Comprendre l’analyse géostatistique

La génération d’une surface continue utilisée pour représenter un attribut en particulier est une fonctionnalité essentielle requise dans la plupart des applications SIG (système d’information géographique). Le type de surface le plus fréquemment utilisé peut être un modèle numérique d’élévation de terrain. Ces jeux de données sont déjà disponibles à des échelles réduites pour différentes parties du globe. Cependant, à peu près n’importe quelle mesure prise à des localisations d’un paysage, d’un sous-sol ou de l’atmosphère peut être utilisée pour générer une surface continue. Un des enjeux pour la plupart des modélisateurs de SIG consiste à générer la surface la plus précise possible à partir de données d’échantillonnage existantes et à caractériser l’erreur et la variabilité de la surface prévue. Les surfaces nouvellement générées sont utilisées dans les modélisations et les analyses de SIG ultérieures, ainsi que dans les visualisations 3D. La compréhension de la qualité de ces données peut améliorer l’utilité et la finalité de la modélisation SIG.

L’ArcGIS Geostatistical Analyst extension utilise des points d’échantillonnage pris à différentes localisations dans un paysage et crée (interpole) une surface continue. Les points d’échantillonnage sont des mesures d’un certain phénomène, comme une fuite radioactive à partir d’une centrale nucléaire, une marée noire ou des hauteurs d’élévation. Geostatistical Analyst calcule une surface en utilisant les valeurs des localisations mesurées pour prévoir les valeurs de chaque localisation dans le paysage.

Geostatistical Analyst compte deux groupes de techniques d’interpolation : déterministes et géostatistiques. Toutes les méthodes reposent sur la similarité des points d’échantillonnage proches pour la création de la surface. Les techniques déterministes utilisent des fonctions mathématiques pour l’interpolation. Les géostatistiques reposent sur des méthodes statistiques et mathématiques qui peuvent être utilisées pour créer des surfaces et évaluer l’incertitude des prévisions.