Disponible avec une licence Spatial Analyst.
Utilisez l’environnement Evaluate (Évaluer) de Suitability Modeler pour explorer et analyser l’interaction des transformations et des pondérations des critères, ainsi que les cartes d’adéquation et d’emplacements obtenues. Vous disposerez ainsi d’une base pour évaluer la qualité de votre modèle.
Méthodologie de Suitability Modeler
Suitability Modeler met en œuvre l’approche additive pondérée pour créer une carte d’adéquation. L’environnement Evaluate (Évaluer) tient compte de certaines contraintes inhérentes à la méthodologie.
Contraintes de l’approche additive pondérée
L’approche additive pondérée est soumise aux contraintes suivantes :
L’identification des critères à indiquer en entrée et des transformations et pondérations à appliquer peut être subjective.
Partir du principe qu’une valeur d’adéquation élevée est préférable n’est pas toujours la bonne approche. Les valeurs des critères d’origine et transformés qui ont été saisies sont perdues une fois qu’elles sont combinées. Lors de la transformation, de la pondération et de la combinaison de critères, vous ne savez pas comment les valeurs d’adéquation ont été créées.
Par exemple, il existe deux emplacements, chacun doté d’une valeur d’adéquation finale de 22, dans un modèle à trois critères. Pour l’emplacement 1, une valeur de critère pondéré transformé est affectée à 2 et les deux autres valeurs de critères transformés pondérés sont affectées à 10, tandis que l’emplacement 2 possède deux valeurs de critères transformés pondérés affectées à 7 et une autre à 8. Les deux peuvent sembler identiques en termes de préférence. Toutefois, la composition des critères transformés peut avoir une incidence sur votre prise de décision.
Suitability Modeler est basé sur des cellules raster. Les décisions sont souvent basées sur d’autres unités décisionnelles telles que les parcelles ou les bassins versants.
Par exemple, quelle parcelle de terrain faut-il acheter pour y construire une centrale solaire ?
Les observations sur le terrain sont souvent utiles pour valider le modèle, mais elles demandent beaucoup de travail. Les observations sur le terrain facilitent l’identification des critères et la définition des transformations et des pondérations. Elles peuvent également permettre de valider la qualité du modèle.
Prenons l’exemple d’un modèle d’adéquation pour les ours bruns ; l’observation d’ours dans des emplacements auxquels l’adéquation la plus élevée est affectée, garantit la fiabilité des prévisions du modèle.
En raison de la subjectivité inhérente à cette approche, il n’existe aucune statistique d’ajustement du modèle objective telle que R2 permettant de déterminer la qualité du modèle. D’autres méthodes et mesures doivent être utilisées pour limiter le biais inhérent au traitement de modélisation de l’adéquation.
Évaluation du modèle
S’il est possible de justifier chaque critère en entrée, les transformations et pondérations appliquées et la façon dont les critères interagissent, le résultat sera plus fiable lorsque les critères seront combinés.
L’environnement Evaluate (Évaluer) permet de réduire les effets des contraintes inhérentes identifiées ci-dessus. À chaque contrainte correspond un onglet individuel dans l’environnement Evaluate (Évaluer).
Évaluation des contraintes
Utilisez les onglets de la section Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation) de la fenêtre Evaluate (Évaluer) pour évaluer votre modèle.
Vous pouvez sélectionner les onglets à utiliser en fonction de votre situation. Il n’est pas nécessaire d’utiliser tous les onglets. Par exemple, en l’absence d’observations sur le terrain, il n’est nécessaire d’utiliser l’onglet Validate (Valider).
Pour plus d’informations sur les onglets et les groupes de volets, consultez les rubriques ci-dessous.
Vue d’ensemble, onglet
Utilisez l’onglet Overview (Vue d’ensemble) pour déterminer si les entrées du modèle conviennent. L’objectif est de limiter la subjectivité des entrées du modèle en garantissant que les critères sélectionnés reflètent la façon dont le sujet interagit avec son environnement.
Onglet Critères
Utilisez l’onglet Criteria (Critères) pour déterminer si les critères, les transformations et les pondérations interagissent comme ils le doivent. L’objectif est de s’assurer que les pondérations et transformations appropriées pour chaque critère ont été appliquées pour produire les valeurs d’adéquation. L’onglet Criteria (Critères) permet également d’explorer la composition des valeurs des critères transformés pondérés utilisés pour générer les valeurs d’adéquation.
Onglet Synthétiser - À l’intérieur
Utilisez l’onglet Summarize within (Synthétiser - À l’intérieur) pour faire en sorte que les décisions soient prises en fonction des unités de surface appropriées. Par exemple, pour l’achat de parcelles de terrain, la sélection doit se faire en utilisant les parcelles comme unité décisionnelle, et non les cellules raster.
