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    Marne IFSTTAR Marne IFSTTAR Presentation Transcript

    • Reconnaissance de structuresurbaines à partir de densités depopulation sur grilleen liens avec les données de mobilitéPatrice Aknin - Johanna Baro - Olivier BoninEtienne Côme - Jean-Paul Hubert21/06/2010
    • PlanPlan1 Introduction Contexte du travail Problématique Applications2 Travaux entamés Définition des «objets urbains» Segmentation des pôles de population Identification et description des structures urbaines Typologie des structures identifiées Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 2 / 27
    • Introduction Contexte du travailContexte du travailObjectifEtude des structures d’agglomérations urbaines à partir de grillesrégulières de population et de graphes de transport.Dialogue entre : des techniques mathématiques (images, graphes, ...) les modèles géographiquespour aboutir à une typologie pertinente des structures urbaines.Démarage d’une thèse : Johanna Baro (MSTIC-UPE) DEST : Jean-Paul Hubert GRETTIA : PAtrice Aknin, Etienne Côme LVMT : Olivier Bonin Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 3 / 27
    • Introduction ProblématiqueProblématique généraleConcepts«La macroforme ne constitue pas une donnée en soi. La définition deses limites ne peut se faire qu’après analyse de son fonctionnement(navettes domicile-travail, polarisations, sentiment d’appartenance...)»dans Morphologie urbaine, R. Allain, 2004Croisement de données spatiales densité de population sur grille régulière graphes relatifs au transport ...⇒ reconstruire et étudier des structures d’agglomérations urbaines Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 4 / 27
    • Introduction ProblématiqueProblématique généraleObjectifIdentification d’une typologie de structures urbaines caractérisant lesformes et relations fonctionnelles au sein des zones urbaines.Nouvel outil d’étude des zones urbaines et de la mobilitéBasé sur la composition de : Pôles urbains élémentaires Flux et infrastructures reliant ces pôlesGrille de lecture géographiqueAnalyse des structures obtenues à l’aide de l’ensemble des modèlesthéoriques de la géographie urbaine et économique Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 5 / 27
    • Introduction ProblématiqueAnalyse conjointe de données raster et de donnéesde type graphe pour l’étude de la mobiblité F IG . 1: Grille régulière de population (INSEE, F . 2: IG Graphe des flux de mobilité RFL) domicile-travail (INSEE) Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 6 / 27
    • Introduction ApplicationsApplications et perspectivesEtude de la mobilité et comparaison européenne Analyser les structures urbaines sans dépendre des maillages administratifs ⇒ Outils pour des comparaisons européenne Analyser à la fois les formes et les relations pour comprendre le développement et analyser leurs évolutions en lien avec la mobilité ⇒ Outils pour l’étude de la morphogénèse des villes et des réseaux Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 7 / 27
    • Travaux entamésLes grandes étapes du projets 1 Définition des objets 2 Segmentation des pôles de population 3 Identification et description des structures urbaines 4 Typologie des structures identifiées 5 Exploitation de la typologie Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 8 / 27
    • Travaux entamés Définition des «objets urbains»1. Définition des objets, questionnements ...Définiton des «objets urbains» ?Poser la ou les définitions de ce que l’on qualifie d’«objets urbains» etque l’on souhaite étudier : limites des zones urbaines ? concentration de population // aspect fonctionnel emboitement des échelles ? choix de la résolution d’étude ... données nécessaires pour établir la typologie des structures urbaines : flux de mobilité, infrastructures, autres sources ... ? Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 9 / 27
    • Travaux entamés Segmentation des pôles de population2. Segmentation des pôles de populationPiste étudiéeEmployer une approche multi-échelle et hiérarchique pour saisir lesdifférents niveaux d’organisation des zones urbaines. Données utilisée : densité de population sur grille (1km2 , INSEE) Méthode testée : Algorithme Mean-Shift multi-échellesMean-shift multi-échelles [Cheng95,Slaney01] Montée de gradient sur une densité (estimé par noyau) ⇒ localiser les modes, sans calculer la densité ⇒ clustering même mode = même classe Extension multi-échelle en faisant varier la largeur du noyau ⇒ permet de construire une classification hierarchique. Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 10 / 27
    • Travaux entamés Segmentation des pôles de population2. Segmentation des pôles de population Données brutes Densité estimée par méthode à noyaux σ = 1km Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 11 / 27
