Soutenance mémoire
Proposition d’un modèle dynamique qualitatif
Notion de chaîne évolutive et de domaine exploitable
Le silex ne doit pas être considéré comme une entité fixe auquel on peut attribuer un positionnement géographique unique. Il a une histoire complexe : formation/cristallisation, arrivée à l’affleurement, déplacement gravitaire, transport et tout ceci avant d’être collecté par les hommes préhistoriques, c’est la « chaine évolutive ». Le silex enregistre jusque dans sa structure les événements qui lui arrivent. Certaines abrasions, patines, traces de chocs, altérations sont caractéristiques d’un transport gravitaire suivant la pente. Ces transformations déterminent ce que l’on appelle un « type gîtologique » (Fernandes et al, 2012). Il est à distinguer du type génétique qui est issu des mécanismes intervenus pendant la formation du silex dans son encaissant (compaction et diagénèse).
Seule une vision intégrant l’échantillon dans un itinéraire optimise l’appréciation des lieux de collecte. Il est donc utile de connaître le domaine exploitable : l’ensemble des gîtes primaires et la totalité des aires de dispersion de chaque type génétique. Cette zone diffère des gîtes réellement exploités par les hommes mais donne une aire de recherche pour les trouver.
Présentation de l’environnement de travail et des données utilisées
Environnement de travail
Nous prenons comme hypothèse de travail que le déplacement des nodules de silex par gravité, dans son ensemble, a le même comportement que l’eau : il s’écoule suivant la pente. Nos analyses utiliseront donc des algorithmes d’hydrographie.
On utilise les fonctionnalités d’analyse hydrographiques du logiciel GRASS 6.4.3, présent dans l’environnement QGIS sous la forme d’un plugin. Par ce moyen, nous pouvons effectuer toutes nos analyses en restant sur le même logiciel, ce qui évite les problèmes d’import/export et de compatibilité des formats entre logiciels. Avant toute utilisation d’outil, GRASS nécessite la création d’une base de données (géodatabase), d’un secteur, d’un jeu de données et d’une région associée:
Les données GRASS sont enregistrées dans un répertoire en structure arborescente. La géodatabase est le niveau supérieur du répertoire.
Le secteur GRASS est une collection de cartes pour un projet particulier. Un secteur est associé à une région et à un système de projections uniques. La région est une fenêtre de traitement (Nord, Sud, Est, Ouest) avec une certaine résolution. Une fois définie, tous les traitements postérieurs ne s’appliqueront qu’à ce qui est à l’intérieur de la région.
Le jeu de données GRASS rassemble les cartes utilisées par un utilisateur. Un utilisateur peut lire des cartes à partir de tous les jeux de données mais ne peut modifier que le sien.
Données
Pour analyser la diffusion gravitaire du silex, l’utilisation d’un Modèle Numérique de Terrain (MNT) s’impose. Nous avons à notre disposition le MNT au pas de 25m issus de la BD ALTI® de l’IGN. Celui-ci est payant et a été acquis par le ministère de la Culture sur le département de la Dordogne pour notre projet.
La BD ALTI® 25m est le MNT le plus précis d’étude à notre disposition couvrant l’ensemble de la surface. Toutefois, l’IGN a récemment édité un MNT au pas de 1 m et d’une précision d’au moins 50 cm, le RGE ALTI®. C’est la représentation altimétrique de la composante topographique du RGE. Cependant, le département de la Dordogne n’est couvert que partiellement par le RGE ALTI, issu de relevés LIDAR, sur les rivières de la Drome, l’Isle et la Dordogne. C’est pour cela que le MNT issu de la BD ALTI 25m sera utilisé pour tous nos traitements et le RGE ALTI, uniquement pour comparer l’utilisation des deux MNT de résolutions différentes (cf III.Quantification des apports en silex).
Nous nous appuyons également sur la couche des formations à silex établie dans la Partie I, en restreignant notre étude au bassin du Manaurie.
