Une approche basée graphes pour la détection de zones fonctionnelles urbaines

International audienceDans cet article, nous proposons une méthode pour l'identification de zones fonctionnelles, utilisant la détection de communautés dans un graphe de mobilité. Les sommets du graphe correspondent à des unités spatiales, issues du découpage d'une ville suivant le réseau routier. Les arêtes relient des sommets entres lesquels des déplacements sont observés et sont pondérées en fonction du nombre de déplacements et de la distance entre sommets. Notre approche optimise la modularité sur ce réseau pour assurer que les zones fonctionnelles obtenues maximisent les interactions spatiales en leur sein. De plus, nous uti-lisons les points d'intérêts pour maintenir une hétérogénéité suffisante dans les zones détectées. Nous avons mené des expérimentations avec des trajectoires de taxi et des points d'intérêts de la ville de Porto, afin de montrer la capacité de notre approche à identifier les zones fonctionnelles

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

Extraction automatique par apprentissage profond des obstacles et des facilitateurs à la mobilité des personnes à mobilité réduite à partir des données LiDAR mobile

La mobilité est une habitude de vie fondamentale pour la participation sociale des personnes à mobilité réduite (PMRs). L'un des plus grands défis des PMRs est de trouver des itinéraires accessibles pour leur déplacement en ville. À cet égard, plusieurs groupes de recherche, dont MobiliSIG, s'intéressent à l'évaluation de l'accessibilité des lieux en appui au développement des outils d'assistance à la mobilité des PMRs. Cependant, les méthodes traditionnelles de l'acquisition et le traitement de données pertinentes pour l'analyse de l'accessibilité de l'environnement urbain sont généralement peu précises, peu efficaces et très coûteuses en temps et en argent. Dans ce contexte, la technologie lidar présente une alternative intéressante pour l'acquisition de données très détaillées et précises sur l'environnement urbain. De plus, les techniques issues de l'intelligence artificielle ont démontré de grands potentiels pour l'extraction automatique de l'information pertinente à partir de nuages de points lidar. À cet effet, l'objectif global de cette recherche est d'évaluer le potentiel des nouvelles approches basées sur l'apprentissage profond pour la segmentation sémantique de nuages de points lidar afin d'automatiser l'extraction des obstacles et des facilitateurs (trottoirs, ilots de refuge, marches, etc.) en lien avec la mobilité des PMRs. Pour ce faire, nous nous sommes particulièrement intéressés au potentiel des méthodes d'apprentissage profond telles que les algorithmes de Superpoint graph et FKAconv. Les principales étapes de cette recherche consistent à : 1) élaborer une base de données 3D annotée dédiée à la mobilité des PMRs, 2) appliquer et évaluer les algorithmes de l'apprentissage profond, 3) mettre en évidence les défis rencontrés dans l'apprentissage sémantique en 3D à partir de données lidar mobile (données irrégulières et volumineuses, la complexité des scènes urbaines, morphologie très variable des instances, etc.). Les algorithmes visés sont appliqués aux données lidar mobile pour analyser l'accès aux commerces au centre-ville de Québec. Les résultats de cette recherche ont démontré le potentiel des méthodes d'apprentissage profond pour la segmentation sémantique des éléments pertinents à la mobilité des PMRs à partir des données lidar mobile. Cependant, ces méthodes souffrent de plusieurs problèmes qui engendrent de mauvaises classifications menant à des imperfections de segmentation.Mobility is a fundamental life habit for the social participation of people with motor disabilities (PMD). One of the biggest challenges for PMDs is to find accessible itineraries for their movement in the city. In this respect, several research groups, including MobiliSIG, are interested in assessing the accessibility of places to support the development of mobility assistance tools for PMDs. However, traditional methods for acquiring and processing data relevant to the analysis of the accessibility of the urban environments are generally inefficient and very costly in terms of time and money. In this context, the lidar technology presents an interesting alternative for the acquisition of very detailed and accurate data on the urban environment. Moreover, artificial intelligence techniques have shown great potential for the automatic extraction of relevant information from lidar point clouds. To this end, the overall objective of this research is to evaluate the potential of new deep learning-based approaches for the semantic segmentation of lidar point clouds to automate the extraction of obstacles and facilitators (sidewalks, island, steps, etc.) related to the mobility of PMDs. To do so, we were particularly interested in the potential of deep learning methods such as Superpoint graph and FKAconv algorithms. The main steps of this research are: 1) to develop an annotated 3D database dedicated to mobility setoff PMDs, 2) to apply and evaluate the deep learning algorithms, 3) to highlight the challenges encountered in 3D semantic learning (irregular and voluminous data, complexity of urban scenes, highly variable morphology of instances, etc.). The selected algorithms are applied to mobile lidar data to analyze access to shops in downtown Quebec City. The results of this research have demonstrated the potential of deep learning methods for semantic segmentation of elements relevant to PRM mobility from mobile lidar data. However, these methods still suffer from several problems that lead to misclassifications leading to segmentation imperfections

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Impacts écologiques des formes d'urbanisation : modélisations urbaines et paysagères

