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V.1.14 - Dernière mise à jour : 02/01/2012
(avec l'autorisation du Clark Labs - exercice librement inspiré du didacticiel d'Idrisi 15 - The Andes Edition, pp. 102-108, par Michelle GIBOIRE - adaptation Vincent GODARD)
Objectifs : prise en compte de différents points de vue pour déterminer l'aptitude d'un lieu pour un aménagement (méthode booléenne ou discrète, oui / non !)
Fonctions décrites dans ce TD : essentiellement de l'affichage
Les cinq exercices suivants passeront en revue l'utilisation du SIG comme système de support de décision. Bien que les techniques étudiées puissent mettre en évidence de nombreux types de processus de prise de décision, l'accent sera mis sur l'utilisation du SIG pour son adaptation à la cartographie et aux décisions d'attribution de ressources. Ces décisions sont grandement facilitées par les outils SIG parce qu'elles impliquent souvent une grande variété de critères qui peuvent être représentés comme des couches de données géographiques. L'évaluation multicritère (MCE, Multi-criteria evaluation) est une méthode courante d'évaluation et d'agrégation par regroupement de nombreux critères, cependant son potentiel complet vient seulement d'être réalisé.
Une première étape importante dans la compréhension de la méthode MCE est le développement d'un langage commun dans lequel ces méthodes seront présentées et étudiées. Si ce n'est pas déjà fait, revoyez le chapitre sur l'Aide à la décision : Analyse de la Stratégie des décisions dans le manuel IDRISI Andes Guide Andes Guide to GIS and Image Processing.
C'est le langage présenté dans ce guide qui sera utilisé dans les exercices 2-7 à 2-11, destinés à l'étude d'un certain nombre de techniques MCE. Dans le présent exercice, les critères seront étudiés et normalisés, et une simple agrégation booléenne servira pour arriver à une solution. Les deux exercices suivants explorent des méthodes d'agrégation plus souples et sophistiquées. L'exercice 2-8 illustre l'utilisation de la Combinaison linéaire pondérée (WLC, Weighted Linear Combination), alors que l'exercice 2-9 présente la technique de la moyenne pondérée contrôlée (ordonnée - OWA, Ordered Weighted Averaging). L'exercice 2-10 concerne les problèmes de sélection des sites, particulièrement la contiguïté spatiale et les impératifs de surface minimum. Le dernier exercice de la série, l'exercice 2-11, modifie le problème pour permettre d'y inclure plusieurs objectifs et d'utiliser des procédures d'attribution de multi-objectifs pour arriver à une solution définitive.
Il arrive souvent que certaines des couches de données obtenues dans un exercice servent dans les exercices suivants. A la fin de chaque exercice, il vous sera indiqué quelles couches sont à conserver. Cependant, si possible, vous souhaiterez peut-être conserver toutes les couches de données que vous utilisez pour cet ensemble d'exercices, de façon à faciliter une exploration indépendante des techniques présentées.
Pour expliquer les différentes façons dont les critères peuvent être choisis, ainsi que la variété des procédures MCE disponibles, les quatre premiers exercices de cette série seront concentrés sur un seul problème d'aptitude hypothétique. L'objectif consiste à trouver les zones les plus appropriées à de nouveaux lotissements près de la ville de Westborough, dans le Massachusetts (USA). La ville est située très près de deux vastes zones métropolitaines et est à un emplacement convenant au développement résidentiel (semi-rural ou péri-urbain).
a) Vérifiez que le chemin des données (Data Paths) est défini correctement pour cet exercice.
Avant de commencer cet exercice, il faut se procurer les données !
Ne jamais travailler directement sur les données originales !
- Les fichiers à télécharger (répertoire MCE) sont à mettre dans un environnement de travail du genre :
De préférence, votre clef USB :
G:\AMC_SIG\ MCE
Sinon, votre clef USB :
D:\geo\Votre_Nom\ MCE
Lequel sera votre Working folder. Le créer si ce n'est pas encore fait !
Attention : il ne faut pas d'accents, de blancs ou de caractères spéciaux dans l'arborescence pour le Data Paths d'Idrisi !
