TÉLÉCHARGER LOGICIEL GEODA GRATUIT

OpenGeoDa est le cross-plateforme, version open source d'héritage GeoDa. Il est écrit en C et il ne repose plus sur ESRI objets carte à la bibliothèque il utilise wxwidgets au lieu. Nous travaillons finalement libérer OpenGeoDa comme un programme open source. Il est conçu pour mettre en oeuvre les techniques exploratoires pour analyse des données géospatiales AESD sur lattice data points et des polygones. Le programme libre fournit un convivial et interface graphique à des méthodes descriptives données spatiales analyse, tels que autocorrélation spatiale statistiques, ainsi que de base de régression spatiale fonctionnalité.

Nom:logiciel geoda gratuit
Format:Fichier D’archive
Système d’exploitation:Windows, Mac, Android, iOS
Licence:Usage Personnel Seulement
Taille:69.71 MBytes



Après cette leçon, vous serez capable de créer un projet GeoDa, d'importer des données et de fabriquer des cartes thématiques ainsi que des graphiques dynamiques liés. Nous vous transmettrons pour commencer quelques informations générales sur GeoDa, avant d'expliquer comment créer une projet et gérer des données. Vous apprendrez ensuite à fabriquer des cartes thématiques avant d'aborder l'élaboration de différents types de graphique liés aux cartes.

La dernière partie présente une introduction aux fonctions de statistiques spatiales. C'est un logiciel d'analyse exploratoire qui permet d'analyser dynamiquement des jeux de données vectorielles en combinant cartographies thématiques, diagrammes et statistiques spatiales.

Ce logiciel peut être téléchargé librement et gratuitement sur le site du GeoDa Center. Nous précisons que le cours a été développé sur la base de la dernière version, soit la 1. Les principales références sont le site web du GeoDa Center d'une part où la documentation est disponible et l'article de en anglais qui décrit le logiciel, mais également les principes théoriques à son origine.

L'interface de GeoDa est très simple, elle est constituée d'une série de menus déroulants et d'une barre d'outils.

Nous allons commencer par créer un nouveau projet dans GeoDa et importer le jeu de données vectorielles des districts aux Îles Seychelles. Il existe ensuite différentes façons d'importer des données dans GeoDa. Depuis le sous-menu file, nous pouvons importer différents formats de fichier.

Tous les formats standards de fichiers vectoriels géoréférencés comme le Shapefile, le Jason ou le KML sont disponibles mais également des formats de table sans dimension spatiale comme le DBF, le CSV ou encore des fichiers Excel par exemple. Finalement, il est également possible de se connecter à un serveur web en utilisant un url spécifiquement formaté pour atteindre un service de type Web Feature Service ou WFS.

Dans cet exemple, nous allons importer un fichier de type Shape. Dans l'onglet file, sous input file, on choisit le format Esri Shapefile, puis on sélectionne le fichier désiré. Dans notre cas, il s'agit de données sur les districts des Îles Seychelles. La carte est affichée et dès cet instant, il est possible de sauvegarder le projet en cliquant sur l'icône représentant une disquette dans la barre d'outils.

Observez que dans le menu options, différents outils de zoom et de sélection sont disponibles. Dans la barre d'outils générale, les premiers icônes sont les raccourcis permettant de créer un projet, de le fermer ou de l'enregistrer. La quatrième icône permet d'ouvrir la table d'attributs associés au fichier vectoriel. Pour chaque district de l'Île de Mahé, les variables à disposition sont la superficie, la longueur totale des routes qui le traversent, le nombre d'hôtels et la population en , en et en Quand on sélectionne un attribut dans la table, il est directement sélectionné sur la carte.

On peut également sélectionner des unités spatiales en fonction des valeurs d'un attribut. Dans le menu table, allez sous selection tools, on peut ainsi par exemple sélectionner tous les districts dont la population en était inférieure à 3 habitants ou effectuer la sélection inverse. Il est également possible d'ajouter des colonnes ou d'effectuer des calculs sur les attributs à l'aide de l'outil variable calculation dans le menu table.

On peut ainsi par exemple calculer dans une nouvelle colonne la différence de population entre et Pour cela, sous l'onglet bivariate, on définit une nouvelle variable dpop et on écrit la formule correspondant, soit la soustraction de pop à pop La colonne résultante est automatiquement ajoutée à la table.

Il est encore possible de trier les valeurs dans l'ordre croissant ou décroissant en double cliquant sur l'entête de la colonne. Un nouveau double-clique inverse l'ordre de tri. Ceci permet d'identifier les districts qui ont subi la plus grande perte de population ou au contraire la plus grande croissance en et Il s'agit de la fonction principale offerte par GeoDa dans le but d'explorer un jeu de données et d'analyser la distribution spatiale des phénomènes étudiés.

Différents types de cartes thématiques peuvent être créés rapidement dans GeoDa. Ils correspondent à plusieurs méthodes de discrétisation qui seront présentées dans le module quatre. Les différentes options offertes sont disponibles sous l'onglet map. Il est possible par exemple une carte en cinq quantiles sur la population de On constate que le résultat contient bien cinq classes, comptant à peu près le même nombre de districts par classe. En cliquant sur l'une des classes, tous les districts de cette dernière sont sélectionnés sur la carte.

