Les cartes de répartitions par points gagnent à être analysées automatiquement en termes de densité afin de mettre en évidence la répartition spatiale. (suite…)
Les apprentissages réalisés à l’aide d’un SIG visent à illustrer le concept disciplinaire centre-périphérie et plus précisément des facteurs qui influencent la périphérisation des commerces. Pour le dire autrement, un SIG permet de visualiser l’intérêt pour un centre commercial de se localiser plutôt en périphérie d’un centre urbain qu’en son centre.
Illustration dans le cas de Hannut
Démarche technique
Comparaison des deux situations : la situation périphérique est manifestement orientée vers l’accès en voiture (la population visée à pied est insignifiante, le parking et aisé et gratuit, la population visée par la voiture et plus de 10 fois supérieure à celle du centre de la localité)
La situation de Hannut sert de cas de référence. Les participants appliquent ces deux ensembles d’analyses spatiales pour la localité proche de leur école.
Cette analyse peut être combinée avec un relevé sur le terrain des cellules vides dans le centre de la localité afin de mettre en évidence d’éventuelles corrélations entre la périphérisation des commerces et la dynamique commerciale du centre. (cfr. Survey123, formation de février 2019).
Illustrations
Zone de chalandise (10 minutes à pied) pour un commerce situé dans le centre de Hannut et population se situant dans cette zone en 2017.
Zone de chalandise (10 minutes à pied) pour un commerce situé en périphérie de Hannut et population se situant dans cette zone en 2017.
Zone de chalandise (10 minutes en voiture) pour un commerce situé en périphérie de Hannut et population se situant dans cette zone en 2017.
Supports documentaires relatifs à l’utilisation des pesticides : exemple sur http://cesj.maps.arcgis.com/apps/MapJournal/index.html?appid=518505a85cfd406b93f16ce912f4579e
Supports cartographiques pour la formation : http://arcg.is/154fbv.
Partant des informations relatives à de l’utilisation des pesticides dans le monde agricole et la situation particulière de la culture de la pomme de terre (voir dossier dans le lien ci-dessus), un SIG permet de répondre facilement à des questions telles que :
Exemple d’identification du nombre de personnes qui résident à moins de 300 mètres d’un champ de pommes de terre dans un espace de la région de Hannut.
Démarches techniques à apprendre pour obtenir cette information :
Dès lors que cette analyse est réalisée pour un espace, tous les autres espaces analyses peuvent être comparés à ce cas de référence pour apprécier la plus ou moins grande vulnérabilité d’une population.
Illustrations
Filtre pour mettre en évidence la localisation des champs de PDT en 2018
Identification des espaces à moins de 300 mètres d’un champ de PDT
Regroupement des espaces en un seul pour comptage (dissoudre les limites)
Précaution.
Une analyse spatiale est une opération qui consomme des crédits. Ces crédits sont octroyés gratuitement pour les écoles (30.000 crédits pour deux ans). Une analyse spatiale consomme généralement 0.2 à 0.3 crédit par point, ligne ou surface analysée. C’est donc très peu. De plus, pour chaque utilisateur, le système fixe un quota de 20 crédits. L’administrateur de la licence est averti quand un utilisateur a épuisé ses crédits et il peut lui en remettre en 1 clic.
L’exemple montre comment dessiner automatiquement des zones de desserte.
Par exemple, quel espace se situe à moins de 10 minutes en voiture d’un magasin (ou 10 minutes à pied) ou quel espace se situe à moins de 10 km.
Créer une carte et ajouter une note de carte (commerces périphériques dans l’exemple ci-dessous) afin de placer un repère à l’endroit du magasin qui vous intéresse.
Sous la couche, cliquez sur l’icône “Effectuer une analyse” puis …
Complétez les informations en vous aidant de l’exemple ci-dessous.
Patientez et votre analyse est réalisée. La zone de chalandise est tracée.
Cliquez maintenant sur l’icône “Effectuer une analyse” sur la nouvelle couche qui a été créée (zone de chalandise) puis …
Dans la fenêtre qui s’affiche, cliquez sur “Sélectionner des variables” puis …
Puis …
Nommez la couche de résultat (pas d’accent ou de caractère spécial) et cliquez sur “Exécuter l’analyse”.
Une nouvelle couche est créée, elle a exactement la même forme que la précédente. Ne sélectionnez que cette couche et cliquez dessus (sur la carte).
Une boite de dialogue s’ouvre et vous donne des renseignements dont le nombre d’habitants en 2017.
L’exemple ci-dessous va combiner certains apprentissages déjà réalisés plus haut.
Sélectionnez l’adresse de la couche de l’aléa d’inondation à partir de WalOnMap en allant dans Accès puis en copiant l’adresse du service de visualisation ESRI-REST (https://geoservices.wallonie.be/arcgis/rest/services/EAU/ALEA_2016/MapServer)
Intégrez cette couche dans une carte d’ArcGIS Online par “Ajouter” puis “Ajouter une couche à partir du Web” (en sélectionnant “Service Web ArcGIS Server”).
Zoomez sur Barvaux comme illustrée ci-dessous (le changement du fond de carte n’est pas indispensable).
Ajoutez une note de carte (nommez cette note “Aléa inondation”) en redessinant approximativement l’espace concerné par l’aléa d’inondation pour obtenir une couche semblable à celle illustrée ci-dessous.
Vous obtenez un résultat qui ressemble à ceci:
Sélectionnez votre couche (note de carte) nommée Aléa inondation puis …
Choisissez l’analyse “Enrichissement de données”
Ajoutez une variable comme illustré ci-dessous et cliquez sur “Appliquer” quand vous avez terminé.
Donnez un nom valide à la couche (pas d’accent ou autres caractères spéciaux) et veillez à ce que la case à cocher soit bien activée pour limiter l’analyse à la partie visible de la carte.
Cliquez ensuite sur « Exécuter l’analyse ».
Patientez et une nouvelle couche est créée. La forme sur cette couche est la même que celle dessinée dans les notes de carte.
Sélectionnez uniquement cette nouvelle couche et cliquez sur la carte.
La fenêtre contextuelle donne des renseignements, dont la population dans cet espace.
Dans l’exemple illustré, il y avait 515 personnes dans l’espace concerné par l’aléa d’inondation.
L’exemple illustre comment dessiner des espaces d’exclusion dans le cadre de l’implantation de zones d’éoliennes.
En reprenant la sélection effectuée dans l’exemple de filtre ICI, l’analyse va permettre de tracer des espaces d’exclusion par rapport aux habitations. Un exemple de critères est proposé le site “Groupe d’information sur les éoliennes (La Roche-en-Ardenne)“. D’autres critères d’exclusion pourront s’ajouter tels que les espaces Natura2000 ou les forêts). Vous pouvez aussi directement charger la carte avec le filtre ci-dessous déjà effectué sur http://arcg.is/0yzXu5
Ayant filtré les zones d’habitat à caractère rural:
Effectuez l’analyse suivante pour une éolienne d’une puissance de 3MW (exclusion de 658 mètres):
Complétez les informations et donnez un nom valide à votre couche (pas d’accent ou caractères spéciaux).
Patientez et observez le résultat.
Les fichier KML sont des fichiers qui intègrent des points, des lignes ou des surfaces.
Ces fichiers peuvent être lus sur Google Earth, Earth Online, ArcGIS Earth. Ils peuvent aussi être intégrés dans ArcGIS Online. (suite…)