    • Travaux entamés Segmentation des pôles de population2. Segmentation des pôles de population Données brutes Densité estimée par méthode à noyaux σ = 8.6km Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 12 / 27
    • Travaux entamés Segmentation des pôles de population2. Segmentation des pôles de population Données brutes Densité estimée par méthode à noyaux σ = 25km Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 13 / 27
    • Travaux entamés Segmentation des pôles de population2. Segmentation des pôles de population F IG . 3: Hierarchie des modes σ : 1km → 40km Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 14 / 27
    • Travaux entamés Segmentation des pôles de population2. Segmentation des pôles de population F IG . 4: Segmentation σ = 10km Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 15 / 27
    • Travaux entamés Segmentation des pôles de population2. Segmentation des pôles de population F IG . 5: Arbre hierarchique des modes. Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 16 / 27
    • Travaux entamés Identification et description des structures urbaines3. Identification et description des structures urbainesPiste étudiéeMise en relation des pôles urbains élémentaires grâce à des donnéesrelatives au transport : flux (domicile-travail/école et autres) infrastructures (transports en commun et individuels)Traitement sous forme de graphe, aspect multi-échelle et hierarchique.Recherche de communautés, clustering de graph : clustering spectral récursif [Gleich06,Chung05] maximisation de la modularité hierarchique [Newman04]DonnéesMatrice OD (domicile/travail, INSEE) = Graphe orienté valué.37 948 communes=communes, 1 560 058 arcs. Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 17 / 27
    • Travaux entamés Identification et description des structures urbaines3. Identification et description des structures urbaines F IG . 6: Matrice d’adjacence ordonnée aléatoirement. Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 18 / 27
    • Travaux entamés Identification et description des structures urbaines3. Identification et description des structures urbaines F IG . 7: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral. Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 19 / 27
    • Travaux entamés Identification et description des structures urbaines3. Identification et description des structures urbaines F IG . 8: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral. Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 20 / 27
    • Travaux entamés Identification et description des structures urbaines3. Identification et description des structures urbaines F IG . 9: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral (Zoom, niveau 1, Sud-Ouest de la france). Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 21 / 27
    • Travaux entamés Identification et description des structures urbaines3. Identification et description des structures urbaines F IG . 10: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral (Zoom, niveau 1, Sud-Ouest de la france). Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 22 / 27
    • Travaux entamés Identification et description des structures urbaines3. Identification et description des structures urbaines F IG . 11: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral (Zoom, niveau 2, Aquitaine). Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 23 / 27
    • Travaux entamés Identification et description des structures urbaines3. Identification et description des structures urbaines F IG . 12: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral (Zoom, niveau 2, Acquitaine). Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 24 / 27
    • Travaux entamés Identification et description des structures urbaines3. Identification et description des structures urbaines F IG . 13: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral (Zoom, niveau 3, Aire urbaine de Bordeaux). Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 25 / 27
    • Travaux entamés Typologie des structures identifiées4. Typologie des structures identifiées Dialogue : données // modèles urbains Modèle concentrique de Burgess Modèle sectoriel de Hoyt Modèle de hiérarchie urbaine de Christaller Modèle monocentrique Modèle polycentrique ... F IG . 14: Macroformes (Allain,2004) Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 26 / 27
    • Merci pour votre attention !IfsttarCentre de Marne-la-ValléeBatiment le “Descartes 2”2, rue de la Butte Verte F-93166 Noisy le Grand cedexMél. etienne.come@ifsttar.frTél. +33 (0)1 45 92 56 57Site : www.ifsttar.fr Etienne Côme (GRETTIA) Reconnaissance de structures urbaines 21/06/2010 27 / 27