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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Table des matières
I. Introduction
II. Présentation du projet étudié
A. El Pilar : une ancienne cité Maya
B. Un parc binational dédié à la paix et à la protection de la faune et la flore
C. Étude du SIG existant
1. Les données
i. Quantité
ii. Qualité
2. L'organisation du SIG
3. L'utilisation du SIG
III. Mise en place d'une nouvelle organisation
A. Redéfinition du rôle du Système d'Information Géographique (SIG)
B. La géodatabase
1. Choix du format
2. Les jeux de classes d'entités
3. Outils de contrôle mis en place
i. Topologie de contrôle des sites archéologiques
ii. Topologie de contrôle des sols
4. Règles de fonctionnement
i. Insertion de nouvelles données
ii. Utilisation de données
iii. Modification de données
C. Les cartes
D. Le dossier de travail
IV. Méthode de conception d'un modèle prédictif
A. Introduction
B. Rappels de la méthode des Weights of evidence
1. Méthode de mise en œuvre
i. Sélection de points d'entrainement (sites)
ii. Calcul des poids associés aux classes d'évidence
iii. Calcul du raster réponse
iv. Tests de qualité du résultat
2. Modèle utilisé au niveau de ArcGis
C. Réflexions sur l'implémentation
1. Choix des paramètres
2. Choix des points d'entraînement
3. Choix de l'aire de la cellule unitaire
4. Choix des masques à utiliser
5. Contrôle et choix des poids
6. Création de la carte des probabilités et analyse qualitative du résultat
V. Validation et amélioration du modèle local
A. Objectifs
B. Présentation de la zone et des paramètres
1. Rivières
2. Drainage et fertilité
3. Pente topographique
C. Mise en application de la méthode
1. Introduction
2. Présentation des sites et des masques
3. Étude qualitative des sites et des zones d'entraînement
4. Détail du calcul des poids : masque des transects
i. Drainage et fertilité
ii. Rivières
iii. Pente topographique
5. Calcul du résultat
D. Conclusions pour le modèle local
1. Fiabilité du modèle
2. Choix du résultat à prendre en considération
3. Comparaison avec le résultat de 2004
VI. Estimation de la population pour la zone d'étude
A. Étude des sites
B. Reclassification des classes prédictives
1. Analyse du résultat utilisé dans le passé
2. Nouvelle méthode mise en place
C. Propagation des sites et amélioration des probabilités
D. Analyse finale de la population de la zone étudiée
1. Étude de la densité et de la population
2. Analyse de la répartition des sites
E. Besoins en termes d'alimentation
1. L'agriculture Maya
i. De la forêt au milpa
ii. Du milpa au jardin forestier
iii. Du jardin forestier à la forêt et la haute canopée
iv. De la forêt à la haute canopée
2. Conception et calcul du modèle
i. Nombre de calories nécessaires et modèle d'alimentation
ii. Superficie nécessaire pour la culture du maïs
iii. Application du modèle du milpa
3. Analyse de valeurs possibles
i. Modification de la longueur du cycle du milpa
ii. Modification du nombre d'années d'utilisation du milpa
iii. Changement de la productivité des champs de maïs
F. Conclusion
VII. Conception d'un modèle régional
A. Introduction
B. Présentation de la zone et des paramètres
1. Points d'entrainement
2. Paramètres utilisables
i. SRTM
ii. Pente topographique
iii. Élévation au niveau d'une base régionale (ENBR)
iv. Fertilité et drainage
C. Application avec les sites régionaux
1. Analyse des poids
i. ENBR (500 mètres)
ii. SRTM
iii. Pente topographique
iv. Fertilité et drainage
2. Carte de probabilités
D. Application avec les points locaux
1. Analyse des poids
i. ENBR (500 mètres)
ii. SRTM
iii. Pente topographique, drainage et fertilité
2. Cartes de probabilités
E. Choix d'une carte de probabilités à conserver
VIII. Modèle prédictif du monde maya et analyses supplémentaires
IX. Conclusion
X. Annexes
Copyright © 2019 Sébastien Merlet (Sebeto)