PARTIE III :RESULTAT ET DISCUSSION
Chapitre 6 : Mise
en oeuvre
Dans ce chapitre on élaborela mise en oeuvre du projet
concernant la manipulation des données avec les outils ettous les
traitements pour obtenir les différents résultats. Il est
réalisé selon deux étapes : 1) les prétraitements
qui utilisent les données brutes et les structures afin d'exporter
toutes les variables importantes pour l'étude, et2) les traitements des
données qui permettentleurexploration, la création des
modèles statistiques, la prédiction du temps de parcours et enfin
l'interpolation.
6.1. Prétraitements
Pour les prétraitements, on a utilisé desdivers
outils géomatiques pour manipuler les informationset les
structurées afin d'avoir une base de données analysable.Plusieurs
étapes,ont été utiliséesà commencer par le
nettoyage des données jusqu'à l'importation des
données.
6.1.1 Utilisation des
données avec les outils
a) Données collectées sur le
terrain
Les données collectées sur le terrain dans la
figure 4.1 sont enregistrées sous format .gpx. Après
l'enregistrement, on l'importedans GPS Track Editor pour lesnettoyeret les
séparer en cas des plusieurs enregistrements detrace
commereprésentédans la figure 6.1.
Figure 9.1 : Utilisation de l'outil
GPS Track Editor
Ensuite, on a faituneconversion du fichier GPS sous fichier
shapefile à l'aide du plugin GPX Segment Importer qui est disponible
dans le dépôt de QGIS. Ce plugin a permisde manipuler les
informations géographiques collectés surQGIS et
représenté par la figure 6.2.
Figure 9.2 : Conversion du fichier
GPS sous shapefile
Après cette conversion, on modifie les données
pour ajouter deux champs : le « track » et l'individu.
Le « track » permet d'identifier chaque parcours
effectué et l'individupermet de reconnaître le type de gens qui
l'a collecté. Le processus est représentépar la figure
6.3.
Pour chaque enregistrement, on utilise le même processus
et aprèson les rassembleà l'aide d'un outil de gestion de
données nommé « Fusion des couches vecteurs »
sous QGIS.
Figure 9.3 : Modification des
données(ajouter deux champs : track et individu)
Les données fusionnées sontimportées dans
la base de données PostgreSQL/PostGIS nommée
« pivot » etdansla table
« gps_track_pied ».La figure 6.4 montre l'importation des
données dans la base de données.
Figure 9.4 : Importation des
données des parcours effectuée sur PostGIS
Enfin, La figure 6.5 représente les données
après l'importation concernant les parcours effectués. Celui-ci
est très important afin qu'on puisseutiliser les fonctions spatiales
disponibles sur PostGIS pour les requêtes spatiales.
Figure 9.5 : Table "gps_track_pied"
sur PostgreSQL
b) Données de pluviométrie
Pour les donnéesde pluviométrie, on a
téléchargé les informations climatiques par Fokontany
à partir d'un outil de téléchargement utilisable sur QGIS
quiest présenté sur la figure 6.6. On a utiliséles
centroïdes des limites administratives, le code de Fokontany pour la
clé de jointure etla durée entre deux dates comme
paramètres.
Figure 9.6 :
Téléchargement des données pluviométrie
Après le téléchargement, les informations
sont retournéesavec la valeur de la pluviométrie par
Fokontanyreprésenté par la figure 6.7. Pour avoir la date, on a
ajouté un champ « datejours » qui est
concaténé à partir des champs tels que :
l'année, mois et jour.
Figure 9.7 : Les données
pluviométrie
Pour terminer, on importe dans la base de données
précédentedans la table
« précipitation ».La figure 6.8 montre cette
importation à partir de la gestion de base de données sur
QGIS.
Figure 9.8 : Importation des
données pluviométrie sur PostGIS
c) Données occupation du sol
Pour les données d'occupation du sol, on a
effectué uneintersectiondes parcours collectés sur le terrain par
rapport au paysage. L'objectif est derécupérer les informations
d'occupation du sol sur une ligne de parcours.On a utilisé ArcGIS,en
utilisant l'outil intersection sur Arctoolbox
« intersection ».
Figure 9.9 : Intersection des
données collectées et les paysages
Après cette intersection, on revient sur QGis et on
yajoute un autre champ « length_km » pour la distance de chaque
ligne ($area) commesur la figure 6.10.L'abréviation (abrv) estle type
d'occupation du solcodifié et le commentaire représente
l'étiquette de l'occupation du sol).
Figure 9.10 : Modification des
données (ajouter un champ length_km)
Pour finir, on l'importe dans la base de données dans
une table nommée « landcover_arcgis_pied ». La
figure 6.11 montre cette importation à partir de la gestion de la base
de données sur QGIS.
Figure 9.11 : Importation des
données d'occupation du sol sur PostGIS
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