1. Contexte et justification

 

Dans un monde de plus en plus orienté vers l’utilisation des données, les Systèmes d’Information Géographique (SIG) et l’analyse de données spatiales jouent un rôle crucial dans la prise de décision dans divers secteurs tels que l’aménagement du territoire, la gestion des ressources naturelles, l’urbanisme, la santé publique, et bien d’autres. L’importance des données géographiques s’accompagne de la nécessité d’outils performants pour la collecte, la gestion, l’analyse, et la visualisation de ces données.

Selon un rapport de MarketsandMarkets, le marché mondial des SIG devrait passer de 8,1 milliards USD en 2020 à 14,5 milliards USD d’ici 2025, avec un taux de croissance annuel de 12,4%. Cette expansion est due à la demande croissante d’outils de cartographie numérique et de gestion des données géospatiales dans des secteurs variés tels que l’agriculture, l’énergie, la logistique et la gestion des risques naturels. Ces chiffres témoignent de l’importance grandissante des SIG dans les processus décisionnels basés sur des données précises et fiables.

• De plus, l’essor de l’analyse de données et de la télédétection a permis d’automatiser et d’améliorer la précision des processus de décision. Aujourd’hui, les organisations utilisent des outils sophistiqués pour non seulement collecter des données, mais aussi les analyser de manière plus intelligente. Dans ce contexte, la formation en SIG, en collecte de données avec des outils comme KoboToolbox, et en analyse avancée avec Python devient une nécessité pour tous les professionnels impliqués dans la gestion et l’analyse de données géospatiales.

 

1. Objectifs de la formation

 

L’objectif de cette formation est de renforcer les capacités des professionnels et des organisations dans l’utilisation des logiciels SIG, des outils de collecte de données, et des outils d’analyse pour des applications pratiques dans différents secteurs. À travers cette formation, les participants apprendront à :

• Collecter des données sur le terrain efficacement grâce à KoboToolbox, un outil utilisé dans de nombreux projets humanitaires et de développement.
• Analyser et visualiser des données géospatiales avec des logiciels tels que QGIS et ArcGIS.
• Automatiser l’analyse de données spatiales et développer des modèles prédictifs à l’aide de Python, un langage polyvalent et largement utilisé dans l’analyse des données.

 

• 90% des données collectées aujourd’hui comportent une composante spatiale, rendant l’utilisation des SIG indispensable dans divers secteurs.
• En 2023, 80% des projets humanitaires ont utilisé des outils de collecte mobile comme KoboToolbox pour recueillir et analyser des données en temps réel sur le terrain.
• D’ici 2025, plus de 70% des entreprises à travers le monde utiliseront des outils d’analyse géospatiale pour optimiser leurs processus décisionnels.
• Géographes : Professionnels de la géographie impliqués dans l’analyse des territoires, des dynamiques spatiales et des ressources naturelles.
• Professionnels du développement et de l’humanitaire : Chargés de projet, coordinateurs et gestionnaires d’ONG utilisant les SIG pour la planification et le suivi de projets.
• Urbanistes et aménageurs du territoire : Urbanistes, architectes et ingénieurs civils impliqués dans la planification des infrastructures et l’aménagement durable.
• Ingénieurs environnementaux et agronomes : Spécialistes en gestion des ressources naturelles, agriculture de précision et préservation des écosystèmes.
• Chercheurs et universitaires : Chercheurs en géographie, sciences environnementales, climatologie, et domaines liés à l’analyse géospatiale.
• Spécialistes en gestion des risques et des crises : Professionnels impliqués dans la gestion des risques naturels et des crises humanitaires.
• Entreprises de logistique et de transport : Professionnels utilisant les données géospatiales pour optimiser les réseaux de transport et les services.
• Institutions publiques et locales : Agents des administrations publiques en charge de la gestion territoriale, du cadastre et des politiques publiques.
• Analystes de données et développeurs : Analystes et data scientists intégrant des outils géospatiaux dans leurs analyses, notamment via Python.

