IGD

Institut de géographie et durabilité de l'Université de Lausanne
Projets de recherche


Nouvelle recherche


Analyse, modélisation et visualisation de données spatio-temporelles pour les études urbaines

La part de personnes vivant dans une région urbaine est plus élevé que jamais et continue à croître. L'étalement urbain et la dépendance automobile ont supplanté la ville compacte adaptée au piétons. La pollution de l'air, le gaspillage du sol, le bruit, et des problèmes de santé pour les habitants en sont la conséquence. Les urbanistes doivent trouver, ensemble avec toute la société, des solutions à ces problèmes complexes. En même temps, il faut assurer la performance économique de la ville et de sa région. Actuellement, une quantité grandissante de données socio-économiques et environnementales est récoltée. Pour mieux comprendre les processus et phénomènes du système complexe «ville», ces données doivent être traitées et analysées. Des nombreuses méthodes pour modéliser et simuler un tel système existent et sont continuellement en développement. Elles peuvent être exploitées par le géographe urbain pour améliorer sa connaissance du métabolisme urbain. Des techniques modernes et innovatrices de visualisation aident dans la communication des résultats de tels modèles et simulations. Cette thèse décrit plusieurs méthodes permettant d'analyser, de modéliser, de simuler et de visualiser des phénomènes urbains. L'analyse de données socio-économiques à très haute dimension à l'aide de réseaux de neurones artificiels, notamment des cartes auto- organisatrices, est montré à travers deux exemples à échelles différentes. Le problème de modélisation spatio-temporelle et de représentation des données est discuté et quelques ébauches de solutions esquissées. La simulation de la dynamique urbaine, et plus spécifiquement du trafic automobile engendré par les pendulaires est illustrée à l'aide d'une simulation multi-agents. Une section sur les méthodes de visualisation montre des cartes en anamorphoses permettant de transformer l'espace géographique en espace fonctionnel. Un autre type de carte, les cartes circulaires, est présenté. Ce type de carte est particulièrement utile pour les agglomérations urbaines. Quelques questions liées à l'importance de l'échelle dans l'analyse urbaine sont également discutées. Une nouvelle approche pour définir des clusters urbains à des échelles différentes est développé, et le lien avec la théorie de la percolation est établi. Des statistiques fractales, notamment la lacunarité, sont utilisés pour caractériser ces clusters urbains. Dans une dernière section, l'évolution de la population est modélisé à l'aide d'un modèle proche du modèle gravitaire bien connu. Le travail couvre une large panoplie de méthodes utiles en géographie urbaine. Toutefois, il est toujours nécessaire de développer plus loin ces méthodes et en même temps, elles doivent trouver leur chemin dans la vie quotidienne des urbanistes et planificateurs, à travers les géographes urbains.


Domaines de recherche Études urbaines
Mot-clefs Clustering
Etudes urbaines
Visualisation
Financement
Durée Septembre 2004 - septembre 2009
Site Web
Chercheurs Kaiser Christian (Doctorant)

Publications

Kaiser, C. (2010). Analysis, modelling and visualisation of spatiotemporal data for urban studies. Thèse de doctorat, Université de Lausanne, Faculté des géosciences et de l'environnement. Info

Estimation de l'évolution de la population entre 1850-2007 pour l'agglomération lausannoise