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    Toile géomatique francophone

    • sur Chaos theory, Rössler cake and satellite remote sensing

      Posted: 21 May 2020, 2:08am CEST by mangiarotti
      Chaos theory, Rössler cake and satellite remote sensing

      A chaotic attractor was obtained from satellite remote sensing data for the first time in 2011 giving a strong argument for chaos in real environment. This result has a special sound today May 20th 2020, since it is the 80th birthday of Otto E. Rössler -- one of the fathers of the chaos theory -- to whom a Focus Issue entitled "Chaos: from theory to applications" is opened for submission in Chaos: an Interdisciplinary  Journal of Nonlinear Science  to celebrate his birthday.

      The first chaotic attractor from satellite remote sensing

      The first chaotic (and hyperchaotic) attractors (Lorenz-1963, Rössler-1975, -1976 and -1979, Ueda [1-5]) and maps (Gumowski-Mira-1968, -1973, Hénon-1976, Lozi-1978, Rössler-1979 [6-9;4]) were based on theoretical developments (see reference [10] for a historical perspective). Their dynamic is said chaotic since it is --- at the same time --- deterministic and unpredictable at long term. This can be considered as a major epistemological rupture: after the definition of determinism given Laplace in the early 19th century, such an association (determinism and unpredictability) was completely unexpected.

      After such an unexpected theoretical result, important experimentations were carried out in the 1980s to investigate if such a paradoxical situation could be met under experimental conditions. The work by John Hudson and his group are among the most notable and important ones, which gave a definitive proof of experimental chaos (see [11]).

      To detect chaos in real environmental world was another difficult challenge. Various algorithms have been developped to detect some of the properties of chaos but most of the developments were not able to ensure the presence of all the properties of chaos at the same time. In particular, very few methods were proven able to detect determinism. The global modelling technique enables to obtain sets of equations directly from observational time series. It is one of the rare approaches able to capture the whole -- dynamical, geometrical and topological -- properties of chaos in a single synthetic algebraic and deterministic formulation.

      The global modelling technique was applied to the cycles of cereal crops in North Morocco, considering vegetation index aggregated on a large region. A chaotic model could be obtained. It is plotted in Figure 1. It is one rare example of a chaotic attractor directly obtained from real environmental conditions; and it is very likely the first chaotic attractor directly obtained from satellite remote sensing data. Therefore, it makes sense to remind this result on the multitemp website today.

      Figure 1: Cereal crops attractor obtained with the GPoM package from the Normalized Difference Vegetation Index (AVHRR data) of the cycles of cereal crops aggregated in North Morocco [12-14].


      The Rössler cake

      To celebrate Otto's 80th birthday, it was decided to prepare the Rössler cake ! (more precisely, the Rössler-1976 cake!), that is, a cake diffeomorphic to the Rössler-1976 attractor. To do so, we did refer to the receipe of the Bûche de Noël. You are free to interpret the choice of this receipe as a kind of messianic choice (hou!). But one should not forget two other useful arguments. One argument relies on physics: the paste of the bûche de Noël is well adapted to apply smooth foldings and the chosen attractor has at least a single folding in its simplest regime. Another argument is a personal argument: it is a cake the author is able to cook because he has to prepare it each year (familly obligation, no matter what!), at the purposive date (by the end of December). The result we got is shown in Figure 2.

      Figure 2: Prototype of the Rössler cake -- topological reconstruction of the 1976 version -- with its Poincaré section (top panel). The cake is bounded by a genus-1 torus (there is a single hole in the center). The paste flow is characterized by a positive first Lyapunov exponent (just consider the diverging trajectories in the right bottom part of the cake, we must admit we were not able to derive the Jacobian matrix from the paste flow) and by a single folding (in the left bottom part) which is a necessary condition for chaos. The Poincaré section to the cake (golden brown colour on the upper part of the cake) was cooked separately: this trick was used to get the proper structure for the Poincaré section to the cake! In this sense, this cake is not exactly a reconstruction of the Rössler-1976 attractor, but, more to the point, a topological suspension of the Poincaré section to the Rössler-1976 attractor, hooo! The cooking receipe was previously explored theoretically [15-16] considering the bidimensional chaotic map introduced by Hénon in 1976 [8] and the three-dimensional walking stick hyperchaotic map introduced by Otto in 1979 [4]. The original Rössler attractor is also provided (bottom panel) for visual validation.

      Before serving, Poincaré sections should be carefuly sliced piece by piece. These sections are theoreticaly infinitely thin. In practice, to keep the result more presentable, the Poincaré sections should not be sliced too thin (recommendation of the chef).


      Figure 3: Poincaré section to the Rössler cake. A careful look at it should enable to detect several iterations of the horseshoe map [17].

      Because of the current travelling restrinctions due to the epidemic of Covid-19 (see the GPoM-epidemiologic Bulletins), it was unfortunately not possible to share the taste this cake practically with Otto. But we could share its frendship taste with him and other friends virtualy during a somehow surealist video session.

      Figure 4: Video session on May 20th 2020 at 5 pm (German time) with Otto Rössler and a several friends of his (Gerold Baier, Vasileios Basios, Niels Birbaumer, Sven Sahle, Andrey Shilnikov, Ursula Kummer, Doyne Farmer, Kunihiko Kanako, Lars Folke Olsen, Plamen Ivanov, Johachim Peinke, Achim Kitell, Christophe Letellier and  myself) to celebrate his 80th birthday. Reimara Rössler did also briefly appear during the session. Christian Mira could not participate to the session but told us he will send a message to Otto by email. At the end of the session, one of us recalled us that Konrad Lorenz, with whom Otto was close to, did consider Otto as an astonishingly promising young researcher; It was an opportunity for Otto to share a sentence Konrad Lorenz was found of: "Behind every big man there is an even bigger one". This session was kindy organized by Gerold Baier on a suggestion by Christophe Letellier, thank you so much.

      This cake reconstruction of the Rössler-attractor enabled us to unveil a new property of this chaotic attractor: this attractor not just an attractor of simplest possible structure (characterized by a single folding); it is nither just a very beautiful attractor; It is also a (potentially delicious) frienship attractor.

      Happy birthday Otto!


      Invitation to submit to special focus

      We are pleased to announce the forthcoming publication of a new Focus Issue entitled “Chaos : From Theory to Applications” in Chaos : An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science to celebrate the 80th birthday of Otto E. Rössler.

      Otto submitted his first paper on chaos in 1976. The Rössler system quickly became one of the prototypes on which the paradigm of chaos theory is constructed. He also introduced hyperchaos and suggested a classification of chaotic attractors. Otto E. Rössler investigated applications of chaos in various fields : chemistry, heart rhythm, biology, electronics, astrophysics, fluid mechanics.

      In order to celebrate his contribution to chaos theory, and in honor of his 80th birthday, this forthcoming focus issue in Chaos is devoted to showing how chaotic behaviors help to understand the reality of the world in its complexity. Contributions should try to show how the concepts of state space, attractor, first-return maps Poincaré sections, bifurcations, etc. allow for better views of the possible dynamics produced by simple as well as complex systems. Contributions can be either theoretical, numerical or experimental.

      For those who met Otto E. Rössler and who would have particular recollections, we offer the opportunity to contribute to a co-authored paper in which each contributor will write about one half or one page (possibly with one picture or one figure) for providing to the community how Otto was perceived along his career. For this type of contribution, please contact Christophe Letellier.

      This Focus Issue is scheduled for publication in December 2020. All submitted articles should conform to the Chaos author guidelines. Please be sure to write a lead paragraph – see guidelines for more detail. Papers will be published immediately after acceptance and will available online in the journal and in a virtual collection dedicated to this Focus Issue.

      Your submission should be sent by JUNE 21, 2020. It will be reviewed within 4-6 weeks of submission.

      Guest editors :
      Christophe Letellier (Rouen Normandie University, France)
      Sylvain Mangiarotti (Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphère, Toulouse, France)
      Lars Folke Olsen (University of Southern Denmark, Odense )



      [1] E. N. Lorenz, Deterministic nonperiodic flow. Journal of the Atmospheric Sciences, 20, 130-141, 1963.

      [2] O. E. Rössler, An equation for continuous chaos. Physics Letters A, 57 (5), 397-398, 1976.

      [3] O. E. Rössler, Chaotic behavior in simple reaction system. Zeitscrift für Naturforschung A, 31 (3-4), 259-264, 1976.

      [4] O. E. Rössler, An equation for hyperchaos. Physics Letters A, 71, 155-157, 1979.

      [5] Y. Ueda, The road to chaos. Aerial Press, Santa Cruz, 1993.

      [6] C. Mira, Étude de la frontière de stabilité d’un point double stable d’une récurrence non linéaire autonome du deuxième ordre. Proceedings of the IFAC Symposium on Pulse-rate and Pulse-number Signals in Automatic Control, D 43-7II, 1968.

      [7] J. Bernussen, Liu Hsu & C. Mira, Quelques exemples du second ordre. Collected preprints of Colloque International du CNRS, 229, Transformations ponctuelles et applications (Toulouse, September 1973), Proceedings Editions du CNRS (Paris), pp. 195-226, 1976.

      [8] M. Hénon, A two-dimensional mapping with a strange attractor. Communications in Mathematical Physics, 50, 69-77, 1976.

      [9] R. Lozi, Un attracteur étrange du type attracteur de Hénon. Journal de Physique, 39 (8), C5-9 - C5-10, 1978.

      [10] C. Letellier, Chaos in Nature. World Scientific Series on Nonlinear Science Series A: Volume 94, 2019.

      [11] C. Letellier, S. Mangiarotti, I. Sendiña-Nadal & O. E. Rössler, Topological characterization versus synchronization for assessing (or not) dynamical equivalence. Chaos, 28, 045107, 2018.

      [12] S. Mangiarotti, L. Drapeau, R. Coudret & Jarlan L., Modélisation par approche globale de la dynamique du blé pluvial observée par télédétection spatiale en zone semi-aride, 14e Rencontre du Non Linéaire, 14, 103-108, Université Pierre et Marie Curie, Paris, France, ISBN 978-2-9538596-0-7, 2011.

      [13] S. Mangiarotti, R. Coudret, L. Drapeau & L. Jarlan, Polynomial search and Global modelling: two algorithms for modeling chaos. Physical Review E, 86(4), 046205, 2012.

      [14] S. Mangiarotti, L. Drapeau & C. Letellier, Two chaotic global models for cereal crops cycles observed from satellite in Northern Morocco. Chaos, 24, 023130, 2014.

      [15] S. Mangiarotti, Modélisation globale et Caractérisation Topologique de dynamiques environnementales – de l'analyse des enveloppes fluides et du couvert de surface de la Terre à la caractérisation topolodynamique du chaos. Habilitation à Diriger des Recherches, Université Toulouse 3, France, 180 pp. , 2014.

      [16] S. Mangiarotti & C. Letellier, Topological analysis for designing a suspension of the Hénon map. Physics Letters A, 379, 3069-3074, 2015.

      [17] S. Smale, Differentiable dynamical systems. Bulletin of the American Mathematical Society, 73 (6), 747-817, 1967.

    • sur Détection de la neige sur les routes avec Sentinel-2

      Posted: 13 May 2020, 1:18am CEST by Simon Gascoin

      France Bleu nous signale une impressionnante avalanche en Savoie près du Col du Glandon qui bloque la route Départementale 927.