Traitement du MNT
Le MNT contient des cuvettes qui sont néfastes pour le bon déroulement de nos futures analyses. Celles-ci bloquent les écoulements, qu’il s’agisse d’eau ou de silex. Elles peuvent être réelles (lacs, creusement du relief) ou virtuelles (erreur sur l’altitude d’un pixel, erreur due à l’algorithme de détermination des directions de drainage). Nous les considérons toutes comme virtuelles en l’absence d’analyse précise de chacune d’entre elles et d’une bonne connaissance de la réalité terrain: il n’y a pas de lac dans notre zone d’étude.
L’algorithme de GRASS nommé r.fill.dir est l’outil adapté pour lisser notre MNT (Marchandise 2013). Il faut le relancer autant de fois que nécessaire en utilisant la sortie de son exécution comme entrée de la suivante, avant d’obtenir un MNT topologiquement propre et utilisable pour tracer les contours de notre bassin versant. Pour notre étude, il ne compte pas moins 695 cuvettes à corriger avant le premier filtrage et doit être bouclé sur sa sortie trois fois.
Création des limites du bassin versant
Il s’agit tout d’abord de définir les limites de notre secteur d’étude. Pour cela on extrait l’emprise du bassin versant à l’aide des outils r.watershed et r.water.outlet de GRASS en se basant sur le MNT au pas de 25m.
L’analyse des bassins de retenue d’eau avec l’outil r.watershed
Il utilise en entrée le MNT pour en extraire des rasters de drainage et de d’accumulation. Le premier indique la direction de l’écoulement pour chaque pixel et le second le nombre de pixels qui se sont accumulés à un endroit, suivant l’écoulement.
Parmi les paramètres de cet outil, il a la possibilité d’utiliser l’algorithme MFD (multiple flow direction). Avec cet algorithme, l’écoulement est distribué non pas depuis une cellule vers la cellule qui à l’altitude la plus basse mais vers l’ensemble des cellules voisines ayant une altitude plus basse en utilisant la pente comme facteur de distribution proportionnelle. Nous choisissons de ne pas l’utiliser car il ne présente pas d’avantage particulier pour notre étude.
Les autres arguments concernent la possibilité d’inclure des emplacements de dépressions réelles et de terrain bloquant l’écoulement de surface. Cela ne nous intéresse pas puisque l’on souhaite que l’écoulement puisse se faire depuis les lignes de crêtes jusqu’à la rivière.
Nous utilisons les arguments par défaut de l’algorithme car, notre étude portant sur des déplacements ayant eu lieu durant la période préhistorique, nous n’avons pas d’informations précises sur l’état de la surface des formations.
Remarque : Il est possible de tracer les contours du bassin versant uniquement avec cet outil, en fixant une taille de bassin minimal (en pixel) correspondant approximativement à celui du Manaurie. Cette méthode apparait comme peu rigoureuse. En effet, elle considère la présence de multiples bassins à l’intérieur de notre zone d’étude (définie par l’emprise du MNT) et va tenter de déterminer l eurs limites. Cette méthode est en théorie gourmande en temps d’exécution. Mais en pratique, elle donne exactement le même résultat qu’en utilisant l’algorithme r.water.outlet si l’on fixe correctement notre valeur de taille minimale.
La création de bassin d’inondation avec l’outil r.wateroutlet
Il utilise le raster de drainage créé précédemment et la position d’un exutoire pour tracer le contour du bassin versant. Il faut correctement placer l’exutoire sur le réseau de drainage. Celui -ci est facilement visualisable, il correspond aux plus hautes valeurs du raster d’accumulation (en noir sur la figure). Le contour produit est vectorisé avec l’outil r.to.vect.area de GRASS.
Extraction des lignes de contours des formations du bassin versant
En les extrayant, chaque ligne contient en attribut les deux informations nécessaires à la comparaison : les altitudes des formations adjacentes.
