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Réseaux linéaires en R : SpNetPrep

Un outil bien pratique sur les analyses statistiques spatiales et les modélisations. Testez par vous-même !

Référence
Briz-Redón Á (2019) SpNetPrep: An R package using Shiny to facilitate spatial statistics on road networks. Research Ideas and Outcomes 5: e33521. https://doi.org/10.3897/rio.5.e33521

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Toki app.

Une application de cartographie interactive

  • Présentation des INVENTAIRES DE COLLECTES (incomplets) réalisées par les collégiens du district de MUA, entre 1995-1999.
  • Cette application est un exemple de production de contenus : cette démarche de valorisation de données s’appuie sur un mémoire de recherche mené en 2006  pour notre Master Archéologie.

Nous avons tenté de repenser ce corpus d’étude dans le cadre d’une reproductibilité des résultats, mais aussi en termes de communication de l’information.

Pour plus d’informations, voir les articles suivants sur notre chaîne de réalisation :

Toki : présentation d’un corpus d’étude archéologique
Application Toki : Analyse morphologique et visualisation morphométrique de lames en pierre

Notre démarche pour ce type d’exploration des données :
Visualisation de données : R et corpus archéologique

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Application TOKI : Analyse morphologique et visualisation morphométrique de lames en pierre

Pour une meilleure expérience utilisateur, notamment pour l’usage des FILTRES, voir aussi directement : https://slowsia.shinyapps.io/AppTokiAnalyseMorphoV3/

  • Problème de visualisation des analyses géométriques : nous n’avons pas encore résolu le problème avec shinyapps.io… Il s’agit de l’ACM et la possibilités de filtrer ce type d’analyse géométrique (en local, ça fonctionne!) : RESOLU _ shinyapps.io ne prend pas en charge le stockage de données.

BIBLIOGRAPHIE

Winston Chang, Joe Cheng, JJ Allaire, Yihui Xie and Jonathan McPherson (2018). shiny: Web Application Framework for R. R package version 1.2.0.https://CRAN.R-project.org/package=shiny

Yihui Xie, Joe Cheng and Xianying Tan (2018). DT: A Wrapper of the JavaScript Library ‘DataTables’. R package version 0.5. https://CRAN.R-project.org/package=DT

Carson Sievert (2018) plotly for R. https://plotly-book.cpsievert.me

H. Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2016.

Contact : fontaine.alexia8@gmail.com

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TOKI : Présentation d’un corpus d’étude archéologique

05/11/2020

Reprendre un travail de recherche n’est pas aisé, pourtant, grâce aux outils numériques, il est plus facile de reproduire l’analyse de notre corpus d’étude et de présenter de nouveaux éléments de connaissances. 

Il en résulte la possibilité d’une reproductibilité des résultats archéologiques grâce à la visualisation des données. Et cela est une vraie nouveauté dans nos pratiques de travail.

Il faut alors reprendre sa problématique de départ pour définir des contextes d’analyse.

Dans notre étude de terrain, il s’agissait d’identifier à travers un corpus de pierres taillées un schéma de production pour un groupe typologique comme l’herminette.

L’herminette est un outil imbriqué dans un rapport complexe entre forme et fonction, de par sa nature composite, comprenant une armature et un manche, plus ses moyens de fixation.

Notre étude ne porte que sur la lame en pierre, élément archéologique qui se conserve le mieux.

Partant de cette définition de notre objet d’étude, la démarche s’est portée sur l’analyse technologique.

Celle-ci nous permettait de définir un concept de production, celui de l’investissement en matière et temps, pour aboutir à celui de l’objectif de cette production, à travers la notion de fonctionnalités de l’outil.

De cette articulation logique, la chaîne opératoire (ALG,1964), notre approche technologique permet la mise en place de deux contextes :

  • un contexte global, puisqu’on évite de plaquer sur l’objet une désignation fonctionnelle, par cet état “ethno-fonctionnel” défini par des séquences culturelles.
  • un contexte local, puisque l’objet porte en lui un aspect cognitif, en tant que raisonnement, identifié ici par son état “d’abandon” défini en grande partie par des situations de catachrèse (Boëda,2013).

Autrement dit, le fonctionnement d’un ensemble ne peut pas se résumer au fonctionnement d’un seul des éléments qui le composent. De plus, ces pierres taillées systématisent des supports d’information en tant qu’objets techniques d’un système donné.

