A Maya predictive model
A study on the use of Geographic Information Systems in a multi-scale archaeological project
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2. Analysis of the repartition of the sites

Le modèle suivant est utilisé pour une génération aléatoire des sites sur la zone d'étude dans ArcGis avec la symbolisation et les couleurs par défaut :

Une distance minimale de quarante mètres entre deux sites est respectée dans chacun des cas, et les unités sont créées séparément pour chacune des classes. Une colonne « classe » comporte le numéro de celles-ci pour les identifier facilement après fusion des différentes tables obtenues. Un champ « rang » est alors ajouté, et les points sont classifiés grâce à la table de répartition.

Répartition des rangs de sites (zone d'étude)
Classe# Rang 0# Rang 1# Rang 2# Rang 3# Rang 4# Rang 5
122900000
24 5021 3513 60245000
31 6321811 572000
47 9162 0474 2311 36500
510 5681 23914 6121 631196130
Total24 8474 81924 0173 446196130
Table 8: répartition des sites par rang et par classe

Les sites produits sont plus intéressants s'ils présentent la réelle occupation des sols plutôt qu'une simple représentation ponctuelle. Pour cela, un jeu de données composé de polygones est créé par l'application de tampons autour des sites propagés. Les valeurs des rayons de ceux-ci proviennent du tableau ci-dessous donnant le diamètre moyen des sites calculé en fonction de leur rang. Il faut souligner ici le diamètre important des sites de rang 5, valant près de 60 m. La distance minimale entre deux sites étant de 40 m, des problèmes de chevauchement peuvent apparaître. Un site de classe 4 doit par exemple se situer à au moins 53 mètres d'un site de classe 5 pour ne pas l'intersecter.

Rang des sites012345
Diamètre moyen (m)112023384759
Classe de probabilité12345
Distance entre URO-68604740

La solution apportée à ce problème intervient lors de l'attribution des rangs. Deux colonnes supplémentaires sont ajoutées pour cela :

Il est dès lors possible d'attribuer les rangs 4 et 5 aux sites ayant les plus grandes valeurs de distance au plus proche voisin, ce qui permet d'éviter tout chevauchement.

Cependant, un second problème apparaît : la propagation est effectuée séparément pour chacune des cinq classes de probabilités afin de satisfaire aux densités respectives. Cela signifie que la valeur minimale de 40 m entre deux unités est respectée au sein d'une même classe, mais pas forcément entre deux classes différentes.

Un site situé en classe 3 peut par exemple se retrouver à quelques mètres seulement d'un site de classe 2, et quelques soient leurs rangs ils se chevaucheront donc. Rien ne peut être fait dans le cadre de la méthode utilisée pour éviter cela, un traitement a posteriori est donc effectué : une topologie détectant les chevauchements est appliquée au jeu de données, et les douze problèmes identifiés sont corrigés manuellement et les distances recalculées.

Le résultat est donc un fichier contenant 57 455 sites complètement renseignés et répondant aux exigences du modèle. La carte de rendu est disponible en Annexe 24 : modèle de propagation des sites (seconde version). La lecture de celle-ci est plus simple que celle des cartes de probabilités ou de densités, et elle permet de visualiser l'occupation approximative du terrain. Il apparaît ainsi que dans les zones à très faible attractivité, seuls quelques sites peuvent être trouvés : ceux-ci sont exclusivement des structures temporaires, dont la grande diagonale mesure en moyenne onze mètres.

Il est intéressant de constater cependant que la répartition actuelle ne correspond pas encore à la réalité. Le transect de Barton Ramie comporte par exemple 259 sites dans la réalité, alors que la propagation en crée 296. Ces unités sont d'après le docteur Ford différentes de celles des autres transects : la distance moyenne à leur plus proche voisin valant 48 mètres est en effet plus importante que celle trouvable ailleurs au niveau de la classe 5 et valant 31 mètres.

Ces familles disposaient donc de plus de terrain, et la proportion de poteries peintes trouvées dans cette zone est également supérieure à la normale. Le fait que cet endroit soit apparemment propice à la culture du cacao qui était une monnaie utilisée par les Mayas pourrait expliquer ces différences, les habitants bénéficiant d'une sorte de traitement de faveur. Aucune des données disponibles ne permet d'intégrer ce paramètre à cette étude pour différencier ces sites.

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