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Tracer des lignes entre deux points dans QGIS

Tracer des lignes entre deux points dans QGIS


J'ai un excel (Fig) qui a à la fois X et Y dans les coordonnées projetées (WGS84/UTM). Est-il possible de tracer des lignes entre les X et Y dans QGIS ?

J'ai essayé de créer des points basés sur X, De_y et X, To_y. J'ai créé deux points en les chargeant simplement à l'aide d'un calque délimiteur (collé To_Y sous From_Y et chargé). Puis essayé avec les chemins Points 2. Mais ça n'a pas marché.

Quelqu'un sait comment réparer ceci ?

Tout ce dont j'ai besoin, c'est de traverser la ligne entre les points

Éditer:

C'est ce que je recherche. J'ai des coordonnées (X1, a1 et X1, a2) pour n nombre de points qui doivent être reliés par une ligne verticale


Le moyen le plus rapide de le faire avec une seule ligne serait d'utiliser le plugin QuickWKT ; vous pouvez ensuite cliquer avec le bouton droit de la souris et enregistrer sous dans le format dont vous avez besoin.

Disons que vos deux points sont dans la zone UTM 36S, et ici sont répertoriés comme x (est), y (nord) :

  1. 151930,9593414
  2. 184802,9587212

Le format WKT pour une ligne est :

SRID=SRID;LINESTRING (x1 y1, x2 y2, x3 y3,… )

Ainsi, pour l'exemple ci-dessus :

SRID=32736;LINESTRING (151930 9593414, 184802 9587212)

Collé dans la zone de texte du plug-in QuickWKT :

Pour des ensembles de données plus volumineux, vous pouvez transformer un tableau Excel en un type de données géographiques en créant cette chaîne WKT dans une colonne, c'est-à-dire (où A2-D2 contiennent deux ensembles de coordonnées XY) :

=CONCATENATE("SRID=32736;LINESTRING (",A2, " ", B2, ",", C2, " ", D2, ")")

Vous pouvez enregistrer à partir d'Excel au format CSV, puis utiliser l'ajout de texte délimité dans QGIS (avec "fichier de surveillance" sélectionné pour le maintenir à jour).


Carte de densité de points dans QGIS

Je voudrais créer une carte de densité de points d'entités vectorielles /sites archéologiques/ par hectare dans QGIS /quelque chose comme dans une figure ci-jointe/. Je doute que la densité du noyau soit un outil approprié pour cet objectif. Existe-t-il d'autres procédures plus appropriées ?

Ou en d'autres termes, que représentent réellement les nombres dans la sortie de KDE. Est-ce ainsi :

  1. "Valeurs brutes" dans KDE = nombre de points par cellule ?,
  2. "Scaled by kernal size" = nombre de points par unité cartographique ?
  3. Le terme "taille du noyau" est-il synonyme du rayon choisi ou fait-il référence à la surface de la cellule " ?

Une réponse

Vous pouvez utiliser une combinaison de l'outil GRASS v.surf.rst pour l'interpolation et créer des polygones de contour avec les polygones de contour GDAL (disponible depuis GDAL ver. 2.4). Au lieu de l'outil GRASS, vous pouvez également utiliser l'outil SAGA Interpolation multiniveau b-spline pour l'interpolation. Tous ces outils sont disponibles dans QGIS.

Pour le démontrer, j'ai téléchargé une couche de points représentant les mesures de température de 153 stations en Suisse.

Version utilisant GRASS

  1. Exécutez Menu Processing / Toolbox / GRASS / v.surf.rst et conservez les valeurs par défaut (en particulier le paramètre de tension = 40). Sélectionnez l'attribut représentant la valeur que vous souhaitez visualiser. Au bas de la fenêtre de dialogue (non visible sur la capture d'écran), cochez uniquement la case pour créer une sortie pour Interpolated RST et désélectionnez les huit autres (vous n'en avez pas besoin).

  1. La sortie est un raster noir/blanc. Utilisez le menu Traitement / Boîte à outils / GDAL / Polygones de contour (si vous n'avez que l'option Contours GDAL, vous pouvez exécuter l'outil en définissant le paramètre -p pour créer des polygones de contour au lieu de lignes si GDAL >/= 2.4). Sélectionnez l'intervalle entre les contours (dans mon cas : 1).

  1. Appliquez maintenant un style gradué à la couche de polygones résultante. Voici ce que j'ai obtenu, en moins de 5 minutes :

Version utilisant SAGA

Tout comme ci-dessus, sauf que vous utilisez l'interpolation Menu Processing / Toolbox / SAGA / Multilevel b-spline à l'étape 1 :

La sortie est légèrement différente, ainsi que les valeurs interpolées. Cette méthode est préférable pour représenter les extrêmes locaux, elle a plus de détails de petite taille, alors que la première version est plus uniforme et équilibrée sur de plus grandes distances. Alors réfléchissez toujours à ce que vous voulez représenter. Jouez également avec les paramètres et essayez de comprendre comment ils influencent le résultat. Les sites liés ci-dessus sont un bon point de départ.