“A aucune structure fixe ne correspond à un usage défini. Un même résultat peut-être obtenu à partir de fonctionnements et de structures différentes.” (Simondon,1958)

Il y a donc bien une problématique épistémologique sur la notion de “mémoire collective technique”, au sens de Simondon qui rappelle avec clairvoyance le piège de “ce qui est c’est ce qui doit être” : l’objet d’une analyse technologique est le geste opératoire et non l’outil qui induit faussement l’existence d’une “connaissance universelle” qui voudrait rendre compte de n’importe quel outil.

C’est par une expérience du non-vécue mais présente par l’objet que la démarche préhistorique s’efforce de comprendre ces mémoires épiphylogénétiques (Stiegler, 1994).

Ce cadre d’étude nous semble très important à poser pour pouvoir amener le lecteur à l’application que nous proposons, à savoir une présentation de notre corpus d’étude.

ANALYSE MORPHOLOGIQUE : relation matière première et section transversale de l’objet

Remarque : il serait utile d’optimiser cet indicateur de résultat (…bien que très restreint et toute proportion gardée sur notre capacité d’optimisation!), seulement être en mesure de mieux communiquer les résultats de ces tests et toute la critique à en apporter.

CapureRpubs

Rpubs : Toki, analyse morphologique http://rpubs.com/siasia/TokiAnalyseMorphologique

Ce tableau de bord permet une synthèse des résultats sur l’analyse que nous avons menée, mais il ne peut résumer tout le sujet de cette étude.

  • Problème de visualisation des analyses géométriques : nous n’avons pas encore résolu le problème avec shinyapps.io… Il s’agit de l’ACM et la possibilités de filtrer ce type d’analyse géométrique (en local, ça fonctionne!) RESOLU _ shinyapps.io ne prend pas en charge le stockage de données.

12/16/2019

Une nouvelle application cartographique, développée sous Rstudio, le framework en langage R.

Cette fois, nous avons écrit une petite application web interactive complète, sous forme de tableau de bord (“dashboard”), en réutilisant un jeu de données en OpenData, concernant les transports en commun de Toulouse.

Il s’agit de données patrimoniales que nous avons analysées dans une perspective historique.

Selon le type d’appareil (mobile ou desktop) la consultation/l’affichage de cette ressource, ci-dessous, peut nécessiter un défilement dans la fenêtre pour accéder au contenu.

Pour une meilleure expérience utilisateur, vous pouvez vous rendre directement sur l’application : “https://slowsia.shinyapps.io/tramTls/”

Vous pouvez consulter une carte interactive et filtrer les données par des curseurs (“sliders”). Un menu peut être affiché par l’icône dans l’en-tête de l’application où nous présentons les objectifs de cette dernière.

En plus, de la facilité du développement et du déploiement d’une application web, l’interactivité avec le contenu offre des perspectives nouvelles en termes de lecture, de communication ou d’apprentissage.

Notre application est très simple dans ses fonctionnalités, la nouveauté tient à la sélection de l’information que l’utilisateur veut afficher.

La possibilité de créer soi-même un contenu interactif par des outils Libre, nous semblent particulièrement pertinents dans notre rapport à la transmission des connaissances et aux nouvelles pratiques numériques.

Nous avons conscience que cette application est à améliorer mais elle répond déjà à un critère d’accessibilité, en permettant une consultation différente des archives, mais aussi à de la création d’information,
rendue possible par cette visualisation de données.

En ce sens nous parlons de visualisation, bien que la quantité de données à traiter demeure faible. Nous sommes ici plus proche de la création de contenus.

Dans une prochaine étape, nous espérons pouvoir approfondir des aspects de l’analyse spatiale.

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Visualisation de données : répartition spatiale des représentations préhistoriques en France, un état de la recherche

Cliquer sur l’image pour accéder à cette page hébergée chez Rpubs

Présentation de ce travail de cartographie

Nous continuons notre “découverte” de l’environnement RStudio qui nous semble un outil aujourd’hui devenu indispensable dans la communication de résultats scientifiques (évidence!) mais aussi pour son intérêt pédagogique.

carte interactive : repartition spatiale des grottes prehistoriques

Cette visualisation de données vise à présenter des données extraites de la base de données de Jean-Loïc Le Quellec — IMAf CNRS UMR 8171, accessible à l’adresse suivante http://rupestre.on-rev.com/styled-2/.