      Des blocs énormesCliché pris le 11 mai 2020 par Hervé Girard -

      Les cartes d'enneigement distribuées par Theia permettent d'évaluer la présence de neige sur les routes de montagne grâce à leur haute résolution (pixel de 20 m). Une carte qui date du 09 mai (soit deux jours avant la photo ci-dessus) couvre le secteur de la D927.

      Depuis QGIS on peut récupérer le tracé de la route à partir de la base OpenStreetMap et le convertir en une série de points espacés de 20 m. Avec ces points on peut échantillonner la carte Theia du 9 mai et ainsi visualiser les tronçons couverts de neige sur une carte.


      On peut même exporter ces points et tracer le profil topographique de la route. Pratique pour ceux qui préfèrent le vélo !



      Merci à César pour l'info !

      PS. si à l'inverse vous cherchez absolument à toucher la neige tout en restant à moins de 100 km de chez vous ceci pourrait vous aider :

      Trouvez la neige à moins de 100 km de chez vous !

    • sur Benefits of SAR for forest loss alert detection in the tropics

      Posted: 11 May 2020, 12:00pm CEST by Marie Ballère

      The tropical forest is an important carbon sink which also hosts high biodiversity. Monitoring forest loss is therefore a major issue which requires efficient and accurate tools. In fact, the major challenge is to detect forest loss as precisely and quickly as possible, despite cloud cover which limits the availability of usable optical satellite imagery. SAR (synthetic aperture radar) sensors are an efficient tool in this context at it can penetrate clouds.

      We used the Sentinel-1 based method developed at CESBIO (Bouvet et al., 2018), and explained in this post, to produce forest alerts (FA) maps every week at 10-m resolution over the whole French Guiana (83?534 km²), for the years 2016 to 2019. The maps are available there: []

      The term "Forest Alerts" is used because the purpose of producing the maps is the rapid detection of forest cover loss. However, we could have referred to it as "Forest loss", because the areas are accurately detected.

      We assessed the performance of these maps using a reference dataset of 1 867 plots covering 2 124.5 ha, from in situ field data, helicopter surveys and photo interpretation, and describing various sources of forest loss. We would like to thank the ONF, EMOPI and PAG for providing these data. The Sentinel-1 FA maps showed 84.4% of producer’s accuracy and 96.3% of user’s accuracy, using the Olofsson et al. (2013) method for validation.

      Forest loss at 10-meter resolution between 2016 and 2019, over the whole French Guiana and over 8 × 12 km areas, highlighting the various sizes and spatial distributions of disturbed areas

      The Sentinel-1-based FA maps were also compared with an optical-based system that raises FA at the pan-tropical scale: the Global Land Analysis and Discovery (GLAD) FA by the University of Maryland. The optical-based FA showed 62.3% of producer’s accuracy and a systematic temporal delay relative to radar, up to one year. The temporal comparison regarding forest loss during the dry season showed little difference. In contrast, the optical-based FA showed a median temporal delay of 143 days (more than 4.5 months) regarding forest loss during the whole year, due to strong delays during the wet cloudy season.

      Number of detected reference samples per month for Sentinel-1 based (green) and for Landsat based (yellow) forest alerts (left), and histogram of the difference in detection date of the reference samples (right), where negative values indicate an earlier detection in Sentinel-1 based forest alerts.

      A field campaign in collaboration with the Statistics Service and the Prospective Department of the Ministry of Agriculture, which we thank, made possible the evaluation of the average absolute detection delay using the SAR-based method on 26 plots : 8 days.

      These results highlight the benefits of SAR for forest loss alert detection in the tropics.

      Subsequently, we plan to produce the map of the Guiana Shield (Suriname, Guyana, Amapa) and adapt and apply the method to other tropical countries.


      • Ballère, B., Bouvet, A., Mermoz, S., Koleck, T., Bedeau, C., Forestier, E., André, M., Le Toan, T., Frison, P.L. and Lardeux, C. SAR data for tropical forest disturbance alerts: Benefit over optical imagery - Study case in French Guiana. Submitted to Remote Sens. Environ. on Jan. 2020
      • Bouvet, A., Mermoz, S., Ballère, M., Koleck, T., Le Toan, T., 2018. Use of the SAR Shadowing Effect for Deforestation Detection with Sentinel-1 Time Series. Remote Sens. 10, 1250.
      • Hansen, M.C., Krylov, A., Tyukavina, A., Potapov, P.V., Turubanova, S., Zutta, B., Ifo, S., Margono, B., Stolle, F., Moore, R., 2016. Humid tropical forest disturbance alerts using Landsat data. Environ. Res. Lett. 11, 034008.
      • Olofsson, P., Foody, G.M., Stehman, S.V., Woodcock, C.E., 2013. Making better use of accuracy data in land change studies: Estimating accuracy and area and quantifying uncertainty using stratified estimation. Remote Sens. Environ. 129, 122–131.
    • sur Trouvez la neige à moins de 100 km de chez vous !

      Posted: 8 May 2020, 3:23pm CEST by Simon Gascoin

      Voici un outil qui permet de trouver de la neige à moins de 100 km de chez vous ou dans votre département !


      Cette app utilise les cartes de neige journalières produites par la Nasa à partir du capteur Modis sur le satellite Terra (MOD10A1.006). L'observation non-nuageuse la plus récente dans les dix dernières cartes disponibles est affichée pour chaque pixel de 500m. En général les données affichées datent de moins d'une semaine.

      Le code source de mes apps peut être récupéré ici :

      git clone [https:]

    • sur Disparition de Monique Pelletier (1934-2020)

      Posted: 5 May 2020, 6:35pm CEST by Catherine Hofmann
      Brève nécrologie de Monique Pelletier (9 septembre 1934 – 21 janvier 2020)

      Monique Pelletier (1934-2020)

      Nous avons appris avec tristesse le décès de Monique Pelletier, qui a dirigé le département des Cartes et plans de 1976 à 1999. Nous regrettons aujourd’hui une grande figure de la bibliothèque et une collègue passionnée par tous les aspects de notre métier. 

      Ayant obtenu le diplôme d’archiviste paléographe à l’École des Chartes en 1960, Monique Pelletier consacra l’ensemble de sa carrière à la Bibliothèque nationale. Après 17 ans passés au département des Entrées où elle œuvra notamment à la réalisation de nouveau Catalogue général (1960-1970), l’exposition « Baudelaire » et participa à la définition des normes de description bibliographique ISBD, Monique Pelletier fut nommée au département des Cartes et plans, qu’elle dirigea pendant 22 ans.

      Son rôle au sein de ce département, son implication forte dans les instances nationales (Comité français de cartographie, Comité des travaux historiques et scientifiques dont elle présida la section Géographie, 1977) et internationales (IFLA, LIBER, revue Imago Mundi, Association cartographique internationale), tout comme sa curiosité insatiable et son goût profond pour la recherche en histoire de la cartographie – qui ne se sont pas démentis après sa retraite – ont laissé une empreinte durable au sein de la communauté des historiens de la cartographie et de celle des bibliothécaires et des cartothécaires.

      Elle a attaché son nom notamment à l’histoire de la première carte topographique française et à celle des astronomes et cartographes Cassini, en publiant en 1990 « La carte de Cassini : l’extraordinaire aventure de la carte de France ». Un recueil de ses articles, publié au moment de son départ de la bibliothèque, donne un aperçu de l’étendue de ses travaux et de ses coups de cœur : Tours et contours de la Terre : Itinéraires d’une femme au cœur de la cartographie, 1999.

      Monique Pelletier était chevalier des Palmes académiques (1978) et de la Légion d’honneur (1998).

      Pour plus d’information sur ses principales publications : [https:]


      Obituary notice for Monique Pelletier (1934-2020)

      We have learnt with sadness of the death of Monqiue Pelletier on 21 January 2020. She was the director of the Department of Maps and Plans in the Bibliothèque nationale in Paris from 1976 to 1999. We have lost one of the most eminent members of the Library who was devoted to our field of study and to our profession.

      Having obtained her archives diploma in palaeography at the renowned Ecole des Chartes in 1960, Monique Pelletier devoted the whole of her career to the Bibliothèque nationale. After 17 years working in the Accessions Department, notably on the publication of the new general library catalogue (1960-70), on the exhibition on Baudelaire, and also on the compilation of the standards for bibliographic description (ISBD), Monique Pelletier was appointed to the Department of Maps and Plans, which she directed for 22 years.

      She was not only at the core of the department, but had a strong involvement in national life, via the Comité francais de cartographie (trsl. French Committee on Cartography), Comité des travaux historiques et scientifiques (trsl. Committee on historical and scientific works) of which she became the president of the section on Geography in 1977. Internationally she was also very well known for her roles in IFLA, LIBER, as a director of the journal Imago Mundi, and the Association cartographique international (trsl. International Cartographic Association). Her infinite curiosity and her profound love for research in the history of cartography, which did not diminish when she retired, has left an indelible imprint on the community of historians of cartography  and in the memories of map librarians, archivists, curators and librarians.

      In particular she is remembered for her notable contribution to the history of the first topographic map of France and of the work of the Cassini family of cartographers and astronomers in her publication of 1990 ‘’La carte de Cassini: l’extraordinaire aventure de la carte de France’’. A collection of her articles published at the time of her retirement gives a good account of her extensive researches and of the  interests close to her heart: ‘’Monique Pelletier, Tours et contours de la terre: Itinéraires d’une femme au coeur de la cartographie, 1999.

      Monique Pelletier was appointed chevalier des Palmes académiques (1978) and also chevalier of the Légion d’honneur (1998).


    • sur Le temps, au temps des graphes du Covid-19

      Posted: 30 April 2020, 10:05pm CEST by Françoise Bahoken

      Horloge ! dieu sinistre, effrayant, impassible,
      Dont le doigt nous menace et nous dit :  » Souviens-toi !

      Charles Beaudelaire, « l’Horloge », les Fleurs du mal

      Le temps semble vraiment important en cette période de confinement, entre le temps qui passe, celui qu’il fait, le temps qui dure ou la perception d’un temps, infini, la répétition du temps ou plutôt la (non) fréquence des événements, la mémoire de nos déplacements jadis récurrents, l’ancienne périodicité de nos vies … bref, tout ce temps de réflexion sur notre gestion du temps pendant ce confinement apparaît aussi crucial que la gestion de notre espace, que la mise en (cartes et) graphiques de cette pandémie. Et quand le temps s’en mêle, des questions graphiques, alors tout semble perdu.

      Si la représentation du temps habituellement proposée dans les différentes carto-graphies proposées pour le suivi du Codiv-19 sont assez classiques (voir ci-dessous), l’une d’entre elle semble avoir innové aujourd’hui.

      C’est le cas de la série de graphiques proposée par Daniel Dorling et consorts.

      Fig. 1. Diagrammes de portrait de phase montrant les taux de mortalité de différents pays
      liés au virus Covid-19 en 2020

      Phase-portrait diagrams showing mortality rates of Covid-19 virus 2020.
      Source : []

      Cette proposition tourbillonnante apparaît renouveler la manière de représenter l’évolution d’un phénomène dans le temps. Elle est d’ailleurs tellement surprenante qu’elle suscita un petit débat sur Twitter. Qu’en est-il exactement ?
      Pour mieux mettre en évidence la particularité de ce diagramme, commençons par regarder comment nous mettons traditionnellement le temps, à l’aide de petits graphiques.