Comparez les deux sorties ici, même échelle. Comme vous le voyez, non seulement les valeurs sont différentes, mais l'étendue de la sortie est également différente :

En appliquant un masque de calque (polygone pour la Suisse, style de rendu de calque : polygone inversé), j'ai obtenu ceci (sortie SAGA), représentant l'interpolation pour les températures mesurées à 135 stations dans toute la Suisse, 25 janvier 2021, 16:35 h (Europe centrale Heure / UTC+1) :


Comparer des zones sur des cartes historiques d'utilisation des terres numérisées à l'aide de QGIS ?

Je suis un débutant relatif à l'utilisation des SIG et j'exécute QGIS 2.0.1 sous Linux. J'ai deux cartes historiques que je veux analyser, qui montrent les modèles d'utilisation des terres dans la même zone à deux moments différents. Je les ai numérisés et géoréférencés en tant que couches dans un seul fichier. Côte à côte, ils ressemblent à ceci :

La principale chose qui m'intéresse est de comparer l'étendue des zones vert clair et vert foncé entre les deux cartes. Est-ce possible, et si oui, quelle est l'approche la plus simple ? Existe-t-il un moyen de le faire sur la base d'une analyse raster ? Et si je dois créer un shapefile, quelle est la meilleure façon de le faire ?

Ce que j'ai déjà pensé :

Dessiner des fichiers de formes sous forme de polygones à la main, comme décrit dans ce didacticiel. Ce serait TRÈS fastidieux.

Création d'images raster simplifiées et à contraste élevé en utilisant la sélection de couleurs, des filtres, etc. par essais et erreurs dans Gimp et en les convertissant en un fichier de formes. Les résultats ont été très bâclés.

4 réponses

La postérisation était un bon début : elle éliminait la plupart des artefacts de compression et simplifiait suffisamment la cartographie pour permettre un nettoyage supplémentaire.

Une grande partie du nettoyage d'un raster catégoriel implique des opérations dites « morphologiques ». Ceux-ci inclus expansion une catégorie dans ses voisines, contraction le remettre à nouveau, et regroupement de régions cellules mono-catégorielles contiguës dans leurs propres catégories.

Habituellement, une certaine expérimentation est nécessaire, ne serait-ce que parce que les artefacts à supprimer (lettres, lignes de hachures, etc.) varient en taille de pixels d'un scan à l'autre. Pour commencer, Je vais illustrer ce que ces procédures peuvent accomplir sur l'exemple.

L'original, après postérisation, ressemble à ceci. C'est une grille avec seulement trois catégories affichées en trois couleurs. Nous visons à créer une grille dans laquelle les zones vert foncé sont transformées en morceaux contigus, sans surlettrage ni points ni travail de ligne non pertinent, adapté à une analyse ultérieure à l'aide de l'algèbre matricielle.

L'expansion des zones vert foncé d'un seul pixel dans toutes les zones environnantes donne cette image :

(Pour un contrôle plus précis, vous souhaiterez peut-être limiter l'expansion aux zones noires uniquement si votre SIG le permet.)

Pour éliminer une grande partie des fines lignes d'artefacts verts et de petites îles, réduisons le dos vert vers l'intérieur en deux pixels

puis, pour équilibrer tous les agrandissements et rétrécissements (pour réduire le biais), nous le réétendrons d'un pixel de plus :

Le regroupement de régions identifie ces taches de vert contiguës :

Chaque patch différent est affiché dans une couleur différente.

Utilisez une opération conditionnelle ou SetNull pour éliminer les minuscules correctifs. Comment petit? J'ai inspecté la table attributaire et constaté que de nombreux patchs occupaient entre 6 et 47 cellules, après quoi il y avait un saut à 422 cellules. J'ai choisi un seuil dans ce saut (100) et j'ai effacé toutes les cellules avec compte (pas de valeurs !) inférieures à ce seuil. Voici ce qui restait, superposé à l'original pour comparaison :

Nous avons obtenu une représentation assez fine des zones d'intérêt, adaptée à la détection et à la quantification des changements par rapport à des images traitées de manière similaire. J'ai pris un peu de travail, mais c'est beaucoup moins de travail que de numériser manuellement le scan d'origine, et - à condition que les scans soient effectués à des résolutions cohérentes - peut être semi-automatisé. (Parce que les cartes originales utilisent des couleurs différentes, une intervention intelligente doit avoir lieu au début pour sélectionner les couleurs appropriées pour l'agrandissement et la réduction.) Chacune des étapes est également un calcul assez rapide, vous pouvez donc probablement vous permettre de numériser l'original. cartes à des résolutions extrêmement élevées pour une plus grande précision.

Répondu il y a 2 mois par whuber avec 9 votes positifs

Ok, peut-être que cela fonctionnera, peut-être que cela ne fonctionnera pas. en fonction de la qualité du scan. vous pouvez définir la transparence d'une couleur particulière sur un pourcentage ou vous pouvez utiliser l'outil de valeur pour isoler la couleur souhaitée.

Je ne vais pas m'en attribuer le mérite car j'ai déjà posé une question. le mien voulait en fait sélectionner des maisons de cartographie ouverte sur la rue. Alors laissez-moi savoir si cela aide.

Faites-moi savoir si cela aide. Je peux supprimer si c'est complètement hors sujet.

Répondu il y a 2 mois par Allemagne avec 1 vote positif

Dans Gimp, vous disposez de quelques outils de sélection qui peuvent faciliter votre travail.

Je pense à l'outil de sélection floue (sélection par zone de couleur) que vous pouvez régler pour être plus ou moins sensible à la variation de couleur (En utilisant la première image que vous avez téléchargée, j'ai obtenu de bons résultats avec une valeur seuil de 13,0). De cette façon, j'obtiens un résultat assez propre sans beaucoup de parasites qui peuvent ensuite être facilement et rapidement éliminés en sélectionnant un outil de frottement

Une fois sélectionnées, vous pouvez recolorer ces zones avec des couleurs très contrastées, réimporter dans le SIG puis vectoriser ?

Mais cela ne résoudra pas le problème pointé par whuber à propos de la surface hachurée des terres, mais comme ils ne sont pas nombreux, peut-être pouvez-vous les vectoriser à partir de zéro sans avoir à passer beaucoup de temps à le faire ?

Répondu il y a 2 mois par flo64 avec 0 vote positif

Obtenir une couche raster approximative dans Gimp et la convertir en vecteur dans QGIS m'a probablement fait gagner du temps, mais il semble qu'il n'y ait aucun moyen d'éviter des heures de nettoyage des fichiers de formes résultants, sommet par sommet.


8.3 Style constant

La façon la plus simple de styliser notre couche GeoJSON est de définir constant propriétés esthétiques pour toutes les caractéristiques qu'il contient. Tout comme dans le style des couches de lignes (Sections 6.6.3) et de polygones (Section 6.6.4), nous n'avons besoin de définir que les propriétés spécifiques où nous aimerions remplacer l'apparence par défaut. Par exemple, commençons par example-07-01.html de la section 7.5. Dans cet exemple, nous avons utilisé l'expression suivante pour ajouter l'objet GeoJSON nommé states à notre carte :

Cela définit le style de dépliant par défaut pour tous les polygones : bordure bleue et remplissage bleu semi-transparent (Figure 7.4). Pour remplacer certains des paramètres par défaut, l'expression ci-dessus peut être remplacée par la suivante :

Dans la nouvelle version, nous passons un objet d'options à la fonction L.geoJSON. L'objet contient une propriété nommée style , pour laquelle la valeur est également un objet, contenant les spécifications de style. Dans cet exemple, nous utilisons quatre spécifications :

  • color: "red" —Couleur de la bordure = rouge
  • poids : 5 -Largeur de la bordure = 5px
  • fillColor: "yellow" — Couleur de remplissage = jaune
  • fillOpacity : 0,2 : opacité de remplissage = 20 % d'opacité

La carte résultante example-08-01.html est illustrée à la Figure 8.1.

Les options définies dans cet exemple (largeur de bordure, couleur de bordure, couleur de remplissage et niveaux d'opacité) sont les plus couramment utilisées. Les autres options incluent les styles de fin de ligne et de jointure ( lineCap , lineJoin ) et les types de tirets de ligne ( dashArray , dashOffset ) 80 .


Résultats

Évaluation sur le terrain de l'exactitude de cette méthodologie

Pour atteindre notre objectif, une feuille d'enquête avec des questions ouvertes axées sur un certain nombre de sujets a été utilisée avec des entrées où les coordonnées GPS doivent être notées.

Sur le terrain, les enquêteurs étaient deux, un homme et une femme pour des soucis de représentativité des sexes. Les enquêteurs ont reçu des images Google Earth imprimées sur papier indiquant le secteur d'enquête en question. Les principales voies d'accès ont été balisées pour éviter les problèmes de localisation. A leur arrivée, les enquêteurs devaient se rendre dans le premier foyer où pointait la flèche des étapes précédentes.

Dans le cas où la concession était vide, les enquêteurs avaient pour consigne de se rendre dans la concession la plus proche jouxtant la précédente et située sur le même axe. Cette procédure était également utilisée en cas de refus des répondants.

Pendant un mois, les enquêteurs ont visité 202 ménages. Sur ces 202, seuls quatre se sont avérés être autre chose qu'une maison. De plus, 30 ménages échantillonnés (14,85 %) étaient abandonnés ou les occupants avaient déménagé ailleurs. Cette méthode a abouti à un niveau de précision de 78,37 %.

La figure 6 montre les ménages enquêtés dans la zone urbaine de Maroua.

Répartition des ménages enquêtés

Répartition des ménages enquêtés

Les tableaux 1 et 2 résument les enquêtes de terrain et leur finalité par rapport au dispositif établi avant l'enquête.


Discussion

La principale conclusion de cette étude est que, même si les emplacements d'incidence de l'OHCA public dans le comté de Stockholm étaient uniformément répartis entre les zones définies par UA28 comme zones résidentielles et non résidentielles, plus des deux tiers des DEA disponibles étaient situés dans des zones non résidentielles. Aires résidentielles.

La figure 2 illustre les emplacements des DEA publics et des incidences publiques d'OHCA dans les zones suburbaines centrales et les plus proches de la ville de Stockholm et la figure 3 montre un gros plan d'une zone où l'inadéquation entre les emplacements d'incidence d'OHCA et les installations de DEA dans les zones résidentielles et non résidentielles est clairement visible.

Une carte des zones suburbaines centrales et les plus proches de Stockholm, en Suède, visualisant la représentation des zones résidentielles et non résidentielles selon notre reclassification des classes de couverture terrestre de l'Atlas urbain (UA) et la distribution des emplacements publics OHCA et AED. DEA, défibrillateur externe automatisé OHCA, arrêt cardiaque hors hôpital.

Gros plan sur une zone juste au sud-ouest du centre de Stockholm, en Suède. Cela permet de visualiser l'inadéquation de l'incidence publique de l'OHCA et des emplacements AED entre les zones résidentielles et non résidentielles. DEA, défibrillateur externe automatisé OHCA, arrêt cardiaque hors hôpital.

Emplacement de l'incidence de l'OHCA

Selon les modèles du registre de réanimation d'Utstein, l'emplacement spécifique d'un OHCA doit être signalé pour aider les communautés à optimiser les ressources. Le modèle d'Utstein pour signaler les lieux d'incidents de l'OHCA suggère les options de rapport suivantes : domicile/résidence industriel/lieu de travail sports/récréation institution événementielle autre et non spécifié/inconnu/non enregistré.37

Les données sur l'incidence publique des OHCA dans la présente étude ont été acquises à partir du SRCR, un registre des arrêts cardiaques de style Utstein avec un niveau élevé d'inclusion et de validité38 qui utilise un modèle Utstein modifié pour signaler l'emplacement de l'incidence des OHCA.25 square» est l'emplacement le plus souvent signalé pour les OHCA dans les lieux publics au cours des 8 dernières années, représentant 7,6 % des 17 756 OHCA signalés.25 Néanmoins, les emplacements résidentiels restent l'emplacement le plus courant pour les OHCA en Suède25 et dans le monde.9 39

Un OHCA signalé comme se produisant dans une rue pourrait avoir une probabilité d'utilisation du DEA considérablement différente, selon que l'emplacement de la rue se trouve sur le parking d'un grand centre commercial ou sur le trottoir à l'extérieur d'une zone d'habitation suburbaine, c'est-à-dire dans une zone non -zone résidentielle ou résidentielle selon la classification UA. La même chose peut s'appliquer aux taux de RCP des passants dans différents endroits en fonction du nombre de visiteurs et de l'accessibilité, mais cela n'est pas analysé dans la présente étude.

Une étude du Japon a rapporté que 9,5 % des OHCA constatés par des témoins se produisaient dans des lieux publics. Un taux élevé d'utilisation des DEA a été signalé dans les gares (41,2 %) et les installations sportives (56,5 %), bien qu'avec un faible nombre de cas réels (n=17 et n=23, respectivement). Cependant, 562 (68%) des OHCA publics dans l'étude se seraient produits dans des endroits définis comme «autres» selon le modèle d'Utstein, et ici l'utilisation des DEA était aussi faible que 3,6%.9 Il est raisonnable de croire, mais pas approfondis—que ces « autres » emplacements sont très diversifiés.

Nous pensons que les options de rapport de données suggérées par le modèle Utstein peuvent quelque peu limiter la compréhension de la faible utilisation du DEA.

Dans la présente étude, nous avons analysé tous les OHCA dans les lieux publics, quel que soit l'emplacement signalé dans le SRCR. Cette méthode d'inclusion de tous les OHCA publics indépendamment des emplacements nous a permis d'inclure et d'analyser les cas d'OHCA dans des endroits signalés comme « inconnus » ou « autre », contrairement à l'étude japonaise, et cela a révélé une incidence égale d'OHCA publics dans les zones résidentielles ou non. -Aires résidentielles. Cette approche, à notre avis, plus objective pour analyser les emplacements d'incidence des OHCA et des DEA publics en fonction de la zone plutôt que l'utilisation traditionnelle plus subjective des emplacements signalés par les ambulanciers, pourrait ajouter des informations précieuses à ce domaine de recherche. La figure 3 visualise une zone de Stockholm où l'inadéquation entre les emplacements publics d'incidence de l'OHCA et les sites d'installation de DEA est clairement visible.