Ce travail de cartographie (en ligne sur GoogleMap) a permis de recenser les différentes grottes ornées en France, en donnant accès aussi bien à leur localisation, la typologie de leurs représentations, d’éventuels commentaires ou à une bibliographie sur chaque grotte.

Ce jeu de données se compose de 189 observations réparties sur 18 variables.

La richesse de cette base de données permet des lectures différentes selon l’angle d’étude choisi. Pour nous, l’objectif était de montrer la répartition de ces représentations recensées dans cet inventaire.

Le constat est que ces populations du passé dessinaient principalement des animaux qu’ils côtoyaient ou chassaient. Rien de très nouveau, mais peut-on le vérifier ? Le corollaire de cette question revient à cette quantité de données et comment en sortir de l’intelligible, de la connaissance? 

Démarche de cette visualisation de données

carte interactive : les representations parietales pour chaque region 

La visualisation des données a pour finalité de faciliter l’appropriation des connaissances ou du moins la compréhension de concepts, en évitant la charge mentale.

De nouveaux rapports à la lecture et à l’écriture ont été crées par les hypertextes et l’avènement du numérique.

Pour ces questions relatives à l’apprentissage numérique, nous renvoyons aussi aux travaux de Franck Amadieu et François Tricot. Bien qu’ils s’agissent d’innovations pédagogiques, c’est à dire tournées vers l’enseignement, les technologies numériques transforment métiers et réciproquement acquisition de savoir-faire. 

Ces nouvelles tâches et cette réorganisation du travail ne sont pas anodines car si le but est de comprendre pour apprendre, il faut se ranger derrière cette idée : « l’important pour apprendre c’est d’être actif cognitivement… » (Tricot, 2017)

Et face à cela, les technologies numériques offrent une quantité impressionnante d’outils qui rendent le choix et la démarche plus complexes.

Raison qui nous a amenées à la plateforme RStudio (environnement en langage R), car celle-ci permet de se concentrer sur l’analyse des données, limitant ainsi les manipulations et par voie de conséquence les ressources à mobiliser et donc la charge mentale.

Finalement, il s’agit d’abord de définir un cadre de travail.

Quant au choix de l’outil, le traitement des données a été réalisé avec la librairie “leaflet-minichart” de François Guillem. Celle-ci permet de réaliser des graphiques géolocalisées. Nous conseillons la lecture de la documentation correspondante pour mettre en place ce type d’analyse.

Pour notre étude, le calcul a consisté simplement à un cumul des différentes représentations par région et à les ramener à un pourcentage pour faciliter la visualisation.

Un autre des très grands avantages de ces environnements informatiques est la reproductibilité des résultats, et donc la possibilité de vérifier leur cohérence avec les données de départ . Cette étape est d’autant plus assez aisée vu la taille de notre échantillon.

Répartition des représentations pariétales par région

Le choix du graphique en camembert n’est souvent pas recommandé, pourtant, dans notre cas, le diagramme en bar rendait la lecture impossible à cette échelle.

De plus, en tenant compte de la composition de notre série de données, le résultat en pourcentage est un indicateur suffisamment global permettant une vue d’ensemble de ce que nous voulons appréhender comme concept, c’est à dire l’emprise territoriale de ces populations anciennes.

Analyse des données & Critiques

Il ressort plusieurs niveaux d’interprétation de cette analyse de données.

  • Premier niveau : il s’agit bien d’un état de la recherche sur le sujet. Les régions françaises n’ont aucun sens pour ces époques, par contre, elles nous permettent de projeter une réalité archéologique.
  • Deuxième niveau : il semble y avoir une corrélation entre le type de gibier chassé et leur représentation. En effet, les ruminants et herbivores demeurent les espèces les plus représentées (en nombre et dans la variété des familles de mammifères), ce qui est cohérent avec les pratiques de chasse de ces périodes.
  • Troisième niveau : on peut alors avancer l’idée que les représentations pariétales sont à mettre en lien avec l’environnement de ces populations préhistoriques. Le principal résultat ou l’information qui ressort de cette visualisation est le caractère systématique et important des représentations classées en “Hominidés”, terme choisi parce que nous n’avons pas précisé de chronologie.

