Résumé: L’Inde et son milliard d’habitants possèdent un riche recensement plus que centenaire, qui reste une source sous-exploitée pour l'étude des dynamiques socio-spatiales actuelles.





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Guilmoto, Oliveau et Vingadassamy

Un système d'information géographique en Inde du Sud:

Théorie, mise en œuvre et applications thématiques
Christophe Z Guilmoto (IRD/IFP)

Sébastien Oliveau (Paris I/IFP)

Sattia Vingadassamy (IFP)
French Institute PB 33 Pondicherry 605001 India

Fax: 91 413 339534

Email: guilmoto@ird.fr, oliveau@altern.org

Un système d'information géographique en Inde du Sud: Théorie, mise en œuvre et applications thématiques
Résumé:

L’Inde et son milliard d’habitants possèdent un riche recensement plus que centenaire, qui reste une source sous-exploitée pour l'étude des dynamiques socio-spatiales actuelles. L'article résume les étapes d'un projet de géomatique appliqué aux quelque 75.000 villages de l'Inde du sud.

L'apparition de la technologie des SIG dans un pays comme l'Inde bute sur de multiples problèmes (scientifiques, institutionnels et techniques). La localisation géoréférencée des villages a, par exemple, demandé des efforts considérables, en relation directe avec la rareté et la médiocre qualité des fonds cartographiques disponibles sur papier. De même, l'exploitation systématique de la statistique censitaire a mis en évidence ses faiblesses et ses lacunes, nécessitant des corrections de tous types. L'article fait le récit de ces problèmes pratiques et théoriques, ainsi que des solutions trouvées à la question de la restitution de l'information constituée grâce aux médias modernes.

En conclusion, nous présentons des exemples d'applications cartographiques de cette riche base de données et quelques outils géostatistiques qui permettent désormais d'aborder de manière renouvelée l'étude du changement socio-spatial.

Mots-clés: Inde, Inde du sud, Tamil Nadu, Kerala, Karnataka, Andhra Pradesh, SIG, cartographie, géostatistique

A geographical information system in South India: Theory, implementation and thematic applications
Summary:

India whose population has recently reached the one-billion mark enjoys a rich and ancient census apparatus, which remains an under-utilized source for the study of contemporary socio-spatial dynamics. Our paper sums up the stages of a GIS project applied to the 75.000 localities of South India.

The emergence of GIS technology in a country like India comes up against many scientific, technical or institutional problems. Georeferencing of villages, for instance, required considerable effort because of the unavailability of reliable printed cartography. Similarly, systematic examination of the census data has underlined their shortcomings and called for corrections of all kinds. This article chronicles some of these concrete and theoretical difficulties, as well as solutions found to make the collected information available to a large number of potential users.

As a conclusion, we display some of the cartographic applications of this rich database, as well as some geostatistical tools that can fruitfully applied for a renewed approach to the phenomenon of socio-spatial change.

Keywords: India, South India, Tamil Nadu, Kerala, Karnataka, Andhra Pradesh, GIS, cartography, geostatistics.

Un système d'information géographique en Inde du Sud:

Théorie, mise en œuvre et applications thématiques

Christophe Z Guilmoto (IRD/IFP)

Sébastien Oliveau (Paris I/IFP)

Sattia Vingadassamy (IFP)


  1. Introduction

Pourquoi ne pas rappeler, en préambule à cet article, ce que la démarche de recherche doit simultanément aux impératifs d'un questionnement problématique et au relatif hasard de la disponibilité de l'information? Car c'est recherchant des matériaux pour un travail nouveau sur la baisse de la natalité en Inde du sud que le premier auteur découvrit de manière presque fortuite l'existence d'une base de données originales qui est à l'origine des projets décrits ici. En effet, l’administration du recensement avait décidé, plusieurs années après les opérations de 1991, de mettre à la disposition du public (averti) quelques résultats sous format numérique. Parmi ceux-ci, des fichiers contenaient les informations relatives aux villages et aux villes, appelées ultérieurement à être publiées dans les volumes par district du recensement.1

Considérant cette potentielle manne statistique, il fut alors envisagé de constituer une grande banque de données régionale, constituée à partir de l'assemblage des données primaires, afin de disposer d'une base rassemblant tous les villages et les villes des états choisis, en l'occurrence l'Andhra Pradesh, le Karnataka, le Kerala et le Tamil Nadu, auxquels on a adjoint le petit territoire de Pondichéry. Quelques jours plus tard, une discussion tout aussi accidentelle avec quelques collègues partant à l'assaut d'un vaillant système d'information géographique (SIG) indien, conduisit à élargir l'approche à la dimension spatiale: s'il était possible de géoréférencer ces unités censitaires, on disposerait alors d'un formidable outil pour interroger les résultats du dernier recensement indien. En sorte qu'au-delà de la seule étude de la propagation de la baisse de la fécondité en Inde du sud, les données et les techniques désormais disponibles permettraient d'envisager une approche exhaustive de la situation socio-économique de l'Inde du sud, d'un point de vue à la fois statistique et spatial2.

