Visualiser les densités de population en 3D et à l'échelle mondiale


Le site de data journalisme The Pudding, qui traite des sujets d'étude sous forme visuelle, propose une très belle data-visualisation des densités de population en 3D. Matthew Daniels, qui a élaboré cette application, a représenté l'ensemble de la population mondiale sous forme de blocs 3D avec un dégradé de couleurs du vert clair au bleu foncé. Ce type de cartographie est surtout efficace pour représenter les "pics" de population dans les zones urbanisées.

Human terrain. Visualizing population in 3D (source : The Pudding)



Hyperconcentration de la population au Caire et le long de la vallée du Nil en Egypte (source : The Pudding)



Cette cartographie a été réalisée à partir de données carroyées. Chaque bloc représente une surface de 250 à 5000 mètres carrés au sol (la maille n'est donc pas homogène). Les données sont issues du Global Human Settelment Layer (données de 2015). L'intérêt de cette source est de reposer sur des données de recensement, mais aussi sur des observations à partir d'images satellites et de données prélevées directement sur le terrain (volontereed geographic information). Les méthodes et les défis posés par cette nouvelle cartographie de données multisources à une échelle de précision inférieure à un kilomètre carré sont décrits dans un article scientifique de Duncan Smith publié en octobre 2017 dans la revue Journal of Maps. Matthew Daniels a utilisé Mapbox et Google Earth Engine pour parvenir à représenter les données à ce degré inédit de granularité. La méthode employée est décrite de manière détaillée par l'auteur.

Outre la visite guidée, l'application fournit le choix entre 3 types de consultation :
- un onglet en haut au centre pour visualiser la population actuelle en 2015
- un onglet en haut à gauche pour comparer par rapport à 1990 ou 1975
- un onglet en haut à droite pour comparer les zones ayant connu une croissance ou au contraire une décroissance entre 1990 et 2015.

Ainsi pour la Chine qui compte pas moins de 100 villes supérieures à 1 millions d'habitants, la géovisualisation est particulièrement impressionnante (tout comme pour l'Inde également). Une illustration parfaite du phénomène de compressed urbanisation (Roulleau-Berge, 2018).

Les 100 villes millionnaires chinoises représentées en 3D (source : The Pudding)



Pour des villes en déclin, comme par exemple les shrinking cities au nord-est des Etats-Unis, la décrue démographique est représentée dans un dégradé d'orange. La comparaison entre Chicago et Détroit met en évidence un contraste saisissant entre l'inner city et les suburbs (cf dynamiques semblables mais aussi différentes entre les deux villes). Certains pics interrogent et invitent à effectuer des recherches complémentaires pour savoir à quoi correspondent ces pertes rapides de population : désindustrialisation plus rapide dans certaines aires ? progression des friches urbaines ?...

Comparaison du déclin démographique entre Chicago et Détroit (source : The Pudding)





L'interface est très intuitive. L'utilisateur peut jouer sur le degré d'inclinaison de la vue (en passant de la vue verticale à la vue plus oblique) pour donner plus de '"relief" à certains pôles précis ou à certaines grandes aires urbaines. On peut aussi changer l'orientation de manière à  mieux mettre en perspective les "pics" de population. Une fonction appréciable : l'effectif total de population représenté s'affiche en permanence en haut à droite de l'écran (du fait de la vue en perspective, les chiffres peuvent parfois surprendre englobant des populations à l'arrière plan non vraiment visibles à l'écran). En complément Matt Daniels présente sur le site The Pudding une page qui montre, à travers des exemples de grandes villes mondiales, l'intérêt d'utiliser la 3D pour prendre conscience de l'importance de ces "montagnes de population" à plusieurs échelles (utiliser le bouton  3D / Overead pour passer d'une vue à l'autre).


Quelques artefacts semblent subsister dans la hauteur ou la couleur des blocs qui s'affichent parfois de manière aléatoire en fonction des zooms ou qui renvoient à des problèmes de sélection des données (voir les bugs relevés par les utilisateurs sur le compte Twitter de l'auteur). Cela concerne notamment certaines capitales régionales isolées qui apparaissent parfois comme plus denses que des grandes mégalopoles.

Les fortes concentrations urbaines en Inde (source : The Pudding)


Si on zoome par exemple sur Mumbai, grande métropole indienne (plus de 20 millions d'habitants), on peut ainsi jouer sur plusieurs angles de vue. La vue verticale permet de repérer les zones les plus peuplées à l'échelle de la ville. La vue oblique en 3D donne une toute autre vision en faisant apparaître Mumbai parmi une "forêt" d'autres grandes agglomérations indiennes (en référence à la très forte urbanisation de l'Inde où les villes "moyennes" peuvent atteindre 1 million d'habitants).