      La représentation graphique du temps

      Sans rentrer dans les détails, il convient de rappeler que la prise en compte du temps dans un graphique a d’abord eu pour objet de représenter le temps qui passe : la trajectoire d’un événement dans le temps. C’est pourquoi le temps est souvent figuré par un axe horizontal gradué, porté en abscisses.

      L’évolution linéaire d’un phénomène, dont les valeurs sont en ordonnées, prend la forme d’une courbe (à gauche) ou d’une bande (à droite), comme dans le cas des frises chronologiques.

      Le fait de positionner l’axe du temps en abscisses (X) ou en ordonnées (Y) renseigne sur la manière dont la temporalité est considérée. Plusieurs modalités sont d’ailleurs envisagées.

      Fig. 2. Mise en graphique de la « composante temporelle » d’un phénomène

      Le placement du temps en (X) évoque  le temps qui passe ou le cours du temps (a) comme indiqué précédemment.

      L’axe du temps placé en (Y) renseigne sur le temps qu’il fait (b) ou encore sur le temps qu’il était (c), selon que l’axe vertical est respectivement croissant ou décroissant, comme pour remonter le temps.

      Le temps qu’il fait est parfois doublement mobilisé en (Y) et (Y’) pour caractériser… le temps atmosphérique, qu’il fait, dans les climato grammes – il me semble que c’est d’ailleurs en climatologie qu’on trouve la variété la plus importante de diagrammes temporels. Le (b) peut ainsi être enrichi par la représentation de deux caractères complémentaires (les précipitations et les températures par exemple), pour représenter comme en (e) le temps qu’il fait au cours du temps (ou bien l’évolution du temps, au cours du temps).
      [J’ai l’impression que je vais me perdre quelque part par là]

      En (e), donc, la représentation de l’évolution du temps qu’il fait est précisée par l’évocation du temps qui passe placée en abscisses (mensualités, saisonnalités). La présence d’un triple axe temporel permet alors de visualiser la coévolution de deux caractéristiques du temps (en Y et en Y’).

      Le temps qu’il était (c) symbolise le poids du temps, des années qui passent. Il traduit une forme d’usure du phénomène (ou de l’individu).

      Représenter en (d) l’effet du temps, au cours du temps mobilise le temps sur les axes (X) et (Y). L’exemple d’un des diagrammes mobilisé par les démographes dans le cadre d’analyses longitudinales, qui place l’âge en ordonnées et le temps en abscisses, est intéressant à ce titre. Wilhelm Lexis un statisticien, économiste et sociologue allemand  proposa le diagramme dit de Lexis (enfin, il y a une petit débat sur la paternité dans lequel nous n’entrerons pas) pour visualiser la coévolution de trois caractères : un individu (ou une cohorte) dans le temps et le poids de ce temps sur cet individu dont la trajectoire est représentée par une droite oblique. Il est dès lors possible de visualiser l’évolution de la cohorte et son âge à un moment donné (de cette évolution). Plusieurs variantes de ce modèle ont été proposées parmi lesquelles celles de Christian Vandeschrick qui a d’ailleurs fait sa thèse en  1992 sur ce diagramme.

      En réalité, la composante temporelle est souvent combinée avec d’autres composantes pour figurer l’évolution d’un phénomène. C’est notamment le cas des phénomènes localisés dont on souhaite observer l’évolution à l’aide de cartes comparables.

      Le cas particulier des cartes temporelles

      Lorsque l’on souhaite représenter l’évolution d’un phénomène localisé dans un espace, qui mobilise déjà les axes (X) et (Y), le temps est présenté soit sur la forme d’un indicateur, par exemple, un taux de changement ou d’évolution entre deux dates, soit sous la forme d’une composante. Dans un cas, le temps est intégré à l’information et le résultat est disponible sur une seule carte tandis que dans l’autre, les différents temps (T) d’observation conduisent à une décomposition de l’image en (k) moments ou périodes d’observation. On réalise alors une collection de cartes (que certains appellent des small multiple), une pour chacune des situations observées en T(0,1,2,3….k) en mode statique, voire une carte animée pour l’ensemble des situations, si le support est numérique.

      On notera que d’autres possibilités de représentations combinées du temps et de l’espace existent, mais ce n’est pas le sujet ici.

      Que change le graphe de Dorling ?

      Face à cette petite sélection de possibilités, la nouveauté apportée par le graphe de Dorling, du moins celle m’est apparue la plus saisissante est la suivante.  Le temps n’est pas une composante structurante du diagramme (une « variable de l’image », comme dirait Bertin) depuis lequel ou en fonction duquel on observe un phénomène, il est l’information elle-même, dont on observe l’évolution en même temps qu’on (se) la représente – non sous la forme d’un indicateur – comme un événement, dont on observe les caractéristiques en projetant les coordonnées de sa position dans un plan sur des axes (X,Y) qui caractérisent un phénomène (ici les cas de Codiv-19 selon deux indicateurs).
      On notera (juste au passage) un second élément notable dans ce diagramme à savoir le fait que l’espace (un pays) ne soit pas non plus symbolisé par un ou deux axes, il l’est par une teinte appliquée à une courbe, c’est-à-dire par une « variable de séparation de l’image » et non par une variable structurant l’image comme souvent.

      En fait, cette image de Dorling bouleverse complètement les codes de mise en graphique de la temporalité et pour cause : le temps n’est pas considéré ici comme une composante, même si le graphique autorise une lecture de l’évolution des deux variables représentées. C’est peut-être cela que ce diagramme apparaît si déroutant au premier abord.

      La temporalité intervient à deux niveaux dans la lecture : comme l’une des caractéristique du point (qui symbolise l’événement observé) sous la forme d’un label  renseignant systématiquement la date du jour « 01-apr. » directement sur le graphe. et comme une tendance générale à l’échelle de la période d’observation des variables placées en (X) et (T). Les caractéristiques de l’événement étant comme habituellement à rechercher au croisement des deux axes (X,Y) structurant le plan mais aussi relativement à un troisième axe celui du 0 en (X). Partant de là, il est possible de tenter une mise en graphique de cette proposition.

      Fig. 3. Essai de mise en graphique de la proposition de Dorling

      Cette proposition permet d’observer l’évolution d’un pays en termes de nombre de cas de covid-19 au cours du temps, globalement, sur l’ensemble de la période d’observation et localement, pour un jour donné.

      Ainsi, pour un jour donné, trois informations sont disponibles :

      • un nombre cumulé de victimes (en Y) ;
      • un mouvement du nombre de cas par rapport au jour précédent (X’) ;
      • un pays (un point, une teinte).

      Pour un pays donné, la courbe permet donc de suivre son évolution globale (Y) et dans le même temps sa situation temporelle locale, en termes de bilan net. L’axe du 0 est en effet ajouté de manière à pouvoir distinguer les bilans négatifs, la typographie de la gradation de l’axe des valeurs négatives située à gauche du zéro étant entre crochets.

      Quels commentaires du graphique ?

      L’interprétation générale d’une courbe peut être la suivante. Plus la courbe est ample et plus le nombre de cas enregistrés par rapport à la veille (en plus, si étalement sur la droite, ou en moins, si étirement sur la gauche) est important. Plus la pente est forte et plus le nombre cumulé augmente. Plus la courbe est serrée et proche de l’axe zéro et moins sont les nouveaux cas sont enregistrés, en plus ou en moins, par rapport à la veille.

      Prenons l’exemple de la France à suivre sur la courbe de couleur bleu des mers du sud.

      Au début de la période, le nombre de nouveaux cas enregistré est faible (voir en X) , de même que le nombre de cas cumulé  (voir Y). C’est à partir du 27 mars que l’on dénombre pour la première fois 50 cas de plus par jour. Malgré un recul ponctuel dès le lendemain, la courbe s’envole ensuite pour franchir le seuil de 100 cas supplémentaires les 29-30 mars.

      C’est au début du mois d’avril que le bilan en termes de nouveaux cas sera le plus important pour la France, avec + 250 cas nouveaux par jour ; il s’agit du maximum de la série, la courbe va ensuite opérer un net et rapide recul – que l’on aimerait d’ailleurs pouvoir nous attribuer collectivement, comme un résultat de l’efficacité de notre gestion collective du confinement (à ce moment, nous sommes en effet à 15-16 jours de sa mise en place).

      A partir du début du mois d’avril, donc, le bilan net demeure positif mais dans une moindre mesure par rapport au mois de mars. La courbe régresse ensuite à moins de 100 nouveaux cas dès le 2 avril. Si son amplitude reste toutefois forte, le nombre cumulé de victimes étant  logiquement en augmentation, la pente est nettement moins forte. La courbe tend d’ailleurs à s’aplatir témoignant d’un ralentissement du nombre de nouveaux cas, un aplatissement bien visible sur la partie haute du graphique.

      La tendance amorcée dès le 1er avril se poursuit en réalité (avec sa faible pente) jusqu’au 3 avril, jour où l’on observe un bilan nettement encourageant : le nombre de nouveaux cas apparaît négatif pour la 1ère fois, avec quelques 200 cas de moins que la veille (on part de + 70 environ et on descend à -120).

      Ce recul prendra quelques jours à trouver un point d’équilibre, avant de reculer à nouveau la seconde semaine du mois. La troisième semaine d’avril apparaît celle de l’espoir, avec une baisse de 150 cas qui reste fragile : au 20 avril, le bilan est de nouveau positif, de l’ordre de 10 nouveaux cas.

      Par rapport à d’autres pays, on peut noter que l’allure générale de la courbe française est proche de celle des USA, ce qui n’est pas très bon signe, surtout au regard de la situation des voisins espagnols et italiens. Espérons maintenant qu’au-delà de ce 20 avril, notre courbe puisse rester voire stagner sous l’axe zéro.


      Une image qui décoiffe au premier abord mais reste accessible pour qui prend la peine de s’y plonger. Son principal intérêt est d’autoriser un suivi des soubresauts de l’évolution de la courbe française. L’effet de tourbillon, dont on ne sait pas s’il arrive complètement par hasard ou non, apparaît fabuleux, tellement il colle à cette réalité du confinement qui nous tourne littéralement la tête.

      => Pour en savoir plus : consultez le billet SLOWDON – covid-19 sur le site de Danny Dorling
      => Un long thread est aussi proposé par l’auteur sur Twitter, ici.


      Françoise Bahoken

      Géographe et cartographe, Chargée de recherches à l'IFSTTAR et membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.

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    • sur L’art est dans la cARTe !

      Posted: 27 April 2020, 3:58pm CEST by gescande

      Une fois n’est pas coutume, nous accueillons aujourd’hui dans Néocarto, une artiste. Ghislaine Escande est artiste peintre et plasticienne. Avec ses cARTes, elle redessine le Monde et bien plus que cela. Elle nous fait voyager… Nous lui laissons la parole.

      Je vois que sur votre blog il est question d’analyses cartographiques, de migrants et de  migrations, alors je vais tenter une analyse d’une de mes œuvres qui parle de migration. Et donc de voyages et d’évasion.

      « J’ai choisi de vous présenter Par tous les chemins, une œuvre réalisée en 2017. Format 100 cm x 100 cm. Peinture acrylique sur cartes marouflées sur toile, ce qui est caractéristique de ma technique favorite : réalisation d’une marqueterie signifiante à l’aide de cartes de toutes sortes, reprise en peinture, multiples glacis qui permettront toujours de lire les cartes.

      Image 1 : le montage avec juste un début de peinture à l’extérieur du globe.

