LISDQS (logiciel d’interpolation de données quantitatives et spatiales) est écrit en C++ et encapsulé en JAVA. Il a été conçu pour créer, rassembler, hiérarchiser toute l’information spatiale nécessaire à l’interpolation. Le logiciel gère l’ensemble des opérations :

• depuis l’importation des informations initiales (données résultant de l’observation et caractérisées par une localisation en X/Y et valeurs à analyser [format SHP], données géographiques en mode « raster » telles que le modèle numérique de terrain (MNT), l’occupation du sol issue de la télédétection, etc., au format GEO-TIFF ou ASCII-GRID,
• jusqu’à l’établissement des modèles destinés à la cartographie,
• en passant par la création du système d’information géographique sous-jacent (création et gestion des couches d’informations [variables explicatives] nécessaires aux calculs), à l’analyse statistique et géostatistique, et à l’interpolation elle-même.

Une attention toute particulière a été accordée à la création de variables explicatives originales. Outre le calcul des pentes, du rayonnement global, distance à tel ou tel objet et autres variables proposées sur la plupart des logiciels SIG, LISDQS propose des variables originales telles que, entre autres : (i) le calcul de la dimension fractale des formes topographiques ou d'occupation du sol, (ii) la profondeur des dépressions et des éminences topographiques tirées du réseau linéarisé des thalwegs et crêtes. En outre, chaque variable peut être calculée à l’intérieur de fenêtres dont le nombre et la taille sont paramétrables.

Les différentes phases de calcul et d’interpolation sont gérées automatiquement, avec un nombre aussi réduit que possible d’interventions de la part de l’utilisateur. Le logiciel est tout à la fois un SIG aux sens « programme » et une base de données. Il permet le traitement de plusieurs milliers de situations en un temps réduit.

Il propose deux méthodes d’analyse :

• la première est fondée sur les corrélations linéaires entre la variable expliquée (à interpoler) et les variables explicatives crées par LISDQS, ou importées. Les meilleurs estimateurs de la variable à interpoler sont identifiés, puis les variables significatives au seuil de 5% sont croisées dans le cadre de régressions multiples.
• la seconde analyse est basée sur la géostatistique.

L’opérateur choisit l’ordre dans lequel ces deux analyses s’enchaînent ; la seconde estimant les résidus obtenus à l’issue de la première étape. L’estimation en chaque point de grille résulte soit des données issues de tous les points d’observation (interpolation globale), soit des données issues des n postes les plus proches (interpolation locale). L’opérateur choisit l’une ou l’autre option. Les coefficients de la régression multiple et du krigeage sont considérés comme des opérateurs cartographiques qui permettent de restituer le champ continu de la variable à interpoler. L’opérateur a la possibilité de cartographier le résultat de l’une ou l’autre analyse, ou le modèle final résultant de la somme des estimations issues des deux étapes. Les résultats se présentent sous deux formes. Il s’agit d’abord de graphes et d’indices statistiques permettant de juger de la qualité des estimations. Il s’agit ensuite des modèles spatiaux qui peuvent être visualisés avec ou non segmentation en classes. L’export des cartes se fait au format PNG ou SVG ; l’export des modèles spatiaux se fait au format GEO-TIFF ou ASCII-GRID.