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CARTOGRAPHIE DÉCISIONNELLE MULTICRITÈRE : FORMALISATION ET IMPLÉMENTATION INFORMATIQUE

Chakhar, Salem 07 December 2006 (has links) (PDF)
Les SIG, systèmes d'information géographiques, stockent des données<br /> géo-référencées dans des bases de données géographiques, ouvrant<br /> ainsi de grandes potentialités en terme d'exploitation. Une<br /> utilisation fréquente des SIG concerne la prise de décision à<br /> référence spatiale. Néanmoins, la technologie SIG actuelle souffre<br /> encore de plusieurs lacunes, dues en grande partie à un manque de<br /> capacités analytiques capables de supporter la nature multicritère<br /> des problèmes spatiaux. La solution la plus diffusée pour faire<br /> évoluer les SIG vers un vrai outil d'aide à la décision à référence<br /> spatiale est l'analyse multicritère (AMC). De nombreux travaux<br /> d'intégration SIG-AMC ont été publiés depuis le début des années<br /> 1990. Cependant, ces travaux présentent plusieurs limites qui les<br /> empêchent à être diffusés au delà du cadre académique : (i)<br /> utilisation du mode d'intégration indirecte ou encastrée, (ii)<br /> intégration d'une seule méthode ou d'un nombre limité de méthodes,<br /> (iii) absence d'une méthodologie pour le choix de la méthode à<br /> appliquer dans un problème donné, (iv) intégration des méthodes du<br /> critère unique de synthèse, et (v) nécessité d'une connaissance<br /> approfondie du SIG et de l'AMC. Dans ce travail de thèse, notre<br /> contribution a porté sur la proposition de solutions conceptuelles,<br /> méthodologiques et informatiques pour surpasser ces différentes<br /> lacunes. Plus précisément, nous proposons : (i) une stratégie<br /> d'intégration SIG-AMC, (ii) un module à base de règles pour le choix<br /> de la procédure d'agrégation, (iii) une méthodologie pour la<br /> cartographie décisionnelle multicritère facilitant l'utilisation des<br /> méthodes de surclassement de synthèse, et (iv) une algèbre destinée<br /> à la modélisation spatiale multicritère. Pour valider les solutions<br /> proposées, nous avons développé un prototype et nous l'avons<br /> appliqué à un problème de génération des corridors en utilisant des<br /> données réelles, relatives à l'Ile-de-France. Les résultats obtenus<br /> sont satisfaisants.

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