      Cette création fait partie, comme beaucoup de mes œuvres, d’une série construite autour d’un thème, ici celui des migrations.

      Mes cartes (la plupart du temps des globes) ne sont pas réalistes comme les vôtres, mais se veulent sensibles, poétiques et ouvertes à toutes les interprétations. Sans vouloir vous influencer dans la lecture de cette œuvre, je vais cependant vous en dévoiler l’intention.

      J’habite dans une ville qui s’honore d’accueillir environ 20 % d’étrangers de plus de 120 nationalités et un centre d’hébergement de femmes migrantes avec enfants. Cette dimension d’accueil est, à Ivry-sur-Seine, une constante très importante depuis très très longtemps. C’est en pensant à cela, à mes voisins et à l’actualité brûlante du sujet, que j’ai conçu ce tableau. Ivry est au centre du tableau. Nous y sommes.

      Mes cartes ne sont pas réalistes
      comme les vôtres, mais se veulent sensibles,

      poétiques et ouvertes à toutes les interprétations.

      Il faut beaucoup de cartes pour retracer tous ces voyages qui mènent jusqu’à nous. Ils ont eu lieu depuis tant d’années. Pour construire ce globe de la migration, j’ai utilisé plusieurs dizaines de cartes. Les voyages se font et se sont faits par terre, par mer, par air. Il faut des cartes à toutes les échelles. Parfois on piétine ; alors l’espace, comme le temps, paraît plus grand, donc l’échelle est plus petite. Ailleurs, le survol sera rapide. Parfois on compte les distances en jours et d’autres fois en kilomètres. Parfois la mer devient rouge sang, parfois elle tutoie le ciel. Au bord de ce monde, où les détours sont très nombreux, le souvenir des ruines qui ont obligé au départ se confond avec les cartes marines. Des mers tentent le passage par tous les dangers. Les frontières géographiques (montagnes, fleuves) et politiques sont par endroits très marquées… Je vous laisse explorer et découvrir tout cela derrière ma peinture qui fait partie du voyage, précise et incertaine, lente et rapide, qui souligne et efface, assure la cohésion mais peut aussi fracturer.

      On me demande souvent, en voyant mon travail si je suis cartographe, cela me flatte mais je suis obligée de préciser que non, simplement artiste. Mais une artiste qui depuis plus de vingt ans travaille à construire de nouvelles cartes à partir de celles dressées par les cartographes.

      Les cartes que j’utilise (de toutes origines et époques) ont presque toutes été utilisées et m’ont été données par des cartographes, des voyageurs, des marins, des aviateurs et bien d’autres, qui ont pris le temps de m’en expliquer la provenance, l’histoire, l’usage, les caractéristiques. Grâce à la part de chacun d’eux, ceux qui fabriquent, ceux qui ont utilisé, ceux qui donnent, mes globes appartiennent à la géographie humaine.

      Quand je peins, je pense toujours à ces femmes qui, à leur domicile, aquarellaient magnifiquement les cartes bien avant le numérique. »


      Image 2 : Par tous les chemins, état final.

      Pour d’autres voyages :


      Artiste peintre

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    • sur [La Minute GeoRezo] Site El Géo Paso : statistiques dynamiques sur l'emploi en géomatique

      Posted: 27 April 2020, 7:13am CEST by MarcI
      Après une période d’interruption  du service, nous sommes heureux de vous annoncer la remise en ligne du site <a href=" [https:] Géo Paso</strong></a> sur lequel nous vous proposons de consulter des statistiques dynamiques sur l’emploi en géomatique. Les séries temporelles de données analysées concernent les offres d’emploi et de stage, modérées et publiées depuis 2007, sur votre portail soit plus de <strong>20 200 offres</strong>. <br> <br> Il est possible de visualiser plusieurs représentations graphiques : effectifs et répartition par année, par type de contrats et territoires géographiques… Le menu Archives permet quant à lui de faire des recherches multicritères dans la base de données : interrogation possible par période de publication, type de contrat, lieu, technologies ou mots clés de votre choix dans les entêtes et contenus des offres. <br> <br> D’autres possibilités geostatistiques, notamment la partie cartographique, sont en cours de développement et viendront enrichir le site au fur et à mesure. <br> <a href=" [https:] target="_blank"><img class="wp-image-4230 aligncenter" title="Statistiques dynamiques sur l'emploi en géomatique" src=" [https:] alt="image El Géo Paso 04-2020" width="293" height="413" /></a> <br> <br> Depuis 2007, nous constatons un accroissement très net des offres publiées sur notre portail communautaire (1 000 offres en 2007, 2 380 offres en 2019) avec une moyenne annuelle d’environ <strong>1 500 offres</strong> publiées sur les 13 dernières années. <br> <br> Les principales tendances observées sont les suivantes : <br> <ul> <br> <li>une hausse progressive des offres d’emploi en intérim et en alternance surtout depuis l’année 2016.</li> <br> <li>une part d’offres de stage assez stable au cours de la période (300 offres de stage publiées en moyenne par année). Celles-ci représentent 20% entre 2007 et 2019.</li> <br> <li>les offres en CDI présentent une courbe en dents de scie avec de fortes fluctuations entre les années (240 en 2009 et 686 en 2010…). Celles-ci représentent 30% des offres entre 2007 et 2019.</li> <br> <li>les offres en CDD étaient globalement stables entre 2007 et 2015 (une moyenne de 220 offres par année). Une forte hausse a été observée à partir de 2016 et elles représentent 18% des offres entre 2007 et 2019.</li> <br> </ul> <br> Les départements qui recrutent le plus se situent en région parisienne, dans l’ouest et le sud de la France métropolitaine. Le top 5 des pays étrangers qui utilisent les services du portail pour recruter sont le Canada, la Suisse, la Belgique, le Maroc et l’Algérie. <br> <p style="text-align: left">----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------</p> <br> Ce site est le fruit d’un partenariat fructueux, <a href=" [https:] en 2013,</a> entre l’association <a href=" [https:] et <a href=" [https:] et un investissement bénévole important de <a href=" [https:] Moura</a> et Pierre Vernier ainsi que de toute l’équipe en charge de la modération du <a href=" [https:] JOB</a> de GeoRezo. Il s’inscrit dans la « <a href=" [https:] Métiers</strong> </a>» menée en partenariat avec l’association <a href=" [] </a>depuis 2002.
    • sur MigrExploreR pour géo-visualiser des migrations internationales

      Posted: 24 April 2020, 2:45pm CEST by Françoise Bahoken et Nicolas Lambert

      « Et puis je suis parti. Sans guide, sans boussole.
      Et les cris de ma mère. Par-dessus mon épaule. J’ai pris mon élan

      Une fois et dix fois. Sauté par-dessus les grilles comme papa.
      Où aller où ? Où aller ? Où aller où ? Je  ne sais pas où aller… »
      (Tiken Jah Fakoly, Où aller où ?, 2007)

      Comment explorer/visualiser aujourd’hui une matrice origine-destination décrivant des migrations genrées entre tous les pays du Monde à plusieurs dates ? Vaste sujet…

      La première piste que nous explorons dans ce billet à deux voix consiste à proposer un outil cartographique interactif permettant moyennant différents filtrages de répondre aux questions suivantes : Dans quels pays y-a-t-il le plus de migrants en 2019 ? Quels sont les pays qui en accueillent le plus ? Les migrants sont-ils surtout des hommes ? Était-ce également le cas en 1990 ? Au fait, combien y-a-t-il de français à l’étranger ? De quels pays proviennent les migrants qui vivent aujourd’hui en Suède ? Etc.  

      Cette proposition cartographique souhaite répondre à l’un des problèmes de la mise en carte de matrices origine-destination (OD), à savoir la troncature des données représentées. En effet, la complexité intrinsèque de ces tableaux croisés, associée à la difficulté de se les (re)présenter facilement, conduit à des analyses cartographiques qui sont tronquées, parce que trop fortement soumises à différents filtrages. Ces représentations partielles posent différents problèmes, parmi lesquels celui de transmettre une information erronée. Nous proposons d’examiner ce problème par la carte, en prenant le cas des migrations internationales.

      Les migrations internationales de population observées à l’échelle mondiale sont symptomatiques des phénomènes sciemment mis en cartes de manière tronquée, pour transmettre un message souvent erroné quant au type, à la nature, au volume et à l’ampleur du phénomène (au regard des données existantes). En effet, les cartes de flux de migrants ne représentent habituellement que certains pays d’accueil, généralement ceux de l’Europe de Schengen et seulement certains types de migrants, plutôt des hommes qui proviennent d’Afrique sub-saharienne, ou encore de Syrie pour ne citer que deux cas emblématiques.

      Pourquoi tronquer l’information de flux pose problème ?

      Avant toute chose, il convient de rappeler que les cartes de flux de migrants ne mériteraient pas tant d’attention si elles n’avaient pas une forte capacité de remédiation. Il faut dire qu’elles circulent beaucoup, parce qu’elles sont naturellement dotées de l’autorité de pouvoir associée au statut de leurs émetteurs.

      L’un des problèmes fondamentaux posé par ces cartes est qu’elles sont surtout éhontément partielles et cela, non parce que les données sont importantes ou nombreuses et qu’elles doivent être filtrées, ce qui est logique, mais parce qu’elles sont filtrées pour in fine ne pas décrire la réalité de la migration considérée. Le cas de la mise en cartes de la migration syrienne en 2005 est un bon exemple que nous avons pu analyser [voir]. Ces cartes ne décrivent donc pas une réalité de la migration de manière objective, en dessinant honnêtement des faits.

      Parce qu’elles tronquent les données sous-jacentes de manière abusive pour soutenir un discours, ces cartes posent des problèmes évidents dans l’information communiquée sur les migrations internationales, dans la perception du message par les publics ciblés. Le fait qu’elles soient par ailleurs souvent erronées, du point de vue de leur construction, renforce des effets déjà désastreux quant à la rhétorique d’ensemble sur les migrations internationales contemporaines.

      Pour tenter de remédier à ce problème de troncature, nous proposons ici une première exploration cartographique de données sur les migrations internationales, en les présentant dans leur totalité.

      Ré-articuler les différentes focales d’un même tableau

      Présenter les données dans leur totalité revient à ré-articuler les différentes composantes d’un même tableau de départ qui sont souvent mobilisées de manière séparée. ll s’agit d’une matrice OD décrivant habituellement des stocks (un effectif de personnes) observés à une date dans des pays d’arrivée en provenance de pays de départ. Elle décrit donc un flux de migrant.e.s dont on peut observer la localisation à destination ou selon l’origine. A noter qu’elle peut également être vue comme une matrice de (flux de) migrations  – décrivant les déplacements de migrants – si l’on considère qu’un.e migrant.e n’a effectué qu’une et une seule migration entre les OD sur la période.

      Ces données s’expriment sur un zone géographique, dans notre cas, l’ensemble des pays du monde, pendant une période. Elles sont souvent difficiles à analyser et à (se)représenter aisément pour la simple raison qu’elles nécessitent d’articuler plusieurs informations : celles qui portent sur des lieux d’origine ; celles qui portent sur des lieux de destination et celles qui concernent des couples de lieux mis en relation par l’existence d’un flux (de migrants, de migrations). Aussi celles qui portent sur des caractéristiques sociales (ou économiques…) de ces migrant.e.s (par exemple : leur genre, leur niveau de formation …) ou encore sur la temporalité de leur déplacement.

