Un modèle prédictif maya
Étude de l'utilisation des Systèmes d'Information Géographique dans le cadre d'un projet archéologique multi-échelles
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2. Paramètres utilisables

i. SRTM

Un modèle numérique d'élévation est disponible pour la totalité de la zone d'étude, aucune modification n'étant nécessaire. Le modèle du SRTM (Shuttle Radar Topogaphy Mission) initial créé par la NASA comporte un pixel de 30 m environ à l'équateur, mais l'unique version disponible au public en dehors des États-Unis et leurs territoires a un pixel de 90 mètres (trois secondes d'arc). Conçu à partir d'une méthode interférométrique (Interferometric Synthetic Aperture Radar), la précision avancée est d'environ 20 m en planimétrie et 16 mètres en altimétrie (Farr et al. 2007)⁠. La version utilisée ici a été nouvellement incorporée dans le SIG dans le cadre de cette étude : elle est basée sur le SRTM V2, corrigé par la NASA afin de supprimer certains problèmes existants (artefacts dus à la technique utilisée), et amélioré par des méthodes d'interpolation afin de combler ses lacunes (CGIAR 2008)⁠.

Cette source de données apparaît être la plus pertinente pour le modèle numérique d'élévation, diverses études ayant prouvé que la précision du SRTM est globalement meilleure que des données telles que GTOPO30 par exemple, même s'il ne contient pas nécessairement plus de détails (Jarvis et al. 2004)⁠.

Il est ainsi possible de tester grâce à ce paramètre si les Mayas évitaient par exemple de s'installer au delà d'une certaine altitude, paramètre pouvant avoir une influence sur la température ou la végétation présente.

ii. Pente topographique

Ce paramètre est créé à partir du SRTM au moyen de l'outil « surface analysis » de Spatial Analyst dans ArcGis. Le résultat est une image raster exprimant la pente en pourcentage, valeurs dont seules les parties entières sont conservées pour les besoins d'ArcSDM. Ce paramètre était apparu pertinent à l'échelle locale, il est donc intéressant de pouvoir le comparer à l'échelle régionale.

Il est important de noter que la version de la pente topographique utilisée à l'échelle locale était plus précise : alors que le SRTM de pixel 30 m n'est pas disponible au public, certains de ses dérivés peuvent être téléchargés, dont la pente topographique couvrant le Bélize. Cependant, cette donnée n'a pas pu être trouvée pour le Guatemala et le Mexique et ne peut donc pas servir ici.

Il faut également être conscient que cette pente peut comporter d'importantes erreurs : en tant que dérivée de premier ordre, des problèmes sont susceptibles de se produire au niveau des zones du SRTM comportant des données interpolées pour combler les zones de NoData des données originales publiées par la NASA (Jarvis et al. 2004)⁠.

iii. Élévation au niveau d'une base régionale (ENBR)

Illustration 31: ENBR

Ce paramètre résulte également d'un calcul effectué à partir du SRTM. À la différence d'une élévation absolue, l'Élévation au Niveau d'une Base Régionale prend en compte la position d'un point selon son environnement proche. La théorie consiste à définir un rayon d'analyse autour du site étudié (voir illustration 31), et à comparer l'élévation de celui-ci avec la moyenne de celle de la zone. Dans le cadre de cette étude, la formule choisie est la suivante :

ENBR = ElevationPoint – ElevationMoyenne(rayon)

Une valeur positive signale que le point se situe au dessus de la moyenne, une valeur négative indique le contraire. Il est ainsi possible de tester si l'emplacement des sites était par exemple fait de manière à avoir une position dominante (sommet d'une colline offrant un large champ de vision). Testée à l'échelle locale, l'ENBR ne donnait aucun résultat concluant, mais pourrait être utile à une échelle différente, pour des types de sites considérés différents (Sifuentes 2005)⁠.

Illustration 32: disque de calcul

Ce paramètre est calculé au moyen de l'outil « Single Output Map Algebra » de l'extension Spatial Analyst de ArcGis, aucune autre méthode directe n'ayant été trouvée.

