Les cartes cellulaires sont en utilisation depuis longtemps à deux fins principales : la
collecte de l’information et la synthèse d’information spatiale de natures différentes.
Le découpage du territoire en grille formant des cellules est pratique courante dans bien
des situations : décompte d’événements, inventaires, modélisation.

Il a été aussi à la base de beaucoup d’opérations de synthèse comme dans les analyses
de potentiel (ex: développement urbain) ou de risques (ex: stabilité des sols), ou dans
l’utilisation de modèles mathématiques pour l’étude et la prédiction de certains
phénomènes (ex: pollution atmosphérique).

On pourrait imaginer recourir aux images raster pour atteindre ces objectifs. En fait, un raster est une carte cellulaire de dimension fixe et portant l’information relative à une variable donnée. Il est très possible de traiter plusieurs images raster pour en faire une synthèse et certains programmes le font très efficacement (IDRISI en est bon exemple) mais MapInfo par exemple ne peut pas le faire. De plus, on ne peut pas limiter une image raster à la seule zone à étudier et sa résolution peut être bien trop fine pour les objectifs de l’étude.

Un tel type de synthèse pourrait aussi se faire facilement avec des cartes traditionnelles du moment que l’information est portée par des éléments géographiques de nature semblable (des régions, des lignes, des points). Ainsi, l’intersection de plusieurs couches de régions (on suppose plusieurs variables dont la définition des variations spatiales entraîne des découpages en régions différents) permettrait de définir un découpage en éléments communs « exact » (suivant les variations des variables originales) mais avec un risque de création d’éléments « résiduels » non significatifs (manque de coïncidence parfaite des limites qui devraient être communes entre plusieurs couches) ce qui requiert de nettoyer les cartes résultant de chaque opération d’intersection.

Une synthèse spatiale mettant en jeu des éléments de types différents requiert de toute façon une transformation/intégration des données sur des bases comparables. Il n’y a alors aucune différence entre cartes cellulaires et traditionnelles sur ce point.

Les cartes cellulaires ont donc par rapport aux traditionnelles le gros avantage d’offrir une matrice unique de cueillette/synthèse des données bien contrôlée en ce qui concerne sa définition géographique et ouverte à toutes sortes d’interactions directes comme l’intégration de données raster (souvent simple agglomération de pixels), l’exportation vers des outils de traitements spécifiques (ex : modèles d’interpolation, de simulation) requérant des données sous forme de centroïdes documentés ou de grilles régulières, l’importation des résultats de programmes externes souvent disponibles sous
l’une de ces formes.

Les désavantages dans cette comparaison tiennent à l’imprécision résultant de l’application d’une trame unique à toutes les variables dont les variations spatiales ne sont plus aussi finement et précisément reproduites, et au poids de ces cartes si on
choisit de travailler avec une maille fine relativement à l’ensemble de la région étudiée.

Comparées aux images raster, elles permettent de limiter la zone à traiter, de la définir avec la précision voulue et de regrouper en une seule table toutes les données nécessaires à l’analyse ce qui permet entre autre de faire des synthèses sans avoir besoin d’outils externe.

Mais elles sont beaucoup moins efficaces pour porter l’information relative à un phénomène particulier et le visualiser.

Tiré du PDF Cartes Cellulaires

Concepts, méthodes et techniques dans le cadre d’analyses spatiales avec MapInfo®
Jacques Paris, Mars 2003

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