The global increase of urbanization during the past decades have induced a progressive artificialization of natural environments. The building of transport infrastructures and new housings causes a landscape fragmentation in an irreversible way and a strong decrease of the connectivity of ecological habitats. Maintaining the functionality of ecological networks is becoming a major goal of sustainable urban planning policies. With a special focus on urban evolutions in the horizon 2030 in the urban area of Besançon in eastern France (residential development and road traffic evolutions), this thesis aims to assess the potential impact of urban forms on landscape connectivity of animal species’ ecological networks. This research work promotes a modelling approach both on the field of theoretical and quantitative geography and landscape ecology.This approach follows three main steps: (1) simulating residential development and its associated road traffic changes using five prospective scenarios of differentiated urban forms; (2) modelling landscape graphs of various animal species using land-cover maps and ecological data; (3) assessing the potential impacts of each scenario on ecological networks from these graphs using connectivity metrics, with measures of the connectivity decrease attributable to each residential development scenario. Contrary to sprawled cities, the results show that compact and dense urban forms best promote the maintenance of ecological connectivity for the majority of species groups. Further analysis highlights the great contribution of road traffic evolutions regarding the ecological impacts of each scenario.According to some sensitivity analysis, the model used is quite robust. It demonstrates the interest of modelling in the decision-making process for environmental conservation and urban planning to think out the city of tomorrow in a sustainable way.L’accélération du processus d’urbanisation, constatée à l’échelle mondiale depuis les dernières décennies, conduit à une artificialisation progressive des milieux naturels. La construction d’infrastructures de transport ou de nouveaux bâtiments fragmente les paysages de manière irréversible et cause une réduction des habitats écologiques et de leur connectivité. Le maintien de la fonctionnalité des réseaux écologiques, s’intègre désormais dans les politiques d’aménagement du territoire ou d’urbanisme soucieuses de la préservation de la biodiversité.En se focalisant plus particulièrement sur les évolutions urbaines à l’horizon 2030 dans l’Aire Urbaine de Besançon (développement résidentiel et variations de trafic routier), cette thèse cherche à évaluer l’impact potentiel des formes d’urbanisation sur la connectivité des réseaux écologiques des espèces animales. Ce travail de recherche privilégie l’approche par la modélisation en s’inscrivant à la fois dans le champ de la géographie théorique et quantitative et de l’écologie du paysage.L’application de cette démarche se fait en trois étapes : (1) simuler le développement résidentiel et ses évolutions de trafic associées à l’horizon 2030, à l’aide de cinq scénarios prospectifs présentant des formes urbaines différenciées ; (2) modéliser les réseaux écologiques de plusieurs espèces animales avec des graphes paysagers construits à partir de cartes d’occupation du sol et de données écologiques ; et (3) évaluer les impacts potentiels de chaque scénario sur les réseaux écologiques à partir de ces graphes à l’aide de métriques de connectivité, par mesure de la perte de connectivité imputable à chaque scénario de développement résidentiel.Les résultats obtenus montrent que les formes de villes denses et compactes, contrairement aux villes étalées, sont celles qui favorisent le mieux le maintien des connectivités écologiques pour la plupart des groupes d’espèces analysés. Des analyses plus approfondies mettent en avant la contribution importante des variations de trafic aux impacts écologiques de chaque scénario.D’après les analyses de sensibilité effectuées, le modèle utilisé est robuste, ce qui montre l’intérêt de la modélisation dans le processus d’aide à la décision pour la protection environnementale et la planification urbaine afin de penser la ville de demain de manière durable

Exposition humaine, analyse et renforcement des capacités d’évacuation face aux tsunamis à Padang (Indonésie)

This dissertation summarizes an integrated approach whose aim is to assess the human exposure and its spatial and temporal variations in the event of a tsunami in a costal urban zone of Indonesia, as well as the capacity to join evacuation shelters for populations under threat. This research systematizes methods to estimate the amount of people present hour by hour during any day of the week and the year, at a very fine scale, in an urban area. It uses a hypothesis about a common rhythm of life which controls the activities and therefore the distribution of the Padang inhabitants. Considering that time of a tsunami occurrence is impossible to estimate, this information is very important to improve risk reduction programs. This approach allows in particular identifying various types of scenarios for the distribution of the population that can then be used to evaluate the evacuation capacity of these populations. A dynamic simulation model resulting from this research allows for the measurement of the accessibility of shelters following these scenarios. The analysis of the results suggests improvements for a better preparation on the part of authorities to protect civilians.Cette thèse résume une démarche intégrée visant à évaluer l’exposition humaine et ses variations spatio-temporelles en cas de tsunami dans une zone urbaine littorale en Indonésie, ainsi que la capacité d’évacuation vers des refuges. Ce travail de recherche systématise des méthodes permettant d’estimer la quantité de population présente heure par heure durant n’importe quel jour de la semaine et de l’année, à une échelle très fine, dans une zone urbaine. Il se fonde pour cela sur une hypothèse de rythme de vie contrôlant les activités et donc la distribution de la population. L’heure d’arrivée d’un tsunami étant imprévisible, ces informations sont très importantes pour améliorer les programmes de réduction du risque. Cette démarche permet ainsi de dégager des scénarios types de distribution de la population, utilisés pour ensuite évaluer la capacité d’évacuation de ces populations. Le modèle de simulation dynamique issu de cette recherche permet de mesurer l’accessibilité des zones selon certains scénarios, et de proposer des améliorations pour une meilleure préparation de la protection des civils