestada (no qu1ere contestar) 5 Vivienda ocupada no encuestada (en v1aje) 8 no ocupada (s1n resldentes) -521QUITO - :EnQUETE BATI/POPULATIOn - RECAPITULATIF LOGEffiF.nT I-LU n' rnanzGna LU n" vivienda I-LU UJ LU .·LU Anc.n" nOllY. n" Anc.n" Bat. Bat.princ. Bat. U U Type de vivienda U n' Tgpe de vivi€nda vivienda n' manzan,J. LU n" viviend':::l I-LU n' Bat. TTJP'=' de vivienda U n" vivienda Tgpede vivienda I-LU LU n' ffianzana LU LU U l'gp.:> d'occ. de la vivo LU LU n' vivienda 1 1. U Type d'occ. da la vivo LU ·LU Tgpede vivil;tnda U Tgpe d'occ. de la vivo LU Anc.n" . Bat. LU Anc.n" Bal:.. Anc.n" Bat. Anc.n" Bat. U Usagegéné. du bat. LU Anc.n· Bat:.. Anc.n" Bat. Anc.n· Bat. U Usage g~né. du bat. LU D el LU Anc.n" Bal:.. Anc.n" Bat. U 11brede personnes LU 04 en LU Anc.n" Bat. LU LU 0 el LU Anc.n" Bat. Ilbre de personnes LU nbre de pièces Usage g~né. du bat. LU LU LU U nbre de personnes Anc.n" Bat. I1brede pièces Anc.n" . Bat. LU Anc.n" Bat. LU LU Anc.n" Bat. nbrede personnes LU Ilbrede pièces LU LU LU LU Anc.n· Anc.n· nou". n' Bat. Bo.t..princ. Bat:.. U nbre de pièces An.c.n" Anc.n" Bat.pnnc. Ba.t. U. LU LU n" nouv. n" Anc.n" An'=.n" ffianzr.:lnQ Bat. Bal:..princ. Bat:.. LU Bat. U I.J ncu~,. Anc.n~ Typo d'occ. de la vivo I-LU Anc.n" Bat. LU Anc.n" nouv. n" Anc.n" n" Bat. Bat. Bat.princ. ffiunz':l.na I-U Anc.n" Bat. nbrede pièces I-U LU U-.J LU Tgpo:i d'occ. de la vivo LU LU Usage géné. du bat. LU LU Anc.n· Bal:.. Anc.n· Bat:.. LU nbrede personnes Dê an U Usago géné. du bat. Dl or -522- -523- Anne:z:e 25 mUiE Dl EVIDEnCE DES RESEAUX DE VOIRIE SUR UIlE IIIlAGE SPOT PAnCHROIIlATIQUE. ETUDE DE FAISABILITE SUR QUITO (EQUATEUR) Ajain mICHEl. Juillet 19!J7 ObjectU Tester sur une imagette de 256 pixels de côté l'efficacité des outils de morphologie mathématique simples pour extraire la voirie principale. par comparaison avec: une extraction visuelle. Problématique Est-il possible de corustituer des zones définies par des contours. ces contaura résultant de l'extraction de la voirie? Celte question est essentielle pour réaliser des classifications d'images satellite par zones et non par pixels. ainsi que pour la définition de l'unité de collecte des données démoqro.phiques lors d'un sondage spatial sur image satellite. PLAn Introduction 1) PRESEnTATIOn DE LA mETHODE D'EXTRACTIOn DE LA VOIRIE A L'AlDE DES ALGORITHmES DE mORPHOLOGIE mATHEInATIaUE . 1.1) Définition de la chaine de traitement choisie pour extraire la voirie. 1.2) Transformation "chapeau haut de forme". 1.2.1) Extraction des vallées. Eléments théoriques. 1.2.2) Choix des paramètres. Aspects pratiques. 1.3) Amincissement du réseau par itération successives. 2) AmELIORATIOn DE L'EXTRACTIOn DE LA VOIRIE 2.1) Tentative de connexion des pi:z:els isolés. 2.2) Suppression des pi:z:els isolés. 2.3) Essai de fermeture des contours. 2.3.1) Présentation dé la méthode. conCLuSIons ET PERSPECTIVES BIBUOGR.APHIE SUCCInTE -524- InTRODUCTIOn nous avons pu constater l'avantage. en site urbain. du traitement d'image satelUte dans des zones prédéfinies pour faire apparaitre les phénomènes urbains qui nous int.éressent. (densit.é du bâti par e:z:emple. voir annexe 18) par rapport à un traitement classique par pixel. Cet avantage nous est apparu lorsque nous avons travaillé sur les imagn de Thematic mapper de la ville de marseille. Ces zones pré-déCinies résultaient de zonages visuels peur la morphologie du tissu urbain. et d'un zonage administratif imposé en ce qui concerne les îlots InsEE. Ces différents zonages ont été numérisés puis superposés à l'image satellite après redressement de cette dernière. Une telle superposition a permis de générer des statistiques radiométriques par zone. le traitement de ces statistiques permettant la différenciation des