[PDF] SEMIOLOGIE GRAPHIQUE données SIG

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# THÉORIE DES SIG 2020 @ BORIS MERICSKAY

SEMIOLOGIE GRAPHIQUE

Objectifs de la séance

¾Appréhender la carte comme objet (géo)graphique ¾Familiarisation avec la sémiologie graphique ¾ConnaŠtre les rğgles de construction d'une carte ¾ApprĠhender le processus de construction d'une carte ¾Connaître les différentes variables visuelles ¾Savoir différencier les données pour adapter les variables visuelles

¾Savoir faire une (bonne) carte

¾ConnaŠtre les ĠlĠments d'habillage d'une carte ¾Revenir sur les évolutions de la carte sur le Web 2

Introduction

3

Introduction

4

Introduction

5 ¾La gĠographie ca sert d'abord ă faire la guerre (Lacoste)

Introduction

¾La cartographie a été conçue comme une science des signes avec toutes les difficultés que cela induit tant sur le plan de la perception que de la subjectivité 6

Introduction

7

Science

TechniqueArt

Introduction

¾Une SCIENCE

¾Un ART

¾Une TECHNIQUE

données, SIG, CAO, Webmapping) et méthodesde représentation 8

Introduction

¾A quoi sert une carte ?

9

Des formes variées de cartes

10 (Carto)graphie apparaŠtre les relations d'ordre et de ressemblance entre les donnĠes 11

La population en carte

12

L'Ġlection prĠsidentielle en cartes

La carte est un moyen de communication

AEafin de communiquer de manière efficace un message pour cela il existe des règles signesencodés ¾La cartographie thématique vise à représenter graphiquement, sur un fond de carte, un phénomène ¾Dans le cadre d'un SIG, ce phénomène peut prendre la stockée dans les attributs d'une table ou calculée 14 ¾La cartographie thématique possède une méthodologie efficaces: la sémiologie graphique. 15 @Jégou 2018

Sémiologie graphique

Sémiologie graphique: l'ensemble des rğgles permettant l'utilisation d'un système graphique de signes pour la transmission d'une information correcteet accessible à un lecteur

¾Lacartographiecommelangage

¾Ce langage doit être :

16

Sémiologie graphique

Pourquoi comprendre et respecter les règles de sémiologie graphique? 17

¾La démarche sémiologique permet

une transmission correcte de

O·LQIRUPMPLRQ

¾Nécessaire d'ġtre ă mġme

d'expliquer les choix opérés (discrétisation, variable visuelle employée etc.)

Règles de bases

Pour faire une bonne représentation cartographique:

Prise en compte de trois grands paramètres :

18 #1 Implantation géographique : #2 Niveaux de représentation : #3 Variables visuelles :

Implantation

objet, d'une ǀaleur ou d'un phĠnomğne sur un plan 19

Données en entrée

20 @Jégou 2018

Les données

alphanumérique (qualité). grain ou la couleur ¾Les variables quantitativesexpriment des quantités issus d'une mesure (superficie) ou d'un dénombrement (population) en lien avec un objet géographique (ville, pays, quartier, route, bâtiments) 21

Données qualitatives

ORDONNEE (ordinale)

¾Ensemble de variables qualitatives que l'on peut classer par ordre croissant ou décroissant (hiérarchie) 22

Données qualitatives

NOMINALE

¾Ensemble de ǀariable n'ayant entre elles aucun ordre 23

Données quantitatives

ABSOLUE

¾Une donnée continue absolue est le nombre total d'obserǀations sur un territoire donné (pop, effectif, nombres de quelque chose) proportionnels). 24

Données quantitatives

RELATIVE

¾Une donnée continue relative est le rapport d'une donnĠe 25

Discrétisation

¾DiscrĠtiser, c'est découperune sériestatistique en classes ¾Transformation d'une ǀariable continueen variable discrète > Généralisation 26
inférieure. quatreseuils

Discrétisation

¾La discrétisation d'une série statistique implique une réduction de l'informationqu'elle apporte mais permet en revanche la construction d'une carte lisible (généralisation) ¾Elle est donc forcément un compromisentre la rigueur statistique et les nécessités de la représentation cartographique. ¾Le choix du mode dediscrétisation est un problème délicat puisqu'ildétermine l'aspect de la carte et conditionne son interprétation. ¾Le bon choix sera donc celui qui permettra le mieux de conserver les informations apportées par les données. 27

Discrétisation

¾GĠnĠralisation de l'information

28

Discrétisation

¾La forme de la distribution statistique

29

Discrétisation

¾Combien de classes ?