Le répertoire MCE est a récupérer dans :
C:\Programm Files\Idrisi Andes Tutorial\MCE.
b) Affichage de l'image MCELANDUSE à l'aide de la palette MCELANDUSE définie par l'utilisateur. Choisissez d'afficher la légende et les composants de la carte du titre. Utilisez Add Layer pour ajouter la couche des cours d'eau MCESTREAMS avec le fichier de symboles BLUE défini par l'utilisateur et la couche des routes MCEROADS avec le fichier de symboles noir uniforme.
Comme vous pouvez le voir, la ville de Westborough et son voisinage immédiat sont très différents. L'utilisation du SIG rendra l'identification des terrains appropriés plus facile à gérer.
En raison de choix prioritaires, les développeurs ont fait activement le siège des administrateurs municipaux pour obtenir des zones qui correspondent le mieux aux impératifs du développement résidentiel. Cependant, les groupes environnementaux ont aussi une certaine influence sur l'éventuelle réalisation d'un nouveau lotissement. Le paysage mixte de Westborough inclut de nombreuses zones qui devraient être préservées comme espace ouvert pour la vie sauvage. Enfin, la ville de Westborough est soumise à certaines régulations spécifiques déjà mises en place qui limiteront le nombre de terrains destinés au développement résidentiel. Tous ces impératifs doivent être incorporés dans le processus de prise de décision.
Ce problème s'adapte bien à un scénario MCE. L'objectif est d'explorer les zones potentiellement adaptées au lotissement pour la ville de Westborough : les zones qui répondent le mieux aux besoins de tous les groupes impliqués. Les administrateurs de la ville collaborent avec les développeurs et les écologistes et ont identifié ensemble plusieurs critères qui faciliteront le processus de prise de décision. Il s'agit de la première étape du processus MCE (identification et développement des critères).
Afin de déterminer quels sont les terrains qui peuvent faire l'objet de développement, l'administration de la ville a identifié trois ensembles de critères :
- les règlements municipaux qui limitent les possibilités de développement ;
- les impératifs financiers imposés aux développeurs ;
- les contraintes de respect de la faune et de la flore qu'imposent les écologistes.
Dans ce problème, tous les critères seront exprimés sous forme d'images raster.
Les critères sont de deux types, les contraintes* et les facteurs*. Les contraintes sont les critères booléens qui limitent notre analyse à des régions particulières. Quelle que soit la méthode utilisée finalement pour l'agrégation des critères, les contraintes sont toujours des images booléennes. Dans ce cas, les contraintes différencient les zones que nous qualifionsd'aptes au développement résidentiel de celles qui sont considérées comme inaptes, quelles que soient les conditions.
Par opposition, les facteurs sont des critères qui définissent un certain degré d'aptitude pour toutes les régions. Ils définissent des zones d'aptitude, ou de solutions alternatives, qui sont exprimées par des valeurs continues. Le score des facteurs individuels peut soit améliorer (avec des résultats élevés) soit réduire (avec des résultats faibles) l'aptitude d'une solution alternative (le degré auquel cela se produit dépend de la méthode d'agrégation utilisée). Les facteurs peuvent être standardisés d'un certain nombre de façons selon les critères individuels et la forme d'agrégation choisie finalement.
Dans notre exemple, nous avons deux contraintes et six facteurs à étudier. Nous allons maintenant nous consacrer à l'étude de ces critères.
Remarque : Un grand nombre des outils nécessaires au développement des couches initiales de critères de cet exercice ont été présentés dans les exercices antérieurs. Pour passer plus rapidement aux nouveaux concepts de ces exercices, les couches initiales de critères sont fournies. Les données utilisées pour obtenir les images initiales de cette section sont incluses dans le fichier supplémentaire comprimé appelé MCESUPPLEMENTAL.ZIP. Si vous le souhaitez, vous pouvez décomprimer et utiliser ces fichiers pour vous exercer à reproduire les étapes initiales du développement des critères. Les méthodes nécessaires ont été présentées dans les exercices 2-2 à 2-5.
