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Impact des niveaux d’échelle sur l’étude des feux de forêts du sud-est de la France / Romain Louvet in Revue internationale de géomatique, vol 26 n° 4 (octobre - décembre 2016)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 26 n° 4 (octobre - décembre 2016) . - pp 445 - 466 Titre : Impact des niveaux d’échelle sur l’étude des feux de forêts du sud-est de la France Type de document : Article/Communication Auteurs : Romain Louvet, Auteur ; Didier Josselin, Auteur ; Cyrille Genre-Grandpierre, Auteur ; Jagannath Aryal, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 445 - 466 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] analyse de données [Termes IGN] analyse de sensibilité [Termes IGN] base de données [Termes IGN] cartographie statistique [Termes IGN] corrélation [Termes IGN] échelle cartographique [Termes IGN] France métropolitaine [Termes IGN] incendie de forêt [Termes IGN] problème d'unité zonale modifiable [Termes IGN] rendu (géovisualisation) [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (auteur) Le support spatial des données a potentiellement une forte influence sur le traitement statistique des observations. Cette problématique est connue en géographie sous le nom de Modifiable Areal Unit Problem (MAUP). Celle-ci survient lorsque différentes unités surfaciques peuvent être utilisées et que le résultat varie en fonction de ce choix. Dans cet article, nous présentons un état de l’art de ce problème. Considérant un des aspects du MAUP, à savoir l’influence du changement de niveau d’échelle, nous développons une méthode de visualisation de la sensibilité des statistiques à ce problème. Cette méthode est testée sur l’étude des feux de forêt du sud-est de la France, données issues de la base Prométhée, à partir desquelles nous recherchons des variables explicatives. Nos résultats montrent des variations des coefficients de corrélation en fonction des niveaux d’échelle et la possibilité de sélectionner les variables et les niveaux d’échelle en fonction de cette variabilité. Nous proposons deux méthodes : (i) utiliser la visualisation de ces variations afin d’améliorer la robustesse de l’analyse de corrélation en sélectionnant les informations pertinentes selon leur sensibilité au MAUP, (ii) sélectionner un niveau d’échelle pour lequel le résultat est le plus différent possible d’une redistribution spatiale aléatoire de la variable dépendante. Numéro de notice : A2016--046 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2016.00012 En ligne : http://dx.doi.org/10.3166/rig.2016.00012 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84067 [article]

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047-2016041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible