L’aide à la décision spatiale et analyse des images satellitales

La majeure partie des activités humaines nécessite de prendre quotidiennement des décisions; que cela soit au niveau d’un pays, d’une région, d’une administration, d’une collectivité locale, d’une entreprise, au sein de la cellule familiale ou tout simplement à l’échelle de l’individu. Les décideurs se tournent, de plus en plus, vers les Systèmes d’Information Géographique (SIG) pour les aider à résoudre des problèmes spatiaux complexes. Toutefois, ces systèmes ne prennent pas adéquatement en compte l’aide à la décision, car ils manquent de capacités de modélisation analytiques. La réponse à ces lacunes est le développement de Systèmes d’Aide à la Décision Spatiale (SADSǼ, explicitement conçus pour répondre à des problèmes à caractère spatial. La conception de ces systèmes a vu un bond en avant ces dernières décennies pour devenir des outils très performants.

Le Processus d’aide à la décision de SIMON

De manière générale, un processus décisionnel consiste à restreindre un ensemble de possibilités à un sous ensemble stricte et à évaluer cette restriction. Simon [Sim, 77] détaille ce processus en quatre étapes, non nécessairement séquentielles .

– L’Information: C’est la phase qui détermine l’ensemble des données nécessaires (mais pas forcement suffisantes) qui seront utilisées lors des phases suivantes;

– La Conception: Cette phase génère les différentes alternatives qui forment l’ensemble des possibilités. Les différentes solutions sont donc élaborées à ce stade;
– Le choix : C’est la phase consistant à restreindre l’ensemble des possibilités au sousensemble des possibilités sélectionnées ;
– L’évaluation : En regard des trois phases précédentes, de la solution provisoirement retenue comme satisfaisante, cette phase peut amener à la réactivation de l’une des trois phases précédentes ou, au contraire, à la validation de la solution.

Ces quatre niveaux de processus décisionnel sont dans l’ordre de leurs types de problématiques proposées par Simon et reprises par [Lev et al, 89] :
a. Problème structuré : problème posé d’une façon claire, les données sont fiables et numériques. Les modèles associés sont clairement définis, ils permettent une résolution algorithmique programmable du processus décisionnel.
b. Problème semi structuré : le problème peut ne pas être clairement posé, les données sont souvent qualitatives et la résolution est difficilement exprimable sous forme de programme, telle que la problématique de choix du site adéquat pour une construction donnée en Aménagement du Territoire (AT).
c. Problème non structuré : le problème n’est pas clairement posé, le principe de la rationalité limitée1 s’applique à toutes les étapes du processus décisionnel. La décision prise est difficilement justifiable.

L’aide à la Décision Spatiale

L’aide à la décision spatiale se concentre sur les décisions qui ont un effet sur le territoire. Il peut s’agir de : [Lab, 07]
– La localisation d’une infrastructure publique ou privée.
– L’organisation d’un réseau de services.
– La mise en place d’une politique publique à incidence spatiale, telle qu’une politique de transport ou d’aménagement d’un quartier.

Processus d’aide à la décision spatiale 

L’Aide à la Décision Spatiale opère sur des processus basés sur la récolte, l’analyse et l’échange d’information qui permettent aux acteurs concernés par la décision de construire, de renforcer ou de modifier leurs préférences. Le processus décisionnel dédié aux problématiques spatiales et territoriales illustré par la Figure opère classiquement en quatre principales étapes :

1. Constituer l’état des lieux : C’est une étape de description du territoire, elle met le point sur l’ensemble des informations disponibles relativement à la question posée et en recherche d’autres lorsque le besoin est défini.
2. Réaliser le diagnostic : Cette étape vise à évaluer ces données pour mieux définir les problèmes à traiter, les informations manquantes, les acteurs à intégrer au processus et les moyens disponibles.
3. Elaborer les scénarios : Cette étape concerne la définition des actions et de leurs conséquences, ainsi que l’élaboration des scénarios correspondants.
4. Choisir les stratégies : C’est l’étape de choix d’un scénario. Elle définit la mise en œuvre concrète des actions, ce qui peut se traduire par des aménagements ou des règlements fournissant des contraintes pour les niveaux décisionnels intérieurs.

Nous distinguons également d’autres processus décisionnels spatiaux comme celui proposé par Mintzberg en 1976 et celui de Tsoukias en 2003 [Ham, 08]. Le modèle de Simon ainsi que les extensions qui y sont apportées ne prennent pas en compte trois éléments clés de la prise de décision dans un contexte spatial : [Cha et al, 05]
– Participation : mettre à contribution l’expérience et le savoir-faire de chaque participant.
– Négociation: valable dans un contexte conflictuel, caractérisé par l’affrontement et l’antagonisme.
– Concertation : s’opère dans un climat coopératif, caractérisé par la synergie et la volonté de résolution des problèmes.