Il s’agit donc bien de constater une forme d’emprise territoriale par ces populations anciennes.

Cependant, il serait difficile d’aller plus loin dans ce type d’interprétations. Les données archéologiques se caractérisent par leur manque de continuité et l’extrapolation serait plus qu’hasardeuse à notre niveau.

Ensuite, l’interactivité avec ces données reste limitée : nous souhaiterions explorer cela prochainement.

De plus, la simplicité de notre analyse ne doit pas réduire la complexité d’un tel sujet : nous nous sommes focalisées sur un classement des ordres de Vertébrés. Ce choix est tout à fait contestable et nous avons aussi volontairement mis de côté certaines variables de ce jeu de données, afin de rendre notre modèle cohérent à notre problématique.

Enfin, des biais dans notre série de données doivent aussi être mentionnés : le déséquilibre entre le nombre de grottes recensées dans le nord ou le sud de la France. Ainsi, les régions Nouvelle Aquitaine et Occitanie regroupent à elles seules plus des deux tiers du corpus.

Raison pour laquelle il nous a fallu aussi présenter par une autre cartographie cette répartition inégale. Cela doit aussi être pris en compte dans la portée de ce que nous avançons par cette visualisation. Mais d’une certaine manière, la répartition dans ces deux régions confirment ce que nous avançons.

En conclusion, seul le recoupement avec d’autres sources permet d’approfondir ce concept d’emprise territoriale. Notre visualisation est une démarche exploratoire qui amène à une valorisation des données, rendant finalement le sujet très actuel.

Références

Guillem, F. (2018) librairie ‘leaflet-minichart’, https://github.com/rte-antares-rpackage/leaflet.minicharts

Tricot, F. (2017), L’innovation pédagogique, selon André Tricot. In Éditions Retz « Mythes et réalité », consultable en ligne : https://ucip.hypotheses.org/174

Amadieu, F. & Salmerón, L. (2014). Concept maps for comprehension and navigation of hypertexts. In R. Hanewald & D. Ifenthaler (Eds). Digital Knowledge Maps in Education (pp. 41-59). Springer, New York, consultable en ligne : https://amadieu.files.wordpress.com/2012/11/130302_amadieu_hypertextmap.pdf

Citez cet article : archnum, "Visualisation de données : répartition spatiale des représentations préhistoriques en France, un état de la recherche," archnum, 24 novembre 2019, https://archnum.hypotheses.org/

 

Visualisation de données : R et corpus archéologique

2019-11-03

Un billet pour présenter notre première application avec l’environnement R et surtout l’IDE absolument génial qu’est Rstudio. Deux impressionnants outils complémentaires qui facilitent grandement l’analyse et la communication scientifiques.

Notre objectif était de communiquer certains résultats que nous avions obtenus sur une collection d’objets archéologiques étudiés. S’agissant de notre première application, nous avons réduit le corpus et espérons, par la suite, élargir cette analyse.

Dans le cadre de notre Master 2 Recherche, nous avons cherché à comprendre un ensemble de pierres taillées. Celui-ci se caractérisait par un état d’abandon que nous avons essayé de définir : la caractérisation de cet état nous a alors permis d’observer certains gestes opérés sur ces objets. Notre méthodologie s’est évidemment inscrite dans une démarche de chaîne opératoire, étape indispensable à toute analyse technologique.

Afin d’expliciter ce type de démarche archéologique, nous avons utilisé la visualisation de données dans un environnement R.

Notre but était d’obtenir rapidement une information sur ce corpus d’objets archéologiques et la représentation graphique s’est imposée comme une méthode particulièrement efficace.

Notre questionnement était simple : comment rendre accessible cet ensemble? Comment communiquer une étude typologique grâce à ces nouveaux outils numériques?

Evidemment, les données archéologiques se prêtent naturellement aux analyses statistiques. Voilà ce qui a justifié un environnement de développement comme R: cohérence et simplicité d’usage ; n’étant pas statisticienne de formation, ces outils sont d’une grande pédagogie pour des non-spécialistes.

Ainsi, notre application permet de visualiser pour un type de lames, les morphologies recensées selon leur section. En un seul “click”, on peut aussi visualiser le numéro d’inventaire rattaché à la pièce (quand celui-ci est connu) et aussi la longueur de cet objet (en mm), représenté proportionnellement.

