A propos
Cette carte permet de visualiser les résultats de classifications réalisées à partir de données carroyées de densité de population et de bâti. Elle présente différentes caractérisations de la morphologie de 50 aires urbaines françaises. Les données utilisées sont finement localisées sur des grilles régulières à 200 mètres de résolution, ce qui permet d'obtenir une image plus détaillée de la composition morphologique des aires urbaines 2010 traditionnellement étudiées sur la base du découpage communal. N'hésitez pas à tester les différentes variables et cartes présentant la composition de chaque aire urbaine selon :
- la population (nombre d'habitants);
- la surface bâtie (m²);
- l'entropie des surfaces bâties (bit/symbol);
- la composition en tissus urbains;
- la composition en morphotypes de développement urbain repris des modèles urbains classiques (modèle de Vön Thunen, théorie des lieux centraux, modèles de l'Ecole de Chicago, etc.).
Toute configuration spatiale relève de la combinaison éventuellement très complexe de mécanismes simples.
Citation de Roger Brunet extraite de l'article La carte-modèle et les chorèmes, paru dans Mappemonde (1986).
Des pixels pour décrire les aires urbaines
Pour ce travail les données en entrée sont des variables de densité spatialisées sur des grilles régulières à mailles de 200 mètres de côté. Ce format de données est similaire à celui des données carroyées diffusées par l'INSEE et cartographiées dans la galerie France pixels. Il présente plusieurs avantages pour analyser la composition des aires urbaines :
- il offre une grille de lecture neutre et indépendante des maillages administratifs qui facilite les comparaisons de territoires différents;
- il facilite le calcul d'indicateurs par agrégation d'autres sources de données,
- en plus de faciliter l'application d'analyses multi-échelles et de méthodes d'analyse statistique issues du traitement d'images.
Avec un tel format de données, on peut potentiellement utiliser une variété de thématiques pour décrire l'organisation des aires urbaines selon des caractéristiques morphologiques, fonctionnelles, socio-économiques, environnementales, etc. Mais l'utilisation des grilles qui n'en est qu'à ses débuts en France et la finesse de localisation (et le problème de confidentialité statistique) font que seul un nombre restreint de variables se trouvait disponible au début de ce travail (en 2011).
Trois variables de densité sont donc considérées pour décrire les aires urbaines :
- la population issue des données carroyées de l'INSEE;
- la surface bâtie et l'entropie des surfaces bâties calculée par agrégation des bâtiments issus de la BD Topo de l'IGN ;
Ces variables fournissent une image de la configuration morphologique des aires urbaines : elles permettent de caractériser l'organisation d'espaces bâtis différenciés par leur forme et leur fonction.
Modèle chorématique général.
Caractériser la structure morphologique des aires urbaines
L'objectif du travail présenté ici est de décrire la structure morphologique des aires urbaines à partir de données, tout en ayant en tête un certain modèle théorique. Ce modèle théorique (représenté à gauche sous forme de modèle chorématique) intervient comme un support pour guider l'exploration des données et pour ensuite interroger la diversité des configurations spatiales qui peuvent être observées à partir de données.
Ce modèle théorique sert à figurer les éléments pertinents de l'organisation spatiale qui devront être identifiés à partir des données.
Comment construire ce modèle à partir des données ?
Le passage de données à l'échelle du pixel à une représentation chorématique décrivant l'organisation des villes à une meso-échelle se fait en articulant les échelles d'analyses pour faire progressivement remonter la connaissance des éléments de la structure urbaine. Pour 50 aires urbaines différentes, les modèles sont construits en deux étapes d'analyse à l'aide outils mathématiques de classification :
- Une analyse à l'échelle du pixel, où les trois variables de densités sont utilisées pour identifier des régions d'images régularisées correspondant à différentes catégories de tissus urbains.
- Une analyse à l'échelle de la région d'image, où les tissus urbains sont enrichis et transformés en morphotypes décrivant l'organisation en tenant compte des relations spatiales entre régions.
Les méthodes de classification
Le défi de ce travail de modélisation a été d'opérationnaliser des méthodes de classification supervisée de façon à obtenir automatiquement les cartes des 50 aires urbaines avec un minimum de connaissance et d'intervention humaine lors du processus de classification.
L'apprentissage par transfert
Pour les tissus urbains, une méthode de classification markovienne a été développée dans un cadre d'apprentissage par transfert afin de limiter le coût d'acquisition de nouveaux labels pour chaque nouvelles aires urbaines à analyser : au lieu de construire un nouveau modèle de classification supervisée, on adapte un modèle existant en tenant des possibles variations de distributions statistiques et spatiales d'une aire urbaine à l'autre.
Cette approche a permis de cartographier les 50 aires urbaines à partir de labels collectés sur seulemet 4 aires urbaines (Besançon, Lyon, Strasbourg, Tours).
Le raisonnement spatial
Pour les morphotypes, une méthode de classification par règles de décision spatiales a été mise au point afin de formaliser de manière automatique le travail d'analyse visuelle qui peut être fait pour construire un modèle chorématique à partir d'une carte. L'arbre de classification est composé de règles de raisonnement spatial qualitatif permettant d'analyser les relations spatiales et positions relatives de chaque région d'image.
Cette approche a permis de modéliser automatiquement et de façon comparable la structure des 50 aires urbaines en tenant compte d'informations qualitatives et spatiales.
Quelques cartes à explorer
Voici une courte sélection de cartes à explorer, correspondant à une partie des villes cartographiées. Il suffit de cliquer.
