GEAS

Objectif :

De plus en plus de thématiques de recherches en écologie intègrent des données spatialisées qu’il est nécessaire d’appréhender. L’UE permet de découvrir quelques concepts et outils dédiés à l’analyse de ces données à partir d’exemples tirés de problématiques écologiques. L’UE permet de se familiariser avec ces outils, en particulier les SIG comme QGis et GRASS [variantes gratuites d’ArcGIS] ainsi que le logiciel R, incontournable en recherche pour l’analyse statistique des données spatialisées.

L’objectif de l’UE est de fournir aux étudiants les notions statistiques clés liées à l’analyse spatiale (stationnarité, hétérogénéité spatiale) et leur donner des bases suffisantes pour pouvoir appréhender des modèles plus spécifiques et complexes (modèle de niche, cartographie, géostatistiques, processus ponctuels…). L’étude de cas concrets permet aux étudiants de se poser les questions pertinentes associées au traitement de ce type de données et leur donne l’occasion précieuse d’approfondir, par l’expérience, l’apprentissage du logiciel R.

Compétences / savoirs acquis

Découverte et approfondissement de l’usage des SIG. Approfondissement de l’usage de R. Initiation à l’analyse de données. Découverte des statistiques spatiales. Pratique de la statistique sur des données complexes.

Contenu :

Les enseignements se répartissent sur deux semaines. On commence par des séances de cours / TD sur machine accompagnant les cours. On termine par le projet personnel sur machine.

Cours (18h) / TD (24h)

• La gestion des données spatialisées : découverte des fonctionnalités d’un SIG

• L’utilisation du logiciel R pour gérer des données spatialisées : cartographie et analyse exploratoire

• Description de la diversité dans l’espace : qu’est ce qu’une structure spatiale ?

• Modéliser la structure spatiale : modèles linéaire et structures spatiales

• Modéliser la structure spatiale : cartographie et éléments de géostatistique

• Modéliser la structure spatiale : initiation aux processus ponctuels

• Analyser les trajectoires et modéliser des niches écologiques

Projet personnel (18h de TD)

L’UE se termine par une analyse d’un jeu de données sur machine. Les enseignants seront présents pour répondre aux questions et encadrer le projet personnel.

Modalités :

Les enseignements se répartissent sur deux semaines. On commence par des séances de cours / TD sur machine accompagnant le cour. On termine par le projet personnel sur machine. L’évaluation pour la première session se fait en deux parties sur la base :

• d’une présentation orale de 10 min d’une fonctionnalité SIG développée sur machine (avec le logiciel R ou Qgis) [1/3 de la note finale]

• d’un projet d’analyse d’un jeu de données donnant lieu à un rapport écrit rendu en fin d’UE [2/3 de la note finale] 

La seconde session est une session orale d’une 1h (avec machine).

Mots clés

SIG; logiciel R; analyse de données; statistiques spatiales; écologie statistique