Le krigeage est une technique d’interpolation géostatistique largement utilisée en SIG et en analyse spatiale pour estimer des valeurs inconnues en des lieux non échantillonnés à partir de la corrélation spatiale de points de données connus. Issue des travaux de l’ingénieur minier sud-africain Danie Krige, cette méthode part du principe que la distance et la direction entre les points d’échantillonnage reflètent une autocorrélation spatiale sous-jacente, qui peut être quantifiée et modélisée mathématiquement.

Dans les flux SIG, le krigeage est appliqué par des plateformes comme ArcGIS, QGIS et GRASS GIS, qui s’appuient sur des outils générant des semi-variogrammes pour modéliser les relations spatiales dans les jeux de données géospatiaux. Les analystes appliquent couramment le krigeage au suivi environnemental, à la science du sol, à l’hydrologie et à la modélisation de l’élévation, où la cartographie de surfaces continues à partir de points d’échantillonnage discrets est essentielle.

Contrairement à des méthodes d’interpolation plus simples comme l’IDW ou les splines, le krigeage fournit non seulement des valeurs de surface prédites, mais aussi des mesures statistiques de l’incertitude de prédiction, ce qui en fait une approche probabiliste et transparente. Ce double résultat soutient une prise de décision mieux informée en gestion des ressources, en aménagement du territoire et en évaluation des risques environnementaux. Pour les professionnels du SIG qui travaillent avec des données géospatiales éparses ou irrégulièrement réparties, le krigeage livre des résultats statistiquement rigoureux et spatialement cohérents sur des étendues géographiques complexes.