La fonction mathématique utilisée se nomme FocalMean, et permet de calculer la moyenne des valeurs des cellules entourant un point choisi (ESRI 2008)⁠. Afin d'obtenir l'ENBR, la zone de moyenne est définie comme un disque (Illustration 32), le rayon étant exprimé en nombre de cellules : plusieurs valeurs de celui-ci ont été testées.

L'expression directement utilisée dans le logiciel est donc la suivante pour un rayon de 500 m (cinq cellules) :

D:/GIS/data/srtm – FocalMean(D:/GIS/data/srtm,CIRCLE,5,DATA)

Illustration 33: fréquences de distribution

Il apparaît que la palette de valeurs est relativement riche : celles-ci vont de -211 à 219 mètres pour l'exemple précédent, ce qui implique la nécessité de les reclassifier afin d'avoir une représentation significative utilisable lors de l'entraînement du modèle.

Une analyse des fréquences de distribution (Illustration 33) fait en effet apparaître le faible nombre de cellules pour de nombreuses valeurs, ce qui est d'autant plus gênant qu'un choix ascending pour l'entraînement n'a pas de raison d'être.

Dix classes sont donc créées : moins de -20 m, plus de 20 m, et paliers de 5 mètres entre ces deux valeurs. Si ce paramètre entre réellement en jeu dans le choix des emplacements, ce petit nombre devrait permettre d'obtenir des valeurs satisfaisantes en utilisant des entraînements prenant en compte un type categorical.

iv. Fertilité et drainage

Les classes d'évidence de ces paramètres sont issues de cartes numérisées dans le passé (Sifuentes 2005)⁠. Les valeurs s'échelonnant de 1 (très bon) à 4 (très mauvais) correspondent à celles présentées dans le travail au niveau local. Cependant, alors qu'à l'échelle précédente le drainage et la fertilité étaient issus du même jeu de données, ce n'est plus le cas ici : les cartes originales ont en effet été créées par divers organismes pour le Bélize, le Guatemala et le Mexique.

Le résultat de cette différence est que les niveaux de précision dans la délimitation des classes de sols ne sont pas les mêmes selon les pays. Le travail effectué par Sifuentes, puis plus tard par Connie a donc consisté à harmoniser les valeurs aux frontières et tenter d'obtenir un niveau de précision uniforme sur la zone. Ces jeux de données ont été considérablement améliorés dans le cadre de cette étude puisque de nombreux problèmes persistaient, notamment du fait que les possibilités d'accrochage entre polygones disponibles au sein d'ArcEditor n'avaient pas été utilisées. Les chevauchements ou trous apparaissant étaient donc problématiques pour la méthode des Weights of Evidence, et ont été corrigés grâce à la mise en place de topologies comme présentées précédemment en Illustration 5.

Des généralisations abusives avaient également été effectuées, ce qui a nécessité de revenir à de précédentes versions des cartes des sols. Les nouvelles décisions ont été prises en collaboration avec tous les utilisateurs du SIG afin d'arriver à un résultat plus satisfaisant.

Illustration 34: changement de classes de fertilité aux frontières

L'image précédente (Illustration 34) présente un extrait de la fertilité telle qu'elle est au niveau de la zone, et fait apparaître en sa partie supérieure une ligne virtuelle de différence des classes (représentée sur cette image pour souligner la différence), correspondant à la frontière Guatemala - Mexique. Il est possible de voir les versions finales en Annexe 25 : cartes régionales du drainage et de la fertilité : alors que la frontière entre le Guatemala et le Bélize est peu visible au niveau de la première, elle apparait plus clairement dans la seconde. La zone d'étude n'intersecte pas le Mexique pour éviter la coupure encore plus nette visible en illustration 34, montrant un problème d'adéquation des données.

Au vu des incertitudes concernant ces paramètres, il est important de souligner que le résultat sera donc probablement très approximatif, même en considération de l'échelle (1:1 150 000).

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