Les réglementations relatives aux constructions urbaines sont des contraintes qui limitent les zones convenant au développement. Supposons que le nouveau développement ne puisse être entrepris à moins de 50 mètres de sources (open water bodies), de cours d'eau (stream) et de zones humides (wetlands).
c) Affichez l'image MCEWATER avec la palette qualitative.
Pour créer cette image, les informations au sujet des sources, des cours d'eau et des zones humides ont été incluses dans la base de données. Les données relatives aux sources ont été extraites de la carte d'utilisation du sol, MCELANDUSE. Les données relatives aux cours d'eau viennent d'un fichier USGS DLG qui a été importé puis rasterisé. Les données relatives aux zones humides utilisées ici ont été développées à partir de la classification d'une image satellite SPOT. Ces trois couches ont été combinées pour produire la carte résultante de tous les points d'eau, MCEWATER1.
1Les données relatives aux zones humides se trouvent dans l'image MCEWETLAND dans MCESUPPLEMENTAL.ZIP. Les données relatives aux cours d'eau sont dans le fichier de vecteurs MCESTREAMS que nous avons utilisé antérieurement dans cet exercice.
d) Affichez l'image WATERCON avec la palette qualitative.
Si elle n'existe pas, il faut la créer avec le module BUFFER (cf. fiche mémo tdi23sig15.htm# BUFFER)
Il s'agit d'une image booléenne des 50 m de zone tampon des régions protégées autour des objets dans MCEWATER. Les zones qui ne doivent pas être prises en considération reçoivent la valeur 0 tandis que celles qui doivent l'être reçoivent la valeur 1. Quand les contraintes sont multipliées par la carte d'aptitude, les zones soumises aux contraintes sont masquées (c'est-à-dire fixées à 0), tandis que celles qui ne sont pas soumises à des contraintes conservent leur valeur d'origine.
En plus de la contrainte juridique étudiée ci-dessus, le nouveau développement résidentiel sera soumis aux contraintes de l'utilisation courante du terrain ; un nouveau développement ne peut intervenir sur un terrain déjà construit.
e) Regardez à nouveau MCELANDUSE. Vous pouvez rapidement réafficher une image que vous choisissez dans le menu Window List. Il est évident que certaines de ces catégories ne seront pas adaptées au développement résidentiel. Les zones déjà urbanisées, les zones humides et les grands axes de transport ne peuvent pas être considérés comme adaptés d'une façon ou d'une autre.
f) Affichez LANDCON, une image booléenne produite à partir de MCELANDUSE, telle que les zones adaptées au développement résidentiel ont la valeur 1 et les zones inaptes la valeur 0 2.
2pour MCELANDUSE les catégories 1 à 4 sont considérées comme adaptées et les catégories 5 à 13 sont soumises à des contraintes.
Nous allons maintenant nous intéresser aux cartes des facteurs continus. Des six facteurs suivants, les quatre premiers se rapportent aux coûts de la construction tandis les deux derniers concernent la préservation de l'habitat de la faune.
Après définition des critères de contraintes, le processus le plus difficile pour les administrateurs consistait à identifier les critères pouvant déterminer l'aptitude relative des zones restantes. Les critères ne présentent absolument aucune contrainte relative au développement, mais sont des facteurs qui améliorent ou réduisent l'aptitude relative d'une zone au développement résidentiel.
Pour les développeurs, ces critères sont des facteurs qui déterminent le coût de construction de nouvelles maisons et l'attrait de ces maisons pour les acheteurs. La faisabilité du nouveau développement résidentiel est déterminée par des facteurs tels que le type d'utilisation courante du terrain, la distance aux routes, la pente et la distance par rapport au centre-ville. Le coût du nouveau développement sera plus faible sur un terrain peu coûteux, facile à déblayer avant construction, près des routes et sur des pentes faibles. En outre les coûts de construction peuvent être influencés par la proximité du centre ville, une zone attractive pour les nouveaux acheteurs de maison.
Le premier facteur, reliant l'utilisation courante du terrain au coût de débroussaillage du sol est pour l'essentiel déjà étudié dans l'image MCELANDUSE. Il ne s'agit plus que de convertir les valeurs des catégories d'utilisation du terrain en scores d'aptitude, ce qui sera traité dans la section suivante.
