surfacique de voirie dans les SIG
7.3. Discussion des résultats par comparaison avec des données Référence
Une mise en regard des emprises voiries Certu et Base Cadastrale est insuffisante pour valider l’hypothèse que la méthode à Base Cadastrale produit une estimation plus fine de la voirie. Une superposition avec les images aériennes tend toutefois à confirmer cette hypothèse. Nous
143 proposons ci-après une démarche permettant une analyse des résultats permettant d’une part de valider ou non notre hypothèse, d’autre part d’identifier des perspectives d’amélioration soit de la méthode Certu, soit celle de la Base Cadastrale. Dans cette section nous n’abordons pas la question de la propagation des erreurs induite par les processus de productions des données initiales et utilisées en entrée de notre processus méthodologique. Nous ne sous-estimons pas pour autant l’impact de ces erreurs sur nos propres résultats.
Notre analyse s’appuie sur la comparaison des résultats à ceux d’une donnée Référence prise comme terrain nominal. Dans un processus de construction de données, un terrain nominal est utilisé afin de vérifier la conformité de données produites relativement à des données considérées « justes » et appelées données de référence. Ces données sont supposées suffisamment exactes pour mesurer et représenter les objets géographiques étudiés. David et Fasquel (1997) définissaient le terrain nominal comme étant une « image de l'univers, à une date donnée, à travers le filtre défini par la spécification de produit ». Dans notre cas, nous entendons par « donnée Référence », une donnée construite par photo-interprétation humaine, technique reconnue encore aujourd’hui comme la plus précise pour l’identification des éléments constitutifs du tissu urbain (Foulard et Zeiger 2013). Pour cela, nous avons construit sur notre cas d’étude cette donnée Référence à partir des orthophotographies de l’IGN. Pour obtenir des données précises, complètes et construites de façon homogène pour un même territoire, la photo-interprétation doit être réalisée avec précaution. Cette méthode requière du temps, c’est pourquoi elle n’est envisagée dans notre cas que pour une analyse des résultats produits par les méthodes automatisées.
7.3.1. Construction des données Référence
La photo-interprétation à partir d’images aériennes est une technique répandue pour la construction de données et l’analyse des tissus urbains (Coste et Roncayolo 1980). Elle consiste à identifier visuellement les espaces que l’on souhaite étudier à partir de photographies relevées à l’aide d’un appareil photographique grand angle embarqué dans un avion réalisant une trajectoire à basse altitude. Une utilisation optimale de la photo-interprétation nécessite le recours à la photogrammétrie. Celle-ci repose sur l’exploitation de la parallaxe entre deux photographies d’un même territoire prises selon des angles différents, et ainsi permet de bénéficier d’une vue stéréoscopique, et de construire des données superposables à la photographie (Lillesand, Kiefer, et Chipman 2015).
L’objectif de notre démarche est principalement de disposer d’une donnée de voirie plus précise géométriquement et plus exhaustive. Nous nous sommes limités à une photo-interprétation sans recours à la photogrammétrie. De ce fait, nous mesurons les limites des données produites à partir
Proposition méthodologique : construire une base de données géographique surfacique de voirie dans les SIG
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de l’ORTHOPHO haute résolution d’une précision de 20 centimètres. Nous produisons nos données Référence en deux étapes.
Premièrement, nous identifions et construisons chaque emprise de tronçon de voirie. Les limites des tronçons de voirie aux intersections sont produites de manière à permettre une mise en cohérence entre les données linéaires de la BD TOPO et les données surfaciques en production, en suivant la modélisation proposée dans le chapitre suivant (Cf. 8.1, p. 152)
Sources : © IGN, BD TOPO®, ORTHO HR®, 2018 Auteur : A.Pavard, 2020
Figure 7-7 – Construction des tronçons de voirie surfacique par photo-interprétation : Exemple de Cachan
Deuxièmement, nous identifions et construisons les emprises des dépendances (espaces piétonniers, cyclables, chaussées propres) et équipements (arbres et espaces verts, îlots) de la voirie (Figure 7-8). Cette étape nous permet de dissocier les emprises des chaussées du reste.