Comparaison entre la vue 2D et la vue 3D pour Mumbai (source : The Pudding)




La cartographie 3D est à la mode et peut s'avérer efficace pour faire ressortir des grands contrastes. Ce type de data visualisation interactive lui donne un aspect spectaculaire : l'utilisateur est immergé et peut contempler le "spectacle" du monde comme dans un film 3D. Ces data visualisations spectaculaires sur Internet et dans les médias finissent par nous rendre addictifs. Toute la question est de savoir quelle est la plus-value réelle de ces en 3D ? Une des limites à la cartographie 3D est l'absence de repères précis : on ne dispose pas vraiment d'indication sur l'échelle choisie pour représenter ces blocs ni sur le dégradé de couleurs (pas de légende). Matthew Daniels a précisé malgré tout sa méthodologie et ses choix de symbologie sur une page plus récente. Quand on zoome ou que l'on visualise sous certains angles, les blocs verticaux peuvent s'empiler ou se chevaucher rendant l'analyse peu efficace. L'absence de repères géographiques (limites administratives ou autres) peut aussi poser quelques difficultés pour se repérer. C'est en même temps une des forces de la cartographie carroyée 3D de pouvoir montrer comment les mégapoles et autres grandes conurbations dépassent les limites administratives traditionnelles.

A partir du même jeu de données (Global Human Settlement Layer), Topi Tjukanov propose une visualisation des densités européennes en 3D en noir & blanc. L'application interactive a été réalisée à partir de Q-GIS et de son plugin QGIS2threejs.

 Densités de la population européenne en 3D (source : Topi Tjukanov)


Par comparaison, il peut être intéressant de visualiser des formes de représentation de la population en 2D comme par exemple cette carte à l'échelle mondiale (voir ci-dessous). La source utilisée (GHSL) est identique. Les densités sont représentées à une échelle d'1 km ou de 250 m en fonction du degré de zoom. La classification utilisée est non linéaire, elle repose sur un dégradé de couleurs (retour à une cartographie statistique plus classique). En cliquant sur la carte, il est possible de faire apparaître un histogramme donnant le profil des densités pour tel pays ou pour telle ville avec leur évolution dans le temps.
  
Densités de population dans le monde (source : luminocity3d.org)


Pour compléter, il existe d'autres essais de représentation de la population en 3D. La carte ci-dessous représente par exemple la répartition de la population européenne comme on le ferait sur une carte du relief. L'avantage par rapport à la cartographie précédente est de donner à voir les effectifs et les gradients (dégradé de couleurs du vert au rouge). A ce degré de généralisation, seules les très grosses concentrations démographiques sont mises en évidence. Ces gros "pics" de population peuvent troubler nos représentations habituelles.


Carte tri-dimensionnelle de la population de l'Europe en 2010 (source : Rapport EPSON Cartographic Langage, p 43)


Cette carte tridimensionnelle représente la population totale en Europe en 2010. Elle est construite à partir des données NUTS3. La généralisation cartographique fournie par le processus de lissage permet de rendre plus visibles les concentrations de population ("pics" rouges) par opposition aux zones dépeuplées ("plaines" vertes). Sur cette carte, une "chaîne de montagnes" forme la colonne vertébrale (dorsale) européenne, les zones densément peuplées correspondant à Manchester, Londres, au bassin parisien et à la vallée du Rhin. Au contraire, les zones les moins peuplées sont immédiatement identifiables, par exemple la "diagonale vide" qui traverse la France. A noter : les littoraux pourtant souvent peuplés n'apparaissent pas, ils sont représentés comme des sortes de "plaines" vertes littorales plongeant sous la mer.

Un autre exemple original nous est fourni par cette carte 3D de la pollution lumineuse. L'application se dénomme Earth at night. Elle propose, à travers un globe virtuel, de mettre en évidence les lumières nocturnes à partir d'images satellites prises par le programme NASA EarthData. Les grandes métropoles constituent des sources majeures de pollution lumineuse sur cette image en 3D qui les représente comme des montagnes de lumière.

Lumières nocturnes et pollution lumineuse des villes dans le monde (source : JWasilGeo)



Lien direct pour télécharger l'image en 2 dimensions : NASA Earth Data



Cette vue globale des villes illuminées la nuit résulte d'un assemblage composite d'images  enregistrées par le satellite Suomi. Les données ont été acquises en neuf jours au mois d'avril 2012 et en 13 jours au mois d'octobre 2012. Il a fallu 312 orbites pour obtenir une image nette de chaque portion de la Terre et notamment des îles. Ces nouvelles données ont ensuite été cartographiées sur les images existantes Blue Marble afin de fournir une vision réaliste de la planète.