Le deuxième facteur, la distance aux routes, est représenté par l'image ROADDIST qui est une image de distance linéaire simple à partir de toutes les routes dans la zone d'étude. Cette image a été obtenue par rasterisation et utilisation du module DISTANCE (cf. fiche mémo tdi23sig15.htm#DISTANCE) avec le fichier de vecteurs de routes pour Westborough.
L'image TOWNDIST, troisième facteur, est une surface de distance-coût*, obtenue par le module COST (cf. fiche mémo tdi25sig.htm#COST) permettant de calculer le temps de trajet depuis le centre-ville. Il est obtenu à partir de deux fichiers vecteurs, le fichier des routes et un fichier définissant le centre-ville.
Le facteur final associé aux objectifs financiers des développeurs est la pente. L'image SLOPES a été obtenue à partir d'un modèle numérique de terrain (MNT) de la région de Westborough 3.
3 MCEROAD, un fichier vecteurs de routes ; MCECENTER, un fichier vecteurs indiquant le centre ville et MCEELEV, un fichier d'altitude, se trouvent tous dans le fichier comprimé MCESUPPLEMENTAL. Le calcul de la distance-coût utilise l'option croissance du coût (COSTGROW) et une surface de frottement où les routes ont une valeur de 1 et les zones hors des routes ont une valeur de 3.
g) Examinez les images ROADDIST, TOWNDIST et SLOPES à l'aide de la palette standard IDRISI. Affichez MCELANDUSE avec la palette Qualitative.
1. Quelles sont les unités de valeur pour chacun de ces facteurs continus ? Sont-elles comparables?
2. Les données catégorielles (telles que l'utilisation du sol) peuvent-elles être évaluées en termes d'aptitude continue ? Comment ?
Alors que les facteurs ci-dessus sont importants pour les développeurs, d'autres facteurs doivent être pris en compte, notamment ceux qui sont d'importance pour les écologistes.
Les écologistes sont préoccupés par la contamination de l'eau provenant des systèmes d'épuration et d'autres pollutions des eaux non résidentielles. Bien que nous n'ayons pas de données relatives aux eaux souterraines, nous pouvons utiliser l'eau de source, les zones humides et les cours d'eau comme substituts (c'est-à-dire l'image MCEWATER). La distance entre ces objets a été calculée et se trouve dans l'image WATERDIST. Notez qu'une zone tampon de 50 mètres autour de ces mêmes objets était considérée comme une contrainte absolue. Cela n'empêche pas l'utilisation de la distance entre ces objets comme facteur, pour les écologistes, afin de localiser un nouveau projet de développement encore plus loin de ces zones sensibles (c'est-à-dire que ce développement résidentiel DOIT être au moins à 50 mètres de l'eau, mais plus la distance est grande, mieux c'est).
Le dernier facteur à prendre en compte est la distance aux zones déjà urbanisées. Les écologistes aimeraient voir le nouveau développement résidentiel près des terrains actuellement construits, ce qui augmenterait les espaces ouverts en ville et conserverait les zones aptes à la vie sauvage à distance de tout développement. La distance des zones développées, DEVELOPDIST, a été créée à partir de l'image initiale de l'utilisation du sol.
h) Examinez les images WATERDIST et DEVELOPDIST à l'aide de la palette IDRISI standard.
3. Quelles sont les unités de valeurs pour chacun de ces facteurs continus ? Sont-ils comparables entre eux ?
Nous disposons maintenant des huit images qui représentent les critères à normaliser et agréger à l'aide d'un certain nombre d'approches par les méthodes MCE. L'approche booléenne est étudiée dans cet exercice alors que les deux exercices suivants concernent d'autres approches. Sans tenir compte de l'approche utilisée, l'objectif consiste à créer une image finale d'aptitude au développement résidentiel.
