L’analyse spatiale permet de résoudre des problèmes de localisation complexes, de trouver des modèles, d’évaluer des tendances et de prendre des décisions. Elle va au-delà de la simple cartographie et permet d’étudier les caractéristiques des endroits et de la relation qui existe entre eux. L’analyse spatiale ouvre de nouvelles perspectives dans votre prise de décision.
Grâce à l’analyse spatiale, vous pouvez combiner les informations de nombreuses sources et générer des informations totalement nouvelles, en appliquant un ensemble d’opérateurs spatiaux. Cet ensemble d’outils d’analyse spatiale vous permet de répondre à des questions complexes dans ce domaine. L’analyse statistique permet de déterminer si les modèles que vous observez sont significatifs. Vous pouvez analyser différentes couches pour calculer l’adaptabilité d’un endroit pour une activité précise et détecter, grâce à l’analyse des images, les modifications dans le temps. Ces outils vous permettent de répondre à des questions importantes et de prendre des décisions qui vont au-delà d’une simple analyse visuelle.
Une analyse spatiale permet d’effectuer les opérations suivantes :
- Déterminer des relations
- Appréhender et décrire des lieux et des événements
- Détecter et quantifier des modèles
- Effectuer des prédictions
- Rechercher les meilleurs emplacements et chemins
Les fonctionnalités d’analyse et de géotraitement de ArcGIS Pro permettent de trouver la réponse à de nombreuses questions spatiales et d’effectuer une analyse spatiale. Pour effectuer une analyse spatiale, commencez par affiner votre question. Ensuite, préparez vos données et analysez-les. Enfin, effectuez une visualisation des résultats et communiquez-les. L’analyse spatiale dans ArcGIS Pro s’effectue en 2D et en 3D, ainsi que dans le temps.
Analyse spatiale
À l’aide des outils de géotraitement de ArcGIS Pro, vous pouvez effectuer les types d’opération suivants sur les données géographiques :
- Extraire et superposer des données
- Ajouter et calculer des champs attributaires
- Résumer et agréger des données
- Calculer des statistiques
- Modéliser des relations et découvrir des modèles
Modélisation et scripts
Gagnez du temps lors des tâches répétitives, réduisez les erreurs et faites des itérations plus efficaces de votre analyse. Créez des processus de bout-en-bout en appliquant à la suite l’un des autres des modèles et des algorithmes spatiaux en un processus unique. Créez des modèles fonctionnels sans avoir à écrire une seule ligne de script à l’aide de ModelBuilder ou créez des scripts en Python pour vos processus et des modèles prêts à partager.
Si ArcGIS Pro n’inclut pas d’outil permettant de répondre à une question spécifique, vous pouvez créer votre propre outil personnalisé. Ajoutez des bibliothèques tierces à ArcGIS Pro à l’aide de PythonPackage Manager.
Visualisation des diagrammes
La visualisation des données à l’aide de diagrammes permet de découvrir des modèles, des tendances, des relations et des structures de données, qui pourraient autrement être difficiles à percevoir sous forme de nombres brutes dans une table. Interprétez les résultats de votre analyse et communiquez-les sous forme de diagrammes.
Data Engineering
Avec l’ingénierie des données, vous pouvez explorer, visualiser, nettoyer et préparer vos données. L’ingénierie des données est une première étape courante pour de nombreux processus d’analyse spatiale et de cartographie. La vue et le ruban Data Engineering (Ingénierie des données) peuvent vous aider à mieux comprendre vos données et à les préparer pour les processus SIG.
Extensions d’analyse
ArcGIS Pro inclut les extensions d’analyse ci-dessous pour vous aider à répondre à des questions spatiales spécialisées :
- 3D Analyst : analysez et créez des données SIG 3D et effectuez des opérations de surface 3D sur des rasters, des TIN, des terrains et des jeux de données LAS (lidar).
- Business Analyst - Analysez les tendances du marché, avec notamment l’analyse des clients et des concurrents, l’évaluation de site et la planification territoriale.
- Geostatistical Analyst : analysez et prévoyez les valeurs associées aux phénomènes spatiaux ou spatiotemporels.
- Image Analyst : interprétez et exploitez l’imagerie, effectuez des extractions et des mesures d’entités, ainsi qu’une détection et une classification des objets à l’aide du Machine Learning.
- Network Analyst : mesurez les distances et les temps de trajet le long d’un réseau pour trouver un itinéraire entre plusieurs emplacements, créer des zones tampon isochrones ou des zones de desserte et trouver les meilleurs emplacements pour que des sites desservent un ensemble d’emplacements.
- Spatial Analyst : effectuez une interpolation, une superposition, une mesure de distance, une densité, une modélisation hydrologique, une adaptabilité du site et des calculs, ainsi que des statistiques sur des données raster (cellule).
Partage et collaboration
Vous pouvez partager la méthodologie d’analyse et les données que vous avez analysées dans ArcGIS Pro avec vos collègues, votre organisation ou votre communauté en tant que paquetages de géotraitement ou outils Web. Avec ces outils d’analyse partagés, n’importe quel utilisateur peut faire appel à votre expertise dans l’analyse spatiale tout en effectuant lui-même l’analyse.
Analyse Big Data
Une connexion Big Data (Big Data Connection, BDC) vous permet de connecter rapidement des sources de données pour visualiser et analyser des jeux de données volumineux. Une BDC fournit les fonctionnalités et la flexibilité nécessaire à l’utilisation de vos données et à leur mise en forme. Vous pouvez utiliser des jeux de données BDC en entrée pour les outils de géotraitement et visualiser les données sur une carte
Apprentissage automatique et intelligence artificielle
L’apprentissage automatique dans ArcGIS permet de classifier des images, d’enrichir des données par agrégation et de modéliser des relations spatiales. L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle dans laquelle des données structurées sont traitées par un algorithme pour résoudre un problème. Les données structurées traditionnelles impliquent qu’une personne étiquette les données, comme les images de chats et de chiens, afin de permettre aux algorithmes de comprendre les caractéristiques spécifiques de chaque type d’animal et d’identifier les animaux sur les autres images.
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