On extrait les contours des polygones. Chaque contour peut être en relation avec un ou plusieurs voisins. Or nous souhaitons extraire les relations entre un polygone et chacun de ces voisins. C’est pourquoi, il faut découper ces contours en frontières. Une frontière ou limite est une partie d’un contour séparant deux formations. La frontière commune est définie par la détermination de deux points, les points d’intersection entre les contours des polygones (Figure 18). Il faut tenir compte aussi des lignes qui ne séparent pas deux polygones. Celles-ci se trouvent proche de la rivière (car nous n’avons pas digitalisé les formations alluviales) ou en limite de bassin versant.
Obtention des relations entre polygones à partir du MNT
La première idée a été de comparer les altitudes de part et d’autre de chaque frontière commune, pour obtenir les relations amont/aval entre les formations.
Il a été envisagé de créer une zone tampon autour de cette limite pour obtenir la moyenne des altitudes de chaque côté. Et cela afin d’éviter d’avoir un biais engendré par une moyenne faite sur une grande surface et non représentative de la relation entre les polygones au niveau de la limite.
Cette méthode possède deux inconvénients majeurs:
les zones tampons se chevauchent et prennent en compte des altitudes de d’autres formations en bout de ligne, il faut éliminer ces dépassements.
le MNT que nous utilisons contient une altitude tous les 25 m. La zone tampon doit être assez large (environ 100m) pour comptabiliser assez de points pour effectuer une moyenne. Or certaines formations sont très peu large et la zone tampon recouvrirait la totalité de la formation et même au-delà.
C’est pourquoi nous avons fait le choix de calculer l’altitude moyenne sur toute la surface des polygones et d’observer la pertinence de nos résultats. Avec un relief régulier entre les sommets du bassin versant et le lit de la rivière, on suppose que l’ordre stratigraphique des formations sera respecté.
En vérifiant cette condition sur l’ensemble des polygones, nous notons une unique erreur sur les formations : une formation a une altitude moyenne plus haute que celle d’une de ses voisines, pourtant sensée être supérieure.
On attribut donc à chaque polygone la moyenne des altitudes de la zone qu’il couvre sur le MNT avec l’outil v.rast.stats de GRASS.L’outil crée une table et non une couche d’où la nécessité d’utiliser ensuite une jointure attributaire.
Représentation par un graphe
Nous choisissons une représentation graphique sous la forme d’un graphe orienté. Un graphe est un ensemble de points (ou sommets) reliés par des flèches (ou arêtes) pour former un réseau. Un chemin est une succession d’arêtes créant un lien entre deux sommets. Ces chemins ont des sens puisque notre graphe est orienté. Il faut distinguer les graphes des arbres, qui sont une sous catégorie plus simple. Les arbres ont pour caractéristique de ne pas pouvoir comporter de cycle, ce qui est possible dans notre modèle. L’ensemble des propriétés des arbres et la manière d’effectuer les traitements ne sont donc hélas pas adaptés à notre problème (notamment la représentation intervallaire des arborescences).
Explication du contenu du script R utilisé
Nous utilisons une table contenant tous les sommets et l’ensemble des arêtes composant les chemins partant de chaque sommet (pour le graphe descendant) ou arrivant à ce sommet (pour le graphe ascendant). Le script nous permet de sélectionner un sommet d’intérêt et ainsi les arrêtes qui composent ses chemins, et de les dessiner.
Une grande partie du script est dédiée au changement de type d’objet (tableau de données et matrices) ou de type de données manipulés (nombres, chaines de caractères). La table des coordonnées des centroïdes des polygones est importée et réordonnée dans une structure similaire à celle des relations entre formations, pour pouvoir être utilisée pour positionner les sommets du graphe.
Pour avoir une cohérence entre le graphique et la carte, les coordonnées des centroïdes des polygones sont attribuées à chaque sommet du graphe, à l’aide une table autonome. Cela présente un inconvénient dans le cas où le graphe présente de nombreux sommets, certains peuvent être très proche les uns des autres ou très éloignés, donnant une apparence comprimée ou étirée au graphe. De plus, la localisation des sommets étant déterminée par le centroïde du polygone. Ceux ci peuvent tomber hors de l’emprise du polygone ou de la zone d’échange.