La première méthode qui sera utilisée pour résoudre ce problème d'évaluation multicritère (MCE) est l'approche booléenne courante. Tous les critères (contraintes et facteurs) seront normalisés en valeurs booléennes (0 et 1) et la méthode d'agrégation sera l'intersection booléenne (multiplication des critères). Il s'agit là de la méthode SIG la plus courante d'évaluation de plusieurs critères, utilisée de façon extensive dans les exercices précédents (par exemple fiche mémo tdi22sig15.htm et tdi23sig15.htm). Tandis que cette technique est courante, nous verrons que la normalisation booléenne et l'agrégation limitent sévèrement l'analyse et contraint les choix résultants d'attribution du terrain. Les exercices suivants étudieront d'autres approches.
Alors qu'il est clairement approprié d'exprimer les contraintes en termes booléens, il n'est pas toujours évident de savoir comment les données continues (par exemple les pentes) peuvent effectivement être transformées en valeurs booléennes. Cependant, la logique de l'agrégation booléenne exige que tous les critères (contraintes et facteurs) soient normalisés à la même échelle booléenne de 0 ou 1. Tous les facteurs continus développés ci-dessus doivent être transformés en contraintes booléennes comme dans les exercices précédents. Pour chaque facteur, une décision nette, précise et définitive ("crisp" ou "hard") doit être prise sur ce qui définit les zones adaptées au développement. Les règles relatives aux décisions pour chaque facteur sont indiquées ci-après.
Des quatre types d'utilisation du sol disponibles pour le développement résidentiel, les boisements et les espaces ouverts et non développés sont les moins coûteux et seront considérés comme également adaptés par les développeurs, tandis que tous les autres types d'occupation du sol seront considérés comme complètement inaptes. Notez que ce facteur, exprimé comme une contrainte booléenne, rendra redondante la contrainte utilisation du sol étudiée précédemment. Dans les exercices ultérieurs, ce ne sera pas le cas.
i) Affichez une image booléenne appelée LANDBOOL, créée à partir de la carte utilisation du sol MCELANDUSE à l'aide du module RECLASS. Dans l'image LANDBOOL, les zones adaptées ont la valeur 1 et les zones inadaptées ont la valeur 0.
Pour maintenir au plus bas les coûts de développement, les zones les plus proches des routes sont considérées comme plus adaptées que celles qui en sont éloignées. Cependant, pour une analyse booléenne il est nécessaire de reclasser notre image continue de la distance entre les routes en une expression booléenne des distances aptes et de celles qui ne le sont pas Nous allons reclasser notre image de la distance par rapport aux routes telle que les zones inférieures à 400 mètres de toute route sont adaptées et celles qui sont égales ou supérieures à 400 mètres ne le sont pas.
j) Affichez une image booléenne appelée ROADBOOL, créée à l'aide de RECLASS avec l'image de distance continue, ROADDIST. Dans cette image, les zones situées à moins de 400 mètres d'une route ont une valeur de 1 et celles qui sont au-delà de 400 mètres ont une valeur de 0.
Les maisons construites près du centre ville apporteront un revenu supérieur aux développeurs. La distance par rapport au centre-ville est fonction du temps de transport sur les routes de la zone d'étude (ou routes d'accès potentiel, potential access roads) qui a été calculé à l'aide de la fonction "distance / coût". Puisque les développeurs sont plus intéressés par les zones situées à moins de 10 minutes de voiture du centre-ville, nous avons estimé que c'est l'équivalent de 400 équivalent-pixels (grid cell equivalents, GCE) dans l'image "distance / coût". Nous avons reclassé la surface "distance / coût" telle que tout emplacement est adapté s'il est inférieur à 10 minutes ou 400 GCEs du centre ville. Ces 400 GCE ou au-delà ne sont pas adaptés.
k) Affichez une image booléenne appelée TOWNBOOL, créée à partir de l'image "distance / coût" TOWNDIST. Dans la nouvelle image, une valeur 1 est donnée aux zones à moins de 10 minutes du centre-ville.
Parce que des pentes relativement faibles rendent la construction de maisons et de routes moins coûteuse, nous avons reclassé notre image de pentes de sorte que les zones dont la pente est inférieure à 15% sont considérées comme aptes et celles égales ou supérieures à 15% sont considérées inaptes.
l) Affichez une image booléenne appelée SLOPEBOOL, créée à partir de l'image des pentes, SLOPES.