145 Sources : ORTHO HR®, 2018
Auteur : A.Pavard, 2020
Figure 7-8 – Construction des équipements et dépendances par photo-interprétation : Exemple de Cachan
Ainsi nous pouvons comparer les résultats obtenus à l’aide des méthodes précédentes à l’emprise totale de la voirie issue de la photo-interprétation ou à l’emprise des chaussées uniquement. Ce découpage nous sera également utile pour la suite de nos travaux, notamment pour l’ajout des informations sur les matériaux de voirie (Cf. Partie III, 12, p. 220) et pour l’analyse des relations de coprésence entre voirie et réseaux enterrés (Cf. Partie IV, 14, p. 252).
7.3.2. Comparaison des trois résultats
Finalement, nous disposons pour notre cas d’étude trois bases de données surfaciques de voirie distinctes : une première base de données issue de la méthode Certu (Figure 7-9 a), une deuxième base de données issue de la méthode à base cadastrale (Figure 7-9 b), une troisième base de données correspondant à notre donnée Référence construite par photo-interprétation (Figure 7-9 c). La comparaison des représentations cartographiques et du calcul de la surface de voirie totale pour chaque méthode traduit pour les deux méthodes automatiques une sous-évaluation de la surface de voirie par rapport à la surface de référence. Cette sous-évaluation est plus importante par la méthode Certu : la surface estimée par cette méthode représente 75% de la surface estimée par la méthode à base cadastrale et 53% de la surface calculée par la donnée Référence. La méthode à base cadastrale produit des résultats plus proches de ceux de la donnée Référence, puisque la surface estimée de voirie correspond à 72% de la surface calculée par la donnée Référence. Cette comparaison a été étendue à l’ensemble des communes d’Île de France entre les résultats Certu et Base Cadastrale et confirme la sous-évaluation quasi systématique de la méthode Certu (Cf. Annexe E, p. 327).
Proposition méthodologique : construire une base de données géographique surfacique de voirie dans les SIG
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Auteur : A.Pavard, 2018
Figure 7-9 – Comparaison trois bases de données voirie surfacique (ex. cas d’étude)
Une analyse à cette échelle des résultats nous permet de formuler deux explications à ces écarts : – première explication : les différences observées entre les résultats Certu et base cadastrale sont surtout liées à une différence d’estimation de largeur des tronçons de voirie ;
– Deuxième explication : les différences observées entre les résultats base cadastrale et la donnée Référence tiennent davantage à la nature des éléments de voirie saisis dans les deux méthodes. Par exemple, les grands ensembles de stationnement privés et l’ensemble de la voirie traversant les espaces verts sont inclus dans la donnée Référence du cas d’étude.
Ces explications semblent être confirmées par une analyse à la même échelle des données produites sur les arrondissements de Paris et la commune de Bordeaux ; données que nous avons confrontées à des données Référence produites par les collectivités elles-mêmes (Cf. Annexe E, p. 327). Cette première analyse mésoscopique nécessite toutefois d’être affinée par une comparaison intégrant les différents objets géographiques constitutifs de la voirie tels que les chaussées et leurs dépendances. En effet, comme nous l’avons observé localement les résultats obtenus par la méthode Certu produisent parfois une estimation des emprises de voirie inscrites dans les limites des chaussées (Cf.
Figure 7-1
, p. 136). Afin de mettre en regard des objets géographiques comparables entre les bases de données, nous raisonnons pour cette analyse à l’échelle des tronçons de voirie. Les données produites à l’exception de la donnée Référence, présentent une voirie agrégée sur l’ensemble du territoire sans tenir compte des différents éléments la constituant. De ce fait, il est nécessaire de découper les emprises de voirie résultantes des méthodes Certu et de la Base Cadastrale. Pour cela, nous recourons à la méthode déjà mentionnée, et présentée par la suite, permettant de construire des tronçons surfaciques cohérents avec les tronçons linéaires de la BD TOPO (Cf. 8.1, p. 152). Ainsi, nous obtenons dans chacune147 des bases de données surfaciques – Certu, Base Cadastrale et Référence – des objets graphiques tronçons surfaciques disposant des identifiants issus des objets graphiques linéaires de la BD TOPO. Cet identifiant permet de conserver les tronçons surfaciques équivalents entre les BD, c’est-à-dire ayant le même identifiant, et de les comparer.
