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# System prepended metadata

title: Darthys

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# Darthys

:::info
**14/04/23**
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Projet = inventaire des bords de route
Unités paysagères à relier aux caract bords de routes
Mais il faut réactualiser l'atlas des unités => à rattacher avec typologie des bords
Mailles de 2km^2

Axe instrumentation des bords de routes

Axe gestion bords de routes => carte de sensibilité à l'érosion des sols => rôle des bords de route dans cette érosion

**Rattacher typologie de bords de routes avec typologie d'unités paysagères**



:::info
**Notes/questions classif + analyses spatiales Darthys**
30/03/23
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- [name=TF] : à propos de la résolution des polygones : ce serait très simple de faire varier ce paramètre si la chaîne de traitements était faite en R, sinon ça va être casse-pied de tout refaire sur ArcGis + xlstat :) Si tu veux François, on peut y travailler, mais ça dépend du temps qu'on a;
[name=FB] : Oui toute la chaine de traitement est effectuée sur Arcgis et Excel, je ne connais pas du tout R (jamais effectué de programmation). Pour ce qui concerne la résolution de la maille celle-ci semblait (de façon subjective) adaptée. Plus grossière on avait peur qu'il y ait une perte de la diversité spatiale ... et plus fine que ce soit ensuite trop hétérogène ... mais à discuter pour une comparaison ! Peut-être une maille plus fine ? (mais le soucis c'est qu'on se rapproche de la fin du postdoc donc effectivement à voir suivant le temps dont on dispose ?)

:::danger
**Objectif 2023 : convaincre François de se mettre à R** 
ha ha ha
--> OUI OUI OUI !! (RR)
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- [name=TF] : à propos de la classif des terroirs agro-physiques : avez-vous envisagé des classifications avec contrainte spatiale pour "tamiser" un peu les choses ? si non, est-ce pour des raisons théoriques (vous ne voulez pas d'une régionalisation nette) ou méthodologiques ? ça éviterait entre autres d'avoir un polygone de littoral dans le bocage :)
[name=FB] : Me concernant je n'y ai pas pensé, je ne savais pas que c'était envisageable avec nos outils ! (j'ai vraiment découvert ce volet de la géographie en post-doc car j'étais en climato auparavant, donc je ne connais pas toutes les théories des statistiques multiv pour l'analyse spatiale)
[name=TF] Il y a deux grands types de classifications : les classiques (k-means ou CAH) et celles avec une contrainte spatiale, l'idée étant d'ajouter, en plus de la matrice de distances dans l'espace des variables, une matrice de contiguité spatiale ou de voisinage, et de contraindre la classification avec cette seconde matrice pour que les clusters soient spatialement homogènes (pour aboutir donc à une régionalisation - tu dois bien connaitre ça en climato). Il existe plusieurs méthodes. Si tu veux, je peux faire un petit test si tu me donnes la matrice des variables. 

- [name=TF] : à propos de l'hétérogénéité intraclasse des environnements de tronçons : on peut intégrer des indicateurs de dispersion des variables pour tenir compte de la variabilité ? (ex écart-types ou CV)
[name=FB] : Oui, une fois les terroirs validé je souhaite faire pour chaque cluster des statistiques pour chaque variable (moyenne, écart type, boxplots) + même chose pour les terroirs routiers (plogyones de route) + les stats de chaque cluster de terroir routier dans les terrois hydro-paysagers
[name=TF] En fait je pensais même que les mesures de dispersion pouvaient êtr intégrées en amont de la classification, afin qu'elles servent à construire les clusters (mais c'est juste une suggestion, à voir tjs en fonction du temps dispo)

- [name=TF] : à propos de la mise en relation des deux clusterings : une idée stat serait de faire un tableau de contingence avec les résidus standardisés des chi² locaux, pour voir tout de suite les sous- et sur-représentations dans chaque groupe. On peut ensuite imaginer des analyses spatiales plus poussées pour éventuellement mettre en évidence des associations de clusters qui seraient variables selon la localisation 
[name=FB] : Je n'avais pas pensé au Chi2 !
[name=TF] Ca reste la méthode la plus classique pour mettre en relation deux variables qualitatives !

- [name=TF] Autre idée sinon : produire des cartes de densités de noyau pour chaque type de tronçons, on verrait sûrement plus clairement les structures spatiales
[name=FB] : En effet, je suppose qu'il faut convertir ensuite les polygones en points puis de faire directement l'outil densité de noyau. Etant donné que l'on a rechangé les variables, je n'ai pas encore repris les polygones de routes. Niveau avancement du projet on n'en est qu'aux terroirs pour le moment !
[name=TF] Oui c'est ça, on part des controïdes des polygones (à l'échelle du département, on ne verra pas la différence). On peut préparer un script R, il suffira de changer les polygones en entrée 