Onglet Valider
Utilisez l’onglet Validate (Valider) pour déterminer la qualité des prévisions du modèle par rapport aux observations sur le terrain. Par exemple, dans le cas d’un modèle pour la faune, il est préférable que les animaux étudiés soient observés dans les emplacements que le modèle présente comme étant les plus adéquats.
Volets Localiser
Utilisez les volets Locate (Localiser) pour déterminer si les régions identifiées par le modèle sont adaptées. Il faut notamment déterminer si les régions contiennent les meilleurs emplacements pour le sujet d’étude.
Composition des critères
L’environnement Evaluate (Évaluer) permet de comprendre comment les critères transformés sont combinés pour créer les valeurs d’adéquation finales. Dans l’approche de superposition pondérée, les valeurs d’adéquation les plus élevées sont considérées comme les meilleures.
Reprenons l’exemple d’une section précédente, dans lequel une valeur d’adéquation élevée (22) est affectée à deux emplacements. Dans l’approche additive pondérée, ces deux emplacements sont égaux en termes de préférence. Toutefois, dans l’emplacement 1, les valeurs des critères transformés pondérés individuels sont 2, 10 et 10. Dans l’emplacement 2, ces valeurs sont 7, 8 et 8.
Dans le modèle d’emplacement de centrale solaire, si vous sélectionnez l’emplacement 1 et que le critère ayant permis d’obtenir la valeur transformée pondérée 2 était le gain de rayonnement solaire, l’impact peut être considérable. La centrale solaire risque de ne pas produire autant d’énergie qu’elle le devrait. Sélectionner l’emplacement 2 semble plus judicieux, car la valeur du critère transformé pondéré de gain de rayonnement solaire est 7 ou 8.
En attribuant une pondération supérieure à un critère plutôt qu’à un autre, vous risquez d’aggraver ce problème. Dans l’emplacement 1, si la valeur du critère transformé initial de gain de rayonnement solaire était 1 et qu’elle a été multipliée par 2, cela produit une valeur transformée pondérée inférieure (2). Toutefois, la valeur transformée réelle du critère est 1.
Le fait de disposer d’une adéquation plus élevée n’est pas nécessairement significatif. L’environnement Evaluate (Évaluer) permet d’affiner l’hypothèse de base de l’approche traditionnelle, selon laquelle une valeur élevée est forcément meilleure. Si les emplacements dotés d’une valeur d’adéquation élevée sont considérés comme importants, la composition des valeurs des critères transformés pondérés utilisés pour générer ces valeurs d’adéquation élevées peut également être critique. Comme indiqué ci-dessus, le choix d’un emplacement par rapport à un autre, même si les deux possèdent la même valeur d’adéquation globale, peut être une mauvaise décision. Bien que les emplacements 1 et 2 soient tous deux adaptés, l’emplacement 2 est préférable.
Avantages de l’évaluation du modèle
L’environnement Evaluate (Évaluer) permet d’effectuer les opérations suivantes :
- Justifier les décisions que vous prenez en vous appuyant sur un modèle fiable basé sur des critères combinés.
- Explorer la composition des critères utilisés pour obtenir une valeur d’adéquation élevée, afin de vous assurer que des valeurs élevées sont réellement représentatives d’une valeur élevée.
- Inclure des évaluations de valeur dans la prise de décision. Par exemple, déterminer la meilleure parcelle à acheter en fonction du coût et du gain d’adéquation.
- Valider la qualité du modèle en fonction de données d’observation, si elles sont disponibles.
- Déterminer la qualité des régions obtenues dans les volets Locate (Localiser).
Exploration et évaluation des valeurs
Pour explorer votre modèle, chaque onglet de l’environnement Evaluate (Évaluer) vous permet d’appliquer un ensemble de statistiques aux critères de base en entrée et aux critères transformés pondérés, ainsi qu’aux cartes d’adéquation et de localisation produites. Chaque statistique permet de mieux comprendre les interactions des critères au sein du modèle. Plusieurs cartes, fenêtres, graphiques, statistiques et requêtes interactifs permettent d’obtenir un retour immédiat et d’approfondir votre connaissance du modèle, ce qui vous permet de prendre de meilleures décisions.
Lorsque vous explorez le modèle dans l’environnement Evaluate (Évaluer), vous pouvez découvrir des cas dans lesquels les paramètres du modèle peuvent être affinés. À partir de l’environnement, vous pouvez modifier vos transformations dans la fenêtre Transformation de Suitability Modeler. Si vous modifiez les transformations ou les pondérations du modèle, ces ajustements apparaissent immédiatement dans l’onglet et la fenêtre Evaluate (Évaluer).
Pour plus d’informations sur l’application des statistiques dans chaque onglet, reportez-vous à la section Processus d’évaluation et contraintes de la modélisation d’adéquation.
Voir Onglet Évaluer dans Suitability Modeler et Fenêtre Évaluer dans Suitability Modeler pour plus d’informations sur l’utilisation de l’environnement Evaluate (Évaluer).
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