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Reconnaissance de structures urbaines à partir de densités de population sur grille en liens avec les données de mobilité Patrice Aknin - Johanna Baro - Olivier Bonin Etienne Côme - Jean-Paul Hubert 21/06/2010

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Reconnaissance de structuresurbaines à partir de densités depopulation sur grilleen liens avec les données de mobilité

Patrice Aknin - Johanna Baro - Olivier BoninEtienne Côme - Jean-Paul Hubert

21/06/2010

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Plan

Plan

1 IntroductionContexte du travailProblématiqueApplications

2 Travaux entamésDéfinition des «objets urbains»Segmentation des pôles de populationIdentification et description des structures urbainesTypologie des structures identifiées

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Introduction Contexte du travail

Contexte du travail

Objectif

Etude des structures d’agglomérations urbaines à partir de grillesrégulières de population et de graphes de transport.Dialogue entre :

des techniques mathématiques (images, graphes, ...)les modèles géographiques

pour aboutir à une typologie pertinente des structures urbaines.

Démarage d’une thèse : Johanna Baro (MSTIC-UPE)

DEST : Jean-Paul HubertGRETTIA : PAtrice Aknin, Etienne CômeLVMT : Olivier Bonin

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Introduction Problématique

Problématique générale

Concepts

«La macroforme ne constitue pas une donnée en soi. La définition deses limites ne peut se faire qu’après analyse de son fonctionnement(navettes domicile-travail, polarisations, sentiment d’appartenance...)»dans Morphologie urbaine, R. Allain, 2004

Croisement de données spatiales

densité de population sur grille régulièregraphes relatifs au transport...

⇒ reconstruire et étudier des structures d’agglomérations urbaines

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Introduction Problématique

Problématique générale

Objectif

Identification d’une typologie de structures urbaines caractérisant lesformes et relations fonctionnelles au sein des zones urbaines.

Nouvel outil d’étude des zones urbaines et de la mobilitéBasé sur la composition de :

Pôles urbains élémentairesFlux et infrastructures reliant ces pôles

Grille de lecture géographique

Analyse des structures obtenues à l’aide de l’ensemble des modèlesthéoriques de la géographie urbaine et économique

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Introduction Problématique

Analyse conjointe de données raster et de donnéesde type graphe pour l’étude de la mobiblité

FIG. 1: Grille régulière de population (INSEE,RFL)

FIG. 2: Graphe des flux de mobilitédomicile-travail (INSEE)

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Introduction Applications

Applications et perspectives

Etude de la mobilité et comparaison européenne

Analyser les structures urbaines sans dépendre des maillagesadministratifs⇒ Outils pour des comparaisons européenneAnalyser à la fois les formes et les relations pour comprendre ledéveloppement et analyser leurs évolutions en lien avec lamobilité⇒ Outils pour l’étude de la morphogénèse des villes et desréseaux

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Travaux entamés

Les grandes étapes du projets

1 Définition des objets2 Segmentation des pôles de population3 Identification et description des structures urbaines4 Typologie des structures identifiées5 Exploitation de la typologie

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Travaux entamés Définition des «objets urbains»

1. Définition des objets, questionnements ...

Définiton des «objets urbains» ?

Poser la ou les définitions de ce que l’on qualifie d’«objets urbains» etque l’on souhaite étudier :

limites des zones urbaines ?concentration de population // aspect fonctionnelemboitement des échelles ?choix de la résolution d’étude ...données nécessaires pour établir la typologie des structuresurbaines : flux de mobilité, infrastructures, autres sources ... ?

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Travaux entamés Segmentation des pôles de population

2. Segmentation des pôles de population

Piste étudiéeEmployer une approche multi-échelle et hiérarchique pour saisir lesdifférents niveaux d’organisation des zones urbaines.

Données utilisée : densité de population sur grille (1km2, INSEE)Méthode testée : Algorithme Mean-Shift multi-échelles

Mean-shift multi-échelles [Cheng95,Slaney01]

Montée de gradient sur une densité (estimé par noyau)⇒ localiser les modes, sans calculer la densité⇒ clustering même mode = même classeExtension multi-échelle en faisant varier la largeur du noyau⇒ permet de construire une classification hierarchique.

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Travaux entamés Segmentation des pôles de population

2. Segmentation des pôles de population

Données brutes Densité estimée par méthode à noyaux σ = 1km

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Travaux entamés Segmentation des pôles de population

2. Segmentation des pôles de population

Données brutes Densité estimée par méthode à noyaux σ = 8.6km

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Travaux entamés Segmentation des pôles de population

2. Segmentation des pôles de population

Données brutes Densité estimée par méthode à noyaux σ = 25km

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Travaux entamés Segmentation des pôles de population

2. Segmentation des pôles de population

FIG. 3: Hierarchie des modes σ : 1km → 40km

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Travaux entamés Segmentation des pôles de population

2. Segmentation des pôles de population

FIG. 4: Segmentation σ = 10km

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Travaux entamés Segmentation des pôles de population

2. Segmentation des pôles de population

FIG. 5: Arbre hierarchique des modes.

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Travaux entamés Identification et description des structures urbaines

3. Identification et description des structures urbaines

Piste étudiéeMise en relation des pôles urbains élémentaires grâce à des donnéesrelatives au transport :

flux (domicile-travail/école et autres)infrastructures (transports en commun et individuels)

Traitement sous forme de graphe, aspect multi-échelle et hierarchique.Recherche de communautés, clustering de graph :

clustering spectral récursif [Gleich06,Chung05]maximisation de la modularité hierarchique [Newman04]

DonnéesMatrice OD (domicile/travail, INSEE) = Graphe orienté valué.37 948 communes=communes, 1 560 058 arcs.

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Travaux entamés Identification et description des structures urbaines

3. Identification et description des structures urbaines

FIG. 6: Matrice d’adjacence ordonnée aléatoirement.

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Travaux entamés Identification et description des structures urbaines

3. Identification et description des structures urbaines

FIG. 7: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral.

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Travaux entamés Identification et description des structures urbaines

3. Identification et description des structures urbaines

FIG. 8: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral.

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Travaux entamés Identification et description des structures urbaines

3. Identification et description des structures urbaines

FIG. 9: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral (Zoom, niveau 1, Sud-Ouest de la france).

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Travaux entamés Identification et description des structures urbaines

3. Identification et description des structures urbaines

FIG. 10: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral (Zoom, niveau 1, Sud-Ouest de la france).

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Travaux entamés Identification et description des structures urbaines

3. Identification et description des structures urbaines

FIG. 11: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral (Zoom, niveau 2, Aquitaine).

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Travaux entamés Identification et description des structures urbaines

3. Identification et description des structures urbaines

FIG. 12: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral (Zoom, niveau 2, Acquitaine).

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Travaux entamés Identification et description des structures urbaines

3. Identification et description des structures urbaines

FIG. 13: Matrice d’adjacence ordonnée par clustering spectral (Zoom, niveau 3, Aire urbaine de Bordeaux).

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Travaux entamés Typologie des structures identifiées

4. Typologie des structures identifiées

Dialogue : données // modèlesurbains

Modèle concentrique deBurgessModèle sectoriel de HoytModèle de hiérarchie urbainede ChristallerModèle monocentriqueModèle polycentrique...

FIG. 14: Macroformes (Allain,2004)

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Merci pour votre attention !

IfsttarCentre de Marne-la-ValléeBatiment le “Descartes 2”2, rue de la Butte Verte F-93166 Noisy le Grand cedex

Mél. [email protected]él. +33 (0)1 45 92 56 57

Site : www.ifsttar.fr

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