Limite de la représentation en graphe
R fonctionne avec des packages (bibliothèques) qui nous donne accès à des fonctions que nous utilisons pour tracer le graphe. Celui que nous utilisons ne possède hélas pas de fonctions de placement des étiquettes permettant d’éviter de couper les arêtes. Si la formation possède beaucoup de relations, le graphe peut rapidement devenir illisible. Or les relations de voisinage sont souvent très nombreuses du fait de l’étendue de certaines formations. Avec notre modèle, il suffit qu’une seule grande couche géologique fasse partie du chemin vers notre sommet d’intérêt pour avoir l’ensemble de ses connexions, en amont ou en aval, incluses dans le graphe.
Ce modèle est pertinent mais ne s’appuie que sur les connexions entre polygones. Or celles-ci ne permettent pas de traduire la réalité du transport des silex sur le terrain : certaines zones sont plus propices au transport des silex que d’autres, du fait de leurs topographies. Nous avons besoin de le préciser pour tenir compte des surfaces d’approvisionnement au sein même des formations.
Quantification des apports en silex
Dans la partie précédente nous avons vu comment obtenir les formations alimentant ou alimentés par une formation d’intérêt. Le modèle était linéaire: les relations entre les formations étaient représentées par des flèches dans le graphe. Nous allons maintenant nous intéresser à la quantification de cet apport. On passe des lignes de connexion à des échanges entre différentes aires d’approvisionnement en matière première.
Notre objectif est de calculer, pour un endroit donné (un point géographique) quels sont les types de silex que l’on peut trouver et en quelles proportions. La prise en compte des formations géologiques uniquement n’est plus suffisante, car seule une partie de la surface de la formation peut alimenter notre point d’intérêt. C’est pourquoi nous devons changer d’échelle en poursuivant notre étude au sein même des formations.
Nous avons développé deux approches différentes pour y arriver, l’une basée sur l’utilisation des lignes de plus grande pente et la seconde sur le tracé de bassin d’approvisionnement.
Perspectives d’évolution
Utilisation de le RGE Alti pour notre étude
Le RGE Alti couvre une faible partie de notre zone d’étude, nous ne l’avons donc pas utilisé dans nos analyses précédentes. Cependant sa résolution est bien meilleure que celle de la BD Alti 25m et il a vocation à être étendu à tout le territoire national. Il est donc intéressant de voir en quoi cette donnée peut améliorer les résultats de notre travail.
Les données nous ayant été livrées en dalles, nous construisons un raster virtuel pour les traiter comme un unique MNT. Ce procédé est préférable à la fusion de raster, qui peut se faire par l’outil QGis Raster/Divers/Fusionner. En effet, celle-ci se fait assez mal, le raster obtenu étant de très grande taille et, dans notre cas, l’algorithme de fusion n’arrive pas à générer de sortie correcte (raster uniforme avec des valeurs NAN). Le filtrage des cuvettes complète la préparation des données raster (cf. Préparation des données de la BD Alti 25m).
Ce MNT est suffisamment précis pour que l’on distingue les pixels situés sur les routes. Pour notre outil de tracé des bassins versants, elles modifient la direction des écoulements dans la direction de la route et non celle de la pente du versant. Cela est dut à la brutale variation de pente entre le terrain naturel et la route. On aura alors une estimation du parcours du silex qui sera coupé au niveau de la route. Il faut corriger l’altitude de ces pixels en se basant sur une représentation vecteur de la voie.
Limite du modèle quantitatif : traitement de la topographie actuelle
L’ordre des strates géologiques n’a pas été substantiellement altéré depuis la période où l’homme préhistorique a vécu (d’il y a quelques dizaines de milliers d’années à quelques milliers d’année). L’étude qualitative est donc valable pour étudier les mouvements des silex tels qu’ils ont eu lieu au moment où les hommes préhistoriques les ont prélevés.
