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

Multiscale modelling of urban morphology using gridded data

La 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 multipolaritéSince 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 developmen

Passenger flow forecasting on transportation network: sensitivity analysis of the spatiotemporal features

International audiencePredicting the crowding level in train stations or the passenger load in trains can be useful to enrich the information available to passengers and improve train regulation processes or service quality levels. The main issue to handle when forecasting passenger flows is the structural variability of the related time series induced by the irregularity of train schedule and the influence of several contextual factors, such as calendar information and the characteristics of the served station. Forecasts depend on different contextual variables that generally have a spatial component, a temporal component, or both. We study the sensitivity of the spatiotemporal features of machine learning forecast models. Our main goal is to understand how the spatiotemporal features affect the performance of the models. First, we propose to study the impact of spatial and temporal inputs such as the served station, the train route or direction, and the type of day on the forecasting results to set up the best way to build a set of machine learning models to predict the passenger load of trains. Second, we address the effect of the temporal aggregation level on model performances for the forecasting task. The proposed models are based on ensemble machine learning approaches and have been deployed on a line of the Paris greater area railway network. A fine-grained evaluation is conducted as a support of the model's sensitivity analysis

Peut-on cartographier des taches urbaines à partir d’images Google Earth ?

L’étude présentée ici expose les résultats d’un traitement d’images Google Earth dont le but est la cartographie des agglomérations d’Afrique de l’Ouest de plus de 500 000 habitants. Les images accessibles ne disposant pas d’informations spectrales précises (s’agissant de simples images couleur RVB), la méthodologie développée pour l’identification des agglomérations se base sur l’exploitation d’images en teintes de gris pour en extraire les caractéristiques texturales des zones densément bâties. Certaines images couvrant les agglomérations étudiées résultent de la composition en mosaïque d’images satellites acquises dans des conditions différentes. Avant toute exploitation des images, un prétraitement d’égalisation est nécessaire afin d’obtenir une vue uniforme à partir de la mosaïque. Plus précisément, il s’agit d’annuler les différences entre les luminances sur chaque morceau de mosaïque. Nous présentons ici une méthode d’égalisation inspirée de l’algorithme « Midway ». Cet algorithme a originellement été proposé pour uniformiser les luminances sur des paires d’images stéréo. Dans le cas présent, la difficulté consiste à adapter cette technique dans le cas d’images ne présentant pas strictement la même information. Le principe d’égalisation va consister à repérer et à apparier les histogrammes de zones semblables sur les sous-images composant la mosaïque. L’extraction des taches urbaines à partir des images prétraitées est ensuite réalisée par la mise en œuvre de séquences d’opérateurs de la Morphologie Mathématique. Les résultats obtenus ont été validés par une comparaison avec les agglomérations qui ont été cartographiées par photo-interprétation à partir d’images Google Earth et présentées dans la base de données Africapolis

Identification of urban structures on regular squared grids with the help of spatial calculus

International audiencePixel classification into landscape categories is a common task since the development of remote sensing. Many approaches such as Markov field classification are often used, and enable to create urban atlases. However, these techniques are not adequate to analyse urban structures at the city scale, as they are local. This paper presents a post-processing method to transform labelled pixels into urban structures. The method identifies urban 'morphotypes' that are assembled into urban structures. Then the graphical language of 'chorems' is used to represent the structures graphically

Hierarchical and multiscale Mean Shift segmentation of population grid

Abstract. The Mean Shift (MS) algorithm allows to identify clusters that are catchment areas of modes of a probability density function (pdf). We propose to use a multiscale and hierarchical implementation of the algorithm to process grid data of population and identify automatically urban centers and their dependant sub-centers through scales. The multiscale structure is obtained by increasing iteratively the bandwidth of the kernel used to define the pdf on which the MS algorithm works. This will induce a hierarchical structure over clusters since modes will merge together when the bandwidth parameter increases

Hierarchical and multiscale Mean Shift segmentation of population grid

International audienceThe Mean Shift (MS) algorithm allows to identify clusters that are catchment areas of modes of a probability density function (pdf). We propose to use a multiscale and hierarchical implementation of the algorithm to process grid data of population and identify automatically urban centers and their dependant sub-centers through scales. The multiscale structure is obtained by increasing iteratively the bandwidth of the kernel used to define the pdf on which the MS algorithm works. This will induce a hierarchical structure over clusters since modes will merge together when the bandwidth parameter increases

Élaboration d'un zonage de tissus urbains : introduire de la structure dans un référentiel carroyé

This paper presents a new method for identifying urban fabrics based on population and build-up densities. It aims at creating a new zoning that embeds information about the composition of an urban area and its surroundings to help analyze the structuring role of transportation networks. The method allows for a more accurate characterization of areas sometimes ill-described in the zoning used in transportation studies. We developed a simple classification method transforming gridded data into radioconcentric grids thought to better fit European cities morphology. It provides a more adequate representation to retrieve urban fabrics. We apply our approach to datasets of the French cities of Besançon, Tours and Nancy, and compare the results to the zonings used in the last household travel surveys.Cet article présente une méthode pour construire un zonage des tissus urbains sur la base des densités de population et de surfaces bâties. L'objectif est d'obtenir un zonage catégorisant l'étendue des agglomérations et de leur couronne périurbaine proche. Ce zonage se veut adapté pour l'analyse du rôle structurant des réseaux de transport et pour caractériser des zones périphériques parfois mal discriminées dans les zonages typiques des études de transport. La méthode répond à des critères de simplicité et d'indépendance vis-à-vis des maillages administratifs. Nous utilisons des densités initialement mesurées sur des grilles régulières, que nous transposons sur une grille radioconcentrique dont la structure morphologique semble plus adéquate pour caractériser et identifier les tissus urbains considérés. Testés sur les agglomérations de Besançon, Tours et Nancy, les zonages sont mis en situation par rapport aux découpages utilisés pour les dernières enquêtes ménages déplacements