Fonction Superposition pondérée

Disponible avec une licence Spatial Analyst.

Aperçu

Superpose plusieurs rasters en utilisant une échelle de mesure commune et les pondère en fonction de leur importance.

Remarques

Tous les rasters en entrée doivent être des entiers. Un raster à virgule flottante doit d'abord être converti en raster d'entiers avant de pouvoir être utilisé.

Une nouvelle valeur basée sur une échelle d'évaluation est affectée à chaque classe de valeurs dans un raster en entrée. Ces nouvelles valeurs sont des reclassifications des valeurs du raster en entrée d'origine. Une valeur restreinte est utilisée pour les surfaces que vous souhaitez exclure de l'analyse.

Chaque raster en entrée est pondéré d'après son importance ou son pourcentage d'influence. La pondération est un pourcentage relatif, et la somme des pondérations des pourcentages d'influence doit être égale à 100. Les influences sont spécifiées par des valeurs entières uniquement. Les valeurs décimales sont arrondies au nombre entier inférieur le plus proche.

La modification des échelles d’évaluation ou du pourcentage d’influence peut modifier les résultats de l’analyse de superposition pondérée.

Paramètres

Paramètre	Description
Table de superposition pondérée	La table de superposition pondérée se compose de quatre parties : Raster : tous les rasters en entrée doivent être des entiers. % : chaque raster en entrée est pondéré d’après son importance, ou son influence, en pourcentage relatif. La somme des pondérations des pourcentages d'influence doit être égale à 100 et chaque pondération doit être indiquée à l'aide de valeurs entières. Champ : un champ d'entier ou de type chaîne dans le raster en entrée à utiliser pour la pondération. Classification : une nouvelle valeur basée sur la classification est affectée à chaque valeur dans un raster en entrée. La valeur de classification peut être une valeur valide ou une valeur NoData. Le format de la chaîne utilisée pour affecter la classification est le suivant : indiquez l'ancienne valeur, un espace, puis la nouvelle valeur suivie d'un point-virgule.
Scales (Échelles)	Plage des nouvelles valeurs permettant de classifier les anciennes valeurs.
Type de taille de cellule	Sélectionnez la taille de cellule à utiliser dans le raster en sortie. Si les tailles des cellules en entrée sont identiques, toutes les options donnent les mêmes résultats. Premier de : utilise la première taille de cellule des rasters en entrée. Mini de : utilise la taille de cellule la plus petite de tous les rasters en entrée. Max de : utilise la taille de cellule la plus grande de tous les rasters en entrée. Il s’agit de l’option par défaut. Moyenne de : utilise la taille de cellule moyenne de tous les rasters en entrée. Dernier de : utilise la dernière taille de cellule des rasters en entrée.
Type d’étendue	Sélectionnez l’étendue à utiliser dans le raster en sortie. Premier de : utilise l’étendue du premier raster en entrée pour déterminer l’étendue de traitement. Intersection de : utilise l’étendue des pixels superposés pour déterminer l’étendue de traitement. Il s’agit de l’option par défaut. Union de : utilise l’étendue de tous les rasters pour déterminer l’étendue de traitement. Dernier de : utilise l’étendue du dernier raster en entrée pour déterminer l’étendue de traitement.

Pour en savoir plus sur les superpositions pondérées

La fonction Weighted Overlay (Superposition pondérée) applique une des méthodes les plus utilisées pour l’analyse de superposition afin de résoudre des problèmes à plusieurs critères, notamment la sélection de sites et les modèles d’aptitude. Dans une analyse de superposition pondérée, chacune des étapes d'analyse de superposition générales est suivie. Comme avec toutes les analyses de superposition, dans l'analyse de superposition pondérée, vous devez définir le problème, décomposer le modèle en sous-modèles et identifier les couches en entrée.

Puisque les couches de critères en entrée seront exprimées dans des systèmes de numération différents dotés de plages différentes, pour pouvoir les associer au sein d'une seule analyse, vous devez reclasser chaque cellule de chaque critère dans une échelle de préférence commune telle que 1 à 10, 10 étant le plus favorable. Une préférence attribuée sur l’échelle commune implique la préférence du phénomène pour le critère. Les valeurs de préférence sont situées sur une échelle relative. Cela signifie qu’une valeur de préférence de 10 est deux fois plus préférée qu'une valeur de préférence de 5.