      La représentation qui découle de ces informations peut ainsi être réalisée selon trois grandes perspectives qui correspondent à trois cartes. Ces trois cartes sont fondamentalement différentes mais relèvent toutes de la même population observée sur la même zone et sur la même période. Elles sont respectivement focalisées sur  :
      – les lieux de résidence antérieure à la migration, en réponse à la question d’où viennent les migrant.e.s ? ;
      – les lieux de résidence au moment de l’enquête, pour savoir où sont accueilli.e.s les migrant.e.s ? ;
      – les flux échangés entre des couples d’origine et de destination, pour savoir quels sont ceux les lieux qui échangent entre eux ?

      Présenter ces perspectives sous la forme de cartes complémentaires (puisqu’elles couvrent le même tableau) au même endroit offre l’avantage de distinguer dans ces flux migratoires ce qui relève de l’émigration, de l’immigration ou du déplacement.

      C’est pourquoi nous les avons réunies au sein de MigrExploreR, une application interactive  exploitant les technologies actuelles spécifiques au support écran, pour explorer l’évolution spatio-temporelle de flux de migrants internationaux.

      Géovisualiser des migrations

      MigrExploreR est une application développée en R et portée sur le web via le package Shiny [voir code source]. Elle permet de représenter par des symboles proportionnels dont il est possible de faire varier la taille, le nombre de migrants (ou de migrantes) dans les différents pays du monde à plusieurs dates. 

      Au delà des aspects techniques et méthodologiques que nous ne détaillerons pas ici, l’objectif général de cette application cartographique est de proposer systématiquement, par un système d’onglets, une carte représentant l’immigration et une carte représentant l’émigration ; c-à-d. un couple de cartes qui fonctionnent ensemble, parce qu’elles nous apparaissent complémentaires pour l’analyse. Il s’agit par exemple de montrer combien de migrants étrangers vivent en France en même temps qu’on montre combien de migrants français vivent à l’étranger. Car on entend en effet souvent parler des chiffres de l’immigration de manière déconnectée de ceux de l’émigration, sans parler de la mise en catégories de ces voyageurs, du cas des ressortissants des pays riches qui vivent hors de leur pays. Pour ces derniers, on parle d’ailleurs souvent d’expatriés. 

      Ici nous avons donc voulu (re)mettre tous les migrant.e.s au même niveau. Sait-on par exemple que s’il y a 3,4 millions de migrants venant de Turquie à travers le Monde en 2019, la Turquie accueille elle-même plus de 5,7 millions de migrants ? Et quid de pays Africains tel le Nigeria, le Cameroun ou encore la Mauritanie ? Sont-il des pays d’émigration ou des pays d’accueil ? Où vont les ressortissants de ces pays ? Et d’où viennent les migrants qui y résident aujourd’hui ? Cette application cartographique permet ainsi, par des déambulations et des filtrages successifs, de plonger dans ces questions, et, d’y répondre. Précisons au passage que les cartes proposées dans cette application sont toutes comparables entre elles.

      Les données utilisées sont fournies librement par le Département des affaires économiques et sociales de l’ONU [voir]. Elles reposent sur des estimations du nombre de migrants internationaux disponibles pour les années 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015 et 2019 pour tous les pays et régions du monde. Ces estimations sont basées sur les statistiques officielles sur la population née à l’étranger ou sur la population étrangère.
      Les migrants internationaux ont été assimilés à la population née à l’étranger à chaque fois que cette information est disponible, ce qui est le cas dans la plupart des pays ou régions. Pour les pays où la donnée sur le lieu de naissance n’est pas disponible, ce sont les informations sur le pays de citoyenneté des personnes recensées qui ont servi de base à l’identification des migrants internationaux. Les données combinent donc des migrant.e.s internationaux et des de nationalité étrangère.

      Comment ça marche ?

      Sur le bandeau de gauche, la possibilité de sélection porte sur le choix du pays à explorer, sur le genre (hommes, femmes, total) et sur l’année d’observation (de 1990 à 2019). Il est également possible, en cochant la case « All Countries« , de visualiser une situation d’ensemble. 

      La sélection porte également sur l’affichage de l’émigration, de l’immigration ou des données cartographiées.

      Via ces onglets, pour un pays donné (ou pour l’ensemble du monde), deux cartes sont proposées :

      une carte d’immigration,

      et une carte d’émigration.

      Dans l’onglet data, un tableau « triable » permet d’accéder aux données qui se trouvent derrière ces cartes.

      Un procédé pratique de filtrage cartographique

      L’attention est attirée sur le fait que l’approche que nous mettons en œuvre étant purement cartographique, l’affichage de l’information, donc des valeurs sur la carte, passe par la sélection de différentes variables puis par le paramétrage de la taille (« Circle sizes ») des figurés, parce que ce que l’on perçoit d’abord sur une telle carte, ce sont les variations de taille plus ou moins importante des symboles circulaires, en fonction des valeurs qu’elles symbolisent ; ces tailles étant naturellement rendues proportionnelles au nombre de migrant.e.s émis ou reçu par le pays en question.

      Il s’agit là d’un procédé inédit de filtrage, purement cartographique, d’une information statistique localisée (nous reviendrons sur ces possibilités dans un autre contexte).

      Accéder à MigrExploreR

      Référence mentionnée :

      Nicolas Lambert & Françoise Bahoken (2018), Méfiez-vous des cartes, pas des migrants : les réfugiés syriens, Carnet de recherches Néocartographiques [voir]

      Citation :
      Françoise Bahoken & Nicolas Lambert (2020) MigrExploreR pour géo-visualiser des migrations internationales, Carnet de recherches Néocartographiques, URL : (ouvre un nouvel onglet)

      Françoise Bahoken et Nicolas Lambert

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    • sur Lucky Sentinel-2 still can visit Italia, Spain and Portugal

      Posted: 22 April 2020, 3:17pm CEST by Olivier Hagolle

      That's unfair ! Sentinel-2 is a lucky satellite who still can visit Spain, Italy or Portugal every 5th day, while we are locked at home. Thanks to the hard work and good organisation at ESA (for the Level-1 products) and CNES (for the advanced L2A and L3A products), I have been able to generate mosaics of Sentinel-2 products over these 3 countries, and I spent quite a lot of time dreaming of the places I should go to.

      So to help you go through these difficult times, here are the winter animations of L2A Mosaics over the Iberian peninsula and Italia.


      Copernicus Sentinel-2 level 3A products from Theia over Italy, from September 2019 to March 2020 (click to enlarge)


      Copernicus Sentinel-2 level 3A products from Theia over Italy, from September 2019 to March 2020 (click to enlarge)

      These products were generated with MAJA atmospheric correction and cloud screening processor and WASP, the weighted average synthesis processor. The level of artefacts is quite low, except for dates and regions when the cloud cover was high, such as Galicia in November. However, as it may be seen in Northern Italy, the directional correction model that we use in WASP to normalise for the varying observation angles should be improved when the sun is low.

      Usually, in my publications on monthly syntheses, I also provide a tool to zoom to full resolution, select a couple of syntheses and compare them, as I do for instance for France. I will only be able to do it after the lockdown is loosened, as I do not have access to the visualization server from home. Anyway, you still can have access to the data on Theia distribution site, and download them tile by tile at full resolution.



    • sur [Le blog SIG & URBA] Carto à gogo

      Posted: 21 April 2020, 8:12pm CEST by AlineC
      La crise sanitaire que nous traversons nous donne l'occasion de lire, de découvrir, de s'enrichir. Et il faut dire que côté data et carto ça ne chôme pas ! <br> <br> Depuis le début on assiste à une multiplication de tableaux de bords statistiques et cartographiques. <br> <ul> <br> <li>Tous les éditeurs s'y essayent, ESRI en tête avec un <a href=" [https:] de bord français</a> et un <a href=" [https:] ressource</a>.</li> <br> <li>Santé public France intègre quant à elle de nombreuses données sur sa plateforme statistique  <a href=" [https:] appuyée sur Geoclip, éditeur récemment rentré dans le giron de Cyril group où l'on trouve aussi business geographic.</li> <br> <li>On trouve des représentations particulièrement jolies comme celle de <a href=" [https:] Lambert</a> dont toute la démarche est décrite sur le blog neocarto.</li> <br> <li>Et dans ce panorama il ne faut pas oublier toutes les infographies réalisées par les journaux. J'aime particulièrement celles du Monde dans la rubrique "<a href=" [https:] décodeurs</a>".</li> <br> </ul> <br> &nbsp; <br> <h3>La clé, les données</h3> <br> Ces <a href=" [https:] s'appuient sur un socle de plus en plus large de données, accessibles, et majoritairement ouvertes. <br> <br> Mondialement, ce sont les <a href=" [https:] </a>mises en place par l'université Johns-Hopkins qui sont le plus utilisées. Le<a href=" [https:] tableau de bord de l'université Johns-Hopkins</a> utilise le <a href=" [https:] d'ESRI</a>, comme l'<a href=" [https:] </a>et de nombreux organismes et collectivités. <br> <br> Derrière ces données, il y a beaucoup de travail comme le relate l'article de <a href=" [https:] et avenir</a> ou du <a href=" [https:] En effet, les sources de données se multiplient, mais pour établir un tableau de bord il faut les mettre dans l'ordre, on pointe ici du doigt toute la complexité de la <a href=" [https:] et de l'open data</a>. <br> <br> Côté français aussi les données sont disponibles. On les retrouve <a href=" [https:] par OpenCOVID19-fr, une organisation informelle qui publie ses données sur ou à travers le <a href=" [https:] de bord</a> édité par Etalab sur a base des données consolidées de Santé Publique France. <br> <br> &nbsp; <br> <h3>Des cartes pour respecter la règle</h3> <br> Des cartes viennent également en aide aux citoyens. Notamment celles qui permettent de visualiser le périmètre de 1 km autour de son domicile. Le géoportail <a href=" [https:] comment calculer ce buffer en version grand public. Et les différentes versions permettent de rentrer dans le débat entre le calcul à vol d'oiseau ou <a href=" [https:] fonction des distances</a> liées à la voirie environnante. La <a href=" [https:] d'isigeo</a> combine les 2 représentations mais aussi un tableau de bord. Ce débat est évoqué sur le site "<a href=" [https:] sur image</a>", un journal indépendant de critique des médias que je viens de découvrir grâce à Bruno : le texte de loi évoque clairement un rayon d'1 km. <br> <br> Cette profusion est parfaitement décrite par Françoise sur Decryptageo avec un titre tout à fait à propos : <a href=" [https:] rel="bookmark">Un kilomètre à pied… ça use les applis.</a> <br> <br> &nbsp; <br> <h3>Des sites pour consommer local</h3> <br> La dernière vague concerne les cartes permettant de localiser les magasins ouverts et les lieux de vente de produits locaux. <br> <br> On a là plutôt des sites de communication, mis en place pour soutenir l'économie locale, comme <a href=" [https:] plateforme qui relie producteurs et consommateurs en Bretagne</a> ou le site mis en place par la <a href=" [https:] d'Avignon</a>. Les collectivités se mobilisent. Le Grand Poitiers présente carte et jeu de données sur les <a href=" [https:] ouverts</a>, une bonne occasion de vulgariser l'ouverture des données et le rôle des collectivités dans ce grand mouvement. <br> <br> On trouve aussi "<a href=" [https:] </strong>un projet né en italie au début du confinement à Reggio Emilia. La carte s'appuie sur Woosmap, un partenaire google.La gazette des communes a zoomé sur ce phénomène avec le titre "<a href=" [https:] … -confines/">L'open-data au service des citoyens confinés</a>". <br> <br> Le maître-mot, dans ce contexte, est "citoyen" et "participatif". Pour moi, c'est la carte construite par la communauté française openstreetmap qui respecte le mieux ces deux mots. Le nom du site correspond parfaitement à la cible : "<a href=" [https:] reste ouvert</a>" et il est très facile de contribuer tout autant sur un ordinateur que sur un mobile. Un <a href=" [https:] a même été ouvert en accompagnement qui permet de découvrir l'avancée internationale de ce beau projet ! <br> <br> &nbsp; <br> <h3>Mais en tout cas #on reste encore un moment à la maison !</h3> <br> Toute cette diversité est extrêmement intéressante. <br> Dommage qu'elle participe à cette overdose d'info autour du corona virus. <br> <br> &nbsp; <br> <br> <em>Article rédigé par AlineC avec les idées de Jean-Michel, Bénedicte, Bruno et plusieurs liens relayés sur le GeoRezo</em>
    • sur A new method from CNES to improve VENµS spectral band registration

      Posted: 18 April 2020, 11:28am CEST by Olivier Hagolle


      A new attitude estimation method has been developed for the VENµS satellite, based solely on image content. The registration quality can thus be improved by a factor of 10, paving the way for new applications.