 

 

• PUBLIC CIBLE

Cette formation s’adresse aux personnes souhaitant acquérir des compétences pratiques en cartographie numérique et en analyse de données géospatiales pour des applications dans divers domaines tels que l’agriculture, la gestion des ressources naturelles, l’urbanisme et le développement durable. Plus specifiquement la formation s’adresse à :

• Professionnels en gestion de projets
• Géographes et cartographes
• Ingénieurs et techniciens en génie civil et aménagement du territoire
• Chercheurs et étudiants en sciences environnementales
• Spécialistes en agriculture et agronomie
• Décideurs et planificateurs urbains Analystes de données et experts en IT
• Organisations humanitaires et ONG

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Les modules de la formation

 

Module : Concepts Théoriques en SIG et Cartographie

1. Introduction aux Systèmes d’Information Géographique (SIG)

• Définition des SIG : Explication des SIG comme système permettant de capturer, stocker, analyser, gérer et visualiser des données géoréférencées.
• Évolution des SIG : Historique des SIG, du développement initial aux outils modernes.
• Composantes d’un SIG : Logiciel, matériel, données, méthodes et utilisateurs.

2. Les Concepts Fondamentaux des SIG

• Données spatiales : Différence entre données raster et vectorielles.
• Systèmes de coordonnées et projections cartographiques : Compréhension des systèmes de référence (WGS 84, Lambert, UTM, etc.) et des projections cartographiques pour représenter la surface terrestre.
• Modèles de données géographiques : Notions de topologie et de relations spatiales (adjacence, proximité, intersection, etc.).
• Sources de données géospatiales : Télédétection, GPS, relevés terrain, bases de données géospatiales.

3. Les Fondements de la Cartographie

• Principes de la cartographie : Représentation visuelle des données géographiques sur une carte.
• Éléments essentiels d’une carte : Titre, échelle, légende, orientation, source des données.
• Types de cartes : Cartes topographiques, thématiques, choroplèthes, cartes de densité.
• Généralisation cartographique : Simplification des détails géographiques tout en conservant la signification des données.

4. Systèmes de Projection et Référence Géographique

• Géodésie et forme de la Terre : Concepts de l’ellipsoïde, géoïde et sphère.
• Projection cartographique : Comprendre les déformations créées par la projection d’une surface sphérique sur une carte plane.
• Choix de la projection : Sélection des projections adaptées à différentes régions géographiques et à des usages spécifiques (exemple : Mercator pour la navigation, Lambert pour les cartes régionales).

5. Acquisition et Qualité des Données Géospatiales

• Sources et méthodes d’acquisition : Télédétection, GPS, SIG participatifs, drones, satellites.
• Précision et exactitude des données : Différence entre précision absolue et relative, évaluation des erreurs de mesure et de collecte.
• Qualité des données : Importance de la métadonnée pour assurer la traçabilité et l’évaluation des données géospatiales.

6. Analyse Spatiale et Modélisation

• Principes de l’analyse spatiale : Analyse des distributions spatiales, mesures de distance, calcul des surfaces, interactions spatiales.
• Concepts de buffer, superposition et jointures spatiales : Utilisation d’opérations géospatiales pour analyser la relation entre différentes entités géographiques.
• Modélisation spatiale : Introduction aux modèles numériques de terrain (MNT), modélisation des flux, des risques naturels et des impacts environnementaux.

7. Applications des SIG dans Divers Secteurs

• Urbanisme et aménagement du territoire : Utilisation des SIG pour la planification des infrastructures, l’aménagement des villes et la gestion des ressources.
• Gestion des ressources naturelles : Cartographie des forêts, gestion des bassins versants, surveillance de la biodiversité.
• Santé publique : Suivi des épidémies, localisation des infrastructures sanitaires, analyse des besoins en termes de couverture médicale.
• Humanitaire et gestion des crises : Utilisation des SIG pour la gestion des catastrophes naturelles, la planification des secours et la cartographie des populations vulnérables.

8. Éthique et Questions Légales en SIG

• Problèmes de confidentialité : Collecte et usage des données personnelles dans les SIG (ex. : surveillance à travers les données GPS).
• Partage et accessibilité des données géospatiales : Questions sur l’open data et la mise à disposition des informations géospatiales.
• Propriété des données géospatiales : Droits d’auteur, licences et législation autour des données SIG.

 

Introduction à ArcGIS et à l’interface

• Présentation du logiciel et de ses principales fonctionnalités.
• Compréhension de l’interface utilisateur et des différents outils.
• Gestion des projets et des fichiers SIG.

