Séance de cours

Phénomène spatial continu, échantillonnage

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Description

Cette séance de cours traite des procédures d'échantillonnage utilisées dans l'analyse des phénomènes continus dans l'espace géographique, tels que les niveaux de précipitation ou les propriétés chimiques des masses d'eau. L'échantillonnage est nécessaire en raison de l'impossibilité de mesurer chaque point du territoire. Il précède les méthodes d'interpolation qui prédisent les valeurs des variables continues. Diverses procédures d'échantillonnage sont appliquées en fonction des caractéristiques du territoire et des phénomènes analysés, visant à minimiser l'incertitude de prédiction en répondant à des contraintes spécifiques telles que la délimitation précise de la zone d'étude, la représentativité spatiale et des points de mesure suffisants et homogènes.

Dans MOOC

Systèmes d’Information Géographique 2

Cette seconde partie du cours porte sur les méthodes d'analyse spatiale et les techniques de représentation de l'information géoréférencée. Vous apprendrez notamment à:

Analyser les propriétés spatiales de variables discrètes, par exemple en quantifiant l’autocorrélation spatiale;
Travailler avec des variables continues (échantillonnage, interpolation et construction de courbes d’isovaleurs)
Utiliser les modèles numériques d'altitude et leurs dérivées (pente, orientation, etc.);
Utiliser des techniq

Source officielle

Concepts associés (17)

Interpolation numérique

En analyse numérique (et dans son application algorithmique discrète pour le calcul numérique), l'interpolation est une opération mathématique permettant de remplacer une courbe ou une fonction par une autre courbe (ou fonction) plus simple, mais qui coïncide avec la première en un nombre fini de points (ou de valeurs) donnés au départ. Suivant le type d'interpolation, outre le fait de coïncider en un nombre fini de points ou de valeurs, il peut aussi être demandé à la courbe ou à la fonction construite de vérifier des propriétés supplémentaires.

Échantillonnage (statistiques)

thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.

Échantillonnage stratifié

vignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.

Interpolation multivariée

En analyse numérique, linterpolation multivariée ou linterpolation spatiale désigne l'interpolation numérique de fonctions de plus d'une variable. Le problème est similaire à celui de l'interpolation polynomiale sur un intervalle réel : on connait les valeurs d'une fonction à interpoler aux points et l'objectif consiste à évaluer la valeur de la fonction en des points . L'interpolation multivariée est notamment utilisée en géostatistique, où elle est utilisée pour reconstruire les valeurs d'une variable régionalisée sur un domaine à partir d'échantillons connus en un nombre limité de points.

Interpolation polynomiale

En mathématiques, en analyse numérique, l'interpolation polynomiale est une technique d'interpolation d'un ensemble de données ou d'une fonction par un polynôme. En d'autres termes, étant donné un ensemble de points (obtenu, par exemple, à la suite d'une expérience), on cherche un polynôme qui passe par tous ces points, p(xi) = yi, et éventuellement vérifie d'autres conditions, de degré si possible le plus bas. Cependant, dans le cas de l'interpolation lagrangienne, par exemple, le choix des points d'interpolation est critique.

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Séances de cours associées (64)

Modèles d'altitude : Variables dérivées

Couvre les indicateurs de relief globaux, les modèles d'altitude, la pente, l'orientation, la courbure et les indices morphologiques pour la description du terrain.

Récepteurs sans fil: Décalage horaire et phase

Couvre l'impact et la compensation du décalage temporel et de phase dans les récepteurs sans fil.

Échantillonnage pratique et interpolation

Couvre l'échantillonnage pratique, les défis d'interpolation, la représentation spectrale et les propriétés de Fourier Transform.

Échantillonnage: Phénomène spatial continu MOOC: Systèmes d’Information Géographique 2

Couvre différentes procédures et propriétés d'échantillonnage spatial dans les systèmes d'information géographique.

Traitement du signal numérique: Théorie

Couvre la théorie du traitement du signal numérique, y compris l'échantillonnage, les méthodes de transformation, la numérisation et les contrôleurs PID.

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Échantillonnage (statistiques)

Échantillonnage stratifié

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Interpolation polynomiale

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