      Multi-spectral registration performance with the old (top) and new (bottom) methods.

      Since its launch in August 2018, the Franco-Israeli Venµs pushbroom satellite has been affected by attitude restitution noise that hinders the registration of the 12 spectral bands and of time series of images. The efforts made during flight acceptance tests have significantly improved the geometric quality of the images to make them usable. However, this correction is insufficient for 20% of the images produced.

      In order to solve this problem, a new attitude estimation method has been developed. VENµS successively acquires images in 12 spectral bands between 390 and 950 nm. By exploiting sub-pixel deformation measurements of 3 images corresponding to 3 spectral bands whose acquisition is shifted by 2.8s, we obtain attitude information with an angular accuracy and time frequency which is much higher than those of VENµS' AOCS (Attitude and Orbit Control Systems) equipment. The accuracy achieved on the satellite's attitude is 20 times greater than that of the AOCS, and 10 times greater than the correction implemented in the initial processing chains of the VENµS mission.


      The figure illustrates the improvement in superposition over 4 pairs of spectral bands. The residual overlay error is 0.05 pixel maximum. This unparalleled accuracy opens the way to new applications that require a registration quality that exceeds the specifications of 0.1. These new applications include the creation of Digital Terrain Models, which exploit the native stereoscopy capability of the focal plane, and coastal zone bathymetry (a study at LEGOS laboratory is in progress) which exploits the time delays of the spectral bands on the swell.



    • sur La nouvelle méthode du CNES pour superposer les bandes de VENµS

      Posted: 16 April 2020, 4:48pm CEST by Renaud Binet

      Une nouvelle méthode d'estimation d'attitude a été développée pour le satellite VENµS, basée uniquement sur le contenu des images. La qualité de superposition peut ainsi être améliorée d’un facteur 10, ouvrant la voie à de nouvelles applications.

      Performance de recalage multi-spectral avec l'ancienne (haut) et la nouvelle (bas) méthode.

      ?Depuis son lancement en aout 2018, le satellite pushbroom franco-israélien Venµs est affecté par un bruit de restitution d'attitude qui nuit à la superposition des 12 bandes spectrales et des séries temporelles. Les efforts menés lors de la recette en vol ont amélioré significativement la qualité géométrique des images pour les rendre exploitables. Cependant cette correction est insuffisante pour 20% des images produites.

      Afin de résoudre ce problème, une nouvelle méthode d'estimation d'attitude a été mise au point. VENµS acquiert successivement des images dans 12 bandes spectrales entre 390 et 950 nm. En exploitant les mesures de déformation sub-pixeliques de 3 images correspondant à 3 bandes spectrales décalées de 2,8s, la précision angulaire et la fréquence temporelle dérivées de ces mesures sont bien supérieures à celles des équipements SCAO (Systèmes de Contrôle d'Attitude et d'Orbite) de VENµS. La précision atteinte sur l'attitude du satellite est 20 fois supérieure à celle du SCAO, et 10 fois supérieure à la correction implémentée dans les chaînes de traitement initiales de la mission VENµS.

      La figure illustre l'amélioration de superposition sur 4 couples de bandes spectrales. L'erreur résiduelle de superposition est de 0,05 pixel maximum.

      Cette précision inégalée ouvre la voie à de nouvelles applications qui exigent une qualité de superposition supérieure aux spécifications. Parmi ces nouvelles applications, citons la création de Modèles Numériques de Terrain, qui exploite la capacité de stéréoscopie native du plan focal, et la bathymétrie des zones côtières (étude au LEGOS en cours) qui exploite les délais temporels des bandes spectrales sur la houle.


    • sur COVID-19 : cartographie(s) d’un débordement

      Posted: 15 April 2020, 11:50am CEST by Nicolas Lambert

      English below

      Camarades cartographes, il n’était pas possible de passer à côté du sujet qui nous concerne tous. J’ai donc réalisé cette série de cartes sur le thème du COVID-19 à partir des données départementales des hôpitaux mises en ligne sur le portail français de l’open data : [voir]. 

      Les cartes réalisées avec R sont mises à jour quotidiennement et à votre disposition via l’application en ligne disponible ici [cliquez sur l’image ci-dessous].

      Quels choix cartographiques ?

      On le sait, derrière toute carte il y a un.e cartographe, avec ses arrières pensées, ses idées et ses visées. Ici, mon objectif était triple.

      1 – Points

      La première idée qui conduit à cette carte est la volonté de décomposer l’information statistique pour la représenter par des points. Sur ces cartes, lorsque l’ordre de grandeur de la variable le permet, un point représente une seule personne. Ce parti pris est fort, car il consiste à ne pas représenter cette donnée pourtant agrégée sous la forme d’agrégats (e.g. de symboles proportionnels) mais sous une forme élémentaire (e.g. semis de points) pour symboliser un peuplement, une dynamique de peuplement. Il y a là une volonté de rappeler qu’il s’agit de vies humaines et d’insister sur le fait que chaque individu est unique. D’où la nécessité de les représenter tous distinctement. Par ailleurs, notons que cette représentation, avec le déplacement progressif des points (voir 2 – propagation), rend assez bien compte des quantités et de leur proportionnalité.

      2 – Propagation

      La méthode de déplacement des cercles, qui permet d’éviter la superposition de l’information, inspirée de la méthode des cartogrammes de Danny Dorling, évoque à mon sens assez bien l’idée de la propagation du virus. Même s’il s’agit d’un artifice graphique, le déplacement des points de jour en jour, tel un semis qui s’étend progressivement et dangereusement à la surface de la carte, rappelle la contagion du virus et sa diffusion dans l’espace. Ici, il y a bien une recherche de cohérence visuelle entre la forme (graphique) et le fond (thématique).

      3 – Débordement

      Enfin, une autre idée forte, qui était en réalité le point de départ de cette série de cartes, est la volonté de rendre compte du débordement et de la saturation des services de santé, face à une crise sanitaire dont, visiblement, nous n’étions pas préparés. Les points se déplacent de jour en jour en jour bien au delà de leurs mailles d’origine et ce, jusqu’à la saturation de l’image. L’effet recherché est de produire un véritable effet visuel d’étouffement qui évoque – en tout cas telle était mon intention – la situation de crise à / de l’hôpital. Rappelons au passage que les signaux d’alertes avaient été nombreux, comme le montre cette banderole photographiée le 17 décembre 2019…

      Le code source est disponible ici [voir]. La prochaine mise à jour des cartes aura lieu ce soir après 19 heures. A suivre…

      Ailleurs sur le web


      — English version —

      COVID-19: Dots, Spread & Overflow

      Comrades cartographers, it was inevitable that we could not miss the subject that concerns us all. I have therefore realized this cartographic collection on the theme of COVID-19 from departmental hospital data available on the French open data portal: data.gouv [see]. 

      The maps made in R are updated daily and are made available via the online application that you can find here [click on the image below].

      What cartographic choices?

      We know that behind every map there is a cartographer, with his thoughts, ideas and goals. Here, my aim was threefold, as the title of this post spells.

      1 – Dots

      The first idea behind this map was the desire to split the statistical information to represent it by points. On these maps, when the order of magnitude of the variable allows it, a point represents a person. The idea here is strong because it consists in not representing the data in the form of aggregates (e.g. proportional symbols). There is a will to remind that we are talking about lives and to insist on the fact that each individual is unique. Hence the need to represent them all. Furthermore, it should be noted that this representation, with the progressive shifting of points (see 2 – spread) gives a fairly good account of quantities and proportionality.

      2 – Spread

      The method of moving the circles to avoid overlapping, inspired by Danny Dorling’s method, is in my opinion quite similar to the idea of the propagation of the virus. Even if it is a graphic artifice, the movement of the points from day to day, like a pattern that gradually and dangerously spreads over the surface of the map, is a reminder of the contagion of the virus and its spread in space. Here, there is a coherence between the form (graphic) and the content (thematic).

      3 – Overflow

      Finally, another strong idea, which was in fact the starting point for this work, is the aim to reflect the overflow and saturation of health services in the face of a health crisis for which we were clearly unprepared. The dots are moving day by day far beyond their original mesh until the image is overloaded. The targeted effect is to produce a real visual suffocation that evokes, at least that was my intention, the crisis situation in the hospital. Let’s recall that, the warning signals had been very numerous, as shown on this banner captured on December 17, 2019…

      The source code is available here [see]. The next map update will be done tonight after 7pm. To be continued…

      Nicolas Lambert

      Ingénieur de recherche CNRS en sciences de l'information géographique. Membre de l'UMS RIATE et du réseau MIGREUROP / CNRS research engineer in geographical information sciences. Member of UMS RIATE and the MIGREUROP network.

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    • sur Migrations, cartes de vents et calligramme cartographique

      Posted: 14 April 2020, 4:20pm CEST by comeetie

      Comment cartographier le mouvement, les déplacements, les migrations ?

      Cette question agite le cerveau des cartographes depuis longtemps, car aucune réponse simple ni de consensus n’a jamais été complètement trouvé. Le défi est en effet important. Pour s’en convaincre, il suffit de regarder comment les déplacements sont en général décrits. En effet, pour décrire un ensemble de déplacements, on utilise généralement une matrice M appelée matrice OD (pour matrice Origine-Destination) qui comptabilise simplement le nombre de déplacements observés entre chaque couple de zones OD. Même si cette matrice est généralement creuse (c’est-à-dire qu’elle contient beaucoup de zéros, un certain nombre de zones n’échangeant pas de déplacements entre elles), le nombre de données à représenter est de l’ordre du nombre de zones au carré ! Difficile dans ces conditions de mobiliser simplement une carte choroplèthe ou de simple symboles proportionnels positionnés au centre de chacune des zones de l’étude. Ces méthodes par nature ne permettent de représenter qu’une information par lieu et non une information impliquant des couples de lieux.