Cependant, la topographie, elle, a changée. Les chemins que nous traçons sont valables pour notre époque mais ont certainement changé depuis le Néolithique. C’est pourquoi notre modèle est bien théorique : il ne repose pas sur la paléotopographie. Il doit donc être confirmé sur le terrain par une prospection complète des gîtes secondaires du bassin versant d’étude. Cela demande un temps et des moyens humains et techniques ainsi que des compétences qui n’étaient pas disponibles pendant la durée du projet. Si au contraire le modèle est infirmé par la prospection, cela ne signifie pas forcément que le modèle est à remettre en cause mais pourra montrer un bouleversement récent du paysage.
Perspectives d’amélioration de la méthode de quantification
Automatisation : Une contrainte forte qui nous est assignée par l’algorithme r.water.outlet: nous devons renseigner les coordonnées de l’exutoire manuellement lors de son utilisation. Dans un développement futur, il est envisageable d’automatiser cette étape à l’aide d’un script Python qui, à partir d’une couche de points, va extraire l’ensemble des bassins versants dans des fichiers raster séparés. Ensuite, il serait possible d’automatiser tout le traitement.
Symbologie : Nos résultats ne sont pas associés au point d’intérêt. Il serait intéressant de lui associer le contenu de la table attributaire des aires d’approvisionnement par formation. Une symbologie tenant compte des paramètres pourrait être appliquée par la suite au point. Par exemple une représentation en diagramme circulaire indiquant les pourcentages des aires d’alimentation par formation dans l’approvisionnement total.
Paramètre de la quantification : Notre étude ne se base que sur la pente moyenne et l’aire de la zone d’approvisionnement. Ce sont les seuls paramètres topographiques auxquels nous avons accès. Ceux ci sont amenés à être enrichis par d’autres associés à chaque formations et concernant le silex :
– La résistance à l’érosion de l’encaissant
– L’abondance du silex dans la formation divisée en trois catégories : rare lorsqu’il représente moins de 10 % des roches disponibles, fréquent entre 10 et 50 % et abondant au-delà
– La dimension du silex : centimétrique, décimétrique, métrique
– La forme du silex : rognon régulier, rognon irrégulier, nodule (rognon plat), paquette (banc d’épaisseur centimétrique), banc (décimétrique), dalle (banc d’épaisseur métrique), bloc roulé, galet, gélifract
Ces facteurs seront à déterminer pour chaque formation par un géologue ayant une connaissance précise du terrain d’étude.
Perspective d’utilisation : établissement d’une carte des zones riches en silex
Ce travail nous a permis de voir l’importance du raster d’accumulation pour notre étude. En effet, la valeur de chaque pixel correspond au flux de surface ayant pu le traverser. Or nous raisonnons de cette manière pour le déplacement des silex donc les zones de fortes valeurs sont potentiellement les zones les plus riches en silex. Il faut toutefois éliminer les cours d’eau de ces zones d’intérêt puisque l’on ne cherchera pas nos gîtes secondaires là.
Cette carte pourrait servir aux pétrologues pour identifier des zones de prospection possibles.
Pour cela, il faudrait :
importer depuis la BD Cartage® le réseau hydrographique, que l’on rasterise.
affecter à l’aide de la calculatrice raster une haute valeur au pixel du réseau ou 0 aux autres
soustraire les valeurs des pixels du raster du réseau à celle du raster d’accumulation.
Conclusion
La quantification des apports en un point permet d’appréhender finement (à l’intérieur des formations géologiques) la provenance des silex et leurs proportions en se basant sur des paramètres topographiques. D’autres facteurs peuvent jouer comme la végétation qui empêche l’érosion des sols ou la présence d’escarpements rocheux, qui libèrent plus facilement les rognons de silex. De plus, nous nous basons sur la topographie actuelle, qui est susceptible d’avoir changé depuis l’époque préhistorique. C’est pourquoi les résultats fournis par cet outil restent théoriques. Pour juger de leur fiabilité, des prospections sont à engager sur le bassin versant. Nous en avons effectué une avec
A.Morala afin de déterminer les emplacements des gîtes accessibles. Cependant elle n’a pas été suffisante pour prélever un nombre significatif d’échantillons et les étudier. Il faut du personnel qualifié et un temps conséquent pour mener à bien de telles prospections.
