Une adaptation de la régression bidimensionnelle aux polygones : un exemple en cognition spatiale

Résumé Fr En Zh

La régression bidimensionnelle est une méthode statistique utilisée pour comparer deux surfaces. Elle s’appuie sur l’ajustement des positions de deux semis de points homologues structurant les deux surfaces à comparer. Les résultats de la régression bidimensionnelle concernent alors uniquement les points en question. L’article présente une méthode permettant d’étendre les résultats à des polygones, notamment dans un contexte cartographique. Elle complète pour cela la régression bidimensionnelle par deux interpolations successives. Pour illustrer ses possibilités, la méthode est appliquée à la restitution cartographique des représentations cognitives de fragments forestiers en Thiérache (France).

Bidimensional regression is a statistical method used to compare two surfaces. It is based on the adjustment of the positions of two clouds of homologous points structuring the two surfaces to compare. The results of the bidimensional regression only concern the clouds of points in question. The article presents a method to extend the results to polygons, especially in a mapping context. For this purpose, it complements the bidimensional regression by two successive interpolations. To illustrate its possibilities, the method is applied to the mapping of cognitive representations of forest fragments in Thiérache (France).

二维回归是一种比较两个平面的统计学方法。该方法调整两个由星云状的点组成的平面进行比较。二维回归的结果只涉及了组成平面的点。本文介绍了一种将结果扩展到多边形的方法，尤其能够被用于制图的过程中。 为此，它通过两个连续的插值来补充二维回归。 为了说明其可行性，本文应用该方法绘制了Thiérache（法国）的森林碎片化的认知表征（cognitive representation）。