MCD et MLD signifient respectivement Minimum Convex Polygon Distance (distance polygonale convexe minimale) et Minimum Linear Distance (distance linéaire minimale). Ces deux mesures sont utilisées dans divers domaines tels que la biologie, l’écologie et la géographie pour analyser les schémas de déplacement des animaux, l’utilisation de l’habitat et les itinéraires de migration. Dans cet article, nous verrons ce que sont la MCD et la MLD, comment les calculer et en quoi elles diffèrent de la MPD.
Qu’est-ce que le MCD ?
Le MCD est une mesure utilisée pour déterminer la distance minimale entre deux points d’un ensemble de données. Pour ce faire, on crée un polygone convexe qui englobe tous les points de l’ensemble de données, puis on mesure la distance entre les deux points d’intérêt à travers le bord du polygone. La MCD est souvent utilisée pour analyser les schémas de déplacement des animaux et l’utilisation de l’habitat. Par exemple, si nous disposons d’un ensemble de données contenant les positions GPS d’un animal sur une période donnée, nous pouvons utiliser la MCD pour déterminer la distance parcourue par l’animal pendant cette période.
Qui réalise le MCD ?
Le MCD est généralement réalisé par des chercheurs qui étudient les schémas de déplacement des animaux, l’utilisation de l’habitat et les itinéraires de migration. Les chercheurs recueillent des données à l’aide de GPS ou de colliers émetteurs, puis utilisent des logiciels pour calculer le MCD. Ces programmes peuvent aller de simples feuilles de calcul Excel à des logiciels plus complexes conçus spécifiquement pour l’analyse spatiale.
Le MLD est une autre mesure utilisée en analyse spatiale pour déterminer la distance la plus courte entre deux points d’un ensemble de données. Contrairement au MCD, le MLD est calculé en traçant une ligne droite entre les deux points d’intérêt. Pour passer du MCD au MLD, vous devez connaître la longueur du bord du polygone et l’angle entre le bord et la ligne droite reliant les deux points. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la trigonométrie de base. Une fois que vous disposez de ces informations, vous pouvez calculer le MLD à l’aide de la formule suivante : MLD = MCD / cos (angle).
Pour trouver le MLD, vous devez connaître les coordonnées des deux points d’intérêt et la longueur du chemin le plus court entre eux. Pour ce faire, vous pouvez utiliser différents logiciels tels que ArcGIS, QGIS et Google Earth. Ces logiciels vous permettent de saisir les coordonnées des deux points et de calculer le chemin le plus court entre eux. Une fois que vous avez le chemin le plus court, vous pouvez calculer le MLD à l’aide de la formule mentionnée ci-dessus.
MPD est l’abréviation de Minimum Path Distance et est une autre mesure utilisée en analyse spatiale. La MPD est similaire à la MLD en ce sens qu’elle mesure la distance la plus courte entre deux points d’un ensemble de données. Cependant, la MPD prend en compte les barrières ou les obstacles qui peuvent être présents dans l’ensemble de données, tels que les rivières ou les montagnes. La MPD est calculée en traçant le chemin le plus court entre les deux points tout en tenant compte des barrières ou des obstacles. La principale différence entre MCD, MLD et MPD réside dans la manière dont ils calculent la distance la plus courte entre deux points et dans le type de données pour lesquelles ils sont utilisés. Le MCD et le MLD sont souvent utilisés dans les études sur les mouvements d’animaux, tandis que le MPD est utilisé dans les études géographiques.
En conclusion, le MCD et le MLD sont des mesures essentielles de l’analyse spatiale, utilisées pour analyser les schémas de déplacement des animaux, l’utilisation de l’habitat et les itinéraires de migration. Ces mesures sont calculées en créant des polygones convexes et en traçant des lignes droites ou les chemins les plus courts entre deux points d’intérêt. Alors que le MCD mesure la distance minimale entre les bords du polygone, le MLD mesure la plus courte distance en ligne droite entre deux points. Le MPD, quant à lui, prend en compte les barrières ou les obstacles qui peuvent être présents dans l’ensemble de données.