Cet article retrace les principales étapes de ce projet et ses divers avatars, illustrant notre propos de plusieurs cartes et documents. Plutôt que de nous limiter aux résultats concrets des analyses, nous avons choisi ici, afin de rendre la leçon plus instructive, d'en présenter avec plus de détails les phases techniques successives. Il témoigne de difficultés que les modélisateurs, forts de bases de données spatialisées anciennes couvrant les pays industrialisés, ont déjà oubliées, mais qui attendent tous les projets concernant les pays en développement. S'il est vrai que les statistiques dans le tiers-monde viennent souvent à manquer ou qu’elles restent sous-utilisées pour de multiples raisons techniques, les fonds géographiques sont encore plus défaillants et seule une infime partie d'entre eux est aujourd'hui disponible en format numérique. A l'heure de l'étude de transformations sociales, plus rapides et parfois plus dramatiques dans les pays en développement qu'ailleurs, l'approche géographique s'impose comme une clé de la lecture de ces mécanismes et il est urgent de canaliser l'effort technologique dans cette direction.

  1. La mise en place d'une base de données géoréférencée de l'Inde du sud


Malgré une apparente profusion de sources de données en Inde (recensement, état civil, grandes enquêtes sociodémographiques), les exploitations géographiques précises et les approches cartographiques à une échelle fine restent rares, voire inexistantes. Si les travaux au niveau du district3 sont fréquents, les applications à un niveau administratif inférieur sont plus rares et plus limitées dans l’espace. Les études proprement cartographiques à l’échelon villageois, hormis les approches monographiques, sont, pour ainsi dire, inexistantes.

Cette absence tient notamment au manque cruel de couvertures cartographiques précises et accessibles. Il n’existe que deux sources fournissant des cartes en Inde: le Survey of India pour les fonds topographiques et le recensement indien dont les volumes par district fournissent les découpages administratifs, repris d'ailleurs du Survey of India. Hormis quelques plans de grandes villes récemment publiés, toutes les cartes en Inde reposent sur les sources du Survey of India et de ses dérivés. De plus, une politique datant d'une autre époque interdit la diffusion des cartes topographiques mentionnant des sites considérés comme stratégiques (bases militaires et installations nucléaires, mais également les ouvrages d'art etc.) et exclut pour cette raison une bande côtière de plus de 50 km à l’intérieur des terres. Pour certains états littoraux, comme le Kérala, les cartes topographiques ne sont donc pas officiellement disponibles. La production de nouvelles cartes, comme les cartographies du couvert végétal produites par l'Institut français de Pondichéry, est soumise à de nombreux contrôles administratifs et stratégiques qui ralentissent leur diffusion4.

Les cartes publiées sont, par conséquent, incomplètes et peu nombreuses. Il est impossible de situer tous les villages, ni même toutes les infrastructures (les barrages, par exemple, puisqu’ils sont classés dans les lieux stratégiques). Une première solution, apparemment paradoxale, consiste donc à faire appel aux cartes britanniques datant de la colonisation et disponibles plus aisément. La couverture est ainsi complète, mais un certain nombre de cartes datent du début du XXe siècle: la figure 1 montre par exemple une carte topographique datant de 1914, correspondant à la région de Vellore dans l'état du Tamil Nadu, qui a été utilisée dans notre travail.
Figure 1 : Carte topographique de la région de Vellore (Tamil Nadu, Inde), 1914-15.
La seconde solution repose sur l’utilisation des cartes du recensement (Figure 2) qui présentent l'avantage de fournir une localisation exhaustive des unités de recensement, à savoir les villages fiscaux (revenues villages). Ces cartes censitaires demeurent grossières et ne permettent pas de géoréférencement direct. Elles demandent par conséquent un travail minutieux de recomposition de l’information. Notons enfin que ces cartes sont souvent publiées tardivement après le recensement, les dernières parutions pour le recensement de 1991 datant d’août 2000.
Figure 2 : Localisation des localités du taluk de Vellore (Tamil Nadu, Inde) d'après la carte du recensement de 1981.
Vu l’ampleur du travail, la mise en place d’une base de données géoréférencée s’avérait donc une tâche de longue haleine. Il a fallu en premier lieu saisir la localisation de tous les villages individuellement. Cette seule entreprise a pris de nombreux mois. En second lieu, on a géoréférencé les cartes des quelque 712 taluks composant l'Inde du sud, en utilisant les cartes topographiques parfois anciennes pour localiser certains points de repère figurant sur les cartes du recensement. Enfin, on a assemblé les cartes des villages de tous les taluks en une carte unique sans chevauchement ni décalage.

