Analyse spatiale dans ArcGIS Pro
L’analyse spatiale permet de résoudre des problèmes de localisation complexes, d’explorer et de comprendre vos données sur le plan géographique, de déterminer les relations, de détecter et quantifier des modèles, d’évaluer des tendances, de faire des prévisions et de prendre des décisions. Elle va au-delà de la simple cartographie et permet d’étudier les caractéristiques des endroits et de la relation qui existe entre eux. L’analyse spatiale ouvre de nouvelles perspectives dans votre prise de décision.
Grâce à l’analyse spatiale, vous pouvez combiner les informations de nombreuses sources et générer des informations totalement nouvelles, en appliquant un ensemble d’opérateurs spatiaux. Cet ensemble d’outils d’analyse spatiale vous permet de répondre à des questions complexes dans ce domaine. L’analyse statistique permet de déterminer si les modèles que vous observez sont significatifs. Vous pouvez analyser différentes couches pour calculer l’adaptabilité d’un endroit pour une activité précise et détecter, grâce à l’analyse des images, les modifications dans le temps. Ces outils vous permettent de répondre à des questions importantes et de prendre des décisions qui vont au-delà d’une simple analyse visuelle.
Les fonctionnalités d’analyse et de géotraitement de ArcGIS Pro permettent de trouver la réponse à de nombreuses questions spatiales et d’effectuer une analyse spatiale. L’analyse spatiale dans ArcGIS Pro s’effectue en 2D et en 3D, ainsi que dans le temps.
Un processus classique d’analyse spatiale implique les points suivants :
Formulez la question à laquelle vous voulez répondre.
Recherchez et préparez les données avec l’ingénierie des données pour qu’elles soient prêtes pour l’analyse.
Explorez les données sur une carte et avec des diagrammes pour mieux comprendre les données.
Procédez à l’analyse spatiale à l’aide de l’outil ou du jeu d’outils approprié pour répondre à la question.
Répétez ou automatisez l’analyse en créant des modèles et des scripts.
Partagez les résultats pour communiquer vos conclusions ou permettre à d’autres personnes de réitérer le processus.
Data Engineering
Avec l’ingénierie des données, vous pouvez explorer, visualiser, nettoyer et préparer des données. L’ingénierie des données est une première étape courante pour de nombreux processus d’analyse spatiale et de cartographie. La vue et le ruban Data Engineering (Ingénierie des données) peuvent vous aider à mieux comprendre les données et à les préparer pour les processus SIG.
En savoir plus sur le Data Engineering
Visualisation avec des diagrammes
La visualisation des données à l’aide de diagrammes permet de découvrir des modèles, des tendances, des relations et des structures de données, qui pourraient autrement être difficiles à percevoir sous forme de nombres brutes dans une table. Interprétez les résultats d’une analyse et communiquez vos conclusions sous forme de diagrammes.
En savoir plus sur les diagrammes
Analyse spatiale
À l’aide des fonctions d’analyse spatiale disponibles dans ArcGIS Pro, vous pouvez effectuer les types d’opération suivants sur les données géographiques :
Extraire et superposer des données
Ajouter et calculer des champs attributaires
Résumer et agréger des données
Calculer des statistiques
Modéliser des relations et découvrir des modèles
En savoir plus sur le géotraitement
En savoir plus sur les fonctions raster
Extensions d’analyse
ArcGIS Pro inclut les extensions d’analyse ci-dessous pour vous aider à répondre à des questions spatiales spécialisées :
3D Analyst : analysez et créez des données SIG 3D et effectuez des opérations de surface 3D sur des rasters, des TIN, des terrains et des jeux de données LAS (lidar).
Business Analyst—Analysez les tendances du marché, y compris l’analyse des clients et des concurrents, l’évaluation de site et la planification territoriale.
Geostatistical Analyst : analysez et prédisez les valeurs associées à des phénomènes spatiaux ou spatiotemporels.
Image Analyst : interprétez et utilisez l’imagerie, effectuez des extractions et des mesures d’entités, ainsi qu’une détection et une classification des objets à l’aide du Machine Learning.
Network Analyst : mesurez les distances et les temps de trajet le long d’un réseau pour trouver un itinéraire entre plusieurs emplacements, créer des zones tampon isochrones ou des zones de desserte et trouver les meilleurs emplacements pour que des sites desservent un ensemble d’emplacements.
Spatial Analyst : recherchez les localisations les plus adaptées, calculez les distances et déterminez les chemins optimaux en intégrant le coût de déplacement, analysez et interpolez les surfaces, calculez la densité, menez des analyses hydrologiques, réalisez des analyses statistiques ainsi que diverses opérations mathématiques basées sur les rasters.
Machine Learning et intelligence artificielle
L’apprentissage automatique (ou Machine Learning) désigne un ensemble d’algorithmes et de techniques d’automatisation des prévisions, de la classification et de l’agrégation des données. Le Deep Learning est un sous-ensemble important des techniques d’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux pour exploiter les données. Le Machine Learning et le Deep Learning jouent un rôle important dans la résolution des problèmes spatiaux dans de nombreux domaines d’application allant de la classification des images à la détection de modèles spatiaux en passant par la prévision multivariée.