Il est cependant important de préciser que l'UA et les classifications de sous-catégories utilisées dans ce travail ne reflètent pas la densité de population, les habitants ou le nombre de visiteurs.

Emplacement du DEA

Dans la présente étude, les deux tiers des DEA étaient situés dans des zones non résidentielles. Une étude canadienne a rapporté des résultats similaires lors de la catégorisation des emplacements publics d'incidents OHCA et des sites d'installation de DEA comme étant situés dans ou en dehors du centre-ville. L'étude a indiqué que le centre-ville avait une plus grande couverture AED des OHCA publics qu'à l'extérieur du centre-ville (49 % contre 17 %), mais en même temps, 80 % des OHCA publics se sont produits en dehors du centre-ville.17 Cela indique une tendance pour les installations AED dans les zones commerciales de l'environnement urbain.

Les directives actuelles du Conseil européen de réanimation suggèrent que les DEA devraient être placés dans des endroits avec de nombreux visiteurs et indiquent spécifiquement les lieux publics tels que les gares ferroviaires et routières, les aéroports, les installations sportives, les casinos et les centres commerciaux.1 Cependant, les directives suggèrent également que les DEA devraient être placés dans des zones densément peuplées mais ne spécifient pas ces emplacements ou le niveau de densité approprié.1 Dans la présente étude, nous avons noté une incidence publique d'OHCA plus élevée dans les zones résidentielles qui, selon l'UA, sont constituées de zones d'habitation à faible et moyenne densité, que dans zones à caractère plus dense28 (tableau 1 et figure 1). Cela soulève la question de savoir à quel point une zone doit être densément peuplée pour être considérée comme une cible pour l'installation de DEA.

Avec des lignes directrices indiquant spécifiquement les emplacements pour l'installation des DAE principalement présents dans les zones de l'UA définies comme des zones non résidentielles, une inadéquation défavorable entre les emplacements des DAE et les emplacements publics d'incidence de l'OHCA peut être le résultat, comme le suggère la présente étude.

Des travaux antérieurs aux États-Unis ont décrit une faible association entre l'emplacement des OHCA et les placements de DEA et ont déclaré qu'aucun DEA n'était situé dans les emplacements les plus fréquents pour les OHCA.40 Cette étude incluait des OHCA au domicile des patients, ce qui, selon nous, peut obscurcir l'analyse des associations. entre les sites OHCA et AED. Des travaux antérieurs concluent que l'utilisation publique des DEA est plus efficace dans les lieux publics10 41 42 et non au domicile des personnes.11 Des systèmes qui utilisent des téléphones portables pour alerter les non-spécialistes bénévoles d'atteindre les victimes de l'OHCA dans leur environnement domestique ont été introduits.43-46 Cela peut quelque peu éliminer l'effet d'inadéquation dans les installations de DEA illustrées dans la présente étude.

Une certaine prudence doit être observée lors de l'utilisation de l'AU pour évaluer les résultats en matière de santé, car elle a été principalement développée comme un outil à des fins de planification urbaine paneuropéenne. Nos conclusions sur les relations entre les sites publics de l'OHCA et de l'AED doivent être vérifiées dans ou entre d'autres villes, régions ou pays. Avec les jeux de données UA téléchargeables gratuitement pour la plupart des grandes villes/zones urbaines de l'Union européenne, une reproduction de notre étude est possible si les registres AED et OHCA avec des jeux de données géocodées sont disponibles.

Sur la base des résultats de la présente étude, nous visons à identifier les emplacements possibles pour les installations de DEA répartis plus uniformément entre les zones résidentielles et non résidentielles du comté de Stockholm.

Distance entre OHCA et AED

Nous avons remarqué une distance médiane significativement plus faible entre les OHCA publics et les DEA dans les zones non résidentielles par rapport aux zones résidentielles. Une explication possible est que la taille de la zone et le dénombrement AED sont la clé d'une distance ou d'une couverture favorable (tableau 1). Une distance de 100 mètres jusqu'au DEA le plus proche est considérée comme une « limite supérieure » pour la défibrillation dans les 3 à 5 minutes critiques précoces.15 16 18 Une distance médiane inférieure à 100 mètres n'est apparue que dans la plus petite zone résidentielle (6,6 km 2 ) sous-catégorie, R1. Selon les publications de référence de l'UA, cette sous-catégorie comprend les centres-villes et les centres-villes.28 Dans cette zone, la valeur AED/100 km 2 la plus élevée est identifiée, en raison de sa petite taille mais du taux élevé d'AED (tableau 1).

