PLAN DE COURS
Automne 2008

SPAT
Processus spatiaux

Enseignant : Téléphone : 04 76 82 57 69
Bureau : BSHM-263

THÈMES ABORDÉS

1 Partie I

1.1 Tests de l’hypothèse Poissonienne :

par les interdistances ; par les plus petites distances ; par les distances au plus proche voisin ; par le vide ; par les quadrats.
Exemples : trois jeux des données tests.

1.2 Quelques notions fondamentales :

définition d’un processus ponctuel ; stationnarité, isotropie, ergodicité ; intensité et mesure moments ; introduction heuristique mesure de Palm, fonction K. Exercices sur le processus ponctuel de Poisson homogène

1.3 Corrections d’effet de bord :

minus sampling, périodique, toroïdale, isotrope.
Exemples pour l’estimation de la fonction K.

1.4 Processus ponctuels non stationnaires

Exemples : Poisson inhomogène, Cox.

1.5 Opérations sur les processus ponctuels :

amincissement, agrégation, superposition
Exemples : processus de Matern, de Neyman Scott.

1.6 Processus ponctuels Markoviens et de Gibbs :

  1. notion de clique et de voisinage ;
  2. fonction d’interaction, Markovienne ;
  3. théorème d’Hammersley-Clifford.

Exemples : Strauss, Lennard Jones, interaction de surface.

1.7 Compléments :

méthodes d’estimation et de simulation.

2 Partie II : Champs sur réseau

2.1 Potentiel et spécifications

2.2 Champ de markov et champ de Gibbs

2.3 Les auto modèles de Besag

2.4 Les fameux modèles d’Ising et de Potts.

3 PARTIE III : Géostatistique

3.1 Hypothèses de stationnarité, intrinsèque

3.2 Fonction de covariance et variogramme

3.3 Le krigeage

3.4 Covariogramme, cokrigeage

3.5 Géostatistique non linéaire

3.6 Cadre multiGaussien.

4 Compléments

Les parties I 1,2,6 II,1,2,4 III,1,2,3 seront traitées en priorité, les autres parties plus brièvement compte tenu d’un volume de 24 heures.

Quelques domaines d’applications :

  • Agriculture-forêt : interaction plantes-animaux, compétition entre espèces, effet du milieu sur la prolifération de population.
  • Géologie : estimation des gisements, des réservoirs pétroliers.
  • Pêche : estimation des stocks de pêche.
  • Climatologie, météorologie : estimation précise de la pluviométrie, de la température, prévalence des orages.
  • Environnement : dispersion des polluants(air-eau), contamination des sols.
  • Géographie : répartition des populations, disposition des villes, archéologie.
  • Biologie : dispersion des cellules biologiques, migration des espèces.
  • Astronomie : arrangement des galaxies.
  • Microscopie : structure des roches, des métaux, des tissus céllulaires.
  • Stéréologie : reconstitution des caractéristiques d’objets à trois dimension à partir de coupes.
  • Analyse d’image : débruitage, déconvolution, segmentation, reconnaissance de formes( ex : tomographie, traitement automatique d’images.
  • Physique : croissance des cristaux, propriétés des matériaux, des alliages, ferromagnétisme...

Références

    BIVAND, R. S., PEBESMA, E. J. et MEZ-RUBIO, V. (2008). Applied Spatial Data Analysis with R. User R ! New York : Springer.

    CHRISTAKOS, G. (2000). Modern Spatiotemporal Geostatistics. London : Oxford University Press.

    CRESSIE, N. (1991). Statistics for spatial data. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics : Applied Probability and Statistics. New York : John Wiley & Sons Inc. A Wiley-Interscience Publication.

    DALEY, D. J. et VERE-JONES, D. (1988). An introduction to the theory of point processes. Springer Series in Statistics. New York : Springer-Verlag.

    DIGGLE, P. J. (1983). Statistical analysis of spatial point patterns. Mathematics in Biology. London : Academic Press Inc. [Harcourt Brace Jovanovich Publishers].

    DIGGLE, P. J. et MILNE, R. K. (1983a). Bivariate Cox processes : some models for bivariate spatial point patterns. J. Roy. Statist. Soc. Ser. B, 45, 11–21.

    ——— (1983b). Negative binomial quadrat counts and point processes. Scand. J. Statist., 10, 257–267.

    DROESBEKE, J.-J., LEJEUNE, M. et SAPORTA, G. (2006). Analyse statistique des données spatiales. Editions Technip. Montréal, Canada : Presses internalionales Polytechnique.

    GAËTAN, C. et GUYON, X. (2008). Modélisation et statistique spatiale. Mathématiques et applications. Berlin : Springer.

    GOOVAERTS, P. (1997). Geostatistics for Natural Resources Evaluation. London : Oxford University Press.

    GUYON, X. (1997). Champs aléatoire sur un réseau. Techniques stochastiques. Paris : Masson.

    ISAAKS, E. H. et SRIVASTAVA, R. M. (1990). Applied Geostatistics. London : Oxford University Press.

    MØLLER, J. et WAAGEPETERSEN, R. P. (2004). Statistical inference and simulation for spatial point processes, tome 100 de Monographs on Statistics and Applied Probability. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL.

    ——— (2007). Modern statistics for spatial point processes. Scand. J. Statist., 34, 643–684.

    RIPLEY, B. D. (1991). Statistical inference for spatial processes. Cambridge : Cambridge University Press.

    RIVOIRARD, J. (1994). Introduction to disjunctive kriging and non-linear Geostatistics. Oxford Clarendon press.

    STOYAN, D., KENDALL, W. et MECKE, J. (1995). Stochastic Geometry and Its Applications. John Wiley & Sons Inc.

    VAN LIESHOUT, M. N. M. (2000). Markov point processes and their applications. London : Imperial College Press.

    WACKERNAGEL, H. (2003). Multivariate Geostatistics. Berlin : Springer, 3e édition.