2. Gestion des données spatiales

• Types de données (raster, vectorielles).
• Chargement et manipulation des données spatiales.
• Conversion de données (CSV, Excel, Shapefile, etc.).

3. Systèmes de projection et géoréférencement

• Comprendre les systèmes de projection et les coordonnées.
• Projection des données et transformation des systèmes de coordonnées.
• Géoréférencement des images raster.

4. Création et édition de couches vectorielles

• Création de shapefiles et de géodatabases.
• Digitalisation de données (points, lignes, polygones).
• Mise à jour et modification des attributs et des géométries.

5. Analyse spatiale de base

• Utilisation des outils d’analyse (intersections, buffers, unions, etc.).
• Calcul de distances et analyse des proximités.
• Jointures spatiales et analyse des attributs.

6. Cartographie et visualisation des données

• Symbolisation des couches et des données attributaires.
• Création de cartes thématiques (choroplèthes, cartes de densité).
• Légendes, étiquettes et annotations.
• Exportation des cartes en format imprimable et numérique (PDF, JPEG).

7. Analyse raster et traitement d’image

• Manipulation des données raster.
• Analyse topographique (MNT, courbes de niveau).
• Calcul des surfaces, des pentes et des expositions.
• Classification des images satellites.

8. Création et gestion de géodatabases

• Introduction aux géodatabases.
• Stockage des données spatiales et gestion des ensembles de données.
• Intégration des bases de données relationnelles dans ArcGIS.

9. Modélisation et automatisation des processus avec ModelBuilder

• Utilisation de ModelBuilder pour automatiser les tâches.
• Création de flux de travail automatisés pour des analyses répétitives.
• Introduction à l’intégration de scripts Python pour étendre les capacités d’ArcGIS.

10. Analyse avancée et géotraitement

• Outils d’analyse spatiale avancée (Analyse des surfaces, interpolations).
• Analyse réseau (chemins optimaux, service de localisation).
• Géocodage et géolocalisation à partir d’adresses ou de coordonnées.

11. Partage et publication des cartes avec ArcGIS Online

• Introduction à ArcGIS Online et à la cartographie web.
• Création de cartes interactives et tableaux de bord.
• Publication de services en ligne et partage des projets.

Introduction à KoboToolbox

• Présentation générale de KoboToolbox et de ses fonctionnalités.
• Contexte d’utilisation (collecte de données sur le terrain, travail humanitaire, projets de développement).
• Inscription et configuration du compte KoboToolbox.

2. Création et gestion des formulaires de collecte de données

• Conception de formulaires en ligne avec des questions géolocalisées (point GPS).
• Ajout de différents types de questions : choix multiples, textes, images, vidéos, coordonnées GPS.
• Validation des formulaires et gestion des contraintes (questions obligatoires, logiques conditionnelles).

3. Collecte de données géospatiales avec KoboCollect

• Utilisation des dispositifs mobiles pour collecter des données géoréférencées.
• Capturer des points GPS, des lignes et des polygones sur le terrain.
• Gestion des erreurs de positionnement GPS et optimisation de la précision des données collectées.

4. Importation et exportation de données géospatiales

• Exportation des données collectées (au format CSV, Excel, GeoJSON, etc.).
• Importation des données dans des logiciels SIG comme QGIS ou ArcGIS.
• Nettoyage et structuration des données géospatiales pour l’analyse dans les SIG.

5. Visualisation des données géolocalisées dans KoboToolbox

• Affichage des points GPS collectés sur des cartes intégrées dans KoboToolbox.
• Création de tableaux de bord pour la visualisation rapide des données géospatiales.
• Visualisation des distributions géographiques des données collectées sur des cartes interactives.

6. Utilisation des métadonnées géospatiales dans KoboToolbox

• Utilisation des métadonnées GPS : altitude, précision du GPS, vitesse de déplacement.
• Extraction des métadonnées pour des analyses plus détaillées dans les SIG.
• Utilisation des métadonnées pour valider la qualité et la fiabilité des données collectées.

