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Fonctionnement de l’outil Densité de lignes

Disponible avec une licence Spatial Analyst.

L’outil Line Density (Densité de lignes) calcule la densité d’entités linéaires dans le voisinage de chaque cellule raster en sortie. La densité est calculée en unités de longueur par unité de surface.

En théorie, un cercle est représenté autour de chaque centre de cellule raster à l’aide du rayon de recherche. La longueur de la portion de chaque ligne qui se trouve dans le cercle est multipliée par sa valeur indiquée dans le champ Population. Ces chiffres sont additionnés et le total est divisé par la surface du cercle. La figure ci-dessous illustre ce concept :

Cellule raster avec voisinage circulaire

Cellule raster et voisinage circulaire permettant de déterminer la longueur de la densité de lignes

Dans l’illustration ci-dessus, une cellule raster est illustrée avec son voisinage circulaire. Les lignes \(L1\) et \(L2\) représentent la longueur de la portion de chaque ligne comprise dans le cercle. Les valeurs de champ de population correspondantes sont \(V1\) et \(V2\). Par conséquent :

\(Density = \Large \frac {((L1 * V1) + (L2 * V2))}{area_of_circle}\)

Si une valeur champ de population autre que NONE (AUCUN) est utilisée, la longueur de la ligne est considérée comme sa longueur réelle multipliée par la valeur du champ de population pour cette ligne.

Parmi les utilisations possibles de l’outil Densité de lignes on peut citer la recherche de l’impact de la densité des routes sur l’habitat de la faune ou la densité des lignes électriques dans une ville. Un champ de population peut être utilisé pour pondérer plus fortement certaines routes ou lignes électriques que d’autres, en fonction de leur classe ou de leur taille. Par exemple, une autoroute à chaussées séparées aura probablement plus d’impact qu’une petite route étroite, et une ligne haute tension aura plus d’impact qu’un simple poteau électrique.

Unités

Une unité de surface par défaut est sélectionnée en fonction de l’unité linéaire de la définition de projection des données des entités polylignes en entrée ou telle qu’elle est spécifiée dans le paramètre d’environnement du système de coordonnées en sortie. Pour la densité de lignes, si un facteur d’unité de surface est spécifié, il convertit les unités de longueur et de surface.

Par exemple, si l’unité linéaire est le mètre, l’unité de surface en sortie est définie par défaut sur Square kilometers (Kilomètres carrés) et les unités de densité de lignes obtenues sont converties en kilomètres par kilomètre carré. La comparaison d’un facteur d’échelle de surface de mètres aux kilomètres se traduira par une différence des valeurs de densité en raison de l’application d’un multiplicateur de 1 000.

Voici d’autres conversions d’unité par défaut :

Conversions d’unité par défaut

Type

Unité linéaire en entrée

Unité de surface en sortie

Métriques

Mètres

Kilomètres carrés

Kilomètres

Kilomètres carrés

Centimètres

Centimètres carrés

Millimètres

Millimètres carrés

Impériales

Pieds

Miles carrés

Milles

Miles carrés

Milles nautiques

Miles carrés

Yards

Miles carrés

Pouces

Pouces carrés

Sphériques

Degrés décimaux

Miles carrés

Conversions de surface d’unité par défaut

Vous pouvez également contrôler les unités de densité en sélectionnant manuellement le facteur approprié. Par exemple, si vos unités d’entité en entrée sont en mètres, la sortie par défaut est en kilomètres par kilomètre carré. Si la densité doit être exprimée en mètres par mètre carré, définissez les unités de surface sur Square meters (Mètres carrés). De même, pour obtenir les unités de densité de votre sortie en miles par mile carré, définissez les unités de surface sur Square miles (Miles carrés).

Pour calculer la densité dans des unités différentes, vous devez multiplier la densité en sortie par le facteur approprié. Par exemple, pour convertir la densité de mètres par mètre carré en miles par mètre carré, multipliez la densité en sortie par un facteur de 1 609,344 (nombre de mètres dans un mile).

Bibliographie

Silverman, B. W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis. New York: Chapman and Hall, 1986.