      Pour résoudre cette difficulté, les cartographes ont tout de même imaginé un grand nombre de solutions. Des cartes de flux utilisant des flèches, des cartes multiples, des représentations matricielle, des représentations circulaires …
      Mais ce ne sont pas celles-là qui nous amènent aujourd’hui. La solution dont nous allons discuter a été imaginée par le prolifique Waldo Tobler dans les années 70 / 80. Tobler a travaillé sur différentes méthodes de visualisation et a évoqué une approche particulière dans différents articles, permettant de reconstruire un champ vectoriel (tel que ceux rencontrés dans la description des vents, par exemple) pour décrire des migrations observées. L’article A Model of Geographic Movement publié en 1980 est une bonne présentation synthétique de ses recherches sur cette question.  Pour les curieux, je vous recommande également ces 2 présentations : A Movement Talk et Asymmetry to Potentials dans lesquelles il évoque les données de migrations entre communes Françaises comme cas d’étude pour sa méthode.
      Dans le cadre du projet Tribute To Tobler (TTT), nous avons donc trouvé naturel de produire des cartes dynamiques sur les migrations résidentielles françaises telles que celle-ci pour remettre en avant cette méthode.

      Carte des vents des migrations résidentielles des retraités Français en 2016 [source recensement INSEE]

      Vous pouvez explorer les résultats obtenus pour d’autres catégories de la population française ici.

      Ces cartes s’appuient sur la méthodologie de Tobler pour reconstruire un champ vectoriel : à chaque point de l’espace est associé un vecteur donnant une direction et une amplitude résumant les migrations observées ; et sur une  technique de visualisation, les streamlets. La visualisation des champs vectoriels sous la forme de streamlets est assez classique. Les streamlets sont simplement des particules dont on simule le comportement suivant le champ vectoriel que l’on veut visualiser, pendant une petite période de temps, avant de les faire disparaître et d’en simuler de nouvelles.
      Un effet de légère traînée – obtenu en conservant une version estompée de la simulation au pas de temps précédent – permet de mieux suivre les trajectoires des particules individuelles. Pour obtenir ce rendu, nous avons développé un petit script d3 qui s’inspire en partie du code de wind.js, un portage du projet earth-null-school développé pour visualiser les données de vents sur la surface du globe.

      Ces cartes possèdent donc un lien fort avec les cartes de phénomènes physiques de vents, telles que la magnifique carte du projet earth-null-school qui s’appuie également sur le système des streamlets pour représenter le champ vectoriel décrivant les vents. Cependant, elles ne sont pas tout à fait de même nature que celles qui portent sur des migrations. Les cartes physiques de vents peuvent s’appuyer sur des mesures directes du champ vectoriel associé au vent. En chaque point de l’espace, il est possible de mesurer la direction et la force du vent ; chaque point de l’espace est donc associé à un et un seul vecteur et la mesure obtenue correspond donc directement à un champ vectoriel.

      Carte des vents du projet earth-null-school.

      Dans le cas des migrations de personnes ou de biens, ce champs que nous représentons n’est pas observé directement et n’est en fait en partie qu’une (re)construction de l’esprit. En effet, seuls les lieux d’origine et de destination des déplacements sont observés, c’est pourquoi il est nécessaire de (re)construire un champ vectoriel permettant de résumer ces mouvements observés entre les couples de lieux. C’est justement ce que fait la méthodologie développée par Tobler.
      La carte suivante montre ainsi le champ reconstruit par Tobler à partir des données de migrations de billets de 1 dollar, en 1976, aux USA. La visualisation est statique, car les moyens informatiques de l’époque rendaient difficile la création de cartes animées telles que celle que nous proposons ; le champ vectoriel est visualisé à l’aide de flèches positionnées sur une grille dont la longueur et la direction varient.

      Champs vectoriel et potentiel associés aux mouvements des billets de 1 dollar aux USA, en 1976
      (re)construits avec la méthode de Waldo Tobler. Tobler dans A geography of movements.

      La combinaison assez naturelle que nous proposons des champs vectoriels de Tobler associés au rendu en streamlets donne un résultat assez parlant. Ce qui, à mon sens, rend cette représentation particulièrement efficace c’est l’adéquation parfaite qu’elle offre entre le fond et la forme.
      La carte animée représente des mouvements au sens propre comme au sens figuré. Les dynamiques qui l’animent représentent bien des mouvements.  J’ai cherché où trouver une bonne image pour évoquer ce lien fort et direct entre forme et fond et j’aime bien l’idée du calligramme cartographique, ce qui me permet de glisser dans ce post un calligramme de Guillaume Apollinaire.
      En tout cas, ce procédé rend cette représentation des mouvements particulièrement intelligible et efficace, cela au premier regard et même sans échelle, un crime ! 

      Calligramme de Guillaume Apollinaire issu de Calligrammes, sous-titré Poèmes de la paix et de la guerre 1913-1916, publié le 15 avril 1918 aux éditions Mercure de France.

      Comme nous l’avons déjà dit, cette représentation s’appuie sur la (re)construction d’un champ vectoriel pour résumer des migrations ; elle n’est donc in-fine pas une représentation parfaite de ces migrations. Nous reviendrons sur les inconvénients qui découlent de ce choix, mais pour l’heure intéressons-nous à la (re)construction de ce champs.

      Comment ça marche ?

      Pour reconstruire un champs de vecteurs résumant une matrice OD, la méthodologie s’appuie sur un nombre restreint d’hypothèses et sur 2 étapes.
      La première de ces étapes consiste à reconstruire un champ non pas vectoriel mais scalaire (associant à chaque nœud d’une grille un nombre) qui va décrire l’attractivité de chacun des nœuds de la grille.
      La seconde étape permet d’obtenir le champ vectoriel en calculant le gradient, c’est-à-dire la dérivée en x et y, par différence finie du champ précédent. 

      Un nœud de la grille i et ses quatre voisins (N, E, S, O) et leurs échanges.

      Imaginons que l’espace est représenté par une grille régulière, chaque nœud étant placé tous les 2 km par exemple. Chaque nœud de cette grille communique et échange uniquement avec ses quatre voisins. C’est la première hypothèse forte qui est posée : les mouvements sont locaux, ils ne peuvent s’effectuer que de proche en proche. La figure précédente reprend cette hypothèse et décrit les différents flux entre un nœud i et ses quatre voisins. Enfin, le solde de i, ?i est calculé : il correspond simplement à la différence entre les flux entrants et les flux sortants de i.  

      La seconde hypothèse forte du modèle de Tobler permet de relier les flux observés à l’attractivité des lieux. La différence entre les valeurs des flux observés est supposée proportionnelle à la différence d’attractivité des lieux (pondérée par l’inverse de la distance entre ceux-ci, certains retrouveront ici des liens avec le modèle gravitaire). Comme ici les nœuds sont placés sur une grille régulière, ceux-ci sont positionnés à équidistance les uns des autres et ce facteur de distance peut être supprimé. En utilisant cette hypothèse pour le nœud précédent, il est possible d’écrire 4 équations quasiment identiques : elles font intervenir l’attractivité du nœud i et de ses voisins, ainsi que l’ensemble des flux entre ceux-là.

      En additionnant simplement ces quatre équations, nous obtenons une nouvelle relation entre ces nœuds qui est au fondement de l’approche. Celle-ci fait en effet apparaître le solde en i et les attractivité des 5 nœuds concernés.
      Cette équation peut être dérivée de manière identique pour l’ensemble des nœuds de la grille, à l’exception des nœuds situés sur la frontière pour lesquels un traitement spécifique est nécessaire en raison d’un effet de bord, cela permet d’obtenir un système d’équations liant les attractivités aux soldes. Si les soldes sont observés (ou calculés a partir d’une matrice OD), il est possible de résoudre ce (très grand) système d’équations pour obtenir les attractivités de chacun des nœuds, à une constante additive près.

      L’idée de Tobler consiste à calculer les soldes en chaque nœud de la grille à l’aide d’une matrice OD et d’en déduire les attractivités et le champ vectoriel associés ; ce dernier étant donné par calcul de différences finies.

      Schéma de l’affectation des noeuds de la grille régulière aux zones.

      Pour calculer les soldes en chaque nœud d’une grille à partir d’une matrice OD entre zones définies par des polygones, Tobler propose simplement de calculer les soldes de chaque zone, puis de les répartir de manière uniforme sur l’ensemble des nœuds se situant à l’intérieur de la zone considérée (comme le montre le petit schéma précédent).

      Pour résumer, on calcule donc les soldes finaux de chaque nœud et l’on essaye de reconstruire le champ d’attractivité en contraignant les mouvements à être locaux qui sont compatibles avec ces soldes observés au niveau des zones de départ.

      Au final, ce n’est donc qu’un résumé de la matrice OD qui est pris en compte, les soldes ou balances entre entrants/sortants de chaque zone. Ces soldes permettent de décrire l’asymétrie de la matrice OD.  Il ne reste plus qu’à rechercher le champ d’attractivité avec des déplacements locaux qui est compatible avec ces soldes.

      Il est intéressant de noter que ce système d’équations correspond à la discrétisation d’une équation physique bien connue, l’équation de Poisson, même si elle n’a pas été dérivée en utilisant une analogie physique, mais un modèle sur les déplacements (le déplacement est contraint au voisinage et la différence des flux est proportionnelle à la différence d’attractivité).


      Comme nous l’avons vu, au final, cette méthode entraîne tout de même une perte d’information, seuls les soldes de chaque zone sont utilisés ; le reste de l’information étant reconstruit en utilisant l’hypothèse de continuité des déplacements de proche en proche, les particules n’ayant pas le droit de se téléporter. Cela peut entraîner des déformations dans la perception des échanges et ne permet pas de visualiser des relations qui justement ne respecteraient pas cette propriété. Enfin, cette hypothèse rend difficile le traitement de territoires non continus qui présentent des îles ! C’est d’ailleurs pour cela que la Corse n’est pas représentée dans notre proposition cartographique. Les mouvements étant locaux, il faut nécessairement un chemin, une continuité spatiale entre chaque nœud de la grille pour que le résultat obtenu fasse sens. J’aimerai d’ailleurs bien réfléchir à cette question dans le futur.

      Voila pour cette première présentation autour des travaux de Tobler sur la visualisation de flux. D’autres posts suivront peut-être sur ces questions, avant que nous ne diffusions le package R permettant de faire plus facilement ce genre d’analyse.
      J’espère que, si vous avez réussi à me suivre jusqu’ici, ce post vous aura permis de mieux comprendre cette méthodologie proposée par Tobler et ses limites éventuelles.

      Références mentionnées

      Tobler W. R. (1980) A Model of Geographic Movement 
      Tobler W. R. A Movement Talk
      Tobler W. R. (2005) Asymmetry to Potentials

      Billets TTT liés

      Lambert N. : Cartographie(s) « extrudée(s) »
      Collectif TTT : TTT dans Neocarto


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    • sur [INSPIRE by clouds] Vers un changement de paradigme d'INSPIRE?