Les systèmes d’information géographique (SIG) après géoréférencement (figure 3) des différents fonds autorisent l’assemblage de cartes venues de sources différentes et la mise à jour ultérieure des informations. En effet, à l’intérieur d’un SIG, les objets sont localisés dans un système de projection universel. Ce travail fut long, associant saisie, cartographie et calage des cartes numérisées sur les fonds géoréférencés disponibles. A l'issue de deux ans de préparation, les 75 000 villages du Sud de l’Inde ont finalement été rassemblés sur un SIG intégrant l'ensemble. Cette base originale est sans équivalent ailleurs en Inde. Les informations du recensement de 1991 ont été associées à chacun de ces villages. Les applications dans différents champs scientifiques sont très importantes, et plusieurs travaux les exploitent déjà dans différents domaines comme nous l'illustrons dans les dernières sections de cet article.
Figure 3 : Recalage de la carte des localités (Figure 2) sur la carte topographique (Figure 1).
Quelques étapes de ce travail méritent d'être mentionnées. Ainsi, un premier test a été initialement conduit à l'échelle d'un district (celui de Vellore figurant sur les cartes précédentes), afin de valider la procédure de saisie et la qualité des informations statistiques attachées aux villages du recensement de 1991 (Oliveau, 1998). Le résultat ayant été positif, la saisie de tous les villages a commencé.

Dans le même temps, l'assemblage des fichiers statistiques mis à disposition par le Census of India (environ 400 fichiers pour l'ensemble de l'Inde du sud) a fait apparaître de nombreux problèmes statistiques qu'il a fallu corriger. Ensuite, la mise en correspondance des villages du recensement et des localisations a fait apparaître de nouvelles difficultés. Ainsi, de nombreux villages étaient absents des cartes, et cela a été particulièrement vrai dans les zones tribales mal couvertes par l'administration. De plus, la transcription en anglais des noms locaux (quatre langues et alphabets principaux coexistent en Inde du sud) crée de multiples toponymes ambigus. La bonne connaissance du terrain par les techniciens et des vérifications auprès des bureaux régionaux du recensement ont pallié une partie de ces problèmes.

Un des choix majeurs lors de l’élaboration de la base de données a été le mode de représentation des villages. La forme ponctuelle a été choisie contre les polygones pour trois raisons. Tout d’abord, les limites des villages fournies par le census ne paraissaient pas fiables. Des comparaisons entre la surface des villages donnée par le recensement et mesurée par le SIG ont montré la fragilité de cette information. Ensuite, l’évolution future de la base de données a été jugée plus aisée si les entités étaient représentées par des points que si elles ne l'étaient par des surfaces. En effet, l’apparition ou la disparition d’une nouvelle entité administrative se traduit par l’apparition ou la disparition d’un point. La cartographie globale ne varie donc pas. Par contre, dans une représentation polygonale, le moindre changement entraîne la nécessité de modifier les entités jouxtant le polygone créé ou enlevé. Enfin, à l’échelle de toute l’Inde du Sud, la représentation cartographique des villages demande un tel degré de généralisation qu’une tessellation de la base de points donne un résultat très satisfaisant.
Progressivement, de nouvelles couches de données ont été intégrées en provenance d'autres sources disponibles. La base de données, inédite en Inde, qui a vu le jour après deux ans offrait donc une mine incomparable d'informations, couvrant les quatre états de l’Inde du Sud: Andhra Pradesh, Karnataka, Kerala et Tamil Nadu ainsi que le territoire de Pondichéry. Quelques chiffres résument l’étendue du système: la superficie couverte est de l’ordre de 636 000 Km², pour une population de 223 384 786 personnes en 2001, répartie entre 75 523 villages et 843 unités urbaines (en 1991). A chaque unité administrative sont liées 130 attributs concernant des données socio-économiques (alphabétisation, activités professionnelles etc.) et une quarantaine concernant les infrastructures villageoises et l'utilisation du sol. En plus de ces couches aux échelons villageois et urbains, les données au niveau des taluks et des districts ont été agrégées pour des études plus larges. De même, une couche concernant le réseau routier et ferroviaire a été rajoutée, par croisement des informations disponibles dans le recensement et dans diverses cartes privées. La couverture hydrographique (notamment à l’aide du DCW5) et des données concernant l’altitude ont aussi été ajoutées. Un exemple du SIG obtenu est repris sur la figure 4 qui couvre la frontière entre les états du Kerala et du Karnataka. On y relève notamment l'inégale répartition du maillage villageois, très dense dans la région de Mysore au Karnataka et beaucoup plus espacé au Kerala, dont le peuplement se caractérise par des villages de très grande taille démographique.
Figure 4 : Localisation des villages du recensement de 1991 sur la frontière entre Karnataka et Kerala, Inde.
Un point important mérite d’être souligné. Si le SIG ainsi créé est déjà relativement large, il a été conçu pour pouvoir être mis à jour et complété ultérieurement. Une première mise à jour a commencé avec la publication des données du recensement de 2001. Les premiers résultats concernant les districts et les villes sont parus et ont été intégrés. Mais le géoréférencement permet aussi l’intégration d’autres sources comme des fonds vectoriels (comme le DCW), raster ou des images satellites. Nous pouvons toutefois, en conclusion, souligner quelques-unes des limites de l'exercice, qui sont de trois ordres.