L'étude canadienne mentionnée précédemment a montré une distance médiane inférieure de 60 % entre les OHCA publics et les DEA dans les centres-villes. Les auteurs réfléchissent au fait que la distance médiane plus courte est le résultat d'un nombre plus élevé de DEA situés dans une zone plus petite.17 Cela soulève la question de savoir si le rapport AED/100 km 2 peut être aussi valide que la distance suggérée de 100 mètres, largement adoptée, mais non vérifié par des essais randomisés.


Les interfaces et packages qmesh¶

qmesh peut être utilisé dans un environnement graphique et programmatique, via trois interfaces utilisateur différentes :

  1. Une base Python Interface de programmation d'applications (API).
  2. Un terminal Linux Interface de ligne de commande (CLI).
  3. UNE Interface utilisateur graphique (GUI).

Chaque interface est implémentée en tant que package Python distinct. Nous avons évité la création d'un seul package monolithique pour minimiser les dépendances, pour orthogonaliser la définition du module à la définition de l'interface utilisateur (dans la mesure du possible), mais aussi pour définir plus étroitement le but de chaque package et ainsi aider à des tests plus ciblés . Ainsi, les packages suivants composent ce que l'on peut collectivement identifier comme qmesh :

  1. qmesh. Il s'agit du package qmesh « de base », d'autres API/packages nécessitent le package qmesh en tant que dépendance. Selon la documentation Python, les packages Python sont un moyen de structurer l'espace de noms du module Python en utilisant des noms de module en pointillés. Ainsi, le package présente une API Python et contient l'implémentation des modules illustrés à la figure 1 , accessible sous les noms qmesh.vector , qmesh.raster , qmesh.mesh et qmesh.publish .
  2. qmesh-cli . Ce paquet contient le code nécessaire pour accéder à la fonctionnalité qmesh à partir d'un terminal Linux.
  3. qmesh-qgis-plugins . Ce package contient le code nécessaire pour accéder à la fonctionnalité qmesh depuis QGIS, à l'aide d'une interface graphique.

Interface de programmation d'applications¶

L'API basée sur Python fait partie intégrante de l'implémentation de qmesh. Il peut être utilisé pour créer des scripts qui automatisent des séries d'opérations, mais son objectif principal est de permettre l'utilisation de qmesh en tant que bibliothèque logicielle. C'est la plus puissante et la plus flexible des interfaces qmesh, en raison de la puissance et de la flexibilité de Python, de ses shells interactifs (par exemple [PER-GRA:2007]) et de ses nombreuses extensions.

Interface de ligne de commande¶

L'interface de ligne de commande se compose d'un ensemble d'utilitaires avec chacun une entrée et une sortie bien définies, faisant de chaque utilitaire un programme distinct. Cependant, leur but est de servir d'outils de diagnostic ou d'automatiser des opérations ne nécessitant pas d'interface graphique.

Interface utilisateur graphique¶

L'interface utilisateur graphique est une extension QGIS. De cette façon, qmesh peut être utilisé via l'application QGIS et en combinaison avec d'autres fonctionnalités de QGIS. L'interface graphique a été conçue pour permettre l'accès au package qmesh avec facilité et peu de connaissances sur la conception de qmesh.


Prix ​​des maisons et emplacement relatif

L'emplacement est connu pour être un déterminant principal dans les efforts des gens pour estimer la valeur d'une maison. Cependant, le type d'emplacement, et par la suite la façon dont la valeur de cet emplacement est estimée, n'a pas été étudié au même degré. Dans la modélisation des prix hédoniques, une méthode bien utilisée pour estimer le logement en tant que bien composite, des approximations de localisation telles que les codes postaux ou les secteurs de recensement sont souvent utilisées pour contrôler la localisation. Cette notion de localisation est ce que les géographes appellent la localisation absolue, une position fixe dans l'espace, par opposition à la localisation relative, une position dans l'espace par rapport à d'autres positions. Dans cet article, nous examinons la différence de pouvoir explicatif de l'emplacement absolu par rapport à l'emplacement relatif dans un modèle hédonique pour les ventes d'appartements, en utilisant la ville d'Oslo comme cas. La principale conclusion est que le pouvoir explicatif supplémentaire des mannequins de code postal diminue considérablement lors de l'introduction de variables explicatives relatives à l'emplacement, telles que la distance de marche de lieux clés comme le métro et les parcs. Étant donné que les prix des logements sont en corrélation avec les préférences des consommateurs, ces résultats auront des implications pour la planification urbaine dans la mesure où différents modèles de quartiers varient en fonction de leur capacité à exploiter les potentiels de localisation relatifs.


L'avenir de la démographie spatiale

Dans ce bref commentaire, trois aspects de la démographie spatiale sont discutés : sa distinction et son importance uniques par rapport à d'autres domaines d'enquête spatiale, les défis actuels et les orientations futures. Les idées exprimées ci-dessous reflètent un article récent que j'ai co-écrit avec Frans Willekens et Andrei Rogers sur ce sujet (Raymer et al., 2019).

