Interpolation spatiale utilisant des caractéristiques de surface : Une revue des méthodes et des opportunités utilisant de nouvelles formes de données avec des illustrations codées

Résumé Cet article fournit une revue de haut niveau des différentes approches pour l'interpolation spatiale utilisant des caractéristiques de surface. Il les regroupe en celles qui utilisent des données accessoires pour contraindre ou guider l'interpolation (dasymétrique, statistique, pondérée par les rues et basée sur des points), et celles qui ne le font pas mais développent et affinent des procédures d'allocation (zone à point, pycnophylactique et pondération de zone). Chaque approche est illustrée en étant appliquée à la même étude de cas. L'analyse est élargie pour examiner les opportunités provenant des nombreuses nouvelles formes de données spatiales générées par les activités quotidiennes comme les médias sociaux, les enregistrements, les sites offrant des services, les microblogs et la détection sociale, ainsi que les activités de VGI intentionnelles, soutenues par des technologies omniprésentes habilitées par le web et le GPS. Ici, des données sur des propriétés résidentielles d'un site commercial ont été utilisées comme données accessoires. Dans l'ensemble, les interpolations utilisant de nombreuses nouvelles formes de données fonctionnent aussi bien que les données traditionnelles et formelles, mettant en évidence les opportunités analytiques en tant qu'informations accessoires pour l'interpolation spatiale, et pour soutenir l'analyse spatiale de manière plus générale. Cependant, l'étude de cas a également souligné la nécessité de considérer l'exhaustivité et la représentativité de ces données. Le code R utilisé pour générer les données, développer l'analyse et créer les tableaux et figures est fourni.