différents tissus urbains. Tel n'est pas le cas à Quito où nous nous plaçons dans une Situation d'application pratique de la méthode de sondage spatial sur image sat.ellite : nous n'utilisons aucune information autre que le document satellitairene, et ne numériserons donc pas les différentes manzanas (pâtés de maison). C'est justement cette entit'. le pât' de maisons. qU1 servira. de base pour la déCinition des unités spatiales d'enquête. Il s'agit donc ici de tester la f1abilit' d'une extraction automatique de la voirie devant permettre la création de zones. une zone étant l'unité spatiale incluse à l'intérieur des contours de la voirie adjacente. Pour parvenir à cet objactif ambi tieu.:. trois grands problèmes doivent être résolus : - l'extraction de la voirie - la reconstruction des contours (réseaux de voirie), chaque zone devant impérativement être fermée - la labellisation de toutes les zones. L'objectif de cette étude est donc d'exposer ces dUférents traitements à mettre au point, les problèmes qui en découlent. les résultats obtenus comparativement à une méthode visuelle et les choix qui devront être effectués à chaque étape. Il PRESEnTATIOn DE LA IDETHODE D'EXTRACnOn DE LA VOIRIE A L'AIDE D'ALGORITHmES DE IDmz,PHOLOGIE IDAIHt;IDAUQUI nou. avons détini une imageU.e de 256 pizel. de côté ntraite d'une scène SPOT panchromatique de Quito. La tail!e de ceUe imageUe nous a été imposée par des contingenges matérielles: taille des tableaux acceptable par l'ordinateur et temps calcul raisonnable permet.tant de tester différentes chaînes de traitement en morphologie mathématique. Une multitude de méthodes matent pour détecter puis extraire des contours sur une image. Certaines de ces méthodes parmi les plus classiques et les plus employées dans différents doma1nes sont exposHs dans (BASSEVILLE m., 1979). Les méthodes de détection de contours les plus couramment utilisées en télédétection sont fondées sur les qradients ( ROBInson, KIRSCH. PREWIIT. SCBEL. ROBERTS. etc...) ou les Laplaciena. La morphologie mathémaüque, en teinte de gris sur image en trame carrée. d'un développement plus récent. offre des chaînes de traitements séduisantes. rapides en temps calcul et d'une mise en œuvre aisée. ce qui n'est pas qui n'est pas toujours le CCiS en ce qui concerne les méthodes plus classiques, nous avons donc décidé de tester ces nouvelles méthodes sur une image satellite SPOT de la ville de Quilo. 1.1lDéflniUon de la chaine de t.raltement choisie pour extraire la voirie 1 . Les réseaux routiers principaux se singularisent sur une image satellite par :3 facleurs essentiels (Phot.o9.1) : • leur réponse radioméu-ique (sur image panchromatique) très faible • leur finesse spatiale • leur configuration linéaire (suite de pixels connexes) Une opération de morpholoqie mathématique en teinte de gris est particulièrement adaptée_pour prendre en compte la combinaison des 2ières caractéristiques; il s'aqit de la u-ansformaüon "chapeau haut. de forme", Il n'est pas en effet possible d'espérer pouvoir extraire la voirie à raide d'un simple seuillage, car les réseaux ne sont pas les seuls composantes de l'image à répondre u-os faiblement dans la fenêu-e du visible (les forêts offrent une réponse u-ès proche), Par contre, la prise en compte simultanée de ces 2 premiers facteurs est discriminante, 1.2) TransfC.:!:maUon ·chapeau haut. de forme· Cette opération se compose de plusieun!l étapes que noua allons maintenant présenter. 