Outre les techniques classiques de Machine Learning, ArcGIS Pro inclut un sous-ensemble de techniques qui sont de nature spatiale. Ces méthodes spatiales qui intègrent la géographie directement dans leurs calculs peuvent conduire à une meilleure compréhension. La composante spatiale se traduit souvent par une mesure de la forme, de la densité, de la contiguïté, de la distribution spatiale ou de la proximité. Les techniques classiques comme les techniques essentiellement spatiales du Machine Learning peuvent avoir un rôle important dans la résolution des problèmes spatiaux et ArcGIS Pro prend en charge leur utilisation de façon multiple.
Le Machine Learning peut nécessiter de nombreux calculs et implique généralement un grand volume de données complexes. Les avancées en matière de stockage des données et de calcul parallèle et distribué permettent de résoudre les problèmes liés à l’apprentissage automatique et aux SIG.
Les capacités et outils suivants s’appuient sur le Machine Learning et le Deep Learning :
Le jeu d’outils Appariement d’agrégats et le jeu d’outils Modélisation de relations spatiales dans la boîte à outils Spatial Statistics
Le jeu d’outils Prévision de séries chronologiques de la boîte d’outils Space Time Pattern Mining.
Outils concernant les entités, les tables et l‘analyse de texte de la boîte à outils GeoAI
Le jeu d’outils Multidimensional Analysis (Analyse multidimensionnelle) et le jeu d’outils Deep Learning de la boîte à outils Analyst
le jeu d’outils Point Cloud (Nuage de points) de la boîte à outils 3D Analyst
L’outil de détection d’objets interactive, basée sur le Deep Learning
Analyse de Big Data
ArcGIS Pro inclut des outils capables de transformer de gros volumes de données spatiales en informations facilement exploitables. En utilisant le traitement parallèle sur un seul ordinateur ou le traitement distribué avec des serveurs multinœuds, vous pouvez effectuer des analyses et obtenir des informations de grandes quantités de données qui étaient jusque-là trop volumineuses ou trop complexes.
Vous pouvez utiliser les fonctionnalités et les boîtes à outils suivantes pour analyser les Big Data :
La boîte à outils GeoAnalytics Desktop fournit une structure de traitement parallèle adaptée aux analyses sur un ordinateur de bureau à l’aide de Spark. Grâce à l’agrégation, la régression et la détection, vous pouvez visualiser, comprendre et manipuler les tables ou entités des Big Data. Ces outils, qui utilisent des jeux de Big Data, vous permettent de mieux comprendre les données au travers de modèles, de tendances et d’anomalies.
En savoir plus sur la boîte à outils GeoAnalytics Desktop
Les outils du jeu d’outils Movement Analysis (Analyse des mouvements) de la boîte à outils AllSource utilisent aussi Apache Spark.
La boîte à outils Raster Analysis contient des outils prévus pour effectuer des analyses raster exigeant de nombreux calculs sur les services d’images et d’autres éléments du portail. Il est possible de traiter de grands ensembles de données raster et d’images à l’aide des analyses raster dans ArcGIS Image Server en répartissant le traitement entre plusieurs nœuds de serveur. Les capacités d’analyse incluent le traitement d’image, le Deep Learning, l’analyse des distances, l’analyse et l’interpolation de surface, le calcul de densité, l’analyse hydrologique, l’analyse spatiale et temporelle des données multidimensionnelles et les opérations statistiques et mathématiques.
En savoir plus sur la boîte à outils Raster Analysis
En savoir plus sur les fonctions d’analyse raster
En savoir plus sur les analyses raster dans le modélisateur d’adéquation
Vous pouvez réaliser des analyses visuelles et des explorations de Big Data dans un entrepôt de données sur le Cloud ou d’autres sources d’entreprise à l’aide de diagrammes.
En savoir plus sur la création de diagrammes avec une source de Big Data
Regroupez les entités de façon dynamique et affichez-les sur une carte pour agréger et synthétiser les données à la volée sans étapes de prétraitement.
Modélisation et scripts
Gagnez du temps lors des tâches répétitives, réduisez les erreurs et faites des itérations efficaces des analyses en créant des modèles ou des scripts. Convertissez ensuite un modèle ou un script en un outil personnalisé. Utilisez Python pour composer les scripts des processus ou créez des modèles de processus avec ModelBuilder.
Vous pouvez ajouter des bibliothèques Python tierces à l’aide de Package Manager pour étendre les capacités d’ArcGIS Pro.
Partage et collaboration
Vous pouvez partager la méthodologie d’analyse et les données que vous avez analysées dans ArcGIS Pro avec vos collègues, votre organisation ou votre communauté en tant que paquetages de géotraitement ou outils Web. Avec ces outils d’analyse partagés, n’importe quel utilisateur peut bénéficier de votre expertise en matière d’analyse spatiale tout en effectuant lui-même l’analyse.
En savoir plus sur le partage des analyses