Les résultats obtenus synthétisés dans le Tableau 7-1 nous permettent de tirer deux constats relatifs au cas d’étude, et de confirmer les deux explications formulées précédemment (Cf. p. 145). D’abord, nous validons la première explication : la déclinaison des surfaces de voirie par élément constitutif de voirie dans les données Référence nous permet d’identifier des relations avec les données Base Cadastrale et Certu. D’abord, nous remarquons qu’en ajoutant à la surface voirie Base Cadastrale les surfaces des données Référence relatives aux stationnements hors voirie, aux espaces verts et à certains espaces piétonniers (Galeries, Zones piétonnes, et autres), nous obtenons des emprises équivalentes (745 900 m²). Ceci s’explique par le fait que les éléments de voirie mentionnés composent le domaine privé et ne sont donc pas identifiables à l’aide de notre méthode. Ensuite, nous constatons que l’emprise de voirie Certu (460 400 m²) est proche de celle issue de la donnée Référence lorsque l’on considère uniquement les éléments liés aux chaussées (surface chaussée + chaussée propre + espace cyclable = 416 700 m²). Ensuite, nous validons la deuxième explication : l’opération consistant à conserver uniquement les tronçons équivalents impacte principalement les résultats de la donnée Référence. Les données issues des méthodes Certu et Base Cadastrale perdent respectivement 1 000 et 2 000 m² de voirie contre plus de 108 000 m² pour la donnée Référence.
Tableau 7-1 – Résultats comparaison à tronçons équivalents
Type de l’espace Sous-type Certu Base Cadastrale Référence
Surface Chaussée NA NA 399 100
Surface Chaussée Propre NA NA 2 500
Surface Espace Cyclable NA NA 15 100
Surface Piétonnière NA NA 254 500 Trottoir NA NA 173 400 Galerie NA NA 2 300 Zone piétonne NA NA 9 600 Chemin NA NA 35 800 Autre NA NA 33 400
Surface Stationnement (hors chaussée) NA NA 46 900
Surface Espace Vert NA NA 36 400
Surface Voirie 460 400 617 300 754 500
Proposition méthodologique : construire une base de données géographique surfacique de voirie dans les SIG
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Afin d’analyser plus finement les constats précédents, nous proposons une mise en relation des valeurs décrivant les individus statistiques « tronçons » à l’aide d’un nuage de points. Les répartitions des individus sur ces nuages supposent des relations à tendance linéaire selon les équivalences avancées ci-dessus. La construction des droites de régression (Cf. Annexe D, p. 325) décrivant les relations f(x) = y, et le calcul des coefficients de détermination renforcent les hypothèses émises (Figure 7-10) :
– il semble exister une relation statistique (Pente = 0,92 et R² = 78%) entre la surface totale des tronçons Base Cadastrale et la surface réduite des tronçons Référence (exclusions des : stationnements, espaces verts, galeries, zones piétonnes) ;
– de même, une relation statistique semble être attestée entre les surfaces voirie Certu et les surfaces chaussée Référence (Pente = 0,88 et R² = 79%).
Sources : A. Pavard, 2020
Figure 7-10 – Relation statistique entre données Référence et données Base Cadastrale / Certu
Concernant les résultats Base Cadastrale, une superposition des géométries issues de cette méthode avec les données Référence valide la relation supposée. Les écarts aux modèles que nous appelons résidus statistiques s’expliquent par la captation de certaines zones piétonnes par la méthode à Base Cadastrale, notamment lorsque ces zones piétonnes couvrent en grande partie l’emprise de la voirie.