1.2.1) Extraction des vallées. Déments théoriQYU Si l'on considère un u-ansect dans l'image sous la forme d'un histogramme des valeurs de gris, les réseaux apparaisent comme une vallée profonde (il possèdent une très faible valeur) et de faible amplitude (les réseaux ne sont pas larges d'un pointde vue spatial). Il s'aqit donc de ne conserver que ce phènomène afin de mi8U% pouvoir exu-aire la voirie. CeUe mise en évidence est obtenue après les convolutions décrites ci-dessous • "fermet.ure" de l'image. cette tran8formaüon se décompose en 2 opéraüonB de base effectuées l'une après l'autre (l'ordre est ici fondamental): - une "dilat.ation" Soit un élement structurant noté S,la dilataüon de l'image notée F(x) par S se définie par: F(x) + S appliqué au point x de F(z) = SUP ( P(s), S ~) avec ~ l'élément structurant S 1 La chaine de traitements que nous présentons ici a été déterminée en collaboration avec mamy-Rak.oto Ravalonlsalama. -526- Cela nrvient donc de façon intuitive à combler les "t'allées .t. à. épaissir l.s pies. - une .érosion" Avec lee mêmes notations. il vient. F(%) - S =InF ( F(sL S Sx) qui revient à l'inverse à rédUire les pics .t à élarqlr les ....allées. On voil (Phot.o~.2) que la fermelure a donc opéré un combl.m.nt. des ....allées. lail!lsant globalement le reste de l'image peu transformé. Il ne rest.e donc plus qu'à soustraire l'image que nous venons· d'obtenir par l'image origine (Phot.o9.3), puis à seuiller ce résullat de façon à ne conserver que l'information qui nous intérnse. c'esl à. dire les vallées. -soustraction de l'image "f.rmée" à l'image orlgin. et s.uillage. ce qui s'écrit de façon formalisé9 de la manière suivante: soit l'imaqefermée nolée F(x)S soit l'ima.qe ré8Ultante notée G(z) soitle seuil noté p G(%) =( %; ( F(x)S - F(x) ) >: p) nous oblenons donc une image binaire où n'apparaissent que les vallées. c'est à é~ément de voirie qui nous intéressent. Deux paramètres ~tent à délerminer : 1. tgpe de l"élém.nt. st.M1ct.uro.nt .t la ....al.ur. du s.uil. Un tel choix n'esl possible qu'après avoir leslé les différenles valeurs a-édibles. dire principalement les 1.2.2) Choiz des paramètres. Aspects prgtiques En ce qui concerne l'élément structurant. nous avons le choU: entre 2 taUles : - un masque 5-5 pixels • un masque 3-3 pixels - connexité 4 (4 voisina) - connexilé 8 (8 voisins) De même. varier la valeur du seuil inClue de façon considérable sur le résullal. En ce qui concerne la détermination la valeur du seuil. nous avons opéré par seuillaqe visuel interactif sur PtiriCQ/ar .IOtN1(Pholo9.4 eW.5) La valeur optimum de ce seuil corT9Spondanl à. la valeur pour laquelle nous conservons un maximum d'éléments linéaires et un minimum de "taches". Ce choix est bien évidemment orbi traire. 1.3) Aminciss.m.nt par itérations successi...... Ce qui nous intéresse ici. ce n'esl pas de conserver une information sur l'imporlance (larqeur) de la chaussés. mais d'extraire un élément de contour à. partir d' éléments de la voirie. Or. l'imaqe que nous avons oblenue à. l'issue de ces tro..ilements simple~ apparail comme peu exploitable cor trop bruitée. nous allons donc procéder èl un amincissement des éléments de voirie ulrai ts ofil) ne conserver que la présence des éléments linéaires. -527- Ces élémenu de voirie sont codés l (élément de contour), Cet amincissemen consiste en une succession de 8 érosions de l'image binaire, chacune de ces érosioru étant effectuée dans l'une des 8 directions possibles 0·,45·,90·, 135·, 180·,225· ,270 et 315· (image en trame carrée et masque 3·3 puels). L'avantage de ce traitement, réside dans le fait qu'il n'interrompt pas 181 éléments linéaires; il préserve la connexit.