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Analyse de surface de coût

Définition

L'analyse de surface de coût est une technique SIG utilisée pour déterminer le chemin ou la zone la plus efficace en fonction des « coûts » accumulés sur une surface. Ces coûts peuvent représenter la distance, le temps, l'énergie, la pente, l'utilisation des terres ou d'autres facteurs de résistance définis par l'utilisateur. Le résultat est une surface matricielle (raster) où chaque cellule contient une valeur de coût cumulée à partir d'un emplacement source, permettant ainsi l'identification des chemins de moindre coût ou des zones d'intervention.

Application

Les urbanistes utilisent l'analyse de surface de coût pour planifier des itinéraires optimaux pour les routes ou les pipelines tout en minimisant l'impact environnemental. Les conservationnistes cartographient des corridors de faune qui évitent les zones à haut risque. Les intervenants d'urgence modélisent les voies d'évacuation ou d'accès en tenant compte du terrain et des obstacles. Les analystes SIG combinent plusieurs couches (par exemple, la couverture terrestre, l'altitude, l'infrastructure) en une seule surface de coût à l'aide de superpositions pondérées et d'outils de distance de coût. Les résultats comprennent des chemins à coût minimal, des zones d'accessibilité ou des cartes d'adéquation qui éclairent les décisions spatiales.

FAQ

Quels facteurs peuvent influencer une surface de coût ?

Les facteurs comprennent la pente, la végétation, la qualité de la route, les barrières, la distance et les poids attribués par l'utilisateur.

Comment l'analyse de surface de coût est-elle appliquée dans la planification des catastrophes ?

Pour trouver les itinéraires les plus sûrs et les plus rapides pour l'évacuation ou la distribution de ressources en cas d'urgence.

Quels sont les résultats courants de la modélisation des surfaces de coût ?

Chemins de moindre coût, rasters de coût-distance et zones d'accessibilité.

Quels outils SIG prennent en charge cette analyse ?

ArcGIS Spatial Analyst, QGIS Processing Toolbox, GRASS GIS et IDRISI sont couramment utilisés.

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