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Bonjour,

Une variographie est toujours interessante a effectuer pour analyser
correctement les donnees representant le phenomene etude. Par contre au
niveau des interpolateurs, la variographie n'est utilisee que pour les
methodes geostatistiques (ou probabilistes) mais pas du tout pour les
methodes deterministes comme l'inverse des distances ou les interpolateurs
polynomiaux.

L'interet de la variographie est de pouvoir analyser et modeliser le degre
de ressemblance (autocorrelation) entre la mesure d'un phenomene obtenu
entre deux points. En particulier la variographie conduit a identifier la
distance maximale entre deux points de mesures au dela de laquelle il n'y a
plus de correlation.

Une methode deterministe comme l'inverse des distances, ne prend en compte
que l'interdistance entre points de mesure, sans le degre de continuite
spatiale du phenomene. A l'oppose une methode d'interpolation comme le
krigeage permet a la fois de prendre en compte les interdistances entre
points de mesure et aussi la variabilite spatiale a travers le variogramme.

Par leur analyse superficielle, les methodes deterministes d'interpolation
ne peuvent conduire qu'a realiser une cartographie jettable juste pour
voir . Par contre, la variographie et les methodes geostatistiques
conduisent a des resultats beaucoup plus productifs. En effet les modeles
numeriques obtenus sont utilises pour obtenir une cartographie non biaisee
du phenomene et aussi pour aider a des prises de decision en les croisant
avec d'autres donnees geographiques.

Pour une approche plus approfondie de la geostatistique, je vous conseille
d'aller visiter par exemple le site du Centre de Geostatistique de l'Ecole
des Mines de Paris http://cg.ensmp.fr/MAIN_fr.html et aussi
http://geo.polymtl.ca/~marcotte/glq3401 … pitre2.pdf pour une definition
du variogramme.

Concernant les logiciels specialises permettant de realiser une
variographie, il y en a plusieurs pour a la fois realiser le calcul et la
modelisation du variogramme, puis ensuite effectuer l'interpolation par
methodes geostatistiques (par exemple ISATIS, GSLIB, SURFER, etc).
Recemment, cette technologie s'est integree completement au SIG a travers
l'extension Geostatistical Analyst (GA) de la gamme ArcGIS d'ESRI. Cette
approche permet de pouvoir effectuer l'analyse spatiale et en particulier
variographique en profitant de toute la richesse fonctionnelle du SIG (
visualisation, symbolisation, cartographie).

Cordialement.

Daniel Thomas
Ingenieur Conseil
SIG - Modelisation Spatiale

E-mail : dthomas@texte-a-enlever.sigconseil.com
URL : http://www.sigconseil.com