Vincent GODARD

Département de Géographie

Université de Paris 8

Cours de Master 1 - Introduction à la modélisation


V.1.1.6 - Dernière mise à jour : 21/09/2017

Descriptif du cours

 

Cet E.C. de master 1 est constitué de six séances et d'un certain nombre d'exercices en autoformation (TD ou TP à finir en autonomie). Il sera validé à la fin du second semestre. Il est destiné en priorité aux étudiants du G2M et du G2A puis à ceux qui souhaitent se perfectionner en SIG.

 

Objectifs : deux objectifs sont visés

1) aborder la modélisation avec TerrSet (ex. Idrisi). On abordera certaines fonctions SIG qui permettent la modélisation spatio-temporelle et en particulier le changement d'affectation des terres (LCM). Une autre forme de modélisation avec l'algèbre cartographique (Map algebra) et les régressions linéaires avec des images sera abordée.

2) se former aux projets transversaux et collaboratifs à l'aide d'une problématique commune que chacun enrichira par ses recherches et apports.

 

  Séances de TP possibles :

- en salle du libre service du BAPN (ex. IPT) et, éventuellement, en C210 en fonction de ses disponibilités.

Consulter au préalable le planning de la disponibilité de la C210

- à voir pour la D132 avec Laurent PARDON

 + jours et heures à définir en fonction de la présence des tuteurs

- prévoir une clef USB pour le stockage des travaux et les sauvegardes.

 

Le programme

 

1) Programme des enseignements avec utilisation d'un logiciel en mode raster : TerrSet (ex. Idrisi)

Il s'agit en général d'exercices rédigés pour IDRISI 15 Version Andes (anciennement Idrisi 32 ou Kilimanjaro). Pour les versions antérieures, on se reportera à quelques traductions réalisées pour IDRISI V.2. Pour les versions ultérieures (TerrSet, Selva, Taïga...), il faudra adapter. Il y a parfois quelques différences.

A1 - Le programme en Introduction à la modélisation

1) Modélisation et SIG

 1.1 Introduction par la régression linéaire simple

 1.2 Régression linéaire multiple
1.3 Régression logistique
1.4 Modélisation du changement d'affectation des terres
- - - -
B1 - Organisation des didacticiels d'Idrisi 15 - Andes Edition

1) Prise en main d'IDRISI

(niveau L3)
1.1. L'environnement IDRISI
1.2. Affichage : couches et collections
1.3. Affichage : interaction entre les couches
1.4. Affichage : Surface -- Le survol ou simulateur de vol et l'éclairement
1.5. Affichage : Navigation dans les cartes et requêtage
1.6. Compositions cartographiques
1.7. Palettes, symboles et couches de texte
1.8. Structure des données et contrastage
1.9. Database Workshop : Travail sur les couches vecteurs
1.10. Database Workshop : Analyses et langage SQL
1.11. Database Workshop : Création de couches texte et visibilité des couches
-

2) Introduction aux SIG

(niveau L3)
2.1. Modélisation graphique de l'analyse
2.2. Interrogation de la base de données
2.3. Opérateurs de distances et de voisinage
2.4. Automatisation des analyses par macrocommandes
2.5. Opérateurs de distance-coûts et chemin de moindre coût
2.6. Calculs algébriques sur les cartes
-
-
C - Organisation des annexes

1) Annexes

Annexe 1 : Degrés de liberté
Annexe 2 : Formulation d'un test
Annexe 3 : Logarithmes
-

2) Tables

Table 1 : Khi2
Table 2 : t de Student
Table 3 : r de Bravais-Pearson
Table 4 : de l'écart-réduit
Table 5 : U Mann et Whitney
Table 6 : Rhô de Spearman
-
-
 

2) Planning

En C210, le lundi de 9 à 12h, sauf le mardi 18 avril et les mardis 2 et 9 mai.

séances dates cours
1 20/3 Introduction à la modélisation par la régression linéaire avec des images
2 27/3 Introduction à la modélisation du changement d'affectation des terres
3 18/4 Introduction au travail transversal et collaboratif
4 24/4 Travail transversal et collaboratif
5 2/5 Travail transversal et collaboratif
6 9/5 Travail transversal et collaboratif