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Typologie des systèmes d’Aide à la Décision Spatiale

A partir de la classification des problèmes établie ci-dessus, quatre types de systèmes d’aide à la décision spatiale peuvent être distingués [Ham, 13].
a. Spatial Data Processing Systems (SDPSs) : Toutes les données sont disponibles et bien définies, comme les contraintes, les procédures standards peuvent être appliquées, il n’y a pas besoin de stratégie complexe pour générer et évaluer les alternatives. L’ordinateur incorpore tous les éléments du problème décisionnel dans un modèle représentant le problème, et utilise des algorithmes pour l’analyse du modèle. Différents algorithmes peuvent être utilisés pour l’analyse d’un même problème. SDPSs n’a par contre pas la capacité de générer des stratégies flexibles.
b. Spatial Decision Support Systems (SDSS) : ces systèmes ont évolué en parallèle avec les DSS. Un SDSS peut être défini comme un système interactif et informatisé conçu pour soutenir un utilisateur ou un groupe d’utilisateurs en réalisant une efficacité plus élevée de prise de décision tout en résolvant un problème spatial de décision semi-structuré. Le SDSS a les caractéristiques suivantes :
c. Spatial Expert Systems (SES) : c’est un système informatisé employant des méthodologies de raisonnement dans un domaine spatial particulier afin de prodiguer les mêmes conseils ou recommandations, qu’un expert humain. Le SES est appelé aussi SKBS (Spatial Knowledge-based System). Les principales caractéristiques d’un SES est que le système :
– est capable de résoudre des problèmes spatiaux aussi bien voire mieux que les experts humains puissent le faire.
– emploie la connaissance experte sous forme de règles
– agit l’un sur l’autre avec des décideurs tandis que la plupart d’ESs représente des règles en termes d’opérations booléennes, un SES prolonge la syntaxe de règle pour inclure des opérations spatiales, telles que « north of », « within », « outside », and « farther than ».

Table des matières

Introduction générale
Contexte de l’étude et Problématique
Délimitation de la zone d’étude et Motivations de la thèse
Contributions
Travaux connexes
Organisation de la thèse
Partie 1 : Synthèse de l’état de l’art.
1. Chapitre 1 : L’Aide à la Décision Spatiale
1.1. Introduction
1.2. Le Processus d’aide à la décision de SIMON
1.3. L’aide à la Décision Spatiale
1.3.1. Processus d’aide à la décision spatiale
1.3.2. Typologie des systèmes d’Aide à la Décision Spatiale
1.3.3. Architectures des SDS
1.4. SDSS, Travaux connexes
1.4.1. Elaboration des cartes d’occupation du sol à partir des images satellitales
1.4.2. Apport des nouveaux outils d’investigations pour les prédictions des inondations
1.4.3. Utilisation des données satellitaires TM de landsta pour le suivi de l’état hydrique
d’un couvert végétal dans les conditions semi-arides en Algérie
1.4.4. Développement d’un algorithme de Correction Atmosphérique Absolue pour les images Satellitales Multitemporelles
1.4.5. Un système d’aide à la décision pour optimiser la gestion des ressources forestières
1.4.6. Cartographies des périmètres irrigués de Mogtedo et de Karfiguela à l’aide de Google Earth
1.4.7. Mise en place d’un Système d’Aide à la Décision Spatiotemporel et Multicritère pour la Surveillance Epidémiologique
1.5. Conclusion
2. Chapitre 2 : L’Analyse des Images Satellitales
2.1. Introduction
2.2. Traitement des Imagess Satellitales : Concepts élémentaires
2.2.1. Les Images Satellitales
2.2.2. Le Processus de traitement des images Satellitales
2.2.3. Les techniques de prétraitement des images
2.2.4. Segmentation des images satellitales
2.3. La Morphologie Mathématique (MM)
2.3.1. Opération de la Morphologie Mathématique (MM)
2.3.2. La Ligne de Partage des Eaux
2.4. La fouille de Données Spatiales
2.4.1. Spécificités de la fouille de données spatiales
2.4.2. Caractéristiques des données spatiales
2.5. Les Méthodes de classification : Etat de l’art
2.5.1. C-Means Floue
2.6. Conclusion
3. Chapitre 3 : L’optimisation Multi Objectifs
3.1. Introduction
3.2. Les éléments de l’optimisation
3.2.1. Formulation d’un problème multi-objectif
3.3. Typologie des méthodes d’optimisation
3.3.1. Méthodes de résolution en Recherche Opérationnelle (RO)
3.3.2. Méthodes de résolution en Intelligence Artificielle (IA)
3.4. Les Méthodes Exactes
3.4.1. Branch and Bound
3.4.2. Programmation dynamique
3.4.3. Programmation Linéaire
3.5. Les méthodes approchées
3.5.1. Les heuristiques dédiées
3.5.2. Les méta heuristiques
3.6. Conclusion
Partie 2 : Le Système d’aide à la décision AQUAZONE
4. Chapitre 4 : Approche Décisionnelle proposée
4.1. Introduction
4.2. Présentation globale du cadre d’application
4.2.1. Objectifs visés
4.2.2. Description de la zone d’étude
4.2.3. Données Utilisées
4.3. Le Système Décisionnel Spatial proposé AQUAZONE
4.3.1. Le modèle décisionnel adopté par AQUAZONE
4.3.2. Modélisation UML d’AQUAZONE
4.3.3. Processus Décisionnel proposé
4.4. Conclusion
5. Chapitre 5: Le Système AQUAZONE
5.1. Introduction
5.2. Les étapes du processus décisionnel
5.2.1. L’étape de prétraitement
5.2.2. L’étape de traitement
5.3. Discussion des Résultats
5.3.1. C-Means Floues
5.3.2. Recherche Tabou
5.3.3. LPE par FAH
5.4. Conclusion
Conclusion Générale

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