é des éléments de voirie. Cettl succession de 8 érosions (chacune avec Ufl élément structurant différent) est mené4 jusqu'à idempotence. c'est à dire jusqu'à ce qu'aucun changement n'intervienne Cela revient à faire un squelette des éléments linéaires par amincissemen~ success1!. L'élément strucurant employé pour effectuer 1'érosion binaire dans la dir9ction 0' est le suivant. : o o o x 1 x 1 1 1 Le 0 signifia que la valeur 0 (pas de pixel contour) est indispensable Le 1 signiIie que la valeur 1 (pixel contour) est indispensable Le X siqnifie que la valeur du pi:xel est indifférente Compte tenu de la configuration rencontrée, le pi:xel central qui est un puel dt voirie (de valeur 1) restera un pixel de voirie (de valeur 1) si son voisinage 3·3 est compatible avec l'élément structurant. Sinon, il prendra la valeur O. Les éléments struct.urants des 7 autres directions s'obtiennent. en effectuant une rotation de 40· de l'élément structurant de la direction précédente. Ainsi pour lCl direction 45· ,l'élément structurant présente la configuration suivante: x o o 1 1 o 1 1 x Dan8 notre e:a:emple, l'idempotence s'obtient après 2 amincissemenu complets effectués dans chacune des 8 directions. La Photo9.6 a ét.é prise après l aminci33ement complet opéré dana le3 8 directions. 2) AmELIORAnOn DE (;DCTRACnOn DE VOIRIE Deux opérations sont indispensables pour améliorer la qualité de l'extractior de la voirie, la connmon de pixels isolés ou en groupes à un seqment pour assurer le continuité du réseau, ainsi que la suppression des pi:xels ou groupes de pixels isolél n'appartenant à priori pas à de la voirie. -528- 2.1) Tentative de connezion des pixels isolés Il se trouve dans l'imagette de nombreux paels déconnectés de l'élément linéaire dont il devraient faire partie. Pour tenter de reconstituer ces éléments de contour. nous avons décider de comparer à l'intérieur d'un masque 5·5 les différentes configurations rencontrées sur l'image avec un certains nombre de configurations de référence pour lesquelles il est convenu de créer un pixel contour. Ces configurations de référence sont définies de telle manière que le pael central est nul. inten-ompant de la sorte un élément linéaira d'ou moins 4 paels alignés (en8 connexité). Les 16 configurations de référence se déduisent des 2 suivantes par rotations successives de 45· : x x x x x 1 x x x x 1 o x x x 1 o x x x o o o o x o o o x x x o 1 o x x o 1 x x x x x 1 x x x 1 x 2.2) SUppression des pi:z:els isolé. A l'inverse. et pour nettoyer l'imaqette des nombreux amas de 1,2, ou ::5 pixels déconnectés d'un élément de réseau. nous avons balayé l'lmageUe à l'aide d'une fenêtre S·S. Lorsque l'on rencontre une des IS configurations correspondant à lm amas de pixels déconnecté d'un réseau. le pixel central prend la valeur O. Deux passages ont été excécutés avant de nettoyer effectivement cette image. La Photo.9 .7 illustre les deux traitements successifs. Les pixels apparaissant en rouge étant ceux qui ont été reconnectés. les pixels jaunes ceux qui ont été supprimés. La Phot.o .9.8 est une partie zoomée deux fois de la photographie précédente. 2.3) Essai de fermeture dU contours Il est souhaitable de prolonger la méthode que nous avons initialisée en soumettant notre image à des algorithmes de suiVi de contour. La littérature est très abondante sur ce sujet. La méthode préconisée par milgram et Al qui 0 été testé sur une photographie aérienne numérisée parait adaptée Cl notre cas bien qU'un grand nombre de points selle risquent d'apparaitre. . 2.3.11 Présentation de la méthode [mILGRAm etAI.IQ86) Cette méthode se fonde sur l'idée principale qu'un point selle. i.e un éventuel -529- point contour non encore dét.ecté. présente la particularité d'être un point. ou la fonction "distance au polnt cont.our le plus proche" passe à la fois par un maximum dans une direction et par un minimum dans une autre direction. L'algorit.hme se sClnde donc en plusieUNI parties: • génération da l'image des distances au point contour le plus proche • recherche des pointa selle. Pour éviter une sur-détection de ces point -selle. on élimine les