4) Évaluation

- 1 note de TP portant sur les 6 TP d'algèbre cartographique et de changement d'affectation des terres de TerrSet (TP4.1 à TP6.3) ;

N° du TP
Date du rendu
nb de pages
TP2-6 Map Algebra
-
9
TP 4-1 Projects and Change Analysis
26/3
3
TP 4-2 Transition Potential Modeling
17/4
6
TP 4-3 Change Prediction + TP 4-4 Validation
23/4
4+2
TP 4-5 Modeling a REDD Project
1/8
11
TP 6-1 Habitat Assessment, Change and Gap Analysis
and Corridor Planning + TP 6-3 Maxent
8/8
9
4 points par TP (coef. 1 si rendu dans les temps ; 4 pts si OK, 2-3 si erreurs légères, 1 si manques importants !). Postez une présentation pdf.

=> accès à la plateforme Moodle pour déposer les TP (travaux)

 

- Notes (au 28/08/2017)

n° étudiant Nom Prénom TP 41 TP 42 TP 43 TP 44 TP 45 TP 61 TP 63 Total
12,312,800 BORICAUD Aurelia 1 1 0.5 0.5 4 4 - 11.0
16,708,846 BOURY Bilo 2 4 1.5 1.5 5 5 3 22.0
14,505,303 BY VANIE Aude-claire 2.5 3 0.5 0.5 4 2 - 12.5
15,611,028 CASCIO Charles 3 4 - - 4 4 2 17.0
16,708,746 CHAMINADE Noemie 2.5 3 1.5 1.5 5 5 3 21.5
12,310,417 DE CARVALHO Marisa 2.5 - 1.5 1.5 5 4 3 17.5
12,317,135 IMBERT Pierre-yves 2.5 3.5 1.5 1.5 5 5 3 22.0
16,704,518 KONSHINA Ekaterina 3 4 1.5 1.5 5 5 2 22.0
16,707,789 LEDUCQ Arthur 3 3 1.5 1.5 4 5 3 21.0
16,706,707 LETELLIER-PLOTTIN Camille 2 3 1.5 1.5 5 4 - 17.0
16,709,288 MBAYE Daouda 2 4 1.5 1.5 5 5 0 19.0
16,707,470 ROELANDT Nicolas 3 4 1.5 1.5 5 5 2 22.0
16,707,622 TAN Yode 3 3.5 1.5 1.5 5 5 3 22.5


note sur  3.0 4.0 1.5 1.5 5.0 5.0
20.0

- 1 travail transversal et collaboratif :

=> accès à la plateforme Moodle pour récupérer les données et déposer votre travail (rubrique Travaux)

 

2016-17 : Où s'est produit et se produira le changement d'occupation du sol en Seine-et-Marne ?

2015-16 : Où s'est produit et se produira le changement d'occupation du sol en Essonne ?


- Notes du DT (au ??/??/2017)

(cf. infra)


- 1 Note globale (au 28/08/2017) :

n° étudiant Nom Prénom TP Devoir Bonus Rattrap Moyenne Présence
12,312,800 BORICAUD Aurelia 11.0 0 0
5.5 67%
16,708,846 BOURY Bilo 22.0 17 0.25
19.8 83%
14,505,303 BY VANIE Aude-claire 12.5 0 0
6.3 67%
15,611,028 CASCIO Charles 17.0 0 0.25
8.8 83%
16,708,746 CHAMINADE Noemie 21.5 15 0
18.3 67%
12,310,417 DE CARVALHO Marisa 17.5 12 0
14.8 67%
12,317,135 IMBERT Pierre-yves 22.0 14 0
18.0 33%
16,704,518 KONSHINA Ekaterina 22.0 17 0.25
19.8 83%
16,707,789 LEDUCQ Arthur 21.0 12 0.25
16.8 83%
16,706,707 LETELLIER-PLOTTIN Camille 17.0 0 0
8.5 33%
16,709,288 MBAYE Daouda 19.0 - 0.25
- 83%
16,707,470 ROELANDT Nicolas 22.0 20 0.25
21.3 83%
16,707,622 TAN Yode 22.5 14 0.25
18.5 83%

 

 

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