Joe Lertola a proposé en 2009 une infographie représentant les densités aux Etats-Unis en 3 dimensions. Cette carte intitulée Where we live fait bien ressortir les grandes métropoles. 



Cette géovisualisation dynamique indique les lieux fréquentés par la population de Manhattan aux différentes heures de la journée à partir d'une animation 3D.

Une autre carte a été élaborée en 2011 pour montrer la densité de population aux Etats-Unis. Elle fait l'objet de commentaires sur le site de partage Map Porn. Le même type de carte à l'échelle des états est disponible en blocs diagrammes.




Liens ajoutés le 16 décembre 2018

Une belle visualisation 3D de la mégapole de la Rivière des perles : Hong Kong - Shenzhen - Guanzhou (135 millions d'habitants). Source : article du journal Time Out Hong Kong publié le 17 mai 2016. La carte fait l'objet d'explications et commentaires sur Visual Capitalist et de discussions sur  MapPorn.



A une échelle beaucoup moins large, Craig Taylor a cartographié les employés des aéroports d'Heathrow et de Gatwick en fonction de leur origine géographique. La carte fait l'objet d'explications et commentaires sur le site MapPorn.

Un globe 3D montrant la localisation des grandes métropoles (ou mégapoles) dans le monde.
The world biggest Cities
 


Cartes montrant l'évolution de l'urbanisation sur 3 périodes : 1970-1990, 1990-2018 et 2018-2030 (prospective). A consulter sur le site population.un.org



Liens ajoutés le 18 décembre 2018

Liens suggérés par @BorisMericksay :

- Grandes villes mondiales avec divers indicateurs représentés en 3D sur le site agglomerations.org

- Densités de population des grandes villes américaines (data visualisation avec Mapbox)

- Visualisation sous forme de storymap des communautés de l'Ohio sur le site de l'OVRDC

- Population d'Occitanie en vue 3D à partir des données carroyées de l'INSEE sur le site du Master Sigat (Université de Rennes 2)


Liens ajoutés le 11 février 2019

Carte montrant le prix du foncier (en dollars) à partir de l'exemple de Topeka (Kansas). Cette vue en perspective isométrique est issue de l'ouvrage Spatial analysis : a reader in statistical geography paru en 1968.

La topographie de la richesse à Los Angelès. Contrairement à ce que pourrait laisser paraître cette vue oblique, il ne s'agit pas des immeubles de L.A, mais d'une représentation en élévation de la richesse de ses habitants. En jouant sur la molette de la souris, l'utilisateur peut choisir d'accentuer ou non le relief. L'objectif de cette data-visualisation est de faire ressortir les inégalités extrêmes de revenus au sein des villes américaines.
http://nunderwood6.github.io/topography_of_wealth/



Le site Metrocosm qui fournit de nombreuses infographies propose un globe interactif en 3D permettant de visualiser la répartition de la population mondiale en 2015. Déplacer le globe avec la souris et zoomer avec la molette pour agrandir sur le site :
http://metrocosm.com/globe-population.html



Lien ajouté le 20 mars 2019

Le journal The Guardian propose un quiz pour voir si vous parvenez à reconnaître les grandes villes mondiales en fonction de leur profil 3D de population. Les données sont issues du programme de recherche LSE Cities "Shaping Cities in an Urban Age". Elles ont été cartographiées sous forme de diagrammes de densité sur une maille d'1 km x 1 km et des zones urbaines de 100 x 100 km : http://www.theguardian.com/cities/2019/mar/19/quiz-identify-world-cities-density-maps-alone



Lien ajouté le 27 avril 2019

Une vue 3D des densités en Europe en 2017. L'utilisateur peut basculer de la 2D à la 3D et choisir l'angle d'inclinaison, ce qui assez rare pour une carte thématique :
http://app.23degrees.io/embed/population-density-in-europe-19



Liens ajoutés le 18 mai 2019

Une carte en 3D représentant le revenu nécessaire pour acquérir un logement dans chacune des grandes métropoles des Etats-Unis : http://howmuch.net/articles/salary-needed-to-buy-a-house-in-largest-us-metros

Gold cities : le nombre de multi-millionnaires aux Etats-Unis représenté en 3D :
http://fortune.com/2017/07/26/cities-millionaires/


Liens ajoutés le 30 août 2019

La population de la France en données carroyées INSEE (200m x200m) est disponible en version 3D :
http://visualizemap.github.io/visualizefrance/mapbox/carreaux-population.html







Liens ajoutés le 15 mai 2020




Liens ajoutés le 3 juin 2020


Lien ajouté le 22 août 2020


Liens ajoutés le 4 décembre 2020



Lien ajouté le 9 mai 2021


Lien ajouté le 23 novembre 2021

Lien ajouté le 12 janvier 2022

Lien ajouté le 4 juin 2023

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