Autrement dit, il est plus aisé de se représenter cette collection d’objets.

Ce type de visualisation permet une clarté dans la présentation des données et surtout rend rapidement compréhensible une étude (ici typologique) par l’information que l’on veut communiquer.

Cette petite application est testable ci-dessous et nous espérons pouvoir la faire évoluer vers une présentation plus complète de cette collection.

Contact : fontaine.alexia8@gmail.com

 

La « chaîne opératoire » du traitement et de la gestion de la documentation archéologique par SIG : une modélisation des données archéologiques vers un modèle d’information archéologique (projet “CSNE”)

Image à la une: Processus métier sur le chantier Canal Seine Nord Europe (DAO: Alexia Doazan)

Le projet « CSNE » (Canal Seine Nord Europe – INRAP) est à rapprocher du SIA (Système d’Information Archéologique) et se place comme la première expérience archéologique de cet ampleur sur la question des modèles d’information archéologique.

C’est pourquoi, à notre échelle “terrain”, nous avons abordé la question de la modélisation des données archéologiques, rendue possible par la mise en place d’un SIG.

La “chaine opératoire” définie ici peut se séquencer pour chaque opération archéologique de la manière suivante: établir la donnée de terrain quelque soit le type d’opération (diagnostic ou fouille), effectuer les traitements informatiques post-terrain (SIG) pour exploiter l’information produite (DAO – cartographie) et permettre la publication du rapport concerné.

C’est donc une logique de production et de gestion de contenu, sous forme de chaîne éditoriale, définie par un processus métiers, un modèle d’information archéologique et un logiciel type SIG que ce projet a voulu mettre en œuvre pour capitaliser les informations produites et faciliter certaines communications.

Le modèle d’information archéologique se retrouve alors dans le choix de la modélisation des données. Dans une démarche de recueil et de traitements de ces données, nous avons eu à définir une méthode d’archivage de ces données.

C’est pourquoi nous avons défini à la fois le modèle de métadonnées pour la partie DAO (plans, dessins et photos) et la procédure type de recalage des minutes de terrain pour le plan topographique correspondant.

 Il est alors maintenant possible de retrouver sur le même document (fichier) l’ensemble des données de terrain concernant une opération archéologique.

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Citez cet article : archnum, "Visualisation de données : répartition spatiale des représentations préhistoriques en France, un état de la recherche," archnum, 24 novembre 2019, https://archnum.hypotheses.org/

 

Application/méthodologie d’un indice de conservation des vestiges archéologiques par imagerie LIDAR (projet “Lidar-Haye” – projet “Archaedyn”)

Image à la une: Résumé de ma présentation sur la “Modélisation géométrique pour automatiser une opération locale : l’exemple des parcellaires fossiles en forêt de Haye”, données issues du projet « LIDAR-Haye » (responsable scientifique M.Georges-Leroy)

Les nouvelles méthodes d’acquisition des données archéologiques nécessitent aujourd’hui un investissement différent dans l’exploitation de celles-ci mais la validation de cette information archéologique passe toujours par la confrontation de ces descripteurs à nos propres observations.

 

Murielle Georges-Leroy, conservatrice du patrimoine et responsable du projet « Lidar- Haye » pour la partie archéologique (Georges-Leroy et al. 2011), nous a permis de travailler sur ce type de donnees en tant qu’archéomaticienne.

Un levé de type LIDAR (Light Detection And Ranging) renouvelle le relevé archéologique par son approche multiscalaire: le projet « Lidar-Haye » en est la référence, l’étude morphologique permet l’identification de paysages agraires fossilisés.(Georges-Leroy et al. 2011, 2007)

 C’est dans le cadre du projet « Archaedyn », en 2010, toujours sous la tutelle scientifique de Murielle Georges-Leroy, qu’il nous a été demandé de présenter, lors de l’atelier 1 « Aires d’approvisionnement », notre étude sur le relevé archéologique numérique issu de ces données (Doazan-Fontaine 2010, 2008).

En nous appuyant sur cette typologie de l’occupation du sol et les travaux d’« Archaedyn » sur la définition de l’objet “parcellaire fossile”, nous avons mené une analyse spatiale de ces données « Lidar-Haye » afin de déterminer un état de conservation de ces structures archéologiques.

Cet indice se veut donc un outil d’aide à la décision dans la prospection archéologique.

