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Modélisation multi-échelles de la morphologie urbaine à partir de données carroyées de population et de bâti
Since a couple of decades the relationships between urban form and travel patterns are central to reflection on sustainable urban planning and transport policy. The increasing distribution of regular grid data is in this context a new perspective for modeling urban structures from measurements of density freed from the constraints of administrative division. Population density data are now available on 200 meters grids covering France. We complete these data with built area densities in order to propose two types of classified images adapted to the study of travel patterns and urban development: classifications of urban fabrics and classifications of morphotypes of urban development. The construction of such classified images is based on theoretical and experimental which raise methodological issues regarding the classification of a statistically various urban spaces. To proceed exhaustively those spaces, we proposed a per-pixel classification method of urban fabrics by supervised transfer learning. Hidden Markov random fields are used to take into account the dependencies in the spatial data. The classifications of morphotypes are then obtained by broadening the knowledge of urban fabrics. These classifications are formalized from chorematique theoretical models and implemented by qualitative spatial reasoning. The analysis of these classifications by methods of quantitative spatial reasoning and factor analysis allowed us to reveal the morphological diversity of 50 metropolitan areas. It highlights the relevance of these classifications to characterize urban areas in accordance with various development issues related to the density or multipolar developmentLa question des liens entre forme urbaine et transport se trouve depuis une vingtaine d'années au cœur des réflexions sur la mise en place de politiques d'aménagement durable. L'essor de la diffusion de données sur grille régulière constitue dans ce cadre une nouvelle perspective pour la modélisation de structures urbaines à partir de mesures de densités affranchies de toutes les contraintes des maillages administratifs. A partir de données de densité de population et de surface bâtie disponibles à l'échelle de la France sur des grilles à mailles de 200 mètres de côté, nous proposons deux types de classifications adaptées à l'étude des pratiques de déplacement et du développement urbain : des classifications des tissus urbains et des classifications des morphotypes de développement urbain. La construction de telles images classées se base sur une démarche de modélisation théorique et expérimentale soulevant de forts enjeux méthodologiques quant à la classification d'espaces urbains statistiquement variés. Pour nous adapter au traitement exhaustif de ces espaces, nous avons proposé une méthode de classification des tissus urbains par transfert d'apprentissage supervisé. Cette méthode utilise le formalisme des champs de Markov cachés pour prendre en compte les dépendances présentes dans ces données spatialisées. Les classifications en morphotypes sont ensuite obtenus par un enrichissement de ces premières images classées, formalisé à partir de modèles chorématiques et mis à œuvre par raisonnement spatial qualitatif. L'analyse de ces images classées par des méthodes de raisonnement spatial quantitatif et d'analyses factorielles nous a permis de révéler la diversité morphologique de 50 aires urbaines françaises. Elle nous a permis de mettre en avant la pertinence de ces classifications pour caractériser les espaces urbains en accord avec différents enjeux d'aménagement relatifs à la densité ou à la multipolarit
La détection de changement au service de la gestion de catastrophe
Depuis quelque temps, lorsque nous pensons à une catastrophe majeure, qu’elle soit d’ordre naturel ou de notre propre faction, nous pensons presque automatiquement à des images satellitaires des zones affectées. Ceci nous vient à l’esprit en partie à cause de la couverture médiatique qui utilise de plus en plus les mêmes sources de données que celles qui sont utilisées pour aider à la planification des efforts de secours. Le traitement d’images satellitaires est un outil précieux dans ce contexte-ci car nous pouvons extraire de nombreux types d’information pertinents aux diverses étapes de la planification des secours. Les concepts reliés à la télédétection ainsi que les outils et les techniques d’analyse qu’ont développé les chercheurs, les analystes et les photo-interprètes pour traiter et analyser des images satellitaires sont utilisés à bon escient afin de réaliser le traitement et l’analyse rapide d’images lors de catastrophes majeures pour aider à réaliser les produits cartographiques requis par