Les conclusions apportées sur les limites de la méthode Certu (Cf. 7.1.1, p. 134) et les résultats du modèle de régression permettent de formuler deux hypothèses de répartition spatiale des écarts au modèle que nous appellerons « résidus statistiques » :
– Premièrement, nous supposons, comme la DREAL, que la méthode Certu sous-évalue les emprises de chaussée pour la voirie structurante du cas d’étude (DREAL 2014).
– Deuxièmement, pour des voiries équivalentes, il existe possiblement une relation avec la morphologie des quartiers (pavillonnaires ou de grands ensembles), et donc avec la
149 morphologie de la voirie inhérente à ces quartiers conduisant à des biais d’estimation de l’emprise de chaussée.
Une cartographie des résidus permet d’identifier les premières pistes de réponse. Ainsi, il semble que les chaussées de voirie structurante soient surévaluées contrairement à ce que l’on supposait. Concernant la morphologie des voiries selon le type de quartier, la relation est moins évidente pour le cas d’étude (Figure 7-11).
Auteur : A. Pavard, 2020
Proposition méthodologique : construire une base de données géographique surfacique de voirie dans les SIG
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Synthèse II.3
Nous sommes partis du constat qu’il existe aujourd’hui peu de méthodes permettant de construire à moindre coût et rapidement des données surfaciques de voirie. Par ailleurs, ces méthodes basées sur une estimation de l’emprise de la voirie à partir du linéaire de voirie ne sont pas optimales pour le milieu urbain, puisque la voirie y est majoritairement sous-évaluée.
Pour répondre à cet enjeu, nous avons proposé une nouvelle méthode permettant de construire une base de données surfacique de voirie à partir de l’information cadastrale. Nous avons ensuite confronté les résultats de cette méthode à ceux obtenus par l’intermédiaire d’une méthode basée sur l’exploitation du linéaire routier (méthode Certu). La comparaison de ces deux résultats est insuffisante, dans la mesure où ils découlent d’une méthode estimant l’emprise de voirie à partir d’autres données. Nous avons alors construit par photo-interprétation une donnée Référence.
La donnée Référence a permis de mettre en évidence une meilleure estimation de l’emprise de voirie par la méthode à Base Cadastrale sur le cas d’étude. Par ailleurs, une analyse à une échelle microscopique, à l’échelle des tronçons, a permis de décrire plus finement les écarts constatés entre les différentes méthodes :
– la méthode à Base Cadastrale présente des résultats bien ajustés aux données Référence dans une majorité des cas, et les écarts constatés sont liés à des aménagements spécifiques tels que les stationnements hors voirie, les espaces verts en bordure, ou encore des zones piétonnes spécifiques. Ces aménagements généralement de l’ordre du domaine privé ne peuvent être captés par les données cadastrales, et nécessitent l’usage de sources de données complémentaires ;
– la méthode Certu permet non pas d’estimer l’emprise de la voirie, mais plus vraisemblablement l’emprise des chaussées. Des sous et surévaluations de l’emprise de chaussée restent toutefois notables. Cependant, une exploration par analyse statistique bivariée permet d’ouvrir des pistes de recherche pour l’amélioration de l’estimation des chaussées par la méthode Certu, à travers une analyse morphologique du tissu urbain et un réajustement de paramétrage selon l’importance des tronçons de voirie.
Nos analyses se sont limitées à un cas d’étude principalement, et ont été partiellement étendues à deux autres cas, Paris et Bordeaux. Un travail systématique à plus grande échelle devrait être réalisé afin de valider les hypothèses émises et proposer une amélioration, d’une part de la méthode Base Cadastrale, d’autre part de la méthode Certu. Nous supposons par ailleurs qu’une amélioration de la méthode Certu permettrait à terme de répondre au besoin de distinguer la chaussée de ses dépendances. En effet, en améliorant la captation de l’emprise des chaussées par
151 cette méthode, et en la combinant à l’emprise voirie obtenue par la méthode Base Cadastrale, la distinction entre chaussées et dépendances deviendrait possible.
Proposition méthodologique : mettre en cohérence des données de voirie surfaciques et linéaires
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