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Autocorrélation spatiale : une introduction au SIG

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Description

Cette séance de cours introduit le concept d'autocorrélation spatiale dans les systèmes d'information géographique (SIG), couvrant des sujets tels que l'autocorrélation spatiale globale, les schémas de pondération, le coefficient de régression I de Moran et le rapport de continuité. Il explique comment déterminer les schémas de pondération spatiale appropriés, calculer l'I mondial de Moran, et évaluer sa signification. La séance de cours se penche également sur le rapport de contiguïté et la cartographie statistique, explorant l'utilisation d'un seul indice pour quantifier l'autocorrélation spatiale. De plus, il traite des définitions de quartiers pour les points et les polygones, des schémas de pondération spatiale et de la visualisation de la structure spatiale par des ruptures naturelles.

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

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Concepts associés (32)

Analyse spatiale

vignette|200px|Carte de cas de choléra pendant l'épidémie de 1854 à Londres L'analyse spatiale est une approche géographique qui étudie les localisations et les interactions spatiales en tant que composantes actives des fonctionnements sociétaux. Elle part du postulat selon lequel l'espace est acteur organisé. C'est une science nomothétique donc elle vise à proposer une approche modélisée de l'espace géographique en mettant en évidence des formes récurrentes d'organisation spatiales et des théories, notamment à travers diverses notions-clés : distance, réseaux, structure, .

Système d'information géographique

Un système d'information géographique ou SIG (en anglais, geographic information system ou GIS) est un système d'information conçu pour recueillir, stocker, traiter, analyser, gérer et présenter tous les types de données spatiales et géographiques. L’acronyme SIG est parfois utilisé pour définir les « sciences de l’information géographique » ou « études sur l’information géospatiale ». Cela se réfère aux carrières ou aux métiers qui impliquent l'usage de systèmes d’information géographique et, dans une plus large mesure, qui concernent les disciplines de la géo-informatique (ou géomatique).

Geographic information science

Geographic information science (GIScience, GISc) or geoinformation science is a scientific discipline at the crossroads of computational science, social science, and natural science that studies geographic information, including how it represents phenomena in the real world, how it represents the way humans understand the world, and how it can be captured, organized, and analyzed. It is a sub-field of geography, specifically part of technical geography.

Information géographique

L'information géographique est la représentation d'un objet ou d'un phénomène réel ou imaginaire, présent, passé ou futur, localisé dans l'espace à un moment donné et quelles qu'en soient la dimension et l'échelle de représentation. thumb|300px|Autre exemple, illustrant la présentation de données à une échelle plus locale que ci-dessus. On distingue habituellement deux types d'information géographique : des informations de base ou de référence (ex.

Autocorrélation

L'autocorrélation est un outil mathématique souvent utilisé en traitement du signal. C'est la corrélation croisée d'un signal par lui-même. L'autocorrélation permet de détecter des régularités, des profils répétés dans un signal comme un signal périodique perturbé par beaucoup de bruit, ou bien une fréquence fondamentale d'un signal qui ne contient pas effectivement cette fondamentale, mais l'implique avec plusieurs de ses harmoniques. Note : La confusion est souvent faite entre l'auto-covariance et l'auto-corrélation.

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Séances de cours associées (64)

Autocorrélation spatiale: Moran's I

Couvre l'autocorrélation spatiale globale et l'interprétation I de Moran par des coefficients de régression et des schémas de pondération spatiale.

Variables discrètes, propriétés géométriques MOOC: Systèmes d’Information Géographique 2

Couvre les propriétés géométriques des variables discrètes dans le SIG, y compris l'emplacement, la taille et la forme.

Dépendance spatiale : Autocorrélation et analyse

Introduit la dépendance spatiale, le paradoxe des statistiques classiques, et le biais dans la régression linéaire.

Variables discrètes, propriétés géométriques MOOC: Systèmes d’Information Géographique 2

Couvre les variables discrètes dans les systèmes d'information géographique et leurs propriétés géométriques, y compris l'arrangement spatial et l'autocorrélation.

Autocorrélation spatiale: Pondération spatiale

Introduit l'autocorrélation spatiale, les schémas de pondération spatiale et les méthodes d'analyse de l'association spatiale à l'aide de statistiques de distance.

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