Module 2 : Comprendre et interpréter les données spatiales probantes
Comment les données spatiales probantes sont produites et quels éléments prendre en compte lors de leur utilisation
Ce module s’appuie sur le Module 1 et examine plus en détail comment les données spatiales probantes sont produites et comment les interpréter.
Derrière chaque carte, indicateur ou jeu de données spatiales se trouve une chaîne d’observations, de données, d’étapes de traitement, d’hypothèses et de choix de modélisation. Comprendre cette chaîne nous aide à poser les bonnes questions sur les données que nous utilisons, afin d’évaluer le niveau de confiance que nous pouvons leur accorder, tout en reconnaissant les limites et les incertitudes qu’elles comportent.
Ce module présente également notre chaîne de traitement des données sur les sols et la santé des terres, depuis les observations de terrain réalisées dans le cadre du Land Degradation Surveillance Framework (Cadre de surveillance de la dégradation des terres - LDSF), jusqu’aux analyses en laboratoire, à la modélisation prédictive et aux données satellitaires, ainsi qu’aux produits de données spatiales mis à disposition pour la Grande Muraille Verte.
Dans ce module
Découvrez les différentes voies de production des données spatiales probantes, depuis la collecte de données et l'observation de la Terre jusqu'à la modélisation et la prédiction, et voyez comment ces approches sont combinées dans nos données sur la Grande Muraille Verte.
Découvrez les éléments à prendre en compte lors de l'utilisation des données spatiales probantes, notamment l'incertitude, l'échelle, la qualité des données, les choix de modélisation et les autres limites susceptibles d'influencer leur interprétation.
Ce que vous apprendrez
À la fin du Module 2, vous devriez être en mesure de :
Décrire les principales méthodes de production des données spatiales probantes, depuis les observations directes et l’observation de la Terre jusqu’aux produits issus de la modélisation et de la prédiction.
Expliquer, dans les grandes lignes, comment différentes sources de données et approches analytiques sont combinées pour produire des données spatiales probantes.
Reconnaître que les jeux de données spatiales et les indicateurs résultent d’une succession de mesures, d’étapes de traitement, d’hypothèses et de choix de modélisation.
Identifier les considérations et les limites courantes liées à l’utilisation des données spatiales probantes, notamment celles qui concernent la qualité des données, les échelles spatiales et temporelles, l’incertitude et les choix de modélisation.
Mettre ces connaissances à profit pour interpréter les données spatiales probantes de manière plus critique et prendre des décisions plus éclairées quant aux situations dans lesquelles les utiliser et à la manière de le faire.