Il est possible de changer la couleur d'une classe en faisant un clic droit sur la classe, puis en choisissant l'élément color full category. Il est possible de choisir d'autres méthodes de mise en classe comme les ruptures naturelles ou les intervalles égaux.

Il est aussi possible de mettre en évidence la distribution des valeurs autour de la moyenne, par exemple en discrétisant les données avec la méthode des percentiles ou celle basée sur l'écart type qui permettent de caractériser le comportement des unités spatiales analysées. Finalement, l'outil cartogram permet de créer des cartes bi-variées au moyen de cercles proportionnels.

Ici par exemple, les cercles sont proportionnels à la population et la couleur à la fraction d'hôtels existant dans le district. Lorsqu'une unité spatiale est sélectionnée sur une carte, elle l'est aussi automatiquement sur toutes les représentations cartographiques.

Ces outils permettent par exemple de mettre en évidence des unités spatiales qui présentent une ou plusieurs valeurs extrêmes pour un attribut donné. Il permet également d'étudier la relation entre différents attributs préalablement sélectionnés. Différents types de graphiques peuvent être créés à partir de l'onglet explore.

On peut par exemple créer des histogrammes qui affichent la distribution statistique d'un attribut comme ici la longueur des routes. Les informations statistiques sont automatiquement calculées pour chaque classe de l'histogramme. On peut également générer des boîtes à moustaches, ou box plot en anglais, par exemple ici sur les hôtels par district.

Ceci nous permet de mettre en évidence des unités spatiales qui ont un comportement atypique. Grâce à l'interaction dynamique ou brushing, lorsque l'on sélectionne une valeur sur une carte ou un graphique, l'objet correspondant est simultanément sélectionné sur les autres types de représentation, ce qui permet de combiner les différents outils pour analyser le jeu de données.

Il est possible de créer la box map correspondant à partir de l'onglet map. On constate que les classes de la box map correspondent bien à la distribution présentée dans le box plot. Les outliers, positifs notamment, sont facilement identifiables. GeoDa permet aussi d'étudier les relations entre des attributs sélectionnés à l'aide de diagrammes de dispersion ou scatter plot en anglais.

L'exemple présenté ici est la relation entre la superficie du district et la longueur totale des routes qui le traversent. Les paramètres de la régression ainsi que les résultats des tests statistiques sont directement affichés sur le diagramme.

Dans ce cas, il existe une relation positive et significative entre la superficie des districts et la longueur totale des routes. Lorsqu'on sélectionne uniquement un sous-groupe d'objets, la régression est calculée uniquement sur la base des points sélectionnés et s'affiche en rouge, celle en excluant les points sélectionnés s'affiche en bleu. Ceci permet d'analyser rapidement l'influence d'une valeur particulière sur la relation.

Il s'agit du calcul de l'auto-corrélation globale et locale ainsi que celui des régressions linéaires, spatiales, unies et multi-variées. Ces notions seront enseignées dans le détail au cours du module trois. Nous allons pour commencer, illustrer comment calculer l'auto-corrélation spatiale globale, ceci sur la variable de la longueur totale des routes par district. Dans un premier temps, il est nécessaire de produire un fichier de pondération qui permet de prendre en compte les valeurs des districts dans un voisinage géographique que nous allons préciser un peu plus loin.

Pour cela, dans le menu tools, choisir weights manager et créer un nouveau ficher de poids. Pour ceci, il faut d'abord indiquer la colonne contenant l'identifiant unique, puis choisir un schéma de pondération, nous allons ici considérer les trois plus proches voisins.

Et sur cette base, il est alors possible de calculer l'auto-corrélation. Dans le menu space, on choisit l'option univariate Moran's I et on définit la variable pour laquelle on veut calculer l'auto-corrélation sur la base des valeurs des trois plus proches voisins. Pour la longueur des routes le I de Moran global vaut 0, Pour analyser la significativité du I de Moran, il faut générer des configurations spatiales basées sur des permutations aléatoires en faisant un clic droit sur le graphique, puis sélectionner randomization, puis choisir ici permutations par exemple.

Dans notre cas, de nombreuses configurations spatiales produisent des I de Moran plus élevés que la situation observée mise en évidence par la barre jaune et dont le I de Moran n'est par conséquent pas significatif. Il est également possible de calculer de l'auto-corrélation locale ou bi-variée. Les outils correspondants se trouvent dans le même menu space. Finalement, GeoDa permet de calculer des régressions spatiales unies et multi-variées avec l'aide de l'outil regression dans le menu methods.

On peut par exemple tenter d'exprimer le nombre d'hôtels en fonction de la population, de la longueur totale des routes et de la superficie. Le résultat nous donne les paramètres de la régression, les résultats de tests statistiques ainsi qu'une estimation de l'erreur du modèle due à la dépendance spatiale entre les échantillons. Nous vous y avons présenté les principales fonctions de ce logiciel, qui permet l'analyse exploratoire des attributs de données vectorielles.

La véritable originalité de GeoDa, c'est l'interaction dynamique ou le brushing en anglais qui permet de combiner les différents outils de représentation au cours d'analyses.

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