      Posted: 8 April 2020, 2:36pm CEST by Marc Leobet
      Saisi par le Point de contact français, le CNIG <a href=" [] une consultation</a> des parties-prenantes françaises sur la proposition européenne de programme de travail 2020-2024. <br> <br> – <strong>D’ici fin 2022</strong>, il s’agit d’arriver à une mise en oeuvre commune dans l’Union européenne sur un périmètre, réduit, de données de référence tout en relâchant les contraintes sur les autres. <br> <br> Le point qui me paraît le plus emblématique (j'avais prévu de faire une communication sur ce sujet lors de la conférence INSPIRE de mai) est le suivant : <br> <br> <strong>1-a/ mettre en place une priorisation basée sur le besoin et une harmonisation proportionnée</strong> <br> <br> 1-a-i: Identifier un ensemble central et limité de données pour lequel une interopérabilité complète doit être poursuivie. Les trois types suivants, données prioritaires, de référence et de haute valeur, forment un bon cadre pour définir cette approche [LBT: ce sont toutes des données nationales. La commission Règles de mise en œuvre du CNIG en a arrêté la liste en 2019] <br> <br> 1-a-ii: <strong>Diversifier et lorsque possible relâcher les recommandations de mise en oeuvre techniques,</strong> selon leur catégorie. L’harmonisation des données ne devrait en concerner qu’un faible nombre et être construire sur des cas d’utilisation tangibles. <br> <br> – <strong>Puis pour 2024</strong>, il s’agirait de rapprocher les directives Aarhus (sur l’accès à l’information environnementale) et INSPIRE pour 2024. <br> <br> La synthèse avec les questions est ici : [] <br> <br> Cette nouvelle perspective pourrait sensiblement changer certaines approches et priorités, la Commission européenne notant à plusieurs reprises la nécessité de s'appuyer sur des besoins réels, en particulier hors de ceux des producteurs. Il a donc semblé utile de vous consulter, même si le délai est un peu court : les réponses sont attendues au plus tard le 17 avril. <br> <br> NB : cette consultation est ouverte à toutes les parties-prenantes intéressées. Néanmoins, elle n'est pas publique car destinée à alimenter une position nationale. Vous pourrez obtenir l'accès aux documents et participer à la consultation après vous être fait connaître auprès du secrétariat du CNIG, cnig{ AT }
    • sur Cartographie(s) “extrudée(s)”

      Posted: 3 April 2020, 11:24am CEST by Nicolas Lambert

      English below

      Extrusion, n.f. Procédé de mise en forme des matières plastiques, qui consiste à pousser la matière à fluidifier à travers une filière. Synonyme : Boudinage. [https:]

      Camarades cartographes, « profitant » de ces jours de confinement forcés et du fait d’un emploi du temps modifié, je me suis lancé dans quelques expérimentations graphiques (plus ou moins concluantes) dans mon langage de prédilection : R. En effet, féru des représentations cartographiques vintages, et notamment celles du début de l’informatique, j’ai essayé de reproduire ces fameuses cartes dites « extrudées » (ou en prismes) dont la paternité revient apparemment à George F. Jenks  – et non à Waldo Tobler comme je le pensais auparavant, merci Laurent Jégou pour la référence [voir] – que vous connaissez sûrement pour sa fameuse méthode de discrétisation. Même si plusieurs outils permettent déjà de produire ce genre de représentation, j’ai voulu en réaliser un moi même dans le but d’obtenir des cartes dans un style épuré et 100 % vectoriel pour pouvoir les importer et les modifier dans un logiciel de dessin.

      Pour cela, j’ai commencé à développer le package R mapextrud qui propose deux principales fonctions. La fonction deform() qui permet de mettre le fond de carte en perspective, et la fonction extrude() qui permet de réaliser la carte extrudée. Notons que nous sommes là encore au stade de l’expérimentation. Le programme reste très lent et produit encore des images imparfaites.

      Le résultat est le suivant :

      Notez aussi que cette méthode permet des rendus assez sympas sur les cartes lissées avec un aspect « culture en terrasses ». En voici une réalisée à partir des données d’exemple du package R SpatialPosition sur les lits d’hôpitaux à Paris.


      Notez enfin que cette méthode s’applique aussi facilement à des grilles régulières, comme le montre cette représentation sur la population mondiale réalisée, elle aussi, avec le package. 

      Au delà de ces expérimentations informatiques, reste la question du sens. D’un point de vue sémiologique, l’extrusion de polygones aux tailles et formes hétérogènes n’est pas sans poser quelques questions. Faut-il faire varier la hauteur des polygones ou leurs volumes ? Il ne semble pas y avoir de consensus sur ce point. Soyez prudents…

      Bref, notez bien que le travail présenté ici est un travail en cours. Les paramètres et les fonctions du package sont encore susceptibles de bouger. Une fois le package stabilisé (si j’y arrive), celui-ci sera mis en ligne sur le CRAN et je vous en informerai via un nouveau billet de blog. Mais d’ici là, si vous voulez contribuer pour améliorer le travail déjà effectué, n’hésitez pas (Pull request, etc). Tout seul on va plus vite, ensemble on va plus loin, comme dit le proverbe africain.

      Vous pouvez installer le package dans R en tapant ceci : devtools::install_github(« neocarto/mapextrud »)
      Vous pouvez accéder au code source ici  : [voir ]
      Et à la documentation ici : [voir

      Ce travail a été réalisé dans le cadre d’un projet de recherche pluri-disciplinaire
      TTT (Tribute To Tobler)

      — English version —

      Building « Extruded » map(s) in R

      Extrusion, noun. The process of forming something by forcing or pushing it out, especially through a small opening. [https:]

      Comrades cartographers, « taking advantage » of these days of forced confinement and because of a modified schedule, I launched into some graphic experiments (more or less conclusive) in my favourite language: R. In fact, as a fan of vintage cartographic representations, especially those from the early days of computer science, I tried to reproduce these famous « extruded » (or prism) maps whose authorship apparently belongs to George F. Jenks – and not Waldo Tobler like I thought before, thank you Laurent Jégou for the reference [see] – who you probably know for his famous method of discretization. Even if several tools already allow to produce this kind of representation, I wanted to make one myself in order to obtain maps in a sober and 100 % vectorial style to be able to import and modify them in a drawing software.

      For this, I started to develop the R mapextrud package which offers two main functions. The deform() function which allows to put the basemap in perspective, and the extrude() function which allows to make the extruded map. Note that we are still at the experimentation stage. The program remains very slow and still produces imperfect images.

      The result is as follows:

      Note also that this method allows for quite nice renderings on smoothed maps with a « terrace cultivation » aspect. Here is one made from the example data of the R SpatialPosition package on hospital beds in Paris.

      Finally, note that this method is also easily applied on regular grids, as shown in this representation of the world population also made with the package. 

      Beyond these computer experiments, the question of meaning remains. From a « semiological » point of view, the extrusion of polygons with heterogeneous sizes and shapes is not without asking some questions. Is it necessary to vary the height of the polygons or their volumes? There does not seem to be a consensus on this point. Be careful…

      In summary, please note that the work presented here is a work in progress. The parameters and functions of the package are still subject to change. Once the package will be stabilized (if I can), it will be put online on the CRAN and I will inform you about it via a new blog post. But until then, if you want to contribute to improve the work already done, don’t hesitate (Pull request, etc). Alone we go faster, together we go further, as the African proverb says.

      You can install the package in R by typing this: devtools::install_github(« neocarto/mapextrud »)
      You can access the source code here: [voir ]
      And to the documentation here: [voir

      This work was done as part of a multi-disciplinary research project called
      TTT (Tribute To Tobler)

      Billets TTT liés / linked blog post

      Côme E. : Migrations, cartes des vents et calligramme cartographique
      Collectif TTT : TTT dans Neocarto

      Nicolas Lambert

      Ingénieur de recherche CNRS en sciences de l'information géographique. Membre de l'UMS RIATE et du réseau MIGREUROP / CNRS research engineer in geographical information sciences. Member of UMS RIATE and the MIGREUROP network.

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    • sur Ma 1ere carte, de flux

      Posted: 30 March 2020, 7:41pm CEST by Françoise Bahoken

      Confinement oblige, on se recentre et parfois on retrouve quelques pépites.
      En voici une !

      Ceci est ma première carte de flux. Réalisée en 2007.  Je la dépose ici en l’état, dans sa mise en page, avec les commentaires de l’époque.

      Françoise Bahoken

      Géographe et cartographe, Chargée de recherches à l'IFSTTAR et membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.

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    • sur Le désherbage chimique est-il visible depuis l’espace ?

      Posted: 30 March 2020, 6:15pm CEST by David Sheeren

      Quand on se balade à la campagne (c’était surtout avant le Covid-19...), ça pique toujours un peu les yeux de voir dans les champs, ces « mauvaises herbes » (ou  adventices pour les intimes) devenues toutes rousses, presque du jour au lendemain. C’est pas que je n’aime pas les rousses, mais je préfère quand même les couleurs naturelles ? !

      Déformation professionnelle, comme probablement beaucoup des lecteurs de ce blog, la question arrive d’emblée : « Est-ce qu’on le voit sur les images Sentinel-2 ? ». En rentrant, on s’empresse de demander à Sentinel-Hub, notre meilleur ami.

      Et bien OUI ! Il est assez aisé de détecter visuellement dans les parcelles agricoles les endroits où des produits phytosanitaires (herbicide en l’occurrence) ont été pulvérisés, en pré-émergence de la culture. Dans les images en fausses couleurs infra-rouges, cela apparaît très nettement : la végétation qui était rouge initialement passe à l’orange, puis marron. Et c’est confirmé par une chute dans le NDVI (assez logique…). On peut donc faire la différence avec une parcelle simplement labourée. En cas de désherbage chimique, le changement de couleur est progressif (et non abrupt) et il est observable dans les séries temporelles. De là à dire qu’on peut l’identifier automatiquement, c’est une autre histoire. Ça demanderait un vrai travail. Sur les 8 semaines d’images analysées, il y en avait assez peu sans nuage, ce qui complique la tâche. Par ailleurs, si les images sans nuage sont trop éloignées dans le temps, l’effet du désherbage chimique devient moins perceptible (empiriquement, d’après les images analysées et la connaissance de terrain,  un décalage de 3 à 4 semaines est encore suffisant). Bien sûr, cela dépend aussi de la superficie de la zone traitée. Souvent, le traitement ne concerne pas l’entièreté de la parcelle. Il peut se limiter aux bordures ou à des endroits envahis d’adventices, bien circonscrits dans la parcelle.

      Les images ci-dessous illustrent ces observations. Elles sont localisées dans le Lauragais, une région de coteaux composée principalement de grandes cultures (blé, maïs, colza, tournesol). Dans la première figure, on peut voir une grande parcelle pentue envahie de végétation au 20 février 2020 (couleur rouge dans l’image IRC et valeurs élevées de NDVI en vert foncé à la même date). Après pulvérisation, les adventices en ont pris un coup (!), ce qu’on observe sur le terrain (photo du 3 mars 2020 prise depuis le point blanc localisé dans les images). Le changement est bien visible dans l’image Sentinel-2 du 13 mars 2020 (enfin une sans nuage !) ainsi que dans le NDVI associé. La couleur orange-marron ne saute pas au yeux dans cette capture mais elle est plus évidente depuis le site Sentinel-Hub, selon la date dispo sans nuage... Sur le terrain, les traces du traitement n’ont pas disparu au 28 mars 2020 (oui : j’avais bien mon attestation – le sport individuel est permis pendant le confinement ? ).


      Ci-dessous, des animations (cliquez dessus) mettent aussi en évidence le désherbage chimique sur deux zones différentes, en comparant les images avant/après desherbage :





      Si vous aimez jouer à "Où est Charlie ?", vous trouverez un équivalent ci-dessous (extrait d'image S2 du 13 mars 2020) : "Où sont les parcelles traitées ?" Enjoy ? !


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