Multiplier ces repères méthodologiques permet, d’une part, de cadrer au plus près cette réalité numérique et, d’autre part, de rester critique face à ces jeux de données.

Contact : fontaine.alexia8@gmail.com

Citez cet article : archnum, "Visualisation de données : répartition spatiale des représentations préhistoriques en France, un état de la recherche," archnum, 24 novembre 2019, https://archnum.hypotheses.org/

Références

Georges-Leroy et al.2011
Georges-Leroy M., Bock J., Dambrine É., Dupouey J.-L., « Apport du lidar à la connaissance de l’histoire de l’occupation du sol en forêt de Haye », ArcheoSciences Rev. Archéom., 35, pp. 117‑129.

Georges-Leroy et al.2007

Georges-Leroy M., Tolle F., Nouvel P., « Analysis of the Intensity of Agrarian Exploitation by Spatial Analysis of Ancient Field Systems Preserved by Forest Cover », Identifying Settlement Patterns and Territories 1, Layers of Perception – CAA 2007, pp.1-8.

Dupouey, Dambrine, Dardignac, Georges-Leroy (dir.) 2004
Georges-Leroy M., Heckenbenner D., Laffite J.-D., Meyer N., Dambrine E., Dupouey J.-L. – « Les parcellaires anciens fossilisés dans les forêts Lorraines », in : Dupouey, Dambrine, Dardignac, Georges- Leroy (dir.), Acte du colloque « Forêt, archéologie et environnement », 14-16 décembre 2004, coéditépar l’Office National des forêts, l’Institut national de la recherche agronomique et la Direction régionale des affaires cultuelles de Lorraine, pp. 121-131.

Doazan-Fontaine 2008

Fontaine A., 2008, « Guide d’utilisation des informations produites dans le cadre du projet « Lidar-Haye » Chaîne opératoire de l’information archéologique issue d’un levé laser aéroporte », Rapport de stage pour l’obtention du Master 2 Professionnel, université de Tours, ? pages.

Fontaine A., 2010, « Une modélisation géométrique pour automatiser une opération locale : l’exemple de la forêt de Haye», projet ARCHAEDYN – Atelier 1 “Aires et approvisionnement”, présentation faîte le 31 mars 2010.

 

 

Exemple d’un relevé archéologique numérique en contexte préventif (projet “LGV – SEA2”)

Image à la une: vue du chantier de Marigny-Brizay

L’archéologie numérique est opérationnelle et le relevé archéologique numérique en est son application.

Sous contrat avec la société privé d’archéologie Arkémine et sous la responsabilité scientifique de son responsable d’opération Gérald Bonnamour, nous avions en charge l’enregistrement topographique de la fouille de Marigny-Brizay (Vienne – 86) sur le tracé de la LGV SEA 2 (Bonnamour,2013).

L’objectif principal était d’assurer la continuité de l’information archéologique relevée, d’où un enregistrement topographique régulier.

Nous avons effectué les levés topographiques tous les deux jours ce qui a nécessité de nouveaux outils à la fois de terrain (tachéomètre – Leica TS06) et de post-traitement (progiciel dédié – AutocadMap3D) pour gérer la quantité de données et fournir un plan à jour, à chaque jour de fouille.

Le suivi de l’information archéologique est donc réalisé selon l’avancée du chantier par une simple codification et charte graphique, en plan et coupe.

D’une part, cela permet un meilleur post-traitement des données (et de revenir ultérieurement sur le fichier concerné, sans perte d’information) et d’autre part, le recoupement avec les listings papiers est mieux assuré (Doazan, 2012).

Il est alors possible d’échanger directement sur un document commun, puisque le numéro de listing assure le lien entre le relevé topographique et le relevé papier.

Contact : fontaine.alexia8@gmail.com

Citez cet article : archnum, "Visualisation de données : répartition spatiale des représentations préhistoriques en France, un état de la recherche," archnum, 24 novembre 2019, https://archnum.hypotheses.org/

 

Références

Bonnamour, 2014

Bonnamour G., “«  Fouille préventive « La Renferme » (Marigny Brizay, 86), Opération d’aménagement – LGV SEA 2, Rapport pdf – Photos, société Arkémine.