Qu'est-ce que la démographie spatiale et pourquoi en avons-nous besoin ?

Les premiers développements de la démographie spatiale ont relié les populations à travers les processus de migration spécifiques à l'origine et à la destination et ont permis aux populations d'évoluer simultanément (Rogers, 1968, 1975 Rogers & Willekens, 1976 Wilson, 1974 Wilson & Rees, 1974a, 1974b, 1975). Ce cadre analytique a considérablement amélioré notre compréhension de la façon dont les populations interagissent dans l'espace et changent au fil du temps, et c'est un cadre qui devrait être revisité maintenant que nous avons de bien meilleures données, puissance de calcul et modèles pour capturer la dépendance spatiale.

Fondamentalement, la démographie spatiale est l'étude de la façon dont les populations et leurs structures de composition changent et interagissent dans l'espace. Au niveau individuel, le moment et l'emplacement des résultats démographiques sont liés aux transitions dans le parcours de vie individuel (Willekens, 2014). Par exemple, la perte d'un emploi ou l'achèvement des études ou de la formation dans un endroit peut déclencher une migration vers un autre endroit ou, à l'inverse, une migration peut entraîner la séparation de la famille ou le chômage dans le lieu de destination. Bien que liée, la démographie spatiale peut être distinguée à la fois de la géographie de la population et de la démographie (Raymer et al. 2019). La géographie de la population se concentre sur les aspects géographiques des lieux et leur influence sur les populations. La démographie se concentre sur les mécanismes de changement de population mais traite traditionnellement chaque population indépendamment des autres populations réparties dans l'espace.

Une perspective démographique spatiale est essentielle pour comprendre de nombreux processus sociaux complexes qui se produisent. Par exemple, les populations vivant dans les villes et les zones rurales ont du mal à s'adapter aux évolutions démographiques majeures qui se produisent dans le monde : vies plus longues et en meilleure santé, reproduction faible et différée, flux d'immigration importants et diversifiés, attractivité croissante des capitales d'État comme lieux de vie et de travail, et la baisse des propensions à migrer au sein des pays développés (Champion et al. 2018). Cependant, malgré ces tendances, les gens ne travaillent pas pendant beaucoup plus d'années et s'inquiètent de savoir qui soutiendra leurs pensions en vieillissant. Les jeunes adultes, et en particulier les femmes, ont du mal à concilier la construction de carrières réussies et l'éducation des enfants. Les gouvernements et les particuliers sont préoccupés par les pressions exercées par un grand nombre de migrants sur la cohésion sociale et les infrastructures urbaines, notamment les coûts de la circulation et du logement. En revanche, les villes régionales s'inquiètent de leurs perspectives d'avenir de trouver de la main-d'œuvre et d'éviter la disparition de leurs populations. De plus, les employeurs doivent chercher de la main-d'œuvre dans le monde entier pour des emplois à la fois peu qualifiés et hautement spécialisés.

Pour résoudre les problèmes ci-dessus et l'interaction entre les changements démographiques et sociétaux, la recherche démographique spatiale est nécessaire afin que nous puissions développer des théories sur le changement spatial de la population, produire des prévisions de population locale plus solides et développer des politiques solides pour aider les zones qui connaissent des changements. La clé de cela est la notion que les populations sont intimement liées les unes aux autres dans l'espace et le temps (Bell, 2015), et que les mouvements entre les sous-populations affectent les deux populations simultanément, mais de manières profondément différentes. La démographie spatiale offre de telles possibilités.

Quels sont les défis actuels ?

La disponibilité des données représente un défi majeur pour la démographie spatiale, en particulier lorsque l'intérêt est de comprendre un grand nombre de populations en interaction et leur évolution dans le temps. Lorsqu'ils sont désagrégés par âge et par sexe, les chiffres de population et les événements démographiques deviennent souvent petits, ce qui augmente les effets à la fois du comportement aléatoire et des chances de divulgation (identification). De nombreux offices statistiques ne sont pas autorisés à publier des données spatiales détaillées pour des raisons de confidentialité des données, ce qui limite les analyses. De plus, comme le montre mon récent article publié dans Démographie spatiale (Raymer et al. 2020), les données sur les taux de fécondité, de mortalité et de migration par âge (interrégionaux et internationaux) pour les populations infranationales peuvent ne pas être disponibles ou mesurées de manière appropriée pour la comptabilité démographique, elles proviennent de différentes sources (recensements, registres d'état civil, sources). Des méthodes d'estimation indirecte, telles que la combinaison de données provenant de plusieurs sources de données, peuvent être utilisées pour surmonter certains de ces problèmes. Ils peuvent également être utilisés pour estimer les composantes détaillées du changement démographique pour de petites régions ou sous-populations (par exemple, par statut de citoyenneté ou niveau de compétence).