pomts détectés qui se situent trop loin du point contraste le plus proche. Cet algorithme peut éventuellement se répéter en transformant les points-selle en point contour, puis en recalculant une nouvelle image des distances etc... L'image des distances est une approximation du double de la distance Euclidienne utilisant les distances de "Charnier" afin de pouvoir générer une image constituée de nombres entiers. Elle se calcule en deux passages à l'aide de masques. nous l'avons générée sur une imagette 128·128, en raison d'impératifs liés au matériel (taille limitée des ta.bleaU% en mémoire>. située au centre de notre image d'essai (Voir Phot.o 9.9). La recherche des points-selle nécessite pour chaque pixel le test. des 12 configurations d'alignement à l'intérieur d'une fenetre 3·3 centrée sur l'éventuel point-selle. L'ensemble des deux opérations se [ait très rapidement. La Photo ~ .10 montre l'imagette 126·126 aprés un passage de l'algorithme. Les pixels-selle sont représentés en rouge. conCLUSIOns ET PERSPECTIVES L'image résultant de tous ces tra1tement simples n'est pas vraiment satisfaisante compte t.enu de ce nous désirons produire. D'une part., tous les éléments de voirie ne sont pas extraits, d'autre part des pixels qui ne sont pas de élémenu. de 'Voirie ont été pris en compte ( Voir Figure 1 ). Plus en amont, il est. envisagé de préparer l'image initiale en la traitant de man1ère à faire ressortir de façon plus nette le contraste. D1!férents !1lt.res ou méthodes seront successivement testés et évalués. Par ailleurs, cert.aines rues, et en particulier celles de moindre importance peuvent être revêtues d'un matériau autre que le bitume. C'est le cas à Cuito où la voirie des quartiers sub-urbains est constit.uée de terre de couleur clair;e. Le traitement. "chapeau haut. de forme" tel q'il a été ici décrit est bien sûr inapproprié pour les extraire. De même, n0U3 aVOn3 vu que cet.te opération ne fait appaI"aHre que la voirie bordée de part. et d'autre par des batiments ou des éléments reflect.ants. Une rue bordant. une forêt (élément peu reflectant dans la bande panchromatique) ne sera donc pas extrait.e par l'opération "chapeau haut de forme". La même difficulté eet. rencontrée lorsqu'il s'agit d'une voie double séparée par un terre plein central. La végétation qui souvent recouvre ce terre plein occulte partiellement l'ertet "Vallée" indispensable à l'extraction du réseau. Ces difficultés n'ont pour l'inst.ant. pas pu être résolues. En ce qui concerne le second point, il convient. de déterminer pourquoi ces pixels ont été idenWiés à des éléments de voirie. A première vue, il semblerait que nombre de ces erreurs soient dues à l'ombre de cert.ains batiments de gronde -53 0- -531- hauteur. D'une part. la réflectance très faible s'apparente à celle du bitume qui constitue la nature principale de la voirie et d'autre part, les pixels d'ombre se regroupent par petits amas de faible effectif. Il est donc délicat de les séparer des pixels de VOirie. Toùtefois, l'ombre n'est pas la seule possibilité d'erreur, d'autres éléments dont la nature n'est pas déterminée entretiennent la confusion. La superposition d'une partie de l'image SPOT traitée et d'un extrait de carte initialement à l'échelle 1115000 (Pigure 1 ) indique clairement que le problème à résoudre est lié à une sur-dét,ection du réseau de voirie. On notera qU'une multitude de petits segments sont représentés à rintérieur des pâtés de maisons et que ce ne sont pas les réseaux les plus importants qui ressortent les plus fidèlement. La carte ne se superpose pas exactement sur l'image, cette dermèr-e n'ayant pas été encore recalée. En conséquence, il est difficile d'évaluer numériquement la fiabilité de ce traitement en mettant en