L’information ne pouvant pas être produite en temps réel, et les ressources étant tout de même limitées, les données et les fonds de cartes avaient déjà sept ans lors du démarrage du projet. Ils en ont dix aujourd’hui, et cela constitue une première limite, relative, à leur utilisation. Les situations locales ont naturellement évolué, et cela est d'autant plus vrai que les infrastructures et la démographie sont des dimensions particulièrement dynamiques en Inde du sud. Ainsi, par exemple, la route côtière qui relie depuis 1999 Chennai (Madras) à Pondichéry et les nombreuses bretelles qui contournent aujourd’hui les agglomérations manquent aux fonds originaux utilisés.

Le recensement étant la seule source exhaustive à l’échelle villageoise, la deuxième limite réside dans la source unique des données. Les vérifications et corrections possibles restent limitées. Nous avons effectué une série de tests statistiques6, des tests logiques sur les données ainsi que des vérifications croisées entre les données numériques et les publications sur papier, quand elles étaient disponibles. La base statistique finale du South India Fertility Project, si elle n’est pas parfaite, est bien meilleure que les publications du recensement.

La troisième limite est d’ordre cartographique. Les sources étant diverses et parfois de qualité moyenne, l’erreur de précision finale, basée sur des vérifications faites sur le terrain avec un GPS, est inférieure à 500 mètres, pour un territoire s’étendant sur 1400 kilomètres du nord au sud. Elle est souvent inférieure à 250 mètres, mais des dérapages sont vraisemblables comme dans les régions tribales d'Andhra Pradesh figurant sur la figure 7. La précision générale de la base de données reste satisfaisante et autorise les traitements spatiaux que nous effectuons (cf. infra). Il convient d'ailleurs de rappeler que les sources cartographiques informatisées sur la population indienne sont quasi-inexistantes. Une source comme le DCW est moins précise (sa définition est de 1 : 1 000 000), plus ancienne (les relevés pour l’Inde datent des années 1970) et contient plus d’erreurs: le repérage à partir d’images satellites ne « voit » pas les infrastructures existantes sous les végétaux (routes en forêt ou bordées d’arbres), de même qu’il n’est pas capable de différencier les infrastructures abandonnées de celles encore utilisées7.


  1. La diffusion par cdrom et Internet


Une fois la base de données construite, son exploitation a commencé de façon systématique dans le cadre de projets scientifiques variés que nous décrivons plus bas. Dans le même temps, l'équipe a été rapidement soumise à des requêtes incessantes d’information géographique et statistique de toute nature. Il est donc apparu nécessaire de développer des instruments de communication et de restitution des données pouvant satisfaire les besoins des chercheurs ou d'autres secteurs (ONG, administrations, entreprises privées). Le volume de l'information interdisait une mise à disposition sur Internet de l'ensemble de la base, à moins de limiter les consultations à des échantillons très réduits ou à des utilisateurs très bien équipés.

Il a donc été décidé d’utiliser un cdrom comme mode de diffusion de la base, auquel serait adjoint un outil de consultation cartographique. Le projet SIPIS (South India Population Information System), lancé en janvier 2000, a duré moins d'un an, en raison de l'état presque achevé de la base de données. Il a été consacré à l'état du Tamil Nadu et soutenu par un financement du Fond des Nations Unies pour la Population (FNUAP). L'effort a avant tout porté sur le développement d'un outil convivial de consultation, permettant de passer aisément des données aux cartes. Du point de vue de l’information géographique, ce projet nécessitait la production de nouvelles données, calculées à partir des données brutes du recensement, afin que l’utilisateur final n’ait qu’à appuyer sur un bouton pour obtenir une information construite comme un indice d'alphabétisation ou une carte des frontières administratives. Toutes les informations statistiques ont été regroupées en grandes familles (données sociales, économiques, d’emploi, d’infrastructure, etc.). De même, quelques cartes de synthèse sont fournies en format raster (alphabétisation, fécondité…) afin d’aider l’utilisateur à identifier les tendances régionales.
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