Sur quoi devrions-nous nous concentrer à l'avenir ?

Nous devons faire progresser nos modèles de démographie spatiale. Idéalement, cela impliquerait d'intégrer les développements récents de la modélisation de la dépendance spatiale dans le cadre de la démographie multirégionale (voir, par exemple, Rogers, 1995, 2020). Alors que les modèles multirégionaux à taux fixe ont été utiles pour comprendre les mécanismes des sous-populations en interaction et les implications de taux particuliers au sein d'un système, ils sont souvent considérés comme irréalistes ou peu pratiques pour la planification. Ainsi, nous avons également besoin de modèles flexibles qui tiennent compte de l'incertitude. Il s'agit d'une question difficile mais importante, en particulier lors de l'estimation des composantes démographiques de l'évolution de la population pour les petites zones de population (Bryant & Zhang, 2019 Swanson & Tayman, 2012, p. 235). La prise en compte du grand nombre de corrélations présentes dans les données peut rendre les modèles démographiques spatiaux complexes et difficiles à estimer. Les corrélations comprennent celles entre les âges, les cohortes, dans le temps et dans l'espace. De plus, avec la migration, il existe souvent des corrélations dans les contre-flux, c'est-à-dire la migration de je à j est liée à la migration de j à je.

En conclusion, je pense que nous devons investir dans des recherches qui associent pensée spatiale et pensée démographique. Trop souvent, nous analysons les modèles spatiaux mais pas les mécanismes sous-jacents du changement spatial. Cela doit changer pour que nous puissions vraiment comprendre les processus démographiques spatiaux et leur évolution dans le temps.


Méthodes

The focus of this study is primary HC because these units encompass a set of basic actions to solve the most common problems in the community. The location of HC was obtained using the USAID dataset survey of year 2000. This dataset was updated to year 2016 by the authors of this study through a list provided by the Minister of Health of Mozambique. The total number of HC included in the analysis is 1,061, corresponding to 81.2 % percent of all existing HC in Mozambique. The Gridded Population of the World (GPW) data from the Global Rural–urban Mapping Project (GRUMP) projected for 2015 was used to map the population of Mozambique. These data were downloaded from the Internet [29] and consist of an estimation of human population by 2.5 arc-minute grid cells. The digital elevation model (DEM) for Mozambique was obtained from the Aster GDEM [30] with 30 m of spatial resolution. A total of 101 tiles were mosaicked in order to obtain a single DEM file for the whole country. The elevation data were used to calculate walking time with QGIS free open source software [31]. For the study area delimitation we used an administrative map produced by the National Cartography and Tele-detection Centre from Mozambique [32]. This dataset represents the administrative division of the country in three levels: provincial, district and administrative post. The road network was also obtained from the same source and was classified in three categories: main road, secondary road, and tertiary road (mostly unpaved). The mapping of road network and modeling of spatial data can be used to identify restrictions on vehicle movement [33]. After correcting the topological road network problems, this dataset was superposed with the health facilities. During this process we verified that some health facilities were too far from the road network, which could confound the analysis. To minimize this problem we updated the road network by digitizing some road segments from Google Earth [34]. These were then exported to ArcGIS software [35]. The villages and communities dataset was obtained from USAID project data of year 2000.

The accessibility analysis was carried out using the Service Area (SA) tool of Network Analyst extension from ArcGIS [35]. Two scenarios of travel time for Mozambique were created: travel time by roads and by walking. The SA was based on the driving distance by road and walking distance criteria described in Table 1. The straight-line Euclidean distance to create a buffer around the HC was initially considered as a solution to create the SA. However, this approach was not realistic from a walkability standpoint because it fails to take into account physical barriers, such as water bodies, railway lines, buildings, and other obstructions [36]. The function used to calculate driving and walking time in minutes through the road network was:

For determining the geographical accessibility to HC, two scenarios for travelling to the health facilities were considered (Table 1): driving time and walking time. The estimates for walking time were obtained with QGIS python plugin which uses Tobler’s hiking formula to determine the travel time along a line depending on the slope [37]. The input data were the vector layer with lines (road network) and the DEM. The fields with estimated time in minutes in forward and reverse directions were created with the default value of speed of 5 km/h. As a result of the lack of infrastructures and motorized transport services the predominant way of transport in rural Africa areas is walking [16]. Research in less developed countries, often uses walking time or travel time by public transportation to measure distance to the nearest hospital [18].

The maximum travelling time to be considered a served area was set to 60 min. Areas more than 60 min away from HC were considered underserved for both scenarios. The population should have access to a health facility within one hour of walking [16]. More than that, people will pay a high cost (financially and emotionally) to visit a healthcare center [18]. The number of villages and population were superposed with the category’s distance in order to know the villages and population served for each section of time. The number of population for each province was estimated for the two scenarios for the served and underserved areas.


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