Chapitre III : Matériels et méthodes
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En transformant les deux vecteurs en format Shapefile via l’extension File > Exporte layer
to shapefile, nous avons fait un découpage de la végétation pour chaque commune littorale
et pour les deux vecteurs via la boite à outils ArcToolBox> Outils d’analyse > extraire >
découper.
Par la suite nous avons calculé le taux de végétation par commune en utilisant la boite à
outils ArcToolBox> Outils d’analyse > Statistique > Intersection.
Enfin, nous avons exporté les tables attributaires sur Excel pour pouvoir faire les
diagrammes de répartition de la végétation pour chaque commune et pour les deux périodes.
2.5. Simulation de l’évolution de la croissance urbaine des communes
côtières par le Modèle de régression multinomial
2.5.1. Paramètres de la croissance urbaine choisis
Le choix des paramètres de la croissance urbaine a été conditionné par la disponibilité des
données et le contexte de ce travail. A cet effet, nous avons pu travailler sur les paramètres
suivants :
classification de la couverture Landsat de la zone d'étude en faisant ressortir
principalement les thèmes : urbain, végétation et agriculture. En effet, une classification
supervisée a été réalisée sur l'image Landsat 5 du 09/09/1987, en prélevant les
échantillons à partir d'une interprétation visuelle validée par une orthophoto de
résolution de 5m ;
données démographiques de l'année 1987 issues des statistiques de l'ONS ;
données démographiques de l'année 2008 issues des statistiques de l'ONS ;
modèle numérique de terrain issu de la couverture satellitaire ASTER de type GDEM
du 17/10/2011 ;
réseau routier issu d'une digitalisation de cartes topographiques au 1/25000.
2.5.2. Principe du modèle de la régression logistique multinomiale
Dans ce travail, nous avons utilisé le modèle MLR (Multinominal Logistic Regression model)
afin de simuler la croissance urbaine dans la frange littorale de la baie d'Alger au cours de ces
dernières trente années et ce, en modélisant quelques données historiques caractérisant le
développement urbain dans la région. Ce travail simule le développement urbain sur la base des
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En transformant les deux vecteurs en format Shapefile via l’extension File > Exporte layer
to shapefile, nous avons fait un découpage de la végétation pour chaque commune littorale
et pour les deux vecteurs via la boite à outils ArcToolBox> Outils d’analyse > extraire >
découper.
Par la suite nous avons calculé le taux de végétation par commune en utilisant la boite à
outils ArcToolBox> Outils d’analyse > Statistique > Intersection.
Enfin, nous avons exporté les tables attributaires sur Excel pour pouvoir faire les
diagrammes de répartition de la végétation pour chaque commune et pour les deux périodes.
2.5. Simulation de l’évolution de la croissance urbaine des communes
côtières par le Modèle de régression multinomial
2.5.1. Paramètres de la croissance urbaine choisis
Le choix des paramètres de la croissance urbaine a été conditionné par la disponibilité des
données et le contexte de ce travail. A cet effet, nous avons pu travailler sur les paramètres
suivants :
classification de la couverture Landsat de la zone d'étude en faisant ressortir
principalement les thèmes : urbain, végétation et agriculture. En effet, une classification
supervisée a été réalisée sur l'image Landsat 5 du 09/09/1987, en prélevant les
échantillons à partir d'une interprétation visuelle validée par une orthophoto de
résolution de 5m ;
données démographiques de l'année 1987 issues des statistiques de l'ONS ;
données démographiques de l'année 2008 issues des statistiques de l'ONS ;
modèle numérique de terrain issu de la couverture satellitaire ASTER de type GDEM
du 17/10/2011 ;
réseau routier issu d'une digitalisation de cartes topographiques au 1/25000.
2.5.2. Principe du modèle de la régression logistique multinomiale
Dans ce travail, nous avons utilisé le modèle MLR (Multinominal Logistic Regression model)
afin de simuler la croissance urbaine dans la frange littorale de la baie d'Alger au cours de ces
dernières trente années et ce, en modélisant quelques données historiques caractérisant le
développement urbain dans la région. Ce travail simule le développement urbain sur la base des