Analyse des données et cartographie avec la géostatistique

Comprendre et maîtriser la mise en œuvre des solutions géostatistiques pour l'analyse des données et la cartographie.

Objectifs

A l’issue de ce cours, vous aurez les outils géostatistiques en main pour :

  • mieux comprendre et valoriser vos données,
  • produire des cartes de meilleure qualité en intégrant différents types de données,
  • quantifier les incertitudes sur les cartes calculées,
  • comprendre les hypothèses sous-jacentes et choisir la technique géostatistique la plus appropriée pour vos données.

Caractéristiques

  • 50% exposés méthodologiques 50% travaux pratiques sur des cas réels pour une meilleure assimilation des notions abordées. L’accent est mis sur les illustrations et la contribution pratique des concepts présentés.
  • Exercices réalisés avec le logiciel Isatis.neo et des données de qualité de l’air. Selon le profil des participants, d’autres cas pratiques issus de secteurs d’activité variés pourront être montrés.
  • Support de cours fourni.

A qui s’adresse ce cours

Ce cours s’adresse à toux ceux qui manipulent des données spatialisées et souhaitent comprendre et mettre en pratique les méthodes géostatistiques pour la cartographie : universitaires, ingénieurs agricoles, ingénieurs de la qualité de l’air, climatologues, consultants et ingénieurs en environnement, épidémiologistes, régulateurs et scientifiques, sylviculteurs, ingénieurs géotechniciens, pédologues, etc.

Contenu

1er jour : analyser les données et leur variabilité dans l’espace

  • Introduction :
    – Valeur ajoutée de la géostatistique par rapport aux méthodes déterministes d’interpolation spatiale.
    – Présentation des méthodes déterministes usuelles (plus proche voisin, moyenne glissante, inverse distance, etc.) et leurs limites d’application.
  • Analyse exploratoire et validation des données :
    – Utilisation des statistiques pour l’analyse et le contrôle qualité des données et l’identification de points atypiques : moyenne, variance, histogramme, coefficient de corrélation, régression linéaire, etc.
    – Visualisation des données dans l’espace.
    – Variabilité spatiale du phénomène étudié : concept et quantification par le calcul, l’interprétation et la modélisation du variogramme expérimental.
    – Les différents modèles théoriques de variogramme. Ajustement du variogramme expérimental.

2ème jour : cartographier le phénomène étudié

  • L’interpolation par krigeage :
    – Principes et propriétés du krigeage. L’effet de lissage du krigeage.
    – Choix du voisinage (unique ou glissant, taille, nombre d’échantillons, etc.).
    – Analyse des poids de krigeage  en fonction de la position des échantillons, du voisinage, de la présence ou non d’un effet de pépite.
  • La validation croisée pour valider le modèle de variogramme.
  • Les différentes variantes du krigeage (simple, ordinaire, avec variance d’erreur de mesure, etc.).

3ème jour : affiner la cartographie 

  • La géostatistique multivariable : pour réduire les incertitudes d’interpolation
    – Analyse des corrélations entre les différents types de données disponibles, quantitatives et semi-quantitatives (données de télédétection, MNT, occupation du sol, modèle physico-chimique, polluants, etc.) : calcul de nuages de points, coefficients de corrélation.
    – Etude des relations spatiales entre polluants : calcul et modélisation de variogrammes multivariables.
    – Intégration d’une ou plusieurs variables secondaires dans l’interpolation : principes du cokrigeage et mise en œuvre. Cokrigeage collocalisé.
    – Analyse des apports du cokrigeage par rapport au krigeage.
  • La géostatistique non stationnaire : lorsque les données présentent une dérive ou une tendance.
  • Introduction aux simulations et à l’analyse de risque : intérêt des simulations, exemples.

Prérequis

Le cours ne nécessite pas de connaissance en géostatistique. Toutefois, une connaissance des statistiques élémentaires est recommandée.


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