Comme les eaux souterraines locales sont menacées par la pollution et le tarissement du système de distribution, les responsables de l'environnement ont fait remarquer que des zones plus éloignées des points d'eau et des zones humides sont plus adaptées que celles qui en sont proches. Bien que ces zones soient déjà protégées par un tampon de 50 mètres, les écologistes souhaiteraient une extension supplémentaire de 50 mètres. Dans ce cas, les zones adaptées seront éloignées d'au moins 100 mètres de toute source d'eau ou zone humide.
m) Affichez une image booléenne appelée WATERBOOL, créée à partir de l'image des distances appelée WATERDIST. Dans l'image booléenne, les zones adaptées ont une valeur de 1.
Enfin, les zones situées à moins de 300 mètres des secteurs bâtis sont considérées par les écologistes, cherchant à préserver l'espace inoccupé, comme plus adaptées à de nouveaux développements.
n) Affichez une image booléenne appelée DEVELOPBOOL, créée à partir de DEVELOPDIST par affectation de la valeur 1 aux zones situées à moins de 300 mètres des zones déjà urbanisées.
Maintenant que tous nos facteurs ont été convertis en images booléennes (c'est-à-dire transformés en contraintes), nous sommes prêts à procéder à leur agrégation. Dans la procédure la plus typique d'agrégation booléenne, les huit images sont multipliées de façon à produire une seule image d'aptitude. Cette procédure est l'équivalent d'une opération logique AND et peut être réalisée de plusieurs façons dans Idrisi, [c'est-à-dire à l'aide de l'assistant à la prise de décision (Decision Making Wizard), le module MCE, une série d'opérations de multiplication OVERLAY, ou une expression logique (Image Calculator) multipliant toutes les images].
En évaluant les résultats d'une analyse MCE, il est
très pratique de comparer l'image résultante aux images
des critères d'origine, ce qui est facilement
réalisé en groupant les images dans une collection,
avec Collection editor, puis en utilisant l'outil
d'interrogation des propriétés des objets (Feature
properties) à partir du menu Composer et de la
barre d'outils avec cette icône.
o) Ouvrez la boîte de dialogue Display Launcher et appelez la liste d'options où vous devriez voir le fichier appelé MCEBOOLGROUP dans la liste, signalé par un petit signe plus. Il s'agit d'un fichier de groupe d'images déjà créé à l'aide d'un Collection Editor. Cliquez sur le signe plus pour voir la liste des fichiers contenus dans le groupe. Choisissez MCEBOOL et appuyez sur OK. Notez le changement du nom du fichier indiqué dans la boîte d'entrée Display Launcher MCEBOOLGROUP.MCEBOOL. Choisissez la palette Qualitative et cliquez sur OK pour afficher MCEBOOL4.
4 Les outils interactifs pour les collections (zoom et interrogation de la propriété des objets pour tous les membres de la collection) ne sont disponibles que lorsque l'image ou les images ont été affichées en tant que membres de la collection, avec le nom logique complet. Si vous affichez MCEBOOL sans sa référence de collection, il ne sera pas reconnu comme membre de la collection.
p) Utilisez l'outil d'interrogation des propriétés des objets (à partir de son icône de barre d'outils ou du bouton dans le menu Composer) et explorez la collection MCEBOOLGROUP. Cliquez sur l'image pour vérifier les valeurs contenues dans l'image finale et les huit images de critère. L'affichage des propriétés des objets peut être repositionné par cliquer-glisser.
4. Qu'est- ce qui doit être vrai de toutes les images de critères pour que MCEBOOL ait la valeur 1? Y a-t-il une indication dans MCEBOOL du nombre de critères qui ont été remplis dans n'importe quel autre cas ?
5. Pour les zones ayant la valeur 1, existe-t-il une indication en termes de distance par rapport aux routes etc. ? Parmi les terrains aptes, comment est-il possible de choisir les plus adaptés pour le développement résidentiel ?