7. Intégration avec QGIS et ArcGIS pour l’analyse spatiale

• Importation des données géolocalisées collectées avec KoboToolbox dans QGIS ou ArcGIS.
• Analyse des données géospatiales dans les SIG (calcul des distances, analyse des zones, intersections, etc.).
• Production de cartes thématiques et intégration des données collectées dans des projets SIG existants.

 

Introduction à Python et à son environnement

• Présentation de Python et de ses applications en SIG et analyse de données.
• Installation et configuration de l’environnement de développement (Jupyter Notebook, Anaconda).
• Utilisation des bibliothèques Python (Pandas, NumPy, Matplotlib) pour l’analyse de données.

2. Manipulation des données avec Pandas

• Introduction à la bibliothèque Pandas pour le traitement des données tabulaires.
• Chargement et manipulation des données (CSV, Excel, GeoJSON).
• Nettoyage des données et gestion des données manquantes.
• Fusion, jointure et agrégation de données en fonction des attributs géospatiaux.

3. Analyse et visualisation des données géospatiales avec GeoPandas

• Introduction à GeoPandas pour le traitement des données géospatiales en Python.
• Lecture et manipulation des shapefiles, GeoJSON et autres formats géospatiaux.
• Opérations géospatiales (intersection, union, buffer, etc.).
• Jointures spatiales pour combiner des données géographiques et attributaires.

4. Visualisation des cartes avec Matplotlib et Folium

• Création de cartes simples et thématiques avec Matplotlib et GeoPandas.
• Visualisation interactive des données géospatiales avec Folium.
• Superposition des couches géographiques sur des cartes de base (OpenStreetMap).
• Ajout de points, polygones et autres formes géométriques sur des cartes interactives.

5. Traitement des données raster avec Rasterio

• Introduction à Rasterio pour la manipulation des données raster.
• Lecture et écriture de fichiers raster (formats GeoTIFF, etc.).
• Calcul des statistiques sur les données raster (moyennes, déviations, etc.).
• Extraction des valeurs raster en fonction des emplacements géospatiaux (interpolation, extraction des valeurs).

6. Analyse spatiale avancée avec Shapely

• Introduction à Shapely pour les opérations géométriques et spatiales.
• Manipulation des objets géométriques (points, lignes, polygones).
• Opérations géométriques : intersections, buffer, distance entre objets, etc.
• Utilisation de Shapely avec GeoPandas pour des analyses spatiales avancées.

7. Automatisation des tâches SIG avec Python

• Automatisation des processus SIG courants avec des scripts Python.
• Utilisation des boucles et des fonctions pour traiter des séries de données géospatiales.
• Génération automatique de cartes et d’analyses répétitives avec des workflows personnalisés.

8. Extraction et traitement des données GPS

• Lecture des données GPS depuis des fichiers (CSV, GPX).
• Traitement des données de localisation : extraction des coordonnées, nettoyage des points GPS erronés.
• Analyse des trajets et itinéraires avec des données GPS en utilisant Pandas et GeoPandas.

9. Introduction à l’API ArcPy pour l’intégration avec ArcGIS

• Présentation de l’API ArcPy pour l’automatisation dans ArcGIS avec Python.
• Script d’automatisation des tâches dans ArcGIS (création de buffers, extraction des données).
• Intégration de Python avec ArcGIS pour le traitement et l’analyse des données.

10. 10. Machine Learning et analyse prédictive pour les données géospatiales

• Introduction aux algorithmes de Machine Learning appliqués aux données géospatiales.
• Utilisation de scikit-learn pour les analyses prédictives.
• Applications du Machine Learning à l’analyse des données environnementales, la modélisation spatiale et la prévision des tendances géographiques.

 

1. Livrable

 

 

Les participants ont droit au livrables suivants :

1. Certificat en SIG & cartographie
2. Certificat en collecte et analyse de données géospatiales
3. Les enregistrements vidéo livrés après chaque séance de cours
4. Les supports PDF et PowerPoint
5. Les logiciels

 

VI.            Coût et modalité de payement

 

La formation coûte 100 000 FCFA payable selon les modalités suivantes :

Frais d’inscription : 15 000 FCFA

Première tranche : 55 000FCFA (payable avant le démarrage des cours)

Deuxième et dernière tranche : 30 000 FCFA (payable après un mois de cours)