oeuvre un traitement de type matrice de confusion ; nous ne OUITOns que procéder manuellement. Ces premiers résultats montrent la difficulté d'extraire numériquement la voirie en milil!N urbain à p:1rtir d'une image où TÎsueUement celle-ci apparait do façon relativement distincte. Cependant. une première comparaison (non quantifiée) permet d'affirmer que la méthode visuelle. si elle permet de n'extraire que les éléments de voirie et de constituer ainsi des éléments linéaires continus, ne permet pas de les extraire tous. Le réseau secondaire extrait visuellement est en effet moins important que celui, extrait par la méthode numérique (de façon discontinue). L'algorithme de fermeture des contours a permiS la fermeture d ....m grand nombre de zones. cependant il ne reconstitue pas le réseau. ce qui n'est d'ailleurs pas son usage initial. L'impossibilité de traiter la totalité de l'image 256-256 rend l'évaluation de ce début de traitement délicat. BIBLIOGRAPmE SUCCInn BASSEVILLE ffi .• 1979 - Détection de contouns: méthodes et études comparatives, Ar.nales des télécommunication. Tome 34. n t ll.l2. pp 559-570. COSTER m.,CHERmAnT J-L.• l985 - Précis d'analyse d'image. pp 335-380. éd CnRS. JEADSOUUn R.. 1982 - Reconnaissance automatique du parcellaire, Compte rendu du colloque· Le système SPOT d'observation de la terre, pp 250-274. Ed G Rochon, A Chabreuil. . mILGRAffi ffi .. COOUEREZ J.P .. 1086 - Fermeture des contours par un opérateur local. traitement du signal. Vol 3. n" 0, pp 302-311. nAGAO m .. ffiATSUYAmA T.. 1980 - A structure analysis of complexe aerial photcigro.hs. 1gg P. Plenum Press. new-York. and London. SERRA J., 1986 - Image analysis and mathematicaI morpholoqie. Academie Press. . 532 Figure l -533- Anneze 28 STRATIFICATIOn ET CARACTERISATIon DES QUARTIERS DE QUITO Une recherche en COUI':J : l'analgse numérique des tf),J:tures de l'image et. des structures urbaine., limage SPOT du 26111/87) (.) Jean Jl1jchel l:BERHAJ1D. Juillet 1987 Dans le cadre d'une recherche de DEA, nous cherchons à caractériser et. stratiIier les quartiers de Quito. DeUJ: O%es essentiels guident cette étude : l'analyse de la texture de l'image, l'approche de la structure urbaine. Cette recherche étant actuellement en cours, il n'est pas question d'exposer içi des résultats, mais de présenter la démarche adoptée pour cette expérience menée surl'image spor. panchromatiC{ue. du 26/11/1986 ; le chronogramme présenté page suivante rappelle les différentes étapes du tnt. 1. Choiz d. l'jehqnUllon-tnt Les l10ts enquêtés lors de l'enquête morpholoqie réalisée tin 1980 à OU1to (voir description de l'enquête en annexe 22) nous ont. conduit. au choa des imagett.es échantillon extraites de l'image SPOT générale. 58 imaqèttes carrées et de taille fixe ont été délimitées directement sur l'imaqe d'après leur aspect homogène et leur représentativité des di!!érents types de quartiers de la ville. Leur forme carrée et. leur dimension (64 pizels de côté) sont. dictées par la nécessité de simplifier les calculs de certains algorithmes (Transformée de Fourier). et par l'obliqation de satisfaire un compromis: disposer d'une quantité d'informations su!Iis~tes, tout en respectant l'homogénéité des quartiers. en termes de structure et de texture perçua visuellement. Des zones de 640 m de côt.