Doazan, 2012

Doazan A.,« Opération d’aménagement – LGV SEA 2, site « La Renferme », Marigny Brizay, Vienne (86) », Note de synthèse remise au Responsable d’Opération G.Bonnamour, 6 pages.

 

 

 

 

Traitement des données LIDAR en archéologie : la modélisation graphique des objets archéologiques (projet “Lidar-Haye”)

Image à la une : Cheminement conceptuel de l’Information Archéologique

On nomme sous l’acronyme Li.D.A.R. (Light Detection and Ranging) une technique de télédétection aéroportée qui permet des levés topographiques d’une précision inférieure à 0,15 m en coordonnées XYZ (Mallet, 2008).

 Les modèles numériques de terrain (MNT) issus de ce procédé offrent donc une précision impressionnante qui permet aujourd’hui à l’archéologue un champ d’observation beaucoup plus vaste des phénomènes qu’il veut étudier, puisque d’un site il passe à celle d’un territoire.
 Le projet « Lidar-Haye » est pionnier dans ce domaine de l’archéologie numérique en mettant en place :

« une méthode de cartographie et élaboré un référentiel de vestiges archéologiques et de structures morphologiques diverses, adaptés à l’analyse et à l’interprétation des données lidar » (Georges-Leroy et al. 2011).

Nous avons eu la chance d’y participer et d’y comprendre les objectifs définis, à savoir, d’une part, l’exigence de traitements numériques des données LIDAR et, d’autre part, la nécessité de faire passer les interprétations archéologiques par des représentations graphiques.

Nous avons aussi appris que l’information archéologique n’était pas une donnée en soi mais issue d’un long processus incluant des questionnements, des options techniques et des choix interprétatifs dont il était souhaitable d’avoir conscience pour pouvoir utiliser l’information en connaissance de cause.

 Cette information n’est donc jamais neutre ou complètement objective dans la mesure où elle est une donnée construite à partir de données issues de la télémétrie laser.

Nous avons alors participé à ce relevé archéologique numérique (Georges-Leroy et al. 2011 2004) et en tant qu’archéomaticienne, nous avons aussi proposé une modélisation cartographique de ces objets archéologiques, afin de suivre la logique établie de cette structuration de l’information.

 Notre intervention se place donc comme une procédure dans ce SIG (dans le cadre de mon stage de Master Professionnel, en 2008) : j’ai participé à cette gestion de projet et proposer une optimisation de cette information archéologique en formalisant un raisonnement cartographique (Doazan-Fontaine 2008).

Modéliser cette information archéologique par un cheminement conceptuel dont le traitement numérique est une représentation de celle-ci pour intégrer la notion d’échelle de conception ; pour à termes permettre la comparaison entre modèles.

Contact : fontaine.alexia8@gmail.com

Citez cet article : archnum, "Visualisation de données : répartition spatiale des représentations préhistoriques en France, un état de la recherche," archnum, 24 novembre 2019, https://archnum.hypotheses.org/

Références

Georges-Leroy et al.2011
Georges-Leroy M., Bock J., Dambrine É., Dupouey J.-L., « Apport du lidar à la connaissance de l’histoire de l’occupation du sol en forêt de Haye », ArcheoSciences Rev. Archéom., 35, pp. 117‑129.

Dupouey, Dambrine, Dardignac, Georges-Leroy (dir.) 2004
Georges-Leroy M., Heckenbenner D., Laffite J.-D., Meyer N., Dambrine E., Dupouey J.-L. – « Les parcellaires anciens fossilisés dans les forêts Lorraines », in : Dupouey, Dambrine, Dardignac, Georges- Leroy (dir.), Acte du colloque « Forêt, archéologie et environnement », 14-16 décembre 2004, coéditépar l’Office National des forêts, l’Institut national de la recherche agronomique et la Direction régionale des affaires cultuelles de Lorraine, pp. 121-131.

Fontaine-Doazan 2008 Fontaine A., « Guide d’utilisation des informations produites dans le cadre du projet « Lidar-Haye » Chaîne opératoire de l’information archéologique issue d’un levé laser aéroporté », Rapport de stage pour l’obtention du Master 2 Professionnel, université de Tours,

Mallet, Chauve, Bretar 2008
Mallet C., Chauve A., Bretar F. « Analyse et traitement d’ondes lidar pour la cartographie et la reconnaissance de formes : application au milieu urbain », RFIA : pp.693-702.