30

Discrétisation

Egale étendueChaqueclassealamêmeétendue

Seuils fixesSeuillageàlavolontédel'utilisateurquifixelesbornesdesclasses. 31
de classes homogènes et distinctes entre elles autres classes»

Discrétisation

¾Les mêmes données mais plusieurs cartes

32

Discrétisation

¾Les mêmes données mais plusieurs cartes

33

Manipulations ???

34

Données AEreprésentation

VARIABLES VISUELLES

Desrègles dans la représentation des données géographiques selon la nature implantation géographique. 35
information à caractère qualitatif information à caractère ordonné information à caractère quantitatif

ƒimplantation ponctuelle

ƒimplantation linéaire

ƒImplantation surfacique

Variables visuelles

¾C'est le point clef : après avoir la nature de ses données et dĠfini l'implantation, il faut choisir la ǀariable ǀisuelle correspondance entre les propriétés des données et les propriétés de la variable visuelle qui les représentera ¾Le type de donnĠe et le type d'implantation dĠterminent la variable visuelle c'est la taille 36

6 variables visuelles

37

Ordre et

hiérarchie

Différences et

ressemblances

Type de données > Variables visuelles

38
@Jégou 2018 (1) Variable de forme formes symboliques ou de signes conventionnels 39
AEEssentiellement utilisé en implantation ponctuelle

Formes géométriquesFormes symboliques

Signes conventionnels

(1) Variable de forme ¾La variable de forme est uniquement différenciatrice un ordre (hiérarchie) ou des quantités

¾Utilisation pour une meilleure efficacité

séparation 40
(2) Variable de couleur ¾La variation de couleur est uniquement différenciatrice, elle est utilisée pour représenter des caractères qualitatifs, c'est-à-dire des objets de nature différente

¾Utilisation pour une meilleure efficacité

elle est surtout efficace en implantation de surface 41
(2) Variable de couleur 42
L (2) Variable de couleur 43

Mais renvoi à des codes couleur familiers !

(3) Variation de valeur ¾Utiliser pour traduire des variables quantitatives relatives la plus claire à la plus foncée ¾Permet de représenter une information ordonnée / relative: séries de valeurs statistiques regroupées en classes(tx, densités). ¾Le nombre de paliers différentiables est de 6à 7valeurs de gris y compris le blanc et le noir. ¾Plus efficace en implantation zonale(surfacique) 44
(3) Variation de valeur 45
(3) Variation de valeur 46
(3) Variation de valeur 47
(3) Variation de valeur 48
(2) Variable de couleur

¾Carte choroplète bivariée

49
(2) Variable de couleur

¾Carte choroplète bivariée

50
(2) Variable de couleur

¾Carte choroplète bivariée

51
(4) Variable de grain ¾Contrairement à la variation par la valeur, qui implique une évolution blanc-noir, la variation par le grain vise à conserver cet équilibre. la valeur (même ratio entre noir et blanc) par une trame très resserrée vers une trame plus espacée 52
(5) Variable orientation 53
(6) Variable de taille implique une modification proportionnelle de sa taille par rapport à la valeur à cartographier ¾Le changement s'effectue alors sur la longueur, la largeur ou la superficie du symbole 54
(6) Variable de taille

Rğgles d'utilisation

ou qualitatives ¾C'est la seule ǀariable ǀisuelle employĠe pour une donnĠe quantitative absolue, car elle est la seule à ordinales traduire directement des quantités 55
(6) Variable de taille