é nous sont. apparun comme offrant les meilleurs conditions. (-) CeUe étude [ait l'objet du stage de DEA de géographie (Université de nanterTe. DEA ·Pratique du développement dans le Tiers-monde·) de J.m. EBERHARD à l'Atelier de Télédétection de l'Orstom à Bondy. sous la direction de B. LeRne. -534Image SPOT Panchromatique 26/11/86 Extraction zones de sondage Etude TEXTURE Etude STRUCTURE ,, ·· Simplification des images 1 1 Ecart-type Cooccurrence local 1 1 Seuillage Extraction de voirie 1 ffianipulati< des canaux 1 Classifica.tions automatiques Transformé~ de Fourier 1 Transformées S1 formes élémentaj ···, 1 , Paramétrage des spectres Confrontation des classifications ~ groupes stables Transformées inverses . Caractérisation des zones d'après les îlots de sondage Caractérisation des quartiers CLASSIFICATIOn -1 -535- 2. Analyse de la terlure sur imaqettes La méthode retenue est celle des matrices de cooccurrence, dont le programme informatique a été développé à l'Aroa par A. mICHE!. pour ses recherches sur marseille. 1.0. méthode, qui traite les différences de réflectance entre pixels voisins. produit des couples de va.leurs regroupés en un nuage. Des paramètres (1) ~ctérisent ce nuage en termes d'entropie, de resserrement ou de dispersion à l'axe prmcipal et. indirectement, caractérisent l'image elle-même: "rugosité". existence de plages uniform8l!!1, distribution des valeurs darus l'image... 1.0. méthode rend possib:e l'examen du voisinage selon divers angles. Une Ana19se en Composantes Principales sur les paramètres fournis permet de dégager: -une assez grande corrélation de paramètres entre eu:z: -la primatie de l'entropie et du scond moment a.."lgulaire. - :5 grands groupes d'individus. et un certain nombre d'autres. plus petits. Une seconde étude ln1r les voisinages de pixels à. 315- (-45") montre le8 mouvements d'un certCln nombre de textures (d4 zones) d'un groupe à 'l'autre, par rapport à l'analyse à ~. Les re<;tistributions de groupe. laibles il est vrai, pourraient constituer une première approche de la structure... Des précisions supplémentaires seront peut-être apportées par l'examen des écart-t1Jpe locaU% (programme Rms). notons que cette méthode s'est révélée plutôt. décevante sur marseille. 3. Analyse de la structure Il s'est agi de tester l'apport d'un outil mathématique. la Transformée de Pourier. méthode utilisée en sciences physiques pour l'étude des phénomènes périodiques. notamment optiques. Déjà utilisée à l'Orl!!ltom. ceUe technique a permis de mettre en évidence avec un certain succès des structures dunaires (cf C. mERInG, Y. POnCE'!', m. RAKOrO). Dans le domaine urbain, les images obt.enues l!!Iont d'une grande complexité. surtout. avec une résolution de 10 m (voir les 3 exemples de spectres de Fourier au début de ce rapport). Cette richesse en information peut apparaître comme nuisible dans une étude de structure. le "bruit"risquant de couvrtr le "signal". Le programme de Transformée de m. RAKOrO calcule les spectres de Fourier d'après (l) Paramètres se<::ond moment angulaire. homoqénéité locale, degrés d'organisation du nuage, valeur moyenne des coordonnées des couples dans le nuage. -536- la fréquence des variations dans les valeUrs radiométriques. Les figures obtenues, "reflets" des images de base. très complexes. sont. d'une int.erprétation difficile. Seules les struct.ures fort.ement. marquées. visibles sur l'imaqe. se siqnalent. : les réseaux à fréquence basse sont peu ou pas l''epérables sur le spectI"e. t.andis qu'au contr<liI"e. des "pics' semblent. se dégager, que l'int.erprét.ation visuelle n'identifie à aucune s truct.ure. La voirie géométrique et réqulière, les alignements du bâti apparaissent. donc sur les spectres, et si les effets d'ombre, les délimitations "noues". perturbent la régularité des struct.ures, il rest.e que l'on peut. envisager la conception de procédés aut.omatiques, sophistiqués. qui permet.t.raient.1'ext.raction des quarliers "organisés", et de les classer. En travaillant directement sur le spectre, on pourait, par exemple. quantifier les "pics". leur "inertie". leur direction. éventuellement explorer leur voisinage et. les associer à d'autres. A ces méthodes. toutefois, des