Il doit être clair qu'une valeur 1 dans l'image finale d'aptitude n'est possible que là où les huit critères ont aussi la valeur 1, alors que la valeur 0 peut être le résultat d'un seul critère à 0. Dans ce cas, l 'aptitude pour un critère ne peut compenser le manque d 'aptitude pour un autre. En d'autres termes, ils ne peuvent s'échanger, et en outre, parce que l'analyse multicritère booléenne est une opération logique AND (ET, minimum), en termes de risque, est excessivement prudente. C'est seulement par la conformité exacte de tous les critères qu'un emplacement est considéré comme apte. Le résultat fournit le meilleur emplacement possible pour le développement résidentiel et aucun emplacement moins adapté n'a été identifié.
Ces propriétés (pas de compromis et absence de risque) peuvent convenir pour de nombreux projets. Cependant, dans notre cas, nous pouvons imaginer que nos critères doivent pouvoir être compensés. Nous ne sommes pas uniquement intéressés par l'absence de risque extrême. Par exemple, un emplacement loin du centre-ville (non adapté si ce seul critère est pris en considération) pourrait être excellent sous d'autres aspects. Même s'il peut ne pas être l'emplacement le plus adapté, nous pouvons souhaiter le considérer comme tel à un certain degré.
A l'autre extrémité du "continuum du risque" se trouve la méthode d'agrégation maximum du OR booléen (OU, maximum). Tandis que le AND booléen requiert que tous les critères soient remplis pour qu'une zone soit considérée comme apte, le OR booléen implique qu'au moins un critère soit rempli, ce qui est très nettement risqué parce que pour n'importe quelle zone indiquée comme apte, tous les critères sauf un peuvent être inacceptables.
q) Affichez l'image BOOLOR à l'aide de la palette Qualitative, créée au moyen de l'opération logique OR contenue dans Image Calculator. Vous pouvez voir que la presque totalité de l'image est représentée comme apte lorsque le regroupement OR booléen est utilisé.
6. Décrivez BOOLOR. Pouvez-vous imaginer une façon d'utiliser chaque facteur booléen pour créer une image d'aptitude située quelque part entre les extrêmes de AND et OR en termes de risque ?
Les exercices suivants utiliseront d'autres procédures de normalisation et d'agrégation qui nous permettront de modifier le niveau de compromis et de risque. Les résultats seront des images d'aptitude continue plutôt que des images booléennes strictes d'aptitude ou d'inaptitude absolue.
Une autre limite de l'approche booléenne simple que nous avons utilisée ici est la nécessité pour tous les facteurs d'être d'égale importance dans la carte finale d'aptitude. Il est peu probable que ce soit le cas. Certains critères peuvent être très importants pour déterminer l'aptitude globale pour une zone tandis que d'autres peuvent n'avoir qu'une importance marginale. Cette limite peut être contournée par la pondération des facteurs et leur regroupement à l'aide d'une "moyenne" linéaire pondérée (weighted linear average) type WLC. Les coefficients de pondération attribués régissent le niveau de compensation d'un facteur par un autre. Alors que cela serait possible avec les images booléennes que nous avons produites, nous laisserons l'exploration de la méthode WLC pour l'exercice suivant.
Le résultat multicritère booléen montre tous les emplacements aptes, suivant les critères développés ci-dessus. Cependant, il doit être clair que les zones aptes ne sont pas toujours contiguës et sont souvent éparpillées selon un modèle fragmenté. Pour les problèmes tels que la sélection des sites de développement résidentiel, des sites aptes mais de petite taille ne conviennent pas. Ce problème de contiguïté peut être traité par l'ajout d'une contrainte "post-agrégation" telle que "les zones aptes doivent aussi avoir une dimension de 20 hectares minimum". Cette contrainte doit être appliquée une fois que tous les emplacements aptes (quelle que soit leur dimension) ont été trouvés. Pour plus de renseignements à ce sujet, voir l'exercice 2-10.
Ne supprimez pas les images utilisées ou créées dans cet exercice, car elles serviront pour les exercices suivants.
NB : les mots suivis de "*" font partie du vocabulaire géographique, donc leur définition doit être connue. Faites-vous un glossaire.