Conclusion générale
L’objectif de ce mémoire est de proposer plusieurs méthodes, à des échelles différentes, pour décrire la diffusion des nodules de silex à la surface des formations géologiques, par gravité le long des pentes d’un bassin versant.
Dans une première partie, un travail de numérisation en couche vecteur et de géoréférencement des formations géologiques contenant des silex sur le département de la Dordogne a été réalisé. Cette cartographie est le support de nos analyses et référence un total 2 429 polygones, couvrant une superficie de 3 160 km².
Dans un second temps, un modèle de diffusion qualitatif est élaboré à l’échelle d’un petit bassin versant. Il permet de visualiser les déplacements des silex entre les couches géologiques, sous la forme de tableaux. Un outil a été développé pour extraire de ceux-ci des graphes permettant une meilleure représentation de ces itinéraires et une simplicité de lecture.
Enfin, une proposition de modèle quantitatif visant à connaître les aires d’approvisionnement au sein même des formations est conçue. Cette méthode est théoriquement la plus précise et celle qui apporte le plus d’informations, mais elle s’appuie sur la topographie actuelle qui peut avoir évolué depuis l’époque préhistorique. Pour valider totalement ces résultats, les pétroarchéologues devront procéder à de larges prospections sur le terrain d’étude.
La couche SIG des formations à silex a vocation à être diffusée. Une fois complétée à l’échelle nationale, elle sera probablement intégrée à l’application nationale référençant les traces archéologiques de France, Patriarche. Les méthodes et l’outil de construction de graphes créés pourront, eux, être automatisés, pour ensuite être utilisés par les archéologues, à travers un outil en ligne ou un outil Qgis sur tablette.
Ce travail fut l’occasion de découvrir le monde de l’archéologie, de se familiariser avec certains outils de développement et de découvrir la satisfaction que la mise en place d’une méthode et d’outils associés peut procurer, ainsi que le travail de recherche en général. Ce projet est prometteur pour la recherche des mobilités des groupes préhistoriques et permettra, je l’espère, de contribuer à des découvertes intéressantes.
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Table des matières
Remerciements
Liste des abréviations
Glossaire
Introduction
I. Mise en place d’un modèle statique
I.1. Méthodologie de la digitalisation des formations
I.2. Les attributs des formations à silex
I.3. Méthodologie de renseignement de ces attributs
I.3.1. Renseignement des attributs stratigraphiques
I.3.2. Renseignement des attributs de localisation
II. Proposition d’un modèle dynamique qualitatif
II.1. Notion de chaîne évolutive et de domaine exploitable
II.2. Présentation de l’environnement de travail et des données utilisées
II. 2.1. Environnement de travail
II.2.2. Données
II.3. Établissement des relations entre les formations
II.3.1. Traitement du MNT
II.3.2. Création des limites du bassin versant
II.3.3. L’analyse des bassins de retenue d’eau avec l’outil r.watershed
II.3.4. La création de bassin d’inondation avec l’outil r.wateroutlet
II.3.5. Extraction des lignes de contours des formations du bassin versant
II.3.6. Obtention des relations entre polygones à partir du MNT
II.3.7. Obtention des itinéraires de déplacement des silex
II.4. Représentation des résultats du modèle qualitatif
II.4.1. Représentation par un tableau
II.4.2. Représentation par un graphe
II.4.3. Explication du contenu du script R utilisé
II.4.4. Limite de la représentation en graphe
III. Quantification des apports en silex
III.1. Méthodologies mises en place
III.2. Perspectives d’évolution
III.2.1. Utilisation de la RGE Alti pour notre étude
III.2.2. Limite du modèle quantitatif : traitement de la topographie actuelle
III.2.3. Perspectives d’amélioration de la méthode de quantification
III.2.4. Perspective d’utilisation : établissement d’une carte des zones riches en silex
III.2.5. Conclusion
Conclusion générale
Bibliographie
Table des figures
Table des annexes