restrictions immédiates: a) les spectres doivent. être comparables entre 8\1%. c'est. à dire ét.alonnés d'une manière identique, ce qui peut. poser des problèmes de seuillage: b) le degré de "sensibilité" : quelle sera la limite intérieure. la puissance minimale des pics. qui délimit.era les quartiers struct.urée de C8UZ considérés commme non-organisés? c) la méthode de Fourier produit un artéfact qui peut être génant : "les harmoniques". Sur le spectre. en effet., les forme produites se répèt.ent. à intervalle régulier et. viennent. se superposer, brouiller l'infoprmation int.éressant.e (pourt.ant. les harmoniques sont proportionnelles à la fréquence et constit.uent eux-mêmes un indicateur) : d) les accidents de t.elTC1in, les phénomènes naturels (rupt.ures de pent.e, cours d'eau. ombres du relief ..,) influencent le spectre ; ils peuvent même faire apparaître des structures qui n'ont rien d'urbaines. Un système d'extraction, donc. devrait prévoir l'influence des conditions physiques. peut.-être comparer le spectre et. l'image de base... . e) 11 taut taire attention aux etfets de lignage et QUtres artéfacts (barrettes...) On conçoit. que, d'une manière générale. le spectre de Pourier ne peul en aucun se substituer à l"image. el ne constitue qu'un outil d'Q8sistancé à l'interprélation. De rapides ét.udes sur des images élémentaires montrent que les spectres "accusent" les irrégularités. L'habitat. symblolisé sur l'image test. par de points multicolores. produit dans le spectre un bruit import.ant et des pseudo-périodes dues au seul fait que l'image est constituée de lignes et de colonnes. c'est. à dire par définition d'une trame régulière. caB -537- D'où l'idée de simplUier l'image. d'éliminer l'information inutile. avant de la soumettre à la Transformée. Les simplifications possibles sont multiples. On peut, par exemple. réduire le nombre de classes de niveaux de gris, à :5 ou 4. Là se pose le problème de la pertinence des seuillages : un mauvais seuillage peut faire disparaitre com pIètement une structure. Par ailleurs. sur une image donnée. les pixels d'une mëme StructUN peuvent appartenir à des niveaux très différents. d'autant plus aisément que la structure est fine (voirie) et que la composition du pixel est influencée par l'enVlrOnnement. Pour ces raisons. de telles démarches sont peu satisfaisantes. Les seuils judicieusement choisis permettent néanmoins. dans l'ensemble. un rehaussement des pics et une relative simplification de l'information. mais d'autres moyens sont susœptibles d'améliorer la perception des structures. La transformée inverse. suite logique de la première étape de la méthode, permet de reconstituer une image à partir du spectre. : dès lors. en filtrant le bruit sur le spectre lui-même. on OITive à synthétiser une image dépourvue d'une partie de son infarmation. Un autre moyen de simplification consisterait à étudier la structure après l'extraction de voirie proposée par A. mICHEL (voir annexe 25) ; mais c'est là faire un peu un a priori et réduire la structure urbaine à la seule voirie. alors que l'agencement de l'habitat n'est pas moins intéressant. Ces quelques méthodes d'analyse d'image rappellent les di[fic:ultés de rassembler des caractéristiques de nature différente: si l'on appréhende la texture de l'image en composition d'éléments lumineux. leur distribution est q:..lantiIiable. En revanche. la notion de structure, vue içi comme l'agencement spatiale de ces éléments entre eux, fOlt appel à des concepts subjectifs. mais, si certaines formes d'organisation de l'esp:lc-e restent inaccessibles aux moyens automatisés. il se trouve que l'une des structures possibles. les phénomènes agencés périodiquement. sont quantiIiables par un outil mathématique.