Outil de fusion de données et d'analyse de voisinages spatiaux en transport et mobilité

«L’utilisation d’outils pour intégrer et analyser des données spatiales hétérogènes est devenue essentielle dans les domaines du transport et de la mobilité. L’analyse de telles données est souvent fondée sur la caractérisation de l’environnement autour d’objets géographiques clés, comme des stations de métro, des ménages ou des stations de vélopartage. Pourtant, les méthodes actuelles rencontrent plusieurs limites, notamment en matière de reproductibilité, de flexibilité et de gestion de divers voisinages spatiaux. Ce mémoire s’inscrit dans cette problématique en proposant un outil générique de fusion de données spatiales permettant d’effectuer des analyses de voisinage à partir d’ensembles de données géographiques multiples. L’objectif principal est de développer une solution modulaire et reproductible pour créer des voisinages, effectuer des jointures spatiales, agréger des données, produire des indicateurs descriptifs à différentes échelles d’analyse et visualiser les résultats. Pour appuyer cette démarche, une revue de littérature a été conduite afin d’explorer les concepts centraux liés à la fusion de données spatiales. Cette revue couvre les types d’objets géographiques manipulés (points, lignes, polygones), les différentes définitions de voisinage (circulaire, en grille, sur réseau), les méthodes de fusion ainsi que les indicateurs fréquemment utilisés. Elle met aussi en lumière les choix méthodologiques récurrents observés dans la littérature et les défis associés à la variabilité des données spatiales en transport. La deuxième partie du mémoire décrit la structure et les composantes de l’outil développé. Celui- ci permet la définition souple de voisinages autour d’entités spatiales, l’intégration de multiples couches d’information et le calcul d’indicateurs variés. Le système repose sur une configuration transparente par fichiers YAML, un format textuel structuré et lisible qui permet de définir clairement les paramètres et d’en assurer la traçabilité. Une interface interactive facilite par ailleurs la manipulation de l’outil par les utilisateurs, sans nécessiter de compétence avancée en SIG. L’outil est pensé comme un cadre extensible, permettant d’ajouter de nouveaux types de voisinages, d’indicateurs ou de métriques au besoin. Dans une troisième partie, l’outil est mis à l’épreuve à travers une étude de cas portant sur les stations Bixi à Montréal. Un type de voisinage à vol d’oiseau et trois rayons (300 mètres, 500 mètres et 800 mètres) sont utilisés pour analyser l’environnement de ces stations. L’exercice permet de démontrer les effets du choix de voisinage sur les indicateurs calculés.

Abstract

«The integration and analysis of heterogeneous spatial data have become essential for research and planning in transportation and mobility. Many spatial analyses rely on characterizing the environment around key geographic features, such as transit stations or bike-sharing docks. However, current methods often lack flexibility, reproducibility, and transparent management of spatial neighborhoods. This research addresses these limitations by proposing a generic spatial data fusion tool designed to perform neighborhood-based analysis from multiple geographic layers. The main objective of this work is to develop a modular and reproducible solution for conducting spatial joins, aggregating information, and computing descriptive indicators at various spatial scales. To support this goal, a literature review was conducted to examine key concepts related to spatial data fusion. The review covers the types of spatial objects commonly used (points, lines, polygons), the various definitions of neighborhood (circular, gridded, network-based), common fusion methods (joins, aggregations), and indicators often mobilized in transport studies (density, accessibility, diversity, etc.). It also highlights recurring methodological choices in the literature and challenges related to spatial heterogeneity in transportation data. The second part of the thesis presents the design and implementation of the developed tool. It enables flexible neighborhood definitions, integration of multiple spatial datasets, and computation of a wide range of indicators. The system is structured around transparent configuration files (YAML), which ensure traceability and reproducibility of analysis parameters. An interactive interface allows users to operate the tool without requiring advanced GIS or programming skills. The tool is built as an extensible framework, supporting the addition of new neighborhood types, indicators, or metrics. In the third part, the tool is tested through a case study analyzing Bixi bike-sharing stations on the Island of Montreal. A circular buffer with three distance thresholds (300 m, 500 m and 800 m) is used to analyze the environment around these stations. The exercise demonstrates the effects of buffer definition on the calculates indicators.»