Baudouhat, Max Jacob 
  
3.1.1. Module descriptif 
Ici, on effectue une représentation des malades sur une carte de la Cóte d'Ivoire, avec une légende appropriée. Les 
malades sont d'abord rattachés à des entités géolocalisées (campement, village, département, etc.). Ces entités sont 
ensuite représentées à l'écran, selon une légende qui est fonction du nombre de malades qui s'y rattache. Ces 
représentations vont permettre de montrer aux autorités compétentes que la maladie existe bien en Cóte d'Ivoire. 
Pour obtenir les représentations désirées, plusieurs táches sont à considérer. Les données épidémiologiques et 
démographiques sont d'abord incorporées à la base de données qui a été réalisée sous MICROSOFT ACCESS 97. Ces 
données sont ensuite traitées selon la nature du document que l'utilisateur veut obtenir. Dans le cas, d'une représentation 
des malades par village par exemple, on fera, à partir de la table des malades, un regroupement sur le champ contenant 
le code identifiant le village du malade et on comptera chaque élément. En langage SQL, cette requéte s'écrirait : 
SELECT code village, COUNT[identifiant malade] AS nombre 
FROM malade 
GROUP BY code village 
Le logiciel de SIG ARCVIEW opére ensuite une jointure entre les données issues de la requéte et les données 
géographiques. Cette jointure permet de faire correspondre à chaque entité géographique, les résultats de requétes issues 
de la base de données. A partir de ces données, on affiche dans une vue, chaque entité selon une légende prédéfinie. Ces 
vues sont utilisées dans des cartes préparées qui peuvent étre imprimées sur commande de l'utilisateur. 
3.1.2. Module explicatif 
Cette phase a pour but d'instruire. Elle met en évidence, de maniére simple, les données environnementales 
(densité de campements, structuration des activités agricoles, etc.) qui conditionnent la maladie. Ce sont ces données 
que nous désignons par le terme indicateur de risque. On représentera donc, sur une carte, les différents indicateurs de 
risque avec le nombre de malades. Cette représentation permettra de faire un rapprochement entre la quantité de 
malades et les conditions environnementales. 
En ce qui concerne la représentation des malades, l'organigramme suivi est le méme que celui du module 
descriptif. Par contre, pour la représentation des indicateurs de risque, nous utiliserons l'extension SPATIAL ANALYST de 
ARCVIEW. 
  
  
  
  
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Données 
Préparées 
  
  
  
  
  
  
  
Figure 2. Organigramme du module explicatif 
Cette extension utilise la notion grille pour ces calculs de densité et de proximité. Nous fixerons une longueur de un 
kilometre (1Km), pour chaque cellule de la grille. Ainsi, à partir des données géographiques et après traitement sous 
SPATIAL ANALYST, on retrouve toutes les données environnementales qui conditionnent la maladie. Par exemple, pour 
avoir la densité de campements, à partir du fichier de point de campements, on demande à SPATIAL ANALYST de 
calculer la densité des points avec une cellule de longueur 1Km. Le résultat s'affiche alors à l'écran et en fonction de nos 
seuils identifiés, nous composons la légende. 
  
160 International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. XXXIII, Part B7. Amsterdam 2000.