Les valeurs de préférence ne doivent pas être attribuées les unes par rapport aux autres au sein de la couche, mais elles doivent aussi avoir la même signification d'une couche à l’autre. Par exemple, si un emplacement pour un critère a une préférence de 5 attribuée, il aura la même influence sur le phénomène qu'un 5 dans un deuxième critère.

Dans un modèle d’aptitude simple, vous pouvez avoir trois critères en entrée : pente, aspect et distance par rapport aux routes. Les pentes sont reclassées sur une échelle de 1 à 10, les plus plates étant moins coûteuses. Par conséquent, elles sont les plus favorables et se voient attribuer les valeurs les plus élevées. Lorsque les pentes sont plus raides, les valeurs qui leur sont attribuées sont en diminution, les plus raides possédant la valeur 1. Vous appliquez le même processus de reclassification à l’échelle 1 à 10 pour l’aspect, les aspects les plus favorables, dans ce cas, les plus méridionaux, présentant les valeurs les plus élevées. Le même processus de reclassification est appliqué au critère de distance par rapport aux routes. Les emplacements les plus proches des routes sont plus favorables puisqu’il est moins coûteux d’y construire, car l’accès est plus facile à l’électricité et ils nécessitent des accès plus courts. Un emplacement auquel une valeur d’aptitude de 5 a été attribuée sur la couche de pente reclassée est deux fois plus coûteux à construire qu’une pente à laquelle une valeur de 10 a été attribuée. Un emplacement auquel une aptitude de 5 a été attribuée sur une couche de pente reclassée aura le même coût qu’une valeur 5 attribuée sur la couche distance par rapport aux routes reclassée.

Chacun des critères de l’analyse de superposition pondérée peut ne pas être égal en importance. Vous pouvez accorder une pondération plus forte aux critères importants qu’aux autres. Par exemple, dans notre exemple de modèle d’aptitude de logement, vous pouvez décider qu’à des fins de préservation à long terme les meilleurs aspects sont plus importants que les coûts à court terme associés aux critères de pente et de distance par rapport aux routes. Par conséquent, vous pouvez pondérer les valeurs d’aspect comme étant deux fois aussi importants que le critères de pente et de distance par rapport aux routes.

Les critères en entrée sont multipliés par les pondérations, puis additionnés. Par exemple, dans le modèle d’aptitude de logement, l’aspect est multiplié par 2 et les trois critères sont additionnées ou représentés d'une autre manière, (2 * aspect) + pente + distance par rapport aux routes.

La dernière étape du processus d’analyse de superposition consiste à valider le modèle afin de s’assurer que ce qui est indiqué par le modèle se trouve bien sur le site. Une fois le modèle validé, un site est sélectionné et la maison est construite.

Utilisation de Restreint et NoData pour la valeur d'échelle

Le fait de définir une valeur d’échelle à Restreint attribue à cette cellule une valeur dans le résultat de la superposition pondérée en sortie correspondant à la valeur minimale de l’échelle d’évaluation définie, moins 1. Si aucune entrée de l’outil Superposition pondérée ne contient de cellules NoData, vous pouvez utiliser NoData comme valeur d’échelle pour exclure certaines valeurs. Il est toutefois plus sûr, et essentiel, si vous n’avez aucune cellule NoData dans aucune de vos entrées, d’utiliser une valeur Restreint à la place. Vous pourriez potentiellement obtenir un résultat de la part de l'outil Superposition pondérée contenant des cellules NoData provenant d'une ou de plusieurs entrées (NoData dans une entrée quelconque équivaut à NoData dans le résultat) et des zones restreintes que vous avez exclues intentionnellement. Les valeurs NoData et Restreint ne doivent pas être confondues, elles servent chacune un but spécifique. Certaines zones NoData dont vous ne connaissez pas la valeur peuvent en fait être adéquates. Si vous utilisez NoData plutôt que Restreint pour exclure certaines valeurs de cellules, et que des valeurs NoData sont présentes dans une ou plusieurs entrées, vous ne saurez pas si une cellule NoData signifie que la zone a une utilisation limitée ou si aucune donnée en entrée n’était disponible pour cet emplacement.

Utilisez la valeur Restreint avec parcimonie comme valeur d’échelle pour la création d'une surface de coût. Puisque l'utilisation de Restreint donne une valeur à cette cellule correspondant à la valeur minimale de l’échelle d’évaluation moins 1, vos zones restreintes apparaissent comme présentant le coût le plus bas, alors qu’elles sont en fait exclues de l’analyse. Vous devez plutôt attribuer un coût élevé ou définir la valeur d’échelle à NoData pour les zones à exclure de l’analyse.