CIST-EE2023 : SPA1 - Semis de Points

Le cours est constitué de quatre parties :

1. Définition d’un semis de points
2. Les résumés élémentaires d’un semis de points
3. Analyse globale de la forme d’un semis de points : exemple de la méthode du plus proche voisin
4. Analyse locale de la forme d’un semis de points : les lissages par noyaux (Kernel Estimation Density)

Le TD est construit autour de deux exercices :

• Le premier exercice porte sur les résumés de semis de points et s’appuie sur la base Africapolis (2020). Il propose de suivre l’évolution du semis de villes de plusieurs pays africains depuis 1950. L’exemple est déroulé pour le Bénin, les données de six autres pays étant disponibles pour pouvoir reproduire la démarche dans d’autres contextes nationaux.

• Le deuxième exercice est une application des méthodes d’analyse de la forme (concentration/dispersion) d’un semis de points à partir d’approches globale (méthode des distances au plus proche voisin) et locale (cartographie de noyaux de densité via la méthode des Kernels). La base de données mobilisée décrit les stations services dans la municipalité de Bamako (enquête S. Traoré, 2020).