la planification des efforts de secours. Ce document porte sur l’un des aspects techniques qui pourraient être particulièrement judicieux dans ce contexte, la détection de changement. Nous comprenons que l’exercice d’analyse que sous-tend l’usage d’images satellitaires dans un contexte de gestion de catastrophe est essentiellement la comparaison de ce qui « était » avant un événement de ce type à ce qui « est » après une catastrophe majeure. Conceptuellement, cette famille de techniques semble tout à propos, mais qu’en est-il réellement? Pour répondre à cette question, nous nous pencherons sur la question en analysant la chaine de traitement sous-jacente ainsi que les contraintes fonctionnelles s’y rapportant et tenterons de remettre le tout en contexte en fonction de la détection de changement et de la difficulté reliée à son utilisation dans un contexte de gestion de catastrophe. Nous nous pencherons aussi sur la question de l’établissement des éléments techniques, fonctionnels et conceptuels requis pour permettre d’accroitre le potentiel d’utilisation de la détection de changement dans un contexte de gestion de catastrophe
Classification à base de modèles de mélanges topologiques des données catégorielles et continues
Le travail de recherche exposé dans cette thèse concerne le développement d'approches à base de cartes auto-organisatrices dans un formalisme de modèles de mélanges pourle traitement de données qualitatives, mixtes et séquentielles. Pour chaque type de données, un modèle d'apprentissage non supervisé adapté est proposé. Le premier modèle, décrit dans cette étude, est un nouvel algorithme d'apprentissage des cartes topologiques BeSOM (Bernoulli Self-Organizing Map) dédié aux données binaires. Chaque cellule de la carte est associée à une distribution de Bernoulli. L'apprentissage dans ce modèle a pour objectif d'estimer la fonction densité sous forme d'un mélange de densités élémentaires. Chaque densité élémentaire est-elle aussi un mélange de lois Bernoulli définies sur un voisinage. Le second modèle aborde le problème des approches probabilistes pour le partitionnement des données mixtes (quantitatives et qualitatives). Le modèle s'inspire de travaux antérieurs qui modélisent une distribution par un mélange de lois de Bernoulli et de lois Gaussiennnes. Cette approche donne une autre dimension aux cartes topologiques : elle permet une interprétation probabiliste des cartes et offre la possibilité de tirer profit de la distribution locale associée aux variables continues et catégorielles. En ce qui concerne le troisième modèle présenté dans cette thèse, il décrit un nouveau formalisme de mélanges Markovien dédiés au traitement de données structurées en séquences. L'approche que nous proposons est une généralisation des chaines de Markov traditionnelles. Deux variantes sont développées : une approche globale où la topologie est utilisée d'une manière implicite et une approche locale où la topologie est utilisée d'une manière explicite. Les résultats obtenus sur la validation des approches traités dans cette étude sont encourageants et prometteurs à la fois pour la classification et pour la modélisation.The research presented in this thesis concerns the development of self-organising map approaches based on mixture models which deal with different kinds of data : qualitative, mixed and sequential. For each type of data we propose an adapted unsupervised learning model. The first model, described in this work, is a new learning algorithm of topological map BeSOM (Bernoulli Self-Organizing Map) dedicated to binary data. Each map cell is associated with a Bernoulli distribution. In this model, the learning has the objective to estimate the density function presented as a mixture of densities. Each density is as well a mixture of Bernoulli distribution defined on a neighbourhood. The second model touches upon the problem of probability approaches for the mixeddata clustering (quantitative and qualitative). The model is inspired by previous workswhich define a distribution by a mixture of Bernoulli and Gaussian distributions. This approach gives a different dimension to topological map : it allows probability map interpretation and others the possibility to take advantage of local distribution associated with continuous and categorical variables. As for the third model presented in this thesis, it is a new Markov mixture model applied to treatment of the data structured in sequences. The approach that we propose is a generalisation of traditional Markov chains. There are two versions : the global approach, where topology is used implicitly, and the local approach where topology is used explicitly. The results obtained upon the validation of all the methods are encouragingand promising, both for classification and modelling.PARIS13-BU Sciences (930792102) / SudocSudocFranceF