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Bonjour,

Je suis en thèse de biologie de la conservation néophyte en SIG et analyse spatiale et j'aurais besoin de votre expertise !

ArGIS - Spatial Tool Analyse - Cost-Weighted Distance - permet de calculer des matrices de distances de moindre coût entre des objets.

Il faut pour cela attribuer des couts à priori par exemple pour chaque type d'environnement (foret, savane, route, etc..).

Le problème, c'est que si j'ai bien compris le choix des pondérations se fait "a priori" en utilisant des données personnelles ou de littérature. Je trouve cela très subjectif mais la plupart du temps on ne peut pas faire autrement.

Moi, je dispose de données qui me permettent de tester ma matrice de distances donc de tester les valeurs de coût des différents types de terrains et estimer les valeurs de couts les plus probables compte tenu de mes données.

Je pourrais tester mes valeurs une par une mais cela devient vite chaotique si j'ai plein de parametres à estimer

Il faudrait que je trouve un moyen d'automatiser le processus (par inférence bayésienne):

par ex :

1) tirage aléatoire des valeurs de coût
2) Calcul de la matrice de distances de moindre coût correspondante
3) Test de la matrice - acceptation ou rejet des valeurs de coût

On fait un certain nombre de simulations et on obtient a la fin une distribution a postériori de probabilités des valeurs de chaque coût .

Le problème est qu'avec ArGis, difficile d'automatiser !

Est ce que l'un d'entre vous connaitrait un moyen de faire ce genre de simulation sous ArGis, ou sur un autre logiciel ?? (ou un algorithme à implementer  dans un logiciel de statistiques comme R) ???

Ulysse