Implantation ponctuelle

56
(6) Variable de taille

Implantation ponctuelle

57
(6) Variable de taille

Implantation linéaire

58
(6) Variable de taille

Implantation zonale

On fait varier la taille des éléments constitutifs de la trame ou le nombre d'ĠlĠments par zone ou encore la taille ou la hauteur des zones

1ère méthode : les symboles proportionnels

chaque zone (généralement son centroïde) un symbole (généralement un cercle) proportionnel à la quantité. 59
(6) Variable de taille 60

Exemple de cercles proportionnels situés sur les centroïdesdes zones (valeurs quantitatives absolues)

(6) Variable de taille

2ème méthode : la carte en anamorphose (zone

proportionnelle) géographique quantifié représenter (quantitative) ¾Ce type de représentation, a pour but d´adapter la forme de la carte non pas à la réalité physique mais plutôt à la réalité perçue 61
(6) Variable de taille 62

Importations de pétrole

Exportations de jouets

(6) Variable de taille 63
(6) Variable de taille 64
(6) Variable de taille 65
(6) Variable de taille

3ème méthode : la carte prismatique

valeur de la donnée que l'on veut représenter utiliser 3D , en concevant la représentation directement en relief 66

Carte choroplèthe originalCarte prismatique

Carte prismatique pivotée

avec un point de vue différent (6) Variable de taille 67
(6) Variable de taille 68
(6) Variable de taille 69

Synthèse des variables visuelles

70

Synthèse des variables visuelles

71

Variables visuelles et SIG

72

Variables visuelles et SIG

¾La contrainte de l'outil

73

Variables visuelles et SIG

¾La contrainte de l'outil

74

Critiques de cartes

75

Critiques de cartes

76

¾Représentation

d'une ǀariable quantitative absolue en aplats de couleur

¾NOP !!!!

Critiques de cartes

77

¾Combinaison

variable taille avec diagramme circulaire

Critique de carte

¾Carte avec trops

d'informations 78

Critique de carte

¾Symbologie trop figurative

79

CGET 2019

Critique de carte

¾Carte trop compliquée

à lire

80

Critique de carte

¾Mélange de la variation couleur = incompréhension 81

Construction de la carte

82

Légende

83

Construction de la carte

¾Le fond de plan pour mieudž apprĠhender l'espace représenter 84

Construction de la carte

¾Le fond de plan pour mieudž apprĠhender l'espace représenter 85

Construction de la carte

¾Les fonds de carte

86

Construction de la carte

¾Les fonds de carte

87

Construction de la carte

¾Les fonds de carte

88

Construction de la carte

89

Récapitulatif

90

Carte efficace

91

Carte efficace

92

Carte efficace

93

Carte efficace

94

Carte efficace

95

Carte efficace

96

Carte efficace

97

Carte efficace

98

Carte efficace

99

Vers une nouvelle

sémiologie graphique 100

Nouvelles formes de représentation

101
+Nouveau langage cartographique

¾La sémiologie graphique du géoweb

Une implantation ponctuelle

De la carte ă l'infographie

La carte objet de communication (Web)

Les nouveaux modes de visualisation

¾Représentation de données agrégées sous forme ponctuelle

Les nouveaux modes de visualisation

¾Représentation de données agrégées sous forme ponctuelle

Les nouveaux modes de visualisation

¾HeatMap pour visualiser des données nombreuses

Les nouveaux modes de visualisation

¾HeatMap pour visualiser des données nombreuses

Les nouveaux modes de visualisation

¾Clusters pour visualiser des données nombreuses

Les nouveaux modes de visualisation

¾Clusters + heatmap pour visualiser des données nombreuses 110

Les nouveaux modes de visualisation

¾Carroyage pour visualiser des données nombreuses

Les nouveaux modes de visualisation

¾Extrusion 3D (compte)

Les nouveaux modes de visualisation

¾Extrusion 3D + graduation de couleur

Les nouveaux modes de visualisation

¾Géovisualiser les mobilités autrement

+Systèmes de signes variés ordonner, catégoriser des données (avantages, défauts)

Références Bibliographiques

116
quotesdbs_dbs44.pdfusesText_44

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